Do grey infrastructures always elevate urban temperature? No, utilizing grey infrastructures to mitigate urban heat island effects

Qi, Jian; He, Bao‐Jie; Wang, Mo; Zhu, Jiaqian; Fu, Weicong

doi:10.1016/j.scs.2018.12.020

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“…As TSP utilizadas em áreas urbanas também são denominadas infraestruturas "verdes", "azuis" e "cinza". Entre os benefícios que se pode alcançar com a sua utilização, pode-se citar a ampliação da resiliência urbana frente ao aumento das temperaturas, bem como o controle de enchentes, a alimentação de lençóis freáticos, a melhora da qualidade do ar e da água, e a atenuação das ICU, entre outros fatores que remetem à qualidade de vida nas cidades e à saúde humana (QI et al, 2019).…”

Section: Tecnologias Solares Passivas (Tsp) Para Promover Naturalmentunclassified

“…A água é a substância terrestre com o maior calor específico, o que lhe garante alta capacidade de armazenamento de calor; também contribui para a promoção dos fluxos de calor latente, em que o calor é retirado do ar no processo de evaporação. As infraestruturas "cinza" consistem em infraestruturas artificiais criadas pelo homem; podem ser utilizadas para regular os fluxos de calor em áreas urbanas, através da ampliação de seu desempenho térmico, pela redução de sua temperatura, pelo aumento de seu albedo e capacidade de estocar calor (QI et al, 2019).…”

Section: Tecnologias Solares Passivas (Tsp) Para Promover Naturalmentunclassified

“…As infraestruturas "verdes" e "azuis" preconizam a utilização dos serviços ecossistêmicos da vegetação e da água no ambiente, para promover o resfriamento das áreas urbanas, o sequestro de carbono e a sustentabilidade nas cidades. As infraestruturas "cinza", por sua vez, preconizam o uso de materiais e sistemas construtivos que consideram as características espectrais dos elementos da paisagem urbana, para melhorar o desempenho térmico e energético das área urbanas (QI et al, 2019).…”

Section: Introductionunclassified

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Fatores associados à distribuição da temperatura das superfícies em áreas urbanas: zonas climáticas locais e características espectrais

2021

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Resumo O aquecimento global torna necessário o benchmarking do tecido urbano para desenvolver políticas que possam promover a resiliência urbana ao calor. O objetivo desta pesquisa é identificar padrões do tecido urbano que produzem a retroalimentação negativa do sistema climático urbano naturalmente. O método contempla o uso de imagens Landsat-8, para estimar e mapear a temperatura das superfícies e suas características espectrais (albedo, emissividade, fração de cobertura de vegetação e índice de umidade por diferença normalizada), a integração dos dados em um espaço celular georreferenciado, análises de correlação, autocorrelação e de clusters, e identificação de zonas climáticas locais. A área de estudos é São José dos Campos, SP, Brasil, onde a zona climática local 3, com construções compactas de pequeno porte, é predominante. A maior diferença de temperatura de superfície entre clusters foi 12 °C e ocorreu entre áreas verdes e permeáveis e áreas áreas plenamente impermeabilizadas com extensas construções. As análises permitiram inferir a dependência espacial da temperatura da superfície, apesar da variabilidade sazonal, indicando que ela pode ser utilizada para identificar fatores que influenciam processos de retroalimentação do sistema climático urbano, zonas climáticas locais, e auxiliar no desenvolvimento de políticas de adaptação e resiliência urbana ao calor.

