VARIABILIDADE E SUSCEPTIBILIDADE CLIMÁTICA: Implicações Ecossistêmicas e Sociais de 25 a 29 de outubro de 2016 Goiânia (GO)/UFG

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1 IDENTIFICAÇÃO DE ILHAS DE CALOR NA CIDADE DE PATOS DE MINAS - MG COM DADOS DE TEMPERATURA SUPERFICIAL E ÍNDICE DE VEGETAÇÃO NORMALIZADA (NDVI) POR MEIO DE SENSORIAMENTO REMOTO DÁCIO JOSÉ CAMBRAIA FILHO 1 RAFAEL LUÍS SILVA 2 ANDRESSA CAIXETA SOUZA 3 GUSTAVO RODRIGUES BARBOSA 4 RESUMO As ilhas de calor representam o resultado de constantes transformações na dinâmica do solo e atmosfera, recebendo grande influência das temperaturas superficiais e índices de vegetação normalizada (NDVI). Sendo assim, o seguinte trabalho realiza uma análise da mancha urbana de Patos de Minas - MG por meio de sensoriamento remoto em duas distintas épocas do ano a fim de relacionar tais parâmetros e identificar as ilhas de calor e frescor através de imagens provenientes do satélite Landsat-8. Palavras-chave: ilhas de calor, sensoriamento remoto, NDVI, temperatura superficial ABSTRACT Heat islands are the result of constant changes in soil dynamics and atmosphere, receiving great influence of surface temperature and normalized vegetation index (NDVI). Thus, the following work makes an analysis of the urban area of Patos de Minas - MG through remote sensing in two different times of the year in order to relate these parameters and identify the islands of heat and freshness through images from the Landsat-8. Key-words: heat islands, remote sensing, NDVI, surface temperature 1 - Introdução Com os crescentes processos de desenvolvimento, urbanização e industrialização do Brasil no século XX, o país sofreu drásticas alterações em sua distribuição urbanística e populacional (GLOBO EDUCAÇÃO, 2016). O intenso desenvolvimento urbano constitui um dos mais significativos prejuízos ambientais, visto que grandes expansões desencadeiam uma série de problemas provenientes da falta de planejamento e ocupação (COELHO, 2003). As mudanças provocadas pelo homem no ambiente urbano ocorrem de maneira rápida e descontrolada, fazendo-se necessário o seu contínuo monitoramento (ANDRADE et 1 - Acadêmico do curso de Engenharia Ambiental e Sanitária do Centro Universitário de Patos de Minas - UNIPAM. de contato: daciocambraia@hotmail.com 2 - Acadêmico do curso de Engenharia Ambiental e Sanitária do Centro Universitário de Patos de Minas - UNIPAM. de contato: rafael3bmx@hotmail.com 3 - Acadêmica do curso de Engenharia Ambiental e Sanitária do Centro Universitário de Patos de Minas - UNIPAM. de contato: andressa-s-2@hotmail.com 4 - Docente do curso de Engenharia Ambiental e Sanitária do Centro Universitário de Patos de Minas - UNIPAM. de contato: gustavorb@unipam.edu.br 1477

2 al., 2013). O microclima urbano vem sofrendo drásticas alterações em suas temperaturas e em suas constituições de arbóreas, aonde estudos específicos microclimáticos vêm crescendo continuamente, representando uma das principais formas de monitoramento e análise das alterações urbanas na superfície terrestre (OKE, 1987; MONTEIRO, 1976; LOMBARDO, 1991; COSTA, 1998). Tais fenômenos de constante degradação são proporcionados pela grande necessidade de expansão territorial urbana a qual acarreta significativas alterações da cobertura dos solos (OKE, 1973). As ilhas de calor representam o resultado de constantes transformações na dinâmica do solo e atmosfera, os quais alteram fluxo de energia da superfície e representa uma das mais significativas alterações do clima local (BRANDÃO, 2009). De acordo com Ming (2000) a quantificação dos parâmetros biofísicos tais como temperatura da superfície, índices de vegetação são de importância fundamental para estimativa do balanço de energia da superfície terrestre. Para isto, o uso das técnicas de sensoriamento remoto tem sido de vital importância para monitorar, mapear e fiscalizar tais mudanças na superfície (TARIFA, 2001). Segundo Jensen (2009), informações sobre a temperatura superficial obtida através do sensoriamento remoto, representam o calor interno de um alvo convertido em energia radiante através de sensores, proporcionando a correlação positiva entre a temperatura cinética verdadeira do alvo e seu fluxo radiante. Já a utilização de índices de vegetação como o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI) e Índice de Área Foliar (IAF) facilita a obtenção e modelagem de parâmetros biofísicos das plantas, como a área foliar, biomassa e porcentagem de cobertura do solo (JENSEN, 2009; EPIPHANIO et al., 1996). Nessa perspectiva, o presente estudo tem como objetivo relacionar as temperaturas superficiais ao índice de vegetação normalizada (NDVI) em duas distintas épocas do ano a fim de identificar as ilhas de calor e frescor na cidade de Patos de Minas através de imagens provenientes do satélite Landsat Material e Métodos Para que o objetivo proposto fosse atingindo, o seguinte trabalho foi dividido em três etapas: a aquisição de referencial teórico, obtenção de dados para processamento e as respectivas análises dos resultados. A metodologia utilizada no seguinte estudo, embasouse em um amplo leque referências bibliográficas sobre a temática possibilitando o embasamento teórico necessário para avaliar e relacionar as temperaturas superficiais 1478

