DIAGNÓSTICO DA VARIABILIDADE ESPACIAL DA TEMPERATURA DE SUPERFÍCIE NUM MUNICÍPIO DO SEMI-ÁRIDO PERNAMBUCANO

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1 DIAGNÓSTICO DA VARIABILIDADE ESPACIAL DA TEMPERATURA DE SUPERFÍCIE NUM MUNICÍPIO DO SEMI-ÁRIDO PERNAMBUCANO BRUNO OLIMPIO DOS SANTOS 1 ELIAS PONTES JÚNIOR 2 AILTON FEITOSA 3 1- Graduando em Geografia Bacharelado da Universidade Federal de Pernambuco: belbrunosantos@gmail.com; 2- Graduando em Geografia Licenciatura da Universidade Federal de Pernambuco: eleelias_jr@hotmail.com; 3- Professor Assistente da Universidade Estadual de Alagoas e Doutorando do PPGEO da UFPE: a.feitosa@bol.com.br; RESUMO: Este trabalho teve como objetivo analisar a variabilidade espacial da temperatura de superfície (Ts) no município de Serra Talhada/PE, localizado no Sertão pernambucano, a partir de imagens do satélite Landsat-5 TM ((Thematic Mapper). A região do semi-árido apresenta uma considerável uniformidade dos fatores climáticos. Apesar disso a paisagem apresenta algumas variações no controle do clima, o que resulta na formação de áreas com temperaturas diferentes do seu padrão geral. Os resultados obtidos através das imagens demonstraram uma maior variação nas temperaturas das áreas de menor cobertura vegetal, destinadas aos cultivos, onde o valor do albedo é maior (0.24). Por outro lado, nos pontos de maior altitude, onde a vegetação apresenta um maior porte a temperatura tende a variar e ser mais baixa (23-28ºC). A importância dessa análise em estudo, se dá em face da necessidade de conhecimento sobre o comportamento do ambiente para um bom planejamento do uso do solo. ABSTRACT: This work aimed to analyze the spatial variability of surface temperature (Ts) in the municipality of Serra Talhada / PE, located in the backwoods of Pernambuco, from satellite images Landsat-5 TM (Thematic Mapper). In the semi-arid shows a considerable uniformity of climatic factors. Yet the landscape has some variations in climate control, resulting in the formation of areas with different temperatures of their general pattern. The results obtained through the images showed a greater variation in temperatures of the areas the lower canopy, designed to crops, where the value of albedo is higher (0.24). On the other hand, at points of higher altitude, where the vegetation has a larger temperature tends to be lower (23-28 o C). The importance of this analysis in the study takes place in the face of the need for knowledge of the environment for a good land use planning. 1. INTRODUÇÃO Para o diagnóstico da variabilidade espacial da temperatura da superfície (Ts) em escala regional ou global, torna-se necessário o uso do sensoriamento remoto (DASH et al., 2002). Neste sentido, vários autores buscaram desenvolver métodos que propiciem estimativas confiáveis da Ts, entre os quais: Silva et al. (2005), Allen et al. (2002), Qin et al. (2001), Wan (1999) e Bastiaanssen et al. (1998). Segundo Wan (1999), Bastiaanssen et al. (1998) e Becker (1990), um bom algoritmo para determinar a temperatura de superfície (Ts) depende de vários

