Комплексное городское обслуживание в городах Европы на примере Стокгольма

Стремительный рост городского населения, особенно в развивающихся странах, стал движущей силой развития человеческого общества. Гидрометеорологические явления, изменение климата и загрязнение воздуха оказывают всё более значительное влияние на многолюдные, густонаселённые города. Кроме того, сложность и взаимозависимость городских систем повышают уязвимость городов. Одно экстремальное явление может привести к повсеместному разрушению инфраструктуры, часто за счёт эффекта домино.

Многие организации, включая ВМО, признают, что стремительная урбанизация требует новых видов обслуживания, которые с максимальной пользой используют науку и технику. Такое комплексное городское обслуживание в области метеорологии, окружающей среды и климата должно оказать содействие городам при планировании и при появлении таких опасных явлений, как штормовые нагоны, паводки, волны тепла и случаи катастрофического загрязнения воздуха, особенно в условиях изменения климата. Цель состоит в том, чтобы развивать городское обслуживание, которое удовлетворит конкретные потребности городов посредством сочетания плотной сети наблюдений, прогнозов с высоким разрешением, систем заблаговременного предупреждения о многих опасных явлениях и долгосрочных проекций городского климата в масштабах отдельных районов города для проектирования и планирования устойчивых и жизнеспособных городов. Для решения этих проблем недавно было инициировано несколько международных исследований.

В июне Исполнительный совет ВМО утвердил концептуальный и методологический подход в рамках Руководства по комплексному обслуживанию городов в области гидрометеорологии, климата и окружающей среды. Однако многие города, например Гонконг, Шанхай, Сингапур и Торонто, уже приступили к осуществлению комплексного городского обслуживания. Требования к городскому обслуживанию зависят от конкретного города, и их конфигурация зависит от потребностей местных заинтересованных сторон. Стокгольм представляет собой один из лучших примеров такого обслуживания в Европе, при этом основное внимание уделяется городскому планированию с целью создания привлекательной и здоровой городской среды для будущих горожан.

 

Общие сведения и концепция

Стокгольм стремится стать одним из самых зелёных городов Европы. В 2010 году его признали самой зелёной столицей Европы, и к 2040 году он собирается перестать использовать ископаемые виды топлива. Стокгольм — растущий город, и к 2030 году в нём предполагается построить 140 тысяч новых домов. Это потребует значительных изменений в городской инфраструктуре. Первое сотрудничество по городскому обслуживанию между городом Стокгольмом и Шведским метеорологическим и гидрологическим институтом (ШМГИ) было осуществлено в период 2010—2012 годы в рамках проекта SUDPLAN РП7 (Седьмая рамочная программа по развитию научных исследований и технологий Европейской комиссии (ЕК)) (www.hindawi.com/journals/amete/2012/240894/).

Позднее ШМГИ разработал отраслевую информационную систему под названием UrbanSIS, ориентированную на работу секторов инфраструктуры и здравоохранения в городах, в рамках концептуального проекта программы «Коперник» на период 2015—2018 годы. Цель состояла в том, чтобы разработать, продемонстрировать и внедрить в практику метод уменьшения масштаба до городского уровня (1 х 1 км2) для ряда важнейших климатических переменных (ВКлП) атмосферы. Это позволяло рассчитывать показатели воздействия, касающиеся паводков, волн тепла и случаев катастрофического загрязнения воздуха, которые имеют первостепенное значение для конечных пользователей в Стокгольме (таблица 1). В этом проекте также участвовали города Болонья (Италия) и Роттердам (Нидерланды).

Информация предоставлялась в трёх комплектах данных, каждый из которых основывался на почасовых данных в узлах сетки 1 х 1 км2 за пять лет, представляя:

  • Исторический период конкретных лет: 2006, 2007, 2012, 2013, 2014 годы;
  • Данные за пять лет, взятые из климатического сценария, представляющего современные условия (1980—2010 гг.);
  • Данные за пять лет, взятые из климатического сценария, представляющего будущие условия (2030—2065 гг.).

