Динамика потребности в отоплении для различных городов России на основе климатических данных

Радиационный форсинг оказывает значимое влияние на температурный режим, что напрямую определяет энергетическую потребность в отоплении зданий. Ключевым индикатором для оценки этой потребности служит показатель градус-суток отопительного сезона (HDD – heating degree days), рассчитываемый как сумма отклонений среднесуточной температуры от базового уровня 18°C за отопительный период [1].

В исследовании проведен сравнительный анализ трендов HDD, рассчитанных по двум параметрам: приземная температура воздуха (традиционный подход); физиологически эквивалентная температура (PET) — комплексный показатель, учитывающий температуру, влажность и скорость ветра. На основе климатических данных [2] за 1977–2019 гг. рассчитаны HDD для 29 городов России, расположенных в различных климатических зонах. Скорость изменения потребности в отоплении оценена через линейные тренды HDD(°С/год). 

Наибольшие скорости снижения HDD (10–16°С/год) зафиксированы в городах Европейской части России (Москва, Санкт-Петербург), что связано с усилением потепления в умеренных широтах. Также наблюдается выраженая динамика HDD (10–12°С/год) для городов Дальнего Востока с умеренным муссонным климатом (Благовещенск, Хабаровск). Средние значения (6–9°С/год) соответствуют Восточной Сибири и Забайкалью с резко-континентальным климатом (Иркутск, Чита). Минимальные темпы (1–5°С/год) характерны для юга Западной Сибири с континентальным климатом (Омск, Новосибирск).

Для ряда городов выявлена тенденция к пересечению трендов HDD, что указывает на возможное снижение потребности в отоплении на единицу площади к 2060 г. в данных регионах относительно других городов. Учет микроклиматических факторов (PET) усиливает негативный тренд HDD на 10–20% по сравнению с традиционным методом, что подчеркивает важность комплексного подхода к оценке энергопотребления.

Работа поддержана Госзаданием № 125021001827-3 «Анализ и моделирование динамики экологических процессов в условиях меняющегося климата».

1. Belova I.N. et al 2018 Energy Procedia 149 373-379

2. Konstantinov P. I. et al. North Eurasian Thermal Comfort Indices Dataset (NETCID): New gridded database for the biometeorological studies. - Environ. Res. Lett., 2022, 1708500; https://figshare.com/articles/dataset/Thermal_comfort_indices_derived_from_ERA-Interim_reanalysis_for_Northern_Eurasia/12629861.