РОЛЬ ЗЕЛЕНЫХ НАСАЖДЕНИЙ В СМЯГЧЕНИИ ЭФФЕКТА ГОРОДСКОГО ТЕПЛОВОГО ОСТРОВА (НА ПРИМЕРЕ Г. БИРОБИДЖАНА)
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.21079379Ключевые слова:
городской тепловой остров, охлаждающий эффект, термический режим, зеленые насаждения, система озеленения, город, запечатанность почв, уровень озеленения, плотность застройкиПоддерживающие организации
Лицензия
Аннотация
В статье приведены результаты оценки интенсивности эффекта теплового острова г. Биробиджана, а также его изменчивость в зависимости от плотности застройки, доли запечатанных почв и уровня озеленения. Определено, что интенсивность эффекта в градиенте «город–пригород» достигает в среднем 1,4 °С. Однако максимальная разница (2,2 °С) отмечена при сравнении температуры воздуха центра города и пригородных лесов. Анализ пространственной неоднородности территории при движении с северо-запада на юго-запад позволил выявить локальный термический контраст. Так, между центром города и пригородом он достигает 7,3 °С. В связи с этим, учет только данных об интенсивности городского теплового острова не позволяет в полной мере говорить о реальной ситуации с термическими характеристиками городских и пригородных территорий. Максимальная температура воздуха отмечена в общественно-деловой зоне города и его центре (пешеходная зона «Арбат»), а также в многоэтажной жилой застройке. Напротив, минимальные значения отмечены в пригородных и городских лесных массивах, парке и скверах, где сформирован полог древесных насаждений, создающий затенение и способствующий испарению. Следовательно, развитие зеленых насаждений г. Биробиджана, особенно деревьев с широкой кроной, и охрана городских и пригородных лесных массивов являются актуальными направлениями в борьбе с эффектом городского теплового острова, высокой температурой и душной погодой в летний сезон с целью повышения комфортности проживания.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Гиясов А. И. Модель «острова тепла» урбанизированных территорий и его трансформация // Вестник МГСУ. 2025. Т. 20. Вып. 2. С. 180–192. DOI: 10.22227/1997-0935.2025.2.180-192.
2. Григорьева Е. А. Интегральная оценка эколого-климатических условий Еврейской автономной области // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Экология и безопасность жизнедеятельности. 2010. № 3. С. 65–70.
3. Григорьева Е. А. Биоклимат Дальнего Востока России и здоровье населения // Экология человека. 2019. № 5. С. 4–10.
4. Григорьева Е. А., Фетисов Д. М. Оценка пригодности климата региона для спортивно-оздоровительной рекреации // Проблемы региональной экологии. 2009. № 6. С. 211–216.
5. Демин В. И., Козелов Б. В., Горбань Ю. А. Влияние микроклимата на оценки интенсивности городского острова тепла // Фундаментальная и прикладная климатология. 2019. Т. 3. С. 76–91. DOI: 10.21513/2410-8758-2019-3-76-91.
6. Добрякова В. А. Исследование и моделирование городского острова тепла на примере г. Тюмени // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2025. Т. 31. Ч. 3. С. 195–211. DOI: 10.35595/2414-9179-2025-3-31-195-211.
7. Корниенко С. В. Совершенствование температурного режима урбанизированных территорий на основе климатопов // Биосферная совместимость: человек, регион, технологии. 2024. № 4 (48). С. 68–75. DOI: 10.22227/2311-1518.2024.4.68-75.
8. Косицына Э. С., Рубанова Е. Ю. К вопросу о роли и влиянии озеленения на формирование микроклимата городов степной и полупустынной зон // Вестник Волгоградского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Строительство и архитектура. 2012. № 27(46). С. 170–173.
9. Ле Минь Туан, Шкуров И. С., Нгуен Тхи Май. Исследование интенсивности городского острова тепла на основе городской планировки // Строительство: наука и образование. 2019. Т. 9, №. 3. С. 2. DOI: 10.22227/2305-5502.2019.3.2.
10. Локощенко М. А., Енукова Е. А., Алексеева Л. И. О современных изменениях «острова тепла» Москвы // Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. 2023. Т. 511, № 2. С. 243–253. DOI: 10.31857/S2686739723600728.
