INFLUÊNCIA DE VARIÁVEIS DE OCUPAÇÃO DO SOLO NO MICROCLIMA URBANO, UM ESTUDO DE CASO EM SANTA MARIA – RS
Giane de Campos Grigoletti, Gerusa Lazarotto
RESUMO
Considerando a urbanização como fator responsável por alterações do clima na escala local, o objetivo do estudo é investigar a influência de variáveis de ocupação do solo, como densidade construída, pavimentação e vegetação, na formação de microclimas em um bairro de Santa Maria (RS). As variáveis climáticas (temperatura e umidade relativa do ar) e urbanas foram obtidas em 10 pontos do bairro. A análise foi elaborada com base em dados noturnos de três dias de verão e de três dias de inverno, em 2014. Os resultados apontaram variabilidade térmica entre os pontos, de acordo com as diferenças na ocupação do solo. Através de testes de regressão linear simples, foram observadas correlações significativas entre as variáveis para alguns horários. A densidade construída apresentou correlação positiva com a temperatura do ar apenas no verão, enquanto a variável pavimento apresentou correlação positiva com a temperatura do ar nas duas estações.
1 INTRODUÇÃO
As alterações na paisagem, ocasionadas pela urbanização, tornam o clima da cidade diferente daquele do seu entorno natural, favorecendo a formação de diferentes microclimas, como as ilhas de calor urbanas. A ilha de calor pode ser entendida como um fenômeno noturno devido às diferenças de resfriamento urbano e rural, especialmente ou com intensidade máxima em noites claras e sem ventos, nas horas próximas e seguintes ao pôr do sol (OKE, 1982). A ilha de calor começa a se formar no limite entre a área rural e urbana, atingindo as maiores temperaturas no centro das cidades, nas áreas com maior atividade antrópica e com maiores taxas de densidade de construção e de impermeabilização do solo (OKE, 1982). Esse perfil pode ser interrompido por áreas mais quentes ou mais frias, conforme o período do dia e a variação no uso e na ocupação do solo, tornando a cidade um mosaico de microclimas distintos (AMORIM, 2010; SPIRN, 1995). Leal, Biondi e Batista (2014) verificaram, para Curitiba, que bairros periféricos com vários conjuntos habitacionais de lotes com tamanho reduzidos e pouca arborização, apresentaram temperaturas semelhantes à área central. As alterações climáticas no meio urbano têm efeitos no conforto humano, na qualidade do ar e no consumo de energia (ELIASSON, 2000). Na Região Sul do Brasil, onde o inverno é mais rigoroso, o interesse energético de redução do calor no meio urbano depende do ponto de equilíbrio onde a economia com refrigeração no verão não ultrapasse os gastos com calefação no inverno (GIORDANO; KRÜGER, 2013).
De maneira geral, a preocupação com as condições climáticas visa ao conforto higrotérmico do interior das edificações e poucas vezes ao conforto no espaço urbano (AMORIM, 2010; DUARTE, 2000). Martins, Bonhomme e Adolphe (2013) comentam que, nas últimas
décadas, a qualidade ambiental do ambiente construído tem sido bastante abordada nos discursos e práticas de regulamentações, com o objetivo de garantir melhor desempenho energético das edificações. No entanto, “a abordagem dessa problemática em escala maior, com vistas a integrar dados energéticos ao planejamento urbano e ao projeto arquitetônico situado, é ainda pouco expressiva.” (MARTINS; BONHOMME; ADOLPHE, 2013, p. 214). Por outro lado, diversos estudos vêm sendo realizados comprovando a associação entre microclimas urbanos e as variáveis de ocupação do solo, entre elas, o recobrimento do solo, a densidade construída e a vegetação. Como exemplos, podemos citar Chen-Yi et al. (2009), Duarte (2000), Gomes e Lamberts (2009).
Duarte (2000) e Gomes e Lamberts (2009) pesquisaram, para diferentes cidades, além de fatores como vegetação, água e superfícies impermeáveis, a correlação entre densidade construída e temperatura e umidade relativa do ar. Os autores encontraram correlação positiva entre aumento da temperatura e da densidade construída. Gomes e Lamberts (2009) comentam que os resultados das correlações encontradas para os horários diurnos foram fracas, enquanto no período noturno, as correlações foram mais fortes.
