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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 Projeção da
edificação (%)
Pavimento
(%)
Revestimento
vegetal (%)
Solo
(%)
Árvore
(%)
Água
(%)
Densidade
construída (%)
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
Po
nto
1P
on
to 2
Po
nto
3P
on
to 4
Po
nto
5
Po
nto
6P
on
to 7
Po
nto
8P
on
to 9
Po
nto
10
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.
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Te
mp
era
tura
do
ar
(°C
)
Va
riá
ve
is u
rba
na
s (
%)
Temp 03 fev Temp 05 fev Temp 06 fevVERÃO
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Tem
pera
tura
do
ar
(°C
)
Vari
áv
eis
urb
an
as (
%)
Temp 08 jul Temp 19 jul Temp 20 julINVERNO
Densidade construída Árvore Revestimento vegetal Pavimento Solo Água
VE
RÃ
O
Tem
per
atu
ra (
°C)
INV
ER
NO
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
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03 fevereiro
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05 fevereiro
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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
19
ju
l/2
1 h
ora
s
Tem
per
atu
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
03
fev
/22
ho
ras
Tem
per
atu
ra (
°C
)
Árvore (%)
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