11. Локощенко М. А., Енукова Е. А. Острова тепла малых городов и деревень московского региона // Доклады Российской академии наук. Науки о Земле. 2021. Т. 500, № 2. С. 200–207. DOI: 10.31857/S268673972110011X.
12. Попова И. В., Куролап С. А., Виногорадов П. М. Моделирование «городского острова тепла» средствами геоинформационного анализа // Жилищное хозяйство и коммунальная инфраструктура. 2018. № 2(5). С. 87–95.
13. Скрипчинская Е. А. Пространственно-временная динамика теплового загрязнения среды г. Ессентуки // Наука. Инновации. Технологии. 2024. № 2. С. 63–96. DOI: 10.37493/2308-4758.2024.2.3.
14. Стручкова Г. П. Определение тепловых аномалий г. Якутск по результатам дешифрирования спутниковых данных // Природные ресурсы Арктики и Субарктики. 2023. Т. 28, № 3. С. 415–424. DOI: 10.31242/2618-9712-2023-28-3-415-424.
15. Bartesaghi-Koc C. Mapping and classifying green infrastructure typologies for climate-related studies based on remote sensing data // Urban Forestry and Urban Greening. 2019. Vol. 37. P. 154–167. DOI: 10.1016/j.ufug.2018.11.008.
16. Connors J. P., Galletti Ch. S., Chow W. T. L. Landscape configuration and urban heat island effects: assessing the relationship between landscape characteristics and land surface temperature in Phoenix, Arizona // Landscape Ecology. 2013. Vol. 28, No 2. P. 271–283. DOI: 10.1007/s10980-012-9833-1.
17. De Quadros B. M. Reliability of urban microclimate simulations: spatio-temporal validation through intra-urban canyon transects for outdoor thermal comfort analysis // International Journal of Biometeorology. 2024. Vol. 68. P. 2715–2729. DOI: 10.1007/s00484-024-02784-5.
18. Forman R. T. T. Urban Ecology: Science of Cities. Cambridge University Press; 2014. 462 p.
19. Furuya M. T. G. A machine learning approach for mapping surface urban heat island using environmental and socioeconomic variables: a case study in a medium-sized Brazilian city // Environmental Earth Sciences. 2023. Vol. 82, No. 13. P. 325. DOI: 10.1007/s12665-023-11017-8.
20. Li H. Cooling efficacy of trees across cities is determined by background climate, urban morphology, and tree trait // Communications Earth & Environment. 2024. Vol. 5. No 1. P. 754. DOI: 10.1038/s43247-024-01908-4.
21. Shaamala A. Algorithmic urban greening for thermal resilience: AI-optimised tree placement and species selection // Cities. 2025. Vol. 167. P. 106356. DOI: 10.1016/j.cities.2025.106356.
22. Wang J. A scaling law for predicting urban trees canopy cooling efficiency // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2024. Vol. 121, No 46. P. e2401210121. DOI: 10.1073/pnas.2401210121.
References
1. Giyasov, A. I. (2025). Model of the “heat island” of urbanized territories and its transformation. Vestnik MGSU, 20(2), 180–192, DOI: 10.22227/1997-0935.2025.2.180-192. (In Russian).
2. Grigorieva, E. A. (2010). Integral assessment of ecological and climatic conditions of the Jewish Autonomous Region. Vestnik Rossiiskogo universiteta druzhby narodov. Seriya: Ekologiya i bezopasnost zhiznedeyatelnosti, 3, 65–70. (In Russian).
3. Grigorieva, E. A. (2019). Bioclimate of the Russian Far East and public health. Ekologiya cheloveka. 5, 4–10. (In Russian).
4. Grigorieva, E. A. & Fetisov, D. M. (2009). Assessment of the region's climate suitability for sports and recreational activities. Problemy regionalnoi ekologii, 6, 211–216. (In Russian).
5. Demin, V. I., Kozelov, B. V. & Gorban, Yu. A. (2019). Influence of microclimate on estimates of urban heat island intensity. Fundamentalnaya i prikladnaya klimatologiya, 3, 76–91, DOI: 10.21513/2410-8758-2019-3-76-91. (In Russian).
6. Dobryakova, V. A. (2025). Research and modeling of the urban heat island on the example of Tyumen city. InterKarto. InterGIS, 31(3), 195–211, DOI: 10.35595/2414-9179-2025-3-31-195-211. (In Russian).