Quanto aos elementos naturais na área urbana, as áreas verdes atenuam os efeitos da ilha de calor, contribuem na redução do estresse térmico no espaço público, na melhoria do microclima no entorno das edificações, na qualidade do ar e no sistema de drenagem urbana (GOMES; LAMBERTS, 2009; HOUGH, 2004). Duarte (2000) acredita que é importante determinar os índices de vegetação em função da densidade construída para cada bairro ou zona da cidade.
O efeito da vegetação sobre o microclima no bairro Camobi, Santa Maria (RS), foi observado no trabalho de Rovani et al. (2014), que analisaram o campo termo-higrométrico e a formação de ilhas de calor e de frescor no bairro. Em geral, a partir das 18 horas melhor se definiu o contraste térmico entre o núcleo urbano e seu entorno. As ilhas de calor coincidiram com as áreas de maior ocupação urbana, pouca vegetação, alta impermeabilização do solo e intenso fluxo de veículos (ROVANI et al., 2014).
O tipo e a distribuição da vegetação também devem ser considerados no desenho urbano, conforme o clima do local. Por exemplo, características da fronde (caducidade, densidade das copas, cor e tamanho de folhas) influenciam a penetração da radiação solar sobre as superfícies (HOUGH, 2004; KONARSKA et al., 2012). Para as regiões climáticas que sofrem os rigores das temperaturas de verão e de inverno, as árvores caducifólias são as melhores porque fornecem sombra na estação quente e permitem a passagem do sol de inverno até o solo (HOUGH, 2004).
Em Maceió (AL), Barbosa, Barbirato e Vecchia (2003) constataram que espaços com vegetação heterogênea e copas pouco densas favorecem o movimento do fluxo de ar no nível do usuário, auxiliando no processo de trocas térmicas e originando ambientes com temperaturas do ar mais amenas em diferentes horários. Por outro lado, grupamentos mais homogêneos e com copas densas podem configurar barreiras à penetração dos ventos e reduzir o fluxo de ar em seu interior (BARBOSA; BARBIRATO; VECCHIA, 2003). As árvores contribuem para a redução da temperatura do ar no período de insolação diurno,
mas, em alguns casos, podem ser verificadas temperaturas noturnas mais elevadas em áreas vegetadas do que em áreas mais abertas (ROCHA; SOUZA; CASTILHO, 2011), principalmente sob grupamentos arbóreos densos e sob condições de ventos fracos.
Em Taiwan, Chen-Yi et al. (2009) investigaram a influência da densidade de vegetação, da densidade de construção e da razão H/W (razão entre a altura dos edifícios e a distância entre eles ou largura da rua) sobre o microclima. Os autores encontraram correlações significativas entre a temperatura e os três parâmetros, nas alturas de 3 e 4 metros, no período noturno. A temperatura noturna mais baixa ocorreu em lugares de baixa densidade de construção e baixa razão H/W e de alta densidade de vegetação. Conforme os autores, mesmo que a vegetação não forneça evaporação para resfriar o ambiente durante a noite, a cobertura vegetal ainda é mais fria do que outros tipos de superfícies, tais como concreto e asfalto (CHEN-YI et al., 2009).
Através do equilíbrio entre elementos construídos e naturais, como área construída, áreas verdes, superfície de água, equipamentos e infraestrutura urbana, é possível assegurar melhor qualidade ambiental e uma configuração urbana mais adequada ao clima local (DUARTE, 2000; SILVA; ROMERO, 2013). A necessidade de buscar diretrizes quantitativas para determinação de percentuais recomendáveis para área edificada e para a cobertura vegetal é consenso entre os pesquisadores (ROMERO, 2011).
