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Abstract
Esta tesis doctoral, permitirá el desarrollo de una metodología para la identificación del fenómeno Isla de Calor Urbano (UHI) superando las barreras que actualmente limitan su evaluación, análisis y ponderación de las variables que lo causan. Esta metodología se basa en una hipótesis que sugiere que es posible estimar la UHI mediante el estudio del entorno urbano. Para lograr esto, se utilizaron imágenes de teledetección, sistemas de información geográfica y medidas experimentales. Esta tesis doctoral propone utilizarlo como una herramienta adicional para el análisis de la localización y planificación urbanas, ya que el microclima urbano supone una demanda de energía para futuros desarrollos urbanísticos. Sangines Coral, Daniel Eric; Turégano Romero, José Antonio
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2013 47 Daniel Eric Sangines Coral Metodología de evaluación de la isla de calor urbana y su utilización para identificar problemáticas energéticas y de planificación urbana Departamento Director/es Ingeniería Mecánica Turégano Romero, José Antonio Director/es Tesis Doctoral Autor Repositorio de la Universidad de Zaragoza – Zaguan http://zaguan.unizar.es UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA
Departamento Director/es Daniel Eric Sangines Coral METODOLOGÍA DE EVALUACIÓN DE LA ISLA DE CALOR URBANA Y SU UTILIZACIÓN PARA IDENTIFICAR PROBLEMÁTICAS ENERGÉTICAS Y DE PLANIFICACIÓN URBANA Director/es Ingeniería Mecánica Turégano Romero, José Antonio Tesis Doctoral Autor 2013 Repositorio de la Universidad de Zaragoza – Zaguan http://zaguan.unizar.es UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA
Departamento Director/es Director/es Tesis Doctoral Autor Repositorio de la Universidad de Zaragoza – Zaguan http://zaguan.unizar.es UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADE CALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENERGÉTICASY DEPLANIFICACIÓNURBANA. DANIELERICSANGINÉSCORAL INGENIEROMECÁNICO ZARAGOZA,ABRILDE2013
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METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 3 Agradecimientos. Todoaquelqueseafrontaaungranretoenbuscadelasuperaciónpersonal,sabequeelcamino recorridoparallegaralametadeseadanoesfácil.Alolargodelaaventurahaciaeléxitose presentanobstáculosysatisfacciones.Enocasionesaparecelasoledad,latristeza,olainseguridad acompañadasconpreguntasfilosóficassobrelarazóndemuestraexistenciayporqueunoha asumidounretodondenoseveelfinal.Enotrasocasionesaparecenmomentosdefelicidad, euforiaysatisfacciónpersonal.Dehecho,existenmomentosenlosqueelcaminoestásumidoenla obscuridadyunonoveclarodóndeestáelfinal.Sinembargo,siunoespersistenteysigue andandohaciaadelante,secomienzaaverunhazdeluzqueindicaqueelfinaldelcaminodelas metasdeseadas.Enestosmomentos,veoelfinaldelcamino,omásbieneliniciodeunaaventura. Poresoconsiderodegranimportanciaagradeceratodosaquellosquemehanacompañadoalo largodeestaexpedición,agradeceratodosaquellosquehanmarchadoasupatriaenbuscadesu propiaaventura,yrecordaralosquenoestán. Enprimerlugar,sihayalguienaquiendeboagradeceresmimadreymipadre,quegraciasasu ejemplomehanhechounapersonaíntegra.Deigualmaneraquisieraagradeceramishermanospor todaslasaventurasquehemosvividojuntos. QuisieraagradeceratodosmisamigosdeZaragozaquemehanaportadocompañíayapoyoestos últimosaños.Estovadedicadocadaunodeellos. QuedaelagradecimientoalDr.JoséAntonioTurégano,porhabermeacogidocomobecarioOTRI (1060)enelGrupoEnergíayEdificación.Suconfianzamehapermitidoelaborarestetrabajocon libertadygraciasasusideasyaportacioneshasidoposiblelaelaboracióndeestatesis. Asimismo,deboagradeceralgobiernodeMéxicoqueatravésConsejoNacionaldeCienciay Tecnología(CONACYT)haproporcionadolosmedioseconómicosnecesariosparamimanutención enZaragoza. Enestecontextotambiénesjustoacordarsedelasinstitucionesdealgunauotraformahanhecho posiblelaelaboracióndeesteproyecto,comolosonelInstitutoGeográficoNacionalquemediante elPlanNacionaldeTeledetecciónhaproporcionadoimágenessatelitalesparaeldesarrollodeeste proyecto,laAgenciaEstataldeMeteorología(AEMET)quehaproporcionadodatosmeteorológicos, yelDepartamentodeGeografíayOrdenacióndelTerritoriodelaUniversidaddeZaragoza.En especialremarcarmiagradecimientoalDepartamentodeGeografíayOrdenacióndelTerritoriopor lastutoríasproporcionadasyatenciónprestada.
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METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 5 Índice CAPÍTULO1. INTRODUCCIÓN...................................................................................................................................15 1.2 Objetivosdelainvestigación..................................................................................................................17 1.3 Estructuradelatesis..................................................................................................................................18 CAPÍTULO2. GENERACIÓN,DETERMINACIÓNYMITIGACIÓNDELEFECTODELAISLADE CALORURBANA.....................................................................................................................................................................19 2.1 GeneracióndelaIsladeCalorenUrbana(ICU)..............................................................................20 2.2 Determinacióndelefectodeisladecalorurbana..........................................................................24 2.2.1Modelosanalíticos........................................................................................................................................24 2.2.2Modelosnuméricos......................................................................................................................................34 2.2.3ModeladodeMapasdelClimaUrbano................................................................................................36 2.3 Mitigacióndelefectodelaisladecalorurbana..............................................................................40 2.3.1Materialesadecuadosenelentornourbanoyenlaedificación..............................................40 2.3.2Zonasverdesenelentornourbanoyenlaedificación................................................................42 2.3.3Reduccióndelcalorantropogénico......................................................................................................43 2.3.4Factoresdediseñourbano.......................................................................................................................44 CAPÍTULO3. EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADE CALORURBANA.....................................................................................................................................................................47 3.1 Áreadeestudio.............................................................................................................................................48 3.2 ClimadeZaragoza.......................................................................................................................................50 3.3 Preparacióndedatos.................................................................................................................................50 3.3.1Proyecciónysistemadecoordenadas.................................................................................................51 3.3.2Resolucióndecelda.....................................................................................................................................51 3.3.3Dimensionadoespacial..............................................................................................................................51 3.4 Datosexperimentalesdelatemperaturaurbana...........................................................................52 3.4.1Transectosurbanos.....................................................................................................................................53 3.4.2Estacionesmeteorológicas.......................................................................................................................54 3.5 Tratamientodigitaldeimágenesenteledetección.......................................................................61 3.5.1Energíaradiante............................................................................................................................................62 3.5.2Radianciaeneltechodelaatmosferaconcorreccióndedispersiónatmosférica.........62 3.5.3Radianciaespectral......................................................................................................................................63 3.5.4Reflectividad...................................................................................................................................................65 3.5.5ÍndicedevegetacióndeDiferenciaNormalizada(NDVI)...........................................................67 3.5.6Emisividad.......................................................................................................................................................69
ÍNDICE. 6 3.6 Técnicasteledetecciónenlaestimacióndelatemperaturasuperficialterrestre(TST). 70 3.6.1LeydePlank(TemperaturadeBrilloSuperficial).........................................................................71 3.6.2Temperaturasuperficialterrestre(TST)...........................................................................................71 3.7 Seleccióndeimágenessatelitales.........................................................................................................72 3.8 TemperaturaSuperficialTerrestredelentornourbano............................................................74 3.8.1PrimeranálisisexploratoriodelasimágenesdeTST...................................................................76 3.8.2PerfilTSTenelentornourbano.............................................................................................................78 3.9 AplicacionesenteledeteccióndelAnálisisdeComponentesPrincipales............................91 3.9.1AnálisisComponentesPrincipalescomométododeanálisismultitemporalTST...........92 3.10 Vegetaciónenelmediourbano...........................................................................................................103 3.10.1AnálisisdeComponentesPrincipales(ACP)comométododeextracciónde“verdor”.103 3.10.2Transformación“TasseledCap”comométododeextracciónde“verdor”................105 3.10.3Comparacióndel“verdor”entreTasseledCapyAnálisisdeComponentesPrincipales. 107 3.10.4Perfildel“verdor”enelentornourbano...................................................................................111 3.11 ClasificaciónTSTdeacuerdoalusodesuelo................................................................................116 3.12 MétodoTVXparaestimarlatemperaturadelaire.....................................................................117 3.13 Medidasdelaformayespaciourbano,variablesextraídasmedianteSIG.......................123 3.13.1Distanciaalcentrourbano...............................................................................................................123 3.13.2Altitud........................................................................................................................................................123 3.13.3Pendientetopográfica........................................................................................................................124 3.13.4DistanciaaríosEbroyGállego.......................................................................................................124 3.13.5Perímetrourbano.................................................................................................................................124 3.13.6Compacidadurbana............................................................................................................................124 CAPÍTULO4. MAPAANALÍTICODELCLIMAURBANOZARAGOZA,ESPAÑA.....................................131 4.2 AnálisisdeConglomerados...................................................................................................................132 4.3 Categorizaciónyjerarquizacióndevariables...............................................................................135 4.3.1Categorizacióndevariables..................................................................................................................135 4.3.2ProcesoAnalíticoJerárquicoparalaobtencióndelascargasfactoriales........................141 4.4 MapaAnalíticodelClimaUrbanoZaragoza...................................................................................144 4.4.1EcuaciónGeneraldelMapaAnalíticodeClimaUrbano...........................................................144 4.4.2EcuacióndelMapaAnalíticodeClimaUrbanoparaZaragoza,España............................144 4.4.3ClasificaciónMapaAnalíticodelClimaUrbanodeZaragoza..................................................146 4.5 CalibraciónyvalidacióndeMapaAnalíticodelClimaUrbano..............................................150
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 13
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METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 15 CAPÍTULO1. INTRODUCCIÓN Abstract. ThisdoctoralthesiswilldevelopeamethodologyforidentifyingtheUrbanHeat Island(UHI)phenomenomgettingoverthebarriersthatcurrentlyplacelimitsto itsevaluation,analyzingandweightingtothevariablesthatcauseit.This mehtodologywillbebasedonahypothesisthatsuggeststhatitispossibleto estimateUHIbymeansofurbanenvironmentstudy.Iordertoachievethat, teledetectionimages,GeographicalInformationSystemsandexperimental measureswereused.Thisdoctoralthesisintendstobeusedasanadditionaltool forlocationanalysisandurbanplanning,sinceurbanmicroclimatefeatures conditionenergydemandsinfutureurbandevelopments. Cuandoseutilizanlosconceptos“Proyectourbano”y“Desarrollosostenible”nos implicamosenunaproblemáticaglobal:lareflexiónacercadelaconstrucciónde lassociedadesmodernas.Enotrostérminos,enelnivelmásgeneralnosremitea laactualpreocupaciónteóricaacercadelamodernidadyalaconstruccióndeuna teoríacríticadelasociedad(Habermas,1988).Aunqueladenominación“Proyecto urbano”surgeenFranciaenladécadadelosañossetenta,correspondetambién apreocupacionesyprácticasquesedabanenotrospaíseseuropeos.Entodoslos casos,setratadeenfrentareldeterioroyladeshumanizacióndelasciudades, ocasionadosporllevaracabotantolaplaneacióncomolarehabilitaciónurbana condescuidoysufaltademantenimiento. Elproyectourbanocorrespondeaunamaneradetransformaciónarquitectónica, quetomademanerafundamentalalosactoressocialesqueprotagonizanla ciudaddeacuerdoyanoaaisladospreceptosformalesestéticossinosegúnla dinámicaylaparticipacióndeesosactores.Esdecir,asumelaconstrucciónsocial delaciudad,yenconsecuenciaasimilaeimplicaasushabitantes.Sepuede afirmarquelaestrategiadeproyectourbano,tantoennuevaconstruccióncomo enrehabilitación,sedirigeaposibilitarlosprocesosdeconfiguración, construcción,transformación,conservación,restauracióndentrodecriterios urbanosespecíficos. Enestesentido,laplanificaciónurbanadebeconsiderarcriteriosdeeconomía energéticayeladecuadoaprovechamientodelosrecursosnaturaleslocales encaminadosaestudiarlasrelacionesdelMedioAmbienteyelMedioUrbano, determinandoyaislandovariablesinterativas,afindecomprenderlafilosofíadel urbanismobioclimático(Higueras,1997).DeacuerdoconHigueras(2006)la ciudadbioclimáticanoesexclusivamentelasumadeedificiostienenintegradas técnicasdeacondicionamientopasivo.Lanuevaescaladeciudadbioclimática implicaotrotipodeinteraccionesyunaproblemáticaqueesnecesarioabordar desdeunaperspectivasistemática.
CAPÍTULO1INTRODUCCIÓN. 16 Enelaño2000,elInstitutoparalaDiversificaciónyAhorrodelaEnergíapublicó una“Guíadeplanteamientourbanísticoenergéticamenteeficiente”(IDAE,2000) dondeseestructuranloscriteriosdediseñourbanoaconsiderarenunurbanismo sostenible.Enlasecciónderecomendacionesserealizaunaseriedeestrategias paralograrlaeficienciaenergéticaurbana,juntoconunaseriede consideracionesqueplanteanunaestructuraciónambientaldelterritorio: Modelosyusosurbanos:análisisdellugar Distribucióndelaszonasedificablesylosespacioslibres Trazadodeviales,forma,tamañoylugar Parcelación Elsistemaviario:estudiodetrafico Lasredesdeservicios Posicióndelaedificaciónyseparacionesentreedificios Formadeledificio Lavegetaciónurbanaylaszonasverdes Enestesentido,lapresentetesisdoctoralpretendeservirdeherramienta adicionalparaelanálisisdellugaryelplanteamientourbano.Debidoaquelas característicasdelmicroclimaurbanocondicionanlasnecesidadesenergéticasde losfuturosdesarrollosurbanos. Dehecho,estatesisplanteaquelautilizacióndevariablesfísicasygeoespaciales obtenidasatravésdeinformaciónsatelitalySIGpermitiráincidirenun determinadoproyectourbanoidentificandounaseriedeaccionesparamitigar climaurbanoexistente. Laelaboracióndeunproyectourbanoescompleja,estásometidoadiversas influenciasyrequieredecisionesquetienenmuchospuntosdevista.Detalforma elestudiodelclimaurbanovieneasumarsecomounvectormáscuandose pretendellevaracabounproyectourbanointegral.Considerandoquelacarencia deunproyectourbanoydeunurbanismobioclimáticodegeneraen problemáticastantosocialescomoenergéticas. Dentrodelasproblemáticassocialesseencuentran:Elprocesodetransformación urbanaenelquelapoblaciónoriginaldeunsectorobarriodeteriorado,es progresivamentedesplazadaporotradeunmayorniveladquisitivoalavezque serenueva,términotambiénconocidocomogentrificación;laexclusióndelas minoríasyaseaporraza,credo,nacionalidad,opobreza;elcarecerdeservicios
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 17 mínimoscomoelaguaylaelectricidad;entremuchasotrasproblemáticas urbanasdelámbitosocial. Porotrapartesepuedenmencionarcomoproblemáticasenergéticas:el comportamientoenergéticodelasedificacionesysudirectarelaciónconlos consumosdeelectricidad,gas,yagua;lamaneradeproducirysuministrarde energía;elsistemadetransportepúblicoadaptadolasnecesidadesdela población;yfinalmenteadosgrandesfenómenosobservadosenlasgrandes ciudades:la“IsladeCalorenUrbanizaciones”yenalgunasocasionesla“Islade FríoenUrbanizaciones”. Laproblemáticadelaelevacióndelatemperaturaenlasurbanizacioneshasido caracterizadacomo“IsladeCalorUrbana”.Estefenómenosedebe principalmentealasustitucióndelosespaciosnaturalesporespaciosurbanosy porelincrementodelasfuentesartificialesdecalor(Oke,1978).Aunqueelefecto delaisladecalorestápresenteenmuchasciudades,suintensidadvaríade comunidadencomunidaddeacuerdoungrannúmerodevariablescomolas condicionesclimáticasdellugar,latopografía,latipologíadelosedificios,los patronesconstructivosdelasurbanizaciones,entreotros. 1.2 Objetivosdelainvestigación. Estatesisdoctoraltienecomoobjetivodesarrollarunametodologíacapazde representarelMapadeClimaUrbano1 deZaragoza,España,extrayendodela mejormaneraposiblelasvariablesfísicasygeoespacialesquelaoriginan. Elproyectopretende: InvestigarelclimadeláreaenqueseasientaZaragozaysuinfluenciaenel climaurbano. Identificarlasprincipalesvariablesquecaracterizanlaisladecalorurbana. Ponderarelimpactodelasvariablesquecaracterizanlaisladecalorurbana EstablecerunametodologíaparaelaborarelMapadelClimaUrbanode Zaragoza,España. Realizarunaclasificacióndelterritoriodeacuerdoalascaracterísticasde impactoenelconforttérmicourbano. Reconocercomoobjetivofinaldelatesislasprincipalesestrategiasde mitigacióndelaIsladeCalor. 1UnMapadelClimaUrbanoesunaherramientadeinformacióncartográficaquepresentacaracterísticas delclimaurbanorelevanteparalaplanificaciónyrehabilitaciónurbana. NOTA:Lasdefinicionesqueserecogenapiedepáginaaparecenposteriormenteenelglosario.Su inclusiónenelpaginadopretendehacerunalecturamásasequiblealectoresdeámbitosmuydiversos.
