METODE DE ATENUARE A EFECTELOR

URBANIZĂRII ASUPRA CLIMATULUI URBAN

DIN PERSPECTIVA INGINERIEI CIVILE

Doctorand:

Mihaea ILINOIU (căs. Aldea)

Iulie 2016

Conducător de doctorat:

Prof.univ.dr.ing. Mihai VOICULESCU

Universitatea Tehnică de Construcții București

Departamentul de construcții civile, inginerie urbană și tehnologie

2

Cuprins: Capitolul 1 Introducere .................................................................................................................................................. 5

1.1 Introducere generală ........................................................................................................................................ 5

1.2 Creșterea urbană. Stadiul cercetării ................................................................................................................. 5

1.3 Climat urban. Insula urbană de căldură ............................................................................................................ 6

Capitolul 2 Fizica teledetecției satelitare și alte concepte generale utilizate ................................................................. 7

2.1 Noțiuni de termodinamică ................................................................................................................................ 7

2.1.1 Legea conservării energiei. Bilanțul energetic ............................................................................................. 7

2.1.2 Principiul I al termodinamicii ....................................................................................................................... 7

2.1.3 Transferul de energie ................................................................................................................................... 7

2.2 Teoria electromagnetică și teoria cuantică în studiul fenomenelor radiative și atmosferice ........................... 8

2.2.1 Radiația ........................................................................................................................................................ 8

2.2.2 Modelul ondulatoriu .................................................................................................................................... 8

2.2.3 Legile radiației. Radiația corpului negru ...................................................................................................... 8

2.2.4 Legea repartiției spectrale a corpului negru – legea Wien .......................................................................... 9

2.2.5 Modelul corpuscular .................................................................................................................................... 9

2.2.6 Modelul corpuscul – undă ........................................................................................................................... 9

2.2.7 Interacțiunea radiației electromagnetice cu atmosfera .............................................................................. 9

2.3 Bilanțul radiativ al Pământului ........................................................................................................................ 10

Capitolul 3 Teledetecție satelitară și GIS ...................................................................................................................... 11

3.1 Concepte generale de teledetecție satelitară ................................................................................................. 11

3.1.1 Principiul scanării multispectrale ............................................................................................................... 11

3.2 Noțiuni de interpretare a imaginilor multispectrale satelitare ca modele fizice inversate prin metoda

regresiei 11

3.2.1 Noțiuni de statistică ................................................................................................................................... 12

3.2.2 Metode de extragere a informației din imaginile spectrale ....................................................................... 13

3.3 Sisteme Informaționale Geografice (GIS) pentru analiza informațiilor spațiale și spațio temporale .............. 14

3.3.1 Modele de spații geometrice pentru reprezentarea realității prin intermediul modelelor de date .......... 15

3.3.2 Modelul de date raster .............................................................................................................................. 15

3.3.3 Modelul de date vector .............................................................................................................................. 15

3

Capitolul 4 CLIMAT, CLIMATOLOGIE ȘI METEOROLOGIE ............................................................................................. 16

4.1 CONCEPTUL DE SCARĂ ȘI CLIMAT ................................................................................................................... 16

4.2 Macroclimat. Cicluri în natură ........................................................................................................................ 16

4.2.1 Convecția atmosferică ............................................................................................................................... 16

4.3 Climat urban - climat local și microclimat ....................................................................................................... 16

4.3.1 Microclimat – Climatop și Zone de Climat Local (Local Climate Zones - LCZ) ............................................. 17

4.3.2 Caracterizarea și cauzele afectării climatului urban................................................................................... 18

4.4 Insula urbană de căldură (UHI) ....................................................................................................................... 18

4.4.1 Istoric și formularea inițială a problemei. Perspectiva lui Howard. ........................................................... 18

4.4.2 Caracteristicile insulei urbana de căldură .................................................................................................. 19

4.4.3 Insula urbană de căldură - fenomen atmosferic ........................................................................................ 19

4.4.4 Determinarea insulei urbane de căldură. Parametrizare ........................................................................... 19

4.5 Insula Urbană de Căldură a Suprafețelor (SUHI) ............................................................................................. 20

4.5.1 Estimarea SUHI prin teledetecție ............................................................................................................... 20

Capitolul 5 CREȘTEREA URBANĂ .................................................................................................................................. 21

5.1 Conceptul de expansiune urbană necontrolată. ............................................................................................. 21

5.1.1 Caracterizarea fenomenului. Ce este și ce nu este expansiunea urbană ................................................... 21

5.1.2 Definirea cât mai corectă ........................................................................................................................... 21

5.2 Modele conceptuale ....................................................................................................................................... 22

5.2.1 Modelul conceptual bazat pe studiul densității ......................................................................................... 22

5.2.2 Modelul conceptual bazat pe continuitate sau împrăștiere ...................................................................... 22

5.3 Dimensiunile dezvoltării urbane ..................................................................................................................... 23

5.3.1 Dimensiunea spațială ................................................................................................................................. 23

5.3.2 Dimensiunea temporală ............................................................................................................................. 24

5.3.3 Dimensiunea ritmului de creștere.............................................................................................................. 25

5.4 Metoda de determinare a creșterii urbane bazată pe teledetecție ................................................................ 25

5.4.1 Mărimi, indici și indicatori .......................................................................................................................... 25

Capitolul 6 ATENUAREA EFECTELOR URBANIZĂRII ASUPRA CLIMATULUI URBAN ....................................................... 26

6.1 Atenuare prin modelare numerică. Sisteme de modelare a microclimatului – exemplul ENVI-MET ............. 26

6.2 Soluții practice de atenuare a efectelor negative produse de urbanizare asupra climatului urban ............... 27

Capitolul 7 CONTRIBUȚII PERSONALE .......................................................................................................................... 28

7.1 Evoluția dinamicii urbane. Creșterea urbană .................................................................................................. 28

7.1.1 Metodologii de determinare a claselor caracteristice de utilizare și acoperire a terenului (LULC) ........... 28

7.1.2 Studiu comparativ asupra metodologiilor de clasificare dezvoltate pentru doi algoritmi diferiți ............. 28

7.1.3 Studiul claselor de utilizare/acoperire a terenului (LULC) pentru Municipiul București. ........................... 31

7.1.4 Metodologie pentru detecția creșterii urbane .......................................................................................... 33

7.1.5 Rezultate finale ale studiului dinamicii urbane .......................................................................................... 34

7.1.6 Concluzii ..................................................................................................................................................... 35

7.2 Climatul orașului București – Studiu de afectare locală.................................................................................. 35

4

7.2.1 Date și măsurători ...................................................................................................................................... 36

7.2.2 Analiza și regimul vânturilor locale ............................................................................................................ 37

7.2.3 Analiza și regimul temperaturilor locale .................................................................................................... 37

7.2.3.1 Analiza SUHI .......................................................................................................................................... 37

7.2.4 Analiza microclimatului pe baza modelului numeric ENVI-met ................................................................. 38

7.3 Soluții de atenuare propuse ........................................................................................................................... 41

7.4 Concluzii finale ................................................................................................................................................ 42

Capitolul 8 Bibliografie ................................................................................................................................................. 43

5

Capitolul 1 Introducere

1.1 Introducere generală Din punct de vedere al nivelului optim de obținere a informațiilor referitoare la mediul urban, firește că o

îmbinare între cele două scări de referință aplicate asupra orașului este cea mai atractivă și chiar indicată. O astfel de

abordare se regăsește în studiile de climat urban care au ca scop cunoașterea și preconizarea efectelor urbanizării

asupra climatului și vice-versa (efectele climatului asupra urbanizării). Studiile de climat urban sunt în general utilizate

cu precădere pentru ameliorarea și atenuarea efectelor negative ale procesului de urbanizare, prin luarea celor mai

potrivite măsuri de planificare urbană și de construcție, după interpretarea structurii spațiale a orașului și a condițiilor

climatice locale (Grimmond, și alții, 1994).

Un astfel de studiu a fost realizat pentru orașul Zurich (Parlow, și alții, 2010), cel mai mare oraș al Elveției, iar

cercetarea științifică a fost realizată de prof. dr. Eberhard Parlow, cel care a condus și cercetările proiectului „Urban

Climate Study of Bucharest/Romania” ca director pentru partea elvețiană, alături de conf. dr. Florian Petrescu pentru

partea română. Proiectul „Urban Climate Study of Bucharest/Romania” (Studiu de climat urban pentru București,

Romania) s-a desfășurat prin Programul de Cooperare Elvețiano-Român 2011-2016, având așadar ca parteneri

Universitatea din Basel, prin Institutul de Meteorologie, Climatologie și Teledetecție și Universitatea Tehnică de

Construcții București prin Departamentul de Inginerie Urbană și Dezvoltare Regională. Proiectul a fost implementat prin

Fundația Națională Elvețiană pentru Știință (SNSF) și Unitatea Executivă pentru Finanțarea Învățământului Superior, a

Cercetării, Dezvoltării și Inovării din România (UEFISCDI) având 85% contribuție elvețiană și 15% contribuție

românească). Mai multe informații despre proiect sunt disponibile pe site-ul urbanclimate.utcb.ro. Tot în cadrul

proiectului „Urban Climate Study of Bucharest/Romania” doi doctoranzi, unul reprezentând partea elvețiană, iar

autorul prezentei lucrări reprezentând partea română, au fost susținuți în scopul realizării lucrărilor de doctorat. Prin

urmare, prezenta lucrare de doctorat este parte a proiectului de cercetare menționat, fiind rezultatul studiilor și

cercetărilor conduse în cadrul acestuia.

1.2 Creșterea urbană. Stadiul cercetării Dezvoltarea urbană din punct de vedere al creșterii spațiale sau din punct de vedere al sporirii densității

funcțiunilor socio-economice, este un fenomen specific orașelor și evoluției acestora pe parcursul timpului și de aceea

de multe ori istoria multor orașe este legată de faptul că trec prin acest proces de creștere urbană (Chandler, et al.,

2013) (Stobart, 2004) (Bretagnolle, et al., 1997). Cu toate acestea, nu doar creșterea urbană ci și contracția urbană este

un fenomen care la un moment dat este posibil să apară și care este la fel de natural, întâlnit în decursul evoluției

orașelor și manifestat în special în contextul scăderii populației, declinului industrial etc (Ducom, 2008), prezintând un

potențial pericol în ultimii ani ce prezintă semnele anterior menționate. Datorită acestor variații în evoluția orașelor

observate de-a lungul vremii, se poate vorbi în fapt despre o dinamică a sistemelor urbane.

La nivel internațional, trebuie menționate aici două materiale elaborate în cadrul unor proiecte de anvergură

și conduse de instituții importante. Astfel, primul material este cel concretizat sub forma unui raport al Băncii Mondiale

intitulat “Dinamica Extinderii Urbane Globale” (Angel, și alții, 2005), și care studiază și prezintă dezvoltarea urbană

pentru 120 de mari orașe ale lumii, dar niciunul din România. În acest raport sunt efectuate analize asupra perioadelor

de evoluție ale marilor orașe în pași de timp de 10 ani pentru a menține o strânsă legătură cu datele la care au avut loc

recensămintele populației și a putea face conexiuni cu acestea folosindu-se imaginile sateliților Landsat cu rezoluție

spațială de 30 metri. Raportul Băncii Mondiale a fost dezvoltat și materializat apoi sub forma unei platforme on-line pe

care au fost publicate datele spațiale și rezultatele finale ale studiului, sub numele de „Atlas of Urban Expansion”

(Angel, și alții, 2010) și sub forma unei hărți globale pe o platformă Google Earth pentru 3646 de mari aglomerări

6

urbane din toate țările, la o rezoluție spațială de 463 m. Cel de-al doilea material important ca volum și

reprezentativitate este raportul Comisiei Europene (SIRS - Mequignon, L., 2011) realizat prin proiectul de monitorizare a

terenului din țările membre ale Uniunii Europene și dezvoltat sub egida GMES (Global Monitoring for Environment and

Security). Proiectul s-a finalizat prin publicarea rezultatelor și datelor spațiale în format vectorial, în cadrul platformei

disponibile on-line Copernicus, sub capitolul intitulat “Atlas Urban” (Systèmes d’Information à Référence Spatiale, SIRS,

2012) și care conține atât analiza condusă la nivelul anului 2006 cât și o nouă versiune pentru anul 2012. Ultima

versiune conține ariile funcționale urbane pentru 695 de aglomerări urbane, fiind cuprinse în analiză toate centrele

urbane din Uniunea Europeană cu un minim de 50 000 de locuitori, ceea ce include așadar și Bucureștiul dar și alte

orașe din România. “Atlasul Urban” a utilizat imaginile sateliților SPOT, cu o rezoluție spațială de 2,5 m.

Pentru studiul creșterii urbane a Municipiul București au fost publicate în cadrul unor conferințe și publicații

de specialitate și lucrările ce au avut ca prim autor sau co-autor pe autorul prezentei teze de doctorat, sub următoarele

titluri: “The interrelationships between urban dynamics and water resource and supply based on multitemporal

analysis” (Aldea, și alții, 2016), „Towards an unitary technical approach for monitoring urban growth in Romania using

remote sensing data” (Aldea, et al., 2015), „Urban Growth Patterns for Bucharest, Romania: Analysis of LANDSAT

Imagery” (Aldea, et al., 2014), „The dynamics of a city. Over 40 years of change in Bucharest and its detection in

multitemporal satellite imagery” (Aldea, et al., 2015), „Demonstrative potential of multitemporal satellite imagery in

documenting urban dynamics: generalisation from the Bucharest city case” (Aldea, și alții, 2016). Ultimele patru lucrări

au fost scrise ca urmare a realizării proiectului „Urban Climate Study of Bucharest/Romania” și prezintă rezultatele

cercetărilor conduse în cadrul acestui proiect, contribuind semnificativ la abordarea și conținutul prezentei lucrări.

1.3 Climat urban. Insula urbană de căldură Așa cum reiese în urma procesului de “data mining”, relevanța studiilor efectuate pe parcursul desfășurării

doctoratului și prezentate în continuare pe parcursul lucrării în ceea ce privește analizele asupra insulei urbane de

căldură și a climatului orașului București prin intermediul teledetecției satelitare, sunt nu doar de interes la nivel

internațional ci și un domeniu recent de cercetare, care abia în anii din urmă a luat amploare. Așa cum a fost menționat

anterior, nivelul de interes este explicabil prin creșterea accesibilității la imaginile preluate prin teledetecția satelitară,

odată cu deschiderea arhivei Landsat la 1 octombrie 2008, prin politica de accesare “open” (deschisă) și gratuită a

datelor.

