Características da Cobertura do Solo em Anos de Contrastes Climáticos (chuvoso e seco) no Oeste da Amazônia, Rio Branco – Acre

Jório Bezerra Cabral Júnior; Helder José Farias da Silva; Jean Souza dos Reis

doi:10.26848/rbgf.v15.6.p2704-2714

Autores

Jório Bezerra Cabral Júnior Universidade Federal de Alagoas https://orcid.org/0000-0002-4207-2155
Helder José Farias da Silva Universidade Federal de Alagoas https://orcid.org/0000-0002-0044-7270
Jean Souza dos Reis Universidade Federal do Rio Grande do Norte https://orcid.org/0000-0002-1674-7518

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v15.6.p2704-2714

Resumo

O objetivo deste trabalho foi caracterizar a cobertura do solo na região oeste da Amazônia (Rio Branco, Acre) em anos de contrastes climáticos (chuvoso, normal e seco). Para isso, utilizou-se série de dados mensais de precipitação disponibilizados pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), no período de 1985 a 2014. Em seguida, selecionaram-se imagens de satélite, de superfície do solo, para representar, destacadamente, um ano chuvoso (2009) e outro seco (2005), utilizando a plataforma de satélite Landsat 5-TM do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) foi calculado e as categorias do tipo de superfície foram definidos. Essas imagens foram processadas no software de livre acesso R 4.3. Os resultados mostraram que o ano de 2005 foi um dos mais secos e o de 2009 um dos mais chuvosos. O ano de 2005 apresentou 66% de cobertura com vegetação densa, quanto que o ano de 2009 apresentou o maior percentual (87,4%), resultado de uma variação considerável da biomassa da floresta em Rio Branco. Entre os anos analisados, a seca ocorrida em 2005 mostrou os mais elevados percentuais de vegetação esparsa (29,8%) e solo exposto (4,1%). Portanto, reforça-se a influência da precipitação na região, onde em anos mais secos (2005), há uma diminuição na capacidade de resiliência da vegetação, que pode ter sido intensificada pelo processo de desmatamento e/ou queimadas.

Palavras-chave: NDVI. Sensoriamento Remoto. Climatologia.

Land Cover Characteristics in Years of Climatic Contrasts (rainy and dry) in the West of the Amazon, Rio Branco – Acre, Using Remote Sensing

ABSTRACT

The objective of this work was to characterize the soil cover in the western region of the Amazon (Rio Branco, Acre) in years of climatic contrasts (rainy, normal and dry). For this, a series of monthly precipitation data provided by the National Institute of Meteorology (INMET), from 1985 to 2014, was used. rainy year (2009) and a dry year (2005), using the Landsat 5-TM satellite platform of the National Institute for Space Research (INPE). The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) was calculated and the surface type categories were defined. These images were processed using open access software R 4.3. The results showed that 2005 was one of the driest years and 2009 was one of the rainiest. The year 2005 presented 66% of coverage with dense vegetation, while the year 2009 presented the highest percentage (87.4%), as a result of a considerable variation in the biomass of the forest in Rio Branco. Among the years analyzed, the drought that occurred in 2005 showed the highest percentages of sparse vegetation (29.8%) and exposed soil (4.1%). Therefore, the influence of precipitation in the region is reinforced, where in drier years (2005), there is a decrease in the resilience of the vegetation, which may have been intensified by the process of deforestation and/or fires.

Keywords: NDVI. Remote sensing. Climatology.

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Biografia do Autor

Jório Bezerra Cabral Júnior, Universidade Federal de Alagoas

Prof. Dr. do Programa de Pós-Graduação em Geografia (PPGG) do Instituto de Geografia, Desenvolvimento e Meio Ambiente (IGDEMA) na Universidade Federal de Alagoas (UFAL). Graduado em Geografia (UEPB), Mestre e Doutor em Ciências Climáticas (PPGCC, UFRN).

