Rewrite the following paragraph for harar city, ethiopia without changing the nomenclature without losing citation and references 

1. Introduction
Climate change is one of the most perilous environmental aspects affecting ecosystem services, environmental sustainability and daily life (Chakroborty et al., 2020; Choudhury et al., 2019; Kumar et al., 2020). Changes in land use/land cover (LULC) exacerbate climate alteration by decreasing biodiversity and generating the urban heat island (UHI) consequence in cities by raising the land surface temperature (LST). Changes in LULC and LST are considered among the most widespread study themes for remote sensing (RS) scholars (Al Rakib et al., 2020a; Dey et al., 2021; Kafy et al., 2021d). Investigations on LULC and LST change aid in assessing cities' ecological health and viability (Zhou et al., 2013; Siddique et al., 2020). Worldwide urbanization has become the driving force behind environmental, social-economic and demographic transformation over the last few decades (Al Rakib et al., 2020b; 2020c; Choudhury et al., 2019; Kafy et al., 2019b). As a result of urbanization, LULC categories like green cover, wetlands, water bodies, and open fields undergo rapid transformation (Ding and Shi, 2013; Faisal et al., 2021; Kafy et al., 2021a). The haphazard conversion of one LULC feature to another has a substantial influence on the native and regional environment (Al Rakib et al., 2020a; Das et al., 2020; Rousta et al., 2018). Uncontrolled rapid urban expansion and LULC transformations have the potential to alter the hydrological, thermodynamic, and radiative activities of the earth surface, thereby amplifying the effects of climate change and heatwaves. Additionally, the unmonitored alteration of LULC expands built-up areas by displacing green cover, resulting in environmental degradation via UHI effects. Rapid urbanization rises impervious layers (structures, roads, and factories, for example), resulting in massive LST increment (Hossain et al., 2020; Ramachandra et al., 2012). Increased LST also has an effect on UHI phenomena, having a significant influence on biodiversity's primary function, local and regional climate (Luck and Wu, 2002). The built-up areas have a higher concentration of UHI due to the presence of additional impermeable surfaces. UHI is a critical topic for environmental development because it consists a variety of negative consequences for urban inhabitants (Kafy et al., 2020c). UHI concepts are processed from LST estimation from freely available, easily accessible remote sensors with a higher ranged spatiotemporal resolution (Kafy et al., 2020a). Specifically, historical medium-resolution Landsat data are repeatedly used to define the LST and to characterize the UHI influence (Choudhury et al., 2019; Kafy et al., 2020c; Naim and Kafy, 2021).

Estimating cities' LULC shifting patterns has become a critical aspect in achieving sustainable environmental enhancement (Siddique et al., 2020). Due to spatiotemporal LULC variations, the pattern of spatial landscapes alters on a variety of land surfaces and thus it became critical to ascertain LULC changes at appropriate scales using accurate time-series data. Then, perceptions of its associations for the climate change in urban areas will emerge, assisting in the comprehension of the various environmental consequences (Almazroui et al., 2013; Siddique et al., 2020). Numerous mathematical indices have been used by researchers worldwide to help them better understand changes in LULC (Mishra and Prasad, 2015). The most widely used catalogue is the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) that describes the condition of vegetation using a combination of the red and near-infrared bands of the satellite images (Gascon et al., 2016). Additionally, due to the scarcity of water, the Normalized Difference Water Index (NDWI) detect water bodies using satellite images' near-infrared (NIR) and middle infrared (MIR) bands (McFeeters, 1996). Additionally, urbanization is a significant driver of LULC change, reducing an area's vegetation cover as it is converted to built-up areas (Kafy et al., 2019a; Pu et al., 2006). To determine the congregation of built-up areas and bare lands, Normalized Difference Built-up Index (NDBI) and the Normalized Difference Bare Soil Index (NDBSI) were calculated using the red, blue, NIR, and short wave infrared (SWIR) bands (Chen et al., 2006; Kafy et al., 2019a).

