DOI: https://doi.org/10.1016/j.dib.2026.112497
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41657400
تاريخ النشر: 2026-01-21
المؤلف: Niels Souverijns وآخرون
الموضوع الرئيسي: تخفيف تأثير الجزر الحرارية الحضرية
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على القلق المتزايد من الإجهاد الحراري، الذي يتسبب في حوالي 500,000 وفاة زائدة سنويًا في جميع أنحاء العالم. المناطق الحضرية معرضة بشكل خاص بسبب ارتفاع درجات الحرارة الناتج عن تقليل الغطاء النباتي وزيادة الأسطح المغلقة. تشير التوقعات إلى أن السكان الحضريين سيواجهون الإجهاد الحراري بمعدل ضعف سكان الريف، مما يزيد من تفاقم الوضع بسبب الزيادة المتوقعة في موجات الحرارة. مع توقع أن يقيم 68% من سكان العالم في المناطق الحضرية بحلول عام 2050، فإن معالجة الإجهاد الحراري في المدن أمر بالغ الأهمية لصانعي السياسات ومخططي المدن.
على الرغم من الاعتراف بزيادة تعرض السكان الحضريين للإجهاد الحراري، فإن مجموعات البيانات العالمية الحالية تفتقر إلى الدقة المكانية والزمنية اللازمة لالتقاط هذه الظاهرة بدقة. يقدم البحث مجموعة بيانات جديدة تشمل 142 مدينة عبر جميع القارات (باستثناء القارة القطبية الجنوبية)، وتوفر بيانات شاملة عن المناخ والإجهاد الحراري والتأثيرات لكل من السيناريوهات الحالية والمستقبلية (حتى عام 2100) بدقة مكانية تبلغ 100 متر. تستند هذه المجموعة إلى العمل السابق الذي أجراه لوايت وآخرون (2024) في أوروبا، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في فهم ديناميات الإجهاد الحراري الحضري.
طرق البحث
يستخدم البحث نموذج UrbClim، وهو نموذج مناخي لطبقة الحدود الحضرية، لتوليد مخرجات جوية ساعة لـ 142 مدينة على مدى فترة تاريخية من 2008 إلى 2017. يقوم UrbClim بتقليص بيانات المناخ على نطاق واسع إلى دقة عالية (حتى 100 م) ويشمل مخطط سطح الأرض الذي يأخذ في الاعتبار الفيزياء الحضرية، بما في ذلك الغطاء النباتي والتربة العارية والأسطح الحضرية. يتم دفع النموذج بواسطة بيانات جوية من المنتج ERA-5، مما يضمن تمثيلًا دقيقًا للظروف الجوية. تشمل المخرجات الرئيسية درجة الحرارة والرطوبة وسرعة الرياح وتدفقات الطاقة، مع حسابات إضافية للإجهاد الحراري باستخدام مقياس درجة حرارة الكرة الرطبة.
تتم نمذجة السيناريوهات المناخية المستقبلية باستخدام مجموعة MESMER-FaIR، التي تقدم توقعات بناءً على مسارات انبعاثات غازات الدفيئة المختلفة. تشمل السيناريوهات المدروسة استمرار سياسات المناخ لعام 2020، وتأخير العمل المناخي، والتحول نحو التنمية المستدامة. لمعالجة قيود الدقة المكانية والزمنية المنخفضة في المحاكاة المستقبلية، يتم تطبيق خوارزمية تصحيح التحيز باستخدام خريطة الكمية، مما يسمح بتعديل البيانات التاريخية مع التغيرات المستقبلية في درجات الحرارة المستمدة من بيانات CMIP6 عالية الدقة. يتم تقييم التأثيرات باستخدام نموذج CLI-MADA، الذي يدمج مكونات الخطر والتعرض والضعف، مع بيانات تعرض السكان المستمدة من WorldPop بدقة 100 م. تهدف هذه المقاربة الشاملة إلى تقدير التأثيرات المناخية المستقبلية مع الأخذ في الاعتبار عدم اليقين في توقعات المناخ.
