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ANÁLISIS ESPACIOTEMPORAL DE ISLAS DE CALOR APLICADO EN LA CIUDAD COSTERA DE SAN FRANCISCO DE CAMPECHE, MÉXICO
ROMÁN CANUL-TURRIZA, KARIANNA AKÉ-TURRIZA, OSCAR MAY-TZUC, MARIO JIMÉNEZ-TORRES
REVISTA URBANO Nº 49 / MAYO 2024 - OCTUBRE 2024
PÁG. 8 - 23
ISSN 0717 - 3997 / 0718 - 3607
Este trabajo forma parte de la investigación “Observatorio Climatológico de San Francisco de Campeche (Etapa 01)”, proyecto 036/
UAC/2023, de la Universidad Autónoma de Campeche.
Doctor en Ingeniería
Profesor – Investigador de la Facultad de Ingeniería.
Universidad Autónoma de Campeche, San Francisco de Campeche, México.
https://orcid.org/0000-0003-2081-9913
roacanul@uacam.mx
Magíster en Proyectos de Arquitectura y Urbanismo
Estudiante de la Facultad de Ciencias Químico Biológicas
Instituto de Ecología, Pesquerías y Oceanografía del Golfo de México, San Francisco de Campeche, México.
https://orcid.org/0009-0001-6598-216X
al041220@uacam.mx
Doctor en Ingeniería
Profesor-Investigador de la Facultad de Ingeniería
Universidad Autónoma de Campeche, San Francisco de Campeche, México.
https://orcid.org/0000-0001-7681-8210
oscajmay@uacam.mx
Doctor en Ingeniería
Profesor de la Facultad de Ingeniería
Universidad Autónoma de Campeche, San Francisco de Campeche, México.
https://orcid.org/0000-0002-8331-1888
majimene@uacam.mx
https://doi.org/10.22320/07183607.2024.27.49.01
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Recibido: 25-09-2023
Aceptado: 01-05-2024
SPATIAL-TEMPORAL ANALYSIS OF HEAT ISLANDS APPLIED TO THE COASTAL CITY OF
SAN FRANCISCO DE CAMPECHE, MEXICO
ANÁLISIS ESPACIOTEMPORAL
DE ISLAS DE CALOR
APLICADO EN LA CIUDAD
COSTERA DE SAN FRANCISCO
DE CAMPECHE, MÉXICO
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ROMÁN CANULTURRIZA 2
KARIANNA AKÉTURRIZA 3
OSCAR MAYTZUC 4
MARIO JIMÉNEZTORRES 5
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The urbanization of the city of San Francisco de Campeche inuences the formation of urban heat islands due to construction
materials, buildings and structures, human activities, lack of vegetation, and transportation infrastructure. Heat islands have
negative consequences such as increased energy consumption and heat stress for the population, contributing to climate change
due to increased greenhouse gas emissions caused by additional energy demand. Cities such as Sydney, Beijing, Nanjing,
Moscow, and Hong Kong are implementing urban planning strategies that promote urban vegetation, the use of reective building
materials, the improvement of public transport, and the promotion of energy efciency in buildings. Landsat satellite images were
used to analyze population growth and urban sprawl to identify heat islands, and a vegetation index analysis was also made.
Regarding the analyses, it was recognized that the temperature increased by approximately 6°C between 1990 and 2022. There
has also been a decrease in vegetation due to the urban sprawl and housing growth, quadrupling the Normalized Difference
Vegetation Index (NDVI) in the 0-0.25 class for the same period. Finally, mitigation measures are proposed to counteract the
effects caused by heat islands in the city.
Keywords: islands, heat, city, coastline
La urbanización de la ciudad de San Francisco de Campeche inuye en la formación de isla de calor urbano debido a materiales
de construcción, edicios y estructuras, actividades humanas, falta de vegetación, e infraestructura de transporte. Las islas
de calor tienen consecuencias negativas como aumento en el consumo de energía y un mayor estrés térmico en la población.
Además, contribuyen al cambio climático debido al aumento de emisiones de gases de efecto invernadero, causadas por la
demanda adicional de energía. Ciudades como Sídney, Beijing, Nanjing, Moscú y Hong Kong están implementando estrategias
de planicación urbana que promueven la vegetación urbana, el uso de materiales de construcción reectantes, la mejora del
transporte público y la promoción de la eciencia energética en edicios. Con el n de identicar islas de calor se utilizaron
imágenes satelitales Landsat. Se analizó el crecimiento de la población y la mancha urbana realizando un análisis de índice
de vegetación. En relación con los análisis realizados, se identicó que la temperatura ha aumentado aproximadamente 6°C
entre los años 1990 y 2022; así como ha disminuido la vegetación ante el crecimiento de la mancha urbana y las viviendas,
cuadruplicando el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) en la clase 0-0.25. Finalmente, se proponen medidas
de mitigación para contrarrestar los efectos que causan las islas de calor en la ciudad.
Palabras clave: islas, calor, ciudad, costa
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I. INTRODUCCIÓN
La urbanización es de los procesos humanos con mayor
impacto al medio ambiente y clima. En las urbes se concentra
el 55% de la población mundial con un incremento previsto
al 68% para el 2050 (Ma et al., 2023) y emiten agentes dañinos
para la salud e inuyen en la meteorología local. Además, el
crecimiento urbano, el desarrollo económico y los cambios
en el uso del suelo son una amenaza para los seres humanos
y el ecosistema (Xu et al., 2021). Las urbes contribuyen al
calentamiento global, principalmente por el efecto de las Islas
de Calor Urbano o (UHI, por sus siglas en inglés Urban Heat
Island).
