Published November 19, 2020 | Version v1
Publication Open

Assessment of Urban Land Surface Temperature and Vertical City Associated with Dengue Incidences

  • 1. Mahidol University
  • 2. Thammasat University
  • 3. Silpakorn University
  • 4. Human Genetic of Infectious Diseases

Description

Rapid population and urban growth in Bangkok increases the need for vertical city development because of the limited territory. This might lead to increasing land surface temperatures (LST), which makes some urban areas significantly warmer and leads to hot spots known as urban heat islands. It is known that climatic factors, such as rainfall and temperature, influence increases in dengue incidences. Thus, this research uses spatial statistical analysis to consider the association of urban LST with dengue incidences. The LST calculation methods are based on LANDSAT imageries in 2009 and 2014. Pearson correlation and Bayesian hierarchical modeling were used for predicting dengue incidences. This study found the highest correlation between the density of high-rise buildings, which had a significant influence on LST, and dengue incidences. Both the number of high-rise buildings and the surface temperature of low-rise buildings increased dengue incidence between 2009 and 2014. Overall, it was found that for every increase of 1000 high-rise buildings, the dengue incidence increased 2.19 on average during that period.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

يزيد النمو السكاني والحضري السريع في بانكوك من الحاجة إلى تطوير المدن الرأسية بسبب محدودية الأراضي. قد يؤدي ذلك إلى زيادة درجات حرارة سطح الأرض (LST)، مما يجعل بعض المناطق الحضرية أكثر دفئًا ويؤدي إلى مناطق ساخنة تعرف باسم الجزر الحرارية الحضرية. من المعروف أن العوامل المناخية، مثل هطول الأمطار ودرجة الحرارة، تؤثر على الزيادات في حالات حمى الضنك. وبالتالي، يستخدم هذا البحث التحليل الإحصائي المكاني للنظر في ارتباط LST الحضري بحالات حمى الضنك. تعتمد طرق حساب LST على صور LANDSAT في عامي 2009 و 2014. تم استخدام ارتباط بيرسون والنمذجة الهرمية البايزية للتنبؤ بحالات حمى الضنك. وجدت هذه الدراسة أعلى ارتباط بين كثافة المباني الشاهقة، والتي كان لها تأثير كبير على LST، وحالات حمى الضنك. زاد كل من عدد المباني الشاهقة ودرجة حرارة سطح المباني منخفضة الارتفاع من الإصابة بحمى الضنك بين عامي 2009 و 2014. بشكل عام، وجد أنه مقابل كل زيادة قدرها 1000 مبنى شاهق، زاد معدل الإصابة بحمى الضنك 2.19 في المتوسط خلال تلك الفترة.

Translated Description (French)

La croissance démographique et urbaine rapide à Bangkok augmente le besoin de développement urbain vertical en raison du territoire limité. Cela pourrait entraîner une augmentation des températures de surface du sol (LST), ce qui rend certaines zones urbaines beaucoup plus chaudes et conduit à des points chauds connus sous le nom d'îlots de chaleur urbains. On sait que les facteurs climatiques, tels que les précipitations et la température, influencent l'augmentation de l'incidence de la dengue. Ainsi, cette recherche utilise l'analyse statistique spatiale pour considérer l'association du LST urbain avec les incidences de la dengue. Les méthodes de calcul du LST sont basées sur les images LANDSAT de 2009 et 2014. La corrélation de Pearson et la modélisation hiérarchique bayésienne ont été utilisées pour prédire l'incidence de la dengue. Cette étude a révélé la corrélation la plus élevée entre la densité des immeubles de grande hauteur, qui a eu une influence significative sur la TSL, et l'incidence de la dengue. Le nombre de bâtiments de grande hauteur et la température de surface des bâtiments de faible hauteur ont augmenté l'incidence de la dengue entre 2009 et 2014. Dans l'ensemble, il a été constaté que pour chaque augmentation de 1000 immeubles de grande hauteur, l'incidence de la dengue a augmenté de 2,19 en moyenne au cours de cette période.