La nivel național, lucrările publicate pe tema determinării insulei urbane de căldură cu sau fără instrumentele

teledetecției sunt la fel de puține ca și în cazul tematicii creșterii urbane cu aceeași tendință de activare în perioada

ultimilor cinci ani ca și a publicațiilor internaționale. Cu câteva excepții, cele mai multe lucrări apărute în publicațiile

științifice, cum e cazul lucrărilor scrise de Tumanov (1999), Cheval (2009), Cheval (2009), Nicolae (2010), Zoran (2012),

Savastru (2016), Croitoru (2016) etc au reprezentat diseminarea rezultatelor studiilor și analizelor realizate în general în

cadrul unor proiecte, așa cum este spre exemplu cazul proiectului UCLIMESA menționat anterior, ale cărui rezultate

sunt diseminate prin lucrări precum cele publicate de Cheval (2015), Cheval (2015), Constantinescu (2016), Sandric

(2016). De asemenea, rezultatele cercetărilor conduse în cadrul proiectului „Urban Climate Study of

Bucharest/Romania” în ceea ce privește studierea climatului urban, analiza insulei urbane de căldură a orașului

București și a metodelor de atenuare a efectelor negative ale acesteia au fost diseminate prin intermediul unei serii de

lucrări la care au avut ca prim autor sau co-autor pe autorul prezentei teze de doctorat, lucrări publicate în cadrul unor

conferințe și publicații de specialitate în ordinea următoare: “Green structure in Romania. The true story” (Luca, 2014),

„Changes affecting green space and population. A multitemporal analysis of the Bucharest city” (Gaman, și alții, 2015),

„Integrated territorial investments: challenges and opportunities–case study of Romania” (Gaman, 2015),

„Multitemporal image analysis of the green space dynamics: raising issues from the Bucharest case study” (Gaman, și

alții, 2016), „Transparent urban planning measures for citizens’ e-participation” (Aldea, et al., 2016, Awaiting

publishing), „The 3D Geo-information in Urban Climate Studies” (Petrescu, et al., 2016, Awaiting Publishing)”.

7

Capitolul 2 Fizica teledetecției satelitare și

alte concepte generale utilizate

2.1 Noțiuni de termodinamică

2.1.1 Legea conservării energiei. Bilanțul energetic

Modelele matematice pentru realizarea bilanțurilor energetice au la bază legea generală a conservării

energiei. Legea generală a conservării energiei afirmă că (Nave, 2011):

Dacă un sistem nu interacționează cu mediul în nici un fel (este izolat), atunci energia totală a sistemului rămâne

nemodificată în timp, indiferent de procesele ce au loc în interiorul sistemului.

2.1.2 Principiul I al termodinamicii

Principiul întâi al termodinamicii constituie o particularizare a legii conservării energiei la procesele în care

intervine mișcarea termică a materiei (Nave, 2011). Principiul întâi al termodinamicii afirmă că (Brown, 2004):

Orice modificare în energia internă a unui sistem termodinamic este egală cu căldura intrată în sistem din

mediul extern minus lucrul mecanic efectuat de către sistem asupra mediului extern/plus lucrul mecanic efectuat de

mediul extern asupra sistemului.

2.1.3 Transferul de energie

Fără lucru mecanic, transferul de căldură are loc de la sine doar de la un corp cu temperatură mai ridicată

către un corp cu temperatură mai scăzută, conform celui de-al doilea principiu al termodinamicii (Editors of

Encyclopædia Britannica, 2016) care în formularea originală a fizicienilor William Thomson și Rudolf Clausius au fost

enunțate astfel:

„O transformare ciclică al cărei rezultat final este să transfere căldura extrasă dintr-o sursă fără lucru mecanic este

imposibilă.”

Sir William Thomson (Lord Kelvin)

„O transformare ciclică al cărei rezultat final este să transfere căldura de la un corp la o anumită temperatură către un

corp la o temperatură mai ridicată este imposibilă.”

Rudolf Julius Emanuel Clausius

8

2.2 Teoria electromagnetică și teoria cuantică în studiul fenomenelor

radiative și atmosferice

2.2.1 Radiația

Radiația termică este emisă de un corp prin transformarea unei părți a energiei sale interne (energie termică)

în energie electromagnetică (radiantă), care se propagă sub formă de unde și care întâlnind un alt corp se transformă în

energie termică la zona de contact (Constantin, 2004). Orice corp care are temperatura mai mare decât zero absolut

emite radiație electromagnetică. Toate corpurile care au temperatura mai mare decât zero absolut emit radiație dar și

absorb radiație (Driggers, 2003).

2.2.2 Modelul ondulatoriu

Modelul ondulatoriu (cel de undă), elaborat de James Maxwell în 1873 explică radiația electromagnetică ca

fiind o undă ce străbate spațiul vid la viteza luminii c ≈ 3 x 108 m/s. Potrivit teoriei ondulatorii, unda electromagnetică

este formată din două câmpuri fluctuante: un câmp electrostatic sinusoidal ce acționează perpendicular și în aceeași

fază cu un câmp magnetic sinusoidal, ambele perpendiculare pe direcția de deplasare, așa cum se poate vedea în Error!

eference source not found. (Khurana, 2008), (Scott, 2010):

2.2.3 Legile radiației. Radiația corpului negru

Deoarece temperatura unui corp depinde de energia internă a acestuia, înseamnă că pe măsură ce

temperatura acestuia crește, crește și energia pe care o poate emite. Pe măsură ce se produce creșterea temperaturii

unui corp, acesta emite radiație termică pe lungimi de undă cu niveluri energetice din ce în ce mai ridicate adică spre

lungimi de undă din ce în ce mai scurte (Kaler, 2001). O astfel de comportare (a energiei interne în raport cu

temperatura unui corp) poate fi tratată la modul ideal cu ajutorul conceptului de corp negru. Astfel corpul negru este o

construcție teoretică sub formă de sursă de energie, care se comportă ideal prin aceea că poate absorbi radiația

incidentă în totalitate (deci absoarbe radiația cu toate lungimile de undă), dar nu poate reflecta sau transmite radiația

deloc. Corpul negru în schimb poate emite radiație și o face complet, emițând radiație pe toate lungimile de undă

(Campbell, și alții, 2011).

Spectrul electromagnetic

Spectrul electromagnetic reprezintă ansamblul radiațiilor electromagnetice emise de o sursă, dispuse în

funcție de lungimea lor de undă. Soarele poate fi aproximat cu un corp negru cu temperatura de 6000 K. Acesta emite

permanent un spectru continuu de radiație electromagnetică, de la lungimile de undă radio până la lungimile de undă

ale radiației gama.

Diviziuni uzuale ale spectrului electromagnetic

Diviziunile spectrului electromagnetic sunt stabilite în funcție de utilizarea în diferite domenii așa cum au fost

descrise de (Campbell, și alții, 2011), (Levin, 1999) și (Landgrebe, 2003):

Spectrul optic

Spectrul de reflexie

Spectrul ultraviolet

Spectrul vizibil

Spectrul infraroșu

Undele radio

Legile lui Kirchhoff

Raportul dintre radiația emisă și cea absorbită este aceeași pentru toate corpurile negre aflate la aceeași temperatură.

Conform (Campbell, și alții, 2011), această lege stă la baza definirii emisivității ca:

9

ε = M/Mb ( 2-1 )

Unde: ε este emisivitatea, M este emitanța unui obiect dat, iar Mb este emitanța corpului negru având la

aceeași temperatură cu corpul dat.

Legea Stefan-Boltzmann

Radiația totală emisă de un corp negru Mλ este proporțională cu puterea a patra a temperaturii sale absolute.

𝑀𝜆 = 𝜎 ∙ 𝑇4

Unde: σ – constanta Stefan-Boltzmann și are valoarea:

σ = 5.6697 ∙ 10−8 [𝑊

𝑚2 ∙ 𝐾4]

Așadar cantitatea totală de energie emisă de un corp negru este funcție de temperatura sa.

2.2.4 Legea repartiției spectrale a corpului negru – legea Wien

Această lege spune cum putem determina lungimea de undă maximă a unui corp negru, pe baza următoarei

relații:

𝜆𝑚𝑎𝑥 =𝑘

𝑇

Unde: k – constantă și are valoarea k = 2898 *μm∙K+; T – temperatura absolută în *K+

2.2.5 Modelul corpuscular

Radiația electromagnetică mai poate fi descrisă prin intermediul unor pachete de energie numite fotoni sau

cuante. Modelul este util atunci când vorbim de interacțiunea energiei cu materia (Scott, 2010). Atunci când un

electron dintr-un atom sau moleculă este accelerat, acesta produce radiație electromagnetică. Dacă cade dintr-un nivel

energetic superior în unul inferior se emite un foton de energie electromagnetică. Lungimea de undă la care este emis

pachetul de radiație este funcție de schimbările în nivelurile energetice ale electronului de valență (exterior). Cantitatea

de energie pe care o are fotonul emis va fi egală cu diferența în energie dintre orbita inițială și finală a electronului.

Când un atom absoarbe radiația atunci electronul se mută de pe o orbită inferioară pe una superioară. Așadar cu

excepția obiectelor aflate la temperatura de zero absolut, toate obiectele emit radiație electromagnetică (Constantin,

2004). Obiectele reflectă în același timp radiația electromagnetică emisă de alte obiecte (Campbell, și alții, 2011).

2.2.6 Modelul corpuscul – undă

Relația dintre cele două modele este exprimată prin următoarea formulă (Campbell, et al., 2011):

Q = h∙ν ( 2-2 )

Unde: Q este energia unui foton măsurată în *J+, h este constanta lui Planck și are valoarea h = 6.626∙10-34

*J∙s+, iar ν este frecvența măsurată în *Hz+

Energia unui foton este direct proporțională cu frecvența și invers proporțională cu lungimea de undă.

2.2.7 Interacțiunea radiației electromagnetice cu atmosfera

Energia solară propagată sub formă de radiație de la sursă interacționează cu atmosfera terestră pe măsură

ce o străbate până la suprafețele de la nivelul terestru și suferă o a doua interacțiune cu atmosfera pe traseul dintre

aceste suprafețe și senzor și este determinată de caracteristicile atmosferei și cele ale radiației. Particulele și gazele din

atmosferă pot afecta radiația provenită de la soare prin fenomenele de împrăștiere și absorbție (Jensen, 2007).

10

2.3 Bilanțul radiativ al Pământului Radiația solară străbătând atmosfera și atingând suprafața terestră suferă o serie de transformări (absorbție,

respectiv acumulare de energie, difuzie, reflexie, respectiv pierderi de energie), încât se pot determina componente

radiative cu funcții diferite (energie primită, energie pierdută, energie intrată, energie ieșită și se poate calcula un bilanț

radiativ (caloric) pentru un interval de timp și pentru un anmit spațiu.

Bilanțul radiativ poate fi pozitiv atunci când intrările de căldură sunt mai mari decât ieșirile, producându-se

o încălzire a aerului sau poate fi negativ, adică ieșirile depășesc intrările, producându-se o răcire.

11

Capitolul 3 Teledetecție satelitară și GIS

3.1 Concepte generale de teledetecție satelitară “Teledetecția reprezintă practica obținerii de informații despre suprafața terestră și suprafețele de apă

utilizând imagini preluate din perspectivă aeriană, utilizând radiația electromagnetică în una sau mai multe regiuni ale

spectrului electromagnetic, reflectat sau emis de suprafața Pământului.”

(Campbell & Wynne, 2011)

Energia percepută cu ajutorul teledetecției optice provine de la Soare și parcurge următoarele etape:

este emisă/radiată de particulele atomice ale Soarelui

se propagă prin spațiul vid cu viteza luminii

intră în atmosfera terestră și suferă transformări

ajunge la suprafața terestră și suferă transformări

revine în atmosferă și suferă transformări

ajunge la senzorul de teledetecție și interacționează cu sistemul de instrumente.

Dimensiunea spectrală a teledetecției

Teledetecția multispectrală are la bază principiul observării diferențelor spectrale atât ale energiei reflectate

cât și ale celei emise de obiecte. Diferențele spectrale în spectrul vizibil se manifestă prin culorile diferite ale obiectelor,

iar pentru a înțelege acest principiu în afara spectrului vizibil trebuie înțeles ca principiu al observării obiectelor la

diferite lungimi de undă. Astfel un anumit obiect poate avea un comportament caracteristic pe un domeniu de lungimi

de undă, un răspuns spectral al acelui tip de obiect atât de caracteristic încât a fost denumit semnătură sau amprentă

spectrală (Adams, și alții, 2006).

3.1.1 Principiul scanării multispectrale

Principiul scanării multispectrale are la bază teoria electromagnetică, așadar faptul că orice corp, în funcție de

proprietățile sale fizico-chimice, emite radiații electromagnetice cu anumite lungimi de undă, ce pot fi măsurate,

stocate, procesate și analizate. Aceste radiații electromagnetice sunt radiațiile solare reflectate de către obiecte.

Imaginile multispectrale sunt imaginile obținute prin intermediul aplicării practice a principiului scanării

multispectrale și sunt compuse din mai multe înregistrări ce corespund fiecare câte unui interval spectral al lungimilor

de undă. Banda spectrală reprezintă o imagine preluată într-un astfel de interval al lungimilor de undă. Fiecărei benzi

spectrale îi corespunde o imagine alb-negru iar sistemele de scanare înregistrează mai multe asemenea benzi. Există și

posibilitatea scanării hiperspectrale, ceea ce înseamnă că se pot detecta și înregistra simultan un număr foarte mare de

lungimi de undă în limitele unui număr foarte mare de benzi spectrale.

3.2 Noțiuni de interpretare a imaginilor multispectrale satelitare ca

modele fizice inversate prin metoda regresiei Un model fizic conceput pe baza achiziției de imagini transformă un spațiu din lumea reală într-o imagine.

Analiza imaginilor de teledetecție nu e altceva decât inversul acestui proces – se extrag descrieri/caracteristici ale zonei

dintr-o imagine. Prima idee este de a porni de la un sistem de înțelegere a imaginilor bazat pe inversarea unui model

12

fizic (radiometric) de achiziție de imagini, analiza imaginilor fiind necesară pentru a realiza clasificarea automată a

utilizării/acoperirii terenului (Land Use/Land Cover) pe baza imaginilor satelitare. Pe baza prelucrării statistice a datelor

extrase din imagini pot fi clasificate principalele categorii de teren în funcție de reflectanța lor spectrală, a informației

termice și a caracteristicilor geometrice prin aplicarea unor modele de regresie. În final se poate obține o clasificare a

utilizării/acoperirii terenului (Land Use/Land Cover) cu acuratețe bună și în mod automat.

Analiza imaginilor este necesară pentru realizarea hărților tematice ale utilizării terenului pe baza imaginilor

satelitare în mod automat. Pe baza prelucrării statistice a datelor extrase din imagini pot fi clasificate principalele

categorii de teren utilizând anumiți indici de reflexivitate spectrală și pe baza unor modele de regresie. Acest lucru este

analizat în contextul înțelegerii imaginilor bazate pe modelul fizic (radiometric) de achiziție de imagini și a inversării

acestuia.

