Efeitos da Urbanização e a Relação com o Conforto Térmico em Observações de Superfície no Sul da Amazônia

Effects of Urbanization and the Relationship with Thermal Comfort in Surface Observations in Southern Amazon

Resumo

A população da Amazônia está aumentando e consequentemente, as cidades. Com a urbanização, nem sempre questões como a atenuação do efeito térmico nas áreas construídas são consideradas. O efeito térmico das cidades somado ao clima natural tem sido avaliado por vários estudos na Amazônia como indicativo de desconforto térmico da população em cidades de diferentes tamanhos. Assim, este estudo teve como objetivo identificar e avaliar a ocorrência de ilha de calor urbano em Ji-Paraná no ano de 2017, bem como a sua relação com o índice de conforto térmico utilizando dados observacionais da estação mantida pelo Programa de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia (LBA). Os resultados evidenciam a formação de ilha de calor muito forte em Ji-Paraná concentrada no núcleo urbano e que, embora a maioria do ano seja confortável, durante as horas de sol predomina o desconforto e estresse por calor. De uma forma geral, em cidades pequenas, como a avaliada aqui, existe a formação de ilha de calor que se acentua ao longo do ano e influência no desconforto nas horas de sol, o que prejudica a população em suas atividades cotidianas.

Palavras-chave ilha de calor urbano; índice de conforto térmico; cidade pequena

Abstract

The population of the Amazon is increasing and consequently the cities. The urbanization, not account issues of attenuation of the thermal effect in the built-up areas. The thermal effect of cities added to the natural climate has been evaluated by several studies in the Amazon as an indication of thermal discomfort of the population in cities of different sizes. Thus, this study aims to characterize the microclimate of Ji-Paraná and identify the heat island and its relationship with thermal comfort. The results indicate the formation of a very strong heat island in Ji-Paraná concentrated in the urban area and that although most of the year it is comfortable, during the sunny hours discomfort and heat stress are predominating. In general, in small towns, as evaluated here, there is the formation of a heat island that is accentuated throughout the year and influences the discomfort in the hours of sunlight, which harms the population in their daily activities.

Keywords urban heat island; thermal comfort index; small town

1. Introdução

Na Amazônia o contingente populacional aumentou em mais de cinco vezes de 1960 até a última estimativa de 2017 (IBGE, 2021) e, com isso, ocorreu a expansão de núcleos urbanos. Neste contexto de crescimento das cidades, muitas vezes desordenado, questões como manutenção de áreas verdes e arborização das vias públicas são secundárias. As altas taxas de pluviosidade (Paca et al., 2020) e a localização em relação ao Equador formam um clima quente e úmido que somado a gênese das cidades favorece condições de desconforto térmico na população.

Poucos estudos avaliaram o efeito da urbanização na Amazônia no desconforto térmico da população. Os autores Souza e Alvalá (2014) e Corrêa et al. (2016) estudaram diferentes coberturas em Manaus e observaram que a cidade retém calor por mais tempo que as florestas e os rios do seu entorno. Sobre o conforto térmico os autores Mandú et al. (2020), Barbosa et al. (2015) e Costa et al. (2013) observaram a ocorrência de ilhas de calor associadas com o desconforto térmico na maior parte do dia nas maiores cidades dos estados do Amazonas, Amapá e Pará. A relação entre o efeito térmico da área urbana como desconforto térmico da população é observada em cidades pequenas como Tefé e Uarini como descrito por Aleixo e Silva Neto (2019) e Aleixo et al. (2021).

Diante disso, é evidente que a formação de Ilha de Calor Urbano (ICU) nas cidades não é relacionada à escala de tamanho, a exemplo de estudos realizados no Estado de Rondônia, nos quais tanto na capital, Porto Velho (Tejas et al., 2011), quanto na segunda maior cidade, Ji-Paraná, (Brito, 2019; Reis, 2021) foi identificado aumento da temperatura superficial com a urbanização. Embora as áreas de expansão mais atuantes da fronteira agrícola ocorram nas cidades do sul da Amazônia, próxima ao chamado “arco do desmatamento” (INPE, 2020), não existem estudos que avaliaram o efeito da urbanização sobre as variáveis microclimáticas com dados observacionais relacionando ao conforto térmico da população. Neste contexto, este estudo tem por objetivo identificar e avaliar a ocorrência de ilha de calor urbano em Ji-Paraná no ano de 2017, bem como a sua relação com o índice de conforto térmico. Os objetivos específicos são:

1. a)

   Avaliar o ciclo mensal e diurno dos elementos climáticos da cidade;

2. b)

   Determinar a amplitude térmica diária e sua intensidade;

3. c)

   Validar o efeito da urbanização nos dados de temperatura superficial;

4. d)

   Observar a variação do índice de conforto térmico ao longo do ano 2017;

5. e)

   Classificar o índice de conforto térmico durante o ano, dia e noite.

