Abstract Surface Urban Heat Islands (SUHI) are formed through processes that include decreasing vegetation and increasing materials that are more conductive to heat. To investigate this phenomenon, the objective of this work is to comparatively verify the surface temperature and geospatial indicators to analyze environmental variation in the city of São Paulo, Brazil. The study method is remote sensing, with data from the Landsat 8 satellite over a ten-year timeframe. The variables include land cover, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), the Normalized Difference Built-up Index (NDBI), and land surface temperature (LST), thereby obtaining the Urban Thermal Field Variation Index (UTFVI) and estimating SUHI formation. The results allowed for the presentation of a progression of variables, highlighting the recurrent formation of SUHI in the central and eastern regions of the city of São Paulo, Brazil. Conversely, the southern and extreme northern districts exhibited the best NDVI indices and low LST values. (SUHI heat phenomenon Paulo Brazil sensing tenyear ten year timeframe cover NDVI, , (NDVI) Builtup Built up NDBI, NDBI (NDBI) LST, (LST) UTFVI (UTFVI Conversely values (NDVI (NDBI (LST

Resumo A partir dos processos de diminuição da vegetação e aumento de materiais mais condutivos ao calor há a formação de ilhas de calor de superfície (SUHI, do inglês Surface Urban Heat Island). Com o intuito de investigar o fenômeno, o objetivo deste trabalho é verificar comparativamente a temperatura de superfície (LST, do inglês Land Surface Temperature) e indicadores geoespaciais para análise da variação ambiental na cidade de São Paulo, Brasil. O método do estudo é sensoriamento remoto, com dados provenientes do satélite Landsat 8 em um recorte temporal de dez anos. As variáveis são a cobertura do solo, o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NVDI, do inglês Normalized Difference Vegetation Index), o Índice de Diferença Normalizada de Áreas Construídas (NDBI, do inglês Normalized Difference Built-up Index) e o LST, obtendo em decorrência o Índice de Variação do Campo Térmico Urbano (UTFVI, do inglês Urban Thermal Field Variation Index) e estimando a formação de SUHI. A partir dos resultados apresentou-se uma progressão das variáveis, destacando a formação recorrente de SUHI na região central e zona leste de São Paulo, Brasil. Em contrapartida, os distritos ao sul e extremo norte apresentaram os melhores índices de NDVI e baixos valores de LST. SUHI, (SUHI Island. Island . Island) fenômeno LST (LST Temperature Paulo Brasil remoto anos solo NVDI, NVDI (NVDI Index, Index , NDBI, NDBI (NDBI Builtup Built up UTFVI, UTFVI (UTFVI apresentouse apresentou se contrapartida

Abstract The green areas in urban areas have provided a variety of ecosystem services which influence the quality of life of the inhabitants. The objective of this work was to analyze the effect of green areas on the Land Surface Temperature (LST) recorded by remote sensors in the city of Durango, Durango. The existing public and private green areas in the city were differentiated and the area in square meters per inhabitant was calculated. A classification by land use (urban, body of water, bare soil and green area) was carried out in order to analyze the ST derived from Landsat 8 satellite images and geographic information systems (QGIS), in addition a comparison of ST in three types of green areas (parks, squares and gardens, and ridges). The behavior of the ST was analyzed in two seasons of the year, in winter 2021 and spring 2022, identifying the areas with the highest incidence of temperature in two periods. The results indicate a lower ST in green areas compared to urban areas (concrete, construction and asphalt areas), as well as a regulatory trend in larger green areas (parks). The ST satellite product allowed to evaluate the temperature in spaces with vegetation within an urban area and it is shown that the larger the green area, the more thermal regulation exists in urban areas.

Resumen Las áreas verdes de las zonas urbanas contribuyen a la regulación térmica y por lo tanto al confort de la población. El objetivo del presente trabajo fue analizar el efecto de las áreas verdes en la temperatura superficial (TS) registrada mediante sensores remotos en la ciudad de Durango, Durango. Se diferenciaron las áreas verdes públicas y privadas existentes en la ciudad y se calculó la superficie en metros cuadrados por habitante. Se realizó una clasificación por uso de suelo (urbano, cuerpo de agua, suelo desnudo y área verde) con el fin de analizar la TS derivada de imágenes del satélite Landsat 8 y sistemas de información geográfica (QGIS); además, se hizo una comparación de TS en tres tipos de áreas verdes (parques, plazas, jardines y camellones). Se analizó el comportamiento de la TS en dos estaciones del año, en invierno de 2021 y primavera de 2022; a partir de lo cual se identificaron las zonas con mayor incidencia de temperatura en dos periodos. Los resultados indicaron una TS menor en las áreas verdes comparada con el uso de suelo urbano (zonas de concreto, construcción y asfalto), así como una tendencia regulatoria en las áreas verdes de mayor extensión (parques). El producto satelital TS permitió evaluar la temperatura en espacios con vegetación dentro de una zona urbana, y se demuestra que entre mayor es el área verde, más regulación térmica existe en las zonas urbanas.

