INTRODUCCIÓN

Las ciudades impulsan cambios ambientales a nivel global y también son excepcionalmente vulnerables a las consecuencias de dicho cambio (Grimmond et al., 2010). La planificación urbana es fundamental para informar, coordinar e implementar medidas que mejoren la calidad ambiental de las ciudades frente al cambio climático. Sin embargo, a nivel local, no parece existir una sensibilización al respecto, siendo escasas las iniciativas para aumentar la resiliencia urbana frente al cambio climático (Arellano Ramos y Roca Cladera, 2015).

En las metrópolis, las características morfológicas de los espacios, las propiedades ópticas y térmicas de los materiales usados en sus envolventes, el índice de vegetación y el elevado aporte de calor antropogénico, entre otros factores, modifican el balance térmico incrementando las temperaturas urbanas, generando los efectos conocidos como “isla de calor” y “calentamiento urbano” – UHI y UW (“urban heat island” y “urban warming” por sus siglas en inglés respectivamente). La penalización energética para el enfriamiento inducido por la isla de calor urbano es de cerca de 0,8 kWh por unidad de superficie de la ciudad y por grado de aumento de la temperatura, o de 68 kWh por persona y grado (Santamouris, Cartalis, Synnefa y Kolokotsa, 2015). Las temperaturas urbanas más altas tienen impacto en la calidad de vida del habitante urbano, en el consumo de energía para el enfriamiento de los edificios, el confort al aire libre, la contaminación, la salud y la economía local (Akbari y Konopacki, 2004; Sarrat, Lemonsu, Masson y Guedalia, 2006; Taha, 2008; Luber y McGeehin, 2008; Pantavou, Theoharatos, Mavrakis y Santamouris, 2011; Sakka, Santamouris, Livada, Nicols y Wilson, 2012; Hirano y Fujita, 2012). Por ello es que crear comunidades más frescas se ha convertido en una prioridad para los gobiernos, impulsada principalmente por los nuevos objetivos encaminados a reducir las emisiones de carbono en respuesta al cambio climático global.

Mendoza es la cuarta ciudad en importancia demográfica y económica de Argentina; ubicada en el centro oeste del país y con un alto índice de aridez, integra la diagonal árida argentina. Posee escasa disponibilidad hídrica, abundante recurso solar a lo largo del año y elevado porcentaje de días despejados. El Área Metropolitana de Mendoza (AMM) es el núcleo urbano más importante del oeste argentino. El territorio está integrado por 7 municipios, cuenta con una superficie de 313,7 km2, 979.397 habitantes, una densidad poblacional de 32 hab/km2 y a escala urbana se identifican 9.950 manzanas. Presenta un modelo urbano del tipo abierto cuya habitabilidad térmica, sustentabilidad energética y ambiental dependen estrictamente de la presencia del arbolado urbano (Ruiz, Sosa, Correa y Cantón, 2015). A escala microclimática, sus características de aridez, elevada heliofanía y escasa frecuencia e intensidad de vientos y precipitaciones, más una anomalía térmica positiva en altura y las frecuentes inversiones de temperatura, son condiciones óptimas para la formación de la isla de calor. En la ciudad, este fenómeno alcanza máximas de 10ºC y valores promedios de 6ºC, en invierno y verano, esto produce un incremento de aproximadamente 20% en las necesidades de enfriamiento del área metropolitana en base 24°C (Correa, 2006) y deteriora las condiciones de confort en los espacios abiertos de la ciudad hasta 82% de las personas sienten algún grado de disconfort por calor en el periodo estival- (Ruiz, 2013). A escala global, las diferentes simulaciones climáticas estimadas a partir de los modelos de circulación general de la atmósfera (GCMs) marcan un importante calentamiento para la región del oeste argentino. Las temperaturas irán incrementándose durante el siglo XXI con aumentos mayores en el verano que en el invierno. Las simulaciones regionales para los territorios de las provincias de San Juan y Mendoza indican aumentos de alrededor de 3°C en los meses de verano a fines del siglo XXI. En consecuencia, los efectos del cambio climático pronosticados para la región implican mayores temperaturas diurnas y nocturnas, y menor disponibilidad del recurso hídrico (Villalba et al., 2016). Las vulnerabilidades climáticas a escala global intensificarán en la región las olas de calor, la sequía y afectarán la magnitud de la isla de calor urbana.

En Mendoza, el INAHE-Conicet, trabaja desde el año 2004 en la caracterización y cuantificación del desarrollo espacial y temporal de la isla de calor urbana dentro del AMM, determinando sus causas y efectos (Correa, 2006). Y, desde el año 2007, en la evaluación de distintas estrategias de mitigación, entre ellas: esquemas eficientes de arbolado en alineación en convivencia con la forma de la trama urbana y su densidad edilicia (Ruiz et al., 2015; Sosa, 2018); incremento de la reflectividad solar y el empleo de materiales fríos en las envolventes, y el uso de nuevas tecnologías verdes -cubiertas y paredes vegetadas- asociados a diferentes contextos urbanos (Alchapar y Correa, 2016; Alchapar Correa y Cantón, 2018; Flores Asin, 2019; Martínez, Cantón y Roig, 2014); diseño y materialidad de los espacios verdes tradicionales -parques y plazas- (Stocco, 2016). Los resultados han revelado que, en sectores de baja densidad edilicia, que actualmente representan más del 87% del AMM, la aplicación adecuada de estrategias de mitigación conduce a una disminución de la temperatura máxima de 5 a 6ºC en el 67% de los escenarios evaluados; del orden de 2 a 3ºC en la temperatura mínima en el 58% de los casos; y del orden de 3 a 4ºC en la temperatura promedio en el 75% de los casos (Sosa, Correa y Cantón, 2018), lo que representa un potencial de ahorro en el consumo de energía para refrigeración que oscila entre el 24% y el 33%, dependiendo de las características de la trama urbana donde se emplaza la vivienda. En la alta densidad edilicia la combinación óptima de albedo en techos, fachadas y pavimentos puede disminuir las temperaturas urbanas hasta 3.5ºC y las temperaturas interiores en viviendas sociales de 2 a 4ºC, dependiendo de su tipología y orientación (Alchapar y Correa, 2016).

De lo descripto se desprende que existe suficiente conocimiento sobre las características de la isla de calor local y el efecto de diversas estrategias de mitigación sobre distintos escenarios de análisis. Sin embargo, para efectivizar su implementación a escala ciudad es necesario establecer cuáles estrategias presentan mayor viabilidad costo/beneficio, de acuerdo a las características de las distintas zonas urbanas que componen el AMM. Es por ello imperativo desarrollar una zonificación que vincule las características de las distintas zonas urbanas de la ciudad de Mendoza con su respuesta microclimática.

Si bien existen varios modelos que intentan clasificar los sectores de la ciudad en función de las características de las zonas urbanas y su microclima (Castro, Conrado, Fernández, Álvarez y López, 2014; Fernández García y Martilli, 2016; Palme, Inostroza, Villacreses, Lobato-Cordero y Carrasco, 2017; Salvati, Palme y De la Barrera, 2018), uno de los que posee mayor aplicación a nivel internacional es el de Zonas Climáticas Locales (LCZ), desarrollado por Stewart y Oke (2012).