3.2.1 Noțiuni de statistică

Variabile aleatoare

Variabila aleatoare este o variabilă ale cărei valori sunt date de variații datorate întâmplării. O variabilă

aleatoare poate să ia un set de valori distincte dar fiecare valoare are asociată o anumită probabilitate de apariție. Se

numește variabilă aleatoare o mărime care în funcție de rezultatul unui experiment poate lua o valoare dintr-o mulțime

bine definită de valori (mulțimea tuturor posibilităților) (Barbacioru, 2010).

Corelarea datelor – variabile asociate

Două(sau mai multe) variabile sunt asociate dacă, în distribuția comună a variabilelor, anumite grupuri de

valori au probabilități mai mari de realizare simultană decât alte grupuri de valori. Dacă o variabilă ia o valoare, atunci

celelalte variabile vor lua, cu probabilități mai mari, valori determinate de valoarea primei variabile. Practic una dintre

variabile joacă rolul de variabilă dependentă iar cealaltă (sau celelalte) joacă rolul de variabilă independentă(e)

(Clocotici, 2009).

Pentru a evalua asocierea, se poate utiliza (Clocotici, 2009) așa numita scală direcțională (–1…+1) ce permite a se

face distincția între:

gradul de asociere - valoarea zero indică lipsa de asociere iar -1 și +1 indică asocierea maximă

asocieri negative - în care valorile variabilelor sunt invers proporționale: mare cu mic, mic cu mare

(valori de la -1 la 0)

asocieri pozitive – în care valorile variabilelor sunt direct proporționale: mare cu mare, mic cu mic

(valori de la 0 la 1)

Modelare. Prognoză. Regresia liniară

Prin modificarea parametrilor modelului se pot obține diverse prognoze și scenarii, dintre care se pot selecta

pentru implementare acei parametri care conduc la obținerea unor rezultate optime (Cucu, 2014). În cadrul procesului

de modelare, validarea modelului se poate face fie prin simularea: unor situații anterioare, fie prin simularea unor

situații cu consecințe previzibile (Savu, 2001). Precizia rezultatelor obținute în urma simulării sunt influențate de

complexitatea sistemului real (Cucu, 2014).

Modelele se pot clasifica în următoarele categorii (Cucu, 2014):

Modelele matematice sunt acele modele care sunt descrise de relații matematice și sunt în general

dezvoltate cu ajutorul programelor numerice de calcul.

Modelele fizice - modele sunt descrise de construcții fizice și relații realizate cu o înaltă fidelitate

Modelele procesuale - modelele reprezentate în simulare prin relații dinamice de tip matematic și

de tip logic.

La baza acestui proces de emitere a unei prognoze se află cunoașterea naturii intime a relației dintre două sau

mai multe variabile aleatoare ce caracterizează fenomenele în cauză. Astfel, metoda care se folosește pentru a descrie

13

relația dintre două sau mai multe variabile se numește metoda regresiei. Formal, există posibilitatea să apară corelații

între datele numerice fără ca fenomenele să fie în fapt corelate ceea ce presupune că analizele regresive trebuie

realizate cu prudență (Gorunescu, 2010).

Regresia liniară simplă

Plecând de la presupunerea că s-au determinat perechile de valori (xi,yi), i=1,…,n, corespunzătoare pentru

două variabile pentru care dorim să studiem asocierea și relația dintre ele. Diagrama de împrăștiere a valorilor dă indicii

asupra distribuției comune, fiind reprezentarea într-un sistem de axe a punctelor având coordonatele x și y. Tipul

asocierii între variabile este dat de forma norului de puncte – dacă se apropie sau nu de o curbă funcțională. Se pot

aprecia asocieri liniare, curbilinii etc. Dacă în norul de puncte nu se poate distinge o tendință, se va spune că variabilele

nu sunt corelate (Clocotici, 2009).

În figura următoare sunt ilustrate câteva tendințe identificabile direct:

Fig. 1 Tendințe de asociere (Clocotici, 2009): (a) o asociere pozitivă, (b) – o asociere negativă, (c) – lipsă de asociere, (d) – asociere

curbilinie.

Pentru a evalua modul în care schimbările lui Y sunt asociate cu schimbările lui X, se utilizează metoda

matematică numită "metoda celor mai mici pătrate" (Legendre, 1806). Asocierea dintre X și Y este reprezentată printr-o

dreaptă trasată printre punctele diagramei de împrăștiere

Fig. 2 Diagrama de împrăștiere (Clocotici, 2009)

Linia estimată este "cea mai bună" în sensul că exprimă cel mai central drum printre puncte: linia pentru care

suma pătratelor distanțelor (pe verticală) dintre puncte și dreaptă este minimă (Clocotici, 2009). Dreapta estimată se

numește dreaptă de regresie.

3.2.2 Metode de extragere a informației din imaginile spectrale

Metode bazate pe corelații empirice

Cel mai simplu mod de a extrage informații din imaginile spectrale este acela de a încerca să se identifice

forme cunoscute, așa numitele pattern-uri, care în termeni consacrați înseamnă o anumită regularitate a datelor.

Aceste regularități pot fi spectrale sau spațiale, sau o combinație a acestora. În cazul imaginilor de teledetecție aceste

regularități pot fi identificate în imagine fără însă a se recunoaște corespondentul din teren. Oamenii reușesc să

recunoască pattern-uri mult mai bine decât computerele, dar dincolo de elementele geometrice, spațiale ce țin seama

de forma și textura obiectelor, noi oamenii avem experiență când vine vorba de proprietățile spectrale ale elementelor

doar în cadrul spectrului vizibil.

14

Această modalitate de a corela formele din imagini cu atributele elementelor din teren se realizează empiric,

pe baza experienței celui care face analiza, fără o fundamentare științifică; este o formă de a extrage informațiile din

imaginile spectrale pe baza unei metode empirice. Analiza este realizată mai întâi pe imagine iar apoi se încearcă

interpretarea rezultatelor corelată cu ceea ce se află propriu-zis în teren. Așadar abordarea empirică pornește de la

imagine în jos, de la analiza imaginii spre interpretarea rezultatelor și identificarea a CE este în teren (Adams, și alții,

2006).

Metode bazate pe modele fizice

Modelele sunt descrieri simplificate ale realității, ce caracterizează unul sau mai multe procese fizice din

realitate și care permit ca pe baza lor să se emită predicții. Simplificările sunt necesare datorită complexității lumii

naturale și ca urmare a imposibilității de a descrie în totalitate detaliile din natură. Caracteristicile simplificate sunt sau

pot fi exprimate matematic și sunt obținute pe baza unor experimente controlate, repetabile și bazate pe teorii (Adams,

și alții, 2006). Un model este evaluat prin măsurarea abaterilor dintre valorile estimate și cele reale. Dacă

corespondența este bună, un model este valid și poate fi considerat ca bază de interpretare. Dacă potrivirea este

proastă trebuie construit un nou model care trebuie să fie reevaluat la rândul său.

În teledetecție, modelele fizice înseamnă de fapt o formă de potrivire spectrală iar cea mai simplă modalitate

este compararea spectrului unei „zone de învățare” bine cunoscute și corect identificate cu spectrul altor zone din

aceeași imagine (Adams, și alții, 2006). Un model fizic de achiziție de imagini transformă caracteristicile unui peisaj din

lumea reală într-o imagine. Inversul acestui proces de transformare este procesul de analiză a imaginii, așadar dintr-o

imagine sunt extrase caracteristicile peisajului. Se poate face așadar analiza imaginilor pe baza inversării unui model

fizic de achiziție de imagini (Schneider, 1996).

Analizarea automată a imaginilor spectrale se poate face prin clasificarea utilizării terenurilor din aceste

imagini și poate fi realizată de exemplu pe baza indexului de vegetație. Acesta se definește ca raportul între canalul

infraroșu și cel roșu și face posibilă clasificarea utilizării terenurilor pe baza a două elemente cunoscute (Schneider,

1996):

Diferența între acoperirea cu vegetație poate fi sesizată pe baza acestui raport al reflectanțelor în infraroșu și

roșu.

Distorsiunile determinate de atmosferă și de neregularitățile terenului iluminat pot fi anulate prin raportarea

celor două canale

3.3 Sisteme Informaționale Geografice (GIS) pentru analiza

informațiilor spațiale și spațio temporale Scopul utilizării sistemelor informaționale geografice este acela de a obține informații care să vină în sprijinul

procesului de decizie sau în sprijinul susținerii unor cauze justificate în cadrul comunității interesate în problemele

legate de dinamica urbană și de climatul urban, prin realizarea de prelucrări și analize suplimentare asupra datelor.

În continuare sunt prezentate câteva dintre cele mai oportune definiții ale sistemelor informaționale

geografice (GIS) care pot contribui la clarificarea și explicarea utilității mediului GIS și aplicabilitatea acestui instrument

complex în realizarea analizelor finale necesare a fi introduse ca urmare a prelucrărilor de imagini și de date și care au

apărut în contextul elaborării prezentei lucrări.

Sistemul informațional geografic “este o colecție organizată compusă din hardware, software, date geografice și

personal, destinată achiziției, stocării, actualizării, prelucrării, analizei și afișării informațiilor geografice în conformitate

cu specificațiile unui domeniu aplicativ”.

(Petrescu, 2007)

Utilizarea imaginilor de teledetecție satelitară și producerea cu ajutorul instrumentelor GIS a unor hărți

tematice cu privire la acoperirea și/sau utilizarea terenului poate fi supusă unor analize ulterioare așa cum este detecția

schimbărilor produse în timp.

15

3.3.1 Modele de spații geometrice pentru reprezentarea realității prin intermediul

modelelor de date

Modele de spații geometrice

Sistemele informaționale geografice fac posibilă reprezentarea realității în atât în spațiul bidimensional cât și

în cel tridimensional. Această reprezentare însă presupune “capacitatea de a reda fidel elementele de referință

spațială: elipsoizi, sisteme de coordonate și sisteme de proiecție cartografică. În plus, reprezentarea spațiului real

presupune și redarea caracteristicilor spațiale ale obiectelor și proceselor din cadrul acestuia: poziții, mărimi, forme,

distanțe, unghiuri etc.” (Bănică, și alții, 2008). Având în vedere aceste constrângeri, spațiul geometric în care alegem să

reprezentăm obiectele lumii reale capătă o importanță deosebită atât în cazul sistemelor informaționale geografice cât

și al domeniului conex al procesărilor de imagine și teledetecție.

În cadrul Sistemelor Informaționale Geografice (GIS), modelele de date furnizează reguli de reprezentare a

spațiului real. Există două mari categorii de modele de date utilizate de cele mai multe pachete software GIS: modelul

vectorial și modelul raster

3.3.2 Modelul de date raster

Modelul raster, după cum e descris în literatură ( (Petrescu, 2007) și (Weng, 2010)), împarte întreaga zonă de

studiu în celule de dimensiuni egale și aranjate într-o secvență ordonată, celule similare pixelilor din imaginile de

teledetecție. Celulele sunt organizate pe linii și coloane formând o matrice numită grilă (în engleza, grid). Valorile

celulelor sunt numere care reprezintă date brute (de exemplu clasa de utilizare a terenului sau radiația

electromagnetică înregistrată). Fiecare celulă conține o singură valoare.

Fiecare celulă dintr-o imagine poate fi interpretată în trei situații diferite (Petrescu, 2007):

clasificarea fiecărei celule ca aparținând unui grup de similar și devenind un obiect, ca de exemplu un pâlc de

copaci

măsurarea valorii înscrise în celulă, valorile corespunzând unor culori sau nuanțe de gri (modelul RGB sau

pancromatic)

măsurarea și atribuirea unei valori fiecărui pixel relative la o valoare de referință cunoscută, ca de exemplu

nivelul mării (pentru altitudini)

3.3.3 Modelul de date vector

Modelul de date vectorial este bazat așa cum îi spune și numele pe vectori. Cea mai mica entitate

fundamental a sa este punctul. Liniile se obțin prin unirea punctelor cu linii drepte, iar suprafețele sunt delimitate de

linii. Spațiul geometric în care este conceput acest model este așadar un spațiu euclidian-cartezian, iar un model

vectorial mai avansat este cel bazat pe spațiul topologic bazat așadar pe teoria grafurilor: modelează și codifică

elementele geografice pe bază de noduri și arce, pe baza nodurilor construindu-se arcele iar pe baza arcelor

poligoanele. „Prin arc se înțelege concatenarea (juxtapunerea) orientată de segmente de dreaptă. Nodul este unul

dintre capetele unui arc. Nodurile sunt de două categorii: a) noduri inițiale și b) noduri finale. Termenul vârf (vertex, în

engleză) desemnează un capăt de segment ce compune un arc dar care nu este nod” ci doar modifică forma ca punct

de inflexiune (Petrescu, 2007).

16

Capitolul 4 CLIMAT, CLIMATOLOGIE ȘI

METEOROLOGIE

4.1 CONCEPTUL DE SCARĂ ȘI CLIMAT Climatul este definit (Hantel, 1987) ca sistem, un sistem ce este alcătuit din structurile planetei cu rol relevant

în determinarea acestuia și din media din punct de vedere statistic, pe termen lung, a stării elementelor ce

caracterizează climatul. Elementele care definesc climatul și starea acestuia pentru o anumită perioadă sunt mărimi

fizice care variază în spațiu și timp de o manieră aparte, având atât caracter parțial stabil cât și parțial instabil. Dintre

mărimile fizice ce manifestă un astfel de caracter se pot menționa: temperatura aerului, umiditatea, precipitațiile,

presiunea atmosferică, vântul, radiație etc (Hantel, 1987) (Aldea, și alții, 2016, Awaiting publishing). Astfel, aceste

elemente climatice, deși variază pe parcursul zilei destul de mult, au un caracter mai stabil din punct de vedere sezonier

și multi-anual. Structura planetei este definită prin complexitatea formelor terestre exprimate prin caracteristici

precum: poziție geografică, altitudine, topografie, relief (proximitatea corpurilor de apă, a munților etc), structura

solului, natura 3D a acoperirii terenului (ca de exemplu prezența vegetației, a arborilor maturi, a zonei urbane sau

rurale etc) iar aceste caracteristici definitorii ale suprafeței terestre influențează în mod determinant uneori parametrii

climatici menționați anterior (temperatură, umiditate etc) (Cengiz, 2013).

Climatul poate fi studiat așadar și la diferite scări în funcție de dimensiunea spațiului la care se face analiza și

se disting următoarele niveluri: macro-climat, mezo-climat, climat local și micro-climat (Nasrollahi, 2009).

