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SIMPÓSIO DE GEOGRAFIA FÍSICA 2009 
VIÇOSA - MG 
CALIBRAÇÃO DO MODELO ENVI - MET: ESTUDO DO CLIMA URBANO 
DE OURINHOS, SP. 
Msc. Ana Claudia Carfan FFLCH-USP - acarfan@usp.com.br 
Dr. Emerson Galvani FFLCH-USP - egalvani@usp.br 
Dr. Jonas Teixeira Nery UNESP-Ourinhos SP - Jonas@ourinhos.unesp.br 
 
 
RESUMO 
Uma das conseqüências do aumento da população urbana e da modificação da paisagem é a alteração 
do clima local, criando um clima típico denominado clima urbano. Entender o clima urbano e buscar 
soluções para amenizar a influência de áreas construídas no clima de uma cidade é de grande interesse 
para a melhoria na qualidade de vida. Os modelos microclimáticos podem ser de grande utilidade no 
planejamento de cidades. Estes podem fornecer diretrizes para o planejamento arquitetônico, altura de 
edifícios, disposição de ruas e localização de áreas verdes trazendo um aumento do conforto térmico e 
dispersão de poluentes. O município de Ourinhos-SP esta localizado em uma área quente e úmida, no 
verão, gerando desconfortos térmicos na população. Este município apresenta, principalmente no 
inverno, problemas decorrentes de períodos secos com queimadas de cana-de-açúcar, que provoca uma 
atmosfera densa em particulados. O modelo Envi-met é tridimensional. Este modelo simula a camada 
limite urbana e tem sido usado em cidade de latitudes médias. Esse modelo possibilita a análise da 
variação da temperatura, umidade relativa, direção e intensidade do vento tendo por base a 
configuração da cidade. Foram utilizados dados de temperatura média de três estações automáticas 
instaladas em pontos com densidades de construção diferenciadas dentro da área urbana. Foram 
traçados gráficos com dados das estações e os gerados pelo modelo para comparação. Com base nos 
dados das estações automáticas e dados gerados pelo modelo fez-se a análise estatística com o objetivo 
de avaliar os resultados obtidos através do modelo. Para tanto foram obtidos gráficos de dispersão e 
calculou-se o R2 (coeficiente de determinação). Pode-se observar que o modelo explica bem as 
temperaturas obtidas em comparação aquelas medidas nas estações, pois ao se testar o coeficiente 
obteve-se que estes são significativos. 
Palavras chave: clima urbano, Envi-met, temperaturas. 
 
 
ABSTRACT 
One of the consequences of increasing urban population and the change of scenery is the change of 
local climate, creating a climate typical urban environment called. Understand the urban environment 
and seek solutions to mitigate the influence of climate in the built areas of a city is of great interest to 
improve the quality of life. The Ourinhos city shows, especially in winter, problems related to dry 
periods with burning of cane sugar, which causes a dense atmosphere in particular. According to 
several studies these particles are associated with health problems in urban environments. This 
municipality is located in an area hot and humid in summer, causing thermal discomfort in the 
population. The Envi-met model is three dimensional and designed to simulate the urban boundary 
layer. This model allows the analysis of the variation of temperature, relative humidity, wind direction 
and intensity based on the configuration of the city. For this, use the following environmental 
parameters: wind speed and direction, roughness, air temperature, specific humidity and relative 
humidity, type of soil cover, types of construction (building high, low, medium), type of paving and 
soil type. In this study, we used three stations, two in urban and rural areas in the municipality. The 
data from these stations were compared to results of the model, validating thus the same. Based on the 
results of the model were built in graphics field of wind and temperature for each point chosen, which 
showed the influence of buildings in the modification of variables. The results will enable to maintain 
a vision and three-dimensional space of climate movement in the area and provide guidelines for the 
evaluation of urban expansion. 
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Key words: urban climate, Envi-met, temperatures. 
 
