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Acesso aberto (Open Access)
Estudo comparativo da distribuição espaço-temporal da precipitação na Amazônia Oriental
(Universidade Federal do Pará, 2008) GOMES, Nilzele de Vilhena; MOTA, Galdino Viana; http://lattes.cnpq.br/8821024246942574
Este trabalho utilizou os dados de precipitação do período de janeiro de 2000 a setembro de 2007 da torre micrometeorológica localizada na Estação Científica Ferreira Pena (ECFP) em Caxiuanã e foram comparados com o algoritmo 3B42 que combina dados de satélites no canal de microoondas para ajustar aqueles do canal infravermelho. Adicionalmente foi feita uma análise da distribuição temporal e espacial da precipitação na Amazônia Oriental utilizando os dados de cinco algoritmos estimadores de precipitação: O Geostationary Environmental SalellitePrecipitation lndex (GPI); o 3B42; 3A12 e 3A25 que são os algoritmos provenientes dos sensores de microondas e do radar meteorológico à bordo do satélite Tropical Rainfall MeasuringMission (TRMM); e o Global Precipitation Climatology Center (GPCC) de janeiro de 1998 a dezembro de 2007. A comparação entre o algoritmo 3B42 com os dados do pluviógrafo da torre mostrou que o estimador 3B42 superestima a precipitação em relação aos dados da torre para todo o período de estudo. Os períodos mais chuvosos foram os trimestres de março-abril-maio (MAM) e dezembro-janeiro-feveireiro (DJF) e os períodos menos chuvosos foram setembro-outubro-novembro (SON) e junho-julho-agosto (JJA). Esta sazonalidade da precipitação se apresenta principalmente devido à influência da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), que contribui de maneira apreciável para a modulação da estação chuvosa na região. A comparação trimestral entre o algoritmo 3B42 e pluviógrafo da torre, mostra que o algoritmo 3B42 superestimou (subestimou) a precipitação em relação ao pluviógrafo em MAM e JJA (DJF e SON); e DJF é o trimestre que apresenta as estimativas de precipitação com valores mais aproximados a precipitação medida na torre micrometeorológica de Caxiuanã. Na média mensal o 3B42 subestima a precipitação de outubro a janeiro e superestima em relação as dados medidos na torre, de março a agosto. O algoritmo3B42 superestimou (subestimou) a precipitação noturna (matutina e vespertina) do ciclo diurno em relação ao pluviógrafo da torre, nas vizinhanças de Caxiuanã. No entanto ambos estimadores mostraram que em média o horário de maior precipitação é por volta das 1800hora local (HL). Além disso, as análises do ciclo diurno médio sazonal indicam que em DJF nos horários de 0900 HL, 1500 HL e 1800HL têm os valores de precipitação estimada pelo algoritmo3B42 mais aproximados aos valores da precipitação medida pontualmente em Caxiuanã. Os meses de novembro a fevereiro têm um máximo principal de precipitação no período vespertino, tanto na torre como no algoritmo 3B42. No período de maio à julho o horário os máximos diurnos de precipitação passam do período da tarde para os da noite e madrugada,modificando o ciclo diurno em comparação aos demais meses. A comparação entre os cinco algoritmos na Amazônia Oriental mostrou diferentes comportamentos entre os estimadores. O algoritmo GPI subestimou s precipitação em relação aos demais algoritmos na região costeira do Amapá e Guiana Francesa e superestimou na região central da Amazônia. Tanto o algoritmo 3A12 quanto o 3A25 apresentaram menor precipitação que os demais algoritmos. O algoritmo 3842, por ser uma combinação de várias estimativas baseadas no canal de microondas e infravermelho, apresenta padrões semelhantes a Figueroa e Nobre (1990). No entanto, o GPCC mostra menos detalhes na distribuição espacial de precipitação nos lugares onde não há pluviômetros como, por exemplo, no Noroeste do Pará. As diferenças entre os algoritmos aqui considerados podem estar relacionados com as características de cada algoritmo e/ou a metodologia empregada. As comparações pontuais de precipitação de um pluviômetro com a média numa área com dados provenientes de satélites podem ser a explicação para as diferenças entre os estimadores nos trimestres ou ciclo diurno. No entanto não se descartam que essas diferenças sejam devidas à diferente natureza da precipitação entre as subregiões, assim como a existência de diferentes sistemas que modulam o ciclo diurno da precipitação na Amazônia Oriental.
Acesso aberto (Open Access)
Evapotranspiração regional utilizando imagens orbitais para a Amazônia Oriental
(Universidade Federal do Pará, 2012) FERREIRA JÚNIOR, Pedro Pereira; VITORINO, Maria Isabel; http://lattes.cnpq.br/4813399912998401
A evapotranspiração (ET) foi espacializada através do algoritmo SEBAL para uma região de floresta primária na Amazônia Oriental (Caxiuanã, Pará). Para tal, utilizaram-se dados observacionais da torre micrometeorológica (localizada no interior desta floresta) em combinação com dados de origem orbital (imagens Modis/Acqua). Os primeiros resultados indicaram que, apesar da superestimativa, o SEBAL reproduz qualitativamente bem o padrão da variabilidade mensal da evapotranspiração para a região, principalmente para os meses da estação seca; em relação ao quantitativo, os resultados revelaram haver necessidade de acurácia no algoritmo. Para isso, calibrou-se o SEBAL a partir do saldo de radiação (Rn), com ajustes no albedo, na emissividade atmosférica e emissividade da superfície. As estimativas de ET geradas a partir deste SEBAL modificado apresentaram melhorias significativas na reprodução da variabilidade diária da evapotranspiração para a região, principalmente nos meses da estação chuvosa. Isto é, os ajustes realizados no algoritmo mostraram que as taxas de ET estimadas tornaram-se muito mais semelhantes às relatadas na literatura para a Amazônia, concordando melhor com a evapotranspiração observada. Através do SEBAL modificado foi possível também mapear o albedo, o saldo de radiação, o NDVI e a própria ET para duas vegetações distintas, encontradas dentro dos limites de Caxiuanã. A estimativa espacial destes parâmetros biofísicos foi coerentemente reproduzida para as duas vegetações, demonstrando que se o SEBAL modificado for aplicado a dados temporal e espacial de alta resolução, esta técnica pode ser rotineiramente utilizada, tornando-se uma ferramenta fundamental no monitoramento de necessidades hídricas e atmosféricas.