فصلنامه مدیریت محیط زیست شهری

تحلیل شدت جزیرۀ حرارتی سطحی و نقش تعدیل‌کنندۀ پوشش گیاهی در فضای شهری دره‌ای–کوهستانی خرم‌آباد

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد طراحی شهری، سازمان میراث فرهنگی، گردشگری و صنایع‌دستی استان لرستان، خرم‌آباد، ایران

2 استادیار، گروه مهندسی شهرسازی، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه لرستان، خرم‌آباد، ایران.

3 دکتری باستان‌شناسی، سازمان میراث فرهنگی، گردشگری و صنایع‌دستی لرستان، خرم‌آباد، ایران.

10.48306/juem.2026.574437.1144
چکیده
در شهرهای دره‌ای–کوهستانی، تفاوت تابش و تهویه می‌تواند الگوی «هسته داغ» را به کانون‌های گرمایی در حاشیه تغییر دهد. این پژوهش الگوی مکانی جزیره حرارتی سطحی (SUHI) در خرم‌آباد (۱۶ مهر تا ۱۶ آبان ۱۴۰۴) و نقش پوشش گیاهی در تعدیل دمای سطح زمین را بررسی کرده است. دمای سطح زمین (LST) با تصاویر لندست ۸ و ۹ و الگوریتم تک‌کانالی همراه با پارامترهای ERA5 استخراج شد. NDVI از تصاویر سنتینل‑۲ محاسبه و به تفکیک ۳۰ متر هم‌مقیاس گردید. SUHI از تفاضل LST شهری و میانگین LST نواحی مرجع (بازتعریف‌شده با قیود ارتفاع، شیب و جهت دامنه) محاسبه شد. نتایج نشان داد ۲۷٫۱۵ درصد از مساحت شهر در کلاس «خنثی» و ۴٫۸۲ درصد در کلاس «بسیار گرم» قرار دارد، در حالی که ۵۰٫۶۱ درصد در طبقات سرد تا خنک جای می‌گیرد. کانون‌های بسیار گرم در حاشیه جنوبی (فرودگاه، تیپ ۱۸۴، انبار نفت، اراضی بایر) و کمربند شرقی (مسکن مهر تا دانشگاه آزاد) متمرکز شده‌اند. در مقابل، در اطراف دریاچه کیو، حاشیه خرم‌رود و برخی محله‌های مرکزی جزایر خنک دیده می‌شود. تحلیل آماری رابطه معکوس قوی بین LST و NDVI را تأیید کرد (r=-0.82؛ R²=0.71؛ p<0.001)؛ هر افزایش ۰٫۱ واحدی NDVI با کاهش متوسط ۲٫۸۶ درجه سلسیوس همراه است. بر این اساس، حفاظت از لکه‌های سبز درون‌دره‌ای، تقویت شبکه سبز-آبی حاشیه رودخانه و دریاچه، ایجاد کمربند سبز در حاشیه‌های حساس، محدودیت ساخت‌وساز در شیب‌های تند و حفظ کریدورهای تهویه در راستای دره، به عنوان راهکارهای کم‌هزینه و مؤثر برای کاهش تنش حرارتی پیشنهاد می‌شود.