However, detecting LULC and LST consequences with accessible Landsat records is simple, but predicting upcoming variations is troublesome. Markov Chain (MC), Cellular Automata (CA), and Artificial Neural Network (ANN) models are the most commonly used to predict LULC change (Balzter, 2000; Santé et al., 2010; Zenil, 2010). If the LULC conversion is well-known but the spatial dependence and dissemination are unavailable, the MC model is considered (Kafy et al., 2020b; Ullah et al., 2019). The CA model, which is based on a set of conversion algorithms, uses the historical circumstances of cells in an analytical zone to classify each pixel's situation in an array (Santé et al., 2010). The most substantial benefit of the CA model is dependent on the earlier configuration of variables such as distance to road and rail network, slope, and elevation, and for this reason, this model is frequently used in utility and resource research (Ménard and Marceau, 2005). To forecast LST, ANN combined with related LULC indexes such as NDVI, NDBI, NDBSI, and NDWI can effectively estimate future changes (Mushore et al., 2017; Hasanlou and Mostofi, 2015). The potential of these indexes to simulate LST was assessed using the ANN process, and the results revealed that NDBI is the most accurate LST predictor (Ullah et al., 2019). Since it reflects earlier changing patterns and uses the LULC indices to predict future scenarios, ANN method is considered as a LST predictior (Kafy et al., 2021b; Ullah et al., 2019). A lesser dataset is also a prerequisite to build the fundamental simulation process (Dhamge et al., 2012; Ullah et al., 2019). As a result, ANN is regarded as the best method for forecasting the LST consequences (Kafy et al., 2021c; Ullah et al., 2019).

Dhaka, Bangladesh's capital city, has experienced rapid urban growth since independence due to significant urban development and rural-urban migration. The increasing population pressure has accelerated unplanned expansion in this area. Methods such as CA-ANN algorithms can be helpful in identifying the short and long standing magnitudes of LULC and LST transformation in this region. It can also assist policymakers and urban planners in abating the UHI effect. Thus, this study estimates the chronological change of LULC and its impact on LST, investigates the relationship between LST under different LULC categories, and performs a correlation analysis of different land cover indices with LST for the years 2000, 2010, and 2020. This study also used CA-ANN algorithms to model the future LULC and LST scenario for Dhaka city in 2030.
