使用机器学习算法对阿富汗土地表面温度进行计划和计划外城市化的影响评估:迈向可持续发展的道路
Sajid Ullah1,2, Xiuchen Qiao3, Aqil Tariq4
1School of Resources and Environmental Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai, 200237, People's Republic of China. Sajidjalwan@gmail.com.
城市化增加了土地表面温度 (LST) 和城市热岛 (UHIs). 像喀布尔这样的规划城市比贾拉拉巴德这样的非规划城市显示较低的LST,这凸显了战略城市规划和绿色空间的需要.
科学领域:
- 环境科学 环境科学
- 城市规划 城市规划
- 遥感 遥感 遥感 遥感
背景情况:
- 土地表面温度 (LST) 和城市热岛 (UHI) 效应的上升对城市可持续性构成重大挑战.
- 了解土地使用和土地覆盖 (LULC) 动态对于减轻城市不利的热影响至关重要.
研究的目的:
- 分析1998-2018年在喀布尔 (计划) 和贾拉拉巴德 (非计划) 的LULC变化和LST模式.
- 预测到2038年这两个城市的未来LULC和LST场景.
- 为了比较一个有计划的城市环境与一个无计划的城市环境的热性能.
主要方法:
- 使用Landsat数据和支持矢量机 (SVM) 分类用于LULC分析 (1998-2018).
- 在未来的LULC和LST预测 (2028,2038) 中使用了细胞自动机-马尔科夫 (CA-Markov) 和人工神经网络 (ANN) 模型.
- 与观察到和预测到的LST变化相关的LULC变化.
主要成果:
- 在这两个城市,建筑面积显著增加 (喀布尔:16%,贾拉拉巴德:30%),植被和赤裸的土壤相应减少.
- 建筑区呈现出最高的LST,夏季季节显示最高温度.
- 未来的预测表明,建筑区的持续扩张以及超过35°C的地区的大幅增加,特别是在贾拉拉巴德.
结论:
- 喀布尔的规划城市化导致较低的LST与计划外的贾拉拉巴德相比,归因于更好的城市设计和植被.
- 贾拉拉巴德面临着极端高温的更高风险,原因是快速,无计划的发展.
- 建议包括限制无计划的扩张和增加贾拉拉巴德的绿色覆盖,以应对气温上升.
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