Дистанционное зондирование источников теплового загрязнения города Липецка

Вследствие высоких темпов урбанизации, увеличения площади и плотности застройки, роста автотранспортной нагрузки и эмиссии техногенного тепла в городах происходит образование положительных температурных аномалий – островов тепла, которые снижают комфортность городской среды, неблагоприятным образом влияют на здоровье и качество жизни населения. Использование и анализ результатов дистанционного зондирования Земли, в частности космической съемки в тепловом диапазоне, является широко применяемым и перспективным методом изучения пространственной структуры городских островов тепла. В работе выполнен анализ материалов космической съемки, полученной с аппаратов Landsat 8 и 9 в 2020–2022 гг. для территории города Липецка. С учетом требований к качеству снимков в исследовании тепловых аномалий отобрано пять зимних и четыре летних снимка. В результате их обработки были построены карты превышений температур подстилающей поверхности над фоном и карты варьирования этих температур по сезонам. Созданные карты позволили выявить местоположения 33 основных источников теплового загрязнения в Липецке. При этом 26 источников расположены на промышленно ориентированном левобережье города – в Октябрьском и Левобережном округах Липецка, в том числе 23 источника относятся к территории Новолипецкого металлургического комбината. Поверхностные температуры их очагов были в среднем выше фоновых значений приблизительно на 4–9°С зимой и 11–14°С – летом. Результаты исследования формируют информационно-методическую основу для космического мониторинга теплового загрязнения в г. Липецке.

1. Балдина Е.А., Грищенко М.Ю., Федоркова Ю.В. Использование космических снимков в тепловом инфракрасном диапазоне для географических исследований. М.: Мысль, 2012. 120 с.

2. Балдина Е.А., Константинов П.И., Грищенко М.Ю., Варенцов М.И. Исследование городских островов тепла с помощью данных дистанционного зондирования в инфракрасном диапазоне // Земля из космоса – наиболее эффективные решения. 2015. № 26. С. 38–42.

3. Беляева Л.Н., Зубкова В.Л., Климов С.М. География Липецкой области: природа, население, хозяйство. Липецк: Ориус, 2008. 304 с.

4. Григорьева Е.А. Комфорт и здоровье человека в климатических условиях городской среды // Глобальные климатические изменения: региональные эффекты, модели, прогнозы: материалы Международной научно-практической конференции, Воронеж, 03–05 октября 2019 г. Воронеж: Цифровая полиграфия, 2019. Т. 2. С. 320–322.

5. Куролап С.А., Попова И.В., Сарычев Д.В., Клепиков О.В., Виноградов П.М. Оценка техногенного загрязнения воздушного бассейна и микроклиматической комфортности городской среды // Экологическая ситуация и риски для здоровья населения города Воронежа: сб. науч. ст. Воронеж: Научная книга. 2018. С. 34–56.

6. Попова И.В., Куролап С.А., Закусилов В.П., Мазуров Г.И. Интегральное эколого-микроклиматическое зонирование городской среды (на примере г. Воронежа) // Естественные и технические науки. 2018. № 11(125). С. 277–281.

7. Сарычев Д.В., Попова И.В., Куролап С.А. Дистанционное зондирование источников теплового загрязнения города Воронежа // Жилищное хозяйство и коммунальная инфраструктура. 2021. № 4(19). С. 54–65.

8. Сутырина Е.Н. Изучение параметров городских «островов тепла» на территории Иркутской области по данным дистанционного зондирования // Известия Иркутского гос ун-та. Серия: Науки о Земле. 2020. Т. 34. С. 131–140.

9. Almeida C.R.D., Teodoro A.C., Gonçalves A. Study of the Urban Heat Island (UHI) Using Remote Sensing Data, Techniques: A Systematic Review. Environments, 2021, vol. 8(10), p. 105.

10. Congedo L. Semi-Automatic Classification Plugin: A Python tool for the download and processing of remote sensing images in QGIS, Journal of Open Source Software, 2021, vol. 64, p. 3172.

11. Kaplan G., Avdan U., Avdan Z.Y. Urban heat island analysis using the Landsat 8 satellite data: A case study in Skopje. Macedonia, Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings, 2018, vol. 2(7), p. 358.

12. Landsat 8 (L8) Data Users Handbook, USGS, EROS, Version 5.0, 2019, 114 p.

13. Mallick J., Singh C.K., Shashtri S., Rahman A., Mukherjee S. Land surface emissivity retrieval based on moisture index from LANDSAT TM satellite data over heterogeneous surfaces of Delhi city, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2012, vol. 19, p. 348–358.

14. Miky Y.H. Remote sensing analysis for surface urban heat island detection over Jeddah. Saudi Arabia, Appl. Geomat., 2019, vol. 11, p. 243–258.

15. Sarychev D.V., Kurolap S.A., Popova I.V. Verification of Urban Heat Island Microclimatic Model by Using Thermal Remote Sensing Data, IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science, 2019, vol. 272, 022085, DOI: 10.1088/1755-1315/272/2/022085.

16. Weng Q., Lu D., Schubring J. Estimation of land surface temperature–vegetation abundance relationship for urban heat island studies, Remote Sensing of Environment, 2004, no. 89, p. 467–483.

17. Weng Q. Techniques and Methods in Urban Remote Sensing, New Jersey, Wiley-IEEE Press, 2019, 353 p.

18. Zhao Q., Guo Y., Ye T. et al. Global, regional, and national burden of mortality associated with non-optimal ambient temperatures from 2000 to 2019: a three-stage modelling study, The Lancet Planetary Health, 2021, vol. 5(7), e415–e425, DOI: 10.1016/s2542-5196(21)00081-4.

19. United States Geological Survey, EarthExplorer, URL: https://earthexplorer.usgs.gov/ (дата обращения 20.10.2022).