Análisis de la influencia del tránsito al fenómeno de la isla de calor urbana de Barcelona

TREBALL FINAL DE GRAU TÍTULO DEL TFG: Análisis de la influencia del tránsito al fenómeno de la isla de calor urbana de Barcelona TITULACIÓN: Grado en Ingeniería de Sistemas Aeroespaciales AUTOR: Víctor Pérez Batlle DIRECTOR: Jordi Mazón Bueso SUBDIRECTOR: David Pino González FECHA: 11 de Febrero de 2022 Resumen Título: Análisis de la influencia del tránsito al fenómeno de la isla de calor urbana de Barcelona Autora: Víctor Pérez Batlle Director: Jordi Mazón Bueso Subdirector: David Pino González Fecha: 11 de Febrero de 2022 Este proyecto tiene como finalidad analizar cuál ha sido el efecto en la isla de calor urbana de Barcelona por la disminución de la movilidad durante los meses de confinamiento de marzo y abril de 2020 como consecuencia de la pandemia de COVID-19. El objetivo principal es analizar la intensidad de la isla de calor urbana del Área Metropolitana de Barcelona en una franja horaria nocturna determinada y compararla con la situación de los últimos nueve años. Gracias a los datos obtenidos en las estaciones del Servicio Meteorológico de Catalunya se ha intentado responder a las siguientes preguntas. ¿Qué efecto ha tenido la reducción de la movilidad sobre la isla de calor urbana? ¿Cómo a ha contribuido la disminución del tránsito en la reducción de la temperatura? Finalmente, después de todo el estudio exhaustivo, se puede concluir que el decrecimiento de circulación de vehículos durante el confinamiento fue uno de los muchos factores por los que disminuyó la diferencia de temperatura en un porcentaje determinado, dando lugar a una variación en la isla de calor urbana. Overview Title: Analysis of the influence of traffic on the phenomenon of the urban heat island of Barcelona Author: Víctor Pérez Batlle Director: Jordi Mazón Bueso Subdirector: David Pino González Date: February 11th, 2022 The purpose of this project is to analyze what has been the effect on the urban heat island of Barcelona over the decrease in the traffic during the lock down months of March and April 2020 as a result of the pandemic Covid-19. The main goal is to analyze the intensity of the urban heat island of the Barcelona city in a given night time slot and compare it with the situation of the last nine years. Thanks to the data by the Catalan Meteorological Service, an attempt has been made to answer the following questions. What effect has reduced mobility had on the urban heat island? How has the decrease in traffic contributed to the reduction in temperature? Finally, after all the exhaustive study, it can be concluded that the decrease in vehicle traffic during confinement was one of the many factors that decreased the temperature difference by a certain percentage, resulting in a variation the heat island urban. ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN ............................................................................................ 1 2. EL FENÓMENO DE LA ISLA DE CALOR URBANA ................................... 3 2.1 ¿QUÉ ES EL EFECTO DE LA ISLA DE CALOR URBANA? ......................................... 3 2.2 ¿CUÁLES SON LAS CAUSAS DE LA ISLA DE CALOR URBANA? ............................... 6 2.3 CARACTERÍSTICAS DE LA ISLA DE CALOR URBANO .............................................. 6 2.4 FACTORES QUE INFLUYEN EN LA INTENSIDAD DE LA ISLA DE CALOR ..................... 7 2.5 ¿CÓMO NOS AFECTA LA ISLA DE CALOR URBANO?.............................................. 8 2.6 INFLUENCIA DEL TRÁNSITO EN LA ICU ................................................................ 8 3. METODOLOGÍA ........................................................................................... 10 4. RESULTADOS ............................................................................................. 14 4.1 ANÁLISIS DE LA DIFERENCIA DE TEMPERATURA ENTRE EL RAVAL Y ZONA UNIVERSITARIA ...................................................................................................... 16 4.2 ANÁLISIS DE LA TEMPERATURA ENTRE EL RAVAL Y EL PRAT DE LLOBREGAT .... 21 4.3 REDUCCIÓN DE MOVILIDAD DEL TRÁNSITO ......................................................... 27 4.4 RELACIÓN CON EL SECTOR AERONÁUTICO ........................................................ 38 5. CONCLUSIONES ......................................................................................... 40 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................... 43 ANEXOS .............................................................................................................. 50 LISTA DE FIGURAS Figura 1. Diagrama del efecto de la Isla de Calor Urbana Figura 2. Representación de las características espaciales de la isla de calor urbana. (a) Patrón espacial a lo largo de la sección AB y (b) mapa de anomalías de temperatura Figura 3. Parámetros que caracterizan la isla de calor urbana Figura 4. Relación entre la intensidad máxima de isla de calor y la población para Norte América y Europa Figura 5. Ubicación de las estaciones meteorológicas en el Área Metropolitana de Barcelona (1El Raval, 2Zona Universitaria, 3Zoo de Barcelona, 4Observatorio Fabra, 5Museo Badalona, 6El Prat de Llobregat y 7Viladecans) Figura 6. Diferencia de las temperaturas (ºC) entre las estaciones seleccionadas del Área Metropolitana de Barcelona Figura 7. Temperatura (ºC) del mes de marzo y abril de 2020 de las estaciones El Raval, Observatorio Fabra, El Prat de Llobregat, Museo Badalona y Zona Universitaria en el Área Metropolitana de Barcelona Figura 8. Promedio de la diferencia de temperatura (ºC) entre las estaciones de El Raval y Zona Universitaria del 1-14 de marzo y del 15-31 de marzo para los años analizados Figura 9. Diferencia de temperatura (ºC) entre las estaciones de El Raval y Zona Universitaria en el mes de marzo de los años 2011, 2015 y 2020 Figura 10. Temperatura (ºC) diaria del mes de marzo y abril de 2011 de las estaciones El Raval, El Prat de Llobregat y Zona Universitaria en el Área Metropolitana de Barcelona Figura 11. Temperatura (ºC) diaria del mes de marzo y abril de 2015 de las estaciones El Raval, El Prat de Llobregat y Zona Universitaria en el Área Metropolitana de Barcelona Figura 12. Promedio de la diferencia de temperatura (ºC) entre las estaciones de El Raval y el Prat de Llobregat del 1-14 de marzo y del 15-31 de marzo Figura 13. Diferencia de temperatura (ºC) entre las estaciones de El Raval y el Prat de Llobregat en el mes de marzo de los años 2014, 2015, 2017 y 2020 Figura 14. Temperatura (ºC) diaria del mes de marzo y abril de 2014 de las estaciones El Raval, El Prat