UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE
INSTITUTO DE OCEANOGRAFIA
DISTRIBUIÇÃO, ABUNDÂNCIA E COMPOSIÇÃO DA VEGETAÇÃO AQUÁTICA SUBMERSA (VAS) NO ESTUÁRIO DA LAGOA DOS PATOS (RS,
BRASIL)
Bruno Lainetti Gianasi
Orientadora: Profa. Dra. Margareth da Silva Copertino
Monografia apresentada a Coordenação de Curso de Oceanologia da Universidade Federal do Rio Grande como requisito para obtenção do grau de Bacharel
“And those who were seen dancing were thought to be insane by those who could not hear the music.”
AGRADECIMENTOS
Este trabalho é fruto do esforço de um grupo de pessoas que convivi durante minha fase de graduação. Estas de alguma forma contribuíram em diferentes etapas do trabalho ensinando-me e corrigindo-me conceitos, e em muitas vezes, incentivando-me. A todas estas pessoas, fica aqui meu sincero agradecimento pela paciência e pelo tempo dedicado, mesmo que por vontade própria ou por minha iniciativa, se envolveram neste projeto.
- A minha orientadora Dra. Margareth da Silva Copertino pela sua paciência, dedicação, sempre acreditando e trazendo palavras de incentivo. Por proporcionar esta oportunidade de conhecer o universo dos ambientes aquáticos vegetados de uma forma multidisciplinar. Por tudo que fez, sou-lhe muito grato.
- Agradeço ao Dr. Waterloo Pereira Filho pelos deslocamentos de Santa Maria até a cidade de Rio Grande, pelas conquistas nos trabalhos de campo e no processamento de dados.
- Á Dra. Evlyn Márcia Leão de Morais Novo e ao Dr. Thiago Sanna Silva pela oportunidade de compartilhar um pouco da experiência do INPE.
- Ao Msc. Allan de Oliveira de Oliveira por sua paciência e ensinamentos nos meus primeiros passos nas técnicas de geoprocessamento.
- Ao meu amigo de turma e projeto, Milton Araujo, minha gratidão não apenas pelo agradável convívio, mas também por compartilhar épocas difíceis de triagem de transversais, contagem de nós, medições de rizomas e saídas de campo.
- Ao amigo, Giovani, mestre da embarcação prof. Moralles, que através do seu conhecimento nos conduzia com segurança a lugares de difícil acesso. Sua descontração foi a alegria das saídas de campo.
- Agradeço a fantástica equipe de alunos do Laboratório de Ecologia Vegetal Costeira (ECOVECO) pelo clima de amizade dentro do ambiente de trabalho. Aos professores Dr. Ulrich Seeliger, Dr. Cesar Cordazzo e Dr. Cesar Costa sempre atenciosos e dispostos em ajudar e esclarecer alguns conceitos e pelas inúmeras caronas à cidade. Sem a ajuda de vocês este trabalho seria mais difícil.
ÍNDICE AGRADECIMENTOS...i LISTA DE FIGURAS...iii LISTA DE TABELAS...iv RESUMO...v 1. INTRODUÇÃO...1 2. OBJETIVO GERAL...4 2.1 Objetivos Específicos...5 3. METODOLOGIA...5 3.1 Área de Estudo...5 3.2 Dados Abióticos...5
3.3 Mapeamento da VAS in situ...6
3.4 Comportamento Espectral da VAS...7
3.5 Análise de Imagens Landsat-5/TM...10
4. RESULTADOS...11
4.1 Dados Abióticos...11
4.2 Distribuição da VAS in situ...13
4.3 Comportamento Espectral da VAS...22
4.4 Análise das Imagens Landsat-5/TM...28
5. DISCUSSÃO...31
5.1 Distribuição, Abundância e Composição da VAS no ELP...31
5.2 Comportamento Espectral da VAS...37
5.3 Análise das Imagens de Satélite...40
6. CONSIDERAÇÕES FINAIS...43
LISTA DE FIGURAS
Figura 1. Localização da área de estudo e nome dos Sacos onde foram amostrados VAS
no ELP (1A). Distribuição dos 343 pontos amostrados nos Sacos do ELP durante o verão e outono de 2011. Os pontos em vermelho indicam pontos com coleta de biomassa (1B)...7
Figura 2. Localização dos pontos de obtenção dos dados radiométricos no Saco do
Arraial (25/03/2010), Ilha das Pombas e Canal no Saco do Rio Grande (02/06/2010)...9
Figura 3. Índice de Oscilação Sul (IOS) e taxa de precipitação mensal acumulada para a
região da bacia de drenagem da Lagoa dos Patos durante o período de 2009 a 2011...12
Figura 4. Média móvel de quinze dias da temperatura (A), nível (B) e salinidade (C)
amostrados pelo programa PELD no estuário da Lagoa dos Patos durante o período de 2009 a 2011...13
Figura 5. Mapa de profundidade dos locais amostrados no estuário da Lagoa dos Patos
durante as coletas de campo de 2011...14
Figura 6. Amostras das três classes de substratos identificadas visualmente. Substrato
lamoso (A), intermediário (B) e arenoso (C)...14
Figura 7. Distribuição dos substratos arenosos, intermediário e lamosos nos locais
amostrados do estuário da Lagoa dos Patos durante as coletas de campo de 2011...15
Figura 8. . Distribuição e abundância de Ruppia maritima durante o verão e outono de
2011...16
Figura 9. Distribuição e abundância de macroalgas durante o verão e outono de
2011...17
Figura 10. Distribuição e abundância de Zannichellia palustris durante verão e outono
de 2011...18
Figura 11. Biomassa média encontrada no verão (A) e outono (B) de 2011 nos Sacos
do estuário da Lagoa dos Patos. Notar a diferenças nas escalas...19
Figura 12. Biomassa total dos Sacos do ELP durante o verão e outono de 2011...20 Figura 13. Alturas das pradarias de fanerógamas encontradas no verão e outono de
Figura 14. Ocorrência de pradarias em estado de frutificação no verão e outono de
2011. ...21
Figura 15. Distribuição de pradarias com alto grau de epifitismo no verão e outono de
2011. ...22
Figura 16. Imagens representativas dos tipos de águas amostradas. Saco do Arraial (A),
Ilha das Pombas (B) e água profunda de Canal (C)...23
Figura 17. Resultado da concentração da chl-a da coluna d’água, sólidos em suspensão
(SS) e biomassa aérea do Saco do Arraial, Ilha das Pombas (P) e Canal (C) em 2010...23
Figura 18. Curvas espectrais obtidas em áreas vegetadas e não vegetadas do Saco do
Arraial (A) e Ilha das Pombas (B) e áreas profundas de canal (B) em 2010...25
Figura 19. Curvas espectrais após a obtenção da primeira derivada para o Saco do
Arraial (A), Ilha das Pombas e Canal (B)...26
Figura 20. Diagramas de correlações (Spearman, α=0,05) entre as razões de bandas (10
em 10 nm) e as variáveis chl-a da coluna d’água (A), sólidos em suspensão (B) e biomassa aérea (C) da Ilha das Pombas e Canal.. ...27
Figura 21. Distribuição da VAS no verão de 2011 através da classificação
supervisionada (A) e não supervisionada (B) e no outono de 2011 através de classificação supervisionada (C) e não supervisionada (D)...29
Figura 22. Distribuição da VAS no verão de 1991 segundo o classificador
supervisionado (A) e não supervisionado (B)...30
LISTA DE TABELAS
Tabela 1. Valores de correlação (Spearman, α=0,05) entre a simulação das bandas (1-4)
do sensor TM (Landsat-5) e bandas (1p-4) do sensor ALI (Landsat-LDCM) e as biomassas aéreas. Valores em negrito são significativos. ...28
Tabela 2. Matriz de validação das imagens de verão e outono de 2011 representando a
RESUMO
A vegetação aquática submersa (VAS) no estuário da Lagoa dos Patos é composta por fanerógamas e macroalgas de deriva. Estas formam complexos habitats de importantes funções ecológicas e modeladoras que mantém a biodiversidade de organismos, principalmente de espécies de interesse comercial. Reduções e fragmentações dos fundos vegetados são observadas nas zonas costeiras de todo mundo. Além disso, os monitoramentos tradicionais in situ das pradarias são pouco eficientes. Assim, este trabalho investigou a distribuição e abundância das pradarias no ELP, identificou feições de absorção da energia eletromagnética em curvas espectrais de áreas vegetadas e a potencialidade do uso de imagens Landsat para o mapeamento da VAS.
