أين تحتاج الرياض إلى الأشجار أكثر

الحرارة الحضرية وعدالة مظلة الأشجار، محسوبتين في المتصفح

في صيف 2025 بلغ متوسط حرارة السطح المبني في الرياض 49.2 °م، ولم تغطِّ مظلة الأشجار إلا نحو 5% منه. وترتيب كل قطعة بمساحة 70 م حسب مخاطر الحرارة والوصول إلى المساحات الخضراء يشير إلى 216 كم² تُحدث فيها الأشجار الجديدة أكبر نفع، والتحليل كله يجري على جهاز الزائر.

افتح لوحة الحرارة الحضرية في الرياض ←

لماذا هذا السؤال، ولماذا الآن

الرياض من أشد المدن الكبرى حرارة في العالم. وهذه الحرارة لا تتوزع بالتساوي: فالأحياء الكثيفة المرصوفة القليلة الأشجار تحتبس منها أكثر بكثير من الأحياء الواقعة على امتداد ممر وادي حنيفة الأخضر.

والمدينة أيضًا في خضم أحد أكبر جهود التخضير الحضري في العالم. إذ يهدف برنامج الرياض الخضراء إلى زراعة أكثر من 7.5 مليون شجرة بحلول 2030 ورفع نسبة المساحات الخضراء من 1.5% إلى 9% من مساحة المدينة. ومع هذا العدد الكبير من الأشجار، يصبح أين تُزرع بأهمية كم منها يُزرع.

لذا تطرح اللوحة سؤالًا واحدًا لكل قطعة في المدينة: كم من المساحات الخضراء يستطيع السكان الوصول إليه، مقارنة بمقدار الحرارة التي يتعرضون لها؟

ماذا وجدت

تفاجئ نتيجة واحدة الناس: فالمدينة نهارًا أبرد قليلًا من الصحراء المحيطة بها، بنحو 0.6 °م. و«جزيرة البرودة الحضرية» هذه شائعة في المدن الجافة: فالرمال والصخور الجرداء تسخن أسرع من الأراضي المبنية والمروية. ولهذا يقارن التحليل بين الأحياء داخل المدينة، لا بين المدينة والصحراء.

كيف يعمل

الموقع ملفات ثابتة: بلا خادم افتراضي، ولا قاعدة بيانات، ولا Python وقت التشغيل. تأتي بيانات الأقمار الصناعية من واجهات برمجية عامة، ويجري كل حساب في المتصفح.

1. الجلب: tiles الحرارة والغطاء النباتي والغطاء الأرضي من Microsoft Planetary Computer، والأشجار والحدائق من OpenStreetMap، والمناخ من NASA POWER.
2. فك الترميز: كل tile إلى شبكة مشتركة بدقة 70 م من 1.6 مليون خلية.
3. الاشتقاق: مظلة الأشجار، وكثافة المباني، والمسافات إلى الأشجار والحدائق.
4. التقييم: التعرض للحرارة، والوصول إلى الغطاء النباتي، والعدالة لكل خلية مبنية.
5. الترتيب: الخلايا حسب المخاطر ونقص الوصول لإيجاد مناطق أولوية التشجير.
6. الرسم: النتائج على canvas ووضعها فوق الخريطة.

الحزمة التقنية

شبكة من 1.6 مليون خلية في المتصفح

تُحلَّل منطقة الدراسة (46.4–47.4° شرقًا، 24.3–25.0° شمالًا) على شبكة بكسلات Web Mercator لمستوى التكبير 11: خلايا بنحو 70 م، عددها 1,456 × 1,117.

استخدام شبكة tiles الخريطة شبكةً للتحليل هو القرار التصميمي الأهم. فكل بكسل في الـtile يقع على خلية واحدة بالضبط، ولا حاجة إلى مكتبة لإعادة الإسقاط، وتنزل النتائج على MapLibre طبقةَ صورة متطابقة تمامًا.