2. Materiais e Métodos

2.1. Descrição da área de estudo e das medições

A área de estudo é o município de Ji-Paraná, localizado na região central do Estado de Rondônia, no sul da Amazônia (Fig. 1). As medições foram feitas em um ponto da cidade de Ji-Paraná, no campus da Universidade Federal de Rondônia, na estação micrometeorológica sob a coordenação do Programa de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera (LBA) localizado na longitude 61,98° W e latitude 10,97° S. Para caracterizar os totais de chuva foi usada a estação telemétrica da Agência Nacional das Águas (ANA) com o código 15560000 está a aproximadamente 10 km da estação do LBA acima da ponte do rio Machado que divide a cidade de Ji-Paraná localizada na longitude 61,94° W e latitude 10,87° S.

Figura 1
Mapa de localização do ponto de medição micrometeorológica em Rondônia, com a identificação limítrofe do município de Ji-Paraná.

Os dados micrometeorológicos foram coletados em superfície no ambiente urbano pelo Termohigrômetro SL2020 TUR fabricado no Brasil pela Solar, processados a cada 30 min pelo Datalogger SL 2000 - PNV mantido pelo Programa LBA. Para mais informações técnicas sobre a estação é possível acessar o Solar. Quanto aos dados de chuva obtidos pela estação telemétrica da ANA podem ser acessados em SNIRH.

Por causa de problemas técnicos na estação micrometeorológica do LBA foi coletado somente dados do ano de 2017. O aproveitamento mensal dos dados para a estação do LBA e para a estação da ANA são apresentados na Tabela 1. Devido a falha relatada anteriormente os dados micrometeorológicos tiveram as leituras interrompidos no início de outubro, com queda do aproveitamento mensal para 30%.

Tabela 1
Aproveitamento de dados mensal em porcentagem (%) para o ano de 2017 nas estações do LBA e ANA.

Mês	Temperatura do ar (°C)		Umidade relativa do ar (%)		Chuva (mm)
	LBA	ANA	LBA	ANA	LBA	ANA
Jan	100	SS	100	SS	SS	100
Fev	100	SS	100	SS	SS	100
Mar	100	SS	100	SS	SS	100
Abr	100	SS	100	SS	SS	100
Mai	100	SS	100	SS	SS	100
Jun	100	SS	100	SS	SS	100
Jul	100	SS	100	SS	SS	100
Ago	79,23	SS	79,23	SS	SS	100
Set	75,00	SS	75,00	SS	SS	100
Out	28,23	SS	28,23	SS	SS	100
Nov	0	SS	0	SS	SS	100
Dez	0	SS	0	SS	SS	100

Nota: A sigla SS significa que não tem o sensor para a estação.

2.2. Obtenção de dados por sensoriamento remoto

As imagens da temperatura superficial de Ji-Paraná durante o dia e a noite foram usadas para relacionar com a temperatura observada no dia mais quente completo de 2017. O produto de sensoriamento remoto da temperatura superficial em 2017 foi usado para validar os dados de temperatura observacionais, bem como, indicar se a intensidade de temperatura do ar é a resposta da urbanização.

Para gerar o produto da temperatura superficial que melhor reproduziu os efeitos da urbanização foi selecionado um ponto no centro da cidade localizado na longitude 61,94° W e latitude 10,87° S. Com a imagem do dia mais quente do ano de 2017, determinou-se uma seleção em formato de quadrado em torno do ponto de aquisição do produto de temperatura superficial com uma área de 30,5 km de largura por 30,5 km de comprimento.

