INFLUÊNCIA DE VARIÁVEIS DE OCUPAÇÃO DO SOLO NO MICROCLIMA

URBANO, UM ESTUDO DE CASO EM SANTA MARIA – RS

Giane de Campos Grigoletti, Gerusa Lazarotto

RESUMO

Considerando a urbanização como fator responsável por alterações do clima na escala local,

o objetivo do estudo é investigar a influência de variáveis de ocupação do solo, como

densidade construída, pavimentação e vegetação, na formação de microclimas em um bairro

de Santa Maria (RS). As variáveis climáticas (temperatura e umidade relativa do ar) e

urbanas foram obtidas em 10 pontos do bairro. A análise foi elaborada com base em dados

noturnos de três dias de verão e de três dias de inverno, em 2014. Os resultados apontaram

variabilidade térmica entre os pontos, de acordo com as diferenças na ocupação do solo.

Através de testes de regressão linear simples, foram observadas correlações significativas

entre as variáveis para alguns horários. A densidade construída apresentou correlação

positiva com a temperatura do ar apenas no verão, enquanto a variável pavimento apresentou

correlação positiva com a temperatura do ar nas duas estações.

1 INTRODUÇÃO

As alterações na paisagem, ocasionadas pela urbanização, tornam o clima da cidade diferente

daquele do seu entorno natural, favorecendo a formação de diferentes microclimas, como as

ilhas de calor urbanas. A ilha de calor pode ser entendida como um fenômeno noturno devido

às diferenças de resfriamento urbano e rural, especialmente ou com intensidade máxima em

noites claras e sem ventos, nas horas próximas e seguintes ao pôr do sol (OKE, 1982).

A ilha de calor começa a se formar no limite entre a área rural e urbana, atingindo as maiores

temperaturas no centro das cidades, nas áreas com maior atividade antrópica e com maiores

taxas de densidade de construção e de impermeabilização do solo (OKE, 1982). Esse perfil

pode ser interrompido por áreas mais quentes ou mais frias, conforme o período do dia e a

variação no uso e na ocupação do solo, tornando a cidade um mosaico de microclimas

distintos (AMORIM, 2010; SPIRN, 1995). Leal, Biondi e Batista (2014) verificaram, para

Curitiba, que bairros periféricos com vários conjuntos habitacionais de lotes com tamanho

reduzidos e pouca arborização, apresentaram temperaturas semelhantes à área central.

As alterações climáticas no meio urbano têm efeitos no conforto humano, na qualidade do

ar e no consumo de energia (ELIASSON, 2000). Na Região Sul do Brasil, onde o inverno é

mais rigoroso, o interesse energético de redução do calor no meio urbano depende do ponto

de equilíbrio onde a economia com refrigeração no verão não ultrapasse os gastos com

calefação no inverno (GIORDANO; KRÜGER, 2013).

De maneira geral, a preocupação com as condições climáticas visa ao conforto higrotérmico

do interior das edificações e poucas vezes ao conforto no espaço urbano (AMORIM, 2010;

DUARTE, 2000). Martins, Bonhomme e Adolphe (2013) comentam que, nas últimas

décadas, a qualidade ambiental do ambiente construído tem sido bastante abordada nos

discursos e práticas de regulamentações, com o objetivo de garantir melhor desempenho

energético das edificações. No entanto, “a abordagem dessa problemática em escala maior,

com vistas a integrar dados energéticos ao planejamento urbano e ao projeto arquitetônico

situado, é ainda pouco expressiva.” (MARTINS; BONHOMME; ADOLPHE, 2013, p. 214).

Por outro lado, diversos estudos vêm sendo realizados comprovando a associação entre

microclimas urbanos e as variáveis de ocupação do solo, entre elas, o recobrimento do solo,

a densidade construída e a vegetação. Como exemplos, podemos citar Chen-Yi et al. (2009),

Duarte (2000), Gomes e Lamberts (2009).

Duarte (2000) e Gomes e Lamberts (2009) pesquisaram, para diferentes cidades, além de

fatores como vegetação, água e superfícies impermeáveis, a correlação entre densidade

construída e temperatura e umidade relativa do ar. Os autores encontraram correlação

positiva entre aumento da temperatura e da densidade construída. Gomes e Lamberts (2009)

comentam que os resultados das correlações encontradas para os horários diurnos foram

fracas, enquanto no período noturno, as correlações foram mais fortes.