Por ejemplo, en las regiones costeras del mundo el efecto de la
UHI es extremo, modicando la meteorología regional desde
extremas olas de calor hasta inundaciones y se prevé que se
intensique el fenómeno (Qiu et al., 2023). En estas regiones la
complejidad aumenta producto de la brisa marina que dirige
las UHI varios kilómetros tierra dentro hasta su disipación
(Yun et al., 2020). Es necesario comprender la fenomenología
permitiendo la formulación de políticas apoyando la toma de
decisiones y planicación de escenarios que consideren: a)
análisis de la escala de tiempo; b) inclusión del paisaje y forma
urbana, proporción de áreas verdes y azules, mejora del albedo,
distribución modal del transporte; c) tecnologías pasivas en la
envolvente de edicios; d) tecnologías activas considerando
climatización articial; e) salud pública y participación
ciudadana (Degirmenci et al., 2021). Por ello, enfocarse en
la descentralización urbana, control de expansión, tasa de
cobertura verde y la densidad de edicación mejorarán el
entorno térmico y contaminación del aire (Luo y He, 2021).
Actualmente, existe una falta de conocimiento sobre la
variación espacio-temporal de la intensidad de la UHI
supercial tanto diurno como nocturno; así como se carecen
de recursos para hacer frente a los rápidos impactos de la
urbanización. Como alternativa, en los últimos años se ha
recurrido al uso de imágenes satelitales para auxiliar en la
detección de UHI, debido a su disponibilidad, acceso gratuito y
amplio historial de registro. San Francisco de Campeche es una
región importante porque pertenece a la lista de Patrimonio
Mundial de la Humanidad y se encuentra en una zona costera
con rápida urbanización, por lo que realizar un estudio
enfocado en las Islas de Calor Urbano, utilizando imágenes
satelitales del periodo 1990 – 2020, permitirá cuanticar los
cambios históricos de la temperatura supercial y atmosférica,
así como los cambios en la cobertura vegetal para identicar
y caracterizar las Islas de Calor Urbano (UHI). Así mismo, se
hipotetiza que los resultados del siguiente estudio revelarán
las zonas con mayores cambios de temperatura y cobertura
vegetal, proporcionando una base para proponer acciones de
mitigación de los efectos de las Islas de Calor Urbano en San
Francisco de Campeche.
II. MARCO TEÓRICO
Islas de Calor Urbano (UHI)
Las UHI son una anomalía térmica resultante de la diferencia
de temperatura entre un área urbana y rural circundante,
que incrementa la temperatura atmosférica debido al
calor adicional emitido (Ortiz Porangaba et al., 2021).
Éstas aumentan las cargas de refrigeración en verano y
en consecuencia el consumo de energía, lo que deriva en
mayores emisiones de gases de efecto invernadero (Khare et
al., 2021). Este proceso térmico afecta a la población tanto por
el incremento local de la temperatura, como por la liberación
de agentes contaminantes a la atmósfera y la contaminación
del aire. Por ello, es importante comprender cómo los
componentes de las ciudades intereren en las UHI, para
establecer medidas de mejora en el entorno térmico urbano
y reducir la contaminación del aire (Kim y Brown, 2021; Liang
et al., 2021).
Con la rápida expansión de la urbanización en todo el
mundo, el efecto de isla de calor urbano tiene un enorme
impacto negativo en las ciudades, incluyendo energía, medio
ambiente y condiciones de salud. Desafortunadamente la
geometría constructiva y las actividades humanas intensican
severamente el fenómeno de UHI (Xu et al., 2021).
También se ha observado que la UHI y la contaminación del
aire son responsables de grandes impactos en la salud. Según
un informe de la Organización Mundial de la Salud (OMS), la
contaminación del aire en interiores causó aproximadamente
3,8 millones de muertes en 2016 y alrededor de 4,2 millones
de muertes se atribuyeron a la contaminación del aire en el
mismo año. Además, se estima que el 91% de la población
vive en lugares donde el índice de calidad del aire supera los
límites de las pautas entregadas por la OMS. Por lo tanto ,
regular la urbanización podría tener benecios de doble vía
(Singh et al., 2020). La urbanización coincide con cambios
ambientales notables que incluyen la vegetación, el suelo y
el clima (Vasenev et al., 2021), por lo que comprender cómo
los componentes de las ciudades intereren en la UHI se ha
convertido en un gran desafío para las sociedades que buscan
mejorar la calidad de vida a través de la implementación de
criterios de planicación urbana (Hidalgo García y Arco Díaz,
2021).
La selección de indicadores de planicación urbana como la
densidad de edicación, la supercie construida, la tasa de
cobertura verde, entre otros, durante la fase de preparación
de la planicación urbana puede regular la intensidad del
desarrollo urbano y la conguración del entorno térmico
urbano tras la aplicación de la propuesta de planicación
(Luo y He, 2021); esta comprensión de la relación entre
los indicadores de planicación urbana y la formación del
ambiente término permite abordar con mayor detalle el
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aspecto térmico durante la etapa de planicación, lo que
facilita optimizar la propuesta de planicación urbana para
mitigar los efectos de UHI (Luo y He, 2021).
