La isla de calor urbana de superficie y sus factores condicionantes: El caso del área metropolitana de Santiago

Se ha sintetizado la información de las temperaturas de emisión superficial obtenidas mediante 53 imágenes del satélite Terra MODIS, aplicando para ello promedios anuales y estacionales de las temperaturas estandarizadas, y reducción de las imágenes a factores complejos de los patrones espaciales usando Análisis de Componentes Principales (ACP); finalmente, se han realizado mapas de diferencias térmicas para conocer la intensidad de la isla de calor urbana de superficie (ICUs) estacional y anual. Los resultados muestran que la isla de calor tiende a localizar el máximo térmico en las comunas de Santiago, Providencia, Las Condes, Ñuñoa y Vitacura, conformando un núcleo cálido asociado a la mayor densidad construida; además, las comunas de Huechuraba y Quilicura conforman otro núcleo cálido, el que está asociado a viviendas de alto nivel de ingresos en el primer caso e industrias en el caso de Quilicura. El ACP revela cuatro patrones típicos, que explican el 90,6% de las situaciones, a saber: ICUs consolidada (44,5%), ICUs del piedmont y cuña de altos ingresos (22,3%), un tipo sin isla de calor urbana (20,2%) e ICUs más intensa al sur (3,6%). Finalmente, la intensidad de la isla de calor urbana de superficie es de mayor magnitud durante el otoño (7,4ºC), seguida de verano (5,9ºC), primavera (5,4ºC) e invierno (5,0ºC); incluso en verano y otoño supera los 7ºC en la zona oriente de la ciudad. De las situaciones sin isla de calor, se ha sugerido la hipótesis de efecto sumidero de calor o «urban heat sink», asociado a fuerte brisa de la Cordillera de Los Andes, que barre la ICUs y la desplaza al poniente de la ciudad, lo que en días de contaminación por material particulado (PM10) tendría efectos nocivos sobre la salud de la población de esa parte de la ciudad. Además, se modela la isla de calor urbana de superficie (ICUs) en función de una serie de variables geográficas y urbanas, con el propósito de plantear alternativas para la mitigación de los efectos negativos que las ICUs provocan a los habitantes de la ciudad de Santiago. Además, se entregan algunas directrices para una planificación territorial más sostenible. En total se utilizaron 42 mapas de isla de calor del año 2010, los cuales se generaron con imágenes satelitales Terra MODIS. Ellos fueron sintetizados en cinco cartografías, un mapa anual y cuatro correspondientes a las estaciones del año. Las variables explicativas para predecir la isla de calor fueron nueve: densidad de población y construida, elevación topográfica, NDVI, albedo, radiación solar y las distancias euclidianas al centro, la costa y los ríos y esteros. Los resultados de los modelos de regresión lineal múltiple por pasos indican coeficientes de determinación entre 47,39% y 80,08% (invierno y verano respectivamente). Las variables explicativas más influyentes son el albedo y el NDVI (relación negativa), y la densidad construida (relación positiva). Al modificar las variables que explican la ICUs se podría variar la intensidad de ella, por ejemplo: al aumentar de 10.000 m2 a 20.000 m2 construidos por hectárea la temperatura deberá aumentar entre 1ºC y 2ºC; implementando de áreas verdes un espacio sin vegetación, la isla de calor se verá reducida entre 1,2ºC y 5,5ºC; y al modificar el albedo de la ciudad desde un 10% a un 20% se consigue una reducción de la ICUs entre 1,1ºC y 2,7ºC

Análisis de los factores condicionantes sobre las temperaturas de emisión superficial en el Área Metropolitana de Valparaíso (AMV)

