Fluxo de carbono e sua variação espaço-temporal na Paraíba, utilizando sensoriamento remoto e dados meteorológicos.

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: NEVES, Rebeca Alves.
• Orientador(a): BRAGA, Célia Campos.
• Banca de defesa: SILVA, Bernardo Barbosa da., MELO, Maria Luciene Dias de.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA
• Departamento: Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Dióxido de carbono (CO2); Sensoriamento remoto; Produtividade Primária Bruta (GPP); Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI); Climatologia – Paraíba; Vegetação – Paraíba; Semiárido Paraibano; Carbon dioxide (CO2); Remote sensing; Gross Primary Productivity (GPP); Normalized Difference Vegetation Index (NDVI); Climatology – Paraíba; Vegetation – Paraíba; Semiarid Region of Paraíba; Dados meteorológicos
• Área do conhecimento CNPq: Meteorologia.
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/41740

O dióxido de carbono (CO₂), juntamente com outros gases atmosféricos como metano, ozônio, clorofluorcarbonos (CFCs) e óxido nitroso (N₂O), desempenham um papel fundamental como gás de efeito estufa, contribuindo para a regulação térmica do planeta. Esses gases também são essenciais para a fotossíntese, processo pelo qual a vegetação absorve CO₂ e o converte em biomassa. A Produtividade Primária Bruta (GPP) quantifica o carbono absorvido pela vegetação via fotossíntese que é uma métrica essencial para monitorar a saúde dos ecossistemas. Adicionalmente, índices de vegetação como o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) são ferramentas fundamentais para o monitoramento ambiental, fornecendo informações sobre o estado fenológico da vegetação e seus impactos no clima e no ambiente. Neste contexto, o objetivo do estudo foi avaliar a variabilidade espacial, sazonal e anual da quantidade de CO₂ capturada pela vegetação no estado da Paraíba-PB, a partir da GPP no período de 2003 a 2022. Para isso, utilizaram-se dados do NDVI (MOD13A2), GPP (MOD17A2H) do satélite MODIS/Terra, climáticos do ERA5, medidos em cinco (05) estações meteorológicas do INMET e da precipitação de 102 postos/estações da AESA-PB. Determinaram-se os padrões de variabilidade temporal e espacial do NDVI e GPP obtidos pelos produtos do MODIS. Em seguida estimou-se a GPP pelo método de Monteith (1972), utilizando dados do MODIS, ERA5 e medidos em estações meteorológicas. Os resultados obtidos mostraram uma relação espacial e temporal expressiva entre a disponibilidade hídrica e o desenvolvimento da vegetação, destacando-se a vulnerabilidade do semiárido paraibano, aos eventos climáticos extremos, como as secas severas. Para fazer a avaliação dos dados estimados GPPMODIS com GPPMonteith 1972, fez-se uso das técnicas estatísticas dos métodos dos mínimos quadrados e índice de Willmott. As correlações obtidas entre a GPP MODIS e método Montheith (1972), apresentaram os melhores resultados para as localidades de Monteiro com de R= 0,71e Patos R=0,81, respetivamente. Ou seja, para essas localidades ambos os métodos foram eficazes para mostrar as variações da GPP. Por outro lado, João Pessoa, Campina Grande e Areia apresentaram valores menos expressivos (piores correlações) com R=0,12, 0,39 e 0,31, respetivamente, sugerindo uma baixa concordância entre os métodos, possivelmente devido aos efeitos da urbanização, Já que elas estão próximas de regiões metropolitanas. Esses valores mostram que as variações na GPP calculadas pelos dois métodos não estão bem relacionadas nessas cidades, destacando que o método de Monteith (1972) foi mais eficiente em captar variações locais, enquanto o MODIS ofereceu estimativas mais integradas espacialmente. Desta forma, a análise da Produtividade Primária Bruta (GPP) no estado da Paraíba revelou forte dependência da vegetação em relação à disponibilidade hídrica, com destaque para a vulnerabilidade das regiões semiáridas. O estudo reforça a importância do sensoriamento remoto para o monitoramento ambiental e a formulação de políticas públicas voltadas à resiliência climática.