Artificial light at night reveals hotspots and rapid development of industrial activity in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Climate warming enables easier access and operation in the Arctic, fostering industrial and urban development. However, there is no comprehensive pan-Arctic overview of industrial and urban development, which is crucial for the planning of sustainable development of the region. In this study, we utilize satellite-derived artificial light at night (ALAN) data to quantify the hotspots and the development of light-emitting human activity across the Arctic from 1992 to 2013. We find that out of 16.4 million km 2 analyzed a total area of 839,710 km 2 (5.14%) is lit by human activity with an annual increase of 4.8%. The European Arctic and the oil and gas extraction regions in Russia and Alaska are hotspots of ALAN with up to a third of the land area lit, while the Canadian Arctic remains dark to a large extent. On average, only 15% of lit area in the Arctic contains human settlement, indicating that artificial light is largely attributable to industrial human activity. With this study, we provide a standardized approach to spatially assess human industrial activity across the Arctic, independent from economic data. Our results provide a crucial baseline for sustainable development and conservation planning across the highly vulnerable Arctic region.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».