Variabilidade temporal de índice de vegetação NDVI e sua conexão com o clima: Biomas Caatinga Brasileira e Savana Africana

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1 Variabilidade temporal de índice de vegetação NDVI e sua conexão com o clima: Biomas Caatinga Brasileira e Savana Africana Humberto Alves Barbosa 1, Ivon Wilson da Silva Júnior 2 1 PhD, LAPIS/UFAL Maceió AL Brasil, 2 Mestrando, LAPIS/UFAL Maceió AL Brasil, ABSTRACT: The results indicated that the effect caused by the El Niño event in the various types of vegetation in the semi-arid region of Northeast Brazil during the last two decades of the last century, presented a differing seasonal and interannual patterns from the vegetation types in the African Sahel. The seasonal amplitude of Normalized Difference Vegetation Index NDVI variation in the African Sahel was not altered by the climatic effect of El Niño, however, in the semi-arid region of Northeast Brazil, the vegetation types were affected during the El Niño events. Furthermore, it was observed that the NDVI varies according to the local climatic conditions, presenting a temporal gap between the precipitation occurrence and water absorption available from the vegetation. This information is important to show contour conditions for climatic models and also for the weather numerical forecasting. Palavras-chave: AVHRR, ENSO e semi-árido. 1. INTRODUÇÃO Desde meados da década de 9, a variação anual NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) tem sido utilizada em certas regiões do Globo para indicar relações empíricas entre as oscilações meteorológicas de grande escala (El Niño e La Niña) e as mudanças fenológicas. A identificação dessas conexões entre os diferentes biomas em regiões tropicais são de grande importância para os estudos sobre a variabilidade dos ecossistemas, especialmente porque constituem uma informação essencial para os processos ligados às mudanças no uso e cobertura do solo. Vários trabalhos (Nicholson e Farrar 1994; Barbosa 1998) realizados nas diferentes formações vegetais dos biomas de Savana e Caatinga nesta linha associam as variações de precipitação aos valores de NDVI como indicador do vigor da vegetação, utilizando séries globais com dados de 7,6 km do sistema de sensores AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer). Em relação à dinâmica sazonal da paisagem semi-árida Brasileira, os trabalhos publicados por Barbosa 1998 e Barbosa et al. 26 mostram que os valores de NDVI tendem a aumentar nos anos de La Niña (anos chuvosos), com o aumento da densidade e vigor da vegetação, diminuindo consideravelmente nos anos de El Niño (anos secos). Neste contexto, a variação anual do NDVI em certas regiões pode indicar impactos regionais causados por alterações nas condições meteorológicas e mudanças fenológicas. Assim, o conhecimento da evolução sazonal do NDVI é de grande importância para o monitoramento das condições de desenvolvimento da vegetação em regiões semi-áridas, com baixo custo operacional. Essas regiões, em particular com vegetação predominante de Caatinga e Savana, que apresentam intensas mudanças na sua cobertura vegetal, associadas ao regime pluviométrico da região, a dinâmica natural da sua vegetação, e à ação antrópica (agricultura, ocupação, etc.). Às vezes é difícil se distinguir os efeitos das secas do efeito do uso do solo.