Se investiga e indaga sobre los rasgos geográficos y urbanos que determinan la distribución de las temperaturas de emisión superficial en el Área Metropolitana de Valparaíso, la cual presenta topoclimas en su interior que afectan notablemente el campo térmico de la ciudad. Entre dichos rasgos destacan los referidos a la mayor o menor influencia que ejercen sobre las temperaturas la proximidad oceánica, la posición altitudinal, la exposición de laderas, la humedad de suelo, la presencia de áreas verdes, la reflectividad del suelo y las construcciones, los cuales son correlacionados con las temperaturas a través de modelos de regresión múltiple por pasos. La consideración de las estaciones astronómicas de invierno y verano permite establecer notables diferencias entre cómo los factores modifican las temperaturas en ambos periodos del año. Las oscilaciones máximas al paso del satélite Landsat evidencian diferencias de temperatura de emisión superficial de hasta 17,4ºC en verano, mientras que ellas se reducen a 8,8ºC en invierno. En verano los factores que explican mejor la distribución de las temperaturas corresponden a la humedad, reflectividad de suelo, cercanía al mar y las áreas verdes (estas últimas medidas a partir del índice normalizado de diferencias vegetales, NDVI), quedando las comunas de Quilpué y Villa Alemanas sometidas a mayores temperaturas al conformar una macro isla de calor urbana de superficie (ICUs), mientras que el resto de la ciudad se muestra más fría que dicha zona, con excepción del barrio puerto de Valparaíso y Las dunas de Concón; las áreas más frescas de la ciudad coinciden con grandes áreas verdes y naturales situadas en Viña del Mar (Club de Golf Granadilla, Sporting Club y sobre la laguna Sausalito y el Club Naval) y las cumbres de los cerros porteños. Durante el invierno, los factores más representativos de las temperaturas son la reflectividad de suelo, exposición de laderas y densidad de población, concentrándose las ICUs principalmente en el centro de Valparaíso, Concón y los barrios de exposición norte de Viña del Mar (destacando el barrio Gómez Carreño) quedando las comunas de Quilpué y Villa Alemana menos cálidas que el resto de la ciudad.The geographic and urban characteristics are investigated that determine the distribution of the temperatures of superficial emission in the Metropolitan Area of Valparaíso, the one that presents/displays topoclimatology in its interior which they remarkably affect the thermal field of the city. Between the characteristics they emphasize the referred ones to the greater one and smaller influence than exerts on the temperatures the proximity to the sea, the elevation, the aspect, the ground humidity, the presence of green areas, the reflectivity of the ground and the constructions, those that are correlated with the temperatures through models of multiple regression stepwise. One analyzes in the astronomical stations of winter and summer, and significant differences between the factors settle down that modify the temperatures in both periods of the year. The maximum amplitude of urban temperature according to the Landsat satellite demonstrate until 17,4ºC in summer and 8,8ºC in winter. In summer the factors that explain better the distribution of the temperatures correspond to the humidity, the green reflectivity of ground, proximity to the sea and areas (these last measures from the Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), being the zones of Quilpué and Villa Alemana put under greater temperatures when conforming a Surface Urban Heat Island (SUHI), and the rest of the city are colder than this zone, with exception of the district port of Valparaíso and the dune fields of Concón; the freshest areas of the city agree with the green and natural areas located in Viña del Mar (Club of Golf Granadilla, Sporting Club, Sausalito lagoon and the Naval Club) and summits of hills. During the winter, the most representative factors of the temperatures are the ground reflectivity, aspect and density of population, concentrating themselves the SUHI mainly in the center of Valparaíso, Concón and the districts of North exhibition of Viña del Mar (emphasizing the district Gómez Carreño) being the zones of Quilpué and Villa A lemana less warm than the rest of the city.Peer Reviewe

