Temperature variability over urban, town, and rural areas: The case of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study investigates the evolution of temperatures at several locations in Pakistan. Data on annual and seasonal minimum ( T n ) and maximum ( T x ) temperatures from 1950 to 2013 of urban (16 stations), town (11 stations), and rural (nine stations) areas are analysed to establish the mean decadal rate of change in urban, town, and rural temperatures. The homogeneity of the data was assessed using HOMER 2.6. To measure the temporal intensity of change in temperature, the data were split into two different periods: 1950–1981 (P1, phase of less urbanization) and 1982–2013 (P2, phase of highly urbanized period) and were analysed separately for both phases of 32 years each. The per decade changes of annual minimum and maximum temperatures ( dT n a and dT x a , respectively) over most stations show an increase in temperatures. The trends of annual and seasonal dT n and dT x observed over urban, town, and rural stations during P2 are significantly higher than those observed during P1. The increase in minimum temperatures is more significant than that in maximum temperature, and it is also more significant on urban stations than the town and rural stations. However, the maximum temperatures increase more at town stations than urban and rural stations. Overall, the tendencies in temperatures reflect less change in summer temperatures than other seasons of the year over the whole period.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».