PRODUTO DE AEROSSÓIS

Transcrição

1 CAPÍTULO 5 PRODUTO DE AEROSSÓIS Alexandre Correia1 Andrea D. de Almeida Castanho2 José Vanderlei Martins2,3,4 Karla Longo1 Márcia Yamasoe2 Paulo Artaxo2 1 INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS 2 UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO 3 UNIVERSITY OF MARYLAND, BALTIMORE COUNTY 4 NASA GODDARD SPACE FLIGHT CENTER 5.1 Introdução Aerossóis são partículas sólidas ou líquidas em suspensão em um meio gasoso, podendo ter origem em processos naturais ou serem produzidos como conseqüência de atividades humanas. O material particulado que compõe o aerossol possui em geral tempo de permanência médio na atmosfera da ordem de dias, e ao contrário de poluentes gasosos apresentam grande heterogeneidade espacial (Seinfeld e Pandis, 1998). Partículas de aerossol podem influenciar o clima em escalas regionais e globais através de interações diretas, atuando como centros espalhadores ou absorvedores de luz solar (Jacobson, 2001), ou indiretamente atuando sobre a formação e o ciclo de vida de nuvens, e assim modificando ciclos hidrológicos (Kaufman, 1995). Seu transporte a longas distâncias por correntes de ar pode favorecer a interferência na química e na física da atmosfera não somente em escala local, mas também potencialmente em escalas regionais e até globais (Freitas et al., 2005). O IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) estima que o efeito direto global dos aerossóis no balanço radiativo situa se entre 0,2 a 1,5 W/m2 (i.e. favorecendo o resfriamento). Esse efeito é por sua vez diretamente comparável ao efeito dos chamados gases estufa antropogênicos (e.g. CO2, CH4, N2O, CFC), que induzem o aquecimento global com efeito médio de +2,5 W/m2 (IPCC, 2001). Entretanto, devido ao fato da distribuição espacial 1

2 das partículas de aerossóis não ser homogênea no globo, os efeitos locais podem ser centenas de vezes maiores devido às elevadas concentrações (e.g. Procópio et al., 2004). Somente a partir da última década a comunidade científica tem buscado a inclusão de efeitos de aerossóis sobre o clima em modelos numéricos atmosféricos para previsão de tempo, clima e qualidade do ar. Esse processo significa um extraordinário aumento não apenas da complexidade, mas principalmente do conhecimento das incertezas envolvidas em cenários de mudanças climáticas (Andreae et al., 2005). Por muito tempo, os efeitos bem conhecidos de aquecimento dos gases de efeito estufa eram a questão central mais significativa nos modelos de previsão climática. A inclusão de propriedades de aerossóis nos modelos atmosféricos traz novos desafios em termos de desenvolvimentos de novas parametrizações que representem apropriadamente os diversos processos através dos quais partículas de aerossóis interagem com outros elementos atmosféricos. Nesse contexto, cresce em importância a necessidade de inventários de emissões de aerossóis mais precisos. Uma posição bem aceita pela comunidade científica atualmente é a recomendação da junção de técnicas de sensoriamento remoto, observações diretas e modelagem numérica da atmosfera (Charlson, 2001). O sensor MODIS a bordo dos satélites Terra (King et al., 2003) e Aqua (Parkinson, 2003) fornece uma cobertura global diária da carga de aerossóis presente na atmosfera, tendo sido o primeiro sensor concebido com características específicas para o estudo de aerossóis. A grande gama espectral dos 36 canais do sensor MODIS permite a obtenção de várias informações sobre o sistema terrestre, entre elas a concentração de aerossóis, assim como informações sobre o tamanho médio das partículas (Remer et al., 2005). As características radiométricas dos canais MODIS são descritas em detalhes por Barnes e colaboradores (1998), e no capítulo 1 deste livro. O algoritmo de aerossóis utiliza dados de radiâncias obtidas pelo sensor MODIS a bordo dos satélites Terra e Aqua, após a realização de sua calibração radiométrica e geolocalização (Ignatov et al., 2005; MODIS Characterization Support Team MCST, 2000), assim como o produto de mascaramento de nuvens (Ackerman et al., 1998) e dados meteorológicos auxiliares fornecidos pelo NCEP (National Centers for Environmental Prediction). Há dois algoritmos independentes, para obtenção das propriedades de aerossóis sobre continentes e sobre oceanos conforme detalhado nas próximas seções, mas esses algoritmos baseiam se na mesma estratégia de uso de tabelas pré computadas (look up tables) de cálculos de transferência radiativa na atmosfera, em que várias condições de observação e iluminação são computadas para diferentes níveis de concentração de aerossóis e refletâncias de superfície. As radiâncias espectrais medidas pelo sensor no topo da atmosfera e as estimativas de refletância da superfície são comparadas com os valores pré calculados até que a melhor solução seja encontrada com ajustes de mínimos quadrados. 2

3 Este capítulo descreve o funcionamento dos algoritmos de aerossóis para o sensor MODIS segundo a versão 4 (ou Coleção 4) sobre o continente (Kaufman et al., 1997a) e sobre o oceano (Levy et al., 2003; Tanré et al., 1997). Em julho de 2005 teve início a implantação progressiva da versão 5 dos algoritmos, fase esta que deverá se estender até meados de 2006, trazendo mudanças significativas nos resultados de estimativas de aerossóis. Informações detalhadas sobre as várias versões dos algoritmos utilizadas para o produto de aerossóis podem ser obtidas em: atmos.gsfc.nasa.gov/ 5.2 Princípios físicos da detecção de aerossóis pelo MODIS sobre o continente A questão central da detecção de aerossóis sobre o continente é a correção adequada dos efeitos de refletividade da superfície e outras contribuições como o espalhamento molecular de radiação solar na atmosfera. Somadas, essas contribuições são muito maiores que o sinal proveniente dos aerossóis, e portanto busca se em geral técnicas que permitam subtrair a maior parte do sinal recebido pelo sensor, preservando se a informação proveniente da camada de aerossóis. A obtenção do produto de aerossóis sobre o continente baseia se na metodologia de detecção sobre superfícies escuras (ou alvos escuros) (Fraser et al., 1984; Kaufman et al., 1997a), e faz uso dos seguintes resultados empíricos gerais: a) o efeito da radiação solar sobre os aerossóis decresce com o comprimento de onda (λ) numa lei de potências situada entre λ 1 a λ 2. Assim o efeito dos aerossóis é muito menor em comprimentos de onda do IVM do que no VIS. Uma exceção importante é o aerossol originado de poeira de deserto, que apresenta interação com radiação de comprimentos de onda maiores que os demais tipos de aerossóis (Kaufman, 1993); b) sobre superfícies escuras, o efeito radiativo líquido que o aerossol exerce é predominantemente o espalhamento de radiação solar. No caso de superfícies brilhantes ocorre uma sobreposição de efeitos de espalhamento e absorção de radiação solar. A técnica de alvos escuros, caracterizados por refletâncias menores que cerca de 6% no canal azul, explora essa propriedade da interação entre luz solar, aerossóis e superfície, para alguns comprimentos de onda; c) as refletâncias da superfície apresentam um certo grau de correlação ao longo do espectro solar (Kaufman et al., 1997b). Por exemplo, a interação entre a superfície e a radiação solar no comprimento de onda de 2,1 µm (canal IVP) pode ser relacionada à mesma interação no comprimento de onda 0,47 µm (canal azul). Essa correlação geral entre as refletâncias de superfície no IV e no VIS foi observada para vários tipos de superfícies sobre o globo (Kaufman et al., 1997b). Com base nesses três resultados empíricos, a metodologia geral para obtenção do produto de aerossóis sobre continentes desenvolve se da seguinte maneira: primeiramente 3