Coletas radiométricas foram realizadas em áreas rasas vegetadas e áreas de canal no ELP em 2010. Estes dados foram processados com análise derivativa, e posteriormente, através da simulação das bandas dos sensores TM (Landsat-5) e ALI (Landsat-LDCM/OLI). Dados ambientais e populacionais também foram adquiridos em cada ponto. O mapeamento da VAS foi realizado no verão e outono de 2011 em 343 estações espalhadas nas áreas historicamente ocupadas. Em cada estação observou-se percentuais de cobertura de fanerógamas e macroalgas, altura da pradaria, presença de semente e epífitas, profundidade local e tipo de substrato. Mapas temáticos foram gerados e utilizados para descrição espacial e validação dos resultados do sensoriamento remoto. Dados de temperatura, salinidade, precipitação mensal acumulada e índice de oscilação sul para a bacia de drenagem da Lagoa dos Patos foram utilizados. Por fim, imagens de satélite Landsat-5/TM, foram processadas através de métodos de classificação automática, validadas e, junto com a simulação das bandas, foram analisadas quanto à potencialidade de uso para o mapeamento da VAS no ELP.
climatológicas que antecederam este período contribuíram para a formação deste evento. As macroalgas não apresentaram extensas florações. O mapeamento da extensão das pradarias de Z. palustris geraram informações inéditas, já que houve poucos estudos a respeito dessa fanerógama no ELP.
1. INTRODUÇÃO
A vegetação aquática submersa (VAS), composta por comunidades de plantas e macroalgas, ocupa os fundos rasos costeiros e estuarinos de todo o globo. A VAS pode se estabelecer em extensas áreas formando pradarias ou fundos vegetados de fanerógamas com complexa estrutura de comunidades, suportando elevada produtividade e diversidade de organismos (Green & Short, 2003; Copertino, 2010).
Grande parte do estuário da Lagoa dos Patos (ELP) é formado por áreas rasas, de baixa hidrodinâmica, caracterizados por possuírem condições favoráveis ao desenvolvimento dos fundos vegetados. Estes formam habitats permanentes ou temporários com importantes funções ecológicas que afetam a dinâmica populacional e a assembléia de animais (Copertino & Seeliger, 2010).
No ELP a VAS é composta principalmente por fanerógamas enraizadas e por macroalgas de deriva. A fanerógama dominamente é a Ruppia maritima, embora seja comum a ocorrência de espécies oligohalinas (Zannichellia palustris) e de água doce (Elodea ssp., Myriophyllum brasiliense, Potamogeton striatus e Ceratophyllum demersum) próximas a desembocadura de arroios e no alto estuário. As macroalgas são dominadas pelas Clorofíceas Ulva (U. clathrata, U. intestinalis, U. ramulosa, U. flexuosa, U. micrococa), Cladophora (C. flexuosa, C. crispata, C, fascicularis, C. scitula) e Rhizoclonium riparium (Seeliger, 1998).
Apesar dos fundos vegetados apresentarem alta variabilidade espaço-temporal, fragmentações e reduções de pradarias foram observadas no ELP durante a última década do século XX e início do XXI. Esse processo esteve relacionado com períodos de maiores precipitações e descargas anômalas associados com eventos de El Niño (Copertino & Seeliger, 2010). A perda desses habitats também tem sido documentada em várias partes do mundo, principalmente devido a causas antrópicas como processos de ocupação urbana desordenada, poluição, eutrofização, dragagens, sobrepesca, introdução de espécies exóticas, quanto a causas naturais de passagem de furações e aumento de herbivoria (Green & Short, 2003; Waycott et al., 2009).
A investigação sobre a extensão e distribuição espacial dos fundos vegetados submersos é extremamente complexa devido às dificuldades inerentes de acesso ao ambiente infralitoral, de visualização dos fundos bentônicos, da baixa resolução da maioria das técnicas aplicadas e da grande heterogeneidade das manchas ou faixas vegetadas. Os modelos bioregionais que descrevem a distribuição da VAS a nível global, geralmente representam melhor as mudanças nas comunidades da Europa, America do Norte e Austrália. Isto reflete os maiores esforços na coleta de informações a respeito das pradarias nesses locais. Grandes lacunas de informações ainda existem nas regiões da África Ocidental, Havaí e América do Sul, apesar de apresentarem abundantes pradarias (Waytcott et al., 2009).
O conhecimento sobre a distribuição das pradarias de fanerógamas marinhas no Brasil ainda é rudimentar. Além do mais, há controvérsias acerca de quantas espécies realmente ocorrem ao longo da costa brasileira (Creed & Amado Filho, 1999). O conhecimento existente sobre a distribuição dos fundos vegetado limita-se a informações sobre a ocorrência de Halodule wrightii, H. emarginata, Halophila decipiens, H. bailonii e Ruppia maritima (Marques & Creed 2008). No entanto, a real extensão e abundância dessas pradarias, assim como seu desenvolvimento frente às perturbações antrópicas e naturais, continuam pouco conhecidas.
Somado com a falta de informações, os monitoramentos tradicionais realizados nos fundos vegetados são através do uso de embarcações e coletas de dados in situ que são pouco eficientes em grandes escalas, já que demandam grande quantidade de tempo e energia tanto em campo quanto em laboratório. Ainda, devido à extensa área de colonização, as dificuldades de acesso e detecção de pequenas variações de biomassa, as conclusões dos trabalhos se limitam a resultados pontuais, o que não oferecem uma visão sinótica e confiável do ambiente estudado (Duarte, 2002). Assim, há uma necessidade de desenvolver métodos mais eficientes e confiáveis capazes de detectar pequenas perdas de biomassa em grandes escalas espaciais, assim como produzir indicadores prévios de mudanças ambientais.
A compreensão da dinâmica que envolve a composição, abundância de espécies e os padrões de ocupação requerem informações em um contexto espacial e temporal que acompanhem as mudanças ocorridas nas pradarias, com um poder de detalhamento apropriado (Dekker et al., 2005; Phin et al., 2008). Dessa maneira, o uso de técnicas de sensoriamento remoto pode atender a essas exigências, com relativo baixo custo, alta frequência de observações e amostragens não destrutivas. Sendo assim, considerada uma poderosa ferramenta de análise espacial em áreas costeiras (Mumby et al., 1997).
As imagens de satélite têm sido utilizadas para monitorar mudanças na distribuição, diversidade e abundância das pradarias de VAS em ambientes estuarinos (Kirkman, 1996; Chauvaud et al., 1998; Mumby et al., 1999; Robinson et al 2001; Dekker et al., 2005; Phin et al., 2008; Ma et al., 2008). Entretanto, o sensoriamento remoto tem um potencial maior do que apenas o mapeamento da VAS. Este também pode contribuir na identificação de processos que afetam os fundos vegetados como o aumento da turbidez da água e eventos de floração de microalgas (Burrage et al., 2003; Nezlin et al., 2005; Liu et al., 2009).
nos mapeamentos de extensas pradarias de Zostera marina, Zostera capricornia, Ruppia megacarpa, Halophila ovalis (Mumby & Edwards 2002; Dekker et al., 2005). No final do ano de 2012, a agência espacial norte-americana (NASA) está programando o lançamento do mais novo satélite da série, o Landsat-LDCM (Landsat Data Continuity Mission). Este novo satélite levará a bordo o sensor OLI (Operational Land Image) e irá substituir o Landsat-5/TM que completou 27 anos de uso.
Devido a alta complexidade ótica das águas costeiras, dos diferentes tipos de estuário, das características hidrológicas locais e das diferenças de respostas entre as comunidades de VAS e suas espécies, o sucesso na aplicação dos métodos de sensoriamento remoto ainda necessita de obtenção de diversos parâmetros ambientais e de estudos sobre o comportamento espectral da água e da vegetação alvo. A compreensão da resposta espectral dos diferentes componentes que interferem nas propriedades óticas da água se faz necessário para conseguir distinguir, identificar e discriminar tanto áreas vegetadas (dominadas por macroalgas ou fanerógamas) quanto áreas não vegetadas (Mumby et al., 1999; Robinson et al., 2001; Dekker et al., 2005; Phin et al., 2008; Ma et al., 2008).