Качество даунскейлинга (уменьшения масштаба) оценивалось путём сравнения с данными наблюдений. Два комплекта данных, представляющих современные и будущие условия, были созданы при допущении сильного внешнего воздействия (сценарий РТК8.5 МГЭИК). Отметим, что годы, вошедшие в комплекты данных, представляющие современные и будущие условия, следует интерпретировать как «репрезентативные», а не «истинно исторические» годы. Новшество получения данных  в узлах сетки 1 х 1 км2 заключалось в использовании модели численного прогноза погоды (ЧПП) с высоким пространственным разрешением (разрешение сетки 1 км), которая интегрировалась для длительных периодов времени (годы).

 

Заинтересованные стороны в Стокгольме и их потребности

Таблица 1. Выходная продукция UrbanSIS в виде 26 ВКлП и 65 отраслевых показателей воздействия. Полное описание получаемых данных имеется по адресу: urbansis.climate.copernicus.eu/urban-sis-climate-indicators/.

На ранних стадиях проекта проводились практические семинары и интервью с заинтересованными сторонами и будущими пользователями данных UrbanSIS, результаты которых использовались в других проектах (шведские проекты HazardSupport и MUMS и проект Clarity Программы Европейского союза Horizon 2020). Среди конечных пользователей и заинтересованных сторон были правительственные организации (Шведское агентство по чрезвычайным ситуациям, Шведское транспортное управление, Национальное управление по планированию, строительству и жилищным вопросам, Окружной административный совет Стокгольма и Агентство здравоохранения Швеции), ассоциации (Шведская ассоциация по водным ресурсам и сточным водам), частная страховая компания (Länsförsäkringar), местные заинтересованные стороны (город Стокгольм и Stockholm Vatten och Avfall) и консалтинговые компании (WSP, Tyréns и SWECO).

Вопрос о том, какие ВКлП и показатели воздействия предоставлять на уровне города, обсуждался в процессе последующих рабочих семинаров и интервью. Участниками были эксперты в области городского климата и здравоохранения из университета Рединга (Великобритания), университета Умео (Швеция) и ШМГИ, а также традиционные городские конечные пользователи, представляющие консультационные фирмы и городские власти Стокгольма и Болоньи, еще одного города, участвующего в проекте. Очевидна потребность в информации, представляющей текущие условия, а также в информации о том, что может произойти в будущем с точки зрения конечных пользователей. Еще одним результатом диалога было то, что некоторые показатели воздействия должны иметь характеристики, касающиеся конкретного города.

В результате вклада заинтересованных сторон появился портал с большим количеством ВКлП и показателей (таблица 1). Эти данные детальным образом передаются технически продвинутым конечным пользователям, таким как консультанты, инженеры/учёные города и специалисты в области здравоохранения, для использования в качестве исходных данных для конкретных моделей местного воздействия. Формат этих данных также позволяет градостроителям напрямую их использовать для пространственного планирования. Особые усилия были предприняты для получения информации, которую можно использовать для оценки и планирования адаптации к опасным явлениям в городе, таким как интенсивные осадки, волны тепла и случаи катастрофического загрязнения воздуха.

 

Подход с применением динамического даунскейлинга

Рис. 1. Общая технологическая схема, отображающая подход с применением динамического даунскейлинга, используемый в UrbanSIS.

Цепочка моделирования с применением даунскейлинга состоит из трёх численных моделей, как показано на рис. 1. Данные о метеорологическом/климатическом состоянии были получены с помощью модели HARMONIE (для двух типов ситуаций, как описано ниже, в зависимости от периода) и предоставлены для ввода в модель качества воздуха MATCH и гидрологическую модель HYPE.

Для исторического периода данные о латеральных граничных условиях предоставлялись для системы ЧПП HARMONIE-AROME (цикл 40 ч 1.1) с использованием результатов реанализа UERRA-ALADIN и данных приземных наблюдений. Для текущих и будущих условий  латеральные и приземные граничные данные для моделирования климатической ситуации с помощью HCLIM-AROME были получены на основе проекта GLOBAQUA.