Abstract Human activities are altering the existing patterns of Land Use Land Cover (LULC) and Land Surface Temperature (LST) on a global scale. However, long-term trends of LULC and LST are largely unknown in many remote mountain areas such as the Karakorum. . The objective of our study therefore was to evaluate the historical changes in land use and land cover (LULC) in an alpine environment located in Islamabad Capital Territory, Pakistan. We used Landsat satellite pictures (namely Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI) from the years 1988, 2002, and 2016 and applied the Maximum Likelihood Classification (MLC) approach to categorize land use classes. Land Surface Temperatures (LST) were calculated using the thermal bands (6, 10, and 11) of Landsat series data. The correlation between the Human Modification Index (HMI) and LULC as well as LST was evaluated by utilizing data from Google Earth Engine (GEE). Over the study period, the urbanized area increased by 9.94%, whilst the agricultural and bare soil areas decreased by 3.81% and 3.94%, respectively. The findings revealed a significant change in the LULC with a decrease of 1.99% in vegetation. The highest LST class exhibited a progressive trend, with an increase from 12.27% to 48.48%. Based on the LST analysis, the built-up area shows the highest temperature, followed by the barren, agricultural, and vegetation categories. Similarly, the HMI for different LST categories indicates that higher LST categories have higher levels of human alteration compared to lower LST categories, with a strong correlation (R-value = 0.61) between HMI and LST. The findings can be utilized to promote sustainable urban management and for biodiversity conservation efforts. The work also has the potential of utilizing it to protect delicate ecosystems from human interference and to formulate strategies and regulations for sustainable urban growth, including aspects of land utilization and zoning, reduction of urban heat stress, and urban infrastructure. (LULC (LST scale However longterm long term Karakorum Territory Pakistan namely OLI 1988 2002 201 MLC (MLC classes 6, 6 (6 10 11 (HMI GEE. GEE (GEE) period 994 9 94 9.94% 381 3 81 3.81 394 3.94% respectively 199 1 99 1.99 trend 1227 12 27 12.27 4848 48 48.48% analysis builtup built up temperature barren Similarly Rvalue R value 0.61 061 0 61 efforts growth zoning stress infrastructure 198 200 20 ( (GEE 9.94 38 3.8 39 3.94 19 1.9 122 2 12.2 484 4 48.48 0.6 06 9.9 3. 3.9 1. 12. 48.4 0. 9. 48.

Resumo As atividades humanas estão alterando os padrões existentes de uso e cobertura do solo (LULC) e temperatura da superfície terrestre (TST) em escala global. No entanto, as tendências a longo prazo de LULC e LST são, em grande parte, desconhecidas em muitas áreas montanhosas remotas, como em Karakorum. O objetivo do nosso estudo foi, portanto, avaliar as mudanças históricas no uso e cobertura da terra (LULC) em um ambiente alpino localizado no Território da Capital Islamabad, Paquistão. Utilizamos imagens de satélite Landsat (nomeadamente Landsat 5 TM e Landsat 8 OLI) dos anos de 1988, 2002 e 2016 e aplicamos a abordagem de Classificação de Máxima Verossimilhança (MLC) para categorizar as classes de uso da terra. As temperaturas da superfície terrestre (TST) foram calculadas usando as bandas térmicas (6, 10 e 11) dos dados da série Landsat. A correlação entre o Índice de Modificação Humana (HMI) e o LULC, bem como o LST, foi avaliada utilizando dados do Google Earth Engine (GEE). Durante o período de estudo, a área urbanizada aumentou 9,94%, enquanto as áreas agrícolas e de solo descoberto diminuíram 3,81% e 3,94%, respectivamente. Os resultados revelaram uma mudança significativa no LULC, com uma diminuição de 1,99% na vegetação. A classe LST mais alta apresentou tendência progressiva, com aumento de 12,27% para 48,48%. Com base na análise do LST, a área construída apresentou a temperatura mais elevada, seguida pelas categorias árida, agrícola e vegetação. Da mesma forma, o HMI para diferentes categorias de LST indicou que as categorias mais altas de LST apresentaram níveis mais elevados de alteração humana em comparação com as categorias mais baixas de LST, com uma forte correlação (valor R = 0,61) entre HMI e LST. As conclusões podem ser tomadas como base para promover a gestão urbana sustentável e para esforços de conservação da biodiversidade. O trabalho também tem o potencial de ser utilizado para proteger ecossistemas delicados da interferência humana e para formular estratégias e regulamentos para o crescimento urbano sustentável, incluindo aspectos de utilização e zoneamento da terra, redução do estresse térmico urbano e infraestrutura urbana. (LULC TST (TST global entanto são parte remotas Karakorum portanto Islamabad Paquistão nomeadamente OLI 1988 200 201 MLC (MLC 6, 6 (6 1 11 (HMI GEE. GEE . (GEE) 994 9 94 9,94% 381 3 81 3,81 394 3,94% respectivamente 199 99 1,99 vegetação progressiva 1227 12 27 12,27 4848 48 48,48% elevada árida forma valor 0,61 061 0 61 biodiversidade 198 20 ( (GEE 9,94 38 3,8 39 3,94 19 1,9 122 2 12,2 484 4 48,48 0,6 06 9,9 3, 3,9 1, 12, 48,4 0, 9, 48,

Abstract Ensuring equitable access to healthcare facilities is crucial for urban well-being, but geographical barriers often impede this access. This paper introduces GeoCNES, an open-source tool developed in Python to address this challenge. GeoCNES establishes a connection to the Brazilian national healthcare establishments register and the census data, to process and geocoding them to automatically generate an interactive map that display the distribution of healthcare facilities and a heat map of the same facilities in Brazilian municipalities. To do so the user must enter the municipality code and facility type, then GeoCNES retrieves, geolocates, and exhibit the information in interactive maps. This paper details the development process, functionalities, and limitations of GeoCNES, demonstrating its application in the Brazilian cities of São Carlos-SP, Rondonópolis-MT, Chapecó-SC, Parnamirim-RN and Parauapebas-PA. While challenges related to data inconsistency were encountered, GeoCNES successfully maps healthcare facilities, offering valuable insights for urban planning and promoting equitable access to healthcare.

