Comparación del fenómeno isla de calor en condiciones de fenómeno del niño en los años 2015 y 2024 en la ciudad de Bogotá, Colombia
Based on MODIS sensor images, the urban heat island (UHI) phenomenon was identified for the city of Bogotá, Colombia, using surface temperature (LST) data for the years 2015 and 2024 under El Niño conditions. The Google Earth Engine platform was used for image acquisition and processing. A total of...
- Autores:
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Ramirez Rodriguez, Hector Felipe
- Tipo de recurso:
- Tesis
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad Antonio Nariño
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- Repositorio UAN
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- Palabra clave:
- Google Earth Engine
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Based on MODIS sensor images, the urban heat island (UHI) phenomenon was identified for the city of Bogotá, Colombia, using surface temperature (LST) data for the years 2015 and 2024 under El Niño conditions. The Google Earth Engine platform was used for image acquisition and processing. A total of 301 images were processed by the platform, resulting in an average temperature of 27.65°C for the year 2015 and 27.18°C for 2024. The main differences were found in the localities of Engativá, Bosa, and Kennedy, compared to Usaquén, Chapinero, Santa Fe, San Cristóbal, and Usme, located adjacent to the city's eastern hills. It is concluded that factors such as population density and the El Niño phenomenon itself contribute to the intensification of urban heat islands (UHI) in the city. |
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Akbari, H., Pomerantz, M., & Taha, H. (2001). Cool surfaces and shade trees to reduce energy use and improve air quality in urban areas. SolarEnergy, 7(3), 295–310. Alcaldía de Bogotá. (2021). Plan de Ordenamiento Territorial - Documento Diagnóstico: Principales problemáticas y retos territoriales. Alves, E. (2016). Seasonal and Spatial Variation of Surface Urban Heat Island Intensity in a Small Urban Agglomerate in Brazil. Climate, 4(61). Ángel, L., Ramírez, A., & Domínguez, E. (2010). Isla de calor y cambios espaciotemporales de la temperatura en la ciudad de Bogotá. Revista de La Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 34(131), 173–183. Aragón, J., Rodríguez, E., Varon, G., & Sánchez, G. (2020). Análisis de islas de calor por medio de imágenes satelitales y sistemas de información geográficos en el área urbana de la Sabana de Bogotá. Geographicalia, 72, 39–64. Bendig, J., Bolten, A., Bennertz, S., Broscheit, J., Eichfuss, S., & Bareth, G. (2014). Estimating biomass of barley using crop surface models (CSMs) derived from UAVbased RGB imaging. Remote Sensing, 6(11), 10395–10412. https://doi.org/10.3390/rs61110395 Bitran, D. (1998). El Fenómeno del Niño: Su Naturaleza y los Riesgos Asociados a su Presencia Recurrente. Cai, W., Borlace, S., Lengaigne, M., van Rensch, P., Collins, M., Vecchi, G., Timmermann, A., Santoso, A., McPhaden, M., Wu, L., England, M., Wang, G., Guilyardi, E., & Jin, F.-F. (2014). Increasing frequency of extreme El Niño events due to greenhouse warming. Nature Climate Change, 4, 111–116. Cai, W., McPhaden, M. J., Grimm, A. M., Rodrigues, R. R., Taschetto, A. S., Garreaud, R. D., Dewitte, B., Poveda, G., Ham, Y. G., Santoso, A., Ng, B., Anderson, W., Wang, G., Geng, T., Jo, H. S., Marengo, J. A., Alves, L. M., Osman, M., Li, S., … Vera, C. (2020). Climate impacts of the El Niño–Southern Oscillation on South America. In Nature Reviews Earth and Environment (Vol. 1, Issue 4, pp. 215–231). Springer Nature. https://doi.org/10.1038/s43017-020-0040-3 Cai, W., Santoso, A., Collins, M., Dewitte, B., Karamperidou, C., Kug, J. S., Lengaigne, M., McPhaden, M. J., Stuecker, M. F., Taschetto, A. S., Timmermann, A., Wu, L., Yeh, S. W., Wang, G., Ng, B., Jia, F., Yang, Y., Ying, J., Zheng, X. T., … Zhong, W. (2021). Changing El Niño–Southern Oscillation in a warming climate. In Nature Reviews Earth and Environment (Vol. 2, Issue 9, pp. 628–644). Springer Nature. https://doi.org/10.1038/s43017-021-00199-z |
