Correlação linear entre a precipitação e o Índice de Área Foliar do bioma Caatinga

Abstract

Sabe-se que a precipitação é uma variável de difícil estimativa em especial nas regiões semiáridas. Mesmo com os diversos estudos e avanços já obtidos ainda se necessita desenvolver modelos que possam proporcionar estimativas mais reais. Com o intuito de contribuir nessa linha de pesquisa, este estudo teve como objetivo avaliar a relação existente entre a precipitação e o índice de área foliar no bioma caatinga. Para tanto se faz necessário uma boa distribuição espacial da precipitação uma vez que com o uso do sensoriamento remoto é possível obter uma boa estimativa de índice de área foliar espacialmente. Os dados de precipitação utilizados neste estudo foram obtidos pelo o modelo ETA. Os dados de índice de área foliar foram obtidos pelo o sensor MODIS. Utilizou-se o método de correção linear simples. As relações estatísticas mostraram uma boa correlação entre o índice de área foliar e a precipitação. Assim, conclui-se que o entendimento da dinâmica do índice de área foliar espacial e temporal pode ajudar no entendimento da dinâmica espacial e temporal da precipitação na caatinga. Acredita-se que a estimativa da precipitação pelo modelo ETA pode ser melhorada com o uso do índice de área foliar.Palavras-chave: sensoriamento remoto, LAI, modelo ETA, precipitação, caatinga. Linear correlation between rainfall and Leaf Area Index of the Caatinga biome A B S T R A C TIt is known that rainfall is a variable that is difficult to estimate, especially in semiarid regions. Even with the various studies and advances already obtained, it is still necessary to develop models that can provide more real estimates. In order to contribute to this line of research, this study aimed to assess the relationship between rainfall and the leaf area index in the caatinga biome. Therefore, a good spatial distribution of precipitation is necessary since with the use of remote sensing it is possible to obtain a good estimate of the spatial leaf area index. The precipitation data used in this study were obtained using the ETA model. The leaf area index data were obtained by the MODIS sensor. The simple linear correction method was used. The statistical relationships showed a good correlation between the leaf area index and precipitation. Thus, it is concluded that understanding the dynamics of the spatial and temporal leaf area index can help in understanding the spatial and temporal dynamics of precipitation in the caatinga. It is believed that the precipitation estimate by the ETA model can be improved with the use of the leaf area index.Keywords: remote sensing, LAI, ETA model, rainfall, caatinga.

Avaliação do índice de área foliar e índice de área da planta em floresta seca utilizando modelos simplificados em imagens de alta resolução com o uso de VANT

“…O LAI seguiu tendências já esperadas para o contexto de caatinga em que conforme o aumento na densidade de folhas ao longo do período chuvoso, por consequência, os valores são mais expressivos nas imagens. De acordo com Galvíncio et al (2020), mesmo que o LAI não dependa diretamente das precipitações ocorrentes, existe uma relação física entre as duas variáveis, e isso é observado nos dados no presente estudo, onde não há precipitações ocorrentes em períodos anteriores que possam evidenciar transformações na estrutura da Caatinga.…”

“…O Índice de Área Foliar (do inglês, Leaf Area Index -LAI) é uma variável ambiental fortemente influenciada pelo clima, que reflete a sazonalidade da vegetação (Galvíncio et al, 2020). Esse índice é um dos principais parâmetros necessários para a compreensão dos processos fisiológicos das plantas, e é definido como a razão entre a área foliar da copa e a unidade de superfície projetada no solo pela mesma (m 2 m -2 ) (Watson, 1947).…”

“…Dentre os estudos que englobam análises e propostas de modelos destacam-se Lins et al (2017) e Damasceno et al (2020) que realizam uma avaliação espaço-temporal do LAI em município do semiárido do Brasil; que utilizaram o LAI na análise da cobertura vegetal em região semiárida; Carvalho et al (2018) que estudaram uma área de caatinga preservada; Galvíncio et al (2020) que estudaram a relação entre o LAI e as precipitações no bioma caatinga; Miranda et al (2020) que propuseram modelos de estimativa do LAI e PAI para florestas secas; Nascimento et al (2020) que avaliaram o impacto das chuvas no desenvolvimento da vegetação e na ocupação dos solos em áreas degradadas de um núcleo de desertificação do sertão pernambucano; e Melo et al (2021) que utilizaram o LAI na análise dos parâmetros biofísicos diferentes fitofisionomias de caatinga.…”

“…investigaram a aplicação de sensores ativos ou passivos na estimativa do LAI, e para onde há uma grande variação de valores em razão da sazonalidade da vegetação (Carvalho et al, 2018;Almeida, et al, 2019;Galvíncio et al, 2020;Miranda et al, 2020).…”

Detecção de fitoplâncton através do Índice de Área Foliar (IAF) e drone em um reservatório do semiárido

“…O semiárido brasileiro é caracterizado pela variabilidade climática, com elevadas taxas de temperatura e evapotranspiração e baixos índices pluviométricos anuais mensais (Galvíncio et al, 2020;Silva et al, 2021). Por suas características, o semiárido é constantemente afetado por estiagens, acarretando uma série de conflitos pelos usos da água, reforçando a necessidade de estratégias para a garantia da segurança hídrica nessas regiões (Carvalho et al, 2020).…”