Resumo Garantir acesso equitativo a unidades de saúde é crucial para o bem-estar urbano, mas barreiras geográficas muitas vezes impedem esse acesso. Este artigo apresenta o GeoCNES, uma ferramenta de código aberto desenvolvida em Python para enfrentar esse desafio. O GeoCNES se conecta ao CNES e aos dados censitários brasileiros e aplica técnicas de geocodificação para gerar automaticamente mapas interativos que mostram a distribuição de unidades de saúde e sua concentração por meio de mapas de calor, em municípios brasileiros. Os usuários utilizam código do município e o tipo de unidade a ser analisado como parâmetros, e o GeoCNES recupera, geolocaliza e exibe os dados em mapas. Este artigo detalha o processo de desenvolvimento, funcionalidades e limitações do GeoCNES, demonstrando sua aplicação nas cidades de São Carlos-SP, Rondonópolis-MT, Chapecó-SC, Parnamirim-RN e Parauapebas-PA. Embora tenham sido encontrados desafios relacionados à inconsistência de dados, o GeoCNES é capaz de mapear com sucesso as unidades de saúde de diferentes regiões do país e gerar mapas com potencial para auxiliar no planejamento urbano voltado para a equidade na saúde.

Resumen Garantizar un acceso equitativo a las unidades de salud es crucial para el bienestar urbano, pero las barreras geográficas a menudo obstaculizan este acceso. Este artículo presenta GeoCNES, una herramienta de código abierto desarrollada en Python para abordar este desafío. GeoCNES se conecta al CNES y a los datos censales brasileños y aplica técnicas de geocodificación para generar automáticamente mapas interactivos que muestran la distribución de las unidades de salud y su concentración a través de mapas de calor en municipios brasileños. Los usuarios utilizan el código municipal y el tipo de unidad a analizar como parámetros, y GeoCNES recupera, geolocaliza y muestra los datos en mapas. Este artículo detalla el proceso de desarrollo, las funcionalidades y las limitaciones de GeoCNES, demostrando su aplicación en las ciudades de São Carlos-SP, Rondonópolis-MT, Chapecó-SC, Parnamirim-RN y Parauapebas-PA. Aunque se encontraron desafíos relacionados con la inconsistencia de datos, GeoCNES es capaz de mapear con éxito las unidades de salud de diferentes regiones del país y generar mapas con potencial para ayudar en la planificación urbana orientada a la equidad en la salud.

Resumo Garantir acesso equitativo a unidades de saúde é crucial para o bem-estar urbano, mas barreiras geográficas muitas vezes impedem esse acesso. Este artigo apresenta o GeoCNES, uma ferramenta de código aberto desenvolvida em Python para enfrentar esse desafio. O GeoCNES se conecta ao CNES e aos dados censitários brasileiros e aplica técnicas de geocodificação para gerar automaticamente mapas interativos que mostram a distribuição de unidades de saúde e sua concentração por meio de mapas de calor, em municípios brasileiros. Os usuários utilizam código do município e o tipo de unidade a ser analisado como parâmetros, e o GeoCNES recupera, geolocaliza e exibe os dados em mapas. Este artigo detalha o processo de desenvolvimento, funcionalidades e limitações do GeoCNES, demonstrando sua aplicação nas cidades de São Carlos-SP, Rondonópolis-MT, Chapecó-SC, Parnamirim-RN e Parauapebas-PA. Embora tenham sido encontrados desafios relacionados à inconsistência de dados, o GeoCNES é capaz de mapear com sucesso as unidades de saúde de diferentes regiões do país e gerar mapas com potencial para auxiliar no planejamento urbano voltado para a equidade na saúde. bemestar bem estar desafio calor parâmetros recupera desenvolvimento CarlosSP, CarlosSP Carlos SP, SP Carlos-SP RondonópolisMT, RondonópolisMT Rondonópolis MT, MT Rondonópolis-MT ChapecóSC, ChapecóSC Chapecó SC, SC Chapecó-SC ParnamirimRN Parnamirim RN ParauapebasPA. ParauapebasPA Parauapebas PA. PA Parauapebas-PA

Resumen Garantizar un acceso equitativo a las unidades de salud es crucial para el bienestar urbano, pero las barreras geográficas a menudo obstaculizan este acceso. Este artículo presenta GeoCNES, una herramienta de código abierto desarrollada en Python para abordar este desafío. GeoCNES se conecta al CNES y a los datos censales brasileños y aplica técnicas de geocodificación para generar automáticamente mapas interactivos que muestran la distribución de las unidades de salud y su concentración a través de mapas de calor en municipios brasileños. Los usuarios utilizan el código municipal y el tipo de unidad a analizar como parámetros, y GeoCNES recupera, geolocaliza y muestra los datos en mapas. Este artículo detalla el proceso de desarrollo, las funcionalidades y las limitaciones de GeoCNES, demostrando su aplicación en las ciudades de São Carlos-SP, Rondonópolis-MT, Chapecó-SC, Parnamirim-RN y Parauapebas-PA. Aunque se encontraron desafíos relacionados con la inconsistencia de datos, GeoCNES es capaz de mapear con éxito las unidades de salud de diferentes regiones del país y generar mapas con potencial para ayudar en la planificación urbana orientada a la equidad en la salud. urbano desafío parámetros recupera desarrollo CarlosSP, CarlosSP Carlos SP, SP Carlos-SP RondonópolisMT, RondonópolisMT Rondonópolis MT, MT Rondonópolis-MT ChapecóSC, ChapecóSC Chapecó SC, SC Chapecó-SC ParnamirimRN Parnamirim RN ParauapebasPA. ParauapebasPA Parauapebas PA. PA Parauapebas-PA

