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