A imagem e os dados do produto de temperatura superficial foram obtidos pelo sensor Visible Infrared Imaging Radiometer Suite (VIIRS) encontrado no endereço https://modis.ornl.gov/globalsubset/. O sensor VIIRS está embarcado no satélite Suomi National Polar-orbiting Partnership (S-NPP) com passagem pela região entre 02h30-35 e entre 13h25-30 que foram nomeadas neste estudo como noite e dia, respectivamente, durante as análises para validar o efeito de urbanização da cidade de Ji-Paraná e sua relação com os dados observacionais.

O satélite é operado pela National Aeronautics and Space Administration (NASA) e possui resolução temporal de 8 dias. O produto VIIRS da temperatura superficial aparente (VNP21A2) utilizado conta com uma resolução de 742 m que são obtidos a cada 8 dias. Mais informações sobre o sensor podem ser encontradas em Hulley e Hook (2018).

2.3. Intensidade da ilha de calor

Para identificar a ocorrência e a intensidade da ilha de calor (ICU) foi considerada a classificação determinada por Gomez et al. (2001) e utilizada pelos autores Azevedo et al. (2017) em Petrolina-PE como é visto na Tabela 2.

Tabela 2
Intensidade da ilha de calor devido a mudanças na temperatura do ar.

Variação da temperatura ΔT (°C)	Intensidade da ilha de calor
0 ≤ ΔT ≤ 2	Fraca
2 ≤ ΔT ≤ 4	Moderada
4 ≤ ΔT ≤ 6	Forte
ΔT > 6	Muito forte

Essa classificação considera a amplitude térmica diária (ΔT) por meio da Eq. (1) como indicativo de grau de intensidade de ilha de calor.

(1) $$∆T=T_{max}-T_{min}$$

em que o maior valor de temperatura do ar para o dia (T_max) e a menor temperatura do ar para o dia é (T_min).

2.4. Índice de conforto térmico

Após a exploração das metodologias usadas na Amazônia, observou-se o uso do Índice de Calor e o Thom Termal Discomfort Index (DIT). O primeiro foi baseado no Index Humidity de Winterling (1978) e que conforme Silva Júnior et al. (2011) apresentou boa correlação com a percepção térmica dos indivíduos entrevistados em Belém. O segundo método foi utilizado por Aleixo et al. (2021) para a cidade de Uarini no Amazonas. Ambos os métodos utilizam classificações dos índices que tem como foco o conforto térmico em relação a altas temperaturas. Portanto, se fez necessário utilizar um índice de conforto térmico que considera o desconforto e estresse por frio, pois a cidade de Ji-Paraná tem entre 2 e 3 entradas de massas polares entre maio e setembro quando as temperaturas alcançam aproximadamente 10 °C (Marengo et al., 1997).

Diante disso, foi escolhido como indicativo de desconforto térmico o Discomfort Index of Kawamura (ID_K) desenvolvido por Ono e Kawamura (1991) que considera a Temperatura do Ponto de Orvalho (T_d), dada pela Eq. (2):

(2) $${ID}_K=\mathrm{0,99}+\mathrm{0,36}{T}_D+\mathrm{41,5}$$

O ID_K é uma resposta à temperatura e umidade do ar pela representação da temperatura do ponto de orvalho, que é a temperatura na qual a condensação de água se inicia, dada pela Eq. (3):

(3) $$T_d=\frac{\left(\left(b\times \left(\frac{aT}{\left(b+T\right)}\right)\right)+\text{ln}UR\right)}{\left(\left(a-\left(\frac{aT}{\left(b+T\right)}\right)\right)+\text{ln}UR\right)}$$

onde a é uma constate com valor de 17,27; b é uma constante com valor de 237,7; T é a temperatura do ar em graus Celsius; e UR é a umidade relativa do ar convertida para uma escala de variação entre 0 e 1.

Com intuito de classificar a sensação térmica conforme os valores de ID_K foi utilizada a Tabela 3.

Tabela 3
Classificação de índices de conforto térmico.

Valores do IDK	Sensação térmica
IDK > 80	Estresse por calor
75 ≤ IDK < 80	Desconforto por calor
60 ≤ IDK < 75	Confortável
55 ≤ IDK ≤ 60	Desconforto por frio
IDK < 55	Estresse por frio

2.5. Análises estatísticas

Utilizou-se a estatística descritiva básica com a determinação de médias, mínimas e máximas, contagem e percentuais. A estatística de boxplot foi utilizada para avaliar a variação horária e mensal dos dados.

