Caracterização de queimadas e sua emissão de aerossóis e gases de efeito estufa no sul da Amazônia

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nobrega, Thiago Ferreira da
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-26102023-194314/
Resumo: A Bacia Amazônica, um ecossistema complexo e crucial para a regulação climática global, enfrenta desafios decorrentes das atividades humanas, incluindo desmatamento e queimadas. Este estudo busca compreender a dinâmica dos incêndios florestais na região, explorando o uso de sensores em satélites geoestacionários para obter informações sobre as propriedades físicas dos incêndios. Este trabalho utilizou os dados do satélite geoestacionário GOES-16 (Geostationary Operational Environmental Satellites), que tem resolução temporal de 10 a 15 minutos entre as medidas, no intervalo de 2020 a 2022, para investigar os padrões nas queimadas e suas emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) no sul da Amazônia, na área situada entre as latitudes -11,0°N, -3,0°N e longitudes -72,0°E, -48,0°E. Foram utilizadas medidas de radiância espectral do sensor Advanced Baseline Imager (ABI) do satélite GOES-16, processadas pelo algoritmo Fire/Hotspot Characterization. Esse algoritmo identifica a posição de incêndios ativos através da diferença de temperatura de brilho dos canais de infravermelho (11,2 µm) e infravermelho próximo (3,9 µm), e filtra interferências como nuvens e possíveis erros de medição. Além da identificação, são obtidas estimativas da temperatura, área queimada e potência radiativa do fogo (Fire Radiative Power - FRP ). Um algoritmo em código computacional Python foi construído para processar os dados do ABI, selecionando a área e o período, para posterior cálculo de estatísticas e análises relevantes, tais como gráficos de dispersão, histogramas, ajustes de funções lineares e gaussianas, e mapeamento espacial de fluxos de emissão. As análises revelaram informações sobre a dinâmica do fogo, como a duração média das atividades de queima de entre 4,6 e 4,7 horas. Dentro desse intervalo, a atividade atinge seu pico energético em aproximadamente 2,0 horas e demora outras 3,0 horas para cessar a emissão de radiação, em média. Com a alta resolução temporal dos dados, foi possível estudar a temperatura do fogo em diversos estágios do processo de queima. Ao analisar sua distribuição, foi possível identificar os intervalos das fases de combustão flaming (entre 828 K e 1187 K) e smoldering (entre 432 K e 685 K). Utilizou-se o inventário FEER (Fire Energetics and Emissions Research), que relaciona o FRP a coeficientes de emissão, estimando assim a emissão de material particulado total (Total Particulate Matter - TPM ) e GEE. Determinamos, com base na distribuição temporal do FRP, o período anual com maior atividade de queimadas, sendo entre os dias julianos 150 a 350. Para os três anos de análise, as estimativas indicam a emissão nesse período variando entre 336,9(2) e 523,8(2) Tg para o CO2 , entre 21,63(2) e 33,63(2) Tg para o CO, entre 1,352(1) e 2,102(1) Tg para o CH4 , e entre 1,81 e 2,81 Tg para o TPM. Além das emissões totais, também foi realizado um mapeamento em uma grade de 0,5° x 0,5° do fluxo de emissão médio mensal dessas espécies. Por exemplo, para o mês de agosto de 2020, a média de emissão de TPM em um dos pontos da grade foi de 2, 5x10^4 kg · m^2 · s^1, o que equivale a dizer que durante esse mês, nesse ponto, a média de emissão de TPM por unidade de área foi de 669,6 kg · m^2. No mesmo ponto e mês, o fluxo médio de CO2 foi de 4,7x10^2 kg · m^2 · s^1, para o CO foi 3,0x10^3 kg · m^2 · s^1, e para o CH4 , 1,9x10^4 kg · m^2 · s^1. Os resultados obtidos contribuem para um melhor entendimento da dinâmica das queimadas na Amazônia, seus fluxos de emissão e suas implicações ambientais.