de Llobregat y Zona Universitaria en el Área Metropolitana de Barcelona Figura 15. Temperatura (ºC) diaria del mes de marzo y abril de 2017 de las estaciones El Raval, El Prat de Llobregat y Zona Universitaria en el Área Metropolitana de Barcelona Figura 16. Intensidad media diaria de vehículos de alta capacidad de acceso del AMB entre 2016 y 2020 (eje “x”: trimestres; eje “y”: miles de vehículos) Figura 17. Porcentaje de intensidad media diaria de vehículos de alta capacidad de acceso del AMB Figura 18. Porcentaje de movilidad del tránsito en el mes de marzo de 2020 en el Área Metropolitana de Barcelona (en %) Figura 19. Porcentaje de movilidad del tránsito en el mes de abril de 2020 en el Área Metropolitana de Barcelona (en %) Figura 20. Comparación del porcentaje de movilidad del tránsito en el Área Metropolitana de Barcelona (en %) y la diferencia de temperatura (ºC) en marzo entre El Raval y Zona Universitaria Figura 21. Comparación del porcentaje de movilidad del tránsito en el Área Metropolitana de Barcelona (en %) y la diferencia de temperatura (ºC) en marzo entre El Raval y el Prat de Llobregat Figura 22. Comparación del porcentaje de movilidad del tránsito en el Área Metropolitana de Barcelona (en %) y la diferencia de temperatura (ºC) en abril entre El Raval y Zona Universitaria Figura 23. Comparación del porcentaje de movilidad del tránsito en el Área Metropolitana de Barcelona (en %) y la diferencia de temperatura (ºC) en abril entre El Raval y el Prat de Llobregat LISTA DE TABLAS Tabla 1. Diferencias de temperaturas analizadas Tabla 2. Media diaria de vehículos en un día laborable en las calles con más intensidad circulatoria en el Área Metropolitana de Barcelona. 2011 – 2015 ABREVIATURAS Abreviatura Definición SARS-CoV-2 Síndrome respiratorio agudo severo Coronavirus 2 UHI Isla de calor urbana UTC Tiempo Coordinado Universal METEOCAT Servicio Meteorológico de Cataluña XEMA Red de Estaciones Metrológicas Automáticas SCT Servicio Catalán de Tráfico IMD Intensidad Media Diaria AMB Área Metropolitana de Barcelona CFSR Reanálisis del sistema de pronóstico del clima 7 • Existencia de inversiones térmicas (la temperatura aumenta con la altura) alrededor de 2 km de altitud, provocando la acumulación de muchos contaminantes. • La intensidad de la isla de calor es mayor cuanto más desarrollada esté la ciudad y menos vegetación haya. 2.4 Factores que influyen en la intensidad de la isla de calor Los factores principales que influyen en la intensidad de la isla de calor son: • Intensidad del tránsito: tiene una relación directa sobre el tamaño, evolución y localización de la isla de calor, debido a que la intensidad del tránsito depende del lugar en el que se encuentren los vehículos. La temperatura está en constante variación y dependiendo de la cantidad de vehículos que circulen se produce un aumento o descenso de la UHI. Es decir, se verá incrementada su superficie e intensidad cuando tengan lugar mayores flujos vehiculares. [11] • Población: como se muestra en la Figura 4, las zonas donde se localizan el mayor número de habitantes coinciden con las que registran los máximos térmicos y, por tanto, mayor intensidad de isla de calor. [4] Figura 4. Relación entre la intensidad máxima de isla de calor y la población para Norte América y Europa [4] El espacio edificado: Como consecuencia del uso de materiales como el acero, el asfalto u el hormigón aumenta la retención calorífica incrementando la temperatura urbana dando lugar a una isla de calor más intensa. [23] 8 • El albedo: al sustituir la cobertura natural del suelo (humedales, pastos, árboles, etc) con materiales asfálticos, edificios, residencias, grandes áreas comerciales e industriales el albedo (el porcentaje de radicación visible reflejada) disminuye enormemente lo que contribuye a aumentar la temperatura [9, 24]. • El efecto invernadero: Porcentualmente, las fuentes principales de emisión de la concentración de gases de efecto invernadero de origen antropogénico son la electricidad la electricidad y calefacción (25%), la edificación (6%), la industria (21%), el transporte (14%), la agricultura y el uso de otros suelos (24%) y otras fuentes de energía (10%). Y como consecuencia de este incremento de los gases de efecto invernadero aumenta la temperatura, afectando la intensidad de la UHI [25]. 2.5 ¿Cómo nos afecta la isla de calor urbano? La isla de calor urbano puede incidir en la tasa de mortalidad y la aparición de problemas respiratorios debido a las altas temperaturas [11]. Igualmente, la calidad del aire se ve afectada debido a que el efecto de isla de calor aumenta entre el 5% y el 10% la demanda de energía y se ve afectado el coste de la factura de electricidad. Asimismo, los cauces de agua locales también se ven afectados reduciendo su calidad del agua a causa del calentamiento del pavimento que aumentan la temperatura de esta agua [26, 28]. A continuación, podemos ver los posibles impactos de la UHI globales que tenemos más presentes hoy en día [27]: • El aumento de la temperatura provoca que en los centros urbanos haya más gases de combustión. [29] • Produce aumento de la demanda energética y provoca daños económicos (necesidad de crear más energía para poder enfriar) y ambientales (pérdida de calidad del aire y de zonas verdes). En contraposición, cabe destacar que también hay reducciones de la demanda energética debido a un uso menor de las calefacciones en invierno. [18] • Las altas temperaturas producen estrés térmico con riesgos para la salud como agotamiento por deshidratación o golpes de calor. [12] • Se produce una pérdida tanto de fauna como de flora urbana, debido a las altas temperaturas. [27] 2.6 Influencia del tránsito en la ICU Los gases emitidos por los vehículos con motor de combustión facilita que la aparición del efecto de isla de calor urbano aumente [21]. Los motores de los vehículos producen calentamiento térmico ya que emiten vapor de agua y gases como dióxido de carbono (CO2), óxidos de nitrógeno (NO2), óxidos de 9 azufre (SO2), el monóxido de carbono (CO), hidrocarburos no quemados (HC), partículas sólidas, compuestos de plomo y anhídrido sulfuroso [21]. Según los datos recogidos en el Ayuntamiento de Barcelona, en toda el Área Metropolitana de Barcelona se producen millones de desplazamientos de vehículos motorizados y se concentran numerosas actividades industriales que participan en el incremento la contaminación de la ciudad [31], lo cual incide el aumento de la temperatura de la ciudad [32], ya que muchos de estos gases son de efecto invernadero. Las emisiones globales del transporte en España decrecieron en un 36% para el 7 de abril de 2020, en comparación con los niveles medios de 2019, suponiendo la mayor contribución al cambio total de emisiones [1]. En [33] se realiza un análisis del impacto que ha producido la gran disminución del tránsito rodado en los niveles de contaminación de las dos ciudades más contaminadas de España, Barcelona y Madrid. El tránsito se redujo entre un 75% y un 80% en los meses de marzo y abril de 2020 con respecto al año anterior. Esta investigación concluyó que el NO2 disminuyó un 50% en Barcelona y un 62% en Madrid. A continuación, veremos qué impacto ha tenido la reducción del tránsito en el Área Metropolitana de Barcelona en la isla de calor urbano durante el confinamiento. 