Multi-pressure based environmental vulnerability assessment in a coastal area of Bangladesh: A case study on Cox’s Bazar
Notice bibliographique
Résumé
Bangladesh ranks among the top 10 countries globally in terms of climate change impacts and faces numerous anthropogenic and natural pressures. Cox’s Bazar, its primary tourist district, is experiencing severe degradation of its physical and ecological environments due to anthropogenic disturbances and climate change. To improve its environmental quality and preserve its ecological resources effectively, it is essential to develop a spatial decision support instrument addressing multi-pressures and cumulative environmental vulnerability (EV). This study presents an expert opinion-independent, scalable, and customizable spatial methodological framework, integrating multi-sourced geospatial data with GIS-based Fuzzy Logic to assess spatial distributions of five pressure groups and their resulting EV in Cox’s Bazar. 18 criteria were chosen based on a structured literature review to evaluate the five pressure groups. Results revealed that 17% to 27% of the study area is exposed to high to very high hydro-meteorological, topographic, land resource, anthropogenic, and natural hazard pressures. The EV results indicated that one-third of the study area, majorly covering Kutubdia, Pekua, Cox’s Bazar Sadar, Teknaf, and Ukhia upazilas, is highly environmentally vulnerable. For enhanced environmental protection, this study improved the existing method of environmental protection zoning by introducing a novel zoning approach that integrates in-situ biodiversity data with EV data. This new zoning method delineated 24% (555 sq. km.) as strict, 45% (1047 sq. km.) as medium, and 31% (725 sq. km.) as soft protection zones in the study area. The sensitivity analysis identified land resource pressure as the most influential component of EV. With a correlation coefficient of 0.91, the accuracy assessment confirms a high level of reliability in the EV results. This study provides valuable insights into environmental pressures and vulnerability in Cox’s Bazar, which are crucial for informing policies at various levels, including international and national frameworks, emphasizing terrestrial ecosystem protection, coastal vulnerability mitigation, climate change impact reduction, biodiversity preservation, and sustainable land resource management. • The methodology used is expert opinion independent, customizable, and scalable. • Integration of in-situ biodiversity data improved environmental protection zoning. • Kutubdia, Pekua, and Ukhia are the most environmentally vulnerable areas. • EV hotspots are in Kutubdia, Pekua, Cox’s Bazar City, Maheshkhali, and Ukhia. • 555 km 2 of Cox’s Bazar needs strict protection to preserve ecological resources.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».