📄Работа №197483

Тема: ГЕОПРОСТРАНСТВЕННО-СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ОСТРОВА ТЕПЛА ТОМСКА ПО ДАННЫМ LANDSAT 8

📝
Тип работы Магистерская диссертация
📚
Предмет геология и минералогия
📄
Объем: 56 листов
📅
Год: 2025
👁️
Просмотров: 32
4895 руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
ℹ️ Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание 📖 Введение ✅ Заключение 📕 Литература 🔍 Похожие 🛒 Купить

📋 Содержание

АННОТАЦИЯ 3
1. ВВЕДЕНИЕ 4
Актуальность исследования: 4
Задачи исследования: 6
Объектом исследования 6
Предмет исследования 6
Практическая значимость исследования: 7
2. ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 8
2.1 Понятие и Типы Городских Тепловых Островов 8
2.2 Атмосферный Городской Остров Тепла (Атмосферный-UHI) 9
2.3 Поверхностный Городской Остров Тепла (Surface-UHI) 9
2.2 Причины UHI 10
2.3 Глобальное значение Исследования UHI 11
2.4 Дистанционное зондирование и исследование UHI 13
2.5 Исследования UHI в России 16
2.5.1 Исследование UHI в городе Томске 17
3. МЕТОД 19
3.1 Материал и метод при получении наборов данных 19
3.2 Предварительная обработка спутниковых изображений 21
3.3 Обработка и анализ спутниковых снимков 22
3.3.1 Расчет нормализованной разницы растительности (NDVI) 22
3.3.2 Расчет коэффициента излучения поверхности земли (г) 22
3.3.3 Вычисление LST 22
3.3.4 Определение пространственной автокорреляции LST 23
4. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ 27
4.1 Представление Результатов 27
4.2 Обсуждение Результатов 36
5. ЗАКЛЮЧЕНИЕ 41
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 44
ПРИЛОЖЕНИЕ А 50
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 52
ПРИЛОЖЕНИЕ В 53
ПРИЛОЖЕНИЕ Г: 54