El presente trabajo tiene como objetivo aplicar el modelo de Zonas Climáticas Locales en el AMM utilizando el método WUDAPT y realizar un análisis crítico de su factibilidad de implementación en función de las características de la ciudad, que difieren sustancialmente del modelo urbano de las ciudades de Europa, Asia y América del Norte, donde el modelo fue concebido, desarrollado y empleado. La hipótesis considera que contar con una zonificación de las estructuras urbanas que componen el AMM, homologadas de acuerdo a su condición microclimática, es el primer paso para posibilitar un análisis profundo de la factibilidad de implementación de las distintas estrategias de mitigación de la isla de calor y el calentamiento urbano a escala ciudad.

MARCO TEÓRICO

El modelo de zonas climáticas locales (LCZ) es un sistema de clasificación del paisaje. Comprende la categorización de zonas que son “regiones uniformes en cobertura del suelo, estructura, materiales y actividades humanas que se extienden entre unos cientos de metros hasta algunos kilómetros en escala horizontal” (Stewart y Oke, 2012, p. 1884). La categorización se realiza en 17 LCZ, 15 de ellas definidas por la morfología de superficie y cobertura de suelo, y 2 definidas por el uso del suelo y los materiales de construcción predominantes en cada una. El conjunto estándar es sectorizado en dos tipologías: a) construidas (LCZ 1 a 10); y b) de cobertura de suelo (LCZ A a G) (Figura 1).

Cada Zona Climática Local es el resultado de un conjunto de parámetros (Tabla 1) que configuran y caracterizan las propiedades morfológicas, de cobertura superficial, propiedades radiativas y propiedades metabólicas. Cada zona se nombra individualmente, distinguiendo el conjunto de propiedades superficiales que las caracteriza.

Teniendo en cuenta que cada clase describe un tipo construido o un tipo de cobertura natural, los parámetros están definidos sólo para las LCZ estándar, pero atendiendo a la posibilidad de que las características de una ciudad no se ajusten a los tipos propuestos, Stewart y Oke (2012) proponen como alternativa la opción de realizar una subclasificación combinando tipologías. Las subclases están justificadas cuando las características secundarias del sitio afectan el clima local o pueden estar relacionadas con los objetivos particulares de una investigación climática.

El modelo LCZ ha sido aplicado en distintos casos a nivel mundial, regional y local. A nivel mundial, Stewart et al. (2014) realizan una evaluación del funcionamiento del esquema LCZ utilizando observaciones de temperatura en las ciudades de Nagano, Vancouver y Uppsala. Wang et al. (2018), por su parte, efectúan una evaluación de las LCZ en ciudades áridas de Estados Unidos de América, aplicando LCZ para Phoenix y Las Vegas, y siguiendo el método WUDAPT. En Latinoamérica, Monteiro (2018) y Pezzuto y Silva (2013) analizan la relación de LCZ con la morfología urbana, tomando como caso de estudio la ciudad de Campinas, San Pablo (Brasil).

En Argentina, Piccone (2014) estudia el clima urbano de la ciudad de Tandil, Buenos Aires, para lo cual realiza una clasificación de la ciudad a partir de variables físicas, características de construcción, cobertura del suelo y concentración de la población. Roca, Puliafito, Allende, Ruggieri y Pascual (2016) aplican el modelo en la ciudad de San Juan, para el análisis y formulación de un modelo de confort urbano.

Más concretamente aún, en Mendoza, Puliafito, Bochaca, Allende y Fernández (2013) llevan a cabo un análisis de las áreas verdes y el confort térmico urbano. En la zonificación que proponen asignan 12 LCZ al AMM. Sin embargo, el trabajo no especifica cuál ha sido el método de interpolación geoespacial para definir los límites de las zonas climáticas y su nivel de ajuste. Y aunque el trabajo hace referencia a datos de temperatura del aire, no se verifica tampoco contrastación térmica entre zonas. El estudio, además, refiere a datos de temperatura de 2003 y 2005, en tanto que los resultados obtenidos de la caracterización morfológica y tecnológica corresponden a 2013. En este sentido, la metodología LCZ establece que las mediciones sean simultáneas y temporalmente coincidentes con la caracterización morfológica de los puntos tomados como referencia. Es por ello importante evitar la disociación temporal entre la toma de datos meteorológicos y la caracterización de la trama urbana para generar una correcta zonificación. Cabe destacar que el AMM reporta en los últimos 10 años un proceso de transformación donde las zonas periurbanas o de transición son dinámicas y las variables microclimáticas también han evidenciado modificaciones (Sosa, 2018). Todo lo anterior pone en evidencia la necesidad de definir adecuadamente las LCZ para el AMM.

METODOLOGÍA

APLICACIÓN DEL MÉTODO WUDAPT EN MENDOZA

Se utilizó para la clasificación de las LCZ la herramienta WUDAPT, instrumento de acceso libre que permite cargar datos locales y compararlos con otras ciudades. Como se discutió previamente, la ciudad analizada posee un modelo urbano abierto de calles anchas y construcciones relativamente bajas, donde la intensa forestación que delimita las manzanas urbanas conforma verdaderos túneles verdes. El aglomerado urbano está profusamente arbolado con especies plantadas en líneas paralelas a un sistema de conducción de riego artificial. El 68% de las especies arbóreas se concentra en tres tipos: Morus alba (‘morera’, 39%), Fraxinus ssp. (‘fresno europeo’ y ‘fresno americano’, 20%) y Platanus hispanica (‘plátano’, 9%) (Martínez et al., 2014). La configuración urbana sumada a la mencionada intensa forestación de sus calles modifica las condiciones radiativas y de flujo de viento de los canales viales, superando los efectos de la estructura edilicia en muchas zonas consolidadas de la metrópoli.

Estas particularidades del AMM generan que los parámetros definidos por Stewart y Oke (2012) para determinar las clases estándar, no sean directamente extrapolables para la clasificación local. Debido a que el arbolado urbano es un elemento estructurador y determinante de las LCZ, debido a su capacidad de modificar el SVF; por eso es importante comparar el funcionamiento de la metodología en condición de máxima y mínima expresión vegetativa del dosel forestal. De acuerdo a esto, inicialmente la metodología se ha desarrollado en la estación invernal de receso vegetativo, cuando es menor la influencia de este parámetro dada la condición caducifolia de las especies arbóreas.

DETERMINACIÓN DE LCZ CON WUDAPT

El proceso de definición de zonas con WUDAPT se realiza a partir de los pasos especificados por la metodología (Bechtel, et al., 2015) que se encuentran detallados en su sitio web. En el presente estudio se trabajó con imágenes satelitales Landsat 8, disponibles en el catálogo Earth Explorer del USGS. Para evitar la influencia del dosel forestal, que no permite la visualización por teledetección de la zona que se encuentra debajo de la misma, se seleccionan imágenes correspondientes al invierno en el hemisferio sur: día 24 de julio de 2018 a las 02:43:13, en UTC.