10 3. METODOLOGÍA Para evaluar la influencia del tránsito en la isla de calor urbana, se han usado registros de temperatura de diferentes estaciones del Área Metropolitana de Barcelona durante los meses de marzo y abril de los años 2011 al 2020. La intensidad de la isla de calor, como se ha comentado, es la diferencia de temperatura entre la zona más cálida de toda la ciudad y la zona de la periferia que se encuentra en la ciudad o la rodea [4]. En este estudio se han calculado las diferencias de temperatura entre diferentes puntos del Área Metropolitana. En el trabajo se han analizado los datos de siete estaciones del Servicio Meteorológico de Catalunya [37]: El Raval, Zoo de Barcelona, Observatorio Fabra, Zona Universitaria, Museo de Badalona, El Prat de Llobregat y Viladecans. Estas estaciones se encuentran en la costa (Museo de Badalona), en el centro de Barcelona (El Raval y Zoo de Barcelona) o en su periferia (El Prat de Llobregat, Viladecans, Zona Universitaria, Observatorio Fabra), a una distancia máxima de 22 km [38]. En la Figura 5, podemos observar la ubicación de cada estación meteorológica en el Área Metropolitana de Barcelona. Como la intensidad máxima de la isla de calor urbana ocurre durante la noche [38], se han estudiado las diferencias de temperatura entre las estaciones en la franja que va desde las 17:00 UTC (Tiempo Coordinado Universal) hasta las 6:00 UTC. 11 Figura 5. Ubicación de las estaciones meteorológicas en el Área Metropolitana de Barcelona (1El Raval, 2Zona Universitaria, 3Zoo de Barcelona, 4Observatorio Fabra, 5Museo Badalona, 6El Prat de Llobregat y 7Viladecans) [39] En las tablas de los Anexos A, B y C se pueden observar las variables meteorológicas y datos de las estaciones meteorológicas seleccionadas. En el Anexo D se indican los identificadores de las variables. [41, 42] Para poder entender la elección de las diferencias de temperaturas tomé como referencia [40], donde para medir la temperatura en puntos del Área Metropolitana de Barcelona se hizo una recopilación de datos meteorológicos diarios y se realizaron trayectos nocturnos en coche, entre octubre del 2014 y marzo de 2015. Se compararon las temperaturas de zonas abiertas como las de El Prat de Llobregat y Badalona, con los de diferentes barrios de Barcelona y de otros núcleos urbanos [40]. Se llegó a la conclusión que las zonas del Área Metropolitana de menor temperatura, entre las analizadas, era el Prat de Llobregat, mientras que la más calurosa era El Raval. Según dicho estudio, este fenómeno es notable en municipios cercanos en toda el Área Metropolitana de Barcelona como, por ejemplo, Viladecans o Badalona, aunque la isla de calor urbana tiene más intensidad en el centro de Barcelona. 12 Para calcular la intensidad de la isla de calor es necesario conocer la ubicación de cada estación meteorológica, debido a que dependiendo la zona donde se calcule la intensidad la temperatura variará como, por ejemplo, en las zonas edificadas en la cual hay más superficies para la absorción de calor. Según [37, 40, 41], El Raval se encuentra a una altitud de 33 metros de altitud con respecto del mar y en el centro de Barcelona siendo una de las estaciones que registra temperaturas más altas de ciudad. La Zona Universitaria fue seleccionada porque es una zona por donde hay mucho tránsito debido a que pasan gran cantidad de vehículos a lo largo del día y, por tanto, puede haber mucho calor acumulado [36, 37]. Con respecto a la estación meteorológica del Zoo de Barcelona [37], esta tiene unos valores de temperatura muy similares al Raval debido a su proximidad entre ambas estaciones, por lo que me centraré en El Raval. Del mismo modo, la estación meteorológica del Museo Badalona se encuentra en un núcleo urbano más pequeño en comparación con Barcelona y no es tan representativa como El Raval pero son muy similares con a una altitud de 42 m sobre el nivel del mar. [37] Por su parte, las estaciones meteorológicas de El Prat de Llobregat y Viladecans se encuentran en zonas agrarias similares envueltas de campo en la periferia del Área Metropolitana, por lo cual, analizaré la de El Prat de Llobregat debido a que según [40] esta zona tiene temperaturas menores. Finalmente, la estación meteorológica situada en el Observatorio Fabra se encuentra a una altitud de 411 metros sobre el nivel del mar, por lo que se ve afectada por la orografía y, además se encuentra en un área muy poco urbanizada. Teniendo en cuenta la ubicación de cada estación, me focalicé primero analizando las siguientes diferencias de temperaturas, El Raval – Zona Universitaria y El Raval – El Prat de Llobregat. Además, realicé las diferencias de temperaturas entre Zona Universitaria – Observatorio Fabra y Zona Universitaria – El Prat de Llobregat, para analizar las diferencias de temperatura tomando la Zona Universitaria como un punto de referencia alejado unos kilómetros del centro de la ciudad. Igualmente, la diferencia entre Observatorio Fabra – El Raval la realicé debido a que el Observatorio Fabra es la estación meteorológica con más altitud y no tiene influencia de zonas urbanas, por lo que la intensidad de isla de calor debería ser mínima [37, 41]. Por último, también analicé la diferencia Museo Badalona – El Raval, porque Badalona está muy urbanizada y los valores de temperatura deberían ser similares a los de Barcelona [37]. 