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Echeverri Barreto, Luis RaúlRamirez Rodriguez, Hector Felipe2025-02-24T13:30:43Z2025-02-24T13:30:43Z2025-02-102025-02-24https://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/12479Based on MODIS sensor images, the urban heat island (UHI) phenomenon was identified for the city of Bogotá, Colombia, using surface temperature (LST) data for the years 2015 and 2024 under El Niño conditions. The Google Earth Engine platform was used for image acquisition and processing. A total of 301 images were processed by the platform, resulting in an average temperature of 27.65°C for the year 2015 and 27.18°C for 2024. The main differences were found in the localities of Engativá, Bosa, and Kennedy, compared to Usaquén, Chapinero, Santa Fe, San Cristóbal, and Usme, located adjacent to the city's eastern hills. It is concluded that factors such as population density and the El Niño phenomenon itself contribute to the intensification of urban heat islands (UHI) in the city.A partir de imágenes del sensor MODIS se identificó el fenómeno de isla de calor (UHI) para la ciudad de Bogotá, Colombia por medio de la temperatura en superficie (LST) para los años 2015 y 2024 en condiciones de fenómeno de El Niño. Se utilizó la plataforma Google Earth Engine para la obtención y procesamiento de imágenes. En total, la plataforma proceso un total de 301 imágenes, obteniendo una temperatura promedio de 27.65°C para el año 2015 y 27.18°C para el 2024. Las principales diferencias se encontraron para las localidades de Engativá, Bosa y Kennedy, respecto a Usaquén, Chapinero, Santa Fe, San Cristóbal y Usme, localizadas contiguamente a los cerros orientales de la ciudad. Se concluye que elementos como la densidad poblacional y el propio fenómeno de El Niño contribuyen a la intensificación de las islas de calor (UHI) en la ciudad.finalEspecialista en Sistemas de Información GeográficaEspecializaciónPresencialProyectopdfUniversidad Antonio NariñoEspecialización en Sistemas de Información GeográficaFacultad de Ingeniería AmbientalBogotá - FedermánAttribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2instname:Universidad Antonio NariñoAkbari, H., Pomerantz, M., & Taha, H. (2001). Cool surfaces and shade trees to reduce energy use and improve air quality in urban areas. SolarEnergy, 7(3), 295–310.Alcaldía de Bogotá. (2021). Plan de Ordenamiento Territorial - Documento Diagnóstico: Principales problemáticas y retos territoriales.Alves, E. (2016). Seasonal and Spatial Variation of Surface Urban Heat Island Intensity in a Small Urban Agglomerate in Brazil. Climate, 4(61).Ángel, L., Ramírez, A., & Domínguez, E. (2010). Isla de calor y cambios espaciotemporales de la temperatura en la ciudad de Bogotá. Revista de La Academia Colombiana de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales, 34(131), 173–183.Aragón, J., Rodríguez, E., Varon, G., & Sánchez, G. (2020). Análisis de islas de calor por medio de imágenes satelitales y sistemas de información geográficos en el área urbana de la Sabana de Bogotá. Geographicalia, 72, 39–64.Bendig, J., Bolten, A., Bennertz, S., Broscheit, J., Eichfuss, S., & Bareth, G. (2014). Estimating biomass of barley using crop surface models (CSMs) derived from UAVbased RGB imaging. Remote Sensing, 6(11), 10395–10412. https://doi.org/10.3390/rs61110395Bitran, D. (1998). El Fenómeno del Niño: Su Naturaleza y los Riesgos Asociados a su Presencia Recurrente.Cai, W., Borlace, S., Lengaigne, M., van Rensch, P., Collins, M., Vecchi, G., Timmermann, A., Santoso, A., McPhaden, M., Wu, L., England, M., Wang, G., Guilyardi, E., & Jin, F.-F. (2014). Increasing frequency of extreme El Niño events due to greenhouse warming. Nature Climate Change, 4, 111–116.Cai, W., McPhaden, M. J., Grimm, A. M., Rodrigues, R. R., Taschetto, A. S., Garreaud, R. D., Dewitte, B., Poveda, G., Ham, Y. G., Santoso, A., Ng, B., Anderson, W., Wang, G., Geng, T., Jo, H. S., Marengo, J. A., Alves, L. M., Osman, M., Li, S., … Vera, C. (2020). Climate impacts of the El Niño–Southern Oscillation on South America. In Nature Reviews Earth and Environment (Vol. 1, Issue 4, pp. 215–231). Springer Nature. https://doi.org/10.1038/s43017-020-0040-3Cai, W., Santoso, A., Collins, M., Dewitte, B., Karamperidou, C., Kug, J. S., Lengaigne, M., McPhaden, M. J., Stuecker, M. F., Taschetto, A. 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