ANÁLISE DO FLUXO MÉDIO DE RADIAÇÃO DE ONDA LONGA EMITIDA PELA SUPERFÍCIE TERRESTRE USANDO NOAA-AVHRR: APLICAÇÃO NA DETERMINAÇÃO
DE ILHAS DE CALOR NA ÁREA METROPOLITANA DA CIDADE DO RIO DE JANEIRO
José Ricardo A. França, Leonardo F. Peres, Raphaela N. Antônio LAMMA- Laboratório de Modelagem de Processos Marinhos e Atmosféricos
Departamento de Meteorologia – Instituto de Geociências – UFRJ
Av. Brigadeiro Trompowsky, S/N – I. Fundão – 21949-900 Rio de Janeiro – Brasil E-mail: jricardo@igeo.ufrj.br
ABSTRACT
A research was developed with the objective of estimating the daily upward longwave surface radiation flux. For this calculation its necessary the surface temperature evaluation obtained at the beginning of the afternoon from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) onboard the satellites National Oceanic Atmospheric Administration series (NOAA-n), the minimum air temperature, easily available from the meteorological stations and the day length, computed from the site coordinate and data, utilizing classical astronomic equations. This model employs an unique empirical coefficient statiscally adjusted from a large data.
1- INTRODUÇÃO
Uma das mais importantes variáveis climatológicas da superfície continental é a temperatura da superfície, já que a maioria dos fluxos na interface superfície-atmosfera podem ser parametrizados através de seu uso. Ela pode representar um papel direto, como na estimativa do fluxo de radiação de onda longa, ou indiretamente, como na estimativa dos fluxos de calor latente e sensível.
A temperatura da superfície é um dos parâmetros essenciais nos processos físicos da superfície terrestre, em escala local, regional, como em escala global. Ela combina os resultados de todas as interações entre a superfície e a atmosfera e de fluxos de energia entre o solo e a atmosfera. Portanto, a habilidade de se determinar a temperatura da superfície com precisão é essencial para muitos problemas científicos e para administração de fontes renováveis. Com o avanço de técnicas de sensoriamento remoto no infravermelho termal e na capacidade computacional, medidas de temperatura da superfície feitas do espaço, permitem investigações do clima em uma escala local, regional e global, sendo de elevada relevância climatológica (Wan e Dozier, 1989). O uso de medidas de satélites no espectro infravermelho pode dar acesso a estimativas globais e uniformes não só da temperatura da superfície como também dos fluxos de energia que possam ser parametrizados através dela. Esses fluxos são de importância fundamental na estimativa do balanço de energia na superfície.
De todos os parâmetros do balanço de energia obtidos via sensoriamento remoto, até agora, a radiação de onda longa emitida pela superfície, tem recebido menos atenção. A estimativa deste fluxo tem várias aplicações interessantes em diversas áreas como hidrologia, meteorologia, agronomia e estudos de desertificação. Além de ser usado extensivamente na determinação de fluxos de evapotranspiração em larga escala, o qual é a principal área de investigação na estrutura de programas internacionais relacionados com a estimação de fluxos da superfície, como o International Satellite Land Surface Climatology Project (ISLSCP), International Geophere-Biosphere Programme (IGBP), European Programme on Climate and Natural Hazards (EPOCH) e Hydrological Atmospheric Pilot Experiment (HAPEX).
O objetivo deste trabalho é o de apresentar dois métodos de estimativa da temperatura da superfície continental a partir dos dados NOAA-AVHRR, para utilizar no modelo de estimativa do fluxo de radiação de onde longa emitido pela superfície (Peres e França, 1998). E finalmente, será apresentado um aplicativo direto desta estimativa que é a identificação da distribuição espacial de ilhas na região metropolitana da cidade do Rio de Janeiro.
2- METODOLOGIA UTILIZADA
Para o cálculo do fluxo médio diário de radiação de onda longa será utilizado dois métodos diferentes para a estimativa da temperatura da superfície continental, um proposto por França e Cracknell (1994), já utilizado anteriormente (Peres e França, 1998) e outro proposto por Becker e Li (1990).O principal objetivo é, a comparação do efeito da estimativa da temperatura da superfície desses dois métodos, um possuindo seus parâmetros variáveis para as condições atmosféricas e o outro que possui seus coeficientes variáveis para diversos tipos de superfície, na estimativa do fluxo de radiação de onda longa.