CAPÍTULO1INTRODUCCIÓN. 18 1.3 Estructuradelatesis. Eldesarrollodeestatesisdoctoralsedivideen5capítulosyestáarticuladade formalinealentreunaparteteóricayunaparteempírica.Partiendodeeste primercapítulodeintroducción,dondesepresentanlosprincipalesobjetivosque buscacumplirestatesis. Elcapítulosegundo,estáenfocadoalestadodelartedelaIsladeCalorUrbana (ICU).Aportandounaextensarevisiónbibliográficaenlorelativoalageneración, determinaciónymitigacióndelaisladecalorurbana. Enelcapítulotercerosepresentanunaseriedetécnicasdeextracciónde variablesfísicasyvariablesgeoespacialesparaevaluarlaisladecalorurbana.El capítuloincluyeunadescripcióndetalladadelclimadeZaragoza,España;la metodologíadeextraccióndeinformacióndeimágenessatelitalesyelmanejode SistemasdeInformaciónGeográficacomoherramientadeanálisisdevariables espacialesdelentornourbano. Enestemismocapítulotercerosepresentanunaseriedecriteriospara homogenizarlainformaciónrecabadaconelobjetivodepoderllevaracabolos correspondientesestudiosestadísticos. Enelcapítulocuartosepresentanunaseriedemétodosestadísticosparaevaluar laIsladeCalorUrbana.Enlaprimerpartedelcapítulocuartosepresentael métodoestadístico:AnálisisdeConglomerados,comométododesustracciónde informaciónredundante,aprovechandodeestamaneralasvariablesfísicasylas variablesgeoespacialesrealmentesignificativasparadescribirensuconjuntoel efectodelaisladecalor. Enlapartecentraldelcapítuloseutilizaelmétodoestadísticodeterminado: ProcesoAnalíticoJerárquico,comométododeobtencióndelacargafactorialde cadaunadelasvariablesquedescribenelefectodeisladecalorurbana. Seguidamente,seproponeunaecuaciónquedescribeelmapadelclimaurbano integrandoelAnálisisdeConglomeradosyelProcesoAnalíticoJerárquico.Así mismo,sepresentaunmétododecalibraciónyvalidacióndelmodelopropuesto paracalibraryoptimizarelcorrespondientemapadelclimaurbano. Finalmente,enlaúltimapartedelcapítulocuarto,secategorizaelmapaclimade urbanogeneradoconelobjetivodeidentificarproblemáticasurbanas. Enelquintoyúltimocapítulosepresentanlasconclusionesmásimportantesdel trabajorealizandopresentandolosprincipalesaportesquehageneradoestatesis doctoralyenumerandolasposibleslíneasfuturasdeinvestigación.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 19 CAPÍTULO2. GENERACIÓN,DETERMINACIÓNYMITIGACIÓNDEL EFECTODELAISLADECALORURBANA. Abstract. ThischapterfixestheconceptframeforUrbanHeatIsland(UHI),detailinga reviewofassociatedpublicationsforthephenomenongeneration,determination andmitigation.AsfarasUHIisconcerned,theimpactofgreatvariablesdiversity onurbanclimatechangeisanalyzed.AboutUHIdetermination,existingmodels fortemperaturechangeevaluationareshown.Thesemodelsmaybeclassifiedas: Analyticalmodels(whichevaluatethephenomenonfromaphysicalpointview, carryingoutanexhaustiveenergybalance),numericalmodels(whichcarryoutthe evaluationofurbanclimatebyusingcomputationalapplicationsimplementedby differentauthors)andtheUrbanClimateMapsModeling,whereurbanclimateis analyzedbymeansofacompilationandevaluationoftheexistingapproachesfor urbanclimatemitigation,proposedbydifferentauthors. Laszonasurbanastiendenatenerunamayortemperaturaquelaszonasrurales delosalrededores,comoresultadodelasprogresivasmodificacionesdela superficiequeincluyenlasustitucióndelavegetaciónporedificiosycalles(Figura 2.1).Cuandolassuperficiesconstructivasycallesabsorbenunamayorcantidad deradiaciónsolar,secalientanyreflejanenergíacaloríficaalairecircundante provocadounaelevacióndelatemperaturalocal.Estefenómenoesconocido como“IsladeCalorUrbana”(Oke,1978;Landsberg,1981;Voogtetal.,2003; Rosenzweigetal.,2005). Figura2.1IsladecalorUrbana(OkeTR,BoundaryLayerClimates,1978). Esteapartadorevisayresumelosestudiosmásimportantesrelacionadosconel efectodeisladecalorurbana.Laliteraturaexistentesepuedeclasificaren: Losestudiosenfocadosacausasyefectosquegeneranelefectodelaisla decalor. Eldesarrollodemodelosparalograrsucuantificación. Enlaaplicacióndeestrategiasparalograrsumitigación.
CAPÍTULO2GENERACIÓN,DETERMINACIÓNYMITIGACIÓNDELEFECTODELAISLADE CALORURBANA. 20 2.1 GeneracióndelaIsladeCalorenUrbana(ICU). Laisladecalorurbanaeslarespuestademuchosfactores,loscualespuedenser catalogadoscomocontrolableseincontrolables(Figura2.2).Asuvezestos factorespuedenserclasificadoscomovariablestemporaleseneltiempo,por ejemplo,lavelocidaddelvientoolacoberturadelasnubes;comovariables constanteseneltiempocomolosonlaszonasverdes,elmaterialdelosedificiosy elfactordevisióndelcielo;ycomovariablescíclicascomolaradiaciónsolarolas fuentesdecalorantropogénico(Rizwanetal.,2008). Figura2.2Esquemadevariablescontrolablesynocontrolablesenlageneracióndelaisladecalor urbana,segúnRizwanetal.(2008). Elcalorcontenidoygeneradoenlaszonasurbanasprovienedelsolenformade radiaciónsolarydediversasfuentesdecalorantropogénicas,comoautomóvilesy sistemasdeaireacondicionado.Lamayoríadeestecalorantropogénicoes emitidodirectaeinstantáneamentealambiente.Porotroladolaemisióndecalor porradiaciónsolar,esmáscompleja.Unaparteesabsorbidaporlasestructuras urbanasyotraparteesreflejadaalmedioambiente.Latransferenciadecalory losprocesosdeconservacióndeenergía,comolaconducción,convección,y radiaciónjueganunrolimportanteenelbalancedecalordelentramadourbano. Lasestructurasurbanas:comofachadas,cubiertas,suelo,zonasverdes,entre otrasabsorbenyalmacenanradiaciónduranteeltranscursodeldía,yestolo hacendediferentemaneradependiendodelosmaterialesconlosqueestán constituidas.Alatardecer,elmedioambientecomienzaaenfriarseylaenergía térmicaalmacenadaenlasestructurasesliberadaenformadeflujodecalor. DeacuerdoconGiridharanetal.(2004),losfactoresimportantesaconsideraren lageneracióndelaICUsonelfactordevisióndelcielo2yelalbedo3.Poruna 2Visióndelcielo:(SkyViewFactor)Porcentajedecielovisibledesdecualquierpunto. 3Albedo:Razónentrelaenergíaluminosaquedifundeporreflexiónunasuperficieylaenergíaincidente.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 21 parte,lacapacidaddeliberarenergíaporlaradiacióndeondalargaesreducida debidoaladisminucióndelfactordevisióndelcieloyenconsecuenciaexisteun almacenamientodecalorenlassuperficiesconstructivasdelosedificios.Porotra, lacantidaddeluzreflejadaesmenorencomparaciónconlaluzincidente,en otraspalabras,elalbedoesgeneralmentebajoenlaszonasurbanas. Elefectodeladensidaddepoblaciónhasidoanalizadoporvariosautores.Enel estudiorealizadoporHungetal.(2006),analizarondoceciudadesdeAsiay correlacionaronelnúmerodehabitantesconelincrementodelaICU.SegúnKim etal.(2004),ladensidaddepoblacióntienedosefectosenlageneracióndela ICU,unadirectayotraindirecta.Ladirectaestárelacionadaconelmetabolismo delaspersonas,amayornúmerodepersonasesmayorelcaloremitidoporlas mismas;ylaindirecta,queinfluyedemaneramássignificativaenelefectodela ICU,puesamayorpoblaciónseincrementaelnúmerodeedificios,vehículos, fábricas,etc. DebidoalafaltadevegetacióntambiénsepresentaelefectodeICU.La investigaciónrealizadaporKondohetal.(1999),hademostradoqueel decrementoenzonasverdesenTokiode1972a1995hareducidola evapotranspiraciónun38%,elevandodemaneraproporcionallatemperatura urbana. Lacontaminacióndelaireyaltosíndicesdeozonotambiénsoncausasdeun aumentodelaICU.DeacuerdoconRosenfeldetal.(1998),laspartículasdelos aerosolesquesonabundantesengrandesciudades,puedenabsorberyemitir radiacióndeondalarga,limitandolacaptaciónderadiacióndirectaenlas estructurasurbanasygenerandounefectoinvernaderoenlaciudadyportanto sepresentaunaelevacióndelatemperaturaurbana. Tambiénexistenvariablestemporalescomolascondicionesclimáticasy anticiclónicasqueincrementanlaICU(Pongraczetal.,2006).Porejemplola velocidaddelvientoylacoberturadelasnubessonfactoresqueestán directamentecorrelacionadosconlaelevacióndelefectoICU(Kimetal.,2005). Porotraparte,Klysiketal.(1999)hanreportadoqueaúnconvelocidadesde vientode4m/sdurantelanocheyvelocidadesde2m/sduranteeldía,esposible apreciarelefectoICU. LaICUvaríaalolargodeldía,alcanzandosumáximoefectopocashorasdespués delapuestadelsol.Estoesdebidoaquelaenergíaabsorbidaporlassuperficies urbanasesliberadalentamenteencomparaciónconlassuperficiesrurales(figura 2.3).Diversosautores(Saitohetal.,1995;Lemonsuetal.,2002;Jauregui,1997) hanobtenidodiferentesvaloresdelefectoICU(TUrbano‐Rural).Unvalorrazonable delefectoICUseencuentraentre5‐8ºC,sinembargoKlysiketetal.(1999)han encontradounTUrbano‐Ruralsuperioralos12ºCenPolonia.Porotraparte,el
CAPÍTULO2GENERACIÓN,DETERMINACIÓNYMITIGACIÓNDELEFECTODELAISLADE CALORURBANA. 22 menorefectodelaICU(TUrbano‐Rural)sepresentaenlasprimerashorasdela mañana,inclusopresentándoselaposibilidaddequelaszonasurbanasseanmás frescasquelasdelentorno.Lapresenciadeunaisladefríourbano(TUrbano‐Rural<0) puedeocurrircondiferentefrecuenciaeintensidaddependiendodela climatologíaregionaldelentornourbano. Figura2.3Variacióntemporaltípicaenzonasurbanasyruralesa)temperaturadelaire;b) intensidaddelclimaurbano(Tu‐r)encondicionesdeclimaideal.(ImagenadquiridadeOke,1978) Latransformacióndelterrenoasociadoalasactividadesurbanasmodificael climaurbanoamicro‐escalayameso‐escala.Losprocesosamicro‐escala presentanperturbacionesatmosféricasdebidoalplaneamientourbano,por ejemplolapresenciadecalles,edificiosyparques.Porotroladolosprocesosa meso‐escalavaríandedecenasacientosdekilómetros,enestecontextoincluyen lasperturbacionesdelasuperficieurbanaenelclimaylavelocidaddelvientode laregión. Figura2.4Procesosqueinteractúanenelclimaurbanoamesoescalaymicroescala(Voogt,2007)
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 29 calorsensibleresidualparalossectoresindustrial,residencial‐comercial,y transporteoscilaentre35W/m2,2‐20W/m2,5‐20W/m2,respectivamente.Por otraparteelflujodecalorlatenteresidualparalossectoresindustrial, residencial‐comercial,ytransporteoscilaentre10W/m2,0‐2W/m2,5‐30W/m2, respectivamente.(Figura2.8). Figura2.8OrigendelcalorantropogénicoenlaciudaddeOsaka,valorespromediodeagosto 1995‐1999(Narumietal.2009). DeacuerdoconOke(1978),esposiblerelacionarladensidaddepoblaciónconel consumopercápitadeenergíaymencionaqueelvalorpromedioanualparauna ciudadestáentre15y50W/m2.MientrasqueelestudiorealizadoporHostleret al.(1977),estimaqueelcalorantropogénicoenlasprincipalesciudadesdeEEUU oscilaconvalorescomprendidosdesde20a40W/m2paraveranoavaloresde70 a210W/m2parainvierno.PorotraparteEscourrouetal.(1991),hanindicado quelossistemasdecalefaccióneiluminaciónliberanenergíatérmicaarazónde 1.2W/m2yelmetabolismodelaspersonasproducecercade0.5W/m2. Flujodecalorporconvección,Qh=Qhs+Qhl. Enlaszonasurbanasseproduceunincrementodecalorsensibleporconvección relacionadaconlavelocidaddelvientoyconlaspropiedadessuperficialesdelos materialesconstructivos.Aunqueprobablementeelcalorlatente(Qhl)por convecciónseabajoenzonasurbanasconpocavegetación,estepodríaaumentar cuandolaciudadtieneabundanteszonasconvegetación(Suckingetal.,1980). Flujodecalorturbulentosensibleporconvección,Qhs. ElflujodecalorturbulentoporconvecciónQhsenzonasurbanasestadadopor Coleetal.(1977)como: ATT (2.9)
CAPÍTULO2GENERACIÓN,DETERMINACIÓNYMITIGACIÓNDELEFECTODELAISLADE CALORURBANA. 30 donde: =Coeficientedeconvección A=áreadelasuperficie T=Temperaturasuperficie T=Temperaturadelaire Elcoeficientedeconvecciónhasidoampliamenteestudiadoyexistenvarios métodosparacalcularlo.Acontinuaciónsepresentaunodelosalgoritmos utilizadosporlaherramientadesimulaciónEnergyPlus®: (2.10) donde: D,E,F=soncoeficientesderugosidaddelmaterial(Tabla2.1) =velocidaddelviento ÍndicederugosidadMaterialDEF MuyrugosoEstuco11.585.8940 RugosoLadrillo12.494.0650.028 MediorugosoHormigón10.794.1920 MediosuaveMadera8.234 ‐0.057 SuaveYeso10.223.10 MuysuaveVidrio8.233.33 ‐0.036 Tabla2.1CoeficientesderugosidadpublicadosenelASHRAE,Handbookoffundamentals(2001). VelocidaddevientoVz. EsunresultadoexperimentalquelavelocidaddelvientoUHaumentaconlaaltura Hsobreelniveldelsuelo(Figura2.9).Tantoelperfildelavelocidadcomola intensidaddelaturbulenciatienenunafuerteinfluenciaenlospatronesdeflujo alrededordelasurbanizaciones.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 31 Figura2.9Flujodelvientoatravesdeunedificio(ASHRAE,Handbookoffundamentals2001). ParacalcularlavelocidadpromediodelvientoUHenfuncióndelaalturaH,es posibleutilizarlasiguienteecuación(ASHRAE,2001). (2.11) VmeteslavelocidaddelvientoobtenidoparalaalturadeHmetde10metrossobreel niveldelsuelo.SegúnlatabladelASHRAE,eltipodeterrenoserepresentaporel exponenteαdeacuerdoconlatabla2.2. Categoría Descripción Exponente Espesor capalímiteδ [m] 1 Centrodeciudad,enlacualalmenos50% delosedificiossonmayoresde21m, sobreunadistanciadealmenos2.000mo 10veceslaalturadeledificiodemayor altura. 0,33460 2 Ciudadcondiversosedificiosespaciados dealturainferiora21m,sobreuna distanciadealmenos2.000mo10veces laalturadeledificiodemayoraltura. 0,22370 3 Terrenoabiertoconpequeñosobstáculos yconjuntodeedificiosmenoresalos10 m. 0,14270 4Edificiomenoralos10mdealturasin ningúntipodeobstáculo. 0,1210 Tabla2.2Influenciaenmetrosdelacapalimitedeacuerdoaltipodeterreno(ASHRAE,Handbook offundamentals2001).
CAPÍTULO2GENERACIÓN,DETERMINACIÓNYMITIGACIÓNDELEFECTODELAISLADE CALORURBANA. 32 Elexponenteindicaelgradodelafriccióndelvientoconelterreno.Lavariable δeselespesordelacapalímiteatmosférica.Laecuación2.11sepuedesimplificar lasiguientemanera: (2.12) Calorsensiblealmacenado,QS. Debidoalagrandiversidaddecerramientosenunaurbanizaciónestimarelcalor sensiblealmacenadoesunalaborcasiimposible(Christenetal.,2004).Sin embargoestetérminodebeserconsideradocomounresidualdelaecuaciónde Nuñez,1977(Ecuación2.1). Paradeterminarlaspérdidasenloscerramientos,seaplicalaLeydeFourierdela conducciónparalasdistintascapasdiscretasdecadacerramiento. (2.13) Flujodecalorporadvección,QAD. Elflujodecalorporadvecciónsedaporeltransporteunamasadeaireproducido porelcampodevelocidadesdelaatmósfera.Porlogeneralestetérmino meteorológicoesreferidoaltransportedepropiedadescomotemperatura, presiónyhumedad.EstudiosrealizadosporSantamourisetal.(2001)han determinadoqueestetérminopuedeserignoradocuandoseestudiancentros urbanosperodebenserconsideradoscuandoseanalizanunentornosrurales. 2.2.1.2 Balanceenergéticosobresuperficiesverdesdebajaaltura. ElbalancedeenergíaparavegetacióndebajaalturadescritoporDeardorffetal. (1978)analizalasrelacionesdeintercambiodeenergíaentrelaatmosferayla vegetación,comolasrelacionesdeintercambiodeenergíaentrelavegetaciónyel suelo(Figura2.10). Figura2.10Balanceenergéticosobresuperficiesverdesdebajaaltura.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 33 Balancedeenergíaentrelavegetaciónylaatmosfera: 01 (2.14) donde: f=porcentajedevegetaciónsobreterreno f=albedodelashojas Is=radiaciónsolarrecibida(W/m2) Iir=radiacióninfrarojarecibida(W/m2) Tf=temperaturadelavegetación Tg=temperaturadelsuelo g=emisividaddelsuelo f=emisividaddelavegetación 1=f+g‐fg =constantedeStefan‐Boltzman(5.6998x10‐8W/m2K) Hf=calorsensiblevegetación‐atmosfera(W/m2) Lf=calorlatentevegetación‐atmosfera(W/m2) Pf=trasferenciadecalorporprecipitación(W/m2) Estosepuederesumircomolasumadelostérminosdetransferenciadecalor, consistentesenlaradiaciónsolarvisibleylaradiacióninfrarrojarecibida,la radiacióndeondalargaemitida,laenergíacorrespondientealcalorsensible,al calorlatente,ylatransferenciadecalorporprecipitación. BalancedeenergíaVegetación‐Terreno. Elbalancedeenergíaentrelavegetaciónyelterrenocontienedosnuevas variables;latemperaturadelavegetación,ylatemperaturadelterreno. (Deardorff,1978) 11 (2.15) donde: 1radiaciónyprecipitaciónnointerceptadaporlavegetación g=albedodelsuelo Is=radiaciónsolarrecibida(W/m2) Iir=radiacióninfrarojarecibida(W/m2) Tg=temperaturadelsuelo
CAPÍTULO2GENERACIÓN,DETERMINACIÓNYMITIGACIÓNDELEFECTODELAISLADE CALORURBANA. 34 Tf=temperaturadelavegetación g=emisividaddelsuelo f=emisividaddelavegetación 1=f+g‐fg =constantedeStefan‐Boltzman(5.6998x10‐8W/m2K) Hg=calorsensiblevegetación‐terreno(W/m2) Lg=calorlatentevegetación‐terreno(W/m2) Pg=trasferenciadecalorporprecipitación(W/m2) =conductividadtérmicadelsuelo(W/mK) Losvaloresdeyestánenfuncióndelaspropiedadesdelsueloyse encuentranenunrangode0.23a0.40y0.92a0.97,respectivamente,elvalor eslaconductividaddelsuelosobrelasuperficie. 2.2.2 Modelosnuméricos ElfenómenodeICUesunproblemacomplejodondesepresentanungran númerodevariablescontrolablesyvariablesincontrolables.Porlotantoes peligrosoasumirunmodeladomediantemodelosanalíticospuesademásdeque sedebenincluirungrannúmerodevariableshayqueconsiderarquéalgunasde estasvariablestienenuncarácterfuertementetransitorio.Porello,diversos autoreshandesarrolladoprogramasnuméricoscapacesderesolvertodaslas ecuacionesinvolucradasenelbalancedeenergíaenciudadesyposteriormente hanextrapoladosusresultadosalestudioICU. Entrelosmodelosexistentes,Tahaetal.(1997)hanmedidoytabuladoel incrementodetemperaturaenGradosDíadecalefacción10yGradosDíade refrigeración11debidoalasurbanizaciones.Ensuestudiohanutilizadocomo referencialatemperaturadelosaeropuertosylashacontrastadoconla temperaturadeloscentrosurbanos. Akinaruetal.(1996)hanpropuestoutilizaruníndiceurbanollamado“HeatIsland Potencial”.Esteíndicerelacionalatemperaturadelassuperficiesurbanasconla temperaturaurbana.Susresultadoshansidoverificadosconmedición experimentalyconbasesdedatosexistentesensistemasdeinformación geográfica(SIG). Lemonsuetal.(2002),handesarrolladounmodelonuméricoparadeterminarel efectoICUsobrelaciudaddeParis(entemporadadeverano)yhanreportaron quelosedificiossonlosprincipalescausantesdelefectoICU. 10GradosDíadeCalefacción:Esunindicadordelgradoderigurosidadclimática deunsitioyaque relacionalatemperaturamediaconunaciertatemperaturadeconfortparacalefacción. 11GradosDíadeCalefacción:Esunindicadordelgradoderigurosidadclimática deunsitioyaque relacionalatemperaturamediaconunaciertatemperaturadeconfortpararefrigeración.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 35 Arnfieldetal.(1998),hanusadomodelosnuméricosparasimularcañones urbanosydeterminaronquetantolaalturaylaseparaciónentreedificios,como losmaterialesdelassuperficiesurbanascontribuyenenlasfluctuacionesdela temperaturaurbana. Ashieetal.(1999),hanrealizadoelbalanceenergéticosobreunedificioysu entorno,sumodeloreportaquelosequiposdeaireacondicionadoelevanen promedio1ºCa2ºClatemperaturaglobaldeledificio. PorotraparteYamdaetal.(2000)hapropuestounmodelonuméricoalternativo queconsideraelalbedo,larugosidad,elcalorantropogénicoylacantidadde humedaddeterrenocomolasvariablesaconsiderarparasimularelcalorsensible yelcalorlatenteenelentornourbano. Blockenetal.(2009)hansimuladoelefectodelavelocidaddelvientosobrelos edificiosyhanestimadolosdistintoscoeficientesdeconvecciónsobrelos edificios.Ensusconclusionesestablecenqueestoscoeficientesdependendela tipologíaydelaubicacióndeledificioenelentornourbano.Comoherramienta decálculohanutilizadolasimulaciónCFD(ComputerFluidDynamics),y posteriormentehanvalidadosusresultadosenuntúneldeviento. TambiénexistenmodelosquerelacionanelefectoICUconelahorrodeenergía enedificios;Akbarietal.(2005),hanrealizadouncompendiodetablasdonde relacionanlatemperaturaurbanaconlademandaenergéticadelosedificios.Han iniciadosimuladoelcomportamientoenergéticodeunedificioconaltainfluencia enelefectoICUyseguidamentehancontrastadolasimulaciónenergéticadel edificioconunabajainfluenciaenelefectoICU. Sailoretal.(2007),handesarrolladoelprogramadeconsultawebMIST (MitigationImpactScreeningTool)paradeterminarelfenómenodeisladecalor para170ciudadesdeEEUUextrapolandoresultadosde20ciudadessimuladas numéricamente.LosresultadosproporcionadosporelprogramaMISTpermitena Sailoretal.(2007)concluirqueexisteunaumentodelademandadeenergíaen edificiosenclimasurbanosseveros.
