Spatiotemporal Variability of Urban Greenspace and Surface Temperature in Dhaka City: A Public Health Aspect
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban greenspaces can affect the physical and mental health of city residents and they can also contribute to improving urban environmental quality in ways that can benefit human health. Dhaka, a megacity with over 22.4 million residents, has progressively lost its greenspace over the past decade as the city has grown and urbanised. This study evaluates the availability and accessibility of greenspace considering its population and residential areas, as well as assessing the changes to greenspace in the last 30 years throughout the city. We utilized secondary data from the 2011 Census and areal imagery to perform the analysis for city wards, the smallest administrative unit, using ArcGIS software. We generated geospatial maps of greenspace distribution and accessibility as well as vegetation, land surface temperature and humidity in different years. Accessibility to greenspace was measured with 100-meter and 300-meter buffer zones, and a total of 56.5 square kilometers area of 77.47 square kilometers of residential area fell under these territories. Changes in vegetation were obtained using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for the years 1990, 2000, 2010, and 2020, and a high level of loss in vegetation was observed. Land Surface Temperature (LST) and Normalized Difference Moisture Index (NDMI) were used to assess the temperature and humidity for the same years. We measured that Dhaka has 2.24% greenspace coverage and only 2 wards out of 110 have greater than 20% greenspace coverage. A highest estimate of 0.003207 square meter per capita greenspace was found at ward-46, which does not even meet the minimum health standard. Increased temperature and decreased humidity were observed in Dhaka city from 1990 to 2020, in a level that may adversely impact on the city population’s public health. We found a high correlation between NDVI with LST and NDMI. In 49% of wards, vegetation and humidity decreased, whereas temperature increased. This study provides noteworthy information on the lack of greenspace throughout Dhaka city. The spatial distribution of greenspace provided in the study has the potential to be useful in taking measures for improving sustainable greenery management in the city area and the health of Dhaka’s growing population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».