Abstract Ensuring equitable access to healthcare facilities is crucial for urban well-being, but geographical barriers often impede this access. This paper introduces GeoCNES, an open-source tool developed in Python to address this challenge. GeoCNES establishes a connection to the Brazilian national healthcare establishments register and the census data, to process and geocoding them to automatically generate an interactive map that display the distribution of healthcare facilities and a heat map of the same facilities in Brazilian municipalities. To do so the user must enter the municipality code and facility type, then GeoCNES retrieves, geolocates, and exhibit the information in interactive maps. This paper details the development process, functionalities, and limitations of GeoCNES, demonstrating its application in the Brazilian cities of São Carlos-SP, Rondonópolis-MT, Chapecó-SC, Parnamirim-RN and Parauapebas-PA. While challenges related to data inconsistency were encountered, GeoCNES successfully maps healthcare facilities, offering valuable insights for urban planning and promoting equitable access to healthcare. wellbeing, wellbeing well being, being well-being opensource open source challenge municipalities type retrieves geolocates functionalities CarlosSP, CarlosSP Carlos SP, SP Carlos-SP RondonópolisMT, RondonópolisMT Rondonópolis MT, MT Rondonópolis-MT ChapecóSC, ChapecóSC Chapecó SC, SC Chapecó-SC ParnamirimRN Parnamirim RN ParauapebasPA. ParauapebasPA Parauapebas PA. PA Parauapebas-PA encountered

Abstract The Urban Heat Island (UHI) effect, where urban regions experience higher temperatures than their rural counterparts, is a well-observed phenomenon with consequences such as health issues and increased energy consumption. In the Metropolitan Area of São Paulo (MASP), a dense urban zone with over 20 million inhabitants, the UHI effect is intensified due to rapid and unplanned urbanization. This research utilized meteorological data from MASP's weather stations and employed the k-means clustering algorithm to identify regions with pronounced UHI intensity. The study revealed four distinct clusters, with Cluster A exhibiting the most significant UHI effect. This effect was related with land use patterns, particularly the dominance of residential and commercial areas and a lack of green spaces. Seasonal variations in the UHI effect were also observed. The findings highlight the impact of urban development on localized climate change and provide valuable insights for urban planning and policy-making in MASP. Future studies could expand on these findings by including more variables and examining other global urban regions. (UHI counterparts wellobserved well observed consumption MASP, MASP , (MASP) 2 inhabitants urbanization MASPs s kmeans k means intensity clusters patterns spaces policymaking policy making (MASP

Resumo O efeito da Ilha de Calor Urbano (ICU), onde regiões urbanas experimentam temperaturas mais altas do que suas contrapartes rurais, é um fenômeno bem observado com consequências como problemas de saúde e aumento do consumo de energia. Na Região Metropolitana de São Paulo (RMSP), uma zona urbana densa com mais de 20 milhões de habitantes, o efeito ICU é intensificado devido à urbanização rápida e desordenada. Esta pesquisa utilizou dados meteorológicos das estações meteorológicas da RMSP e empregou o algoritmo de agrupamento k-means para identificar regiões com intensidade pronunciada de ICU. O estudo revelou quatro agrupamentos distintos, com o Grupo A exibindo o efeito ICU mais significativo. Esse efeito está associado com padrões de uso do solo, particularmente a predominância de áreas residenciais e comerciais e a falta de espaços verdes. Variações sazonais no efeito ICU também foram observadas. As descobertas destacam o impacto do desenvolvimento urbano nas mudanças climáticas localizadas e fornecem insights valiosos para o planejamento urbano e a formulação de políticas na RMSP. Estudos futuros poderiam expandir essas descobertas, incluindo mais variáveis e examinando outras regiões urbanas globais. ICU, , (ICU) rurais energia RMSP, (RMSP) 2 habitantes desordenada kmeans k means distintos significativo solo verdes observadas globais (ICU (RMSP

Abstract: Growing environmental concerns and the rise of sustainable development have made planners shift focus from prioritizing economic and social benefits to incorporating ecological consciousness into urban planning. Ecological challenges, such as habitat degradation from unchecked urban expansion and insufficient green spaces, underscore gaps in ecological awareness among urban planners. Issues, like urban heat islands and water mismanagement, further exemplify the need for enhanced ecological planning. To address these challenges, the paper proposes several governance strategies. It advocates for comprehensive planning for ecological civilization cities, including green infrastructures and natural landscape restoration to mitigate environmental impacts. Enhancing ecological responsibility, through education and community engagement, is vital for fostering a culture of sustainability. Developing an ecological circular economy addresses resource inefficiency and waste problems, while promoting low-carbon transportation options aims to reduce urban carbon footprints. Guided by the concept of ecological consciousness, this analysis offers actionable paths for improving urban ecological governance. Abstract challenges spaces Issues mismanagement strategies cities impacts responsibility engagement sustainability problems lowcarbon low footprints

