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dc.creatorPaula, Diana Carolina Jesus de-
dc.date.accessioned2022-07-20T17:09:51Z-
dc.date.available2021-10-19-
dc.date.available2022-07-20T17:09:51Z-
dc.date.issued2021-08-27-
dc.identifier.citationPAULA, Diana Carolina Jesus de. Simulação de cenários futuros de ilhas de calor e morfologia urbana como instrumento no planejamento de cidades. 2021. 102 f. Tese (Doutorado em Física Ambiental) - Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Física, Cuiabá, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://ri.ufmt.br/handle/1/3446-
dc.description.abstractDue to the importance of considering climate change in urban centers, this research aimed to simulate future scenarios of urban heat islands and the effect of likely changes in urban morphology on microscale heating. Therefore, it was necessary to analyze the thermohygrometric data in relation to the local climate zones (LCZs) between 2011 and 2019 for further simulation of future scenarios for 2021. The results showed, between 2011 and 2020, that the LCZ2 and LCZ 4 typologies with canyon characteristics urban are those that are favoring the intensification of the urban heat island (in the central region of the city and in the surrounding areas) more significantly in the hot-dry period, on the other hand, the regions that are characterized as LCZA (dense arboreal vegetation) configure oases for expressing the mildest temperatures in all seasons in the years of study. In the simulation of future scenarios of heat islands, LSMT-type artificial neural networks were used to estimate the air temperature of each season of the year for 2021 and consequently the ICU, hence the ANN with a database composed of thermohygrometric variables associated with the properties surface was able to estimate the heat island effect for the year 2021, corroborating studies of climate change in cities with tropical climate. In view of this, the worst ICU scenarios are observed from the probable transformations, when LCZA is transformed into the other constructive typologies due to the loss of dense arboreal vegetation to the detriment of the construction of buildings and paved surfaces, being up to 2.25°C in winter, up to 1.80°C in spring and up to 0.95°C in summer. Estimated and equally relevant changes are seen when changing from low height typologies to high FVC and low H/W urban canyons (LCZ2 and 5) as well as to low FVC and high H/W urban canyons (LCZ 4), creating local heating up to 2.77°C in autumn, up to 1.88°C in winter, up to 1.37°C in spring and up to 1°C in summer.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Nádia Paes (nadia66paes@gmail.com) on 2022-03-28T13:48:02Z No. of bitstreams: 1 TESE_2021_Diana Carolina Jesus de Paula.pdf: 4318506 bytes, checksum: 3f1ecb3961ff4eaf6e1d1374735cfb59 (MD5)en
dc.description.provenanceApproved for entry into archive by Carlos Eduardo da Silveira (carloseduardoufmt@gmail.com) on 2022-07-20T17:09:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TESE_2021_Diana Carolina Jesus de Paula.pdf: 4318506 bytes, checksum: 3f1ecb3961ff4eaf6e1d1374735cfb59 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2022-07-20T17:09:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE_2021_Diana Carolina Jesus de Paula.pdf: 4318506 bytes, checksum: 3f1ecb3961ff4eaf6e1d1374735cfb59 (MD5) Previous issue date: 2021-08-27en
dc.description.sponsorshipCAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Mato Grossopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleSimulação de cenários futuros de ilhas de calor e morfologia urbana como instrumento no planejamento de cidadespt_BR
dc.typeTesept_BR
dc.subject.keywordPlanejamento urbanopt_BR
dc.subject.keywordModelagempt_BR
dc.subject.keywordRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subject.keywordEventos extremospt_BR
dc.subject.keywordUrbanizaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Santos, Flávia Maria de Moura-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4000857814123856pt_BR
dc.contributor.referee1Santos, Flávia Maria de Moura-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4000857814123856pt_BR
dc.contributor.referee2Nogueira, Marta Cristina de Jesus Albuquerque-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8280601583280522pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1250796395513644pt_BR
dc.description.resumoDevido à importância em considerar as mudanças climáticas nos centros urbanos, esta pesquisa teve o objetivo de simular cenários futuros de ilhas de calor urbana e o efeito das prováveis alterações da morfologia urbana no aquecimento em microescala. Para tanto foi necessária a análise dos dados termohigrométricos em relação às zonas climáticas locais (LCZs) entre 2011 e 2019 para posterior simulação dos cenários futuros de 2021. Os resultados demonstraram entre 2011 e 2020, que as tipologias LCZ2 e LCZ 4 com características de cânion urbano são as que estão favorecendo a intensificação da ilha de calor urbana (na região central da cidade e nas áreas ao redor) de forma mais expressiva no período quente-seco, em contrapartida as regiões que são caracterizadas como LCZA (vegetação arbórea densa) configuram oásis por manifestarem as temperaturas mais amenas em todas as estações nos anos de estudo. Na simulação dos cenários futuros de ilhas de calor, foram utilizadas as redes neurais artificiais do tipo LSMT para estimar a temperatura do ar de cada estação do ano para 2021 e consequentemente a ICU, logo a RNA com banco de dados composto de variáveis termohigrométricas associada às propriedades de superfície foi capaz de estimar o efeito de ilha de calor para o ano de 2021, corroborando com estudos de mudanças climáticas em cidades de clima tropical. Em vista disso, os piores cenários de ICU são observados a partir das prováveis transformações, quando LCZA é transformada nas demais tipologias construtivas devido à perda de vegetação arbórea densa em detrimento da construção de edifícios e superfícies pavimentadas, sendo de até 2,25°C no inverno, até 1,80°C na primavera e até 0,95°C no verão. Mudanças estimadas e igualmente relevantes são vistas quando muda de tipologias de baixa altura para de cânions urbanos de alto FVC e baixo H/W (LCZ2 e 5) bem como para cânions urbanos de baixo FVC e alto H/W (LCZ 4), criando um aquecimento local no outono de até 2,77°C, inverno de até 1,88°C, na primavera de até 1,37°C e no verão de até 1°C.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto de Física (IF)pt_BR
dc.publisher.initialsUFMT CUC - Cuiabápt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Física Ambientalpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICApt_BR
dc.subject.keyword2Urban planningpt_BR
dc.subject.keyword2Modelingpt_BR
dc.subject.keyword2Artificial neural networkspt_BR
dc.subject.keyword2Extreme eventspt_BR
dc.subject.keyword2Urbanizationpt_BR
dc.contributor.referee3Gomes, Raphael de Souza Rosa-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/7352154839166198pt_BR
dc.contributor.referee4Duarte, Denise Helena Silva-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/5139970233939681pt_BR
dc.contributor.referee5Novais, Jonathan Willian Zangeski-
dc.contributor.referee5Latteshttp://lattes.cnpq.br/5665663207008673pt_BR
Aparece na(s) coleção(ções):CUC - IF - PPGFA - Teses de doutorado

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