Positive or Negative? Urbanization‐Induced Variations in Diurnal Skin‐Surface Temperature Range Detected Using Satellite Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diurnal temperature range (DTR) is an important indicator for assessing the local climate change due to urbanization. Studies that focused on surface air temperature (SAT) have reported decreased DTRSAT in urban areas. However, this urbanization‐induced effect becomes more complex with regard to land skin‐surface temperature (LST), which is highly localized and extremely sensitive to land surface properties. We thus investigated the urban‐rural DTRLST difference (ΔDTRLST) over 354 cities across China using satellite‐retrieved LSTs within 2008−2013. Our major findings include the following: (1) urban areas experience increased (decreased) DTRLST compared with rural areas on the annual average for the majority of cities located in southern (northern) China; (2) the ΔDTRLST is mostly positive in warm months but negative in cold months. It generally becomes more positive from January to August and becomes more negative afterward; and (3) the ΔDTRLST is positively related to the daytime surface urban heat island intensity; it is yet negatively correlated with the urban‐rural difference in vegetation abundance. We consider these insights valuable for in‐depth understanding urban thermal environment and will likely help improve urban planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».