CAPÍTULO2GENERACIÓN,DETERMINACIÓNYMITIGACIÓNDELEFECTODELAISLADE CALORURBANA. 36 2.2.3 ModeladodeMapasdelClimaUrbano. Losmapasdelclimaurbanosonherramientasdeinformaciónyevaluaciónque integranfactoresclimáticosyconsideracionesdeplanificaciónenuna representaciónespacialbidimensionalconelobjetivoderepresentarelclima urbanoysusproblemáticas.(Baumülleretal.,1992;VDI,1997;Schereretal., 1999).DeacuerdoconRenetal.(2010),paraelaborarestetipodemapases necesariorealizarenprimerlugarunMapaAnalíticodelClimaUrbanodondese visualizanlascaracterísticasclimáticas,geofísicasyespacialesdelentorno urbano.UnavezcompiladalainformaciónenelMapaAnalíticodelClimaUrbano, elpróximopasoseráencontrarmejorasdeordenaciónyplaneacióndelterritorio enunMapadeRecomendacióndelClimaUrbanodondeseincluyeninstrucciones deplanificaciónurbana. Figura2.11EstructuradeunMapaAnalíticodeClimaUrbanoydeunMapadeRecomendación Urbana(Ngetal.,2009). 2.2.3.1 MapasAnalíticosdelClimaUrbano. DeacuerdoconlarevisiónbibliográficaqueharealizadoRenetal.(2010),la mayoríadeestudiosquehanrealizadoMapasAnalíticosdelClimaUrbano aglutinanlainformaciónenunmapaúnico,definencategoríasdelclimaurbano demaneracualitativaylaponderacióndecadaunalasvariablesqueconformael MapaAnalíticodelClimaUrbanoessubjetiva.Porejemplo,elatlasclimáticodela ciudaddeStuttgart,presenta11categoríasdeclimaurbano,incluyendo categoríastandiversascomosuperficiesdeagua,suelodesnudo,parques, bosques,suburbios,zonasindustriales,zonasresidenciales,centrourbano,entre otras,ademásdeincluirsobreelMapaAnalíticodelClimaUrbanolospatrones predominantesdelvientosobrelaciudad(Figura2.12).
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 37 Figura2.12MapaAnalíticodelClimaUrbanoparalaciudaddeStuttgart,Alemania(ClimateAtlas, 1992) Enmenormedida,sehanrealizadoMapasAnalíticosdelClimaUrbanodemanera cuantitativa.Porejemplo,Moriyamaetal.(1999),hanutilizadoelsatélite LANDSATTMparaextraerinformacióncomoalbedo,evapotranspiraciónyNDVI,y juntoconotrasvariablesurbanashanrealizadoenunMapaAnalíticopor categoríasdeusodesuelo,paraposteriormenteaplicarunbalancedeenergía paraestimarlatemperaturadelaireparacadaunadedichascategorías. OtroestudiohasidorealizadoporNgelal.(2009).Ensutrabajohandesarrollado modelosparaestimarunMapaAnalíticodelClimaUrbanoconsiderandounmapa delcomportamientotérmicourbanoyaunmapadepotencialdinámicodela ventilación.Lointeresantedelestudioestribaenqueambosmapashansido obtenidosdemaneracuantitativa,hanutilizandounaresoluciónde100 metros/pixel,ycuandoeranecesario,serealizabalacorrespondiente transformacióndeunacapadeinformaciónvectorialaunacapadeinformación raster.Elmapatérmicolohanobtenidoconlascapasdeinformación:Volumen edificios,Topografía,yespaciosverdes;yelmapadepotencialdinámicolohan obtenidoconlascapas:coberturaurbana,espaciosnaturales,yproximidada fuentespropiciasdeventilación(proximidadaríos,pendientestopográficas,entre otros).Finalmente,cadaunadelascapasdeinformaciónlashannormalizado asignándolesunvalordeimpacto,denuloopocoinfluyenteaaltamente influyente.Elhechodenormalizarlainformaciónleshapermitidosumartodaslas capasasociadasparagenerarunMapaAnalíticodelClimaUrbanoquemuestra
CAPÍTULO2GENERACIÓN,DETERMINACIÓNYMITIGACIÓNDELEFECTODELAISLADE CALORURBANA. 38 porcategoríaslaszonasconfuerteimpactoenelconforttérmicoylaszonascon moderadoconforttérmico(Figura2.13). Figura2.13MapadeAnálisisdelClimaUrbano,HongKong(Ngetal.,2009). DeacuerdoaKatzchneretal.(1998),existentresaspectosquesepueden distinguirenunmapaanalíticodelclimaurbano.Elprimerodeellos,esel estudiodelviento,secentraenlacapturaycanalizacióndepatronesde circulacióndelairelocal,enestablecerzonasdeventilaciónyenlocalizaredificios yvegetaciónqueinfluyanenlospatronesdeviento.Elsegundoaspecto,el térmico,secentraenanalizarelefectoICUylasvariacionesbioclimáticasenel entornourbano,especialmenteenáreasconaltoestrésporfríoocalor.El tercerosecentraenladeterminacióndeáreasdondeelaireseencuentra altamentecontaminado.FinalmenteKatzchneretal.(1998),concluyenquela comprensiónyanálisisdelascapasdeinformaciónqueconformanunMapa AnalíticodelClimaUrbanopermiteentenderqueladistribuciónespacialde distintosclimasurbanosesproductodelainteraccióndevariablesclimáticasysu relaciónconlaformayelespaciourbano.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 45 radiaciónsolarincidenteesabsorbidaporlassuperficiesdelasfachadasysolo unapequeñaparteesaprovechadaporelsuelo,posteriormenteestaradiaciónes emitidaenradiacióndeondalargaalcielo.UnabajarelaciónH/Wpermitemayor captaciónderadiacióndirectayfacilitalaventilaciónsobreelcañónurbano;una altarelaciónH/Wemiteunamayorcantidadderadiacióndeondalargay disminuyeelefectoconvectivosobreelcañónurbano. Santamauris(2001)hamedidolatemperaturaparadistintoscañonesurbanos conelobjetivodedeterminarsucomportamientotérmico.Suestudioha determinadoqueunabajarelaciónH/W<1incrementalatemperaturaurbana de0ºCa4ºC;encontrasteunaaltarelacióndeaspectoH/W,puedesignificar unaaumentodelatemperaturaurbanade6ºCa7ºC.
CAPÍTULO2GENERACIÓN,DETERMINACIÓNYMITIGACIÓNDELEFECTODELAISLADE CALORURBANA. 46
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 47 CAPÍTULO3. EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINAREL EFECTODEISLADECALORURBANA. Abstract. Thischapterdealswiththeextractionofaseriesofphysicalandgeospatialvariables inordertoevaluateZaragozacityurbanclimate.Firstofall,aseriesofnecessary conditionsforcarryingoutthedataanalysisasawhole(studyzone,projection,cell resolution,spatialsizing).Next,theuseofsatelliteimagesasphysicalvariables extractiontoolaffectingUHIeffectisanalyzed,emphasizingonLandSurface Temperature(LST)andurbanvegetationevaluation.Last,vectorialinformationof urbanenvironmentisextractedbymeansofGeographicalInformationSystemsfora latertransformationinto“raster”typeinformation. Unavezcomprendidoslosconceptosgeneración,determinaciónymitigacióndela isladecalorurbana(ICU),elsiguientepasoesrealizarelmodeladodelefectoICU. AnalizarlaICUmedianteelbalancedeenergíaplanteadoporOke(1978)escomplejo debidoaquelamorfologíadelosedificiosesunfactordemicroescalaen comparaciónconelmediourbano.Porotra,analizarlaICUmediantemodelos numéricoseslimitadoaunpequeñonúmerodeciudadesconestudiosprevios ademáspresentanlacarenciadenoposeerinformaciónaescalainterurbana. Además,ambosmodelostienenladesventajadesersumamenteanalíticosy requierenrealizarunamplionúmerodeconsideracionesteóricas,tantasqueel resultadoobtenidopuedediferirdelarealidad.Razónporlacualesatractivo desarrollarmodelosqueconsiderenlainterrelacióndelmediofísico(superficie terrestre,vegetación,oclima),quedejendeladolosmodelosanalíticospormodelos quedescribanlarealidaddelazonadeestudio,tantoanivelurbanocomo interurbano. Enestesentido,losMapasdeClimaUrbanosoncapacesdedescribirelefectode ICU,enelentendidoqueesposibledescribirelclimaurbanosisecomprendeny jerarquizanlasprincipalesvariablesquecausanestefenómeno.Paralaelaboración delMapadeClimaUrbanosehanaplicadodistintastécnicasdeextracciónde informaciónconlafinalidaddeobteneruncompendiodevariablesurbanasque explicanengranmedidaelefectodelaisladecalorurbana.Entotalsehanaplicado trestécnicasdiferentesdeextraccióndedatos:laprimeradeellasutilizalas tecnologíassatelitalesparaobtenervariablescomolatemperaturasuperficial terrestreylacantidaddecubiertavegetalurbana.Posteriormentesehaestudiado laformayespaciourbanoconlaayudadeSistemasdeInformaciónGeográfica(SIG), entreestetipodevariablesseencuentranlacompacidaddelaedificación,la distanciaalcentrourbano,ladistanciaalaperiferiadelaciudad,entreotras.Por último,sehaextraídoinformaciónexperimentaldelasestacionesmeteorológicas ubicadasdentrodelentornourbano.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 48 3.1 Áreadeestudio. ElestudiodelaisladecalorurbanaseharealizadosobrelaciudaddeZaragoza, España.UnaciudadconunprecedentehistóricotanimportantecomoZaragoza englobacaracterísticasconstructivasmuydiferentesalolargodelosañosypresenta trazadosurbanosquesehanidoadecuandoalcrecimientodelaciudadconelpaso deltiempo.EntotalZaragozasedivideen28barriosconidentidadpropia,cadauno conunprecedentehistóricoimportantequeloidentificanosoloconlas característicasconstructivasdesusedificiosylaformadeltrazadodesuscalles,sino porlaidentidaddelagentequelohabitaysuscostumbres.AdemásZaragozaposee unagranáreaverdecomoloeselParqueGrande,pulmóndelaciudad,yunodelos principalescentrosdeactividadesdeportivasyderecreodelaciudad.Enlafigura 3.1sepresentaunacartografíadelosbarriosdeZaragoza,juntoconelParque GrandeyelpasodelríoEbroatravésdelaciudad. Figura3.1BarriosdeZaragoza,España.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 49 Laclasificacióndelaedificacióndeacuerdoaltipodeusodelsueloseharealizadoa partirdelSistemadeInformaciónsobreOcupacióndelSuelodeEspaña(SIOSE),el objetivodelafigura3.2esidentificarlosespaciosdestinadosalsectorresidencial, comercial,industrialyzonasverdes. Figura3.2ClasificacióndelusodelsueloenZaragoza,España.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 50 3.2 ClimadeZaragoza Laregiónaragonesapresentavariacionesclimáticascuyascaracterísticas diferencialesdependenenbásicamentedelaaltitud.Deacuerdoaladescripción ofrecidaporTurégano(2008),existencuatrozonasclimáticas,conlasconsiguientes subdivisiones,quedanlugaraseiszonasrepresentativasdelclimadelaprovinciade Aragón,España. ClimademontañadelosPirineosydelacordilleraIbérica ClimadetransicióndelosSomontanos ClimadelaDepresióndelEbro ClimadetendenciacontinentalenlaDepresiónLongitudinalIbérica LaciudaddeZaragozaseencuentradentrodelaDepresióndelEbro.Respondeal climadeunacuencamediterráneaconmarcadocaráctercontinentalconacusados contrastestérmicosentreveranoeinvierno.Seencuentraprotegidadebidoal encajonamientodelasmontañas,tantodelahumedadoceánicacomodelas perturbacionesmediterráneas,estaprotecciónmotivasutendenciadearidezy refuerzalacontinentaldelvientodominantedelnoroeste:elcierzo(Figura3.3). Figura3.3a)Rosadevelocidadesmediasdeviento[km/h];b)Rosadedireccióndevientos[%], Turégano,2008. 3.3 Preparacióndedatos. Eltrabajarconvariablesdetandiversoorigenhacenecesarioestablecercriterios comunesdesistemadeproyección,resoluciónydimensionadoespacial,puessoloasí seráposiblerelacionarlainfluenciadelasvariablesinfluyentesenelefectoICUy sudirectarelaciónconpuntosenelespacio.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 51 3.3.1 Proyecciónysistemadecoordenadas. Elprimerpasoparaanalizarlasvariablesqueenmayoroenmenormedia contribuyenalefectoICUesestablecerunmismosistemadeproyecciónyenun mismosistemadecoordenadas.Unaproyeccióneslamaneraderepresentaral planetaTierraendosdimensiones,ysegúneltipodeinformaciónquesedesea mostrarexistendeterminadasproyeccionesqueseadaptanamejoraunosusosmás concretos.Enestesentidolascapasdeinformaciónobtenidascontecnología satelitalposeenelsistemadeproyecciónWorldGeodeticSystem84.Lascapasde informaciónobtenidasconherramientasSIGseadquirieronconelsistemade proyecciónEuropeanTerrestrialReferenceSystem1989yfuerontransformadascon modelosmatemáticosalsistemaproyecciónWorldGeodeticSystem84. 3.3.2 Resolucióndecelda. LatotalidaddelasvariablesadquiridasparaelmodeladodelefectoICUhansido almacenadasencapastiporaster.Losdatosrastersonimágenesdigitalesque representanlainformaciónenunamalladividaenceldasregulares(NivelesDigitales opixeles),dondecadaceldarepresentaunúnicovalor.Porejemploenlasvariables adquiridascontecnologíasatelital,laenergíaradiante,radiancia,reflectividad, coberturavegetalyemisividadalmacenanlainformaciónenunaresoluciónde30 metros(tamañodecelda);laenergíaradiantetérmicaesalmacenadaenuna resoluciónde120metros;yelmodelodigitaldeelevacionesalmacenalainformación deceldasde25metros.Elprimerescolloesalmacenartodaslasvariablesadquiridas enunamismaresolución,paraellosehahomogenizadotodaslasimágenestipo rasteraunaresoluciónde25metros.Delamismamanera,lainformaciónvectorial generadatienequesertransformadaainformacióntiporasterconresoluciónde25 metros.Laconsecuenciadeestatransformaciónserálapérdidaderesolución espacial,sinembargolaestructuradelosdatosserámássimplepararealizaruna comparaciónentrelasdiversascapasrasteryanalizarsurelaciónconelefectoICU. 3.3.3 Dimensionadoespacial. Ademásdeposeerelmismosistemadecoordenadasylamismaresoluciónes necesariomantenerlamismadimensiónespacialentodaslasimágenes.Enotras palabras,todaslasvariablesdebenposeerexactamenteelmismonúmerodeceldas yestarlocalizadasenlamismalocalizaciónespacial. Porlotantoesenesteapartadodondesehandedefinirloslímitesdelestudiodel efectodelaisladecalorurbana.Estoslímitescontemplaneláreametropolitanade Zaragozaysurespectivazonaconurbadadelimitadaenlaesquinasuperiorizquierda enlacoordenada(X1=668000,Y1=4619070)alaesquinainferiorderechaenla coordenada(X2=680000,Y2=4607070),recordandoquesehautilizadoelsistemade proyecciónWorldGeodeticSystem84(Figura3.4).