2 fatores, podendo-se citar: a) a boa avaliação dos efeitos da atmosfera; b) a boa estimativa da emissividade; c) a qualidade do sensor do infravermelho termal (incluindo a estabilidade da função resposta espectral e uma boa resolução radiométrica do satélite utilizado). Acrescente-se a esses fatores a influência da refletividade da superfície em função do tipo de cobertura do solo. A observância desses fatores será fundamental para uma boa obtenção de dados da radiância que o sensor do satélite registrará em diferentes intervalos espectrais. O resultado demonstrará uma variação ascendente e descendente no intervalo espectral, referente à banda termal em relação ao ângulo de incidência θ e comprimento de onda λ, por conta da transmitância na atmosfera; da emissividade e da refletividade na superfície. Conforme Frang (2003), Qin et al. (2001) e Maralet (1995), essa banda termal do sensor TM Landsat apresenta valores que variam em função da temperatura de brilho no topo da superfície e da emissividade na superfície registrada por cada pixel (valor do Número Digital DN). Para converter a radiância em uma escala termodinâmica (Kelvin - K) e, posteriormente, em escala de temperatura (Celsius o C), faz-se uso da regressão quadrática (Malaret, 1985), que permite a transformação da radiância (do DN) aferidas pelo satélite em temperatura, sendo que as mesmas alcançam resultados que vão fornecer temperaturas muito próximas da real, devido à correção de emissividade. O resultado obtido mostrará o comportamento da Ts em função de cada alvo. Nesse caso, os alvos da superfície a serem considerados serão: a vegetação e o solo. Essa consideração se baseado no modelo físico-teórico de referência, desenvolvido por Planck, que estima a razão entre a quantidade de energia absorvida e emitida por esses alvos. Segundo Valor e Caselles (1996), os dados referentes à vegetação e o solo, podem ser obtidos a partir de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), que correspondem à parte da emissividade da radiação direta dos elementos que compõem a cena. Por fim, o resultado esperado com esses dados, pode demonstrar que a temperatura de superfície (Ts) tem significativa relevância científica com contribuições importantes para as atividades humanas ligadas à agricultura. 2. METODOLOGIA Para o presente estudo utilizou-se imagens do satélite Landsat-5 TM de órbita/ponto 216/65 e 216/66 do dia 06/10/2010 adquiridas junto ao INPE (2011) e informações de elevação do terreno da missão SRTM obtidas através da EMBRAPA (2005). Para chegar aos valores de temperatura. Primeiramente, procedeu-se com o cálculo da radiância espectral de cada banda, que representa a radiação de onda longa emitida por cada pixel da imagem, executado conforme o modelo de Markham & Baker (1987). Em seguida calculou-se a reflectância, definida como sendo a razão entre o fluxo da radiação solar refletida e o fluxo de radiação solar incidente que é obtida conforme metodologia proposta por Bastiaanssen et al., (1998); Allen et al., (2002) e Silva et al., (2005). Para calcular o albedo, foram realizadas duas etapas: primeiro o albedo do topo da atmosfera, ou seja, o albedo não corrigido frente aos efeitos atmosféricos; e depois,

3 segundo o método de Bastiaanssen (2000), o albedo da superfície, que neste caso é feita a correção dos efeitos atmosféricos com base na razão entre a diferença do albedo no topo da atmosfera e a radiação solar refletida pela atmosfera, pelo quadrado da transmissividade. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI) é obtido através da razão entre a diferença das refletividades do infravermelho próximo e do vermelho, e a soma das mesmas. Para a obtenção da temperatura da superfície são utilizadas a radiância espectral da banda termal e a emissividade conforme exposto por Allen et al., (2002) e Silva et al., (2005). 3. RESULTADOS As menores temperaturas foram observadas estão nos pontos de maior altitude (Figura 1: a e d), que sob a influência dessa particularidade (Figura 1: d), apresentam uma amenidade em relação à temperatura da maior parte da área em estudo, variando entre 23ºC na parte mais alta e 28ºC no seu entorno por conta da menor cobertura vegetal (Figura 1: e). A declividade mais acentuada nessas áreas dificulta o uso delas para fins agrícolas. Fato este, que tem favorecido a preservação da vegetação nativa (Caatinga hiperxerófila), que é responsável pela maior absorção de radiação e dessa maneira, influencia na queda da temperatura. Também foi percebida a influência do baixo albedo em torno de (Figura 1: b), que acompanha de maneira inversamente proporcional o adensamento da vegetação verificado através do NDVI (Figura 1: c), exceto nos corpos hídricos, que embora apresentem os menores valores para o índice de vegetação, não acompanham a tendência geral desse controle para a temperatura de superfície, se mantendo por volta de 18º. Já nas áreas de uso agrícola, foi onde se encontrou maior variação nos valores de temperatura (38-43ºC). Isso se deve a associação de diversos elementos que influenciam no controle dos fatores climáticos. A baixíssima densidade da vegetação, confirmada pelo NDVI (Figura 1: c) com índices de cobertura abaixo de 0,2 (numa escala que vai até 1) possibilita a subida do albedo até 0,24 (Figura 1: b), acentuado pela condição morfológica do solo dessa região. A combinação de baixa altitude, baixa cobertura vegetal e alto albedo, resulta em altas temperaturas, chegando à máxima de 43ºC nas áreas de cultivo e onde o solo está exposto nessa época do ano (Figura 1: a). As altas nos valores de temperatura verificada na porção centro e leste da área de estudo, se devem ao fato do abandono dessas áreas no período seco, ou onde anteriormente havia cobertura de vegetação. Situação semelhante pode ser verificada com o avanço do desmatamento nas encostas da área em questão (Santos et. al., 2011). 4. CONCLUSÕES