Физиографические данные с высоким разрешением были получены путём обработки различных баз данных и продукции открытого доступа:  (1) данные о пространственном охвате типов растительного покрова из Городского атласа за 2012 год. (Служба мониторинга поверхности земли программы «Коперник»), (2) технические планы строительства зданий на основе веб-картографического проекта OpenStreetMap, (3) данные о высотах зданий по лидарным измерениям (Шведское агентство по лесному хозяйству) и (4) временные ряды индексов листовой поверхности по данным Службы слежения за эволюцией земной поверхности в глобальном масштабе программы «Коперник». Полученные в результате координатные сетки 300 х 300 м2 затем интерполировались с помощью комплекса описания поверхности земли/атмосферы SURFEX на окончательную координатную сетку модели с разрешением 1 х1 км2 и комбинировались с базовой европейской классификацией экосистем и массивом данных приземных параметров ECOCLIMAP-II. Подробную информацию о настройке и проверке правильности модели можно получить на сайте:  urbansis.climate.copernicus.eu/project-deliverables/.

Image of the UrbanSIS portal mapping the UHI
Рис. 2. Отображение ГОТ над Стокгольмом на портале UrbanSIS в июле 2014 г. и временные ряды среднемесячных значений Т2m (в градусах Кельвина) над двумя участками


 

Климатические сценарии

Вычислительные затраты на осуществление динамического даунскейлинга с высоким разрешением значительны; поэтому данные для климатических сценариев были получены лишь за выбранные пятилетние периоды. Более того, даунскейлинг для городских условий с финансовой точки зрения был возможен для реализации лишь одного климатического сценария, что подняло трудноразрешимые проблемы относительно возможности того, как информировать о его репрезентативности и неопределённостях.

Пользователи проявили интерес к экстремальным сценариям для климатических данных в будущем, поэтому было принято решение использовать сценарий РТК8.5. Выходные данные региональной модели были взяты из проекта РП7 GLOBAQUA, который предложил трёхмерные данные с пространственным разрешением 20 х 20 км2 за периоды 1980—2010 годы и 2030—2065 годы. В пределах 30—35-летнего периода и для каждого города были выбраны пять репрезентативных лет, которые охватывали комбинации холодного/сырого, холодного/сухого, тёплого/сырого, тёплого/сухого летних сезонов и «нормальный» летний сезон. Из них были отобраны сезоны со случаями экстремальных явлений.

 

Примеры выходных данных

 
Пространственно-временные градиенты температуры воздуха в Стокгольме
Рис. 3. Среднесуточный профиль Т2m летом за пятилетний исторический период над естественным и городским участками, представляющими соответственно парк Observatorielunden в Стокгольме и окружающую его застроенную территорию (PCIavg — среднее охлаждение, обеспечиваемое этой зелёной зоной площадью 4 га летом)

При создании UrbanSIS цель состояла в том, чтобы понять, как морфология города влияет на климат и как она влияет на комфортное существование и здоровье человека, особенно во время периодов жары. Данные о городском климате с высоким разрешением, предоставленные для Стокгольма, выявили характерный «термальный отпечаток». Он был выражен в виде городского острова тепла (ГОТ) или внутригородских градиентов, связанных, например, с островами прохлады в парках. На рис. 2 приведён пример пространственного охвата ГОТ, его интенсивности и развития во времени.

Анализ взаимодействия неоднородной поверхности Стокгольма с атмосферой выявил охлаждение, связанное с городскими парками (рис. 3), с чётко выраженными суточными и сезонными циклами.