Resumo: As crescentes preocupações ambientais e o aumento do desenvolvimento sustentável fizeram com que os planejadores mudassem o foco da priorização dos benefícios econômicos e sociais para a incorporação da consciência ecológica no planejamento urbano. Desafios ecológicos, como a degradação do habitat devido à expansão urbana descontrolada e à insuficiência de espaços verdes, destacam as lacunas na consciência ecológica entre os planejadores urbanos. Questões como as ilhas de calor urbanas e a má gestão da água exemplificam ainda mais a necessidade de um planejamento ecológico aprimorado. A fim de enfrentar esses desafios, o documento propõe várias estratégias de governança. Ele defende um planejamento abrangente para cidades civilizatórias ecológicas, incluindo infraestruturas verdes e restauração de paisagens naturais, para mitigar os impactos ambientais. O aumento da responsabilidade ecológica, por meio da educação e do envolvimento da comunidade, é vital para promover uma cultura de sustentabilidade. O desenvolvimento de uma economia circular ecológica aborda a ineficiência dos recursos e os problemas de desperdício, enquanto a promoção de opções de transporte com baixo teor de carbono visa a reduzir as pegadas de carbono urbano. Orientada pelo conceito de consciência ecológica, esta análise oferece caminhos práticos para melhorar a governança ecológica urbana. Resumo urbano ecológicos urbanos aprimorado desafios ecológicas naturais comunidade sustentabilidade desperdício

Resumen En el año 2022, en la Argentina, el consumo energético del parque edilicio construido de los Sectores Residencial y Comercial-Público superó el 34 % y una parte significativa de este consumo se debe a los requerimientos para climatización. A su vez, las demandas de climatización se ven afectadas por la eficiencia energética de la envolvente edilicia, ya que a través de esta se produce el intercambio de calor entre el interior del edificio y su entorno. Este trabajo presenta la aplicación de un método de minería de datos, las reglas de asociación, para descubrir las soluciones tecnológico-constructivas más representativas presentes en la envolvente edilicia, en este caso, correspondientes a edificios destinados a la salud (Sector Comercial-Público). Para ello, es necesario identificar las distintas soluciones tecnológico-constructivas presentes en la envolvente (muros, carpinterías y techos) en los distintos edificios. Con tales datos como entrada, el algoritmo produce como resultados conjuntos de combinaciones de elementos de la envolvente que aparecen asociadas frecuentemente. A partir de estos resultados, se espera mejorar la eficiencia energética de las envolventes más representativas a partir de sugerir medidas específicas para cada terna encontrada facilitando, así, su implementación a escala masiva.

Abstract In the year 2022, in Argentina, the energy consumption of the building stock of the Residential and Commercial-Public Sectors exceeded 34 % and a significant part of this consumption is due to air conditioning requirements. In turn, the air conditioning demands are affected by the energy efficiency of the building envelope, since it is through it that the heat exchange between the interior of the building and its surroundings takes place. This work presents the application of a data mining method, the association rules, to discover the most representative technological-constructive solutions present in the building envelope, in this case, corresponding to buildings intended for health (Commercial-Public Sector). To do so, it is necessary to identify the different technological-constructive solutions present in the building envelope (walls, windows and ceilings) in the different buildings. With such data as input, the algorithm produces as results sets of combinations of envelope elements that appear frequently associated. From these results, it is expected to improve the energy efficiency of the most representative building envelopes by suggesting specific measures for each set found, thus facilitating their implementation on a massive scale.

Resumo No ano 2022, na Argentina, o consumo de energia do parque imobiliário residencial e comercial-público será superior a 34 % e uma parte significativa deste consumo será devido a requisitos de ar condicionado. Por sua vez, as exigências de ar condicionado são afectadas pela eficiência energética da envolvente do edifício, uma vez que é através da envolvente do edifício que se realiza a troca de calor entre o interior do edifício e a sua envolvente. Este documento apresenta a aplicação de um método de mineração de dados, as regras de associação, para descobrir as soluções tecnológicas construtivas mais representativas presentes no invólucro do edifício, neste caso, correspondentes aos edifícios de saúde (Sector Comercial-Público). Para tal, é necessário identificar as diferentes soluções tecnológico-construtivas presentes na envolvente do edifício (paredes, carpintarias e tectos) nos diferentes edifícios. Com dados como a entrada, o algoritmo produz como resultados conjuntos de combinações de elementos do envelope que são frequentemente associados. Com base nestes resultados, espera-se melhorar a eficiência energética dos envelopes mais representativos, sugerindo medidas específicas para cada conjunto encontrado, facilitando assim a sua implementação à escala de massa.

