Vegetation response to extreme rainfall and drought events in deforested areas of the Doce River Basin

Nelson António Mateus; Ana Paula M A Cunha; Ursula Ruchkys; Anacleto Diogo; Ricardo Amorim

doi:10.26848/rbgf.v19.01.p001-017

Autores

Nelson António Mateus Universidade Federal de Minas Gerais https://orcid.org/0000-0001-7532-5772
Ana Paula M A Cunha Programa de pós-graduação em desastres naturais, Universidade Estadual de São Paulo, ICT Instituto de Ciência e Tecnologia https://orcid.org/0000-0002-9924-6523
Ursula Ruchkys UFMG https://orcid.org/0000-0002-4708-2897
Anacleto Diogo UFMG https://orcid.org/0000-0002-2911-3055
Ricardo Amorim UFAL https://orcid.org/0000-0002-2946-3231

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.01.p001-017

Palavras-chave:

Extreme Events, drought, vegetation, deforestation

Resumo

As mudanças climáticas estão aumentando a frequência e a intensidade dos eventos extremos, impactando os principais ecossistemas em nível global. Na Bacia do Rio Doce, uma região fortemente afetada pelo desmatamento e pelo desastre de Mariana (2015), a interação entre secas, chuvas extremas e a resposta da vegetação ainda não é totalmente compreendida, principalmente depois do desastre. Este estudo investiga as relações entre eventos climáticos extremos e a dinâmica da vegetação por meio da análise de coerência wavelet, a fim de explorar padrões de resposta da vegetação em diferentes escalas temporais — uma abordagem inédita nesse contexto. Foram analisadas séries temporais do Índice de Vegetação Melhorado (EVI) e dos índices climáticos SPI (1, 3 e 6 meses), RX1day, RX5day, PRCPTOT e CDD, no período de 2000 a 2023, para identificar tendências espaciais e temporais na bacia. Os resultados revelaram que a vegetação responde aos eventos climáticos extremos em três escalas temporais predominantes: (i) de 8 a 16 meses, quando a forte coerência entre EVI e os índices de precipitação sugere um padrão sazonal de recuperação da vegetação; (ii) de 2 a 8 meses, onde a resposta da vegetação a secas e chuvas intensas se torna mais evidente, especialmente após o desastre de Mariana; e (iii) em períodos superiores a 34 meses, nos quais a relação entre eventos climáticos e a vegetação é influenciada por fatores locais, como o uso da terra e a fragmentação florestal. O estudo também identificou mudanças significativas nas tendências climáticas extremas após 2015, indicando que o desastre aumentou a vulnerabilidade da vegetação, com impactos mais severos em áreas já degradadas. Os índices SPI_3 e SPI_6 apresentaram tendências negativas nas regiões mais impactadas, sugerindo um aumento na frequência de secas prolongadas, enquanto as chuvas extremas (RX1day e RX5day) exibiram variações espaciais significativas associadas à cobertura florestal remanescente.

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Biografia do Autor

Nelson António Mateus, Universidade Federal de Minas Gerais

PhD candidate in Analysis and Modeling of Environmental Systems at the Federal University of Minas Gerais (UFMG), Master in Natural Disasters from São Paulo State University (UNESP), and Master in Meteorology from the National Institute for Space Research (INPE, CAPES rating 6). Holds an MBA in Big Data and Data Science, a bachelor's degree in Meteorology from the Federal University of Alagoas (UFAL), and is currently pursuing a degree in Systems Analysis and Development at Impacta College.

I worked for over three years as a Senior Meteorologist at the Storm Monitoring Center (ELAT), focusing on nowcasting, weather forecasting, and storm monitoring. My responsibilities included the preparation of meteorological bulletins and technical reports to support sub-seasonal and seasonal forecasts using outputs from WRF, GFS, CFS, and ECMWF models.

I have experience in analyzing climate, environmental, and hydroclimatic data, utilizing programming languages such as Python, GrADS, NCL, Climate Data Operators (CDO), Shell Script, SQL, and R. Additionally, I have expertise in geoprocessing and environmental modeling using ArcGIS, QGIS, and Dinamica EGO software. Currently, I am developing data-driven projects focused on predictive artificial intelligence (AI) models (the subject of my thesis), using Machine Learning (ML) to forecast meteorological variables (temperature, precipitation) and environmental modeling of land use and land cover.

Ana Paula M A Cunha, Programa de pós-graduação em desastres naturais, Universidade Estadual de São Paulo, ICT Instituto de Ciência e Tecnologia

Doctorate

Researcher Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (CEMADEN) São José dos Campos, Brazil

Ursula Ruchkys, UFMG

Bacharel em Geologia pela Universidade Federal de Minas Gerais (1997), Mestre em Geografia pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais (2001) e Doutora em Geologia pela Universidade Federal de Minas Gerais (2007). Atualmente é Professora Associada do Departamento de Cartografia e dos Programas de Pós-graduação em Geografia e em Análise e Modelagem de Sistemas Ambientais do Instituto de Geociências da Universidade Federal de Minas Gerais. Foi Presidente do Comitê Assessor da área de Ciências Exatas e da Terra da Pró-reitoria de Pesquisa da UFMG de 2017 a 2023 e Membro desse Comitê desde 2011 a 2017. Atua principalmente nos seguintes temas nas áreas de ensino, pesquisa e extensão: análise e modelagem de sistemas ambientais; geotecnologias em suas diversas aplicações; geoética, geodiversidade; geopatrimônio e geoconservação; patrimônio da história da mineração. É colaboradora da FAPEMIG na coordenação de projetos de pesquisa e extensão. Consultora Ad Hoc da FAPESP na avaliação de projetos de pesquisa desde 2011. Consultora Ad Hoc do CNPq e da CAPES. Coordenadora e pesquisadora em vários projetos de pesquisa e extensão com financiamento. Na Université de Bourgogne, Dijon, França, desenvolve estudos pós-doutorais junto ao Laboratório ThéMA (Théoriser et Modéliser pour Aménager), sendo recebida como Professora Visitante Sênior (2023-2024) com Bolsa da CAPES.

Anacleto Diogo, UFMG

Pesquisador e Doutorando em Análise e Modelagem de Sistemas Ambientais.

Ricardo Amorim, UFAL

Professor e Pesquisador da Universidade Federal de Alagoas do instituto de Geociência.

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