Helder José Farias da Silva, Universidade Federal de Alagoas

Doutor (2015-2019) e Mestre (2013-215) em Ciências Climáticas pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (PPGCC, UFRN). Graduado em Meteorologia pela UFPA (2012). Atualmente é Professor Substituto da Universidade Federal de Alagoas.

Jean Souza dos Reis, Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Doutorando e mestre em Ciências Climáticas na Universidade Federal do Rio Grande do Norte (PPGCC, UFRN) na área de análise e simulação de eventos extremos e graduado em Meteorologia pela Universidade Federal do Pará (UFPA).

Referências

ACRE. Governo do Estado do Acre, 2010. Zoneamento Ecologico-Economico do Estado do Acre, Fase II (Escala 1:250.000): Documento Síntese. 2. Ed. Rio Branco: SEMA, 356p.

Aragão L., Malhi, Y., Barbier, N., Lima, A., Shimabukuro, Y., Anderson, L., Saatchi, S. 2008. Interactions between rainfall, deforestation and fires during recent years in Brazilian Amazonia. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci 363 (1498):1779–1785. Disponível: https://doi.org/10.1098/rstb.2007.0026

Atlas Brasileiro De Desastres Naturais 1991 a 2010: volume Acre / Centro Universitário de Estudos e Pesquisas sobre Desastres. Florianópolis: CEPED UFSC, 2011.

Brown, F., Santos, G., Pires, F., Da Costa, C. 2011. Brazil: Drought and Fire Response in the Amazon. World Resources Report: Decision Making in a Changing Climate (http://www.worldresourcesreport.org/). 2011.

Cabral Júnior, J.B., Bezerra, B.G., 2018. Análises da evapotranspiração de referência e do índice de aridez para o Nordeste do Brasil. Revista de Geociências do Nordeste, v. 4, n. 1, p. 71-89. Disponível: https://periodicos.ufrn.br/revistadoregne/article/view/14746

Cabral Júnior, J.B., Lucena, R.L., 2020. Analysis of precipitation by non-parametric tests of Mann-Kendall and Kruskal-Wallis. Mercator, v. 19, p. 1-14. Disponível: https://doi.org/10.4215/rm2020.e19001

Cabral Júnior, J.B., Silva, C. M. S., Almeida, H. A., Bezerra, B. G., Spyrides, M. H. C., 2019. Detecting linear trend of reference evapotranspiration in irrigated farming areas in Brazil’s semiarid region. Theoretical And Applied Climatology, v. 138. Disponível: https://doi.org/10.1007/s00704-019-02816-w

Chander, G.; Markham, B. L., 2007. Revised Landsat 5 Thematic Mapper radiometric calibration. IEEE Geoscience and remote sensing letters, v. 4, n. 3. Disponível: https://doi.org/10.1109/LGRS.2007.898285

Chen, J. L.; Wilson, C. R.; Tapley, B. D., 2010. The 2009 exceptional Amazon flood and interannual terrestrial water storage change observed by GRACE. Water Resources Research, v. 46, n. 12. Disponível: https://doi.org/10.1029/2010WR009383

Cox, P.M., Harris, P.P., Huntingford, C., Betts, R.A., Collins, M., Jones, C.D., Jupp, T.E., Marengo, J.A., Nobre, C. A., 2008. Increasing risk of Amazonian drought due to decreasing aerosol pollution. Nature 453(7192):212–215. Disponível: https://doi.org/10.1038/nature06960

Cohen, W. B.; Maiersperger, T. K.; Gower S. T.; Turner, D. P., 2003. An improved strategy for regression of biophysical variables and Landsat ETM+ data. Remote Sensing of Environment, v.84, p.561-571. Disponível: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(02)00173-6

Da Silva, H.J.F; Gonçalves, W. A.; Bezerra, B. G., 2019. Comparative analyzes and use of evapotranspiration obtained through remote sensing to identify deforested areas in the Amazon. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v. 78, p. 163-174. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.jag.2019.01.015