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 52 Figura3.4LocalizacióndeláreadeestudiodelefectoICU. 3.4 Datosexperimentalesdelatemperaturaurbana. Tantolamonitorizacióndelclimaurbanoportransectosurbanoscomolaobtención dedatosporestacionesmeteorológicasresultanindispensablespararealizarun adecuadoanálisisdelefectoICU. Elrecorridoportransectosurbanospresentalaventajadecubrirgranpartedela ciudad,porsupuesto,portodosaquelloslugaresporlosquepuedeaccederelmedio detransportedondeestemontadoelsensor.Ladesventajadeestetipode monitorizaciónesquelasmedidascarecendeubiquidadyporloqueesnecesario establecerunperiododetiemporazonableparadarporvalidaslasmediciones realizadasdecadamuestreo. Lamedicióndelatemperaturadelaireporestacionesmeteorológicaspresentala ventajaderegistrardatosconstantementealolargodeañoanoserqueexistaun fallodelsensorporcausasexcepcionales,siendounadesventajaelnúmerolimitado deestacionesenlaciudad.Aunquelosregistrosobtenidosporestaciones meteorológicasofrecenunaaltaresolucióntemporal,estosestánlimitadosal númerodeestacionesmeteorológicasexistentes.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 53 3.4.1 Transectosurbanos. ElefectodeisladecalorurbanahasidoanalizadopreviamenteenZaragoza.Enel estudiodeisladecalorurbanadesarrolladoporCuadratetal.(2002),aplicaronla metodologíadesarrolladaporConradsetal.(1971)paramedirlatemperaturadel aireenclimasurbanos.Alolargodeunaño(unavezporsemana)Cuadratetal. (2002),realizaronrecorridospordiversostransectosdelaciudadconunautomóvil equipadoconunaparatodemediciónpararecopilardatos.Lasobservacioneslas efectuarondurantelanocheaunavelocidadentre20‐30Km/hparaevitar turbulenciasenelsensordetemperatura.Porúltimo,Cuadratetal.(2002), consideraronnecesarioestablecerunperiododetiempo(15seg‐30seg)yuna distanciapromedio(50m‐150m)entrecadamedidadetemperatura,siendo descartadaslaslecturasrealizadasendíasconlluviaoparadasforzosasdelvehículo (semáforos).EnlosmapastérmicosrealizadosporCuadratetal.(2002)esposible observarcomolossectorescentralycentro‐orientaldelaciudadfueronlosespacios urbanosquemostraronenmayorproporcióndecasostemperaturaselevadas, presentandodiferenciasentre4a5ºCrespectodelaszonasmásfrescasdela ciudad.ElfenómenoICUfueperdiendointensidadhacialaperiferiaurbana,entodas lasdireccionesperoenespecialhaciaelsuroeste,surynorte,siendolosdescensos térmicosmásmoderadoshaciaelnoresteysurestedelaciudad. Figura3.5Mapatérmicodelmesdejuliodel2001obtenidoatravésdeinterpolacióngeoestadistica (krigging).(Cuadratetal.,2002)
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 54 Figura3.6Mapatérmicodelmesdefebrerodel2002obtenidoatravésdeinterpolación geoestadistica(krigging).(Cuadratetal.,2002) 3.4.2 Estacionesmeteorológicas. Losdatosclimáticosalmacenadosdemanerapuntalhansidorecogidoscondos tiposdeestacionesmeteorológicas.Elprimertipodeestaciónmeteorológicaesel modeloDAVISVANTAGEPRO2PLUSutilizadoporlaAEMET(AgenciaEspañolade Meteorología)paralamonitorizacióndelclimaurbanodeZaragoza.Enestesentido sehanextraídodatosmeteorológicosdecuatroestacioneslocalizadasendistintos puntosdelaciudad:AEROUERTO,JAIMEFERRAN(polígonoCogullada,ROGERDE FLOR(Delicias),CASAJÍMENEZ(PlazaAragón,Centro). a) b) Figura3.7a)DetalledeestaciónmeteorológicaDAVISVANTAGEPRO2PLUS,b)Estación meteorológicaJAIMENFERRÁNlocalizadaenelpolígonodeCogullada.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 61 3.5 Tratamientodigitaldeimágenesenteledetección. Lateledetecciónesunatécnicaquepermiteadquiririmágenesdelasuperficie terrestredesdesensoresinstaladosenplataformasespaciales,oconmétodosmás convencionalescomolafotografíaaérea,otermografía.Detodasestas,la teledeteccióndesdesatélitecuentaconnumerosasaplicaciones,graciasalas ventajasqueofrecefrenteaotrosmediosdeobservaciónmásconvencionales,como lafotografíaaéreaolostrabajosdecampo(Chuvieco,1996). Plataforma Comentarios SatelitalImágenesconampliaszonasdeobservación Resoluciónespaciallimitada Coberturatemporallimitada Imágenesafectadaporfenómenosatmosféricos FotografíaaéreaAltaresoluciónespacialytemporal Altocostodeadquisicióndeimágenes Imágenessinestandarizar TermografíaAltaresoluciónespacialytemporal Imágenesconreducidaszonasdeobservación Imágenessinestandarizaryconperspectiva Tabla3.2Tiposdeplataformasdeobservaciónremota. Lastecnologíasdeteledetecciónsatelitalrecopilaninformacióndelasuperficie terrestremedianteladeteccióndeenergíaradianteconsensoresdeamplio espectroelectromagnéticomontadosensatélitescomo:LANDSATTM;LANDSAT ETM+;AVHRR;MODIS;ASTERyGOES.Cadaunodeestossatélitesofreceunagran cantidaddeproductosdigitalesydetectanlaenergíaradianteenunadeterminada longituddeondadelespectroelectromagnético. Enesteapartadosehanaplicadotécnicasdeteledetecciónsatelitalparaanalizar lospatronesdereflectividad,índicesdevegetaciónyTemperaturaSuperficial Terrestre(TST),medianteelanálisisdelosflujosdeenergíaradiantedelasimágenes proporcionadasporlasplataformasLANDSATTMyLANDSATETM.Enlaactualidad lasplataformasLANDSAThanliberadograncantidaddeimágenessatelitalesparasu libreuso,porloquehaceatractivousarestasplataformas.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 62 Elprocesoparaobtenerlareflectividad,losíndicesdevegetaciónylaTSTnoes sencilloyrequieredeunaseriedepasosycorreccionesquesedescribenalolargo deesteapartado.Resumiendo,elprocesoiniciatransformandolaimagendeenergía radianterecibidaporelsatéliteenunaimagenderadiancia.Dicharadianciahadeser transformadaenunaimagendereflectividad,queasuvezhadesertraducidaenun índicedevegetaciónyenunaimagendeemisividad.Finalmente,sehadeaplicarla leydePlankqueutilizalasimágenesderadianciayemitanciaparaobtenerlaTST. 3.5.1 Energíaradiante. Lossensoresdeteledetecciónsatelitalmidenenergíaradiantedesdelacapasuperior delaatmosferaaunadeterminadalongituddeondadelespectroelectromagnético (bandasdeobservación). DeacuerdoconSchmuggeetal(1998),paraestimarelflujodeenergíasobre superficiessenecesitantrestiposdeinformaciónsatelital: Laasociadaconlosflujosdeenergíaporconducciónasociadaconlaenergía solarincidente,elalbedo,laabsortividad,entreotros. Lavinculadaconelcontenidodehumedadsuperficialylarelaciónsuelo‐ vegetación. Finalmentelarelacionadaconlacapacidaddelaatmosferaparaabsorbery reflejarenergía,lacualdependedelatemperaturadelaire,delvapordeagua,ydela velocidaddelviento. Ahorabien,laradianciaenlacapasuperiordelaatmosferaesresultadodedos fraccionesdeenergía: Laradianciaemitidaporlasuperficieterrestre. Laradianciaemitidadelamismaatmosfera. Ladiferenciaentrelaradianciaenlacapasuperiordelaatmosferaylaradiancia superficialterrestregeneralmenteoscilaenunrangode10‐12mdelaregión espectral.(Prataetal.1995).Porlotanto,losefectosatmosféricos,incluidoslos efectosdeabsorciónsuperficialterrestreylosefectosderadianciareflejadaporla superficieterrestredebensercorregidos(Francaetal.1994). 3.5.2 Radianciaeneltechodelaatmosferaconcorreccióndedispersión atmosférica. Lametodologíadecorrecciónradiométricadeunaimagensatelital(LANDSATTMy LANDSATETM+)comienzaporlacorreccióndelaradianciaemitidaporlaatmosfera porelmétododeChávez(1996).Encadaunadelasbandasdeobservación(Tabla 3.3)seconsideraelprimerniveldigital(NDopixel)comouncuerpoobscuro,para ellosedeberealizarunasubstraccióndelaradianciaexcedente. , (3.1)
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 63 Enlatabla3.3sepresentanlasbandasdeobservacióndelasplataformasLANDSAT. BandaLongituddeondaRegióndelespectroAbreviatura 10.45‐0.52mVisible,azulVISA 20.52‐0.60mVisible,verdeVISV 30.63‐0.69mVisible,rojoVISR 40.77‐0.90mInfrarrojocercanoNIR 51.55‐1.75mInfrarrojoMedioSWIR 610‐12mInfrarrojoTérmicoTIR 72.06‐2.35mInfrarrojoMedioSWIR Tabla3.3RangoespectralplataformaLANDSATTM. 3.5.3 Radianciaespectral. Elcálculodelaradianciaespectraldelsensoreselpasofundamentalenlaconversión dedatosdeimágenesdemúltiplessensoresyplataformasenunamagnitud radiométrica.LacalibraciónradiométricadelossensoresTMyETM+implica reescalarlosNivelesDigitalesquesetransmitendesdeelsatéliteconconstantesde calibraciónCPF(CalibrationParameterFile)proporcionadasporelUSGS(United StatedGeologicalSurvey),dichascontantesdecalibracióntienenlamismaescala radiométricaparatodaslasimágenesprocesadasparaunperiodoespecifico.Cabela penamencionarqueEUROIMAGEtambiénpresentaconstantesdecalibraciónpara lossensoresTMyETMsinembargoexisteciertacontroversiaentreelmodeladoen USGSyEUROIMAGE.Comolasimágenessatelitalesutilizadasenesteproyectose adquirierondelUSGSseutilizaronsuscorrespondientesconstantesdecalibración. LarelaciónentrelosNivelesDigitales(ND)ylaradianciaespectralquedadescritapor lasiguienteecuación: (3.2) Donde: (3.3) (3.4)
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 64 255(LandsatTMyLandatETM) 1(LandsatTMyLandatETM) ó ó ó, ó, Lasconstantesdecalibraciónseencuentranadjuntosenelficherodecabecerade cadaunadelasimágenessatelitales,sinembargoChanderetal.(2009)propone utilizarlasconstantesdecalibracióndelatabla3.4ylatabla3.5encasodecarecer dedichasconstantes.Enestetrabajosehanutilizadolasconstantesdecalibración asociadasalficherodecabeceradecadaunadelasimágenessatelitalessinembargo lasconstantespropuestasporChandlertambiénpuedenserutilizas.Elcálculodela radianciaespectralseobtieneaplicandolasconstantesdecalibraciónalaecuación 3.2,sinolvidarlosNivelesDigitaleshantenidountratamientopreviodecorrección atmosférica. BandaLMIN LMAX GainBias(offset) (W/m2srm)(W/m2srm)/ND(W/m2m) 1‐1.521930.766 ‐2.286 2‐2.843651.448 ‐4.288 3‐1.172641.044 ‐2.214 4‐1.512210.876 ‐2.386 5‐0.3730.20.120 ‐0.490 61.23815.3030.0551.182 7‐0.1516.60.066 ‐0.216 Tabla3.4ConstantesdecalibraciónparaLandsatTMdeacuerdoaChandler(2009).
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 65 BandaLMIN LMAX GainBias(offset) (W/m2srm)(W/m2srm)/ND(W/m2m) 1‐6.2293.71.181 ‐7.381 2‐6.4300.91.210 ‐7.610 3‐5234.40.943 ‐5.943 4‐5.1241.10.969 ‐6.069 5‐147.570.191 ‐1.191 6_L017.040.067 ‐0.067 6_H017.040.067 ‐0.067 7‐0.3516.540.066 ‐0.416 Tabla3.5ConstantesdecalibraciónparaLandsatETM+deacuerdoaChandler(2009). 3.5.4 Reflectividad. Paraobtenerimágenesdereflectividad,estassedebencorregirteniendoencuenta losvaloresobtenidosdelaradianciaenlacapasuperiordelaatmosfera,la rugosidaddelasuperficieterrestre,ylosfactoresdecalibracióndelaplataforma satelital.Ademássedebeconsiderarquelasimágenesderadianciaespectraltienen ciertavariabilidadtemporalporloqueesconvenientetransformardichaimagenen unaimagendereflectividadespectral,tambiénconocidacomoreflectividadenel techodelaatmosfera;yposteriormenteenunaimagendereflectividadcon normalizacióntopográfica. 3.5.4.1 Reflectividadespectral Existenvariasventajasalutilizarlareflectividadespectral.Enprimerlugar,se eliminaelefectodelángulocenitalsolar.Dichoánguloescomplementarioalángulo deelevaciónsolar.Ensegundolugarlareflectividadespectralconsideralos diferentesvaloresdelairradianciaexoatmosféricadelasdiferentesbandas espectrales.Losvaloresdeirradianciaexoatmosféricaestánlocalizadosenelfichero decabeceraCPF,sinembargoChanderetal.(2009)presentanlaposibilidadde utilizarlosvalorespresentadosenlatabla3.6.Entercerlugar,lareflectividad espectralcorrigelavariacióndeladistanciaTierra‐Solentrelasdistintasfechasde adquisicióndedatos.Estasvariacionespuedenserimportantesgeográficay temporalmente. Plataforma [W/m2 m]Banda1Banda2Banda3Banda4Banda5Banda7 LANDSATTM 198317961536103122083.44 LANDSATETM 1997181215331039230.884.9 Tabla3.6Irradianciasolareneltechodelaatmosfera.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 66 Porúltimo,lareflectividadespectralconsideralatransmisividaddelosflujosde energíaradianteincidenteyreflejada.Paralatransmisividadincidentesepueden tomarlosvaloresestándarrecomendadosporUSGCparalasbandasdeLANDSATTM yLANDSATETM+encondicionesdeatmosferadespejada.Tabla3.7. PlataformaBanda1Banda2Banda3Banda4Banda5Banda7 LANDSAT TM/ETM+0.70.780.850.910.950.97 Tabla3.7Valoresestándartransmitividadincidente. Laradianciaespectralpuedeserconvertidaenreflectividadespectral,también conocidacomoalbedoplanetariooreflectividadaparentemediantelasiguiente ecuación: (3.5) Donde: 3.14159 1293.5 ; 0.01674;ó í úñ ó Á Transmisividadincidente Otroelementoimportantequeconvieneconsiderarenelcálculodelareflectividad eselefectodelrelieveyparaellosehandeutilizarmodelosdigitalesdeelevaciones. Losmodelosdigitalesdeelevacionessonunarepresentaciónespacialdelasuperficie terrestrequeincluyensóloinformacióndealturadelterrenosinningúntipode definiciónmásprecisasobrelasuperficie(Peckhametal.,2007).