4.2 Macroclimat. Cicluri în natură Legăturile unui ecosistem cu biosfera (învelișul viu al Pământului) sunt realizate prin fluxul de materie și

energie care formează ciclurile biogeochimice. Aceste cicluri leagă componenta vie (organismele) de componenta nevie

(mediul) a unui ecosistem. Acestea sunt cicluri globale și cele mai importante sunt ciclurile: apei, carbonului, oxigenului,

azotului și fosforului.

4.2.1 Convecția atmosferică

Aerul nu se poate încălzi doar prin absorbția radiației solare directe, deoarece datorită compoziției și

proprietăților fizice ale sale nu poate absorbi decât o cantitate limitată din aceasta, așa cum a fost prezentat în capitolul

2, în cazul bilanțului radiativ al Pământului. De fapt, mare parte din radiația solară este preluată de suprafața terestră,

care o transformă în căldură și o transmite apoi aerului prin mai multe procese: radiație, conductivitate,

convecție/advecție, turbulență, și schimbări de fază ale apei (Loghin V, 2008). Cu toate acestea, convecția/advecția este

modalitatea principală de transfer de căldură, fiind cea mai eficientă (Epifanio, 2015).

4.3 Climat urban - climat local și microclimat Climatele locale, deși sunt manifestări ale climatului global, acestea sunt „anomalii distincte” la scară mai

mică, ce acoperă o rază cuprinsă între 100 m și 50 km (Nasrollahi, 2009). În anumite condiții, efectele climatice locale

pot fi predominante față de cele regionale sau mai generale. Un exemplu de climat local este cel urban, iar un efect

climatic la scară locală este insula de căldură. Atât complexitatea alcătuirii structurii unei zone urbane cât și suprafețele

artificiale (impermeabile, cu inerție termică mare etc) contribuie la variațiile climatelor urbane la diferite scări, cu

impact semnificativ asupra condițiilor de confort și stării de sănătate a locuitorilor.

17

Insula urbană de căldură este nu doar una dintre cele mai documentate și studiate efecte asupra climatului

local, urmare a acțiunii umane de modificare semnificativă a mediului natural (Oke, 1973) dar este și unul dintre cele

mai evidente și mai importante efecte ale urbanizării asupra climatului local (Huang, și alții, 2008). Ca urmare, acesta

este și fenomenul ale cărui efecte vor fi studiate în continuarea lucrării și a căror contracarare va fi analizată comparativ

din perspectiva soluțiilor inginerești adoptate până în prezent.

4.3.1 Microclimat – Climatop și Zone de Climat Local (Local Climate Zones - LCZ)

Spre deosebire de suprafețele naturale sau rurale, zonele urbane cu structura lor complexă creează un

microclimat cu caracteristici speciale, care au un efect determinant asupra bilanțului energetic și a organismului uman

(Gulyás, și alții, 2006). În anumite condiții, asemenea climatelor locale, efectele climatice la nivel micro pot prevala față

de cele locale, fiecare diferență de nivel, acoperire a terenului etc introduc comportamente diferite la nivelul climatului

local. La scară micro, microclimatele sunt dominate de influențe atmosferice ce acoperă o suprafață mai mică de 1,5

km2 (Nasrollahi, 2009).

Climatop

Climatul poate fi reprezentat prin câte un microclimat diferit pentru fiecare tip de acoperire a terenului cum

ar fi: suprafețe urbane betonate/asfaltate, suprafețe urbane împădurite, suprafețe acoperite cu gazon (peluze), oglinda

apei (Huang, și alții, 2008). Un alt mod de selectare a unui microclimat poate fi și cel descris de (Scherer, și alții, 1999),

conform căruia modificările intervenite în utilizarea terenului nu cauzează schimbări directe și în elementele climatice,

ci determină noi factori climatici ce influențează un anumit tip de zonă. Aceste zone cu un anumit tipic au fost denumite

„climatop” și au o mărime de ordinul zecilor sau sutelor de metri, și sunt grupate în grupe aproximativ asemănătoare cu

cele ale microclimatelor anterioare, dar după principii ușor diferite, și anume sunt grupate în funcție de caracteristicile

microclimatice similare: climatopul suprafeței acvatice, climatopul spațiului verde/vegetației, climatopul centrului

orașului, climatopul parcului etc (Scherer, și alții, 1999), (Baumüller, 1992).

Zonele climatice locale (Local Climate Zones – LCZ)

În cadrul studiilor insulei urbane de căldură au fost recent introduse de către (Stewart, și alții, 2012) așa

numitele „zone climatice locale” sau LCZ (“local climate zone”). Aceste zone climatice locale reprezintă un sistem de

clasificare ce are ca obiectiv să furnizeze metodologia de cercetare pentru studiul insulei urbane de căldură în scopul

ajungerii la un numitor comun și la obținerea unui mod standard, universal valabil și îndeajuns de simplu de stabilire a

zonelor urbane versus a celor rurale, cu scopul de a putea compara obiectiv diversele observații făcute în cazul studierii

insulei urbane de căldură (Stewart, și alții, 2012). Sistemul de „zone climatice locale” introdus de (Stewart, și alții, 2012)

conține 17 tipuri de zone clasificate ca atare utilizând scara locală a fenomenului (cca 100 m) iar fiecare tip de LCZ este

o combinație unică între structura suprafeței, acoperirea terenului și utilizarea acestuia. Pentru a forța producerea de

metadate referitoare la locația de studiu, având în vedere că acestea de cele mai multe ori lipsesc în foarte multe studii

și pentru a fi în concordanță cu scopul urmărit de a putea produce analize comparative pe baza locației de înregistrare a

valorilor de temperatură, (Stewart, și alții, 2012) propun ca această clasificare a locațiilor din teren să necesite și

producerea unui set minim de metadate și o caracterizare a suprafeței. Modul de clasificare a zonelor climatice locale

are la bază condiționarea ca acestea să fie zone care să aibă o suprafață cu structură și utilizare uniformă (Lelovics, și

alții, 2015). Caracteristica acestor zone este cea a microclimatelor și anume că atunci când sunt create anumite condiții

ce determină diferențe la nivel de microclimat (spre exemplu condiții de cer senin și fără vânt, atunci când căldura

emisă de suprafețe poate fi eliberată neperturbată în atmosferă sub formă de radiație și conducție) atunci fiecare astfel

de zonă are un regim specific de temperatură (Lelovics, și alții, 2015).

Scara straturilor atmosferice urbane

În general, studiile climatului urban se concentrează asupra două tipuri de straturi în care se poate încadra

atmosfera:

Stratul limită urban (Urban Boundary Layer). Acest strat intră în studiul fenomenelor la „mezoscară”.

Reprezintă un strat de aer superior (al doilea de la sol), situat imediat deasupra unui prim strat de aer numit

stratului baldachin și este doar o porțiune de aer din stratul limită planetar și anume acel strat limită care este

18

afectat de prezența unei zone urbane la sol. Mezoscara în cazul studierii straturilor de aer prezintă dimensiuni

orizontale cuprinse între 2 și 2000 de km (Orlanski, 1975) și este influențată de suprafața urbană în ansamblul

ei. Stratul limită urban se diferențiază prin aceea că se formează ca un strat advectiv intern stratului limită

planetar (masele de aer formează un strat ce se deplasează orizontal sau predominant orizontal în interiorul

stratului limită planetar). Odată ieșite din zona urbană, aceste mase de aer se pot separa în continuare de

stratul limită planetar sub formă de pană de aer și poartă numele de pană urbană de aer (Clarke, 1969).

Stratul baldachin sau de suprafață (Canopy Layer). Stratul baldachin este un strat considerat la nivel de

„microscară” și al cărui climat este afectat de geometria elementelor învecinate. Stratul baldachin este un

prim strat de aer, inferior, aer aflat între suprafața solului și streașina clădirilor și incluzând în acest strat în

special aerul cuprins între corpurile de clădire. Corpurile clădirilor sunt asimilate cu rugozitățile unei suprafețe

plane. Microscara în acest caz are o întindere de până la 2 km (Orlanski, 1975).

4.3.2 Caracterizarea și cauzele afectării climatului urban

Cauzele care determină apariția fenomenului de insulă urbană de căldură

Cauzele care pot determina apariția fenomenului de insulă urbană de căldură pot fi clasificate diferit, în

funcție de criteriile avute în vedere. Astfel aceste cauze se pot generaliza și clasifica la nivel de ansamblu sau se pot

particulariza și detalia până la nivel de fenomen fizic local.

Stewart (2012) consideră că fiecare dintre cauzele care determină apariția fenomenului de insulă urbană de

căldură reprezintă o modificare la nivel urban a bilanțului energetic și radiativ al suprafețelor și că aceste cauze sunt:

Absorbție mai pronunțată a radiației solare datorită reflexiilor multiple și înmagazinarea acesteia în pereți și

alte suprafețe verticale prezente la nivel urban, contrar așteptărilor, aceasta fără a se datora așadar numai

unui albedo redus al materialelor suprafețelor urbane.

Reținere a radiației infraroșii în canioanele stradale datorate unui unghi îngust de vizualizare a

cerului/suprafeței cerului

O mai mare cantitate de căldură înmagazinată și o întârziere a eliberării acesteia de către suprafețele

construite – clădiri și străzi/alei, efect datorat tot reținerii radiației și reducerea cantității de căldură

eliberată prin convecție în stratul baldachin unde circulația aerului este încetinită.

Mai mare cantitate de radiație solară absorbită de suprafețe este transformată în forme de căldură sensibilă

în detrimentul căldurii latente, fapt ce se datorează înlocuirii suprafețelor permeabile și straturilor vegetale

cu suprafețe impermeabile ce au ca și rezultat o scădere a evaporației pe aceste suprafețe.

Mai mare eliberare a căldurii latente și a căldurii sensibile din arderea combustibililor pentru transport,

procese industriale și încălzirea/răcirea locuințelor.

4.4 Insula urbană de căldură (UHI)

4.4.1 Istoric și formularea inițială a problemei. Perspectiva lui Howard.

Insula urbană de căldură este un concept bazat pe ideea inițială a lui Luke Howard. Luke Howard în cartea sa

“The climate of London”(prima ediție1933, (Howard, 2013)) a remarcat pentru prima dată diferențele de temperatură

între Londra și zonele rurale adiacente pe baza observațiilor efectuate între anii 1906-1930.

Condițiile ce trebuie îndeplinite în scopul atingerii unui maxim de temperatură în climatul Londrei așa cum le-

a prezentat Howard sunt următoarele (Howard, 2013):

Condiții de cer senin încât razele soarelui să poată străbate cât mai neperturbate atmosfera până la suprafața

terestră.

Un sol cald și uscat în profunzime, astfel încât solul să nu expulzeze o cantitate mare de vapori care prin

condensarea rapidă în regiunile superioare și reci ale atmosferei să contribuie la producerea de nori și să

anuleze astfel condiția anterioară.

19

Anotimpul în care să fie satisfăcute condițiile precedente să fie cel în care soarele este aproape de elevația

maximă, altfel căldura va fi în exces numai relativ la momentul de timp în care are loc.

Pentru a ridica și mai mult temperatura și a o conduce către maxim, trebuie ca Londra să primească la acest

punct critic (în care să se cumuleze cele două condiții anterioare) masele de aer ale Europei sudice, la rândul

lor sosite din Africa și Asia de sud. Unui astfel de vânt i-ar lua o zi de la Paris la Londra și o săptămână de la

tropicul racului.

4.4.2 Caracteristicile insulei urbana de căldură

Astăzi, insula de căldură este considerată un fenomen specific zonelor urbane și suburbiilor și se manifestă

prin apariția unei diferențe de temperatură între temperatura mai ridicată din spațiul urban și temperatura mai scăzută

a zonelor rurale învecinate, așa cum îl găsim definit de către (EPA, 2008).

Insula urbană de căldură poate să apară în una din următoarele două situații, ca urmare a:

Încălzirii accentuate a atmosferei, caz în care fenomenul poartă numele de insulă urbană de căldură (Urban

Heat Island – prescurtat UHI)

Supraîncălzirii suprafețelor, caz în care fenomenul poartă numele de insulă urbană de căldură a suprafețelor

(Surface Urban Heat Island – prescurtat SUHI)

4.4.3 Insula urbană de căldură - fenomen atmosferic

În literatură, pentru acest tip de insulă urbană de căldură au fost definite două tipuri de straturi atmosferice

în care se observă manifestări ale fenomenului acesta, și după (Oke, 1976) sunt următoarele:

Insulă urbană de căldură în stratul limită urban (Urban Boundary Layer). Stratul limită urban este dominat de

procese ce se desfășoară la mezoscară.

Insulă urbană de căldură în stratul baldachin (Canopy Layer). Stratul baldachin este un concept de microscară

și climatul său este afectat de natura spațiilor învecinate.

Insula urbană de căldură în stratul limită urban (urban boundary layer) – mezoscara

Stratul limită urban reprezintă un strat superior, denumit strat limită urban (urban boundary layer), situat

imediat deasupra stratului baldachin (canopy layer) amintit anterior - este reprezentat de porțiunea de aer din stratul

limită planetar afectat de prezența unei zone urbane la baza sa. Acest strat intră în studiul fenomenelor la mezoscară

(Orlanski, 1975) – adică în categoria acelor fenomene ale căror dimensiuni orizontale sunt cuprinse între 2 și 2000 de

km și este determinat așadar de suprafața urbană în general. Acest strat se formează ca un strat advectiv intern

stratului limită planetar (transportul orizontal sau predominant orizontal al maselor de aer) iar la întâlnirea cu zona

rurală de dedesubt aflată în direcția spre care bate vântul acest strat se poate separa de suprafață și se numește pană

urbană de aer (urban plume) (Clarke, 1969). În condiții de noapte calmă și cu cer senin, insulele de căldură atmosferice

se manifestă cel mai bine noaptea.

Insula urbană de căldură în stratul baldachin (canopy layer) - microscară

Stratul baldachin reprezintă un prim strat, inferior, denumit strat baldachin (canopy layer) - este reprezentat

de stratul de aer aflat între suprafața solului și streașina clădirilor, format mai ales din aerul cuprins între corpurile de

clădire, corpuri asimilate cu elementele rugoase de pe o suprafață plană. Este un fenomen la scară micro (Orlanski,

1975) – adică un fenomen de scurtă durată pe o întindere de până la 2 km și determinat așadar de geometria și

alcătuirea elementelor din jur. Este cu atât mai precis determinat cu cât densitatea construcțiilor este mai mare,

baldachinul vegetației nefiind influențat.

4.4.4 Determinarea insulei urbane de căldură. Parametrizare

Radiația solară străbătând atmosfera și atingând suprafața terestră suferă o serie de transformări (absorbție,

respectiv acumulare de energie, difuzie, reflexie, respectiv pierderi de energie), încât se pot determina componente

20

radiative cu funcții diferite (energie primită, energie pierdută, energie intrată, energie ieșită și se poate calcula un bilanț

radiativ (caloric) pentru un interval de timp și pentru un anumit spațiu.

