As ZCLs identificadas nos dois clusters mais quentes (CL6 e CL1) foram a ZCL3 associada à ZCL2 (ZCL32) e ZCL8 associada à ZCLE (ZCL8E). No CL6, o mais quente, observa-se a presença de áreas densamente ocupadas por construções horizontais de pequeno e médio porte (ZCL32) e áreas ocupadas por grandes centros comerciais e amplos estacionamentos, com pouca ou nenhuma vegetação (ZCL8E) (Figura 21). No CL1 observa-se a presença das ZCL32 (Figura 22). Esses clusters resultaram nos menores valores de Ԑ, NDMI e FCV observados para toda a MC, e nos maiores A, resultado da ausência de árvores e sombras, com predominância de áreas construídas e impermeáveis similares aos da ZCLE, com área impermeável > 90%.
As ZCL observadas nos dois cluster mais frios (CL9 e CL8) foram as ZCLA, ZCLB, ZCL4, ZCL6 e ZC9. No CL9, o cluster mais frio, observa-se a predominância de áreas densamente arborizadas (ZCLA) e áreas com árvores esparsas (ZCLB) (Figura 23). No CL8 observa-se a ZCL4, composta por áreas ocupadas por construções esparsas e verticais de grande porte intercaladas por vegetação e ZCL6 com construções esparsas de pequeno porte intercaladas por vegetação (Figura 24). O CL9 e o CL8 obtiveram os maiores valores de Ԑ, NDMI e FCV de todo conjunto de dados, e os menores valores de A, resultado da presença de vegetação. Nesses clusters destacam-se a presença de árvores, áreas permeáveis e sombras naturais, produzidas pelas árvores, e artificiais, produzidas por prédios.
As ZCLs identificadas no CL2 e CL3 foram as associações entre a ZCL3, ZCL1 e ZCL2 (ZCL31-2) (Figuras 25 e 26). A ZCL1 caracteriza-se pela presença de edificações verticais de grande porte, e a ZCL2 por edificações compactas de médio porte.
No CL4 foram identificadas associações entre a ZCL6 e ZCL4 (ZCL64). Nesse cluster observa-se a ocorrência de vegetação de porte arbóreo, áreas permeáveis e sombras produzidas por arvores e por prédios (Figura 27).
As ZCL identificadas nos clusters CL5 e CL7 foram: a ZCL9, caracterizada por áreas com construções esparsas e ZCLD, caracterizadas por áreas com predominância de vegetação rasteira (ZCL9D). Esses clusters correspondem a áreas destinadas ao sistema viário urbano ou em processo de urbanização (Figura ).
A maior diferença de TS entre clusters ocorreu entre o CL6 (30 °C) e o CL9 (25 °C), cuja diferença entre os valores medianos de TS foi de aproximadamente 5 °C, ultrapassando 12 °C em áreas onde foram identificadas as menores e as maiores TS (Figura 15). As áreas do CL6 obtiveram os menores valores de NDMI (-0,14), FCV (0,7%) e emissividade (0,974) da MC. As áreas do CL9 mostraram os maiores NDMI (0,32), FCV (55,48%) e emissividade (0,984).
O mapeamento de clusters de TS e a classificação das áreas urbanas em ZCLs permitiram identificar áreas, classificadas como clusters diferentes, mas com a mesma classificação de ZCL (Figura 29). Os resultados do mapeamento apontam que aproximadamente 59% da área da macrozona de consolidação urbana de SJC é predominantemente ocupada por edificações esparsas de pequeno porte (ZCL3), 18% por construções esparsas associadas à vegetação (ZCL9D), 18% por edificações de pequeno e grande porte intercaladas por vegetação (ZCL6 e ZCL4), 4% por vegetação de porte arbóreo (ZCLAB) e 2% por construções extensas em áreas plenamente impermeabilizadas (ZCL8E).
A identificação das tipologias construtivas, onde a ZCL3 é predominante, e onde ocorrem a ZCL4 e ZCL6, permite inferir que o decaimento da TS ocorre em função da verticalização das construções, associada à vegetação, e onde áreas permeáveis se fazem presentes, podendo esse efeito ser observado nos dados compilados da Figura 30.
A influência da presença de vegetação de porte arbóreo e de sombra também se mostra evidente nas análises dos resultados do CL5 e CL7, onde se observa a ZCL9D. Se no CL5 as construções esparsas do sistema viário estão associadas à vegetação rasteira, no CL7 já se observa a presença de vegetação de porte arbóreo, ou a predominância de áreas verdes, o que resulta em uma menor TS (CL5(A) e CL7(B):ZCL9D, Figura 28).
Os resultados obtidos para os 4 clusters que apresentaram as menores TS na MC (CL9, CL8, CL7 e CL4) apontam que a tendência de resfriamento das superfícies, no período diurno, está associada aos processos de sombreamento e em função da presença de água ou umidade na superfície. O sombreamento promove a atenuação da radiação solar incidente, minimizando o ganho de calor nas superfícies e pode ocorrer naturalmente, dada a presença de árvores ou artificialmente, em função da presença de construções verticalizadas, quando associadas às áreas verdes. A umidade, associada à presença de vegetação e áreas permeáveis auxilia na ocorrência dos fluxos de calor latente, que processam o calor retido na superfície. Os resultados obtidos para os clusters mais quentes (CL6, CL1, CL2, CL3 e CL5) apontam que os processos de aquecimento estão associados à ausência de umidade, vegetação e sombra, em áreas predominantemente impermeabilizadas.
