Long-term Intensification of Surface Urban Heat Island Under Urban Expansion: A Remote Sensing-based Analysis

Resumo Técnico: Intensificação de Longo Prazo da Ilha de Calor Urbana de Superfície sob a Expansão Urbana na Corporação Municipal de Sylhet

Problema
Embora o efeito da Ilha de Calor Urbana de Superfície (ICUS) seja bem documentado em grandes áreas metropolitanas como Dhaka, Bangladesh, as variações espaço-temporais de longo prazo da Temperatura da Superfície Terrestre (TST) e da intensidade da ICUS (IICUS) em cidades secundárias permanecem subexploradas. Especificamente, a Corporação Municipal de Sylhet (SCC) carece de uma análise abrangente dos padrões térmicos diurnos, sazonais e anuais ao longo de períodos estendidos. Estudos existentes frequentemente tratam Sylhet como uma única entidade urbana sem resolver a variabilidade intraurbana, falham em definir objetivamente os limites de referência rurais ideais ou não aplicam a triagem ao nível de pixel para excluir coberturas de terra não rurais das zonas de referência. Este estudo aborda essas lacunas investigando a intensificação da IICUS na SCC de 2003 a 2021 em meio à rápida expansão urbana, visando quantificar os controles biofísicos da vegetação e das superfícies construídas nos padrões térmicos.

Metodologia
O estudo emprega uma abordagem baseada em sensoriamento remoto integrando dados MODIS e Landsat para analisar a dinâmica da TST e da IICUS ao longo de um período de 19 anos (2003–2021).

• Fontes de Dados:

  • Dados Térmicos: Produto de LST MOD11A2 (v006) do MODIS, um composto de 8 dias com resolução de 1 km, cobrindo 2003–2021. Os dados foram filtrados para pixels de céu limpo com erros < 2 K.
  • Uso e Cobertura da Terra (LULC): Dados de reflectância de superfície Landsat-7 ETM+ (2003) e Landsat-8 OLI/TIRS (2021) com resolução de 30 m foram utilizados para a classificação de LULC. Imagens anuais do Landsat (2003–2021) foram utilizadas para índices biofísicos.
  • Dados Auxiliares: O produto anual de cobertura da terra MODIS MCD12Q1 (500 m) foi utilizado para a triagem de pixels rurais.

• Técnicas Analíticas:

  • Classificação LULC: A classificação supervisionada por Máquina de Vetores de Suporte (SVM) no ArcGIS 10.8 categorizou a área em áreas construídas, vegetação, corpos d'água e solo exposto. Pontos de verdade de campo foram coletados via GPS e Google Earth Pro.
  • Otimização da Zona de Referência Rural: Uma análise de sensibilidade sistemática foi conduzida através de cinco distâncias de buffer candidatas (3, 5, 7, 10 e 15 km) a partir do limite antigo da SCC. O buffer ideal foi selecionado com base na estabilidade da contagem de pixels, significância estatística das diferenças de IICUS entre buffers adjacentes e representatividade local. Pixels de áreas construídas e corpos d'água foram excluídos da zona de referência rural anualmente.
  • Cálculo da IICUS: A IICUS foi computada como a diferença entre a TST média da área urbana ($T_U$) e a zona de referência rural limpa ($T_R$): $IICUS = T_U - T_R$. Os cálculos foram realizados separadamente para o dia e a noite em escalas anuais e sazonais.
  • Análise de Tendência: O teste não paramétrico de Mann–Kendall (MK) e o estimador de Declive de Sen foram usados para detectar tendências monotônicas e quantificar magnitudes. A regressão linear foi aplicada para estimar as taxas de mudança.
  • Análise Espacial: O Índice de Moran Global avaliou a autocorrelação espacial, e o Getis-Ord Gi* identificou pontos quentes (hotspots) e pontos frios (cold spots) ao nível de confiança de 99%.
  • Controles Biofísicos: O Índice de Vegetação de Diferença Normalizada (NDVI) e o Índice de Construção de Diferença Normalizada (NDBI) foram derivados de dados Landsat, reamostrados para 1 km, e correlacionados com a TST e a IICUS usando coeficientes de correlação de Pearson.

