Área de estudio

La ciudad de Durango, Durango se localiza en las coordenadas 24°01'26" norte y 104°40'13" oeste, a una altitud de 1 890 m (^{Inegi, 2022}), y es la capital del estado de Durango, México (Figura 1). La ciudad tiene una superficie aproximada de 10 041 km² y reúne a una población de 688 697 habitantes con un importante crecimiento urbano en los últimos años (^{Inegi, 2022}). La temperatura media del mes más frío es de 1.7 °C y la del mes más caliente de 31 °C, con una precipitación media anual de 500 mm.

a) Polígono de la ciudad de Durango; b) Ubicación de la ciudad de Durango en el mapa de México; c) Diferenciación de altitud en el polígono de la ciudad de Durango.

Figura 1 Localización del área de estudio. 

Información satelital

Se obtuvieron imágenes del satélite Landsat 8 OLI/TIRS de la ciudad de Durango (Cuadro 1). Dichas imágenes corresponden a las temporadas de invierno 2021 y primavera 2022 y están disponibles en el Servicio Geológico de los Estados Unidos de América (USGS, por sus siglas en inglés) (^{USGS, 2017}); en dicho proceso se utilizó el paquete Rstudio getSpatialData (^{Kwok, 2018}).

Preprocesamiento de imágenes

Con el propósito de eliminar o disminuir factores causados por efectos atmosféricos y topográficos que pudieran alterar los resultados, las imágenes satelitales se preprocesaron, lo cual consistió en una corrección radiométrica y atmosférica con ayuda de la herramienta plug-in Semi Automatic Classification del software geoespacial QGIS versión 3.14 (^{QGIS Development Team, 2020}), mediante la técnica de Reflectancia Aparente (TOA) que permite transformar los niveles digitales (ND) a una escala espectral normalizada (^{Chávez, 1988}; ^{López-Serrano et al., 2016}).

Clasificación de cobertura

Se realizó una clasificación supervisada para diferenciar áreas verdes públicas y privadas con base en las áreas verdes de la ciudad (catastro) y se identificaron áreas como parques, camellones y jardines o plazas por medio de sensores remotos. La clasificación incluyó áreas verdes, urbano (zonas de concreto, construcción y asfalto), suelo desnudo y cuerpos de agua.

Además, se calculó la superficie en función de la extensión del área de cada clase. Para ello, se estimaron los siguientes índices espectrales: Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), el cual fue matemáticamente desarrollado por ^{Rouse et al. (1974)} para mejorar la visualización de la cantidad y actividad fotosintética vegetal sobre la superficie terrestre.

Donde:

NIR = Banda espectral en la región del infrarrojo cercano

R = Banda en la región rojo

El Índice de Agua de Diferencia Normalizada (NDWI) se estimó mediante la técnica propuesta por ^{McFeeters (1996)} que utiliza la banda de la porción verde (GREEN) y la banda del infrarrojo termal (NIR).

Donde:

NIR = Valores de reflectancia de banda infrarrojo cercano

G = Valores de reflectancia de banda de la porción verde

El Índice de Estrés Hídrico (MSI) permite identificar la superficie terrestre con mayor y menor contenido de humedad, tiene valores de 0.4 a 2, y los más altos se relacionan a la vegetación con estrés hídrico (^{Doraiswamy y Thompson, 1982}).

Donde:

SWIR = Valores de reflectancia de banda infrarrojo de onda corta

NIR = Valores de reflectancia de banda infrarrojo cercano

Se aplicó el análisis de imágenes basado en objetos (OBIA) mediante una segmentación con el algoritmo de Orfeo Tool Box (OTB), el cual consiste en agrupar pixeles contiguos que posean características similares y tiene como resultado una capa vectorial con tantos polígonos como el proceso de clasificación obtenga (^{Hossain y Chen, 2019}). Los polígonos de entrenamiento representaron al menos 2 % de la superficie total del área de estudio (^{Congalton y Green, 2008}). Por último, se utilizó el algoritmo de clasificación de Random Forest mediante la librería Random Forest (^{Liaw y Wiener, 2002}) en Rstudio. Con el fin de evaluar la exactitud de la clasificación supervisada del área, se generó una matriz de confusión para estimar la estadística de Kappa y se calculó la precisión del usuario y el producto de la clasificación (^{Liu et al., 2007}). Se usó 20 % de los pixeles de entrenamiento para el proceso de validación.

Temperatura superficial

La temperatura superficial (TS) se estimó a partir de la banda 10 para Landsat OLI/TIRS. Para ello, se aplicó la fórmula que proporciona la temperatura de brillo (TB) mediante la ecuación de la Ley de Planck (^{Callejas et al., 2011}) con la cual se transforma el valor del pixel de la banda de infrarrojo térmico a valores de temperatura en grados Kelvin.