Dessa forma, este trabalho propõe uma investigação sobre a distribuição e abundância da vegetação aquática submersa no ELP in situ, assim como uma avaliação do uso de sensoriamento remoto no mapeamento e monitoramento da vegetação. Esta nova abordagem poderá fornecer parâmetros para comparações entre populações, subsídios para criação de áreas de proteção marinha (APM) e à modelagem ecológica. Além de, fornecer dados para estudos dentro do programa PELD (Pesquisas Ecológicas de Longa Duração – FURG) e bases para aplicação de técnicas de sensoriamento remoto no estudo da distribuição dos fundos vegetados em áreas costeiras e estuarinas da costa brasileira.
2. OBJETIVO GERAL
2.1 Objetivos Específicos
1- Analisar a distribuição espacial e abundância da VAS através de amostragem in situ 2- Caracterizar o comportamento espectral dos fundos vegetados
3- Avaliar o potencial de utilização de imagens Landsat-5/TM e Landsat-LDCM no mapeamento da VAS.
3. METODOLOGIA
3.1 Área de Estudo
Grande parte (70%) da superfície estuarina da Lagoa dos Patos é formada por enseadas rasas protegidas, que expostas a um menor grau de hidrodinâmica, são favoráveis ao estabelecimento e ocupação por pradarias de fanerógamas submersas (Copertino & Seeliger, 2010). Enseadas mais abertas ou próximas a canais profundos possuem um maior grau de hidrodinamismo e menor tempo de residência da água e, portanto, condições que promovem maior força de arrasto e dinâmica de sedimentos, as quais influenciam diretamente na estabilidade do substrato de fixação, no deslocamento de plantas e na movimentação do banco de sementes (Copertino & Seeliger, 2010). O limite superior da distribuição vertical das pradarias é controlado pela exposição ao ar e o inferior pela atenuação da luz (Costa & Seeliger, 1989). No presente trabalho, as enseadas rasas do estuário como o Saco da Mangueira, Saco do Rio Grande, Saco do Justino, Saco da Quitéria, Saco do Arraial, Saco do Boto, Saco do Mendanha e Saco do Silveira, que são historicamente ocupados por pradarias, foram escolhidos para o presente estudo (Figura 1A).
3.2 Dados Abióticos
compilados do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC). Esses dados de precipitação foram utilizados como proxy da descarga fluvial dos principais rios que desembocam na Lagoa dos Patos.
Dados diários de temperatura, salinidade e nível da coluna d’água foram obtidos do monitoramento diário realizado na Ilha dos Marinheiros pelo programa de Pesquisas Ecológicas de Longa Duração (PELD – FURG). Com esses dados, utilizou-se a média móvel de quinze dias entre os anos de 2009 e 2011.
3.3 Mapeamento da VAS in situ
Durante o período de pico de biomassa no verão de 2011 (7 a 15 de fevereiro) e sua senescência no outono (10 a 17 de maio) foram realizadas amostragens para avaliação da distribuição espacial e abundância da VAS no ELP. A grade amostral foi distribuída nas áreas rasas, historicamente ocupadas por VAS, totalizando 343 pontos distanciados em aproximadamente 500 metros e espalhados de forma a obter a maior heterogeneidade possível de cada região. Foram amostrados 40 pontos no Saco da Mangueira, 73 no Saco do Rio Grande, 112 no Saco do Arraial, 30 no Saco do Justino, 46 no Saco do Mendanha e 42 no Saco do Silveira (Figura 1B).
macroalgas. As plantas ainda foram divididas em partes aéreas e subterrâneas. O peso seco foi obtido após secagem em estufa por 48hrs a 60ºC.
Os dados coletados in situ foram utilizados para gerar mapas temáticos sobre a cobertura de R. maritima, Z. palustris e macroalgas, alturas das pradarias, tipo de substrato e profundidade, através do interpolador Natural Neighbor no software ARCGIS 9.3.1®. Este interpolador foi utilizado por não extrapolar valores para outras áreas além do domínio dos dados. Esta técnica utiliza o método dos polígonos de Thiessen para avaliar os pesos dos pontos realizando uma interpolação baseada na média ponderada dos pontos vizinhos, onde os pesos são proporcionais às áreas do polígono (Mazzini & Schettini, 2009).
Com os dados de biomassa foram calculadas médias por regiões e utilizando as áreas vegetadas de cada local foi possível estimar a produção total de biomassa no verão e no outono de 2011.
Figura 1. Localização da área de estudo e nome dos Sacos onde foram amostrados VAS no ELP (1A). Distribuição dos 343 pontos amostrados nos Sacos do ELP durante o verão e outono de 2011.
Os pontos em vermelho indicam pontos com coleta de biomassa (1B).
3.4 Comportamento Espectral da VAS
Para avaliar o comportamento espectral dos fundos vegetados foram feitas medições radiométricas em áreas com e sem vegetação. Estas medições foram realizadas em duas etapas, em dias claros e ensolarados, entre 10 e 15:30 hrs. No dia 25/03/2010 foram realizados 13 estações, no Saco do Arraial, que apresentava uma pradaria de Ruppia marítima bem desenvolvida e em floração. Nove amostragens foram em áreas rasas vegetadas e quatro em áreas rasas não vegetadas. No dia 02/06/2010 foram realizadas oito amostragens entre a Ilha das Pombas e Ilha da Pólvora, no Saco do Rio Grande, sobre fundo vegetado com macroalgas verdes e quatro amostragens em áreas profundas de canal (Figura 2).
As reflectâncias foram obtidas utilizando um espectrorradiômetro portátil (FieldSpec Hand Held, ASD Inc., EUA), na faixa de 400 nm à 900 nm, com intervalo espectral de 3 nm e campo de visada de 45º, perpendicular ao ângulo solar. A reflectância de sensoriamento remoto (Rrs) foi calculada através da radiância espectral emergente da água sobre a irradiância espectral incidente na superfície da água. A Rrs foi apresentada em porcentagem. A irradiância espestral incidente foi estimada através da medida da radiância de uma placa branca de Spectralon (Mobley 1999).
Amostras de água foram coletadas de cada ponto, filtradas e analisadas quanto aos parâmetros sólidos em suspensão (filtro Whatmann GF-C, gravimetria) e concentração da clorofila-a (Chl-a) da coluna d’água (filtro Whatmann GF-F, extração por acetona. Método de fluorometria, Welschmeyer, 1994). Amostras de VAS foram coletadas em cada estação para estimativa de biomassa e identificação das espécies ocorrentes, segundo o procedimento previamente mencionado no item 3.3. Os parâmetros rugosidade da água, intensidade e direção do vento (anemômetro portátil), temperatura do ar e da água (termômetro), profundidade (régua), salinidade (refratômetro), transparência da água (Secchi) e imagens fotográficas digitais foram obtidas de cada ponto.
correlação do dia 02/06/2010 (Ilha das Pombas e Canal), já que os diagramas do dia 25/03/2010 (Saco do Arraial) não forneceram bons resultados.
Por fim, foram realizadas as simulações da resposta espectral da VAS para as quatro primeiras bandas dos satélites Landsat-5/TM e EO-1/ALI através da integração dos dados radiométricos coletados in situ com as curvas espectrais das bandas dos sensores. O sensor ALI (Advanced Land Imager) foi testado e validado durante a missão Earth Observing 1 (EO-1) em 2000 como protótipo do sensor OLI (Operational Land Imager) que será incorporado no novo Landsat-LDCM (Landsat Data Continuity Mission) previsto para lançamento em dezembro de 2012. O Landsat-LDCM apresenta uma nova banda, denominada banda costeira (1p), com intervalo espectral entre 433 - 453 nm, refinada especialmente para estudos em áreas costeiras. As simulações das bandas dos sensores TM e ALI foram correlacionados com os dados de campo de biomassa da VAS (Spearman, α=0,05).