Aún cuando las áreas urbanas enfrentan múltiples desafíos
ambientales que interactúan con el cambio climático, incluido
el efecto de UHI, la vegetación puede ser una solución basada
en la naturaleza para la mitigación del efecto UHI (Tan et
al., 2021). La interacción de las UHI en una ciudad tropical
costera puede ser diferente a la de las ciudades en zona de
clima templado, afectándola gravemente. Sin embargo, hay
una carencia de estudios sobre UHI centradas en las ciudades
tropicales costeras (Chew et al., 2021)
A nivel internacional se han realizado algunos estudios en
ciudades costeras como Grecia (Giannaros y Melas, 2012),
Oman (Charabi yyBakhit, 2011), en el Mar Caspian (Firozjaei
et al., 2023), Estambul (Dihkan et al., 2015), China (X. Xu et al.,
2023) y en el Mar Mediterráneo (Kassomenos et al., 2022), sin
embargo, estos estudios aún son emergentes en México y el
Golfo de México.
III. ESTUDIO DE CASO
Caso de estudio: Campeche, México
El estudio se realizó en la ciudad de San Francisco de
Campeche (SFC) (19°50’41’’N y 90°32’23’’O) cabecera del Estado
de Campeche (México) ubicada en la península de Yucatán, a
orillas del Golfo de México (Figura 1).
San Francisco de Campeche es una ciudad histórica forticada
y una de las pocas ciudades amurallas de América. Su centro
histórico y sus antiguos barrios poseen construcciones que datan
de los siglos XVI al XIX con arquitectura militar, civil y religiosa.
Dado su contexto histórico y comercial, la homogeneidad de su
arquitectura fue declarada en el año 1986 Zona de Monumentos
Históricos, y en el año 1999 forma parte de la lista de Patrimonio
Mundial de la Humanidad de la Organización de las Naciones
Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura (UNESCO).
Posee una extensión de 3,410.64 km2 con altitud promedio
de 5 msnm (Figura 1). Se caracteriza principalmente por un
clima cálido-húmedo con lluvias en verano, distribuido en tres
temporadas: “Lluvias” (junio-septiembre); “Nortes” (octubre-enero);
y “Seca” (febrero-mayo). La temperatura media anual de la ciudad
es de 27°C, con promedios máximos en verano de 29°C y una
temperatura máxima histórica de 43°C (INEGI, 2022).
Demográcamente, cuenta con 294,077 habitantes, 32% de los
habitantes del Estado, con un incremento poblacional del 25 %
en los últimos 10 años (INEGI, 2020) ; repercutiendo en una
urbanización no planicada, originada por la invasión de terrenos
que se transformaron en zonas habitacionales, reduciendo de
este modo las áreas verdes dentro de la ciudad. Estas zonas son
identicadas como potenciales UHI, generando un incremento
urbano en el uso de aires acondicionados, alza en la demanda
energética y mayor polución atmosférica.
Este tipo de patrón de crecimiento urbano, en San Francisco de
Campeche está en gran manera asociado a un alto consumo
energético, razón por la que se considera a esta ciudad
como caso de estudio. Este análisis servirá para generar
Figura 1. Locación de la ciudad de SFC, México. Fuente: Elaboración de los autores.
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una metodología que permita detectar y proponer mejoras
exportables a otras ciudades con características similares, como
el abordaje de problemas de salud pública, la mejora en la
eciencia energética, la protección del medio ambiente y la
adaptación al cambio climático.
IV. METODOLOGÍA
Con el objetivo de identicar y caracterizar las UHI desde
una perspectiva temporal y contrastarlo con el crecimiento
poblacional, se propone desglosar el análisis en cuatro fases:
(1) analizar el crecimiento poblacional de la ciudad de SFC; (2)
cuanticar los cambios históricos de la temperatura (supercial y
atmosférica); (3) cuanticar los cambios en la cobertura vegetal;
e (4) identicar las zonas con mayores cambios de temperatura,
cobertura vegetal y la relación entre ellos. Por lo anterior, la
metodología analiza cuatro elementos temporales: temperatura
de la supercie terrestre (en inglés Land Surface Temperature o
LST), índice de vegetación de diferencia normalizada (en inglés
normalized dierence vegetation index o NDVI), crecimiento
histórico poblacional y análisis del histórico local de temperatura,
este último para reforzar el análisis de los cambios en la
temperatura.
El análisis histórico climático se realizó a partir de datos del
modelo ERA5 generado por el Centro Europeo de Predicción
Meteorológica a mediano plazo y por estaciones meteorológicas
locales. El análisis poblacional se da a partir de registros
demográcos de la región
Para el cálculo del LST y NDVI se emplearon imágenes
satelitales Landsat, representadas en bandas espectrales. Estas
imágenes son un insumo esencial para el análisis y tratamiento
de los problemas ambientales que existen en las ciudades
latinoamericanas debido a la escasa información disponible y a
la precariedad de los sistemas de monitoreo y observación de
cambios ambientales locales. Se analizaron imágenes Landsat-
5TM, Landsat-7TM, Landsat-8OLI y Landsat-9OLI obtenidas de
las bases del Servicio Geológico de los Estados Unidos (United
States Geological Survey [USGS], s.f). El estudio analizó imágenes
entre los años 1990 y 2020 en intervalos de 5 años, asociadas al
mes de abril, con el n de caracterizar la estación seca, ya que es
la más calurosa de la región.
Crecimiento histórico de la población del ámbito
urbano conurbado
Los datos se recabaron del crecimiento poblacional y su relación
con la supercie urbanizada. Éstos fueron colectados de registros
locales como El Programa Municipal de Desarrollo Urbano de
Campeche 2020-2040 (SEDATU, 2020), así como del Programa
Director de Desarrollo Urbano de Campeche 2008-2033 (PDU)
y el Programa Municipal de Ordenamiento Ecológico Territorial
(PMOET).
