Міська динаміка термічного стресу в тропічному прибережному місті: аналіз дистанційного зондування в місті Паданг, Індонезія
DOI:
https://doi.org/10.26565/2410-7360-2026-64-35Ключові слова:
UHI, UTFVI, EEI, LST, екологічна якість, NDVI, дистанційне зондування, тропічне місто, прибережне місто, місто ПадангАнотація
Феномен міського теплового острова (МТО) є однією з ключових екологічних проблем сучасних міст, що негативно впливає на тепловий комфорт населення, збільшує витрати енергії на охолодження та підвищує ризики для здоров’я. У тропічних регіонах ці наслідки посилюються високими температурами, інтенсивною сонячною радіацією, швидкою урбанізацією та деградацією природних буферних зон. Особливо це характерно для тропічних прибережних міст, де зміни землекористування суттєво порушують мікрокліматичний баланс. Дослідження присвячене місту Паданг (Індонезія), яке протягом останнього десятиліття зазнало значної урбанізації, що супроводжувалася перетворенням природних і сільськогосподарських територій на житлову та комерційну забудову й формуванням локальних теплових аномалій. Для аналізу просторово-часової динаміки використано багаточасові супутникові знімки Landsat 8 OLI/TIRS за 2015–2024 рр. Дослідження охоплювало прибережні низовини, виключаючи гірські ліси для мінімізації топографічного впливу. Щільність рослинності оцінювали за індексом NDVI, температуру поверхні землі (LST) визначали за тепловими інфрачервоними каналами після калібрування даних і розрахунку випромінювальної здатності поверхні. Для оцінки теплового стресу застосовано індекс варіації міського теплового поля (UTFVI), який класифікує екологічний стан території за шістьма категоріями. Результати показали стійку негативну кореляцію між NDVI та LST, що підтверджує важливу роль рослинності у зниженні температури поверхні. Водночас сила цього зв’язку поступово зменшувалася, що свідчить про ослаблення охолоджувального ефекту зелених насаджень через розширення непроникних поверхонь. Під час пандемії COVID-19 у 2020 році середня температура поверхні тимчасово знизилася до 28,18 °C внаслідок скорочення антропогенних теплових викидів. Проте аналіз UTFVI засвідчив подальше розширення зон із найвищим рівнем теплового стресу, особливо в центральній частині міста, а після пандемії (2022–2024) їх площа досягла максимуму. Отримані результати свідчать про структурне погіршення теплоекологічного стану Паданга та підкреслюють необхідність інтеграції синьо-зеленої інфраструктури, використання матеріалів із вищим альбедо й оптимізації міського планування для підвищення теплової стійкості в умовах зміни клімату та подальшої урбанізації.
Посилання
1. Shahmohamadi, P., Che-Ani, A. I., Maulud, K. N. A., Tawil, N. M., & Abdullah, N. A. G. (2011). The impact of anthropogenic heat on formation of urban heat island and energy consumption balance. Urban Studies Research, 2011(1), 497524. https://doi.org/10.1155/2011/497524
2. Ren, J., Shi, K., Li, Z., Kong, X., & Zhou, H. (2023). A review on the impacts of urban heat islands on outdoor thermal comfort. Buildings, 13(6), 1368. https://doi.org/10.3390/buildings13061368
3. Yang, X., Xu, X., Wang, Y., Yang, J., & Wu, X. (2024). Heat exposure impacts on urban health: A meta-analysis. Science of The Total Environment, 947, 174650. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2024.174650
4. Duan, X., Haseeb, M., Tahir, Z., Mahmood, S. A., Tariq, A., Jamil, A., ... & Abdullah-Al-Wadud, M. (2025). A geospatial and statistical analysis of land surface temperature in response to land use land cover changes and urban heat island dynamics. Scientific Reports, 15(1), 4943. https://doi.org/10.1038/s41598-025-89167-x
5. Erell, E., & Zhou, B. (2022). The effect of increasing surface cover vegetation on urban microclimate and energy demand for building heating and cooling. Building and Environment, 213, 108867. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2022.108867
6. Liu, X., Zha, T., Bourque, C. P. A., Liu, P., Zhao, H., Li, T., ... & Jia, X. (2025). Urban expansion drives both loss and compensation in city vegetation productivity. Journal of Environmental Sciences. https://doi.org/10.1016/j.jes.2025.08.014
7. Nguyen, C. T., Chidthaisong, A., Kaewthongrach, R., & Marome, W. (2023). Urban thermal environment under urban expansion and climate change: a regional perspective from Southeast Asian big cities. In Climate Change and Cooling Cities (pp. 151-167). Singapore: Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-3675-5_9
8. Rendana, M., Razi Idris, W. M., Abdul Rahim, S., Ghassan Abdo, H., Almohamad, H., Abdullah Al Dughairi, A., & Albanai, J. A. (2023). Effects of the built-up index and land surface temperature on the mangrove area change along the southern Sumatra coast. Forest Science and Technology, 19(3), 179-189. https://doi.org/10.1080/21580103.2023.2220576
9. Tun, K. Z., Pramanik, M., Mallick, S. K., Chakrabortty, R., Halder, B., Moharir, K. N., ... & Zhran, M. (2025). Cooling the Cities: A Comprehensive Review of Urban Heat Island Mitigation Strategies in Southeast Asia. Human Settlements and Sustainability. https://doi.org/10.1016/j.hssust.2025.05.002
