Urbani izziv, letnik 30, št. 2, 2019 40 UDK: UDK: 911.375.1(497.711) DOI: 10.5379/urbani-izziv-2019-30-02-004 Prejeto: 17. 7. 2019 Sprejeto: 5. 10. 2019 Gordana KAPLAN Presoja vloge zelenih in pozidanih površin pri zmanjševanju učinkov površinskega mestnega toplotnega otoka na podlagi podatkov daljinskega zaznavanja Hitra urbanizacija ima številne negativne vplive na okolje in zdravje ljudi ter pomembno prispeva h globalnemu segrevanju. Eden izmed teh vplivov so tudi mestni to- plotni otoki, ki jih povzroča človekova dejavnost in so opredeljeni kot temperaturne razlike med mestnimi in okoliškimi območji. Zaradi hitre urbanizacije v zadn- jih desetletjih se Skopje spoprijema z izjemno močnimi učinki mestnih toplotnih otokov. Za proučevanje vloge pozidanih in zelenih površin pri nastanku površinskega mestnega toplotnega otoka je avtorica uporabila satelitske podatke Landsat ETM+, na podlagi katerih je analizi- rala temperaturo tal, in posnetke satelita Planet Scope DOVE visoke ločljivosti, na podlagi katerih je analizirala pozidane in zelene površine. Za geostatistične analize je uporabila  17  naključno izbranih podobmočij v Skopju. Izsledki raziskave kažejo pomembno povezavo med mest- nim toplotnim otokom in pozidanimi površinami ter močno povezavo med zelenimi površinami in območji, na katerih ni mestnega toplotnega otoka, kar kaže, da se lahko učinek mestnih toplotnih otokov pomembno zmanjša z dodatnimi zelenimi površinami. Eden izmed pomembnih izsledkov raziskave je, da idealno razmerje med deležem pozidanih in zelenih površin, pri katerem je učinek mestnega toplotnega otoka šibek, v nekaterih primerih pa ga celo ni, znaša 40 : 60. Nadaljnje raziskave bi se morale osredotočati še na druge dejavnike, ki lahko vplivajo na nastanek mestnega toplotnega otoka. Ključne besede: površinski mestni toplotni otok, daljin- sko zaznavanje, satelitski posnetki, urbanizacija, tempe- ratura tal uiiziv-30-2_02.indd 40 9. 12. 2019 15:20:28 Urbani izziv, letnik 30, št. 2, 2019 41Presoja vloge zelenih in pozidanih površin pri zmanjševanju učinkov površinskega mestnega toplotnega otoka 1 Uvod V zadnjih desetletjih je hitra rast prebivalstva povzročila inten- zivno urbanizacijo v večjem delu sveta. Čeprav je urbanizacija za države v razvoju pozitivna, lahko negativno vpliva na okolje in zdravje ljudi, če ne poteka pravilno (Moreeld idr., 2018). Eden izmed stranskih učinkov urbanizacije – poleg zgoščanja pozidave, večanja nepropustnih površin in pomanjkanja zele- nih prostorov – je pojav mestnih toplotnih otokov (ang. urban heat islands, v nadaljevanju: UHI). Navedeni izraz je bil prvič uporabljen leta 1818 (Bristow idr., 2012). Od začetka 20. sto- letja je bila jakost teh otokov proučena že na stotinah po- zidanih območij po svetu  (Stewart in Oke,  2009), navedeno področje pa ostaja eno najbolje raziskovanih področij urbane klimatologije  (Souch in Grimmond,  2006). Toplotni otok je opredeljen kot pojav, pri katerem se zaradi človekove dejavnosti zviša temperatura na pozidanih mestnih območjih v primerjavi z okoliškimi podeželskimi območji (Kaplan idr., 2018). Glavni dejavnik, ki vpliva na višje temperature zraka in tal na mest- nih območjih  (zlasti v okolici cest ter trgovskih in industrij- skih območij) v primerjavi s povprečnimi temperaturami