Análise da precipitação e sua correlação com os parâmetros biofísicos

Pela análise da Tabela 13, percebe-se que a precipitação acumulada é cada vez mais reduzida à medida que se aproxima a data de cada imageamento. Essa situação

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seria de esperar, uma vez que, no PNC, cerca de 60 a 75% das chuvas ocorrem no período de março/abril até junho/julho e outubro é o mês mais seco. Dessa forma, conclui-se que a vegetação estaria já apresentando algum estresse hídrico em todas as imagens em estudo.

Tabela 13. Valores de precipitação acumulada 5, 10, 20 dias, 1, 2, 3, 4, 5 e 6 meses

antes de cada imageamento na estação de Arcoverde-PE.

Precipitação (mm)

Datas 5 dias 10 dias 20 dias 1 mês 2 meses 3 meses 4 meses 5 meses 6 meses

02-ago-1989 0 1,3 76,9 222,1 314,8 537,9 707,4 840,7 842,5 21-ago-1990 0 1,8 12,5 41,4 115,5 184,3 290,5 316,7 322,5 27-set-1992 0 10,2 50,3 50,9 95,9 164,6 164,6 303,4 464 28-set-1998 0 0 1 1 52,6 125,3 143,2 248,9 262,3 17-out-1999 0 61,8 61,8 65,3 69,7 101,5 143,8 164,7 230,5 06-out-2001 0 0 0 0 37,2 124,8 329,8 334,7 394,9 26-set-2003 0 16,4 22 95,3 114,3 158,7 211 323,2 348,7 21-set-2007 0 12,4 33,7 40,7 149,3 258,9 321 374,6 463,2 29-set-2010 5,2 5,2 22,3 42,3 80,2 121,6 335 369,7 498,5 04-ago-2013 25,5 52 83 134,7 193,5 265,5 382 403 404,5

Nota-se na Tabela 13 que a imagem de 2013 se destaca por apresentar valores elevados de precipitação até cinco dias antes do imageamento (25,5 mm). Precipitação ocorrida cinco dias antes do imageamento interfere grandemente nos parâmetros biofísicos constituintes do balanço de radiação e de energia (MACHADO et al., 2014; OLIVEIRA, 2012a). Devido a esse intenso evento chuvoso ocorrido poucos dias antes do imageamento, o solo se encontrava úmido, causando uma diminuição abrupta da temperatura da superfície, situação que foi visível no gráfico da Figura 24B. Essa precipitação e as acumuladas nos 10 a 30 dias antes do imageamento (52 mm a 134,7 mm) pode ser também responsável pelos elevados valores de IAF (Figura 24A) observados nessa mesma imagem, uma vez que, maior precipitação corresponde a maior disponibilidade de água para as plantas, favorecendo seu desenvolvimento e maior vigor e densidade da cobertura vegetal resulta em aumento do IAF (AL-BAKRI; SULEIMAN, 2004; BUDDE et al., 2004; KABTHIMER, 2012; OLIVEIRA, 2012a; MCNALLY et al., 2013).

Em solo mais úmido, o albedo e a temperatura da superfície são, geralmente, menores, aumentando a energia líquida dos fluxos das radiações de onda curta e onda longa recebida na superfície e, dessa forma, aumentando o saldo de radiação (COUTO, 2009; GOVAERTS, 2007; MACHADO et al., 2011; SILVA et al., 2005b). No entanto, o albedo da superfície e o saldo de radiação computados na imagem de 2013 não evidenciaram essa resposta à precipitação. Pelo contrário, na imagem de 2013, o albedo da superfície aumentou e o saldo de radiação diminuiu em relação aos imageamentos

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anteriores. Essa resposta pode ser causada por aumento da degradação da cobertura vegetal no PNC e em sua zona de amortecimento.

Outra imagem que se destaca pelos eventos chuvosos ocorridos antes do imageamento é a de 1989, cujos acúmulos mensais são duas a três vezes superiores aos ocorridos antes de qualquer um dos outros imageamentos. Dessa forma, após realizar uma ANOVA de uma via sobre os dados de precipitação acumulada mensalmente antes de cada um dos imageamentos pré-selecionados e, tendo passado no teste de normalidade de Shapiro-Wilk, verificou-se que apenas a precipitação ocorrida antes do imageamento de 1989 apresentou diferença estatisticamente significativa de todos os outros. Os restantes pares de comparação apresentaram P>0,05 e, portanto, a diferença nos valores médios de precipitação antes dos referidos imageamentos não é suficientemente elevada para excluir a possibilidade de essa diferença ser devida ao acaso. Assim, apesar dos imageamentos em análise não serem do mesmo dia entre os anos analisados, algo muito difícil de ocorrer devido à resolução temporal do sensor TM do TM Landsat 5 (16 dias), excluindo a imagem de 1989, os eventos chuvosos foram estatisticamente semelhantes entre as imagens estudadas.

De forma a averiguar se existe uma correlação entre os eventos chuvosos e as médias dos parâmetros biofísicos analisados, realizaram-se correlações de Pearson para quantificar o grau de associação entre os pares de variáveis (Tabela 14).

Tabela 14. Valores de P e de coeficiente de correlação (r) obtidos entre os acúmulos de

precipitação mensais até ao sexto mês anterior aos imageamentos e os parâmetros biofísicos analisados (α - albedo da superfície; IAF - índice de área foliar; Ts - temperatura da superfície e Rn - saldo de radiação), utilizando a correlação de Pearson.

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A negrito encontram-se os pares de variáveis que obtiveram correlação significativa. Parque Nacional do Catimbau.

