Análises da Ilha de Calor Urbana (ICU)

Max Anjos

April 08, 2026

Introdução

A função lcz_uhi_intensity() é projetada para calcular a intensidade da Ilha de Calor Urbana (ICU) com base em medições de temperatura do ar e Zonas Climáticas Locais (LCZ). A intensidade da ICU é definida como a diferença de temperatura entre áreas urbanas e rurais, fornecendo uma medida quantitativa de quanto as áreas urbanas são mais quentes em comparação com seus ambientes rurais circundantes.

Este guia demonstra como usar a função lcz_uhi_intensity() para calcular e analisar a intensidade da ICU usando classes LCZ. A função suporta dois métodos de cálculo:

Método 1: Método Baseado em LCZ

Identifica automaticamente os tipos construídos de LCZ (LCZ 1-10) para representar a temperatura urbana, enquanto os tipos naturais de LCZ (LCZ A-G / 11-17) representam a temperatura rural. Este método é ideal quando você tem uma classificação LCZ abrangente em toda a sua área de estudo.

Método 2: Método Manual

Permite que os usuários selecionem manualmente estações específicas como referência para áreas urbanas e rurais. Este método é útil quando você tem estações de referência pré-definidas ou quando a classificação LCZ está incompleta.

library(LCZ4r)

# Get the LCZ map for your city
lcz_map <- lcz_get_map_euro(city = "Berlin")

# Load sample data from LCZ4r
data("lcz_data")

Entendendo a Intensidade da ICU:

• Intensidade positiva da ICU (vermelho): Áreas urbanas são mais quentes que áreas rurais (ilha de calor urbana típica)
• Intensidade negativa da ICU (azul): Áreas urbanas são mais frias que áreas rurais (ilha de frio urbana)
• Intensidade zero da ICU: Nenhuma diferença de temperatura entre áreas urbanas e rurais

A intensidade da ICU tipicamente atinge pico durante a noite e pode variar significativamente conforme a estação e as condições meteorológicas.

Série Temporal da ICU

Este exemplo calcula a intensidade horária da ICU agregada por mês para o ano de 2019, fornecendo insights sobre padrões sazonais de aquecimento urbano.

# Calculate hourly UHI intensity by month for 2019
lcz_uhi_intensity(lcz_map, 
                  data_frame = lcz_data, 
                  var = "airT", 
                  station_id = "station",
                  time.freq = "hour", 
                  method = "LCZ",
                  year = 2019,
                  by = "month")

Série temporal mensal da intensidade da ICU para Berlim em 2019. Valores positivos indicam que áreas urbanas são mais quentes que áreas rurais, com intensidade máxima tipicamente observada durante os meses de verão.

Sazonalidade da ICU

Esta análise divide os dados por estação, fornecendo uma visão mais detalhada de como a intensidade da ICU varia ao longo do ano. O parâmetro group = TRUE também exibe os componentes de temperatura urbana e rural separadamente.

# Calculate hourly UHI intensity by season for 2019, including urban and rural temperatures
lcz_uhi_intensity(lcz_map, 
                  data_frame = lcz_data, 
                  var = "airT", 
                  station_id = "station",
                  time.freq = "hour", 
                  method = "LCZ",
                  year = 2019,
                  by = "season",
                  group = TRUE)

Padrões sazonais da intensidade da ICU mostrando componentes de temperatura urbana e rural. Esta visualização ajuda a identificar variações sazonais na magnitude da ICU e nas diferenças de temperatura contribuintes.

Ciclo Diurno da ICU

Compreender o ciclo diurno (dia-noite) da intensidade da ICU é crucial para estudos de clima urbano. Este exemplo calcula o padrão diurno para uma data específica.

# Calculate diurnal cycle of UHI intensity for February 6, 2019
lcz_uhi_intensity(lcz_map, 
                  data_frame = lcz_data, 
                  var = "airT", 
                  station_id = "station",
                  time.freq = "hour", 
                  method = "LCZ",
                  year = 2019, month = 2, day = 6,
                  by = "daylight",
                  group = TRUE)

Ciclo diurno da intensidade da ICU em 6 de fevereiro de 2019, mostrando padrões distintos entre períodos diurnos e noturnos. A intensidade da ICU tipicamente se intensifica após o pôr do sol.

Método Manual: Seleção Personalizada de Referência

O método manual permite que você especifique estações personalizadas como referências urbanas e rurais. Isso é particularmente útil quando você tem estações de monitoramento específicas que servem como referências representativas para sua área de estudo.

# Calculate diurnal cycle of UHI intensity for February and July 2019 using manual method
lcz_uhi_intensity(lcz_map, 
                  data_frame = lcz_data, 
                  var = "airT", 
                  station_id = "station",
                  time.freq = "hour", 
                  year = 2019, month = c(2, 7), day = 6,
                  method = "manual",
                  Turban = "bamberger",      # Urban reference station
                  Trural = "airporttxl",     # Rural reference station
                  by = c("daylight", "month"),
                  group = TRUE)

Comparação da intensidade da ICU entre inverno (fevereiro) e verão (julho) de 2019 usando estações de referência personalizadas. Isso demonstra a flexibilidade do método manual para análises direcionadas.