📖 Введение

Многие исследования постоянно определяют урбанизацию как явление, характеризующееся значительными изменениями в природном ландшафте, что приводит к изменениям в поверхностном энергетическом балансе [Hajto и др., 2025; Oke и др., 2017]. Эти изменения часто непреднамеренно приводят к локальным климатическим условиям, включая, но не ограничиваясь изменениями в характере ветра и распределении осадков, и, самое главное, к появлению значительно более высоких температур в центрах городского ядра по сравнению с его пригородными или сельскими зонами [Badugu и др., 2023; Crum, Jenerette, 2017]. Этот особый микроклимат, называемый городским островом тепла (UHI - Urban Heat Island), стал предметом глобальной озабоченности [Liou, Tran, Nguyen, 2024; Oke, 1982; Stewart, Oke, 2012], особенно в свете глобального изменения климата и растущего числа жителей в городах, которое в настоящее время составляет 55%, а к 2050 году, как ожидается, достигнет 68% [Maksimenko и др., 2024; United Nations, 2018].
В ходе своих наблюдений в Лондоне, Англия, в 1833 году Люк Говард, британский химик и метеоролог-любитель, выявил значительные температурные контрасты между городской и сельской средой, что привело к первой систематической документации и формальной концептуализации UHI [Badugu и др., 2023; Diem и др., 2024; Zhang, Tu, Shi, 2023].
Последующие исследования расширили основополагающую работу Говарда, выделив две основные классификации UHI: атмосферный городской тепловой остров («атмосферный-UHI»), измеряемый по температуре приповерхностного воздуха, и поверхностный городской тепловой остров («SUHI» или «поверхностный-UHI»), количественно определяемый по температуре поверхности земли, полученной с помощью теплового инфракрасного дистанционного зондирования [Badugu и др., 2023; Hajto и др., 2025; Lokoshchenko, Enukova, Alekseeva, 2023; Zhang, Tu, Shi, 2023].
Актуальность исследования:
В настоящее время феномен UHI находится в центре внимания научных исследований и политических дебатов из-за его значительного негативного влияния на городской климат [Yadav и др., 2023]. Последствия UHI распространяются на общественное здравоохранение, энергопотребление, городское планирование и общую устойчивость городов [Badugu и др., 2023; Diem и др., 2024; Hajto и др., 2025]. Отрицательное влияние UHI на здоровье населения подтверждается тем, что UHI усиливает связанную с жарой заболеваемость, особенно в городских центрах [Hajto и др., 2025], так происходит из-за того, что во время тепловых волн факторы урбанизации усиливают явление UHI [Oke и др., 2017; Yadav и др., 2023].
В результате усиленное воздействие UHI приводит к увеличению не только острых заболеваний, таких как тепловое истощение и тепловой удар, но и хронических, включая сердечно-сосудистые и респираторные заболевания, и даже к смерти в случае достаточно сильных волн тепла [Hidalgo-Garcia, Arco-Diaz, 2022]. Например, во время волны тепла 2010 года в Европейской России риск смерти от теплового стресса был более вероятен в городах с населением более 500 тысяч человек [Maksimenko и др., 2024]. Аналогичным образом, в США влияние тепла ежегодно умирает более 1500 человек - больше, чем от других опасных погодных явлений [Hsu и др., 2021].
В своем исследовании Cleland и др., [2023] не только показали, что высокая интенсивность UHI коррелирует с ростом сердечно-сосудистых заболеваний, но и выделили уязвимые группы, добавив, что на области/зоны с высокой интенсивностью UHI приходится 35% от общего бремени сердечно-сосудистых заболеваний, связанных с жарой, тогда как на области с низкой интенсивностью UHII приходится 4% (у взрослых в возрасте 65 лет и старше). Одновременно с этим UHI снижает тепловой комфорт, вызывая повышенное потребление энергии на охлаждение в теплые месяцы, а также усугубляет загрязнение воздуха, задерживая твердые частицы в застойных атмосферных условиях и ухудшая качество воздуха [Diem и др., 2024; Le, Bakaeva, 2023; Lokoshchenko, Enukova, Alekseeva, 2023; Santamouris и др., 2015].
Актуальность настоящего исследования подкрепляется тем фактом, что предыдущие исследовании Svarovsky, Starchenko, [2021] сфокусированы только на атмосферном UHI, оставляя значительный пробел в отношении поверхностного UHI, что особенно важно, учитывая тот факт, что тепловое излучение от непроницаемых поверхностей объясняет 40-50% интенсивности летнего UHI в Томске [Dudorova, Belan, 2016]. В дополнение к этому, в литературе недостаточно данных о динамике между землепользованием и поверхностными очагами UHI в Томске, несмотря на недавнее развитие технологии дистанционного теплового зондирования и политику выдачи открытых данных, которая обеспечивает высокое пространственное разрешение и непрерывные данные, которые могут информировать о стратегиях смягчения последствий и обеспечить преимущества в области общественного здравоохранения, городского планирования и энергосбережения. [Diem и др., 2024; Tepanosyan и др., 2021]
Целью данного исследования - изучить применимость геопространственного анализа, статистического анализа и машинного обучения Random Forest при исследовании летнего острова тепла Томска по данным дистанционного зондирования спутника Landsat 8.
Задачи исследования:
1. Собрать мультиспектральные и тепловые инфракрасные изображения Томска со спутникового сенсора Landsat 8 и провести их предварительную обработку.
2. Определить пространственное распределение температуры поверхности земли Томска.
3. Выявить скопления высоких значений LST (горячие точки городского теплового острова) и низких значений LST (холодные точки) и их статистический уровень достоверности.
4. Определить и проанализировать относительное влияние факторов землепользования на кластеризацию температуры поверхности земли (с использованием машинного обучения - алгоритма Random Forest).
5. Количественно оценить интенсивность поверхностного UHI.
Объектом исследования является приземный городской остров тепла в городе Томске, Россия, летом 2013 и 2023 года.
Предмет исследования - анализ приземного городского острова тепла на основе температуры поверхности земли, полученных по спутниковым данным Landsat 8.
Научная новизна исследования заключается в следующих главных инновациях:
1. Данное исследование сосредоточено на поверхностном, а не атмосферном UHI - явлении, которое ранее изучалось в Томске на основе модели WRF [Svarovsky, Starchenko, 2021a; Svarovsky, Starchenko, 2021b]. Таким образом, данное исследование призвано восполнить критический пробел в литературе по исследованию городской климатологии (UHI поверхности), что особенно важно, учитывая тот факт, что тепловое излучение от непроницаемых поверхностей объясняет 40-50% интенсивности летнего UHI в Томске [Dudorova, Belan, 2016].
2. Интеграция современных геопространственных технологий и методов машинного обучения. В методологическом плане в исследовании используется смешанная аналитическая схема: пространственная статистика и машинное обучение. Пространственная автокорреляция оценивается глобально на основе индекса Морана I и локально на основе статистики Getis-Ord Gi*, что позволяет выявить статистически значимые кластеры с высоким уровнем LST (горячие точки UHI на поверхности) и низким уровнем LST (холодные точки), в то время как инструмент зонального статистического наложения используется для определения изменчивости LST в зависимости от класса городского землепользования, а машинное обучение (алгоритм случайного леса) используется для количественной оценки относительного влияния предикторов (например, растительного покрова, застроенных территорий) на кластеризацию LST.
Практическая значимость исследования:
Результаты данного исследования могут иметь важное практическое значение в различных областях. В здравоохранении результаты данного исследования, то есть геопространственное распределение скоплений высоких значений LST, могут быть наложены на демографические данные, что позволит выявить уязвимые группы населения.
Это позволяет выявить уязвимые группы населения, что помогает в профилактике или упреждающем управлении риском заболеваний, связанных с жарой. В городском планировании результаты выявления кластеров с высоким уровнем температуры поверхности земли (LST) могут служить ориентиром для определения приоритетности инициатив по озеленению.
Кроме того, эти результаты могут быть использованы для внедрения специальных строительных норм и правил, направленных на снижение поглощения тепла и повышение теплового комфорта в районах, определенных как кластеры с высоким уровнем LST.
Методологическая основа исследования, находящаяся в открытом доступе, обеспечивает глобальную воспроизводимость. Города в аналогичных бореальных и субарктических условиях могут адаптировать рабочий процесс для составления карты Поверхность UHI и разработки локальных стратегий смягчения последствий.