13 No se consideraron los datos de las estaciones de Viladecans y del Zoo de Barcelona ya que, como he comentado anteriormente, Viladecans es una zona similar a la de El Prat de Llobregat ubicada en la periferia de la ciudad y, según [41] la estación meteorológica del Zoo de Barcelona está ubicada en una zona que se encuentra a 2,4 km de El Raval y las temperaturas son similares. [37, 40] La evaluación de la intensidad del efecto de isla de calor urbana se efectuó basándome en los resultados obtenidos de calcular las diferencias de temperatura mostradas en la Tabla 1. ΔT de las estaciones El Raval – Zona Universitaria El Raval – El Prat de Llobregat Zona Universitaria – Observatorio Fabra Zona Universitaria – El Prat de Llobregat Observatorio Fabra – El Raval Museo Badalona – El Raval Tabla 1. Diferencias de temperaturas analizadas Las diferencias de temperatura se calcularon para la franja horaria que va desde las 17:00 UTC hasta las 6:00 UTC para los meses de marzo y abril de los años 2011-2020, calculando también la desviación estándar diaria, mensual (marzo y abril) y para los periodos 1-13 de marzo y 14-31 de marzo para todos los años analizados. También calculé para cada año la diferencia de la temperatura, la desviación estándar y el coeficiente de variación, medida de dispersión que permite el análisis de las desviaciones de los datos con respecto a la media, para todo el periodo de confinamiento, es decir, del 14 de marzo hasta el 30 de abril de 2020, para poder ver como afectó la variación del tránsito en la isla de calor urbana en el Área Metropolitana de Barcelona. [2] 14 4. RESULTADOS En esta sección se analizan los resultados obtenidos para poder concluir si la disminución del tránsito debido al confinamiento ha influido en la isla de calor urbana en el Área Metropolitana de Barcelona. La Figura 6 muestra el promedio de la intensidad de la isla de calor urbana calculada realizando diferencias de temperatura entre diferentes estaciones en periodos quincenales para el mes de marzo (no confinamiento y confinamiento) y el mes de abril de 2020. Además, se muestra el promedio entre el 14 de marzo y el 31 de abril de 2020, y entre los años 2011 y 2019. Figura 6. Diferencia de las temperaturas (ºC) entre las estaciones seleccionadas del Área Metropolitana de Barcelona [43] El análisis de los resultados presentados en la Figura 6 se centrará en los valores de las diferencias de temperatura entre El Raval – Zona Universitaria y El Raval – El Prat de Llobregat. Igualmente, los otros cuatro casos podrían ser estudiados y probablemente el hecho de disminuir el tránsito también tuvo una repercusión en la temperatura entre esas estaciones, pero no con tanta magnitud, debido a que las dos diferencias de temperaturas seleccionadas son entre el punto más cálido de la ciudad, El Raval [37], y otro punto de la periferia. [40, 43, 44] 15 Puede observarse en la Figura 6, como las intensidades de la isla de calor urbana durante el periodo de no confinamiento de marzo y el periodo de confinamiento de marzo son prácticamente idénticas, obteniendo en ambos casos los mismos valores de 2.1ºC para el periodo de no confinamiento de marzo y 1.9ºC para el periodo de confinamiento de marzo. Es una diferencia de temperatura muy pequeña de 0.2ºC debido a que el tiempo entre la primera quincena de no confinamiento de marzo y la segunda quincena de confinamiento de marzo es escaso para que la temperatura se viera afectada. En cambio, si comparamos los valores obtenidos de las diferencias de temperaturas para el mes de abril, vemos como del periodo del mes de marzo de no confinamiento al periodo de abril de confinamiento la diferencia de temperatura se redujo de 2.1ºC a 1.6ºC, es decir, una reducción de 0.5ºC entre estos dos periodos. Seguidamente, basándome en los valores obtenidos del 14 de marzo al 31 de abril del 2020 y del promedio de la temperatura en ese periodo durante los años 2011-2019, se observa que la intensidad de la isla de calor urbano fue 1.1ºC durante el 2020 y de 1.8ºC en promedio entre los años 2011-2019. Esta disminución de la intensidad de la isla de calor urbana de 0.7ºC entre el promedio de la temperatura del periodo que dista entre el 20112019 y los valores obtenidos del 14 de marzo al 31 de abril del 2020 pudo ser causada por la disminución del tránsito como consecuencia del confinamiento en el Área Metropolitana de Barcelona. Figura 7. Temperatura (ºC) del mes de marzo y abril de 2020 de las estaciones El Raval, Observatorio Fabra, El Prat de Llobregat, Museo Badalona y Zona Universitaria en el Área Metropolitana de Barcelona [43] 16 La Figura 7 muestra la evolución de la temperatura en las estaciones analizadas durante los meses de marzo y abril del 2020. Como se puede observar la máxima temperatura a lo largo de los meses de marzo y abril se registró en la estación de El Raval llegando a un máximo de temperatura de 18.2ºC. En segundo lugar, como he mencionado anteriormente, la temperatura del Museo Badalona, como consecuencia de la proximidad al centro de la ciudad de Barcelona llegando a un máximo de unos 17ºC aproximadamente. Las temperaturas menores se registraron en las estaciones del Observatorio Fabra y de El Prat de Llobregat llegando a un mínimo de 5.2ºC. 4.1 Análisis de la diferencia de temperatura entre El Raval y Zona Universitaria La Figura 8 muestra el promedio de la diferencia de temperatura entre las estaciones de El Raval y Zona Universitaria para los días 1-14 y 15-31 de marzo para cada año analizado. Figura 8. Promedio de la diferencia de temperatura (ºC) entre las estaciones de El Raval y Zona Universitaria del 1-14 de marzo y del 15-31 de marzo para los años analizados [43] La intensidad de la isla de calor en ambas quincenas es similar excepto en los años 2011, 2015 y 2020. Por un lado, analizando estos tres años se puede observar como las barras de error de cada uno de los años tienen mucha separación entre la primera y la segunda quincena de marzo con respecto al resto de años, por otro lado, los años en los que se tocan o están muy 23 Al igual que en el apartado anterior, analicé los mapas meteorológicos de los modelos CFSR (Climate Forecast System Reanalysis) [45], fijando para cada caso como fecha diaria las 12:00 UTC y una variable de altura geopotencial al nivel de 500 hPa, debido a que como es uno de los niveles de referencia fue suficiente para ver la situación general y analizar las advecciones. Los mapas estudiados se incluyen en los Anexos H e I. Para el año 2014, se observa que hubo una entrada de aire frio del día 4 al día 5 a una presión de 1010 hPa proveniente de los países Nórdicos, pero el resto de los días fueron cálidos. Por lo contrario, para la segunda quincena en el día 26 apareció una baja presión a 1010 hPa que duró hasta final de mes, Para la primera quincena de 2017 se observa una presión de 1025 hPa, exceptuando el día 4 donde hubo una entrada de aire frio. Sin embargo, para la segunda quincena se observaron advecciones frías y vientos fuertes a partir del día 22 hasta el día 26 a una presión de entre 1010 hPa y 1015 hPa. En definitiva, para los años 2014 y 2017, después de analizar los mapas sinópticos los cuales no muestran la temperatura, las diferencias de temperaturas