4 encontram se os pixels escuros na imagem a ser analisada, com base na refletância medida pelo sensor no canal do IV de 2,1 µm. Em seguida, a partir da correlação existente entre os comprimentos de onda no IV e no VIS, estima se a refletância da superfície nos canais azul (0,47 µm) e vermelho (0,66 µm). Determina se o tipo de aerossol a partir de informações sobre sua distribuição global média (e.g. d'almeida et al., 1991; Hao e Liu, 1994) e também a partir da razão entre as refletâncias do aerossol nos canais azul e vermelho nas condições observacionais específicas da imagem. Em seguida, seleciona se o modelo dinâmico de aerossol apropriado, que descreve a distribuição de tamanhos das partículas, seu índice de refração, albedo simples, e efeito de assimetria da função de fase de espalhamento (Remer et al., 1996). Finalmente realiza se a inversão das radiâncias medidas pelo sensor através de tabelas previamente computadas para os vários modelos dinâmicos de aerossol, usando se o código de transferência radiativa de Dave e Gazdag (1970). Isso resulta em estimativas de profundidade óptica do aerossol nos comprimentos de onda de 0,47 µm e 0,66 µm, obtendo se ainda como subprodutos derivados (i.e. parametrizados) a concentração de massa do aerossol, seu expoente de Angström, e o fluxo de radiação solar refletido e transmitido pela camada de aerossóis na atmosfera. A próxima seção descreve o funcionamento detalhado do algoritmo de detecção de aerossóis sobre superfícies continentais. 5.3 O algoritmo de aerossóis sobre o continente Inicialmente realiza se uma correção das radiâncias medidas levando se em conta o conteúdo atmosférico de vapor d'água, ozônio e dióxido de carbono, componentes atmosféricos que podem interferir nas radiâncias relevantes para a obtenção da profundidade óptica de aerossóis. Para se realizar essas correções utilizam se dados de análise do NCEP ou ainda valores climatológicos. Em seguida é realizada uma análise estatística do número disponível de pixels dos canais 0,47 µm, 0,66 µm e 2,13 µm usados no algoritmo. O canal de 0,66 µm, com resolução nominal de 250 m, é re amostrado para permitir comparações com os outros dois canais, com resolução de 500 m. Organiza se a imagem em caixas de 10 x 10 km, ou seja, 400 pixels de 500 m. Verifica se pixel a pixel a inexistência de nuvens, corpos d'água, neve ou gelo, e em regiões costeiras o algoritmo atribui menor nível de confiança para os resultados obtidos. Corpos d'água de dimensões reduzidas (sub pixel) são removidos da análise desconsiderando se casos com valor de IVDN inferiores a 0,10. Há ainda mecanismos para reduzir possíveis contaminações sub pixel de gelo e neve (Remer et al., 2005) que podem ser importantes sobre a América do Sul em regiões como a Cordilheira dos Andes. Após o mascaramento, o algoritmo seleciona pixels escuros a partir da refletância medida no canal 2,13 µm, considerando se válidos pixels com refletância entre 0,01 e 0,25, 4

5 inclusive1. Os pixels selecionados são analisados em termos de sua refletância no canal VIS de 0,66 µm: organizando se os pixels em ordem crescente de refletância, os 20% mais escuros (i.e. menores refletâncias) e os 50% mais brilhantes (i.e. maiores refletâncias) são descartados, visando se eliminar problemas com sombras de nuvens, contaminações residuais de nuvens ou condições singulares na superfície. Os pixels restantes são os efetivamente utilizados pelo algoritmo. Para que o processo continue é necessário que haja no mínimo 12 pixels válidos do total inicial de 400 pixels na caixa em questão. Usando se os pixels selecionados pelo algoritmo, calcula se a refletância média medida pelo sensor nos três comprimentos de onda de 0,47 µm, 0,66 µm e 2,13 µm. Em seguida calcula se a refletância da superfície em 0,47 µm e 0,66 µm a partir das seguintes relações empíricas (Kaufman e Tanré, 1998): ρs0,47 = 0,25 < ρ2,13 > (5.1) ρs0,66 = 0,50 < ρ2,13 > onde < ρ2,13 > é a refletância média medida pelo sensor em 2,13 µm, enquanto ρs0,47 e ρs0,66 são as refletâncias da superfície estimadas em 0,47 e 0,66 µm, respectivamente. A partir dos valores médios de refletâncias medidas nos canais do azul e do vermelho (< ρ0,47 > e < ρ0,66 >) e das estimativas de refletâncias da superfície nesses mesmos canais ( ρs0,47 e ρs0,66 ), o algoritmo utiliza tabelas com resultados previamente computados de cálculos de transferência radiativa para obter estimativas das profundidades ópticas de aerossóis em ambos os canais ( τa0,47 e τa0,66 ), presumindo se um modelo preliminar de aerossóis do tipo continental. A definição de um modelo de aerossóis significa utilizar se valores pré definidos de parâmetros ópticos e microfísicos originados de medidas experimentais, como o albedo simples (ωo), a função de fase de espalhamento (P (Θ)) e parâmetros que definem sua distribuição de tamanhos, como o raio geométrico médio (rg) e seu desvio padrão (σg) (também expresso como σ = ln(σg/[1µm]), considerando se que a distribuição de tamanho possa ser representada por uma distribuição lognormal) e ainda o volume das partículas por área da coluna atmosférica (Vo). Com isso é possível calcular, para ambos os comprimentos de onda do azul e do vermelho, a fração da radiância detectada pelo sensor, nas condições particulares de iluminação e observação, devida apenas à camada de aerossóis, como se esta estivesse sobre uma superfície perfeitamente absorvedora (path radiance): 1 Remer e colaboradores (2005) descrevem também uma alternativa no caso de superfícies brilhantes com refletância de até 0,40 no canal 2,13 µm. 5