Возникли сложности?

Нужна качественная помощь преподавателя?

👨‍🎓 Помощь в написании
🎓 Дипломные 📘 Магистерские 📙 Диссертации 📗 Курсовые 📝 Статьи 📄 ВКР

✅ Заключение

Продвижение в применении наборов данных Landsat 8.
Помимо расширения знаний об изменении приземной температуры в среднем городе Западной Сибири (Томске), характеризующемся влажным континентальным климатом (Dfb), данное исследование демонстрирует инновационное применение данных с открытым исходным кодом: мультиспектральных и тепловых изображений дистанционного зондирования Landsat 8 для разработки недорогого и в то же время высокоэффективного анализа как пространственных характеристик поверхностного UHI, так и его величины, а также количественной оценки важности факторов поверхностного UHI.
Применение дистанционного зондирования, геопространственных технологий и машинного обучения для анализа городской жары.
Данное исследование еще раз подчеркивает применение дистанционного зондирования, пространственной статистики и машинного обучения (случайный лес) для определения характеристик поверхностного UHI и сложных линейных и нелинейных взаимосвязей со спектральными индексами землепользования (например, NDVI - растительность и NDBI - непроницаемые поверхности).
Это приложение подчеркивает критическое понимание того, как различные типы землепользования и почвенно-растительного покрова влияют на динамику городского тепла, что имеет значительные последствия для здоровья населения, использования энергии и городского планирования.
Интенсивность поверхностного городского острова тепла (SUHI)
Наблюдаемая интенсивность поверхностного городского острова тепла (SUHI) в городе Томске в летний период выявила разницу температур между городской и пригородной зонами в 1.9°C. Это свидетельствует о значительном эффекте SUHI, который может оказывать негативное воздействие на здоровье людей, энергопотребление и окружающую среду. Эти результаты могут быть использованы в городском планировании и процессах принятия решений по смягчению последствий.
Геопространственное распределение основных поверхностных UHI (городских горячих точек), демонстрирующих высокие кластеры LST с вероятностью 99%: Исследование выявило конкретные районы города Томска, которые более уязвимы к тепловому стрессу, некоторые из них находятся в общественно-деловых центрах (торговые центры - Смаил City, , Измурудный Город и Томский Государственный Архитектурно-строительный Университет), что указывает на возможную необходимость дальнейшего мониторинга и целенаправленных стратегий по снижению воздействия тепла, эти места могут оказывать негативное влияние на здоровье человека, например, тепловой стресс.
Корреляция между основными поверхностными очагами UHI и конкретными классами LULC подчеркивает критическую проблему городской среды в Томске: плотно застроенные районы (городские ядра) и участки с голой почвой не имеют зеленых насаждений или водоемов, которые могли бы смягчить тепловой удар с помощью таких процессов, как испарение. Выявление основных поверхностных UHI в Томске, в частности их связь с промышленными и торговыми центрами, имеет решающее значение для разработки эффективных целевых стратегий, направленных на снижение теплового эффекта в городах, таких как озеленение кровель или сокращение использования строительных материалов на основе асфальта.
В целом, преобладающее присутствие поверхностных UHI в районах плотной застройки и их отсутствие в растительности и водных поверхностях может быть использовано в градостроительных мероприятиях, путем включения зеленых насаждений и водоемов для снижения теплового стресса в местах, где наблюдались поверхностные UHI, например, в индустриальных парках.
Будущие исследования: несмотря на ограничения данных из-за облачности и эффекта альбедо зимнего снега, для дальнейшего развития темы исследования в будущем следует:
1. расширить выборку случаев с использованием данных Landsat 9 для более детального анализа сезонной и межгодовой динамики SUHI.
2. интегрировать в прогнозные модели другие параметры, такие как демографическое пространственное распределение (для получения информации о уязвимых группах и здоровье населения) и параметры трехмерной городской морфологии (например, коэффициент видимости неба).
2. смоделировать временную и пространственную эволюцию SUHI в сценариях изменения климата. Результаты данного исследования могут иметь важное практическое значение в различных областях. В здравоохранении результаты данного исследования, т.е. геопространственное распределение высоких значений LST, могут быть наложены на демографические данные для выявления уязвимых групп населения. Это позволит выявить уязвимые группы населения, что поможет в профилактике или упреждающем управлении риском заболеваний, связанных с жарой.
В городском планировании результаты (LST) могут служить руководством для определения приоритетов инициатив по озеленению. Кроме того, эти результаты могут быть использованы для внедрения специальных строительных норм и правил для снижения поглощения тепла и улучшения теплового комфорта в районах, определенных как кластеры с высоким уровнем LST.
Методологическая основа исследования, в котором используются данные и инструменты анализа с открытым исходным кодом, находится в открытом доступе, что гарантирует легкость доступа и воспроизводимость. То есть города с похожими условиями могут адаптировать рабочий процесс для составления карты поверхностного UHI и разработки своих локализованных целевых стратегий по снижению воздействия.

Нужна своя уникальная работа?
Срочная разработка под ваши требования
Рассчитать стоимость
ИЛИ
Поиск аналога