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 67 3.5.4.2 Reflectividadespectralnormalizadatopográficamente. Lareflectividadespectralrequieredeunprocesodeunanormalizacióntopográficay esnecesarioconsiderarelusodeModelosDigitalesdeElevaciones(MDE)(Bishopet al.2003).Diversosautoreshantratadodecorregirlainfluenciadelatopografía sobrelairradianciaespectralsobresuperficieslambertianasonolambertianascon modelosdecorrecciónempirica(Ekstrandetal.1996,Colbyetal.1998).Eneste trabajo,parareducirlavariaciónespectraldelasimágenescausadasporla topografíaseutilizalacorreccióndeMinnaertparareducirelefectotopográficoen lasimágenesdesatélite.ElprocedimientodecorreccióntopográficaporMinnaert consideraqueelcosenodelángulodeincidenciaesproporcionalalaradiaciónsolar directa,porlotanto: (3.6) Dondeeselángulocenitalsolar,eselángulodelapendientesobreelterreno, eselángulodeazimutsolaryeselángulodeorientaciónsobreelterreno. ElprocesodecorreccióndeMinaertconelprocedimientopropuestoporColbyetal. (1998)estimalaradiaciónespectralconcorreccióntopográficacomo: , (3.7) DondekeslaconstantedeMinaertquecontrolaladifusividaddelasuperficie.Este valorpuedevariarde0a1deacuerdoasucomportamientoespecularoisotrópico respectivamente.;yL,eslareflectividadespectralnormalizadatopográficamente delosdistintosNivelesDigitales(pixeles)delaimagen.Enlatabla3.8semuestran elvalordelaconstantedeMinaertparalasdistintasbandasdeobservacióndelos satélitesLANDSATTMyLANDSATETM+. Banda1Banda2Banda3Banda4Banda5Banda7 kMinaert0.210.290.440.460.530.95 Tabla3.8ConstantedeMinaertparalossatélitesLandsatTM. 3.5.5 ÍndicedevegetacióndeDiferenciaNormalizada(NDVI). LavegetaciónenzonasurbanasrepresentaunamedidademitigacióndelefectoICU ylasdiferenciasenlatemperaturaradianteentrelavegetaciónyelsuelourbano afectanlatemperaturasuperficialterrestre(TST)(Sandholtetal.,2002).Paralas zonassinvegetación,lasmedicionesdelaTSTnormalmenterepresentanla temperaturaradiométricadelassuperficiesiluminadasporelsol,talescomoelsuelo desnudo.Cuandoaumentalacantidaddecoberturavegetal,laenergíaradiante registradaporelsensorseaproximamáscercaalatemperaturadelashojasverdes.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 68 LarelaciónentrelaTSTylaabundanciadelavegetación,hasidoampliamente documentadapordiversosautores,enestesentidounodelosíndicesmás representativosparamedirelrigordelavegetacióneselíndiceNDVI(Normalized DifferenceVegetationIndex). LasmedidasdeNDVIestánunafuncióndelareflectanciavisibleeinfrarrojocercano, (3.8) DondeNIRyVISeslareflectividadespectralnormalizadatopográficamente,en elinfrarrojopróximo(0.772‐0.898m)yelrojovisible(0.631‐0.692m), respectivamente.EnconcretolossatélitesLANDSATTMyLANDSATETMasignanel NIRalaBanda4yelVISRalaBanda3. ElNDVIindicaquesihaymuchamásradiaciónreflejadaenlaslongitudesdeonda delinfrarrojocercanoqueenlongitudesdeondavisible,lavegetacióneneseNivel Digitalesprobablequeseadensaypuedeconteneralgúntipodevegetación.Estas reflexionesespectralessonensícocientesdelaradiaciónreflejadasobrelaradiación entranteencadabandaespectralindividual;portanto,éstostomanvaloresentreun rangode‐1.0a1,0.Unaltorigordevegetacióncomprendevalorescercanosal1,0y unbajorigordevegetaciónoscilaenlosvaloresde‐1.0. Engeneral,losNivelesDigitalesdeunaimagennoestáncompletamenteocupados porunaúnicavegetaciónhomogéneaoporunacubiertadesuelodesnudo homogénea,elíndiceNDVIrepresentaunamezcladevegetaciónydesuelo desnudo,ycomoresultadosetieneunafirmaespectralcompuesta.Paracalcularla fraccióndecubiertavegetalseutilizalarelaciónpropuestaporValoretal,(1996). (3.9) Donde: eselvalorNDVIdeunacubiertadesuelodesnudo. eselvalorNDVIdeunacubiertavegetal Dondeyeslareflectividadespectralnormalizadatopográficamenteen elNIRyVISRenNivelesDigitalesdevegetaciónmáxima;yesla reflectividadespectralnormalizadatopográficamenteenelNIRyVISRdeNiveles
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 69 Digitalesdesuelodesnudo.Lafraccióndecubiertavegetal()sehautilizadopara cuantificarpatronesdevegetacióndentrodelasciudadesyademásesfundamental paraestimarlaemisividaddelasdistintascubiertasurbanas,enestesentidoel yelsehaextraidodelentornourbano. 3.5.6 Emisividad. Laemisividaddelascubiertasdependedeungrannúmerodefactorestalescomoel contenidodeagua,composiciónquímica,estructurayrugosidad(Synderetal,1998); ysudeterminaciónesindispensableparalaobtencióndelatemperaturasuperficial terrestre.Porlotantoesnecesarioestimarlaemisividadenfuncióndeltipode cubiertaterrestreyestoserealizautilizandodiferentestécnicas. ElmétodoutilizadoporGillespieetal.(1985)proponerelacionarlaemisividadcon latemperaturasuperficialterrestreobtenidamediantesatélitesASTER;Beckeretal. (1990)hansugeridoíndicestérmicosespectralesyloshanrelacionadocondistintos nivelesdeemisividad;Snyderetal.(1998)hanpropuestoclasificarlosdistintostipos deemisivadaddeacuerdocondistintostiposdecubiertas.PorúltimoValorelal. (1996)exponenutilizarelmétodoNVDI(NormalizedDifferenceVegetationIndex) comométododeobtencióndelaemisividadencubiertas. EnesteproyectoseutilizaelmétodopropuestoporValoretal.(1996)para determinarlaemisividaddelasdistintassuperficiesurbanas. 1 (3.10) Donde: eslafraccióndecubiertavegetal eslaemisividaddelavegetación eslaemisividaddelsuelodesnudo Losvaloresdeemisividaddelavegetaciónylaemisividaddelsuelodesnudo consideradosdeacuerdoalaclasificacióndeSnyderetal.(1998)son0.978y0.914, respectivamente;eselfactordecorreccióndelaemisividad,0parasuelo desnudo,0.005paraberbecho,0.003paravegetacióndebajaalturay 0.03vegetaciónsuperiora0.5metros. Elusodeestevalordeemisividaddebesercorregidoyajustadoalaslongitudesde ondadelabandatérmica(8‐14m)conlaecuaciónpropuestaporRubioetal(1997): (3.11) Dondeeslaemisividaddelascubiertasenlabandatérmica,lasconstantesayb paralabandatérmicadelasplataformasLANDSATson0.101y0.877, respectivamente.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 70 3.6 Técnicasteledetecciónenlaestimacióndelatemperaturasuperficial terrestre(TST). LaTSTseoriginaenlacapainferiordelaatmosferayescausadaprincipalmentepor laradiacióndelassuperficiesurbanasysurespectivointercambiodeenergía,yal calorantropogénico(Voogtetal.,1998).Raoetal.(1972)fueelprimeroenevaluar laposibilidaddeladeteccióndelaisladecalorconsistemasdeteledetección satelital.Apartirdeentonces,unaampliavariedaddesatelitaleshansido empleadosparadeterminarelefectoICU,ycadavezmás,elavancedelatecnología proveemejorasenlaresoluciónespacial,espectral,radiométricaytemporaldelos sensoressatelitales.Enotraspalabras,elconjuntoderepuestastérmicasdeun fenómenooprocesoespecificomedidasporunsensordeteledetecciónsatelitalen particular,nopuedeextrapolarseparapredecirlastemperaturassuperficiales terrestres(TST)grabadasendiferentesmomentos,ymuchomenosseráposible utilizarotrossensoresdeteledetecciónparamedirlaTSTdedistintaszonasurbanas. Porloquesehaceindispensabletenerunaimagenconlasuficientecalidadespacial, espectralytemporal,quesearepresentativadeuncasodeanálisisdelaTST. ExistendiversosmétodosparalaobservaciónTSTysepuedencatalogaren observaciónconunabandaespectralóenobservacióndelaTSTconvariasbandas espectrales.Entrelasmetodologíasdeobservaciónconunasolabandade observaciónseencuentraelmétododesarrolladoporSobrinoetal.(2004)queha examinadoelcomportamientotérmicoconlabandatérmicadelsatéliteLANDSAT TM. VariosalgoritmoshansidodesarrolladosparaconvertirladeenergíaradianteenTST, sinembargo,nohayunmétodouniversalmenteaceptadoyaquelaenergíaradiante esobservadaenunadeterminadalongituddeondaydependedelsatéliteconel queserealizaelestudio.Enconcretolabibliografíaexistenteutilizaprincipalmente tresdistintosenfoquesparadeterminarlatemperaturasuperficialterrestreapartir deimágenessatelitales. Unprimermétodoutilizalaradianciaespectral,consurespectivacorrección atmosférica,ylaemisividadenlabandatérmicaparadeterminarlaTSTdelas superficiesdeacuerdoalaestimacióndelaTemperaturadeBrilloSuperficial postuladaenlaLeydePlanck. Unsegundométodoaplicalatécnicade“split‐window”,yconsideralaradiancia espectralconcorrecciónatmosféricaentredosbandastérmicascercanas(Dashet al.,2002),esunmétodoidealparadeterminarTSTsobresuperficiesmarinasyno funcionaconlasplataformasLANDSATdebidoaquesolotienenunabandatérmica deobservación. EltercermétodopropuestoporJiménezetal.(2003)aplicalacorrecciónatmosférica corrigiendolainfluenciadelvapordeaguaylatemperaturadelairepara
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 77 Figura3.18ResumenestadísticodelasimágenesTSTutilizadasparaelestudioICU. Entrelasconclusionesquesepuedenrealizaralobservarelgráficoseobservaqueel día10deseptiembredel2009(díajuliano253,2009)muestraunaclaradisminución delaTSTrelacionadaconlosfenómenosmeteorológicosdelotoño.Eldía9deabril del2011(díajuliano99,2011)presentadatosmuycontiguosentreelprimerytercer cuartil,limitandoelcontrasteentrezonasdealtatemperaturayzonasdebaja temperatura.PorúltimolosdíasjulianosdeveranomuestranunamedianadeTST superioralos305gradosKelvinyunaampliadiferenciaentremáximasymínimas. ElgráficodecajasmuestraunosdatosatípicosenlasimágenesTST,yestose observaenlaparteinferiordelosdatos.Lagrancantidaddedatosindividualesde temperaturamínimaquesepresentanentodaslasimágenesTSTestánasociadosa latemperaturasuperficialdelasparcelasagrícolasqueseencuentranenlaperiferia urbana.DemanerasimilarlosdatosindividualesdeTSTconvaloresmáximosestán asociadosasuelodesnudosinedificar. Elresumenestadísticodediagramadecajaspresentadoanteriormentemuestrauna ideaglobaldelaTSTdelasdistintasimágenes,sinembargoesimportanterealizarun análisisdetalladodelcomportamientopuntualdetemperaturasuperficial.Solode estamaneraselograráreconocerlasrelacionesentrelatemperaturasuperficialyel mediourbano.Asimismoelidentificardatospuntualesdeinformaciónpermitirá conocersiexisteunpatrónespacialentreimágenesdeTSTdistintasfechasdelaño,o porelcontrariosiloscambiosdeTSTestánrelacionadosconlascondiciones climatológicas.Paralograresteobjetivosehantrazadoochoejesqueabarcanlos principalesbarriosdelaciudad,cadaejeestáconstituidoporunconjuntolinealde puntosconunaseparaciónde25metrosentresí,yposteriormentesehaextraídoel valordigitalcontenidoencadapuntoconinformacióndeTST(Figura3.19).
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 78 Figura3.19Recorridosdelosejesurbanosseleccionados. 3.8.2 PerfilTSTenelentornourbano. ElprimerejerecorrelaciudaddeZaragozadeNorteaSur,iniciandoelrecorridoen elcampusACTURdelaUniversidaddeZaragozayterminandoenelparquecomercial puertoVeneciaenelbarriodeTorrero.Elsegundoejetieneunrecorridonoreste‐ sudoestepartiendoenelbarriodeParqueGoyayfinalizandoenelbarriode Valdespartera.EltercerejerealizaelrecorridoPoligonoCogullada‐Valdespartera.El cuartoejeatraviesalaciudaddeOesteaEstedesdebarrioMiralbuenoalbarriode LasFuentes.ElquintoejepartedelrecintodelaExpoyfinalizaenbarrioSanJosé.El sextoejeseenfocaenlamargenderechadelEbroiniciandoenelACTURydandofin enlasFuentes.Elséptimoejecentrasuatenciónenlapartesurdelaciudad comenzandoenelbarrioenprocesodeconstrucciónArcosuryfinalizandoenel polígonodeLaCartuja.Finalmenteeloctavoejetieneunrecorridobarrio Miralbueno‐ParqueGrande. LaextraccióndelosvaloresdeTSTsobrelugarespuntualespermiteobservarel comportamientodelasdistintassuperficiesurbanas.Ahorabien,siserealizaun seguimientolinealdeestospuntos,comosehapropuestoconelochosejesque cubrengranpartedelaciudad,esposibleidentificardiferenciasdeTSTentrelos
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 79 distintosbarriosdelaciudad.Sinembargoparapoderrealizarestetipodeanálisisse debecontemplarquelascondicionesclimáticassondiferentesalolargodelaño,y porlotantounasuperficievaaverincrementadaodisminuidasutemperatura.La cuestiónquesedeberealizaressielcomportamientodelaTSTestáfuertemente relacionadoconlascondicionesespacialesdelentornourbanooporelcontrario,las condicionesclimatológicaspredominansobrelascondicionesespaciales.Para responderlacuestiónprevia,seharealizadounanálisisestacionaldelasimágenes TSTdelaño2011,correspondientesalosdías9deabril(díajuliano99);11demayo (díajuliano131);28dejunio(díajuliano179);y7deseptiembre,2011(díajuliano 250);ysehanextraídolosvaloresdeTSTalolargodelosochoejesquecubrenuna grandiversidaddecubiertasurbanasyenmenormedidacubiertasdecultivo. Delafigura3.20alafigura3.27semuestranlosperfilesdetemperaturasuperficial deloscuatrodíasenlosquesedisponedeunaimagendeTST,sobrelosochoejes queabarcanlasdistintascubiertasurbanas.Sepuedeapreciarconclaridadquelos perfilesdeTSTdecadaunodelosejesqueatraviesanlaciudadsiguenunmismo patróndeTST. Seobservaconclaridadqueeldía28dejuniodel2011presentaperfilesdeTST elevadosrelacionadosconundíatípicodeverano,elcitadodíapresentouna temperaturaambientemediadede300K(26.3ºC)yunatemperaturamáximade 310K(37.5ºC).Tambiénseapreciaquesonmásmarcadaslasdiferenciasentrelos valoresmáximosymínimosdelasdistintascubiertasurbanas. Porotroladolosdías9deabrildel2011;11demayodel2011;y7deseptiembre del2011;presentaroncondicionesclimáticasmenosextremascontemperaturas mediasde294(21.3ºC),294K(20.9ºC),297K(23.8ºC)ytemperaturasmáximasde 305K(32.4ºC),303(29.4ºC),305K(32.3ºC)respectivamente.Sepuedeconsiderar queexistenlosmismospatronesdeTSTenlasdistintascubiertasurbanas independientementedeldíadelaño,únicamenteviéndosemodificadoslosvalores máximosymínimosdeTSTdecadadíadelaño.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 80 Figura3.20AnálisisestacionaldelaTST,eje1. Figura3.21AnálisisestacionaldelaTST,eje2. 17 22 27 32 37 42 290 295 300 305 310 315 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 TST[ºC] TST[K] Metros[m] Eje1(ACTUR‐Torrero) 9deabril,2011. 11demayo,2011. 28dejunio,2011. 7deseptiembre,2011. 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 294 296 298 300 302 304 306 308 310 312 314 316 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 TST[ºC] TST[K] Metros[m] Eje2(BarrioGoya‐Valdespartera) 9deabril,2011. 11demayo,2011. 28dejunio,2011. 7deseptiembre,2011.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 81 Figura3.22AnálisisestacionaldelaTST,eje3. Figura3.23AnálisisestacionaldelaTST,eje4. 17 22 27 32 37 42 47 290 295 300 305 310 315 320 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 TST[ºC] TST[K] Metros[m] Eje3(PolígonoCogullada‐ Valdespartera) 9deabril,2011. 11demayo,2011. 28dejunio,2011. 7deseptiembre,2011. 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 294 296 298 300 302 304 306 308 310 312 314 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 TST[ºC] TST[K] Metros[m] Eje4(Miralbueno‐LasFuentes) 9deabril,2011. 11demayo,2011. 28dejunio,2011. 7deseptiembre,2011.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 82 Figura3.24AnálisisestacionaldelaTST,eje5. Figura3.25AnálisisestacionaldelaTST,eje6. 17 22 27 32 37 42 290 295 300 305 310 315 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 TST[ºC] TST[K] Metros[m] Eje5(RecintoEXPO‐SanJosé) 9deabril,2011. 11demayo,2011. 28dejunio,2011. 7deseptiembre,2011. 17 22 27 32 37 42 290 295 300 305 310 315 0 2000 4000 6000 8000 10000 TST[ºC] TST[K] Metros[m] Eje6(ACTUR‐LasFuentes) 9deabril,2011. 11demayo,2011. 28dejunio,2011. 7deseptiembre,2011.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 83 Figura3.26AnálisisestacionaldelaTST,eje7. Figura3.27AnálisisestacionaldelaTST,eje8. 17 22 27 32 37 42 290 295 300 305 310 315 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 TST[ºC] TST[K] Metros[m] Eje7(Arcosur‐Cartuja) 9deabril,2011. 11demayo,2011. 28dejunio,2011. 7deseptiembre,2011. 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 294 296 298 300 302 304 306 308 310 312 314 316 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 TST[ºC] TST[K] Metros[m] Eje8(Miralbueno‐Torrero) 9deabril,2011. 11demayo,2011. 28dejunio,2011. 7deseptiembre,2011.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 84 AunquesepresentanpatronessimilaresdeTSTdependiendodeldíadelaño, tambiénexistenpequeñasdiferenciasocambiosdepatrónTST.Porloquevalela penareconocerlascausasdeestoscambiosrepentinosdeTSTqueprincipalmente aparecenenelinicioyalfinaldecadaunadelasfigurasquemuestraneldesarrollo delaTSTatravésdelosdistintosejesqueatraviesanlaciudad(Figuras3.20‐3.27). Larespuestadeestoscambiosdepatrónessencilla,elcambiodeTSTsedebeaque hayuncambiosignificativoenlacomposicióndelassuperficiespropiasdeparcelas agrícolas. ComprobarqueexistenpatronesmuysimilaresdeTSTenlosdistintosdíasdelaño 2011,hacepensarquelospatronesespacialesinfluyenengranmedidaeneste resultado.Porloqueresultadeespecialinterésevaluarelcomportamientotérmico superficialdelosdistintosbarriosdeZaragoza,identificarlatipologíadeedificios quepresentanelevadastemperaturassuperficialesyreconocerbarriosquealposeer vegetaciónvenreducidasuTST.ParaellosehanextraídolosvaloresdeTSTdeldía 28dejuniodel2011sobrelosochoejesquesehantrazadosobreZaragoza,y posteriormenteseharelacionadoelcomportamientotérmicosuperficialconlas distintastopologíasurbanas,estasúltimasidentificadasconunaimagensatelitalde altaresolución(SPOT). Acontinuaciónserealizaunadescripcióndetalladadelcomportamientotérmico superficialdedistintascubiertasurbanasextrayendolainformacióndecuatroejes representativosqueatraviesanlaciudaddeZaragoza. EnelseguimientodelaTSTsobreeje1,contrayectoriaACTUR‐Torrero,se identificaenprimerlugarunedificiodelsectorterciarioconunaTSTsuperiorala media,enconcretoelcampusACTURdelaUniversidaddeZaragoza;posteriormente seencuentraelbarriodelACTURqueestáconstituidoporedificiosdeusoresidencial ygozadegrancantidaddeparquesyjardinesentresuscalles,siendounodelos barriosconmásbajaTSTdeZaragoza;elpasoalamargenderechadelríoEbroes evidenteporunclarodescensodelaTSTcaracterísticodeunafluente;tantolazona delCascocomoelCentropresentanunaTSTcercade2gradossuperioralACTUR, atribuiblealafaltadeparquesyjardines;elpasodeleje1porelCanalImperialse haceevidenteporunclarodescensodelaTSTperoesteesatribuibleenmayor medidaalavegetaciónqueexistesobrelariveradelCanalquealaguadelcanal, pueselCanalImperialesmuypequeñoparaserdetectadoporelsensortérmico; pasadoelCanalImperialseencuentraelbarriodeTorreroquepresentalosmismos nivelesdeTSTqueelCascoyCentro;finalmenteenlaparteSurdelaciudadde identificaelparquecomercialPuertoVenecia,enelmismobarriodeTorrero,donde seencuentrancentroscomercialesdegranescala(Figura3.28). LaextraccióndedatosdeTSTalolargodeleje2iniciareconociendoel comportamientosuperficialentreparcelasagrícolasysuelodesnudosinedificar;a continuaciónseencuentraelbarriodeParqueGoya,presentandounaTSTungrado inferiorconrespectoalCentro;elpasoporlaautovíaaMadridpresenta