Bilanțul energetic al stratului baldachin

Datorită complexității și alambicului de suprafețe existente în acest strat baldachin, este cu neputință la acest

nivel de a se generaliza lucrurile, un fapt firesc și des întâlnit atunci când avem de a face cu modele la nivel micro.

Complexitatea derivă din faptul că fiecare suprafață este alcătuită dintr-o “combinație unică atât a proprietăților sale

intrinseci: radiative, termice, umiditate și aerodinamică, cât și a celor datorate mediului din vecinătatea suprafeței:

geometria radiației, poziția în câmpul curgerii, vecinătatea unor suprafețe contrastante predispuse să participe la

interacțiuni advective” (Oke, 1982), producând aproape o infinitate de posibile “bilanțuri energetice și așadar de

microclimate”. Oke afirmă existența unor studii întocmite în cadrul cărora s-au putut determina bilanțuri energetice pe

baza unor cazuri particulare cum ar fi o peluză, o curte, un canion stradal, un parcaj și un drum.

Bilanțul energetic al stratului limită urban

Bilanțul energetic al stratului limită urban se realizează la mezoscară, o scară mult mai mare decât cea a

stratului baldachin. La acest nivel ceea ce interesează este schimbul de căldură dintre oraș și aerul de deasupra. Bilanțul

energetic radiativ poate fi privit și ca reprezentând cantitatea de energie transferată către și de la suprafața pământului

(Gartland, 2008) și se prezintă sub forma următoarei ecuații:

Convecție + Evaporație + Căldura acumulată = Căldura creată de factori antropogeni + Radiația Netă ( 4-1 )

4.5 Insula Urbană de Căldură a Suprafețelor (SUHI) În condiții de vreme calmă și cu cer senin, insulele de căldură ale suprafețelor se manifestă cel mai bine ziua,

când intensitățile de căldură sunt maxime.

Teledetecția pe baza imaginilor satelitare este principala tehnică utilizată pentru determinarea insulelor

urbane de căldură ale suprafețelor deoarece senzorii satelitari primesc radiația electromagnetică cu lungimi mari de

undă și anume în domeniul infraroșu, cea care reprezintă reflectarea radiației IR de către suprafețe sau emiterea ei de

către suprafețele calde. Infraroșul este cuprins între 700 nm si 0,1 cm. Radiațiile permit obținerea de imagini cu senzori

optici (infraroșul reflectat) și termici (infraroșul termal cu două zone) (Petrescu, 2011).

4.5.1 Estimarea SUHI prin teledetecție

Acest fenomen este determinat de o varietate de factori pornind de la diminuarea spațiului verde și până la

tipul materialelor de construcție folosite, materiale ce rețin căldura.

Calculul radianței spectrale de la partea superioara a atmosferei (TOA) - Landsat

Valorile benzilor OLI și TIRS înregistrate de satelitul Landsat 8 pot fi transformate în valori ale radianței sau

reflectanței spectrale de la partea superioara a atmosferei (TOA) utilizând coeficienții de conversie furnizați în fișierul cu

metadata al imaginilor Landsat (U.S. Department of the Interior,20 U.S. Geological Survey, 2015).

Calculul temperaturii de strălucire la nivel de satelit

Temperatura de strălucire a unui corp cu temperatura reală T, este definită ca temperatura TS la care ar

trebui să fie un corp negru în echilibru cu mediul său, care pentru aceeași lungime de undă, emite la aceeași intensitate

ca cea observată (are puterea de emisie spectrală egală cu cea a corpului la temperatura T) (Sokolik, 2003).

Valorile benzilor TIRS înregistrate de satelitul Landsat 8 pot fi transformate, utilizând valorile radianței

spectrale de la partea superioara a atmosferei calculate antrior, în valori ale temperaturii de strălucire utilizând

constantele termice furnizate în fișierul cu metadate ce însoțește setul de imagini Landsat (U.S. Department of the

Interior,20 U.S. Geological Survey, 2015).

21

Capitolul 5 CREȘTEREA URBANĂ

5.1 Conceptul de expansiune urbană necontrolată. Termenul de “sprawl” tradus în lucrarea de față prin expansiune necontrolată a fost inițiat în 1937 de către

Earle Draper, unul dintre primii planificatori urbani din Sud-Est-ul Statelor Unite (Walsh, et al., 2004) și director al

Autorității publice din Tennessee Valley. Termenul a fost utilizat tot mai des și popularizat în anul 1958 de către William

Whyte în cartea sa “The Exploding Metropolis”. Pe parcursul timpului a suferit numeroase interpretări și este și astăzi

unul din subiectele cele mai dezbătute în domeniul planificării urbane deoarece “așa cum zgomotul pentru o persoană

poate constitui exprimarea muzicală a alteia tot așa și ce e expansiunea urbană pentru cineva reprezintă de fapt

cartierul iubit al altcuiva” (Bruegmann).

5.1.1 Caracterizarea fenomenului. Ce este și ce nu este expansiunea urbană

Într-un articol intitulat „Urban Sprawl. How useful is the concept” (Franz, și alții, 2006) fac o analiză critică

foarte bine documentată a literaturii scrise în domeniu în ce privește caracterizarea fenomenului de expansiune urbană

necontrolată. Termenul de fenomen, potrivit (Cambridge dictionaries online, 2014) reprezintă manifestarea unui lucru

care există și poate fi observat, simțit etc, în special ceva deosebit sau interesant, iar potrivit (Oxford dictionaries, 2014)

fenomenul reprezintă un fapt sau o situație observabilă, în special a cărei cauză sau explicație se caută.

5.1.2 Definirea cât mai corectă

Pentru a fi utilă, definiția expansiunii urbane trebuie să fie cât mai corectă iar acest lucru înseamnă să poată

furniza diferența specifică între acest fenomen și celelalte genuri de dezvoltare urbană. Există în literatură o varietate

de concepte despre ce înseamnă expansiunea urbană și diverse caracterizări care consideră aproape orice formă de

dezvoltare urbană și de creștere ca fiind expansiune (sprawl). În aceste condiții “orice oraș vestic de când a luat naștere

s-a tot expandat” în decursul timpului și “nu mai rămâne suficient loc și pentru ne-expandare” (Franz, și alții, 2006).

Acest lucru este totuși greu de acceptat din moment ce trebuie să existe posibilitatea de creștere și dezvoltare a unui

oraș, din moment ce orașele nu pot fii “înghețate” în timp și spațiu, nu pot și nu puteau rămâne spre exemplu la nivelul

Evului Mediu sau al secolului al XIX-lea, trebuie să crească. Acest lucru este evident mai ales din moment ce creșterea

populației în general și a celei urbane în special a crescut gradual și a cunoscut o adevărată explozie exponențială în

ultima sută de ani .

Fenomenul de expansiune urbană este o situație observabilă ce se manifestă într-un mod aparte,

deosebindu-se de fenomenul de dezvoltare/creștere urbană sau cel de extindere prin anumite caracteristici ce vor fi

analizate în continuare. Diferența între creștere urbană, extindere urbană și expansiune urbană este descrisă cel mai

bine de (Bhatta, 2010) care consideră creșterea urbană ca fiind cuantumul creșterii suprafețelor de teren

valorificat/construit, creștere ce se manifestă sub diverse forme, una dintre aceste forme fiind extinderea urbană în

timp ce creșterea urbană cu considerabile efecte negative este considerată expansiune. (Inostroza, și alții, 2013)

punctează diferențierea care se poate face în paralel între expansiune și extindere urbană prin aceea că din perspectiva

expansiunii ca antagonist al compactității, “expansiunea urbană a fost înțeleasă ca un format/pattern specific de

extindere urbană”.

22

5.2 Modele conceptuale

5.2.1 Modelul conceptual bazat pe studiul densității

Densitatea ca și indice este una dintre cele mai importante caracteristici ale expansiunii urbane, așa cum este

considerată în literatură (Galster, și alții, 2001), (Torrens, și alții, 2000). Există anumite aspecte care necesită o atenție

deosebită atunci când se decide luarea în calcul a acestui parametru, așa cum au fost ele identificate de către (Torrens,

și alții, 2000):

Care sunt cele mai potrivite variabile de luat în calcul, în funcție de posibilitățile de măsurare, variabile cum ar

fi populația, unitățile rezidențiale, forța de muncă etc. Densitatea reprezintă de obicei raportul dintre

populația totală a unei zone metropolitane și suprafața totală de teren ce îi revine. Există și păreri conform

cărora (Galster, și alții, 2001) densitatea poate fi măsurată prin raportul dintre numărul mediu de clădiri

rezidențiale pe suprafața de teren construibil dintr-o zonă urbană. El susține faptul că clădirile de locuit sunt o

măsură mai bună pentru determinarea expansiunii urbane ca și stare fizică a utilizării terenurilor și preferă

utilizarea unităților rezidențiale deoarece este strâns legat de indicele de densitate a populației, în timp ce

clădirile nerezidențiale au tendința de a fi mult mai grupate și ca atare există riscul de a-și pierde proprietatea

de a mai produce densități care să indice corect un anume tipar al expansiunii.

Care este limita de densitate dincolo de care un oraș se expandează. Deși există voci critice (Gordon, și alții,

1997) la adresa opiniei că dezvoltarea urbană bazată pe densități reduse și uniforme este un mod ineficient

de creștere și de urbanizare, cu toate acestea am considerat just faptul că trebuie să existe o limită până la

care dezvoltarea pe orizontală a unui oraș este optimă, la fel cum trebuie să existe o limită optimă a

dezvoltării pe verticală a lor. În aceste condiții putem considera că depășirea acestei limite optime din punct

de vedere spațial pe toate direcțiile coincide cu începutul fenomenului de expansiune. Cum foarte probabil

această limită optimă de dezvoltare este foarte greu dacă nu imposibil de stabilit, fenomenul de expansiune

urbană va fi întotdeauna remarcat în perioada de plină desfășurare.

Care este scara la care trebuie măsurată densitatea. Scara la care se măsoară densitatea este strâns legată de

scara la care se face observarea fenomenului – la nivel de zonă metropolitană, la nivel de zonă urbană etc.

Studiul pe baza tehnicilor de teledetecție satelitară implică în plus restricții legate de rezoluția spațială a

senzorului satelitar și a imaginilor înregistrate de acesta.

Care este delimitarea spațială a suprafeței totale de teren ce trebuie măsurată. Fie că este vorba de calculul

densității brute ce înglobează o bază cu suprafață mare cum ar fi zona metropolitană, fie că este vorba de

determinarea densității nete ce îndepărtează din calcul terenurile neconstruibile cum sunt apele, deșerturile,

parcuri, cimitire, gropi de gunoi etc, problema care se ridică constant este aceea a delimitării limitelor

suprafețelor ce urmează a fi măsurate. (Galster, și alții, 2001) și (Gordon, și alții, 1997) sugerează de

asemenea ca terenul construibil, acel teren care nu conține elemente naturale limitative, utilități publice,

constrângeri survenite din reglementări urbanistice etc, este un indicator mai bun pentru calculul densității

decât aria totală.

5.2.2 Modelul conceptual bazat pe continuitate sau împrăștiere

Cea de a doua metodă se bazează pe caracteristica spațială a expansiunii urbane numită continuitate, una

dintre cel “mai citate” manifestări ale fenomenului conform lui (Galster, și alții, 2001) cu referire la (Ewing, 1997) și

(Harvey, și alții, 1965) dar și antagonista sa – discontinuitatea pe care, citându-l pe (Clawson, 1962) , o găsește

semnificativă ca parametru în determinarea fenomenului de expansiune urbană. Consecința acestor observații nu

reprezintă altceva decât faptul că expansiunea urbană poate fi continua în unele cazuri și discontinuă în altele.

Continuitatea reprezintă potrivit lui (Galster, și alții, 2001) “gradul în care terenul valorificabil a fost construit la

densități urbane în mod nefragmentat”. Tiparul de dezvoltare de tip continuu ce caracterizează expansiunea urbană

este potrivit lui (Galster, și alții, 2001) și (Torrens, și alții, 2000) independent de nivelul densității, deși de cele mai multe

ori se manifestă la nivele scăzute ale densității, și are următoarele tipologii de manifestare:

Dezvoltarea continuă dinspre centrul urban spre exterior

Dezvoltarea continua în fâșii de-a lungul căilor principale de transport

23

Împrăștierea sau discontinuitatea ce caracterizează un fenomen de expansiune prezintă unele din tiparele

spațiale specificate de (Torrens, și alții, 2000) după cum urmează: fragmentare, salturi, dezvoltare discontinuă,

dispersare etc.

Dezvoltarea discontinuă nu este întotdeauna o caracteristică a expansiunii urbane, iar pentru a diferenția

forma viciată a unui oraș de cea optimă (Ewing, 2008) este o sarcină complexă și dificilă. “Dezvoltarea unor centre

urbane planificate cu densități moderate, separate de-a lungul unui coridor de transport de centuri verzi sau alte spații

libere” după cum propune (Galster, et al., 2001) sunt considerate a nu fi caracterizate de unii comentatori ca

expansiune, deși acești dezvoltatori pot transforma expansiunea într-o situație mult mai gravă, după cum se poate

vedea în cazul expus de (Deng, și alții, 2004) în dezvoltările imobiliare din China ultimilor ani.

5.3 Dimensiunile dezvoltării urbane Creșterea urbană ca și cuantum al creșterii suprafețelor de teren valorificat/construit, se manifestă sub

diverse forme, una dintre aceste forme fiind spre exemplu „extindere urbană” („urban expansion”) (Bhatta, 2010), în

timp ce creșterea urbană cu considerabile efecte negative este considerată „expansiune urbană” („urban sprawl”)

(Bhatta, 2010).

5.3.1 Dimensiunea spațială

Pentru a evalua și a monitoriza formele emergente de dezvoltare și de creștere a orașelor a apărut abordarea

evaluării pe baza imaginilor satelitare a tiparelor spațiale („spatial patterns”) observabile la scară macro a unei zone

urbane extinse. Asemenea tipare pot fi observate în urma identificării claselor de utilizare a terenurilor, prin această

terminologie de „tipar spațial” („spatial pattern”) înțelegându-se aranjamentul sau distribuția spațială a mediului

construit în scopul asigurării funcțiunilor socio-economice la nivel urban (Inostroza, și alții, 2013). Diferențierea

formelor și a stadiului de expansiune a unui oraș se poate analiza pe baza informațiilor generate prin obținerea claselor

de utilizare/acoperire a terenului (Land Use Land Cover) ca rezultat al procesării imaginilor satelitare. Prin procedeul de

clasificare a unei imagini, se produce identificarea și încadrarea fiecărui pixel într-o anumită categorie (deci clasă).