📕 Список литературы

1. Andriambololonaharisoamalala R. Enhancing the spatial and temporal resolution of satellite-derived land surface temperature in urban environments: A systematic literature review / R. Andriambololonaharisoamalala, P. Helmholz, I. Ivanova [et al.] // Urban Climate. - 2025. - Vol. 60. - P. 102345.
2. Badugu A. Spatial and temporal analysis of urban heat island effect over Tiruchirappalli city using geospatial techniques / A. Badugu, K. S. Arunab, A. Mathew, P. Sarwesh // Geodesy and Geodynamics. - 2023. - Vol. 14, is. 3. - P. 275-291.
3. Chapman S. The impact of urbanization and climate change on urban temperatures: a systematic review / S. Chapman, J. E. M. Watson, A. Salazar [et al.] // Landscape Ecology. - 2017. - Vol. 32, is. 10. - P. 1921-1935.
4. Chiesa G. Including urban heat island in bioclimatic early-design phases: A simplified methodology and sample applications / G. Chiesa, Y. Li // Sustainability. - 2021. - Vol. 13, is. 11.
5. Cleland S. E. Urban heat island impacts on heat-related cardiovascular morbidity: A time series analysis of older adults in US metropolitan areas / S. E. Cleland, W. Steinhardt, L. M. Neas [et al.] // Environment International. - 2023. - Vol. 178. - P.
6. Costanzini S. Identification of SUHI in Urban Areas by Remote Sensing Data and Mitigation Hypothesis through Solar Reflective Materials / S. Costanzini, F. Despini, L. Beltrami [et al.] // Atmosphere. - 2022. - Vol. 13, is. 1.
7. Crum S. M. Microclimate Variation among Urban Land Covers: The Importance of Vertical and Horizontal Structure in Air and Land Surface Temperature Relationships / S. M. Crum, G. D. Jenerette // Journal of Applied Meteorology and Climatology. - 2017. - Vol. 56, is. 9. - P. 2531-2543.
8. Дудорова Н. В. Оценка факторов, определяющих формирование городского острова тепла в Томске / Н. В. Дудорова, Б. Д. Белан // Оптика атмосферы и океана. - 2016. - Т. 29, № 5. - С. 426-436.
9. de Almeida C. R. Study of the urban heat island (Uhi) using remote sensing data/techniques: A systematic review / C. R. de Almeida, A. C. Teodoro, A. Goncalves // Environments. - 2021. - Vol. 8, is. 10.
10. Diem P. K. Remote sensing for urban heat island research: Progress, current issues, and perspectives / P. K. Diem, C. T. Nguyen, N. K. Diem [et al.] // Remote Sensing Applications: Society and Environment. - 2024. - Vol. 33.
11. Feng F. Exploring the non-linear impacts of urban features on land surface temperature using explainable artificial intelligence / F. Feng, Y. Ren, C. Xu [et al.] // Urban Climate. - 2024. - Vol. 56. - P. 102045.
12. Garcia D. H. Land Surface Temperature Relationship with the Land Use/Land Cover Indices Leading to Thermal Field Variation in the Turkish Republic of Northern Cyprus / D. H. Garcia, M. Riza, J. A. Diaz // Earth Systems and Environment. - 2023. - Vol. 7, is. 2. - P. 561-580.
13. Газимов Т. Ф. Оценка летнего приповерхностного городского острова тепла города Новосибирска по данным Landsat 8 / Т. Ф. Газимов, И. В. Кужевская // Географический вестник. - 2021. - Т. 4, № 59. - С. 84-98.
14. Gore R. W. LULC - Analysis of Land-Use with the help of Unsupervised Classification / R. W. Gore, R. R. Deshmukh, P. U. Randive [et al.] // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2020. - № 3. - С. 184-192.
15. Guerri G. Thermal Summer Diurnal Hot-Spot Analysis: The Role of Local Urban Features Layers / G. Guerri, A. Crisci, A. Messeri [et al.] // Remote Sensing. - 2021. - Vol. 13, is. 3. - P. 538.
16. The Impact of Heat Waves on Diurnal Variability and Spatial Structure of Atmospheric and Surface Urban Heat Islands in Krakow, Poland / M. J. Hajto, J. P. Walawender, A. Bokwa, M. Szymanowski // Sustainability. - 2025. - Vol. 17, is. 7.
17. Hidalgo-Garcia D. Modeling the Surface Urban Heat Island (SUHI) to study of its relationship with variations in the thermal field and with the indices of land use in the metropolitan area of Granada (Spain) / D. Hidalgo-Garcia, J. Arco-Diaz // Sustainable Cities and Society. - 2022. - Vol. 87.
