基于图神经网络的稀疏传感器城市温度场重建方法

该研究提出一种不确定性感知的图神经网络框架，用于从稀疏传感器重建城市每日最高温度场，并支持距离约束的传感器布局和概率超限映射。模型采用图注意力机制和均值-残差架构，通过高斯负对数似然训练，同时预测温度场和空间变化的不确定性场。在蒙特利尔地区的实验中，使用Daymet v4.1数据（1公里分辨率）和严格的时间留出验证，该GNN在10-40个传感器预算下均优于反距离加权和普通克里金法。传感器布局影响在低预算时显著，约30个传感器时达到饱和。该框架为不确定性感知的温度场重建和面向决策的热风险制图提供了有效工具。