O objetivo do artigo é apresentar resultados da análise da influência de variáveis de ocupação do solo sobre o microclima de 10 áreas do bairro Camobi, Santa Maria (RS), no período noturno. O método busca verificar a relação entre parâmetros climáticos (temperatura e umidade relativa do ar) e variáveis de ocupação do solo (densidade construída, revestimentos do solo e vegetação) e identificar, entre as amostras avaliadas, aquelas mais frias e as mais aquecidas nas duas estações climáticas.
2 MATERIAL E MÉTODOS
A metodologia foi baseada nos processos: caracterização da área de estudos e seleção dos pontos de medição; levantamento das variáveis de ocupação urbana; coleta de dados climáticos; seleção dos dias mais adequados para análise; e integração dos dados e discussão dos resultados.
2.1 Descrição da área de estudos
Santa Maria é uma cidade de porte médio localizada na região central do Rio Grande do Sul. O bairro Camobi situa-se no leste do município, tem uma população de quase 22 mil habitantes (IBGE, 2013), topografia quase plana (DAL ASTA, 2009) e ocupação de baixa e média densidade de construção. O bairro concentra atividades de instituições federais, comércio, serviços e uso predominantemente habitacional.
O clima de Santa Maria é do tipo Cfa, conforme classificação de Köppen, que corresponde ao clima subtropical, sempre úmido de verões quentes (TORRES; MACHADO, 2011). A temperatura média anual é de 18,8°C. No inverno, as temperaturas podem ser negativas, porém, o verão é bastante quente, com média mensal normal das temperaturas máximas diárias do ar acima de 29,5°C entre dezembro e fevereiro (INMET, 2009). A temperatura máxima registrada já ultrapassou 41°C e períodos contínuos de dias muito quentes, com
temperatura máxima acima de 35°C, podem prolongar-se por 3 a 7 dias, dependendo do mês, desde outubro até março (HELDWEIN; BURIOL; STRECK, 2009). A precipitação pluviométrica é bem distribuída ao longo do ano e a umidade relativa média anual é de 76,5% (INMET, 2009).
2.2 Aquisição de dados
Para a análise, foram escolhidos pontos (Fig.1c) com diferentes padrões de ocupação urbana localizados no bairro em estudo. Os critérios adotados para a escolha dos locais de implantação foram, principalmente, a diversidade nas formas de ocupação por edificações, vegetação e áreas pavimentadas e, também, a segurança dos aparelhos de medição.
a)
b) c)
Fig. 1 a) Perímetro urbano do município, com destaque para o bairro Centro e bairro Camobi; b) Miniabrigo (P1) instalado próximo à estação do INMET, Campus da
UFSM; c) Imagem aérea do bairro com a marcação dos pontos da pesquisa Fonte: a) adaptado de Comin (2013); c) adaptado do Google Earth, 2014
Entre os 10 abrigos, um deles (P1) foi implantado próximo à estação do INMET, no Campus da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), local com baixa intervenção urbana (Fig.1b). Os dados desse ponto serviram de referência para a análise dos resultados, por serem considerados representativos das condições climáticas regionais.
Para cada ponto de medição climática foram levantados os parâmetros de ocupação do solo em seu entorno, considerando um raio de 150 metros. Os parâmetros classificados em projeção horizontal foram: edificações, áreas pavimentadas (asfalto, concreto ou pedra),
áreas gramadas, áreas permeáveis não vegetadas (solo exposto ou brita), árvores e corpos d’água. O levantamento foi realizado através de trabalho de campo e interpretação de fotos aéreas (IPLAN-SM, 2013), utilizando o programa ArcGis 10, da empresa ESRI. Após o percentual levantado de cada parâmetro nas amostras, foi elaborado o cálculo aproximado da densidade construída (relação entre a área total construída dentro da amostra e a área da amostra). A Figura 2 ilustra a classificação utilizada.
Fig. 2 Exemplo de tratamento visual empregado na classificação de uso do solo Fonte: adaptado de IPLAN-SM, 2013
Os dados climáticos foram coletados simultaneamente em todos os pontos amostrais através de aparelhos registradores de dados (dataloggers). No verão, foram coletados dados de 31 de janeiro a 06 de fevereiro de 2014 e, no inverno, foram coletados dados de 08 a 13 de julho e de 19 a 20 de julho de 2014. Os dataloggers registraram os dados de temperatura e umidade relativa do ar de uma em uma hora.
