Variabilidade espaçotemporal do CO2 atmosférico e sua relação com variáveis vegetativas e climáticas no sudeste brasileiro

• Autor(a) principal: Costa, Luis Miguel da
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/243318
• topic: Ciclo do carbono; Sensoriamento Remoto; Mudanças Climáticas; Geoestatistica

O aumento da concentração de CO2 atmosférico é uma das causas das mudanças climáticas e isso tem se tornado uma preocupação global. Devido a necessidade mundial de compreender fontes e sumidouros de CO2 surge uma oportunidade para o desenvolvimento de missões de monitoramento deste e de outros gases de efeito estufa, como o Orbiting Carbon Observatory -2 (OCO-2). Diante disto, utilizando dados orbitais do OCO-2, objetivou-se com esse estudo caracterizar a variabilidade espaçotemporal e os principais fatores de controle da coluna-média de CO2 atmosférico (Xco2) no sudeste brasileiro, composto pelos estados de São Paulo, Minas Gerais, Rio de Janeiro e Espirito Santo, totalizando uma área de 925 mil km2. A tendencia global de aumento do Xco2 foi retirada com o objetivo de estudar a variabilidade regional dessa variável (Xco2 reg.). O período analisado foi de janeiro de 2015 a dezembro de 2021, onde as variáveis analisadas foram Xco2, Xco2 reg. E, para compreender a influência da vegetação no CO2 atmosférico foram utilizadas: Solar Induced chlorophyll Fluorescence (SIF), produção primária bruta (GPP), Normalized Difference Vegatition Index (NDVI) e índice de área foliar (LAI); para compreender a influência do clima foram utilizadas: precipitação (Prec), radiação global (Qg), Temperatura (Temp), Temperatura da superfície (LST), e Umidade Relativa (RH). Para compreender a variabilidade temporal foram realizadas as estatísticas descritivas (média e desvio padrão), bem como analise de correlação linear de Pearson, regressão linear simples e por fim elas foram submetidas a modelagem por Random Forest. Para a variabilidade espacial, primeiramente foi realizada a modelagem do semivariograma experimental para posterior interpolação pelo método de krigagem ordinária. A tendência de aumento de Xco2 segue a tendencia global, com o aumento de 2,4 ppm por ano. O Xco2 reg. segue uma sazonalidade de médias máximas durante o outono-inverno e médias mínimas primavera-verão, sendo que o maior valor observado foi em outubro de 2021 (393,4 ± 1,26 ppm) e o menor valor observado em abril de 2015 (389,37 ± 1,7 ppm). Para as demais variáveis, essa sazonalidade é inversa, ou seja, elas possuem correlações inversas com o Xco2 reg, variando de -0,35 a -0.6, com exceção da LST que a correlação não foi significativa (p > 0,05). A modelagem por Random Forest aumentou a precisão das regressões lineares simples em quase 20% (R2 = 0.52) com um erro de 0.55 ppm. Com relação ao ajuste do semivariograma, para todos os anos o Xco2 reg. foi ajustado a um modelado exponencialmente, já a SIF em 2015 e 2018 foi melhor ajustada pelo modelo esférico. De maneira geral, a variabilidade espacial da SIF tem um comportamento inverso ao Xco2, onde os maiores valores encontram-se na divisa com o Goiás, na porção norte de Minas Gerais e entre a divisa de São Paulo e Minas Gerais, já as menores taxas encontram-se mais ao sul de São Paulo, entretanto existem áreas de altas concentrações de Xco2 e de altas taxas de SIF. Pode-se concluir que a fotossíntese tem um papel importante na sazonalidade do Xco2 na região de estudo e que este processo é sensível a variações climáticas, desta forma a dinâmica do Xco2 é um fenômeno complexo onde uma abordagem multivariada pode modelar com uma precisão maior. Por fim, a variabilidade espacial da concentração atmosférica regional de CO2 também tem uma relação inversa com a fotossíntese (SIF), contudo existem regiões onde o Xco2 reg. pode estar mais relacionado a outros fatores do que a vegetação.