3 provenientes de sensores termais aos índices de vegetação por diferença normalizada provenientes de sensores multiespectrais na mancha urbana de Patos de Minas. O município de Patos de Minas/MG localiza-se na região intermediária à Mesorregião do Triângulo Mineiro e Alto Paranaíba. Segundo o IBGE (2015) possui habitantes e área de 3.189,771 km². Apresenta pluviometria anual de 1414,5 mm/ano e temperatura média de 21,00ºC (INMET, 2016). A extração das informações sobre a temperatura superficial e o índice de vegetação da cidade de Patos de Minas foi realizada através de dados orbitais provenientes do satélite norte-americano Landsat-8, órbita 220, ponto 73 e datas de passagem 30/01/2014 (chuva) e 26/08/2014 (seca). As cenas utilizadas no processamento digital das imagens, realizado no software ArcGIS são provenientes das bandas 2 (azul), 3 (verde), 4 (vermelho), 5 (infravermelho próximo), 8 (pancromática), 10 e 11 (infravermelho termal). Para análises das temperaturas superficiais, foram utilizados os métodos dedutivos de estimativa calorífica superficial proposta pela NASA para mapeamento de ilhas de calor sob as cenas termais (Qin e Karnieli, 2001). Com sequências metodológicas de cálculos definidas e constante dos sensores localizada nos metadatas das imagens, os redimensionamentos dos dados foram iniciados com a conversão de números digitais (ND) para radiância espectral no topo da atmosfera (L λ) com a fórmula: Lλ = ML * Qcal + AL Equação 1 Lλ: radiância espectral no topo da atmosfera (W/m² srad μm); ML: fator multiplicativo reescalonado da radiância para a banda especifica; Qcal: número digital do pixel; AL: fator aditivo reescalonado da radiância para a banda especifica. Com os dados da radiância espectral no topo da atmosfera (Lλ) obtidos, o passo seguinte foi converter os mesmos para reflectância planetária no topo da atmosfera (ρλ) com as respectivas correções angulares do sol através da fórmula: ρλ = ρλ / cos (θsz) Equação 2 ρλ: reflectância planetária no topo da atmosfera; θ SZ: ângulo solar zenital local. 1479

4 Uma vez que a reflectância planetária no topo da atmosfera (ρ λ) foi calculada a mesma foi convertida em temperatura de brilho em graus Celsius (ºC) através da fórmula: Trad = ((K2/ln((K1/Lλ)+1))-273,15) Equação 3 Trad: temperatura de brilho no sensor em graus celcius (ºC); K2: constante termal da banda específica; K1: constante termal da banda específica; Lλ: radiância espectral no topo da atmosfera (W/m² srad μm). Quanto ao índice de vegetação normalizada (NDVI), Rouse et al. (1973) afirma que, a normalização das razões para o intervalo de -1 a +1 onde as áreas de vegetação mais intensa aproximam-se dos patamares superiores (+1) e áreas de vegetação de menor intensidade aproximam-se de patamares inferiores (-1). Os dados de absorção de clorofila na vegetação e densidade da vegetação na superfície são relacionados através de equações matemáticas que utilizam as das cenas vermelhas (4) e infravermelho próximo (5) para ume resposta visual desses dados. Calculou-se a reflectância planetária no topo da atmosfera (ρλ) das bandas 4 e 5 com os mesmos procedimentos expressos nas análises descritas anteriormente. Depois de corrigidos os mesmos foram utilizados para calcular o NDVI a partir seguinte formula: NDVI = ((NIR - RED) / (NIR + RED)) Equação 4 NDVI: índice de vegetação normalizada; RED: banda 4; NIR: banda 5. Após os procedimentos descritos para geração e obtenção de dados pontuais referentes à temperatura superficial e NDVI, os mesmos foram dispostos sobre uma cena composta em cor natural (432) interpolada a banda pancromática (8) para análise e comparação dos dados com o uso e ocupação do solo. Para o controle e comparação dos resultados nas diferentes imagens de temperatura e NDVI, foi gerado uma malha de 500 pontos de controle distribuídos de forma aleatória dentro da mancha urbana da cidade, onde tais pontos foram utilizados para extração de valores dos pixels referentes às temperaturas e NDVI. 1480