Quanto aos elementos naturais na área urbana, as áreas verdes atenuam os efeitos da ilha de

calor, contribuem na redução do estresse térmico no espaço público, na melhoria do

microclima no entorno das edificações, na qualidade do ar e no sistema de drenagem urbana

(GOMES; LAMBERTS, 2009; HOUGH, 2004). Duarte (2000) acredita que é importante

determinar os índices de vegetação em função da densidade construída para cada bairro ou

zona da cidade.

O efeito da vegetação sobre o microclima no bairro Camobi, Santa Maria (RS), foi observado

no trabalho de Rovani et al. (2014), que analisaram o campo termo-higrométrico e a

formação de ilhas de calor e de frescor no bairro. Em geral, a partir das 18 horas melhor se

definiu o contraste térmico entre o núcleo urbano e seu entorno. As ilhas de calor coincidiram

com as áreas de maior ocupação urbana, pouca vegetação, alta impermeabilização do solo e

intenso fluxo de veículos (ROVANI et al., 2014).

O tipo e a distribuição da vegetação também devem ser considerados no desenho urbano,

conforme o clima do local. Por exemplo, características da fronde (caducidade, densidade

das copas, cor e tamanho de folhas) influenciam a penetração da radiação solar sobre as

superfícies (HOUGH, 2004; KONARSKA et al., 2012). Para as regiões climáticas que

sofrem os rigores das temperaturas de verão e de inverno, as árvores caducifólias são as

melhores porque fornecem sombra na estação quente e permitem a passagem do sol de

inverno até o solo (HOUGH, 2004).

Em Maceió (AL), Barbosa, Barbirato e Vecchia (2003) constataram que espaços com

vegetação heterogênea e copas pouco densas favorecem o movimento do fluxo de ar no nível

do usuário, auxiliando no processo de trocas térmicas e originando ambientes com

temperaturas do ar mais amenas em diferentes horários. Por outro lado, grupamentos mais

homogêneos e com copas densas podem configurar barreiras à penetração dos ventos e

reduzir o fluxo de ar em seu interior (BARBOSA; BARBIRATO; VECCHIA, 2003).

As árvores contribuem para a redução da temperatura do ar no período de insolação diurno,

mas, em alguns casos, podem ser verificadas temperaturas noturnas mais elevadas em áreas

vegetadas do que em áreas mais abertas (ROCHA; SOUZA; CASTILHO, 2011),

principalmente sob grupamentos arbóreos densos e sob condições de ventos fracos.

Em Taiwan, Chen-Yi et al. (2009) investigaram a influência da densidade de vegetação, da

densidade de construção e da razão H/W (razão entre a altura dos edifícios e a distância entre

eles ou largura da rua) sobre o microclima. Os autores encontraram correlações significativas

entre a temperatura e os três parâmetros, nas alturas de 3 e 4 metros, no período noturno. A

temperatura noturna mais baixa ocorreu em lugares de baixa densidade de construção e baixa

razão H/W e de alta densidade de vegetação. Conforme os autores, mesmo que a vegetação

não forneça evaporação para resfriar o ambiente durante a noite, a cobertura vegetal ainda é

mais fria do que outros tipos de superfícies, tais como concreto e asfalto (CHEN-YI et al.,

2009).

Através do equilíbrio entre elementos construídos e naturais, como área construída, áreas

verdes, superfície de água, equipamentos e infraestrutura urbana, é possível assegurar

melhor qualidade ambiental e uma configuração urbana mais adequada ao clima local

(DUARTE, 2000; SILVA; ROMERO, 2013). A necessidade de buscar diretrizes

quantitativas para determinação de percentuais recomendáveis para área edificada e para a

cobertura vegetal é consenso entre os pesquisadores (ROMERO, 2011).

O objetivo do artigo é apresentar resultados da análise da influência de variáveis de ocupação

do solo sobre o microclima de 10 áreas do bairro Camobi, Santa Maria (RS), no período

noturno. O método busca verificar a relação entre parâmetros climáticos (temperatura e

umidade relativa do ar) e variáveis de ocupação do solo (densidade construída, revestimentos

do solo e vegetação) e identificar, entre as amostras avaliadas, aquelas mais frias e as mais

aquecidas nas duas estações climáticas.

