Urban Warming of the Two Most Populated Cities in the Canadian Province of Alberta, and Its Influencing Factors
Notice bibliographique
Résumé
Continuous urban expansion transforms the natural land cover into impervious surfaces across the world. It increases the city's thermal intensity that impacts the local climate, thus, warming the urban environment. Surface urban heat island (SUHI) is an indicator of quantifying such local urban warming. In this study, we quantified SUHI for the two most populated cities in Alberta, Canada, i.e., the city of Calgary and the city of Edmonton. We used the moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) acquired land surface temperature (LST) to estimate the day and nighttime SUHI and its trends during 2001-2020. We also performed a correlation analysis between SUHI and selected seven influencing factors, such as urban expansion, population, precipitation, and four large-scale atmospheric oscillations, i.e., Sea Surface Temperature (SST), Pacific North America (PNA), Pacific Decadal Oscillation (PDO), and Arctic Oscillation (AO). Our results indicated a continuous increase in the annual day and nighttime SUHI values from 2001 to 2020 in both cities, with a higher magnitude found for Calgary. Moreover, the highest value of daytime SUHI was observed in July for both cities. While significant warming trends of SUHI were noticed in the annual daytime for the cities, only Calgary showed it in the annual nighttime. The monthly significant warming trends of SUHI showed an increasing pattern during daytime in June, July, August, and September in Calgary, and March and September in Edmonton. Here, only Calgary showed the nighttime significant warming trends in March, May, and August. Further, our correlation analysis indicated that population and built-up expansion were the main factors that influenced the SUHI in the cities during the study period. Moreover, SST indicated an acceptable relationship with SUHI in Edmonton only, while PDO, PNA, and AO did not show any relation in either of the two cities. We conclude that population, built-up size, and landscape pattern could better explain the variations of the SUHI intensity and trends. These findings may help to develop the adaptation and mitigating strategies in fighting the impact of SUHI and ensure a sustainable city environment.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».