Modeling of Anthropogenic Heat Fluxes during the Heating Period in Major Russian Cities

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Estimates of the anthropogenic heat flux (AHF) generated by megacities of the Russian Federation during the heating period are obtained. To calculate the AHF value, two-dimensional models were created taking into account the height, number of floors and the type of buildings for sixteen cities with a population of at least one million people. The source data is obtained from the OpenStreetMap open web mapping platform and the Yandex Maps website. Two algorithms for calculating AHF using building codes, thermophysical properties of enclosing structures and the difference between internal and external air temperatures are considered. The first algorithm uses the basic value of the required heat transfer resistance of the enclosing structure, the second – the calculated value of the specific characteristic of the consumption of thermal energy for heating and ventilation of the building. The AHF is assessed from the territory of the city within the administrative boundaries and from the urbanized territory, which is defined by multi-store buildings. Maps of the spatial distribution of AHF density are provided for the four largest megacities: Moscow, St. Petersburg, Novosibirsk and Yekaterinburg.

Full Text

Restricted Access

About the authors

V. A. Frolkis

Voeikov Main Geophysical Observatory; Saint Petersburg State University of Economy

Author for correspondence.
Email: vfrolkis@gmail.com
Russian Federation, Karbysheva str., 7, Saint Petersburg, 194021; Sadovaya str., 21, Saint Petersburg, 191023

I. A. Evsikov

Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering; Voeikov Main Geophysical Observatory

Email: shtudila@ya.ru
Russian Federation, Vtoraya Krasnoarmeiskaya str., 4, Saint Petersburg, 190005; Karbysheva str., 7, Saint Petersburg, 194021