2 MATERIAL E MÉTODOS

A metodologia foi baseada nos processos: caracterização da área de estudos e seleção dos

pontos de medição; levantamento das variáveis de ocupação urbana; coleta de dados

climáticos; seleção dos dias mais adequados para análise; e integração dos dados e discussão

dos resultados.

2.1 Descrição da área de estudos

Santa Maria é uma cidade de porte médio localizada na região central do Rio Grande do Sul.

O bairro Camobi situa-se no leste do município, tem uma população de quase 22 mil

habitantes (IBGE, 2013), topografia quase plana (DAL ASTA, 2009) e ocupação de baixa e

média densidade de construção. O bairro concentra atividades de instituições federais,

comércio, serviços e uso predominantemente habitacional.

O clima de Santa Maria é do tipo Cfa, conforme classificação de Köppen, que corresponde

ao clima subtropical, sempre úmido de verões quentes (TORRES; MACHADO, 2011). A

temperatura média anual é de 18,8°C. No inverno, as temperaturas podem ser negativas,

porém, o verão é bastante quente, com média mensal normal das temperaturas máximas

diárias do ar acima de 29,5°C entre dezembro e fevereiro (INMET, 2009). A temperatura

máxima registrada já ultrapassou 41°C e períodos contínuos de dias muito quentes, com

temperatura máxima acima de 35°C, podem prolongar-se por 3 a 7 dias, dependendo do mês,

desde outubro até março (HELDWEIN; BURIOL; STRECK, 2009). A precipitação

pluviométrica é bem distribuída ao longo do ano e a umidade relativa média anual é de 76,5%

(INMET, 2009).

2.2 Aquisição de dados

Para a análise, foram escolhidos pontos (Fig.1c) com diferentes padrões de ocupação urbana

localizados no bairro em estudo. Os critérios adotados para a escolha dos locais de

implantação foram, principalmente, a diversidade nas formas de ocupação por edificações,

vegetação e áreas pavimentadas e, também, a segurança dos aparelhos de medição.

a)

b)

c)

Fig. 1 a) Perímetro urbano do município, com destaque para o bairro Centro e bairro

Camobi; b) Miniabrigo (P1) instalado próximo à estação do INMET, Campus da

UFSM; c) Imagem aérea do bairro com a marcação dos pontos da pesquisa

Fonte: a) adaptado de Comin (2013); c) adaptado do Google Earth, 2014

Entre os 10 abrigos, um deles (P1) foi implantado próximo à estação do INMET, no Campus

da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), local com baixa intervenção urbana

(Fig.1b). Os dados desse ponto serviram de referência para a análise dos resultados, por

serem considerados representativos das condições climáticas regionais.

Para cada ponto de medição climática foram levantados os parâmetros de ocupação do solo

em seu entorno, considerando um raio de 150 metros. Os parâmetros classificados em

projeção horizontal foram: edificações, áreas pavimentadas (asfalto, concreto ou pedra),

áreas gramadas, áreas permeáveis não vegetadas (solo exposto ou brita), árvores e corpos

d’água. O levantamento foi realizado através de trabalho de campo e interpretação de fotos

aéreas (IPLAN-SM, 2013), utilizando o programa ArcGis 10, da empresa ESRI. Após o

percentual levantado de cada parâmetro nas amostras, foi elaborado o cálculo aproximado

da densidade construída (relação entre a área total construída dentro da amostra e a área da

amostra). A Figura 2 ilustra a classificação utilizada.

Fig. 2 Exemplo de tratamento visual empregado na classificação de uso do solo

Fonte: adaptado de IPLAN-SM, 2013

Os dados climáticos foram coletados simultaneamente em todos os pontos amostrais através

de aparelhos registradores de dados (dataloggers). No verão, foram coletados dados de 31

de janeiro a 06 de fevereiro de 2014 e, no inverno, foram coletados dados de 08 a 13 de julho

e de 19 a 20 de julho de 2014. Os dataloggers registraram os dados de temperatura e umidade

relativa do ar de uma em uma hora.

Os aparelhos utilizados foram os dataloggers modelo HOBO® U23-001

Temperatura/Umidade Relativa à prova de intempéries, da marca Onset. Durante as

medições, os aparelhos foram protegidos por miniabrigos de madeira, pintados de branco,

com paredes duplas furadas, sobre haste de madeira a 1,5 metro do solo e instalados em

espaços abertos, sobre solo natural ou com cobertura vegetal. Voltada para o Sul, a abertura

frontal foi fechada por cartolina branca plastificada e perfurada, permitindo a ventilação no

interior do miniabrigo (Fig.1b).