تُحفظ كل الطبقات في مصفوفات typed ‏(Float32Array وUint8Array): نحو اثنتي عشرة طبقة في كل منها 1.6 مليون قيمة، ضمن ذاكرة المتصفح بسهولة.

حرارة السطح من Landsat

يتيح Planetary Computer للمتصفح تسجيل بحث STAC كموزاييك (أقل المشاهد غيومًا أولًا، Landsat 8 و9 فقط) وطلب الـtiles بتعبير لحساب النطاقات. يخزّن Landsat Collection 2 حرارة السطح أعدادًا صحيحة محجّمة، لذا يجري التحويل إلى الدرجات المئوية على خادم الـtiles:

expression = lwir11*0.00341802+149.0-273.15
rescale    = 10,70

يصل كل بكسل بايتًا واحدًا ويعيده المتصفح إلى درجات. ومع نطاق 10–70 °م على 256 مستوى، تبلغ الدقة نحو 0.24 °م، وهي أدق من دقة المستشعر نفسه. ويستخدم فك الترميز createImageBitmap مع إيقاف تحويل الألوان وضرب الشفافية المسبق، فلا تتغير أي قيمة في الطريق.

الغطاء النباتي والغطاء الأرضي وطبقة مظلة الأشجار

يأتي NDVI من Sentinel-2 بالطريقة نفسها. وثمة تفصيل مهم: منذ يناير 2022 تحمل انعكاسيات Sentinel-2 إزاحة +1000، لذا يكون التعبير (B08-B04)/(B08+B04-2000). وإن فاتتك هذه الإزاحة انحازت كل قيم NDVI إلى الأدنى.

تُطلب tiles ESA WorldCover دون خريطة ألوان، فيكون كل بكسل رمز الفئة الخام (10 = غطاء شجري، 50 = مبانٍ، 60 = أرض جرداء). ومنها يشتق المتصفح كثافة المباني (نسبة الأرض المبنية ضمن 250 م) وقناعًا حضريًا.

وتأخذ طبقة مظلة الأشجار (0–1) أقوى ثلاث إشارات: كثافة الغطاء النباتي من NDVI، والغطاء الشجري من WorldCover، وأشجار OSM المرسومة.

المسافات والأحياء والبؤر الحرارية

• تحويلات المسافة الإقليدية الدقيقة (Felzenszwalb وHuttenlocher) تعطي كل خلية مسافتها إلى أقرب مظلة أشجار وأقرب حديقة. والحدائق مضلعات من OSM تُحوَّل إلى خلايا بتعبئة خطية.
• Separable box blurs with running sums تحسب النسب المحيطة، مثل مظلة الأشجار ضمن مسافة مشي 300 م، في زمن خطي.
• تجميع k-means لحرارة السطح الحضري (أربع مجموعات، بتهيئة من الكميات كي تتكرر النتائج تمامًا) يحدد البؤر الحرارية.

العدالة ومخاطر الحرارة

لكل خلية مبنية:

• التعرض للحرارة = حرارة السطح نسبةً إلى بقية المدينة (من المئين الخامس إلى الخامس والتسعين)؛
• الوصول إلى الغطاء النباتي = متوسط مظلة الأشجار المحيطة، والقرب من مظلة الأشجار، والقرب من حديقة؛
• العدالة = الوصول − الحرارة، من −1 (حار وأجرد) إلى +1 (بارد وأخضر).

ثم يوازن مؤشر مخاطر الحرارة بين حرارة سطح الأرض (w1)، وكثافة المباني (w2)، ونقص الغطاء النباتي (w3). الأوزان شفافة وقابلة للضبط بأشرطة التمرير؛ ولم تُتعلَّم من البيانات. يشغّل TensorFlow.js التقييم ضربَ مصفوفات واحدًا (موتر خصائص 1.6 مليون × 3 في متجه أوزان 3 × 1) على GPU عبر WebGL، مع الرجوع إلى CPU عند الحاجة. ولا يُحمَّل إلا في هذه الصفحة، فلا تدفع بقية الموقع كلفته.