 
Динамический даунскейлинг c высоким разрешением для интенсивных осадков

Ключевым мотивационным фактором для применения динамического даунскейлинга, т. е. очень высокого разрешения, является исключительно мелкомасштабная изменчивость осадков. UrbanSIS могла реалистически воспроизвести интенсивные мелкомасштабные осадки. На рис. 4а показано радиолокационное изображение, полученное во время одного из наиболее интенсивных мелкомасштабных ливней, наблюдавшихся за период анализа. На рис. 4б показаны воспроизведённые осадки почти в то же самое время. Точное соответствие недостижимо из-за хаотичности образования осадков и неопределенностей в радиолокационных данных. Однако воспроизведённые осадки в основном имеют одинаковую пространственную протяженность и структуру, а также схожую пиковую интенсивность с фактическими осадками. Воспроизведение  UrbanSIS является реалистичным с точки зрения статистики. На рис. 4в показаны статистические данные глубина—продолжительность—частота (ГПЧ), широко используемые в городских гидрологических инженерных разработках. Воспроизведённые статистические данные хорошо согласуются с наблюдёнными статистическими данными, полученными со станции, и радиолокационными данными, особенно за кратчайшие сроки (менее 1 часа).

Уровень согласованности, показанный на рис. 4, не достижим в климатических моделях более низкого разрешения. Это позволяет предположить, что будущие изменения экстремальных значений локальных осадков потенциально более реалистично оценены системой UrbanSIS. Будущие проекции для Стокгольма показывают более значительное увеличение экстремальных значений локальных осадков, чем увеличение, рассчитанное климатическими моделями более низкого разрешения. Это имеет большое значение для адаптации городов и их инфраструктуры, связанной с водными ресурсами, к изменению климата.

Рис. 4. Изображение осадков: (а) по радиолокационным наблюдениям и (б) воспроизведённое с помощью UrbanSIS в районе Стокгольма около полудня 9 июня 2013 г. (в) Наблюдённые и воспроизведенные статистические данные ГПЧ за 10 лет для Стокгольма
 
Угроза для здоровья, связанная с загрязнением воздуха в будущем

MATCH представляет собой модель химического переноса, разработанную в ШМГИ. Она используется в режиме офлайн вместе с климатической моделью UrbanSIS для получения городских фоновых концентраций загрязнителей в узлах сетки 1 х 1 км2 — двуокиси азота (NO2), озона (О3), вдыхаемых твёрдых примесей (РМ10) и  тонкодисперсных твёрдых примесей (РМ2.5) — над Стокгольмом. Моделирование качества воздуха проводилось в два этапа: сначала в масштабе Европы для получения долгосрочных «вкладов» от внегородских территорий, а затем над Стокгольмом с использованием вложенных моделей высокого разрешения.

Предполагаемые изменения выбросов от текущего (1980—2010 гг.) до будущего (2030—2065 гг.) периодов для моделирования  в масштабе всей Европы были взяты из проекта ECLIPSE (рис. 5а). Данные о развитии локальных выбросов в Стокгольме предоставлялись муниципалитетом и относились к 2010 и 2030 годам. (рис. 5б).

Рис. 5. (а) Общие выбросы в пределах территории всей Европы, относящиеся к 2010 г. (голубой цвет) и 2030 г. (жёлтый цвет), рассчитанные в рамках проекта ECLIPSE и (б) общие выбросы в пределах городской территории Стокгольма, относящиеся к 2010 г. (голубой цвет) и 2030 г. (жёлтый цвет), рассчитанные муниципалитетом Стокгольма

На рис. 6 показано предполагаемое развитие средних городских фоновых концентраций РМ2.5 от настоящего времени до будущего. По всему городу можно ожидать общее уменьшение приблизительно на 0,5 мкг/м3 по сравнению с текущим уровнем, составляющим около 5 мкг/м3, тогда как в центральных частях города за счёт сокращения местных выбросов уменьшение составит 1 мкг/м3 при текущих уровнях 7—8 мкг/м3.

Одним из показателей качества воздуха является расчётное количество смертей в возрастной группе 30+ из-за длительного воздействия РМ2.5. Относительный фактор риска 1,062 на 10 мкг/м3 был взят из проекта ВОЗ HRAPIE. UrbanSIS показывает, что в связи с воздействием РМ2.5 на территории Стокгольма регистрируются 568 смертей в год при существующих условиях, а для будущего сценария этот показатель составляет 507.