Da Silva, H.J.F.; Lúcio, P.S.; Brown, I.F., 2015. Análise mensal, sazonal e interanual da evapotranspiração de referência para o sudoeste da Amazônia, Acre, Brasil. Revista Brasileira de Geografia Física v. 08, n.6, 1711-1729. Disponível: https://doi.org/10.5935/1984-2295.20150097

Da Silva, H.J.F.; Lúcio, P.S.; Brown, I.F., 2016. Análise mensal, sazonal e interanual da Evapotranspiração potencial para o leste do estado do Acre, Brasil. Ciência e Natura, Santa Maria v.38 n.1, 326 – 340. Disponível: https://doi.org/10.5902/2179460X15881]

Dorigo, W.A.; Milla, R.Z.; De Wit, A.J.W.; Brazile, J.; Singh, R.; Schaepman, M.E., 2007. A review on reflective remote sensing and data assimilation techniques for enhanced agroecosystem modeling. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v.9, p.165-193. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.jag.2006.05.003

Duarte, A.F. Aspectos da climatologia do acre, Brasil, com base no intervalo 1971 – 2000. 2006. Revista Brasileira de Meteorologia, v.21, n.3b, 308-317. Disponível: http://www.rbmet.org.br/port/revista/revista_artigo.php?id_artigo=219

Espinoza, J.C.; Ronchail, J.; Marengo, J.A.; Segura, H., 2018. Contrasting North–South changes in Amazon wet-day and dry-day frequency and related atmospheric features (1981–2017). Clim Din. Disponível: https://doi.org/10.1007/s00382-018-4462-2

Feldpausch, T. R. et al., 2016. Amazon forest response to repeated droughts. Glob. Biogeochem. Cycles 30, 964–982. https://doi.org/10.1002/2015GB005133

Figueiredo, S.M.M.; Carvalho, L.M.T. 2007. Análise comparativa entre técnicas de classificação digital em imagens Landsat no mapeamento do uso e ocupação do solo em Capixaba, Acre. Anais XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil, 21-26, INPE, p. 6729-6736.

Figueiredo, S.M.M.; Venticinque, E.M.;Figueiredo, E.O.; Ferreira, E.J.L., 2015. Predição da distribuição de espécies florestais usando variáveis topográficas e de índice de vegetação no leste do Acre, Brasil. Acta Amazônica. vol. 45(2), p.167 – 174. Disponível: http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1038606

Filizola, N., Latrubesse, E.M., Fraizy, P., Souza, R., Guimarães, V., Guyot, J. L. 2014. Was the 2009 flood the most hazardous or the largest ever recorded in the Amazon?. Geomorphology, 215, 99-105. Disponível: https://doi.org/10.1016/j.geomorph.2013.05.028

Freire, N.C.F, Pacheco, A. P. 2005. Aspectos da detecção de áreas de risco à desertificação na região de Xingó. XII. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO. Anais, Goiânia, Brasil, INPE.

Guilherme, A.P.; Mota, A.B.S; Mota, D.S.; Machado, N.G.; Biudes, G. S. 2016. Uso De Índice De Vegetação Para Caracterizar a mudança no uso do solo em Coari-AM. Soc. & Nat., Uberlândia, 28 (2): 301-310. Disponível: https://doi.org/10.1590/1982-451320160209

Haghtalab, N; Moore, N.; Heerspink, B.P.; Hyndman, D. W. 2020. Evaluating spatial patterns in precipitation trends across the Amazon basin driven by land cover and global scale forcings. Theor Appl Climatol., v. 140, p: 411–427. Disponível: https://doi.org/10.1007/s00704-019-03085-3

Holben, B. N. 1986. Characterization of maximum value composites from temporal AVHRR data. International Journal of Remote Sensing, 7, 1417– 1434. Disponível: https://doi.org/10.1080/01431168608948945

INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Geração de Imagens. 2020. Disponível em: http://www.dgi.inpe.br/, acesso em: 28 de setembro de 2020.

