Fugu-MT 論文翻訳(概要): Global Warming In Ghana's Major Cities Based on Statistical Analysis of NASA's POWER Over 3-Decades

論文の概要: Global Warming In Ghana's Major Cities Based on Statistical Analysis of NASA's POWER Over 3-Decades

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10909v1
Date: Sun, 20 Aug 2023 03:23:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-23 14:24:13.118914
Title: Global Warming In Ghana's Major Cities Based on Statistical Analysis of NASA's POWER Over 3-Decades
Title（参考訳）: 3年にわたるNASAのPOWERの統計分析に基づくガーナの主要都市における地球温暖化
Authors: Joshua Attih
Abstract要約: 本研究では,異なる気候帯を示す4つの主要ガーナ都市の長期気温変動について検討した。その結果,特に工業化アクラにおける温暖化傾向が明らかになった。 2023年半ばの平均気温は、Acra 27.86degC、Kumasi 27.15degC、Kete-Krachi 29.39degC、Wa 30.76degCである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Global warming's impact on high temperatures in various parts of the world has raised concerns. This study investigates long-term temperature trends in four major Ghanaian cities representing distinct climatic zones. Using NASA's Prediction of Worldwide Energy Resource (POWER) data, statistical analyses assess local climate warming and its implications. Linear regression trend analysis and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning predict temperature variations. Land Surface Temperature (LST) profile maps generated from the RSLab platform enhance accuracy. Results reveal local warming trends, particularly in industrialized Accra. Demographic factors aren't significant. XGBoost model's low Root Mean Square Error (RMSE) scores demonstrate effectiveness in capturing temperature patterns. Wa unexpectedly has the highest mean temperature. Estimated mean temperatures for mid-2023 are: Accra 27.86{\deg}C, Kumasi 27.15{\deg}C, Kete-Krachi 29.39{\deg}C, and Wa 30.76{\deg}C. These findings improve understanding of local climate warming for policymakers and communities, aiding climate change strategies.
Abstract（参考訳）: 地球温暖化が世界の様々な地域で高温に与える影響が懸念されている。本研究では,異なる気候帯を示す4大ガーナ都市の長期気温変動について検討した。 NASAの地球規模のエネルギー資源予測(POWER)データを用いて、局所的な温暖化とその影響を評価する統計分析を行った。線形回帰傾向解析とeXtreme Gradient Boosting (XGBoost)機械学習による温度変動予測 RSLabプラットフォームから生成されたランドサーフェス(LST)プロファイルマップは精度を高める。その結果,特に工業化アクラにおける温暖化傾向が明らかになった。人口統計学的要因は重要ではない。 XGBoostモデルの低根平均角誤差(RMSE)スコアは、温度パターンの捕捉に有効であることを示す。倭は予想外平均気温が高い。 2023年半ばの平均気温は、Acra 27.86{\deg}C、Kumasi 27.15{\deg}C、Kete-Krachi 29.39{\deg}C、Wa 30.76{\deg}Cである。これらの知見は、政策立案者や地域社会の温暖化に関する理解を改善し、気候変動戦略を支援する。

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