Donde:

TB = Temperatura de brillo

K ₁ y K ₂ = Constantes de calibración presentes en el archivo de metadatos de cada imagen

L _λ = Radiancia espectral obtenida a partir de la corrección radiométrica (TOA), seguido por el cálculo de temperatura superficial (Ecuación 2)

TS = Temperatura superficial

λ = Longitud de onda sin convertir a valores de radiancia

ρ = Valor de 14 380

ε = Emisividad de la superficie terrestre

La emisividad de la superficie terrestre (^{Becker, 1987}).

Donde:

0.986 y 0.0004 = Valores constantes definidos para cada sensor

Pv = Porción vegetal estimada con los valores de NDVI por pixel y los valores máximos y mínimos de NDVI presentes en el área de estudio

Análisis de datos térmicos con respecto a la cobertura

Una vez realizada la clasificación supervisada se extrajeron las temperaturas mínimas y máximas para cada una de las clases. De los tipos de suelo (por ejemplo áreas verdes, cuerpos de agua, suelo urbano, suelo desnudo) y los principales parques urbanos; la temperatura se asoció con el tipo de área verde (parque, plazas. jardines, y camellones). Finalmente, se dividió el polígono de la ciudad conforme a los puntos cardinales por zona. con el fin de clasificar la ciudad para el análisis de la TS de acuerdo a la distribución de sus áreas verdes a partir de la Catedral Basílica Menor de la Inmaculada Concepción, ubicada en el centro de la ciudad, como punto central.

Áreas verdes públicas, temperatura y superficie

La precisión general de la clasificación supervisada fue de 97 % (Kappa=0.95 %), resultado similar al obtenido por ^{Amini et al. (2022)} en un estudio del análisis de cambios en el uso del suelo urbano y la cobertura del suelo con imágenes Landsat y el algoritmo de Random Forest (Kappa=93-97 %). En el Cuadro 2 se muestra la matriz de precisión, en la cual la precisión del productor es la probabilidad específica de cada clase clasificada correctamente, mientras que la precisión del usuario es la posibilidad de que una muestra específica de cada clase represente la categoría en la realidad.

Los resultados de la superficie de área verde por habitante indican que, para áreas verdes públicas en la ciudad, de acuerdo a la Dirección Municipal de Servicios Públicos para el año 2018 (^{Inegi, 2018}), fue de 2.49 m² por habitante, mientras que para las áreas verdes obtenidas de ^{INEGI (2005)} fue de 2.03 m². Con la presente metodología de clasificación supervisada se calculó un valor de 10.56 m² por habitante. En este caso se consideran las áreas verdes de escuelas públicas y privadas, deportivas e instituciones de salud, las cuales no se incluyeron en las otras alternativas. Estos resultados muestran que el área verde por habitante en la ciudad de Durango está por debajo de la recomendación para GEO Ciudades que establece como valor de referencia 12 m² por habitante como indicador de la calidad de vida en un área urbana (^{PNUMA, 2011}). Algunos estudios efectuados en la ciudad registran resultados similares; como los de ^{Blancarte (2016)} quien determinó un promedio de 3.67 m² por habitante y si se incluyen las áreas verdes privadas, su valor fue de 5.06 m² por habitante. El ^{Inevap (2021)} cita una cobertura de área para el año 2021 de 6.64 m² por habitante.

En Latinoamérica, ^{Romero (2017)} obtuvo un promedio de 2.71 m² por habitante en la ciudad de Lima, Perú; una superficie reducida de áreas verdes que podría tener efectos negativos relacionados con la degradación de ecosistemas y detrimento en el confort térmico de la población (^{Ullah et al., 2019}). Con frecuencia, la estimación de la relación metros cuadrados por habitante se basa en la información de las áreas verdes registradas por la administración pública; sin embargo, es importante considerar que dichos espacios con acceso restringido también ofrecen servicios ambientales a la población (^{Cilliers et al., 2013}).

Distribución de la temperatura superficial

En la Figura 2 se ilustra la distribución de la temperatura superficial (TS) en la ciudad de Durango durante el invierno para las diferentes áreas verdes en la que se observa una temperatura máxima de 36 °C y una mínima de 13 °C. En el Cuadro 3 se muestra el promedio de la TS para el invierno que es menor en las áreas verdes de mayor extensión (parques), en comparación con plazas y jardines, seguido de camellones con una diferencia de 0.93 °C mayor que la de los parques. La temperatura máxima fue de 27.17 °C y la mínima de 20.88 °C en plazas y jardines. Los resultados coinciden con lo consignado por diversos autores sobre la relación negativa entre la superficie de las áreas verdes y la disminución de temperatura; mientras que los camellones, si bien son áreas verdes reducidas, deben considerarse como herramientas de planeación urbana que logran efectos positivos en la reducción de la TS (^{Meyers et al., 2020}).

Figura 2 Mapa de la distribución de la TS en invierno del año 2021 en la ciudad de Durango, Durango, México. 

