Influência do Índice de Anomalia de Chuvas na vegetação da bacia hidrográfica do rio Pajeú por Sensoriamento Remoto
DOI:
https://doi.org/10.51359/2238-6211.2024.258619Palavras-chave:
precipitação, Google Earth Engine, CHIRPS, EVI-2Resumo
A precipitação é um dos principais componentes do ciclo hidrológico e possui forte influência nas características terrestres, como a vegetação. A análise da relação entre a variabilidade da precipitação e o vigor da vegetação por meio do sensoriamento remoto desempenha um papel fundamental na compreensão dos impactos das mudanças climáticas na dinâmica dos ecossistemas. Partindo disso, o presente artigo objetiva realizar a quantificação do Índice de Anomalia de Chuvas (IAC) para a Bacia Hidrográfica do Rio Pajeú a partir de dados de precipitação do grupo CHIRPS, bem como verificar a resposta da vegetação a essas anomalias a partir do Índice de Vegetação Melhorado (EVI-2), quantificado com dados de reflectância dos produtos MOD09Q1 (satélite Terra) e MYD09Q1 (satélite Aqua). A correlação amostral entre IAC e EVI-2 obteve coeficiente de correlação r = 0,77, indicando que o aumento de IAC (crescimento da precipitação) contribui diretamente para o aumento do vigor vegetativo. Porém, a análise de regressão simples obteve um R2 = 0,58, indicando que a relação entre as variáveis não é linear e que a vegetação recebe influência de outros fatores como a temperatura e a umidade relativa do ar. Por fim, o seguinte trabalho traz subsídios que comprovam a eficácia do IAC na análise de anomalias de chuvas, bem como do EVI-2 na busca pela variabilidade da saúde da vegetação e da dinâmica terrestre.
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