‘RS’ and ‘GIS’ based air quality atlas with integrated land use and land cover change analysis in India
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the effect of land use and land cover and the impact of urbanisation on respirable particulate matter (RSPM), sulfur oxide (SO x ) and nitrogen oxide (NO x ) of the Hubli-Dharwad, a Tier II city in India, are correlated based on the trends in air quality observed from 2006 to 2013, population from 1990 to 2010, the number of vehicles between the periods of 2004 and 2013 and urbanisation between the periods of 1975 and 2009. It has been found that urbanisation has increased threefold from 92 km 2 in 1975 to 271 km 2 in 2009 and the corresponding decrease in agricultural area was from 368.22 to 123.43 km 2 . The RSPM in the study region is increasing at a rate of 8.9% per year. The study shows that vehicular pollutants are the major cause of air pollution, followed by industries, with the highest RSPM value of 128 μg/m 3 at traffic junctions in the Hubli-Dharwad region in 2013. Based on the trend analysis, the air quality atlas predicted for 2030 shows that the RSPM level in the air will reach 150 μg/m 3 , well above the national ambient air quality standards, and will have serious consequences on human health if proper strategies are not undertaken. Owing to the unique geographical setting of Hubli-Dharwad, its future urbanisation will be in a narrow area, which may lead to a severe air pollution problem that needs immediate attention to provide a safe environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».