Influence of green areas on local climate and thermal comfort of São Paulos Metropolitan Region evaluated with meteorological stations

Estudos que envolvam a análise interdisciplinar entre variáveis meteorológicas e dados ambientais ainda são escassos e limitados na área acadêmica. Apesar da interconexão dos elementos naturais nos processos biofísicos do meio ambiente, existem avanços tímidos em pesquisas de multirriscos, que possam relacionar o comportamento de certos elementos do clima e da sociedade, por exemplo. No intuito de promover um avanço neste setor da ciência e entender melhor o papel da infraestrutura verde no espaço construído urbano, buscou-se compreender a analogia de três tipologias de variáveis entre si, sendo elas, as variáveis meteorológicas medidas em estações (temperatura do ar, umidade relativa, velocidade do vento e irradiação solar), as variáveis ambientais (porcentagem de cobertura vegetal no espaço urbano obtidas por satélite e informações geográficas de altura e distância da costa) e as variáveis comportamentais calculadas (conforto térmico da população humana). A partir desta premissa, lançou-se ao estudo para a Região Metropolitana de São Paulo, onde foram obtidos os valores das variáveis mencionadas em diversos pontos do território. Quanto aos dados meteorológicos, foram recolhidas e tratadas estatisticamente as medições entre janeiro de 2018 e dezembro de 2019. Para toda a área de estudo, foi adquirido o Normalized Difference Vegetation Index para a obtenção das informações referentes à presença de infraestrutura verde na malha urbana paulista, através do produto do satélite Sentinel-2A. Para integrar o fator de comportamento humano, recorreu-se a dois índices de conforto térmico humano, sendo o Wet Bulb Globe Temperature pela metodologia de Liljegren em ambientes externo, e o Universal Thermal Climate Index. Estes índices indicaram boa correlação entre si e despontaram situações críticas nas porções Centro-Sul da área de estudo, áreas com menor concentração de vegetação e com agravamento dos casos críticos por parte das variáveis meteorológicas, com altas temperaturas, ventos fracos e alta Umidade Relativa. Percebeu-se que a Temperatura Máxima foi a variável que mais influenciou os resultados obtidos, assim como a presença de vegetação para o raio de 100m. Em relação a uma estação inteiramente imersa em vegetação e às estações desprovidas de cobertura vegetal em sua totalidade no raio de 100m, a diferença de temperatura chegou a 5,1°C, enquanto que este resultado foi similar a 5,4°C para o índice WBGT. Em comparação a estações próximas e com diferenças de cobertura vegetal, a diferença do WBGT alcançou 2,8°C a menos nos pontos de medição com maiores porcentagens de infraestrutura verde. Por fim, percebeu-se que a vegetação influência nas três variáveis meteorológicas principais, sendo o maior impacto retratado para a Temperatura Máxima. Ainda que o impacto para a Umidade Relativa e a Velocidade do Vento possam favorecer o desconforto por calor, mostrou-se que a redução de temperatura promovida pela vegetação é suficiente para melhores condições térmicas, justificando a aplicação da infraestrutura verde.Studies involving interdisciplinary analysis between meteorological variables and environmental data are still scarce and limited in science. Despite the interconnection of natural elements of biophysical processes of the environment, there are timid advances in multi-risk researches, which can relate the behavior of certain elements of climate and society. In order to promote a breakthrough in this sector of science and better understanding about the role of green infrastructure in urban built space, we pursued to comprehend the analogy of three typologies of variables to each other, namely, the meteorological variables measured (Air Temperature , Relative Humidity, Wind Speed and Solar Irradiation), environmental variables (percentage of vegetation cover in urban space obtained by satellite and geographic information on height and distance from the coast) and behavioral variables (thermal comfort of the human population). From this premise, the study was launched for the Metropolitan Region of São Paulo, where the values of the variables mentioned in different points of the territorial space were obtained. As for meteorological data, measurements were collected and statistically analyzed between January 2018 and December 2019. For the entire study area, the Normalized Difference Vegetation Index was acquired to obtain information regarding the presence of green infrastructure in the urban area of São Paulo, through the Sentinel-2A satellite product. To integrate the human behavior factor, two human thermal comfort indices were used, the Wet Bulb Globe Temperature by the Liljegren methodology in outdoor environments, and the Universal Thermal Climate Index. These indices indicated a good correlation with each other and highlighted critical situations in the Center-South portions of the study area, areas with a lower concentration of vegetation and with worsening of critical cases due to meteorological variables, with high temperatures, weak winds and high Relative Humidity. It was noticed that the Maximum Temperature was the variable that most influenced the obtained results, as well as the presence of vegetation for the range of 100m. In relation to a station entirely immersed in vegetation and to stations lacking vegetation cover in its entirety within a range of 100m, the temperature difference reached 5.1°C, while this result was similar to 5.4°C for the WBGT index. Compared to nearby stations and with differences in vegetation cover, the WBGT difference reached 2.8°C less at measurement points with higher percentages of green infrastructure. Finally, it was noticed that the vegetation influences the three main meteorological variables, with the greatest impact being portrayed for the Maximum Temperature. Although the impact on Relative Humidity and Wind Speed may favor discomfort due to heat, it was shown that the temperature reduction promoted by the vegetation is sufficient for better thermal conditions, justifying the application of green infrastructure