Será construído o ciclo anual de variáveis climáticas para caracterização climática de Ji-Paraná em 2017. Em sequência, serão analisados o ciclo diurno da temperatura no período úmido, transição do úmido-seco e seco com uso de boxplot e determinadas as temperaturas médias das mínimas e máximas, assim como, as absolutas com respectiva hora de ocorrência e data.

Para mensurar o grau de ilha de calor usou-se a amplitude térmica diária dos dados observacionais associada às escalas de intensidade de ICU da Tabela 2. Como caracterização geral da classificação da ICU utilizou-se a contagem e frequência dos graus de intensidade de ICU em 2017.

A relação entre os dados de temperatura do ar e temperatura de superfície foi mensurada pelo modelo polinomial de primeira ordem para a regressão que foi usado como forma de avaliar a sincronia do efeito da urbanização de Ji-Paraná na base de dados observacionais e espaciais. Após validar a relação entre as bases de dados foi possível identificar a intensidade da ilha de calor com uso das imagens geradas pelo produto da temperatura superficial.

Para avaliar o conforto térmico foi comparado os dados que tivessem todas as medições do dia mais quente e mais frio em Ji-Paraná. Posteriormente, os dados mensais do índice de conforto térmico foram avaliados quanto a sua distribuição usando um gráfico de boxplot com graduação das escalas de intensidade de ID_K vistas na Tabela 3. As frequências das escalas de classificação do conforto térmico foram avaliadas com intuito de identificar as maiores ocorrências entre os graus de ID_K para o ano todo, em algumas horas da manhã antes do meio-dia, depois disso, algumas horas da tarde até meia noite.

3. Resultados e Discussão

3.1. Microclima de Ji-Paraná no ano de 2017

Os dados do microclima da cidade de Ji-Paraná, bem como da chuva no ano de 2017 são apresentados na Fig. 2.

Figura 2
Caracterização do microclima da cidade de Ji-Paraná no ano de 2017.

De uma forma geral o ano de 2017 teve um total de chuva de 2241 mm, a sazonalidade é expressiva entre julho e setembro quando os totais mensais não passam de 100 mm, considerando esse período como de estiagem. O total da chuva anual é comparável com os resultados dos autores Gomes et al. (2015) para uma área de floresta no município de Ji-Paraná entre 1999 e 2010 com um total médio de 2001 mm. Em resposta a estiagem, a umidade específica (qMed) alcança o menor valor em julho, de 10,49 g kg^-1, comparando-se aos resultados de Gomes et al. (2015) onde a menor média da umidade específica em 11 anos foi 13,9 g kg^-1 no mês de agosto, isso significa que na estiagem a cidade tem menos 3,41 g kg^-1 na atmosfera um mês antes do que na floresta.

Embora a temperatura média (Tmed) aumente nos meses de agosto e setembro, isso é menor que 3 °C se comparado ao mês de julho que é o mês de entrada das incursões de massas polares na região Amazônica (Garreaud e Wallace, 1998; Longo et al., 2004). Os autores Oliveira et al. (2004) caracterizaram uma incursão de massa polar numa área de floresta do município de Ji-Paraná em que ocorreu a redução da temperatura média do ar, de 29 °C para 14,3 °C, entre 12h do dia 17 de junho e 9h do dia 18 de junho, ou seja, resfriando aproximadamente 15 °C em menos de 24 h. Como as entradas de massa polar sobre a região em que está situada Ji-Paraná ocorre até 7 vezes entre maio e setembro (Fisch, 1995) isso pode influenciar na temperatura média mensal.

No contexto que na cidade avaliada apresenta influência de fenômenos de mesoescala como Zona de Convergência Intertropical e massas polares foi avaliado o papel da sazonalidade em um dia médio para os períodos úmido (janeiro a março), transição úmido-seco (abril a junho) e seco (julho a outubro), conforme visto na Fig. 3 e validado anteriormente por Franca et al. (2015) e Webler et al. (2013).

Figura 3
Boxplot com a distribuição dos dados durante o dia para o período úmido, de transição seco-úmido e seco em Ji-Paraná no ano de 2017.