6 ρaλ = ωoλ τaλ Pλ(Θ') (5.2) onde Θ' representa o ângulo de espalhamento específico para cada pixel. A radiância detectada devido ao aerossol (ρaλ), que inicialmente é considerado do tipo continental, é utilizada então para identificar o modelo final de aerossol mais adequado em cada caso. Isso é feito analisando se a dependência espectral de ρaλ, isto é, testando se o valor da razão ρa0,66 / ρa0,47. Se essa razão é elevada (i.e. próxima de 1), então há uma fraca dependência espectral que o algoritmo interpreta como aerossol unicamente do tipo poeira de deserto. Abaixo de um valor mínimo, há uma forte dependência espectral e o algoritmo trata a cena sob a suposição que o aerossol não contenha poeira de deserto. Para valores intermediários da razão ρa0,66 / ρa0,47, o algoritmo procede como se houvesse uma mistura entre aerossol do tipo poeira do deserto e outros tipos de aerossol. As condições testadas são as seguintes (Remer et al., 2005): se ρa0,66 / ρa0,47 > 0,90 0,01(Θ 150 ), então o aerossol é unicamente composto de poeira do deserto; se 0,72,< ρa0,66 / ρa0,47 < 0,90 0,01(Θ 150 ), então há uma situação intermediária; se ρa0,66 / ρa0,47 < 0,72, então o aerossol não contém poeira de deserto. Essas condições são testadas para situações onde o ângulo de espalhamento Θ esteja entre 150 e 168. Para ângulos menores que 150, o algoritmo atribui o valor de 150 para o ângulo de espalhamento durante esse teste. Para os casos em que há uma mistura, a fração da profundidade óptica devido somente ao aerossol que não contém poeira de deserto é calculada como (Remer et al., 2005): η0,55 = 1 { [ r0,66:0,47 0,72 ] / [ 0,90 0,01(Θ 150 ) 0,72 ] } (5.3) onde r0,66:0,47 é a razão ρa0,66 / ρa0,47 e Θ é o ângulo de espalhamento entre 168 e 150 ou identicamente 150 para ângulos menores que 150. Na prática, sobre os continentes, η0,55 é freqüentemente 0 ou 1, com poucas situações em que o aerossol apresenta mistura com poeira de deserto. Essa particularidade é discutida mais adiante, na seção de produtos de aerossóis. Uma vez verificado em que proporção o aerossol contém poeira de deserto, o algoritmo seleciona o modelo de aerossol que corresponde à região do globo sobre a qual a imagem foi coletada. A Tabela 5.1 (Remer et al., 2005) mostra os vários modelos de aerossol utilizados pelo algoritmo. Para o Brasil e toda a América do Sul, o modelo adotado é o de países em desenvolvimento, com aerossol que absorve radiação solar moderadamente. Alguns dos itens do modelo são indicados como parametrizações em função da profundidade óptica determinada para o canal vermelho. 6

7 Tab. 5.1 Modelos de aerossol sobre o continente (adaptado de Remer et al., 2005)a. rg(µm) Moda Vo(µm) σ ωo0,47 ωo0,66 Países em desenvolvimento, absorção moderada (Brasil, América do Sul e outros locais) Acumulação Grossa 0,061 1,0 1,3τa0,66 0,50 0,69 + 0,81τa0,66 0, ,31τa0,66 0,91 0,89 0,024 0,063τa0,66 + 0,37(τa0,66)2 0,84 0,84 Poeira de deserto (modelo selecionado com base na dependência espectral) Moda 1 Moda 2 Moda 3 0,0010 0,0218 6,24 0,755 1,160 0,638 6,0 x ,01 0,006 0,015 0,95 0,62 0,015 0,95 0,62 0,96 0,69 0,16 0,96 0,69 0,16 0, ,31τa0,66 0,86 0,85 0,024 0,063τa0,66 + 0,37(τa0,66)2 0,84 0,84 Continental (modelo preliminar) Solúvel Poeira Grafítico 0,005 0,50 0,0118 1,09 1,09 0,693 3,05 7,364 0,105 Países em desenvolvimento, absorção forte (África e China) Acumulação Grossa 0,061 1,0 1,3τa0,66 0,50 0,69 + 0,81τa0,66 Urbano/Industrial (Europa e Leste da América do Norte) Acumulação 1 0,036 0,60 0, ,51τa0,66 1,46(τa0,66)2 +1,07(τa0,66)3 0,96 0,96 Acumulação 2 0,114 0,45 0,0038 0,086τa0,66 + 0,90 (τa0,66)2 0,71(τa0,66)3 0,97 0,97 Grossa 1 Grossa 2 0,99 0,67 0,30 0,94 0, ,031τa0,66 0,045 0,92 0,88 0,92 0,88 a) rg é o raio geométrico médio das partículas de aerossol; σ é o logaritmo do desvio padrão de rg, ou seja σ=ln(σg/[1µm]); Vo é o volume das partículas por área da coluna atmosférica; ωo é o albedo simples; τa é a profundidade óptica do aerossol. No passo final do processo de obtenção da profundidade óptica, o algoritmo realiza uma segunda consulta a tabelas pré computadas de modelamento da transferência radiativa na atmosfera, utilizando se o modelo de aerossol apropriado para a região do globo em questão e época do ano, assim como os valores médios de refletâncias medidas pelo sensor nos canais do azul e do vermelho (< ρ0,47 > e < ρ0,66 >) e as estimativas de refletâncias da superfície nesses canais ( ρs0,47 e ρs0,66 ). Com isso obtêm se os valores de τa0,47 e τa0,66, que são por sua vez utilizados para interpolar o resultado e obter se τa0,55. Finalmente alguns outros parâmetros também são computados como função dos valores estimados de τa0,47 e τa0,66, como por exemplo a fração da profundidade óptica devido a moda fina, ou o coeficiente de Angström entre os canais de 0,47 e 0,66 µm. 7