2.3 Procedimentos de análise

Para a análise, selecionou-se três dias de cada estação, preferencialmente de céu claro, sem

nuvens e ventos fracos, pois, conforme literatura sobre o tema, a influência dos elementos

urbanos sobre as variáveis climáticas pode ser mais bem identificada. Foram utilizados os

dados climáticos do período noturno e avaliadas as diferenças climáticas entre os pontos,

conforme o contexto urbano, considerando a temperatura média das seis horas noturnas (das

19 às 24 horas no verão, e das 17 às 22 horas no inverno) e também o horário das 21 horas

(no verão e no inverno) para cada dia. A análise estatística foi elaborada por meio de

correlação de Pearson e regressão linear simples para cada dia e horário noturno.

Inerentes às pesquisas na área de clima urbano, o trabalho apresentou alguns fatores

limitadores que foram considerados dentro da margem de erro da pesquisa. Entre eles, pode-

se citar a dificuldade de isolar variáveis e obter locais adequados para a implantação dos

abrigos no meio urbano, as variações ou imprecisões relacionadas aos equipamentos

utilizados e os períodos com condições atmosféricas instáveis, que limitam o número de dias

favoráveis à análise de microclima urbano.

3 RESULTADOS

A Tabela 1 apresenta a porcentagem de área dos diferentes tipos de superfícies em cada

amostra, encontradas através do levantamento. As amostras com maiores taxas de área

impermeabilizada (projeção de edificação e pavimento) são os pontos 7, 3, 6 e 5,

respectivamente; com as menores taxas de cobertura vegetal (árvore e revestimento vegetal)

são os pontos 2, 3, 7 e 6, respectivamente; com as maiores taxas de vegetação arbórea

somente são os pontos 9, 8 e 4, respectivamente. Dentro do tecido urbano, os pontos 2, 7 e

6 apresentam taxas muito baixas de cobertura arbórea.

O bairro não apresenta alta densidade de construção, quando comparado com centros

urbanos, onde as taxas de densidade podem exceder 100%. O ponto 7 tem a maior densidade

de construção (62,5%) e cobertura pavimentada. Os pontos 2 e 4 apresentam taxas de

densidade construída similares, mas diferem em muito nas taxas de vegetação arbórea e tipos

de revestimento do solo. Os pontos 3 e 5 também apresentam taxas semelhantes de densidade

construída, porém, no ponto 5 observa-se maior área coberta por vegetação.

Tabela 1 Variáveis de ocupação do solo em projeção e densidade construída (em %)

Pontos Projeção da

edificação (%)

Pavimento

(%)

Revestimento

vegetal (%)

Solo

(%)

Árvore

(%)

Água

(%)

Densidade

construída (%)

P1 2,3 1,5 69,7 23,2 3,3 0,0 2,3

P2 32,8 16,3 14,0 36,1 0,7 0,0 33,0

P3 36,8 28,5 15,5 8,3 10,9 0,0 40,3

P4 26,5 20,4 26,6 1,9 23,9 0,8 35,5

P5 31,6 22,6 25,4 1,4 18,4 0,7 40,1

P6 17,9 36,8 26,6 10,9 7,7 0,1 26,0

P7 28,2 39,1 19,3 6,1 7,2 0,0 62,5

P8 16,2 21,1 26,4 9,5 26,0 0,7 20,8

P9 14,7 24,6 21,0 6,5 31,0 2,2 25,4

P10 25,8 20,4 29,4 11,0 13,0 0,3 37,5

Considera-se que o microclima sofre influência do ambiente construído conforme as

diferentes taxas de variáveis urbanas e, também, em função dos diferentes arranjos espaciais

no entorno mais próximo aos locais de medição. Diferenças de materiais construtivos, uso

do solo, fluxo de veículos, acesso aos ventos, dimensões de áreas verdes e pavimentadas,

elementos construídos ou grupamentos arbóreos próximos aos abrigos contribuem de formas

distintas nas trocas térmicas. Para melhor visualização do contexto urbano onde as medições

climáticas foram realizadas, a Figura 3 mostra o total da amostra (raio de 150 m) – utilizada

no cálculo das variáveis de ocupação do solo e nos testes estatísticos – e uma aproximação

do entorno do ponto de medição (raio de 50 m).

