EXPANSIÓN DE SUPERFICIES IMPERMEABLES Y VARIABILIDAD TERMO-HIGROMÉTRICA EN EL NORTE DE GOIÂNIA (1985–2020)
DOI:
https://doi.org/10.26767/colquio.23.4335Palabras clave:
Climatología urbana, cambio climático, teledetección, impermeabilización del suelo, superficies impermeablesResumen
La urbanización altera la cobertura del suelo, el balance hidrológico y las condiciones climáticas locales, especialmente en áreas ambientalmente estratégicas. Este estudio analizó la evolución de las superficies impermeables en el norte de Goiânia y discutió su relación con la variabilidad temporal de la temperatura media anual del aire y de la humedad relativa entre 1985 y 2020. El área de estudio fue delimitada en un entorno SIG a partir de datos vectoriales oficiales. La dinámica de la cobertura del suelo fue analizada mediante imágenes Landsat procesadas en Google Earth Engine y clasificadas mediante un enfoque supervisado. Las tendencias climáticas fueron evaluadas utilizando la prueba de Mann–Kendall y regresión lineal. Los resultados indicaron una tendencia creciente en la temperatura media anual del aire y una tendencia decreciente en la humedad relativa, con ajuste moderado para la temperatura (R² = 0,5778) y menor para la humedad relativa (R² = 0,2484). El área impermeable presentó una tendencia general de crecimiento considerando la media móvil de 5 años (R² = 0,7226). Sin embargo, las correlaciones lineales entre el área impermeable y las variables climáticas fueron débiles, indicando que la variabilidad termo-higrométrica observada no puede explicarse exclusivamente por la impermeabilización del suelo. Se concluye que el norte de Goiânia atravesó un proceso de transformación territorial compatible con la expansión urbana, acompañado por calentamiento local y reducción de la humedad relativa, en interacción con forzamientos climáticos regionales. Los resultados destacan la importancia de la planificación urbana orientada a la adaptación climática y a la preservación de la funcionalidad ambiental del municipio.
Citas
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.

