Temperatura do Ar, Densidade de Volume Construído e Topografia em Belo Horizonte/MG

A temperatura do ar tem variação espacial em áreas urbanas decorrente de diversos fatores, dentre esses destacam-se o uso e ocupação do solo e a topografia. Este artigo apresenta uma aplicação do método de regressão geograficamente ponderada (geographically weighted regression - GWR) para avaliar a relação entre essas variáveis para o caso do município de Belo Horizonte (MG) em recorte temporal correspondente ao mês de agosto, caracterizado por período seco e com condição de céu claro. A densidade de volume construído das edificações e a altitude foram definidas como variáveis explicativas e a temperatura média do ar a variável dependente. Os resultados obtidos apontaram uma baixa predição dos métodos espaciais na explicação da relação entre as variáveis. Observou-se que a melhor correlação ocorreu nas análises da GWR para altitude e temperatura, fato que aponta para um predomínio da atuação de fatores geoecológicos naturais na configuração climática do município. Mesmo com ressalvas e limitações inerentes ao método estatístico, que teoricamente apresenta um tipo de regressão linear, verifica-se que essa técnica, associada a plataformas de sistema de informação geográfica, auxilia na interpretação dos resultados em uma escala local, o que pode melhorar a compreensão da contribuição dos diversos fatores no balanço de energia em ambiente urbano. Ao mesmo tempo, o uso do geoprocessamento permite a atualização constante da informação, sendo que novos dados podem ser agregados aos modelos, otimizando sua capacidade analítica, em uma linguagem acessível a tomadores de decisão nas cidades.The air temperature presents spatial variation in urban areas due to several factors, among which stand out the land use, the land cover and the topography. This article shows the use of geographically weighted regression method (GWR) to analyse the relationship between these variables for the case of the city of Belo Horizonte (MG) in a dry period and clear sky condition which characterized the month of August. The building volume density and the altitude were defined as explanatory variables and the mean air temperature was the dependent variable. The results indicated a low prediction of the spatial methods in the explanation of the relation between the variables. The best correlation in the GWR analysis occurred for altitude and temperature, which points out a predominance of geoecological factors in the climatic condition of the city. Even with the limitations inherent to the statistical method, that theoretically presents a linear regression type, it is verified that this technique, associated with geographic information system platforms, contributed to the interpretation of the results in a local scale, and it can improve the understanding of the influence of the various parameters in the energy balance in the urban environment. At the same time, geoprocessing allows information update, and new data can be added to the models to improve their analytical capacity in an accessible language to decision makers in cities