α IAF Ts Rn P r P r P r P r Prec. 1 mês 0,224 -0,422 0,006 0,796 0,004 -0,810 0,636 0,171 Prec. 2 meses 0,140 -0,501 0,001 0,863 0,011 -0,757 0,539 0,221 Prec. 3 meses 0,102 -0,547 0,001 0,861 0,022 -0,708 0,325 0,347 Prec. 4 meses 0,097 -0,553 0,002 0,845 0,013 -0,745 0,434 0,280 Prec. 5 meses 0,088 -0,566 0,004 0,815 0,041 -0,652 0,274 0,383 Prec. 6 meses 0,132 -0,510 0,039 0,657 0,177 -0,463 0,301 0,364 α --- 0,017 -0,730 0,171 0,469 0,003 -0,829 IAF --- --- 0,001 -0,870 0,241 0,408 Ts --- --- --- 0,662 -0,158

É possível perceber pela análise da Tabela 10 que todos os acúmulos mensais de precipitação se correlacionaram de forma significativa com o IAF (P<0,05) e o coeficiente de correlação entre esse par de variáveis foi positivo, variando de 0,657 (seis meses de precipitação acumulada) a 0,863 (dois meses de precipitação acumulada), significando que as variáveis tendem a aumentar juntas - maior precipitação acumulada corresponde a maior IAF. Cavalcanti (2013), em sua análise visual, observou também uma correspondência entre o IVDN e a precipitação no PNC.

A temperatura da superfície também se correlacionou de forma significativa com todos os acúmulos mensais (com exceção do acúmulo de seis meses de precipitação) e o coeficiente de correlação entre esse par de variáveis foi negativo, variando de -0,652 (cinco meses de precipitação acumulada) a -0,814 (um mês de precipitação acumulada). Isso significa que quando uma das variáveis aumenta a outra diminui - quanto maior a precipitação acumulada, menor a temperatura da superfície.

A correlação significativa entre o IAF e a temperatura da superfície com os valores de precipitação pode justificar os destaques que esses parâmetros biofísicos apresentaram nas médias de 1989 e 2013, datas onde houve também um destaque na precipitação. Por outro lado, as médias do albedo e o saldo de radiação obtidas nessas mesmas datas, que não obtiveram correlação significativa com a precipitação acumulada, não se destacaram das restantes.

É de notar a forte correlação negativa entre o IAF e a temperatura da superfície (P = 0,001 e CC = -0,870), isto é, quanto maior o IAF, menor a temperatura da superfície. Esse comportamento foi observado em diversos trabalhos (BEZERRA et al., 2011;

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LOPES et al., 2012; OLIVEIRA, 2012b), pois uma superfície com elevada cobertura vegetal utiliza boa parte do saldo de radiação nos processos de evapotranspiração que arrefecem a superfície.

O albedo da superfície também se correlacionou com o IAF de forma negativa (P = 0,017 e CC = -0,730), significando que quanto maior o IAF, menor o albedo.

Como seria de esperar, visualiza-se uma forte correlação negativa entre o albedo da superfície e o saldo de radiação (P = 0,003 e CC = -0,829), isto é, quanto maior o albedo, menor o saldo de radiação. Esse comportamento foi observado em diversos trabalhos (GIONGO, 2008; LIMA et al., 2009; MACHADO et al., 2014; OLIVEIRA, 2012b), pois quanto menor o albedo da superfície, menor a reflexão da radiação de onda curta, contribuindo para que o balanço de ondas curtas seja maior, refletindo-se num saldo de radiação maior.

Uma vez que os índices de vegetação são muito sensíveis à atividade fotossintética e que as espécies da Caatinga respondem rapidamente às alterações na umidade, resultado de um mecanismo adaptativo à captação e uso da água (COPPIN et al., 2004; MALDONADO, 2005), a detecção de mudanças da Caatinga deve ter um rigoroso controle dos dados de precipitação. Francisco et al. (2012), em sua análise temporal da vegetação na bacia do rio Taperoá, observaram falsas mudanças influenciadas pela variação das condições de umidade. Chaves et al. (2013) alertam para o fato de que quanto maior a área de estudo, mais difícil se torna esse controle, devido à escassez de postos de registros pluviométricos e à alta variabilidade da distribuição espacial das precipitações na Caatinga.

Perante o observado nas análises recém expostas, excluíram-se as imagens de 1989 e de 2013 da análise das variações espaço-temporais ocorridas no uso e cobertura do solo, uma vez que, na primeira, ocorreram diferenças estatisticamente significativas de precipitação em relação às restantes imagens e, na segunda, ocorreu um evento chuvoso importante nos cinco dias que antecederam o imageamento, fato que se refletiu de forma bem visível nas médias do IAF e da Ts, nessas duas imagens.

Dessa forma, para o novo conjunto de imagens selecionadas, pode-se excluir a precipitação como causadora principal das diferenças obtidas nos parâmetros biofísicos analisados e concluir que elas se devem, mais provavelmente, a alterações ocorridas no uso e cobertura do solo por intervenção humana. A temperatura do ar e a radiação solar são outros fatores climáticos que poderiam provocar alterações nos parâmetros biofísicos, no entanto, estes não oscilam bruscamente na região em estudo. Couto

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(2009) concluiu que o estado da vegetação no cerrado é condicionado principalmente pelo índice de precipitação e que as alterações de albedo observadas não se correlacionaram com a temperatura do ar nem com a radiação solar.

5.3.3. Análise da variabilidade espaço-temporal dos parâmetros biofísicos e sua