Этот тип показателя здоровья должен быть представлен вместе с высказанными допущениями. В данном случае численность населения и проектирование города с жилыми кварталами оставались постоянными в настоящее время и в будущем. Очевидно, что эти допущения не реалистичны. Реакция заинтересованных сторон, занимающихся городским планированием, показала потребность в большем количестве сценариев, чтобы выделить влияние изменения климата или проектирования города на качество воздуха. Оценки таких сценариев проводятся для Стокгольма в рамках последующих проектов.

Рис. 6. Среднегодовые концентрации РМ2.5 над Стокгольмом на (а) текущий момент (~2010 г.) и (б) в будущем (~2030 г.)

 

Руководящие указания в отношении неопределённостей

Чтобы конечные пользователи могли определять качество и неопределенности выходных данных  UrbanSIS, ШМГИ предложил трехуровневую цветовую шкалу качества:

  • Зеленый = хорошее качество: результаты можно использовать без учёта определённых недостатков или ограничений (Действуйте дальше!);
  • Желтый = среднее качество: результаты пригодны для использования, но пользователь должен знать об определённых недостатках/ограничениях (Будьте внимательны!);
  • Красный = низкое качество: результаты можно использовать частично, но пользователь должен учитывать недостатки/ограничения (Будьте осторожны!).

Шкала качества применима к трём аспектам:

  • Качество модели даунскейлинга (Модель);
  • Определение показателей воздействия (Показатель);
  • Неопределенности климатических сценариев (Сценарий).

Аспекты «Модель» и «Показатель» классифицируются для каждого города отдельно. Что касается аспекта «Сценарий», ВКлП классифицируются одинаково для всех городов Европы. (Подробная информация имеется на сайте urbansis.climate.copernicus.eu/wp-content/uploads/2018/0 /C3S_D441.5.4.2_UrbanSIS_201711_Uncertainties_scalability_rev.pdf.)

 

Полученный опыт, будущие исследования и развитие

Подход с комбинированным применением динамического даунскейлинга для метеорологии, качества воздуха и гидрологии может обеспечивать полезные и согласованные показатели влияния климата в масштабе города. Важное значение имеет доступ к физиографии высокого разрешения, кадастру местных выбросов и данным о канализировании местных вод. Эту информацию можно частично получить благодаря европейским ресурсам, таким как «Городской атлас». Однако следует принимать во внимание согласованность между различными источниками данных для городского и регионального масштабов. Суточные, месячные и сезонные профили локального выброса химических соединений можно точно регулировать, используя показатели, связанные с определённой отраслью (например, движение транспорта). Для преобразования кадастров выбросов регионального масштаба в локальный масштаб необходимы всесторонние исследования чувствительности. Кроме того, полезно проводить локальные наблюдения за различными показателями в течение исторического периода моделирования, чтобы подтвердить и повысить доверие к результатам.

Значительные вычислительные затраты несколько ограничивают размер территории и количество лет, по которым проводятся расчеты. Небольшой размер территории приводит к сильному искажению значений осадков из-за проблем с «раскруткой», особенно в зимних условиях сильного внешнего воздействия. В этой схеме моделирования известная зависимость разрешения более грубых данных о внешнем воздействии от «раскрутки» не была подтверждена. Чтобы лучше понять и упростить эту проблему, необходимы дальнейшие исследования.

Что касается моделирования для городских условий, искажение значений осадков означало, что нужно было учитывать осадки, рассчитанные для регионального масштаба, особенно для моделирования речного стока и накопленного снега. Ограничение количества лет и будущих сценариев требовало более тщательного отбора и оценки того, как выбранные годы и сценарии представляют климатологическое распределение для различных показателей текущего климата и его будущих проекций, включая оценку их неопределенностей. В качестве наихудших сценариев был рассмотрен даунскейлинг конкретных экстремальных явлений в прошлом, а также то, какое влияние могло бы быть оказано на эти явления в будущих рассматриваемых климатических сценариях.

