Построение модели предоставления экосистемной услуги «охлаждающий эффект» на примере г. Тюмень

https://doi.org/10.35595/2414-9179-2021-3-27-196-209

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

В.А. Добрякова

Тюменский государственный университет, Институт наук о Земле,
Володарского, д. 6, 625003, Тюмень, Россия;
E-mail: v.a.dobryakova@utmn.ru

Л.Д. Сулкарнаева

Тюменский государственный университет, Институт наук о Земле,
Володарского, д. 6, 625003, Тюмень, Россия;
E-mail: sulkarnaeva1992@mail.ru

Аннотация

Главной задачей данной статьи является выявление основных факторов, влияющих на предоставление важной для создания комфортной городской среды, экосистемной услуги «Охлаждающий эффект».

Для построения математической регрессионной модели изучаемого процесса, параметры экосистемной услуги «Охлаждающий эффект» (спрос и предложение) выражены количественно как разность температур поверхности и максимальной температуры комфорта для летнего периода (23°C).

По результатам полевых наблюдений и анализа космоснимков была верифицирована картографическая основа Open Street Map, организованы тематические данные для моделирования: природные объекты отсортированы по площади (выбраны с площадью не менее 1 га), здания по критерию многоэтажности, дороги — по критерию количества полос. Для определения зависимости температур от выбранных показателей городская территория была накрыта гексагональной сеткой, с радиусом шестиугольника 500 м. Операционными единицами исследования выбраны ячейки (бины) построенной гексагональной сетки. Показатели площади рассчитаны в процентах в пределах бина, расстояния — как ближайшие в метрах от бина до указанных объектов по прямой.

Вычисления выполнены в программном комплексе ArcGIS Pro с помощью инструментов из набора «Пространственная статистика — Моделирование пространственных отношений». Алгоритм построения модели включает последовательный запуск двух инструментов анализа: «Исследовательская регрессия» и «Метод наименьших квадратов» (МНК).

По результатам работы инструментов выполнены: интерпретация и анализ отчетов, сообщений и карт. В результате проведенного исследования определены основные факторы, влияющие на распределение температуры. Самые «сильные» переменные — площадь многоэтажных зданий и расстояние до основных автодорог. Третий по значимости фактор — площадь лесов.

Ключ. слова

городской остров тепла, экосистемные услуги, пространственный анализ, географические информационные системы.

Список литературы

  1. Колде Я.К. Практикум по теории вероятностей и математической статистике. М.: Высшая школа, 1991. 157 с.
  2. Теория статистики: учебник. Под ред. Г.Л. Громыко. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Инфра, 2005. 476 с.
  3. Arnfield A. Two decades of urban climate research: a review of turbulence, exchanges of energy and water, and the urban heat island. International Journal of Climatology: a Journal of the Royal Meteorological Society, 2003. V. 23.1 (2003). P. 1–26.
  4. Burkart K., Canário P., Breitner S., Schneider A., Scherber K., Andrade H., Alcoforado M.J., Endlicher W. Interactive short-term effects of equivalent temperature and air pollution on human mortality in Berlin and Lisbon. Environmental pollution, 2013. V. 183. P. 54–63.
  5. Chang C.R., Li M.H., Chang S.D. A preliminary study on the local cool-island intensity of Taipei city parks. Landscape and urban planning, 2007. V. 80 (4). P. 386–395.
  6. Getis A., Ord J.K. The Analysis of Spatial Association by Use of Distance Statistics. Geographical analysis, 1992. V. 24. P. 191–206.
  7. Haque U., Scott L.M., Hashizume M., Fisher E., Haque R., Yamamoto T., Glass G.E. Modelling malaria treatment practices in Bangladesh using spatial statistics. Malar Journal, 2012. V. 11. P. 11–63. DOI: 10.1186/1475-2875-11-63.
  8. Höppe P. The physiological equivalent temperature—a universal index for the biometeorological assessment of the thermal environment. International journal of Biometeorology, 1999. V. 43 (2). P. 71–75.
  9. Kowarik I., Bartz R., Brenck M. Ökosystemleistungen in der Stadt: Gesundheit Schützen und Lebens-Qualität Erhöhen. Berlin, Leipzig, 2016. 300 p.
  10. Kuttler W., Weber S., Schonnefeld J., Hesselschwerdt A. Urban/rural atmospheric water vapour pressure differences and urban moisture excess in Krefeld, Germany. International Journal of Climatology: A Journal of the Royal Meteorological Society, 2007. V. 27 (14). P. 2005–2015.
  11. Larsen L. Urban climate and adaptation strategies. Frontiers in Ecology and the Environment, 2015. V. 13 (9). P. 486–492.
  12. Mell I.C., Henneberry J., Hehl-Lange S., Keskin B. Promoting urban greening: Valuing the development of green infrastructure investments in the urban core of Manchester, UK. Urban forestry & urban greening, 2013. V  12.3. P. 296–306.
  13. Oke T.R. City size and the urban heat island. Atmospheric Environment, 1973 (1967). V. 7 (8). P. 769–779.
  14. Schär C., Jendritzky G. Hot news from summer 2003. Nature, 2004. V. 432 (7017). P. 559–560.
  15. Schär C., Vidale P.L., Lüthi D., Frei C., Häberli C., Liniger M.A., Appenzeller C. The role of increasing temperature variability in European summer heatwaves. Nature, 2004. V. 427 (6972). P. 332–336.
  16. Scherber K., Langner M., Endlicher W. Spatial analysis of hospital admissions for respiratory diseases during summer months in Berlin taking bioclimatic and socio-economic aspects into account. DIE ERDE–Journal of the Geographical Society of Berlin, 2013. V. 144 (3–4). P. 217–237.
  17. Stocker T.F., Qin D., Plattner G.-K., Tignor M., Allen S.K., Boschung J., Nauels A., Xia Y., Bex V., Midgley P.M. IPCC: Summary for Policymakers. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge: Cambridge University Press, 2013. 28 p.
  18. Streutker D.R. Satellite-measured growth of the urban heat island of Houston, Texas. Remote Sensing of Environment, 2003. V. 85 (3). P. 282–289.

Для цитирования: Добрякова В.А., Сулкарнаева Л.Д. Построение модели предоставления экосистемной услуги «охлаждающий эффект» на примере г. Тюмень ИнтерКарто. ИнтерГИС. Геоинформационное обеспечение устойчивого развития территорий: Материалы Междунар. конф. M: Географический факультет МГУ, 2021. Т. 27. Ч. 3. С. 196–209. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-3-27-196-209

For citation: Dobryakova V.A., Sulkarnaeva L.D. Modelling of ecosystem services “cooling effect” supply in the city of Тyumen InterCarto. InterGIS. GI support of sustainable development of territories: Proceedings of the International conference. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2021. V. 27. Part 3. P. 196–209. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-3-27-196-209 (In Russian)