4 O presente estudo demonstrou que com o uso de técnicas de Sensoriamento Remoto é possível acompanhar a variabilidade das mudanças da temperatura de superfície dentro de uma área em função do controle da cobertura do solo e da declividade do terreno. Nesse sentido, a influência de cobertura vegetal, do albedo da superfície e da altitude, foi confirmada para área do estudo como sendo os principais responsáveis pelo controle dos fatores climáticos, uma vez que a temperatura de superfície apresentou uma forte ligação com a variabilidade dos parâmetros avaliados. A alta temperatura verificada nas áreas de cultivo demonstra que é preciso ponderar novas formas de manejo no uso e ocupação do solo, visando manter a cobertura vegetal por mais tempo ao longo do ano para minimizar a variação da temperatura e a consequente perda de água por evaporação. Uma proposta a ser analisada nesse sentido é a implantação do sistema agroflorestal na caatinga, que possibilitaria reproduzir as condições climáticas das áreas preservadas nas parcelas do solo destinadas à produção agrícola. Agradecimentos Os autores agradecem ao CNPq pelo apoio financeiro a pesquisa e bolsa de estudo de PIBIC através do projeto/processo: / REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ALLEN, R. G.; TASUMI, M.; TREZZA, R SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land). Advance Training and Users Manual Idaho Implementation, 97p. BASTIAANSSEN, W. G. M.; MENENTI, M.; FEDDES, R. A.; HOLTSLAG, A. A. M A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL) 1. Formulation. Journal of Hydrology, v , p BASTIAANSSEN, W. G. M. SEBAL - Based sensible and latent heat fluxes in the irrigated Gediz Basin, Turkey. Journal of Hydrology, v. 229, p , BECKER, F. Z.-L.LI. Towards a Local Split-Window Method Over Land Surfaces. Int. J. Remote Sensing, 11, N3, , (1990). FANG, H. et al. Retrieving leaf area index using a genetic algorithm with a canopy radiative transfer model, Phys. Chem. Earth, vol. 25, No. 4, p : Elsevier Science Ltd., MARKHAM, B. L.; BARKER, L. L. Thematic mapper bandpass solar exoatmospherical irradiances. International Journal of Remote Sensing, v.8, n.3, p , SANTOS, B. O.; SILVA, H. A.; FEITOSA, A.; GALVÍNCIO, J. D.; ARAÚJO, M. S. B. Análise da detecção de mudanças espaço-temporal da cobertura vegetal com base na comparação das técnicas MTVI e Change Detection num Município do Semiárido Pernambucano. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15. (SBSR), 2011, Curitiba. Anais... São José dos Campos: INPE, p SILVA, B. B. DA; LOPES, G. M.; AZEVEDO, P. V Balanço de radiação em áreas irrigadas utilizando imagens Landsat 5 TM. Revista de Meteorologia, v. 20, p

5 QIN Z, KARNIELI A & BERLINER P A mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM data and its application to the Israel-Egypt border region. International Journal of Remote Sensing, 22(18): VALOR, E.; Caselles, V. (1996). Mapping land surface emissivity from NDVI: Application to European, African and South American areas. Remote Sensing of Environment, vol. 57. Pàg WAN Z MODIS Land Surface Temperature Algorithm Theoretical Basis Document. (LST ATBD), Version 3.3, NAS , NASA/GSFC, Greenbelt MD, USA. Figura 1 (a) Temperatura de Superfície, (b) Albedo da superfície, (c) NDVI, (d) Altimetria.