کلیدواژه‌ها


1.      Oke, T. R. (1982). Boundary Layer Climates (2nd ed.). London: Methuen. DOI: 10.4324/9780203407219
2.      Oke, T. R., Mills, G., Christen, A., & Voogt, J. A. (2017). Urban Climates. Cambridge: Cambridge University Press. DOI: 10.1017/9781139016476
3.      Voogt, J. A., & Oke, T. R. (2003). Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment, 86(3), 370-384. DOI: 10.1016/S0034-4257(03)00079-8
4.      Weng, Q. (2009). Thermal infrared remote sensing for urban climate and environmental studies: Methods, applications, and trends. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64(4), 335-344. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2009.03.007
5.      Lazzarini, M., Marpu, P. R., & Ghedira, H. (2013). Temperature-land cover interactions: The inversion of urban heat island phenomenon in desert city areas. Remote Sensing of Environment, 130, 136-152. DOI: 10.1016/j.rse.2012.11.007
6.      Arnfield, A. J. (2003). Two decades of urban climate research: A review of turbulence, exchanges of energy and water, and the urban heat island. International Journal of Climatology, 23(1), 1-26. DOI: 10.1002/joc.859
7.      Stewart, I. D., & Oke, T. R. (2012). Local climate zones for urban temperature studies. Bulletin of the American Meteorological Society, 93(12), 1879-1900. DOI: 10.1175/BAMS-D-11-00019.1
8.      Li, X., Zhou, Y., Asrar, G. R., Imhoff, M., & Li, X. (2017). The surface urban heat island response to urban expansion: A panel analysis for the conterminous United States. Science of the Total Environment, 605-606, 426-435. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2017.06.229
9.      Manoli, G., Fatichi, S., Schläpfer, M., Yu, K., Crowther, T. W., Meili, N., Burlando, P., Katul, G. G., & Bou-Zeid, E. (2019). Magnitude of urban heat islands largely explained by climate and population. Nature, 573(7772), 55-60. DOI: 10.1038/s41586-019-1512-9
10.  Weng, Q., Lu, D., & Schubring, J. (2004). Estimation of land surface temperature–vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment, 89(4), 467-483. DOI: 10.1016/j.rse.2003.11.005
11.  Peng, J., Jia, J., Liu, Y., Li, H., & Wu, J. (2018). Seasonal contrast of the dominant factors for spatial distribution of land surface temperature in urban areas. Remote Sensing of Environment, 215, 255-267. DOI: 10.1016/j.rse.2018.06.010
12.  Marando, F., Heris, M. P., Zulian, G., Udías, A., Mentaschi, L., Chrysoulakis, N., Parastatidis, D., & Maes, J. (2022). Urban heat island mitigation by green infrastructure in European functional urban areas. Sustainable Cities and Society, 77, 103564. DOI: 10.1016/j.scs.2021.103564
13.  Zhou, D., Xiao, J., Bonafoni, S., Berger, C., Deilami, K., Zhou, Y., Frolking, S., Yao, R., Qiao, Z., & Sobrino, J. A. (2019). Satellite remote sensing of surface urban heat islands: Progress, challenges, and perspectives. Remote Sensing, 11(1), 48. DOI: 10.3390/rs11010048
14.  Deilami, K., Kamruzzaman, M., & Liu, Y. (2018). Urban heat island effect: A systematic review of spatio-temporal factors, data, methods, and mitigation measures. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 67, 30-42. DOI: 10.1016/j.jag.2017.12.009
15.  Yuan, F., & Bauer, M. E. (2007). Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 106(3), 375-386. DOI: 10.1016/j.rse.2006.09.003
16.  Jiménez-Muñoz, J. C., Sobrino, J. A., Skoković, D., Mattar, C., & Cristóbal, J. (2014). Land surface temperature retrieval methods from Landsat-8 thermal infrared sensor data. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 11(10), 1840-1843. DOI: 10.1109/LGRS.2014.2312032
17.  Ahmadi, M. R., Karimi, A., & Rezaei, H. (2022). The impact of land use and vegetation cover on the formation of urban heat islands: Case study of Qayen city. Journal of Geography and Urban Space Development, 9(2), 1–15. Available at: https://ensani.ir/fa/article/download/509729
18.  Najafian Gorji, M. R., Moghimi, E., & Mohammadi, H. (2017). Assessment of temperature trends, urban heat island patterns, and vegetation cover during hot periods in Tehran using Landsat satellite imagery. Journal of Natural Geography, 10(38), 1–18. Available at: https://journals.iau.ir/article_539498_37cdec78dcc95ca7f078e5ad10e45dca.pdf
19.  Hashemi, S. A., Karami, F., & Ahmadi, M. (2013). Spatial analysis of land surface temperature and urban heat island using satellite imagery: Case study of Mashhad city. Journal of Geography and Environmental Planning, 24(4), 119–136.
20.  Meng, X., et al. (2022). Accuracy evaluation of the Landsat 9 land surface temperature product. IEEE JSTARS, 15, 8694-8703.
21.  Cook, M., et al. (2021). Validation of Landsat 9 thermal infrared sensor. Remote Sensing, 13(22), 4562.
22.  Li, Z. L., et al. (2013). Satellite-derived land surface temperature: Current status and perspectives. Remote Sensing of Environment, 131, 14-37.
23.  Ghorbani, R., Safari, A. A., & Karimi Rad, M. (2016). Investigating the effectiveness of green spaces in improving urban thermal comfort: Case study of Zabol city. Geographical Research Quarterly, 31(1), 179–192.

  • تاریخ دریافت 25 بهمن 1404
  • تاریخ بازنگری 13 اردیبهشت 1405
  • تاریخ پذیرش 18 خرداد 1405
  • تاریخ اولین انتشار 25 خرداد 1405
  • تاریخ انتشار 01 تیر 1405