Модель глубокого обучения визуализирует тепловой стресс в городах с разрешением до метра
Новая модель на основе глубокого обучения, разработанная Университетом Фрайбурга и Технологическим институтом Карлсруэ (KIT), с высоким разрешением и на длительные периоды рассчитывает, как будет развиваться тепловой стресс в каждом квадратном метре города в будущем. Модель, опубликованная в Urban Climate, помогает городам адаптироваться к изменению климата и стимулирует климатически оптимизированное городское планирование.
Исследователи использовали для примера город Фрайбург. Система глубокого обучения сочетает геоданные, такие как высота зданий и структура растительности, с прогнозами погоды или климатическими проекциями (температура воздуха, радиация). Модель подходит для прогнозирования различных сценариев — от климата со сниженным потеплением из-за эффективных мер защиты до значительно более теплого климата из-за очень высоких выбросов парниковых газов.
С помощью модели ученые смоделировали будущий городской климат Фрайбурга на период 2070–2099 годов по трем сценариям. В наиболее пессимистичном сценарии возможно до 307 часов в год с сильным тепловым стрессом (более 32°C "ощущаемой" температуры) днем. В референсный период 1990–2019 годов таких часов было только 135. Количество часов с очень сильным тепловым стрессом (более 38°C) может увеличиться в 10 раз: до 71 часа в год в 2070–2099 годах против 7 часов в референсный период. В сценарии с наименьшим потеплением количество часов сильного теплового стресса возрастает лишь до 149 в год, а очень сильного — до 12.
«Такие факторы, как плотность застройки, растительность и циркуляция воздуха, определяют, останется ли территория сравнительно прохладной или там будет накапливаться тепло», — объясняет ведущий автор исследования, доктор Фердинанд Бригель. Результаты показывают, что количество жарких часов особенно возрастает в промышленных зонах из-за множества заасфальтированных поверхностей и малого затенения. «Густо застроенные районы со старыми деревьями дают тень днем, поэтому рост тепловых часов умеренный. Однако ночью такая структура замедляет процесс охлаждения, и тепло сохраняется», — отмечает Бригель.
«С нашей моделью глубокого обучения мы можем анализировать развитие тепла виртуально в масштабе района, — говорит профессор Андреас Кристен. — Поскольку каждый город имеет свою уникальную застройку, озеленение и географическое положение, критически важно рассчитывать тепловой стресс максимально детально. Только так можно разработать индивидуальные меры для эффективной защиты жителей от экстремальной жары». После валидации и адаптации модель можно настроить и использовать для любого другого города.