2 O propósito deste trabalho foi fazer um estudo preliminar dos padrões de variabilidade sazonal e anual da vegetação obtidos nas regiões semi-áridas do Nordeste Brasileiro e Sahel Africano, objetivando determinar a relação do padrão sazonal de precipitação com a dinâmica sazonal da vegetação, a partir da aplicação do NDVI derivado de imagens AVHRR/NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) dentro do âmbito do projeto GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Studies). A premissa a ser testada é que os diferentes tipos de uso e cobertura do solo, especialmente as fisionomias de Caatinga Brasileira e Savana Africana, respondem de forma diferenciada aos padrões sazonais da precipitação. 2. DADOS E METODOLOGIA Os dados de NDVI utilizados neste estudo são composições mensais selecionadas para as regiões semi-áridas, nordestina e saheliana, de 1982 a 2. Os mesmos foram extraídos das imagens dos canais 1 e 2 do sensor AVHRR da série de satélites meteorológicos NOAA 7, 9, 11 e 14 são convertidos em unidades de reflectância usando a calibração pré-vôo fornecida pela NOAA. Os dados são organizados por continente e as informações referentes aos oceanos são omitidas. Para minimizar os efeitos atmosféricos tais como: nuvens, vapor d água, aerossóis que reduzem o contraste entre as refletâncias visíveis e infravermelhas próximo, são utilizadas as imagens cujo máximo valor do NDVI é observado para o mês (Barbosa 1998). O produto final contém o valor máximo mensal, obtido a partir dos dados diários de NDVI/NOAA processados pelo Projeto GIMMS. Neste estudo os dados mensais de NDVI/NOAA/GIMSS têm uma resolução espacial de 7,6 km. Os dados mensais de precipitação também foram obtidos por satélite (GPCP Global Precipitation Climatology Program), que combinam informações de satélite (Infravermelho, microondas), com dados de estação em superfície. Para e ste estudo, os dados mensais do GPCP correspondem ao período de 1982 a 2. Os dados mensais de TSM do COADS na região denominada Niño 3, situada entre as latitudes 5ºN 5ºS e longitudes 15º 9ºW, foram obtidos através do Web site" do CDC (www.cdc.noaa.gov). As áreas selecionadas (Figura 1) para aplicar os dados NDVI/NOAA/GIMMS abrangem as regiões semi-áridas, nordestina (Brasil) e saheliana (África), que são caracterizadas pela insuficiência e irregularidades de chuvas, com médias pluviométricas anuais que oscilam de um mínimo de 3 a 4 mm e um máximo de 7 a 8 mm, com um período seco com duração de seis a oito meses e um período chuvoso com duração de quatro meses. Essas regiões, com vegetação predominante de Caatinga e Savana apresentam intensas mudanças na sua cobertura vegetal, associadas ao regime pluviométrico da região, a dinâmica natural da sua vegetação, e à ação antrópica (agricultura, ocupação, etc.). Com a finalidade investigar as correlações sazonais entre o NDVI e a precipitação para as oito áreas-teste (Figura 2), foram calculados as correlações de Pearson instantâneas () e com defasagem temporal (1, 2, 3 e 1+2 meses). Para avaliar o sinal da vegetação às variabilidades sazonais e anuais da precipitação utilizou-se a evolução mensal das séries de NDVI e precipitação, onde cada valor de NDVI em uma imagem foi extraído de uma janela de amostragem de três pixels por três pixels, sendo o pixel central localizado sobre as oito áreas com predominância de vegetação natural classificadas como Caatinga e Savana em imagens LANDSAT-TM. A partir da extração, pixel por pixel, desenvolveu-se uma climatologia de NDVI médio em conjunto com a precipitação total mensal referente ao período de 1982 a 2. As anomalias mensais e anuais de NDVI foram calculadas a partir da diferença entre os valores de NDVI de um dado mês num dado ano e os valores da climatologia de NDVI médio para este mesmo mês.

3 Figura 1. A dinâmica sazonal das fisionomias de Caatinga Brasileira e Savana Africana estão diretamente ligadas às condições climáticas déficit hídrico. Site#1: (Nordeste S; 4 2 W) e (Sahel N, E). 3. RESULTADOS E DISCUSSÃO A Figura 2 faz uma comparação visual entre as médias mensais de 2 anos do NDVI com a precipitação para as oito áreas distribuídas nos Biomas Caatinga e Savana. A análise da figura permite identificar os melhores meses para diferenciar a variação sazonal de cada uma das oito áreas selecionadas de NDVI. Por meio da diferença entre as curvas de NDVI para os dois Biomas, nas épocas de seca e chuva, pode-se observar que as variações do NDVI no Bioma Savana mostram maior relação com as variações de precipitação, se comparado com as variações do NDVI no Bioma Caatinga. Os menores valores deste índice, que correspondem à estação seca, devem-se provavelmente ao impacto do déficit hídrico nessa época e, conseqüentemente, às limitações hídricas. As correlações de Pearson "r" obtidas para as oito áreas-teste revelaram uma relação de dependência entre NDVI e precipitação, com nível de correlação "r" variando de,2 a,6, e acentuando-se com um "lag" de 1+2 meses a níveis mais significativos, entre, 4 a,8; ou seja, a precipitação de um mês relaciona-se melhor com o NDVI do próprio mês e do mês anteriores combinados (significantes ao nível de 5%), em conformidade com o mostrado por Nicholson e Farrar (1994), Barbosa (1998). Isto sugere que as variações do NDVI podem ocorrer em função da umidade do solo e não da precipitação. Desta forma, as variações das chuvas e as condições limitantes do solo refletem-se nas características fisionômicas que compõe os tipos de vegetação das regiões selecionadas, as quais aumentam ou suprimem sua atividade fotossintética e evapotranspirativa, que são registradas pelo aumento ou redução dos valores do NDVI. Essa defasagem temporal entre causa (chuva) e efeito (acúmulo de biomassa verde) é necessária para a recuperação da capacidade fotossintética e produção de carboidratos estruturais destinados à formação de folhas. Na Figura 3 são apresentadas às variações anuais da média espacial do NDVI para o semiárido do Nordeste e Sahel para cada mês desde janeiro de 1982 a dezembro de 2, mostrando uma significativa variabilidade interanual. Na comparação visual das variações no formato das curvas de NDVI das duas regiões, pode-se observar que essas variações podem estar principalmente associadas aos efeitos esperados na vegetação resultantes dos eventos El Niños de 1982/83, 199/1993 e 1997/98. Para estes eventos de El Niños, o desenvolvimento da vegetação é limitado pela disponibilidade chuva, resultando em taxas baixas de fotossíntese, o que resulta por