Jackson. R. D.: Hucte. A. R. 1991. lnterpreting vegetation indices. Preventive Veterinary Medicine. v.11, p.185-200. Disponível: https://doi.org/10.1016/S0167-5877(05)80004-2

Lillesand, T. M.; Kiefer, R. W.; Chipman, J. W., 2004. Remote sensing and image interpretation. 5.ed. New York: Wiley & Sons, 763 p.

Malhi, Y.; Aragão, L.E.O.C.; Galbraith, D.; Huntingford, C.; Fisher, R.; Zelazowski, P.; Sitch, S.; McSweeney, C.; Meir, P., 2009. Exploring the likelihood and mechanism of a climate-changeinduced dieback of the Amazon rainforest. Proc Natl Acad Sci USA 106(49): 20610–20615. Disponível: https://doi.org/10.1073/pnas.0804619106

Magalhães, R.C.; Gomes, R.C.M. 2013. Mineralogia e química de solo de várzea e suas susceptibilidades no processo de terras caídas na comunidade do Divino Espírito Santo-AM. Sociedade & Natureza, v.25, n.3, pp.6009-621. Disponível: https://doi.org/10.1590/S1982-45132013000300013

Manso, A.F.; Illera, P.; Delgado, J.A.; Unzueta, A.F. 1998. Climatic interpretation of the NDVI: applications for vegetation monitoring in Castilla y Leon (Spain)", Proc. SPIE 3499, Remote Sensing for Agriculture, Ecosystems, and Hydrology, v. 3499, p. 372-383. Disponível: https://doi.org/10.1117/12.332772

Marengo, J.A., Nobre, C.A., Tomasella, J., Oyama, M.D., Sampaio de Oliveira, G., De Oliveira, R. and Brown, I.F., 2008. The drought of Amazonia in 2005. Journal of Climate, 21(3), 495–516. Disponível: https://doi.org/10.1175/2007JCLI1600.1

Marengo, J.A., Williams, E.R., Alves, L.M., Soares, W.R., Rodriguez, D.A. 2016. Extreme seasonal climate variations in the Amazon basin: droughts and floods. Interactions between biosphere, atmosphere and human land use in the Amazon Basin (pp. 55-76). Springer, Berlin, Heidelberg. Disponível: https://doi.org/10.1007/978-3-662-49902-3_4

Marengo, J. A. Água e mudanças climáticas. 2008. Estud. av., São Paulo , v. 22, n. 63, p. 83-96. Disponível: https://doi.org/10.1590/S0103-40142008000200006

Marengo, J. A., Tomasella, J., Alves, L. M., Soares, W. R., E Rodriguez, D. A. 2011. The drought of 2010 in the context of historical droughts in the Amazon region, Geophys. Res. Lett., 38, L1270. Disponível: https://doi.org/10.1029/2011GL047436

Medeiros, FJ; Oliveira, CP; Gomes, RDS; Silva, Ml; Cabral Júnior, JB. 2021. Hydrometeorological conditions in the semiarid and east coast regions of Northeast Brazil in the 2012-2017 period. Anais da Academia Brasileira de Ciências, 93. Disponível: https://doi.org/10.1590/0001-3765202120200198

Melo, E.T.; Sales, M.C.L.; Oliveira, J.G.B. 2011. Aplicação do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) para análise da degradação ambiental da Microbacia Hidrográfica do Riacho dos Cavalos, Crateús-CE. Rae'ga-O Espaço Geográfico em Análise, v. 23. Disponível: http://dx.doi.org/10.5380/raega.v23i0.24919

Moreira, M.A. 2003. Fundamentos de Sensoriamento Remoto e Metodologias de Aplicação. 2. ed. Viçosa: UFV. 307 p.

Moreira, M.A.; Shimabukuro, Y.E. 2004. Cálculo do índice de vegetação a partir do sensor AVHRR. In. Ferreira, N. J. (Cord.). Aplicações Ambientais Brasileiras dos Satélites NOAA e TIRO-N. São Paulo: Oficina de Texto. cap. 4, p.79-101.