Os aparelhos utilizados foram os dataloggers modelo HOBO® U23-001
Temperatura/Umidade Relativa à prova de intempéries, da marca Onset. Durante as medições, os aparelhos foram protegidos por miniabrigos de madeira, pintados de branco, com paredes duplas furadas, sobre haste de madeira a 1,5 metro do solo e instalados em espaços abertos, sobre solo natural ou com cobertura vegetal. Voltada para o Sul, a abertura frontal foi fechada por cartolina branca plastificada e perfurada, permitindo a ventilação no interior do miniabrigo (Fig.1b).
2.3 Procedimentos de análise
Para a análise, selecionou-se três dias de cada estação, preferencialmente de céu claro, sem nuvens e ventos fracos, pois, conforme literatura sobre o tema, a influência dos elementos urbanos sobre as variáveis climáticas pode ser mais bem identificada. Foram utilizados os dados climáticos do período noturno e avaliadas as diferenças climáticas entre os pontos, conforme o contexto urbano, considerando a temperatura média das seis horas noturnas (das 19 às 24 horas no verão, e das 17 às 22 horas no inverno) e também o horário das 21 horas (no verão e no inverno) para cada dia. A análise estatística foi elaborada por meio de correlação de Pearson e regressão linear simples para cada dia e horário noturno.
Inerentes às pesquisas na área de clima urbano, o trabalho apresentou alguns fatores limitadores que foram considerados dentro da margem de erro da pesquisa. Entre eles, pode-se citar a dificuldade de isolar variáveis e obter locais adequados para a implantação dos abrigos no meio urbano, as variações ou imprecisões relacionadas aos equipamentos
utilizados e os períodos com condições atmosféricas instáveis, que limitam o número de dias favoráveis à análise de microclima urbano.
3 RESULTADOS
A Tabela 1 apresenta a porcentagem de área dos diferentes tipos de superfícies em cada amostra, encontradas através do levantamento. As amostras com maiores taxas de área impermeabilizada (projeção de edificação e pavimento) são os pontos 7, 3, 6 e 5, respectivamente; com as menores taxas de cobertura vegetal (árvore e revestimento vegetal) são os pontos 2, 3, 7 e 6, respectivamente; com as maiores taxas de vegetação arbórea somente são os pontos 9, 8 e 4, respectivamente. Dentro do tecido urbano, os pontos 2, 7 e 6 apresentam taxas muito baixas de cobertura arbórea.
O bairro não apresenta alta densidade de construção, quando comparado com centros urbanos, onde as taxas de densidade podem exceder 100%. O ponto 7 tem a maior densidade de construção (62,5%) e cobertura pavimentada. Os pontos 2 e 4 apresentam taxas de densidade construída similares, mas diferem em muito nas taxas de vegetação arbórea e tipos de revestimento do solo. Os pontos 3 e 5 também apresentam taxas semelhantes de densidade construída, porém, no ponto 5 observa-se maior área coberta por vegetação.
Tabela 1 Variáveis de ocupação do solo em projeção e densidade construída (em %)
Pontos edificação (%) Projeção da Pavimento (%) Revestimento vegetal (%) Solo (%) Árvore (%) Água (%) construída (%) Densidade
P1 2,3 1,5 69,7 23,2 3,3 0,0 2,3 P2 32,8 16,3 14,0 36,1 0,7 0,0 33,0 P3 36,8 28,5 15,5 8,3 10,9 0,0 40,3 P4 26,5 20,4 26,6 1,9 23,9 0,8 35,5 P5 31,6 22,6 25,4 1,4 18,4 0,7 40,1 P6 17,9 36,8 26,6 10,9 7,7 0,1 26,0 P7 28,2 39,1 19,3 6,1 7,2 0,0 62,5 P8 16,2 21,1 26,4 9,5 26,0 0,7 20,8 P9 14,7 24,6 21,0 6,5 31,0 2,2 25,4 P10 25,8 20,4 29,4 11,0 13,0 0,3 37,5
Considera-se que o microclima sofre influência do ambiente construído conforme as diferentes taxas de variáveis urbanas e, também, em função dos diferentes arranjos espaciais no entorno mais próximo aos locais de medição. Diferenças de materiais construtivos, uso do solo, fluxo de veículos, acesso aos ventos, dimensões de áreas verdes e pavimentadas, elementos construídos ou grupamentos arbóreos próximos aos abrigos contribuem de formas distintas nas trocas térmicas. Para melhor visualização do contexto urbano onde as medições climáticas foram realizadas, a Figura 3 mostra o total da amostra (raio de 150 m) – utilizada no cálculo das variáveis de ocupação do solo e nos testes estatísticos – e uma aproximação do entorno do ponto de medição (raio de 50 m).