Sequías en Chile central a partir de diferentes índices en el período 1981-2010

The different dimensions of meteorological drought in central Chile in order to characterize their occurrence at multiple time scales and find evidence of variability and change in frequency are analyzed. For that, there are 27 meteorological stations at daily resolution arranged, which allow the identification of dry periods under the threshold of 0.1 mm. Besides establishing dry spells and its persistence (using the Besson index), the standard precipitation index (SPI) was applied to determine the internanual varibilidad of drought, precisely in a region with semiarid and Mediterranean climate. The results show greater persistence of dry days in the region of Valparaíso, which is consistent with the length of dry spells in many cases exceeding 22 days a year. The event La Niña in the winter of 1998 caused the longest streak of dry days of the rainy trimester (67 days), totaling 86 days without rain. However, it has not been able to prove their variability and changes in frequency.Se analizan las diferentes dimensiones de la sequía meteorológica en Chile central con el propósito de caracterizar su ocurrencia a múltiples escalas temporales y encontrar indicios de cambio en su variabilidad y frecuencia. Para ello se ha dispuesto de 27 estaciones meteorológicas a resolución diaria, las cuales permiten identificar períodos secos bajo el umbral 0,1 mm. Además de establecer las rachas de sequías y su persistencia (mediante el índice de Besson), se aplicó el índice estándar de precipitación (SPI) para conocer la varibilidad internanual de la sequía, justamente en una región de clima semiárido y mediterráneo. Los resultados indican mayor persistencia de días secos en la región de Valparaíso, lo cual es consistente con la longitud de las rachas de sequía, en muchos casos superior a 22 días al año. El evento La Niña en el invierno de 1998 provocó la mayor racha de días secos del trimestre lluvioso (67 días), sumando en total 86 días sin lluvia. No obstante, no se ha podido probar cambios en su variabilidad y frecuencia

Spatial analysis of rainfall daily trends and concentration in Chile

Chile has a great diversity of climates. In average, the rainfall differs between 0.7 mm (Iquique, North) and 1,814.8 mm (Valdivia, South) according to the main meteorological stations. The small rainfall amount in the North concentrates on few days, with only 3 days per year. In Central Chile, there are among 16 to 42 rainy days and in the South more than 150 days. In order to understand the correlation between precipitation totals (grouped into 1-mm size classes) and the number of rain days, climatologists use the Concentration Index (CI). In the present study, this index was calculated for 17 meteorological stations across Chile for the period between 1965-2005, also using other indicators: Coefficient of Variation, Temporal irregularity and the relation of precipitation with teleconnections. The results of the CI show a high variation among the regions (from 0.51 to 0.76). The highest one was recorded in La Serena (30º S), with values higher than 0.70. From La Serena, the CI decreases gradually, reaching values of about 0.60 in the Atacama Region (North) and further South in the Biobío Region. The concentration of rainfall has increased in the last sub-period (1985-2005), as inter-seasonal variability

Análisis y tendencias de la irregularidad temporal y espacial de la precipitación en Chile mediterráneo, período 1965–2010

Trends in the temporal and spatial irregularity of precipitation were analysed for the geographic area between 30° S and 35° S latitude for the period from 1965 to 2010. Daily rainfall records from a total of 55 randomly distributed weather stations were used for the analysis. Statistical indicators were constructed based on this information in order to ascertain spatial patterns of precipitation and other irregularity indices with an emphasis on the temporal irregularity index (S1) and the coefficient of variation (CV). Although the study confirmed that precipitation quantities increase with latitude and elevation, there are some geographic peculiarities which stand out, particularly leeward of the Cordillera de la Costa. Both the CV and the S1 diminish in value as latitude increases, but there is no particular pattern with respect to elevation. The study area exhibits very high CV and S1 which makes it difficult to explain the variability of precipitation in this region. For this reason, a new classification which is much relevant to the mediterranean climate of central Chile was obtained through cluster analysis. Finally, it is significant that both indicators are strongly correlated and exhibit consistency with the scientific literature.Se analizaron las tendencias de la irregularidad temporal y espacial de la precipitación para el área geográfica comprendida entre los 30ºS y 35ºS de latitud en el período 1965-2010. Se utilizaron registros pluviométricos diarios de un total de 55 estaciones meteorológicas distribuidas aleatoriamente sobre el área de estudio. Mediante dicha información se construyeron indicadores estadísticos, obteniendo patrones espaciales de la precipitación, y otros índices de irregularidad, destacando el índice de irregularidad temporal (S1) y el coeficiente de variación (CV). Se confirmó que, si bien los totales de precipitación medios se incrementan en latitud y altitud, existen algunas singularidades geográficas a destacar, principalmente a sotavento de la Cordillera de La Costa. Tanto el CV como el S1 disminuyen su valor a medida que la latitud aumenta, pero respecto a la altitud, no hay un patrón único. El área de estudio presenta CV y S1 muy altos lo cual dificulta explicar la variabilidad de la precipitación en esta región. Es por esto que, a través del análisis clúster, se obtuvo una nueva clasificación, más cercana a los climas mediterráneos de Chile central. Finalmente, es necesario señalar que ambos indicadores se correlacionan fuertemente, presentando consistencia con la bibliografía científica

