VEGETATION RESPONSE TO PRECIPITATION IN HOMOGENOUS REGIONS OF BAHIA STATE (BRAZIL)

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1 RESPOSTA DA VEGETAÇÃO ÁS PRECIPITAÇÕES EM REGIÕES HOMOGÊNEAS NO ESTADO DA BAHIA Célia Campos Braga,Arnaldo de Sena Santos Bruce Kelly Nóbrega Silva RESUMO. O objetivo deste estudo é determinar o tempo de resposta da vegetação ás precipitações no Estado da Bahia. Utilizaram-se séries temporais do IVDN obtidas do sensor AVHRR / NOAA e precipitação mensal no período de 98 a. O método de Componentes Principais foi utilizado para definir os padrões espaçais e correlações temporais entre IVDN e precipitação. Determinaramse regiões homogêneas do IVDN e precipitações. Os resultados evidenciaram que na maioria das regiões homogêneas o tempo de resposta da vegetação é de um mês após a maior precipitação. Enquanto para as regiões onde as chuvas são mais regulares nem sempre o índice coincide com a precipitação máxima, ou seja, para um certo limite de chuva a resposta da vegetação é lenta. Palavras Chave: precipitação, tempo de resposta, vegetação. VEGETATION RESPONSE TO PRECIPITATION IN HOMOGENOUS REGIONS OF BAHIA STATE (BRAZIL) ABSTRACT: The objective of this study is to determine the response time of vegetation to the precipitation in the State of Bahia. Time series of IVDN obtained from the sensor AVHRR / NOAA and the monthly precipitation during the period of 98 to were utilized in this study. The method of principal components was used to define the spatial patterns and temporal correlations between the IVDN and the precipitation. Homogenous regions of IVDN and precipitation were determined. The results show that in most of the homogenous regions the response time of vegetation is one month after the maximum precipitation. The index does not always coincide with the rainfall maximum even for the regions where the rainfall is more regular, that is, for a certain limit of rainfall the vegetation response is slow. Key words: Precipitation, response time, vegetation. INTRODUÇÃO O estado da Bahia compreende um território de aproximadamente 565. Km, com um relevo constituído por planícies, vales, serras e montanhas com altitude variando de 8 a superiores a m, como por exemplo, a Chapada Diamantina (Figura a), somados à conjunção de diferentes sistemas de circulação atmosférica, tornam a climatologia deste Estado é uma das mais complexas do mundo, refletindo uma extraordinária variedade climática, do ponto de vista da Profa. Dra. Universidade Federal de Campina Grande -PB.Unidade Acadêmica de Ciências Atmosférica: Grad. Meteorologia PIBIC- UFCG PB Arnaldoss@lcc.ufcg.edu.br e aluno de graduação em Meteorologia

2 precipitação. O índice pluviométrico da Bahia varia de inferiores a 6 mm nas áreas semi-áridas a superiores a 6mm nas proximidades do litoral Braga, (). O território baiano é influenciado por diversos sistemas de tempo, tais como a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), Sistemas Frontais, Zona de Convergência do Atlântico Sul (ZCAS) ondas de leste, brisas Kousky (979); Silva Dias & Marton (99). A vegetação da Bahia é composta por diversos padrões morfológicos que dependem da fisiografia e das condições climáticas. Na região semi-árida destaca-se pela presença da formação de caatinga arbustiva, densa ou aberta. Além dessa vegetação, destacam-se a Floresta Atlântica, Floresta Estacional decidual e semidecidual, vegetação de praias, cerrados, dentre outras, Figura b. Dados de sensoriamento remoto tem sido de fundamental importância em pesquisas que envolvem o mapeamento e monitoramento da cobertura vegetal. Tal abordagem procura tornar mais operacional o que acontece com a vegetação, em face de atividade humana e aos processos naturais ocasionados pelas intempéries do tempo. A partir do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (IVDN) obtido das reflectâncias espectral do sistema de sensores do AVHRR / NOAA é possível fazer a distinção entre uma superfície vegetada e outros alvos da superfície, possibilitando assim definir o mapeamento da vegetação global Parkinson (997). Vários estudos demonstraram que séries espaciais e temporais de IVDN têm sido utilizadas para identificação e classificação de vegetação terrestre, estimativas da produção primária da vegetação, caracterização da dinâmica da vegetação, resposta da vegetação as precipitações, alerta de secas, dentre outros. Nicholson & Farrar (99) fizeram um estudo no Sahel na África para investigar a variabilidade espacial e temporal de IVDN e sua relação direta com a chuva e umidade do solo. O estudo mostrou uma relação linear entre chuva e IVDN desde que a chuva não ultrapasse 5 mm/ano ou 5- mm/mês. Gutman & Ignatov (998) utilizaram dados mensais do IVDN para produzir fração vegetação e encorparam em modelos numéricos de previsão de tempo e clima. Braga et al. () utilizou séries temporais do IVDN para determinar o tempo de resposta da vegetação às precipitações no Nordeste do Brasil. O objetivo deste estudo é identificar e analisar padrões de variabilidade sazonal expressos pelas CP s espaciais do IVDN e precipitações, assim como delimitar sub-regiões homogêneas em função do tempo de resposta à variabilidade sazonal das precipitações. MATERIAL E MÉTODOS Utilizaram-se dados mensais do IVDN do período de 98 a, cedidos DSM do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Os mesmos são derivados dos canais e, na banda visível e infravermelha próximo do sistema de sensor AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) da série NOAA 7- (National Oceanic and Atmosphere Administration)

