Ներողություն ենք խնդրում կայքի մեքենայական թարգմանության հնարավոր սխալների համար

Ցամաքային էկոհամակարգերի սառեցման ազդեցությունը
(InVEST Urban Cooling)

InVEST մոդելը Urban Cooling Effect այն հիմնականում ուղղված է քաղաքային տարածքներում կանաչ տարածքների սառեցման ազդեցության գնահատմանը: Այնուամենայնիվ, այն նաև թույլ է տալիս գնահատել այս ազդեցությունը քաղաքներից դուրս գտնվող մեծ տարածքներում: Քանի որ քաղաքային էկոհամակարգային ծառայությունների գնահատումը մեր ծրագրի նպատակը չէ, մենք կենտրոնացել ենք առաջին հերթին Հայաստանի ողջ տարածքի և բնակավայրերի վրա դրա ազդեցության վրա: Բնակավայրերի ներսում կանաչ տարածքները գնահատման առանցքում չեն եղել:
InVEST Urban Cooling մոդելը հաշվարկում է ջերմության մեղմացման ինդեքսը՝ հիմնվելով կանաչ տարածքների հովացման հզորության և դրանցից հեռավորության վրա: Մոդելը հաշվարկում է հովացման հզորության (CC) ինդեքսը յուրաքանչյուր պիքսելի համար՝ հիմնվելով տեղական ստվերի, գոլորշիացման և ալբեդոյի վրա: СС-ն օգտագործվում է էկոհամակարգերի կողմից ջերմաստիճանի նվազումը գնահատելու համար։
Ջերմային մեղմացման ինդեքսը (ՀՄ) գնահատում է մեծ կանաչ տարածքների (>2 հա) սառեցման ազդեցությունը շրջակա քաղաքային տարածքների վրա: Մեր դեպքում դա ցույց է տալիս շրջակա տարածքի ազդեցությունը բնակավայրերի վրա։ HM-ը հավասար է CC-ին, եթե պիքսելը չի ազդում որևէ մեծ կանաչ տարածքի վրա, բայց հակառակ դեպքում սահմանվում է CC արժեքների միջին հեռավորության վրա կշռված մեծ կանաչ տարածքներից և հետաքրքրող պիքսելից:
Մոդելի հաշվարկները հիմնված են գոլորշիացման, ալբեդոյի, LULC դասերի տարածքի հարաբերակցության վրա, որը ծածկված է ծառերի ծածկով (ստվեր), օդի ջերմաստիճան գյուղական տեղեկատու տարածքում և UHI էֆեկտը (Քաղաքային ջերմության ինդեքս): Վերջին գործակիցը ցույց է տալիս գյուղական հաշվառման ջերմաստիճանի և քաղաքում դիտվող առավելագույն ջերմաստիճանի տարբերությունը: UHI-ն ներառված է մոդելում որպես մեկ արժեք: Ամբողջ Հայաստանի համար մեկ UHI արժեքի վրա հիմնված հաշվարկներն անիրագործելի են՝ տարբեր քաղաքներում պայմանների զգալի փոփոխության պատճառով: Ջերմային պատկերները (Landsat 8 Մակերևութային ջերմաստիճանի տվյալները տրամադրված են ԱՄՆ Երկրաբանական ծառայության կողմից, տեսարանի ID՝ LC08_L2SP_170032_20240823_02_T1) ցույց են տալիս, որ ամենաշոգ ժամանակահատվածում (օգոստոս) Երևանն ավելի զով է, քան շրջակա տարածքները, Գյումրին ունի մոտավորապես նույն ջերմաստիճանը, իսկ Դիլիջանը՝ մոտավորապես նույն ջերմաստիճանը:

Նկար 1. Երևանի ջերմապատկերը

Նկար 2. Գյումրու ջերմային պատկերը

Նկար 3. Դիլիջանի ջերմապատկեր

Տվյալներ Global Surface UHI Explorer հաստատել, որ Հայաստանի համար մեկ UHI գործակից չկա։ Գործակիցը տատանվում է ոչ միայն քաղաքից քաղաք (Երևանն ավելի զով է, Գյումրին ավելի տաք է, քան շրջակա տարածքը), այլ նաև նույն քաղաքի տարբեր հատվածներում։

Նկար 4. UHI արժեքները ամռանը (Հայաստանի արևմտյան մաս)
Հետևաբար, մենք օգտագործել ենք UHI=0, այսինքն՝ չենք հաշվի առել այս գործոնի ազդեցությունը:

ES մոդելավորման և քարտեզագրման հիմնական արդյունքները

Ներկայացված արդյունքները ստացվում են հետևյալ բաց տվյալների աղբյուրների հիման վրա
FAA – Հայաստանի անտառային ատլաս (թվային քարտեզներ);
ԱՐՄՍՏԱՏ – Հայաստանի տարածաշրջանային վիճակագրություն;
ESRI հողածածկ – 2017 և 2023 թվականների տվյալները
WorldClim - Աշխարհի քարտեզներ, գրաֆիկներ, աղյուսակներ և գլոբալ կլիմայի տվյալները.
Եղանակը Հայաստանում;
Global-AI-PET_v3 – Համաշխարհային չորության ինդեքս և պոտենցիալ գոլորշիացումի կլիմայի տվյալների բազա v3

InVEST մոդելի արդյունքները միջնորդ փոփոխականներ են, որոնք պետք է մեկնաբանվեն հարաբերական առումով, այլ ոչ թե ֆիզիկական մեծությունների: Այնուամենայնիվ, բացահայտված արժեքներն օգտակար են երկրի տարածքում ծառայությունների տարածական բաշխվածության և դրանց հավասարակշռությունը բնակչության և տնտեսության կողմից ծառայությունների օգտագործման ցուցանիշների հետ վերլուծելու համար:.

Այս բաժինը ներկայացնում է էկոհամակարգային ծառայությունների գնահատման և քարտեզագրման մոդելների փորձարկման նախնական արդյունքները: Հետագայում, եթե որոշում կայացվի օգտագործել այդ մոդելները, ապա դրանք պետք է չափորոշվեն Հայաստանում կատարված օդերևութաբանական չափումների միջոցով։

Քանի որ մոդելը հիմնականում կենտրոնացած է բնակավայրերի ներսում սառեցման էֆեկտի վրա, դրա առանձնահատկություններից մեկն այն է, որ այն քարտեզագրում է ծառայությունը մի ուղղանկյունի մեջ, որն ընդգրկում է բոլոր բնակավայրերը: Արդյունքում, սահմաններին մոտ գտնվող փոքր տարածքները դուրս են մնացել մոդելավորումից: Մեր դեպքում սա ներկայացնում է աննշան սխալ, որը կարելի է անտեսել: Այնուամենայնիվ, այս թերությունը պետք է հաշվի առնել հետագա վերլուծությունների ժամանակ:

Մենք այս մոդելում օգտագործել ենք նույն գոլորշիացման գործակիցները, կլիմայական գոտիները և սցենարները, ինչ SWY.

Մեթոդաբանությունը և արդյունքները մանրամասն կներկայացվեն առաջիկա հրապարակման մեջ.

1. ES գնահատում և քարտեզագրում ֆիզիկական ցուցանիշներում

Գոլորշիացանցման, ալբեդոյի և ծառերի ծածկույթի (ստվերի) գործակիցների հարաբերակցությունը, որը մենք օգտագործեցինք, որոշեց, որ ամենաբարձր հովացման հզորությունը (CC) կապված է անտառների հետ, որին հաջորդում են չոր և խոնավ կլիմայական գոտիների մշակաբույսերը, այնուհետև ջուրը և բնակեցված տարածքները, այնուհետև մշակաբույսերը՝ չափավոր չոր և զով կլիմայական գոտիներում: CC ամենացածր արժեքները վերագրվում են խոտհարքներին: Չոր և խոնավ կլիմայական գոտիների ցանքատարածությունների համար CC բարձր արժեքները բացատրվում են այդ մարզերում այգեգործական տարածքների մեծ մասնաբաժնով (ըստ Հայ Վիճակագրության տվյալների): Բնակելի տարածքների համար CC-ի համեմատաբար բարձր արժեքները պայմանավորված են մեր այն ենթադրությամբ, որ բնակավայրերի տարածքի միջինը 20% ծածկված է ծառերով (ստվեր=0.2): СС որոշող գործակիցներից որևէ մեկի (գոլորշիացում, ալբեդո և ծառերի ծածկույթի ծածկույթ (ստվեր) փոխելը կարող է փոխել CC-ի հարաբերակցությունը հողածածկույթի տարբեր դասերի միջև: Սա ընդգծում է մոդելի չափաբերման անհրաժեշտությունը, եթե որոշում կայացվի օգտագործել այն ապագայում:
Այս CC արժեքները ներկայացված են ES քարտեզների վրա և հիմք են հանդիսանում այս ES-ի գնահատման համար:


Նկար 5. Տարբեր կլիմայական գոտիներում հողի ծածկույթի դասերի սառեցման հզորությունը

Աղյուսակ 1. Տարբեր կլիմայական գոտիներում հողի ծածկույթի դասերի սառեցման հզորությունը