10. Li, X. X., Yuan, C., & Hang, J. (2022). Heat wave trends in Southeast Asia: comparison of results from observation and reanalysis data. Geophysical Research Letters, 49(4), e2021GL097151. https://doi.org/10.1029/2021GL097151
11. Marzban, F., Sodoudi, S., & Preusker, R. (2018). The influence of land-cover type on the relationship between NDVI–LST and LST-T air. International Journal of Remote Sensing, 39(5), 1377-1398. https://doi.org/10.1080/01431161.2017.1402386
12. Nse, O. U., Okolie, C. J., & Nse, V. O. (2020). Dynamics of land cover, land surface temperature and NDVI in Uyo City, Nigeria. Scientific African, 10, e00599. https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2020.e00599
13. Sharmin, T., Chappell, A., & Lannon, S. (2024). Spatio-temporal analysis of LST, NDVI and SUHI in a coastal temperate city using local climate zone. Energy and Built Environment. https://doi.org/10.1016/j.enbenv.2024.06.002
14. Rahimi, E., Dong, P., & Jung, C. (2025). Global NDVI-LST correlation: Temporal and spatial patterns from 2000 to 2024. Environments, 12(2), 67. https://doi.org/10.3390/environments12020067
15. Cevik Degerli, B., & Cetin, M. (2023). Evaluation of UTFVI index effect on climate change in terms of urbanization. Environmental Science and Pollution Research, 30(30), 75273-75280. https://doi.org/10.1007/s11356-023-27613-x
16. Sejati, A. W., Buchori, I., & Rudiarto, I. (2019). The spatio-temporal trends of urban growth and surface urban heat islands over two decades in the Semarang Metropolitan Region. Sustainable cities and society, 46, 101432. https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.101432
17. Surya, B., Salim, A., Hernita, H., Suriani, S., Menne, F., & Rasyidi, E. S. (2021). Land use change, urban agglomeration, and urban sprawl: A sustainable development perspective of Makassar City, Indonesia. Land, 10(6), 556. https://doi.org/10.3390/land10060556
18. Setiawati, M. D., Jarzebski, M. P., Gomez-Garcia, M., & Fukushi, K. (2021). Accelerating urban heating under land-cover and climate change scenarios in Indonesia: application of the universal thermal climate index. Frontiers in Built Environment, 7, 622382. https://doi.org/10.3389/fbuil.2021.622382
19. Fajary, F. R., Lee, H. S., Kubota, T., Bhanage, V., Pradana, R. P., Nimiya, H., & Putra, I. D. G. A. (2024). Comprehensive spatiotemporal evaluation of urban growth, surface urban heat island, and urban thermal conditions on Java island of Indonesia and implications for urban planning. Heliyon, 10(13). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e33708
20. Siswanto, S., Nuryanto, D. E., Ferdiansyah, M. R., Prastiwi, A. D., Dewi, O. C., Gamal, A., & Dimyati, M. (2023). Spatio-temporal characteristics of urban heat Island of Jakarta metropolitan. Remote Sensing Applications: Society and Environment, 32, 101062. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2023.101062
21. Antomi, Y., Fajrin, Nofrianto, H., Defwaldi, Alhadi, Z. (2025). Dynamics of urban environment thermal comfort in Padang City based on remote sensing data measurements. International Journal of Environmental Impacts, Vol. 8, No. 4, pp. 755-764. https://doi.org/10.18280/ijei.080413
22. Antomi, Y., & Fatimah, S. (2019). The dynamics of land use change in Padang city for hydrological modelling. GEOMATE Journal, 17(64), 32-40. https://doi.org/10.21660/2019.64.33056
23. Driptufany, D. M. (2021, April). Early detection of the distribution of heat stress hazards for sustainable land use planning In Padang City. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 708, No. 1, p. 012059). IOP Publishing. https://doi.org/10.1088/1755-1315/708/1/012059
24. Novio, R., Mariya, S., Prarikeslan, W., & Ramon, S. A. (2024). Study of Temporal Dynamics of Urban Heat Island Surface in Padang West Sumatra, Indonesia. Nature Environment and Pollution Technology, 23(2), 1195-1200. https://doi.org/10.46488/NEPT.2024.v23i02.055
25. Mulyadi, A., Driptufany, D. M., & Arini, D. (2025). The Dynamics of Land Surface Temperature Changes in Padang City: A Temporal Study from 2016 to 2024. The South East Asian Journal of Advance Engineering and Technology, 2(1), 28-33. https://doi.org/10.62447/seajaet.v2i1.54
26. Paramita, B., & Matzarakis, A. (2023). Urban biometeorology of tropical climate: af, Am, aw, a propensity of 34 provincial cities in Indonesia. In Climate Change and Cooling Cities (pp. 283-296). Singapore: Springer Nature Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-3675-5_16
27. Padang City Regional Regulation Number 3 of 2019 concerning Amendments to Regional Regulation Number 4 of 2012 concerning the Padang City Spatial Plan 2010-2030 (2019). [in Indonesian]
28. He, J., Zhao, W., Li, A., Wen, F., & Yu, D. (2019). The impact of the terrain effect on land surface temperature variation based on Landsat-8 observations in mountainous areas. International Journal of Remote Sensing, 40(5-6), 1808-1827. https://doi.org/10.1080/01431161.2018.1466082
29. USGS (2019) Landsat 8 (L8) Data Users Handbook. LDSD-1574, Version 5.0. 114. https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-8-data-users-handbook.