8 5.4 Detecção de aerossóis pelo MODIS sobre oceanos No caso da detecção de aerossóis sobre o continente, a questão mais sensível é a subtração dos efeitos de refletividade da superfície, que é estimada a partir de correlações empíricas do espectro eletromagnético descritas por Kaufman e colaboradores (1997b). Já sobre os oceanos a homogeneidade da superfície permite que sua refletância possa ser estimada de forma mais simples que no caso dos continentes, para os vários comprimentos de onda utilizados pelo algoritmo. Sobre os oceanos considera se que o aerossol seja composto de apenas duas modas, que podem ser modeladas de forma independente. São consideradas 4 possibilidades para a moda fina, com origens em processos de combustão e reações químicas; e 5 para a moda grossa, produzidas mecanicamente como aerossóis marinhos e de poeira de deserto. Os parâmetros ópticos e microfísicos desses modelos de modas de aerossol são indicados na Tabela 5.2. Tab. 5.2 Modelos de aerossol sobre oceanos, com 4 modas finas (f) e 5 modas grossas (g) (adaptado de Remer et al., 2005)a. Comprimento de onda moda tipo rg(µm) σ reff (µm) de 0,47 a 0,86 µm 1,24 µm 1,64 µm 2,13 µm 1(f) 2(f) 3(f) 4(f) 5(g) 6(g) 7(g) 1,45 0,0035i 1,45 0,0035i 1,40 0,0020i 1,40 0,0020i 1,45 0,0035i 1,45 0,0035i 1,45 0,0035i 1,45 0,0035i 1,45 0,0035i 1,40 0,0020i 1,40 0,0020i 1,45 0,0035i 1,45 0,0035i 1,45 0,0035i 1,43 0,01i 1,43 0,01i 1,39 0,005i 1,39 0,005i 1,43 0,0035i 1,43 0,0035i 1,43 0,0035i 1,40 0,005i 1,40 0,005i 1,36 0,003i 1,36 0,003i 1,43 0,0035i 1,43 0,0035i 1,43 0,0035i 0,07 0,06 0,08 0,10 0,40 0,60 0,80 0,40 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 0,10 0,15 0,20 0,25 0,98 1,48 1,98 1,46 0,000i 1,46 0,001i 1,46 0,000i 0,60 0,60 1,48 1,46 0,000i 1,46 0,001i 1,46 0,000i 0,50 0,80 2,50 1,53 0,003i(0,47) 8(g) 1,53 0,001i(0,55) 1,53 0,000i(0,66) 1,53 0,000i(0,86) 1,53 0,003i(0,47) 9(g) 1,53 0,001i(0,55) 1,53 0,000i(0,66) 1,53 0,000i(0,86) a) rg é o raio geométrico médio das partículas de aerossol; σ é o logaritmo do desvio padrão de rg, ou seja σ=ln(σg/[1µm]); reff é o raio efetivo das partículas de aerossol. 8

9 Entende se o sinal que o sensor detecta como composto de duas partes (Tanré et al., 1997), uma proveniente da superfície, considerando se inclusive a região de reflexão especular da luz solar, e outra parte proveniente da atmosfera, compreendendo todos os processos radiativos que ocorrem envolvendo aerossóis e gases. Para modelar esses processos foi utilizado o código radiativo de Ahmad e Fraser (1982). As refletâncias medidas pelo sensor nos 6 canais de 0,55, 0,66, 0,87, 1,24, 1,64 e 2,13 µm são comparadas com valores pré calculados para esses canais em uma série de ângulos de iluminação e observação, distribuições de tamanho, e valores de profundidade óptica em 0,55 µm. Realiza se um ajuste de mínimos quadrados para se encontrar as condições mais similares com relação às observações. Note se que a tabela de valores pré calculados é definida apenas com relação à profundidade óptica do canal 0,55 µm. Para cada moda de aerossol na Tabela 5.2 existe um modelo de dependência espectral que permite obter de forma única os valores de profundidade óptica (e outros parâmetros) nos demais canais que o algoritmo utiliza. A Tabela 5.3 mostra o modelo de dependência espectral que permite obter os vários parâmetros ópticos no algoritmo sobre oceanos. Regiões oceânicas afetadas por descargas fluviais podem apresentar grande concentração de sedimentos, influenciando a refletância da superfície. Áreas costeiras com elevada produtividade de fitoplâncton apresentam em geral concentrações elevadas de clorofila. Esses efeitos sobre os oceanos causam irregularidades na refletância da superfície de forma pronunciada no canal de 0,47 µm. Por essa razão esse canal não é utilizado nos cálculos do algoritmo sobre oceanos, e os resultados nesse comprimento de onda são produzidos por extrapolação a partir dos valores obtidos para os outros 6 canais (Levy et al., 2003). A próxima seção descreve em detalhe os procedimentos de funcionamento do algoritmo de aerossóis sobre regiões oceânicas. 5.5 O algoritmo de aerossóis sobre os oceanos De modo semelhante ao algoritmo sobre o continente, no caso dos oceanos também é necessário inicialmente realizar se uma correção das radiâncias medidas levando se em conta as concentrações de vapor d'água, ozônio e dióxido de carbono. Em seguida realiza se uma análise estatística do número de pixels nos seis canais utilizados pelo algoritmo: 0,55, 0,66, 0,86, 1,24, 1,60 e 2,13 µm. Organiza se a imagem em caixas de 10 x 10 km, ou seja, 400 pixels de 500 m de resolução espacial. Os canais de 250 m são degradados para serem comparados aos demais. Todos os pixels devem estar sobre o oceano, do contrário a caixa é processada pelo algoritmo de continente. 9

10 Tab. 5.3 Dependência espectral dos modelos de aerossol (adaptado de Remer et al., 2005) moda tipo Comprimento de onda 0,47 µm 0,55 µm 0,66 µm 0,87 µm 1,24 µm 1,61 µm 2,13 µm 0,8786 0,9554 0,9775 0,9819 0,9707 0,9576 0,9430 1,0000 1,0000 0,5390 0,8158 0,9211 0,9401 0,9753 0,9676 0,9577 1,0000 1,0000 0,4968 0,8209 0,9156 0,9404 0,9774 0,9733 0,9669 1,0000 1,0000 0,1773 0,4677 0,5590 0,6179 0,7330 0,7314 0,7335 0,7129 0,7220 0,1048 0,3685 0,4715 0,5451 0,7411 0,7461 0,7443 0,7173 0,7176 0,0622 0,2635 0,3711 0,4566 0,7282 0,7446 0,7461 0,7190 0,7151 Albedo simples (ωoλ) 1(f) 2(f) 3(f) 4(f) 5(g) 6(g) 7(g) 8(g) 9(g) 0,9735 0,9782 0,9865 0,9861 0,9239 0,8911 0,8640 0,9013 0,8669 0,9683 0,9772 0,9864 0,9865 0,9358 0,9026 0,8770 0,9674 0,9530 0,9616 0,9757 0,9859 0,9865 0,9451 0,9178 0,8942 1,0000 1,0000 0,9406 0,9704 0,9838 0,9855 0,9589 0,9377 0,9175 1,0000 1,0000 Fator de assimetria (gλ) 1(f) 2(f) 3(f) 4(f) 5(g) 6(g) 7(g) 8(g) 9(g) 0,5755 0,6832 0,7354 0,7513 0,7450 0,7770 0,8035 0,7534 0,7801 0,5117 0,6606 0,7183 0,7398 0,7369 0,7651 0,7912 0,7200 0,7462 0,4478 0,6357 0,6991 0,7260 0,7328 0,7503 0,7738 0,6979 0,7234 0,3221 0,5756 0,6510 0,6903 0,7316 0,7358 0,7506 0,6795 0,7065 Coeficientes de extinção normalizados com relação a 0,55 µm ( βextλ / βext0,55 ) 1(f) 2(f) 3(f) 4(f) 5(g) 6(g) 7(g) 8(g) 9(g) 1,538 1,300 1,244 1,188 0,963 0,980 0,986 0,977 0,964 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 0,661 0,764 0,796 0,836 1,037 1,034 1,025 1,023 1,000 0,286 0,427 0,483 0,549 10,81 1,100 1,079 1,086 1,039 0,085 0,169 0,211 0,269 1,055 1,177 1,162 1,185 1,098 0,046 0,081 0,104 0,140 0,919 1,166 1,225 1,192 1,117 0,016 0,030 0,042 0,060 0,745 1,081 1,215 1,124 1,105 O mascaramento de nuvens sobre o oceano é realizado com base na variabilidade espacial da refletância no canal 0,55 µm, que permite discriminar entre aerossóis e nuvens (Martins et al., 2002). Em geral a variabilidade espacial da refletância de nuvens sobre o oceano é maior que no caso de plumas de aerossóis, e assim a superfície homogênea do oceano permite discriminar a ocorrência de nuvens. Várias regras são aplicadas em seqüência para se determinar a presença de nuvens do tipo cirrus (Remer et al., 2005). Um segundo tipo de mascaramento é realizado sobre a imagem, para se eliminar pixels contendo sedimentos 10