3 com resolução espacial de,5 Km. Dados mensais da precipitação pluviométrica do mesmo período. A distribuição espacial das 7 estações e ponto de grade do IVDN consta na Figura. Chapada Diamantina FfT Figura. Mapa do relevo do Estado da Bahia Figura. Vegetação Bahia. Fonte Figura Distribuição espacial dos 7 pontos de grade de IVDN e estações pluviométricas. Determinou-se o IVDN a partir das reflectâncias dos canais e do AVHRR / NOAA, definido pela seguinte proporção: IVDN = (I R) / (I + R), I é a medida da refletância na banda espectral do infravermelho próximo (,75-, μm) e R, é a medida da reflectância na banda espectral do visível (,58 -,68 μm). Em seguida determinaram-se os padrões espaciais e correlações temporais do IVDN e precipitações, assim como, o tempo de resposta da vegetação às precipitações utilizando a Análise em Componentes Principais (ACP) Wilks (995). A determinação de regiões homogêneas do IVDN e precipitação foi gerada a partir dos quatros fatores comuns espaciais que explicaram 9,7% da variância total dos dados mensais, utilizando o método de agrupamento proposto por Ward (Gong & Richman (995)). RESULTADOS E DISCUSSÃO O primeiro fator comum que explica 7,% da variância mensal do IVDN e precipitações, apresenta correções positivas superiores a, 7 de abril a outubro e com o IVDN nos meses de maio a novembro, ou seja, com defasagem de um mês após as precipitações, Figura. A distribuição

4 espacial deste fator indica que contribuições elevadas são observadas em quase toda região com exceção da região norte, nordeste, oeste, extremo sul e numa pequena região em torno de S e,5 o W. Figura 5a. Este fator relaciona as chuvas de abril a outubro com índice de vegetação de maio a novembro, evidenciando o comportamento mensal do IVDN em relação à variabilidade das precipitações. O primeiro fator delimita as áreas da Bahia, onde chove mais no período de abril a outubro, devido à atuação de sistemas de leste. O segundo fator que explica 5,% apresenta correlações elevadas (r >,6) com a precipitação de novembro a janeiro e com IVDN de janeiro a abril, com defasagem temporal de IVDN dois meses após das maiores precipitações, Figura. A distribuição espacial deste fator Correlações Pjan Pfev Pmar Pabr Pmai Pjun Pjul Pago Pset Pout Pnov Pdez Ivjan Meses fator fator fator fator Ivfev Ivmar Ivabr Ivmai Ivjun Ivjul Ivago Ivset Ivout Ivnov Ivdez Figura. Fatores comuns temporais (correlações) que explicam 9,7% da variância total mensal da precipitação e IVDN no estado da Bahia. apresenta contribuições superiores a, no oeste na divisa com Goiás e Tocantins e menores que,5 sul e sudoeste da Bahia, Figura 5b. Fisicamente está componente pode estar associada, com as chuvas oriundas de sistemas frontais e ZCAS com os maiores índices pluviométricos no trimestre de novembro-dezembro-janeiro favorecendo IVDN maiores em janeiro, fevereiro e março respectivamente. A vegetação predominante no oeste é o cerrado e nas outras áreas é Floresta Atlântica e Floresta estacional decidual e vegetação com influencia marinha. O terceiro fator comum que explica, % da variância, apresenta correlação da ordem de,5 com as precipitações em fevereiro e março e, nenhuma com o IVDN, ou seja, este fator evidenciou apenas as chuvas. As contribuições espaciais superiores a,5 são observadas na região central paralela ao extremo oeste (ao longo do São Francisco) e sudeste, que pode esta associada à atuação da ZCIT e sistemas frontais. Finalmente, o quarto fator apesar de explicar 8,% não apresentou correlações significativas para as variáveis, dispensando portanto maiores comentários. As regiões homogêneas do IVDN e Precipitações estão ilustradas na Figura 5d. O grupo situado na região central norte da Bahia (contornando a Chapada Diamantina), cuja vegetação predominante é a Caatinga e área de atividade agrícola, a variação sazonal média do IVDN apresenta máximo de, em março coincidindo com a maior precipitação. O grupo, localizado ao longo do Rio São Francisco e sudoeste da Bahia tem máximo de,56 em janeiro após as chuvas

