GIS para la sostenibilidad: Individualizar las islas de calor con ArcGIS Pro
Con este primer artículo inaguramos un nuevo directorio centrado en el tool de ArcGIS Pro que permite realizar analisis y flujos utiles para valorar aspectos e indicdores legados al tema de la sistenibilidad.
El compromiso de Esri en esta perspectiva ha permitido contar con flujos de análisis consolidados que utilizan diferentes herramientas de la aplicación Desktop con ventajas para la definición y seguimiento de los propios objetivos de sostenibilidad, entre ellas:
- Apoyo durante las fases de toma de decisiones y planificación, evaluando aspectos como el cambio climático y la influencia de las intervenciones a nivel local y global.
- Herramientas para apoyar la protección de los ecosistemas y la biodiversidad mediante el seguimiento de sus cambios y resiliencia
- Integración del potencial que ofrecen las herramientas de diseño BIM en la evaluación de parámetros y criterios de sostenibilidad y resiliencia
- Datos y flujos para el análisis preventivo del contexto de inclusión de propuestas de proyectos e intervenciones, anticipando evaluaciones económicas, sociales y ambientales con enfoque territorial.
Individualizar las islas de calor con Heat Resilience Index
El primer ejemplo que nos gustaría compartir, es e proceso para obtener Heat Resilience Index (HRI), un “indice” que permite identificar eficazmente la presencia de posibles islas de calor dentro de un territorio, y las zonas donde existe mayor riesgo de su formación, mediante el análisis de tres factores:
- Temperatura media superficial
- Cobertura arborea
- Datos demograficos
Este workflow se realiza tramite datos ready to use e open sacados del Living Atlas o de portales accesibles para los ciudadanos.
Entre los datos útiles para el proceso se encuentran datos demográficos, como densidad de población y niveles de información sobre la cobertura vegetal.Todos estos aspectos también se pueden analizar por separado como punto de partida para análisis posteriores.
Fase 1: análisis de la temperatura media de la superficie
Para el análisis de la temperatura superficial de una zona determinada utilizamos el servicio Multispectral Landsat de Living Atlas de Esri. Este servicio de cobertura global listo para usar contiene décadas de datos y permite ver diferentes combinaciones de bandas espectrales y multiespectrales, mejoradas a través de plantillas predefinidas puestas a disposición de los usuarios, útiles para evaluar diferentes aspectos y parámetros. En este caso hemos elegido la plantilla que utiliza bandas específicas para representar la temperatura de la superficie expresada en grados Celsius.
Una vez establecidos los datos iniciales y definidas las propiedades deseadas, como el rango temporal y la extensión, para este flujo de trabajo nos centramos en el área alrededor del Guadalquivir en Sevilla utilizando los polígonos censales en los que se divide la ciudad como «cuadrícula» de referencia.
A través de una serie de análisis hemos obtenido un conjunto de datos que registra la temperatura superficial máxima anual dentro de cada polígono en el que se divide la ciudad.
Fase 2: Cálculo de cobertura arbórea y escasez de vegetaciónPara realizar la segunda fase se utilizó el servicio de clasificación de suelos de la ESA, con el objetivo de calcular la cantidad de terreno con cobertura vegetal de la zona elegida para definir las zonas con mayor urgencia de intervención.
A partir de algunas herramientas de geoprocessing tenemos mapado los datos de inizio y otenido un raster que identificque las zonas con presencia de vegetación dentro del aerea de Sevilla. Este dato, una vez elaborado, se une, como en la fase preferente, a los poligonos censuarios obteniendo obteniendo un conjunto de datos que expresa el porcentaje de territorio con (y no) cobertura vegetal para cada sector.
Fase 3: colocar la densidad de la población
A través de una serie de análisis hemos obtenido un conjunto de datos que registra la temperatura superficial máxima anual dentro de cada polígono en el que se divide la ciudad.
Resultado de los análisis
El último paso, una vez obtenida toda la información necesaria, es la integración de todos los conjuntos de datos obtenidos en una única Feature Class para la obtención y visualización del índice.
Utilizando el conjunto de datos obtenido, es necesario interpolar los valores de temperatura superficial, densidad de población y cobertura arbórea para obtener un rango uniforme y útil para análisis comparativos, entre 0 y 15.
Remodelados los valores, mediante una expresión es posible crear una simbología personalizada que represente el Índice de Resiliencia al Calor destacando las áreas que tienen menos necesidad de intervención (valores cercanos a 0) y aquellas con riesgo de formación de islas de calor (valores cerca de 15).
En el ejemplo que hemos creado, las zonas donde el riesgo de formación de islas de calor es menor se muestran en verde y las zonas donde es crítico en marrón debido a la alta densidad de población y/o falta de vegetación.
Conclusiones
En este artículo hemos visto qué es el índice HRI y cómo analizar la posible formación de islas de calor urbanas a través de datos listos para usar.Para los usuarios que quieran obtener más información sobre estos temas, aquí hay artículos de Esri que analizan las distintas etapas del proceso:
- Build A Heat Risk Index for Local Climate Planning: Part 1 of 3
- Build a Heat Risk Index for Local Climate Planning: Part 2 of 3
- Build a Heat Risk Index for Local Climate Planning: Part 3 of 3
Para obtener más información sobre el mundo Esri y la sostenibilidad, consulte nuestro sitio web o comuníquese con el personal de One Team GIS por correo electrónico a gis@oneteam.it o llámenos al 91 398 580.
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