Fig. 3 Classificação das variáveis urbanas e vista aérea das 10 amostras com raio de 150 m e 50 m em torno dos pontos medidos (imagens adaptadas de IPLAN-SM, 2013) No entorno mais próximo ao abrigo, observa-se que o ponto 1 é cercado por cobertura vegetal baixa ou solo, sem obstruções ao vento. Os pontos 2 e 3 apresentam edificações baixas pouco espaçadas entre si e áreas gramadas bastante reduzidas, enquanto os pontos 4 e 5 apresentam mais espaços verdes entre as edificações. O ponto 6 apresenta poucas edificações, mas alto índice de pavimento asfáltico. O ponto 7 tem edificações mais altas e maior adensamento, o que deve interferir na circulação dos ventos. Nos pontos 8 e 9 as edificações encontram-se bem afastadas dos locais de medição, mas no ponto 9, a cobertura vegetal é muito maior. No ponto 10, as edificações estão bem próximas ao ponto de medição, porém, as áreas gramadas no entorno são significativas.
Tabela 2 Dados registrados na Estação Automática do INMET às 21 horas
Estação Dia/Mês/2014 Hora (UTC-3) Temp. (C) UR (%) Vel. ar (m/s)
Verão 3 fev 5 fev 6 fev 21:00 21:00 21:00 26,9 28,3 28,2 78 74 69 1,8 0,6 2,6 Inverno 8 jul 19 jul 20 jul 21:00 21:00 21:00 10,9 10,0 11,3 88 96 96 1,4 0,3 0,9 Fonte: Organizado com base nos dados da estação automática do INMET (2014). O INMET salienta que os dados das estações automáticas são brutos e não passaram por verificação de consistência.
Os três dias selecionados para a análise do período de verão foram 3, 5 e 6 de fevereiro e, do inverno, os dias 8, 19 e 20 de julho. A Tabela 2 mostra os dados meteorológicos dos dias escolhidos, registrados na Estação Automática do INMET de Santa Maria (INMET, 2014).
Vista aérea R= 150 m Classificação Raio= 150 m Vista aérea R= 50 m P o n to 1 P o n to 2 P o n to 3 P o n to 4 P o n to 5 P o n to 6 P o n to 7 P o n to 8 P o n to 9 P o n to 1 0 Vista aérea R= 150 m Classificação Raio= 150 m Vista aérea R= 50 m
Na Figura 4, onde os dados térmicos das 21 horas foram sobrepostos aos atributos urbanos de cada amostra, verificou-se a influência da ocupação urbana sobre a temperatura do ar.
Fig. 4 Variáveis de ocupação do solo versus temperatura do ar às 21 horas Nos dias 03 e 05 de fevereiro, as temperaturas mais altas ocorreram nos locais com as maiores taxas de densidade construída e pavimentação e com as menores taxas de revestimento vegetal e árvores (pontos 2, 3, 6 e 7). Nos pontos 1, 4 e 9, foram registrados os menores valores de temperatura, onde os índices de revestimento vegetal e árvores são mais altos e onde os abrigos ficaram mais distantes de elementos construídos. Nos pontos 2 e 4, onde as taxas de densidade construída são bastante semelhantes, mas as taxas de vegetação são distintas, o ponto 4 apresentou temperatura mais baixa que o ponto 2 em quase 2°C. Nos pontos 3 (40,3% de densidade construída) e 5 (40,1% de densidade construída) observa-se comportamento semelhante. No dia 06 de fevereiro, as diferenças de temperaturas entre os pontos foram menores, com exceção do ponto 1. O aumento dos ventos e da nebulosidade, a partir do período da tarde deste dia, deve ter contribuído para minimizar as diferenças térmicas entre os pontos no período noturno e dificultar a perda de calor para o céu, devido à presença de nuvens.
