Caracterización de la isla de calor urbana en el campus de la UAM por medio de teledetección

  1. Elena Aragoneses de la Rubia 1
  1. 1 Universidad Autónoma de Madrid
    info

    Universidad Autónoma de Madrid

    Madrid, España

    ROR https://ror.org/01cby8j38

Revista:
Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica

ISSN: 1578-5157

Año de publicación: 2020

Número: 26

Tipo: Artículo

DOI: 10.21138/GF.678 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

Otras publicaciones en: Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica

Resumen

La teledetección es una técnica empleable para el estudio térmico de las cubiertas del territorio y la caracterización de espacios según su capacidad de resistencia al sobrecalentamiento. El objetivo de este trabajo es caracterizar la isla de calor urbana (UHI) del campus de la UAM y determinar su grado de influencia por la UHI madrileña. Se trabaja con imágenes de los satélites Sentinel-2, Landsat 8 e imágenes de la campaña DESIREX, iniciativa de la ESA (Agencia Espacial Europea). Se calculan el NDVI y la LST, analizando para las cubiertas la evolución de temperaturas a lo largo del día, la amplitud térmica e identificando puntos calientes. Los resultados indican que el comportamiento térmico del campus se asemeja al de zonas rurales y no urbanas, y que no está influenciado significativamente por la UHI de la capital.

