Expansão de superfícies impermeáveis e variabilidade termo-higrométrica na região norte de Goiânia (1985–2020)
DOI:
https://doi.org/10.26767/colquio.23.4335Palavras-chave:
Climatologia urbana, mudanças climáticas, sensoriamento remoto, solo impermeabilizado, superfícies impermeáveisResumo
A urbanização altera a cobertura do solo, o balanço hídrico e as condições climáticas locais, especialmente em áreas ambientalmente estratégicas. Este estudo analisou a evolução das superfícies impermeáveis na região norte de Goiânia e discutiu sua relação com a variabilidade temporal da temperatura média anual do ar e da umidade relativa entre 1985 e 2020. A área de estudo foi delimitada em ambiente SIG com base em dados vetoriais oficiais. A dinâmica da cobertura do solo foi analisada por meio de imagens Landsat processadas no Google Earth Engine e classificadas por abordagem supervisionada. As tendências climáticas foram avaliadas utilizando o teste de Mann–Kendall e regressão linear. Os resultados indicaram tendência de aumento da temperatura média anual do ar e tendência de redução da umidade relativa ao longo da série histórica, com ajuste moderado para a temperatura (R² = 0,5778) e menor ajuste para a umidade relativa (R² = 0,2484). A área impermeável apresentou tendência geral de crescimento quando considerada a média móvel de 5 anos (R² = 0,7226). Entretanto, as correlações lineares entre área impermeável e variáveis climáticas foram fracas, indicando que a variabilidade termo-higrométrica observada não pode ser explicada exclusivamente pela impermeabilização do solo. Conclui-se que a região norte de Goiânia passou por um processo de transformação territorial compatível com a expansão urbana, acompanhado por aquecimento local e redução da umidade relativa, em interação com forçantes climáticas regionais. Os resultados destacam a importância do planejamento urbano orientado à adaptação climática e à preservação da funcionalidade ambiental dessa porção do município.
Referências
AMORIM, M.C.C.T.; DUBREUIL, V.; QUENOL, H.; SANT’ANNA NETO, J.L. Características das ilhas de calor em cidades de porte médio: exemplos de Presidente Prudente (Brasil) e Rennes (França). Confins, n. 7, 2009. Disponível em: http://confins.revues.org/index6070.html. Acesso em: 14 abr. 2026.
ASSUNÇÃO, S.G.S. Metodologia para avaliação de riscos ambientais em áreas urbanas da Região Metropolitana de Goiânia-GO. 2012. 232f. Tese (Doutorado em Ciências Ambientais) – Curso de Ciências Ambientais – Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2012. Disponível em: https://ciamb.prpg.ufg.br/up/104/o/SIMONE_GONÇALVES_SALES_ASSUNÇÃO.pdf. Acesso em: 14 abr. 2026.
BREIMAN, L.; FRIEDMAN, J.H.; OLSHEN, R.A.; STONE, C.J. Classification and Regression Trees. New York: Routledge, 1984.
CORTES, C.; VAPNIK, V. Support-vector networks. Machine Learning, v. 20, n. 3, p. 273–297, 1995. Disponível em: https://doi.org/10.1007/BF00994018. Acesso em: 14 abr. 2026.
GORELICK, N.; HANCHER, M.; DIXON, M.; ILYUSHCHENKO, S.; THAU, D.; MOORE, R. Google Earth Engine: planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, v. 202, p. 18–27, 2017. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031. Acesso em: 14 abr. 2026.
GOVERNO DO ESTADO DE GOIÁS. Sistema Estadual de Geoinformação: downloads. 2021. Disponível em: http://www.sieg.go.gov.br/siegdownloads/. Acesso em: 14 abr. 2026.
HOFMANN, G.S.; CARDOSO, M.F.; ALVES, R.J.V.; WEBER, E.J.; BARBOSA, A.A.; DE TOLEDO, P.M.; PONTUAL, F.B.; SALLES, L.O.; HASENACK, H.; CORDEIRO, J.L.P.; AQUINO, F.E.; OLIVEIRA, L.F.B. The Brazilian Cerrado is becoming hotter and drier. Global Change Biology, v. 27, n. 17, p. 4060–4073, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.1111/gcb.15712. Acesso em: 14 abr. 2026.
LI, B.; WANG, W.; BAI, L.; WANG, W.; CHEN, N. Effects of spatio-temporal landscape patterns on land surface temperature: a case study of Xi’an city, China. Environmental Monitoring and Assessment, v. 190, p. 419, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10661-018-6787-z. Acesso em: 14 abr. 2026.