No inverno, as temperaturas mais baixas também foram registradas no ponto 1. No ponto 7, um dos mais aquecidos no verão, apresentou menor diferença térmica em relação aos outros pontos. O sombreamento causado pelos edifícios durante esse período do ano pode ter ocasionado menor aquecimento das superfícies no período diurno e, portanto, menor liberação de calor no período noturno. Já os pontos 3 e 6, com taxas altas de pavimentação e ocupação urbana mais horizontalizada, permitindo amplo acesso à radiação solar no período diurno, mantiveram-se como pontos mais aquecidos durante a noite.
Através das médias noturnas de temperatura (das 19 às 24h no verão, e das 17 às 22h no inverno), visualizadas em ordem crescente, foi possível verificar a variabilidade dos locais mais frios e mais aquecidos nas duas estações climáticas (Figura 5).
No verão e no inverno, o ponto 1, foi sempre o mais frio porque, apesar de receber insolação direta durante o dia, apresenta grande área de revestimento vegetal e poucos elementos construídos que possam acumular calor ou servir como barreiras à ventilação. Em geral, no verão, as temperaturas mais baixas foram registradas nos pontos 1, 9 e 4 e as mais altas, principalmente nos pontos 6, 7 e 3. No inverno, as temperaturas mais baixas foram registradas nos pontos 1, 4 e 2 e as mais altas, principalmente nos pontos 6, 3 e 8.
25 26 27 28 29 30 31 32 33 0 10 20 30 40 50 60 70 80 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 T e m p e ra tu ra d o a r (° C) V a ri á v e is u rb a n a s ( % )
Temp 03 fev Temp 05 fev Temp 06 fev
VERÃO 6 7 8 9 10 11 12 13 14 0 10 20 30 40 50 60 70 80 P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 T e m p e ra tu ra d o a r (° C) V a ri á v e is u rb a n a s ( % )
Temp 08 jul Temp 19 jul Temp 20 jul
INVERNO
VE RÃO Tem per atu ra (°C ) INVE RNO Tem per atu ra (°C )
Fig. 5 Média noturna de temperatura nos pontos, visualizadas em ordem crescente Entre as 10 amostras, o ponto 9 apresenta a taxa mais alta de árvores e foi um dos locais com as temperaturas noturnas mais baixas no verão. Durante as medições de inverno, no entanto, esse comportamento não se repetiu, ou pelo menos as diferenças térmicas com os outros pontos foram menores. Por outro lado, o ponto 4, com taxas significativas de vegetação, se manteve como um dos pontos mais frescos também no período de inverno. As diferenças na disposição espacial da vegetação, tipos de copas e folhagens entre os dois locais deve ter contribuído para a diferença de comportamento.
Quanto às amostras com baixa cobertura vegetal, destaca-se o ponto 2, que apresentou temperaturas mais altas no verão em comparação à vários pontos, enquanto no inverno foi um dos locais mais frios. O ponto 7 também foi uma das áreas mais aquecidas nas noites de verão, comparado aos outros pontos dentro do tecido urbano, porém, no inverno, não apresentou as temperaturas mais elevadas entre as amostras estudadas.
A análise estatística foi feita através de testes de correlação e regressão linear simples, utilizando-se os dados climáticos noturnos. Considerando as 10 amostras com raio de 150 m, foram efetuados testes entre as variáveis, para cada dia e horário noturno. Foram encontrados resultados significativos para alguns dias e horários, indicando, como esperado, a correlação entre as variáveis de ocupação do solo e as variáveis climáticas.