aumentarán y disminuirán de la misma forma, por lo que será necesario un análisis de la temperatura para las respectivas estaciones meteorológicas. En la siguiente Figura 13 analicé los valores obtenidos de las diferencias de temperatura para 1-14 de marzo (no confinamiento) y del 15-31 de marzo (confinamiento) entre las estaciones de El Raval y el Prat de Llobregat a lo largo de los años 2014, 2015, 2017 y 2020. Figura 13. Diferencia de temperatura (ºC) entre las estaciones de El Raval y el Prat de Llobregat en el mes de marzo de los años 2014, 2015, 2017 y 2020 [43] 24 Se puede observar como para el año 2014 la diferencia de temperatura entre ambas estaciones varió con un promedio de diferencia de temperatura para la primera quincena de 3ºC y con un promedio de diferencia de temperatura para la segunda quincena de 2ºC. Para este año el valor máximo de la diferencia de temperatura fue de 4.2ºC y el mínimo 2ºC. A lo largo de la primera quincena la diferencia de temperatura fue variando muy levemente con punto máximo que se alcanzó el día 12 de 4.2ºC y posteriormente, en la segunda quincena hubo una bajada en el día 21 hasta los 2ºC, pero luego la diferencia de temperatura no varió mucho alcanzando los 2.7ºC en el último día del mes de marzo. Igualmente, para el año 2015 la diferencia de temperatura entre ambas estaciones varió con un promedio para la primera quincena de 3.1ºC y con un promedio para la segunda quincena de 1.5ºC. Para este año el valor máximo de la diferencia de temperatura fue de 4.5ºC y el mínimo 1.3ºC. En este año 2015 durante los primeros días la diferencia de temperatura no fue constante debido a que hubo una subida del día 2 al día 5 de 2.4ºC y, además, hubo otra subida de temperatura el día 10 hasta los 4.3ºC. En cambio, en la segunda quincena la diferencia de temperatura se redujo notablemente llegando a un mínimo de 1.3ºC en el día 20 y finalmente en los últimos días del mes fue aumentando paulatinamente hasta los 3.1ºC. Una vez analizado esto podemos ver como a partir del día 15 la diferencia de temperatura disminuye, lo cual significa que hubo viento del sur, pero esto afecta a las dos estaciones por igual, Las temperaturas más altas de la Figura 13 hacen que la intensidad de la isla de calor sea más baja. En este año 2015, primero tenemos un pico a 4.3ºC y, a partir del día 10 la diferencia de temperatura baja, seguidamente tenemos un máximo de 2.9ºC y continúa bajando hasta el día 25. Seguidamente, se puede observar como para el año 2017 la diferencia de temperatura entre ambas estaciones varió con un promedio para la primera quincena de 2.8ºC y con un promedio para la segunda quincena de 3.5ºC. Para este año el valor máximo de la diferencia de temperatura fue de 4.2ºC y el mínimo 2.3ºC. A lo largo de la primera quincena la diferencia de temperatura varió durante los 5 primeros días, pero luego se estabilizó. Fue a partir del día 15 donde la diferencia de temperatura se redujo de 3.9ºC a 3ºC, aunque a partir del día 22 fue ascendiendo la diferencia de temperatura hasta los 3.5ºC para luego descender 0.8ºC el día 31 de marzo. Por último, para el año 2020, la diferencia de temperatura entre ambas estaciones varió con un promedio para la primera quincena de 2.6ºC y con un promedio para la segunda quincena de 1.7ºC. Para este año el valor máximo de la diferencia de 25 temperatura fue de 4.3ºC y el mínimo 0.2ºC. En este caso durante la primera quincena de confinamiento hubo un aumento considerable de la diferencia de temperatura destacando los días 4, 8 y 14 donde se alcanzaron los 3.1ºC, 3.6ºC y 4.3ºC respectivamente. Fue a partir del día 16 donde hubo una caída de 4.1ºC coincidiendo precisamente con el inicio del confinamiento domiciliario y llegando al valor mínimo. Durante los siguientes días la diferencia de temperatura continuó con valores muy bajos exceptuando cuatro días puntuales, los días 19, 20, 21 y 26, donde hubo una subida de los valores de la diferencia de temperatura. En definitiva, se observa un claro cambio de tendencia en la evolución de la temperatura a partir del confinamiento, debido a que se produce un ascenso suave durante los primeros 14 días del mes de marzo, seguido de una ruptura brusca de la diferencia de temperatura y, finalmente, una estabilización en una diferencia de temperatura mucho menor, a excepción de los cuatro días puntuales. En la figura 13, la diferencia de temperatura entre 2014 y 2017 son muy pequeñas y, en cambio, en 2015 hay una gran disminución de 1ºC. El tránsito no pudo ser, por lo tanto, para llegar a una conclusión debo de tener en cuenta los mapas analizados y la temperatura. Figura 14. Temperatura (ºC) diaria del mes de marzo y abril de 2014 de las estaciones El Raval, El Prat de Llobregat y Zona Universitaria en el Área Metropolitana de Barcelona [43] 26 Figura 15. Temperatura (ºC) diaria del mes de marzo y abril de 2017 de las estaciones El Raval, El Prat de Llobregat y Zona Universitaria en el Área Metropolitana de Barcelona [43] Al igual que en el apartado 4.1, en este estudio de las Figuras 14 y 15 vemos como en ambas gráficas las temperaturas no son muy variantes con excepción de algunos días puntuales. En la Figura 14, vemos que la temperatura más alta se encuentra en El Raval llegando a un máximo de 17.6ºC y a un mínimo 10ºC durante los meses de marzo y abril. Para esta misma gráfica, la temperatura tanto de El Prat de Llobregat, de Zona Universitaria y de El Raval tienen una fuerte bajada de las temperaturas el día 26 de Marzo, pero a excepción de ese día las temperaturas fueron aumentando progresivamente. En cambio, en la Figura 15 podemos observar muchas más disminuciones de temperaturas como, por ejemplo, en el 25 de marzo y en el 21 y 27 de abril. Aunque hubiera más variaciones de temperaturas ni en el año 2014 ni el 2017 se puede ver con claridad que la temperatura pueda justificar las variaciones de las intensidades de la ICU para estos años. Después de haber analizado la temperatura de las estaciones meteorológicas de El Raval, el Prat de Llobregat y Zona Universitaria en el mes de marzo y abril para los 2011, 2014, 2015 y 2017, puedo llegar a la conclusión que la diferencia de temperatura de estos años se vio afectada por la temperatura. Asimismo, la semana santa que no fue un hecho que afectara en gran magnitud a la temperatura durante esos años debido a que se realiza la segunda semana de abril y observando las Figuras 10, 11, 14 y 15 no se ven grandes variaciones de temperatura. Aunque no se puede saber con exactitud 27 la afectación que tuvo la temperatura en los años mencionados anteriormente, en el año 2020 si podemos asegurar que hubo un decrecimiento notable del tránsito y, por lo tanto, fue uno de los factores por los que se redujo la temperatura durante los meses de marzo y abril. Finalmente, en el siguiente apartado realizaré un análisis de la reducción de movilidad del tránsito comparándola con la diferencia de temperatura para poder saber si realmente la disminución del tránsito debido al confinamiento ha influido en la isla de calor urbana en el Área Metropolitana de Barcelona. 