5 de dezembro, a vegetação predominante é a Floresta estacional decídua, Caatinga, agricultura e contato entre tipos de vegetação apresentando portanto uma de defasagem temporal de um mês. O grupo, situado no nordeste da Bahia o IVDN tem máximo de,9 em junho e julho coincidindo com os máximos de chuva, com vegetação predominante Caatinga e Contato. Grupo, destaca a chapada Diamantina, sul e sudeste e leste com máximos médios de,5 do IVDN em janeiro após as maiores chuvas em dezembro, ou seja defasagem de um mês. O grupo 5, apresenta IVDN máximo de,5 em maio e junho após precipitação máxima em abril, com variabilidade sazonal mínima (Tabela ) devido regularidade das chuvas na região. A vegetação predominante Floresta Atlântica e vegetação de praia e tendo defasagem temporal de um mês. O grupo 6 cuja vegetação predominante é o cerrado, apresenta IVDN médio de,7 de janeiro a abril e máxima precipitação em dezembro (Tabela ). Em quase todas as regiões homogêneas o tempo de resposta da vegetação as precipitações teve defasagem de um mês, exceto o grupo com dois meses. Constata-se que regiões onde as chuvas são regulares a variabilidade do IVDN é pequena para um certo limite de precipitação, isto foi observado por Nicholson & Farrar (99) em estudo feito na África a b n c Regiões Homogêneas d Figura 5 Distribuição espacial das contribuições do primeiro fator (a) do segundo fator (b) e do terceiro fator (c) no estado da Bahia (d) Regiões Homogêneas de IVDN e Precipitações.

6 AGRADECIMENTO. Os autores agradecem ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) pelo apoio financeiro concedido. CONCLUSÕES Os principais fatores comuns espaciais obtidos através da Análise em Componentes Principais evidenciaram os sistemas meteorológicos que influenciam o regime de chuvas no estado da Bahia. As correlações sazonais entre fatores comuns da precipitação e IVDN mostraram que para das regiões homogêneas,, 5 e 6 (grupos), o tempo de resposta da vegetação é de um mês após a maior precipitação enquanto que para o grupo foi de meses e o grupo, o maior IVDN coincide com a maior chuva. Para as regiões onde as chuvas são mais regulares nem sempre os índices mais elevados se verifica no mês de maior chuva, ou seja, para um certo limite de chuva a resposta da vegetação é mais lenta. Tabela. Tempo de resposta da Vegetação as precipitações em cada grupo Homogêneo na Bahia. Grupo 5 6 Média Chuva IVDN Chuva IVDN Chuva IVDN Chuva IVDN Chuva IVDN Chuva IVDN Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dec BIBLIOGRAFIA BRAGA, C.C., Inter-relações entre Padrões de Índices de Vegetação e de Pluviometria no Nordeste do Brasil. CDRN/CCT/UFPB.. 9p. Tese (Doutorado em Recursos Naturais) Universidade Federal da Paraíba, Campina Grande,. BRAGA, C.C; BRITO, J.I.B; SA NSIGOLO, C.A e RAO; T. V. R. Tempo de resposta da vegetação às variabilidades sazonais da precipitação no Nordeste do Brasil. Revista Brasileira de Agrometeorologia, Santa Maria-RS, v.,n.,p.9-57,. GONG, X., RICHMAN, M.R. On the aplication of cluster analysis to growing season precipitation data in North America East of the Rockies. Journal of Climate, v.8, p.897, 995. GUTMAN, G.; IGNATOV, A. The derivation of the green vegetation fraction from NOAA/AVHRR data for use in numerical weather prediction models. International Journal Remote Sensing. 9, no.8, KOUSKY, V. E. Frontal influences on Northeast Brasil. Monthly Weather Review, v.7, n.9, p.-5, 979. NICHOLOSON, S.E and FARRAR, T.J. The Influence of Soil Type or the Relationhips Between IVDN, Rainfall and Soil Moisture in Semiarid Bostswana. Remote Sens. Environmet. 5: PARKINSON, C. L. Earth from above. University Sciences Books, Sansalito. Land vegetation, 7-, 997. SILVA DIAS, MARTON, E. Energética ZCPS/ZCAS. IX CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA, 99, Campos do Jordão. Anais... Campos do Jordão, v., p , 99. WILKS, S.D. Statistical methods in the atmospheric sciences. London, Academic Press. 6p. 995.