5 3 - Resultados VARIABILIDADE E SUSCEPTIBILIDADE CLIMÁTICA: As análises dos mapas de temperatura superficial e NDVI de Patos de Minas nos meses janeiro e agosto de 2014, apresentou consideráveis variações nos resultados gerais. Com índices de precipitação pluviométricos completamente atípicos na região no ano de 2014, esse fator representa uma das variáveis mais preponderantes ao analisar as temperaturas superficiais e índices de reflectância de vegetação, uma vez que a mesma tem uma relação direta. Com dados obtidos junto ao banco de dados históricos do INMET (2016) referentes à precipitação pluviométrica na estação Patos de Minas (Código OMM 83531), observa-se uma completa desigualdade distributiva das chuvas regionais no ano de Porém, mesmo com divergências quanto as normais climatológicas de do INMET (2020), os dados apresentaram tendências características das sazonalidades existentes na região. Gráfico 1 - Distribuição pluviométrica na região no ano de 2014 Fonte dos dados: INMET (2016) - Acessados em abril de 2016 Organização: Autor (2016) Ao realizar uma análise dos dados de temperatura superficial extraídos dos 500 pontos controle nos de janeiro e agosto, os valores médios prescritos foram de 21,99ºC com amplitude de dados de 19,44º e 29,83ºC com amplitude de dados de 12,10º respectivamente. Tais dados apresentaram uma diferença média de 7,84ºC e 7,34º na representatividade de dados. De modo geral, os valores de temperatura seguiram a tendência de aumentar a partir das periferias urbanas para as áreas internas centrais em ambos os meses, apresentando as localidades com maiores e menores temperaturas. 1481

6 Observa-se uma clara relação do uso e ocupação do solo com as temperaturas superficiais, identificando áreas com acumulações hídricas, aglomerações de vegetação relacionadas às respectivas ilhas de frescor e as áreas com grande quantidade de solo exposto, alto índice de urbanização às respectivas ilhas de calor. Figuras 1 - Composições em cor natural da mancha urbana de Patos de Minas nos meses de janeiro (esq.) e agosto (dir.) de 2014 Fonte dos dados: USGS (2016) - Acessados em abril de 2016 Organização: Autor (2016) Figuras 2 - Médias de temperatura superficial nos meses de janeiro (esq.) e agosto (dir.) de 2014 Fonte dos dados: USGS (2016) - Acessados em abril de 2016 Organização: Autor (2016) 1482

7 Com base nos levantamentos realizados sobre os valores de NDVI na cidade, não se observou grande discrepância nos valores dispostos. Com uma resposta espectral mais expressiva em janeiro, o seguinte mês apresentou média geral de NDVI de 0,35 com amplitude de dados de 1,07 enquanto agosto apresentou média de 0,24 com amplitude de dados de 1,52. De acordo com Liu & Ming (2000), valores de NDVI de 0,3 a 0,6 a representa uma cobertura vegetal pouco densa, enquadrando assim a vegetação local. Figura 3 - Distribuição de NDVI nos meses de janeiro (esq.) e agosto (dir.) de 2014 Fonte dos dados: USGS (2016) - Acessados em março de 2016 Organização: Autor (2016) A fim de realizar uma análise de correlação entre as variáveis de temperatura e índices de vegetação, o coeficiente de Pearson foi empregado para verificação de tal relação. Ambas as relações de variáveis apresentaram uma fraca correlação entre si, apresentando valores de 0,30 para janeiro e 0,12 para agosto. A fraca correlação estatística se deve ao fato de quanto maior for o NDVI, menor será a temperatura superficial e assim respectivamente e as mudanças de uso e ocupação do solo tem impacto direto nas variáveis, podendo aliterá-los quanto a sua classe predominante. Apesar de apresentarem uma relação estatística baixa, ambas representam importantes dados climáticos e ocupacionais que devem ser analisados em conjunto para uma ampla e complexa análise sobre o ambiente. Os resultados obtidos confirmam a ampla relação entre as temperaturas superficiais, índices de vegetação e suas densidades e as classes de uso e ocupação do solo. Nas áreas 1483