No início do dia até as 7h é possível observar uma tendência de queda da temperatura na mediana (traço vermelho no meio da caixa do boxplot). Este resfriamento foi menor no período úmido com 0,44 °C, seguido de úmido-seco com 1,55 °C e com maior variação para o seco com 3,30 °C. Após isso, entre 7h e 14h30 ocorre um aquecimento, considerando a mediana, onde o período úmido teve um aumento de 5,86 °C, úmido-seco de 9,52 °C e seco de 12,5 °C. Diante desses resultados, observa-se que o período úmido tem menor variação de temperatura ao longo do dia, refletindo dados mais concentrados em torno da mediana (traço vermelho) do que os outros períodos.

No período seco, a partir das 11h as medições ultrapassam 30 °C em 75% das observações e esse comportamento era mantido até as 19h da noite. O período úmido-seco tem 75% dos valores superiores a 30 °C a partir das 12h, ou seja, uma hora mais tarde que o período seco e isso se mantém até as 17h30 da tarde. Embora para o período úmido somente após às 14h30 que 75% das medições ultrapassaram 30 °C. Esses resultados evidenciam o papel da quantidade de água na atmosfera ao longo do ano no papel de atenuador da temperatura do ar, quando se tem a diminuição da umidade ao longo do ano as temperaturas se tornam maiores por mais tempo. Neste sentido, observa-se que as máximas temperaturas ocorrem no período seco em 37,13 °C às 13h30, no entanto, entre 12h e 13h30 tem outliers (cruzes vermelhas) acima desse valor chegando até 39,45 °C, é importante mencionar que a observação dos dados mostra que esses valores máximos e outliers ocorreram no mesmo dia.

Outro ponto relevante sobre a concentração de outliers no período seco e noturno é que evidencia a menor concentração de água em conjunto com a inversão natural entre umidade e temperatura favorece a ocorrência de menores temperaturas do ar à noite (Costa et al., 2013). No período úmido a maior concentração de água pode ser influenciada pela massa de água do rio sobre a temperatura local, pois o rio Machado tem um tamanho expressivo com uma largura média de 350 m, variando entre 150 e 500 m segundo Krusche et al. (2005).

Na Tabela 4, é possível observar que a maior e a menor temperatura absoluta ocorreram no período seco como vinha sendo indicado na Fig. 3, correspondendo a 10,59 °C ás 7h e 39,45 °C ás 12h30, respectivamente. Sobre a entrada de massas polares em julho de 2001 os autores Oliveira et al. (2004) caracterizaram um episódio em Ji-Paraná numa área de floresta onde a temperatura mínima absoluta chegou a 12 °C. Outra similaridade sobre a temperatura máxima foi observada pelas autoras Tejas et al. (2011) na cidade de Porto Velho a aproximadamente 370 km de Ji-Paraná, em uma estação observacional no mês de agosto que registrou a máxima temperatura de 37,5 °C (14h) para a cobertura urbana. Embora os resultados comparados com a cidade Ji-Paraná sejam semelhantes, esta foi 2 °C mais quente que a cidade de Porto Velho e 2 °C mais frio que uma cobertura de floresta no mesmo município.

Tabela 4
Temperatura do ar: mínima, máxima (valores médios e absolutos com tempo de ocorrência) e média no ano de 2017 em Ji-Paraná - RO.

Período	Temperatura do ar (°C)								Média geral
	Mínima				Máxima
	Média	Absoluta	Data	Hora	Média	Absoluta	Data	Tempo
Úmido	22,07	19,58*	28/02	05:30	29,36	32,36	05/01	16:00	24,77
Úmido-Seco	20,93	13,40	21/06	06:30	30,45	32,69	16/06	15:00	25,03
Seco	19,94	10,59	19/07	07:00	30,86	39,45	08/09	12:30	26,18

Nota: * significa que a temperatura mínima absoluta foi repetida consecutivamente.

Em Ji-Paraná a influência sazonal promove um atraso no aquecimento, visto nos horários de temperatura máxima absoluta que ocorrem ás 16h, 15h e 12h30, no período úmido, úmido-seco e seco, respectivamente. Está claro que a umidade resulta em um gasto de energia para a transformação de água em vapor, calor latente, em detrimento ao gasto para elevar a temperatura, calor sensível (Webler et al., 2013).