Asimismo, en la Figura 3 se observa la distribución de la TS en la ciudad para la estación de primavera, cuya temperatura máxima fue de 50 °C y la mínima de 24 °C. En el Cuadro 4 se observa que el promedio de la TS de la ciudad de Durango para primavera fue menor (2.65 °C) en las áreas verdes de mayor extensión (parques), en comparación con plazas y jardines, seguido de camellones con una diferencia de 2.14 °C superior a la de los parques. En el presente estudio se registró un promedio de TS menor en las zonas de camellones con diferencia de plazas y jardines. A pesar de que estos resultados son contrastantes respecto a lo esperado, una explicación pudiera relacionarse a que los camellones reciben riego de manera constante por parte de los servicios municipales, ya que son áreas verdes de fácil acceso.

Figura 3 Mapa de la distribución de la TS en primavera del año 2022 en la ciudad de Durango, Durango, México. 

Cabe destacar que la temperatura máxima del mes de abril fue de 42.7 °C en plazas y jardines, y la mínima de 32.17 °C en parques. Al comparar ambos cuadros para las dos estaciones (invierno y primavera), la mayor diferencia en promedio se verificó en plazas y jardines con 7.5 °C entre invierno y primavera; igualmente, se reconoce una diferencia entre las dos épocas del año de hasta 15.58 °C en la temperatura máxima de plazas y jardines.

Los resultados muestran un incremento considerable en la TS en la primavera, pero resalta la dinámica térmica en el tipo de áreas verdes al exhibir que en dicha estación los camellones parecen tener menor temperatura respecto a los parques y jardines, lo que sugiere un mayor efecto regulador en esta temporada. Los datos permiten inferir que los camellones, a pesar de su pequeña superficie, son mecanismos de regulación térmica importantes para la ciudad de Durango. Se recomienda destinar mayor cantidad de recursos (económicos y humanos) a la prestación de los servicios municipales para el mantenimiento de parques y jardines en la primavera, a fin de incrementar los beneficios de estos lugares para sus habitantes.

Efecto térmico por zona de la ciudad

Al realizar la división del polígono de la ciudad con el fin de analizar el efecto térmico por zona (Figura 4) se observó una temperatura constante que mantuvo más frescos ambos periodos (invierno y primavera), con una temperatura de 22.80 y 36.60 °C, respectivamente (Cuadro 5). Lo anterior se debe a que en el centro de la ciudad es donde se concentra la mayor extensión de áreas verdes con 250.95 ha, seguida de la zona sur con una tendencia similar en cuanto a temperatura y una superficie de 149.79 ha de áreas verdes (Figuras 5 y 6). La zona sureste es la que presenta la mínima extensión de áreas verdes y a su vez una temperatura más fresca, pues ahí hay una gran cobertura de terrenos de cultivo, que pueden fungir como áreas de regulación térmica, a la vez que presta servicios de provisión de alimentos para la población cercana (^{FAO, 2023}).

Figura 4 Mapa de distribución de temperatura por zona en la ciudad de Durango, Durango, México. 

Figura 5 Temperatura y áreas verdes por zona en periodo de invierno. 

Figura 6 Temperatura y áreas verdes por zona en periodo de primavera. 

Por último, las zonas que muestran una temperatura más elevada son la noroeste y la norte, en donde la primera tiene una extensión de 79.17 ha con temperaturas de 24.38 y 38.47 °C en cada periodo, y la parte norte tiene 47.11 ha de áreas verdes y una temperatura de 24.67 °C en invierno (Figura 5) y de 38.61 °C en primavera (Figura 6).

La extensión de áreas verdes de una ciudad tiene la capacidad de reducir el tamaño e intensidad de la isla de calor urbano (ICU) mediante el proceso de evapotranspiración considerado como un mecanismo natural de refrigeración (^{Qiu et al., 2013}). Con estos resultados se observa que, a mayor extensión de área verde la temperatura es menor; esto concuerda con ^{Kurbán et al. (2007)} quienes indican que una mínima superficie con vegetación producirá un aumento de humedad relativa, pero su alcance se limitará al ámbito del propio espacio verde (EV). Solamente, al incrementar dicha superficie a 2 500 m², el alcance del efecto abarcará el área urbana circundante; por consiguiente, la TS de las áreas urbanas aledañas será influenciada por las áreas verdes: entre más grande sea su extensión, aumentará su efecto regulador.

La tendencia de la TS aparente es más alta en suelo urbano que en área verde. ^{Soto-Soto et al. (2020)} obtuvieron resultados que lo demuestran en suelos urbanos continuos y discontinuos que presentan mayor TS, con valores promedio de 23.2 y 21.6 °C, respectivamente; a diferencia de vegetación baja con 20 °C y vegetación boscosa con 18.8 °C.

Por su parte, ^{López et al. (2021)} llegaron a conclusiones similares para la ciudad árida de Hermosillo, Sonora, donde identificaron islas de calor urbanas y oasis urbanos mediante el procesamiento de imágenes Landsat 8; los puntos de TS más elevados estuvieron en suelo desnudo con 44.2 °C y los oasis urbanos variaron en áreas verdes y pastizales como campos de golf, los cuales se estimaron mediante el índice de Moran.