Os softwares utilizados para realizar esses procedimentos foram VIEWSPECPRO, STATISTICA 7 e EXEL.
3.5 Análise de Imagens Landsat-5/TM
Para identificar a distribuição da vegetação aquática através de imagens de satélite foram utilizadas imagens Landsat-5/TM das datas 22/01/1991, 14/02/2011 e 05/05/2011. Estas duas últimas foram adquiridas com a mesma data ou próximas às datas de saídas de campo do verão e outono de 2011. A imagem do verão de 1991 foi utilizada na tentativa de realizar um resgate histórico dos fundos vegetados deste verão. Para isso, utilizou-se registros históricos de ocorrência dos fundos vegetados no ELP (Mazo, 1994; Copertino & Seeliger, 2010). Estas foram as melhores imagens disponíveis no catálogo do INPE para o procedimento de classificação, apesar da imagem de fevereiro apresentar um pouco de cobertura de nuvens. As demais imagens durante o período de 2010 e 2011 não possuíam condições de ser utilizas devido à grande cobertura de nuvens e erros do tipo striping e banding. Estes erros são formados por listas que ocorrem devido à má calibração, falha de detectores e desgaste do detector devido ao tempo em órbitas (Showengerdt, 2007), sendo frequente nas imagens Landsat-5/TM.
Os resultados dos mapeamentos foram validados através do coeficiente Kappa (Figueiredo & Vieira, 2007). Este coeficiente é calculado a partir dos dados de uma matriz de confusão que representa uma medida efetiva do modelo de classificação, ao mostrar o número de classificações corretas versus as classificações preditas para cada classe de interesse. Devido a grande quantidade de nuvens e sombra de nuvens na imagem original do Landsat 5/TM para o período de verão de 2011, não foi possível utilizar todos os 343 pontos amostrados para validação. Assim, estes que estavam cobertos por nuvens ou sombras foram descartados e o cálculo se baseou apenas naqueles sem interferentes, totalizando 292 pontos. Para o período de outono de 2011 foi possível à utilização dos 343 os pontos para validação. A imagem de 1991 não foi validada, seguindo apenas uma avaliação descritiva das áreas de ocorrência através dos registros históricos.
As correções geométricas, radiométricas e atmosféricas e os processos de classificação supervisionado e não supervisionado foram realizados no software IDRISI ANDES®. A segmentação de imagens foi realizada no software SPRING e a edição final dos mapas temáticos no software ARCGIS 9.3.1®.
4. RESULTADOS
4.1 Dados Abióticos
O IOS (índice de oscilação sul), que representa a intensidade e variabilidade do fenômeno ENSO, apresentou uma variação negativa durante o segundo semestre de 2009 e início do ano de 2010, o que indica a ocorrência do fenômeno El Niño. A Partir do mês de maio de 2010 até meados de abril/maio de 2011 a variação positiva do IOS indicou a ocorrência do fenômeno Lã Niña. Posteriormente, o índice apresentou menores variações, o que aponta períodos de neutralidade (Figura 3).
Figura 3. Índice de Oscilação Sul (IOS) e taxa de precipitação mensal acumulada para a região da bacia de drenagem da Lagoa dos Patos durante o período de 2009 a 2011.
Os dados de temperatura da água obedecem padrões de sazonalidade, sendo elevadas durante a primavera/verão e baixas no outono/inverno. Picos de elevadas temperaturas foram observadas nos meses de fevereiro com aproximadamente 30ºC. As menores temperaturas são registradas nos meses de julho/agosto atingindo 15ºC (Figura 4A).
O nível da coluna d’água no ELP apresentou dois picos acentuados durante o segundo semestre de 2009 e início de 2010. Estes atingiram entre 50 e 75 cm acima do nível médio. Após o mês de março de 2010 o nível da Lagoa se estabeleceu até maio de 2011 (Figura 4B).
Figura 4. Média móvel de quinze dias da temperatura (A), nível (B) e salinidade (C) amostrados pelo programa PELD no estuário da Lagoa dos Patos durante o período de 2009 a 2011. 4.2 Distribuição da VAS in situ
As áreas rasas amostradas no ELP durante o mapeamento realizado in situ em fevereiro e outono de 2011 totalizaram 196 km². Deste total, 8 km² (4%) apresentaram profundidade de até 0,5 m; 105 km² (54%) de 0,51 - 1 m; 48 km² (24%) de 1,1 – 1,5 m; 19 km² (10%) de 1,51 – 2 m e 16 km² (8%) para profundidades acima de 2 metros (Figura 5).
A
B
Figura 5. Mapa de profundidade dos locais amostrados no estuário da Lagoa dos Patos durante as coletas de campo de 2011.
Nos 343 pontos, amostrados nas áreas rasas do estuário, foi observado o tipo de substrato que predominava, sendo caracterizados em 3 tipos através da coloração apresentada. Substratos lamosos, intermediários e arenosos (Figura 6).
Figura 6: Amostras das três classes de substratos identificadas visualmente. Substrato lamoso (A), intermediário (B) e arenoso (C).
Os substratos arenosos foram caracterizados por sedimentos claros (coloração marrom claro), de fundo firme e estavam associados aos locais de bancos de areia ou que apresentavam elevada hidrodinâmica. Estes corresponderam a uma área de 49,5 km² ou 25,5% das áreas amostradas. Os substratos lamosos foram caracterizados por uma lama espessa e escura (coloração preta) que ocuparam uma área de 60,5 km² ou 30,5%. Já os sedimentos intermediários foram aqueles que apresentaram, visualmente,
características entre os dois tipos anteriores e ocorreram em aproximadamente 86 km² ou 44% (Figura 7).
Figura 7. Distribuição dos substratos arenosos, intermediário e lamosos nos locais amostrados do estuário da Lagoa dos Patos durante as coletas de campo de 2011.
A área total de ocorrência das pradarias de Ruppia maritima no verão de 2011 foi de 86 km², o que representa 61% das áreas rasas, com profundidade de até 1,8 metros, colonizadas pela fanerógama. Durante esse período, elevados percentuais de coberturas foram encontradas no Saco do Arraial, Quitéria, Justino e Silveira atingindo entre 80-100%, enquanto que Sacos do Mendanha, Mangueira e Rio Grande apresentaram menores coberturas (20-80%) (Figura 8).
Figura 8. Distribuição e abundância de Ruppia maritima durante o verão e outono de 2011.
Durante o período de verão de 2011, as macroalgas cobriram 19 km² ou 13,4% das áreas rasas, e em sua maioria sobrepostas ou entrelaçadas às folhas de R. maritima. Nesse período as massas de algas foram dominadas por Ulva ssp. e Cladophora ssp. e não atingiram grandes florações. Regiões do Saco da Mangueira, Rio Grande e Justino apresentaram as menores coberturas (10-20%) e pontos com maiores coberturas (40-80%) foram observados nos Sacos do Silveira, Mendanha e Arraial (Figura 9).
Assim como ocorreu com Ruppia, a área de ocorrência das macroalgas reduziu no outono passando a ser de 11,7 km² ou 8,7% das áreas rasas. Sua única ocorrência foi no Saco do Mendanha nas proximidades da Ilha dos Ovos e Arvoredo atingindo coberturas entre as ilhas de 80-90% (Figura 9).
Macroalgas de água doce do gênero Chara foram observadas durante o período de verão próximo a Ilha da Torotama, região com grande aporte de água doce dos arroios. Suas pradarias não atingiram grandes extensões nem coberturas (20-30%). Em sua maioria estavam fixadas no substrato de fundo firme (arenoso e intermediário) entre as plantas de R. maritima. Não foram avistadas Chara nas amostragens de outono.
Figura 9. Distribuição e abundância de macroalgas durante o verão e outono de 2011.
Durante o verão, plantas de Z. palustris ocorreram junto com a densa pradaria de R. maritima no Saco do Arraial e Saco do Boto. As pradarias de Z. palustris atingiram uma extensão de 7km² com percentual de cobertura variando entre 20-80%. Com a redução da Ruppia no outono, as plantas de Z. palustris dominaram o substrato do Saco da Quitéria e Arraial. As coberturas variaram entre 20-70% e a extensão da pradaria de Z. palustris alcançou30 km² de extensão (Figura 10).