18. Disproportionate exposure to urban heat island intensity across major US cities / A. Hsu, G. Sheriff, T. Chakraborty, D. Manya // Nature Communications. - 2021. - Vol. 12, is. 1.
19. Application of Landsat-8 OLI/TIRS to assess the Urban Heat Island (UHI) / N. E. Karyati, R. I. Sholihah, D. R. Panuju [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. - 2022. - Vol. 1109, is. 1.
20. Khorrami B. Spatio-temporal interactions of surface urban heat island and its spectral indicators: a case study from Istanbul metropolitan area, Turkey / B. Khorrami, O. Gunduz // Environmental Monitoring and Assessment. - 2020. - Vol. 192, is. 6.
21. Корниенко С. Оптическое дистанционное зондирование для идентификации городских островов тепла / С. Корниенко, Е. Дикарева // Construction of Unique Buildings and Structures. - 2022. - Vol. 104, is. 10404.
22. Le M. T. A Technique for Generating Preliminary Satellite Data to Evaluate SUHI Using Cloud Computing: A Case Study in Moscow, Russia / M. T. Le, N. Bakaeva // Remote Sensing. - 2023. - Vol. 15, is. 13.
23. Li X. Comparing land surface temperature and mean radiant temperature for urban heat mapping in Philadelphia / X. Li, T. C. Chakraborty, G. Wang // Urban Climate. - 2023. - Vol. 51.
24. Liang S. Narrowband to broadband conversions of land surface albedo I: Algorithms / S. Liang // Remote Sensing of Environment. - 2001. - Vol. 76, is. 2. - P. 213¬238.
25. Liou Y. A. Spatio-temporal patterns and driving forces of surface urban heat island in Taiwan / Y. A. Liou, D. P. Tran, K. A. Nguyen // Urban Climate. - 2024. - Vol. 53. - P. 101806.
26. Liu S. Land Use and Land Cover Mapping in China Using Multimodal Fine-Grained Dual Network / S. Liu, H. Wang, Y. Hu [et al.] // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. - 2023. - Vol. 61. - P. 1-19.
27. Liu Z. Nonlinear Cooling Effect of Street Green Space Morphology: Evidence from a Gradient Boosting Decision Tree and Explainable Machine Learning Approach / Z. Liu, X. Ma, L. Hu [et al.] // Land. - 2022. - Vol. 11, is. 12.
28. Локощенко М. А. Современные изменения городского острова тепла в Москве / М. А. Локощенко, Е. А. Енукова, Л. И. Алексеева // Доклады Академии наук. Науки о Земле. - 2023. - Т. 511, № 2. - С. 716-725.
29. Lokoshchenko M. Urban Heat Island in Moscow Derived from Satellite Data / M. Lokoshchenko, E. A. Enukova // Russian Meteorology and Hydrology. - 2020. - Vol. 45, is. 7. - P. 488-497.
30. Urban-rural differences in mortality during the 2010 heatwave in European Russia / M. Maksimenko, S. Timonin, N. Shartova, M. Varentsov // Vienna Yearbook of Population Research. - 2024. - Vol. 22. - P. 125-147.
31. Manapragada N. V. S. K. Remote sensing for environmentally responsive urban built environment: A review of tools, methods and gaps / N. V. S. K. Manapragada, M. Mandelmilch, E. Roitberg [et al.] // Remote Sensing Applications: Society and Environment. - 2025. - Vol. 38. - P. 101529.
32. Synergising Machine Learning and Remote Sensing for Urban Heat Island Dynamics: A Comprehensive Modelling Approach / G. Mutani, A. Scalise, X. Sufa, S. Grasso // Atmosphere. - 2024. - Vol. 15, is. 12. - P. 1435.
33. Официальный портал Администрации города Томска [Электронный ресурс]. - URL:http://en.admin.tomsk.ru/(дата обращения: 01.06.2024).
34. Urban Climates / T. Oke, G. Mills, A. Christen, J. Voogt. - Cambridge University Press, 2017.
35. Oke T. R. The energetic basis of the urban heat island / T. R. Oke // Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society. - 1982. - Vol. 108, is. 455. - P. 1-24.
36. Ord J. K. Local Spatial Autocorrelation Statistics: Distributional Issues and an Application / J. K. Ord, A. Getis // Geographical Analysis. - 1995. - Vol. 27, is. 4. - P. 286-306.