Temperatura de la supercie terrestre
Para obtener este dato se utilizaron imágenes de la banda 6 para
Landsat-5TM y Landsat-7TM, y banda 10 para Landsat-8OLI y
Landsat-9OLI. El cálculo consta de 4 pasos (X. Li et al., 2016) :
1. Radiancia espectral , para imágenes TM es
obtenido con la Ec.1, donde es el valor digital del píxel en
un intervalo 0-255, y los valores máximos y mínimos de
los pixeles en la banda térmica, y las radiancias espectrales
máximas y mínimas escaladas. Para las imágenes OLI,
se calculó de la Ec.2 (considerando la obtención de la
radiación en la parte superior de la atmósfera o radiancia
TOA), donde fue la corrección para la banda 10, y ML y
AL representaron factores multiplicativo y aditivo para el
reescalimiento de la radiancia a una determinada banda.
(1)
(3)
(4)
(5)
(2)
2. Temperatura de intensidad luminosa o Bright Temperature
(BT ) Ec.3, donde K1 y K2 son constantes de conversión
térmica, asociadas al tipo de imagen satelital (TM u OLI).
3. Supercie de emisividad del suelo o Land Surface Emissivity
(LSE) Ec. 4, indica la emisividad promedio de un elemento
sobre la supercie del suelo a partir del NDVI, donde y son
el máximo y mínimo del NDVI.
4. Estimación del LST, dado por la Ec.5, donde es la longitud
de onda de la radiancia emitida(µm), h=; s la constante de
Boltzman y c la velocidad de la luz.
Serie temporal de temperatura supercial
Para este análisis se recurrió al registro de temperaturas desde el
año1940 hasta el 2023, obtenido de dos fuentes:
• De 1940- 2022 del modelo ERA5 (https://cds.climate.
copernicus.eu), correspondiente a registros de la
temperatura del aire a 2m sobre la supercie terrestre
para identicar incrementos en la ciudad con el paso del
tiempo. Este valor se calcula en intervalos de una hora
interpolando entre el nivel más bajo del modelo y la
supercie de la Tierra.
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• De 2022-2023, de una estación meteorológica inalámbrica
multifuncional ubicada dentro de la ciudad en las
coordenadas 19.85°N – 90.50°O. La serie de datos de
temperatura se colectó desde octubre de 2022 al mes de
abril de 2023 con un registro cada 10 minutos.
Índice de vegetación de diferencia normalizada
Este indicador que verica la condición de vegetación a partir de
bandas de infrarrojo cercano (en inglés Near Infra-Red, NIR) y roja
(R) de las imágenes Landsat. Su estimación se realizó a través de
la siguiente fórmula Ec. 6 (H. Li et al., 2018) :
(6)
Para las imágenes del Landsat-5TM y Landsat-7TM se emplearon
las bandas espectrales 4 y 3 para los valores de NIR y R; para
Landsat-8OLI y Landsat-9OLI corresponden las bandas 5 y 6.
Los valores del NDVI oscilan entre ±1.0. La vegetación verde se
encuentra entre los valores de 0.2-0.8 (Wang et al., 2020).
V. RESULTADOS
Análisis de crecimiento histórico de la población
La Figura 2 presentan el histórico del crecimiento demográco,
viviendas construidas y repercusión en la fragmentación urbana
para la ciudad de 1950-2019 (último censo). La Figura 2 contrasta
el crecimiento poblacional de la ciudad respecto a las viviendas
edicadas. A lo largo del período identicado que abarca 70
años, la población ha crecido un 87% en el Estado siendo 1970
y 2019 los de mayor aumento. La tercera parte del incremento
se ha dado en los últimos 10 años. Por otra parte, el crecimiento
del número de viviendas ha sido mayor, aumentando un 91%
desde el año 1980 a la fecha. Particularmente, desde el año
2000 la expansión de inmuebles ha crecido un 38% asociándolo
con el crecimiento demográco. Estos resultados se vinculan
con el aumento de la mancha urbana (Figura 2), producto de la
expansión urbana al sur y este de la ciudad. En la década de los
ochenta y noventa el crecimiento habitacional se concentró en
las zonas del sur y sureste. Los cambios de uso del suelo están
asociados directamente con el incremento de la temperatura del
suelo.
Temperatura de la supercie terrestre (LST)
La Figura 3 compila los mapas de LST de 1990 a 2020 en
intervalos de cinco años, catalogando la temperatura en la
supercie en 5 rangos de colores: azul (< 20°C), celeste (20-
25°C), verde (25-30°C), amarillo (30-35°C), naranja (35-40°C) y
rojo (>40°C). Durante la década de los noventa, la ciudad no
superaba los 25°C a nivel de suelo en la época más calurosa del
año, siendo los barrios más antiguos y céntricos aquellos con
Figura 2. a) Comportamiento de la vivienda y mancha urbana en
Campeche (arriba), b) Comportamiento de la vivienda respecto
a la población de Campeche (abajo). Fuente: Elaboración por los
autores.
temperaturas más elevadas, producto de la mancha urbana
reducida. En décadas posteriores (2000-2020) la LST superaba los
30°C debido a la expansión urbana hacia los ámbitos aledaños
a la ciudad. Esto concuerda con el surgimiento de colonias
habitacionales en el oriente y poniente, ocasionaron una
expansión del 37% sobre suelo forestal.