Durante o verão de 2011 foi identificado vegetação em todas as regiões do estuário da Lagoa dos Patos. Em geral, as biomassas médias encontradas foram maiores no verão do que durante o outono. A maior biomassa de verão estava no Saco do Silveira (500 g PS/m²), seguido de Quitéria (270 g PS/m²) e Mangueira (260 g PS/m²). A menor biomassa foi observada no Sado do Justino (50 g PS/m²) (Figura 11A).
No outono, várias regiões do estuário não apresentaram fundos vegetados como o Saco da Mangueira, Silveira. O Saco do Mendanha apesar de apresentar vegetação sua biomassa média foi de apenas 2 g PS/m², não sendo visualizado no gráfico. Os Sacos da Quitéria, Boto e Arraial apresentaram biomassa média de 50 g PS/m² e o Saco do Rio Grande com 12 g PS/m². O único local onde a biomassa média de outono superou a
biomassa média do verão foi no Saco do Justino, atingindo cerca de 90 g PS/m² (Figura 11B).
Figura 10. Distribuição e abundância de Zannichellia palustris durante verão e outono de 2011.
Com a biomassa média e a área vegetada de cada região do ELP, pode-se ter uma estimativa da biomassa total produzida durante o verão e outono de 2011. A biomassa total produzida durante o verão foi aproximadamente 12.876 toneladas, sendo o Saco do Arraial a região que apresentou maior biomassa (3.840 t), seguido do Saco do Silveira (2.590 t), Quitéria (2.040 t) e Mangueira (1.890 t). As menores biomassas totais foram encontradas no Saco do Mendanha (370 t), Justino (240 t) e Saco do Boto (45 t).
No outono a biomassa total ficou entorno de 2.956 toneladas. A maior biomassa, assim como no verão, foi encontrada no Saco do Arraial (1.600 t), seguida por Saco da Quitéria (910 t). A menor biomassa foi no Saco do Mendanha (7 t) (Figura 12).
Figura 11. Biomassa média encontrada no verão (A) e outono (B) de 2011 nos Sacos do estuário da Lagoa dos Patos. Notar a diferenças nas escalas.
No verão, a altura média das pradarias foi de aproximadamente 20 cm. Longos caules verticais de R. maritima foram observados em áreas abrigadas como o Saco da Quitéria, Arraial e Justino, com comprimento de 150 cm. Estes permaneciam estendidos ao longo da superfície d’água (Figura 13).
No outono, com a substituição das plantas de Ruppia por Zannichellia, houve a diminuição da altura média que passou a ser de 5 cm (maior altura encontrada de 10 cm), apesar das plantas estarem desenvolvidas com flores e frutos (Figura 13).
A
Figura 12. Biomassa total dos Sacos do ELP durante o verão e outono de 2011.
Figura 13. Alturas das pradarias de fanerógamas encontradas no verão e outono de 2011. No verão, cerca de 70% das áreas vegetadas com R. maritima se apresentaram em estágio de frutificação. Estas pradarias se concentraram no Saco do Arraial, apesar de serem encontradas também em outras áreas do estuário em menor porcentagem. Durante o outono, 65 % das pradarias dominadas por Z. palustris apresentaram estágio
de frutificação, as quais se concentraram no Saco do Arraial e Justino. As frutificações no Saco do Justino durante o outono se devem tanto as plantas de Ruppia quanto de Zannichellia (Figura 14).
Figura 14. Ocorrência de pradarias em estado de frutificação no verão e outono de 2011.
A presença de epífitas foi observada principalmente sobre as plantas de R. maritima. No verão, 23% das áreas vegetadas com Ruppia apresentaram elevado grau de epifitismo, possível de ser observado in situ e a olho nu. No outono, apesar da redução da área de Ruppia, 33,7% dessas áreas apresentaram alto grau de epifitismo. As pradarias de Z. palustris não apresentaram alto grau de epifitismo tanto no verão e outono (Figura 15).
Figura 15. Distribuição de pradarias com alto grau de epifitismo no verão e outono de 2011.
4.3 Comportamento Espectral da VAS
As coletas radiométricas foram realizadas em duas datas, em dias ensolarados e com baixa nebulosidade. Durante a primeira campanha, realizada no realizada no Saco do Arraial (25/03/2010), a direção e intensidade média do vento foram Leste (E) e 20 m/s. As temperaturas do ar e da água variaram entre 23,7 - 28,9 ºC e 23,5 – 25 ºC respectivamente do início até o final das coletas. A salinidade encontrada foi de 12, a rugosidade da água foi média, o disco de Secchi atingiu o fundo (profundidade de 0,6 m) e a coloração da água foi verde/marrom (Figura 16A).
A segunda campanha, realizada na Ilha das Pombas e Canal (02/06/2010) apresentou direção predominante do vento Nordeste (NE) com intensidade média de 3,5 m/s. As temperaturas do ar e da água variam entre 18 - 20 ºC e 15 - 18 ºC respectivamente e a salinidade foi de 17. A rugosidade da água foi baixa, o disco de Secchi atingiu o fundo do estuário para os pontos da Ilha das Pombas (profundidade média de 0,50 m) e para os pontos do Canal o Secchi foi de aproximadamente 1,5 m (profundidade do canal 4 m). A coloração da água para a Ilha das Pombas foi verde (Figura 16B) enquanto que no canal foi marrom (Figura 16C).
Figura 16. Imagens representativas dos tipos de águas amostradas. Saco do Arraial (A), Ilha das Pombas (B) e água profunda de Canal (C).
As análises das águas coletadas simultaneamente com os dados radiométricos mostraram que a concentração de chl-a da coluna d’água apresentaram valores baixos, não ultrapassando a concentração de 4,5 µg/L. Também não houve grandes diferenças entre os ambientes de áreas de canal, áreas rasas vegetadas e não vegetadas. Apenas o ponto Pombas 7 apresentou concentração mais elevada que os demais (Figura 17).
Figura 17. Resultado da concentração da chl-a da coluna d’água, sólidos em suspensão (SS) e biomassa aérea do Saco do Arraial, Ilha das Pombas (P) e Canal (C) em 2010.
No Saco do Arraial os sólidos em suspensão atingiram o máximo de concentração no ponto Arraial 13 (30 mg/L). As menores concentrações foram
A B
observadas em Arraial 8 e 11 (1 mg/L). Na Ilha das Pombas as maiores concentrações estavam em Pombas 2 e 3 (44 mg/L) e as menores em Pombas 4 e 8 (10 mg/L). As águas profundas do canal apresentaram valores crescentes de sólidos em suspensão do Canal 1 (26 mg/L) para o Canal 4 (83 mg/L), onde atingiu o maior patamar (Figura 17). No Saco do Arraial a vegetação predominante foi Ruppia maritima. Os pontos Arraial 7, 10, 11 e 13 não apresentaram vegetação e os pontos Arraial 3, 9 e 12 continham pouca biomassa aérea (2; 3,2 e 4 g PS/m²). As maiores biomassas aéreas foram encontradas em Arraial 5, 6 e 8 (141; 129 e 125 g PS/m²). Na Ilha das Pombas a vegetação dominante foi macroalgas verdes, na qual predominaram Ulva ssp. e Cladophora ssp. As maiores biomassas foram em Pombas 6 e 3 (168 e 153 g PS/m²) e as menores em Pombas 1, 7 e 8 (32; 34 e 36 g PS/m²). Não foram avistadas biomassas de deriva nas águas profundas do Canal (Figura 17).
As curvas espectrais amostradas apresentaram maiores albedos para águas profundas do Canal e os menores para as áreas rasas vegetadas. As curvas espectrais coletadas no Saco do Arraial apresentaram baixos valores de reflectância e um comportamento muito semelhante. As áreas vegetadas atingiram o máximo de 5% de reflectância e áreas não vegetadas 6% em aproximadamente 570 nm. Um pico pouco pronunciado foi observado em 710 nm (Figura 18A).
As curvas da Ilha das Pombas (áreas vegetadas) e águas profundas de Canal se distinguiram melhor espectralmente que as do Saco do Arraial. Os maiores albedos foram encontrados nas curvas do Canal 2, 3 e 4 com máximo de reflectância de 10% em aproximadamente 570 nm. Áreas vegetadas apresetaram menores albedos em relação as águas do Canal. Além disso, observa-se um pico de reflectância entorno de 710 nm, com máximo de reflectância de 3,5% (Figura 18B).