30. Palafox-Juárez, E. B., López-Martínez, J. O., Hernández-Stefanoni, J. L., & Hernández-Nuñez, H. (2021). Impact of urban land-cover changes on the spatial-temporal land surface temperature in a tropical City of Mexico. ISPRS International Journal of Geo-Information, 10(2), 76. https://doi.org/10.3390/ijgi10020076
31. Sobrino, J. A., & Raissouni, N. (2000). Toward remote sensing methods for land cover dynamic monitoring: Application to Morocco. International journal of remote sensing, 21(2), 353-366. https://doi.org/10.1080/014311600210876
32. Drešković, N., Đug, S., & Osmanovic, M. (2024). NDVI and NDBI indexes as indicators of the creation of urban heat islands in the Sarajevo basin. Geographica Pannonica, 28(1). https://doi.org/10.5937/gp28-48216
33. Avdan, U., & Jovanovska, G. (2016). Algorithm for automated mapping of land surface temperature using LANDSAT 8 satellite data. Journal of sensors, 2016(1), 1480307. https://doi.org/10.1155/2016/1480307
34. Zhang, Y., Yu, T., Gu, X. F., Zhang, Y. X., & Chen, L. F. (2006). Land surface temperature retrieval from CBERS-02 IRMSS thermal infrared data and its applications in quantitative analysis of urban heat island effect. Journal of remote sensing-Beijing, 10(5), 789.
35. Halder, B., Karimi, A., Mohammad, P., Bandyopadhyay, J., Brown, R. D., & Yaseen, Z. M. (2022). Investigating the relationship between land alteration and the urban heat island of Seville city using multi-temporal Landsat data. Theoretical and Applied Climatology, 150(1), 613-635. https://doi.org/10.1007/s00704-022-04180-8
36. Kafy, A. A., Rahman, M. S., Islam, M., Al Rakib, A., Islam, M. A., Khan, M. H. H., ... & Sattar, G. S. (2021). Prediction of seasonal urban thermal field variance index using machine learning algorithms in Cumilla, Bangladesh. Sustainable Cities and Society, 64, 102542. https://doi.org/10.1016/j.scs.2020.102542
37. Padang Mayoral Regulation Number 32 of 2020 concerning Large-Scale Social Restrictions in the Context of Handling the Impact of Corona Virus Disease 2019 (2020). [in Indonesian]
38. Guha, S., & Govil, H. (2021). COVID-19 lockdown effect on land surface temperature and normalized difference vegetation index. Geomatics, natural hazards and risk, 12(1), 1082-1100. https://doi.org/10.1080/19475705.2021.1914197
39. Tewari, A., & Srivastava, N. (2023). Impact of COVID lockdowns on spatio-temporal variability in land surface temperature and vegetation index. Environmental Monitoring and Assessment, 195(4), 507. https://doi.org/10.1007/s10661-023-11119-7
40. Kusak, L., & Kucukali, U. F. (2023). Investigating the relationship between COVID-19 shutdown and land surface temperature on the Anatolian side of Istanbul using large architectural impermeable surfaces. Environment, Development and Sustainability, 1. https://doi.org/10.1007/s10668-023-03397-5
41. Khamchiangta, D., & Dhakal, S. (2019). Physical and non-physical factors driving urban heat island: Case of Bangkok Metropolitan Administration, Thailand. Journal of environmental management, 248, 109285. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.109285
42. Irfeey, A. M. M., Chau, H. W., Sumaiya, M. M. F., Wai, C. Y., Muttil, N., & Jamei, E. (2023). Sustainable mitigation strategies for urban heat island effects in urban areas. Sustainability, 15(14), 10767. https://doi.org/10.3390/su151410767
43. Wang, R., Murayama, Y., Liu, F., Zhang, X., Hao, H., Takehiro, M., & Derdouri, A. (2025). Impact of urban morphology on land surface temperature: A case study of the central Tokyo Area, Japan. City and Environment Interactions, 100227. https://doi.org/10.1016/j.cacint.2025.100227