Resumen El presente artículo tiene por objetivo describir la configuración de circuitos de formación para el trabajo atendiendo a la distribución urbana de la oferta de orientaciones de la escolaridad secundaria en relación con las perspectivas de los estudiantes. Ello como resultado de un trabajo de investigación realizado entre 2018 y 2021, en una ciudad intermedia (Caleta Olivia, Santa Cruz, Patagonia Argentina) que ha surgido y crecido al calor de la especialización productiva asociada a la actividad petrolera. Discutimos datos producidos a través de múltiples técnicas de investigación tales como la georreferenciación de la desigualdad urbana a través del índice de NBI (según datos censales) y de las orientaciones de las escuelas secundarias de gestión estatal, encuestas semiestructuradas aplicadas en seis escuelas durante 2018, cuyo alcance fue de 487 estudiantes, y entrevistas en profundidad realizadas posteriormente a 24 estudiantes durante 2019 y 2020. Entre los resultados destacamos que los circuitos de escolarización secundaria se configuran en estrecha relación con los procesos de desigualdad urbana, así como con las dinámicas socio-laborales de la localidad. Por un lado, la expansión de la oferta formativa en emplazamientos con alta pobreza urbana se produjo siguiendo lógicas de autogerenciamiento de las comunidades, similares a las que llevaron a cabo para el acceso al suelo urbano y creación de viviendas. Por otro, hay una distribución desigual de orientaciones: aquellas menos vinculadas con el trabajo y el mercado laboral regional sólo se ofrecen en escuelas ubicadas en zonas periféricas y con alto nivel de pobreza urbana, mientras que las orientaciones más ligadas con la formación para el trabajo están disponibles en espacios con mayor dificultad de acceso para quienes viven en barrios alejados o no cuentan con movilidad.

RESUMEN Se realizó un estudio con el objetivo de identificar un ecosistema de endemismo urbano que explique la persistencia del SARS-CoV-2 durante los primeros 18 meses de la pandemia en el municipio de Petrópolis, Río de Janeiro, Brasil. Se analizaron los registros oficiales de casos mensuales de COVID-19, georreferenciados según el domicilio de residencia de cada caso confirmado y se elaboraron mapas de calor mensuales que identifican puntos con diferentes densidades espaciales de la enfermedad mediante la aplicación de la metodología de kernel. Se identificaron puntos de calor con cinco niveles de intensidad para la densidad espacial de casos. Los puntos de mayor intensidad, conocidos como «hotspots», se mantuvieron constantes durante todo el período en un polígono de aproximadamente 4 km2 ubicado en el centro de la ciudad de Petrópolis. En conclusión, se encontró que la mayor concentración de casos se mantuvo en la misma ubicación a lo largo del tiempo, a pesar de la dispersión esporádica de los casos en el territorio municipal.

ABSTRACT This study aimed to identify an ecosystem of urban endemism that explains the persistence of SARS-CoV-2 during the first 18 months of the pandemic in the municipality of Petrópolis, Rio de Janeiro, Brazil. We analyzed official records of monthly COVID-19 cases, georeferenced according to the residence address of each confirmed case. Monthly heat maps identifying points with different spatial densities of the disease were constructed by applying the kernel methodology. Heat spots with five intensity levels were identified for the spatial density of cases. The points of highest intensity, known as hotspots, remained constant throughout the period in a polygon of approximately 4 km2 located in the center of the city of Petrópolis. In conclusion, we found that the highest concentration of cases remained in the same location over time, despite the sporadic dispersion of cases within the municipal territory.

Resumen Varios científicos de diferentes disciplinas han estudiado el cambio climático global; algunos dicen que es causado por la acción humana en la tierra. Sin embargo, también hay un cambio climático local. En este sentido, investigadores de la Universidad Nacional Autónoma de México han registrado temperaturas diferenciadas en algunas zonas de la Ciudad de México. Los especialistas conocen este fenómeno como “islas de calor urbano”. Afirman que este fenómeno se debe a la ubicación geográfica, el clima de la zona, la forma en que ha crecido la ciudad e incluso la economía del país. De hecho, este trabajo parte de aspectos históricos y teóricos de cómo ha crecido la Ciudad de México con su respectiva urbanización acelerada y desordenada, que ha tenido como trasfondo la actividad económica con sus respectivas migraciones hacia y dentro de la zona.

Abstract Several scientists from different disciplines have studied global climate change; and some of them say, that it is being caused by human activity on earth. However, there is local climate change, too. Hence, researchers from the National Autonomous University of Mexico have recorded differentiated temperatures in some areas of the Mexico City. Specialists know this phenomenon as “urban heat islands”. They claim that this phenomenon is caused by the geographical location, the climate of the area, the way the city has grown and even the country’s economy. In fact, this work started on historical and theoretical aspects of how Mexico City grew with its respective accelerated and disorderly urbanization, which had as background, the economic activity with its respective migrations to, and within, the area.

ABSTRACT This study aimed to identify an ecosystem of urban endemism that explains the persistence of SARS-CoV-2 during the first 18 months of the pandemic in the municipality of Petrópolis, Rio de Janeiro, Brazil. We analyzed official records of monthly COVID-19 cases, georeferenced according to the residence address of each confirmed case. Monthly heat maps identifying points with different spatial densities of the disease were constructed by applying the kernel methodology. Heat spots with five intensity levels were identified for the spatial density of cases. The points of highest intensity, known as hotspots, remained constant throughout the period in a polygon of approximately 4 km2 located in the center of the city of Petrópolis. In conclusion, we found that the highest concentration of cases remained in the same location over time, despite the sporadic dispersion of cases within the municipal territory.

