Avaliações de estimativas de temperatura da superfície terrestre em eventos frios para a Região Sul do Brasil, utilizando dados do sensor MODIS

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Marta Eichemberger Ummus
• Orientador(a): Nelson Jesus Ferreira
• Banca de defesa: Milton Kampel, Iára Regina Nocentini André
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
• País: BR
• Resumo em Inglês: Sharp decline in temperature in southern Brazil can produce serious consequences for agriculture and livestock, such as frost. Data of surface temperature obtained by remote sensing is an important tool for understanding these phenomena, since they may cover areas not always covered by conventional stations collecting meteorological data. In order to support methodologies that can be used operationally for detection of low temperatures events, the potential of data of land surface temperature estimated by the MOD11 product sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and simulated by the Brazilian Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS) is assessed, based on observed data by Data Collection Platforms from the National Institute of Metorologia (INMET). The analysis was based on some genetic processes of spatial and temporal variation of climatic elements such as: time (day and night, at times corresponding to the time of passage of the sensor), latitude, altitude, temperature, wind speed, humidity, geomorphologic compartments, aspect and sensor view angle. In order to assess the degree of fit between the estimated, simulated and observed temperature data, the Bias, Root Mean Square Error (RMSE) and Pearson correlation coefficient (r) were used as statistical criteria. The data simulated by the BRAMS model is very similar to the data from the MODIS sensor. The results showed that the best estimates are made during the day and that the main sources of error are related to altitude, temperature, latitude and sensor view angle. Thus, it was possible to validate the data of temperature for the product MOD11 for low altitude areas, in middle latitudes and with view angles less than 30 °. The data from the BRAMS model were satisfactory for similar situations.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/mtc-m18@80/2009/08.31.21.00

Os acentuados declínios de temperatura na Região Sul do Brasil podem gerar graves conseqüências para a agricultura e pecuária, como por exemplo as geadas. Dados de temperatura de superfície terrestre obtidos via sensoriamento remoto constituem uma importante ferramenta para a compreensão destes fenômenos, uma vez que podem cobrir áreas nem sempre abrangidas por estações convencionais de coleta de dados meteorológicos. Com o intuito de subsidiar metodologias que possam ser utilizadas operacionalmente para detecção de baixas temperaturas, avalia-se o potencial dos dados de temperatura de superfície terrestre estimados pelo produto MOD11 do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) e simulados pelo modelo Brazilian Regional Atmospheric Modeling System (BRAMS), com base nos dados observados por Plataformas de Coleta de Dados do Instituto Nacional de Metorologia (INMET). A análise baseou-se em alguns processos de variação espacial e temporal dos elementos climáticos, tais como: período (diurno e noturno, nos horários correspondentes ao horário de passagem do sensor), latitude, altitude, temperatura, velocidade do vento, umidade, compartimentos geomorfológicos, orientação de vertentes e ângulo de visada do sensor. A fim de se avaliar o grau de ajuste entre os dados de temperatura estimados, simulados e observados, foram utilizados como critérios estatísticos na validação os erros quantificados por meio das medidas do Viés (Bias), do RMSE (Root Mean Square Error - raiz quadrada do erro médio quadrático) e do r (coeficiente de correlação de Pearson). Os dados simulados pelo modelo BRAMS apresentaram-se bastante semelhantes aos dados estimados pelo sensor MODIS. Os resultados mostraram que as melhores estimativas se deram no período diurno e que as principais fontes de erro estão relacionadas à altitude, temperatura, latitude e ângulo de visada do sensor. Dessa forma, foram encontrados resultados satisfatórios para áreas inseridas em baixas altitudes, nas latitudes médias e com ângulos de visada menores que 30°. Os dados do modelo BRAMS se mostraram satisfatórios para situações semelhantes.