Una vez seleccionadas las imágenes, se genera la clasificación LCZ en dos etapas. Para el procesamiento y análisis de las imágenes satelitales, se utilizó el software QGis. Las imágenes se proyectaron en Posgar 07 Argentina Faja 2. La calibración y la corrección atmosférica de todas las bandas se efectúa automáticamente mediante el método DOS1 y los niveles digitales se convierten a valores de reflectancia (Piccone, 2014). Se conforma un ráster virtual y, fusionadas todas las bandas, se hace un recorte del área de interés. En la segunda etapa, para generar las LCZ con el método WUDAPT, se emplea una Clasificación Supervisada. Para ello, deben seleccionarse muestras representativas de cada clase de cobertura terrestre definidas, en este caso, cada LCZ definida por Stewart y Oke (2012). Luego, el software utiliza estos “sitios de entrenamiento” y, con los atributos de píxeles de una identidad conocida, se clasifican los píxeles de identidad desconocida (Linares y Tisnés, 2011). Durante esta etapa, es fundamental, para delimitar correctamente las áreas de entrenamiento, el relevamiento a campo, las fotografías aéreas, la cartografía y el uso de Google Earth, teniendo en cuenta que las áreas deben ser representativas y homogéneas de la clase que pretende definirse. Finalizada la selección de las áreas, se ejecuta el algoritmo de clasificación, el resultante u output file es un archivo ráster, donde cada valor de píxel corresponde a una categoría definida previamente.

En seguida, se lleva a cabo una primera aproximación de contrastación térmica de las áreas, a partir de los valores de temperatura superficial adquiridos de datos satelitales, específicamente del infrarrojo térmico de las imágenes antes procesadas y calibradas de Landsat 8. Si bien se ha planificado avanzar y profundizar en la contrastación térmica de las zonas con mediciones en tierra, esta primera aproximación pretende validar las zonas morfológicas identificadas con las respuestas térmicas de cada una.

RESULTADOS

Aplicado el método WUDAPT, se observa que el área de estudio posee un total de 69.724,09 ha, del cual sólo 16.814 ha pertenecen al AMM, y el resto corresponde al piedemonte localizado al oeste mendocino, que presenta áreas de cultivo hacia el este (Figura 2).

El output file de la aplicación WUDAPT constituye un mapa donde se representan las LCZ del AMM y su entorno (Figura 3). La distribución porcentual de las LCZ identificadas según la tipología de construcción se ilustra en la Tabla 2. En el mapa se puede observar la zona urbana y periurbana del AMM, donde la Zona Climática Local que prima es la LCZ-6 “Abierto de baja altura”, alcanzando un porcentaje del 27,55%, la que se ubica fundamentalmente en la zona central de la mancha urbana. Esta zona se caracteriza por poseer edificios separados de baja altura (1 a 3 pisos), siendo el concreto y ladrillos los materiales de construcción predominantes. La LCZ-8 “Grandes construcciones bajas” sigue en porcentaje, con un 22,71%. Esta zona tiene un paisaje dominado por grandes edificaciones bajas y separadas entre sí. Se encuentra al sur de la mancha urbana, donde se han expandido barrios privados en detrimento de superficie agrícola. Hacia el este, esta zona posee heterogeneidad de usos: hay sectores industriales y de depósito, y otros donde se advierten algunos barrios cerrados cuya expansión ha florecido en la última década.

En tercer lugar, en orden decreciente (21,42%), se registra la categoría LCZ-3 “Compacto de baja altura”, localizándose en la zona central de la ciudad de Mendoza, que se caracteriza por ser el centro administrativo, financiero y comercial de la provincia, con edificación densa de baja altura (1 a 3 pisos). Esta clase se encuentra también en cabeceras departamentales y en sus entornos inmediatos.

A las anteriores, les siguen las categorías LCZ-9 “Construcciones dispersas” (14,87%), LCZ-5 “Abierto de mediana altura” (8,87%) y LCZ-2 “Compacto de media altura” (4,58%). En el AMM no hay presencia de las LCZ-1,4 y 7. Al oeste de la ciudad se observa un importante sector con las clases A “Bosque arbolado denso” y B “Árboles dispersos”, que representan al Parque General San Martín (374 ha).

En la Tabla 3, se expone la distribución porcentual de LCZ en el AMM y piedemonte, según tipo de edificación y cobertura. El sector del piedemonte está categorizado con las clases E “Roca” y F “Suelo desnudo”, donde se aprecian manchas dispersas de vegetación autóctona. Al norte y, sobre todo, hacia el este de la mancha urbana, predomina la zona D “Plantas bajas”, que efectivamente se corresponde con el cinturón productivo del Oasis norte de Mendoza, representado por un paisaje dominado por cultivos frutihortícolas.

Si se toman sectores del AMM y se realiza una superposición de la imagen de Google Earth (base-opacidad 100%) y la clasificación de LCZ (opacidad 40%), se evidencia convergencia entre la morfología urbana y las zonas climáticas definidas mediante WUDAPT. A modo de ejemplo, en las Figuras 4 y 5, se muestran los resultados de este proceso, en el casco céntrico de la Ciudad de Mendoza y en la Ciudad de Luján de Cuyo, con sus respectivos entornos. Se visualiza que los patrones morfológicos y de uso de suelo representan diferentes Zonas Climáticas. Como es el caso del Departamento Capital de Mendoza, donde los sectores de mayor densidad edilicia se superponen con las LCZ 2 y 3, y en el entorno donde se perciben espacios de mayor apertura LCZ 6. De la misma manera ocurre con el Parque General San Martín y plazas urbanas, que son identificados como LCZ A y B.

En la ciudad de Luján de Cuyo se distingue que el sector de mayor densidad edilicia es categorizado con LCZ 6, y el entorno donde predominan los sectores de producción agrícola es categorizado como LCZ D; y, de igual modo, las respectivas áreas de mayor forestación son representadas mediante LCZ A y B. A nivel calle, se advierte una correlación morfológica del paisaje con las LCZ definidas, la que puede apreciarse en la Figura 6, donde la imagen a nivel calle es distintiva de la tipología de edificación definida mediante el método WUDAPT.

Con respecto a la contrastación térmica de las zonas, se observa que la temperatura superficial posee correlación espacial con las clases definidas mediante el Método WUDAPT, es decir que las zonas poseen respuesta térmica semejante (Figura 7). Sin embargo, debido a que la imagen satelital corresponde a las 11:27 am (hora local), no se puede corroborar que este patrón se cumpla en otros horarios.

DISCUSIÓN

El sistema de LCZ proporciona una discretización simple e integral del paisaje urbano. Pretende lograr un equilibrio entre exactitud y aplicabilidad. La limitación fundamental del modelo es que no permite capturar las peculiaridades de cada sitio analizado, fundamentalmente en ciudades de geometría heterogénea y con abundante vegetación urbana, como es el caso del AMM, ya que es un sistema reduccionista. El análisis de la bibliografía internacional demuestra que éstas limitaciones se han superado a través de la generación de subclases. Existe una clara diferencia entre las realidades que, en este sentido, reflejan los trabajos realizados en ciudades europeas, norteamericanas o asiáticas respecto a lo que ocurre en las ciudades latinoamericanas. En las primeras, la totalidad de clases empleadas o un alto porcentaje son puras; en el caso de las ciudades de Phoenix y Las Vegas, se definieron 14 LCZ, todas clases estándar (Wang et al., 2018). Stewart et al. (2014) identifican en Vancouver 8 clases, de las cuales sólo una es subclase. Un panorama diferente se aprecia en las ciudades latinoamericanas, donde la mayoría de las zonas son subclases. Así, Monteiro (2018) en Campinas, Brasil, analiza 17 zonas, todas subclases. Y Roca et al., (2016) en San Juan, Argentina, definen 8 zonas, 7 subclases. Esta distancia en el abordaje metodológico evidencia que el método ha sido concebido en ciudades que poseen paisajes homogéneos de mayor superficie horizontal, con canales viales angostos y baja o nula presencia de arbolado urbano.