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Este trabalho utilizou os dados do satélite geoestacionário GOES-16 (Geostationary Operational Environmental Satellites), que tem resolução temporal de 10 a 15 minutos entre as medidas, no intervalo de 2020 a 2022, para investigar os padrões nas queimadas e suas emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) no sul da Amazônia, na área situada entre as latitudes -11,0°N, -3,0°N e longitudes -72,0°E, -48,0°E. Foram utilizadas medidas de radiância espectral do sensor Advanced Baseline Imager (ABI) do satélite GOES-16, processadas pelo algoritmo Fire/Hotspot Characterization. Esse algoritmo identifica a posição de incêndios ativos através da diferença de temperatura de brilho dos canais de infravermelho (11,2 µm) e infravermelho próximo (3,9 µm), e filtra interferências como nuvens e possíveis erros de medição. Além da identificação, são obtidas estimativas da temperatura, área queimada e potência radiativa do fogo (Fire Radiative Power - FRP ). Um algoritmo em código computacional Python foi construído para processar os dados do ABI, selecionando a área e o período, para posterior cálculo de estatísticas e análises relevantes, tais como gráficos de dispersão, histogramas, ajustes de funções lineares e gaussianas, e mapeamento espacial de fluxos de emissão. As análises revelaram informações sobre a dinâmica do fogo, como a duração média das atividades de queima de entre 4,6 e 4,7 horas. Dentro desse intervalo, a atividade atinge seu pico energético em aproximadamente 2,0 horas e demora outras 3,0 horas para cessar a emissão de radiação, em média. Com a alta resolução temporal dos dados, foi possível estudar a temperatura do fogo em diversos estágios do processo de queima. Ao analisar sua distribuição, foi possível identificar os intervalos das fases de combustão flaming (entre 828 K e 1187 K) e smoldering (entre 432 K e 685 K). Utilizou-se o inventário FEER (Fire Energetics and Emissions Research), que relaciona o FRP a coeficientes de emissão, estimando assim a emissão de material particulado total (Total Particulate Matter - TPM ) e GEE. Determinamos, com base na distribuição temporal do FRP, o período anual com maior atividade de queimadas, sendo entre os dias julianos 150 a 350. Para os três anos de análise, as estimativas indicam a emissão nesse período variando entre 336,9(2) e 523,8(2) Tg para o CO2 , entre 21,63(2) e 33,63(2) Tg para o CO, entre 1,352(1) e 2,102(1) Tg para o CH4 , e entre 1,81 e 2,81 Tg para o TPM. Além das emissões totais, também foi realizado um mapeamento em uma grade de 0,5° x 0,5° do fluxo de emissão médio mensal dessas espécies. Por exemplo, para o mês de agosto de 2020, a média de emissão de TPM em um dos pontos da grade foi de 2, 5x10^4 kg · m^2 · s^1, o que equivale a dizer que durante esse mês, nesse ponto, a média de emissão de TPM por unidade de área foi de 669,6 kg · m^2. No mesmo ponto e mês, o fluxo médio de CO2 foi de 4,7x10^2 kg · m^2 · s^1, para o CO foi 3,0x10^3 kg · m^2 · s^1, e para o CH4 , 1,9x10^4 kg · m^2 · s^1. Os resultados obtidos contribuem para um melhor entendimento da dinâmica das queimadas na Amazônia, seus fluxos de emissão e suas implicações ambientais.The Amazon Basin, a complex and crucial ecosystem for global climate regulation, faces challenges arising from human activities, including deforestation and wildfires. This study aims to comprehend the dynamics of forest fires in the region by exploring the utilization of sensors on geostationary satellites to obtain information about the physical properties of the fires. This work utilized data from the geostationary satellite GOES-16 (Geostationary Operational Environmental Satellites), which has a temporal resolution of 10 to 15 minutes between measurements, within the interval from 2020 to 2022, to investigate patterns in wildfires and their emissions of Greenhouse Gases (GHGs) in the southern Amazon. The area under study is situated between latitudes -11.0°N, -3.0°N, and longitudes -72.0°E, - 48.0°E. Spectral radiance measurements from the Advanced Baseline Imager (ABI) sensor of the GOES-16 satellite were used, processed by the Fire/Hotspot Characterization algorithm. This algorithm identifies the position of active fires through the temperature difference in brightness between the infrared channels (11.2 µm) and near-infrared (3.9 µm), filtering interferences such as clouds and possible measurement errors. In addition to identification, estimates of temperature, burned area, and Fire Radiative Power (FRP) are obtained. A Python computational code algorithm was built to process ABI data, selecting the area and period for subsequent calculation of statistics and relevant analyses, such as scatter plots, histograms, fits of linear and Gaussian functions, and spatial mapping of emission flows. The analyses revealed information about fire dynamics, such as the average duration of burning activities between 4.6 and 4.7 hours. Within this range, the activity reaches its energetic peak in about 2.0 hours and takes another 3.0 hours to cease radiation emission, on average. With high temporal resolution data, it was possible to study fire temperature at various stages of the burning process. By analyzing its distribution, it was possible to identify the temperature intervals of the flaming combustion phase (between 828 K and 1187 K) and the smoldering phase (between 432 K and 685 K). The FEER inventory (Fire Energetics and Emissions Research) was used, relating FRP to emission coefficients, thus estimating the emission of Total Particulate Matter (TPM) and GHGs. Based on the temporal distribution of FRP, the annual period with the highest fire activity was determined to be between Julian days 150 and 350. For the three years of analysis, the estimates indicate emissions in this period ranging between 336.9(2) and 523.8(2) Tg for CO2 , between 21.63(2) and 33.63(2) Tg for CO, between 1.352(1) and 2.102(1) Tg for CH , and between 1.81 and 2.81 Tg for TPM. In addition to total emissions, a mapping was also performed on a grid of 0.5° x 0.5° of the average monthly emission flux of these species. For example, for the month of August 2020, the average TPM emission at one of the grid points was 2.5x10^4 kg · m^2 · s^1, which means that during that month at that point, the average TPM emission per unit area was 669.6 kg · m^2. At the same point and month, the average flux of CO2 was 4.7x10^2 kg · m^2 · s^1, for CO it was 3.0x10^3 kg · m^2 · s^1, and for CH4 , 1.9x10^4 kg · m^2 · s^1. The obtained results contribute to a better understanding of the dynamics of Amazon wildfires, their emission flows, and their environmental implications.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCorreia, Alexandre LimaNobrega, Thiago Ferreira da2023-10-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-26102023-194314/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2023-11-09T18:49:02Zoai:teses.usp.br:tde-26102023-194314Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-11-09T18:49:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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