RESUMEN Se realizó un estudio con el objetivo de identificar un ecosistema de endemismo urbano que explique la persistencia del SARS-CoV-2 durante los primeros 18 meses de la pandemia en el municipio de Petrópolis, Río de Janeiro, Brasil. Se analizaron los registros oficiales de casos mensuales de COVID-19, georreferenciados según el domicilio de residencia de cada caso confirmado y se elaboraron mapas de calor mensuales que identifican puntos con diferentes densidades espaciales de la enfermedad mediante la aplicación de la metodología de kernel. Se identificaron puntos de calor con cinco niveles de intensidad para la densidad espacial de casos. Los puntos de mayor intensidad, conocidos como «hotspots», se mantuvieron constantes durante todo el período en un polígono de aproximadamente 4 km2 ubicado en el centro de la ciudad de Petrópolis. En conclusión, se encontró que la mayor concentración de casos se mantuvo en la misma ubicación a lo largo del tiempo, a pesar de la dispersión esporádica de los casos en el territorio municipal.

ABSTRACT Urban green spaces are among the most efficient alternatives to mitigate the effects of pollution and heat islands present in the urban environment, the more densely wooded, the more effective in reducing temperature, increasing humidity and removing pollutants. Palmas, capital of the state of Tocantins, was created in 1989, it was planned with differentiated solutions where each residential block would have a percentage of non-edifying green area and sport and leisure in order to promote thermal comfort and social interaction, however, the first stages of the construction of the city were marked by a broad process of deforestation and a change in the functionality of these green spaces. In the present study, we used spatial indices to assess the tree cover of green areas in residential blocks and whether this would be sufficient to influence local thermal comfort. Information on the size of green areas, composition and frequency of species and canopy diameter was obtained to calculate the tree density indices - ADI and shading - ISA. The reduced dominance reflects a high diversity of species characteristic of natural environments, and the low values of the spatial indexes indicate tree insufficiency in most green areas, corroborating our hypothesis that the promotion of local thermal comfort would not be achieved in all residential blocks. environment wooded temperature pollutants Palmas Tocantins 1989 nonedifying non edifying interaction however study ISA environments 198 19 1

RESUMO Os espaços verdes urbanos estão entre as alternativas mais eficientes para mitigar os efeitos da poluição e das ilhas de calor presentes no meio urbano. Quanto mais densamente arborizados, mais efetivos na redução da temperatura, incremento da umidade e remoção de poluentes. Palmas, capital do estado do Tocantins, foi criada em 1989 e planejada com soluções diferenciadas onde cada quadra residencial teria um percentual de área verde não edificante e de esporte e lazer com o intuito de promover o conforto térmico e o convívio social. No entanto, os primeiros estágios da construção da cidade foram marcados por um amplo processo de desmatamento e mudança de funcionalidade desses espaços verdes. No presente estudo utilizamos índices espaciais para avaliar a cobertura arbórea das áreas verdes das quadras residenciais e se esta seria suficiente para influenciar no conforto térmico local. Foram obtidas informações sobre o tamanho das áreas verdes, composição e frequência das espécies e diâmetro de copa para calcular os índices de densidade arbórea - IDA e sombreamento - ISA. A reduzida dominância encontrada reflete uma elevada diversidade de espécies características de ambientes naturais, e os baixos valores dos índices espaciais indicam insuficiência arbórea na maioria das áreas verdes, corroborando nossa hipótese de que a promoção do conforto térmico local não estaria sendo alcançada em todas as quadras residenciais. urbano arborizados temperatura poluentes Palmas Tocantins 198 social entanto ISA naturais 19 1

Abstract The climate crisis has negatively affected people around the world, however, resilient cities have been able to better protect their inhabitants and, for this reason, several legal and regulatory instruments are being developed. Thus, the aim of this work was to propose a methodology for analyzing the risks of hydrometeorological disasters using sub-indicators of NBR ISO 37.123/2021 applied to municipalities with more than 100,000 inhabitants in Paraná, Brazil. In order to achieve this, we created new indicators based on annual information of extreme storms, excessive heat and cold weather and floods events, and the annual total number of people affected in the last ten years. The data were collected from Paraná Civil Defense and Paraná Institute of Economic and Social Development. The analysis was performed quantitatively by equations and graphs. We observed that cities such as Araucaria, Curitiba, Foz do Iguaçu, Guarapuava, Paranaguá, Ponta Grossa and São José dos Pinhais are the ones that most need to prepare for extreme storms and floods. Furthermore, Guarapuava is prone to cold waves and Maringá is vulnerable to strong storms. We also found that NBR ISO 37.123/2021 needs to be adapted to Brazilian reality regarding the indicators of hydrometeorological disaster. world however reason developed Thus subindicators sub 371232021 37 123 2021 37.123/202 100000 100 000 100,00 Brazil events years Development graphs Araucaria Curitiba Iguaçu Paranaguá Furthermore disaster 37123202 3 12 202 37.123/20 10000 10 00 100,0 3712320 1 20 37.123/2 1000 0 100, 371232 2 37.123/ 37123 37.123 3712 37.12 371 37.1 37.