Fig. 3 Classificação das variáveis urbanas e vista aérea das 10 amostras com raio de

150 m e 50 m em torno dos pontos medidos (imagens adaptadas de IPLAN-SM, 2013)

No entorno mais próximo ao abrigo, observa-se que o ponto 1 é cercado por cobertura

vegetal baixa ou solo, sem obstruções ao vento. Os pontos 2 e 3 apresentam edificações

baixas pouco espaçadas entre si e áreas gramadas bastante reduzidas, enquanto os pontos 4

e 5 apresentam mais espaços verdes entre as edificações. O ponto 6 apresenta poucas

edificações, mas alto índice de pavimento asfáltico. O ponto 7 tem edificações mais altas e

maior adensamento, o que deve interferir na circulação dos ventos. Nos pontos 8 e 9 as

edificações encontram-se bem afastadas dos locais de medição, mas no ponto 9, a cobertura

vegetal é muito maior. No ponto 10, as edificações estão bem próximas ao ponto de medição,

porém, as áreas gramadas no entorno são significativas.

Tabela 2 Dados registrados na Estação Automática do INMET às 21 horas

Estação Dia/Mês/2014 Hora (UTC-3) Temp. (C) UR (%) Vel. ar (m/s)

Verão 3 fev

5 fev

6 fev

21:00

21:00

21:00

26,9

28,3

28,2

78

74

69

1,8

0,6

2,6

Inverno 8 jul

19 jul

20 jul

21:00

21:00

21:00

10,9

10,0

11,3

88

96

96

1,4

0,3

0,9

Fonte: Organizado com base nos dados da estação automática do INMET (2014). O INMET salienta que

os dados das estações automáticas são brutos e não passaram por verificação de consistência.

Os três dias selecionados para a análise do período de verão foram 3, 5 e 6 de fevereiro e, do

inverno, os dias 8, 19 e 20 de julho. A Tabela 2 mostra os dados meteorológicos dos dias

escolhidos, registrados na Estação Automática do INMET de Santa Maria (INMET, 2014).

Vista aérea

R= 150 m

Classificação

Raio= 150 m

Vista aérea

R= 50 m

Po

nto

1P

on

to 2

Po

nto

3P

on

to 4

Po

nto

5

Po

nto

6P

on

to 7

Po

nto

8P

on

to 9

Po

nto

10

Vista aérea

R= 150 m

Classificação

Raio= 150 m

Vista aérea

R= 50 m

Na Figura 4, onde os dados térmicos das 21 horas foram sobrepostos aos atributos urbanos

de cada amostra, verificou-se a influência da ocupação urbana sobre a temperatura do ar.

Fig. 4 Variáveis de ocupação do solo versus temperatura do ar às 21 horas

Nos dias 03 e 05 de fevereiro, as temperaturas mais altas ocorreram nos locais com as

maiores taxas de densidade construída e pavimentação e com as menores taxas de

revestimento vegetal e árvores (pontos 2, 3, 6 e 7). Nos pontos 1, 4 e 9, foram registrados os

menores valores de temperatura, onde os índices de revestimento vegetal e árvores são mais

altos e onde os abrigos ficaram mais distantes de elementos construídos. Nos pontos 2 e 4,

onde as taxas de densidade construída são bastante semelhantes, mas as taxas de vegetação

são distintas, o ponto 4 apresentou temperatura mais baixa que o ponto 2 em quase 2°C. Nos

pontos 3 (40,3% de densidade construída) e 5 (40,1% de densidade construída) observa-se

comportamento semelhante. No dia 06 de fevereiro, as diferenças de temperaturas entre os

pontos foram menores, com exceção do ponto 1. O aumento dos ventos e da nebulosidade,

a partir do período da tarde deste dia, deve ter contribuído para minimizar as diferenças

térmicas entre os pontos no período noturno e dificultar a perda de calor para o céu, devido

à presença de nuvens.

No inverno, as temperaturas mais baixas também foram registradas no ponto 1. No ponto 7,

um dos mais aquecidos no verão, apresentou menor diferença térmica em relação aos outros

pontos. O sombreamento causado pelos edifícios durante esse período do ano pode ter

ocasionado menor aquecimento das superfícies no período diurno e, portanto, menor

liberação de calor no período noturno. Já os pontos 3 e 6, com taxas altas de pavimentação

e ocupação urbana mais horizontalizada, permitindo amplo acesso à radiação solar no

período diurno, mantiveram-se como pontos mais aquecidos durante a noite.