O método proposto por França e Cracknell (1994), utilizado neste trabalho, visando a obtenção do fluxo de radiação de onda longa para região do Estado do Rio de Janeiro, tem como objetivo a estimativa da temperatura da superfície terrestre através do uso das temperaturas de brilho dos canais 4 e 5 do AVHRR, localizados na janela atmosférica de 10,5 a 12,5 µm. Este leva em conta o problema da emissividade e o estado atmosférico da região em estudo. A magnitude dos efeitos atmosféricos é estimada através da resolução da equação de transferência radiativa, usando perfis atmosféricos diários e médios. O algoritmo escolhido tem seus coeficientes dependentes das condições atmosféricas, com o intuito de evitar aproximações que possuam parâmetros fixos para todas as sazonalidades e latitudes.
O modelo de correção atmosférica é baseado na equação de transferência radiativa, onde são feitas as seguintes suposições: (i) A superfície da Terra é lambertiana, reflectância isotrópica, (ii) não há presença de nuvens e (iii) prevalecem condições atmosféricas locais de equilíbrio termodinâmico. A temperatura atmosférica é considerada uniforme e a radiância isotrópica. Esta aproximação é válida para os primeiros 40 km da atmosfera, de acordo com a lei de Kirchoff (Liou, 1980).
A radiância sensoriada remotamente
B
i(
T
i)
, para uma dada temperatura de brilho(
T
i)
no canali
, é vista através de um ângulo zêniteθ
e é atenuada (absorção, emissão e espalhamento) ao longo de sua trajetória. O vapor d’água é o mais importante absorvedor neste intervalo de comprimento de onda. Sua concentração é altamente variável, tornando qualquer tratamento difícil. Geralmente a maior parte deste constituinte está confinada abaixo dos primeiros 10 km da atmosfera. A atenuação por espalhamento não é considerada devido a sua pequena influência, em condições de céu claro, dentro desta parte do espectro (França e Cracknell, 1994).A equação de transferência radiativa que representa a radiância
B
i(
T
i)
, registrada no canal,i
(i
= 4 ou 5), do sensor AVHRR, pode ser expressa da seguinte maneira:))
0
,
,
'
(
'
1
)(
(
)
1
(
))
,
,
(
1
)(
(
)
(
)
(
T
B
T
B
T
z
h
B
T
z
B
i i=
ε
iτ
i i s+
i z−
τ
iθ
+
−
ε
iτ
i i z−
τ
iθ
(2.1.1)onde o primeiro termo do lado direito da equação (2.1.1) representa a radiância da superfície.