37. Rakhmanova L. Perspectives of climate change: A comparison of scientific understanding and local interpretations by different Western Siberian communities / L. Rakhmanova, L. Kolesnichenko, I. Kuzhevskaya [et al.] // Ambio. - 2021. - Vol. 50, is. 11. - P. 2072-2089.
38. Rao P. K. Remote sensing of urban "heat islands" from an environmental satellite / P. K. Rao // Bulletin of the American Meteorological Society. - 1972. - Vol. 53, is. 7. - P. 647-648.
39. On the impact of urban heat island and global warming on the power demand and electricity consumption of buildings—A review / M. Santamouris, C. Cartalis, A. Synnefa, D. Kolokotsa // Energy and Buildings. - 2015. - Vol. 98. - P. 119-124.
40. Spatio-temporal characteristics of urban heat Island of Jakarta metropolitan / S. Siswanto, D. E. Nuryanto, M. R. Ferdiansyah [et al.] // Remote Sensing Applications: Society and Environment. - 2023. - Vol. 32.
41. Smith R. B. The heat budget of the earth’s surface deduced from space / R. B. Smith. - New Haven: Yale University Centre for Earth Observation, 2010.
42. Stewart I. D. Local Climate Zones for Urban Temperature Studies / I. D. Stewart, T. R. Oke // Bulletin of the American Meteorological Society. - 2012. - Vol. 93, is. 12. - P. 1879-1900.
43. Svarovsky A. I. Application of a Weather Research and Forecasting model to study the urban heat island in Tomsk / A. I. Svarovsky, A. V. Starchenko // Journal of Physics: Conference Series. - 2021a. - Vol. 1989, is. 1.
44. Сваровский А. И. Применение модели прогнозирования и исследования погоды для изучения явления «острова тепла» в условиях города Томска / А. И. Сваровский, А. В. Старченко // Сборник научных трудов XVIII Международной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. - 2021b. - Т. 3. - С. 76-78.
45. Studying spatial-temporal changes and relationship of land cover and surface Urban Heat Island derived through remote sensing in Yerevan, Armenia / G. Tepanosyan, V. Muradyan, A. Hovsepyan [et al.] // Building and Environment. - 2021.
46. Thammaboribal P. Investigating Land Surface Temperature Variation and Land Use Land Cover Changes in Pathumthani, Thailand (1997-2023) using Landsat Satellite Imagery: A Comprehensive Analysis of LST and Urban Hot Spots (UHS) / P. Thammaboribal // International Journal of Geoinformatics. - 2024. - Vol. 20, is. 2. - P. 27¬41.
47. ThanushKodi K. Supervised/ Unsupervised Classification of LULC using remotely Sensed Data for Coimbatore city, India / K. ThanushKodi, Y. Babykalpana // International Journal of Computer Applications. - 2010. - Vol. 2, is. 7.
48. World Urbanization Prospects The 2018 Revision / United Nations. - N.Y.: UNDECSA, 2018.
49. Systematic exploration of heat wave impact on mortality and urban heat island: A review from 2000 to 2022 / N. Yadav, K. Rajendra, A. Awasthi, C. Singh // Urban Climate. - 2023. - Vol. 51. - P. 101622.
50. Young N. E. A survival guide to Landsat pre-processing / N. E. Young, R. S. Anderson, S. M. Chignell [et al.] // Ecology. - 2017. - Vol. 98, is. 4. - P. 920-932.
51. Zahir I. L. M. Application of Geo-informatics Technology to Access the Surface Temperature Using LANDSAT 8 OLI/TIRS Satellite Data: A Case Study in Ampara District in Sri Lanka / I. L. M. Zahir. - 2020.
52. Zhang J. Spatiotemporal Patterns of the Application of Surface Urban Heat Island Intensity Calculation Methods / J. Zhang, L. Tu, B. Shi // Atmosphere. - 2023. - Vol. 14, is. 10.
53. Satellite remote sensing of surface urban heat islands: Progress, challenges, and perspectives / D. Zhou, J. Xiao, S. Bonafoni [et al.] // Remote Sensing. - 2019. - Vol. 11, is. 1.
54. 68% of the world population projected to live in urban areas by 2050, says UN [Электронный ресурс] / United Nations, Department of Economic and Social Affairs (UN DESA). - 2025. - URL:https://www.un.org/uk/desa/68-world-population-projected-live-urban-areas-2050-says-un(дата обращения: 30.04.2025).

