Las haciendas universitarias experimentales como infraestructuras de resiliencia climática en Brasil
DOI:
https://doi.org/10.46421/euroelecs.v6.8016Palabras clave:
Fincas Experimentales, Adaptación climática, Teledetección, Zonas Verdes, Cambio ClimáticoResumen
Las Fincas Experimentales vinculadas a Universidades e Institutos Federales en Brasil, tradicionalmente dedicadas a la educación, la investigación y la extensión en los campos de las ciencias agrícolas y ambientales, comienzan a asumir nuevos roles dentro de los contextos urbanos. En este escenario, se destacan como infraestructura verde con potencial para mitigar los efectos del cambio climático y fortalecer la resiliencia ambiental de las ciudades. Este artículo evalúa el desempeño ambiental de estas áreas en dos ciudades brasileñas, considerando su contribución a la reducción del calor extremo mediante la conservación de la cobertura vegetal y la provisión de servicios ecosistémicos dentro del tejido urbano consolidado. Utilizando imágenes satelitales del Landsat 9 y técnicas de teledetección, el estudio investiga la relación entre los índices de vegetación y las diferencias de temperatura superficial observadas en estas áreas verdes institucionales en comparación con su entorno urbano durante el verano. Las fincas experimentales actúan como importantes reguladoras del microclima, con un NDVI promedio de 0,30 y temperaturas que varían entre 26,2 °C y 41,1 °C, en contraste con las áreas urbanas, donde la baja cobertura vegetal se asocia con temperaturas más altas, que oscilan entre 28,6 °C y 44,7 °C. Se concluye que las Fincas Experimentales representan una infraestructura verde estratégica para enfrentar los desafíos climáticos urbanos contemporáneos.
Citas
ALVARES, C. A.; STAPE, J. L.; SENTELHAS, P. C.; GONÇALVES, J. L. M.; SPAROVEK, G. Köppen’s climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift, Stuttgart, v. 22, n. 6, p. 711–728, 2013. DOI: https://doi.org/10.1127/0941-2948/2013/0507.
CLIMATE-DATA.ORG. Clima: Brasília. Disponível em: https://pt.climate-data.org/america-do-sul/brasil/distrito-federal/brasilia-852/. Acesso em: 8 maio 2025.
GORELICK, N. et al. Google Earth Engine: planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment, v. 202, p. 18–27, 2017.
HUETE, A. R. et al. Overview of the radiometric and biophysical performance of the MODIS vegetation indices. Remote Sensing of Environment, v. 83, p. 195–213, 2002.
FRANTZESKAKI, N. et al. Nature-based solutions for urban climate change adaptation: Linking science, policy, and practice communities for evidence-based decision-making. BioScience, v. 72, n. 5, p. 441–455, 2022.
KABISCH, N. et al. Nature-based solutions to climate change adaptation in urban areas: Linkages between science, policy and practice. Cham: Springer, 2018.
MATOS, I. A. A. et al. Práticas sustentáveis na Fazenda Água Limpa da UnB: um estudo de caso. Revista Brasileira de Educação Ambiental, v. 13, n. 1, p. 72–89, 2018.
ORAL, H. V. Recommendations for promoting environmental education through nature-based solutions (NbS) perspective at Turkish higher education institutes. In: KILINÇ, N. K.; KOÇ, A. (org.). Sustainability and education in the 21st century. Cham: Springer, 2022. p. 239–258.
PINEDA-MARTOS, R. et al. How nature-based solutions can contribute to enhance circularity in cities. In: RONCHI, S. et al. (org.). Nature-based solutions for more sustainable cities. Cham: Springer, 2022. p. 123–140.
PINTO, L. V.; INÁCIO, M.; FERREIRA, C. S. S. Ecosystem services and wellbeing dimensions related to urban green spaces—a systematic review. International Journal of Environmental Research and Public Health, v. 19, n. 7, p. 4089, 2022.
PONZONI, F. J. et al. Sensoriamento remoto no estudo da vegetação: princípios físicos e métodos de interpretação. São José dos Campos: INPE, 2015.
PREFEITURA MUNICIPAL DE UBERLÂNDIA. Programa Buriti: plantio de espécies nativas em áreas de preservação. Uberlândia, 2025.
RAYMOND, C. M. et al. A framework for assessing and implementing the co-benefits of nature-based solutions in urban areas. Environmental Science & Policy, v. 77, p. 15–24, 2017.
SILVA, L. F. et al. Planejamento territorial e fazendas experimentais: desafios e perspectivas. Revista Extensão Rural, v. 27, n. 2, p. 55–72, 2020.
SOBRINO, J. A. et al. Land surface emissivity retrieval from different VNIR and TIR sensors. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 46, n. 2, p. 316–327, 2008.
UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA. Fazenda Água Limpa. Brasília: UnB, 2022.
UNIVERSIDADE FEDERAL DA GRANDE DOURADOS. Plano Diretor – Fase Atual. Dourados: UFGD, [2025]. Disponível em: https://portal.ufgd.edu.br/secao/plano-diretor/fase-atual. Acesso em: 5 maio 2025.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS. Plano Diretor Físico-Ambiental do Campus Lagoa do Sino. São Carlos: UFSCar, 2019.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA. Fazenda do Glória. Uberlândia: UFU, 2023a.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA. Atividades agropecuárias e laboratórios de campo. Uberlândia: UFU, 2023b.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA. Fazenda Capim Branco. Uberlândia: UFU, 2024.
UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA. Plano Diretor do Câmpus Glória – Livro 1: Diagnóstico e leituras. Uberlândia: UFU, 2011.
XU, H. Modification of normalized difference water index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Journal of Remote Sensing, v. 27, n. 14, p. 3025–3033, 2006.
ZHA, Y.; GAO, J.; NI, S. Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, v. 24, n. 3, p. 583–594, 2003.
ZHOU, B.; RYBSKI, D.; KROPP, J. P. On the statistics of urban heat island intensity. Geophysical Research Letters, v. 40, n. 20, p. 5486–5491, 2013. DOI: https://doi.org/10.1002/grl.50939.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 ENCUENTRO LATINOAMERICANO Y EUROPEO SOBRE EDIFICICACIONES Y COMUNIDADES SOSTENIBLES

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.