B
i(
T
s)
é a radiância emitida, descrita pela função de Planck, para uma determinada temperatura da superfícieT
s,ε
i representa a emissividade da superfície eτ
i é a transmitância espectral total da atmosfera. O segundo termo reproduz a radiância emitida pela atmosfera ao longo do caminho ascendente. O terceiro termo descreve a radiância atmosférica descendente que é refletida pela superfície e posteriormente atenuada em seu caminho ascendente até o sensor.(
1
−
τ
i(
θ
,
z
,
h
))
representa a absorção atmosférica dirigida para cima, de um definido nívelz
até a altura do sensorh
, enquanto que(
1
−
τ
i'
(
θ
'
,
z
,
0
))
descreve a absorção dirigida para baixo, dez
até a superfície.τ
i(
θ
,
z
,
h
)
eτ
i'
(
θ
'
,
z
,
0
)
equivalem as transmitâncias atmosféricas a partir dez
atéh
e dez
até a superfície, respectivamente. Foi assumido queτ
i(
θ
,
z
,
h
)
=τ
i'
(
θ
'
,
z
,
0
)
=τ
i para toda atmosfera. A figura 2.1.1 exibe esquematicamente os processos das três componentes, da radiância que atinge o sensor.Satélite
2
Coluna
Atmosférica
3
1
Superfície
Figura 2.1.1: Componentes da radiância que alcança o sensor a bordo do satélite. Fonte: França,1994a. Através da equação (2.1.1), é possível produzir o algoritmo de obtenção da temperatura da superfície para os canais 4 e 5 do NOAA-AVHRR, mostrado a seguir: (ver França (1994) para maiores detalhes)
B
T
T
A
T
T
s=
4+
⋅(
4−
5)
+
(2.1.2) ondeE
D
D
D
C
A
=
5 4+
4 5 (2.1.3) eE
C
D
L
w
a
w
a
E
C
D
L
w
a
w
a
B
)
(
)]
)
(
)
(
(
2
1
[
)
1
(
)
(
)]
)
(
)
(
(
2
1
[
)
1
(
5 4 5 2 5 , 2 5 , 1 5 5 4 5 4 2 4 , 2 4 , 1 4 4θ
θ
ε
ε
θ
θ
ε
ε
+
−
−
−
+
−
−
=
(2.1.4) ondeC
i=
ε
iτ
icos(
θ
)
; (2.1.5))]
cos(
)
(
)
1
(
2
1
][
)
(
)
(
[
1,iθ
2,iθ
2ε
iτ
iθ
θ
ia
w
a
w
D
=
+
+
⋅−
; (2.1.6) 5 4 4 5C
D
C
D
E
=
−
. (2.1.7)Através da equação (2.1.2), conhecendo
τ
i e o conteúdo total de vapor d’água,w
, para um dado estado atmosférico, os coeficientes de absorção atmosférica (a
1,i(
θ
)
ea
2,i(
θ
)
) e tambémε
4 eε
5 da superfície, é possível estabelecer a temperatura da superfície.Os coeficientes A e B dependem da emissividade da superfície, dos coeficientes de absorção atmosférica e da quantidade total de vapor d’água. O parâmetro B leva em conta duplamente o efeito da emissividade. Neste trabalho foram usados os coeficientes A e B mensais da equação 2.1.2 para a região do Rio de Janeiro já calculados por Peres (1999). A estimativa dos coeficientes A e B foi realizada através do código computacional LOWTRAN-7 e de perfis atmosféricos médios mensais, abrangendo um período de dezenove anos, 1961 a 1980. Os perfis utilizados são da estação de radiossondagem do Galeão, de altitude de 42 m, localizada no Aeroporto Internacional do Rio de Janeiro em 22°,50’S e 43°,14’W. Estes dados foram obtidos das médias climáticas mensais de ar superior, produzidas pela seção
de Climatologia de Ciências Atmosféricas do Instituto de Aeronáutica e Espaço (IAE) pertencente ao Centro Técnico Aeroespacial (CTA). A média climática mensal é considerada como a média dos dados de um mesmo mês para todo o período.
O código computacional LOWTRAN-7 é designado a responder uma grande variedade de questões relacionadas às ciências atmosféricas. Seus resultados são ideais para a comparação com medidas de radiômetros e espectrômetros. Ele pode ser utilizado na investigação do comportamento da transmitância e emissão atmosférica, de acordo com variações no estado da atmosfera, no tamanho do caminho atmosférico e no ângulo zênite.
O LOWTRAN-7 oferece duas opções quanto à definição dos parâmetros atmosféricos: o usuário utiliza padrões de atmosferas, fornecidos pelo próprio programa, ou os dados meteorológicos são fornecidos pelo usuário. O trabalho realizado por Peres (1999) foi empregado a segunda opção, através do uso das médias climáticas mensais de ar superior, possibilitando a criação de um modelo atmosférico adicional. Esta metodologia permitiu o cálculo da transmitância dentro dos espectros de 10,3 a 11,3 µm e de 11,5 a 12,5 µm, canais 4 e 5, respectivamente, do AVHRR a bordo do satélite NOAA-14 e da quantidade de vapor d’água atmosférico, ambos para cada mês do ano, considerando que a maior parte da superfície da Terra possui uma emissividade dentro do intervalo de 0,96 a 0,99, com ∆
ε
=ε
4−
ε
5 variando de -0,01 a 0,01.Os coeficientes utilizados para a primeira etapa da presente pesquisa, calculados por Peres (1999), apresentaram para os meses de fevereiro (mês com maior quantidade de vapor d'água) e julho, mês mais seco do ano, apresentam, para a máxima amplitude do intervalo de emissividade considerado, a menor (1,40ºC) e a maior (2,42ºC) variações de temperatura da superfície, respectivamente.