Referencias bibliográficas

  • Anandababu, D; Purushothaman, B. M. y Suresh, B. D. (2018). Estimation of land surface temperature using Landsat 8 data, International journal of advance research, ideas and innovations in technology, 4, 2, 177-186.
  • Avdan, U. y Jovanovska, G. (2016). Algorithm for automated mapping of land surface temperature using Landsat 8 satellite data, Journal of sensors, 2016.
  • Bonan, G. B. (2000). The microclimates of a suburban Colorado (USA) landscape and implications for planning and design, Landscape and urban planning, 49, 97-114.
  • Bottyán, Z. y Unger, J. (2003). “A multiple linear statistical model for estimating the mean maximum urban heat island”, Theoretical and applied climatology, 75, 233-243.
  • Carretero, L. y De miguel, E. (2015). “Evaluación de algoritmos de separación temperatura/emisividad en imágenes sintéticas AHS” en XVI Congreso de la asociación española de teledetección. Teledetección: humedales y espacios protegidos. Libro de actas. Sevilla 21-23 octubre 2019, 232-235.
  • Club español de energía (2017). Energía y ciudades. Club español de la energía. Madrid.
  • Cochrane, M- A. (2000). Using vegetation reflectance variability for species level classification of hyperspectral data, International journal of remote sensing, 21, 10, 2075-2087.
  • Danson, F. M. (1995). “Developments in the remote sensing of forest canopy structure” en Danson F. M y Plummer, S. E.: Advances in environmental remote sensing. Oceanographic literature review, 8, 43, 53-69.
  • Data user element (2008). Satellite observations help lessen the effects of heatwaves in urban area. News. Data user element. ESA. [Consulta: 04-10-2019]. Disponible en: http://due.esrin.esa.int/page_news168.php consultado el 04/10/2019
  • ESA (2019). Copernicus open sci hub. ESA. [Consulta: 15-10-2019]. Disponible en: https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home
  • ESA (2020). Sentinel-2. Satellite description. ESA [consulta: 08-09-2020]. Disponible en: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2/satellite-description
  • EPA (2003). Beating the heat: mitigating thermal impacts, Nonpoint source news-notes, 72, 23-26.
  • Eurosocial (2015). Grupos vulnerables: Informe sobre el abordaje de la vulnerabilidad en EUROsociAL. FIIAP. [Consulta: 08-06-2020]. Disponible en: http://sia.eurosocial-ii.eu/files/docs/1447416430-informe_grupos%20vulnerables.pdf
  • Fernández García, F.; Montálvez, J. P.; González Rouco, F. J. et al. (2003). “A pca analysis of the UHI form of Madrid (Spain)” en 5th International Conference on urban climate, 1-5/9, Lodz, Polonia.
  • Fernández García, F.; Allende Álvarez, F.; Rasilla Álvarez, D. et al. (2016). Estudio de detalle del clima urbano de Madrid. Madrid, Universidad Autónoma de Madrid, departamento de Geografía.
  • Fernández García, F. y Rasilla Álvarez, D. (2008). Olas de calor e influencia urbana en Madrid y su área metropolitana, Estudios geográficos, 69, 265, 495-518.
  • Fernández García, F. y Rasilla Álvarez, D. (2012). “Confort térmico e influencia urbana en el área metropolitana de Madrid” en Nuevos aires de la geografía española del siglo XXI. Aportación española al XXXIIº Congreso de la Unión Geográfica Internacional. Editorial Comité Español de la ugi/2012.
  • Génova Fuster, M. M. (1989). Flora vascular del monte de Valdelatas y su entorno, Ecología, 3, 75:98.
  • Gillespie, A.; Rokugawa, S.; Matsunaga, T. et al. (1998). A temperature and emissivity separation algorithm for advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer (ASTER) images. IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 36, 4, 1113-1126.
  • Gillespie, A.; Rokugawa, S.; Hook, S. J. et al. (1999). Temperature/emissivity separation algorithm theoretical basis document, version 2.4. ATBD contract NAS5-31372, NASA.
  • Gómez Mendoza, J.; Luna, G; Mas, R. et al. (1987). Guettos universitarios. el campus de la Universidad Autónoma de Madrid. Madrid, Ediciones de la Universidad Autónoma, colección de bolsillo 7.
  • Green Urban Data (2019): Zonas verdes: ¿cantidad o calidad?. Green urban data. [Consulta: 24-05-2020]. Disponible en: https://www.greenurbandata.com/2019/02/07/zonas-verdes-cantidad-o-calidad/
  • Hartz, D. A.; Prashad, L.; Hedquist, B. C. et al. (2006). Linking satellite images and hand-held infrared thermography to observed neighborhood climate conditions, Remote sensing of environment, 104, 190–200.
  • Hart, M. A. y Sailor, D. J. (2009). Quantifying the influence of land-use and surface characteristics on spatial variability in the urban heat island, Theoretical and applied climatology, 95, 3–4, 397-406.
  • Huang, H. Ooka, R. y Kato, S. (2005). Urban thermal environment measurements and numerical simulation for an actual complex urban area covering a large district heating and cooling system in summer, Atmospheric environment, 39, 6362-6375.
  • IGN. Centro de descargas del IGN. [Consulta: 05-10-2019]. Disponible en: http://centrodedescargas.cnig.es/centrodescargas/index.jsp#
  • IGME. Cartografía del IGME. [Consulta: 05-10-2019]. Disponible en: http://info.igme.es/cartografiadigital/geologica/magna50.aspx
  • INE. [Consulta: 23-05-2020]. Disponible en: https://www.ine.es/
  • Kachhwaha, T. S. (1883). Spectral signatures obtained from Landsat digital data for forest vegetation and land-use mapping in India, Photogrammetric engineering and remote sensing, 49, 5, 685-689.
  • Laaidi, K.; Zeghnoun, A.; Dousset, B. et al. (2012). The impact of heat islands on mortality in Paris during the august 2003 heat wave, Environmental health perspectives, 120, 254-259.
  • Levin, N. y Phinn, S. (2016). Illuminating the capabilities of Landsat 8 for mapping night lights, Remote sensing of environment, 182, 27-38.
  • López Gómez, A.; Fernández García, F. y Moreno Jiménez, A. (1993). El clima urbano. teledetección de la isla de calor en Madrid. Madrid, Ministerio de obras públicas y transportes, serie monografías.
  • López Gómez, A.; López Gómez, J.; Fernández García, F. et al. (1991). El clima urbano de Madrid: la isla de calor, Editorial CSIC_CSIC press.
  • Masek, J. F.; Taylor, M. P. y Rocchio, L. (2019). Landsat 8. NASA. Landsat science. [Consulta: 16-10-2019]. Disponible en: https://landsat.gsfc.nasa.gov/landsat-data-continuity-mission/
  • Martínez Vega, J.; Martín, M. P.; Díaz Montejo, J. M. et al. (2010). Guía didáctica de teledetección y medio ambiente, Centro de ciencias humanas y sociales (CSIC).