A análise dos clusters confirma os resultados obtidos nas análises de correlação, que apontam que baixas TS estão associadas à alta emissividade, presença de água e vegetação, e baixo albedo. Os resultados refletem as características termofísicas das superfícies na escala urbana, composta por superfícies heterogêneas, onde vegetação e área construída ocorrem em paralelo, e para as quais quanto maior o FCV detectado na célula, maior a absorção de radiação solar visível e menor o A.
A integração de informações georreferenciadas em uma grade regular ou espaço celular, criada a partir da discretização de zonas urbanas em células de 60 m x 60 m, mostrou-se eficaz para a produção de informações, em alta resolução espacial, que podem ser utilizadas para produzir diagnósticos na escala local, micro ou macro climática, dependendo do número de células agrupadas. O procedimento pode auxiliar em parametrizações e identificação de áreas vulneráveis e prioritárias, para as quais se fazem necessárias intervenções pontuais.
O uso de imagens de satélite, como as do L8-L2, que representam um momento no tempo-espaço, possibilita identificar tendências e padrões que determinam o comportamento térmico e energético das superfícies urbanas, o que é extremamente útil no desenvolvimento de benchmarking para o planejamento urbano voltado para promover a resiliência e adaptação urbana ao calor.
Nesta pesquisa, os índices de autocorrelação espacial de Moran acima de 0,65 permitiram inferir a dependência espacial TS, independente da variabilidade climática sazonal, o que facilita na compreensão da dinâmica sócio espacial que influencia a consolidação do tecido urbano. Os coeficientes de correlação de Spearman, obtidos entre TS e as variáveis espectrais, mostraram que a redução da TS está diretamente relacionada ao aumento do FCV, Ԑ e NDMI, e que a correlação entre A e TS é afetada pela presença de vegetação na célula, devendo-se considerar essa relação na interpretação dos resultados.
As análises de clusters apontam que as maiores diferenças de TS ocorreram em áreas classificadas como CL6 e CL9 e chegou a 12 °C. A análise dos resultados obtidos para cada cluster permitiu inferir que os efeitos de retroalimentação negativos, que produzem o resfriamento das superfícies urbanas, estão associados à presença de áreas permeáveis, detectadas pela presença de umidade, vegetação e sombra. As áreas de sombra, produzidas naturalmente por árvores ou artificialmente por prédios, contribuem para a atenuação do impacto da incidência da radiação solar no ganho de calor em superfícies no período diurno, resultando na diminuição da absorção e armazenamento de calor pelas estruturas urbanas, que influenciam as temperaturas no período noturno. O efeito de resfriamento das superfícies pode ser amplificado pelo uso de edificações associadas às áreas arborizadas e permeáveis. Essa conclusão foi possível a partir da observação dos resultados obtidos para os CL8 e CL4, onde se observa a ocorrência da ZCL 4.
Os resultados permitem inferir que as intervenções no tecido urbano, voltadas para promover a resiliência urbana ao calor, produzindo o efeito de retroalimentação negativa do sistema climático urbano, que podem ser utilizadas como tecnologias solares passivas, devem se concentrar em duas grandes frentes:
ampliar as áreas de sombra por processos de arborização ou incentivo à verticalização de construções desde que associadas a áreas verdes e permeáveis.
Nesse sentido, conclui-se que o mapeamento da temperatura das superfícies permite identificar as tipologias construtivas, que influenciam os processos de retroalimentação negativa e positiva do sistema climático urbano e ZCLs associadas. Esse procedimento pode auxiliar no desenvolvimento de políticas voltadas para promover a adaptação e a resiliência urbana ao calor, o que é extremamente útil para o desenvolvimento de benchmarking para o planejamento do tecido urbano.
aplicar o método em outras áreas urbanas consolidadas, para avaliar o desempenho térmico e energético das zonas climáticas locais, sob diferentes condições climáticas;
Agradecimentos a Capes pela bolsa de pesquisa de doutorado, ao Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe) e ao Laboratório de Modelagem e Estudos de Recursos Renováveis de Energia (LABRENabren), locado na Divisão de Impactos, Adaptação e Vulnerabilidadeso Centro de Ciência do Sistema Terrestre (CCST). Este trabalho é uma contribuição do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Mudanças Climáticas (INCT-MC), financiado pela FAPESP 2014/50848-9, CNPq 465501/2014-1, e CAPES/FAPS nº 16/2014.
COMPANHIA AMBIENTAL DO ESTADO DE SÃO PAULO. Serviços - CETESB. Disponível em: Disponível em: https://cetesb.sp.gov.br/ar/qualar/ . Acesso em: 15 fev. 2019. [ Links ]
COMPANHIA AMBIENTAL DO ESTADO DE SÃO PAULO. Serviços. Disponível em: Disponível em: http://qualar.cetesb.sp.gov.br/qualar/conDadosHorarios.do?method=gerarRelatorio . Acesso em: 29 out. 2018. [ Links ]