探究由土地利用/土地覆盖变化驱动的伊朗卡斯尔-埃希林地区季节性城郊地表温度动态：基于多源遥感与机器学习的方法（2000–2024年）

《Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics》：Monitoring Seasonal Peri-Urban Land Surface Temperature Dynamics Driven by Land Use/Land Cover (LULC) Changes: A Multi-Source Remote Sensing and Machine Learning Approach in Qasr-e Shirin, Iran (2000–2024)

　　•多传感器框架用于分析干旱城郊地区的地表温度时空变化规律。•2000年至2024年间，土地利用与覆盖变化导致耕地面积增加了173.1%，水域面积则增长了953%。•24年间，地表温度的年平均值上升了0.19摄氏度，而最低温度平均值下降了4.76摄氏度。•K均值分析显示存在季节性变化：水坝和灌溉设施使得热点区域转变为冷点区域。•水体、耕地和森林植被有助于降低沙漠边缘的温度，从而缓解城市及裸地带来的高温效应。《卡斯尔-埃希林》分析
利益冲突声明：作者声明自己没有已知的、可能影响本文所述工作的财务利益或个人关系。

关于稿件准备过程中生成式AI及AI辅助技术的声明：在撰写本文时，作者使用了ChatGPT来协助将稿件翻译成英文。在使用该工具后，作者对内容进行了必要的审阅和修改，并对最终发表的文章内容负全责。

未引用的参考文献：M’Ponkrou等人，2024年；K等人，2024年；K C等人，2023年。

数据与代码的获取方式：本研究使用的所有JavaScript Google Earth Engine脚本均可在Zenodo仓库中免费获取，网址为https://doi.org/10.5281/zenodo.18107690。涵盖2000年至2024年的卫星数据可从“材料与方法”部分所述的来源处获取，获取时间为2025年1月11日。

资金支持：本研究未获得公共部门、商业机构或非营利组织提供的任何特定资助。

利益冲突声明：? 作者声明自己没有已知的、可能影响本文所述工作的财务利益或个人关系。阿曼·马哈茂迪·纳斯拉巴迪