{"id":37661,"date":"2024-11-22T07:19:32","date_gmt":"2024-11-22T10:19:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.funverde.org.br\/blog\/?p=37661"},"modified":"2024-11-22T07:19:32","modified_gmt":"2024-11-22T10:19:32","slug":"sao-paulo-tem-grande-ilha-de-calor-agravada-pelo-declinio-de-areas-verdes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.funverde.org.br\/blog\/sao-paulo-tem-grande-ilha-de-calor-agravada-pelo-declinio-de-areas-verdes\/","title":{"rendered":"S\u00e3o paulo tem grande ilha de calor agravada pelo decl\u00ednio de \u00e1reas verdes"},"content":{"rendered":"

Por Jean Silva* – Jornal da USP – 1 de novembro de 2024 – Tucuruvi, Mooca, Freguesia do \u00d3 e Jabaquara t\u00eam maior m\u00e9dia de temperatura e menor umidade do que bairros periurbanos ou rurais da regi\u00e3o metropolitana. – <\/span>Varia\u00e7\u00e3o na temperatura m\u00e9dia entre regi\u00f5es da cidade pode chegar a 4\u00b0 C \u2013 Fotomontagem: <\/span>Jornal da USP com imagens de Marcos Santos\/USP Imagens.<\/span><\/span><\/em><\/p>\n

Bairros como Tucuruvi, Mooca, Freguesia do \u00d3 e Jabaquara t\u00eam maior m\u00e9dia de temperatura e menor umidade do que localidades como Capela do Socorro e Riacho Grande, pr\u00f3ximas \u00e0 zona rural, conforme artigo publicado na\u00a0Revista Brasileira de Meteorologia<\/i>.<\/p>\n

Ao identificar regi\u00f5es espec\u00edficas dentro da Regi\u00e3o Metropolitana de S\u00e3o Paulo (RMSP) que apresentam maior intensidade de Ilha de Calor Urbano (ICU), os pesquisadores da Escola de Artes, Ci\u00eancias e Humanidades (EACH) da USP perceberam uma varia\u00e7\u00e3o na temperatura m\u00e9dia entre grupos separados que pode chegar a 4\u00ba C.<\/p>\n

Com dados meteorol\u00f3gicos de janeiro de 2009 a fevereiro de 2019 obtidos por 30 esta\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas do Centro de Gerenciamento de Emerg\u00eancias (CGE), eles usaram o algoritmo K-means de agrupamento em\u00a0clusters<\/i>\u00a0para verificar a intensidade de ilhas de calor nas regi\u00f5es.<\/p>\n

\u201cO K-means \u00e9 um modelo de\u00a0machine learning<\/i>\u00a0n\u00e3o supervisionado \u00fatil para entender padr\u00f5es com muitas vari\u00e1veis\u201d, explica Pedro Almeida, engenheiro ambiental e primeiro autor do artigo.<\/p>\n

Para essa jun\u00e7\u00e3o, os pesquisadores utilizaram vari\u00e1veis como precipita\u00e7\u00e3o, temperatura, umidade e uso do solo em um raio de 500 metros.<\/p>\n

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\"\"<\/a><\/figcaption><\/figure>\n

\u00c1reas com maior concentra\u00e7\u00e3o residencial e menor \u00e1rea verde concentram as maiores temperaturas. Regi\u00f5es mais afastadas dos centros urbanos t\u00eam maior conforto t\u00e9rmico – Gr\u00e1fico: cedido pelos pesquisadores<\/p>\n

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\u201cNossos resultados corroboram para o entendimento de que a quest\u00e3o do uso do solo e \u00e1reas mais arborizadas podem diminuir as ilhas de calor\u201d \u2013 Pedro Almeida<\/p>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n

O \u201cCluster A\u201d, que engloba os bairros de Tucuruvi, Mooca, Freguesia do \u00d3 e Jabaquara, apresentou a maior intensidade de ICU, com m\u00e9dias e variabilidade de temperatura mais altas.<\/p>\n

