Análise espaço temporal da temperatura em santa Maria - RS a partir de imagens termais Landsat 8 e experimento de campo

• Autor(a) principal: Trindade, Patricia Michele Pereira
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/189386
• topic: Sensoriamento remoto; Análise espaço temporal; Clima urbano; Clima; Urban; Rural; Regression models; Physiographic compartmentalization; Field experiment; Orbital data

Resumo: Diante do cenário atual de crescente urbanização fica evidente a importância de pesquisas relacionadas aos impactos que a artificialização do meio pode acarretar no clima urbano. Assim, o objetivo da presente pesquisa foi analisar a variação espaço temporal da temperatura e ilhas de calor urbanas em Santa Maria-RS, levando em consideração as suas características ambientais (relevo, vegetação, áreas construídas) e as relações entre dados orbitais e de campo. A primeira etapa da pesquisa correspondeu à análise da variação da temperatura de superfície e ilhas de calor na cidade a partir de imagens Landsat 5 e 8 para o período 1994 à 2014. A segunda etapa consistiu em verificar as diferenças térmicas entre o espaço urbano e o entorno rural do município no período de março/2017 a março/2018 a partir de pontos fixos de coletas de dados e imagens orbitais Landsat 8. Na terceira etapa realizou-se a análise da temperatura e ilhas de calor urbanas para diferentes classes de compartimentação fisiográfica da área urbana definidas a partir da hipsometria e grau de ocupação verde da cidade. Assim, foram utilizados os dados de campo e imagens Landsat 8, Sentinel 2A e modelo digital de superfície (MDE) Shuttle Radar Topography Mission (SRTM). Na última etapa foram gerados quatro modelos de estimativa da temperatura do ar com o uso do infravermelho termal. Os modelos foram calculados a partir das relações entre dados de campo e imagens termais corrigidas por diferentes métodos para o ano de 2017. A validação foi realizada com os coeficientes de determinação (r²), índice Willmolt (d), índice Nash e Sutcliffe (NSE), erro médio absoluto (EMA) e raiz do erro médio quadrático (REMQ) em dados de 2018. Na análise temporal de 1994 à 2014, foi possível constatar aumento das áreas com temperaturas de superfície mais elevadas, o que pode ser justificado pelo incremento das áreas construídas na cidade, já que a taxa de crescimento foi de 70%. As ilhas de calor urbanas de maior intensidade, referentes ao período supracitado, foram identificadas nas imagens da primavera e verão. Na segunda abordagem, em relação à análise da temperatura do ar observada em campo verificou-se que as maiores diferenças entre o urbano e rural foram registradas nos períodos da noite e madrugada, com valores superiores em média a 2°C. Na terceira discussão, a partir da compartimentação fisiográfica verificou-se que 28% do locais delimitados pelo contorno das áreas construídas caracterizaram-se por grau de ocupação verde 1 (áreas com densa urbanização) e 2 (área residencial com pouca arborização) e hipsometria de 60 a 200 metros com ilhas de calor de forte magnitude (>3°C). Por fim, os resultados obtidos demonstraram que os quatro modelos de regressão gerados apresentaram bom desempenho, no entanto, nos modelos 1, correspondente à relação entre temperatura do ar (Tar) e temperatura de brilho (Tbt) e 3, referente a relação entre temperatura do ar e temperatura de superfície corrigida pelo método Radiative Transfer Equation (TSr) os erros de estimativa foram menores, com REMQ de 0,7°C no modelo 1. A análise integrada das características térmicas, relevo e vegetação possibilitou a identificação de locais que merecem atenção especial por parte dos gestores públicos quanto às ilhas de calor e falta de áreas verdes. Diante do exposto, cabe destacar a contribuição dos produtos de sensoriamento remoto nas análises realizadas.