Clasificación del impacto de las variables microclimáticas en la formación del índice. de Varianza del Campo Térmico Urbano en Islas de Calor Urbanas en Cuiabá- Mato Grosso
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v18.05.p4125-4150Palabras clave:
Era5, Satellite Landsat, Google Earth EngineResumen
Evaluar el impacto que tienen las variables microclimáticas: humedad relativa del aire, NDVI, dirección del viento local y
La velocidad del viento local sobre la aparición del fenómeno de isla de calor urbano (UHI) puede ayudarnos
para comprender la formación de islas de calor. Una de las formas de evaluar es utilizar un
clasificación de datos a través de Random Forest para analizar los escenarios de influencia del Índice de
Varianza del Campo Térmico Urbano (UTFVI) en estas variables microclimáticas y, de esta manera, entender
qué tendencias pueden ocurrir ante cambios de comportamiento en estas variables
microclimas. Para conseguir estos objetivos se realizará un modelado de datos con imágenes y datos.
muestras obtenidas de los satélites Landsat 7, Landsat 8 y datos de reanálisis de ERA5. Con las imágenes obtenidas quedará
llevó a cabo un procedimiento de clasificación de la cobertura del suelo y con los datos del reanálisis ERA5 se definió la clasificación de la UTFVI. Al aplicar el algoritmo Random Forest, el modelo se generó con una muestra de
datos reducidos a niveles de indicación UTFVI para determinar la aparición del fenómeno UHI
(fuerte, muy fuerte y extremo) y así obtener un modelo predictivo más preciso. Además de la investigación sobre el
impacto de las variables microclimáticas en la UFTVI, se buscó detectar tendencias en las series temporales de
variaciones de las variables microclimáticas en relación al UTFVI y la obtención de los resultados demuestran la
Importancia del aprendizaje automático para mejorar la detección de factores que conducen a condiciones peligrosas.
de la existencia del Fenómeno UHI.
Citas
ALBONWAS, R. K.; AL-KHAKANI, E. T. Using the multiple regression model to predict the land surface temperature in Al Najaf province, Iraq. International Journal of Special Education, v. 37, n. 3, p. 9970–9981, 31 mar. 2022.
ALCARDE ALVARES, C. et al. Köppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, v. 22, 1 dez. 2013.
BECK, H. E. et al. Present and future Köppen-Geiger climate classification maps at 1-km resolution. Scientific Data, v. 5, n. 1, p. 180214, 30 out. 2018.
BENALI, A. et al. Estimating air surface temperature in Portugal using MODIS LST data. Remote Sensing of Environment, v. 124, p. 108–121, 4 ago. 2012.
CALLAHAN, C. W.; ELANSARI, A. M.; FENTON, D. L. Chapter 8 - Psychrometrics. Em: YAHIA, E. M. (Ed.). Postharvest Technology of Perishable Horticultural Commodities. [s.l.] Woodhead Publishing, 2019. p. 271–310.
CARLSON, T. N.; RIPLEY, D. A. On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index. Remote Sensing of Environment, v. 62, n. 3, p. 241–252, 1 dez. 1997.
COSTA, R. L. Use of remote sensing in the identification of Urban Heat Islands and in the evaluation of Human Thermal Comfort. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, v. 7, n. 7, p. 408–422, 2017.
DUARTE, D. H. S. O impacto da vegetação no microclima em cidades adensadas e seu papel na adaptação aos fenômenos de aquecimento urbano. Contribuições a uma abordagem intersdisciplinar. text—[s.l.] Universidade de São Paulo, 7 dez. 2015.
ENTERIA, N.; SANTAMOURIS, M.; EICKER, U. Urban Heat Island (UHI) Mitigation Hot and Humid Regions: Hot and Humid Regions. [s.l: s.n.].
FILHO, W. L. et al. Impacts, strategies and tools to mitigate UHI. A+BE | Architecture and the Built Environment, n. 20, p. 67–102, 2017.
FRANCO, F. M. et al. TRAÇADO URBANO E SUA INFLUÊNCIA NO MICROCLIMA: UM ESTUDO DE CASO EM CENTRO HISTÓRICO. Revista Eletrônica em Gestão, Educação e Tecnologia Ambiental, p. 1916–1931, 18 fev. 2013.
GUHA, S. et al. Analytical study of land surface temperature with NDVI and NDBI using Landsat 8 OLI and TIRS data in Florence and Naples city, Italy. European Journal of Remote Sensing, v. 51, n. 1, p. 667–678, 1 jan. 2018.
HOWELL, T.; DUSEK, D. Comparison of Vapor-Pressure-Deficit Calculation Methods—Southern High Plains. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, v. 121, 1 mar. 1995.
KAFY, A.-A. Estimation of Urban Heat Islands Effect and Its Impact on Climate Change: A Remote Sensing and GIS-Based Approach in Rajshahi District. Rochester, NY, 1 out. 2019. Disponível em: <https://papers.ssrn.com/abstract=3681227>. Acesso em: 25 jun. 2023
KAFY, A.-A. et al. Prediction of seasonal urban thermal field variance index using machine learning algorithms in Cumilla, Bangladesh. Sustainable Cities and Society, v. 64, p. 102542, 1 jan. 2021.
