肯尼亚的内罗毕市是非洲许多城市发展Swift，环境影响过多的一个例子，其中包括城市热岛现象。 UHI在异常炎热的时期（例如在热浪中）发展并升级，这可能会影响室外的小气候，人类的热舒适性和健康状况，并且还会增加制冷的能源需求。 这项研究使用MUKLIMO_3模型揭示了内罗毕市内2 m空气温度场和热敏感区的空间异质性和时间变化。 该模型基于200 m空间分辨率的城市地形和局部气候区（LCZs）数据，通过对温度，风和相对湿度的理想模拟，再现了夏季的潜在条件。 目的是在随之而来的对土地使用和土地覆盖的广泛修改的基础上，扩展对城市气候变化的认识，这对于当地范围的大气环流至关重要。 模型结果揭示了2 m气温场的复杂时空模式，这是由LCZ参数所描述的地形引起的流量和陆地表面异质性引起的。 顶盖层UHI的变化是城镇位置不利和城市化进程的共同影响，加剧了城市热负荷过大的形成。 研究得出的结论是，内罗毕市城市热负荷的增加可能与快速城市化进程的概念及其历史发展有关。 因此，诸如优化混合建筑高度以及引入绿色和蓝色基础设施之类的城市规划策略对于缓解内罗毕全市的热压力至关重要。

迄今为止，尚无探险队对肯尼亚西部Nyando糖带破败的栖息地中鸟类的组成进行全面调查。 这使得难以在农业增长与鸟类保护之间实现平衡。 作为回应，我们通过将考察区域分为农田和灌木地进行了鸟类评估。 然后，我们通过标准点数方法和半径为30 m的一块土地上的机会计数对鸟类进行采样。 我们详尽地观察了14种鸟类，共122种。 农田的密度为每公顷2.065±1.11头，而灌木地的密度为每公顷1.644±0.70头。 Nyando糖带是一个多样化的社区，其香农多样性指数值（H'）为3.225，无论鸟类是否在某些栖息地受到约束。 真实多样性的差异程度表明，农田的多样性是灌木林的4倍。 这项研究提倡的事实证实了将鸟类保护纳入农田并制定了鸟类保护策略。

这项研究模拟了2016年1月至2018年9月之间的土壤侵蚀，以用于Golole流域的土地管理。 在地理信息系统（GIS）环境中对构成土壤侵蚀主要因子的经修订的通用土壤流失方程（RUSLE）进行了建模。 这项研究的目的是为未开垦的Golole流域的土地管理建模土壤侵蚀。 Golole流域的土壤侵蚀图表明，流域内的土壤流失并不均匀，侵蚀风险也不尽相同。 流域的年平均土壤流失率为279吨/公顷，高于建议的最大允许年土壤流失率为4吨/公顷。 流域的土壤流失率被描述为高流失和严重流失，分别占陆地面积的70％和30％。 这项研究发现，有必要通过采取土壤侵蚀缓解措施，例如在耕种区的石质轮廓垄，粪便，地带作物和梯田以及在低地牧场控制放牧，将上述水土流失速度降低至中等和较低水平。 这项研究强烈认为有必要保护森林保护区免受砍伐树木和进一步侵犯人类的侵害。 这项研究得出的结论是，有必要进行进一步的研究：1）在显示最大土壤侵蚀威胁率的森林保护区中确定潜在原因，以及2）使用高分辨率方法评估土壤侵蚀危害的时间趋势数据。

伊丽莎白-约瑟芬-纽马克-技术试验 从消费者的角度评估有助于肯尼亚品牌声誉的因素。 使用R语言和Rstudio进行的分析。 附加文件 Newmark Analytics正在开展一项名为“肯尼亚消费者对品牌声誉认知度的决定因素”的调查。 这项研究的目的是从客户的角度评估影响肯尼亚品牌声誉的因素。 如果html对于github而言太大，则链接到文件

有关自然资源管理的战术决策需要准确和最新的空间信息，以实现可持续森林管理。 通过使用从卫星或机载传感器获得的多光谱数据的遥感设备，可以进行大量数据采集，从而降低了数据收集成本并满足了对连续精确数据的需求。 森林高度和乳房高度直径（DBH）是预测体积和生物量的关键变量。 传统的估算树高和生物量的方法既费时又费力，这使各国很难定期进行国家森林清单调查以支持森林管理和REDD +活动。 这项研究评估了LiDAR数据在估算Londiani林区各种森林条件下的树高和生物量方面的适用性。 目标森林是在各种地形条件下分析的天然林，人工林和其他零散森林。 LiDAR数据是由在1550 m高处飞行的飞机收集的。 用激光雷达击中森林来估计森林的高度和植被的密度，这暗示着生物量。 在15个半径为15 m的78个采样图中收集了LiDAR数据。 对LiDAR数据进行了地面真实处理，以比较其对地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。 LiDAR与野外数据之间的高度相关系数对于汇总数据为0.92，在天然林中为0.79，在人工林中为0.95，在其他零星林中为0.92。 根据LiDAR和地面实测数据估算的AGB，汇总数

蒙内铁路（蒙巴萨港-内罗毕）是东非铁路网的起始段，连接肯尼亚首都内罗毕和东非第一大港蒙巴萨港，全长480公里。蒙内铁路沿线10 km范围内植被覆盖度数据集（2017） 首先在Google Earth Engine云平台上计算归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)，然后合成研究区内2017年年度最大NDVI，以此数据为本底，采用像元二分模型方法计算得到的。植被覆盖度数值介于0-1之间。0表示无植被覆盖，像元数值越高表明植被覆盖程度越好。蒙内铁路沿线10 km缓冲区植被覆盖度主要在0.4~0.6之间，其面积占研究区总面积的42.55%；其次分布在0.6~0.8之间，其面积占研究区总面积的37.06%；大于0.8的面积占比为9.48%；小于0.4的面积占比为10.91%。该数据集空间分辨率为30 m，存储为.tif格式，由3个文件组成，数据量为439 MB（压缩为1个文件44.1 MB）

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