Metodologias SIG para el cálculo de Zonas Climáticas Locales

PICONE, NATASHA; ESPOSITO, ANTONIO; PALUSCI, OLGA; EMMANUEL, ROHINTON; BUCCOLIERI, RICCARDO

Cáceres

Congreso; XVIII CONFIBSIG 2023; 2023

Universidad de Extremadura

Las Zonas Climáticas Locales (ZCL) es una metodología desarrollada por Stewart y Oke (2012) originalmente para describir el área urbana en donde las mediciones meteorológicas se realizan. En los últimos años, ha sido utilizada principalmente para la caracterización de las zonas urbanas y sus particularidades en la morfología urbana. Stewart y Oke (2012) presentan 10 clases urbanas y 7 naturales, cada una de ellas se la caracteriza con parámetros morfológicos y de cobertura, en su propuesta presenta la posibilidad de combinar clases. En relación a las 10 clases urbanas, las tres primeras presentan altas densidades de superficie construida con tres alturas diferentes (altas -1- , medias -2- y bajas -3-); las tres siguientes presentan menores densidades manteniendo las tres clases en altura (altas -4- , medias -5- y bajas -6-); la ZCL 7 se refiere a asentamiento informales con materiales livianos; la ZCL 8 presenta grandes complejos de galpones asociados a actividades comerciales e industriales; la ZCL 9 son áreas de muy baja densidad de construcción con baja altura dominadas por áreas naturales; finalmente la ZCL 10 está asociada a actividades industriales. En cuanto a las ZCL naturales: A para bosques densos; B para bosques dispersos; C para arbustos; D para plantas bajas o producción agrícola; E para áreas con suelo desnudo o rocas; F para áreas con arena; y G para zonas con agua. La escala local es central para la clasificación ya que la superficie ocupada por cada zona no puede tener menos de 400 metros cuadrados (Stewart, Oke 2012).WUDAPT es una iniciativa que pretende instalar las ZCL y crear una base de datos de ciudades a nivel mundial para poder generar información relevante para los tomadores de decisiones en relación con la climatología urbana (Ching et al. 2018, Bechtel et al. 2019). En este sentido, esta metodología se basa en la utilización de imágenes satelitales Landsat, el conocimiento de las ciudades de los expertos locales, las potencialidades del Google Earth y los SIG para generar productos. El protocolo tiene tres niveles de clasificaciones según la información que se puede derivar de ella: nivel 0, la clasificación base; nivel 1 con datos de morfología urbana; nivel 2 con datos precisos sobre materiales y albedos. A partir de este proyecto internacional se ha desarrollado el LCZ generator (Demuzere et al. 2021b, Demuzere et al. 2021a) que permite la generación de los mapas de ZCL utilizando el Google Earth Engine y continúa basándose en el conocimiento de los expertos locales. Actualmente existen productos regionales y globales que se han desarrollado a partir de estas metodologías. Este trabajo presenta una metodología que genera mapas de ZCL para lo cual se desarrollan diferentes etapas. En primer lugar, se obtuvieron datos de fuentes oficiales de la Puglia del Consorcio de Datos Territoriales (Condivisione della Conoscenza per il Governo del Territorio 2023), y se seleccionaron: áreas con cobertura vegetal, áreas edificadas y puntos de altura. A partir de estos se calcularon en QGIS diferentes parámetros urbanos tanto de cobertura como de morfología. En cuanto a los datos de cobertura se calcularon: Factor de Superficie Edificada (superficie ocupada por edificaciones sobre el total del área); Factor de Superficie Permeable (superficies verdes sobre superficie total) y Factor de Superficie Permeable (se obtuvo restando a la superficie total la suma de superficies verdes y edificadas). Los parámetros de morfologías urbana se generaron: Altura Media de las edificaciones (se calculó la diferencia entre el puntos de base de cada edificio y el valor de altura sobre superficie); el Factor de Visibilidad (se utilizó la herramienta del complemento UMEP - Sky View Factor, con los datos de edificación y altura) por último, utilizando el último producto se generó el Aspect Ratio (relación entre la altura de las edificaciones y el ancho de la calle). A continuación, se creó una malla de 10 km x 10 km con celdas de 100 x 100 metros de dimensión; utilizando la herramienta de Estadística Zonal, se calculó el valor medio de cada uno de esos seis parámetros para cada celda. Se determinaron los rangos correspondientes de cada parámetro para cada ZCL utilizando los propuestos por Stewart y Oke (2012), los cuales se incorporaron a un código python que permite la generación del mapa de ZCL dentro de QGIS. Este código genera tres iteraciones de clasificación, determinando según los parámetros cuáles son las dos clases mayoritarias en cada celda. Esta metodología ya ha sido testeada en diferentes ciudades italianas (Esposito et al. 2023) y este trabajo se centra en presentar otro caso de aplicación en una ciudad media italiana. Finalmente, es importante destacar que esta clasificación se centra en las clases construidas de las ZCL, por lo tanto, las clases de cobertura natural solo se presentan como una zona extraurbana.El caso seleccionado para la aplicación de esta metodología es la ciudad de Brindisi, localizada en la región de la Puglia en el sur de Italia. Dicha área urbana es capital de la provincia de Brindisi y tiene costa sobre el mar Adriático. La ciudad presenta un clima mediterráneo con veranos calurosos y secos e inviernos frescos; con una población total de 83317 habitantes (Istituto Nazionale di Statistica 2017) y con una importante actividad portuaria e industrial.El mapa resultado muestra que el área de estudio presenta mayormente zonas de cobertura natural, incluidas en ellas las áreas de producción agrícola que rodea la ciudad, principalmente de frutales. En cuanto a las ZCL construidas se destaca que no existen clases 1 y 4, las cuales representan zonas de edificaciones muy altas (más de 10 pisos). Se observa que las clases de mediana altura, tanto densas (2) como dispersas (5), representan el 28 % de las superficies construidas; las de baja altura, densas (3) y dispersas (6) son las de mayor superficie con el 40 %; las ZCL 8 (grandes superficies con galpones) y 10 (industrias) ocupan el 20 %; por último, el 12 % restante lo ocupan ZCL 9, de construido extremadamente disperso. La corroboración de la clasificación se hizo de manera manual (por corroboración visual) y la mayoría de los resultados en áreas urbanas densas son excelentes. Los mayores problemas se presentan en la clasificación de la ZCL 8 y 10. En estos casos particulares, se corroboró que la clasificación de la segunda mayoría son las más adecuadas para el área. Esto demuestra la necesidad de realizar pequeños ajustes en el código. Por otro lado, se realizó una validación del mapa con el producto de ZCL generado por el proyecto WUDAPT para Europa. Esto demostró una precisión superior al 70 %.Los mapas de ZCL son de gran importancia para poder comunicar resultados de manera comparable no sólo en el campo de climatología urbana sino para todos los estudios de ambiente urbano. Esto se debe a que los parámetros que reflejan cada una de las ZCL son relevante para diferentes áreas como la hidrología urbana, la biogeografía y la bioclimatología. Todas ellas siempre teniendo en cuenta la escala local de la clasificación.En el caso particular de la metodología propuesta en este trabajo tiene la particularidad de realizar la clasificación teniendo en cuenta los parámetros originales de las ZCL planteadas por Stewart y Oke (2012). Si bien los resultados pueden ser mejorados, la cantidad de información que contiene este mapa es mayor que las resultantes de los procesos de clasificación mediante imágenes satelitales. En este caso se avanza sobre el nivel de datos del proyecto WUDAPT del 0 al 1.