Análise espacial do estresse térmico humano em momento de onda de calor: modelagem multiescala em cidade costeira de baixa latitude
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Tese de doutorado
Título alternativo
Spatial analysis of human thermal stress during a heatwave event: a multiscale modeling approach in a low-latitude coastal city
Primeiro orientador
Membros da banca
Lutz Katzschner
Marco Túlio Mendonça Diniz
Simone Queiroz da Silveira Hirashima
Helber Barros Gomes
Marco Túlio Mendonça Diniz
Simone Queiroz da Silveira Hirashima
Helber Barros Gomes
Resumo
Ondas de Calor são fenômenos meteorológicos esporádicos, caracterizados pela
elevação da temperatura do ar em uma grande área e que provocam, geralmente,
elevado estresse térmico nas populações urbanas. Além disso, características
morfológicas e térmicas da superfície urbana podem intensificar a elevação da
temperatura do ar. No Brasil, em especial no Nordeste brasileiro, o aumento na
duração e frequência destes eventos extremos de calor é comprovado por vários
estudos, porém são escassas as pesquisas que demonstrem o impacto de ondas de
calor no estresse térmico humano em escala de cidade, considerando aspectos
microclimáticos, urbanos e humanos. Dentro deste contexto, esta pesquisa tem como
objetivo avaliar a variabilidade espacial do estresse térmico humano decorrente de
uma onda de calor, na cidade de João Pessoa, por meio do mapeamento em alta
resolução espacial do índice de conforto térmico PET. O método proposto se utiliza
da identificação de ondas de calor com base em informações de temperatura máxima
e mínima do ar (limiar combinado) e de modelagem numérica de mesoescala e
microescala, realizados nos modelos WRF e UMEP, respectivamente, para estimar
os dados meteorológicos e espaciais necessários aos cálculos do índice PET em
microescala. Ao considerar a série histórica de 2010 a 2023, esta pesquisa identificou
a ocorrência de eventos extremos de calor ao longo do período de estudo, com
duração média de 3,8 dias, frequência de 1,45 eventos por ano e intensidade média
de 1,37 °C. Durante um estudo de caso de OC, o modelo de mesoescala WRF indicou
que a temperatura (°C) e a umidade relativa (%) apresentaram gradientes de 2,29 °C
e 19,21 pontos percentuais, respectivamente, sobre o território da cidade. No entanto,
os resultados do modelo microclimático UMEP indicaram altos valores médios de
temperatura radiante média (acima de 40 °C) e zonas de estagnação de ventos em
bairros da cidade, que impactaram negativamente o conforto térmico em áreas da
cidade. Os dados do mapeamento do índice PET (°C) revelaram uma elevada
amplitude térmica sobre João Pessoa (15,06 °C) em dia de calor extremo, com um
valor máximo de 41,95°C. Esses resultados demostram que, durante uma Onda de
Calor, diferentes padrões de uso e ocupação do solo urbano em João Pessoa podem
intensificar o estresse térmico da população, mesmo em áreas onde não foram
observados os maiores valores de temperatura do ar. Por fim, com base nos dados
do censo de 2022, identificou-se que 34,58% da população local habita setores com
elevado grau de estresse térmico positivo. A identificação de áreas mais suscetíveis
ao calor extremo causados por Ondas de Calor é uma informação fundamental para
que gestores e produtores do espaço urbano tornem as cidades mais resilientes e
protejam a saúde da população frente a eventos extremos de calor mais frequentes e
extremos.
Abstract
Heatwaves are sporadic meteorological phenomena characterized by an increase in
air temperature over a large area, generally causing high thermal stress in urban
populations. Additionally, the morphological and thermal characteristics of the urban
surface can intensify the rise in air temperature. In Brazil, particularly in the Northeast
region, the increasing duration and frequency of these extreme heat events have been
documented by several studies. However, research on the impact of heatwaves on
human thermal stress at the city scale, considering microclimatic, urban, and human
aspects, remains scarce. Within this context, this research aims to assess the spatial
variability of human thermal stress resulting from a heatwave in the city of João Pessoa
through high-resolution mapping of the PET thermal comfort index. The proposed
method identifies heatwaves based on maximum and minimum air temperature data
(combined threshold) and employs numerical modeling at mesoscale and microscale,
using the WRF and UMEP models, respectively, to estimate the meteorological and
spatial data required for PET index calculations at the microscale. By analyzing the
historical series from 2010 to 2023, this study identified the occurrence of extreme heat
events over the study period, with an average duration of 3.8 days, a frequency of 1.45
events per year, and an average intensity of 1.37°C. During a case study of a heat
wave, the mesoscale WRF model indicated that air temperature (°C) and relative
humidity (%) showed gradients of 2.29°C and 19.21 percentage points, respectively,
across the city. However, the results of the UMEP microclimatic model revealed high
average values of mean radiant temperature (above 40°C) and areas of wind
stagnation in some neighborhoods, negatively impacting thermal comfort in parts of
the city. The PET (°C) index mapping data revealed a high thermal amplitude over
João Pessoa (15.06°C) on extreme heat days, with a maximum value of 41.95°C.
These findings indicate that, during a heatwave, different patterns of urban land use
and occupation in João Pessoa can intensify population thermal stress, even in areas
where the highest air temperature values were not observed. Finally, based on the
2022 census data, it was found that 34.58% of the local population resides in sectors
with a high degree of positive thermal stress. Identifying areas most susceptible to
extreme heat caused by heat waves is crucial for urban planners and policymakers to
enhance city resilience and protect public health against increasingly frequent and
intense extreme heat events.
Assunto
Climatologia urbana, Conforto térmico, João Pessoa (PB)
Palavras-chave
Onda de calor, Modelagem numérica, Estresse térmico, Índice PET
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