Figura 18. Curvas espectrais obtidas em áreas vegetadas e não vegetadas do Saco do Arraial (A) e Ilha das Pombas (B) e áreas profundas de canal (B) em 2010.
Os diagramas de correlação entre as razões de bandas (10 em 10 nm dos dados radiométricos coletados in situ) com as variáveis chl-a da coluna d’água, sólidos em suspensão (SS) e biomassa aérea da VAS apresentaram boas correlações para os dados da Ilha das Pombas e Canal.
A
Figura 19. Curvas espectrais após a obtenção da primeira derivada para o Saco do Arraial (A), Ilha das Pombas e Canal (B).
A razão de bandas que apresentou a melhor correlação para o estudo da chl-a foi 550/475 nm (Verde/Azul) (Figura 20A). Para os sólidos em suspensão boas correlações foram atingidas no comprimento de onda do verde/azul (575/450 nm) (Figura 20B).
Através do diagrama nota-se que as melhores razões para o estudo da VAS foi em 630/450 nm e 630/475 nm (vermelho/azul). Entretanto, boas correlações são encontradas nas razões de bandas 700/500 nm, correspondendo ao infravermelho/azul (Figura 20C). Os resultados dos diagramas de correlação entre as razões de bandas e as variáveis no Saco do Arraial não se mostraram com boas correlações.
Figura 20. Diagramas de correlações (Spearman, α=0,05) entre as razões de bandas (10 em 10 nm) e as variáveis chl-a da coluna d’água (A), sólidos em suspensão (B) e biomassa aérea (C) da Ilha das
Pombas e Canal. C) Biomassa
Aérea
A) Chl-a B) Sólidos em
Os resultados das correlações entre as simulações de bandas dos sensores dos satélites Landsat-5/TM e EO-1/ALI (protótipo do sensor OLI que será incorporado no Landsat-LDCM) com os dados de biomassa aérea (coletados de forma simultânea aos dados radiométricos) se mostraram indiferentes. A banda costeira (1p), especializada no estudo de ambientes costeiros, apresentou o menor grau de correlação significativa. As três primeiras bandas (1, 2 e 3) de ambos satélites apresentaram correlação negativa e significativa com os valores de biomassa, enquanto que a banda 4, representante da faixa do infravermelho próximo, não apresentou correlação significativa (Tabela 1).
Tabela 1: Valores de correlação (Spearman, α=0,05) entre a simulação das bandas (1-4) do sensor TM (Landsat-5) e bandas (1p-4) do sensor ALI (Landsat-LDCM) e as biomassas aéreas. Valores em
negrito são significativos. Sensor TM Correlação Sensor ALI Correlação Banda 1p -0,6862 Banda 1 -0,7349 Banda 1 -0,7349 Banda 2 -0,7761 Banda 2 -0,7761 Banda 3 -0,7901 Banda 3 -0,7942 Banda 4 -0,1900 Banda 4 -0,2810
4.4 Análise das Imagens Landsat-5/TM
As imagens Landsat-5/TM de 14/02/2011 e 05/05/2011 foram utilizadas para avaliar o potencial de utilização do sensoriamento remoto no mapeamento das VAS no ELP. Para a imagem de verão de 2011, o resultado das classificações, supervisionada e não supervisionada, foram semelhantes. Embora erros como a subestimação da vegetação no Saco do Mendanha, seja comum a ambas. A área estimada para a classificação supervisionada foi de 39 km² (Figura 21A) e para não supervisionada de 40 km² (Figura 21B), sendo que a área real ocupada pela VAS obtida in situ, descontando as áreas sombras e nuvens, de 75 km².
Classificação Supervisionada Classificação não Supervisionada
Figura 21. Distribuição da VAS no verão de 2011 através da classificação supervisionada (A) e não supervisionada (B) e no outono de 2011 através de classificação supervisionada (C) e não
supervisionada (D).
A classificação supervisionada se mostrou melhor que a classificação não supervisionada para a imagem de 1991. O resultado da classificação supervisionada foi uma área de colonização da vegetação estimada em 48 km². Os Sacos do Silveira, Quitéria e Justino mostraram-se estar totalmente vegetados, enquanto que algumas manchas foram identificadas no Saco do Mendanha, Mangueira, Rio Grande. Poucas
A B
machas foram observadas no Saco do Arraial (Figura 22A). O classificador não supervisionado não foi capaz de distinguir áreas vegetadas e não vegetadas, indicando uma única classe para as águas do estuário em 1991 (Figura 22B).
Figura 22. Distribuição da VAS no verão de 1991 segundo o classificador supervisionado (A) e não supervisionado (B).
O coeficiente Kappa, que representa o desempenho dos métodos de classificação, indicou que a imagem de verão de 2011 representou melhor a distribuição da VAS no estuário que a imagem de outono de 2011. A classificação não supervisionada e a classificação supervisionada, da imagem do verão, apresentaram respectivamente coeficientes Kappa de 44% e 43%, indicando um desempenho considerado bom. A imagem de outono de 2011 não apresentou resultados satisfatórios. A classificação não supervisionada registrou Kappa de 19%, considerado um desempenho ruim, e a classificação supervisionada apresentou Kappa de 30%, o que é considerado como desempenho razoável (Tabela 2).
Tabela 2. Matriz de validação das imagens de verão e outono de 2011 representando a acurácia (Kappa) dos classificadores supervisionados e não supervisionados.
5. DISCUSSÃO
Com os resultados do presente trabalho foi possível caracterizar a distribuição e abundância da VAS no ELP durante seu pico de crescimento no verão e senescência no outono de 2011. Ainda, estes permitiram descrever a heterogeneidade da composição e estrutura dos fundos vegetados, assim como identificar padrões de variabilidade espacial nas diferentes regiões do estuário.
Além do mais, os dados coletados através de técnicas de sensoriamento remoto indicaram a potencialidade no uso dessa ferramenta na identificação de áreas vegetadas e áreas profundas de canal. O mapeamento dos fundos vegetados através de imagens Landsat-5/TM se mostra limitado a eventos de extensas pradarias no período do verão e condições climáticas e hidrológicas favoráveis.
5.1 Distribuição, Abundância e Composição da VAS no ELP
A biomassa média encontrada nas áreas vegetadas do estuário no verão de 2011 foi aproximadamente 180 g PS/m², sendo encontrados valores de 580 g PS/m² nas regiões mais abrigadas do Saco do Arraial e Quitéria. Estes são valores considerados elevados quando comparados com as biomassas dos verões de 1991/1992 e 1992/1993 (25 – 120 g PS/m²) (Mazo, 1994) e nos registros histórico do programa PELD, iniciados em 1990, na qual a maior biomassa registrada foi de 180 g PS/m² no verão de 1993/1994. Flutuações na hidrodinâmica e dinâmica sedimentar no ELP podem acarretar em oscilações na produção de biomassa entre os anos (Seeliger, 1988).
A elevada biomassa da VAS encontrada no verão de 2011 provavelmente está relacionada com as condições ambientais que antecederam este período. Entre abril de 2010 até abril/maio de 2011 foi marcado por eventos de Lã Niña. Esse contribuiu para as baixas precipitações, e consequentemente, menores descargas fluviais na bacia de drenagem da Lagoa dos Patos o que manteve a salinidade elevada e reduzida a turbidez d’água. Estas condições, somadas com as altas temperaturas de primavera/verão, contribuíram para o desenvolvimento das extensas e densas pradarias de Ruppia.
Situação inversa ocorreu no verão de 2009/2010 em que o único registro de ocorrência de pradarias foi em pequenas enseadas próximo a Ilha da Torotama. Estas estavam dispersas sobre o substrato com biomassa média de 30 g PS/m². A ausência de pradarias neste ano pode estar associada ao evento de El Niño registrado no segundo semestre de 2009. Este contribuiu para maiores precipitação sobre a bacia de drenagem da Lagoa dos Patos e com o aumento da descarga fluvial, o que causou aumento da turbidez da coluna d’água e diminuição da salinidade principalmente nos meses de janeiro e fevereiro de 2010. Estas condições não favoreceram o desenvolvimento das pradarias.