na zelenih površinah in stanovanjskih območjih, je močnejše segrevanje mestnih območij zaradi sončnega sevanja (Santa- mouris idr., 2011; Leal Filho idr., 2018). Čeprav na pojav teh otokov vplivajo mnogi dejavniki, je nadomeščanje naravnih ze- lenih površin s površinami, ki vpijajo toploto, eden največjih vzrokov za njegov nastanek (Leal Filho  idr., 2018). Glede na to, kako so nastali, kako jih merimo in blažimo ter kakšen vpliv imajo, ločimo atmosferske in površinske mestne toplotne otoke (Munn, 2002). Atmosferski mestni toplotni otoki se nanašajo na razlike v temperaturi zraka med mestnimi in podeželskimi  (zelenimi) območji, površinske mestne toplotne otoke  (angl.  surface urban heat islands, v nadaljevanju: SUHI) pa lahko oprede- limo na podlagi temperature površja, in sicer njegovega ce- lotnega  3D-ovoja (Fernando  idr.,  2001). SUHI se običajno pojavljajo tako podnevi kot ponoči, običajno pa so močnejši podnevi, ko sije sonce in se toplota kopiči v mestu. Ponoči pozidane površine to toploto oddajajo in ker so prvotne zelene površine zamenjali grajeni objekti, naravnega hlajenja ni več. Zaradi sprememb v jakosti sončnega sevanja in pokrovnosti tal se jakost UHI spreminja z letnimi časi, učinek SUHI je tako običajno najmočnejši poleti. Najpogostejša metoda določanja SUHI so posredna merjenja, na primer z daljinskim zazna- vanjem. Za kartiranje in spremljanje SUHI raziskovalci uporablja- jo satelitske instrumente daljinskega zaznavanja, opremlje- ne s termičnimi senzorji, kot so MODIS  (Miao  idr.,  2009; Schwarz  idr.,  2011; Tomlinson  idr.,  2012), Landsat TM, ETM+ in OLI/TIRS (Zha  idr.,  2003; Chen  idr.,  2006; Van der Hoeven in Wandl, 2018) ter ASTER (Liu in Zhang, 2011), ali kombinacijo vseh naštetih, kar je uporabno predvsem za analizo temperature tal (ang. land surface temperature ali LST). Za obsežna območja se uporabljajo senzorji nizke prostorske ločljivosti, kot je MODIS, za opazovanje posameznih mest ali manjših območij pa so primernejši senzorji srednje ločljivos- ti, kot sta Landsat in ASTER. Raziskave temperature tal in UHI so pokazale, da na temperaturo tal vpliva njihova pokrov- nost (Owen idr., 1998), kar je spodbudilo proučevanje povezav med temperaturo in pokrovnostjo tal, zlasti prisotnostjo vege- tacije  (Gallo in Owen,  1999; Weng,  2001; Weng  idr.,  2004; Chen idr., 2006). Pri proučevanju vloge pozidanih in zelenih površin pri nastan- ku SUHI na podlagi podatkov daljinskega zaznavanja srednje in visoke prostorske ločljivosti se je avtorica osredotočila na naslednja raziskovalna vprašanja: • V katerih predelih Skopja se pojavlja UHI? • Kakšna je povezava med SUHI, pozidanimi območji in zelenimi površinami? • Kakšno je idealno razmerje pozidanih in zelenih povr- šin na posameznem podobmočju, ki preprečuje nastanek pojava SUHI? 2 Metodologija Skopje je glavno mesto Severne Makedonije na Balkanskem polotoku. Država ima približno  2,1  milijona prebivalcev, od katerih jih več kot  800.000 živi v glavnem mestu. Skopje se je razvilo v dolini, in sicer od vzhoda proti zahodu vzdolž Vardarja, ki se izliva v Egejsko morje. Leži približno  245  m nad morjem in pokriva približno  572  km2. Širjenje mesta omejujejo gorovja proti severu in jugu, zaradi česar se je razvilo vzdolž Vardarja in