Através das médias noturnas de temperatura (das 19 às 24h no verão, e das 17 às 22h no

inverno), visualizadas em ordem crescente, foi possível verificar a variabilidade dos locais

mais frios e mais aquecidos nas duas estações climáticas (Figura 5).

No verão e no inverno, o ponto 1, foi sempre o mais frio porque, apesar de receber insolação

direta durante o dia, apresenta grande área de revestimento vegetal e poucos elementos

construídos que possam acumular calor ou servir como barreiras à ventilação. Em geral, no

verão, as temperaturas mais baixas foram registradas nos pontos 1, 9 e 4 e as mais altas,

principalmente nos pontos 6, 7 e 3. No inverno, as temperaturas mais baixas foram

registradas nos pontos 1, 4 e 2 e as mais altas, principalmente nos pontos 6, 3 e 8.

25

26

27

28

29

30

31

32

33

0

10

20

30

40

50

60

70

80

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10

Te

mp

era

tura

do

ar

(°C

)

Va

riá

ve

is u

rba

na

s (

%)

Temp 03 fev Temp 05 fev Temp 06 fevVERÃO

6

7

8

9

10

11

12

13

14

0

10

20

30

40

50

60

70

80

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10

Tem

pera

tura

do

ar

(°C

)

Vari

áv

eis

urb

an

as (

%)

Temp 08 jul Temp 19 jul Temp 20 julINVERNO

Densidade construída Árvore Revestimento vegetal Pavimento Solo Água

VE

RÃ

O

Tem

per

atu

ra (

°C)

INV

ER

NO

Tem

per

atu

ra (

°C)

Fig. 5 Média noturna de temperatura nos pontos, visualizadas em ordem crescente

Entre as 10 amostras, o ponto 9 apresenta a taxa mais alta de árvores e foi um dos locais com

as temperaturas noturnas mais baixas no verão. Durante as medições de inverno, no entanto,

esse comportamento não se repetiu, ou pelo menos as diferenças térmicas com os outros

pontos foram menores. Por outro lado, o ponto 4, com taxas significativas de vegetação, se

manteve como um dos pontos mais frescos também no período de inverno. As diferenças na

disposição espacial da vegetação, tipos de copas e folhagens entre os dois locais deve ter

contribuído para a diferença de comportamento.

Quanto às amostras com baixa cobertura vegetal, destaca-se o ponto 2, que apresentou

temperaturas mais altas no verão em comparação à vários pontos, enquanto no inverno foi

um dos locais mais frios. O ponto 7 também foi uma das áreas mais aquecidas nas noites de

verão, comparado aos outros pontos dentro do tecido urbano, porém, no inverno, não

apresentou as temperaturas mais elevadas entre as amostras estudadas.

A análise estatística foi feita através de testes de correlação e regressão linear simples,

utilizando-se os dados climáticos noturnos. Considerando as 10 amostras com raio de 150

m, foram efetuados testes entre as variáveis, para cada dia e horário noturno. Foram

encontrados resultados significativos para alguns dias e horários, indicando, como esperado,

a correlação entre as variáveis de ocupação do solo e as variáveis climáticas.

No verão, a densidade construída apresentou correlação positiva com a temperatura do ar e

negativa com umidade relativa. Pelas medições de inverno, os testes não apontaram

correlação significativa entre essas variáveis. Nas duas estações, a variável pavimento

apresentou correlação positiva com a temperatura do ar e negativa com umidade relativa e o

revestimento vegetal apresentou correlação negativa com a temperatura do ar e positiva com

umidade relativa.

A análise estatística com os 10 pontos amostrais não apontou correlação significativa entre

a variável árvore e as variáveis climáticas. Foram realizados novos testes, excluindo os

pontos 1 e 2, já que esses apresentam quantidade escassa de vegetação arbórea nas amostras,

de 3,3% e 0,7%, respectivamente. A partir desses testes foi possível verificar correlação

28

29

30

31

32

33

P1

P9

P4

P5

P10

P2

P8

P3

P7

P6

03 fevereiro

P1

P9

P4

P5

P8

P1

0

P2

P3

P7

P6

05 fevereiro

P1

P9

P8

P4

P2

P5

P3

P1

0

P6

P7

06 fevereiro

11

12

13

14

15

16

P1

P4

P2

P7

P5

P1

0

P9

P8

P3

P6

08 julho

P1

P4

P2

P5

P9

P7

P1

0

P8

P6

P3

19 julho

P1

P4

P2

P5

P9

P7

P10

P8

P6

P3

20 julho

negativa entre vegetação arbórea e temperatura do ar e correlação positiva entre vegetação

arbórea e umidade relativa. No período avaliado de inverno, não houve correlação linear

significativa entre vegetação arbórea e as variáveis climáticas. A Figura 6 mostra gráficos de

dispersão, exemplificando alguns dos resultados encontrados.