11 oriundos de descargas de rios. Suas assinaturas espectrais no VIS e no IVP permitem distinguir águas oceânicas com e sem sedimentos. Em seguida, os pixels são organizados em ordem crescente de refletância no canal 0,86 µm. Buscando se evitar contaminação de sombras, nuvens remanescentes ou condições singulares, desprezam se 25% dos pixels mais escuros (i.e. com os menores valores de refletâncias) e 25% dos pixels mais brilhantes (i.e. com maiores refletâncias). Os pixels restantes são usados pelo algoritmo, se houver pelo menos 10 pixels. Sobre os pixels remanescentes são então calculadas as refletâncias médias nos seis canais usados pelo algoritmo. A região correspondente a um cone de 30 em torno da reflexão especular solar na superfície do oceano (sun glint) também é eliminada dos cálculos, uma vez que a refletância é elevada nesses pixels (Kaufman e Tanré, 1998). A exceção é no caso da ocorrência de densas plumas de poeira de deserto sobre essa região. O algoritmo testa a razão entre as refletâncias dos canais azul e vermelho (0,47 e 0,66 µm): se essa razão é menor que 0,95, o algoritmo prossegue com a indicação de que se trata de poeira de deserto sobre a região do brilho especular do sol. As refletâncias médias nos seis canais utilizados pelo algoritmo (consideradas como as refletâncias médias no topo da atmosfera) são então utilizadas com a tabela de valores pré calculados considerando se a geometria particular de iluminação e observação pelo sensor, para se obter três parâmetros: a profundidade óptica do aerossol em 0,55 µm (τa0,55), a fração dessa profundidade óptica que é devida somente à moda fina (η0,55) e o raio efetivo da distribuição de tamanhos do aerossol integrado na coluna atmosférica (reff). A partir do valor obtido para τa0,55 e do modelo de dependência espectral indicado na Tabela 5.3, obtém se então o valor de profundidade óptica nos outros comprimentos de onda. O método descrito por Tanré e colaboradores (1997) pressupõe que os efeitos de espalhamento múltiplo do aerossol composto por duas modas lognormais sejam correspondentes à soma ponderada de cada moda individualmente. Assim, as refletâncias são pré calculadas em tabelas de acordo com a equação: ρλtab (τa0,55 ) = η0,55 ρλf(τa0,55 ) + (1 η0,55 ) ρλg(τa0,55 ) (5.4) ou seja, a refletância tabelada nos vários comprimentos de onda em função da profundidade óptica em 0,55 µm é composta por uma fração devido à moda fina (f) e outra complementar, correspondente à moda grossa (g) de aerossóis. Incidentalmente, Remer e colaboradores (2005) mostram que η0,55 = τa,f0,55 / τa0,55, ou seja, que o parâmetro η0,55 ajustado na ponderação entre a contribuição das modas fina e grossa corresponde à fração da profundidade óptica da moda fina em relação à profundidade óptica total. Para cada uma das 11

12 20 combinações de uma moda fina e uma moda grossa com os parâmetros da Tabela 2, o algoritmo busca a minimização do erro quadrático médio definido como(levy et al., 2003): e2 = < [ ( <ρλ> ρλtab ) / ( <ρλ> + 0,01) ]2 > (5.5) onde o símbolo < > denota média computada sobre os seis comprimentos de onda utilizados pelo algoritmo, <ρλ> são os valores médios das refletâncias medidas pelo sensor em cada canal utilizado, e ρλtab são os valores pré computados para as refletâncias, em função da profundidade óptica em 0,55 µm. A constante 0,01 é acrescentada no denominador para evitar instabilidades numéricas. O algoritmo define o melhor ajuste como aquele, dentre as 20 possibilidades de combinação de uma moda fina e uma moda grossa, que minimiza o valor de e2. A solução média é definida como a média de todas as soluções que apresentem e < 3%. Caso nenhuma solução satisfaça essa condição, então a solução média corresponde à média das três melhores soluções, i.e., aquelas que apresentem os menores valores de e. Uma vez encontradas as soluções, as combinações de moda fina e grossa escolhidas correspondem à distribuição efetiva de aerossóis, e outros parâmetros podem ser obtidos em função dessas estimativas. Os resultados finais são estimativas de profundidade óptica de aerossóis em sete comprimentos de onda: 0,47 (por extrapolação), 0,55, 0,66, 0,87, 1,24, 1,60 e 2,13 µm, assim como estimativas do raio médio das partículas de aerossol. Como subprodutos da inversão resultam a concentração de massa do aerossol, a concentração de núcleos de condensação de nuvens, expoentes de Angström, fluxos de radiação solar refletido e transmitido, fator de assimetria da função de fase, e razão de retroespalhamento de radiação solar. 5.6 Validação do produto de aerossóis sobre continentes e oceanos Resultados obtidos a partir de sensores em satélites precisam ser validados, isto é, comparados com instrumentos de reconhecida eficiência e robustez pela comunidade internacional, para que possam ser utilizados com finalidades científicas. Os produtos de propriedades ópticas do aerossol obtidos a partir de modelos de inversão das medições de radiância espectral realizadas pelo sensor MODIS, em particular a profundidade óptica do aerossol, são validados pela comparação com resultados obtidos a partir de diversas metodologias. Atualmente são utilizados os produtos obtidos da AERONET (Aerosol Robotic Network), uma rede de radiômetros automáticos concebida e mantida pelo GSFC ( para monitorar as propriedades ópticas do aerossol em várias localidades no mundo (Holben et al., 1998). No total são 132 radiômetros espalhados por todo o globo (sobre continente e oceano, neste caso, em pequenas ilhas ou na costa) que realizam 12