مناطق أولوية التشجير هي أعلى 15% من الخلايا المبنية حسب المخاطر × (1 − الوصول). استخدمت نسختي الأولى عتبات ثابتة، فعلّمت ما بين 60% و90% من كل حي: فحين تكون المدينة كلها تقريبًا حارة وجرداء، لا تستطيع العتبات تحديد الأولويات. أما الترتيب فيستطيع، وهو ما يفعله المخططون فعلًا عند توزيع الميزانية.

القيود

هذه أداة فرز أولي لنقاشات التخطيط، وليست بديلًا عن المسوحات الميدانية. اقرأ النتائج مع مراعاة هذه القيود:

• السطح ليس الهواء. يقيس Landsat حرارة الأسطح، لا الهواء الذي يتنفسه الناس. وهما مرتبطان لكنهما ليسا الشيء نفسه.
• وقت واحد من اليوم. يمر Landsat فوق الرياض في أواخر الصباح. ولا تُلتقط ذروات العصر ولا حرارة الليل، حين تكون الجزيرة الحرارية الحضرية عادة في أقوى حالاتها.
• الدقة المكانية. دقة المستشعر الحراري في Landsat الأصلية 100 م. والشبكة بدقة 70 م لا تضيف تفاصيل؛ بل تطابق tiles الخريطة.
• مركّب لا متوسط. تأخذ الموزاييك أقل المشاهد غيومًا، فتُظهر ظروف الصيف المعتادة في السماء الصافية، لا متوسطًا موسميًا.
• الغطاء الأرضي من 2021. التشجير ضمن الرياض الخضراء منذ 2022 لا يظهر إلا جزئيًا، عبر NDVI من Sentinel-2.
• الأشجار المرسومة ليست كل الأشجار. لا يضم OSM سوى 874 شجرة مرسومة في المنطقة كلها، لذا تستخدم المسافات كل مظلة الأشجار، لا نقاط OSM وحدها.
• لم يُحتسب السكان بعد. تُقاس العدالة لكل قطعة أرض، لا لكل ساكن.

ماذا تعلمت

• تحليلات الأقمار الصناعية لم تعد تحتاج إلى خادم. الـtiles بلا مفتاح مع حساب النطاقات على الخادم تقدّم قيمًا جاهزة للتحليل مباشرة إلى المتصفح.
• شبكة الـtiles شبكة تحليل مجانية. تتعامل المصفوفات typed مع ملايين الخلايا دون مكتبة نظم معلومات جغرافية.
• TensorFlow.js محرك حوسبة عملي على GPU للعمل النقطي، لا للشبكات العصبية فقط.
• رتّب ولا تستخدم العتبات حين تكون المنطقة كلها معرّضة للخطر.

الخطوات التالية

• الترجيح بعدد السكان. إضافة WorldPop كي تفضّل مناطق الأولوية القطع التي يسكنها عدد أكبر من الناس.
• التعلّم بدل الافتراض. تدريب نموذج صغير يتنبأ بحرارة السطح من مظلة الأشجار وكثافة المباني والمسافة إلى الحدائق، والتحقق منه على أحياء محجوزة. عندها تستطيع اللوحة الإجابة عن سؤال المخطط الحقيقي: كم ستبرد هذه القطعة بزيادة مظلة الأشجار 10%؟
• تتبع الرياض الخضراء عبر الزمن. تكرار التحليل كل صيف لمعرفة هل يصل التشجير الجديد إلى أشد القطع حرارة.

إن كنت تعمل في التخضير الحضري أو المرونة الحرارية أو مشاريع الرياض الخضراء وتريد استكشاف البيانات لحيّك، تواصل معنا على [email protected].

افتح لوحة الحرارة الحضرية في الرياض ←

البيانات: Landsat 8/9 وSentinel-2 (هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية، وكوبرنيكوس/ESA) عبر Microsoft Planetary Computer؛ وESA WorldCover 2021؛ وNASA POWER؛ و© المساهمون في OpenStreetMap. أهداف الرياض الخضراء من الهيئة الملكية لمدينة الرياض.