Fig. 6 Exemplos de coeficientes de determinação obtidos entre as variáveis urbanas

(Pavimento e Árvore) e climáticas (temperatura do ar)

4 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Os resultados indicaram que as diferenças na ocupação do solo das áreas estudadas

favorecem a formação de distintos microclimas. Em geral, os resultados encontrados estão

de acordo com as referências científicas sobre o tema, apontando correlações positivas entre

temperatura do ar e elementos artificiais urbanos e correlações negativas entre temperatura

do ar e cobertura vegetal. Nas duas estações, os resultados indicaram correlações

significativas entre as variáveis climáticas e a cobertura pavimentada e vegetal. Com as

variáveis densidade construída e árvore, a correlação com as variáveis climáticas foi

significativa apenas no verão.

Por outro lado, parte das correlações entre os dados climáticos e as variáveis explicativas

mostrou-se não significativa ou com fraca correlação, provavelmente devido às amostras

selecionadas terem características urbanas semelhantes, de baixa e média densidade

construtiva. Além disso, conforme já apontado por alguns autores, a interdependência entre

as variáveis deve ser considerada, porque, enquanto alguns elementos contribuem para o

aquecimento, outros favorecem o resfriamento do ar, podendo haver certa compensação de

acordo com o arranjo espacial e com os elementos que compõem cada fração urbana.

Os resultados dos testes refletem valores ligados aos dados obtidos e às condições dessa

pesquisa, dependentes, entre outros fatores, do número de amostras utilizado, da parcela

urbana quantificada, dos locais e método de medição e das condições atmosféricas do

período analisado. Por isso, outros estudos na área devem ser fomentados, a fim de obter-se

informações conclusivas sobre a correlação entre as variáveis e orientar as práticas de

desenho e planejamento urbano para climas de contrastes térmicos.

5 AGRADECIMENTOS

Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico – Brasil (CNPq) e ao

Centro de Tecnologia da UFSM pelo apoio financeiro.

R² = 0,643

8,0

9,0

10,0

11,0

12,0

13,0

14,0

0 10 20 30 40 50

19

ju

l/2

1 h

ora

s

Tem

per

atu

ra (

°C)

Pavimento (%)

R² = 0,734

27,0

27,5

28,0

28,5

29,0

29,5

30,0

0 10 20 30 40

03

fev

/22

ho

ras

Tem

per

atu

ra (

°C

)

Árvore (%)

6 REFERÊNCIAS

Amorim, M. C. C. T. (2010) Climatologia e gestão do espaço urbano, Mercator, Fortaleza

(Online) número especial, v. 9, p. 71-90.

Barbosa, R. V. R.; Barbirato, G. M.; Vecchia, F. A. S. (2003) Vegetação Urbana: análise

experimental em cidade de clima quente e úmido, Anais VII ENCAC e III COTEDI, 2003,

ANTAC, Curitiba, p. 722- 729.

Chen-Yi, S. et al. (2009) A Thermal Environment Investigation of the Urban Street Canyon

in a Hot and Humid City, Taichung City, Taiwan, Proceedings 7thInternational Conferenceon

Urban Climate, Yokohama, Japan.

Comin, F. V. (2013) Dinâmica espacial e segregação residencial no bairro Camobi –

Santa Maria/RS. 2013. 132 f. Dissertação (Mestrado em Geografia). Programa de Pós-

Graduação em Geografia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre.

Dal Asta, A. P. (2009) Elaboração de zoneamento geoambiental para o perímetro

urbano de Santa Maria - RS. 2009. 132f. Dissertação (Mestrado em Geografia). Programa

de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria.

Duarte, D. H. S. (2000) Padrões de ocupação do solo e microclimas urbanos na região

de clima tropical continental. 2000. 296f. Tese (Doutorado em Arquitetura e Urbanismo)

Universidade de São Paulo, São Paulo - SP.

