Banca de DEFESA: IARA BEZERRA DA SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : IARA BEZERRA DA SILVA
DATA : 01/03/2024
HORA: 09:00
LOCAL: Laboratório de informática NESC/Remoto
TÍTULO:

ESTIMATIVA DA PRODUÇÃO PRIMÁRIA BRUTA EM UMA FLORESTA TROPICAL SAZONALMENTE SECA

PALAVRAS-CHAVES:

GPP (Gross Primary Productivity); Índice de vegetação; Landsat 8; Google earth engine; Bioma caatinga.

PÁGINAS: 82
RESUMO:

A Produção Primária Bruta (Gross Primary Production - GPP) é caracterizada pela taxa de absorção de carbono durante a fotossíntese, fornecendo informações cruciais sobre a variação sazonal no ciclo do carbono. O GPP tem sido monitorado em todo o mundo através de torres de fluxo, usando a técnica de covariância de vórtices turbulentos (Eddy Covariance- EC) e de modelos agrupados a dados de sensoriamento remoto. Este trabalho teve como objetivo avaliar os diferentes métodos de estimativa do GPP a partir do sensoriamento remoto, derivados dos dados do Landsat 8 e MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer). Foram testados os seguintes modelos: Modelo de Fotossíntese de Vegetação (VPM), Modelo de Temperatura e Verdor (TG), Modelo de Índice de Vegetação (VI), Eficiência do Uso da LUZ (LUE) e o produto MOD17A2H, na Estação Ecológica do Seridó (ESEC-Seridó), no município de Serra Negra do Norte - RN. O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), Índice de Vegetação Aprimorada (EVI), Índice de Água Superficial (LSWI) foram derivados do landsat 8, disponíveis no Google Earth Engine (GEE), sendo utilizados como entrada nos modelos, e integrados com as variáveis micrometeorológicas. Os modelos foram comparados com o GPP medido pela técnica Eddy Covariance (GPP_EC). Em geral, todos os modelos subestimaram o GPP_EC, principalmente na estação seca, com exceção do modelo MODIS que superestimou em ambas as estações, com destaque para estação chuvosa, em cerca de 394%. Os resultados indicaram que o modelo TG estimado utilizando dados do Landsat 8, apresentou o melhor desempenho para a área de estudo (floresta tropical sazonalmente seca). O segundo melhor desempenho foi dos modelos LUE, também estimados a partir do Landsat 8, quando se considerou a variabilidade na eficiência do uso da luz. Portanto, a validação e comparação de modelos realizada neste estudo fornecerá informações valiosas para o desenvolvimento de futuros modelos de estimativa da produção primária bruta, visto a necessidade de calibração dos modelos utilizando dados observados, para reduzir as incertezas decorrentes dos parâmetros utilizados.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1753398 - PABLO ELI SOARES DE OLIVEIRA
Interno - 2086472 - BERGSON GUEDES BEZERRA
Externo à Instituição - BERNARDO BARBOSA DA SILVA - UFCG