 
 
Introdução 
Áreas construídas têm um clima distinto de áreas naturais. Diferentes usos de solo, 
introdução de materiais de construção, com a conseqüente impermeabilização do solo, redução de 
áreas vegetadas e diminuição da umidade relativa, faz com que haja grandes alterações no clima local. 
Entender o clima urbano e buscar soluções para amenizar a influência de áreas construídas no clima da 
cidade é de grande interesse para o conforto e desenvolvimento humano. 
A preocupação com a queda da qualidade ambiental das grandes cidades brasileiras, fato que 
se tornou mais evidente a partir da década de 1960 foi o principal fator a impulsionar o surgimento dos 
estudos relacionados ao clima urbano no Brasil. Entretanto, foi a partir da década de 1970, que a 
pesquisa em Climatologia Urbana registrou os primeiros estudos de caso; daquela fase inicial para os 
dias atuais se observou um grande avanço, o que se pode constatar a partir de um levantamento 
aproximado das cidades que foram alvo de estudos de seu ambiente atmosférico, no país. 
No estudo de clima urbano da cidade de Lisboa, Alcoforado et al.; (2005) introduzem o 
termo “climatopos” para definir áreas homogêneas do ponto de vista físico que interagem com a 
atmosfera criando um clima local. Cada climatopo corresponde a um clima próprio que influenciará de 
maneira diferenciada a vida e as atividades humanas. Os autores confeccionaram mapas de climatopos 
da cidade de Lisboa. Esses mapas foram elaborados com base na morfologia urbana, onde áreas com 
características físicas semelhantes do ponto de vista da morfologia urbana foram agrupadas. Desse 
agrupamento resultaram três classes: ocupação urbana de baixa, média e alta densidade. Foram 
criados, também, mapas de classe ventilação, ou seja, áreas separadas pelo limite aerodinâmico, 
confeccionados através do cruzamento de informações topográficas com a rugosidade aerodinâmica do 
lugar. Para cada climatopo foi estudado o comportamento térmico e aerodinâmico. 
As alterações do clima urbano podem ser verificadas também em trabalhos realizados por 
Tarifa e Armani (2001). Os autores fizeram um estudo comparativo entre favelas e o bairro do 
Morumbi na cidade de São Paulo e constataram que as favelas apresentaram temperaturas em média 
2°C a 3°C a mais que o Morumbi. 
No estudo do clima da cidade de Londrina, Paraná, Mendonça (2003) relaciona a temperatura 
e a umidade do ar e verifica que as áreas com as mais elevadas diferenças térmicas urbano-rurais 
também são aquelas de menor teor de umidade do ar, gerando desconforto térmico para a população 
residente. 
No estudo do clima urbano, muitos pesquisadores têm utilizados modelos para simular a 
dinâmica da atmosfera. Alguns autores têm obtido resultados muito próximos da realidade o que torna 
a utilização de modelos uma ferramenta importante, já que oferece a possibilidade de descrição 
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pormenorizada e análise dos processos subjacentes do clima. Um modelo também pode ser utilizado 
para prever as mudanças climáticas causadas pelas mudanças estruturais do ambiente. 
A cidade de Ourinhos está localizada no Sudoeste do Estado de São Paulo, na latitude 
22º58’44”S e longitude 49º52’14”O, fazendo divisa com o Estado do Paraná. 
O município de Ourinhos possui uma área urbana de 40Km2, uma área rural de 256Km2, 
perfazendo uma área de 296Km2. Possui uma população de 109.228 habitantes – IBGE 2005, com uma 
densidade demográfica de 367,45 hab/Km2. Ainda segundo o IBGE possui um grau de urbanização de 
96,30%. Possui também uma área de matas e florestas de 398 hectares e uma área de pastagens 
naturais de 1.703 hectares (IBGE 2006). 
 
 
Figura 1 – Localização da cidade de Ourinhos SP. 
 
Metodologia 
Neste trabalho utilizou-se o modelo Envi-met versão 3.0/3.1. O modelo micro-climático é 
tridimensional concebido para simular a interação superfície- planta - atmosfera no ambiente urbano, 
com uma resolução entre 0,5 e 10m. Este modelo foi desenvolvido por Bruse e Fleer (1998) e Bruse 
(2004). 
O Envi-met trabalha com dois sistemas, superfície terrestre e atmosfera, numa altitude de até 
2500m. A superfície terrestre é tratada como um sistema multicamadas onde a vegetação e os solos são 
analisados separadamente. O modelo para solo é composto de 14 camadas, mais estreitas próximo à 
superfície e mais amplas até a altura de 2 m. Por uma questão de simplificação, apenas as trocas de 
calor e umidade usam as equações de Fourier e Richards. A condutividade térmica e difusividade são 
calculadas usando o formalismo de Pielke (1984) e Tjernström (1989), respectivamente, em Bruse 
(2004). Os fluxos turbulentos na superfície do solo são determinados pela teoria da similaridade de 
Monin/Obukhov, que leva em conta a estabilidade atmosférica. 
ENVI-met necessita dois passos básicos antes de executar a simulação. O primeiro é a edição 
da planta baixa da área urbana. A planta baixa é projetada em um cenário, em três dimensões (3D) 
onde são colocados edifícios, árvores/vegetação e diferentes superfícies. Estes elementos são 
representados em uma grade com resolução de até 0,5m. 
N 
4 
 
