Análise espaço-temporal do campo térmico superficial de Porto Alegre utilizando o Google Earth Engine

Abstract

As consequências das mudanças climáticas em curso e dos eventos de temperaturas extremas colocam em risco as populações de grandes capitais, especialmente as vulneráveis economicamente. Tendo isso em vista, a compreensão do comportamento térmico do município de Porto Alegre ao longo da história é fundamental para servir de base para políticas públicas que visam um novo modo de planejamento urbano. Esta dissertação utiliza a plataforma de processamento Google Earth Engine e a série histórica de imagens Landsat 5 e 8, compreendendo o período de 1984 a 2022, com o objetivo de analisar o comportamento do campo térmico superficial do município de Porto Alegre, utilizando o repositório de imagens Landsat 5 e 8. A temperatura superficial (LST) foi correlacionada a partir da correção linear de Pearson com dados de altimetria, distância euclidiana de áreas verdes e corpos hídricos, buscando relações entre essas variáveis e a atenuação de temperatura em seu entorno. Os resultados mostram uma correlação de Pearson com valores próximos de zero para hidrografia (0), áreas verdes (-0,01) e altimetria (0,02), indicando uma baixa correlação com a LST, evidenciando a dificuldade de verificar o efeito do entorno nos dados obtidos por sensoriamento remoto. Outro foco de análise foram as ilhas de calor, categorizadas por limiares de temperatura pré-definidos em relação à média de temperatura da área de análise, sendo o limiar inferior a -1,5°C para áreas frescas e superior a +1,5°C para áreas quentes. Baseando-se nisso, foi desenvolvido o índice IAF (Índice de Alteração de Frequência), que analisa o comportamento das frequências comparando a alteração em dois períodos da série histórica. O IAF revelou tendências importantes na dinâmica espacial do município, com a região central de Porto Alegre estável na dinâmica térmica e maiores alterações observadas no nordeste de Porto Alegre, como os bairros Sarandi e Mario Quintana, e ao sul, no aglomerado urbano do bairro Restinga. Outra questão avaliada neste trabalho foi a correlação entre temperatura superficial e variáveis socioeconômicas dos setores censitários, utilizando a LST e dados censitários de 2000 e 2010. Foi utilizado o índice de autocorrelação espacial de Moran para analisar a dependência espacial de variáveis de população absoluta, renda e gênero. Por meio do índice de Moran e mapas LISA, foi desenvolvida uma regionalização térmica do município com base na LST média de cada setor censitário.

The consequences of ongoing climate change and extreme temperature events endanger the populations of major cities, especially those economically vulnerable. With this in mind, understanding the thermal behavior of Porto Alegre municipality throughout history is crucial to serve as a foundation for public policies aiming for a new mode of urban planning. This dissertation utilizes the Google Earth Engine processing platform and the historical series of Landsat 5 and 8 images, spanning from 1984 to 2022, with the objective of analyzing the behavior of the surface thermal field of Porto Alegre municipality, using the Landsat 5 and 8 image repository. Surface temperature (LST) was correlated through Pearson's linear correction with altimetry data, Euclidean distance from green areas and water bodies, seeking relationships between these variables and temperature attenuation in their surroundings. Results show a Pearson correlation with values close to zero for hydrography (0), green areas (-0.01), and altimetry (0.02), indicating a low correlation with LST, highlighting the difficulty of verifying the surrounding effect on remotely sensed data. Another focus of analysis was heat islands, categorized by predefined temperature thresholds in relation to the average temperature of the analysis area, with the lower threshold being 1.5°C for cool areas and the upper threshold being 1.5°C for hot areas. Based on this, the Frequency Alteration Index (FAI) was developed, which analyzes frequency behavior by comparing changes in two periods of the historical series. FAI revealed significant trends in the spatial dynamics of the municipality, with the central region of Porto Alegre stable in thermal dynamics and greater alterations observed in the northeast of Porto Alegre, such as the Sarandi and Mario Quintana neighborhoods, and in the south, in the urban agglomeration of the Restinga neighborhood. Another aspect evaluated in this work was the correlation between surface temperature and socioeconomic variables of census tracts, using LST and census data from 2000 and 2010. We used the Moran spatial autocorrelation index to analyze the spatial dependence of absolute population, income, and gender variables. Through the Moran index and LISA maps, a thermal regionalization of the municipality was developed based on the average LST of each census tract.