Dado que las clases puras definidas en el método en cuestión no representan las características propias de las ciudades latinoamericanas, surge la necesidad de crear gran cantidad de subclases, lo cual socava el objetivo principal de la metodología, es decir, estandarizar y sistematizar el estudio del clima urbano. En consecuencia, las clasificaciones de ciudades latinoamericanas no pueden ser homologadas y contrastadas a nivel internacional, por lo que, a pesar de la aplicación de la herramienta, los estudios de cada investigador difícilmente puedan contrastarse o extrapolarse a otras ciudades.

De modo particular, la abundante forestación urbana en el AMM representa un elemento estructurante a la hora de definir las LCZ, ya que esta particularidad determina valores de SVF que no resultan coincidentes con las propiedades establecidas para las tipologías construidas del método WUDAPT. A nivel local, teniendo en cuenta sólo la morfología urbana, los sectores del centro administrativo del AMM deberían clasificarse en la LCZ 2, donde los valores de SVF definidos se encuentran entre 0.3-0.6; no obstante, las mediciones de SVF in situ arrojan valores de 0.13 (Sosa, 2018). De acuerdo a lo discutido y con miras a subsanar estas diferencias, la mayoría de las clases definidas para el AMM deberían ser subclases, replicándose la problemática identificada en el resto de las ciudades latinoamericanas. Frente a esto, la presente investigación propone definir a escala local una clasificación con nula o escasa cantidad de subclases. Para ello, efectúa una modificación al procedimiento de las LCZ y WUDAPT mediante la eliminación de una de las variables. A nivel internacional, Salvati et al. (2018) también proponen una modificación al sistema LCZ con el objetivo de mejorar la clasificación y lograr un mejor ajuste térmico, correlacionando tres parámetros morfológicos con el valor de la UHI en verano e invierno.

Este trabajo plantea desarrollar, primero, una base morfológica que permita la apropiada caracterización de los espacios urbanos en invierno, minimizando la incidencia de la forestación, definiendo las LCZ en base a la geometría urbana y contrastando la respuesta térmica en invierno, para ajustar la definición de las zonas. Esto genera una primera definición de LCZ, que será analizada y ajustada posteriormente en verano, a fin de extraer de los parámetros que definen las zonas puras en la metodología WUDAPT, aquel que tenga mayor peso estadístico en la respuesta térmica de la misma. Dicha labor permitirá representar particularidades sin alejarse del objetivo reduccionista del sistema, ni comprometer sus posibilidades de homologación. Además, esta primera zonificación de base fundamentalmente morfológica es una herramienta para avanzar en el análisis sistemático de la factibilidad costo/beneficio de la implementación masiva de las distintas estrategias de mitigación del calentamiento urbano y la isla de calor analizadas a nivel local, cuyos beneficios han demostrado ser fuertemente dependientes de la morfología (Alchapar y Correa, 2016; Sosa et al., 2018).

CONCLUSIÓN

A partir de la clasificación de LCZ realizada para AMM, Argentina, con el método WUDAPT, se definieron 11 clases, 6 de tipología de edificación y 5 de cobertura. De tipología construida, la zona que predomina es la “LCZ-6 Abierto de baja altura”, que muestra un gran desarrollo en la zona central de la mancha urbana. Le sigue la LCZ-8 “Grandes construcciones bajas”, que se encuentra fundamentalmente al sur de la mancha urbana y hacia el este, donde hay heterogeneidad de usos (industrial, depósito, barrios cerrados). En tercer lugar, y en orden decreciente, se registra la categoría LCZ-3 “Compacto de baja altura”, localizada en la zona central de la ciudad de Mendoza y caracterizada por ser el centro administrativo, financiero y comercial de la provincia. Esta clase se observa también en cabeceras departamentales y en sus entornos inmediatos. Finalmente, los menores porcentajes corresponden a LCZ-9 “Construcciones dispersas”, LCZ-5 “Abierto de mediana altura” y LCZ-2 “Compacto de media altura”.

Efectuando una correlación de imágenes satelitales, imágenes a nivel calle y la zonificación desarrollada, es posible visualizar que los patrones morfológicos y de uso de suelo resultan distintivos de las zonas definidas gracias al método WUDAPT. Las LCZ definidas parecerían tener un comportamiento térmico homogéneo; a priori se advierte que la temperatura superficial posee correspondencia espacial con las clases definidas, es decir que intra zona poseen respuesta térmica semejante. Sin embargo, se planifica continuar con la validación térmica, contrastando mediciones en tierra e imágenes satelitales del infrarrojo térmico y profundizar el análisis del comportamiento de las variables microclimáticas.

Tras analizar el método WUDAPT, se identifica que, si bien es un proceso con numerosos pasos y múltiples variables a tener en cuenta, se ejecuta de manera sencilla y económica, ya que, teniendo datos y conocimientos del área de estudio, se puede llevar a cabo en su totalidad con teledetección. Se trata, en suma, de una herramienta muy útil para una primera aproximación a la clasificación. De esta forma, se concluye que la aplicación de la Metodología de LCZ con el método WUDAPT en el AMM ha servido para generar una base morfológica, donde se distinguen los paisajes urbanos con geometrías diferentes. Aunque WUDAPT no permite la creación de subclases, se considera que la herramienta puede ser adaptada a la realidad local, mediante el proceso de selección de imágenes satelitales, optando por imágenes de invierno para evitar la interferencia de la canopia. Esta propuesta metodológica puede extrapolarse a otras ciudades latinoamericanas que poseen características semejantes a fin de mantener el objetivo de sistematizar los estudios de clima urbano.

INTRODUCTION

Cities drive environmental changes at a global level and are also exceptionally vulnerable to the consequences of said change (Grimmond et al., 2010). Urban planning is fundamental to inform, coordinate and implement measures that improve the environmental quality of cities to face climate change. However, at a local level, there does not seem to be a sensitization, with few initiatives to increase urban resilience to face climate change (Arellano Ramos & Roca Cladera, 2015).

In the metropolis, the morphological characteristics of the spaces, the optical and thermal properties of the materials used in their envelopes, the vegetation index and the elevated contribution of anthropogenic heat, among others, modify the thermal balance, increasing urban temperatures, generating the effects known as “urban heat island” and “urban warming” – UHI and UW. The energy penalization for the cooling induced by the urban heat island is around 0.8 kWH per surface unit of the city and by degree in temperature increase, or 68 kWh per person and degree (Santamouris, Cartalis, Synnefa & Kolokotsa, 2015). The higher urban temperatures have an impact on the quality of life of the urban inhabitant, on the energy consumption to cool buildings, comfort in the open air, contamination, health and the local economy (Akbari & Konopacki, 2004; Sarrat, Lemonsu, Masson & Guedalia, 2006; Taha, 2008; Luber & McGeehin, 2008; Pantavou, Theoharatos, Mavrakis & Santamouris, 2011; Sakka, Santamouris, Livada, Nicols & Wilson, 2012; Hirano & Fujita, 2012). For this reason, creating fresher communities has become a priority for governments; driven mainly by the new goals to reduce carbon emissions in response to global climate change.

