Еколого-економічна оцінка охолоджувальних екосистемних послуг зеленої інфраструктури з урахуванням функціональної стійкості в умовах управління міськими землями
DOI:
https://doi.org/10.31548/zemleustriy2026.02.011Ключові слова:
міський тепловий острів, метод уникнених витрат, регулюючі екосистемні послуги, охолоджувальна ефективністьАнотація
Урбанізація і кліматичні зміни знижують ефективність охолоджувальних регулюючих екосистемних послуг міської зеленої інфраструктури, проте їх еколого-економічна оцінка з урахуванням функціональної стійкості – особливо для приміських урбоекосистем в умовах збройного конфлікту – залишається недостатньо розробленою. Метою дослідження є еколого-економічна оцінка міської зеленої інфраструктури як кліматорегулюючого природного капіталу та розроблення підходу до оцінки охолоджувальних регулюючих екосистемних послуг з урахуванням функціональної стійкості на прикладі м. Ірпінь у 2015–2024 рр. Аналіз ґрунтувався на літніх медіанних композитах Landsat 8/9, кліматичних даних ERA5-Land і піксельному регресійному аналізі в Google Earth Engine із застосуванням NDVI, LST, NDBI, індексу ефективності охолодження (CEI) та аналізу динаміки теплових «гарячих точок». Встановлено стабільний охолоджувальний ефект рослинності впродовж досліджуваного періоду (коефіцієнти регресії NDVI–LST від −13,27 до −18,96) за вираженого теплового впливу забудови (NDBI–LST від +44,08 до +64,24). Незважаючи на відносно стабільні значення NDVI (0,260–0,300), після 2020 р. площі теплових «гарячих точок» різко зросли, досягнувши 25,63 % території у 2024 р., а CEI зафіксував максимальне зниження ефективності охолодження. Науковою новизною є авторський Індекс функціональної стійкості (FRI), що інтегрує охолоджувальну продуктивність рослинності, рівень озеленення, ефективність охолодження та просторову теплову вразливість. Критичне зниження FRI від 1,72 у 2015 р. до 0,11 у 2024 р. емпірично доводить, що кількісні показники рослинності не є достатнім індикатором функціональної стійкості РЕП. Запропонований підхід з поправкою на резильєнтність забезпечує більш диференційовану еколого-економічну оцінку природного капіталу міської зеленої інфраструктури порівняно з класичним методом уникнутих витрат і може слугувати інструментальною основою для управлінських рішень у сфері кліматичної адаптації та міського землекористування.
Отримано: 14.05.2026;
Прийнято: 08.06.2026;
Посилання
1. Bowler, D. E., Buyung-Ali, L., Knight, T. M., & Pullin, A. S. (2010). Urban greening to cool towns and cities: A systematic review of the empirical evidence. Landscape and Urban Planning, 97(3), 147–155. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2010.05.006
2. Chakraborty, T., Hsu, A., Manya, D., & Sheriff, G. (2020). Disproportionately higher exposure to urban heat in lower-income neighborhoods. Environmental Research Letters, 15(9), 094017. https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab7b99
3. Costanza, R., d'Arge, R., de Groot, R., Farber, S., Grasso, M., Hannon, B., Limburg, K., Naeem, S., O'Neill, R. V., Paruelo, J., Raskin, R. G., Sutton, P., & van den Belt, M. (1997). The value of the world's ecosystem services and natural capital. Nature, 387, 253–260. https://doi.org/10.1038/387253a0
4. Folke, C., Carpenter, S. R., Walker, B., Scheffer, M., Chapin, T., & Rockström, J. (2010). Resilience thinking: Integrating resilience, adaptability and transformability. Ecology and Society, 15(4), 20. https://doi.org/10.5751/ES-03610-150420
5. Ghanghermeh, A., Roshan, G., Asadi, K., & Attia, S. (2024). Spatiotemporal analysis of urban heat islands and vegetation cover using Emerging Hotspot Analysis in a humid subtropical climate. Atmosphere, 15(2), 161. https://doi.org/10.3390/atmos15020161
6. Gill, S. E., Handley, J. F., Ennos, A. R., & Pauleit, S. (2007). Adapting cities for climate change: The role of green infrastructure. Built Environment, 33(1), 115–133. https://doi.org/10.2148/benv.33.1.115
7. Gómez-Baggethun, E., & Barton, D. N. (2013). Classifying and valuing ecosystem services for urban planning. Ecological Economics, 86, 235–245. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2012.08.019
8. Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D., & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, 202, 18–27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031
9. Gupta, P., & Shukla, D. P. (2024). Implications of Russia-Ukraine war on land surface temperature and air quality: Long-term and short-term analysis. Environmental Science and Pollution Research International, 31(34), 46357–46375. https://doi.org/10.1007/s11356-024-32800-5
