Análises e estimativas bio-ópticas de dados da estação Antares-Ubatuba, litoral norte de São Paulo

• Autor(a) principal: Larissa Patricio Valério
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INPE
• Texto Completo: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m19/2013/10.24.20.04

Em regiões costeiras, onde a constituição bio-óptica da água é complexa, existe a necessidade de se ajustar regionalmente os algoritmos globais de estimativa de cor do oceano por sensoriamento remoto, visto que essas regiões fornecem características únicas e variáveis no espaço e no tempo. O foco do presente trabalho foi testar o ajuste regional de algoritmos globais conhecidos para a estimativa da concentração de clorofila a (Cla), com base no banco de dados in situ da Estação Ubatuba. Para tanto, propriedades ópticas aparentes e inerentes foram calculadas, analisadas criteriosamente e selecionadas compondo um conjunto de dados mensais de 2006 a 2012. A análise dos dados oceanográficos revelou que as correntes e massas d'água contribuem de maneira consistente para o balanço de nutrientes e material orgânico na região, recebendo o aporte terrígeno de maneira discreta. Embora a Estação esteja próxima a costa, suas águas foram caracterizadas como oligo-mesotróficas (com baixas a médias Cla), mas também com uma variabilidade complexa do detritos e material orgânico dissolvido, apresentando tanto águas Caso I quanto Caso 2. Os dados radiométricos medidos com diferentes instrumentos acima e abaixo d'água, viabilizaram de maneira consistente os testes com os algoritmos empíricos e semi analíticos selecionados (OC3M, GSM e QAA). Para as medições acima d'água, as incertezas associadas à variabilidade ambiental foram maiores, porém a estimativa da Cla com o modelo empírico OC3M, com uso de razão de bandas, ainda teve um desempenho razoável com erros médios baixos e um $R^{2}$ elevado. Os dados medidos com o radiômetro abaixo d'água se mostraram melhores para se estimar as propriedades ópticas inerentes por meio dos modelos bio-ópticos, devido à menor influência de variações ambientais nas medições ópticas aparentes. O modelo empírico OC3M teve um desempenho razoável, e por vezes melhor que os semianalíticos (SA). No entanto, os modelos SA foram mais adequados para representar a variabilidade bio-óptica em casos de uma mistura mais complexa dos constituintes ópticos, i.e., com variações da matéria orgânica colorida (particulada e dissolvida) e do coeficiente específico de absorção do fitoplâncton ocorrendo de maneira independente. O modelo que teve pior desempenho foi o QAA. Como o empírico OC3M e o semi-analítico GSM tiveram performance razoável, estes foram escolhidos para o ajuste regional. Ajustes polinomiais de $2^{°}$ e $4^{°}$ grau com razões de banda foram testados para o modelo empírico. Entretanto, estes tiveram baixo desempenho, provavelmente devido à pequena quantidade de dados, inviabilizando um bom ajuste empírico. Já o algoritmo GSM obteve um bom ajuste regional, com um $R^{2}$ elevado e erros médios baixos. A análise de sensibilidade, no entanto, mostrou que o algoritmo é altamente sensível à mudança dos parâmetros médios de ajuste, e este deve ser realizado criteriosamente para obter um bom resultado. Dados do sensor MODIS na plataforma Aqua, foram processados para estimar a Cla ajustada regionalmente, através do modelo generalizado GIOP no software Seadas. O modelo ajustado demonstrou ser razoável em representar a Cla para dados de satélite na região. O modelo regional sobrestimou a Cla em relação ao algoritmo empírico global padrão da imagem e gerou Cla mais homogêneas sobre uma extensa área da plataforma continental. Uma validação in situ não foi possível para verificar a representatividade e melhora do ajuste regional para a imagem, o que deverá ser realizado em trabalho futuros. O presente trabalho apresentou importantes análises da caracterização bio-óptica da Estação Ubatuba, e apontou o potencial da parametrização regional do GSM e GIOP para melhorar o desempenho da estimativa dos produtos de cor do oceano para a região. Com isso, análises compreensivas da variabilidade temporal podem ser aplicadas em trabalhos futuros, utilizando dados de satélite para cobrir maiores resoluções espaço-temporais.