Aceste clase pot fi stabilite în mod supervizat de factorul uman la momentul anterior procedurii de clasificare, sau pot fi

produse automat în urma procesului de clasificare nesupervizată. Explicația modului în care se realizează interpretarea

vizuală se poate exprima pe baza analogiei cu împrăștierea unor picături de cerneală (Fig. 3) ale căror amprente pot

exprima fenomenele ce au contribuit la forma lor spațială (Aldea, 2015).

24

Fig. 3 Principalele tipuri de tipare de creștere urbană – adaptare (Bhatta, 2010) (Wilson, și alții, 2003) (Xu, 2007) (Aldea, și alții, 2014)și formă naturală și formă forțată de împrăștiere

Principalele tipuri de tipare de creștere urbană propuse în cadrul lucrării spre a fi utilizate în scopul

monitorizării evoluției unui oraș, pe baza identificării lor și în literatura de specialitate (Bhatta, 2010), (Wilson, și alții,

2003), (Xu, 2007), (Aldea, și alții, 2014) sunt prezentate în Fig. 3 și sunt grupate după cum urmează:

Tipar de compactare urbană prin îndesirea țesutului urban;

Tipar de extindere urbană prin dezvoltarea țesutului urban limitrof;

Tipar de segregare urbană care la rândul său se poate diferenția în: tipare de extindere izolată a țesutului

urban, tipare de extindere liniară a țesut urban și tipare de extindere comasată a țesutului urban în grupuri

distincte.

5.3.2 Dimensiunea temporală

Orașele nu pot rămâne încremenite în timp și spațiu, pe parcursul istoriei ele se dezvoltă sau se contractă,

fiind caracterizate de o dinamică continuă și determinate de contextul social, economic și politic regional sau global,

factori destul de evidenți mai ales în relație cu demografia și dezvoltarea economică.

Până în secolul al XIX-lea, studiul evoluției în timp a centrelor urbane nu a reprezentat un obiectiv de interes

pentru comunitatea științifică internațională a vremii (Chandler, și alții, 2013), și chiar și în studiile relativ recente din

ultimii 40 de ani, această evoluție a fost deseori studiată în relație cu evoluția demografică a populației nu și a

suprafețelor urbane, ceea ce nu este întotdeauna edificator. Astfel, pentru analiza dinamicii urbane, cercetările pun

bază tot mai mult pe extracția parametrilor caracteristici din seriile-timp de date satelitare. Rezoluția temporală este

din acest motiv foarte importantă în acest context. Datorită condiționărilor legate de posibilitățile fizice de orbitare a

Pământului de către sateliți, pe măsură ce rezoluția temporală devine mai mare, rezoluția spațială devine mai mică.

Sateliții geosincroni au perioadă de rotație egală cu a Pământului Ts = 24 ore și orbitează la mare altitudine, ceea ce

determină ca rezoluția spațială să fie foarte mică, de ordinul kilometrilor, în condițiile unei arii de vizibilitate de aproape

o treime din suprafața Pământului (Meteosat oferă imagini ce acoperă întreaga planetă la fiecare 30 min. dar au

rezoluție 7km) (Moeller, 2005). Sateliții care orbitează la joasă altitudine au rezoluțiile cele mai bune și au perioada de

rotație Ts = 1 – 4ore pentru a înconjura Pământul; în plus, sateliții cu orbite polare traversează același punct de pe

Pământ la același moment al unei zile, orbitele solar-sincrone fiind cele mai indicate pentru studiul zonelor urbane,

neavând unghiuri înclinate (sateliții solar-sincroni Landsat și ASTER au cicluri de revenire de cca. 16 zile, iar cei înclinați

de 3 zile) (Moeller, 2005).În zonele cu vizibilitate limitată datorită norilor, se recomandă sateliții cu senzori SAR.

25

Imaginile Landsat preluate continuu începând cu anul 1972 face posibil ca dinamica spațială a orașelor să poată fi

urmărită de-a lungul a peste 40 de ani în pași de timp de 1 an sau chiar inter-anual (Aldea, 2015).

5.3.3 Dimensiunea ritmului de creștere

Această dimensiune este importantă pentru că prin luarea ei în considerare se poate înțelege și explica viteza

de urbanizare prin raportarea suprafețelor de teren nou construite/valorificate la factorul timp (Aldea, și alții, 2014).

Tot cu ajutorul acestei dimensiuni se poate caracteriza creșterea urbană și diagnosticarea supra-dezvoltării unui oraș

prin producerea „exploziei urbane” („urban sprawl”), aceasta putând fi diferențiată ca tipar de dezvoltare puternic

extensiv “dincolo de limitele zonelor metropolitane cu viteză incredibilă” (U.S. Census Bureau, 2013), (Aldea, 2015).

5.4 Metoda de determinare a creșterii urbane bazată pe teledetecție

5.4.1 Mărimi, indici și indicatori

Mărimile care determină caracteristicile spațiale ale fenomenului de expansiune urbană alese pentru a fi

utilizate în calculul indicilor și indicatorilor atribuiți fenomenului vor fi prezentație în această secțiune. Premisa de la

care am plecat în analiza expansiunii urbane este aproape similară celei descrise de (Angel, și alții, 2010) și anume că

spațiul urbanizat din aria de acoperire a fost considerat acoperit de o gamă de funcțiuni urbane ce includ “utilizarea

terenului în scop rezidențial, comercial, industrial și pentru servicii, transporturi, parcuri și utilități publice, terenuri

protejate și terenuri virane”, în schimb nu include (Angel, și alții, 2012) “terenuri cultivate, pășuni, păduri și arii naturale

ce nu sunt în imediata vecinătate sau complet înconjurate de zone urbane construite” dar pot include sate și drumuri

de legătură deoarece satele se pot transforma în timp în adevărate suburbii (Connell, 1974) (Khuri, 1975) (Harris, și alții,

1999). Mărimile care determină caracteristicile spațiale ale fenomenului de expansiune urbană sunt prin urmare

următoarele:

Amprenta zonei urbane sau limita orașului și a suburbiilor sale – de cele mai multe ori similare sau apropiate

cu cele ale zonei metropolitane

Spațiul construit – suprafața acoperită de pixelii reprezentând construcții din interiorul limitei descrise

anterior

Spațiul liber limitrof – totalitatea pixelilor reprezentând vegetație și sol aflați într-o rază de 100m de pixelii

reprezentând construcții

Spațiul liber captiv – totalitatea pixelilor reprezentând vegetație și sol înconjurați complet de spațiul construit

și de spațiul liber limitrof

Spațiul urbanizat - spațiul construit ce conține peste 25% din pixelii reprezentând construcții în raza cercului

distanței de mers de 500m unul față de altul împreună cu spațiul liber limitrof și spațiul liber captiv

Spațiul liber urbanizat – tot spațiul liber limitrof și tot spațiul liber captiv

Spațiul liber – tot spațiul liber limitrof împreună cu tot spațiul liber captiv și cu restul pixelilor reprezentând

vegetație și sol

Spațiul liber exterior - Spațiul liber minus tot spațiul liber limitrof și minus cu tot spațiul liber captiv

Spațiul neconstruibil – toți pixelii reprezentând apa

Densitatea spațiului construit din oraș – raportul dintre populația cuprinsă în limita administrativă a orașului

și suprafața pixelilor săi reprezentând construcții

Densitatea amprentei urbane - raportul dintre populația cuprinsă în limita administrativă a regiunii și

suprafața amprentei sale

Umplere – pixelii reprezentând construcții ce au înlocuit spațiul liber urbanizat între două perioade de timp în

interiorul amprentei zonei urbane

Extindere - pixelii reprezentând construcții grupați în jurul orașului ce au înlocuit o parte din spațiul liber

exterior între două perioade de timp și care nu sunt umpleri

Salt - pixelii reprezentând construcții ce au înlocuit complet doar spațiul liber exterior între două perioade de

timp

26

Capitolul 6 ATENUAREA EFECTELOR

URBANIZĂRII ASUPRA

CLIMATULUI URBAN Condițiile climatice prezente atât în zonele urbane cât și în zonele rurale joacă un rol important în

deteriorarea sau îmbunătățirea calității vieții locuitorilor și a celor ce desfășoară activități în zona respectivă în special

prin parametrii de confort pe care îi determină. Parametrii de confort uman sunt direct proporționali cu parametrii

legați de radiație solară, vânt, precipitații, temperatură și umiditate. La rândul lor, acești parametri sunt strâns legați de

combinațiile complexe dintre elementele mediului natural sau antropic precum: solul, apa, vegetația și spațiul

construit.

6.1 Atenuare prin modelare numerică. Sisteme de modelare a

microclimatului – exemplul ENVI-MET Sistemele de modelare a microclimatului participă la mijloacele de atenuare a efectelor asupra climatului

urban prin oferirea posibilității de efectuare a unor simulări utile în cazul adoptării unor soluții ce țin de planificarea

urbană cu scopul de a îmbunătăți calitatea microclimatului local în anumite zone sau de a preîntâmpina crearea unor

influențe profund nefaste asupra microclimatului urban în cazul adoptării efectuării unor investiții/construcții de mare

amploare.

ENVI-met este un model de predicție și simulare bazat pe teoria dinamicii fluidului și a termodinamicii. Astfel,

modelul poate simula și următorii parametrii (Bruse, M & Team, 1995-2015 ):

Fluxurile de aer din vecinătatea clădirilor

Schimburile energetice și de materie ce au loc între suprafețele orizontale, la cota zero a ternului și cele

verticale cum sunt pereții clădirilor

Parametrii fizici ai clădirilor

Impactul straturilor de vegetație asupra microclimatului local

Bioclimatologici

Parametrii de dispersie a poluanților

Tipurile de calcule efectuate în cadrul modelului climatic ENVI-met sunt următoarele (Bruse, M & Team, 1995-

2015 ):

Calculul fluxurilor radiative cu lungime de undă scurtă și lungă cu aplicabilitate la fenomenele de umbrire,

reflexie și retransmitere a clădirilor și vegetației.

Calcule referitoare la evapotranspirație prin estimarea evaporației și a fluxurilor sensibile de căldură

provenite de la vegetației în stratul de aer și simularea parametrilor fizici ai vegetației cum este de exemplu

rata de fotosinteză.

Calcule referitoare la dinamica temperaturii suprafețelor și a temperaturilor suprafețelor verticale ca de

exemplu pereții clădirilor, pentru fiecare element de fațadă sau acoperiș oferind posibilitatea utilizării a până

la 3 straturi de material și calculul a până la 7 puncte de pe suprafața peretelui sau a acoperișului.

27

Calculul schimburilor de apă și căldură din sol inclusiv absorbția de apă de către vegetație

Reprezentarea 3D a vegetație inclusiv modelarea bilanțului apei pentru specii individuale

Calculul dispersiei de gaze și de particule materiale, inclusiv sedimentarea și așternerea pe frunze și

suprafețe, pentru gaze inerte și gaze reactive din ciclul NO-NO2-Ozon.

Calculul indicilor biometeorologici menționați anterior: PMV/PPD, PET și UTCI, inclusiv a Temperaturii Medii

Radiante (Mean Radiant Temperature).

6.2 Soluții practice de atenuare a efectelor negative produse de

urbanizare asupra climatului urban Agenția de Protecție a Mediului din SUA a elaborat printr-un număr de experți un compendiu de strategii

menite să atenueze efectele negative ale apariției fenomenului de insulă de căldură. Principalele activități și strategii de

reducere a acestora, în urma analizei acestui compendiu și a unui număr amplu de articole din literatura de specialitate

se concentrează, fără a se limita, asupra următoarelor categorii de soluții:

Asigurarea spațiilor verzi

Utilizarea acoperișurilor verzi

Utilizarea așa numitelor acoperișuri reci

Utilizarea de pavaje reci

Studiul (Gardiner, și alții, 2008):

• Intervenții asupra Albedoului

• Opțiuni de răcire a acoperișurilor

• Acoperișuri verzi în cazul zonelor seismice această soluție nefiind foarte viabilă

• Atenuare prin introducerea de vegetație

• Asigurarea circulației maselor de aer

• Utilizare pereților cu sisteme opace de aerisire

Studiul (Mackey, 2008) pentru Chicago

Soluții de atenuare propuse:

• Acoperișuri reflectante

• Pavaje reflectante

• Acoperișuri verzi

• Înverzirea străzilor și a curților

• Introducerea de spații verzi (Parcuri/Rezervații/Curți de școli)

Concluziile validării post-implementare:

Cele mai de succes tehnici de atenuare pentru Chicago au fost soluțiile care au crescut reflectanța

suprafețelor și care au funcționat în reducerea temperaturilor au fost noile acoperișuri cu

reflectanță mare impuse prin normativele de eficiență energetică

Acoperișurile verzi și pavajele reflectante au fost cele mai soluțiile de atenuare cu cele mai slabe

efecte în urma modului de implementare din Chicago

Copacii din curți și de pe marginea străzilor au produs rezultate promițătoare la nivel de clădire, dar

fără efecte la nivel mai extins

Studiul (Akashi, 2008) pentru Tokyo

• Menținerea unor culuare de ventilație

• Proiecte de renovare urbană simulate cu modele numerice și în tunel aerodinamic

• Demolarea unei clădiri de 9 etaje ce bloca briza marină

• Desființarea unei șosele suspendate deasupra unui râu și introducerea acestuia în subteran

28

Capitolul 7 CONTRIBUȚII PERSONALE

7.1 Evoluția dinamicii urbane. Creșterea urbană Analizele și rezultatele prezentate în continuare sunt obținute ca urmare a studiilor doctorale desfășurate în

cadrul proiectului “Urban Climate Study of Bucharest/Romania”, finanțat prin Programul de Cercetare Romania –

Elveția și detaiat în capitolul introdictiv. Scopul proiectului a fost integrarea cercetărilor asupra climatului urban din

regiunea Bucureștiului, aplicarea rezultatelor obținute în domeniul urbanismului și dezvoltării regionale prin transferul

și implementarea metodologiilor elaborate și a datelor spațiale către autoritățile publice locale/centrale de interes, pe

modelul studiului de climat realizat de colaboratorii de la Universitatea din Basel pentru orașul Zurich (Parlow, și alții,

2014). În ceea ce privește tematica creșterii urbane, rezultatele din cadrul studiilor doctorale includ analiza evoluției

cronologice a dezvoltării Municipiului București și a zonei sale de influență pe baza datelor provenite de la sateliții

Landsat și acoperă perioada cuprinsă între anii 1975 și prezent. Proiectul a fost început în anul 2013 și se finalizează în

octombrie 2016.

7.1.1 Metodologii de determinare a claselor caracteristice de utilizare și acoperire a

terenului (LULC)

Analiza comparativă între metodologia de elaborarea a Atlasului Urban și cea a

Atlasului Expansiunii Urbane

“Urban Atlas” este un serviciu ce pune la dispoziție datele rezultate în urma Observațiilor Pământului și a

datelor culese din teren pentru determinarea creșterii urbane prin Programul Copernicus, cum este actualmente numit

Programul GMES (Global Monitoring for Environment and Security).