Mendoza is the fourth city in demographic and economic importance in Argentina, located in the central western part of the country with a high aridity index, it integrates the Argentinean arid diagonal. It has limited water availability, abundant solar resources throughout the year and an elevated percentage of clear days. The Metropolitan Area of Mendoza (AMM in Spanish) is the most important urban nucleus of west Argentina. The territory is formed by 7 municipalities, it has a surface area of 313.7 km2, 979,397 inhabitants, a population density of 32 inhabit/km2 and at an urban scale, 9,950 blocks are identified. It has an open type urban model whose thermal inhabitability, energy and environmental sustainability depend strictly on the presence of urban tree cover (Ruiz, Sosa, Correa & Cantón, 2015). At a microclimate scale, its characteristics of aridity, elevated helophania, and lack of wind and rainfall intensity and frequency, plus a positive thermal anomaly in altitude and the frequent temperature inversions, are optimal conditions for the formation of the heat island. In the city, this phenomenon reaches maximums of 10°C and average values of 6°C, in winter and summer. This produces an increase of approximately 20% in cooling needs of the metropolitan area, with a base of 24°C (Correa. 2006) and impairs comfort conditions in the city’s open spaces. Up to 82% of the people feel some degree of discomfort due to heat in the summer period (Ruiz, 2013). At a global scale, the different climate simulations estimated from the general circulation models (GCMs) of the atmosphere, mark a relevant heating for the West Argentina region. The temperatures will increase during the 21st century with greater increases in the summer than in the winter. The regional simulations for the territories of the provinces of San Juan and Mendoza indicate increases of around 3°C in summer months by the end of the 21st century. As a result, the climate change effects forecast for the region imply higher day and nighttime temperatures and less availability of water resources (Villalba et al. 2016). Climate vulnerabilities at a global scale will intensify heatwaves and droughts in the region and will affect the magnitude of the urban heat island.

In Mendoza, the INAHE-Conicet, has been working since 2004 in the characterization and quantification of the spatial and temporal development of the urban heat island within the AMM, determining its causes and effects (Correa, 2006). It has also been working since 2007 in the evaluation of the different mitigation strategies: Efficient tree cover layouts in line with the suitability of the shape of the urban structure and its building density (Ruiz et al., 2015, Sosa, 2018); Increase of the solar reflectivity and the use of cold materials on envelopes, and the use of new green technologies – green walls and covers – associated to different urban contexts (Alchapar & Correa, 2016; Alchapar Correa & Cantón, 2018; Flores Asin, 2019; Martínez, Cantón & Roig, 2014); Design and materiality of the traditional green spaces – parks and squares – (Stocco, 2016). The results show that in sectors with low building density, that currently represent 87% of the AMM, the suitable application of mitigation strategies leads to a reduction of 5 to 6°C in the maximum temperature in 67% of the evaluated scenarios, of 2 to 3°C in the minimum temperature in 58% of the cases and around 3 to 4°C in the average temperature in 75% of the cases (Sosa, Correa & Cantón, 2018), which represents a potential energy consumption saving for cooling that ranges between 24% and 33%, depending on the characteristics of the urban structure where the dwelling is located. In the high building density, the optimal combination of albedo on roofs, facades and paving can reduce urban temperatures by up to 3.5°C and the indoor temperatures in social housing by 2 to 4°C, depending on their typology and orientation (Alchapar & Correa, 2016).

From the foregoing, it can be said that there is enough knowledge about the characteristics of the local heat island and the effect of different mitigation strategies on different analysis scenarios. However, to make their implementation effective on a city scale, it is necessary to establish which strategies have a higher cost/benefit viability considering the characteristics of the different urban areas the AMM comprises. It is for this reason, that it is imperative to develop zoning that ties in the characteristics of the different urban areas of the city of Mendoza with their microclimatic response.

Although there are several models that try to classify the sectors of the city considering the characteristics of the urban areas and their microclimate (Castro, Conrado, Fernández, Álvarez & López, 2014; Fernández García & Martilli, 2016; Palme, Inostroza, Villacreses, Lobato-Cordero & Carrasco, 2017; Salvati, Palme & De la Barrera, 2018) the one that is applied most internationally is that of Local Climate Zones (LCZ), developed by Stewart & Oke (2012).

The goal of this work is applying the Local Climate Zone model in the AMM, using the WUDAPT method and making a critical analysis of its implementation feasibility considering the characteristics of the city, which differ substantially from the urban model of cities in Europe, Asia and North America, where the model was conceived, developed and used. The hypothesis considers that on having a zoning of the urban structures in the AMM, standardized in accordance with the microclimatic condition, is the first step to make possible an in-depth analysis of the feasibility of implementing the different heat island and urban warming mitigation strategies, on a city scale.

THEORETICAL FRAMEWORK

The local climate model, LCZ, is a landscape classification system. It comprises the categorization of zones that are “uniform regions in land coverage, structure, materials and human activities whose extension is between several hundred meters up to several kilometers on the horizontal scale” (Stewart & Oke, 2012, p. 1884). The categorization is made in 17 LCZ, 15 of these defined by the morphology of the land surface and coverage, and 2 defined by the land use and the predominant construction materials in each one. The standard set is sectorized into two typologies: a) built – LCZ 1 to 10 and b) land coverage – LCZ A to G (Figure 1).

Each Local Climate Zone is the result of a set of parameters (Table 1) that configure and characterize the morphological properties, of surface coverage, radiative properties and metabolic properties. Each “zone” is named individually, distinguishing the set of surface properties that characterize them.

Bearing in mind that each class describes a built typology or a type of natural coverage, the parameters are defined only for the standard LCZ, but considering that the characteristics of a city do not fit the proposed types, Stewart & Oke (2012) propose as an alternative, the possibility of making a subclassification, combining typologies. The subclasses are justified when the secondary characteristics of the site affect the local climate or may be related with the particular goals of a climate research project.

The LCZ model has been applied in different cases at an international, regional and local level. Globally, Stewart et al. (2014) make an evaluation of the operation of the LCZ layout, using temperature observations in the cities of Nagano, Vancouver and Uppsala. Wang et al. (2018) make an evaluation of the LCZ in arid cities of the United States, applying LCZ for Phoenix and Las Vegas following the WUDAPT method. In Latin America, Monteiro (2018) and Pezzuto & Silva (2013) analyze the relationship of LCZ with the urban morphology, using as a case study the city of Campinas, Sao Paulo, Brazil.

In Argentina, Piccone (2014) studies the urban climate of the city of Tandil, Buenos Aires; he makes a classification of the city from physical variables, construction features, land coverage and population concentration. Roca, Puliafito, Allende, Ruggieri & Pascual (2016) apply the model to the city of San Juan, for the analysis and formulation of an urban comfort model.

In Mendoza, Puliafito, Bochaca, Allende & Fernández (2013) make an analysis of the green areas and the urban thermal comfort. In the zoning which they propose, they assign 12 LCZ to the AMM. However, the work does not specify what the geospatial interpolation method has been to define the limits of the climate zones and their level of fit was. Although the work refers to air temperature data, it does not verify the thermal comparison between zones. The work refers to temperature data of 2003 and 2005, while the results obtained from the morphological and technological characterization correspond to 2013. In this sense, the LCZ methodology establishes that the measurements are simultaneous and temporally coinciding with the morphological characterization of the points taken as reference. It is for this reason that it is important to avoid temporal disassociation between the meteorology data taken and the characterization of the urban structure to generate a correct zoning. It is worth mentioning that the AMM reports in the last 10 years, a transformation process where the peri-urban or transition zones are dynamic and the microclimate variables have also seen modifications (Sosa, 2018). All of this makes clear the need to properly define the LCZ for the AMM.