Translated Description (Spanish)

El rápido crecimiento demográfico y urbano en Bangkok aumenta la necesidad de desarrollo vertical de la ciudad debido a la limitación del territorio. Esto podría conducir a un aumento de las temperaturas de la superficie terrestre (LST), lo que hace que algunas áreas urbanas sean significativamente más cálidas y conduce a puntos calientes conocidos como islas de calor urbano. Se sabe que los factores climáticos, como las precipitaciones y la temperatura, influyen en el aumento de la incidencia del dengue. Por lo tanto, esta investigación utiliza el análisis estadístico espacial para considerar la asociación de LST urbano con las incidencias de dengue. Los métodos de cálculo de LST se basan en imágenes de LANDSAT en 2009 y 2014. La correlación de Pearson y el modelado jerárquico bayesiano se utilizaron para predecir las incidencias de dengue. Este estudio encontró la mayor correlación entre la densidad de edificios de gran altura, que tuvo una influencia significativa en la LST, y las incidencias de dengue. Tanto el número de edificios de gran altura como la temperatura de la superficie de los edificios de poca altura aumentaron la incidencia del dengue entre 2009 y 2014. En general, se encontró que por cada aumento de 1000 edificios de gran altura, la incidencia de dengue aumentó 2.19 en promedio durante ese período.

Files

pdf.pdf

Files (53.6 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:ac00a2d193ebe53b035c97a397648c65
53.6 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تقييم درجة حرارة سطح الأرض الحضرية والمدينة العمودية المرتبطة بحوادث حمى الضنك
Translated title (French)
Évaluation de la température de surface des terrains urbains et de la ville verticale associée aux incidents de dengue
Translated title (Spanish)
Evaluación de la temperatura superficial del suelo urbano y la ciudad vertical asociada con las incidencias de dengue

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3108038515
DOI
10.3390/rs12223802

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Thailand

References

  • https://openalex.org/W1581493357
  • https://openalex.org/W1969087971
  • https://openalex.org/W1981766686
  • https://openalex.org/W2004014822
  • https://openalex.org/W2004056710
  • https://openalex.org/W2006273284
  • https://openalex.org/W2018561093
  • https://openalex.org/W2022141988
  • https://openalex.org/W2025335304
  • https://openalex.org/W2031933673
  • https://openalex.org/W2042479028
  • https://openalex.org/W2045211613
  • https://openalex.org/W2056530754
  • https://openalex.org/W2063117437
  • https://openalex.org/W2070378086
  • https://openalex.org/W2080787584
  • https://openalex.org/W2102182928
  • https://openalex.org/W2107562644
  • https://openalex.org/W2128421897
  • https://openalex.org/W2131222241
  • https://openalex.org/W2144898279
  • https://openalex.org/W2159856735
  • https://openalex.org/W2161680973
  • https://openalex.org/W2193980439
  • https://openalex.org/W2194477193
  • https://openalex.org/W2253277128
  • https://openalex.org/W2266902344
  • https://openalex.org/W2267586927
  • https://openalex.org/W2338363484
  • https://openalex.org/W2386076609
  • https://openalex.org/W2402601962
  • https://openalex.org/W2559717983
  • https://openalex.org/W2587604937
  • https://openalex.org/W2588987202
  • https://openalex.org/W2594788090
  • https://openalex.org/W2597952281
  • https://openalex.org/W2735326695
  • https://openalex.org/W2782535317
  • https://openalex.org/W2792706973
  • https://openalex.org/W2794103215
  • https://openalex.org/W2799655653
  • https://openalex.org/W2888520717
  • https://openalex.org/W2890249035
  • https://openalex.org/W2909459832
  • https://openalex.org/W2942100847
  • https://openalex.org/W2956514074
  • https://openalex.org/W2966119950
  • https://openalex.org/W2968211639
  • https://openalex.org/W3046580241
  • https://openalex.org/W3096711790
  • https://openalex.org/W3110471145
  • https://openalex.org/W4242873059
  • https://openalex.org/W4323285606