  • Mirzaei, P. A. y Haghighat, F. (2010). Approaches to study urban heat island–abilities and limitations, Building and environment, 45, 2192–2201.
  • Morris, C. J- G.; Simmonds, I. y Plummer, N. (2001). Quantification of the influences of wind and cloud on the nocturnal urban heat island of a large city, Journal of applied meteorology, 40, 169-182.
  • Núñez Peiró, M.; Román López, M. E.; Sánchez Guevara, C. et al. (2016). Hacia un modelo dinámico para la isla de calor urbana de Madrid, Anales de edificación, 2, 1, 49-58.
  • Núñez Peiró, M.; Sánchez Guevara, C. y Neila González, F. J. (2017). Actualización de la isla de calor urbana de madrid y su influencia en la simulación energética de edificios” en 3er Congreso Internacional de construcción sostenible y soluciones eco-eficientes, Libro de Actas, 890-901, Sevilla: Universidad de Sevilla, Escuela técnica superior de arquitectura.
  • Oke, T. R. (1973). City size and the urban heat island, Atmospheric environment, 7, 769-779.
  • Oke, T. R. (1982). The energetic basis of the urban heat island, Quarterly journal of the royal meterological society, 108, 1-24.
  • Pérez González, M. E.; García Rodríguez, M. P. y Guerra Zaballos, A. (2003). Análisis del clima urbano a partir de imágenes de satélite en el centro peninsular español, Anales de geografía de la Universidad Complutense, 23, 187-206.
  • Pérez González, M. E. y García Rodríguez, M. P. (2001). Estudio de las bandas térmicas del ETM en la Comunidad de Madrid y alrededores. Asociación española de climatología.
  • Population Reference Bureau (2019). 2019 world population data sheet. Population reference bureau.
  • Price, J. C. (1994). How unique are spectral signatures?, Remote sensing of environment, 49, 3, 181-186.
  • Rasul, A.; Balzter, H.; Smith, C. et al. (2017). A review on remote sensing of urban heat and cool islands, Land, 6, 2, 38.
  • Roa, P. K. (1972). Remote sensing of urban" heat islands" from an environmental satellite, Bulletin of the American Meteorological Society, 53, 647-648.
  • Sailor, D. J. y Lu, L. (2004). A top–down methodology for developing diurnal and seasonal anthropogenic heating profiles for urban areas, Atmospheric environment, 38, 2737-2748.
  • Sánchez González, D. y Chávez Alvarado, R. (2016). “Adjustments to physical-social environment of the elderly to climate change: proposals from environmental gerontology” en Sácnhez González, D.; Chávez Alvarado, R.: Environmental gerontology in Latin America and Europe. Policies and perspectives on environment and aging. Nueva York, 105-126.
  • Sánchez González, D. y Chávez Alvarado, R. (2019): “Vulnerabilidad de las personas mayores al cambio climático” en Sánchez González, D. y Chávez Alvarado, R.: Envejecimiento de la población y cambio climático. Vulnerabilidad y resiliencia desde la gerontología ambiental. Granada: Comares, 119-175.
  • Sarrat, C.; Lemonsu, A.; Masson, V. et al. (2006). Impact of the urban heat island on regional atmospheric pollution, Atmospheric environment, 40, 1743-1758.
  • Sobrino, J. A.; Bianchi, R.; Paganini, M. et al. (2009a): DESIREX 2008 final report. ESA.
  • Sobrino, J. A.; Sòria, G.; Oltra Carrió, R. et al. (2009b). DESIREX 2008: estudio de la isla de calor en la ciudad de Madrid, Revista de teledetección, 31, 80–92.
  • Sobrino, J.A.; Oltra Carrió, R.; Sòria, G. et al. (2013). Evaluation of the surface urban heat island effect in the city of Madrid by thermal remote sensing, International journal of remote sensing, 34, 3177-3192.
  • Stone, B. y Norman, J. M. (2006). Land use planning and surface heat island formation: a parcel-based radiation flux approach, Atmospheric environment, 40, 3561-3573.
  • Svensson, M. K. (2004). Sky view factor analysis–implications for urban air temperature differences, Meteorological applications, 11, 201-211.
  • Sykas, D. (2018a). Thermal hyperspectral images. Part of the course notes: hyperspectral thermal image unmixing. Geo university. [Consulta: 04-10-2019]. Disponible en: https://www.geo.university/courses/hyperspectral-thermal-image-unmixing
  • Sykas, D. (2018b): Thermal theory concepts. Part of the course notes: hyperspectral thermal image unmixing. Geo university. [Consulta: 04-10-2019]. Disponible en: https://www.geo.university/courses/hyperspectral-thermal-image-unmixing
  • Taha, H. (1997). Urban climates and heat islands: albedo, evapotranspiration, and anthropogenic heat, Energy and buildings, 25, 99-103.
  • Toy, S.; Yilmaz, S. y Yilmaz, H. (2007). Determination of bioclimatic comfort in three different land uses in the city of Erzurum, Turkey, Building and environment, 42, 1315–1318.
  • Tucker, C. J. y Garratt, M. W. (1977). Leaf optical system modeled as a stochastic process, Applied optics, 16, 3, 635-642.
  • Unger, J. (2006). Modelling of the annual mean maximum urban heat island using 2d and 3d surface parameters, Climate research, 30, 215-226.
  • United Nations (2019a). World urbanization prospects 2018: highlights. Department of economics and social affairs. United Nations. Nueva York, 2019.
  • United Nations (2019b). World populations prospects 2019: highlights. Department of economics and social affairs. United Nations. Nueva York, 2019.
  • USGSa. Glovis. NASA. [Consulta: 18-10-2019]. Disponible en: https://glovis.usgs.gov/app
  • USGSb. Landsat level-1 processing details. NASA. [Consulta: 24-05-2020]. Disponible en: https://www.usgs.gov/land-resources/nli/landsat/landsat-level-1-processing-details
  • USGSc. (2019). USGS eros archive- Sentinel-2. NASA. [Consulta: 20-10-2019]. Disponible en: https://www.usgs.gov/centers/eros/science/usgs-eros-archive-sentinel-2?qt-science_center_objects=0#qt-science_center_objects
  • Voogt, J. A. (2002). Urban heat island: causes and consequences of global environmental change. Wiley, Chichester, Nueva York: 2, 660-666.
  • Voogt, J. A. y Oke, T. R. (2003). Thermal remote sensing of urban climates, Remote sensing of environment, 86, 370–384.
  • Zanter, K. (2019). Landsat 8 surface reflectance code (lasrc) product guide. version 2. Department of the interior. US geological survey. USGS. Sioux falls. Dakota del sur. [Consulta: 17-10-2019]. Disponible en: https://prd-wret.s3.us-west-2.amazonaws.com/assets/palladium/production/atoms/files/LSDS-1368_L8_C1-LandSurfaceReflectanceCode-LASRC_ProductGuide-v3.pdf