Planning for the temperature extremes: an urban bioclimate-based model for southern European cities

Ana Patrícia Pires Marques Oliveira

Key information

Authors:

Ana Patrícia Pires Marques Oliveira (Ana Patrícia Pires Marques Oliveira)

Supervisors:

António Manuel Saraiva Lopes (António Manuel Saraiva Lopes); Amílcar de Oliveira Soares (Amílcar de Oliveira Soares); Samuel Pedro de Oliveira Niza (Samuel Pedro de Oliveira Niza)

Published in

November 19, 2021

Abstract

A temperatura do ar é um aspeto fundamental da saúde ambiental urbana, especialmente em locais sujeitos a ondas de calor (OC), progressivamente mais frequentes e intensas devido às alterações climáticas. Cidades do Sul da Europa são particularmente vulneráveis - especificidades económicas e sociais tendem a enfatizar os impactos de OC, ao mesmo tempo que limitam a capacidade sua de resposta. Efetivamente, existem poucos exemplos Áreas Funcionais Urbanas (AFUs) Mediterrânicas com redes operacionais de monitorização do clima urbano, nomeadamente a temperatura do ar e a magnitude do efeito Ilha Urbana de Calor (IUC). Por outro lado, imagens térmicas provenientes de satélite encontram-se hoje prontamente disponíveis, garantindo continuidade espacial, observações repetidas e cobertura global. Não obstante esta aparente abundância de dados, a utilidade dos dados de Temperatura da Superfície (TS) para aplicações de clima urbano é fortemente condicionada por diversos aspetos, designadamente a cobertura de nuvens, a resolução espacial, ou o período de aquisição diurno - a última restrição é especialmente problemática, pois os padrões espaciais da TS diurna não são concordantes com aqueles da IUC, propiciando potenciais equívocos de interpretação, especialmente na comunicação de resultados a um público mais amplo e não especializado. Para responder a estas limitações, nesta tese, métodos de trabalho baseados em ciência aberta são utilizados no desenvolvimento e validação de modelos empíricos de previsão da exposição ao calor, fornecendo alternativas de baixo custo para avaliação de desempenho térmico urbano. Ao longo da tese, várias escalas espaciais são exploradas, desde o contexto europeu, até a escala da cidade/município. Comum a todos, é enfoque em eventos de OC e no seu mapeamento, ainda que as fontes de dados e métodos sejam ajustadas às questões específicas de cada escala de análise. Primeiramente, dados da temperatura do ar ao nível da Europa são traduzidos em informação sobre a prevalência de OC, destacando as diferenças de frequência, duração e intensidade entre regiões biogeográficas e as AFU Europeias. Já no âmbito metropolitano, imagens térmicas de deteção remota são empregadas no mapeamento da Ilha Urbana de Calor das Superfícies (IUCS) durante eventos de OC em Lisboa, Barcelona, Marselha, Nápoles e Atenas. Em Nápoles, a disponibilidade de imagens noturnas de TS possibilita ainda o cálculo e interpretação das componentes do Balanço Energético Urbano (UEB), permitindo construir um modelo de aprendizagem automática para previsão da TS e IUCS correspondentes. Finalmente, em Lisboa, é desenvolvida uma abordagem com recurso a modelos lineares hierárquicos, para prever a variabilidade diária do sinal térmico nas áreas urbanas, em resposta ao produto da interação entre variáveis espaciais (classes de ocupação do solo, relevo) e temporais (temperatura do ar e velocidade do vento, regionais). Este modelo permite não só identificar as diferenças de exposição ao calor entre bairros, mas também providencia uma ferramenta acessível para testar e comparar o desempenho térmico urbano mediante cenários alternativos de planeamento territorial e de mudanças climáticas. Air temperature is a key aspect of urban environmental health, especially in locations subject to enhanced heatwaves (HW), due to climate change. Southern European cities are particularly vulnerable, as several economic and social specificities are likely to emphasise HW impacts while limiting local response capacity. In fact, there are very few cases of Mediterranean Functional Urban Areas (FUAs) with operational air temperature monitoring networks to properly assess local climate, namely the magnitude of the Urban Heat Island effect (UHI). On the other hand, satellite thermal imagery is readily available, ensuring spatial continuity, repeated observations, and global coverage. Despite its abundance, the usefulness of remote sensing Land Surface Temperature (LST) for urban climate applications is strongly limited by cloud cover, spatial resolution, or diurnal time of acquisition – the latter constraint is especially problematic, as the spatial patterns of the diurnal LST do not agree with those of the UHI, potentially misleading a non-specialized broader audience. To answer these limitations, in this thesis, open data-science workflows are used to develop and test empirical predictions models of heat exposure, providing low-cost alternatives for urban thermal performance assessment. Throughout the thesis, several spatial scales are explored, from the European context, up to the city scale. Common to all, is a focus on UHI intensity during HW events and how to map them, whereas data sources and methods are adjusted to the scale-specific questions being addressed. Firstly, air temperature data is translated into an HW prevalence assessment, highlighting exposure differences across European biogeographical regions and FUAs. At the metropolitan level, remote sensing thermal imagery is used to map the Surface Urban Heat Island (SUHI) during HW events in Lisbon, Barcelona, Marseille, Naples, and Athens. The analysis is further developed in Naples, where the availability of nocturnal LST imagery allows to properly assess the usefulness of the diurnal Urban Energy Balance (UEB) components to build a nocturnal SUHI machine-learning prediction model. Finally, in Lisbon, a linear mixed-effects model approach is developed, to predict the daily variability of the local urban thermal signal (UTS), in response to timevarying weather variables. The model allows not only to identify present-day heat exposure differences across neighbourhoods but also provides local stakeholders with a straightforward tool to test and compare the performance of alternative urban planning scenarios, under climate change prospects.