🛒 Оформить заказ

⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.

🔍 ПОХОЖИЕ РАБОТЫ ПО ТЕМЕ

О СУЩЕСТВОВАНИИ ОСТРОВА ТЕПЛА В ТОМСКЕ Магистерская диссертация география 2018 г. 4885 руб. Исследование особенностей Острова тепла Санкт-Петербург Бакалаврская работа география 2021 г. 4295 руб. Сравнительная характеристика островов тепла приморских мегаполисов (на примере Шанхая и Санкт-Петербурга) Дипломные работы, ВКР программирование 2024 г. 4900 руб. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕПЛО- И ВЛАГООБМЕНА В ПОДСТИЛАЮЩЕЙ ПОВЕРХНОСТИ ПРИ ЧИСЛЕННОМ ИССЛЕДОВАНИИ ЛОКАЛЬНЫХ АТМОСФЕРНЫХ ПРОЦЕССОВ Магистерская диссертация математика 2016 г. 4815 руб. АНАЛИЗ ТЕПЛОВЫХ АНОМАЛИЙ ГОРОДА ПО ДАННЫМ СПУТНИКОВЫХ СНИМКОВ Дипломные работы, ВКР картография 2019 г. 6500 руб. ЛЕДОВЫЙ РЕЖИМ ФЬОРДОВ ОСТРОВА ЗАПАДНЫЙ ШПИЦБЕРГЕН Бакалаврская работа гидрология 2018 г. 4350 руб. ВОЛНЫ ТЕПЛА В ХОЛОДНЫЙ ПЕРИОД НА ТЕРРИТОРИИ ПРИВОЛЖСКОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА Дипломные работы, ВКР экология и природопользование 2016 г. 4750 руб. ТЕХНИКО-ТИПОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ КАМЕННЫХ ИНДУСТРИЙ РАЗВИТОГО И ПОЗДНЕГО НЕОЛИТА НИЖНЕГО ПРИТОМЬЯ Бакалаврская работа археология 2025 г. 4900 руб. ГИДРОХИМИЧЕСКИЙ РЕЖИМ И ХИМИЧЕСКИЙ СОСТАВ ВОД ВЕРХОВЫХ БОЛОТ ТОМСКОЙ ОБЛАСТИ Магистерская диссертация гидрология 2019 г. 4820 руб. КОСМИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ ТЕПЛОВОГО ЗАГРЯЗНЕНИЯ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ ОТ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ГОРОДА ВОРОНЕЖА Бакалаврская работа экология и природопользование 2020 г. 4225 руб.