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 85 aparentementeunaelevadaTST,sinembargolaelevadatemperaturasuperficiales mayormenteinfluenciadoporunescampadodesuelodesnudoaledañoalaautovía quealamismaautovía;elpasodeleje2alolargodelACTUR,ríoEbroyCasco presentapatronesmuysimilaresalosvaloresextraídosporeleje1noobstanteal pasodelbarrioUniversidadsereconocendosedificiosdelsectorserviciosasociados aunhospitalclínicoyalosedificioscampusSanFranciscodeladelaUniversidadde Zaragoza;elrecorridodeleje2sigueporelbarrioRomaredayelbarrioCasablanca, esteúltimocaracterísticoporladisposicióndeedificiosunifamiliaresconsuperficies ajardinadas;posteriormentesedetectauncambiodrásticodeTST,llegandoa temperaturassuperficialescercanasalos314K(41ºC)asociadasaedificios destinadosalsectorindustrial;pasandoelpolígonoindustrialseencuentraelnuevo barriodeValdespartera,barriodiseñadoconcriteriosdeurbanismosostenibley arquitecturabioclimática,laTSTdeValdesparterapresentaunaTSTcercanaalos 308K(35ºC),estoes1ºCinferioralaencontradaenelCentrourbanosinembargo valelapenamencionaralserunbarrioreciénterminadolavegetacióndelosparques yjardinesnohallegadoalfinaldesucrecimiento;posterioraValdesparterasobrela carreteraaValenciaseencuentraotroconjuntodenavesindustrialesquepresenta valoresdeTSTsumamenteelevados(Figura3.29). EnladescripcióndelosvaloresextraídosdeTSTalolargodeleje3,destaca nuevamenteelaltovalordelatemperaturasuperficialdelosedificiosdestinadosal sectorindustrialreflejadosenelPolígonoIndustrialCogullada,ahorabien,granparte deestepolígonoindustrialestádestinadoaalmacenesyrecuperadorasdechatarra porloquesepuedeasumirquelasaltastemperaturassuperficialesestánasociadas alascubiertasmetálicasqueposeenlasnavesindustriales;seguidamentese encuentraunparquequepalialasaltastemperaturasreduciendocercade6grados latemperarasuperficialrespectoalaobtenidaenelpolígonoindustrial;elbarrio ArrabalpresentaTSTsimilaresaalCascoyalCentro,porloquesepuedesuponerla escazavegetaciónentresuscalles,porelcontrariolosbarriosdeCasablancayen menormedidaValdesparteramuestraundisminucióndelaTSTasociadaauna mayorcantidaddeparquesyjardines.Porúltimo,losvaloresextraídosdeTSTdel eje3corroboranqueelsuelodesnudosinedificararrojaaltosvaloresdeTST(Figura 3.30). ElcuartoejeatraviesalaciudaddelbarriodeMiralbuenoalbarriodeLasFuentes,la extraccióndevaloresTSTiniciareconociendounaTSTelevadavinculadaalCentro DeportivoMunicipal(C.D.M)Miralbueno;seguidamentelapresenciadeáreasverdes enelbarrioOliveryentrelosbarriosOliveryDeliciasesreflejadoconunnotorio decrementodelaTST;delamismamaneraseapreciaunpequeñodecrementodela TSTentrelassuperficiesedificadasylasplazasajardinas(Figura3.31). Enelperfildeleje5seaprecialaaltavariabilidaddeTSTentreparcelasagrícolas, dependiendodelciclofenológicocultivado;unavezpasadoelríoEbro,seapreciael impactoenlaTSTdelrecintoEXPOconstruidoenelaño2008,cabelapena
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 86 mencionarqueanterioralrecintoexistíanparcelasagrícolas;dejandoatráselrecinto EXPOyunavezpasadoelríoEbrosedetectaunaaltapresenciadeTSTvinculadaa unC.D.MdelbarrioAlmozara;finalmenteentrelosbarriosAlmozara,CentroySan Joséseaprecianuevamentelapresenciadeparqueyjardinesconunnotorio decrementodelaTST(Figura3.32). LosvaloresmáximosdeTSTdeleje6estánasociadosaedificiosdeusocomercialen lapartemedulardelbarriodelACTUR,mientrasquelosvaloresmínimosestán directamenterelacionadosconlapresenciadeunparqueenelbarriodelArrabalyal pasodelríoEbroporlaciudad(Figura3.33). LoscontrastesentrealtosvaloresdeTSTybajosvaloresdeTSTsereconocen nuevamenteenelejequecruzaelSurdeZaragozadeponienteaoriente,poruna partelospolígonosindustrialespresentanaltospatronesdelaTSTmientrasquelos parquesyjardinesmuestranundecrementolamisma(Figura3.29). PorúltimoenelejequeiniciasurecorridoenelbarriodeMiralbuenoyterminaenel barriodeTorrerosedetectanedificiosconaltosvaloresdeTST,enconcretoun conjuntodeedificioscomercialesyedificiodestinadoalsectorservicios.Enelotro extremoseobservaelbeneficiotérmicoquetraeelParqueGrande(ParqueJosé AntonioLabordeta),quegraciasasuextensión,vereducidalaTSTinclusomásque losdemásparquesdeZaragoza(Figura3.30). Esteanálisiscualitativoreflejademaneraclaraelpapeldelasdistintassuperficiesen laestructuradevaloresdeTST.Queda,sinembargo,elpasodecisivodeevaluarsila TSTsigueunpatróntemporalalolargodeltiempo.Todoelloseatacaenlasección siguiente.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 93 Matrizdecorrelación. Día 2003‐ 07‐31 2003‐ 08‐03 2009‐ 06‐22 2009‐ 09‐10 2010‐ 07‐11 2010‐ 07‐18 2011‐ 04‐09 2011‐ 05‐11 2011‐06‐ 28 2011‐ 09‐07 2003‐07‐311.000.910.780.720.760.720.730.740.770.72 2003‐08‐030.911.000.770.690.740.690.710.720.750.70 2009‐06‐220.780.771.000.860.880.830.790.800.860.81 2009‐09‐100.720.690.861.000.850.830.730.730.820.82 2010‐07‐110.760.740.880.851.000.920.830.820.880.81 2010‐07‐180.710.690.830.830.921.000.790.790.860.81 2011‐04‐090.730.710.790.730.830.791.000.880.790.74 2011‐05‐110.740.720.800.730.820.790.881.000.800.71 2011‐06‐280.770.750.860.820.880.860.790.801.000.90 2011‐09‐070.720.700.810.820.810.810.740.710.901.00 Tabla3.11MatrizdecorrelacióndelasdiezimágenesutilizadasTSTdelestudioICUparalaciudadde Zaragoza,España. Cargasfactoriales. Día C.1C.2C.3C.4C.5C.6C.7C.8C.9C.10 2003‐07‐31‐0.300.58‐0.13 ‐0.17 0.590.40 2003‐08‐03‐0.290.64‐0.12 0.57‐0.37 2009‐06‐22‐0.32 ‐0.130.31‐0.250.68‐0.350.130.29‐0.10 2009‐09‐10‐0.31‐0.23‐0.270.39‐0.59‐0.380.27 ‐0.17 2010‐07‐11‐0.33‐0.19 0.270.35 ‐0.200.14‐0.300.70 2010‐07‐18‐0.32‐0.28 0.230.60‐0.240.100.210.30‐0.42 2011‐04‐09‐0.31 0.58‐0.19‐0.22‐0.33‐0.56 ‐0.19 2011‐05‐11‐0.31 0.60 0.230.63 0.140.17 2011‐06‐28‐0.32‐0.14‐0.16‐0.370.140.320.110.40‐0.50‐0.38 2011‐09‐07‐0.31‐0.21‐0.37‐0.65‐0.10‐0.11 0.250.320.30 Tabla3.12Cargasfactorialesobtenidasapartirdelamatrizdecorrelación. Laprimeracomponenteprincipaltiendeaserunfactorgeneralporelquecasitodas lasimágenesTSTsevenafectadasdandocuentadelmayorporcentajedevarianza. Elsegundoysiguientescomponentessebasanenlavarianzaresidual,dondecada unodelascomponentesexplicaporcentajesdevarianzacadavezmenores(Figura 3.36). Unaherramientaimportanteparapoderinterpretarlosfactoresesaplicarsu correspondinterotacióndefactores.Elobjetivoderotarlosfactoresesobtenerlas cargasfactorialesmássignificativasdecadacomponente.Conlarotaciónde compontesprincipales,seobtieneunaagrupacióndeimágenesTSTaltamente influenciadasporlaprimercomponenteprincipal(ACP1);porotrolado,sereconoce ungrupodeimágenesTSTqueenmayormedidasonexplicadosporlasegunda componenteprincipalACP2;ydeigualmanerasonagrupadaslasimágenesTST restantesdeacuerdoasugradoinfluenciaencadacomponenteprincipal.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 94 Figura3.36Varianzaexplicadadelascargasfactorialesextraídasporlamatrizdecorrelación. Elcasomássimplederotación,eslarotaciónortogonal,enlaquelosejesdelos componentesprincipalesserotanunángulode90grados.Enconcreto,enelanálisis deACPdelasimágenesdeTSTseutilizólarotaciónVARIMAX,quesecentraen simplificarlamatrizdelascargasfactoriales.Conlaaproximaciónrotacional VARIMAX,sealcanzalamáximasimplificaciónescalandolascargasfactorialesen cerosyunos;laaltainfluenciadeunaimagenTST(altacargafactorial)sobreuna componentetienevalorescercanasa‐1o1,indicandoasíunaclaraasociación positivaonegativaentrelaTSTyelfactor;porelcontrario,silascargasfactoriales tienenvaloresa0,significaquetienenmuybajaonulainfluenciasobrecada componenteprincipal. Enlatabla3.13,figura3.37yfigura3.38semuestranlasnuevascargasfactoriales trashaberrotadolamatrizdecorrelación.Sehansimplificandolosresultadosalas cuatrocomponentesprincipalesconmayorgradodevarianzaexplicadayaqueestas cuatrocomponentesexplicanel94.3%deltotaldelasimágenesTST(Figura3.36). UnprimeranálisispermiteconcluirquelaagrupacióndelasimágenesTSTserealiza demaneratemporal,agrupandoenlaprimercomponenteprincipallasimágenesde finalesdel2009yprincipiosdel2010;lasegundacomponenteprincipalagrupalas imágenescorrespondientesal2003;latercercomponenteprincipalestáfuertemente influenciaporlosdías9deabrily11demayodelaño2011;ylacuartacomponente estáaltamenteinfluenciadademaneranegativaporlosdíasdel28dejunioy7de septiembredel2011.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 95 DíaPCA.1PCA.2PCA.3PCA.4 2003‐07‐31 0.67 2003‐08‐03 0.72 2009‐06‐22‐0.450.13 2009‐09‐10‐0.59‐0.18 2010‐07‐11‐0.460.11 2010‐07‐18‐0.47‐0.10 2011‐04‐09 0.68 2011‐05‐11 0.68 2011‐06‐28 ‐0.53 2011‐09‐07‐0.83 Tabla3.13CargasfactorialestrasaplicarlarotaciónVARIMAXalascargasfactorialesdelamatrizde correlación. Figura3.37AgrupamientodeimágenesTSTmedianterotaciónVARIMAX,2009‐2010y2003.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 96 Figura3.38AgrupamientodeimágenesTSTmedianterotaciónVARIMAX,1ery2dosemestre2011.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 97 ElprincipalpatróndelcomportamientodelaTSTenelmediourbanodeZaragoza estárepresentadoporlaprimercomponenteprincipalexplicandoel81.6%dela varianzaexplicadadeltotaldelas10imágenesTST.Siendolosdíasdel22del2009 (Díajuliano173);10deseptiembrede2009(Díajuliano253);11dejuliodel2010 (Díajuliano192);y18dejuliodel2010,losqueaportanlamayorinfluenciaenla nuevaimagendeTST.(Figura3.39) Figura3.39PrincipalpatróndeTSTexplicadoporlaprimercomponenteprincipal(ACP1). LaimagendelaACP1permiteobservarqueelsectornororientaldelaciudad presentaunpatróndeTSTelevadoyesteestáaltamenterelacionadoconlael polígonoindustrialCogullada;aligualqueelsectorsurorientalynoroccidentalque coincidenconlospolígonosindustrialesdeLaCartujayMiralbueno, respectivamente.Enlafigura3.40semuestraeldetalledelpatróndeTSTdelos polígonosindustrialesdeZaragoza. PorotraparteexistenzonaspuntualesquepresentanunaaltaTST,porejemplola partemedularquedivideelbarriodelACTURpresentavaloressuperioresdeTST coincidentesconedificiosdestinadosalusocomercial,delamismaqueenlaparte orientalyoccidentaldelbarrioselocalizancentroseducativosypolideportivos.El mismocomportamientopuntualdealtaTSTseencuentraenelbarrioRomareda dondeselocalizaunedificiodestinadoalasanidadpúblicayunauditoriomunicipal. ElmismopatrónseobservaenelbarrioTorreroconlapresenciadeuncentro comercialyenelbarriodeParqueGoyaconladisposicióndeuncentrodeportivoy
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 98 uncentrouniversitario.Tambiéncabedestacarquelapresenciadesuelodesnudosin edificarpresentaaltospatronesdeTST(Figura3.41). a)PolígonoindustrialCogullada. b)PolígonoindustrialValdefierro. c)PolígonoindustrialLaCartuja. d)PolígonoindustrialMiralbueno. Figura3.40DetalledelpatróndeTST(ACP1)delospolígonosindustrialesdeZaragoza. a) Edificioscomerciales, polideportivosycentroseducativos. b) Edificiossectorservicios. c) Edificiocomercial. d) Centrodeportivo. Figura3.41DetalledelpatróndeTST(ACP1)deedificiosdelsectorterciario.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 99 EncontrastelospatronesdebajaTSTsepresentanenlaszonasdeparquesyjardines comoporejemploElParqueGrande,elparquedelbarrioAlmozara,elparque OrienteenelbarriodeLaJota,elparqueDeliciasóelparqueBruillocalizadoenel barriodeLasFuentes(Figura3.42). Delamismamanera,elaguapresentabajospatronesdeTSTobservablesenelcauce delríoEbroyGállego;enelcanalImperial;enladepuradoradeaguapresenteenel barrioCasablanca;yenlosestanquesdeaguadealgunosparques,comose presentanenelparqueLibrodelaSelvaenValdesparteraoelestanquedelTíoJorge enelbarrioAlmozara.Porúltimo,tambiénseapreciaunabajaTSTenlasparcelas agrícolasqueseencuentranenlaperiferiaurbana. a) ParqueGrande b) ParqueOriente c) ParqueDeliciasd) ParqueBruil e) ParqueLibrodela selva f) ParqueTíoJorge Figura3.42DetalledelpatrónTST(ACP1)deparquesyjardines.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 100 LaimagendeACP2(Figura3.43)estáaltainfluenciadaporlasimágenesTSTdel año2003,observándoseunsegundopatróndetemperaturasuperficial.En comparaciónconlaimagenACP1seapreciaquesepresentanpautasespacialesbien definidasypatronesdeTSTsimilaresenambasimágenes.Porejemploseobservael mismopatróndeTSTenlaszonasindustrialesdelospolígonosdeCogullada, Valdefierro,CartujayMiralbueno.Aligualqueenlosedificiosdestinadosalsector terciario. Figura3.43SegundopatróndeTSTexplicadoporlasegundacomponenteprincipal(ACP2). Sinembargosepresentauncambiosignificativoenotrasregionesdelaciudad,por ejemplo,enlapartesuroccidentaldelaciudad.Elmotivodeestealtocontrastede temperaturasuperficialesdebidoaqueenel2003losbarriosdeValdesparteray Arcosurnoexistían.Enaquelentoncesúnicamentesehabíacomenzadoconun niveladodelterrenodedichosbarrios,yenalgunoscasosexistíanparcelasagrícolas. EstosepuedecorroborarconlaortófotoproporcionadaporeldelPNOAelañodel 2003(Figura3.44).
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 101 Figura3.44EvolucióndelosbarriosdeValdesparterayArcosur(2003y2010). EltercerpatróndeTSTasociadaprincipalmentealcomportamientodelaTSTdelos días9deabril2011y11demayosepresentaenlafigura3.45.Entérminos generalessesiguenlosmismospatronesdeTSTobtenidosenelACP1yelACP2,por ejemplosesiguenmanteniendolasaltastemperaturassuperficiesenlaszonasdela ciudaddondeseencuentranlospolígonosindustriales,deigualmaneraquese presentaelmismopatróndealtatemperaturaenlassuperficiesasociadascon edificiosdeusocomercialydelsectorservicios.Noobstantealobservarcondetalle laimagenACP3ycomparándolaconlaimagenACP2,permitenotaruncambio significativodeTSTenlosbarriosdeArcosuryValdespartera.Paracomprender dichocambio,enlafigura3.44sepresentaunaimagenSPOTdealtaresolucióndel 28deagostodel2010,comosepuedeapreciarenlaimagenSPOT,laurbanización deValdespateraseencuentrafinalizadayelfuturobarriodeArcosurestáenproceso deconstrucción.LoquehaceevidentesuponerqueelcambiodelaTSTentrela imagenACP2ylaimagenACP3esdebidoalcambiodeusodesuelo. ElpatróndeTSTproporcionadoporlaimagenACP4(Figura3.46),expresada principalmenteporlosdías28dejunioy7deseptiembredel2011,confirmaquelos patronesdetemperaturasuperficialesinfluenciadoporlascaracterísticasespaciales delaciudadyenmenormedidaporlascondicionesatmosféricasquesepresentana lolargodelaño.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 102 Figura3.45TercerpatróndeTSTexplicadoporlacuartacomponenteprincipal(ACP3). Figura3.46CuartopatróndeTSTexplicadoporlacuartacomponenteprincipal(ACP4).
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 109 Figura3.51Análisisestacionaldelíndicedeverdor“TasseledCap”medianteunanálisisderegresión linealutilizandocubiertasurbanas,20defebrerodel2011. Figura3.52Análisisestacionaldelíndicedeverdor“TasseledCap”medianteunanálisisderegresión linealutilizandocubiertasurbanas,9deabrildel2011.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 110 Figura3.53Análisisestacionaldelíndicedeverdor“TasseledCap”medianteunanálisisderegresión linealutilizandocubiertasurbanas,28dejuniodel2011. ‐ Figura3.54Análisisestacionaldelíndicedeverdor“TasseledCap”medianteunanálisisderegresión linealutilizandocubiertasurbanas,7deseptiembredel2011.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 111 3.10.4 Perfildel“verdor”enelentornourbano. UnavezescogidalatrasformaciónTasseledCapparadescribirelverdorurbanode maneracuantitativaseestáencondiciónderealizarunacomparaciónentrelaTSTy lacantidaddeverdorurbano.Paraellosehanrespetandolosochoejesquese consideraronenelanálisisTSTysehanextraídolosnivelesdigitalesdeverdor correspondientesaldía28dejuniodel2011.Enlassiguientesfigurassepuede confirmardemaneracuantitativaelimpactodelavegetaciónenlaTST;eneleje1se reconoceelbarriodelACTURcomounodelosbarriosconmayoríndicedeverdorde laciudadalpresentarvalorespositivosTasseledCap,porotraparteseidentifican barriosconescasavegetaciónalpresentarvaloresnegativosTasseledCapcomolo sonlosbarriosCasco,CentroyTorrero(Figura3.55);eneleje2sereconocelaata influenciadelTasseledCapenlasparcelasagrícolas,ysereconoceelbarriode Casablancacomounbarrioconfuertescontrastesconedificiosdestinadosparauso industrialyedificiosresidencialesajardinados(Figura3.56);eneleje3sereconocela vegetaciónsobrelariberadelríoEbroyseapreciaelbeneficiodelosparquesy jardinescomomedidademitigacióndelefectoICU(Figura3.57);siguiendoun análisissimilar,losejescuatroaochodemuestranquelavegetaciónesdeterminante latemperaturasuperficialurbana(Figura3.58aFigura3.62).