O segundo passo é editar o arquivo de configuração onde as informações sobre o local, 
temperatura, velocidade do vento, umidade e bases de dados para os tipos de solo e de vegetação. Para 
a calibração do modelo foram instaladas três estações automáticas, sendo uma na área central da 
cidade no prédio da companhia de Saneamento de Água e Esgoto (SAE), outra na UNESP e outra no 
aeroporto da cidade. Foram coletados dados diários de temperatura e traçados gráficos de evolução 
diária comparando-os com a evolução gerada pelo modelo. Através do software Origin foi feita análise 
de regressão e gerados os respectivos gráficos, obtendo-se também o coeficiente de determinação (R2) 
com seu respectivo teste, ou seja, p<0.05 significa que R2 é significativo. 
Os dados para inicialização do modelo são mostrados nas Tabelas 1, 2 e 3. Esses dados foram 
coletados das três estações automáticas, sendo: 
- Aeroporto: região com pouca ou nenhuma construção, pista para pouso e decolagem 
asfaltada, superfície revestida com grama com altura de até 20 cm e algumas árvores com altura até 
10m. 
- SAE: região central da cidade onde existem poucos prédios de até 30m, construções baixas 
residenciais, todas as ruas asfaltadas e algumas árvores de altura de até 10m espalhadas pelo passeio. 
- UNESP: região afastada do centro da cidade, com poucas construções, circundada por uma 
plantação de eucalipto de altura até 15m, solo revestido com grama de até 20cm. 
 
Tabela 1 – Configurações de Entrada do Modelo – Estação Aeroporto 
Dados atmosféricos 
Hora inicial da simulação 06:00 
Velocidade do vento a 10m (m/s) 2,51 
Direção do vento 75,09 
Temperatura inicial (Kelvin) 286,0 
Umidade Relativa a 2m (%) 84,0 
 
 
Tabela 2 – Configurações do Modelo – Estação SAE/centro 
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Hora inicial da simulação 06:00 
Velocidade do vento a 10m (m/s) 0,81 
Direção do vento 105,96 
Temperatura inicial (Kelvin) 293,0 
Umidade Relativa a 2m (%) 80,0 
 
 
Tabela 3 – Configurações do Modelo – Estação UNESP. 
Dados atmosféricos 
Hora inicial da simulação 06:00 
Velocidade do vento a 10m (m/s) 0,15 
Direção do vento 307,9 
Temperatura inicial (Kelvin) 291,0 
Umidade Relativa a 2m (%) 87,0 
 
5 
 
 
Resultado e Discussão 
Foram estudadas três áreas com características marcadamente diferenciadas, pois o aeroporto 
possui bairros com construções baixas e uma grande área com gramíneas, onde se encontra a pista de 
aterrissagem dos aviões. Esta área difere-se da claramente da área central, onde se encontram 
construções diversificadas em tamanhos e alturas, superfícies impermeabilizadas (ruas, calçadas e 
construções) e a área onde se situa a UNESP, com o entorno ocupado por uma plantação de eucalipto. 
Todos estes contrastes refletem nos resultados obtidos nas calibrações dos modelos corridos para cada 
situação, pois interferem na absorção e no albedo da área analisada, provocando maior concentração de 
energia em alguns casos, como, por exemplo, em áreas com muito concreto e asfalto. 
 
Figura 2 – Evolução das temperaturas medidas e obtidas pelo modelo, nos dias 01/07/2008 a 02/07/2008. 
Local: aeroporto 
 
A Figura 2 mostra a evolução horária da temperatura para os dias 01/07 e 02/07/2008. Esta 
evolução temporal foi obtida para o aeroporto, localizado nas adjacências do município. Nesta 
evolução temporal observa-se que tanto os dados medidos quanto os obtidos pelo modelo 
apresentaram marcada similaridade entre si, com picos de máximas temperaturas entre 13 e 14h. Com 
base nestes resultados realizou-se a análise de regressão, obtendo-se o valor do índice de concordância 
(R2) e realizando o teste de significância para este índice. Através do valor de p (p<0.05) pode-se 
afirmar que este índice é significativo. Desta forma pode-se inferir que o modelo explica a 
variabilidade da temperatura, na área analisada. 
 