Opções Avançadas de Análise

Múltiplas Frequências Temporais

Você pode analisar a intensidade da ICU em diferentes agregações temporais:

# Daily UHI intensity for summer 2019
daily_uhi <- lcz_uhi_intensity(lcz_map, 
                               data_frame = lcz_data, 
                               var = "airT", 
                               station_id = "station",
                               time.freq = "day", 
                               method = "LCZ",
                               year = 2019, month = 6:8,
                               iplot = FALSE)

# Monthly UHI intensity for 2019
monthly_uhi <- lcz_uhi_intensity(lcz_map, 
                                 data_frame = lcz_data, 
                                 var = "airT", 
                                 station_id = "station",
                                 time.freq = "month", 
                                 method = "LCZ",
                                 year = 2019,
                                 iplot = FALSE)

Combinando Múltiplas Opções de Divisão

Você pode combinar múltiplos critérios de divisão para análises mais detalhadas:

# UHI intensity by weekday and season
lcz_uhi_intensity(lcz_map, 
                  data_frame = lcz_data, 
                  var = "airT", 
                  station_id = "station",
                  time.freq = "hour", 
                  method = "LCZ",
                  year = 2019,
                  by = c("weekday", "season"),
                  group = TRUE)

Resumo Estatístico

Você pode retornar o data frame para análises estatísticas adicionais:

# Return UHI intensity data frame for statistical analysis
uhi_data <- lcz_uhi_intensity(lcz_map, 
                              data_frame = lcz_data, 
                              var = "airT", 
                              station_id = "station",
                              time.freq = "hour", 
                              method = "LCZ",
                              year = 2019,
                              iplot = FALSE)

# Calculate summary statistics
summary(uhi_data)

# Calculate seasonal means
aggregate(uhi_value ~ season, data = uhi_data, FUN = mean)

Salvar Gráficos

Para salvar gráficos em seu computador, defina isave = TRUE e especifique o tipo de arquivo:

# Save UHI intensity plot to PC
lcz_uhi_intensity(lcz_map, 
                  data_frame = lcz_data, 
                  var = "airT", 
                  station_id = "station",
                  time.freq = "hour", 
                  method = "LCZ",
                  year = 2019,
                  by = "season",
                  group = TRUE,
                  isave = TRUE,
                  save_extension = "png")

Dica: Os gráficos salvos são automaticamente organizados na pasta LCZ4r_output com nomes de arquivo descritivos incluindo os parâmetros de análise e timestamp.

Aplicações Práticas da Análise de ICU

Compreender os padrões de intensidade da ICU pode informar várias estratégias de planejamento urbano e adaptação climática:

1. Preparação para Ondas de Calor

Identifique períodos e áreas com maior intensidade de ICU para direcionar intervenções durante ondas de calor e sistemas de alerta precoce.

2. Planejamento Urbano

Use padrões sazonais e diurnos para orientar decisões de desenho urbano, como: - Localização de infraestrutura verde - Regulamentações de altura e densidade de edifícios - Estratégias de implementação de materiais frios

3. Adaptação às Mudanças Climáticas

Estabeleça padrões de base da ICU para monitorar mudanças ao longo do tempo e avaliar a eficácia das medidas de mitigação.

4. Planejamento em Saúde Pública

Identifique populações vulneráveis em áreas com alta intensidade persistente de ICU para intervenções de saúde direcionadas.

Considerações Importantes:

• Os cálculos de intensidade da ICU requerem cobertura espacial adequada de estações de monitoramento em áreas urbanas e rurais
• As condições meteorológicas (velocidade do vento, cobertura de nuvens) podem influenciar significativamente a intensidade da ICU
• O método LCZ assume que LCZs construídas representam condições urbanas e LCZs naturais representam condições rurais
• Considere usar o método manual quando a classificação LCZ estiver incompleta ou quando estações de referência específicas forem preferidas

Resumo dos Parâmetros

Aqui está uma referência rápida para os principais parâmetros usados em lcz_uhi_intensity():

Parâmetro	Descrição	Opções
time.freq	Frequência de agregação temporal	“hour”, “day”, “month”, “year”
method	Método de cálculo	“LCZ” (automático), “manual” (personalizado)
Turban	Estação de referência urbana (método manual)	ID da estação para referência urbana
Trural	Estação de referência rural (método manual)	ID da estação para referência rural
by	Método de divisão dos dados	“month”, “season”, “daylight”, “weekday”, etc.
group	Exibir componentes urbano/rural	TRUE/FALSE
isave	Salvar saída no PC	TRUE/FALSE
iplot	Exibir gráfico	TRUE/FALSE

Interpretando os Resultados

Ao analisar os resultados da intensidade da ICU, considere:

• Horários de pico de intensidade: Tipicamente 3-5 horas após o pôr do sol
• Padrões sazonais: Frequentemente mais fortes no verão e inverno (dependendo do clima)
• Influências meteorológicas: Noites claras e calmas produzem os sinais mais fortes de ICU
• Morfologia urbana: Áreas compactas construídas geralmente mostram maior intensidade do que áreas abertas
• Efeitos da vegetação: Espaços verdes podem reduzir significativamente a intensidade local da ICU

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