3.2. Ocorrência e intensidade da ICU em Ji-Paraná

Para avaliar se ocorre o fenômeno de ICU e sua intensidade, foi construído um gráfico de amplitude térmica na Fig. 4. A amplitude térmica diária de Ji-Paraná indica que a maioria dos dias tem grau forte de ICU. Com a transição do período úmido para seco observa-se uma tendência de aumento da amplitude térmica após 29 de maio de 2017. A partir desse período a amplitude térmica tem escala exponencial até alcançar aproximadamente 18 °C em meados de julho.

Figura 4
Amplitude térmica para Ji-Paraná em 2017: O grau foi definido como: verde claro de 0-2 (fraca); verde escuro de 2-4 (moderada); preto de 4-6 (forte); vermelho para valores acima de 18 (muito forte).

Em disparidade, os resultados para Petrolina dos autores Azevedo et al. (2017) encontraram valores máximos diários de 5 °C com a maioria dos dados situados entre o grau moderado e baixo, que ocorre devido aos diferentes fatores climáticos e ambientais em relação a Ji-Paraná. Contudo, comparando com a variação diária da temperatura de superfície para Manaus, que tem condições climáticas parecidas, o modelo WRF apresentou amplitude térmica de aproximadamente 15 °C (Corrêa et al., 2016).

A Fig. 5 traz a frequência da classificação da intensidade da ICU em Ji-Paraná, em que a maioria dos dias é classificada com ICU muito forte, o que ocorreu em 66,30% dos dias. Em seguida, os dias com maior representatividade foram os de grau de ICU forte, representando 6,03%. A classe de intensidade moderada de ICU ocorreu somente em 1,37% dos dias considerados nas análises.

Figura 5
Classificação do grau da amplitude térmica diária em Ji-Paraná.

As análises anteriores explicitam que o ponto observacional de Ji-Paraná tem uma ICU de grau muito forte, ou seja, a população sente desconforto térmico. Para se entender melhor o comportamento da ICU buscou-se espacializar a temperatura de superfície para o perímetro enquadrado no centro da cidade de Ji-Paraná em que a metodologia é descrita na Seção 2.2. No entanto, para validar se a utilização do produto de satélite e observacionais são coincidentes ao responder a urbanização da cidade, foi realizado um gráfico para medir a relação entre essas duas bases de dados, como é visto na Fig. 6.

Figura 6
Relação entre os dados de temperatura da superfície obtidos pelo sensor VIIRS e os dados de temperatura observacionais na cidade de Ji-Paraná.

Na Fig. 6 é mostrada a relação entre os dados obtidos na superfície e espaciais no ano de 2017. Observa-se grande relação entre esses dados com um R² de 0,81 e um p-valor menor que o nível de significância estatística de 0,05, sendo assim é possível utilizar as imagens para auxiliar a entender a espacialização da ICU observada nos dados observacionais.

Neste sentido, a Fig. 7 tem apresentado os dados espaciais médios para quatro dias antes e depois do dia 9 de agosto de 2017, 2° episódio com a temperatura absoluta máxima de 36,07 °C que foi escolhido por ter os dados completos. Nesta Fig. 7 é possível observar a temperatura superficial no dia e na noite, captada pelo sensor aproximadamente às 13h25 da tarde e 2h30 da madrugada, respectivamente. Na imagem da temperatura superficial para o dia e a noite, o ponto de aquisição do produto de temperatura superficial é representado por um quadrado com bordas pretas.

Figura 7
Espacialização da temperatura da superfície em Ji-Paraná pelo S-NPP com o produto VNP21A2 versão 6, no ano de 2017: (a) é a área da cidade classificada de acordo com as temperaturas dos pixels de dia; (b) é a área da cidade classificada de acordo com as temperaturas dos pixels de noite.

Com áreas em tons amarelados, a temperatura durante o dia variou entre 35 °C e 40 °C (Fig. 7a). À noite, as temperaturas ficaram em tons azulados e verdes, indicando uma variação entre 18 °C a 29 °C, aproximadamente. Embora a ocorrência da formação de ICU seja menor em cidades pequenas do que a de cidades grandes (Alves e Lopes, 2017), em Ji-Paraná foram observados pontos de aumento da temperatura superficial tanto nos períodos diurnos como noturno. O autor Reis (2021) analisou a dinâmica de expansão populacional no município de Ji-Paraná e a formação de ICU e concluiu que entre 1990 e 2020 ocorreu uma supressão de vegetação nativa em 11,77%, em contrapartida a um aumento de 58,23% de áreas antropizadas, provocando um aumento da temperatura superficial média de 34,29%.