En las zonas del centro histórico y oriente se observó el
incremento de la temperatura, ocasionado por la deforestación,
incluso superando los 35°C. Además, es interesante la tendencia
a generar zonas que alcanzan o superan los 40°C. Lo anterior
indica que, en 30 años, una ciudad costera y de poca población
como el caso de estudio, ha incrementado aproximadamente
10°C la temperatura a nivel de suelo.
Para visualizar el comportamiento de la temperatura a nivel
del suelo, se extrajo información de 24 puntos identicados
con mayor cambio a lo largo de la ciudad, para cada una de las
imágenes analizadas (Figura 4). El gráco presenta los cambios
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Figura 3. Mapas de temperatura de suelo para el caso de estudio: a)1990; b)1995; c)2000; d)2015; e)2020. Fuente: Elaboración por los autores.
Figura 4. Puntos de extracción de información y Serie para los puntos 1 y 12. Fuente: Elaboración por los autores. Fuente: Elaboración por los
autores.
(a)
(b)
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Figura 5. Mapas de NDVI para el caso de estudio; a)1990; b) 1995; c)2000; d)2020; e)2022. Fuente: Elaboración de los autores.
en la temperatura para los puntos 1 y 12, apreciándose un
incremento promedio de 6°C en el período de los años 1990-
2020.
Análisis de vegetación
Los valores NDVI se agruparon en 5 clases vegetación: muy
escasa (<0), escasa (0-0.25), reducida (0.25-0.50), aceptable
(0.50-0.75) y abundante (>0.75); como se aprecia en la Figura 5.
La gura 4 muestra que, en el año 1990 la mancha urbana era
reducida y concentrada en el centro de la ciudad, con dominio
de vegetación escasa. Sin embargo, una porción signicativa de
lo que en ese momento representaba la periferia de la ciudad
(actualmente zonas sur y este), conservaba niveles aceptables
de vegetación. Cinco años después, se visualiza una reducción
de la vegetación en el este de la ciudad, coincidiendo con
el incremento demográco y el número de edicaciones. En
el año 2020, la reducción de vegetación se extendió al sur y
sureste de la ciudad, donde más del 90% del núcleo urbano, se
encuentra en la categoría de vegetación escasa, contribuyendo
al incremento de temperatura.
La Tabla 1 recopila la evolución del NDVI en los últimos 20 años.
La categoría menos frecuente y que más se ha reducido es
“vegetación muy escasa” que ha pasado de 16.38ha a 0.38ha.
Por su parte, la categoría “escasa” ha sido la más representativa
y la única que ha crecido, mientras que las extensiones en la
categoría de vegetación “abundante” son casi imperceptibles.
Durante estas dos décadas ha existido una tendencia a reducir la
vegetación urbana, poniendo en riesgo a la población respecto
a las olas calor del clima tropical, sin zonas verdes, ni vegetación
urbana que las amortigüen.
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Clases
Área en Hectáreas
1990 1995 2000 2015 2020 2022
<0 116.45 16.52 579.16 0.32 0.14 0.38
0-0.25 181.75 386.60 54.27 410.3 515.75 433.59
0.25-0.5 371.60 230.85 1.76 224.4 119.29 200.94
0.5-0.75 65.36 1.22 0 0.17 0.01 0.27
>0.75 0 0 0 0 0 0
Tabla 1. Detalles del índice de vegetación de diferencia normalizada de 1990 a 2022. Fuente: Elaboración de los autores.
Figura 6. Relación entre NDVI y LST para el caso de estudio en los años: a) 1990; b) 1995; c) 2000; d) 2015; e) 2020; f) 2022. Fuente: Elaboración
por los autores.
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Cuando la vegetación afecta la distribución de la LST, un enfoque
razonable para determinar los cambios espaciotemporales
consiste en identicar las relaciones entre el LST y el NDVI.
La Figura 6 ilustra la relación negativa entre los valores de
NDVI y LST. Entre los años 1990 y 1995 los valores del LST no
sobrepasaron los 35°C, mientras que el NDVI se distribuía en
promedio entre 0.8 y -0.1. Esto da como resultados pendientes
de regresión negativas y muy inclinadas, lo que sugiere que
la vegetación amortiguaba el efecto térmico. Es a partir del
año 2000 que las correlaciones tienden a ser más horizontales,
propiciado por un incremento en los valores de la temperatura,
que alcanzan los 40°C y una disminución en la vegetación
Figura 7. Comportamiento de la temperatura en SFC en las diferentes décadas de estudio. Fuente: Elaboración de los autores.
Figura 8. Serie de datos horarios de temperatura en el periodo: enero 1940 - diciembre 2022. b) Serie de valores máximos anuales de
temperatura entre 1940 a 2022. Fuente: Elaboración de los autores.
1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020
18.0
19.5
21.0
22.5
24.0
25.5
27.0
28.5
30.0
Temperatura (°C)
Año
Temperatura
0 20000 40000 60000 80000
15
20
25
30
35
40
Temperatura (°C)
Temperatura en la década de 1950 Temperatura en la década de 1970
Temperatura en la década de 2010
Temperatura en la década de 1990
0 20000 40000 60000 80000
15
20
25
30
35
40
0 20000 40000 60000 80000
15
20
25
30
35
40
Temperatura (°C)
Datos
0 20000 40000 60000 80000
10
15
20
25
30
35
40
Datos
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perceptible que adquiere máximos promedios de NDVI entre
0.4 y mínimos de hasta -0.4. A partir de los años 2015 y 2020
los valores de NDVI se agrupan en los intervalos de 0 y 0.4,
presentando algunos valores mínimos que alcanzan -0.2 o 0.5,
mientras que la temperatura se mantiene cerca de los 40°C e
incluso en el año 2020 se acerca a los 50°C. Para el año 2022,
se mantiene la tendencia de los valores del NDVI y se aprecia
una reducción en los valores de la temperatura (supercial)
alcanzando valores cercanos a los 35°C. Esta reducción del
NDVI es indicativo de la deforestación por expansión de la
mancha urbana; y los incrementos en la temperatura, de la
presencia de UHI en la ciudad.