인용 및 참조를 잃지 않고 명명법을 변경하지 않고 에티오피아 하라르시에 대해 다음 단락을 다시 작성하십시오. 1. 서론기후 변화는 생태계 서비스, 환경 지속 가능성 및 일상 생활에 영향을 미치는 가장 위험한 환경 측면 중 하나입니다(차크로보티 외, 2020; 차우두리 외, 2019; 쿠마르 외, 2020). 토지 이용/토지 피복(LULC)의 변화는 생물 다양성을 감소시키고 지표 온도(LST)를 상승시켜 도시의 도시 열섬(UHI) 결과를 초래함으로써 기후 변화를 악화시킵니다. LULC와 LST의 변화는 원격탐사(RS) 학자들에게 가장 광범위한 연구 주제 중 하나로 간주됩니다(Al Rakib 외., 2020a; Dey 외., 2021; Kafy 외., 2021d). LULC 및 LST 변화에 대한 조사는 도시의 생태적 건강성과 생존 가능성을 평가하는 데 도움이 됩니다(Zhou 외., 2013; Siddique 외., 2020). 전 세계적으로 도시화는 지난 수십 년 동안 환경, 사회경제 및 인구통계적 변화의 원동력이 되었습니다(Al Rakib 외, 2020b; 2020c; Choudhury 외, 2019; Kafy 외, 2019b). 도시화의 결과로 녹지, 습지, 수역, 개활지와 같은 LULC 범주는 급격한 변화를 겪고 있습니다(Ding and Shi, 2013; Faisal 외., 2021; Kafy 외., 2021a). 한 LULC 기능이 다른 기능으로 우연하게 전환되면 자연 및 지역 환경에 상당한 영향을 미칩니다(Al Rakib 외., 2020a; Das 외., 2020; Rousta 외., 2018). 통제되지 않은 급속한 도시 확장과 LULC 변화는 지표면의 수문, 열역학 및 복사 활동을 변화시켜 기후 변화와 폭염의 영향을 증폭시킬 가능성이 있습니다. 또한, 모니터링되지 않은 LULC의 변화는 녹지를 대체하여 건축 면적을 확장하고 UHI 효과를 통해 환경 악화를 초래합니다. 급속한 도시화는 불투수층(예: 구조물, 도로, 공장 등)을 증가시켜 막대한 LST 증가를 초래합니다(Hossain 외., 2020; Ramachandra 외., 2012). LST의 증가는 생물다양성의 주요 기능인 지역 및 지역 기후에 중대한 영향을 미치는 UHI 현상에도 영향을 미칩니다(Luck and Wu, 2002). 건설된 지역에는 불투수성 표면이 추가로 존재하기 때문에 UHI의 농도가 더 높습니다. UHI는 도시 거주자에게 다양한 부정적인 결과를 초래하기 때문에 환경 개발에 있어 중요한 주제입니다(Kafy et al., 2020c). UHI 개념은 더 높은 범위의 시공간 해상도를 가진 자유롭게 이용 가능하고 쉽게 접근할 수 있는 원격 센서의 LST 추정을 통해 처리됩니다(Kafy et al., 2020a). 특히, 과거 중해상도 랜드샛 데이터를 반복적으로 사용하여 LST를 정의하고 UHI 영향을 특성화합니다(Choudhury et al., 2019; Kafy et al., 2020c; Naim and Kafy, 2021).도시의 LULC 변화 패턴을 추정하는 것은 지속 가능한 환경 개선을 달성하는 데 있어 매우 중요한 측면이 되었습니다(Siddique et al., 2020). 시공간적 LULC 변화로 인해 다양한 지표면에서 공간 경관의 패턴이 변화하기 때문에 정확한 시계열 데이터를 사용하여 적절한 규모에서 LULC 변화를 확인하는 것이 중요해졌습니다. 그러면 도시 지역의 기후 변화와의 연관성에 대한 인식이 생겨 다양한 환경적 결과를 이해하는 데 도움이 될 것입니다(Almazroui et al., 2013; Siddique et al., 2020). 전 세계 연구자들은 LULC의 변화를 더 잘 이해하기 위해 수많은 수학적 지표를 사용해 왔습니다(Mishra and Prasad, 2015). 가장 널리 사용되는 지수는 위성 영상의 적색 및 근적외선 대역을 조합하여 식생의 상태를 설명하는 정규화 차이 식생 지수(NDVI)입니다(Gascon et al., 2016). 또한, 물의 희소성으로 인해 정규화 차이 수지수(NDWI)는 위성 이미지의 근적외선(NIR) 및 중적외선(MIR) 대역을 사용하여 수역을 감지합니다(McFeeters, 1996). 또한 도시화는 한 지역의 식생이 건축 지역으로 전환됨에 따라 식생 피복을 감소시키는 LULC 변화의 중요한 동인입니다(Kafy et al., 2019a; Pu et al., 2006). 구축 지역과 맨땅의 집합을 결정하기 위해 적색, 청색, 근적외선(NIR) 및 단파장 적외선(SWIR) 대역을 사용하여 정규화 차이 구축 지수(NDBI)와 정규화 차이 맨땅 지수(NDBSI)를 계산했습니다(Chen et al., 2006; Kafy et al., 2019a).그러나 접근 가능한 랜드샛 기록으로 LULC 및 LST 결과를 탐지하는 것은 간단하지만, 앞으로의 변화를 예측하는 것은 번거롭습니다. 마르코프 체인(MC), 셀룰러 오토마타(CA), 인공 신경망(ANN) 모델은 LULC 변화를 예측하는 데 가장 일반적으로 사용됩니다(Balzter, 2000; Santé et al., 2010; Zenil, 2010). LULC 변환이 잘 알려져 있지만 공간적 의존성과 확산을 알 수 없는 경우 MC 모델을 고려합니다(Kafy et al., 2020b; Ullah et al., 2019). CA 모델은 다음과 같은 세트를 기반으로합니다.