A. S. Ginzburg

Obukhov Institute of Atmospheric Physics, Russian Academy of Sciences

Email: gin@ifaran.ru
Russian Federation, Pyzhevsky per., 3, Moscow, 119017

References

  1. Визуальная среда программирования Grasshopper–URL: https://www.grasshopper3d.com/ (дата обращения: 30.03.2024).
  2. Гинзбург А. С., Белова И. Н., Расплетина Н. В. Антропогенные потоки тепла в городских агломерациях // ДАН. 2011. Т. 439. № 2. С. 256–259.
  3. Гинзбург А. С., Докукин С. А. Влияние теплового загрязнения атмосферы на климат города (оценки с помощью модели COSMO-CLM) // Известия Российской академии наук. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57, № 1. С. 53–66.doi: 10.31857/S000235152101005.
  4. Гинзбург А. С., Евсиков И. А., Фролькис В. А. Зависимость антропогенного потока тепла от температуры воздуха (на примере Санкт-Петербурга) // Известия РАН, сер. Физика атмосферы и океана. 2021. Т. 57. № 5. С. 526–538.
  5. Гинзбург А. С., Решетарь О. А., Белова И. Н. Влияние климатических факторов на энергопотребление в отопительный сезон // Теплоэнергетика. 2016. № 9. С. 20–27.
  6. Горшков А.С, Ливчак В. И. История, эволюция и развитие нормативных требований к ограждающим конструкциям // Строительство уникальных зданий и сооружений. 2015. № 3(30). С. 7–37.
  7. Межгосударственный стандарт. Здания жилые и общественные. Параметры микроклимата в помещениях (ГОСТ 30494–2011). – URL: http://docs.cntd.ru/document/1200095053 (дата обращения: 30.03.2024).
  8. Подкопаева Е.В, Шехватова А. Н., Семенова Э. Е. Исследование ограждающих кон-струкций общественных зданий // Научный журнал. Инженерные системы и сооружения. 2020. № 3–4 (41–42). С. 6–11.
  9. Свод правил. Тепловая защита зданий (СП 50.13330.2012). URL: http://docs.cntd.ru/document/ 1200095525 (дата обращения: 30.03.2024).
  10. Свод правил. Строительная климатология (СП 131.13330.2012). URL: http://docs.cntd.ru/document/ 1200095546 (дата обращения: 30.03.2024).
  11. Фролькис В. А., Гинзбург А. С., Евсиков И. А. Оценка антропогенного потока тепла, создающего городской покрывающий слой, на основе «OpenStreetMap» // Сборник трудов. «Международный симпозиум атмосферная радиация и динамика» (МСАРД-21), СПб., 29 июня-02 июля 2021. СПб.: изд-во ВВМ, 2021. C. 128–134.
  12. Фролькис В. А., Евсиков И. А. Расчет антропогенного потока тепла за период отопительного сезона в мегаполисе (на примере Санкт-Петербурга) // ENVIROMIS2022. С. 395–398.
  13. Яндекс Карты – URL: https://n.maps.yandex.ru/ (дата обращения: 30.03.2024).
  14. Allen L., Lindberg F., Grimmond C. S.B. Global city scale urban anthropogenic heat flux: model and variability // Int. J. Climatol. 2011. V. 31. P. 1990–2005.
  15. Chen W., Zhou Y., Xie Y., Chen G., Ding K. J., Li D. Estimating spatial and temporal patterns of urban building anthropogenic heat using a bottom-up city building heat emission model // Resources, Conservation and Recycling. 2022. V.177
  16. Ginzburg A., Raspletina N. Anthropogenic heat fluxes estimation for metropolitan areas and urban regions // In: Geophys. Res. Abstr. EGU General Assembly. Vienna, 2008. V. 10. EGU2008_A_02526; SRef_ID: 1607_7962/gra/.
  17. Hidalgo J., Masson V., Baklanov A., Pigeon G., Gimeno L. Advances in Urban Climate Modeling // Annals of the New York Academy of Sciences. 2008. V.1146(1). P. 354–374. https://doi.org/10.1196/annals.1446.015 (дата обращения: 30.03.2024). http://docs.cntd.ru/document/1200095525 (дата обращения: 30.03.2024).
  18. Jin L., Schubert S., Fenner D., Meier F., Schneider C. Integration of a Building Energy Model in an Urban Climate Model and its Application // Boundary-Layer Meteorology. 2021. V.178(2), 249–281. https://doi.org/10.1007/S10546–020–00569-Y/TABLES/6.
  19. OpenStreetMap – URL: https://www.openstreetmap.org (дата обращения: 01.11.2023).
  20. Rhinoceros – URL: https://www.rhino3d.com/ (дата обращения: 01.11.2023).
  21. Varentsov M., Konstantinov P., Baklanov A., Esau I., Miles V., Davy R. Anthropogenic and natural drivers of a strong winter urban heat island in a typical Arctic city // Atmos. Chem. Phys. 2018. V.18. P. 17573–1758.
  22. Varentsov M., Samsonov T., Demuzere M. Impact of Urban Canopy Parameters on a Megacity’s Modelled Thermal Environment // Atmosphere. 2020. V 11(12). 1349. https://doi.org/10.3390/atmos11121349

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Three-dimensional model of the centers of Moscow (left) and St. Petersburg (right).

Download (372KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. (a) — anthropogenic energy due to heating and ventilation during the heating period QΣ from the territory within the administrative boundaries at tnar = tot; (b) — anthropogenic energy due to heating and ventilation during the heating period QΣ for the urbanized territory at tnar = tot.

Download (358KB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Maps of the distribution of the density of the APT (W/m²) from the urbanized areas of Moscow at an outside air temperature tnar equal to the average temperature of the heating period tот, according to algorithm 1 (left) and algorithm 2 (right).

Download (412KB)
Indexing metadata
5. Fig. 4. The same as in Fig. 3, for St. Petersburg.

Download (396KB)
Indexing metadata
6. Fig. 5. The same as in Fig. 3, for Novosibirsk.

Download (435KB)
Indexing metadata
7. Fig. 6. The same as in Fig. 3, for Yekaterinburg.

Download (302KB)
Indexing metadata


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».