Isole di calore urbano

UTFVI — Urban Thermal Field Variance Index

Panoramica

L'UTFVI (Urban Thermal Field Variance Index) quantifica l'intensità dell'effetto isola di calore urbana (UHI) misurando la deviazione relativa della temperatura superficiale di ciascun pixel rispetto alla temperatura media spaziale dell'area di analisi. È derivato dal prodotto LST Notturna.

La formula dell'UTFVI è:

UTFVI = (LST - LST_media) / LST_media

Dove:

• LST = Temperatura superficiale locale del pixel (K)
• LST_media = Media spaziale della LST nell'area di analisi (K)

Valori UTFVI positivi indicano temperature superiori alla media (isola di calore), mentre valori negativi indicano aree più fresche. L'indice è classificato in 6 livelli di valutazione ecologica:

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Metodologia di Calcolo

Pipeline di derivazione UTFVI:

1. Generazione LST notturna — LST notturna ad alta risoluzione prodotta via downscaling RF di MODIS a 25 m
2. Calcolo media spaziale — LST_media calcolata come media spaziale ponderata per area
3. Calcolo UTFVI — Per ogni pixel: UTFVI = (LST - LST_media) / LST_media
4. Classificazione — I valori UTFVI vengono classificati in 6 classi
5. Analisi spaziale — Confronto distribuzioni UTFVI urbano vs. rurale per caratterizzazione SUHI

Caratteristiche chiave:

• L'UTFVI è un indice relativo: i valori dipendono dall'estensione dell'area di analisi
• L'UTFVI notturno è preferito a quello diurno perché cattura la ritenzione di calore
• Le aree urbane dense con alta impermeabilizzazione mostrano i valori UTFVI più elevati
• Le aree vegetate fungono da isole di raffrescamento con UTFVI negativo

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Fonti dei Dati

Stesse del layer LST Notturna: MODIS MOD11A1/MYD11A1, Sentinel-2 (NDVI), ESA WorldCover, SRTM DEM.

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Note Tecniche

• L'UTFVI è molto sensibile all'estensione spaziale dell'area; confronti tra siti di dimensioni diverse vanno fatti con cautela
• L'indice funziona meglio per aree urbane e periurbane con gradienti termici significativi
• In paesaggi omogenei i valori si concentrano vicino a zero con basso contenuto informativo
• Condizioni di cielo sereno sono necessarie per i dati LST sottostanti

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Riferimenti

1. Liu, L., Zhang, Y. (2011). "Urban heat island analysis using the Landsat TM data and ASTER data". Remote Sensing, 3(7), pp. 1535–1552.
2. Zhang, J. et al. (2006). "A C++ program for retrieving LST from Landsat TM/ETM+". Computers & Geosciences, 32(10), pp. 1796–1805.
3. Oke, T.R. (1982). "The energetic basis of the urban heat island". Q. J. R. Meteorol. Soc., 108(455), pp. 1–24.

Responsible: Axel Dolcemascolo