Decadal Climate and Landform Variables Analysis in Iraq Using Remote Sensing Datasets
Notice bibliographique
Résumé
Iraq has experienced record-breaking temperatures, making it one of the hottest places on Earth. It is also ranked among the world's top five most climate-vulnerable nations. Climate change is a hazard to Iraq's people and may cause societal disintegration, instability, and displacement. Therefore, it is important to assess Iraq's decadal climate and landform variables analysis. In the present study, the Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station (CHIRPS) data in the Google Earth Engine (GEE) platform from 2000 to 2022, as well as rainfall, anomaly, temperature, vegetation, and water, are used to analyse climate change in Iraq. As the land surface temperature (LST) rose by 2.63 °C, the data show that rainfall dropped by 61.45 mm in just 22 years of observation and by 2.79 mm yearly. Additionally, some urban expansion and climatic change have reduced the areas of water bodies and vegetation. The correlation matrix shows a higher negative association between the vegetation and LST indices, with R2 values of -0.58 (2022), -0.56 (2006), -0.60 (2012), -0.55 (2016), and -0.59 (2000), respectively. Iraq, extremely sensitive to climate change, is implementing several adaptation measures, including early warning systems, reforestation and mangrove planting, water management, a national adaptation plan (NAP), and a reforestation program. Due to vulnerabilities in vital areas including water, agriculture, health, and natural resources, Iraq is prioritizing adaptation to climate change.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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 ».