METHODOLOGY

APPLICATION OF THE WUDAPT METHOD IN MENDOZA

For the classification of the LCZ, the WUDAPT tool was used, which is a free access tool that allows loading local data and comparing them with other cities. As was discussed previously, the city analyzed has an open urban model of wide streets and relatively low constructions, where the intense forestation that marks off the urban blocks forms true green tunnels. The urban mass is intensely tree-lined with species planted in lines alongside an artificial watering system. 68% of the tree species are concentrated in three types: Morus alba (‘mulberry’, 39%), Fraxinus ssp. (‘European ash’ and ‘American ash’, 20%) and Platanus hispanica (‘London plane’, 9%) (Martínez et al., 2014). The urban setup added to the intense forestation of its streets changes the radiation conditions and the wind flow of the road channels, exceeding the effects of the built structure in many consolidated areas of the metropolis.

These particularities of the AMM generate that the parameters defined by Stewart & Oke (2012) to determine the standard classes, cannot be directly extrapolated for the local classification. Because the urban tree line is a structuring and determining element of the LCZ for its capacity to modify the SVF, for this reason it is important to compare the operation of the methodology under maximum and minimum vegetative expression conditions of the forest canopy. According to this, the methodology has initially been run in the vegetative break winter season, where the influence of this parameter is lower due to the deciduous condition of the tree species.

LCZ DETERMINATION WITH WUDAPT

The zone definition process with WUDAPT is done following the steps set out by the methodology (Betchel et al., 2015) which is detailed on the website. In this study, work was done using Landsat 8 satellite images, available on USGS’s Earth Explorer catalog. To avoid the influence of the forest canopy, which does not allow visualization by remote detection of the area that is under it, images corresponding to winter in the southern hemisphere are chosen, from July 24th 2018 at 02.43:13 UTC.

Once the images are chosen, the LCZ classification is generated in two stages. For the processing and analysis of the satellite images, the QGis software was used. The images were projected in Posgar 07 Argentina Strip 2. The calibration and the atmospheric correction of all the strips is done automatically using the DOS1 method and the digital levels are converted to reflectance values (Piccone, 2014). A virtual raster is formed, all the strips merged and a cut of the area of interest is made. In the second stage, to generate the LCZ with the WUDAPT method, a Supervised Classification is used. For this, representative samples of each land coverage class defined must be chosen, in this case, each LCZ defined by Stewart and Oke (2012). Then, the software uses these “training sites” and with the pixel attributes of a known identity, the unknown identity pixels are classified (Linares & Tisnés, 2011). During this stage, it is fundamental to correctly mark the training areas, the field survey, the aerial photographs, the cartography and the use of Google Earth, bearing in mind that the areas must be representative and homogeneous of the class that it aims to define. Once the selection of the areas is finalized, the classification algorithm is run, the result or output file is a raster file, where each pixel value corresponds to a previously defined category.

Then, a first thermal contrast approach is made of the zones, starting from the surface temperature values acquired from satellite data, specifically the thermal infrared of the previously processed and calibrated images of Landsat 8. Although in later stages it is planned to progress and go in greater depth in the thermal comparison of the zones with measurements on the ground, this first approach looks to validate the morphologically identified zones with the thermal responses of each one.

RESULTS

Having applied the WUDAPT method, it is seen that the study area has a total of 69,724.09 ha, of which only 16,814 ha belong to the AMM, and the rest corresponds to the foothills located to the west of Mendoza with crops towards the east (Figure 2).

The output file of the WUDAPT application is a map where the LCZ of the AMM and its surroundings are represented (Figure 3). The percentage distribution of the LCZ identified following the construction typology is presented in Table 2. In the map, it is possible to see the urban and peri-urban zones of the AMM, where the predominate Local Climate Zone is LCZ-6 “Open low-rise”, reaching a percentage of 27.55%, mainly located in the central area of the urban sprawl. This zone is characterized on having separated low-rise buildings (1 to 3 floors), with concrete and bricks dominating the construction materials. LCZ-8 “Large low-rise” follows with a percentage of 22.71%. This zone has a landscape dominated by large low-rise buildings in an open arrangement. It is found to the south of the urban sprawl, where private neighborhoods have grown, in detriment of the agricultural surface. Towards the east, this zone has a heterogeneity of uses, industrial and storage, scattered with gated-neighborhoods whose expansion has grown in the last decade.

In third place, in decreasing order (21.42%) is the category, LCZ-3 “Compact low-rise”, located in the central areas of the city of Mendoza, characterized on being the administrative, financial and commercial center of the province, with dense low-rise buildings (1 to 3 floors). This class is also in regional capitals and their immediate surroundings.

Next are LCZ-9 “Sparsely built” (14.87%), LCZ-5 “Open mid-rise” (8.87%) and LCZ-2 “Compact mid-rise” (4.58%). In the AMM, LCZ- 1, 4 and 7 are not present. To the west of the city, an important sector with classes A “Dense forests” and B “scattered trees” are seen, which represents the General San Martin Park (374 ha).

The percentage distribution of LCZ in the AMM and the foothills is seen in table 3, following the type of buildings and coverage. The foothill’s sector is categorized with the classes, E “Bare Rock” and F, “Bare soil”, finding scattered sprawls of native vegetation. To the north and mainly towards the east of the urban sprawl, zone D “low plants” predominates, which in fact corresponds to the production belt of the northern oasis of Mendoza, represented by a landscape where fruit and vegetable crops prevail.

If sectors of the AMM are taken and a superimposition of the image of Google Earth (100% opacity base) and the LCZ classification (40% opacity) is made, convergence is seen between the urban morphology and the climate zones defined using WUDAPT. As an example, figures 4 and 5 show the results of this process in the central hub of the city of Mendoza and in the city of Luján de Cuyo with their respective surroundings. It is seen that the morphological patterns and land use, represent different climate zones. Such is the case of the regional capital of Mendoza, where the sectors of greater building density are superimposed with LCZ 2 and 3, and the surroundings where larger opening spaces are perceived, LCZ-6. The same occurs with General San Martin Park and the urban squares, which are identified as LCZ A and B.

In the city of Luján de Cuyo, it is seen that the sector which greatest building density is categorized with LCZ-6, and in the surroundings, where the agricultural sectors predominate, is categorized as LCZ D; the same occurs for the areas with greater forestation which are represented through LCZ A and B. At a Street level, morphological correlation of the landscape is seen with the defined LCZ. This can be seen in Figure 6, where the street level image is distinctive of the building typology defined using the WUDAPT method.

Regarding the thermal comparison of the zones, it is seen that the surface temperature has a spatial correlation with the classes defined using the WUDAPT method, that is to say, that the zones have a similar thermal response (Figure 7). Nevertheless, as the satellite image corresponds to 11:27am (local time), it cannot be corroborated that this pattern is complied with at other times.