A distribuição espacial durante o dia (Fig. 7a), tem um ponto de resfriamento da temperatura de superfície de aproximadamente 26 °C, localizado ao lado do quadrado preto, que é associado ao rio Machado e sua Área de Preservação Permanente (APP). No entanto, durante a noite (Fig. 7b), esta região apresentou incremento de temperatura, isto pode ser explicado pelo menor calor específico da água em relação a outros elementos, que promove que a água demore para absorver calor ao longo do dia. Nesse cenário, o autor Brito (2019) avaliando a temperatura da superfície durante o dia para a cidade de Ji-Paraná identificou o mesmo ponto de resfriamento, e o associou ao rio Machado, relatando uma diferença de 10 °C entre esse ponto e a área urbana.

Em Manaus os resultados obtidos pelo modelo WRF dos autores Côrrea et al. (2016), confirmam a tendência do efeito de resfriamento para áreas de rios (30 °C) em relação a área urbana (40-42 °C), ou seja, um resfriamento de 10 a 12 °C como ocorreu na Fig. 7 e no resultado de Brito (2019) para Ji-Paraná.

Sobre a APP associada ao rio Machado, as autoras Tejas et al. (2011) identificaram que entre as 8h e 20h uma área arborizada em Porto Velho é entre 3 e 5 °C mais fria que uma área construída. Portanto, ao resfriamento da temperatura da água que ocorre pela influência do rio Machado e corpos d’água associados a ele, adiciona-se o resfriamento pela APP. Isso indica que o rio Machado e sua APP formam uma ilha de frescor urbano (IFU) que é importante para a atenuação do efeito de ICU em Ji-Paraná (Alves et al., 2020; Alves e Lopes, 2017; Ren et al., 2013; Sakhre et al., 2020).

3.3. Conforto térmico

Como ocorre tanto um fenômeno de ICU quanto de IFU em Ji-Paraná, avaliou-se a dinâmica de um dia com dados completos para os dois pontos, no dia mais frio, definido o dia de temperatura mínima absoluta, em 19 de julho, e para o dia mais quente, definido como o dia com temperatura máxima absoluta, em 9 de agosto de 2017.

Na Fig. 8a comparando o dia mais quente com o mais frio, observou-se a diminuição na temperatura mínima em 10,13 °C e de 8,75 °C na temperatura máxima. Com base nisso, nota-se que a entrada de massa polar sobre Ji-Paraná modifica com maior intensidade, a temperatura mínima do que a máxima. Avaliando o dia mais quente, observou-se que para diminuir 5 °C da máxima (36,07 °C, 17h) o núcleo urbano demorou em torno de 3h, indicativo de desconforto térmico da população.

Figura 8
Variação da temperatura do ar para o núcleo urbano de Ji-Paraná (a) e acima do rio Machado em Ji-Paraná (b): no dia 9 de agosto (pontos vermelhos); e, no dia 19 de julho (pontos azuis).

Quanto à caracterização mensal do ID_K, a Fig. 9 explicita uma mediana dentro da classe confortável ao longo do ano, mas ocorre uma variação brusca ao longo dos meses com valores variando em julho de ID_K <55 (estresse por frio) ao ID_K > 80 (estresse por calor).

Figura 9
Boxplot da variação mensal do conforto térmico no núcleo urbano de Ji-Paraná em 2017.

Evidenciando a mediana observada na Fig. 9, onde 62,52% das horas foi classificada como confortável (Figura 10). Seguindo a ordem, os maiores grupos são desconfortável e estresse por calor, com 30,61% e 6,34% das horas, respectivamente. Com base na caracterização do microclima vista nos tópicos anteriores, infere-se que as 0,5% das horas classificadas como desconfortáveis por frio são oriundas das incursões de massas polares que atingem a região e que costumam ser mais intensas em julho segundo Marengo et al. (1997).

Figura 10
Histograma de frequência das classes relativas ao conforto térmico.

Na Fig. 11 existe algum tipo de desconforto pela manhã onde o desconforto por frio foi a segunda maior classe até às 5h da manhã, invertendo-se a partir das 8h da manhã quando a segunda maior classe é desconforto por calor. Às 11h da manhã, 72,76% dos dias tem desconforto por calor.

