Effect of Land Use Changes on the Urban Surface Temperature in Umuahia Town, Southeast, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The land surfaces of hot-humid tropical urban areas are exposed to significant levels of solar radiation. Increased heat gain adds to different land surface temperature profiles in cities, resulting in different thermal discomfort thresholds. Using multi-temporal (1986, 2001, and 2017) landsat data, this study examined the impact of land use change on urban temperature profiles in Umuahia, Nigeria. The findings revealed that over time, built-up regions grow in surface area and temperature at the expense of other land use. The transfer matrix, showed that approximately 59.88 percent of vegetation and 8.23 percent of bareland were respectively changed into built up during the course of 31 years. The highest annual mean temperature in built-up regions was 21.50°C in 1986, 22.20°C in 2001, and 26.01°C in 2017. Transect profiles across the landuses reveals that surface Temperature rises slowly around water/vegetation and quickly over built-up and bare land area. The study observed drastic changes in land cover with a corresponding increase in surface temperature for the period between 1986 and 2017 with consistent decrease in water bodies and bare land in the study area. Overall, the spatio-temporal distribution of surface temperature in densely built up areas was higher than the adjacent rural surroundings, which is evidence of Urban Heat Island. The impact of landuse change on urban surface temperature profiles could provide detailed data to planners and decision makers in evaluating thermal comfort levels and other risk considerations in the study area.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».