Reduções drásticas ou desaparecimento das pradarias durante o período de primavera/verão em anos de El Niño já foram registrados no ELP nos anos de 1997, 1998, 2000, 2001 e 2002 (Copertino & Seeliger, 2010). Sua recuperação só ocorreu de forma lenta e gradual a partir de 2006, quando as condições de descargas fluviais, transparência e salinidade voltaram a ser favoráveis ao seu desenvolvimento (Copertino & Seeliger, 2010; Copertino, 2010).
biológico é marcado por altas taxas de germinação no início da primavera, máxima extensão e abundância no verão, começando o processo de senescência a partir de outono, quando diminui a sua parte aérea drasticamente, mantendo a rede de rizomas por mais algum tempo (Cafruni et al., 1978; Kock & Seeliger, 1988).
Os Sacos do Silveira, Quitéria, Arraial e Justino foram os locais com as maiores abundância de R. maritima no verão de 2011. Estes também foram os mesmos locais observados por Mazo (1994) nos verões de 1991/1992 e 1992/1993. A maior produtividade desses locais pode estar relacionada com a maior estabilidade de parâmetros físico-químicos, menor fluxo de embarcações e distância das atividades industriais e urbanas. As menores abundâncias foram registradas nos Sacos da Mangueira, Rio Grande e Boto. Estas indicam possíveis associações com as intensas atividades antrópicas (pesca, embarcações e poluição).
A redução da abundância no outono é associada principalmente com a menor incidência da radiação solar nos corpos aquático quando comparadas com os meses de verão (Mazo, 1994, Colares & Seeliger, 2006). A redução da intensidade solar juntamente com a queda da temperatura d’água e aumento da turbidez são os principais contribuintes para a diminuição da biomassa de Ruppia maritima no ELP (Cafruni, 1983). Somado a isso, o elevado grau de epifitismo nas folhas durante o outono podem ter agravado o processo de senescência (Kandrud, 1991).
As pradarias são frequentemente colonizadas por outras espécies de plantas e macroalgas, as quais podem se tornarem competidoras por espaço, luz e nutrientes (Tanner et al., 1986). No ELP, os registros de coexistência listam as macroalgas Cladophora spp., Ulva spp., Gracilaria spp., Rhizoclonium spp., Chara ssp. e Polysiphonia ssp. (Seeliger, 1998). Durante o pico de produção de biomassa, estas algas podem contribuir com intensas florações capazes de sufocar as pradarias de fanerógamas e causar severas reduções tanto na biomassa quanto na extensão (Thorne-Miller et al., 1983; Tanner et al., 1986).
Grandes florações de macroalgas sobre pradarias de fanerógamas submersas podem ocasionar efeitos de estratificação térmica, retardando o período de floração e frutificação (Kandrud, 1991). O sombreamento e o enredamento nas folhas reduzem a luminosidade e aumentam a força de arrasto, removendo hastes verticais. A ocorrência de extensas florações de macroalgas, com elevada abundância no ELP podem indicar redução da qualidade ambiental do estuário por processo de eutrofização (Copertino & Seeliger, 2010). Assim, a ausência de florações de macroalgas no verão e outono de 2011 pode indicar boa qualidade ambiental do estuário durante este período.
A Ruppia é um dos gêneros de fanerógamas marinhas mais tolerantes as variações de temperatura e salinidade. Logo, é considerada uma excelente planta colonizadora de ambientes estuarinos (Dunton, 1990). Entretanto, Murphy et al. (2003) observaram que, após reduções de salinidade e temperatura pode desencadear um processo de rápida redução da biomassa e substituição dessas pradarias por fanerógamas e macroalgas oligohalinas, como observado no presente trabalho durante a transição verão/outono de 2011. A redução das pradarias de Ruppia no outono de 2011 permitiu o avanço das plantas de Zannichellia palustris que conseguiram se desenvolver e produzir frutos antes da chegada do inverno. Com as condições favoráveis de baixa salinidade e temperatura, esta fanerógama oligohalina conseguiu se expandir a extensão da sua pradaria durante o outono.
A presença de Z. palustris já foi observada entre densas pradarias de Ruppia nos verões de 1992 e 1993, porém estas não atingiram densidades expressivas e desapareceram logo no início do outono (Silva, 1995). A ocorrência de Zannichellia esta limitada a locais de desembocaduras de água doce dos arroios e partes altas do estuário (Araujo et al., 2011). Apesar de serem encontradas sementes em outras regiões do ELP, é pouco provável que esta fanerógama consiga se desenvolver em regiões mixohalinas com frequente entrada de água salgada e elevada hidrodinâmica (Araujo et al., 2011). A pouca informação existente sobre esta planta ainda impede a completa compreensão do seu ciclo de crescimento. O presente trabalho trouxe um registro inédito sobre distribuição espacial e abundância de Z. palustris no ELP.
atingem um determinado estágio de desenvolvimento. No entanto, o tempo de permanência e a extensão das pradarias também afetam a produção de sementes (Cafruni, 1983).
Geralmente, pradarias que colonizam os ambientes mais estáveis e protegidos apresentam-se bem desenvolvidas, com folhas mais largas, forte sistema de rizomas e longos caules verticais, os quais favorecem a polinização em superfície (Verhoeven, 1979). Esta é uma boa estratégia de dispersão do pólen que, através da ação do vento e de correntes superficiais, são carregados para longe do local onde são gerados. Entretanto, a formação de pradaria muito densas, na qual as hastes verticais alcançam a superfície da água, reduzem o fluxo da corrente e limitam o transporte de pólen, provocando altas taxas de auto-polinização e/ou polinização interna e produção de frutos (Gerbeaux & Ward, 1986).
Segundo Cordazzo (2004), a extensão e abundância das pradarias não apresentam relações com a produção de sementes dos anos anteriores, o que reitera a importância da contribuição dos processos hidrológicos e climatológicos, que antecedem a primavera, sobre a ocorrência de pradarias como mencionado anteriormente nos verões de 2010 e 2011.
No verão de 2011 foram observadas altas biomassas em diferentes profundidades até 1,8 m, indicando que esta foi a profundidade limite de desenvolvimento da vegetação no ELP durante este período. Porém, com a chegada do outono, esta profundidade limite se desloca para menores valores (0,8 m), provavelmente devido aumento da turbidez e diminuição da luminosidade nesse período. O limite superior de colonização das pradarias foi observado na profundidade de 0,30 m, onde eventualmente as plantas podem ficar expostas ao ar ou à excessiva ação de ondas. Costa & Seeliger (1989) encontraram esta profundidade sendo de 0,25 m e as maiores biomassas em profundidade de 0,4 m. Segundo os mesmo autores, em profundidades abaixo de 0,55 m, o crescimento é reduzido devido à baixa luminosidade.
Em regiões de maior hidrodinâmica, compostos por substratos arenosos, foram avistados as menores alturas de pradarias. Geralmente, a vegetação desses locais apresenta pouca biomassa e não atingem grandes extensões, o que pode ser indicado como uma adaptação para evitar de serem arrancadas pela corrente (Seeliger, 1998). O excesso de movimentação d’água danifica as ramificações e pode causar a remoção parcial ou completa da vegetação. Apesar de um fluxo moderado acarretar melhor suprimento de nutrientes e gases e diminuir a incidência de epífitas (Vicars, 1976; Richardson, 1980). A exposição por longos períodos pode ocasionar consequências adaptativas às populações como produção de menores plantas, poucas sementes e floração antecipada (Bigley & Harrison, 1983).
A classificação do tipo de substrato das áreas rasas realizada durante as amostragens de 2011, apesar de qualitativa, apresentou correspondência com os registros de Calliari (1998) e com os resultados de Araujo et al. (2011). Os substratos predominantes em áreas profundas (2 m) e enseadas rasas são compostos por sedimentos lamosos (consistência mole e coloração escura). Entre esses ambientes, ocorrem sedimentos mistos compostos por diferentes frações de areia, silte e argila (consistência mais firme e coloração mais amarronzada). Os sedimentos ricos na fração areia são associados aos bancos arenosos e locais com intensa atividade hidrodinâmica (Calliari, 1998). Os resultados de Araujo et al. (2011), mostraram que areia fina é a classe de grãos predominante das áreas rasas do estuário, apesar da fração silte e argila serem mais presente no Saco do Justino, Mangueira e Arraial.