4 NDVI - Caatinga Chuva - Caatinga Chuva - Sahel NDVI - Sahel [NDVI] sua vez em valores baixos de NDVI. Os menores valores deste índice, que correspondem à estação seca, foram resultantes dos fenômenos El Niños. No entanto, deve-se destacar que nesta época houve a erupção do vulcão Pinatubo (Filipinas, Junho de 1991), o que também pode ter ocasionado este decréscimo do NDVI. Similar as análises das variações anuais de NDVI obtidos em Figura 3, os perfis de anomalias de precipitação para o Bioma da Caatinga e TSM na região denominada Niño 3 são apresentados na Figura 4 para cada mês desde janeiro de 1982 a dezembro de Neste caso, a variação mensal de precipitação ou TSM de um dado mês é subtraída da climatologia de precipitação ou TSM médio (Fig. 4b). Valores negativos de anomalia indicam que num dado mês de um dado ano foi inferior à média de 12 anos, enquanto valores positivos de anomalia indicam que foi mais alto do que a climatologia. Pode-se notar um comportamento inverso entre a precipitação (sinal negativo) e a TSM (sinal positivo), o que sugere em geral no Bioma C aatinga a vegetação é sensível à variabilidade climática: períodos secos (El Niños) acarretam valores baixos de NDVI e períodos chuvosos (La Niñas) geram valores altos (Fig. 4a) site#1 site#2 site#3 site# site#1 site#2 site#3 site# Figura 2. Valores médios mensais de NDVI e precipitação para as diferentes localidades selecionadas do Nordeste e Sahel. (site#1(4 53 S;4 2 W); site#2 (8 53 S;4 2 W); site#3 (9 41 S;41 13 W); site#4 (14 55 S;39 93 W) e Sahel site#1(6 13 N;5 93 W); site#2 (1 93 N;14 32 E); site#3 (11 77 N;34 35 E); site#4 (11 8 N;39 73 E)..8 Bioma Caatinga _Bioma Savana [Ano] Figura 3. Variações anuais da média espacial do NDVI para o semi-árido do Nordeste Brasileiro e Sahel Africano para cada mês desde janeiro de 1982 a dezembro de 2.

5 [NDVI] [mm] [mm] [TSM C] 4 CHUVA _NDVI a) TSM C Chuva -1 b) [Ano] Figura 4. Variações anuais da média espacial do NDVI para o semi-árido do Nordeste Brasileiro para cada mês desde janeiro de 1982 a dezembro de 1992 (a). Anomalias de precipitação para o Bioma da Caatinga e TSM na região denominada Niño 3 (b). 4. CONCLUSÕES Com a análise dos resultados obtidos, pôde-se concluir que as variações sazonais e interanuais do NDVI nos Biomas da Caatinga e Savana, obtidos do produto NDVI/NOAA/GIMMS, apresentam sensibilidade quanto aos efeitos esperados na vegetação resultantes dos eventos ENSO. Os resultados encontrados concordam com os efeitos conhecidos do El Niño nos Biomas Caatinga e Sahel. Há necessidade de que ocorra um intervalo de tempo entre a época chuvosa e um acúmulo de biomassa verde, com máximo observado para uma defasagem temporal de 1+2 meses (Barbosa 1998; Nicholson e Farrar 1994). Este produto pode, portanto, integrar sistemas de monitoramento, visando a fornecerem alerta precoce de eventos críticos de secas. 5. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BARBOSA, H. A. Análise espaço temporal de índice de vegetação AVHRR/NOAA e precipitação na região Nordeste do Brasil em Dissertação de Mestrado. Divisão de Sensoriamento Remoto, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos-SP, Brazil BARBOSA, H., HUETE, A., BAETHGEN. A 2-year study of NDVI variability over the Northeast region of Brazil, Journal of Arid Environ., 67, NICHOLSON, S. E., FARRAR, T. J. The influence of soil type on the relationship between NDVI, rainfall and soil moisture in semiarid Botswana. Remote Sensing. Environment, 5,

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