Serie temporal de temperatura supercial
Los datos de temperatura se adquirieron en una locación
de la zona costera ubicada a 15km de distancia de la ciudad
derivado de la resolución del mallado del modelo ERAS
correspondiente a 0.25°C, en intervalos de 28km. La Figura
7 muestra el comportamiento de la temperatura desde la
perspectiva anual y el análisis en cuatro décadas especícas
(1950, 1970, 1990 y 2010). Se observa el incremento gradual
de la temperatura desde 1970, el aumento de temperaturas
máximas en décadas recientes y decremento de las
temperaturas mínimas, producto del calentamiento térmico
en la región.
En la Figura 8, arriba, se presenta la serie de temperatura
con valor promedio de 26.21°C, mínima de 14.01°C y valor
máximo de 36.95 °C, el que fue alcanzado durante el 2020.
De acuerdo con el gráco de abajo, en 1940 el valor máximo
registrado fue 33.66°C, mientras que en 2020 de 35.83°C.
Así mismo la línea de tendencia de la serie, indica que la
temperatura ha aumentado 1.30°C, y ha alcanzado máximas
de 34.66°C.
La Figura 9 presenta los datos para octubre de 2022 a 31 de
mayo del 2023 registrando una temperatura mínima de 16°C,
máxima de 40°C y un valor promedio de 27.3°C. Se observa
una tendencia a incremento que inicia en el mes de abril y se
extiende hasta mediados del mes de mayo, se observa que
los valores alcanzan los 40°C.
VI. DISCUSIONES
Los resultados para el caso de estudio exhiben una
interrelación entre la falta de diseño y planicación
urbana que en conjunto con las UHI derivan en una
gran retención térmica de la radiación solar impactando
edicios, pavimentos, materiales y supercies, situación
muy similar a lo reportado por (Tian et al., (2021). Lo
anterior coincide también con lo reportado por Han et
al. (2022), que encuentran que las ciudades costeras son
las que presentan más cambios debido a que son urbes
emergentes que experimentan crecimiento sin políticas
ni planicación, ocasionando expansiones rápidamente
en proporción, densidad y regularidad. Esto es contrario
a las ciudades con desarrollo planicado, en las que se
construyen más áreas naturales como supercies verdes
y parques urbanos, para mejorar el ambiente y disminuir
estrés térmico; esto permite apoyar la hipótesis, que el
análisis del crecimiento poblacional contribuye a identicar
las UHI.
En el caso de estudio, el efecto de las UHI se incrementa
debido a la humedad relativa propia de las ciudades
costeras puede variar del 60% al 100% a lo largo del dia.
Para el caso de Singapore, Chew et al. (2021) relacionan
la humedad relativa con los incrementos de temperatura
durante el día y la noche, encontrando una variación diaria
de hasta 3°C, empleando datos medidos en campo con
estaciones”
El uso de imágenes aplicado para identicar las UHI se
encuentra generalizado, por ejemplo, en la ciudad de
Tesalónica, (Grecia) fueron usadas para identicar las
islas de calor urbano, además se emplearon datos de
temperatura medidos en estaciones (Giannaros y Melas,
2012). Sin embargo, en el análisis se incoporó la velocidad
del viento y el confort térmico, encontrando variaciones de
hasta 4°C.
Por otra parte, la aplicación de imágenes Landsat en el
estudio realizado en Estambul por Dihkan et al. (2015)
resalta ya que se analizan el periodo 1984 – 2011 para
Figura 9. Registro de datos de la estación climatológica; el formato de la fecha es mes/día/año Fuente: Elaboración por los autores.
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encontrar el LST, identicando los usos/cobertura de
suelo (LULC) y sus cambios temporales y espaciales,
encontrando una relación entre LST y LULC, que originan
las SUHI con temperaturas cercanas a los 50°C. En la ciudad
de Muscate (Omán) los autores Charabi y Bakhit (2011)
emplean,observaciones meteorológicas para inferir los
cambios espacio – temporales, analizados durante un
año. Los estudios anteriores permiten apoyar la hipótesis
del éxito del uso de imágenes de satélite para cuanticar
cambios históricos de temperatura supercial y cambios de
cobertura vegetal.
El fenómeno de UHI tiene efectos adversos en el ecosistema
social-urbano como el aumento en el consumo de energía
eléctrica en edicios, reducción del confort térmico,
disminución en la calidad del aire, afectación de la salud de
los residentes y mayor mortalidad. Un estudio reciente en la
ciudad metropolitana de Bankok (Tailandia) sobre factores
físicos que impulsan la isla de calor urbana, encontró que la
temperatura promedio anual de una ciudad con más de un
millón de habitantes es entre 1K y 3K más alta que, la de las
áreas rurales circundantes (Khamchiangta y Dhakal, 2019).
