تحليل التوزيع المكاني للجزر الحرارية في مدينة بريدة باستخدام نظم المعلومات الجغرافية ومنصة Google Earth Engine
DOI:
https://doi.org/10.59992/IJSR.2026.v5n6p8الكلمات المفتاحية:
الجزر الحرارية، درجة حرارة سطح الأرض (LST)، Google Earth Engine، مدينة بريدةالملخص
تهدف هذه الدراسة إلى استكشاف وتحليل النمط المكاني لظاهرة الجزر الحرارية الحضرية في مدينة بريدة، بالاعتماد على توظيف أدوات نظم المعلومات الجغرافية (GIS) والاستفادة من قدرات منصة Google Earth Engine في معالجة وتحليل بيانات الاستشعار عن بعد، حيث اعتمدت الدراسة على مرئيات الأقمار الصناعية Landsat لعام 2025 لاشتقاق درجة حرارة سطح الأرض(LST)، إلى جانب تطبيق مجموعة من المؤشرات الطيفية، مثل مؤشر الغطاء النباتي (NDVI) ومؤشر رطوبة التربة(NDMI)، وذلك بهدف تحليل العلاقة بين التغيرات الحرارية وأنماط استخدامات الأراضي والغطاء الأرضي.
وأظهرت النتائج وجود تباين مكاني ملحوظ في توزيع درجات حرارة سطح الأرض، حيث تراوحت القيم بين 29°م و57°م، مع هيمنة واضحة للفئات الحرارية المرتفعة، مما يعكس شدة ظاهرة الجزر الحرارية داخل النسيج العمراني للمدينة. كما أوضحت نتائج التحليل الإحصائي المكاني باستخدام مؤشر موران (Moran’s I) أن التوزيع الحراري يأتي في نمط تجميعي (Clustered) ذي دلالة إحصائية مرتفعة، إذ بلغت قيمة المؤشر 0.245، وقيمة z-score 47.79، وp-value 0.000، مما يؤكد وجود ترابط مكاني واضح بين المناطق المتشابهة حراريًا. وأكدت الدراسة وجود علاقة عكسية بين كثافة الغطاء النباتي ودرجات الحرارة، في حين ارتبطت القيم الحرارية المرتفعة بالمناطق الجرداء والمفتوحة ذات الرطوبة المنخفضة.
وتبرز أهمية هذه الدراسة في تقديم نموذج تحليلي مكاني متكامل يساعد على فهم ديناميكيات الجزر الحرارية الحضرية، ويوفر أساسًا علميًا يدعم صُنّاع القرار والمخططين في تبني سياسات التخطيط العمراني المستدام. كما تسهم في توجيه الجهود نحو تعزيز الغطاء النباتي وتحسين أنماط استخدامات الأراضي، بما يحد من التأثيرات البيئية والمناخية السلبية داخل بريدة، ويتماشى مع مستهدفات رؤية المملكة العربية السعودية 2030 في رفع جودة الحياة وتحقيق كفاءة استخدام الطاقة.
المراجع
- العتيبي، زين بنت مطلق معيوض الجميعي.(2015) دور مشاريع التشجير في الحد من ظاهرة الجزر الحرارية في مدينة مكة المكرمة: دراسة تحليلية باستخدام تقنية الإستشعار عن بعد ونظم المعلومات الجغرافية.مجلة العلوم الإنسانية والاجتماعية، ع38.
- العصيمى، مشاعل حباب شباب، والأحمري، إيمان مشبب عوضه.(2020) الجزيرة الحرارية بالدمام: تحليل الأسباب والآثار وآليات العلاج.مجلة رماح للبحوث والدراسات، ع .19
- الرحيلي، عائشة غالي.(2025) رصد وتحليل الجزر الحرارية الحضرية في مدينة الجبيل باستخدام نظم المعلومات الجغرافية خلال الفترة من 2020إلى .2024المجلة العربية للدراسات الجغرافية، ع23.
- المطيري، مطيرة بنت خويتم هلال.(2014) اشتقاق الجزر الحرارية من المرئيات الفضائية:8-Sat Landدراسة حالة مدينة الرياض. مجلة التربية، ع 161.
- قابيل، هالة.(2022) استعمال الصور الفضائية Landsat-7في تحديد الجزر الحرارية السطحية لمدينة دمشق.مجلة جامعة دمشق للآداب والعلوم الإنسانية، مج ,38ع .14.
- محمود، وائل محمد طاهر.(2018) الجزر الحرارية في مدينة المنصورة.مجلة كلية الآداب، ع 12.
• Arnfield, A. J. (2003). Two decades of urban climate research: a review. International Journal of Climatology.
• Bornstein, R. D. (1968). Observations of the Urban Heat Island Effect in New York City. Journal of Applied Meteorology, 7, 575–582.
• Chander, G., Markham, B. L., & Helder, D. L. (2009). Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat sensors. Remote Sensing of Environment.
• Hafner, J., & Kidder, S. Q. (1999). Urban Heat Island Modeling in Conjunction with Satellite-Derived Surface/Soil Parameters. Journal of Applied Meteorology, 38, 448–465.
• Jensen, J. R. (2015). Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective.
• Sobrino, J. A., Jiménez-Muñoz, J. C., & Paolini, L. (2004). Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. Remote Sensing of Environment, 90(4), 434–440.
• Santamouris, M. (2015). Analyzing the heat island magnitude and characteristics in one hundred Asian and Australian cities. Science of the Total Environment.
• USGS (2020). Landsat 8 (L8) Data Users Handbook.
• Valor, E., & Caselles, V. (1996). Mapping land surface emissivity from NDVI: Application to European, African, and South American areas. Remote Sensing of Environment, 57(3), 167–184.
• Voogt J. A. & Oke T. R., (2003), Thermal remote sensing of urban climates, Remote Sensing of Environment, vol. 86, n° 3, pp. 370-384.
• Voogt J. A., (2009), How researchers measure urban heat islands, London, University of Western Ontario, 34 pages.
• 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.
• Wilson, E. H., & Sader, S. A. (2002). Detection of forest harvest type using multiple dates of Landsat TM imagery. Remote Sensing of Environment, 80(3), 385–396.