مناقشة
تناقش الورقة البحثية تطوير قاعدة بيانات شاملة توفر معلومات مفصلة عن المناخ والإجهاد الحراري لـ 142 مدينة في جميع أنحاء العالم، مع معالجة التحديات المتزايدة للإجهاد الحراري الذي تفاقمه التغيرات المناخية. تشمل مجموعة البيانات هذه، التي تمتد من الحاضر إلى التوقعات لعام 2100 تحت ثلاثة سيناريوهات مناخية (بما في ذلك سيناريوهين يتجاوزان الحدود)، 34 مؤشرًا للإجهاد الحراري بدقة مكانية عالية تبلغ 100 متر. يتم توليد البيانات باستخدام نموذج UrbClim لطبقة الحدود الحضرية، الذي يقوم بتقليص بيانات المناخ على نطاق واسع، ويتم الوصول إليها من خلال لوحة تحكم سهلة الاستخدام. يسهل ذلك التصور والتفسير لصانعي السياسات والباحثين والجمهور العام، مما يعزز استراتيجيات التكيف الحضري.
تسمح الدقة المكانية العالية لمجموعة البيانات بتحديد المناطق الحضرية المعرضة للخطر وتدعم التخطيط على المدى الطويل من خلال تمكين تقييم تأثيرات الإجهاد الحراري تحت مسارات انبعاثات مختلفة. تشمل المؤشرات الرئيسية مقاييس درجة الحرارة، وتكرار وشدة موجات الحرارة، ومقاييس درجة حرارة الكرة الرطبة (WBGT)، والتي تعد ضرورية لفهم الإجهاد الحراري وتأثيراته على الصحة العامة والإنتاجية. تؤكد توفر هذه البيانات في تنسيقات مثل Geotiff وNetCDF، جنبًا إلى جنب مع أدوات التحليل الإضافية، على قيمتها في التخطيط الحضري وجهود المرونة المناخية. بشكل عام، تسهم هذه الدراسة بشكل كبير في فهم مخاطر الحرارة الحضرية وتدعم اتخاذ قرارات مستنيرة في مواجهة التغير المناخي.
القيود
ت stem القيود المفروضة على مجموعة البيانات المستخدمة في هذا البحث بشكل أساسي من افتراضها لعلم الشكل الحضري الثابت، الذي لا يأخذ في الاعتبار الطبيعة الديناميكية للتوسع والتحول الحضري. تهدف هذه المقاربة الثابتة إلى عزل إشارة التغير المناخي على نطاق واسع بدقة عالية للمدن المعاصرة، مما يضع مجموعة البيانات كخط أساس مناخي لتقييم التأثيرات المناخية المحتملة بدلاً من كونها توقعًا لظروف حضرية مستقبلية. يمكن أن تعزز الأبحاث المستقبلية هذا الإطار من خلال دمج سيناريوهات نمو حضري وتوقعات ديموغرافية ديناميكية للحصول على تقديرات أكثر صلة بمخاطر المناخ الحضري المستقبلية.
تكون عملية التحقق من نموذج UrbClim مقيدة بتوافر الملاحظات الجوية العالمية من NOAA، التي تنشأ في الغالب من البيئات الريفية، مما يحد من تقييم تأثيرات جزر الحرارة الحضرية. على الرغم من ذلك، يظهر النموذج دقة كبيرة في تمثيل درجات الحرارة القصوى اليومية، مع متوسط تقدير ناقص قدره 0.51 °مئوية للنسبة المئوية 50 و0.22 °مئوية للنسبة المئوية 95، جنبًا إلى جنب مع معاملات ارتباط قوية (0.99 و0.97). ومع ذلك، يظهر النموذج تقديرًا هيكليًا زائدًا لدرجات الحرارة الدنيا، مع خطأ متوسط التحيز (MBE) قدره 1.10 °مئوية و1.22 °مئوية للنسب المئوية المعنية. بينما يظهر النموذج توافقًا جيدًا مع ملاحظات الرطوبة النسبية، فإن النتائج حساسة لمجموعات البيانات المدخلة المستخدمة، لا سيما تلك التي تحدد خصائص السطح وبيانات المناخ التاريخية. بالإضافة إلى ذلك، قد يؤدي الاعتماد على مجموعة MESMER-M لتوقعات المناخ المستقبلية إلى التقليل من تأثير الأحداث المتطرفة، مما يبرز الحاجة إلى الحذر في تفسير مؤشرات التغير المناخي المستقبلية.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.dib.2026.112497
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41657400
Publication Date: 2026-01-21
Author(s): Niels Souverijns et al.
Primary Topic: Urban Heat Island Mitigation
Introduction
The introduction highlights the growing concern of heat stress, which is responsible for approximately 500,000 excess deaths annually worldwide. Urban areas are particularly vulnerable due to higher temperatures resulting from reduced vegetation and increased sealed surfaces. Projections indicate that urban populations will experience heat stress at double the rate of rural populations, exacerbated by an anticipated rise in heatwaves. With 68% of the global population expected to reside in urban areas by 2050, addressing heat stress in cities is crucial for policymakers and urban planners.
