Applying global NASA data to local planning for extreme heat in Prince George’s County, Maryland
Notice bibliographique
Résumé
As demand grows for high-quality public information around the increasing societal impacts of extreme weather, making scientific data products more actionable for practitioners has become a top priority for NASA. In early 2024, several of us from NASA Goddard Space Flight Center began collaborating with Prince George’s County, Maryland staff to apply space-based observations to help inform local decisions around building resilience to environmental stressors. Prince George’s County is home to Goddard Space Flight Center hosting a comprehensive array of Earth observing satellite and modeling products and expertise to advance understanding of Earth as a system, providing critical long-term data records over space and time. Scientific and academic communities have primarily used these global data products to advance fundamental understanding of Earth processes and their changes, rather than informing practical decisions. Here we describe a demonstration to bridge that gap, initially around reducing exposure of humans to extreme heat. Working with agency staff from the Prince George’s County Department of Environment and the Prince George’s County Health Department, NASA shared satellite-derived land surface temperatures from Aqua-MODIS and Landsat as well as land cover classifications to analyze seasonal temperature trends with land use changes over the past few decades. Prior to partnering with NASA, the county was using sparse in situ temperature records, extremely valuable and essential for ground-truthing satellite data, but limited spatially and temporally. The addition of space-based data augments these few ground-based measurements with a broad view of spatial and temporal temperature trends that can be layered with additional county data to help identify areas of increased heat with land use change patterns. We also compared the temperature trends to records of annual heat-related emergency room visits. By combining environmental data with local health impacts, the County plans to pinpoint heat-related vulnerability patterns over time. This unique combination of global and local data serves to pilot science-based criteria to inform and prioritize projects and programs to reduce heat exposure of Prince George’s County’s workers and residents.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».