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Variabilidade sazonal da ilha urbana de calor e modelagem em fina escala
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1107580
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Krecl, Patricia | - |
| Autor(es): dc.contributor | Krecl, Patricia | - |
| Autor(es): dc.contributor | Targino, Admir Créso de Lima | - |
| Autor(es): dc.contributor | Batista, Ligia Flávia Antunes | - |
| Autor(es): dc.creator | Oukawa, Gabriel Yoshikazu Cortez | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T13:06:52Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T13:06:52Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-05-26 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023-05-26 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-12 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/31480 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1107580 | - |
| Descrição: dc.description | Climate change has caused widespread disturbances in nature and impacted the lives of billions of city dwellers. Characterizing the spatiotemporal variability of urban heat island intensity (UHII) is a key step to mitigate its effects, and enhance urban resilience to climate change. In this work, random forest (RF) models were developed specifically for daytime and nighttime periods, and winter and summer seasons. The models were developed using the air temperature (Tair) as the response variable and simulated the evolution of the UHII with spatial and temporal resolutions of 10 m and 1 hr. The in situ Tair data were combined with a large set of 91 independent predictor variables, including land cover, topography, urban geomorphology, population and traffic, meteorology, and atmospheric stability indices. Days with similar weather conditions in the winter and summer seasons were classified into three main groups, each dominated by a combination of weather systems. Large-scale atmospheric circulation played a key role in governing the heating and cooling rates under different types of land cover and, consequently, on the onset and strength of the UHII. High pressure systems favored the emergence of the largest UHII, with maximum hourly means of 5.9 ºC in the winter and 5.1 ºC in the summer. On the other hand, overcast conditions in the winter and rain in the summer hindered its development. The RF models were able to explain a very high percentage of variance (R² ≥ 96%) during the day and night, and in both seasons. The addition of two general models (for daytime and nighttime) combining winter and summer was not beneficial, the explanatory power was equivalent to the winter model (98%), but the RMSE and MAE were higher. The feature importance analysis revealed that temporal variables (meteorological and of atmospheric stability) were the most important ones in modeling Tair. The application of RF models allowed simulating the UHII field under various meteorological conditions and also identifying critical areas. Furthermore, RF proved to be a robust framework for modeling the UHII, with the added benefit of allowing nonlinear behaviors. | - |
| Descrição: dc.description | Conselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) | - |
| Descrição: dc.description | As mudanças climáticas recentes têm causado distúrbios generalizados na natureza e afetado a vida de bilhões de moradores urbanos. Caracterizar a variabilidade espaço-temporal da intensidade da ilha urbana de calor (IIUC) é fundamental para mitigar seus efeitos, e tornar as cidades mais resilientes às mudanças climáticas. Neste trabalho, foram desenvolvidos modelos de florestas aleatórias (FA) específicos para os períodos diurno e noturno, e para o inverno e verão. Os modelos foram construídos utilizando a temperatura do ar (Tar) com variável resposta e simularam a evolução da IIUC com resolução espaço-temporal de 10 m e 1h. Dados de monitoramento in situ da Tar foram combinados com um amplo conjunto de 91 variáveis independentes, incluindo cobertura do solo, topografia, geomorfologia urbana, população e tráfego, meteorologia e índices de estabilidade atmosférica. Os dias com condições meteorológicas similares no inverno e verão foram divididos em três principais grupos, cada um dominado por uma combinação de sistemas meteorológicos. A circulação atmosférica de larga escala exerceu influência nas taxas de aquecimento e resfriamento sob diferentes tipos de cobertura do solo e, por consequência, na modulação da IIUC. Sistemas de alta pressão favoreceram o surgimento das maiores IIUC, com máximas médias horárias de 5,9 ºC no inverno e 5,1 ºC no verão. Em contrapartida, condições de céu nublado no inverno e chuvosas no verão inibiram seu desenvolvimento. Os modelos de FA conseguiram explicar uma altíssima porcentagem da variância da Tar (R2 ≥ 96%) durante o dia e a noite, e nas duas estações do ano. A adição de dois modelos gerais (um para o dia e outro para a noite) contendo dados do inverno e verão não gerou nenhum benefício. O poder explicativo foi o equivalente ao do inverno (98%), porém, com RMSE e MAE maiores que dos modelos do verão. A análise da importância dos atributos revelou que as variáveis temporais (meteorológicas e de estabilidade atmosférica) foram as mais importantes para modelar a Tar. A aplicação dos modelos de FA permitiu simular o campo da IIUC sob diferentes condições meteorológicas e também identificou áreas críticas. Além disso, as FA demonstraram ser uma ferramenta robusta para modelar a IIUC, com o benefício de tolerar comportamentos não lineares. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
| Publicador: dc.publisher | Londrina | - |
| Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
| Publicador: dc.publisher | Engenharia Ambiental | - |
| Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
| Direitos: dc.rights | openAccess | - |
| Direitos: dc.rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Ilha de calor urbana | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado do computador | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Simulação (Computadores) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Urban heat island | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Computer simulation | - |
| Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITARIA | - |
| Título: dc.title | Variabilidade sazonal da ilha urbana de calor e modelagem em fina escala | - |
| Título: dc.title | Seasonal variability of the urban heat island and fine-scale modeling | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT | |
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