Serave, majhne reke, ki priteka s severa. V zadnjih treh desetletjih se je Skopje temeljito spremenilo, te spremembe so vplivale na urbanistične procese  (Stefanovska in Koželj,  2012). V zadnjem stoletju, v katerem se je število prebivalcev v mestu povečalo za več kot desetkrat, družbene spremembe niso vplivale samo na načrtovalske procese, ampak tudi na grajeno tkivo mesta, ki se je zato preobrazilo na podlagi najrazličnejših dejavnikov. Skopje je eno izmed mnogih mest, ki so jih prizadele stranske posledice hitre urbanizacije. Tempe- raturne razlike med mestom in njegovo okolico so bile v okviru mestne strategije reševanja vplivov podnebnih sprememb pro- učevane na podlagi meteoroloških meritev in termičnega sne- manja (City of Skopje, 2017). Izsledki meteoroloških meritev so pokazali, da temperaturne razlike med različnimi deli mesta znašajo do 5 °C, rezultati termičnega snemanja pa so razkrili, da je temperatura v mestnem središču za  12 °C višja kot na okoliškem podeželskem območju. Kaplan idr. (2018) so potr- uiiziv-30-2_02.indd 41 9. 12. 2019 15:20:28 Urbani izziv, letnik 30, št. 2, 2019 42 dili prisotnost UHI v Skopju na podlagi podatkov daljinskega zaznavanja, poleg tega so ugotovili povezavo med pozidanimi območji in UHI. Analiza meteoroloških podatkov med leto- ma 2009 in 2019 kaže tudi temeljite spremembe v temperaturi. Avgusta  2009 je bila najnižja izmerjena temperatura  14 °C, leta  2018 je narasla na  17 °C, leta  2019 pa že na  19  °C. Po- dobno je s povprečnimi in najvišjimi temperaturami, pri čemer je povprečna temperatura z 20 °C narasla na 30 °C, najvišja pa s 27 °C na 32 °C (WorldWeather, 2019). Za analizo SUHI v Skopju je avtorica uporabila toplotni ze- mljevid, posneto s senzorjem Landsat ETM+ srednje pros- torske ločljivosti, za določitev pozidanih in zelenih površin na proučevanih podobmočjih pa je uporabila podatke satelita Planet Scope DOVE. Na posnetkih satelita Landsat  7 se od leta 2003 pojavljajo napake zaradi okvarjenega korektorja sne- malnih vrstic, pri čemer izgube podatkov ni samo v osrednjem delu posameznega posnetka (v velikosti približno 23 km). Ker ta del v celoti pokriva proučevano območje, dodatni popravki niso bili potrebni. Podatki satelita Planet Scope DOVE so bili pridobljeni s spletne strani družbe Planet, ki uporablja več kot 175 satelitov, ki snemajo večspektralne posnetke v štirih kana- lih, pri čemer lahko na dan posnamejo več kot 300 milijonov kvadratnih kilometrov. Senzor, uporabljen v tej raziskavi, ima štiri večspektralne kanale  (NIR in RGB) s prostorsko ločlji- vostjo 3 m. Pozidane in zelene površine na podobmočjih so bile iz podatkov visoke ločljivosti izluščene na podlagi normiranega diferencialnega vegetacijskega indeksa NDVI (enačba 1): (1), pri čemer sta NIR in Red vrednosti odboja bližnje infrardeče in rdeče svetlobe. Ker ima Skopje kombinacijo celinskega in submediteranske- ga podnebja, kar pomeni, da so temperature poleti visoke, so bili v raziskavi uporabljeni satelitski posnetki, posneti konec avgusta 2017. Podatki satelita Landsat ETM+ in posnetki satelita Planet Sco- pe DOVE so bili pridobljeni poleti (24. avgusta 2018), ko naj bi bil učinek SUHI najmočnejši. Za primerjavo temperatur tal in zraka so bili uporabljeni podatki o temperaturi zraka, ki so bili istega