Nepstad D.; Lefebvre, P.; Silva, U.L.; Tomasella, J.; Schlesinger, P.; Solórzano, L.; Moutinho, P.; Ray, D.; Benito, J.G., 2004. Amazon drought and its implications for forest flammabilityand tree growth: A basin-wide analysis. Glob Change Biol 10:704–717. Disponível: https://doi.org/10.1111/j.1529-8817.2003.00772.x

Neto, R.T.B; Filho, M.B.B.B, Lopes, H.L; Pacheco, A.P. 2008. Determinação de valores físicos de imagens TM/LANDSAT- 5 utilizando a linguagem LEGAL para obter índices de vegetação. II Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação. Anais, Recife, Pernambuco, Brasil.

Pacheco. A.P; Freire, N.C.F; Borges, U.N. 2006. Uma contribuição do sensoriamento remoto para detecção de áreas degradadas na Caatinga Brasileira. Boletim Goiano de Geografia, Goiânia, v.26, n,1, p.49-68. Disponível: https://doi.org/10.5216/bgg.v26i1.3546

Phillips, O.L., Aragao, L.E.O.C., Lewis, S.L., Fisher, J.B., Lloyd, J., Lopez-Gonzalez, G., … Quesada, C.A. 2009. Drought Sensitivity of the Amazon Rainforest. Science, 323(5919), 1344–1347. Disponível: https://doi.org/10.1126/science.1164033

Rodrigues, D.T.; Silva, C.M.S.; Reis, J.S.; Palharini, R.S.A.; Cabral Júnior, J.B.; Silva, H.J.F.; Mutti, P. R.; Bezerra, B. G.; Goncalves, W. A. 2021. Evaluation of the Integrated Multi-SatellitE Retrievals for the Global Precipitation Measurement (IMERG) Product in the São Francisco Basin (Brazil). Water, v. 13, p. 1-12. Disponível: https://doi.org/10.3390/w13192714

Roy, D.P.; Kennedy, P.; Folving, S. 1997. Combination of the Normalized Difference Vegetation Index and surface temperature for regional scale European Forest cover mapping using AVHRR data. International Journal of Remote Sensing, v. 18, n. 5, p. 1189-1195. https://doi.org/10.1080/014311697218665

Rouse, J.W.; Haas, R.H.; Schell, J.A.; Deering, D.W., 1973. Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation. Prog. Rep. RSC 1978-1. Remote Sensing Cent., Texas A&M Univ., College Station.

Saatchi, S.; Asefi-Najafabady, S.; Malhi, Y.; Aragão, L.E.O.C.; Anderson, L.O.; Myneni, R.B.; Nemani, R., 2013. Persistent effeects of a severe drought on Amazonian forest canopy. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States os America (PNAS). Harvard University, Cambridge, MA. https://doi.org/10.1073/pnas.1204651110

Silva, H. D. B., Estudo do Índice de Vegetação no Município de Floresta - PE, utilizando técnicas de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto. Universidade Federal de Rural de Pernambuco – UFRPE. Recife-PE, 2009.

Silva, H.J.F; Araujo, E.P.; Reis, V.L.; Bruce, I.; Assis, L.M.M: Previsão e Monitoramento de Tempo e de Focos de Calor Aplicada À Elaboração de Boletins de Alertas para ações de Defesa Civil no Acre. XVII Congresso Brasileiro de Meteorologia, Gramado/RS, 2012.

Silva, H.J.F.; Santos, M.S.; Cabral Júnior, J.B.; Spyrides, M. H. C. 2016. Modeling of reference evapotranspiration by multiple linear regression. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, v. 6, n.1, p. 44-58. Disponível: https://doi.org/10.5935/2237-2202.20160005%20

Tomasella, J., Borma, L.S., Marengo, J.A., Rodriguez, D.A., Cuartas, L.A., Nobre, A.C. and Prado, M.C. 2011. The droughts of 1996–1997 and 2004–2005 in Amazonia: hydrological response in the river main-stem. Hydrological Processes, 25(8), 1228–1242. Disponível: https://doi.org/10.1002/hyp.7889