Despite the recognition of urban populations’ heightened vulnerability to heat stress, existing global datasets lack the necessary spatial and temporal resolution to accurately capture this phenomenon. The research introduces a novel dataset encompassing 142 cities across all continents (excluding Antarctica), providing comprehensive climate, heat stress, and impact data for both current and future scenarios (up to 2100) at a spatial resolution of 100 meters. This dataset builds upon previous work conducted in Europe by Lauwaet et al. (2024), marking a significant advancement in understanding urban heat stress dynamics.
Methods
The research employs the UrbClim model, an urban boundary layer climate model, to generate hourly meteorological outputs for 142 cities over a historical period from 2008 to 2017. UrbClim dynamically downscales large-scale climate data to high resolutions (up to 100 m) and incorporates a land surface scheme that accounts for urban physics, including vegetation, bare soil, and urban surfaces. The model is forced by synoptic meteorological data from the ERA-5 reanalysis product, ensuring accurate representation of atmospheric conditions. Key outputs include temperature, humidity, wind speed, and energy fluxes, with additional calculations for heat stress using the Wet Bulb Globe Temperature metric.
Future climate scenarios are modeled using the MESMER-FaIR ensemble, which provides projections based on different greenhouse gas emission pathways. The scenarios considered include a continuation of 2020 climate policies, delayed climate action, and a shift towards sustainable development. To address the limitations of low spatial and temporal resolution in future simulations, a quantile mapping bias algorithm is applied, allowing for the adjustment of historical data with future temperature changes derived from higher-resolution CMIP6 data. Impacts are assessed using the CLI-MADA model, which integrates hazard, exposure, and vulnerability components, with population exposure data sourced from WorldPop at a 100 m resolution. This comprehensive approach aims to estimate future climate impacts while accounting for uncertainties in climate projections.
Discussion
The research paper discusses the development of a comprehensive database that provides detailed climate and heat stress information for 142 cities worldwide, addressing the increasing challenges of heat stress exacerbated by climate change. This dataset, which spans from the present to projections for 2100 under three climate scenarios (including two overshoot scenarios), features 34 heat stress indicators at a high spatial resolution of 100 meters. The data is generated using the UrbClim urban boundary layer model, which dynamically downscales large-scale climate data, and is made accessible through a user-friendly dashboard. This facilitates visualization and interpretation for policymakers, researchers, and the general public, thereby enhancing urban adaptation strategies.
The dataset’s high spatial resolution allows for the identification of vulnerable urban areas and supports long-term planning by enabling the assessment of heat stress impacts under various emission pathways. Key indicators include temperature metrics, heatwave frequency and intensity, and Wet Bulb Globe Temperature (WBGT) measures, which are crucial for understanding heat stress and its implications on public health and productivity. The availability of this data in formats such as Geotiff and NetCDF, along with tools for further analysis, underscores its value for urban planning and climate resilience efforts. Overall, this research contributes significantly to the understanding of urban heat risks and supports informed decision-making in the face of climate change.
Limitations
The limitations of the dataset utilized in this research primarily stem from its assumption of static urban morphology, which does not account for the dynamic nature of urban expansion and transformation. This static approach is intended to isolate the large-scale climate change signal at high resolution for contemporary cities, positioning the dataset as a climatological baseline for assessing potential climate impacts rather than a projection of future urban conditions. Future research could enhance this framework by integrating urban growth scenarios and dynamic demographic projections to yield more relevant estimates of future urban climate risk.
Validation of the UrbClim model is constrained by the availability of global meteorological observations from NOAA, which predominantly originate from rural environments, thereby limiting the assessment of urban heat island effects. Despite this, the model demonstrates significant accuracy in representing daily maximum temperatures, with an average underestimation of 0.51 °C for the 50th percentile and 0.22 °C for the 95th percentile, alongside strong correlation coefficients (0.99 and 0.97). However, the model exhibits a structural overestimation of minimum temperatures, with a Mean Bias Error (MBE) of 1.10 °C and 1.22 °C for the respective percentiles. While the model shows good agreement with specific humidity observations, the results are sensitive to the input datasets used, particularly those defining surface characteristics and historical climate data. Additionally, the reliance on the MESMER-M ensemble for future climate projections may underestimate the impact of extreme events, highlighting the need for caution in interpreting future climate change indicators.