4.3 Reducción de movilidad del tránsito Para poder llegar a una mejor conclusión final sobre el análisis de la influencia del tránsito al fenómeno de la isla de calor urbana, se ha estudiado la movilidad asociada al tránsito en el Área Metropolitana con el objetivo de comparar los resultados obtenidos en los apartados 4.1 y 4.2 durante los meses de confinamiento en el AMB. Según un estudio realizado por el ayuntamiento de Barcelona sobre el volumen de tránsito en las calles con más intensidad circulatoria entre el 2011 y el 2015 [46, 47], la media diaria de vehículos en un día laborable que circulan por Barcelona es de aproximadamente 807.386 vehículos. Tomando los últimos valores del análisis de 2015, en la Tabla 2 se muestran las vías en las cuales se ha hecho el control de intensidad del tránsito, de las cuales las más concurridas son la Avenida Diagonal (84.816 vehículos/diario), Avenida Meridiana (84.639 vehículos/diario), Ronda del Mig (77.696 vehículos/diario) y Calle Aragón (78.597 vehículos/diario). [46] Tabla 2. Media diaria de vehículos en un día laborable en las calles con más intensidad circulatoria en el Área Metropolitana de Barcelona. 2011 – 2015 [46] 28 Asimismo, el instituto de estudios regionales y metropolitanos de Barcelona realizó un análisis sobre el tránsito en las vías de alta capacidad en toda el Área Metropolitana de Barcelona [47], donde se puede observar la cantidad de vehículos diarios que circulan por esas diez vías más concurridas en un día laborable, destacando la A-2 (120.787 vehículos/día), la B-23 (124.272 vehículos/día), la C-32 (138.703 vehículos/día) y la C-58 (148.920 vehículos/día) como las vías con más intensidad media diaria de vehículos. En la Figura 16 podemos observar los vehículos diarios de entrada en el AMB entre los años 2016-2020. [46] Figura 16. Intensidad media diaria de vehículos de alta capacidad de acceso del AMB entre 2016 y 2020 (eje “x”: trimestres; eje “y”: miles de vehículos) [48] 29 Teniendo en cuenta que según este estudio cada año se divide en cuatro trimestres y que el confinamiento domiciliario se produjo en marzo de 2020, se puede observar claramente una fuerte bajada de la intensidad media diaria de vehículos a finales del primer trimestre de 2020 que coincide con el mes de marzo. Una vez se fueron levantando las restricciones domiciliarias y perimetrales, se puede observar un incremento de la intensidad media diaria de vehículos a partir del final del segundo trimestre, más concretamente finales de mayo e inicios de Junio [2,48]. Esta resolución trimestral me ha ayudado para contextualizar a un primer nivel la intensidad media de vehículos y para demostrar que hubo una bajada del tráfico durante los meses de confinamiento, pero como se podrá ver más adelante, también realicé el estudio de la movilidad del tránsito a escala diaria para poder relacionarlo con el análisis térmico. Igualmente, en consideración al informe trimestral de la movilidad y del entorno socioeconómico del AMB [48], la movilidad durante el periodo de la pandemia disminuyó como se puede ver en la siguiente Figura 17, donde se muestra el porcentaje de IMD con respecto a las vías de alta capacidad del AMB. Figura 17. Porcentaje de intensidad media diaria de vehículos de alta capacidad de acceso del AMB [47] Una vez recopilados estos datos sobre la media diaria de vehículos en un día laborable que circulan por Barcelona (807.386 vehículos/diarios) y las vías más concurridas de toda el AMB, a través de los datos que obtuve del Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana, pude graficar el porcentaje de movilidad tanto para el mes de marzo como el de abril de 2020. [44, 46] 30 A continuación, podemos observar en la Figura 18 y la Figura 19 el porcentaje de movilidad del tránsito para los meses de marzo y abril respectivamente en el Área Metropolitana de Barcelona. Figura 18. Porcentaje de movilidad del tránsito en el mes de marzo de 2020 en el Área Metropolitana de Barcelona (en %) [44] Analizando esta gráfica para el mes de marzo, se puede observar un fuerte decrecimiento a partir del día 12 hasta el día 15 de marzo, donde se redujo la movilidad del tránsito de un 72% a un 48%, coincidiendo con los primeros días que hubo confinamiento domiciliario. Teniendo en cuenta que el 100% de vehículos diarios que circulaban en un día laborable por toda el Área Metropolitana de Barcelona aproximadamente eran 807.386 vehículos, esta reducción hasta el 48% de la movilidad del tránsito en los primeros días de confinamiento equivaldría a un total de 385.145 vehículos/diarios. Posteriormente, en este mes de marzo la movilidad del tránsito en Barcelona fue disminuyendo cada vez más hasta llegar a un mínimo de 17% de movilidad el día 29 de este mes, lo que equivaldría a 136.406 vehículos/diarios [44, 46]. Tomando de referencia este 100% de vehículos/diarios en un día laborable y los porcentajes de movilidad del tránsito para cada día del mes de marzo en el periodo de no confinamiento (del 1 al 13 de marzo) y en el periodo de confinamiento (del 14 hasta el día 31 de marzo), realicé un promedio de todos los vehículos diarios que circularon por Barcelona durante esas dos franjas, 31 obteniendo para el periodo de no confinamiento una circulación de 652.749 vehículos/diarios y para el periodo de confinamiento una circulación de 238.986 vehículos/diarios. Datos que encuentro muy significativos debido a que el promedio de vehículos/diarios en el periodo de confinamiento se redujo más de la mitad, más concretamente un 64% durante este mes de marzo. [44, 45] Figura 19. Porcentaje de movilidad del tránsito en el mes de abril de 2020 en el Área Metropolitana de Barcelona (en %) [44] De la misma forma para el mes de abril, donde continuó la misma tendencia de decrecimiento de la movilidad del tránsito, se llegó a un mínimo del 16% movilidad del tránsito el día 5 de abril lo que equivaldría a 128.382 vehículos/día y a un máximo de 46% de movilidad del tránsito el día 28 y 29 de este mes lo que equivaldría a 365.098 vehículos/día. En el resto de los días de este mes, circuló una cantidad de vehículos entre este máximo y mínimo, aunque en la gráfica se puede apreciar como a medida que