Взаимосвязь между температурой поверхности земли и коэффициентом видимости неба (на примере Коптевского района Москвы)

Стремительная урбанизация в сочетании с глобальными изменениями климата приводит к усилению эффекта городского острова тепла (ГОТ), включающего поверхностный городской остров тепла (ПГОТ) и атмосферный городской остров тепла (AГОТ) компоненты, что оказывает негативное воздействие на здоровье населения. Несмотря на изученность связи между морфологией городской застройки, в частности коэффициентом видимости неба (КВН), и температурой поверхности земли (ТПЗ), анализ плотных городских районов со сложной структурой остается затруднительным. Наземные методы исследования ограничены в масштабируемости и точности из-за сложности городского микроклимата, в то время как спутниковые данные теплового инфракрасного диапазона (например, Landsat 8) характеризуются низким пространственным разрешением. В данной работе предлагается регрессионный метод уточнения карт ТПЗ со спутника Landsat 8 путем интеграции спектральных индексов высокого разрешения (NDVI, NDBI и NDWI), полученных с платформ Landsat 8 и ­Sentinel-2. Данный подход позволяет эффективно сочетать теплоизмерительные возможности Landsat 8 с превосходным пространственным разрешением Sentinel-2 для создания детализированных карт распределения температуры поверхности. Результаты исследования раскрывают корреляцию между колебаниями температуры поверхности и такими морфологическими признаками, как коэффициент видимости неба, отношение высоты к ширине (В/Ш) и расстояние. Разработанная методология представляет собой ценный инструмент для мониторинга микроклимата и поддержки принятия стратегических решений в городском планировании с целью минимизации последствий эффекта ГОТ в современных мегаполисах.

1. Santamouris M. Analyzing the heat island magnitude and characteristics in one hundred Asian and Australian cities and regions // Science of the Total Environment. 2015. No. 512–513. Рр. 582–598.

2. Oke T.R. The energetic basis of the urban heat island. 1982.

3. Allen M.A., Voogt J.A. Joint Urban Remote Sensing Event // IEEE. 2017.

4. Akbari H., Cartalis C., Kolokotsa D., Muscio A., Pisello A.L., Rossi F. et al. Local climate change and urban heat island mitigation techniques // The state of the art. Journal of Civil Engineering and Management. 2016. Vol. 22. No. 1. Рр. 1–16.

5. Zhou D., Zhao S., Liu S., Zhang L., Zhu C. Surface urban heat island in China’s 32 major cities: Spatial patterns and drivers // Remote Sens. Environ. 2014. Vol. 152. Рр. 51–61.

6. Schatz J., Kucharik C.J. Urban climate effects on extreme temperatures in Madison, Wisconsin, USA // Environmental Research Letters. 2015. Vol. 10. No. 9.

7. Czarnecka M., Nidzgorska J. Intensity of Urban Heat // Pol. J. Environ. Stud. 2014. Vol. 23. No. 2. Рр. 329–340.

8. He B.J., Ding L., Prasad D. Relationships among local-scale urban morphology, urban ventilation, urban heat island and outdoor thermal comfort under sea breeze influence // Sustain. Cities Soc. 2020. Vol. 60.

9. Zhou X., Chen H. Impact of urbanization-related land use land cover changes and urban morphology changes on the urban heat island phenomenon // Science of the Total Environment. 2018. Vol. 635. Рр. 1467–1476.

10. Mutiibwa D., Strachan S., Albright T. Land Surface Temperature and Surface Air Temperature in Complex Terrain // IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2015. Vol. 8. No. 10. Рр. 4762–4774.

11. Ng E., Chen L., Wang Y., Yuan C. A study on the cooling effects of greening in a high-density city: An experience from Hong Kong // Build Environ. 2012. Vol. 47. No. 1. Рр. 256–271.

12. de Morais M.V.B., de Freitas E.D., Marciotto E.R., Guerrero V.V.U., Martins L.D., Martins J.A. Implementation of observed sky-view factor in a mesoscale model for sensitivity studies of the urban meteorology // Sustainability (Switzerland). 2018. Vol. 10. No. 7.

13. Dirksen M., Ronda R.J., Theeuwes N.E., Pagani G.A. Sky view factor calculations and its application in urban heat island studies // Urban Clim. 2019. Vol. 30.

14. Middel A., Lukasczyk J., Maciejewski R., Demuzere M., Roth M. Sky View Factor footprints for urban climate modeling // Urban Clim. 2018. Vol. 25. Рр. 120–134.

15. Gál T., Lindberg F., Unger J. Computing continuous sky view factors using 3D urban raster and vector databases: Comparison and application to urban climate // Theor. Appl. Climatol. 2009. Vol. 95. No. 1–2. Рр. 111–123.

16. Hu Y., Dai Z., Guldmann J.M. Modeling the impact of 2D/3D urban indicators on the urban heat island over different seasons: A boosted regression tree approach // J. Environ. Manage. 2020. Vol. 266.

17. Scarano M., Mancini F. Assessing the relationship between sky view factor and land surface temperature to the spatial resolution // Int. J. Remote Sens. 2017. Vol. 38. No. 23. Рр. 6910–6929.

18. Li X., Zhou W., Ouyang Z., Xu W., Zheng H. Spatial pattern of greenspace affects land surface temperature: Evidence from the heavily urbanized Beijing metropolitan area, China // Landsc. Ecol. 2012. Vol. 27. No. 6. Рр. 887–898.

19. Giridharan R., Lau S.S.Y., Ganesan S. Nocturnal heat island effect in urban residential developments of Hong Kong // Energy Build. 2005. Vol. 37. No. 9. Рр. 964–971.

20. Voogt J.A., Oke T.R. Thermal remote sensing of urban climates // Remote Sens. Environ. 2003. Vol. 86. No. 3. Рр. 370–384.

21. Chaves M.E.D., Picoli M.C.A., Sanches I.D. Recent applications of Landsat 8/OLI and Sentinel-2/MSI for land use and land cover mapping : а systematic review // MDPI AG. 2020.

22. Purevdorj T.S., Tateishi R., Ishiyama T., Honda Y. Relationships between percent vegetation cover and vegetation indices // Int. J. Remote Sens. 1998. Vol. 19. No. 18. Рр. 3519–3535.

23. Le M.T., Tuyet Cao T.A., Quan Tran N.A., Sadriavich S.I., Phuong Nguyen T.K., Cuong Le T.K. Case Study of GIS Application in Analysing Urban Heating Island Phenomena in Tropical Climate Country // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Institute of Physics Publishing. 2019.

24. Zha Y., Gao J., Ni S. Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery // Int. J. Remote Sens. 2003. Vol. 24. No. 3. Рр. 583–594.

25. Le M.T., Tuyet Cao T.A., Quan Tran N.A., Sadriavich S.I., Phuong Nguyen T.K., Cuong Le T.K. Case Study of GIS Application in Analysing Urban Heating Island Phenomena in Tropical Climate Country // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Institute of Physics Publishing. 2019.

26. McFeeters S.K. The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features // Int. J. Remote Sens. 1996. Vol. 17. No. 7. Рр. 1425–1432.

27. Valor E., Caselles V. Mapping Land Surface Emissivity from NDVI: Application to European, African, and South American Areas // Elsevier Science Inc. 1995.

28. Bonafoni S., Anniballe R., Gioli B., Toscano P. Downscaling landsat land surface temperature over the urban area of Florence // Eur J Remote Sens. 2016. Vol. 49. Рр. 553–569.