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Section: Tecnologias Solares Passivas (Tsp) Para Promover Naturalmentunclassified

Section: Introductionunclassified

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Fatores associados à distribuição da temperatura das superfícies em áreas urbanas: zonas climáticas locais e características espectrais

2021

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“…Both the Landsat (s3-d2) and Google Earth (s3-d3) images show that a large area of shade was produced by high buildings because of the very low solar altitude in winter, whereas in summer, the shade of buildings accounted for only a small area. It was discussed by some studies whether grey buildings always elevate urban LST [62,63]. However, it was found that the large area of shade generated by high buildings could lower LST in winter.…”

Section: Seasonal Effects Of Driving Factors On Lstmentioning

confidence: 99%

Investigating Seasonal Effects of Dominant Driving Factors on Urban Land Surface Temperature in a Snow-Climate City in China

et al. 2020

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Land surface temperature (LST) is a crucial parameter in surface urban heat island (SUHI) studies. A better understanding of the driving mechanisms, influencing variations in LST dynamics, is required for the sustainable development of a city. This study used Changchun, a city in northeast China, as an example, to investigate the seasonal effects of different dominant driving factors on the spatial patterns of LST. Twelve Landsat 8 images were used to retrieve monthly LST, to characterize the urban thermal environment, and spectral mixture analysis was employed to estimate the effect of the driving factors, and correlation and linear regression analyses were used to explore their relationships. Results indicate that, (1) the spatial pattern of LST has dramatic monthly and seasonal changes. August has the highest mean LST of 38.11 °C, whereas December has the lowest (−19.12 °C). The ranking of SUHI intensity is as follows: summer (4.89 °C) > winter with snow cover (1.94 °C) > spring (1.16 °C) > autumn (0.89 °C) > winter without snow cover (−1.24 °C). (2) The effects of driving factors also have seasonal variations. The proportion of impervious surface area (ISA) in summer (49.01%) is slightly lower than those in spring (56.64%) and autumn (50.85%). Almost half of the area is covered with snow (43.48%) in winter. (3) The dominant factors are quite different for different seasons. LST possesses a positive relationship with ISA for all seasons and has the highest Pearson coefficient for summer (r = 0.89). For winter, the effect of vegetation on LST is not obvious, and snow becomes the dominant driving factor. Despite its small area proportion, water has the strongest cooling effect from spring to autumn, and has a warming effect in winter. (4) Human activities, such as agricultural burning, harvest, and different choices of crop species, could also affect the spatial patterns of LST.

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“…However, in the daytime period, the inverse phenomenon can occur, with negative intensities of the UHI [24,25]. This effect, named Urban Cool Island, may be related to the type of material used in the constructions [26][27][28], the amount of vegetation [29,30], and the number of water bodies present in the city [31]. For Melbourne (Australia), the UHI intensity varies from −3.16 • C-6 • C [32].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Sensitivity of Radiative and Thermal Properties of Building Material in the Urban Atmosphere

et al. 2019

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In the context of the impact of urbanization on climate change, this work aims to evaluate the sensitivity of the thermal and radiative properties of building surfaces in urban areas to the urban heat island intensity, a local scale meteorological phenomenon. For this, variations of albedo values, emissivity, thermal conductivity and heat capacity of roofs, streets and walls were simulated through an urban scheme coupled with the BRAMS mesoscale atmospheric model for the metropolitan area of São Paulo, considering two main urban types. The simulations show that, in general, looking for cold surface situations, the change of building material can contribute to a reduction of up to 3 °C for São Paulo. In addition, the role of orientation and the typological characteristics of constructions should be taken into account. In this sense, it is expected that this work guides civil engineers and builders to search for new materials in order to reduce the effects of urbanization on the local climate.

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Do grey infrastructures always elevate urban temperature? No, utilizing grey infrastructures to mitigate urban heat island effects

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Fatores associados à distribuição da temperatura das superfícies em áreas urbanas: zonas climáticas locais e características espectrais

Fatores associados à distribuição da temperatura das superfícies em áreas urbanas: zonas climáticas locais e características espectrais

Investigating Seasonal Effects of Dominant Driving Factors on Urban Land Surface Temperature in a Snow-Climate City in China

Sensitivity of Radiative and Thermal Properties of Building Material in the Urban Atmosphere

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