10. Gupta, A., & De, B. (2024). Enhancing the city-level thermal environment through the strategic integration of green infrastructure. International Journal of Biometeorology. https://doi.org/10.1007/s00484-024-02733-2
11. Haase, D., Larondelle, N., Andersson, E., Artmann, M., Borgström, S., Breuste, J., Gomez-Baggethun, E., Gren, Å., Hamstead, Z., Hansen, R., Kabisch, N., Kremer, P., Langemeyer, J., Rall, E. L., McPhearson, T., Pauleit, S., Qureshi, S., Schwarz, N., Voigt, A., … Elmqvist, T. (2014). A quantitative review of urban ecosystem service assessments: Concepts, models, and implementation. Ambio, 43(4), 413–433. https://doi.org/10.1007/s13280-014-0504-0
12. Hamoodi, M. N. (2021). Investigating the effects of armed and political conflicts on the land use/cover change and surface urban heat islands: A case study of Baghdad, Iraq. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 49, 1493–1506. https://doi.org/10.1007/s12524-021-01330-9
13. IPCC. (2023). Climate change 2023: Synthesis report. Intergovernmental Panel on Climate Change. https://www.ipcc.ch/report/ar6/syr/
14. Meerow, S., Newell, J. P., & Stults, M. (2016). Defining urban resilience: A review. Landscape and Urban Planning, 147, 38–49. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2015.11.011
15. Rao, P., Tassinari, P., & Torreggiani, D. (2023). Exploring the land-use urban heat island nexus under climate change conditions using machine learning approach: A spatio-temporal analysis of remotely sensed data. Heliyon, 9(8), e18423. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18423
16. Roshan, G., Ghanghermeh, A., Sarli, R., & Grab, S. W. (2024). Environmental impacts of shifts in surface urban heat island, emissions, and nighttime light during the Russia-Ukraine war in Ukrainian cities. Environmental Science and Pollution Research International, 31(32), 45246–45263. https://doi.org/10.1007/s11356-024-34050-x
17. Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA Special Publication, 351, 309–317.
18. Santamouris, M. (2015). Regulating the damaged thermostat of the cities: Status, impacts and mitigation challenges. Energy and Buildings, 91, 43–56. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2015.01.027
19. TEEB. (2010). The economics of ecosystems and biodiversity: Mainstreaming the economics of nature. Earthscan.
20. Tucker, C. J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8(2), 127–150. https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0
21. Voogt, J. A., & Oke, T. R. (2003). Thermal remote sensing of urban climates. Remote Sensing of Environment, 86(3), 370–384. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(03)00079-8
22. Weng, Q., Lu, D., & Schubring, J. (2004). Estimation of land surface temperature–vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment, 89(4), 467–483. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.11.005
23. Yuan, F., & Bauer, M. E. (2007). Comparison of impervious surface area and NDVI as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery. Remote Sensing of Environment, 106(3), 375–386. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.09.003
24. Zanter, K. (2024). Landsat Surface Temperature Product Guide (LSDS-1330 Version 2.0). U.S. Geological Survey. USGS PDF Guide
25. Zha, Y., Gao, J., & Ni, S. (2003). Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 24(3), 583–594. https://doi.org/10.1080/01431160304987
26. Zhou, W., Huang, G., & Cadenasso, M. L. (2011). Does spatial configuration matter? Understanding the effects of land cover pattern on land surface temperature in urban landscapes. Landscape and Urban Planning, 102(1), 54–63. https://doi.org/10.1016/j.landurbplan.2011.03.009
27. Ziter, C. D., Pedersen, E. J., Kucharik, C. J., & Turner, M. G. (2019). Scale-dependent interactions between tree canopy cover and impervious surfaces reduce daytime urban heat during summer. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(15), 7575–7580. https://doi.org/10.1073/pnas.1817561116
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Землеустрій, кадастр і моніторинг земель
TЦя робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Стосунки між правовласниками і користувачами регулюються на умовах ліцензії Creative Commons Із Зазначенням Авторства – Некомерційна – Поширення На Тих Самих Умовах 4.0 Міжнародна (CC BY-NC-SA 4.0):https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.uk
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див.The Effect of Open Access).
