Uso de índices físicos e de sensoriamento remoto para quantificação da seca e aridez e determinação da susceptibilidade à desertificação no semiárido pernambucano

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: SILVA, Fabianny Joanny Bezerra Cabral da
• Orientador(a): AZEVEDO, José Roberto Gonçalves de
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• dARK ID: ark:/64986/001300000tnvs
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Engenharia Civil
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Engenharia Civil; Bacia do rio Brígida; RAI; SPI; Palmer; Martonne; Índice de vegetação
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37727

Em regiões semiáridas, a utilização de índices de seca, aridez e de vegetação a fim de estabelecer diagnósticos e prognósticos que ajudem na gestão dos recursos hídricos é crucial, sobretudo, para a avaliação de disponibilidade hídrica em longo prazo, e monitoramento de eventos hidrológicos extremos. Assim, no presente estudo foram empregados índices de Seca (RAI, SPI e PDSI), de Aridez (MIA, AI e AIASD), e de vegetação (NDVI, EVI, SAVI, SVI e VCI) para avaliar as tendências desses eventos na bacia do rio Brígida em Pernambuco. Os resultados desses índices foram submetidos ao Teste Estatístico de Tukey e a avaliação da tendência climática por meio de aplicativo específico (TREND). O Teste de Tukey indicou que o método PDSI e RAI são os mais indicados para a análise de seca; enquanto que o AI é mais apropriado para a aridez; e o VCI é o mais adequado para avaliação da condição da vegetação, apesar de visualmente, os métodos NDVI, EVI e SAVI representarem a condição real observada. Os resultados indicaram que independente dos índices empregados (seca, aridez e vegetação), os postos apresentaram resultados significativos na análise de tendência, sugerindo intensificação desses eventos ao longo do tempo. A correlação espacial indicou relações altas e moderadas para os índices de aridez (MIA, AI e AIASD) x índices de vegetação, e esse comportamento se repetiu nas correlações pontuais ao longo do período das imagens analisadas (1986-2011). As correlações espaciais e pontuais indicaram que o uso de índices de vegetação obtidos por meio de sensoriamento remoto pode ser empregado como método alternativo aos índices físicos, de seca e de aridez, como ferramenta para o monitoramento de eventos extremos, assim como, indicação de áreas susceptíveis ao processo de desertificação. Além disso, podem auxiliar na gestão dos recursos hídricos pelos órgãos gestores, indicando a evolução dos fenômenos hidrológicos extremos, sugerindo a adoção de ações preventivas e mitigadoras quanto ao uso prioritário da água.