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 112 Figura3.55ComparaciónentrelaTSTylacantidaddeverdorurbano,eje1. Figura3.56ComparaciónentrelaTSTylacantidaddeverdorurbano,eje2. 298 300 302 304 306 308 310 312 314 316 ‐50 ‐40 ‐30 ‐20 ‐10 0 10 20 30 40 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 TST[K] TasseledCap Metros[m] Eje1(ACTUR‐Torrero) 28dejunio,2011. TTC TST CPS‐UNIZAR ACTUR RíoEbro Casco Canal Imperial Centro Centro comercial Torrero Suelo desnudo RíoEbro 300 302 304 306 308 310 312 314 316 ‐80 ‐60 ‐40 ‐20 0 20 40 60 80 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 TST[K] TasseledCap Metros[m] Eje2(BarrioGoya‐Valdespartera) 28dejunio,2011. TTC TST Barrio Goya Parcela agrícolas Suelo desnudo RíoEbro ACTUR Casco Valdespartera Polígono industrial Romareda Polígono industrial Hospital clínico Casablanca
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 113 Figura3.57ComparaciónentrelaTSTylacantidaddeverdorurbano,eje3. Figura3.58ComparaciónentrelaTSTylacantidaddeverdorurbano,eje4. 298 300 302 304 306 308 310 312 314 316 ‐60 ‐40 ‐20 0 20 40 60 80 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 TST[K] TasseledCap Metros[m] Eje3(PolígonoCogullada‐ Valdespartera) 28dejunio,2011. TTC TST Polígono industrial Arrabal RíoEbro Jardines Aguilar deEbro Casco Univ. Jardines Saraqusta Valdespartera Suelodesnudo Casablanca 298 300 302 304 306 308 310 312 314 ‐40 ‐20 0 20 40 60 80 100 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 TST[K] TasseledCap Metros[m] Eje4(Miralbueno‐LasFuentes) 28dejunio,2011. TTC TST Parcelasagrícolas Oliver ParqueCastillo Palomar Delicias Parcelas agrícolas Las Fuentes Centro Pza. Paraiso Suelo desnudo Zonas verdes C.D.M Miralbueno
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 114 Figura3.59ComparaciónentrelaTSTylacantidaddeverdorurbano,eje5. Figura3.60ComparaciónentrelaTSTylacantidaddeverdorurbano,eje6. 298 300 302 304 306 308 310 312 314 ‐80 ‐60 ‐40 ‐20 0 20 40 60 80 100 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 TST[K] TasseledCap Eje5(RecintoEXPO‐SanJosé) 28dejumio,2011. TTC TST EXPO 2008 Río Ebro RíoEbro Parcelas agrícolas P.D. M. Almozara Parque Aljafería Centro SanJosé Parque Miraflores Suelodesnudo Parcelas agrícolas 296 298 300 302 304 306 308 310 312 314 316 ‐60 ‐40 ‐20 0 20 40 60 80 100 0 2000 4000 6000 8000 10000 TST[K] TasseledCap Eje6(ACTUR‐LasFuentes) 28dejunio,2011. TTC TST Parcelas agrícolas Río Ebro ACTUR Supermercado ACTUR Parque TíoJorge Arrabal Río Ebro LasFuentes Parcelasagrícolas
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 115 Figura3.61ComparaciónentrelaTSTylacantidaddeverdorurbano,eje7. Figura3.62ComparaciónentrelaTSTylacantidaddeverdorurbano,eje8. 298 300 302 304 306 308 310 312 314 316 ‐80 ‐60 ‐40 ‐20 0 20 40 60 80 100 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 TST[K] TasseledCap Metros[m] Eje7(Arcosur‐Cartuja) 28dejunio,2011. TTC TST Suelodesnudo Arcosur ParqueLibro delaSelva Valdespartera Polígono industrial Casablanca Torrero Parque LaPaz Polígono industrial LaCartuja 300 302 304 306 308 310 312 314 316 ‐60 ‐40 ‐20 0 20 40 60 80 100 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 TST[K] TasseledCap Metros[m] Eje8(Miralbueno‐Torrero) 28dejunio,2011. TTC TST Parcelas agrícolas Parque Grande Palaciode Congresos Parque Delicias Delicias Centro comercial DeliciasCementerio Torrero Suelodesnudo Miralbueno
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 116 3.11 ClasificaciónTSTdeacuerdoalusodesuelo. LaobservacióndelaTSTatravésdetransectosurbanoshapermitidoobservar distintospatronesdeTSTenfuncióndeltipodeusodesuelodeedificación.Razón porlacualesatractivorealizarunmuestroaleatoriodepuntossobreelmapadetipo deusosdesuelodelaciudaddeZaragoza(Figura3.2).Enlafigura3.63sepuede observarquelaszonasindustrialessonlasquepresentanmayorestemperaturasde TSTymenoríndiceNDVI;losespaciosdestinadosalsectorterciarioestán caracterizadosportenerunagrandispersióndeTSTyNDVI;elusodesuelo destinadoalsectorresidencialpresentavaloresintermediosdeTSTalcanzando valoresmínimosenzonasconvegetaciónurbana;yfinalmentelaszonasverdes presentanlosvaloresmínimosdeTST. Figura3.63ObservacióndelaTSTdeacuerdoaltipodeusodesuelo.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 117 3.12 MétodoTVXparaestimarlatemperaturadelaire. Laestimacióndelatemperaturadelaireconimágenessatelitalesestálejosdeser sencilladebidoaquenosonconsideradoslosprocesosconvectivosdelaatmosfera. Aunquefaltainvestigaciónalrespecto,elmétodoThermalVegetationIndex(TVX)es capazdeestimarlatemperaturadelaireconimágenessatelitales,enlamayoríade loscasosestemétodoutilizaimágenesdebajaresolución(1Kilometro/pixel),sin embargoparaestatesissehaadaptadoelmétodoparalasimágenessatelitalesde 30metros/pixel.Estametodologíaincluyedospasos:i)laderivacióndeTSTdeseñal térmicainfrarrojarecibidaporelsensor,y(ii)laestimacióndelatemperaturadel airemediantelaTST(Vancutsemetal.,2010). ElmétodoTVXsebasaenconsiderarlatemperaturasuperficialdelascubiertas vegetalesenequilibrioconlatemperaturaambientedebidoalasimilarcapacidad caloríficadelavegetaciónyelairecircundante(Nemanietal.,1989,Gowardetal., 1985,Goetzetal.,1997).Enestesentidolatemperaturadelaireseestablece realizandounaregresiónlinealentreelíndicedevegetación(generalmenteelNDVI) ylaTST,estableciendounvalormáximodecoberturavegetal(NDVImax)dondela temperaturadelaireseráigualalaTST(Nietoetal.,2011).Diversosvalores NDVImaxhansidoencontradosenlabibliografíaparadeterminarlatemperatura ambientemedianteelmétodoTVX,entreotrosautoresBoeghetal.(1999)han utilizadoelvalordeNDVImax=0.77paraelusodeimágenesLANDSATTM. Esimportanteconsiderarqueenlasimágenessatelitalesdiurnas(LANDSATTM, LANDSATETM+),hayunagrandiferenciaentrelaTSTylatemperaturadelaire causadaporuncomplejobalancesuperficialdeenergíaquedependedemuchas variablescomolaradiaciónsolar,elcontenidodehumedaddelterrenoylaposible aparicióndenubesenlaimagensatelital(Princeetal.,1998).Porelcontrarioen imágenessatelitalesnocturnas(MODISAQUA,MODISTERRA)laestimacióndela temperaturaesmássencilladebidoaquelaradiaciónsolarnoafectaalaseñaldel infrarrojotérmico. EnestatesissehaaplicadoelmétodoTVXparacadaunadelasimágenesTSTdela ciudaddeZaragozaconsucorrespondienteNDVImax.Esimportanterecordarqueel NDVIvariarespectoalciclofenológicodelavegetaciónyporlotantoesdistintode acuerdoalaestacióndelaño,porotraparte,dentrodelaimágenesNDVIexisten tantocubiertasvegetalescorrespondientesaparcelasagrícolasconriego permanentecomoacubiertasvegetalescorrespondientesalavegetaciónurbana.En estesentidosehaextraídoelvalorNDVImaxcorrespondientealavegetacióndentro delentornourbano. Enlatabla3.17sepresentanlasecuacionesqueestimanlatemperaturadelairede acuerdoalmétodoTVX,paracuatroimágenesTSTrepresentativasdelascuatro estacionesdelaño.Seguidamente,delafigura3.64alafigura3.67semuestranlas correspondientesregresioneslinealesdelaTSTconrespectoalNDVI.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 118 LaestimacióndelatemperaturaporelmétodoTVXserealizaexclusamenteal momentoquehasidoadquiridalaimagensatelital,porello,pararealizarla validacióndedichatemperaturaesnecesariocompararlacondatosexperimentales. Delafigura3.68alafigura3.71semuestraunacomparaciónentrelatemperatura delairemedidaporlasdistintassondasmeteorológicasylatemperaturaestimada porelmétodoTVX. Latemperaturadelaireestimadaalasdiezymediadelamañana,horadela adquisicióndelasimágenes,essuperioralaregistradaexperimentalmenteen prácticamentetodaslassondasmeteorológicas.Losprincipalesmotivosdeesta sobrestimacióndetemperaturaesqueelmétodoTVXeslimitadoynoescapazde estimarelefectodelareduccióndetemperaturaporlavelocidaddelvientonipor lasposiblessombrasquerecibenlossensoresdelasestacionesmeteorológicas.Por elcontrario,lassondasmeteorológicasinstaladasenValdesparteramuestranuna mejorestimacióndelatemperaturadelairedebidoaqueseencuentranprotegidas alvientoynorecibensombraporelementosurbanos. AdquisicióndelaimagenTaireNDVImax 2011‐02‐20Taire=‐1.3*NDVImax+285.70.8 2011‐04‐09Taire=‐3.9*NDVImax+304.31 2011‐06‐28Taire=‐6.2*NDVImax+309.90.85 2011‐09‐07Taire=‐4.4*NDVImax+305.80.77 3.17TemperaturadelaireestimadamediantemétodoTVX.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 125 Paralogrartransformarlainformacióndecompacidadurbanaenunacaparasterse proponegenerarpolígonosdeThiessenapartirdeloscentroidesquedescribencada manzana.LospolígonosdeThiessensecreanalunirpuntos(centroides)mediante mediatricesensusegmentodelaunión.Lasinterseccionesdeestasmediatrices generanpolígonosequidistantesalospuntosvecinosdelimitandoeláreade influenciadecadapunto.Elinterésdegenerarestetipodepolígonosestribaenque estetipodeestructurageométricaconsideratantoalamanzanacomoasuentorno máscercano,esdecirlaseparacióndebidaacallesóaotrosedificios(Figura3.77). UnavezgeneradoslospolígonosdeThiessen,esposibleestimareláreaquehay dentrodecadapolígono,siendolasáreaspequeñaslasquedemuestranteneruna mayorcompacidadurbana.PorelcontrariolospolígonosdeThiessenconmayor áreademuestrantenerunamenorcompacidadurbanadebidoaqueloscentroides conlosquefuerongeneradosseencuentranamayordistanciaentresí(Figura3.78). Ahorabien,larelaciónentreeláreadelpolígonodeThiessenylacompacidades inversamenteproporcionalporloquepuedeserconfusoentenderestainformación enunacartografía,porloquesehaoptadoporcalcularelvalorinversodeláreacon elfinqueseanproporcionalconlacompacidadurbana. Elúltimopasoparaobtenerlainformacióndecompacidadurbanadeforma cuantitativaesconvertirlainformaciónsuperficialalmacenadaenuncampodela estructuravectorialaunacapatiporasternormalizada.Asignandoelvalorde1ala mayorcompacidadurbana(menorárea)yelvalorde0alamenorcompacidad urbana(mayorárea).(Figura3.79)
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 126 Figura3.72DistanciaenmetrosdelaPlazaEspañahacialaperiferia. Figura3.73Modelodigitaldeelevaciones.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 127 Figura3.74InfluenciadelosríosEbroyGállegoalentornourbano. Figura3.75Influenciadelperímetroalentornourbano.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 128 Figura3.76Detalledegeneracióndepuntossobreparcelas. Figura3.77DetalledegeneracióndepolígonosdeThiessen.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 129 Figura3.78PolígonosdeThiessenaplicadosalentornourbano. Figura3.79Influenciadelacompacidadalentornourbano.
CAPÍTULO3EXTRACCIÓNDEVARIABLESPARADETERMINARELEFECTODEISLADECALOR URBANA. 130
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 131 CAPÍTULO4. MAPAANALÍTICODELCLIMAURBANOZARAGOZA, ESPAÑA. Abstract. Thischaptermakesthemostofthevariablesdeterminingurbanclimatefor formulatinganadequatemethodologyofUrbanClimateAnalyticalMapmodeling. Theseriesofstepstocarryoutmodelingstartsbyeliminatingredundantinformation withaClusteringAnalysisandlaterbyevaluatingthefactorialweightsofthe variablesinvolvedinUHIeffectbymeansofanAnalyticHierarchyProcess.The verificationoftheUrbanClimateAnalyticalMapwithexperimentalmeasureswill allowaprocessofmodelcalibrationandoptimization.Inthelastpartofthischapter, onemethodologyforobtainingthezoneswiththegreatestpotentialofchangein urbanclimateiscarriedoutusingGeographicalInformationSystemsinordertomake decisions. LametodologíaparaelaborarunMapaAnalíticodelClimaUrbanorequiereun estudioespacialdelentornoparagenerarcomoresultadounaseriedecategorías quedefinenlosdistintosclimasurbanos.Paraello,alolargodeestatesissehan utilizadolosSistemasdeInformaciónGeográfica(SIG)paragenerarunaseriedepara capasdeinformaciónqueexplicanlosfactoresclimáticosyconsideracionesde planificaciónparalaciudaddeZaragoza. DefinirunMapaAnalíticodelClimaUrbanonoessencillo,enprimerlugarporque cuandosedisponedeunagrancantidaddecapasdeinformaciónesmuyprobable tenerinformaciónredundante.Ensegundolugarycomoesevidente,lasciudades sondiferentestantoenclimacomoenproblemáticasurbanasyporlotantolas capasdeinformaciónquedescribensurespectivoelclimaurbanoseránsiempre diferentes.EnlageneracióndelMapaAnalíticodelClimaUrbanoparalaZaragozase haconsideradonecesarioaplicarmétodosestadísticos,tantoparaextraerla informaciónmássignificativadelasdiversascapasdeinformación,comoparael análisisjerárquicodelasvariablesmássignificativasdelefectoICU(Figura4.1). Figura4.1ProcesometodológicopropuestoparalaelaboracióndeMapasAnalíticosdelClima Urbano. Paso1 •Introduccióndecapasdeinformación. Paso2 •Análisisdeconglomerados. Paso3 •Obtencióndecapasdeinformacíonconaltopoder explicativo. Paso4 •ProcesoAnáliticoJerárquico. Paso5 •MapaAnalíticodelClimaUrbano.
CAPÍTULO4MAPAANALÍTICODELCLIMAURBANODEZARAGOZA,ESPAÑA. 132 4.2 AnálisisdeConglomerados. Elanálisisdeconglomeradosesunatécnicadeanálisisexploratoriodedatospara resolverproblemasdeclasificacióncuandoexisteunagrancantidadinformacióny éstaescomplejadeanalizarensuconjunto.Suprincipalobjetivoconsisteen ordenarengruposoconglomerados,deformaqueelgradodeasociaciónentre miembrosdelmismoconglomeradoseamásfuertequeelgradodeasociaciónentre miembrosdediferentesconglomerados. ParaelestudiodelaICUdeZaragoza,sehageneradounagrancantidadde informaciónqueexplicalosfactoresclimáticosylamorfologíadelaciudad,porlo queresultaatractivoaplicarunanálisisdeconglomeradosparadescubrir asociacionesyestructurasdedatossimilaresquenosonevidentesaprioriperoque puedenserútilesunavezquesehanencontrado.Enotraspalabras,esposibleque dosomásvariablesexpliquendemaneramuysimilaruncomportamientotérmico porloquesepuedesimplificarelanálisisseleccionandounavariable. Elanálisisdeconglomeradosdeterminaenprimerainstancialadistanciaentre variablesyposteriormentedeterminasucesivamenteladistanciaentre conglomerados.ParaelestudioICU,ladistanciaentrevariableshadecalcularsecon lamatrizdedisimilaridad(tambiénconocidacomomatrizdedistancias)productode sucorrespondientematrizdecorrelación.Recordandoquelamatrizdecorrelaciónes elconjuntodetodaslascapasdeinformacióncondatosestandarizados. EnconcretosehautilizadodelmétododeWard(Ward,1963)paradeterminarla distanciaentreconglomerados,tambiénconocidacomométododevarianzamínima. Esimportantemencionarqueexistendiversasformasdemedirladistanciaentre conglomeradosyconcadamétodoseproducendiferentesagrupaciones.Nohayun criterioparaseleccionarcualdelosalgoritmoseselmejor.Ladecisiónes normalmentesubjetivaydependedelmétodoquemejorreflejelospropósitosde cadaestudioparticular,enelcasodelanálisisICUelmétododeWardreflejoelmejor agrupamientodelasdistintasvariablesdeinformación. Enlafigura4.2semuestraeldendrograma12 correspondientealanálisispor conglomeradosrealizadoconlasdistintascapasdeinformacióngeneradasalolargo deestatesis.Losobjetossimilaresseconectanmedianteenlacescuyaposiciónenel diagramaestádeterminadaporelniveldesimilitudodisimilitudentrelosobjetos. 12Dendrograma:Undendrogramaesunarepresentacióngráficaenformadeárbolqueresumeelprocesode agrupaciónenunanálisisdeconglomerados.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 133 Figura4.2DendrogamaqueagrupatodaslasvariablesutilizadasparaelestudioICU. Laagrupaciónporconglomeradosdelascapasdeinformaciónclimáticaydelas capasdeconfiguraciónurbanapermiteobservarqueexistenvariablesconpatrones muysimilares,enocasioneslaasociaciónesevidente,porejemplolosíndicesde verdorNDVI,TasseledCapyACP2oenlasimágenesdeTST,sinembargoenotras ocasioneslaasociaciónentrecapasnoestanevidente. ParalaelaboracióndelMapaAnalíticodelClimaUrbanosehanseleccionadocinco capasdeinformaciónquedescribendemejormaneralaICUdeZaragoza descartandolasotrascapasalconsiderarlasredundantes.ParadescribirlaTSTseha utilizadoelACPmultitemporalcorrespondientealaagrupacióndeimágenesde finalesdelaño2011(Sección3.9.1),enelcasodelacapaquecontieneinformación delavegetaciónsehaoptadoporutilizarelíndicedeverdorTasseledCap(Sección 3.10.2),lacompacidadurbana(Sección3.13.6)yladistanciadesdelaperiferia (sección3.13.5)muestranpatronesmuysimilaressinembargolacapade compacidadurbanacontieneinformaciónasociadaalosedificiosdelaciudadpor loquesehautilizadoestacapa.Porúltimosehaconsideradoutilizarlascapasde pendientetopográfica(Sección3.13.3)ydistanciaaríos(Sección3.13.4)queestán relacionadasenmayormedidaconlospatronesdeventilaciónsobrelaciudad.
CAPÍTULO4MAPAANALÍTICODELCLIMAURBANODEZARAGOZA,ESPAÑA. 134 Enlafigura4.3semuestraeldendrogramaasociadoalascincocapasde informaciónquedescribenelICUdeZaragozaunavezrealizadalasimplificaciónde datos.Esinteresanteobservarlaformacióndedosramasdentrodeldendrograma simplificado.Porunapartelascapasdependientetopográficaydistanciaalrio coincidenenmayormedidaconladescripcióndelpotencialdinámicodelviento, mientrasporlaotrapartedeldendrogramalascapasdecompacidadurbana,patrón TSTyverdordescribenenmayormedidaaladescripcióndelaspectotérmicodela ciudad.Porúltimoesconvenientemencionarquesehanelegidoestascinco variablesdebidoaquesuobtenciónnoescomplejaypermitelareplicabilidaddel estudioICUendiversasciudades. Variable.Comentarios. PatróndeTST(ACP1).Describeaspectotérmicodelaciudad. Laprimeracomponenteprincipal(ACP1)relacionael patróndeTSTdelasimágenesdefinalesdel2009y principiosdel2010. Verdor.Describeaspectotérmicodelaciudad. Lacapadedeverdoresextraídamedianteelíndice TasseledCap. CompacidadUrbana.Describeaspectotérmicodelaciudad. Lacapadecompacidadurbanaesunproductode elaboraciónpropiageneradaatravésdelosSIG proporcionadasporlaDirecciónGeneraldeCatastro. Pendientetopográfica.Describeelpotencialdinámicodelviento. Lacapadependientetopográficahasidoelaborada medianteunModeloDigitaldeElevaciones. Distanciaaríos. Describeelpotencialdinámicodelviento. Lacapahasidogeneradaconlaherramientade cálculodedistanciaconayudadeSIG. Tabla4.1CapasdeinformaciónquedescribenelICUdeZaragoza.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 141 4.3.2 ProcesoAnalíticoJerárquicoparalaobtencióndelascargas factoriales. ParalaelaboracióndelMapaAnalíticodelClimaUrbanonormalmentehayque realizararunaponderacióndecadaunalascapasdeinformaciónparadeterminar sugradoinfluenciaenlavisiónglobaldelclimaurbano.Estaponderaciónserealiza demanerasubjetivayconcarácterglobalenbasealabasealaexperienciael tomadordedecisiones.Noexisteunenfoqueobjetivoenestaponderacióny diferentesanalistasdefiniríandiferentesponderacionesaunqueresulteobvioquelas diferenciasseríanmínimassisepartíadeunconocimientopreviosuficiente.Trabajos comoeldeNgetal.(2009),oladeterminacióndelmapadeclimaurbanodela ciudaddeBilbaorealizadoporAcero(2011)confirmanesteimperativo.Entodo caso,paraminimizarelcaráctersubjetivo,resultainteresanteutilizarherramientas queayudenaltomadordedecisionesadeterminarelgradodeinfluenciadecada unalascapasdeinformaciónquedescribenelclimaurbano.Paraellosepropone utilizarelProcesoAnalíticoJerárquicodesarrolladoporSaaty(1980)comométodo deponderacióndelasdistintascapasdeinformaciónquedescribenenmejormanera elclimaurbano. ElProcesoAnalíticoJerárquicorequierequeeltomadordedecisionesproporcione evaluacionessubjetivasrespectoalaimportanciarelativadecadaunodelos criteriosrealizandocomparacionespareadasentreelementospermitiendode maneraeficienteorganizarlainformaciónrespectodeunproblemayasignandouna ordenaciónjerárquicadeacuerdoalaimportanciadedichoselementos.Las comparacionesporpareseslabasefundamentaldelprocesoanalíticojerárquico,en elcualseutilizaunaescalasubyacenteconvaloresde1a9paraevaluarlas preferenciasrelativasdedoselementos(Tabla4.7). PlanteamientodelapreferenciaEvaluaciónNumérica Igualmentepreferible1 Entreigualymoderadamentesignificativo2 Moderadamentesignificativo3 Entremoderadamenteyfuertementesignificativo4 Fuertementesignificativo5 Entrefuertementeymuyfuertementesignificativo6 Muyfuertementesignificativo7 Entremuyfuertementeyextremadamentesignificativo8 Extremadamentesignificativo9 Tabla4.7Criteriosdeevaluaciónencomparacionespareadas(Saaty,1980).