📎 МАГИСТЕРСКАЯ ДИССЕРТАЦИЯ ПО ПРЕДМЕТУ «ГЕОЛОГИЯ И МИНЕРАЛОГИЯ»

Найдено работ: 510

Современное состояние водных ресурсов в регионе Тимика (Папуа, Индонезия) Магистерская диссертация геология и минералогия 2022 г. 4970 руб. Использование подземных вод для организации водоснабжения городского населения (на примере посёлка городского типа Пригорск Республики Хакасия) Магистерская диссертация геология и минералогия 2023 г. 4895 руб. Использование подземных вод в системе водоснабжения села Мукур (Северо-Казахстанская область, Республика Казахстан) Магистерская диссертация геология и минералогия 2022 г. 4930 руб. Геохимические особенности Емельяновского месторождения подземных вод (Красноярский край) Магистерская диссертация геология и минералогия 2022 г. 4915 руб. Апробация методики информационного обеспечения кадастровых работ с применением геофизических методов съемки подземных сооружений Магистерская диссертация геология и минералогия 2023 г. 4895 руб. Региональная оценка пригодности территории для строительного освоения на примере микрорайона Геологов (г. Новосибирск) Магистерская диссертация геология и минералогия 2023 г. 4890 руб. Гидрогеологические условия Васильковского месторождения золота в связи с его отработкой открытым способом (Зерендинский район Акмолинской области Республика Казахстан) Магистерская диссертация геология и минералогия 2022 г. 4845 руб. Инженерно-геологическое районирование территории района поселка Могот Тындинского района Амурской области Магистерская диссертация геология и минералогия 2022 г. 4930 руб. Геоэкологическая оценка источников водоснабжения поселка Минино (Красноярский край) Магистерская диссертация геология и минералогия 2022 г. 4815 руб. Геологические особенности строения рудных тел и интенсификация добычи урана на основе данных ЭИ-моделирования месторождения Южный Инкай (Южный Казахстан) Магистерская диссертация геология и минералогия 2023 г. 4980 руб. Усовершенствование методики паспортизации и инвентаризации нефтезагрязненных земель на примере земель ХМАО Магистерская диссертация геология и минералогия 2022 г. 4865 руб. Актуальные проблемы государственного кадастрового учета земельных участков на территории садоводческих товариществ Магистерская диссертация геология и минералогия 2022 г. 4960 руб. Интерпретация геолого-геофизических данных для оптимизации добычи урана с применением средств трехмерного моделирования на примере месторождений Шу-Сарысуйской провинции (Южный Казахстан) Магистерская диссертация геология и минералогия 2022 г. 4810 руб. Разработка предложений по совершенствованию системы управления землями лесного фонда с применением цифровых технологий Магистерская диссертация геология и минералогия 2023 г. 4825 руб. Оценка качества поверхностных вод Халильского рудного района (Красноярский край) Магистерская диссертация геология и минералогия 2022 г. 5900 руб.
📋 Содержание 📖 Введение ✅ Заключение 📕 Литература 🔍 Похожие 🛒 Купить ⬆️

Оценка стоимости

Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы

Каталог работ (209042)

Поиск работ


©2026 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.