DISCUSSION

The LCZ system provides a simple and comprehensive discretization of the urban landscape. It looks to achieve a balance between precision and applicability. The fundamental limitation of the model is that it does not allow capturing the particular aspects of each site analyzed, mainly in cities of a heterogeneous geometry and with abundant urban vegetation, as is the case of the AMM, as this is a reductionist system. Analysis of the international bibliography shows that these limitations have been overcome through the generation of subclasses. There is a clear difference between the works done in European, North American or Asian cities compared with the Latin American cities. In the former, all the classes used or a high percentage of them, are pure; in the case of the cities of Phoenix and Las Vegas, 14 LCZ were defined, all standard classes (Wang et al., 2018). Stewart et al. (2014) identified 8 classes in Vancouver, of which just one is a subclass. A different panorama is seen in the Latin American cities, where most of the zones or all are subclasses. Monteiro (2018) in Campinas, Brazil, works with 17 zones, all subclasses. Roca et al. (2016) in San Juan, Argentina, define 8 zones, 7 subclasses. This difference in the methodological approach shows that the method has been conceived in cities that have homogeneous landscapes of a greater horizontal surface, with narrow road channels and low or no presence of urban tree lines.

Given that the pure classes defined in the method do not represent the typical characteristics of Latin American cities, the need arises of creating a large number of subclasses, which undermines the main goal of the methodology, namely standardizing and systematizing the study of urban climate. As a result, the classifications of Latin American cities cannot be standardized and contrasted at an international level, which is why in spite of the application of the tool, the studies of each researcher are hard to compare or extrapolate to other cities.

In the particular case, the abundant urban forestation in the AMM represents a structuring element when it comes to defining the LCZ, as this particular aspect determines SVF values that do not match the properties established for the built typologies of the WUDAPT method. At a local level, bearing in mind just the urban morphology, the sectors of the administrative center of the AMM should be classified in LCZ 2, where the SVF values defined are between 0.3-0.6; however, the SVF measurements made on site have values of 0.13 (Sosa et al., 2016). According to what has been discussed and in order to manage these differences, most of the classes defined for the AMM should be subclasses, repeating the issue identified in the rest of the Latin American cities. Facing this, this work proposes defining, at a local scale, a classification with no or few subclasses. For this, a modification is made to the procedure of the LCZ and WUDAPT through the elimination of one of the variables. At an international level, Salvati et al. (2018) also propose a modification to the LCZ system aiming at improving the classification and attaining a better thermal fit, correlating three morphological parameters with the UHI value in summer and winter.

This work suggests first developing a morphological base, which allows the suitable characterization of the urban spaces in winter, minimizing the effect of the forestation, defining the LCZ based on the urban geometry, comparing the thermal response in winter, to adjust the definition of the zones. This generates a first LCZ definition, which will be analyzed and adjusted later in summer, to extract from the parameters that define the pure zones in the WUDAPT methodology, those that have a higher statistical weight in its thermal response. This will allow representing particular aspects without moving away from the reductionist goal of the system, or compromising its possibilities of standardization. In addition, this first fundamentally morphological based zoning, is a tool to move forward in the systematic analysis of the cost/benefit feasibility of the widespread implementation of different urban warming and heat island mitigation strategies, analyzed at a local level, whose benefits have been shown to be strongly dependent on the morphology (Alchapar & Correa, 2016; Sosa et al., 2018).

CONCLUSIONS

With the LCZ classification made for the AMM, Argentina with the WUDAPT method, 11 classes were defined, 6 of building typologies and 5 of coverage. Of the built typology, the zone that predominates is “LCZ-6 Open low-rise” with great development in the central zone of the urban sprawl. LCZ-8 “Large low-rise” which is essentially to the south of the urban sprawl and to the east, where there is a heterogeneity of uses, industrial and storage, with some gated-neighborhoods. In third, in decreasing order is the category, LCZ-3 “Compact low-rise”, located in the central zone of Mendoza, characterized on being the administrative, financial and commercial hub of the province. This class is also found in regional capitals and their immediate surroundings. LCZ-9 “Sparsely built”, LCZ-5 “Open mid-rise” and LCZ-2 “Compact mid-rise” come next.

Making a correlation of the satellite images, images at street level and the zoning developed, it is seen that the morphological and land use patterns are distinctive from the zones defined through the WUDAPT method. The LCZ defined would seem to fit the thermal response, a priori, it is seen that the surface temperature corresponds spatially with the defined classes, that is to say that intra zone they have a similar thermal response. However, it is planned to continue with the thermal validation, comparing on site measurements and satellite thermal infrared images and to go into greater depth with the analysis of the behavior of the microclimatic variables.

Analyzing the WUDAPT method, it is identified that although this is a process with numerous steps and multiple variables to bear in mind, it is run in a simple and economic way, as on having data and knowledge of the study area, it can be done completely using remote detection. It is a very useful tool for a first approach to the classification. It is concluded that the application of the LCZ Methodology with the WUDAPT method in the AMM has been useful to generate a morphological base, where the urban landscapes with different geometries are distinguished. Although WUDAPT does not allow the creation of subclasses, it is considered that it can be adapted to the local reality, through the selection process of satellite images, opting for winter images to avoid the interference of the canopy. This methodological proposal can be extrapolated to other Latin American cities that have similar characteristics in order to keep the reductionist goal of the classification system proposed by LCZ.

Agradecimientos

Este trabajo se realizó en el marco de CONICET y bajo la financiación del proyecto PICT 2017-3248 “Valoración Energética y Ambiental de los Espacios Urbanos en Ciudades de Zonas Áridas. Generación de Herramientas de Calificación y Evaluación Predictiva”, otorgado por la ANPCYT.

This work was financed by ANPCYT (National Agency for the Promotion of Science and Technology, Ministry of Science, Technology and Production Innovation of Argentina) through the project, PICT 2017-3248 “Energy and Environmental Valuation of the Urban Spaces in Arid Area Cities, Generation of Predictive Evaluation and Rating Tools.”

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Akbari H. y Konopacki S. (2004). Energy effects of heat-island reduction strategies in Toronto, Canada. Energy and Buildings, 29, 191-210. DOI:10.1016/j.energy.2003.09.004

Alchapar N. y Correa E. (2016) The use of reflective materials as a strategy for urban cooling in an arid “oasis” city. Sustainable Cities and Society, 27, 1-14. DOI: https://doi.org/10.1016/j.scs.2016.08.015.

Alchapar N., Correa E. y Cantón M. A. (2018). ¿Techos reflectivos o verdes? Influencia sobre el microclima en ciudades de zonas áridas. Mendoza-Argentina. Cuadernos de Vivienda y Urbanismo, 11(22) 1-23, DOI: https://doi.org/10.11144/Javeriana.cvu11-22.trvi

Arellano Ramos, B. y Roca Cladera, J. (2015). Planificación Urbana y Cambio Climático. En International Conference on Regional Science. XVI Reunión de Estudios Regionales. Centro de Política de Suelo y Valoraciones (CPSV). Universidad Politécnica de Cataluña, Barcelona, España, 18-20 noviembre.

Bechtel, B.; Alexander, P. J.; Böhner, J.; Ching, J.; Conrad, O.; Feddema, J.; Mills, G., … y Stewart, I. (2015). Mapping Local Climate Zones for a Worldwide Database of the Form and Function of Cities. International Journal of Geographic Information, 4(1), 199-219. DOI: https://doi.org/10.3390/ijgi401019

Castro Conrado, Y., Fernández Figueroa, E., Álvarez, A. y López, A. (2014). Morfología urbana en la ciudad de Sagua la Grande. Arquitectura y Urbanismo, 35(3), 50-68.

Correa, E. (2006). Isla de Calor Urbana. El Caso del Área Metropolitana de Mendoza. Tesis Doctoral. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas.