Cuando la intensicación de la UHI ocurre, se registra un
aumento en la mortalidad de niños y adultos mayores, así
como en enfermedades respiratorias y cardiovasculares, e
incluso cáncer (Hidalgo García y Arco Díaz, 2021; Hidalgo-
García y Arco-Díaz, 2023; Yao et al., 2022). Los cambios en los
patrones de uso del suelo, combinados con el crecimiento
demográco y el calor generado por la actividad humana,
alteran drásticamente el clima, como ha sido evidenciado
por Ullah et al. (2019). Esta situación es análoga a la
observada en SFC, donde las transformaciones en el uso del
suelo, junto con el crecimiento poblacional y urbano, han
generado un cambio en la temperatura de la ciudad.
Los estudios examinados acerca de las UHI coinciden en
que el proceso de urbanización provoca cambios en las
características físicas del paisaje natural y el uso del suelo
urbano, provocando desaparición de grandes extensiones
de vegetación y modicando el clima local (Zhao et al.,
2011). En el caso de estudio de San Francisco de Campeche,
el NDVI permitió visualizar las áreas más cambiantes,
encontrándose una relación entre el LST y la cobertura de
vegetación, similar a lo realizado por Hidalgo García y Arco
Díaz (2021) y Hu et al. (2020) que asociaron el NDVI al LST,
encontrando una correlación negativa; es decir, se presenta
una reducción en los valores del NDVI, con un aumento en
los valores del LST. Así se conrma la hipótesis que sostiene
que los cambios en la cobertura vegetal facilitarán la
identicación de las UHI
En SFC, se observa que la reducción en los valores del NDVI
se debe a la construcción de unidades habitacionales. Esto
se puede comparar con lo documentado por Ciacci et al.
(2022) de que en las ciudades los cambios generados por
el sector de la construcción representan el 27% de las
emisiones de los gases de efecto invernadero globales. Por
ello, se han propuesto diversas estrategias de mitigación
que se han aplicado en las ciudades, con la nalidad de
reducir el riesgo de las UHI destacando: espacios verdes
urbanos, techos verdes, reverdecimiento vertical o muros
verdes, cuerpos de agua, materiales fríos y cambios en
la geometría urbana (Ciacci et al., 2022) La planicación
y el diseño en la modicación de las características del
entorno circundante podrían reducir las UHI ya que, al
reemplazar árboles y vegetación por supercies materiales
menos permeables, se minimizan los efectos naturales de
enfriamiento de sombra y evaporación del agua del suelo
y la evapotranspiración de las hojas por lo que, el proceso
inverso los maximizaría.
Para las estrategias de maximizar los efectos naturales
de enfriamiento de sombra se han desarrollado estudios
centrados en las medidas de mitigación de UHI y el
efecto en el consumo de energía de edicios y el confort
térmico exterior (Tian et al., 2021). Se ha propuesto el
desarrollo de infraestructura urbana sostenible, manejo
sostenible de la lluvia y reducción del calor antrópico; así
como la implementación de medidas de mitigación en
la construcción, como la protección de la radiación solar,
minimización de la inltración de calor, mantenimiento
del confort térmico y la planeación de áreas urbanas junto
a las medidas de desarrollo urbano como reforestación,
infraestructura verde y reducción de calor antrópico (Leal
Filho et al., 2017). Además, se puede incidir en políticas
públicas, certicaciones y regulaciones que permitan,
al igual que la metodología aplicada en Europa de
rentabilidad óptima (Parlamento Europeo, 2010), delinear
las medidas más rentables para reconstruir los edicios,
centrado en aspectos económicos o intervenciones para
lograr un NZEB (Nearly zero – energy buildings) estándar,
o certicaciones energéticas y medioambientales en
el ámbito urbano, Un ejemplo de ellos es la normativa
Italiana, que regula el desarrollo del entorno urbano para
cumplir con los Protocolos de Kioto, destacando el papel
de los árboles (Ciacci et al., 2022), sin embargo, carece de
estrategias, metodologías, regulaciones y políticas públicas
que reduzcan los efectos de las UHI.
Durante las últimas tres décadas, San Francisco de
Campeche ha experimentado un aumento en su
temperatura, lo que ha resultado en un incremento del
40% en el consumo eléctrico, según lo informado por
SENER (2023), coincidiendo con lo señalado por Tian et al.
(2021), quienes indican que, en países con climas cálido,
cada aumento de 1°C conlleva un incremento del 1.66%
en el consumo de electricidad. La ejecución de alguna de
las estrategias anteriormente mencionadas en el caso de
estudio, podrían tener un impacto sustancial en el entorno
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térmico-urbano, si se utilizan principalmente en la etapa de
diseño del proyecto.
Aunque en esta investigación no se aplica ninguna estrategia
para la reducción de las UHI, sí se proponen algunas que han
sido ejecutadas en otras regiones y que por las características
de SFC podrían ser efectivas y replicables, un ejemplo de ello
es que la ecologización urbana puede puricar el aire, regular
la temperatura y mejorar el ecosistema urbano. Por otro lado, el
espacio verde urbano disminuye la temperatura del aire, mitiga
la polución y reduce la energía usada para refrigeración. El uso
de techos verdes, pueden inuir en el entorno urbano, dado que
representan entre el 20% y 25% de la supercie de una ciudad
(Besir y Cuce, 2018) ya que, pueden reducir las temperaturas
interiores en el último piso hasta 3.4°C (Tam et al., 2016).
En Hong Kong, un estudio sobre estrategias de mitigación de la
UHI, demostró que con 60% de cobertura verde, se puede reducir
la temperatura del aire entre 0.65°C-1.45°C y el ahorro de energía
anual se estimó en 3.4x10
7
kWh y 7.6x10
7
kWh, respectivamente
(Peng y Jim, 2015). Del mismo modo, los muros verdes son de
menor tamaño, alto valor estético y con capacidad de mitigar
las UHI, reduciendo la temperatura de la pared para ahorrar
energía, aislamiento térmico proporcionado por la vegetación,
enfriamiento por evapotranspiración y pantalla contra el viento.