Figura 11
Histograma de frequência das classes relativas ao conforto térmico até o meio-dia: (a) 2h; (b) 5h; (c) 8h, e, (d) 11h.

No período da tarde (Fig. 12) a classe estresse por calor aparece com 27,61% e 15,67%, para 14h e 17h, respectivamente. Ainda nessas horas a maior proporção dos dias teve desconforto por calor com 58,58% e 64,37%.

Figura 12
Histograma de frequência das classes relativas ao conforto térmico até a meia-noite: (a) 14h; (b) 17h; (c) 20h, e, (d) 23h.

Neste sentido, os autores Costa et al. (2013) avaliando um índice de calor para as cidades de Santarém, Manaus, Belém, Macapá identificaram entre essas horas da tarde um pico de desconforto térmico classificado em suas análises como de extrema cautela. Essa classificação adotada neste estudo caracteriza como cautela extrema a possibilidade de câimbras, de esgotamento físico e insolação para exposições prolongadas e atividades físicas. Em resumo, esses efeitos observados tanto em Ji-Paraná como em outras cidades da região Norte indicam que a população tem dificuldades para realizar as atividades durante as horas de sol pelo desconforto térmico.

Porém, à noite ocorre uma suavização do desconforto por calor, com 39,70% às 20h e chegando a 5,99% dos dias 23h. Esta diminuição indica a composição dos materiais da cidade que absorve o calor durante o dia e o libera lentamente à noite. Isto favorece o aumento da temperatura em superfície, pois as estradas elevam em até 9,3 °C a temperatura média das cidades (Sakhre et al., 2020). Contudo, à noite, a maioria dos dias teve classe predominante confortável com 60,30% e 93,26%, para 20h e 23h, respectivamente.

Em relação ao desconforto térmico identificado, os dados mais recentes sobre conforto térmico para Rondônia foram realizados por Tejas et al. (2011), onde entrevistaram pessoas para avaliar a percepção ambiental, e 73% dos entrevistados sentem-se mais confortáveis em pontos com presença de vegetação, e, 57% apontaram que a arborização na cidade propicia a redução do calor. Sendo assim, existe uma consciência pela população que a dinâmica de urbanização de Porto Velho afeta o conforto térmico, e a mesma percepção foi reportada por Oliveira et al. (2020) e Silva Júnior et al. (2013) para Belém-PA.

Além disso, esses estudos mostram questões implícitas às cidades brasileiras, que é a relação entre classe social, moradia e acesso a qualidade de vida pela população mais pobre, principalmente em condições climáticas como a da região Norte. No contexto dos resultados deste estudo, há indicação de que a população de Ji-Paraná, principalmente as mais pobres sofram com desconforto térmico relacionados às condições das moradias e as dificuldades financeiras em comprar eletrodomésticos para o resfriamento nas horas de sol e aquecimento nas friagens.

4. Considerações Finais

Existe um efeito de ilha de calor em Ji-Paraná no ano de 2017 com 66,30% dos dias classificados com grau de ilha de calor muito forte. No entanto, avaliando a quantidade de horas do índice de conforto térmico observou-se que a população tem 62,52% das horas confortáveis e 30,61% das horas desconfortáveis por calor.

Quando avaliados os extremos de temperatura nos dias mais frios e quentes observou-se uma redução da temperatura mínima em 10,13 °C e 8,75 °C o que evidencia maior atenuação da temperatura mínima quando ocorre a incursão de massa de ar frio.

Embora o conforto evidencie que as horas confortáveis sejam predominantes em Ji-Paraná existe um desconforto por calor nas horas ativas do dia entre 11h e 17h. À noite, existe uma continuidade do desconforto por calor até às 20h, que ocorre provavelmente pela composição da área construída. Diante disso, conclui-se que a população de Ji-Paraná tem a maioria do tempo confortável, mas sofre com desconforto e estresse por calor durante o dia, o que na prática dificulta as atividades cotidianas.

Como horizonte de futuro, sugere-se que sejam feitas pesquisas com os dados in situ e questionários sobre o conforto térmico e percepção ambiental, para que se chegue à relação espacial e social do desconforto térmico e assim possam subsidiar políticas públicas que visem a melhoria da qualidade de vida da população da região Norte.

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  22 Nov 2024
• Data do Fascículo
  2024

Histórico

• Recebido
  22 Jul 2022
• Aceito
  23 Ago 2024