dne pridobljeni na več lokacijah v Skopju (slika 2). Kot je razvidno s slike 2, je najvišja temperatura zraka na isti dan, kot je območje preletel satelit, znašala približno 33 °C. Kot že omenjeno, lahko učinek SUHI najbolje opazujemo s termičnimi satelitskimi senzorji in pridobljenimi podatki o temperaturi tal, ki se lahko izračuna iz termičnega kanala satelita Landsat. O tej temi je bilo objavljenih že več razis- kav (Ekercin idr., 2016). V raziskavi, predstavljeni v tem član- ku, je avtorica uporabila algoritem, ki sta ga razvila Avdan in Jovanovska (2016), pri čemer ga je ustrezno prilagodila, da je lahko na podlagi podatkov satelita Landsat ETM+ izdelala zemljevid temperature tal. Pri tem je posodobila koeciente termičnega kanala, ki so na voljo med metapodatki posamezne- ga satelitskega posnetka. Slika 1: Območje in podobmočja raziskave v Skopju, posneta s senzorjem satelita DOVE (RGB, 4, 3, 2; izdelala: Gordana Kaplan) G. KAPLAN uiiziv-30-2_02.indd 42 9. 12. 2019 15:20:28 Urbani izziv, letnik 30, št. 2, 2019 43 (2) (3) Primerjava uporabljenih podatkov je temeljila na rezultatih za posamezna območja. Po oblikovanju zemljevida tempera- ture tal je bil izdelan tudi zemljevid območij SUHI. Ker je SUHI opredeljen kot razlika v temperaturi podeželskih in mestnih območij, se lahko izračuna s preprostimi enačbami. Ma  idr.  (2010) so predlagali naslednjo enačbo za izračun SUHI, ki je bila uspešno uporabljena v mnogih raziska- vah (Kaplan idr., 2018): (4), pri čemer je µ povprečna vrednost temperature tal na prouče- vanem območju,  σ pa je standardni odklon temperature tal. Območja, ki imajo višje temperature kot območja SUHI, so območja, na katerih je opazen močan učinek UHI. Nato je avtorica opravila statistično analizo območja SUHI ter pozidanih in zelenih območij na podlagi posnetkov, ki jih je prerazporedila v skladu z rezultati analiz temperatur tal in Slika 2: Temperatura zraka v Skopju 24. avgusta 2018 (izdelala: Gor- dana Kaplan) Preglednica 1: Podrobnosti uporabljenih satelitskih podatkov Podrobnost Satelit Landsat ETM+ Planet Scope DOVE Ločljivost 30 m 3 m Kanali 8 4 Datum pridobitve 24. 8. 2018 24. 8. 2018 Uporabljeni podatki temperatura tal NDVI Slika 3: Zemljevid temperature tal (LST) in učinka SUHI v Skopju, izdelana na podlagi podatkov satelita Landsat ETM+ (izdelala: Gordana Kaplan) TEMPERATURA ZRAKA V SKOPJU 24. 8. 2018 čas te m pe ra tu ra (° C) Presoja vloge zelenih in pozidanih površin pri zmanjševanju učinkov površinskega mestnega toplotnega otoka uiiziv-30-2_02.indd 43 9. 12. 2019 15:20:29 Urbani izziv, letnik 30, št. 2, 2019 44 SUHI. Tako je na posnetku satelita Planet Scope DOVE (Pla- net Team, 2017) najprej določila zelene in pozidane površine, nato pa še temperaturo tal ter površino območij SUHI in ob- močij, na katerih se UHI ne pojavlja, izraženo v kvadratnih metrih, ki jih je statistično in vizualno primerjala. Podrobnosti o podatkih so razvidne v preglednici 1. 