Pan y Chu (2016) demostraron que, un muro verde puede ahorrar
el 16% del consumo de energía de un edicio.
La Figura 10 muestra un antes y después de la propuesta
de reforestación de un sector urbano y de la propuesta de
la colocación de un muro verde en una vivienda. El sector
pertenece a la calle 59, ubicada en el centro histórico, que
conecta la Puerta de Mar con la Puerta de Tierra de la ciudad
amurallada; convirtiéndose en el punto de encuentro más
popular y concurrido de la ciudad, siendo denominada
como “corazón del Centro Histórico de Campeche”.
La vivienda de la Figura representa las construcciones
modernas en la ciudad de San Francisco de Campeche.
Finalmente, el clima urbano puede ser mejorado mediante
la planicación urbana para satisfacer las necesidades
de los residentes (Zhao et al., 2011) que junto con el
diseño urbano tienen un signicado ambiental realista
para mitigar el efecto de UHI en ciertas áreas urbanas,
optimizando la morfología urbana (Q. Hu et al., 2016). El
tamaño, la forma geométrica y la cobertura vegetal son
los factores de morfología urbana que impactan al estrés
térmico de la ciudad (Liang et al., 2021). Dado esto, se
dene que SFC requiere una planicación urbana que le
permita desarrollarse y disminuir las UHI. Los resultados
de este estudio propician un parteaguas que permita
profundizar en el estudio de las UHI, desde su origen hasta
las estrategias de reducción, siendo de utilidad para los
planicadores urbanos (ingenieros, arquitectos, entre otros),
funcionarios de la salud pública y actores gubernamentales.
Figura 10. Propuestas de intervención. a) antes, b) reforestación, c) antes, d) colocación de muro verde. Fuente: Elaboración por los autores.
(a) (b)
(c) (d)
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VII. CONCLUSIONES
El análisis de las UHI se ha consolidado como un componente
indispensable en la comprensión del clima urbano actual.
Esta investigación revela la importancia del complementar los
estudios tradicionales del clima y del tiempo, tales como el
calendario agrícola, periodos de lluvia, entre otros, con análisis
históricos de temperatura e imágenes de satélite ya que
proporcionan una perspectiva crucial para abordar los diferentes
desafíos que derivan del crecimiento urbano no planicado.
La integración de datos sobre UHI con observaciones sobre
planicación y diseño urbano se presenta como un enfoque
integral para mitigar los efectos adversos del desarrollo urbano
desorganizado.
Las UHI identicadas en la ciudad de SFC, se centran en
áreas con alta densidad de infraestructura urbana, donde la
presencia de edicios es predominante y la vegetación es
escasa. Esta concentración urbana ha sido asociada con un
aumento signicativo en la temperatura supercial, con un
incremento de 6°C registrados desde el año 1990 hasta el
año 2022. Paralelamente, se ha observado la disminución
marcada en la cobertura vegetal, cuadruplicando los valores
del Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada en la clase
0 – 0.25 durante el mismo período. Estos hallazgos, reejan
una tendencia creciente en la temperatura, especialmente
evidenciada por la serie de valores máximos anuales del periodo.
Las UHI en SFC se deben a la degradación ambiental que
actualmente, perturba la comodidad de la población,
principalmente en el mes de abril. Este aumento en la
temperatura origina un incremento del consumo eléctrico
para mantener el confort térmico, además de generar efectos
adversos en la salud pública.
Se sugiere la inclusión de variables adicionales que puedan
inuir en la formación y la intensidad de las UHI. La humedad
relativa y la velocidad del viento son factores importantes que
pueden modular los efectos de las UHI y deben ser considerados
en futuros estudios. Además, un análisis detallado del confort
térmico proporciona una comprensión más completa de cómo
las condiciones climáticas afectan la percepción subjetiva de la
temperatura y el bienestar humano. Identicar los períodos de
mayor incomodidad y comparar estos parámetros durante el
día y la noche genera una evaluación más precisa de los riesgos
asociados con las UHI, además de orientar las estrategias de
adaptación y mitigación.
En última instancia, para abordar ecazmente los desafíos
originados por las UHI y mejorar la calidad del hábitat urbano,
es necesario implementar diversas estrategias políticas que
ineran en la modicación de políticas públicas, basado en
resultados de planicación urbana, que considere acciones
a corto plazo como la revegetación con vegetación local y la
conformación de espacios verdes, además de la incorporación
de intervenciones innovadoras como el desarrollo de
infraestructuras y muros verdes. Al promover la vegetación
urbana y mejorar la cobertura vegetal, no sólo se puede reduce
la temperatura del aire y mitigan los efectos de las UHI, sino
que también se pueden generar entornos provechosos y
sostenibles para los habitantes urbanos. Estas intervenciones
contribuyen a la reducción del consumo de energía, la mejora
de la biodiversidad urbana y la creación de espacios públicos
recreativos y funcionales.
De esta manera, el análisis de las UHI, emerge como un área
de investigación crucial para abordar los diferentes desafíos
del crecimiento urbano desorganizado. Al integrar datos sobre
UHI Urbano con consideraciones de planicación y diseño
urbano, se demuestra que existe el avance hacia ciudades
sostenibles, resilientes y habitables capaces de mitigar los
impactos adversos del desarrollo urbano sin control para las
generaciones presentes y futuras.
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