Geospatial Analysis of Shoreline Shifts in the Indus Delta Using DSAS and Satellite Data
Notice bibliographique
Résumé
Pakistan’s coastline encompasses the Indus Delta, a critical ecosystem that sustains biodiversity, fisheries, and local livelihoods, yet it is increasingly threatened by both natural and anthropogenic pressures. This study quantifies multi-decadal shoreline changes in the Indus Delta and examines how changes in climatic factors (precipitation and wind) affect these changes, using the Digital Shoreline Analysis System (DSAS v5.1) and multi-temporal Landsat imagery (TM, ETM+, OLI) to quantify long-term shoreline dynamics from 1990 to 2020 (30-year period). Key metrics, including End Point Rate (EPR), Net Shoreline Movement (NSM), and Linear Regression Rate (LRR), indicated an overall retreat, with a mean NSM of −1810 m and a mean LRR of −173 m·year across the 30-year period. Shoreline change rates exhibited a significant relationship with climatic variables, particularly wind speed and precipitation, with dynamics shifting from erosion-dominated to localized accretion in areas where mangrove rehabilitation programs were implemented after 2005. Seasonal variability further influenced shoreline behavior: low-rainfall years intensified erosion due to reduced sediment availability, while high-rainfall years enhanced accretion through increased sediment input. These findings underscore the urgent need for integrated coastal management strategies, including mangrove conservation, sustainable sediment management, and climate-adaptive planning, to strengthen the resilience of the Indus Delta.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».