3 Izsledki in razprava Podobno kot izsledki ene izmed prejšnjih raziskav je tudi ta raziskava potrdila prisotnost SUHI v več delih Skopja. Analize so pokazale, da se SUHI pojavlja na tistih območjih, na katerih je temperatura tal višja od  34 °C  (slika  3). Učinek SUHI je običajno najmočnejši na gosto pozidanih območjih, kar potr- jujejo tudi rezultati analiz NDVI, razvidni na sliki 4. Za vsako podobmočje Skopja so bili določeni štirje parametri: pozidana in zelena območja, območja, na katerih se pojavlja SUHI, in območja, na katerih se ne pojavlja (Preglednica 2). Izsledki so pokazali pomembno povezavo med pozidanimi ob- močji in SUHI (r = 0,92) ter močno povezavo med območji, poraslimi z drevesi, in območji, na katerih se SUHI ne pojavl- ja (r = 0,95). Koecienta determinacije za omenjeni primerjavi sta tudi precej visoka in kažeta, da lahko več ko 84 % območij Slika 4: Zemljevid NDVI za Skopje (izdelala: Gordana Kaplan) Preglednica 2: Rezultati geostatističnih analiz (v %) Id. št. Pozidana ob- močja Zelena območja SUHI 1 35,64 64,36 7,82 2 65,96 34,04 71,14 3 54,40 45,60 24,87 4 69,89 30,11 57,49 5 77,96 22,04 45,96 6 63,54 36,46 39,21 7 28,61 71,39 8,58 8 56,38 43,62 44,65 9 40,35 59,65 9,81 10 35,66 64,34 8,12 11 63,82 36,18 51,26 12 46,39 53,61 21,53 13 75,16 24,84 73,32 14 42,71 57,29 12,41 15 66,47 33,53 76,14 16 89,10 10,90 85,89 17 39,56 60,44 31,79 G. KAPLAN uiiziv-30-2_02.indd 44 9. 12. 2019 15:20:29 Urbani izziv, letnik 30, št. 2, 2019 45 SUHI pojasnimo z linearno povezavo s pozidanimi površina- mi  (slika  5),  90  % območij, na katerih se SUHI ne pojavlja, pa z linearno povezavo z območji, poraslimi z drevesi (slika 5). Kot kažejo izsledki, je pojav UHI močno povezan s pozidanimi površinami v posamezni soseski. Zato je treba določiti idealno razmerje, pri katerem pozidane površine ne povzročajo pojava UHI ali ga vsaj ublažijo. V ta namen so bili rezultati pretvorje- ni v odstotke, na podlagi katerih so bile opravljene statistične analize. Na večini območij, na katerih je bil delež pozidanih površin večji od  40  %, je bil močan vpliv SUHI  (slika  6). Vizualna primerjava pa je pokazala, da mora biti teh  40  % enakovredno porazdeljenih po območju, da je učinek SUHI še vedno močan. Kot je razvidno s slike 6, sta pojav UHI in poraslost z drevjem obratno sorazmerna. To pomeni, da se pojav UHI zmanjšu- je z večanjem zelenih površin. To velja za  81  % proučevanih območij, kar pomeni, da na pojav UHI vplivajo tudi drugi dejavniki. Kot je pokazala vizualna primerjava, je eden izmed teh dejavnikov gostota pozidanega območja. Podobmočji  6 in 11 imata na primer približno enaka deleža pozidanih povr- šin  (tj.  63,5 oziroma  63,8  %), vendar je na podobmočju  11 zaradi goste pozidave približno 11 % več površin pod vplivom UHI. Najboljše rezultate so imela podobmočja 1, 7, 9 in 10, na katerih je bil delež površin, na katerih se pojavlja UHI, manjši od 10 %, delež pozidanih površin pa ni bil večji od 40 %. Izsledki raziskave potrjujejo trenutno stanje v Skopju, kjer temperaturne razlike med mestom in njegovo okolico znaša- jo do  12 °C. Pojav UHI je razviden tudi iz meteoroloških podatkov za obdobje  2009  –  2019, v katerem se je povpreč- na temperatura povišala za  10 °C. Navedene spremembe so opazile tudi oblasti in od leta 2016 se to področje podrobno proučuje. Konec leta 2018 so oblasti na podlagi smernic ame- riške agencije za varovanje okolja, ki je odgovorna za blaženje vplivov UHI v ZDA, objavile akcijski načrt za ublažitev učinkov UHI v Skopju. Glavne strategije zmanjševanja pojava UHI vključujejo povečanje zelenih površin, ureditev zelenih streh, hladnih streh in hladnih tlakov ter uresničevanje načel pametne rasti. V okviru akcijskega načrta je poleg tega predvi- dena zasaditev milijon dreves. Izsledki predstavljene raziskave bi bili lahko uporabni za vnaprejšnje določanje območij za zasaditev dreves in ureditev drugih zelenih površin. 