KONG, F.; SINGH, R. P. 2 - Chemical Deterioration and Physical Instability of Foods and Beverages. Em: SUBRAMANIAM, P. (Ed.). The Stability and Shelf Life of Food (Second Edition). Woodhead Publishing Series in Food Science, Technology and Nutrition. Second Edition ed. [s.l.] Woodhead Publishing, 2016. p. 43–76.
KUMAR, D.; SHEKHAR, S. Statistical analysis of land surface temperature–vegetation indexes relationship through thermal remote sensing. Ecotoxicology and Environmental Safety, Green Technologies for Environmental Pollution Control and Prevention (Part 1). v. 121, p. 39–44, 1 nov. 2015.
LAWRENCE, M. G. The Relationship between Relative Humidity and the Dewpoint Temperature in Moist Air: A Simple Conversion and Applications. Bulletin of the American Meteorological Society, v. 86, n. 2, p. 225–234, 1 fev. 2005.
LIU, L.; ZHANG, Y. Urban heat island analysis using the landsat TM data and ASTER Data: A case study in Hong Kong. Remote Sensing, v. 3, p. 1535–1552, 1 dez. 2011.
MCHUGH, M. L. Interrater reliability: the kappa statistic. Biochemia Medica, v. 22, n. 3, p. 276–282, 2012.
NAIM, MD. N. H.; KAFY, A.-A. Assessment of urban thermal field variance index and defining the relationship between land cover and surface temperature in Chattogram city: A remote sensing and statistical approach. Environmental Challenges, v. 4, p. 100107, 1 ago. 2021.
NAJAFZADEH, F. et al. Spatial and Temporal Analysis of Surface Urban Heat Island and Thermal Comfort Using Landsat Satellite Images between 1989 and 2019: A Case Study in Tehran. Remote Sensing, v. 13, n. 21, p. 4469, 7 nov. 2021.
NERY, C. V. M.; MOREIRA, A. A.; FERNANDES, F. H. S. Análise do Comportamento Espectral da Floresta Estacional Decidual no Parque Estadual Lapa Grande (Behavior Analysis of Spectral Deciduous Forest in Lapa Grande State Park). Revista Brasileira de Geografia Física, v. 7, n. 2, p. 417–433, 16 set. 2014.
NGUYEN, T. T. Landsat Time-series Images-based Urban Heat Island Analysis: The Effects of Changes in Vegetation and Built-up Land on Land Surface Temperature in Summer in the Hanoi Metropolitan Area, Vietnam. Environment and Natural Resources Journal, v. 18, n. 2, 2020.
PEREIRA, R. H. M.; GONÇALVES, C. N. Geobr: Loads Shapefiles of Official Spatial Data Sets of Brazil. https://github.com/ipeaGIT/geobr, , 22 nov. 2019. Disponível em: <https://github.com/ipeaGIT/geobr>. Acesso em: 22 nov. 2023
RANAGALAGE, M.; ESTOQUE, R.; MURAYAMA, Y. An Urban Heat Island Study of the Colombo Metropolitan Area, Sri Lanka, Based on Landsat Data (1997–2017). International Journal of Geo-Information, v. 6, p. 17, 23 jun. 2017.
ROUSE, J. W. et al. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. 1 jan. 1974. Disponível em: <https://ntrs.nasa.gov/citations/19740022614>. Acesso em: 6 jun. 2023
SEJATI, A. W.; BUCHORI, I.; RUDIARTO, I. The spatio-temporal trends of urban growth and surface urban heat islands over two decades in the Semarang Metropolitan Region. Sustainable Cities and Society, v. 46, p. 101432, 1 abr. 2019.
SOBRINO, J.; JIMENEZ, J.-C.; PAOLINI, L. Land surface temperature retrieval from LANDSAT TM 5. Remote Sensing of Environment, v. 90, p. 434–440, 1 abr. 2004.
TESFAMARIAM, S.; GOVINDU, V.; UNCHA, A. Spatio-temporal analysis of urban heat island (UHI) and its effect on urban ecology: The case of Mekelle city, Northern Ethiopia. Heliyon, v. 9, n. 2, p. e13098, 1 fev. 2023.
TOMLINSON, C. J. et al. Including the urban heat island in spatial heat health risk assessment strategies: a case study for Birmingham, UK. International Journal of Health Geographics, v. 10, n. 1, p. 42, 17 jun. 2011.
ULLAH, N. et al. Spatiotemporal Impact of Urbanization on Urban Heat Island and Urban Thermal Field Variance Index of Tianjin City, China. Buildings, v. 12, n. 4, p. 399, abr. 2022.
VILANOVA, S. R. F.; MAITELLI, G. T. A importância da conservação de áreas verdes remanescentes no centro político administrativo de Cuiabá-MT. UNICIÊNCIAS, v. 13, n. 1, 2009.
WALEED, M. et al. Towards Sustainable and Livable Cities: Leveraging Remote Sensing, Machine Learning, and Geo-Information Modelling to Explore and Predict Thermal Field Variance in Response to Urban Growth. Sustainability, v. 15, n. 2, p. 1416, jan. 2023.
WENG, Q.; LU, D.; SCHUBRING, J. Estimation of land surface temperature-vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment, v. 89, n. 4, p. 467–483, [s.d.].
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