Fernández García, F. y Martilli, A. (2016). Estudio de detalle del Clima Urbano De Madrid. https://www.madrid.es/UnidadesDescentralizadas/SostenibilidadEspeInf/EnergiayCC/04CambioClimatico/4cEstuClimaUrb/Ficheros/EstuClimaUrbaMadWeb2016.pdf

Flores Asin, J. E. (2019). Tecnologías verdes en zonas áridas. Diseño y evaluación energético-ambiental de sistemas de vegetación de aplicación en cubiertas edilicias. Tesis Doctoral. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas

Grimmond, C.S.B., Roth, M., Oke, T.R., Au, Y.C., Best, M., Betts, R. y Freitas, E. (2010). Climate and More Sustainable Cities: Climate Information for Improved Planning and Management of Cities. Procedia Environmental Sciences, 1, 247–274.

Hirano, Y. y Fujita, T. (2012). Evaluation of the impact of the urban heat island on residential and commercial energy consumption in Tokyo. Energy, 37(1), 371-383.

Linares, S. y Tisnés, A. (2011). Extracción y análisis de superficies urbanas construidas empleando imágenes Landsat 5 (TM). En I Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica - IV Reunión de Usuarios de Tecnologías de la Información Geográfica del NEA (pp. 180-191). Facultad de Humanidades - UNNE, Laboratorio de Tecnologías de la Información Geográfica, IIGHI - CONICET. Resistencia, Corrientes, Argentina, 14-15 de abril.

Luber, G. y McGeehin, M. (2008). Climate change and extreme heat events. American Journal of Preventive Medicine, 35(5), 429-435.

Martínez, C. F., Cantón, M. A. y Roig, F. A. (2014). Incidencia del déficit hídrico en el crecimiento de forestales de uso urbano en ciudades de zonas áridas. Caso de Mendoza, Argentina. Interciencia Revista de Ciencia y Tecnología de América, 39(12), 890-897.

Monteiro, V. (2018). Zonas Climáticas Locais E A Relação Com A Morfologia Urbana. Estudo de Caso: Campinas/Sp. Biblioteca Digital Pontificia Universidade de Campinas. Recuperado de http://tede.bibliotecadigital.puc-campinas.edu.br:8080/jspui/handle/tede/1047?mode=full

Palme, M., Inostroza, L., Villacreses, G., Lobato-Cordero, A. y Carrasco, C. (2017) From urban climate to energy consumption. Enhancing building performance simulation by including the urban heat island effect. Energy and Buildings, 145, 107-120. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2017.03.069

Pantavou, K., Theoharatos, G., Mavrakis, A. y Santamouris, M. (2011). Evaluating thermal comfort conditions and health responses during an extremely hot summer in Athens. Building and Environment, 46(2), 339-344. DOI: 10.1016/j.buildenv.2010.07.026.

Pezzuto, C. y Silva, J. M. P. (2013). Métodos de Análisis del Recorte Territorial por medio de la Zona Climática Local y Unidad de Paisaje: Estudio de Caso en el Municipio de Campinas. En XII ENCAC. Brasilia, Brasil. 25-27 Setembro. Recuperado de http://antac.pcc.usp.br/eventos/encac-elacac-2013

Piccone, N. (2014). Clima Urbano de la ciudad de Tandil. Tesis Doctoral. Universidad Nacional de Sur. Departamento de Geografía y Turismo. DOI: 10.13140/RG.2.1.2083.8808

Puliafito, S., Bochaca, F., Allende, D. y Fernández, R. (2013). Green áreas and microscale thermal comfort in arid environments: A case study in Mendoza, Argentina. Atmospheric and Climate Sciences, 3(03), 372–384.

Roca, G., Puliafito, S., Allende, D., Ruggieri, F. y Pascual, R. (2016). Modelado urbano a microescala: contribución al confort urbano de ecosistemas áridos. Revista AVERMA, (4), 01.77-01.88.

Ruiz, M.A. (2013). Efectos microclimáticos de la vegetación en ciudades de zonas áridas. Incidencia sobre los consumos energéticos y la calidad ambiental del hábitat. Tesis Doctoral. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas.

Ruiz, M.A., Sosa, M.B., Correa, E.N. y Cantón, M.A. (2015). Suitable configurations of forested urban canyons to mitigate the UHI in Mendoza city, Argentina. Urban Climate, 14, 197-212. DOI: https://doi.org/10.1016/j.uclim.2015.05.005

Sakka, A., Santamouris, M., Livada, I., Nicols, F. y Wilson, M. (2012). On the thermal performance of low income housing during heat waves. Energy and Buildings, 49, 69-77. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2012.01.023.

Salvati, A., Palme, M. y De la Barrera, F. (2018). Urban morphology parametrization for climate modelling in urban planning. En 10th International Conference on Urban Climate/14th Symposium on the Urban Environment. 6-10 August 2018. New York, USA. Recuperado de https://www.ametsoc.org/index.cfm/ams/meetings-events/ams-meetings/10th-international-conference-onurban-climate-14th-symposium-on-the-urban-environment/

Santamouris, M., Cartalis, C., Synnefa, A. y Kolokotsa, D. (2015). On the impact of urban heat island and global warming on the power demand and electricity consumption of buildings—A review. Energy and Buildings, 98, 119-124. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.09.052.

Sarrat, C., Lemonsu, A., Masson, V. y Guedalia, D. (2006). Impact of urban heat island on regional atmospheric pollution. Atmos Environ, 40, 1743-1758. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2005.11.037

Sosa, M.B (2018). Estrategias de mitigación de la isla de calor sustentabilidad ambiental y eficiencia energética de perfiles urbanos de baja densidad en zonas áridas. Tesis Doctoral. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Ciencias Exactas.

Sosa, M.B., Correa, E. y Cantón, M. A. (2018). Neighborhood Designs For Low Density Social Housing Energy Efficiency. A Study For An Arid City In Argentina. Energy and Building, 168, 137-146. DOI: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2018.03.006

Stewart, I. D. y Oke, T. R. (2012). Local climate zones for urban temperature studies. Bulletin of the American Meteorological Society, 93(12), 1879-1900.

Stewart, I. D., Oke, T. R. y Krayenhoff, E. S. (2014). Evaluation of the local climate zone scheme using temperature observations and model simulations. International Journal of Climatology, 34 (4), 1062-1080. DOI: https://doi.org/10.1002/joc.3746

Stocco, S. (2016). Impacto de la morfología y materialidad de las plazas en la calidad energético-ambiental de ciudades emplazadas en zonas áridas. Tesis Doctoral. Universidad Tecnológica Nacional (regional Mendoza) UTN.

Taha, H. (2008). Meso-urban meteorological and photochemical modelling of heat island mitigation. Atmospheric Environment, 42(38), 8795-8809. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2008.06.036

Villalba, R., Boninsegna, J.A., Masiokas, M.H., Cara, L., Salomon, M., Pozzoli, P. (2016). Cambios Climáticos y Recursos Hídricos: El caso de las tierras secas del oeste argentino. Ciencia Hoy, 45, 49-55.

Wang, C., Ariane, M., Myint, S., Kapla, S., Brazel, A.J. y Lukasczyk, J. (2018). Assessing local climate zones in arid cities: The case of Phoenix, Arizona and Las Vegas, Nevada. Journal of Photogram and Remote Sensing, 141, 59-71. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.04.009