Resumo A crise climática tem afetado negativamente pessoas de todo o mundo, entretanto, as cidades resilientes têm conseguido proteger melhor seus habitantes e, por esse motivo, vários instrumentos legais e normativos estão sendo elaborados. Assim, o objetivo deste trabalho foi propor uma metodologia de análise de riscos de desastres hidrometeorológicos com utilização de subindicadores da NBR ISO 37.123/2021 aplicados aos municípios com mais de 100 mil habitantes do Paraná, Brasil. A partir desses subindicadores, foram criados novos indicadores com as informações da Defesa Civil do Paraná e do Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social sobre eventos anuais de tempestades extremas, calor excessivo, frio excessivo e enchentes, e o número total de atingidos anualmente nos últimos dez anos. A análise foi realizada quantitativamente por equações e gráficos. Observou-se que Araucária, Curitiba, Foz do Iguaçu, Guarapuava, Paranaguá, Ponta Grossa e São José dos Pinhais são os municípios que mais precisam se preparar para tempestades extremas, inundações, alagamentos e enxurradas. Além disso, Guarapuava tem propensão a ondas de frio, e Maringá tem tendência a fortes tempestades. Também se constatou que a NBR ISO 37.123/2021 precisa ser revista de forma a se adaptar à realidade brasileira com relação aos indicadores de desastres hidrometeorológicos. mundo entretanto motivo elaborados Assim 371232021 37 123 2021 37.123/202 10 Brasil extremas enchentes anos gráficos Observouse Observou Araucária Curitiba Iguaçu Paranaguá inundações enxurradas disso 37123202 3 12 202 37.123/20 1 3712320 20 37.123/2 371232 2 37.123/ 37123 37.123 3712 37.12 371 37.1 37.

Abstract One century after the first drive tour to detect the effects of urbanization on the local climate (Vienna, Austria, 1927; Karlsruhe, Germany, 1929), the method is still valid, as evidenced by recent research mentioned throughout this article. This method was applied in two data recording campaigns in eastern Mexico: June to September 2012 in a coastal city (Coatzacoalcos, 320 thousand inhabitants) and August to November 2018 in a mountainous site (Emiliano Zapata, 20 thousand inhabitants). In both campaigns, the urban heat island (ICU, for its acronym in Spanish) was detected within the urban canopy, whose intensity depended on the type of surface and the dominant atmospheric circulation systems at the time of data recording. The peak ICU intensity at the coastal site is 8.7 °C in the daytime and 3 °C at night, while it is up to 1.9 °C at the mountainous site. The tours included the urban area and its periphery, with temperature recorded at points representative of the different surfaces or land uses. Gasoline motor vehicles were used. The data recording equipment was calibrated before the campaigns and installed as far away from the engine as possible to avoid data biased by the heat emitted by the engine. Sensors were set to record data at 1-minute intervals. At each recording point, a 10-minute waiting time was allowed to stabilize sensors; then, the temperature corresponding to minute 10 was recorded. We used a HOBO U10-003 data logger in Coatzacoalcos and a Kestrel 4500 portable meteorological station in Emiliano Zapata. Data were recorded outside of the hours when minimum and maximum temperatures occur because around them it is impossible to identify a clear trend to nighttime or evening cooling or morning warming - a trend necessary to know to reproduce simultaneous thermal measurements. In both sites, the temperatures recorded were corrected according to the thermal trend during tours and altitudinal differences between recording points. Eighteen and ten tours were driven for coastal and mountainous sites, respectively. Various weather conditions were considered, for example, clear or partly cloudy skies prior to a cold front or a tropical wave. From the results, it is inferred that the type of surface, the meteorological events during data recording, and the size of the urban area are key factors determining ICU intensity. At the coastal site, an anticyclone seems to promote the development of the ICU, except for significant meteorological disturbances that induce a weak ICU (thermal differences less than 2 °C). Although the mountainous site, Emiliano Zapata, has an area and population 1:10 relative to the coastal site, it does have an ICU, with a higher temperature in the central urban area, compared to its surroundings where vegetated areas predominate. The average ICU intensity is weak, 1.5 ºC. It is worth mentioning that the analysis of atmospheric temperature alone is limited because multiple additional factors, such as wind, atmospheric humidity, and anthropogenic heat emissions, influence the ICU genesis and evolution. Based on the results and experience gathered in this study, we recommend continuing data recording efforts to extend the ICU study period and include other seasons of the year to have a more detailed characterization. While driving tours have proven to be a suitable method for ICU recording in urban areas, setting a relatively dense network of fixed rooftop stations may improve the analysis and yield at least two ICU detection levels (within the urban canopy through drive tours and above it by fixed stations). Infrared satellite images could supplement the analysis to represent the phenomenon at three levels: ground, canopy, and above-canopy.

Resumen A casi un siglo del primer recorrido en vehículo para detectar efectos de la urbanización en el clima local (Viena, Austria, 1927; Karlsruhe, Alemania, 1929) el método sigue vigente como lo evidencian investigaciones recientes. El presente trabajo recupera datos de temperatura atmosférica de dos campañas de mediciones mediante trayectos vehiculares en el oriente de México: de junio a septiembre de 2012 en una ciudad costera (Coatzacoalcos, 320 000 habitantes) y de agosto a noviembre de 2018 en un asentamiento montañoso (Emiliano Zapata, 20 000 habitantes). En ambas campañas se detectó la presencia de la isla de calor urbana, cuya intensidad resultó dependiente del tipo de superficie y de los sistemas de circulación atmosférica predominantes al momento de las mediciones. La intensidad máxima de la isla de calor urbana diurna en el sitio costero es de 8.7 °C y de 3 °C en el periodo nocturno, mientras que en el sitio montañoso fue de hasta 1.9 °C. También se mostró que la intensidad de ambas islas de calor urbana excede a lo estimado estadísticamente para ciudades de Latinoamérica en función de la población.