O clima urbano é resultado das ações de diversas variáveis, entre elas o fator de visão do céu (FVC). Este artigo apresenta incialmente a metodologia utilizada para calcular o fator de visão do céu em dez postos de coleta de temperatura e umidade do ar na cidade de Pelotas-RS e, na sequência, um estudo comparativo do comportamento da temperatura e da umidade relativa do ar entre estes mesmos dez locais. Os dados resultam de três períodos de registro no ano de 2014: o primeiro em agosto/setembro, o segundo em novembro, o terceiro em dezembro. Cada ponto de coleta consistiu num pequeno coletor eletrônico de dados de temperatura e umidade relativa do ar (ONSET - U23-001), disposto dentro de um abrigo fixo a um tripé distante 1,5 metros do chão, que registrou dados de 30 em 30 minutos. Os resultados mostram relação entre o microclima e o FVC. Nos levantamentos considerados os registros nos locais de maior obstrução foram em mais de 70% das vezes superiores à média. As áreas menos obstruídas também foram aquelas que apresentaram temperaturas mais baixas que a média. Os locais mais frios que a média também apresentaram umidade relativa do ar mais alta que a média.Palavras-chave: Fator de visão do céu, temperatura e umidade do ar. The Sky View Factor and its Influence on the Intra-Urban Thermal-Hygrometric Features in Pelotas City - Rio Grande do Sul State, BrazilABSTRACTUrban climate is the result from several variables, among them, there is the sky view factor (SVF). This article identifies the sky view factor (SVF) use in an urban climate study made in Pelotas, Brazil. The research compares the temperature and relative humidity behaviors in ten various sampling stations, based on data collected from them. The results were obtained from three recording periods held in 2014: the first from August/September, the second from November and the third from December. Each station was equipped with a temperature and humidity datalogging device (ONSET - U23 001). They were placed inside a radiation shield that was attatched to a tripod 1.5m above the ground, where each device would register data every 30 minutes. The results unveiled relations between the SVF and the microclimate. From the samples that were taken in consideration, places with high obstruction were, 70% of the time, above the calculated average. The places with low obstruction were also where the biggest amount of below-average data was found. In addition, the places that were colder than average were the ones presenting higher than average relative humidity rates.Key-words: sky view factor, air temperature, relative humidity.
Sky View Factor footprints for urban climate modeling