As plantas de R. maritima apresentaram elevado grau de epifitismo tanto no verão quanto no outono. Além disso, no outono as plantas de Ruppia estavam com nítidos sinais de senescência, caules amarelados e acumulo de matéria orgânica. As plantas de Z. palustris não apresentaram sinais de avançado estágio de epifitismo em nenhum momento, o que provavelmente esta relacionado com a recente germinação no período de amostragens.
As folhas das fanerógamas formam substratos adequados e semipermanentes para colonização de epífitas (micro e macroalgas) que, concomitantemente com a vegetação, apresentam pico de crescimento durante verão. O primeiro estágio do processo de colonização é marcado por densas coberturas de diatomáceas. Estágios finais são marcados por total coberta de diatomáceas e filamentos de macroalgas, que aumentam o sombreamento e dificultam o processo de absorção de nutrientes e gases. Estes prejudicam a fotossíntese, diminuindo o tempo de vida da folha (Seeliger, 1998). No final do verão, a biomassa de epífitas pode superar a própria biomassa aérea da planta (Coutinho & Seeliger, 1984).
5.2 Comportamento Espectral da VAS
O estudo dos fundos vegetados, em estuários e zonas costeiras, impõe vários desafios às técnicas de sensoriamento remoto. Diante da especificidade desses ambientes, as técnicas de extração de informações dos dados provenientes de sensores remotos têm suas características peculiares (Barbosa, 2005). Estas informações podem ser caracterizadas por variações de cor e brilho na lamina d’água em uma imagem de satélite ou por feições de espalhamento e absorção em curvas espectrais (Jensen, 2009). Estas informações, por sua vez, estão associadas às diferentes concentrações dos constituintes opticamente ativos (COA) presentes na coluna d’água. Assim, conhecer seu comportamento espectral é um dos subsídios para se conseguir identificar e analisar as informações coletadas (Dekker & Peter, 1993).
gerando uma resposta espectral diferenciada, a qual é detectada pelos sensores orbitais ou de campo (Jensen, 2009). Assim, um dos principais problemas na aplicação do sensoriamento remoto em áreas costeiras é derivar ou extrair essas informações sobre esses componentes de forma quantitativa, já que as variações nas suas concentrações alteram os picos de espalhamento e absorção observados em curvas espectrais típicas, assim como no brilho e na coloração das imagens (Han & Rundquist 1997).
O elevado albedo com pico de reflectância em 570 nm apresentado nas curvas espectrais das áreas profundas do canal é resultado da interação da energia eletromagnética com a maior concentração de material em suspensão desta região (30-80 mg/L). Nas coletas in situ, pode-se observar a tonalidade marrom dessas águas, indicando a presença de alta concentração de partículas. Segundo Jensen (2009), os sólidos em suspensão aumentam as reflectâncias em todos os comprimentos de onda devido ao seu poder de espalhamento da radiação. Já os maiores albedos nas curvas espectrais dos pontos não vegetados do Saco do Arraial estiveram relacionados com a reflexão do fundo arenoso-lodoso. Dois pontos do Saco do Arraial não apresentaram vegetação e suas curvas espectrais registraram baixos valores de reflectância. Isto pode estar relacionado com a fina camada de microalgas verdes filamentosas encontradas nos sedimentos desses pontos, que absorveram a parte da energia, resultando em menores reflectâncias.
Feições de absorção da energia na região do azul (400 – 500nm) e vermelho (675 mn) e feições de espalhamento na região do verde (550 nm) e infravermelho (710) típicas do pigmento fotossintético, clorofila-a, são observadas nas curvas de áreas vegetadas tanto do Saco do Arraial quanto da Ilha das Pombas. A presença dessas feições típicas da clorofila-a nas curvas espectrais é mais representativa da da VAS do que do fitoplâncton, devido a baixa concentração encontrada na coluna d’água. Além disso, o pico existente em 710 nm é causado pela interação do espalhamento celular com um efeito combinado de absorção por pigmentos e moléculas de água (Gitelson, 1992; Rundquist et al., 1995). Esta feição é mais acentuada nas curvas das áreas vegetadas da Ilha das Pombas do que no Saco do Arraial, possivelmente relacionado com o tipo de cobertura vegetal e com a abundância.
climáticos e hidrológicos. As concentrações de chl-a durante a primavera e verão podem variar entre 10 e 70 µg/L (Odebrecht et al., 2010). Ainda, a elevada turbidez encontrada em águas estuarinas é resultado do elevado transporte de partículas finas através dos principais rios que deságuam na Lagoa dos Patos, somado com o contínuo processo de erosão das margens e ilhas (Calliari, 1998). Como resultado, as concentrações de material em suspensão tendem a aumentar nas áreas de canal, chegando a 50 mg/L e em áreas rasas atingindo 30 mg/L, principalmente durante outono/inverno, no qual a taxa de precipitação na bacia de drenagem da Lagoa dos Patos é maior (Niencheski & Baumgarten, 1998; Copertino & Seeliger, 2010).
O resultado da aplicação da análise derivativa corrobora com a distinção espectral entre as áreas vegetadas e áreas profundas de canal. A separação nítida em aproximadamente 710 nm das áreas rasas vegetadas, variação positiva, é resultado da interação entre os pigmentos fotossintéticos e moléculas de água, causando espalhamento da radiação (Gitelson, 1992; Rundquist et al., 1995; Jensen, 2009). O resultado desta análise para as curvas espectrais das áreas profundas apresentaram a variação negativa como resultado da absorção da radiação eletromagnética pela coluna d’água no comprimento de onda do infravermelho próximo. O resultado da análise derivativa para a região do Saco do Arraial não permitiu separação espectral entre áreas com e sem vegetação, devido a similaridade espectral entre os pontos amostrados.
quantidade de matéria orgânica, diminuem sua área foliar e apresenta coloração amarelada (Kutser et al., 2005).
O resultado da correlação entre as razões de bandas (10 em 10 nm) e a variável biomassa aérea da vegetação para a Ilha das Pombas indicou que a melhor razão para se estudar o comportamento da VAS é nos comprimentos de onda do vermelho/azul e infravermelho/azul. Estas razões podem ser explicas pelo fato da vegetação refletir energia no comprimento de onda do vermelho e infravermelho e apresentar alta absorção na faixa do azul. Portanto, as razões comprovam que o sensor foi realmente capaz de identificar a resposta da VAS e associá-la as suas biomassas. A clorofila-a do fitoplâncton apresentou baixa correlação com as razões de bandas, destacando-se apenas para a razão verde/azul. Estudos realizados em águas continentais encontraram forte correlação na razão infravermelho/vermelho, entretanto a concentração de fitoplâncton nessas águas variaram entre 100 e 350 µg/L (Mittenzwey et al., 1992). Os sólidos em suspensão apresentaram melhor correlação na razão de bandas do infravermelho próximo/azul. A região do infravermelho próximo pode fornecer informações sobre o tipo de sedimento em suspensão nos ambientes aquáticos (Miller & McKee, 2004).
As correlações obtidas entre a simulação de bandas dos sensores TM (Landsat-5) e ALI (protótipo do Landsat-LDCM) e a biomassa aérea apresentaram resultados semelhantes. As três primeiras bandas indicaram que são as melhores para o estudo da VAS, devido à baixa absorção da radiação eletromagnética pela própria água, permitindo assim, maior penetrabilidade nos corpos aquáticos (Jensen 2009). A banda 4 não apresentou correlação com a vegetação, já que este comprimento de onda é rapidamente absorvida nas primeiras camadas de água. Além disso, a nova banda costeira (1p) se mostrou menos eficiente para a identificação da vegetação submersa que as bandas 1, 2 e 3. Assim, o sensor ALI ainda não trouxe vantagens espectrais com relação ao seu antecessor (TM) devido a similaridade na amplitude das bandas espectrais dos sensores.
5.3 Análise das Imagens de Satélite