Atlasul Expansiunii Urbane este parte integrantă din Raportul pentru semnalarea Politicii “Making Room for a

Planet of Cities” care realizează o analiză globală și comprehensivă a acoperirii urbane a terenului pe baza seriilor de

timp și include o previziune a acoperirii viitoare la nivelul anilor 2050. Metodologia de realizare a Atlasului Expansiunii

Urbane furnizează un model conceptual atât de măsurare a expansiunii urbane și de previziune a evoluției viitoare a

suprafețelor construite cât și a unor soluții de planificare urbană în scopul limitării anumitor evoluții.

După analizarea metodologiilor implicate în producerea Atlasului Urban al GMES a Atlasului Expansiunii

Urbane al Băncii Mondiale, se poate constata că acestea nu sunt foarte diferite în sensul că ambele utilizează tot

algoritmul ISODATA pentru obținerea claselor. Cu toate acestea, metodologia de producere a Atlasului Urban al GMES a

fost totuși calibrată pentru imaginile sateliților SPOT, cu o rezoluție a pixelului mult mai bună de 2,5x2,5 m comparativ

cu rezoluția de 30x30m a senzorilor Landsat, imagini SPOT care nu sunt disponibile momentan pentru București și

acoperind doar anul 2006, ceea ce ca perioadă de timp nu corespunde analizei conduse la momentul respectiv,

rămânând însă ca posibilitate deschisă pentru viitor, când vor deveni disponibile și altfel de date satelitare cum sunt

cele ce vor fi furnizate de sateliții ESA Sentinel.

7.1.2 Studiu comparativ asupra metodologiilor de clasificare dezvoltate pentru doi

algoritmi diferiți

Pornind de la studiul Băncii Mondiale (Angel, și alții, 2005) prezentat pe parcursul capitolelor precedente, și

dezvoltări ulterioare de sine-stătătoare (Aldea, și alții, 2014) și (Aldea, și alții, 2016), au fost elaborate două metodologii

29

de clasificare a imaginilor satelitare, deci de obținere a claselor de utilizare/acoperire a terenului (LULC). Ambele

metodologii prevăd multiple etape de pre-procesare, procesare și post-procesare. Diferența fundamentală dintre cele

două metodologii este algoritmul de clasificare utilizat, astfel că prima metodologie a primit numele ISOCLAS deoarece

folosește algoritmul „Isodata” și este prezentată în Fig. 4 iar cea de-a doua metodologie, prezentată în Fig. 5, a primit

numele TREEDECLAS deoarece folosește ca și clasificator „Arborele de decizie”.

Fig. 4. Metodologia ISOCLAS bazată pe algoritmul Isodata - prima iterație (stânga) și iterațiile succesive(dreapta)

30

Fig. 5 Metodologia TREEDECLAS bazată pe un algoritm de tip “Arbore de decizie”

Procesul selecției de imagini

Procesul de selecție de imagini, caracteristic ambelor metodologii, permite stabilirea unor criterii care să

ușureze procesul de clasificare și care să asigure obținerea unor rezultate concludente. Astfel, în special pentru studiul

detecției schimbărilor petrecute în decursul timpului, cele mai uzuale criterii de selecție sunt următoarele (Aldea, și

alții, 2016):

a. Zona de interes, adică orașul și zona sa de influență, să fie acoperită complet de imagine (preferabil într-o

singură imagine pentru a evita apariția unor valori diferite ale reflectanței înregistrate pentru zone cu aceeași

acoperire și utilizare a terenului dar la date diferite)

b. Imagini cât mai puțin acoperite de nori, umbră sau ceață. Această condiție este eliminatorie, în funcție de ea

putându-se efectua sau nu procesarea

c. Imagini fără artefacte și dungi (cazul Landsat ETM+ după anul 2002 când s-a defectat senzorul)

d. Imagini preluate în anii, sau cât mai aproape de anii în care s-au realizat recensămintele populației

e. Imagini înregistrate cât mai aproape de datele la care s-au petrecut evenimente care pot genera modificări în

acoperirea terenului.

f. Imagini potrivite anotimpului pentru care analiza produce rezultate cât mai concludente: spre exemplu

toamna târziu și primăvara devreme pentru studiul creșterii urbane când este foarte puțină vegetație, vara

pentru studiul valurilor de căldură și pentru studiul spațiilor verzi etc.

g. Imagini la înregistrate la distanțe de circa 10 ani

h. Imagini satelitare corectate geometric „Level 1”

Pre-procesarea imaginilor satelitare

În cazul aplicării metodologiei pentru București, imaginile satelitare (Landsat) au fost calibrate radiometric

prin intermediul instrumentelor programului ENVI, calibrare care a constat astfel în: transformarea numerelor digitale

în radianță (sau reflectanță) la partea superioară a atmosferei (TOA) prin corectarea datelor influențate de exemplu de

unghiului solar sau de poziția Pământului în raport cu soarele la acea dată. Pentru corecția atmosferică și obținerea

valorile reflectanței suprafețelor, în lipsa datelor cu privire la condițiile atmosferice la momentul înregistrării imaginii

31

satelitare și a lipsei licenței ENVI pentru modulul de corecție atmosferică, a fost utilizată metoda „subtracției obiectului

întunecat” (http://gsp.humboldt.edu, 2015).

În afară de calibrarea radiometrică și corecția atmosferică, se poate întâmpla ca singurele imagini disponibile

să nu fie complet lipsite ceață sau nori, sau umbra acestora. Astfel sunt necesare și altfel de pre-procesări de imagine,

de detecție a norilor/umbrei prin analiza profilului spectral și creare a unei măști pe baza valorilor reflectanței pixelilor

zonelor cu nori/umbre, urmată apoi eventual de înlocuirea acestora cu valorile reflectanței pixelilor din altă imagine sau

porțiune de imagine conformă.

Procedee de creștere a rezoluției spațiale

O altă etapă importantă în cadrul procedurilor de pre-clasificare aplicabilă și în metodologia ISOCLAS și în

metodologia TREEDECLAS, este aplicarea unei metode de fuziune a imaginilor cu scopul de a crește rezoluția spațială. În

general în cazul imaginilor satelitare preluate de misiunile Landsat începând cu satelitul Landsat 7, mai precis pentru

senzorii Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) și Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) (USGS, 2015),

este disponibilă o bandă suplimentară pancromatică cu rezouția spațială de 15 m, spre deosebire de celelalte benzi

multi-spectrale cu rezoluția spațială de 30 m. Prin fuziunea a două imagini: multispectrală cu pangromatică, în general

se poate obține o imagine ce îmbină rezoluția spațială a benzii pancromatice cu rezoluția spectrală a celorlalte benzi

multispectrale. Există o varietate de tehnici cu ajutorul cărora se poate ating acest scop, dar pentru detecția

schimbărilor și analiza seriilor de timp este importantă păstrarea integrității multispectrale, în special atunci când se

utilizează cu precădere indici de diferențiere (cum este în special cazul metodologiei bazate pe arborele de decizie).

Discriminarea claselor cu ajutorul indicilor de diferențiere

În afara proceselor uzuale de corecție radiometrică și a porțiunilor inutilizabile practicate asupra imaginilor

satelitare, în cazul metodologiei ISOCLAS sunt propuse și folosite, pentru o mai bună funcționare a algoritmului, o serie

de indici care se pretează procedeului de discriminare aplicabil unor suprafețe mai ușor identificabile, cum este uneori

cazul apei și al vegetației.

Odată cu lansarea noului satelit Landsat 8 echipat cu senzorul Operational Land Imager (OLI), se poate

introduce în calcul o nouă bandă, cea care măsoară albastrul intens și violetul, putând discrimina apele cu adâncime

mică care prezintă multe sedimente (USGS, 2015). Astfel, luând în considerare și banda care măsoară lungimea de undă

corespunzătoare albastrului normal, s-a propus introducerea acestor două benzi măsurate de senzorul OLI ( banda 1 și

banda 2) în diferențierea terenului construit și a fost numit aici „Built-up Differentiation Index” (BDI) și este calculat cu

ecuațiile ( 7-1 ) și ( 7-2 ) (Aldea, și alții, 2016):

(BI) = (ρNIR – ρCOASTAL_AEROSOL)/(ρNIR + ρCOASTAL_AEROSOL) ( 7-1 )

(BI) = (ρNIR – ρBLUE)/(ρNIR + ρBLUE) ( 7-2 )

7.1.3 Studiul claselor de utilizare/acoperire a terenului (LULC) pentru Municipiul

București.

Zona de interes care a devenit apoi amprenta zonei urbane și considerată ca limită a orașului București și a

suburbiilor sale a fost considerată inițial o suprafață conținută într-un pătrat cu latura de 120km, ce conținea și cele mai

îndepărtate localități din regiunea de dezvoltare București-Ilfov și datorită faptului că Bucureștiul este considerat

principalul atractor al activității economice al acestei regiuni așa cum reiese din documentul publicat de Ministerul

Dezvoltării (2007) și în care se arată că o parte importantă a populației active “lucrează în unitățile economice ce

funcționează” în București. Totuși deoarece majoritatea pixelilor reprezentând construcții sunt situați în județul Ilfov, și

concentrați pe o rază mult mai restrânsă, amprenta zonei urbane a fost redusă la o rază de transport cu naveta de 30

km în jurul unui centru de greutate al pixelilor orașului și încadrată așadar într-un pătrat cu latura de 60 km.

32

Studiul zonei urbane București cu metodologia ISOCLAS

Rezultatele finale ale clasificării imaginilor prin metodologia ISOCLAS constau în obținerea categoriilor

(claselor) de utilizare/acoperire a terenului (LULC) pentru anii 1993, 2003 și 2013 și sunt prezentate în Fig. 6.

a) 1993

b) 2003

c) 2013

Fig. 6. Rezultatele finale - Clasele de utilizare/acoperire a terenului (LULC) determinate cu ajutorul metodologiei ISOCLAS corespunzătoare fiecărei perioade: a) anul 1993; b) anul 2003; c) anul 2013

Studiul zonei urbane București cu metodologia TREEDECLAS

Rezultatele finale ale aplicării metodologiei TREEDECLAS sunt prezentate în Fig. 7.

33

1976

1989

2003

2014

Fig. 7. Claselor de acoperire/utilizare a terenului determinate cu ajutorul metodei TREEDECLAS – Rezultate finale

Scopul unor astfel de metodologii ca cele adoptate în prezenta lucrare nu este altul decât de a furniza modele

de lucru ușor de pus în practică, flexibile și la un nivel științific internațional, aplicabile unei categorii largi de orașe din

România. Accesibilitatea la imagini satelitare și la a programe de procesare de imagine a fost factorul cheie care a dictat

în cele din urmă strategia de compunere a acestor metodologii. În consecință, prin utilizarea datelor deschise satelitare

care pot fi descărcate și folosite în conformitate cu conceptul de “date deschise - open data”, adică “oricine le poate

utiliza, reutiliza și redistribui în mod liber” (opendefinition.org) se pot obține noi informații despre mediul urban privit

în ansamblul său și despre modul lui de dezvoltare spațială, temporală și de ce nu și spectrală.

7.1.4 Metodologie pentru detecția creșterii urbane

Metodologia pentru detecția creșterii urbane propusă în continuare a fost implementată pentru Municipiul

București cu scopul determinării tipului de creștere urbană care caracterizează zona urbană corespunzătoare acestuia și

evoluția dezvoltării mediului său construit pe parcursul ultimilor 40 de ani. Metodologia pentru detecția creșterii

urbane, numită în continuare CUD (Creștere-Urbană-Detecție) are la bază determinarea claselor de utilizare sau

acoperire a terenului (LULC) ca urmare a aplicării uneia dintre cele două metodologii propuse în subcapitolul anterior.

Astfel, studiului asupra dinamicii urbane a Municipiului București implică aplicarea în faza inițială a uneia dintre

metodologiile de clasificare ISOCLAS sau TREEDECLAS ce acoperă cele trei etape obișnuite ale analizei imaginilor

satelitare: pre-procesarea, procesarea și post-procesarea imaginilor satelitare de interes pentru zona de studiu aleasă,

în cazul de față orașul București și suburbiile sale. Faza finală a studiului se bazează pe aplicarea metodologiei CUD care

este prezentată în Fig. 8.

34

Fig. 8. Metodologia CUD propusă pentru detecția creșterii urbane și caracterizarea acesteia

7.1.5 Rezultate finale ale studiului dinamicii urbane

Așa cum se poate observa din Fig. 87, dinamica schimbărilor petrecute între 1976 și 1989 în clasa suprafețelor

construite rezidențiale de mică densitate, asimilabile celor rurale sau locuințelor unifamiliale din zona periferică, a

acoperit tot spectrul de posibilități ale creșterii urbane care este evidentă atât vizual.

35

Fig. 9. Exemplificare – Identificare tuturor tipurilor de creștere urbană pentru București, în cazul analizaei pierderilor și câștigurilor suferite de clasa RurDenRez (Rezidențial rural dens)

Din punct de vedere al înregistrărilor statistice, între 1977 și 1992, populația Bucureștiului a crescut cu

260.306 de locuitori, între 1992 și 2002 a scăzut cu 141.211 locuitori în București și a crescut cu 13.158 de persoane în

Ilfov, iar între 2002 și 2011 a scăzut cu 42.909 locuitori în București și a crescut cu 88.615 în Ilfov. Cu toate acestea,

situația suprafețelor de teren transformate în suprafețe construite, cel puțin pe baza interpretărilor bazate pe tehnici

de teledetecție, pare cu totul alta decât cea deductibilă statistic.

7.1.6 Concluzii

Uneori, așa cum s-a întâmplat într-o anumită perioadă cu Municipiul București din punct de vedere al

conversiei terenurilor neurbanizate de-a lungul ultimilor 70 de ani (Aldea, și alții, 2015), se poate să aibă loc o evoluție a

unui oraș mai mult sau mai puțin corelată cu evoluția demografică. Astfel, datele demografice obținute în urma

recensămintelor populației și dimensiunea spațială identificată prin intermediul tehnicilor de teledetecție arată o slabă

corelație între numărul de persoane și creșterea orașului (Aldea, și alții, 2015). Populația Bucureștiului înregistrată

statistic nu a crescut excesiv în anii recenți, spre deosebire de relativa dublare petrecută după 1966. În schimb conform

rezultatelor obținute în urma procesărilor și analizei imaginilor satelitare prezentate, tiparele spațiale observate sunt

mult mai extinse și mai segregate în ultimii 10-20 de ani decât în alte perioade (Aldea, și alții, 2015).

