The impact of land use and land cover on land surface temperature in an Indian riverine town over a decade and how it varied post-lockdown
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In towns and cities in developing countries, negligence in consistently regulating the growth of urban sprawl is commonplace. The purpose of the study was to analyze spatiotemporal changes in land use land cover (LULC) and their impact on land surface temperature (LST) in Balurghat, Dakshin Dinajpur district, West Bengal, India. The results revealed a decrease in the vegetation cover (64–44%) and an increase in the built-up area (14–39%) from 2012 to 2022. Over the study period, built-up regions and bare land had the highest temperatures, ranging from 20.6°C to 24.96°C, and waterbodies had the lowest temperatures, ranging from 17.85°C to 20.47°C. From 2012 to 2017, LST exhibited an increasing trend. However, after the lockdown, LST declined slightly in 2022. The mean LST variations in the study area from 2012 to 2022, presenting a pre- and post-pandemic scenario, were also highlighted in this study. Furthermore, this study emphasized the correlation analysis between LST and four spectral indices, which are the Normalized Difference Built-up Index (NDBI), the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), and the Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI). Multiple linear regression (MLR) containing NDVI and MNDWI with LST has been consistently the best-fit model for 2012, 2017 and 2022. These models have been established using various statistical tools, primarily the Akaike information criterion (AIC) model selection and the Inflation Factor (VIF). The results provide a framework for sustainable urban design and development, which can serve as a resource for policymakers and increase public understanding.
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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 | 0,001 |
| 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 ».