13 medições da atenuação da radiação solar direta em até oito comprimentos de onda para obter a profundidade óptica do aerossol a partir da Lei de Beer. Ressalta se que as medições são pontuais, isto é, específicas de uma localidade, visto que o instrumento é mantido fixo, e realizadas ao longo de todo dia, em intervalos de aproximadamente quinze minutos. Os produtos da AERONET estão disponíveis em diferentes níveis de confiança. Os produtos de nível 1.0 são os obtidos quase em tempo real (apenas um dia após as medições) sem processamento prévio quanto a erros espúrios como contaminação por nuvens. Os produtos de nível 1.5 são analisados a partir de um algoritmo automático que elimina eventuais resultados contaminados por nuvens (Smirnov et al., 2000). Finalmente, os produtos de nível 2.0 são certificados quanto a eventuais variações de calibração dos instrumentos e, dependendo da localidade, são disponíveis apenas vários meses após a realização das medições. O produto de aerossóis do MODIS tem resolução nominal de 10 x 10 km, no máximo duas vezes ao dia considerando se uma passagem de cada satélite sobre uma determinada região. Para comparar resultados de aerossóis obtidos pelo MODIS com os obtidos pela AERONET, as coordenadas geográficas do radiômetro da AERONET são utilizadas para localizar o correspondente pixel do MODIS. De acordo com Ichoku e colaboradores (2002), é considerada uma caixa de 50 x 50 km do MODIS (i.e. 5 x 5 pixels) centralizada nas coordenadas do sítio AERONET. A escolha desse limite espacial, segundo os autores, deve se ao fato de que uma caixa de 30 x 30 km apresentaria baixa estatística (apenas 9 pixels, contra 25 na grade de 50 x 50 km) e, além disso, à estimativa de velocidade média de deslocamento de uma pluma de aerossol, de aproximadamente 50 km/h, o que corresponderia a cerca de uma hora de medições da AERONET. Para os resultados de aerossóis obtidos pelo MODIS são então calculadas médias e respectivos desvios padrões nessa caixa de 50 x 50 km, e para os resultados da AERONET são calculadas médias e desvios padrões meia hora antes e meia hora após a passagem do satélite sobre a localidade. Remer e colaboradores (2005) compararam a profundidade óptica de aerossóis obtida MODIS com a observada pela AERONET tanto sobre continente quanto sobre o oceano. Sobre continentes, a incerteza estimada para a profundidade óptica do aerossol é de ±0,05 ±0,15τ. Essa estimativa foi baseada em testes de sensibilidade realizados antes do lançamento dos satélites. De acordo com os autores, a profundidade óptica do aerossol obtida pelo MODIS apresenta um erro sistemático maior do que o previsto para todos os comprimentos de onda, que pode ser resultante de problemas de calibração do sensor ou mais provavelmente de estimativas incorretas da refletância de superfície. Sobre o oceano, a estimativa de incerteza para o algoritmo é de ±0,03 ±0,05τ. Comparando com os resultados da AERONET, os autores observaram que na prática, o algoritmo do MODIS sobre o oceano foi mais preciso e acurado do que a expectativa, praticamente sem erros sistemáticos. 13

14 5.7 Produtos de aerossóis do MODIS Os resultados do algoritmo de aerossóis são fornecidos em arquivos no formato hdf com nomes iniciando por MOD04 para o sensor a bordo do Terra e MYD04 para o Aqua. Nesses arquivos há um total de 64 variáveis disponíveis, sendo que muitas delas são utilizadas apenas de forma diagnóstica, permitindo que o usuário possa avaliar a qualidade dos resultados. Parâmetros geométricos e de localização são fornecidos em variáveis armazenadas sob a forma de matrizes, tais como latitude, longitude, ângulo solar zenital, ângulo zenital do sensor, ângulo de espalhamento, etc. Há uma seção com os três principais produtos, designados como produtos em conjunto, indicando tratar se de resultados sobre continentes e oceanos. Esses produtos são: a profundidade óptica de aerossóis em 0,55 µm (optical depth land and ocean), a fração da profundidade óptica em 0,55 µm devido a aerossóis que não contêm poeira de deserto (optical depth ratio small land and ocean), e o fluxo de radiação refletido normalizado em 0,55 µm (reflected flux land and ocean). Dentre esses três produtos, a profundidade óptica é considerada validada, significando que os valores obtidos pelo algoritmo são compatíveis com outros instrumentos, dentro de uma certa margem de erro. A fração da profundidade óptica devido a aerossóis não poeira de deserto é um produto ainda não validado, enquanto a variável fluxo refletido é parametrizada em função da profundidade óptica obtida. A seção de produtos sobre o continente tem 23 variáveis, das quais a maioria é utilizada de forma diagnóstica. Nessa seção o principal produto é a profundidade óptica corrigida, em 3 comprimentos de onda: 0,47, 055 e 0,66 µm (corrected optical depth land). Esse produto é considerado validado, após amplos esforços de comparação entre valores obtidos pelo algoritmo e medidas experimentais em vários locais do mundo. Dois produtos encontram se sob análise de validação (Remer et al., 2005), que são a fração da profundidade óptica em 0,55 µm devido a aerossóis que não contêm poeira de deserto (optical depth ratio small land) e o expoente de Angström entre 0,47 e 0,66 µm (Angstrom exponent land). Outros três produtos são obtidos como parametrizações dos modelos e da profundidade óptica de aerossóis: a concentração de massa de aerossol na coluna atmosférica em g/cm2 (mass concentration land), o fluxo de radiação normalizado refletido em 3 comprimentos de onda: 0,47, 055 e 0,66 µm (reflected flux land), e o fluxo normalizado transmitido em 2 comprimentos de onda: 0,47 e 0,66 µm (transmitted flux land). Note se que o produto de profundidade óptica continental (continental optical depth land) deve ser utilizado somente para fins diagnósticos, uma vez que corresponde ao modelo continental inicial utilizado internamente pelo algoritmo. A seção de produtos sobre oceanos contém 29 variáveis, das quais a maioria é utilizada com fins diagnósticos. Os dois produtos principais, ambos considerados validados, 14