7.2 Climatul orașului București – Studiu de afectare locală Pentru estimarea condițiilor climatice la nivel micro, a fost aleasă ca zonă de studiu o porțiune de oraș situată

în partea nordică a Bucureștiului, numită în continuare “Zona TEI_C7” și care are ca centru de greutate al zonei turnul

de măsurători meteorologice instalat în cadrul proiectului “Urban Climate Study of Bucharest/Romania” pentru a avea

o bază de pornire stabilirea parametrilor de configurare a modelului ENVI-met. Turnul de măsurători se află instalat pe

o clădire de 10 etaje aparținând Universității Tehnice de Construcții București, situată în apropierea universității, în

cartierul “Tei” (delimitat de Șoseaua Petricani, strada Barbu Văcărescu, Șoseaua Ștefan cel Mare, strada Mașina de

Pâine, strada Doamna Ghica și lacul Tei), iar zona de studiu aleasă fiind puțin mai redusă pentru a se putea încadra în

limitele modelului. Astfel, zona de studiu selectată este încadrată într-o suprafață de 825 x 845 metri și este alcătuită

dintr-un ansamblu de clădiri multi-funcționale, majoritar rezidențiale, fiind un melanj format în mare parte din: blocuri

de patru etaje, cu peste opt (până la 15) etaje și clădiri parter sau cu un etaj. Acoperirea terenului este mixtă, în mare

parte identificabilă, cum este cazul străzilor asfaltate 100%, trotuarelor aflate în aceeași situație, suprafețelor construite

acoperite cu clădiri, parcului acoperit cu vegetație și lacului, singurele elemente mai greu identificabile rămânând

curțile a căror acoperire variază (asfalt, pavaj, vegetație etc) și nu poate fi caracterizată global.

36

7.2.1 Date și măsurători

Datele privind parametrii meteorologici măsurați au fost obținute prin măsurători directe la cele două turnuri

de măsură a fluxurilor instalate în cadrul proiectului “Urban Climate Study of Bucharest/Romania” (Studiu de climat

urban pentru București, Romania), măsurători care au fost accesibile și pentru realizarea analizalor din prezenta lucrare

de doctorat. Cele două turnuri de măsură au fost instalate în Municipiul București la următoarele locații:

Căminul nr. 7 al Universității Tehnice de Construcții București, situat pe strada Oteșani nr.24 și având

coordonatele 44°27'36.76"N / 26° 7'17.38"E, o clădire cu o înălțime de 32 m, deasupra căreia s-a instalat

pilonetul de 12m pe care s-au montat echipamentele pentru măsură a unor parametrii meteorologici.

Foișorul de foc, situat în intersecția străzii Traian cu bulevardul Regele Ferdinand și având coordonatele

44°26'24.84"N / 26° 7'14.68"E, o clădire istorică cu o înălțime de 42 m, deasupra căreia s-a instalat pilonetul

de 12m pe care s-au montat echipamentele pentru măsură a unor parametrii meteorologici.

Instrumentele de măsură instalate la cele două locații menționate anterior, în cadrul proiectului “Urban

Climate Study of Bucharest/Romania” (Studiu de climat urban pentru București, Romania) furnizează diferite seturi de

date și măsurători micrometeorologice, care pot servi la caracterizarea comportamentului microclimatic pe o arie de

câteva sute de metri. Ambele stații au fost echipate cu aceleași instrumente pentru măsurarea fluxurilor de energie și

parametrilor meteorologici de bază. Astfel, echipamentele montate pe fiecare pilonet au fost (Petrescu, și alții, 2016,

Awaiting Publishing): un echipament IRGASON cu Analizor CO2/H2O Open-Path Gas și anemometru sonic 3D integrate,

ansamblu de instrumente ce măsoară și livrează ca date de ieșire următorii parametri: componentele ortogonale ale

vitezei vântului, temperatura măsurată sonic, densitățile dioxidului de carbon și al vaporilor de apă din atmosferă,

temperatura aerului și presiunea atmosferică. Un alt echipament instalat pe pilonet este un radiometru CNR4 Net ce

măsoară componentele individuale necesare efectuării bilanțului radiativ furnizând atât valorile radiației cu lungime

scurtă de undă și cât și valorile radiației cu lungime de undă lungă (în domeniul infraroșului îndepărtat) în ambele

direcții (ascendente și descendente). Pentru măsurarea altor condiții meteorologice generale a fost instalat un

transmițător (stație) meteorologic Vaisala WXT 520 care furnizează temperatura aerului, umiditatea relatică, presiunea

atmosferică, viteza vântului, direcția vântulu și nivelul precipitațiilor.

Pregătirea „datelor de intrare” în modelul ENVI-met. Pregătirea modelului 3D al

orașului București

Modelul 3D al zonei TEI_C7 a fost realizat pe baza planurilor topografice scara 1:500 puse la dispoziție și a

setului de date vectorial început în cadrul proiectului „Program naţional de implementare a unui sistem informaţional

geografic (GIS) pentru realizarea băncilor de date pentru cadastru imobiliar-edilitar, urbanism şi amenajarea

teritoriului” (SICUAT), realizat de către Universitatea Tehnică de Construcții București. Cu ajutorul programului software

ArcGIS, setul de date astfel existent a fost extins și completat cu atribute legate de numărul de etaje al clădirilor și de

materialul principalelor suprafețe de acoperire. Modelul vectorial a fost transformat în format tridimensional, rezultând

astfel modelul 3D al zonei de studiu prezentat în Fig. 10.

Fig. 10. Modelul vectorial 3D al zonei de studiu TEI_C7

37

Modelul 3D vectorial a trebuit să fi transformat în fișier de tip ASCII, pentru versiunea 4 a modelului numeric,

datele pentru fișierul de inițializare au fost aduse în formatul dorit cu ajutorul modulului scris în limbajul Python de

către autoarea prezentei lucrări.

7.2.2 Analiza și regimul vânturilor locale

Comparând roza vânturilor din date istorice ale Municipiului București măsurate la stația Băneasa (ținând

cont de faptul că stația meteorologică Băneasa este mai apropiată de zona de studiu decât cea de la Filaret) cu valorile

înregistrate de-a lungul unei perioade de 6 luni la turnul de măsurători instalat pe Căminul nr. 7 din zona de studiu, așa

cum apar prezentate în Fig. 11, observăm caracterul dominant al vântului pentru zona de studiu studiată pe direcția

Nord-Est. Cunoașterea direcției dominante a vânturilor are o importanță semnificativă în determinarea

amplasamentelor urbane pentru păstrarea unei bune ventilări dar și evitarea formării unor curenți de aer ce determină

inconfortul pietonal și astfel putându-se propune configurații 3D urbane mult optimizate.

Fig. 11. Roza vânturilor – date măsurate în amplasamentul de pe Căminul 7

7.2.3 Analiza și regimul temperaturilor locale

În urma prelucrărilor datelor prvenite din măsurătorile efectuate la cele două stații meteo amplasate în cadrul

proiectului “Urban Climate Study of Bucharest/Romania" și prelucrărilor datelor provenite de la cele două aeroporturi

în anul 2015 , se pot observa mici diferențe între temperaturile înregistrate la fiecare stație în parte, dar totodată se

observă tendințe și variații similare, astfel că acest lucru vine să consolideze încrederea în valorile măsurate. Spre

exemplu data de 30 iulie 2015 a prezentat un maxim de temperatură pentru luna iulie, indiferent despre care

amplasament e vorba.

7.2.3.1 Analiza SUHI

Pentru analiza insulei urbane de căldură a suprafețelor au fost așadar utilizate două imagini după ce mai întâi

s-au condus o analiză a temperaturilor locale pentru determinarea zilelor cu maxime de temperatură care să pună în

evidență și să caracterizeze prezența insulei urbane de căldură la cel mai ridicat nivel de manifestare.

Data aleasă pentru studiul SUHI a fost 26.08.2016 deoarece la această dată există o imagine preluată de

satelitul Landsat 8 la ora 9:00, înregistrată și în benzile infraroșului termal, la cea mai apropiată dată de zilele cu de

maxim de temperatură înregistrate în vara anului 2015, pentru care sunt disponibile și datele din măsurătorile la stațiile

Foișor și Căminul 7.

Datorită faptului că materialele folosite în mediul urban au capacitate mai mare de a acumula căldură decât

cele din mediul rural, în special mai mare decât vegetația, atunci există o corelație inversată foarte bună între

temperatura suprafețelor urbane și indicele normalizat de diferențiere a vegetației (NDVI), așa cum se poate vizualiza în

Fig. 12și Fig. 13, ceea ce face ca NDVI să fie un indice foarte popular în studiul insulei urbane de căldură.

38

Fig. 12. Corelația inversă între NDVI și LST

Fig. 13. Corelația dintre NDVI și LST pentru imaginea datelitară din 26.08.2015

7.2.4 Analiza microclimatului pe baza modelului numeric ENVI-met

În cazul de față, s-a modelat zona de studiu TEI_C7, cuprinzând și o porțiune din lacul și parcul Tei. Volumul

modelului este cuprins într-o grilă 3D cu 227 de rânduri și 236 de coloane cu rezoluția de 4m și 28 de celule verticale cu

rezoluția de 1.3 m, dezvoltate telescopic pe verticală cu un factor de 20% începând cu înălțimea de 16m. Astfel,

dimensiunile modelului în plan orizontal acoperă o suprafață de 908 x 944 m, iar în plan vertical plafonul modelului

ajunge la 119,26 m. Modelul include o grilă goala de câte 5 celule de jur împrejurul zonei de studiu, pentru ca modelul

numeric să se poată inițializa pe limitele domeniului spațial (Fig. 14).

39

Fig. 14. Domeniul de calcul al modelului ENVI-met pentru zona de studiu TEI_C7

Modelul a fost inițializat pentru data de calcul 25 august 2015, ora 23:00 și a produs o simulare a

următoarelor 26 de ore, dată și oră selectată deoarece ENVI-met are nevoie de un timp de inițializare și de aceea

simularea e recomandabil să înceapă la miezul nopții (Égerházi, 2013), înainte de data de interes efectiv. După

verificările automate ale parametrilor modelului, a fost rulată simularea CFD.

Simularea a fost rulată pe un laptop cu procesor Intel® Core™ i7-5500U cu frecvența de 2.40 GHz, 8 GB RAM

memorie și sistem de operare Windows 10 64-bit. Deoarece modelul utilizează maxim 2 GB de memorie RAM și un

singur procesor, având în vedere configurația laptopului cu suficient RAM și procesor cu 7 nuclee (echivalent cu

procesoare multiple sub un singur socket), a fost posibilă rularea mai multor modele în paralel pe același sistem.

Datorită domeniului modelului având o grilă de 227 x 236 x 28 celule, a fost rulată varianta cea mai complexă

a modelului și anume 250 x 250 x 30, care pentru o simulare a de 1 oră virtuală a modelului ENVI-met versiunea 4

durează între 1-2 zile reale de calcul, astfel că simularea a 26 de ore a durat 12 săptămâni. Pentru aceeași grilă de

calcul, modelul ENVI-met versiunea 3.1 calculează 4-6 ore simulate într-o zi reală, astfel că modelele rulate cu versiunea

3.1 au fost simulate în circa o săptămână.

Rezultate

Așa cum se poate observa în Fig. 15, temperaturile sunt influențate în continuare de prezența lacului, iar lipsa

vegetației din parc produce efecte de încălzire a aerului pe o zonă largă.

40

Fig. 15. Temperaturi estimate 26.08.2016 ora 09:00 în situația existentă (stânga sus), propusă (dreapta sus) și diferența între propus și

existent (jos)

Așa cum se poate observa în Fig. 16, viteza vântului este influențată pe o arie mai restrânsă, ținând cont că

vegetația din parc, cu mulți arbori, introducea totuși o rugozitate în calea maselor de aer.

Votul Mediu Previzibil (Fig. 17) calculat cu ajutorul modelului numeric ENVI-met este unul dintre cele mai

utilizate modelele de confort termic și care poate sta la baza viitoarelor propuneri de intervenții la scară microurbană.

Fig. 16. Vitaza vântului estimată 26.08.2016 ora 09:00 în situația existentă (stânga sus), propusă (dreapta sus) și diferența între propus

și existent (jos)

41

Fig. 17. Votul Mediu Previzibil, estimat 26.08.2016 ora 09:00 în situația existentă (stânga sus), propusă (dreapta sus) și diferența între

propus și existent (jos)

7.3 Soluții de atenuare propuse Toți factorii de decizie implicați în activitățile de planificare urbană ar trebui să cunoască și să țină cont de

condițiile climatice care pot afecta la scară mai mică sau mai mare comunitățile umane asupra cărora intervin. De aceea

este o propunere rezonabilă ca strategiile de dezvoltare ale zonelor urbane să țină cont și de aspectele ce țin de

climatul urban atunci când propun priorități de investiții ce au legătură cu acest domeniu. Obiectivele și măsurile

climatice sunt în general menite să îmbunătățească, să mențină și să monitorizeze calitatea ventilării, calitatea aerului și

limitarea stresului termic la nivelul zonelor urbane.

Pentru a fi asigurat suportul populației și transparența aplicării unora dintre aceste măsuri, procesul de

decizie și planificare ar trebui să se bazeze pe platformă deschisă publicului care să contribuie la conștientizarea și

suscitarea interesului locuitorilor prin prezentarea și monitorizarea condițiilor climatice și a dinamicii urbane într-un

WebGIS care să furnizeze toate informațiile de interes necesare. Astfel, metodologia de implementare a unei astfel de

platforme, denumită eConfort, este prezentată în Fig. 18 și începe cu măsurătorile și colectarea datelor, analiza situației

existente a componentelor microclimatice urbane pentru fiecare zonă de studiu, analiza posibillităților de intervenție și

atenuare, și se finalizează cu publicarea online de hărți tematice ce au legătură cu confortul urban și care pot oferi

posibilitatea ca în viitor, relația cu cetățenii să fie și una de participare a lor mai directă (e-participare) (Aldea, și alții,

2016, Awaiting publishing).

42

Fig. 18. Metodologia de implementare a portalului GIS eConfort

7.4 Concluzii finale Cu 50 de ani în urmă, Arnold (1967) spunea că dacă cunoștințele meteorologice deținute la acea dată ar fi fost

cunoscute cu un secol în mai devreme, orașele ar fi arătat foarte diferit. Afirmația sa este încă actuală din păcate, chiar

dacă a mai trecut o jumătate de secol între timp. Aceasta poate și datorită faptului că deși nivelul de cunoștințe în acest

domeniu au crescut, la fel și înțelegerea faptului că nivelul de complexitate a microclimatului urban este mare. De

aceea este nevoie ca pentru a implementa strategii de succes cu privire la îmbunătățirea confortului uman din punct de

vedere al climatului urban, este o necesitate și un mod mai potrivit de a face acest lucru prin intermediul simulărilor

modelelor numerice microclimatice, dacă și acestea estimează cu suficientă precizie efectele măsurilor de planificare

urbană asupra climatului și stării de confort.

43

Capitolul 8 Bibliografie