No verão, a densidade construída apresentou correlação positiva com a temperatura do ar e negativa com umidade relativa. Pelas medições de inverno, os testes não apontaram correlação significativa entre essas variáveis. Nas duas estações, a variável pavimento apresentou correlação positiva com a temperatura do ar e negativa com umidade relativa e o revestimento vegetal apresentou correlação negativa com a temperatura do ar e positiva com umidade relativa.
A análise estatística com os 10 pontos amostrais não apontou correlação significativa entre a variável árvore e as variáveis climáticas. Foram realizados novos testes, excluindo os pontos 1 e 2, já que esses apresentam quantidade escassa de vegetação arbórea nas amostras, de 3,3% e 0,7%, respectivamente. A partir desses testes foi possível verificar correlação
28 29 30 31 32 33 P1 P9 P4 P5 P10 P2 P8 P3 P7 P6 03 fevereiro P1 P9 P4 P5 P8 P10 P2 P3 P7 P6 05 fevereiro P1 P9 P8 P4 P2 P5 P3 P10 P6 P7 06 fevereiro 11 12 13 14 15 16 P1 P4 P2 P7 P5 P10 P9 P8 P3 P6 08 julho P1 P4 P2 P5 P9 P7 P10 P8 P6 P3 19 julho P1 P4 P2 P5 P9 P7 P10 P8 P6 P3 20 julho
negativa entre vegetação arbórea e temperatura do ar e correlação positiva entre vegetação arbórea e umidade relativa. No período avaliado de inverno, não houve correlação linear significativa entre vegetação arbórea e as variáveis climáticas. A Figura 6 mostra gráficos de dispersão, exemplificando alguns dos resultados encontrados.
Fig. 6 Exemplos de coeficientes de determinação obtidos entre as variáveis urbanas (Pavimento e Árvore) e climáticas (temperatura do ar)
4 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os resultados indicaram que as diferenças na ocupação do solo das áreas estudadas favorecem a formação de distintos microclimas. Em geral, os resultados encontrados estão de acordo com as referências científicas sobre o tema, apontando correlações positivas entre temperatura do ar e elementos artificiais urbanos e correlações negativas entre temperatura do ar e cobertura vegetal. Nas duas estações, os resultados indicaram correlações significativas entre as variáveis climáticas e a cobertura pavimentada e vegetal. Com as variáveis densidade construída e árvore, a correlação com as variáveis climáticas foi significativa apenas no verão.
Por outro lado, parte das correlações entre os dados climáticos e as variáveis explicativas mostrou-se não significativa ou com fraca correlação, provavelmente devido às amostras selecionadas terem características urbanas semelhantes, de baixa e média densidade construtiva. Além disso, conforme já apontado por alguns autores, a interdependência entre as variáveis deve ser considerada, porque, enquanto alguns elementos contribuem para o aquecimento, outros favorecem o resfriamento do ar, podendo haver certa compensação de acordo com o arranjo espacial e com os elementos que compõem cada fração urbana. Os resultados dos testes refletem valores ligados aos dados obtidos e às condições dessa pesquisa, dependentes, entre outros fatores, do número de amostras utilizado, da parcela urbana quantificada, dos locais e método de medição e das condições atmosféricas do período analisado. Por isso, outros estudos na área devem ser fomentados, a fim de obter-se informações conclusivas sobre a correlação entre as variáveis e orientar as práticas de desenho e planejamento urbano para climas de contrastes térmicos.
5 AGRADECIMENTOS
Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico – Brasil (CNPq) e ao Centro de Tecnologia da UFSM pelo apoio financeiro.
R² = 0,643 8,0 9,0 10,0 11,0 12,0 13,0 14,0 0 10 20 30 40 50 1 9 j u l/ 2 1 h o ra s T e m p er a tu ra ( °C ) Pavimento (%) R² = 0,734 27,0 27,5 28,0 28,5 29,0 29,5 30,0 0 10 20 30 40 0 3 f e v /2 2 h o ra s T e m p er a tu ra ( °C ) Árvore (%)
6 REFERÊNCIAS
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