4 Sklep V članku je avtorica na podlagi posnetkov satelita Landsat ETM+ proučevala pojav SUHI v Skopju ter analizirala vlo- go pozidanih in zelenih površin pri jakosti učinka SUHI na podlagi posnetkov satelita Planet Scope DOVE visoke ločlji- vosti. Ker je bila prisotnosti UHI v Skopju že potrjena v eni izmed prejšnjih raziskav  (Kaplan  idr.,  2018), je avtorica ana- lizirala sedemnajst naključno izbranih podobmočij v mestu, na podlagi česar je iskala odgovore na več zastavljenih razis- Slika 5: Povezava med pozidanimi območji in UHI (a) ter povezava med območji, poraslimi z drevesi, in območji brez UHI (b) (izdelala: Gordana Kaplan) Slika  6: Povezava med UHI in poraslostjo z drevjem  (izdelala: Gor- dana Kaplan) Presoja vloge zelenih in pozidanih površin pri zmanjševanju učinkov površinskega mestnega toplotnega otoka a b uiiziv-30-2_02.indd 45 9. 12. 2019 15:20:29 Urbani izziv, letnik 30, št. 2, 2019 46 G. KAPLAN kovalnih vprašanj. Obravnavana podobmočja so se razlikovala po velikosti, lokaciji in učinku UHI. Da bi proučila povezavo med pozidanimi površinami, zelenimi območji in območji, na katerih se pojavlja UHI, je opravila več geostatističnih analiz. Izsledki raziskave kažejo, da se UHI pojavlja v več predelih Skopja. Kot je bilo pričakovano, so rezultati analiz pokazali moč- no povezavo med pojavom SUHI in pozidanimi površi- nami  (R2  =  84), kar kaže, da so SUHI posledica človekove dejavnosti. Močna povezava obstaja tudi med zelenimi povr- šinami in območji, na katerih se UHI ne pojavlja  (R2  =  90), kar kaže, da lahko poraslost z drevjem močno ublaži učinek UHI ali SUHI. Primerjava z meteorološkimi podatki, ki jih je istega dne zbral satelit, opremljen s termičnim senzorjem, je pokazala, da se SUHI pojavlja na območjih, na katerih je temperatura tal višja od izmerjene temperature zraka. Izsledki raziskave kažejo, da se v 81 % primerov UHI v Skopju pojavljajo zaradi človekove dejavnosti ali pozidanih površin. Dodatni dejavnik, ki vpliva na pojav UHI, je gostota pozidanih in zelenih površin. Izsledki so pokazali še, da je idealno raz- merje med pozidanimi in zelenimi površinami, ki preprečuje nastanek UHI ali močno ublaži njegov učinek,  40  :  60. Da bi se izognili nastanku UHI, morajo biti pozidane površine med seboj ločene in obdane z drevesi. Navedeni izsledki lah- ko urbanistom in okoljskim inženirjem pomagajo pri izbiri najustreznejših ukrepov blaženja učinkov UHI, ki so lahko škodljivi tako za okolje kot zdravje ljudi. V nadaljnjih raziska- vah bi bilo treba proučiti še druge dejavnike, ki lahko vplivajo na nastanek UHI na pozidanih območjih, in določiti razmerje med zelenimi in pozidanimi površinami, ki omogoča blaženje učinka UHI, tudi na drugih proučevanih območjih. Gordana Kaplan Eskisehir Technical University, Earth and Space Sciences Institute, Eskisehir, Turčija E-naslov: kaplangorde@gmail.com Zahvala Avtorica se zahvaljuje družbi Planet Labs, Inc., za visokoločljivostne posnetke Skopja (tj. posnetke satelita Planet Scope). Viri in literatura Avdan, U., in Jovanovska, G.  (2016): Algorithm for automated mapping of land surface temperature using LANDSAT 8 satellite data. Journal of Sensors, 2016, Article ID 1480307. DOI: 10.1155/2016/1480307 Bristow, R. S., Blackie, R., in Brown, N.  (2012): Parks and the urban heat island: A longitudinal study in Westeld, Massachusetts. V: Fisher, C. L., in Watts, C. E., Jr.  (ur.): Proceedings of the 2010 Northeastern Recreation Research Symposium. Gen. Tech. Rep. NRS-P-94, str. 224–230. Newtown Square, PA, U.S. Department of Agriculture, Forest Service, Northern Research Station. DOI: 10.1007/s10980-010-9515-9 Chen, X.-L., Zhao, H.-M., Li, P.-X., in Yin, Z.-Y.  (2006): Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes. Remote Sensing of Environment, 104(2), str. 133–146. DOI: 10.1016/j.rse.2005.11.016 City of Skopje (2017): Resilient Skopje, Climate change strategy report. Skopje. Ekercin, S., Orhan, O., in Dadaser-Celik, F.  (2016): Investigating land surface temperature changes using Landsat-5 data and real-time in- frared thermometer measurements at Konya closed basin in Turkey. International Journal of Engineering and Geosciences, 4(1), str. 16–27. DOI: 10.26833/ijeg.417151 Fernando, H., Lee, S., Anderson, J., Princevac, M., Pardyjak, E., in Gros- sman-Clarke, S.  (2001): Urban uid mechanics: Air circulation and contaminant dispersion in cities. Environmental Fluid Mechanics, 1(1), str. 107–164. DOI: 10.1023/a:1011504001479 Gallo, K. P., in Owen, T. W. (1999): Satellite-based adjustments for the urban heat island temperature bias. Journal of Applied Meteorology, 38(6), str. 806–813. DOI: 10.1175/1520-0450(1999)038<0806:sbaftu>2.0.co;2 Kaplan, G., Avdan, U., in Avdan, Z. Y.  (2018): Urban heat island analysis using the Landsat 8 satellite data: A case study in Skopje, Macedonia. Skopje, Multidisciplinary Digital Publishing Institute Proceedings. DOI: 10.3390/ecrs-2-05171 Leal Filho, W., Icaza, L. E., Neht, A., Klavins, M., in Morgan, E. A.  (2018): Coping with the impacts of urban heat islands. A literature based study on understanding urban heat vulnerability and the need for resilience in cities in a global climate change context. Journal of Cleaner Producti- on, 171, str. 1140–1149. DOI: 10.1016/j.jclepro.2017.10.086 Liu, L., in Zhang, Y.  (2011): Urban heat island analysis using the Landsat TM data and ASTER data: A case study in Hong Kong. Remote Sensing, 3(7), str. 1535–1552. DOI: 10.3390/rs3071535 Ma, Y., Kuang, Y., in Huang, N.  (2010): Coupling urbanization analyses for studying urban thermal environment and its interplay with bi- ophysical parameters based on TM/ETM+ imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 12(2), str. 110–118. DOI: 10.1016/j.jag.2009.12.002 Miao, S., Chen, F., LeMone, M. A., Tewari, M., Li, Q., in Wang, Y.  (2009): An observational and modeling study of characteristics of urban heat island and boundary layer structures in Beijing. Jo- urnal of Applied Meteorology and Climatology, 48(3), str. 484–501. DOI: 10.1175/2008jamc1909.1 Moreeld, P., Fann, N., Grambsch, A., Raich, W., in Weaver, C.  (2018): Heat-related health impacts under scenarios of climate and populati- on change. International Journal of Environmental Research and Public Health, 15(11), str. 2438. DOI: 10.3390/ijerph15112438 Munn, T.  (2002): Encyclopedia of global environmental change. Chiche- ster, VB, Wiley. Owen, T., Carlson, T., in Gillies, R.  (1998): An assessment of satellite remotely-sensed land cover parameters in quantitatively describing the climatic eect of urbanization. International Journal of Remote Sensi- ng, 19(9), str. 1663–1681. DOI: 10.1080/014311698215171 Planet Team (2017): Planet application program interface: In space for life on Earth. San Francisco, CA. Dostopno na: https://api.planet.com (sne- to 21. 9. 2019). Santamouris, M., Synnefa, A., in Karlessi, T.  (2011): Using advanced cool materials in the urban built environment to mitigate heat islands and improve thermal comfort conditions. Solar Energy, 85(12), str. 3085– 3102. DOI: 10.1016/j.solener.2010.12.023 uiiziv-30-2_02.indd 46 9. 12. 2019 15:20:29 Urbani izziv, letnik 30, št. 2, 2019 47 Schwarz, N., Lautenbach, S., in Seppelt, R.  (2011): Exploring indicators for quantifying surface urban heat islands of European cities with MO- DIS land surface temperatures. Remote Sensing of Environment, 115(12), str. 3175–3186. DOI: 10.1016/j.rse.2011.07.003 Souch, C., in Grimmond, S.  (2006): Applied climatology: Ur- ban climate. Progress in Physical Geography, 30(2), str. 270–279. DOI: 10.1191/0309133306pp484pr Stefanovska, J., in Koželj, J.  (2012): Urban planning and transitional development issues: The case of Skopje, Macedonia. Urbani izziv, 23(1), str. 91–100. DOI: 10.5379/urbani-izziv-en-2012-23-01-002 Stewart, I., in Oke, T.  (2009): Newly developed “thermal climate zones” for dening and measuring urban heat island magnitude in the canopy layer. Prispevek je bil predstavljen na konferenci z naslovom Eighth Sympo- sium on Urban Environment, ki je potekala od 11. do. 15.  januarja v Phoenixu v Arizoni. Tipkopis. Tomlinson, C., Chapman, L., Thornes, J., in Baker, C.  (2012): Derivation of Birmingham’s summer surface urban heat island from MODIS sa- tellite images. International Journal of Climatology, 32(2), str. 214–224. DOI: 10.1002/joc.2261 Van der Hoeven, F., in Wandl, A.  (2018): Hotterdam: Mapping the so- cial, morphological, and land-use dimensions of the Rotterdam urban heat island. Urbani izziv, 29(1), str. 58–72. DOI: 10.5379/urbani-izziv- en-2018-29-01-001 Weng, Q.  (2001): A remote sensing? GIS evaluation of urban expan- sion and its impact on surface temperature in the Zhujiang Delta, China. International Journal of Remote Sensing, 22(10), str. 1999–2014. DOI: 10.1080/01431160152043676 Weng, Q., Lu, D., in Schubring, J.  (2004): Estimation of land surface temperature–vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment, 89(4), str. 467–483. DOI: 10.1016/j.rse.2003.11.005 WorldWeather (2019): Skopje monthly climate averages. Dostopno na: https://www.worldweatheronline.com/skopje-weather-averages/karpos/ mk.aspx (sneto 21. 9. 2019). Zha, Y., Gao, J., in Ni, S.  (2003): Use of normalized dierence built-up index in automatically mapping urban areas from TM image- ry. International Journal of Remote Sensing, 24(3), str. 583–594. DOI: 10.1080/01431160304987 Presoja vloge zelenih in pozidanih površin pri zmanjševanju učinkov površinskega mestnega toplotnega otoka uiiziv-30-2_02.indd 47 9. 12. 2019 15:20:29