15 são a profundidade óptica efetiva para a solução média, em 7 comprimentos de onda: 0,47, 0,55, 0,66, 0,87, 1,24, 1,63 e 2,13 µm (effective optical depth average ocean) e o raio efetivo das partículas de aerossol (effective radius ocean). A profundidade óptica efetiva para a melhor solução (effective optical depth best ocean) deve ser considerada apenas para fins diagnósticos. Cinco outros produtos encontram se em fase de validação (Remer et al., 2005): a profundidade óptica devido a moda fina para a solução média, em 7 comprimentos de onda (optical depth small average), a profundidade óptica devido a moda grossa para a solução média, em 7 comprimentos de onda (optical depth large average), a fração da profundidade óptica em 0,55 µm devido a moda fina de aerossóis (optical depth ratio small ocean 0.55 micron), o expoente de Angström entre 0,55 e 0,87 µm (Angström exponent 1 ocean) e o expoente de Angström entre 0,87 e 2,13 µm (Angström exponent 2 ocean). Finalmente, há outros 6 produtos que são parametrizados em função dos modelos de aerossol selecionados pelo algoritmo e dos valores obtidos para as profundidades ópticas: a concentração de massa (mass concentration ocean), a concentração de núcleos de condensação de nuvens na coluna em unidades de cm 2 (cloud condensation nuclei ocean), e para a solução média em 7 comprimentos de onda: o fluxo de radiação normalizado refletido (reflected flux average ocean), o fluxo normalizado transmitido (transmitted flux average ocean), o fator de assimetria (asymmetry factor average ocean), e a razão de retroespalhamento (backscattering ration average ocean). É importante notar que a nomenclatura associada à variável η0,55 no produto de aerossóis MODIS pode induzir a uma interpretação errônea. Na seção de produtos sobre o continente, η0,55 tem o nome de optical depth ratio small land, enquanto é designada como optical depth ratio small ocean 0.55 micron na seção de produtos sobre os oceanos e finalmente como optical depth ratio small land and ocean na seção conjunta de produtos de continente e oceanos. Sobre os continentes, η0,55 indica qual a fração da profundidade óptica é devida ao aerossol não poeira de deserto. Sobre o Brasil e a América do Sul, isso significa a fração entre aerossóis do tipo países em desenvolvimento, absorção moderada (cf. Tabela 5.1) e aerossóis de poeira de deserto. Por isso, freqüentemente o valor dessa variável sobre o Brasil é 1, indicando a ausência de fontes significativas de poeira de deserto na região (i.e. aerossol com fraca dependência espectral entre os canais azul e vermelho). Note se que de acordo com a Tabela 5.1, o aerossol de países em desenvolvimento com absorção moderada é composto de uma moda de acumulação e uma moda grossa. Por essa razão é errôneo interpretar η0,55 sobre os continentes como a fração da profundidade óptica devida à moda fina dos aerossóis. Sobre os oceanos o funcionamento do algoritmo é distinto e, conforme discutido anteriormente, busca se uma solução composta de uma moda fina (dentre 4 modelos possíveis) e uma moda grossa (com 5 possibilidades de escolha), sendo que o aerossol do tipo poeira de deserto encontra se representado entre as soluções de moda grossa. Por essa razão, 15

16 sobre os oceanos, o valor de η0,55 realmente representa a fração da profundidade óptica devida a moda fina dos aerossóis, sendo a moda grossa constituída por aerossol marinho ou poeira de deserto transportada pelo vento, e assim sobre os oceanos η0,55 assume valores graduais entre 0 e 1. A Fig. 5.1 mostra exemplos de alguns resultados obtidos com o produto de aerossóis obtidos MODIS a bordo do satélite Aqua (29 de agosto de 2005) e a Fig. 5.2 mostra exemplos do satélite Terra (30 de agosto de 2005). As Fig. 5.1a e Fig. 5.2a são composições RGB usando os canais 1 (vermelho), 4 (verde) e 3 (azul) do MODIS, sendo que as regiões em preto correspondem à ausência de medidas efetuadas pelo sensor. Nas Fig. 5.1a e Fig. 5.2a, a largura nominal da faixa central é de cerca de 2330 km, apresentando deformações nos extremos das imagens devido à projeção cartográfica adotada. Em ambas composições RGB nota se na parte superior a região da superfície sobre os oceanos onde ocorre a reflexão especular do sol. As Fig. 5.1 e Fig. 5.2 foram produzidas a partir de medições efetuadas pelo MODIS sobre o Brasil em 29 e 30 de agosto de Essa é a época de queimadas no Brasil e em outros países da América do Sul, quando centenas de milhares de focos de incêndio, principalmente em ecossistemas de cerrado e floresta, emitem anualmente para a atmosfera da ordem de 30 Tg de partículas de aerossol. Com o transporte atmosférico dessas emissões, a distribuição espacial de fumaça pode cobrir áreas de cerca de 4 a 5 milhões de km2 (Freitas et al., 2005). Em tais circunstâncias os efeitos dos aerossóis de queimada podem extrapolar a escala local e afetar de maneira significativa o ciclo hidrológico em escala regional, inclusive com conseqüências no padrão da redistribuição planetária de energia dos trópicos para as latitudes médias e altas. No caso específico das Fig. 5.1a e Fig. 5.2a notam se extensas áreas cobertas por plumas de queimadas sobre o Brasil, Bolívia, Paraguai e Argentina, as quais apresentam tons de cores qualitativamente mais acinzentados ou cinza azulados, em contraste com áreas cobertas por nuvens brancas. Sobre a região da Bacia Amazônica nota se grande quantidade de nuvens isoladas, evidenciadas pela profusão de pontos brancos em meio aos tons esverdeados da vegetação, enquanto na região sul ocorrem grandes sistemas organizados na forma de uma frente fria. Na Fig. 5.1a nota se ainda a ocorrência de focos de queimadas na parte setentrional da Argentina, como indicam as plumas de aerossol transportadas por ventos de oeste naquela região. 16

17 Fig. 5.1 Produtos de aerossóis MODIS Aqua (29 de agosto de 2005, 17h15UTC). a) Composição RGB; b) Profundidade óptica de aerossóis em 0,55 µm; c) Expoente de Angström entre 0,47 e 0,66 µm; d) Fração da profundidade óptica em 0,55 µm devido ao aerossol que não contém poeira de deserto (η0,55). 17

18 Fig. 5.2 Produtos de aerossóis MODIS Terra (30 de agosto de 2005, 13h35UTC). a) Composição RGB; b) Profundidade óptica de aerossóis em 0,55 µm; c) Expoente de Angström entre 0,47 e 0,66 µm; d) Fração da profundidade óptica em 0,55 µm devido ao aerossol que não contém poeira de deserto (η0,55). 18