CAPÍTULO4MAPAANALÍTICODELCLIMAURBANODEZARAGOZA,ESPAÑA. 142 DeigualmaneraenrelaciónalestudioICU,paraobtenerelgradodeinfluenciade cadaunadelascapasdeinformaciónquedescribenenmayormedidael comportamientotérmicoyelpotencialdinámicodelviento,sehancomparadolas capasdeinformaciónporpares,esdecir,sehacomparadolaimportanciadeuna capaconrespectoaotra. PatrónTST 2011(ACP) Verdor (TC) Compacidad Urbana Pendiente topográfica Distancia alrío Carga Factorial PatrónTST 2011(ACP)122150.304 Verdor(TC)1/2121/250.204 Compacidad Urbana1/21/211/230.136 Pendiente topográfica122150.304 Distanciaalrío1/51/51/31/510.051 Tabla4.8MatrizdecomparaciónpareadadeelementosdescriptivosdelefectoICU. Enlatabla4.8semuestralamatrizdecomparacióndelasprincipalescapasde informaciónquedescribenlaICUdeZaragoza.Saaty(1980)hademostradoqueel eigenvectornormalizadodelamatrizdecomparaciónpuedeserconsideradocomo elvectordeprioridadesypuestoqueserealizaunanormalizaciónlasumadetodos loselementosdelvectoresiguala1.Asípues,elvectordeprioridadesmuestralos pesosrelativosdelasvariablesquedescribenlaICU. Unaconsideraciónimportanteentérminosdecalidaddeladecisiónfinalserefierea laconsistenciadelosjuiciosquemuestraeltomadordedecisioneseneltranscurso delascomparacionesbinarias.Sedebetenerencuentaquelaconsistenciaperfecta esmuydifícildelograryqueesdeesperarciertainconsistencia,despuésdetodoson juiciosrendidosporsereshumanos.Sielgradodeconsistenciaesaceptablepuede continuarseconelprocesodedecisión.Sielgradodeconsistenciaesinaceptable, quientomalasdecisionesdebereconsideraryposiblementemodificarsusjuicios sobrelascomparacionesbinariasantesdecontinuarelanálisis.Satty(1980)ha demostradoquelaconsistenciadeunamatrizdecomparación,tambiénconocida comoRazóndeConsistencia,sepuedeconocerdeterminandolarelaciónentreun ÍndicedeConsistencia(IC)generadoconlosdatosdelcorrespondienteanálisis,con
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 143 respectoaunÍndiceAleatorioproductodeaplicarel(IC)aungrannúmero comparacionesbinariasaleatorias. (4.1) Donde: Elíndicedeconsistenciasecalculacomo: (4.2) max=Máximoeigenvalor Nnúmerodeelementosacomparar LosÍndicesaleatoriosdeterminadosporSaaty(1980)semuestranenlatabla4.9. Nºdeelementosque secomparan12345678910 ÍndiceAleatorio(IA)0.000.000.580.891.111.241.321.401.451.49 Tabla4.9ÍndicesaleatoriosparadeterminarconsistenciadePAJ(Saaty,1980). LaRazóndeConsistencia(RC)estádiseñadademaneraquelosvaloresqueexceden de0.10sonseñaldejuiciosinconsistentes;encuyocasoeltomadordedecisiones debereconsiderarymodificarlosvaloresoriginalesdelamatrizdelas comparacionesbinarias.Seconsideraquelosvaloresdelarazóndeconsistenciade 0.10omenossonseñaldeunnivelrazonabledeconsistenciaenlascomparaciones. 0.10 0.10 EnconcretolaRazóndeConsistenciadelamatrizdecomparacióndelICUde ZaragozahasidoigualaRC=0.02porloquesepuedenconsiderarquetantola comparaciónentrevariablescomolajerarquizaciónguardanunacoherencia adecuada.
CAPÍTULO4MAPAANALÍTICODELCLIMAURBANODEZARAGOZA,ESPAÑA. 144 4.4 MapaAnalíticodelClimaUrbanoZaragoza ElMapaAnalíticodelClimaUrbanodelaciudaddeZaragoza,comoaplicacióndela metodologíadefinida,eselproductodelaintegraciónunaseriedecapasque describenenmayormedidaelaspectotérmicoyelpotencialdinámicodelviento. Inicialmente,paraentendertodalainformacióngeneradaensuconjuntoseha realizadounprocesodenormalizaciónyclasificacióncadaunadelascapasfunción deunFactordeImpactodemitigacióndelclimaurbano.Seguidamenteseha determinadolacargafactorialdecadaunadelasvariablesmedianteunproceso analíticojerárquicoconelobjetivodedeterminarsuporcentajedeimplicaciónen ladescripciónglobaldelclimaurbano.Laúltimapartedelprocesoenlaobtención delMapaAnalíticodelClimaUrbanoeslaintegracióndecadaunodelosFactoresde ImpactodecadaunadelasvariablesconsurespectivaCargaFactorial. 4.4.1 EcuaciónGeneraldelMapaAnalíticodeClimaUrbano. AcontinuaciónsepresentaunaecuacióngeneralcapazdescribirelMapaAnalítico delClimaUrbano(Ecuación4.3): ∑ (4.3) Donde: FactordeimpactoencadaNivelDigitalvariablexobtenidotrasel correspondienteProcesoAnalíticoJerárquico. =Númerodecategoríasvariablex. =Cargafactorialvariablex.;0;∑1 Númerototaldevariablesdeestudioobtenidotraselcorrespondienteanálisis porconglomerados. 4.4.2 EcuacióndelMapaAnalíticodeClimaUrbanoparaZaragoza, España. Enestesentidolaecuación4.4describeelMapaAnalíticodelClimaUrbanodela ciudaddeZaragoza. 5 3 ó 4ó (4.4)
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 145 Laimplementacióndelaecuación4.4considerandolosNivelesDigitalesdelas variablesqueexplicanenmayormedidalaICUgeneranlacaparasterqueexplicael MapaAnalíticodelClimaUrbanoZaragoza(Figura4.9). Figura4.9MapaAnalíticodelClimaUrbanonormalizado. Enlafigura4.9semuestraelMapaAnalíticodelClimaUrbanoenunaescala numéricade0a1,mostrandolaszonasconmenorintensidaddelaICUvalores cercanosa1ylaszonasconmayorintensidaddelaICUpresentandovalores cercanosa0.Aunqueestarepresentaciónesrazonable,esadecuadorealizarun procesodeasignacióndecategoríasdelaintensidaddelclimaurbano.Paraelloes convenienteutilizarunindicadordeconforttérmicocomoelementosinérgicopara clasificarelMapaAnalíticodeClimaUrbano.Deacuerdoalametodologíapropuesta porRenetal.(2008)esposibleutilizarelíndicePET13. 13ElíndicePET(PhysiologicalEquivalenTemperature)esuníndicequerepresentalatemperatura ambientedereferenciabasadoenelmodelodetransferenciadecalorMEMI(MunichEnergy balanceModelforIndividuals)quecombinavariablesclimáticasysicológicascomotemperaturadel aire,humedad,velocidaddelviento,entreotros,paraproveerinformaciónsobreelconforttérmico (Höpe,1999).ElíndicePETespreferibleaotrosíndicesdeconforttérmico,comoelíndicePMV (PredictedMeanVote)propuestoporFangeretal.(1970),debidoaqueutilizaunaunidad ampliamenteconocida(ºC)yfacilitalacompresiónderesultadosalosplanificadoresurbanos (Matzatakisetal.1999).
CAPÍTULO4MAPAANALÍTICODELCLIMAURBANODEZARAGOZA,ESPAÑA. 146 4.4.3 ClasificaciónMapaAnalíticodelClimaUrbanodeZaragoza. Laasignaciónporcategoríasseharealizadomedianteunprocesodeclasificaciónde cubiertasurbanasycubiertasvegetalesprevioconocimientodelmedioymediantela verificaciónyvalidacióndelíndicePETconlasseisestacionesmeteorológicas existentes.EstavalidaciónpermitesustituirelanálisisdeICUentérminos exclusivamentedetemperaturadebulbosecoporunanálisisdesituacióndeconfort determinadoporelvalordelíndicePETloquellevaaunanálisismásadecuadodelos efectosaconsiderar,porejemploenelcasodecañónurbanosdondelavelocidaddel vientopuedealcanzarvaloresdehasta20m/s. Lasdistintascategoríasasociadasalasensacióntérmicaestánbasadasenlaecuación debalancedecalorbajocondicionesestacionariasestables.Considerandoquela magnituddelasvariablesensuconjuntoaumentanodisminuyenelíndicePET.Se haestablecidoquecuandoelconjuntodevariablesaumentanelvalorPETpormás de1ºCelniveldigitalanalizadocorrespondeunacategoríasuperior;osielconjunto devariablesdisminuyenelvalorPETpormásde1ºCelniveldigitalanalizado correspondeaunacategoríainferior. LarelacióndelatemperaturadelaireyPETeslineal(Renetal.2008)es aproxidamentelinealenelrangodetemperaturasconsiderado(Figura4.10)yun aumentodetemperaturadelairepor1ºCcorrespondeaproximadamentealasubida valorPETaproximadamente1ºC. Figura4.10RelaciónentretemperaturadelaireyPET(Renetal.2008).
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 147 EsconvenientesaberqueelvalorPETesinversamenteproporcionalalavelocidad delviento,esdecir,unaumentodevelocidaddelvientode0,5a1,5m/stieneun efectodePETdisminucióndeaproximadamente2ºC(Figura4.11). Figura4.11RelaciónentrevelocidaddelvientoyPET(Renetal.2008). Elanálisisdelimpactodelconforttérmicodeacuerdoalaclasificacióndecubiertas urbanasycubiertasvegetalesconsurespectivacorrelaciónconelíndicePET,ha derivadoenochocategoríasquedescribenelclimaurbano(Tabla4.9). CategoríaDescripción PET[ºC]Impactoenel conforttérmico 1Cargatérmicamoderadamentenegativay buenpotencialdinámico‐2Moderado 2Cargatérmicaligeramentenegativay buenpotencialdinámico‐1Suave 3Bajacargatérmicaybuenpotencial dinámico0Neutral(Confort) 4Esporádicacargatérmicayesporádico potencialdinámico1Suave 5Cargatérmicamoderadayesporádico potencialdinámico2Moderado 6Cargatérmicamoderadamentealtaybajo potencialdinámico3Moderadamente alto 7Altacargatérmicaybajopotencial dinámico4Alto 8Cargatérmicamuyaltaybajopotencial dinámico5Extremadamente alto Tabla4.10Impactodelclimaurbano(Renetal.2008)
CAPÍTULO4MAPAANALÍTICODELCLIMAURBANODEZARAGOZA,ESPAÑA. 148 Categoría1.Cargatérmicamoderadamentenegativaybuenpotencial dinámico. Enestacategoríaseidentificanlosmenoresvaloresdeintensidaddelclima urbano.Entipodeespaciostieneungranpotencialderefrigeraciónevaporativa debidoalacercaníadelagua.Comoresultadolatemperaturadelaireesusualmente baja. Categoría2.Cargatérmicaligeramentenegativaybuenpotencialdinámico. Estetipodeespaciosestáncaracterizados,ensumayoría,portenerunalto contenidodevegetaciónconregadío,ensumayoríaparcelasagrícolas,ademásson zonasconunagrancapacidadderemoverelairedebidoaestarcercadelosríosy tenerpendientessignificativasdelterreno.Otracaracterísticadeestetipode espaciosesladenoposeeredificacióncercana. Categoría3.Bajacargatérmicaybuenpotencialdinámico. Concaracterísticasmuysimilaresalacategoría2,peroconunaligeracapacidad deremoverelcalorurbano.Enestacategoríaseidentificanparcelasagrícolas, parquesyespaciosabiertos. Categoría4.Esporádicacargatérmicayesporádicopotencialdinámico. Enestegruposeencuentran,porlogeneral,parcelasdesecanoysuelos desnudosedificados.Estacategoríasirvecomolímiteentrelosparquesyjardines conrespectoalmediourbano. Categoría5.Cargatérmicamoderadayesporádicopotencialdinámico. Enestacategoríaseencuentranporunapartezonasconelevadodesnivel topográfico,tienenlacaracterísticadeposeerunaaltatemperaturasuperficialque puedeserdisipadaalestarubicadosenzonasconpotencialeólico.Porotrapartese empiezanareconoceredificiosubicadosenespaciosconbajacompacidadurbanay altosnivelesdevegetaciónurbana.Asímismoestosedificiosestánlocalizadosen lugaresdondesefavorecelaventilación. Categoría6.Cargatérmicamoderadamentealtaybajopotencialdinámico. Estaszonasreconocenedificiosconbajacompacidadurbanayelevadosniveles devegetaciónurbana.Lalocalizacióndeestosedificiosesfavoridaportenerenla proximidadparques,ríos,ozonascondesniveltopográfico.Cabelapenamencionar queenestacategoríaseempiezanareconocerlosbarrios:ACTUR,ParqueGoyay Montecanal.Losprimerosdos,sonbarriosquedesdesuconcepciónsediseñaroncon conceptosdeurbanismo.PorúltimoelbarriodeMontecanalensumayoríaposee viviendasunifamiliaresconjardinesyporsulocalizaciónesfavorecidoporelcierzo.
METODOLOGÍADEEVALUACIÓNDELAISLADECALORURBANAYSUUTILIZACIÓNPARA IDENTIFICARPROBLEMÁTICASENÉRGETICASYDEPLANIFICACIÓNURBANA. 149 Categoría7.Altacargatérmicaybajopotencialdinámico. Enestacategoríaesencuentranzonasconmedianacompacidadurbana,se reconocenciertosproblemasdeclimaurbanodebidoalafaltadevegetaciónysu consecuenteelevadatemperaturasuperficial.Encuantoalaevaluacióndelclima urbanodeZaragozasepuedeindicarquelosedificiosybarriosqueestánlocalizados enestacategoríanonecesitanunaactuaciónurgenteencuantoalamitigacióndel climaurbano. Categoría8.Cargatérmicamuyaltaybajopotencialdinámico. Estetipodeespaciosmuestranunaaltaintensidaddelclimaurbano,sonzonas connulavegetaciónyelevadastemperaturassuperficiales.Estáncaracterizadospor tenerunaaltacompacidadurbanaydificultarlaventilación.Enrelaciónalaciudad deZaragozasereconocenbarriosconelevadadensidadedificadacomoelbarrio DeliciasySanJosé.Asícomoedificioscontenidosdentropolígonosindustriales. Enlafigura4.12semuestraelMapaAnalíticodelClimaUrbanounavezrealizadala clasificaciónenbasealimpactoenelconforttérmico. Figura4.12ClasificacióndelimpactoenelconforttérmicoparalaciudaddeZaragoza.(MapaAnalíticodelClimaUrbano)
CAPÍTULO4MAPAANALÍTICODELCLIMAURBANODEZARAGOZA,ESPAÑA. 150 4.5 CalibraciónyvalidacióndeMapaAnalíticodelClimaUrbano. Diferentesfactoresclimáticosyfactoresurbanostrabajanensinergiapara determinarelclimaurbano.Elanálisisporconglomeradoshapermitidoreconocer lasvariablescapacesderepresentarlaICUeliminandoinformaciónredundanteyel procesoanalíticojerárquicohadeterminadoelpoderexplicativodecadaunade estasvariables.Posteriormentelaclasificacióndelimpactodelconforttérmicoha reconocidoundiferencialPET,bajocondicionesestacionariasestables,deacuerdoa losdistintostiposdecubiertasurbanasyvegetales.Porúltimoesnecesariollevara cabounprocesodecalibraciónyvalidacióndelmodeloquedeterminalaICU relacionandoelimpactoenelconforttérmicoconmedidasexperimentales.El procesodecalibracióndelmodelobrindalaposibilidaddegenerarunMapa AnalíticodelClimaUrbanooptimizado. ElMapaAnalíticodelClimaUrbanosehacalibradorealizandoladiferenciade temperaturaregistradaentreunasondadereferenciaylasdemássondas meteorológicasysuposteriorcomparaciónconelíndicePETencondiciones estacionariasestables.Enestesentidoseutilizódereferencialasondalocalizadaen elaeropuerto. Laclasificacióndeimpactoenelconforttérmicocoincidióconlasdiferenciasde temperaturasobtenidasdondeestabanlocalizadaslassondasmeteorológicas.Sin embargoesimportantemencionarqueelnúmerodesondasdetemperaturaquese hanutilizadoenesteproyectoeslimitado(seisestacionesmeteorológicas),porlo queseríadegraninterésparatrabajosfuturosaumentarelnúmerodesondasde temperatura. Instalarunnúmerosignificativodesondasdetemperaturasobredistintostiposde cubiertasurbanasyvegetalesbrindaelsuficienterigorestadísticoparadeterminarel gradodeerrorentrelasprediccionesobtenidasporelMapaAnalíticodelClima Urbanoylosdatosrealesregistradosenlassondasdetemperatura.Enestesentido laregresióndemínimoscuadrados(R2),elerrorabsolutomedio(MAE)yelerror cuadráticomedio(RMSE)sonmodelosadecuadosparavalorarlaexactituddela predicciónobtenidaporelMapaAnalíticodelClimaUrbano. ∑| | (4.5) ∑ .(4.6) Donde: Neselnúmerodeobservaciones,OeselvalorobservadoyPeselvalorpredichoen elMapaAnalíticodelClimaUrbano.