iban pasando los días la tendencia era la de aumentar el número de vehículos diarios que circulaban por el AMB. [44, 45] Asimismo, nuevamente cogí de referencia el 100% de vehículos/diarios en un día laborable y los porcentajes de movilidad del tránsito para cada día del mes de abril en el periodo de confinamiento (del 1 al 30 de abril) y realicé un promedio de todos los vehículos diarios que circularon por Barcelona durante esos días del mes, obteniendo un total de 271.281 vehículos/diarios [2, 44, 45]. Haciendo la comparación con el resultado obtenido en el periodo de confinamiento del mes pasado, el promedio de vehículos/diarios en el mes de abril se incrementó un 5.6%. Y, para tener una visión más óptima de los 32 resultados, también calculé el promedió conjunto del periodo de confinamiento tanto para el mes de marzo como el mes de abril, obteniendo un valor de 255.125 vehículos/diarios lo que equivaldría una reducción de un 31% con respecto al 100%. [2, 44, 45] Como consecuencia de esta reducción de movilidad del tránsito durante estos meses de marzo y abril analizados, dejaron de circular una gran cantidad de vehículos, los cuales dejaron de desprender calor hacia el aire, además de haber una reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero que contribuyen a un caldeamiento de la atmósfera urbana. [48]. Teniendo en cuenta que en los últimos años la media de trayecto urbano de los vehículos en Barcelona ha aumentado con un promedio aproximadamente de 28.9 km/diarios por persona [49] y que la franja analizada fue de las 17:00 UTC hasta las 6:00 UTC, obtuve una media de 11,95 km/diarios por persona considerando que cada persona recorría la misma distancia durante cada hora. Con un total de 12 horas recorridas por cada vehículo y con un promedio de emisión de CO2 de cada vehículo de 115 grCO2/km [48] y teniendo en cuenta la media de km/diarios que hace una persona, obtuve que antes que se produjera el confinamiento domiciliario y considerando el 100% de vehículos en un día laborable (807.386 vehículos/diarios) teníamos una cantidad media absoluta de 1.377.000 kg CO2 diaria. [45, 48] Sabiendo que un vehículo produce una determinada temperatura y tomando como referencia los 255.125 vehículos/diarios del periodo de confinamiento [2], calculé la reducción de kg CO2 en cantidad absoluta que hubo durante este tiempo, obteniendo una cantidad media absoluta de 435.116 kg CO2 diaria, lo que significó una bajada considerable de gases de efecto invernadero que se liberaron en la atmosfera de un 31% respecto al 100% de vehículos/diarios que circulan en un día laborable en el Área Metropolitana de Barcelona. Además, teniendo en cuenta que 1 kg equivale a toneladas y que en cada día de los meses de marzo y abril del confinamiento se producían 435.116 kg CO2, con un total de 48 días analizados, se liberaron en la atmósfera un total de 20.885.568 x toneladas de CO2 aproximadamente durante el periodo de confinamiento analizado. [45, 48] Teniendo en cuenta el cálculo realizado y que la Zona Universitaria es una de las estaciones meteorológicas con más influencia que he analizado en este estudio, calcularé una estimación de las toneladas de CO2 que se liberaron en la atmósfera durante el confinamiento en esta estación meteorológica. Considerando los datos de la Tabla 2, obtuve que la media diaria de vehículos que circulan en un día laborable en la Zona Universitaria (Diagonal) es de 90.798 vehículos/diarios. Tomando el 100% de vehículos en un día laborable (807.386 vehículos/diarios) obtuve que el porcentaje de vehículos en la Zona 39 gestión del tránsito [51]. Teniendo conocimiento del mapa de la ciudad y de la influencia que tiene el tránsito en los puntos más concurridos de la ciudad, los drones podrán sobrevolar fácilmente estas zonas e informarán de la congestión de los vehículos y de su intensidad calorífica, debido a que llevarán cámaras térmicas con las que medirán la temperatura. Y, de esta forma, los drones contribuirán de forma inteligente en la gestión del tránsito tanto en ámbitos urbanos como interurbanos y se realizará una gestión más activa y controlada. [51] Además, teniendo los conocimientos necesarios del origen de la isla de calor y de la energía que libera la ciudad y gracias al uso de estos drones con sensores térmicos, que nos permiten obtener información periódica de las temperaturas de las zonas deseadas de estudio, podríamos aplicar acciones para reducir el efecto invernadero y las temperaturas extremas y, de esta forma, poder contribuir con el cambio climático. Con estos datos obtenidos por los drones, se podría detectar cuales son los elementos urbanos que generan estas altas temperaturas y junto con esto habría que tener en consideración la recopilación de todos los datos sobre el tipo de superficie que corresponden a estas zonas estudiadas y revisar su capacidad para almacenar temperaturas a lo largo de periodos extensos [51]. Por lo que el empleo de drones será altamente beneficioso para detectar factores potenciales que generan islas de calor y poder reducir su impacto. Asimismo, el uso de estos drones será altamente beneficioso para otros sectores como la agricultura, la energía, la seguridad y el salvamento, el comercio electrónico y la paquetería, la construcción, las telecomunicaciones y la movilidad. [51] 40 5. CONCLUSIONES Después de haber realizado el análisis de la temperatura para las estaciones de El Raval, la Zona Universitaria y el Prat de Llobregat y el estudio de la movilidad del tránsito para los meses de marzo y abril, haciendo la comparativa con la diferencia de temperatura para las estaciones de El Raval – Zona Universitaria y El Raval – el Prat de Llobregat, puedo concluir que la disminución del tránsito en el Área Metropolitana de Barcelona ha sido uno de los factores que ha podido contribuir en la variación del efecto de isla de calor. La reducción de movilidad del tránsito durante el periodo de confinamiento podría haber sido uno de los motivos, entre otros, por los que se vio disminuida la temperatura, asociadas a la reducción de las emisiones de CO2 y otros gases de efecto invernadero emitidos por los motores de explosión de los vehículos. [2, 43, 44, 48] Más concretamente para el mes de marzo la disminución del tránsito del 68,3% fue uno de los motivos por los que se redujo la diferencia de temperatura en 1.9ºC y para el mes de abril la reducción del tránsito del 67,25% fue uno de los motivos por los que se redujo la diferencia de temperatura en 1.3ºC. Asimismo, tomando estos valores como referencia, a lo largo de todo el periodo de confinamiento de marzo y abril en conjunto, la disminución