Esse grupo foi associado a \u00e1reas com alta ocupa\u00e7\u00e3o residencial e comercial e uma menor quantidade de \u00e1reas verdes, o que contribui para o aumento da temperatura.<\/p>\n

Ao mesmo tempo, o \u201cCluster D\u201d, que apresenta uma ocupa\u00e7\u00e3o periurbana, consequentemente mais arborizada, teve m\u00e9dias e variabilidade de temperatura mais baixas.<\/p>\n

M\u00e9todo de agrupamento<\/h3>\n

Para reunir bairros com perfis semelhantes em comportamento clim\u00e1tico, o K-means foi essencial, mas um pr\u00e9-tratamento foi necess\u00e1rio.<\/p>\n

\u201cAntes de aplic\u00e1-lo, \u00e9 preciso tratar esses dados com outro algoritmo, o de An\u00e1lise de Componentes Principais (PCA), e redimensionar os dados para duas dimens\u00f5es\u201d, detalha.<\/p>\n

Esse tratamento permite que as vari\u00e1veis tenham a mesma escala e peso no processo de an\u00e1lise, e o uso do PCA reduz suas dimens\u00f5es para maior fidelidade dos resultados.<\/p>\n

Ap\u00f3s a aplica\u00e7\u00e3o do algoritmo de agrupamento, as localidades s\u00e3o separadas e reunidas com base na proximidade dos pontos de seus dados em rela\u00e7\u00e3o aos centros de cada\u00a0cluster<\/i>.<\/p>\n

A partir desses centros, os pesquisadores aplicaram o \u201cm\u00e9todo do cotovelo\u201d, uma an\u00e1lise emp\u00edrica dos gr\u00e1ficos para determinar o n\u00famero ideal de\u00a0clusters.<\/i><\/p>\n

Ele ajuda a verificar o ponto ideal para a qualidade da classifica\u00e7\u00e3o dos dados, evitando o uso de um n\u00famero excessivo de\u00a0clusters<\/i>. Com isso, quatro grupos diferentes foram identificados.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

M\u00e9todo permitiu agrupar semelhan\u00e7as nas ilhas de calor da regi\u00e3o metropolitana de S\u00e3o Paulo – Gr\u00e1fico: cedido pelos pesquisadores<\/span><\/em><\/p>\n

\u201cEsse m\u00e9todo permite identificar agrupamentos com dados semelhantes. Depois olhamos as estat\u00edsticas das vari\u00e1veis em cada\u00a0cluster<\/i>, principalmente analisando o gr\u00e1fico de\u00a0\u2018boxplot<\/i>\u2019\u201d.<\/p>\n

Esse gr\u00e1fico citado \u00e9 uma ferramenta visual que representa a distribui\u00e7\u00e3o de um conjunto de dados.<\/p>\n

No contexto da an\u00e1lise, os\u00a0boxplots<\/i>\u00a0s\u00e3o utilizados para comparar as vari\u00e1veis entre os diferentes\u00a0clusters,<\/i> permitindo uma visualiza\u00e7\u00e3o clara das diferen\u00e7as e semelhan\u00e7as nas caracter\u00edsticas clim\u00e1ticas e de uso do solo entre as \u00e1reas agrupadas.<\/p>\n

O \u201cA\u201d apresentou a maior intensidade do efeito ICU, com as regi\u00f5es mencionadas como Tucuruvi e outras como Vila Mariana, S\u00e9, Pinheiros, Butant\u00e3, Lapa, Pirituba, Trememb\u00e9, Penha, Vila Formosa, Anhembi e Vila Prudente.<\/p>\n

O \u201cB\u201d teve caracter\u00edsticas intermedi\u00e1rias, com regi\u00f5es como Perus, Santana do Parna\u00edba, Itaquera, Itaim Paulista, Ipiranga, Vila Maria, Cidade Ademar e Campo Limpo, com temperaturas mais amenas devido \u00e0 presen\u00e7a de mais \u00e1reas verdes.<\/p>\n

