Spatiotemporal analysis of land surface temperature and wind dynamics during winter in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Understanding regional climate variability is critical for addressing the escalating impacts of climate change on agriculture, public health, and environmental sustainability in South Asia. Bangladesh, with its diverse topography and dense population, is particularly vulnerable to winter climate anomalies, making it essential to investigate the underlying atmospheric and surface processes. The spatiotemporal patterns of land surface temperature (LST) and wind dynamics during winter (December–February) in Bangladesh from 2001 to 2023 were investigated using both district-level and pixel-wise analyses. Trends in LST, temperature gradients, and wind fields were examined to identify significant regional variations in thermal behavior. Elevated temperatures in the southeastern coastal districts were attributed to maritime influences, whereas daytime cooling trends in the northern regions and nighttime warming in coastal areas were observed. Sen's slope analysis was employed to quantify these trends, revealing notable cooling in northwestern districts and warming in coastal Chattogram. Temperature gradients were found to be most pronounced along the northern border near the Meghalaya Plateau and within the southeastern hill tracts, influenced by topographic features. A consistent westerly wind flow was identified, with higher wind speeds observed in northeastern areas. Inverse correlations between temperature and wind speed were detected in the northwestern and southwestern regions during December and January, transitioning to direct correlations in February across northwestern Bangladesh. These findings offer critical insights for guiding policy and supporting region-specific climate adaptation in Bangladesh. Potential applications include improved agroclimatic zoning, climate-resilient agriculture, and targeted public health interventions aligned with local thermal and wind dynamics. • Distinct seasonal LST patterns across Bangladesh during winter months (2001–2023). • Southeastern coastal districts show higher temperatures due to maritime influences. • Northwestern regions experience pronounced daytime cooling trends in February. • Strong temperature gradients observed near the Meghalaya Plateau and hill tracts. • Wind dynamics show consistent northwesterly flow, shaping local temperature regimes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».