Analysis of spatio-temporal changes in future artificial light pollution and projections until 2029 and 2041: A case study in the brazilian states of Roraima, Amazonas, Acre, and Rondônia

• Yılmaz, Abdulvahap ^[1]
  1. [1] Health Services Vocational School, Erzincan Binali Yıldırım University, Erzincan, Türkiye.
• Localización: Revista mexicana de astronomía y astrofísica, ISSN-e 0185-1101, Vol. 61, Nº. 3, 2025, págs. 179-188
• Idioma: inglés
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• Resumen
  • español

    El estudio presenta un enfoque integrado para el análisis temporal y espacial de las transiciones de brillo del cielo nocturno, clasificados en clases de Bortle, utilizando el complemento MOLUSCE. Al combinar datos de teledetección, análisis de cambios en el área y evaluación de la contaminación lumínica, este método produce proyecciones futuras para los años 2029 y 2041 utilizando los conjuntos de datos AL de 2017 y 2020 con la herramienta Molusce. Las tendencias observadas entre 2017 y 2041 muestran que las clases “Cielo excelente” y “Cielo Oscuro Típico” están en riesgo de una disminución del 100% y 56% respectivamente, mientras que se proyecta que la clase “Cielo Rural” perderá aproximadamente 284,679 km2. Se espera que la clase “Transición rural-suburbana” aumente en un 73%, mientras que las clases “Suburbana”, “Suburbana brillante”, “Transición suburbana/urbana” y “Centro urbano” experimenten un aumento relativamente menor. Se observó una tasa de aumento casi constante (0.004%) en la clase “Centro urbano”. Estas tendencias evidencian que la contaminación lumínica se está propagando hacia las zonas rurales del área de estudio. Los resultados obtenidos deberían servir de ayuda a las autoridades nacionales y locales para planificar las medidas necesarias mediante la predicción del posible curso futuro de la contaminación lumínica.

  • English

    This study presents an integrated spatial and temporal analysis of night sky brightness transitions, classified into Bortle classes using the MOLUSCE plugin. Future projections for 2029 and 2041 were generated based on remote sensing data from 2017 and 2020. The results indicate that the “Excellent Sky” and “Typical Dark Sky” classes may decrease by 100% and 56%, respectively, while the “Rural Sky” class could lose approximately 284,679 km2. In contrast, the “Rural-suburban Transition” class is projected to grow by 73%, with smaller increases in the “Suburban”, “Bright Suburban”, “Suburban/urban Transition”, and “Urban Center” classes. The “Urban Center” class shows a steady growth rate of 0.004%. These trends suggest a continued spread of light pollution into rural areas. The results provide valuable input for national and local authorities to anticipate future light-pollution patterns and develop effective mitigation strategies.