O \u201cC\u201d teve temperaturas ainda mais baixas, com zonas menos urbanizadas e maior vegeta\u00e7\u00e3o, o que engloba Santo Amaro, M\u2019Boi Mirim, Mau\u00e1, S\u00e3o Mateus e S\u00e3o Miguel Paulista.<\/p>\n

O \u201cD\u201d, Capela do Socorro e Riacho Grande,\u00a0 apresentou as mais baixas, composto principalmente de \u00e1reas rurais e periurbanas com abund\u00e2ncia de vegeta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Planejamento urbano<\/h3>\n

O engenheiro chama a aten\u00e7\u00e3o que \u201cna primavera, em especial, a umidade relativa do ar diminui, enquanto aumenta a temperatura\u201d.<\/p>\n

Esse fator \u00e9 preocupante por conta da sinergia entre ondas de calor e a ilha de calor observada nessa esta\u00e7\u00e3o e no inverno.<\/p>\n

Durante uma onda de calor, as temperaturas urbanas podem subir mais devido \u00e0 reten\u00e7\u00e3o de calor pelas superf\u00edcies constru\u00eddas, como asfalto e concreto, que absorvem e reemitem calor.<\/p>\n

A falta de vegeta\u00e7\u00e3o agrava essas ondas, enquanto sua amplia\u00e7\u00e3o seria respons\u00e1vel pelo resfriamento do ambiente por evapotranspira\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Assim, as \u00e1reas urbanas experimentam temperaturas significativamente mais altas do que as \u00e1reas rurais durante os eventos extremos.<\/p>\n

Fl\u00e1via Ribeiro, professora de Gest\u00e3o Ambiental da USP e coautora do artigo, indica que h\u00e1 v\u00e1rias solu\u00e7\u00f5es urban\u00edsticas e de materiais de constru\u00e7\u00e3o para garantir o conforto t\u00e9rmico, mas mitigar os efeitos da ilha de calor urbano \u00e9 dif\u00edcil e desafiador.<\/p>\n

\u201cA literatura colabora ao entendimento de que popula\u00e7\u00f5es mais vulner\u00e1veis socioeconomicamente sofrem mais com a intensifica\u00e7\u00e3o desses eventos atmosf\u00e9ricos\u201d, conta a pesquisadora.<\/p>\n

\u201cO poder p\u00fablico tem acesso aos dados e precisa avan\u00e7ar no planejamento. Vimos nas \u00faltimas ondas de calor o aumento de uso de energia, quase levando o sistema energ\u00e9tico ao colapso” \u2013 Fl\u00e1via Ribeiro<\/p>\n

Os autores apontam que estudos futuros tamb\u00e9m podem ser enriquecidos com a inclus\u00e3o de dados socioecon\u00f4micos, enquanto a expans\u00e3o para outras cidades brasileiras e globais pode aprofundar o debate de mitiga\u00e7\u00e3o e adapta\u00e7\u00e3o \u00e0s mudan\u00e7as clim\u00e1ticas urbanas.<\/p>\n

\u201cH\u00e1 avan\u00e7os em estudos h\u00edbridos com modelos num\u00e9ricos cl\u00e1ssicos e\u00a0machine learning<\/i>\u00a0em busca de predi\u00e7\u00e3o\u201d, explica a coautora, j\u00e1 que, al\u00e9m do algoritmo atual poder identificar padr\u00f5es, essa hibridiza\u00e7\u00e3o poderia colaborar na identifica\u00e7\u00e3o e adapta\u00e7\u00e3o das cidades \u00e0 nova realidade clim\u00e1tica.<\/p>\n

*Estagi\u00e1rio supervisionado por Luiza Caires e Tabita Said. Com informa\u00e7\u00f5es da Ag\u00eancia Bori<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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