The spatial distribution of the temporal fractality of precipitation in peninsular Spain and its relationship with the concentration index

La dimensión fractal de la distribución temporal de la precipitación (D) es un indicador de la característica de autosimilitud en la distribución de la lluvia en diferentes intervalos temporales. Si bien en su sentido espacial ha sido ampliamente trabajado anteriormente y está bien definido, la interpretación del concepto de fractalidad aplicado a la distribución temporal es abstracto. Se han calculado los valores de D en 20 observatorios de la España peninsular para el período comportado entre 1997 y 2010 a partir de valores 10-minutales. El comportamiento espacial de la dimensión fractal presenta unos valores máximos en la región norte del área de estudio, siendo muy similares al sur, y unos valores mínimos en el este. El Índice de Concentración (CI) expresa el peso relativo de los días más lluviosos de una serie en el total de la precipitación acumulada de esa serie, y es un indicador de la precipitación que ha sido bien estudiado y aplicado a diversas áreas, cuyo significado climático es bien conocido. Los valores del CI son máximos al este y mínimos en la región más septentrional de la península ibérica. Por el comportamiento espacial, se puede intuir una buena correlación negativa entre D y CI, pero que aumenta al calcular la correlación espacial.The fractal dimension of the temporal distribution of precipitation (D) is an indicator of the property of self-similarity in the distribution of rainfall at different time intervals. While its spatial meaning has been widely worked previously and is well defined, the interpretation of fractality applied to the temporal distribution is abstract. The values of D for 20 observatories with 10 minutes data in mainland Spain have been calculated for the period from 1997 to 2010. The spatial behavior of the Fractal Dimension presents maximum values in the northern region of the study area, being very similar to the south, and minimum values in the east. The Concentration Index (CI) expresses the relative weight of the rainiest days of a series on the total accumulated rainfall of that series, and is an indicator of rainfall that has been well studied and applied to many areas, and its climatic meaning is well known. CI values are minimal in the northern region of the Iberian Peninsula and maximal in the east. For the spatial behavior, it exists a good negative correlation between D and CI but that increases when calculated as a spatial correlation

Analysis and spatial behaviour of the temporal fractality of precipitation in mainland Spain and the Balearic islands (1997-2010)

The variability of the climatic system and its variables is significant at any timescale. Precipitation in the Iberian Peninsula is the variable which exhibits a higher degree of dispersion for both cumulative quantities and temporal distribution, making it an interesting subject matter (Casanueva et al., 2014; Gonzalez-Hidalgo et al., 2009; de Luis et al., 2010; Martin-Vide et al., 2006; Rodriguez-Puebla et al., 2010). The aim of this study is to understand the climatic significance of the fractal dimension applied to precipitation series at a high degree of resolution thus enabling the differentiation of regions based on the homogeneous behaviour of this indicator in the study area

Variabilidad y tendencias climáticas en Chile central en el período 1950-2010 mediante la determinación de los tipos sinópticos de Jenkinson y Collison

Texto resumen

On the definition of urban heat island intensity: the 'rural' reference

One of the fundamental objectives of many studies on urban heat islands (UHI) involves establishing their intensity on determined nights or, if there is a sufficiently high number of observations, their maximum intensity and average intensity can also be ascertained. Regardless of the methodology employed, whether it refers to differences between two fixed observatories, one urban and another peripheral or non-urban, mobile urban transects or remote sensing, in the end it is a question of providing a value of thermal differences between contrasted points or sectors, one urban and another that could be termed non-urban