URBAN HEAT ISLAND FOOTPRINT EFFECTS ON BIO-PRODUCTIVE RURAL LAND COVERS SURROUNDING A LOW DENSITY URBAN CENTER
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The urban heat island (UHI) is a common effect caused by urbanization and has been studied to evaluate the thermal condition in cities worldwide. However, most previous UHI analyses are performed in major metropolitan cities. This study conducts a spatiotemporal analysis of UHI in a rapidly expanding low-density suburban centre and determines how bio-productive land covers react and the extent of the disturbance to each land cover based on time series land surface temperatures extracted from Landsat 7 ETM+ images. Two methods applied and compared are the single exponential decay method, which measures UHI footprint (UHIFP) on vegetation phenology, and the two dimensional Gaussian surface, which quantifies the influence based on distance from the local urban perimeter. Three spectral indices (Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Moisture Index (NDMI), and the Enhanced Vegetation Index (EVI)) were extracted and the residuals from the Gaussian model were compared based on these indices in order to better understand the thermal variations of each land cover within a UHI. The results show that the UHIFP of the studied low-density suburban centre is 1.4 times larger than the size of the urban centre, marginally smaller than previous analyses performed within high-density metropolises. All vegetated land covers experienced their maximum cooling effects before reaching the UHIFP perimeter while urban surfaces begin to diverge from the Gaussian model outside of the UHIFP. The residuals of sparse vegetation maintained strong correlations with each index throughout the growing season while NDMI retained the strongest relationships with every land cover. This study has helped us better understand the UHI effects of small communities with varied vegetation phonology based on the distribution of built-up pervious and impervious surfaces within the neighbourhood structure. The similar results from both methods indicate a strong urban cover influence overpowering the dominant distribution of agricultural surfaces throughout the growing season.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».