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Figura 4 - Evolução das temperaturas medidas e obtidas pelo modelo, nos dias 01/07/2008 a 02/07/2008. Local: 
SAE 
 
A Figura 4 mostra as temperaturas medidas e as fornecidas pelo modelo quase totalmente 
coincidentes, tendo uma pequena diferença no início da simulação. Este fato pode ter-se dado pelo fato 
de simular apenas 24 horas, pois é sabido que o modelo tem limitações para as horas iniciais. As 
próximas simulações serão feitas com um mínimo de 48 horas. 
14 16 18 20 22 24 26 28
10
12
14
16
18
20
22
24
26
28 R quadrado = 0,635
P < 0,0001
T
em
pe
ra
tu
ra
 º
C
 -
 E
nv
i-m
et
Temperatura º C - Aeroporto
 
Figura 3 – Análise de regressão para os dados do 
aeroporto. 
7 
 
16 17 18 19 20 21 22 23 24
18
19
20
21
22
23
24
25
R quadrado = 0,839
P < 0,0001
Te
m
pe
ra
tu
ra
 º
C
 - 
E
nv
i-m
et
Temperatura ºC - SAE-centro
 
Figura 5 – Análise de regressão para os dados da SAE. 
 
Na Figura 5 observa-se um índice de concordância de 0,839 e um p<0,0001 mostrando uma 
alta correlação entre os dados do modelo e da estação. 
 
Figura 6- Evolução das temperaturas medidas e obtidas pelo modelo, nos dias 01/08/2008 a 02/08/2008. Local: 
UNESP. 
 
Na Figura 6 observou-se que a evolução da temperatura gerada pelo modelo ficou em torno 
de 1ºC abaixo da registrada pela estação. Os índices de correlação mostrado na Figura 7, R2= 0,949 e 
P<0,0001, demonstrou que o modelo respondeu satisfatoriamente as variações microclimáticas durante 
as 24 horas analisadas. 
0
5
10
15
20
25
30
T
em
pe
ra
tu
ra
 C
Horas
Envi-met Unesp
8 
 
17 18 19 20 21 22 23 24 25
12
14
16
18
20
22
24
26
R quadrado = 0,949
P < 0.0001
Te
m
pe
ra
tu
ra
 º
C
 - 
E
nv
i-m
et
Temperatura ºC - UNESP
 
Figura 7- Análise de regressão para os dados da UNESP. 
 
Conclusão 
O modelo simulou satisfatoriamente a evolução da camada limite para as três diferentes áreas 
escolhidas possibilitando o uso do mesmo para geração outros parâmetros climáticos como umidade 
relativa e intensidade e direção do vento. Espera-se que o modelo forneça uma visão geral do clima 
urbano sendo utilizado para apontar áreas problemáticas dentro da cidade e com isso buscar soluções 
para minimizar os efeitos antrópicos e melhorar a qualidade de vida. 
Este modelo possibilita a análise de outros parâmetros da camada limite planetária, sendo 
uma ferramenta útil para estudos de clima urbano. 
 
Bibliografia 
ALCOFORADO, M. J.; LOPES, A., ANDRADE, H.;VASCONCELOS, J. Orientações Climáticas 
para o Ordenamento em Lisboa. Universidade de Lisboa – Centros de Estudos Geográficos, 2006. 
83 p. 
BRUSE M. 2004: Updated overview over ENVI-met3.0 http://www.envi-met.com.Acessado em 
08/2008. 
BRUSE, M. AND FLEER, H. Simulating Surface – Plant - Air Interactions Inside Urban 
Environments with Three Dimensional Numerical Model. Environmental Modelling and Software, 
v.13, p. 373–384, 1998. 
MENDONÇA, C. A. Clima e planejamento urbano em Londrina. In: Monteiro, C. A de F.; 
Mendonça, F.(Org.). Clima Urbano. São Paulo: Editora Contexto, 2003. p. 93-120. 
TARIFA JR, ARMANI G. Os climas urbanos. In: TARIFA JR, AZEVEDO TR, organizadores. Os 
climas na cidade de São Paulo: teoria e prática. São Paulo: FFLCH/USP; 2001. p. 47-70. 
 
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http://www.ourinhos.sp.gov.br – Prefeitura Municipal de Ourinhos – 04/03/2008. 
http://www.ibge.gov.br – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. 04/03/2008