8 cuja predominância termal apresenta índices elevados, o NDVI é reduzido com e ampla urbanização instalada no local, podendo definir a presença das ilhas de calor. Quando as temperaturas apresentam índices mais amenos, NDVI mais elevado e menores índices de urbanização, a localidade pode ser definida então como ilha de frescor. 4 - Conclusões Através de técnicas de sensoriamento remoto foi possível realizar uma ampla análise sazonal na cidade de Patos de Minas, utilizando imagens provenientes de satélite com sensor multiespectral e termal, relacionando as temperaturas superficiais, os índices de vegetação e uso e ocupação do solo na descrição e identificação de ilhas de calor e frescor. 5 - Referências ALMEIDA, A. J. P. DE; GUIMARÃES JUNIOR, S. A. M.; ANDRADE, E. DE L.; FERREIRA NETO, J. V. Relação entre o Índice de Vegetação e a Temperatura de Superfície na estimativa e identificação das ilhas de calor na cidade de Maceió-AL. In: Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, João Pessoa-PB, Brasil, 25 a 29 de abril de 2015, INPE, p ANDRADE, S. C. P.; VIEIRA, V. R.; MORAIS, H. F.; ALBUQUERQUE, E. M.; SANTOS, C. A. C. Estimativa de albedo, NDVI e Temperatura de Superfície no município de Santarém- PA. In: XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2013, Foz do Iguaçu - PR. Anais XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, BRANDÃO, A.M.P.M. O clima urbano da cidade do Rio de Janeiro. In: Monteiro, C. A. F. Mendonça, F. Clima Urbano. São Paulo: Contexto, p. COELHO, A. L. N. O histórico da ocupação e impactos socioambientais no eixo norte da RMBH (Região Metropolitana de Belo Horizonte) em áreas do município de Ribeirão das Neves - MG, 2003 (dissertação de mestrado). COSTA, A. C. L. da. Estudo de variações termo higrométricas de cidade equatorial devido ao processo de urbanização: o caso de Belém - PA. (1998). Tese de Doutorado-Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo. São Carlos - SP, EPIPHANIO, J.C.N.; GLERIANI, J.M.; FORMAGGIO, A.R.; RUDORFF, B.F.T. Índices de vegetação no sensoriamento remoto da cultura do feijão. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 31, n. 6, p , ESRI. Software ArcGIS for Desktop Version: GLOBO EDUCAÇÃO, Geografia, Urbanização brasileira. Disponível em: < Acesso em: 13 abr

9 INMET, Instituto Nacional de Meteorologia. BDMEP - Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa. acesso em 25 de abril de INMET, Instituto Nacional de Meteorologia. Normais climatológicas do Brasil acesso em 3 de abril de INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA - Disponível em: < Acesso em: 30.set JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. 2 Edição traduzida pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE. São Paulo, Parêntese, p. LOMBARDO, M.A. Ilha de calor nas metrópoles: o exemplo de São Paulo. São Paulo: Editora Hucitec, p. MING, T.C.; LIU, W.T.H. Estimativa de albedo, temperatura e NDVI do Estado de São Paulo através de dados AVHRR do satélite NOAA. In: Anais XI Congresso Brasileiro de Meteorologia. - Rio de Janeiro, MING, TSAY CHU; LIU, WILLIAM TSE HORNG. Estimativa de albedo, temperatura e NDVI do Estado de São Paulo através de dados AVHRR do satélite NOAA. In: Congresso Brasileiro de Meteorologia, Rio de Janeiro. Anais. Rio de Janeiro: CBMET, Artigos, p CD-ROM, On-line. Disponível em: < MONTEIRO, C.A. de F. Teoria e Clima Urbano. Instituto de Geografia, Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo, São Paulo, p. (Série Teses e Monografias n.25) OKE, T.R. Boundary layer climates. Taylor & Francis, 2ed., OKE, T.R. City size and the urban heat island. Atmospheric Environment, v.7, p , QIN, Z., KARNIELI, A. A mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from LANDSAT TM data and its application to the Israel-Egypt border region. International Journal of Remote Sensing, Vol. 22, No. 18, p , ROUSE, J. W.; HAAS, H.R. SCHELL, J.A. DEERING, D. W. Monitoring vegetation systems in thegreat plain with ERTS. Proceedings, v.1, n. 3, p , SANTOS, A.R. et al. SR - LANDSAT 8: Conjunto de Ferramentas para o Processamento de Imagens Orbitais do Satélite LANDSAT 8. Desenvolvido em parceria pelos autores da UFES, UFV e INPE. Disponível em: < TARIFA, J.R; AZEVEDO, T.R. Os climas na cidade de São Paulo: teoria e prática. São Paulo: Pró- Reitoria de Cultura e Extensão. Universidade de São Paulo: Laboratório de Climatologia. Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2001, 199p. 1485

10 USGS, United States Geological Survey. EarthExplorer. acesso em 3 de abril de