Investigating the impact of urban morphological factors on thermal islands in cities, a case study: Urmia city (2021-2015 period)

Document Type : Original Article

Authors

10.22034/rsgi.2023.16594

مطالعه جزایر حرارتی و بررسی سازوکار یا مکانیسم های آن در برنامه ریزی شهری اهمیت زیادی دارد. این پدیده سبب می شود تابش ورودی طی روز در لابای ساختار شهری به دام افتاده و در هنگام شب باز تابیده شود و طی آن فراینده سرد شدن دمای طی شب با سرعت کمتری اتفاق می افتد. پژوهش حاضر بدنبال شناسایی عوامل ایجاد جزایر گرمایی در شهر ارومیه و تاثیر انواع کاربری های شهر بر میزان شدت جزایر حرارتی است. بدین منظور از داده های ماهواره ای لندست 8 برای روز و سنجده استر ماهواره ترا برای بازه شب در دو دوره 2015 و 2021 استفاده شد. مورفولوژی شهری با استفاده از فیش نت های 100 متر در 100 مطابق با شاخص مورفولوژی شهری استخراج گردید. همچنین از الگوریتم رفرنس چنل برای استخراج دمای سطح زمین استفاده شد .نهایتا از رگرسیون جنگل تصادفی برای بررسی میزان اثر هر کدام متغیرها استفاده شد .یافته های مدل رگرسیون جنگل تصادفی در بالاترین حالت توانست 72 درصد از رفتار پدیده جزیره حرارتی شهر ارومیه را طی بازه روز در تابستان 2021 برآورد کند. کمترین حالت برآورد کنندگی مدل برای بازه شب تابستان 2015 با 55 درصد می باشد. ضریب اهمیت متغیرهای شاخص مورفولوژی شهری در مدل بدست آمده رگرسیونی متفاوت بوده ولی برای بازه شب مهمترین متغیر اثر گذار در تابستان 2015 ، نور شب با ضریب اهمیت 92/25 و در تابستان 2021 شاخص پوشش گیاهی با ضریب اهمیت 46/32 بود .

  1. Weng, Q., Liu, H., Lu, D. (2007). Assessing the effects of land use and land cover patterns on thermal conditions using landscape metrics in city of Indianapolis, United States. Urban Ecosystems, 10(2), 203-219. https://doi.org/10.1007/s11252-007-0020-0
  2. Sobrino, J.A., Oltra-Carrio, R., Soria, G., Jiménez-Muooz, J.C., Franch, B., Hidalgo, V., ... , Paganini, M. (2013). Evaluation of the surface urban heat island effect in the city of Madrid by thermal remote sensing. International Journal of Remote Sensing, 34(9–10): 3177–3192. http://dx.doi.org/10.1080/01431161.2012.716548
  3. Rathphum Pakarnseree, Chunkao, K., Bualert, S. (2018). Physical characteristics of Bangkok and its urban heat island phenomenon. Building and Environment, 143: 561-569. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2018.07.042
  4. Kudzai Shaun Mpakairia & Justice Muvengwi(2019), Night-time lights and their influence on summer night land surface temperature in two urban cities of Zimbabwe: A geospatial perspective, Urban Climate, Vol.29, pp.1-7, https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.100468
  5. Yeşilkanat, C.M. (2020). Spatio-temporal estimation of the daily cases of COVID-19 in worldwide using random forest machine learning algorithm. Chaos, Solitons & Fractals, 140: 110210. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.110210
  6. Labib, M. S., Wibowo, A., and Shidiq, I. P. A., (2022). LST-based threshold method for detecting UHI in a complex urban landscape. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 986(1). https://doi.org/10.1088/1755-1315/986/1/012072
  7. Makhija R., Ali S., Jaya Krishna R. (2021). Detecting Influencers in Social Networks Through Machine Learning Techniques. In: Hassanien A., Bhatnagar R., Darwish A. (eds) Advanced Machine Learning

Technologies and Applications. AMLTA 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol

  1. 1141. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-3383-9_23
  2. Mahajan U., Krishnan A., Malhotra V., Sharma D., Gore S. (2021). Predicting Competitive

Weightlifting Performance Using Regression and Tree-Based Algorithms. In: Hassanien A., Bhatnagar R., Darwish A. (eds) Advanced Machine Learning Technologies and Applications. AMLTA 2020.

Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1141. Springer, Singapore: Springer Nature

Singapore Pte Ltd. ISBN 9789811533839. https://doi.org/10.1007/978-981-15-3383-9_36

 

 

بررسی تاثیر عوامل مورفولوژیک شهری بر جزایر حرارتی در شهرها  نمونه موردی: شهر ارومیه )بازه زمانی 2015 -2021 ( ایرج تیموری  ،اکبر اصغری زمانی ،شبنم ترابی                19

 

 

 

  1. Voogt J.A. & Oke T.R. (2003). Thermal remote Sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment, 86(3): 370-384. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00079-8

 

  1. Solecki W. D., C. Rosenzweig, G. Pope, M. Chopping, R. Goldberg., A. Polissare. 2004. Urban Heat Island and Climate Change: An Assessment Interacting and Possible Adaptations in the Camden.  New

Jersey Region, New Jersey’s Environmental Decision Making.

  1. Sobrino, J.A. et al (2004), “Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5”, Remote Sensing of Environment, Vol. 91, PP. 377–389
  • Receive Date: 02 May 2023
  • Revise Date: 27 June 2023
  • Accept Date: 27 June 2023