19 Alguns produtos do algoritmo de aerossóis são mostrados nas Fig. 5.1b a Fig. 5.1d e Fig. 5.2b a Fig. 5.2d para as respectivas passagens dos satélites Aqua e Terra. As Fig. 5.1b e Fig. 5.2b mostram o principal produto do algoritmo, que é a profundidade óptica de aerossóis no comprimento de onda de 0,55 µm, sobre continente e oceano. As áreas em preto representam ausência de dados ou regiões mascaradas pelo algoritmo, por exemplo, devido à ocorrência de nuvens. Note se que a região do brilho especular do sol sobre a superfície do oceano é excluída pelo algoritmo, conforme descrito anteriormente. Grandes extensões nas Fig. 5.1b e Fig. 5.2b apresentam valores de profundidade óptica acima de 1,0, indicando áreas sob impacto da poluição de aerossóis provenientes principalmente da queima de biomassa na Bacia Amazônica. As Fig. 5.1c e Fig. 5.2c mostram o expoente de Angström sobre o continente para ambas as passagens, calculado entre os comprimentos de onda de 0,47 e 0,66 µm. Essa variável indica a dependência espectral da profundidade óptica de aerossóis. Quanto mais elevado seu valor, maior a dependência espectral, ou seja, maior a variação da profundidade óptica com o comprimento de onda. Em geral, o expoente de Angström está relacionado ao tamanho médio das partículas de aerossol na coluna atmosférica, uma vez que partículas menores apresentam maior dependência espectral que partículas maiores. Por outro lado, a origem das partículas de aerossol é fator determinante no seu tamanho médio. Partículas originadas em processos químicos, fotoquímicos ou de combustão são em geral menores que as de origem mecânica como as formadas pela ação do vento na produção de poeira do solo ou aerossol marinho. Assim o expoente de Angström é também freqüentemente utilizado como indicativo de regiões onde predominam aerossóis de tipos diferentes, originados de processos diversos. Nas Fig. 5.1b e Fig. 5.2b há regiões de elevados valores de profundidade óptica (i.e. superiores a 1,0) às quais correspondem valores baixos do expoente de Angström (Fig. 5.1c e Fig. 5.2c), indicando baixa dependência espectral. É necessária cautela ao se analisar essa variável. Em decorrência das parametrizações do modelo de aerossóis para a América do Sul e das aproximações gerais do algoritmo, os resultados para as estimativas do expoente de Angström são adequados (i.e. corroborados por resultados experimentais em campo) para baixos valores de profundidade óptica, mas são pouco realísticos em condições de elevada carga atmosférica de aerossóis. Assim, como regra geral, sobre continentes deve se utilizar as estimativas para o expoente de Angström apenas de regiões com profundidade óptica em 0,55 µm abaixo de aproximadamente1,0. As Fig. 5.1d e Fig. 5.2d mostram a fração da profundidade óptica em 0,55 µm que corresponde ao aerossol que não contém poeira de deserto, para continente e oceano. Conforme discutido anteriormente, sobre o continente essa variável indica a ausência de fontes significativas de aerossol de poeira de deserto, identificando o modelo de aerossóis como de países em desenvolvimento, absorção moderada na quase totalidade dos pixels 19

20 válidos sobre o continente. Sobre os oceanos, a variável representa a fração da profundidade óptica devido à moda fina de aerossóis, assumindo valores contínuos entre os extremos 0 e 1. Em particular, nota se na Fig. 5.2d que na região sobre o oceano Atlântico Sul, à leste dos estados de São Paulo e Paraná, o algoritmo identifica parte da pluma poluente de queimadas que deixa o continente e que pode potencialmente entrar na circulação atmosférica global. A Fig. 5.2d mostra que essa parte da pluma é responsável por cerca de 90% da profundidade óptica em 0,55 µm, enquanto o aerossol imediatamente a nordeste dessa posição apresenta uma participação maior da moda grossa, podendo indicar uma diluição da pluma de poluição devido à presença de aerossol de sal marinho. Sobre o oceano, ao sul da frente fria, nota se na Fig. 5.2d que há o predomínio geral da moda grossa na composição da profundidade óptica em 0,55 µm, provavelmente devido a aerossol de sal marinho em condições relativamente limpas, considerando se os baixos valores de profundidade óptica mostrados na Fig. 5.2b naquela região. Na região mais setentrional na Fig. 5.2d nota se uma faixa a leste que indica baixa participação da moda fina para a profundidade óptica em 0,55 µm. Essa faixa corresponde de modo aproximado a uma região de profundidade óptica ligeiramente acima dos valores em seu entorno, conforme mostra a Fig. 5.2b. Isso indica a presença de aerossóis de sal marinho ou poeira de deserto transportada da África, evento que ocorre com certa freqüência na região, dificilmente visível na composição RGB na Fig. 5.2a. 5.8 Considerações finais O conhecimento da distribuição e de características ópticas e microfísicas de aerossóis é fundamental para a compreensão dos mecanismos físicos e químicos que operam na atmosfera em várias escalas de tempo. O sensoriamento remoto de aerossóis com o MODIS permite obter informações importantes sobre aerossóis em extensões espaciais significativas, de modo quase instantâneo após cada sobrevôo dos satélites Terra e Aqua. Essas informações são de particular interesse na compreensão das particularidades físico químicas da atmosfera no Brasil e na América do Sul, inclusive em estudos sobre mudanças climáticas decorrentes da emissão de aerossóis e gases em condições de queima de biomassa e mudanças no uso do solo. Os algoritmos MODIS para cálculos das características de aerossóis adotam estratégias particulares sobre superfícies continentais e oceânicas. Os resultados das inversões são mais precisos sobre os oceanos, sobretudo em razão da maior facilidade em se modelar a refletância da superfície em vários comprimentos de onda, comparada com os continentes. Em ambas as situações, a questão fundamental em foco é a subtração da influência da superfície e dos componentes gasosos da atmosfera sobre o sinal de refletância espectral medido pelo sensor, interpretando se o resultado em termos da transferência radiativa na 20

21 atmosfera ao longo da coluna de aerossóis adotando se um modelo óptico microfísico adequado. Em termos globais, a precisão na determinação da profundidade óptica de aerossóis com o MODIS é de cerca de ±0,05 ±0,15τ sobre continentes e ±0,03 ±0,05τ sobre oceanos (Remer et al., 2005). Essas estimativas de precisão são decorrentes da realização de campanhas de validação, que são fundamentais para a legitimação do produto de aerossóis obtido pelo MODIS. Por fim, cumpre notar que o algoritmo de aerossóis obtido pelo MODIS está continuamente em desenvolvimento, desde antes do lançamento do satélite Terra em 1999, até os dias atuais. À medida que novas descobertas sobre o funcionamento do sistema climático ocorrem, inclusive novas caracterizações de aerossóis atmosféricos, esse conhecimento é assimilado pela comunidade científica e inovações nas metodologias de cálculo e também nas bibliotecas básicas usadas pelo algoritmo são aperfeiçoadas e incorporadas. Em contrapartida, o aperfeiçoamento contínuo do algoritmo de aerossóis possibilita que se obtenham informações cada vez mais precisas sobre as características de aerossóis, permitindo uma melhor compreensão das dinâmicas envolvidas na físico química da atmosfera terrestre. Agradecimentos Os autores agradecem a NASA/DAAC pelo fornecimento dos resultados MODIS que permitiram a realização deste trabalho. A. Correia agradece a FAPESP pelo apoio financeiro, processos 04/ e 05/ Referências Bibliográficas Ackerman, S.A., Strabala, K.I., Menzel, W.P., Frey, R.A., Moeller, C.C., Gumley, L.E. Discriminating clear sky from clouds with MODIS. Journal of Geophysical Research, v.103, n.d24, p , Ahmad, Z. e Fraser, R.S. An interactive radiative transfer code for ocean atmosphere system. Journal of Atmospheric Sciences, v.39, p , Andreae, M.O., Jones, C.D., Cox, P.M. Strong present day aerosol cooling implies a hot future, Nature, v.435, p , Barnes, W.L., T. S. Pagano, e V.V. Salomonson. Prelaunch characteristics of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) on EOS AM1. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 36, p , July