LUIZ, G.C.; ROMÃO, P.A. Interação solo-atmosfera e processos de inundação e alagamento na cidade de Goiânia-GO. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 12, n. 5, p. 1891–1903, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.26848/rbgf.v12.5.p1891-1903. Acesso em: 14 abr. 2026.
MENESES, P.R.; MADEIRA NETTO, J.S. (org.). Sensoriamento Remoto: Reflectância dos Alvos Naturais. Brasília: Universidade de Brasília, 2001.
MONTEIRO, C.A.F. Teoria e Clima Urbano. São Paulo: USP, 1976.
NASCIMENTO, D.T.F.; BARROS, J.R. Identificação de ilhas de calor por meio de sensoriamento remoto: estudo de caso no município de Goiânia – GO/2001. Boletim Goiano de Geografia, v. 29, n. 1, p. 119–134, 2009. Disponível em: https://doi.org/10.5216/bgg.v29i1.7112. Acesso em: 14 abr. 2026.
NASCIMENTO, D.T.F.; OLIVEIRA, I.J. Análise da evolução do fenômeno de ilhas de calor no município de Goiânia/GO (1986–2010). Boletim Goiano de Geografia, v. 31, n. 2, p. 113–127, 2011. Disponível em: https://doi.org/10.5216/bgg.V31i2.16849. Acesso em: 14 abr. 2026.
ORGANIZAÇÃO DAS NAÇÕES UNIDAS (ONU). Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável. 2015. Disponível em: https://brasil.un.org/pt-br/91863-agenda-2030-para-o-desenvolvimento-sustentavel. Acesso em: 14 abr. 2026.
PREFEITURA DE GOIÂNIA. Geolocalização das divisas de bairros (SHP). 2021. Disponível em: http://dadosabertos.goiania.go.gov.br/pt_PT/dataset/bairros/resource/9903a8fb-213d-4164-bee1-8af82ff97286?inner_span=True. Acesso em: 14 abr. 2026.
SANT’ANNA NETO, J.L. Por uma geografia do clima: antecedentes históricos, paradigmas contemporâneos e uma nova razão para um novo conhecimento. Terra Livre, v. 17, p. 49–62, 2001.
SOARES, K.W.S.; BATTISTI, R.; DAPPER, F.P.; DE CARVALHO, A.P.M.; DA SILVA, M.V.; DA SILVA, J.L.B.; DE OLIVEIRA, H.F.E.; MESQUITA, M. Shifting climate patterns in the Brazilian savanna evidenced by the Köppen classification and drought indices. Atmosphere, v. 16, p. 849, 2025. Disponível em: https://doi.org/10.3390/atmos16070849. Acesso em: 14 abr. 2026.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE GOIÁS. Escola de Agronomia. Estação Agrometeorológica. 2021. Disponível em: https://www.agro.ufg.br/p/7944-estacao-agrometeorologica. Acesso em: 14 abr. 2026.
XU, J.; ZHAO, Y.; ZHONG, K.; ZHANG, F.; LIU, X.; SUN, C. Measuring spatio-temporal dynamics of impervious surface in Guangzhou, China, from 1988 to 2015, using time-series Landsat imagery. Science of the Total Environment, v. 627, p. 264–281, 2018. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.01.155. Acesso em: 14 abr. 2026.
YANG, C.; ZHAN, Q.; GAO, S.; LIU, H. How do the multi-temporal centroid trajectories of urban heat island correspond to impervious surface changes: a case study in Wuhan, China. International Journal of Environmental Research and Public Health, v. 16, p. 3865, 2019. Disponível em: https://doi.org/10.3390/ijerph16203865. Acesso em: 14 abr. 2026.
ZHANG, S.; YANG, K.; MA, Y.; LI, M. The expansion dynamics and modes of impervious surfaces in the Guangdong-Hong Kong-Macau Bay Area, China. Land, v. 10, p. 1167, 2021. Disponível em: https://doi.org/10.3390/land10111167. Acesso em: 14 abr. 2026.
ZHAO, C.; ZHANG, H.; WANG, H.; ZHAO, J. Analysis of changes in the spatiotemporal characteristics of impervious surfaces and their influencing factors in the Central Plains Urban Agglomeration of China from 2000 to 2018. Heliyon, v. 9, e18849, 2023. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e18849. Acesso em: 14 abr. 2026.