7. Kornienko, S. V. (2024). Improvement of the temperature regime of urbanized territories based on climatopes. Biosfernaya sovmestimost: chelovek, region, tekhnologii, 4(48), 68–75, DOI: 10.22227/2311-1518.2024.4.68-75. (In Russian).
8. Kositsyna, E. S. & Rubanova, E. Yu. (2012). On the role and influence of landscaping on the formation of microclimate in cities of the steppe and semi-desert zones. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo arkhitekturno-stroitelnogo universiteta. Seriya: Stroitelstvo i arkhitektura, 27(46), 170–173. (In Russian).
9. Le Minh Tuan, Shkurov, I. S. & Nguyen Thi Mai (2019). Investigation of urban heat island intensity based on urban planning. Stroitelstvo: nauka i obrazovanie, 9(3), 2. DOI: 10.22227/2305-5502.2019.3.2. (In Russian).
10. Lokoshchenko, M. A., Enukova, E. A. & Alekseeva, L. I. (2023). On current changes in the Moscow “heat island”. Doklady Rossiiskoi akademii nauk. Nauki o Zemle, 511(2), 243–253. DOI: 10.31857/S2686739723600728. (In Russian).
11. Lokoshchenko, M. A. & Enukova, E. A. (2021). Heat islands of small towns and villages in the Moscow region. Doklady Rossiiskoi akademii nauk. Nauki o Zemle, 500(2), 200–207. DOI: 10.31857/S268673972110011X. (In Russian).
12. Popova, I. V., Kurolap, S. A. & Vinogoradov, P. M. (2018). Modeling of the “urban heat island” using geoinformation analysis. Zhilishchnoe khozyaistvo i kommunalnaya infrastruktura, 2(5), 87–95. (In Russian).
13. Skripchinskaya, E. A. (2024). Spatio-temporal dynamics of thermal pollution of the environment in Essentuki city. Nauka. Innovatsii. Tekhnologii, 2, 63–96. DOI: 10.37493/2308-4758.2024.2.3. (In Russian).
14. Struchkova, G. P. (2023). Determination of thermal anomalies in Yakutsk city based on satellite data interpretation. Prirodnye resursy Arktiki i Subarktiki, 28(3), 415–424. DOI: 10.31242/2618-9712-2023-28-3-415-424. (In Russian).
15. Bartesaghi-Koc, C. (2019). Mapping and classifying green infrastructure typologies for climate-related studies based on remote sensing data. Urban Forestry and Urban Greening. 37, 154–167. DOI: 10.1016/j.ufug.2018.11.008. (In English).
16. Connors, J. P., Galletti, Ch. S. & Chow, W. T. L. (2013). Landscape configuration and urban heat island effects: assessing the relationship between landscape characteristics and land surface temperature in Phoenix, Arizona. Landscape Ecology, 28(2), 271–283. DOI: 10.1007/s10980-012-9833-1. (In English).
17. De Quadros, B. M. (2024). Reliability of urban microclimate simulations: spatio-temporal validation through intra-urban canyon transects for outdoor thermal comfort analysis. International Journal of Biometeorology, 68, 2715–2729. DOI: 10.1007/s00484-024-02784-5. (In English).
18. Forman, R. T. T. (2014). Urban Ecology: Science of Cities. Cambridge University Press. 462 p. (In English).
19. Furuya, M. T. G. (2023). A machine learning approach for mapping surface urban heat island using environmental and socioeconomic variables: a case study in a medium-sized Brazilian city. Environmental Earth Sciences, 82(13), 325. DOI: 10.1007/s12665-023-11017-8. (In English).
20. Li, H. (2024). Cooling efficacy of trees across cities is determined by background climate, urban morphology, and tree trait. Communications Earth & Environment, 5(1), 754. DOI: 10.1038/s43247-024-01908-4. (In English).
21. Shaamala, A. (2025). Algorithmic urban greening for thermal resilience: AI-optimised tree placement and species selection. Cities. 167, 106356. DOI: 10.1016/j.cities.2025.106356. (In English).
22. Wang, J. (2024). A scaling law for predicting urban trees canopy cooling efficiency. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 121(46), e2401210121. DOI: 10.1073/pnas.2401210121. (In English).
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Проблемы экологии и охраны природы техногенного региона» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