Principais Contribuições

1. Definição Objetiva de Referência Rural: O estudo introduz uma análise de sensibilidade para determinar a distância de buffer rural ideal (7 km) para o cálculo da IICUS em Sylhet, garantindo que a zona de referência represente um fundo termicamente estável e não urbano, enquanto exclui pixels não rurais.
2. Resolução Intraurbana: Ao contrário de estudos multicitadinos anteriores que trataram Sylhet como um monólito, esta pesquisa resolve a variabilidade espacial e temporal intraurbana, identificando hotspots específicos dentro da SCC.
3. Granularidade Diurna e Sazonal: A análise fornece um detalhamento da variação da IICUS através de quatro estações distintas (pré-monção, monção, pós-monção, inverno) e ciclos diurnos, destacando dinâmicas de aquecimento diferenciais.
4. Quantificação Biofísica: O estudo quantifica os papros específicos das superfícies impermeáveis (NDBI) e da vegetação (NDVI) no direcionamento do aquecimento diurno e do resfriamento noturno, respectivamente.

Resultados

• Expansão Urbana: Entre 2003 e 2021, as áreas construídas na SCC aumentaram 61%, enquanto o solo exposto e os corpos d'água declinaram aproximadamente 68% e 25%, respectivamente. A cobertura vegetal mostrou um ligeiro aumento devido à conversão de solo exposto na região sudeste, embora a tendência geral indique uma perda de superfícies naturais no núcleo urbano.
• Anomalias de TST: As anomalias de TST diurna atingiram o pico de 4,08°C durante a monção de 2021, enquanto as anomalias noturnas atingiram 1,94°C no pré-monção e 1,5°C no inverno. A antiga região da SCC exibiu consistentemente as maiores anomalias positivas.
• Tendências de IICUS:
  • Anual: Foram observadas tendências ascendentes estatisticamente significativas na IICUS máxima diurna anual (0,051°C ano⁻¹) e na IICUS média diurna (0,005°C ano⁻¹). A IICUS média noturna também mostrou uma tendência de aumento significativa (0,003°C ano⁻¹).
  • Sazonal: A IICUS diurna mostrou tendências de aumento significativas no pré-monção, pós-monção e inverno. A maior IICUS diurna (7,00°C) ocorreu durante a monção de 2021. As tendências noturnas foram significativas apenas durante o inverno.
• Distribuição Espacial: Os hotspots concentram-se persistentemente no centro da SCC. Os hotspots diurnos são mais extensos espacialmente durante o inverno, enquanto os hotspots noturnos exibem uma expansão significativa para o sul durante as estações de monção e pós-monção. A região nordeste, dominada por plantações de chá, atua consistentemente como um ponto frio, particularmente à noite.
• Direcionadores Biofísicos:
  • NDBI: Exibiu uma associação positiva significativa com a IICUS diurna ($r = 0,45$), confirmando que a expansão de superfícies impermeáveis impulsiona o aquecimento diurno.
  • NDVI: Mostrou uma associação negativa mais forte com a IICUS noturna ($r = -0,52$) do que com a diurna ($r = -0,17$), indicando que a perda de vegetação prejudica desproporcionalmente o resfriamento radiativo noturno.

Significância e Alegações
O artigo afirma que o estudo fornece uma linha de base crítica para compreender os impactos térmicos da urbanização em cidades secundárias no Sul da Ásia, que são frequentemente negligenciadas em favor de megacidades. Ao estabelecer uma metodologia robusta para definir zonas de referência rural e analisar a variabilidade intraurbana, o estudo oferece um modelo para avaliações semelhantes em regiões de rápida urbanização.

Os autores sustentam que a intensificação observada da IICUS está diretamente ligada à expansão das superfícies impermeáveis e à perda de vegetação. Eles concluem que, embora o aumento cumulativo da temperatura ao longo de 19 anos seja modesto em algumas métricas, a tendência na IICUS máxima diurna (~0,97°C de aumento) tem implicações tangíveis para o conforto térmico urbano e a vulnerabilidade ao estresse térmico. Os resultados sugerem que o planejamento urbano adaptativo ao clima na SCC deve priorizar infraestrutura verde, materiais reflexivos e zoneamento resiliente ao calor para mitigar esses efeitos. O estudo reconhece limitações relativas à resolução espacial do MODIS e à cobertura de nuvens durante as monções, recomendando trabalhos futuros com dados térmicos de maior resolução e modelos de projeção de crescimento urbano.