de un 67,8% de movilidad del tránsito fue uno de los motivos por los que hubo una bajada de 1.6ºC [43, 44]. De la misma forma, la reducción de los vehículos fue un factor importante en la disminución del 31% de las emisiones de CO2, teniendo en cuenta que antes del confinamiento domiciliario circulaban un número de 807.386 vehículos/diarios mientras que durante estos dos meses de marzo y abril la media disminuyó considerablemente a 255.125 vehículos/diarios [46, 48]. Encuentro este dato muy significativo, ya que dejaron de circular 552,261 vehículos/diarios y, además, considerando el 100% de vehículos en un día laborable (807.386 vehículos/diarios) pude calcular que se emitían en cantidad media absoluta un total de 1.377.000 kg CO2 diarios. Sabiendo esto pude calcular la emisión en cantidad media absoluta para los 48 días de los meses de marzo y abril del confinamiento obteniendo un valor de 435.116 kg CO2. Es decir, se liberaron en la atmósfera un total de 20.885.568 x toneladas de CO2 aproximadamente durante el periodo de confinamiento analizado. [45, 48, 49] Gracias al análisis de las temperaturas que realicé en los apartados 4.1 y 4.2, pude ver que las diferencias de temperaturas en los años 2011, 2014, 2015 y 2017 no se debieron principalmente a las temperaturas, sino que hubo otros factores que hicieron que las diferencias de temperaturas fueran diferentes entre el 1-14 de marzo y del 15-31 de marzo. En cambio, en el año 2020 sí que 41 hubo una bajada de movilidad del tránsito durante ese periodo, por lo que un motivo de decrecimiento de la diferencia de temperatura fue la reducción del tránsito [43, 44]. Del mismo modo, veo importante destacar el estudio que llevé a cabo de las otras cuatro diferencias de temperaturas (Zona Universitaria – Observatorio Fabra, Zona Universitaria – El Prat de Llobregat, Observatorio Fabra – El Raval, Museo Badalona – El Raval), ya que eran cuatro diferencias de temperaturas perfectamente analizables pero la Figura 6 me ayudó a focalizar el trabajo centrándome en las diferencias de temperaturas de El Raval – Zona Universitaria y El Raval – El Prat de Llobregat, donde los resultados obtenidos fueron fundamentales para dar una respuesta sobre mi hipótesis inicial. [43] Debido a la pandemia y a las restricciones de movilidad que impuso el gobierno de España en el año 2020, pude ver cuál ha sido el papel del tránsito y como afectó en el efecto UHI en la ciudad de Barcelona gracias a que se redujo la circulación de cualquier tipo de vehículo a gran escala durante los meses analizados de marzo y abril [2]. Basándome en las barras de error de la Figura 8 y Figura 12 y considerando la separación entre promedio de la diferencia de temperatura entre las estaciones de El Raval y Zona Universitaria del 1-14 de marzo y del 15-31 de marzo para el año 2020 que fue de 0.8ºC y entre las estaciones de El Raval y Zona Universitaria del 1-14 de marzo y del 15-31 de marzo para el año 2020 que fue de 0.9ºC, puedo concluir que esta diferencia de temperatura que muestran las barras de error, entre otros factores, fue debido la disminución del tránsito durante el confinamiento. [43] Finalmente, teniendo en cuenta que la media de la diferencia de temperatura durante el periodo de estudio del año anterior entre El Raval – Zona Universitaria fue de 21.8ºC [41] y entre El Raval – El Prat de Llobregat fue de 20.5ºC [41] y que durante el confinamiento se redujeron 1.6ºC aproximadamente, considerando todos los factores y no solo la reducción de movilidad de tránsito, obtuve una media de 20.2ºC y 18.9ºC para ambos casos respectivamente [41]. De este modo, puedo concluir que la reducción de diferencia de temperatura, entre otras causas, pudo ayudar a reducir el efecto de la isla de calor urbana entre El Raval – Zona Universitaria un 7.3% y entre El Raval – El Prat de Llobregat un 7.8%. [43] Desafortunadamente, en los próximos años la temperatura seguirá aumentando en las proyecciones climáticas, con olas de calor mucho más frecuentes e intensas y se agravarán los efectos negativos de la UHI en Barcelona [52]. En un contexto global de la temperatura, la isla de calor urbana cada vez presentará más riesgos para el cambio climático en las grandes ciudades, lo cual significa que habrá que tomar una serie de medidas para poder reducirlo. Para ello habría que disminuir el volumen del tránsito de vehículos, hacer un uso más eficiente de la energía o mejorar el aislamiento 42 térmico de viviendas urbanas instalando techos ecológicos o techos fríos, principalmente reflectantes [52, 53]. Además, sería idóneo aumentar la cobertura arbórea y de vegetación para que los parques generasen islas frescas y aunque la elevada densidad constructiva de Barcelona no permite acciones a corto plazo destinadas a crear espacios verdes, igualmente se debe seguir promocionando la implementación de techos verdes, creación de jardines y parques y aumentar la plantación de árboles [52]. Asimismo, una recomendación que expongo es la naturalización de los patios interiores que se encuentran en los pisos y de varios bloques de edificios para poder tranquilizar el tránsito en las calles. De hecho, se trata de un intento para disminuir la densidad construida y, de esta forma, incrementar la liberación de calor latente para reducir los niveles de ruido, mitigar la isla de calor, mejorar la calidad del aire, etc [52]. En definitiva, para mejorar y crear un entorno mucho más sostenible y beneficioso para todos. Finalmente, creo firmemente en la aplicación de drones en las ciudades para reducir la densidad del tránsito de vehículos y, de esta forma, disminuir el efecto UHI será primordial [51]. Por tanto, nos encontramos ante un sector con gran potencial de expansión, en el que la innovación y el continuo avance tecnológico serán fundamentales para un buen desarrollo a largo plazo. 43 BIBLIOGRAFÍA [1] Le Quéré, C., Jackson, R.B., Jones “Reducción temporal de las emisiones globales diarias de CO2 durante el confinamiento forzado COVID-19” [Online]. Available: https://www.nature.com/articles/s41558-020-0797-x [2] Agencia Estatal Boletín Oficial del Estado, “Real Decreto-ley 11/2020, de 31 de marzo, por el que se adoptan medidas urgentes urgentes complementarias en el ámbito social y económico para hacer frente al COVID-19” [Online]. Available: https://www.boe.es/buscar/doc.php?id=BOE-A-2020-4208 [3] Javier Martin Vide y M. Carmen Moreno García, “Probability values for the intensity of Barcelona’s urban heat island (Spain)” [4] Li Yang, Feng Qian, De-Xuan Song and Ke-Jia Zheng, “Research on Urban Heat Island Effect” [Online]. 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