	Չոր	Չափավոր չորություն	Չափավոր սառը	Չափավոր խոնավ
Ձյուն/Սառույց			0.22
Rangeland	0.06	0.09	0.08	0.11
Մերկ հող	0.08	0.13	0.10	0.09
Կառուցված տարածք (20% երանգ)	0.21	0.20	0.20	0.21
Ջուր	0.23	0.21	0.20	0.23
Մշակաբույսեր	0.35	0.14	0.13	0.36
Ծառեր	0.77	0.77	0.77	0.75

Սառեցման հզորություն – Հողածածկ 2023 թ Ջերմային մեղմացման ինդեքս – Հողածածկ 2023 թ

Է.Ս ներկայացված է որպես տարբերություն
ՍԴ՝ 2023թ. հողածածկույթով և ՍԴ՝ մերկ
Սառեցման հզորություն – Բաց հողի սցենար հողային սցենար

Նկար 6. Մանրամասների համար տես քարտեզները «Էկոհամակարգային ծառայություններ/Քաղաքային հովացում» բաժնում

Բնական ցամաքային էկոհամակարգերի կողմից տրամադրված ES-ը կարող է գնահատվել որպես 2023 թվականի ընթացիկ հողածածկույթի և մերկ հողի սցենարի միջև ցուցանիշների տարբերություն:
Բաց գրունտի սցենարում, որտեղ բոլոր անտառներն ու խոտածածկ տարածքները փոխարինվում են մերկ հողով, CC-ն զգալիորեն նվազում է անտառային տարածքների համար և փոքր-ինչ ավելանում խոտածածկ տարածքների համար: Դա պայմանավորված է նրանով, որ մեր օգտագործած գործակիցներով, մերկ հողի CC-ն մի փոքր ավելի բարձր է, քան խոտհարքները: Այսպիսով, մեր օգտագործած գործակիցներով բնական բուսականության ազդեցությունն արտահայտվում է անտառապատ տարածքներում զգալի սառեցման և խոտածածկ տարածքներում աննշան տաքացման տեսքով: Ըստ այդմ, այս ԱԷ-ը զովացնում է Տավուշը, Լոռին, Սյունիքը, Կոտայքը, բայց տաքացնում է այն մարզերը, որտեղ անտառներ չկան:

Բնակավայրերում ԿԿ-ն որոշվում է շրջակա տարածքի ԿԿ-ով, ինչպես նաև բնակավայրերի սահմանների երկրաչափությամբ, այսինքն՝ բնակավայրի տարածքի հարաբերակցությամբ, որը ազդում է շրջակա տարածքի վրա: Հետևելով InVEST-ի առաջարկին՝ մենք սահմանել ենք առավելագույն սառեցման հեռավորություն (հեռավորությունը, որի վրա 2 հեկտարից ավելի կանաչ տարածքներն ունեն սառեցման ազդեցություն) = 450 մ: Բնակավայրերում միջին CC-ն տատանվում է 0,5-ից (առավելագույն հնարավոր արժեքների կեսը) մինչև 0,06 (Հայաստանի 1016 բնակավայրերի ՍԴ արժեքների աղյուսակ).

2. ES-ը փոխվում է 2017-ից մինչև 2023 թ

Նշված բոլոր փոփոխությունները որոշվում են միայն հողածածկի փոփոխություններով: Եղանակային և կլիմայական փոփոխությունները հաշվի չեն առնվում։ 2017-ից 2023 թվականներին ՍԴ-ում եղել են աննշան փոփոխություններ՝ հակառակ ուղղորդված տարբեր մարզերում։ Սյունիքում որոշ անտառներ խոտհարքերով փոխարինելու պատճառով նկատվել է ԿԿ-ի զգալի նվազում, ինչպես նաև Արարատում՝ որոշ ցանքատարածքները խոտհարքերով և կառուցապատված տարածքներով փոխարինելու պատճառով: Շիրակում և Լոռիում խոտհարքների աճը տեղի է ունեցել խոտածածկ տարածքները մշակաբույսերով փոխարինելու պատճառով. (հողի ծածկույթի փոփոխությունների համար տե՛ս այստեղ).

Սառեցման հզորության փոփոխություններ 2017-ից 2023 թվականներին

Մանրամասների համար տես քարտեզները «Էկոհամակարգային ծառայություններ/Քաղաքային հովացում/Դինամիկա» բաժնում

Բնակավայրերում CC-ի փոփոխությունները տատանվում են 61%-ի նվազումից մինչև 65% աճ: (Բնակավայրերում ՍԴ արժեքի փոփոխությունների աղյուսակ).