Eliasson, I. (2000) The use of climate knowledge in urban planning, Landscape and Urban

Planning, n. 48, p. 31-44, 2000.

Giordano, D. E.; Krüger, E. (2013) Potencial de redução da temperatura de superfície pelo

aumento do albedo nas diversas regiões brasileiras. Anais XII ENCAC, 2013, ANTAC,

Brasília, p. 462-469.

Gomes, P. S.; Lamberts, R. (2009) O estudo do clima urbano e a legislação urbanística:

considerações a partir do caso de Montes Claros, MG, Ambiente Construído, Porto Alegre,

v. 9, n. 1, p. 73-91, jan./mar.

Google Earth (2014) Imagem Digital Globe 2015, data das imagens 04/04/2014.

Heldwein, A. B.; Buriol, G. A.; Streck, N. A. (2009) História natural de Santa Maria: O clima

de Santa Maria, Revista Ciência & Ambiente, n. 38, p. 43-58, Santa Maria, UFSM.

Hough, M. (2004) Naturaleza y Ciudad: planificación urbana y procesos ecológicos,

Barcelona, Gustavo Gili.

Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (2013) (IBGE), (SIDRA). Disponível em:

<http://www.ibge.gov.br>. Acesso em: 13 nov. 2013.

Instituto de Planejamento de Santa Maria (IPLAN) (2013) Setor de Geoprocessamento,

Levantamento Aerofotogramétrico, Santa Maria.

Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) (2014) Ministério da Agricultura, Pecuária e

Abastecimento. Disponível em: <http://www.inmet.gov.br/portal/>. Acesso em: 23 jan.

2014.

Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) (2009) Normais Climatológicas do Brasil

1961-1990, Organizadores: Andrea Malheiros Ramos, Luiz André Rodrigues dos Santos,

Lauro Tadeu Guimarães Fortes,Brasília, DF.

Konarska, J.; Lindberg, F.; Larsson, A.; Thorsson, S.; Holmer, B. (2012) Transmissivity of

solar radiation through the crowns of single urban trees, Quarterly Newsletter ofthe IAUC,

Issue N. 46, p. 20-24.

Leal, L.; Biondi, D.; Batista, A. C. (2014) Influência das florestas urbanas na variação

termo-higrométrica da área intraurbana de Curitiba – PR, Ciência Florestal (UFSM), Santa

Maria, v. 24, n. 4, p. 807-820.

Martins, T. A. de L.; Bonhomme, M.; Adolphe, L. (2013) Análise do impacto da morfologia

urbana na demanda estimada de energia das edificações: um estudo de caso na cidade de

Maceió, AL, Ambiente Construído, Porto Alegre, v. 13, n. 4, p. 213-233.

Oke, T. R. The energetic basis of the urban heat island, Quarterly Journal of the Royal

Meteorological Society, n. 108, p. 1-24, 1982.

Rocha, L. M. V.; Souza, L. C. L.; Castilho, F. J. V. (2011) Ocupação do solo e ilha de calor

noturna em avenidas marginais a um córrego urbano, Revista Ambiente Construído, Porto

Alegre, v. 11, n. 3, p. 161-175, jul./set.

Romero, M. A. B. (2011) Correlação entre o microclima urbano e a configuração do espaço

residencial de Brasília, Fórum Patrimônio, Belo Horizonte, v. 4, n. 1, p. 9- 22.

Rovani, F. F. M.; Costa, E. R.; Wollmann, C. A.; Cassol, R. (2014) Ilhas de Calor e Frescor

urbanas no Bairro Camobi, Santa Maria/RS, sob domínio de duas condições atmosféricas no

inverno e na primavera. Anais XI Simpósio Brasileiro de Climatologia Geográfica, 2014,

Curitiba, UFPR, p. 86-99.

Silva, G. J. A.; Romero, M. A. B. (2013) Cidades sustentáveis: uma nova condição urbana a

partir de estudos aplicados a Cuiabá, capital do estado de Mato Grosso, Brasil, Ambiente

Construído, Porto Alegre, v. 13, n. 3, p. 253-266, jul./set.

Spirn, A. W. (1995) O Jardim de Granito: A Natureza do Desenho da cidade (Tradução de

Paulo Renato Mesquita Pellegrino), São Paulo, EDUSP.

Torres, F. T. P.; Machado, P. J. O. (2011) Introdução à climatologia, São Paulo, Cengage

Learning.