• За включените в анализа части от район Триадица и за район Възраждане концентрацията на зони с висок топлинен индекс и при тях е най-висока в централната част на града от север до бул. Сливница, запад бул. Христо Ботев, на изток до бул. Мария Луиза и Витоша, и на юг до бул. Генерал Скобелев. За Възраждане малко по-ниска концентрация са идентифицирани някои от жилищните квартали между бул. Христо Ботев и бул. Иван Иванов, бул. Сливница и бул. Тодор Александров, както и около СДВР, и Mall of Sofia. А за Триадица – около ВМА, Александровска Болница и Медицинския университет.
• За район Красно село – спорадично разпределени участъци и с не много висока концентрация – успоредно на бул. Тодор Александров от двете страни в участъка от пл. Македония до бул. Иван Евст. Гешов, както и около Петте кьошета, успоредно на бул. Прага до бул. Пенчо Славейков.
• В изследваната част от район Сердика влиянието е умерено, като зони с по-висока концентрация има около
бул. Мария Луиза, в района на „ Централна гара“, както и около Централен софийски затвор.
• В район Оборище концентрация на зони с по-висок топлинен индекс има в западната му част, между бул. Сливница и бул. Цар Освободител, на запад до бул. Мария Луиза, а на изток – до бул. Васил Левски и успоредно на него до паметника на В. Левски.
Валидиране на резултатите
На фиг. 4 е представена съпоставка на резултатите от настоящия анализ с публикувани в [ 5 ] данни за температура на земната повърхност( o С), изчислена на база сателитни изображения от Landsat 8, към дата 12.08.2019 г. / 12:09:50 часа м. вр./. Може да се види, че всички зони, които са определени като такива с висок или над средния топлинен индекс попадат в зони, за които приземната температурата е определена в интервала от 32. 1 до 37 o С, а това показва, че приложеният векторен модел е адекватен и ефективен.
Фиг. 4. Съпоставка на резултатите от анализа с данни за температура на земната повърхност( o С), изчислена на база сателитни изображения от Landsat 8
Вижда се обаче и това, че зоните определени на база използваните векторни данни са по-малки и не покриват изцяло тези, които са изведени на базата на спътниковите изображения. Авторите предполагат, че това се дължи на анализа на само три вида пространствено разпределени обекти, затова в бъдеще моделът може да се разшири като в него се включат и още фактори.
ЗАКЛЮЧИТЕЛНИ БЕЛЕЖКИ
От всичко описано до тук може да се обобщи, че получените резултати са релевантни на очакванията и дават представа за това как топлината на приземния въздушен слой се влияе от взаиморазположението и концентрацията на включените в анализа обекти. Избраният подход, а именно да се използва ГИС, е удачен, тъй като позволява интегрирано да се разглеждат множество характеристики на градската среда.
Резултатите показват, че избраните три пространствени фактора са от ключово значение. Високата плътност на застрояване, голямата гъстота на пътната мрежа и неналичието на зелени площи действително оказват влияние върху формирането на топлинни острови в централните части на града. Както от получените резултати, така и от данните, използвани за валидирането им е видно, че централните райони на Столицата са с най-висок топлинен индекс и са изключително уязвими.
Предложеният модел за изчисляване на топлинния индекс е базиран на векторни данни и е приложим за идентифицирането на топлинни острови в градска среда. Той може да бъде използван директно и за други урбанизирани територии, но може и да се доразвие чрез актуализиране на използваните слоеве с нови данни, прецизиране на използваните коефициенти и включване на допълнителни фактори, като етажност на сградите индекси за задържане на топлина от материалите, измервания на температура и влажност и други.
ЛИТЕРАТУРА
1. Архивни данни за дневни и месечни обобщения на температурите от NOAA и НИМХ за ст. София, онлайн достъп през https:// www. ncei. noaa. gov / data / global-summary-ofthe-day / access / и
28 ГКЗ 3-4’ 2025