До сих пор целью этого подхода была поддержка долгосрочного городского планирования. Однако этот подход может также быть адаптирован для краткосрочных прогнозов погоды и загрязнения воздуха, а также для заблаговременных предупреждений. Например, он мог бы использоваться для осуществления городского даунскейлинга с помощью стандартного ЧПП и для реализации модели качества воздуха с использованием результатов  Службы мониторинга атмосферы программы «Коперник» (СМАК) в отношении граничных условий.

В качестве продолжения UrbanSIS ШМГИ в настоящее время работает с властями Стокгольма над моделированием городского климата и факторов воздействия на комфортную жизнь человека при различных сценариях развития города: (i) план развития на 2030 год; (ii) интенсивное развитие зелёной инфраструктуры («зелёный сценарий»); и (iii) разрастание и уплотнение («серый сценарий»). Эта работа показала, что даунскейлинг климатической информации более крупного масштаба в целях использования для масштабов города даёт новое представление о планировании и развитии города, включая ландшафтную архитектуру и использование решений, подсказанных природными условиями. Она также способствует принятию инновационных и эффективных решений по адаптации городов к изменению климата.

 

На пути к комплексному городскому обслуживанию

Концепция ВМО относительно комплексного обслуживания городов в области гидрометеорологии, климата и окружающей среды и продемонстрированный опыт Европы (например, опыт Стокгольма) послужили поводом для следующих рекомендаций Членам ВМО (прежде всего, национальным метеорологическим и гидрологическим службам (НМГС)) и заинтересованным городам.

  • Не следует ждать того, когда произойдет бедствие — комплексное городское обслуживание уже оказывает помощь лицам, принимающим решения, и конечным пользователям (существующее успешно функционирующее городское обслуживание можно использовать в качестве шаблона для развития).
  • НМГС следует вносить свой вклад в поддержку, развитие и координацию комплексного городского обслуживания, включая передачу знаний.
  • Следует обеспечить наличие законодательной и институциональной базы, которая чётко определяет взаимодействия и обязанности правительственного учреждения, позволяющие организовывать и осуществлять комплексное обслуживание.
  • С самого начала следует сотрудничать с соответствующими заинтересованными сторонами (организациями, населением, НМГС, городской властью, частным сектором и бизнесом), включая информирование общественности и получение обратной связи.
  • Следует проводить дальнейшие исследования, включая многодисциплинарные комплексные исследования, для развития возможностей для городского обслуживания.
  • Следует содействовать тому, чтобы НМГС обеспечивали более широкую доступность данных посредством влияния на решение вопросов собственности и оказание технической поддержки.
  • Следует пропагандировать показательные проекты по городскому обслуживанию.

 

Резюме

Концепция комплексного обслуживания городов в области гидрометеорологии, климата и окружающей среды была предложена ВМО для удовлетворения будущих потребностей её Членов, особенно для достижения Целей в области устойчивого развития Организации Объединенных Наций. UrbanSIS в Стокгольме служит отличной демонстрацией инициативы, новаторски и всесторонне объединяющей различные научные дисциплины. Модели погоды, качества воздуха и гидрологические модели используются, чтобы получать пространственные (1 км) и временные (от 15 мин до 1 часа) данные высокого разрешения для планирования и проектирования современных и экоцентричных городов.

Инициатива ВМО была предпринята совместно с другими городами — Болоньей и Роттердамом — для эффективного развития и обобщения ее возможностей. ВМО претворяет в жизнь «Руководство по комплексному обслуживанию городов в области гидрометеорологии, климата и окружающей среды, часть 1: Концепция и методология», включая дополнительные демонстрационные города с более богатым разнообразием опасных явлений, географических и экономических условий.

Авторы

Йорг Х. Аморим (jorge.amorim@smhi.se), Кристиан Аскер, Дэниель Белузик, Ана К. Карвало, Магнуз Энгардт, Ларс Гидхаген, Ешеватесфа Хандеча, Хейнер Керник, Петтер Линд, Эсбьорн Олссон, Йонас Олссон, Дэвид Сегерссон, Лена Стрембэк, все представляют Шведский метеорологический и гидрологический институт (ШМГИ)

Пол Джо и Александр Бакланов — Секретариат ВМО, Департамент научных исследований 

Share this page