Os resultados encontrados por França e Cracknell (1994), Sobrino et al. (1991) e Peres (1999) demonstram que globalmente o impacto em uma atmosfera úmida, devido a variação da emissividade espectral, não é tão importante como para uma atmosfera seca. A razão para este fato é que, para uma atmosfera úmida e quente, a radiação refletida pode ser compensada devido ao fato da superfície terrestre não emitir como um corpo negro. Como consequência, para atmosferas úmidas, não é essencial um conhecimento preciso da diferença entre as emissividades dos canais (Sobrino et al., 1991).
É sugerida a tentativa da utilização para os meses mais secos, onde a sensibilidade em relação à variação da emissividade é maior, de um algoritmo, como o proposto por Becker e Li (1990), que possua seus coeficientes dependentes exclusivamente das condições da superfície (fixado para todas as condições atmosféricas)
O método split window, para se obter a temperatura da superfície marítima ou terrestre, é suficientemente acurado se o efeito da emissividade for negligenciado. Para o cálculo da temperatura da superfície do mar, este método é bastante acurado, pois a emissividade do mar pode ser considerada constante e igual a um (Becker e Li, 1990). Por a superfície terrestre possuir grande variabilidade de emissividade, não há credibilidade no cálculo da temperatura da superfície utilizando este método. Isto pode ser mostrado na equação 2.2.1 proposta por Becker (1987).
(
)
(
)
+
+
−
−
+
+
−
+
+
=
θ
β
θ
β
cos
1
1
cos
1
1
2
2
5 4 5 4C
X
C
C
X
C
T
T
T
T
T
s s s s s (2.2.1)(
1
)
(
)
i i i i siT
L
T
T
ε
ε
−
+
=
Onde, X = (∆ε/2εy), ε = (ε4 + ε5)/2, ∆ε = ε4 - ε5, β = 1/cosθ + 2 e y = 2(1 - ε) cosθ + 1. Essa equação é
válida somente quando (1 - εi) βAiW << εi e ∆ε << ε.
Como é sugerido pela equação 2.2.1, Ts depende somente das emissividades ε4 e ε5 e do ângulo de
visada teta, e não do estado atmosférico. A temperatura da superfície pode ser expressa como uma combinação linear das temperaturas de brilho dos canais 4 e 5 com coeficientes dependentes da emissividade espectral mas não das condições atmosféricas. A equação (2.2.1) fica então:
Onde, A0, A1 e A2 são os coeficientes split window, que dependem somente das emissividades da
superfície e não do estado atmosférico.
Para se determinar os coeficientes A0, A1 e A2 para cada tipo de superfície baseada em suas
próprias características, são fixadas temperaturas (Ts, T4 e T5) dependentes das diferentes condições
atmosféricas. Para uma ponto de vista prático, é extremamente difícil coletar informações de medidas da temperatura da superfície in situ. Sendo, portanto, necessário usar modelos que calculem a transmitância e a radiação termal emitida pela atmosfera e pela Terra.
Levando em conta o efeito da emissividade nos coeficientes do método split window a equação (2.2.2) pode ser reescrita como
Ts = Ao + P (T4 + T5) / 2 + M (T4 - T5) / 2
Onde Ao = 1,274; P e M são coeficientes empíricos que dependem da emissividade da superfície ε = (ε4 +
ε5) / 2 e de ∆ε = ε4 - ε5 .
Os coeficientes P e M são calculados utilizando as seguintes equações:
P = 1 + 0,15616 (1 - ε) / ε -0,482 (∆ε / ε2) (2.2.3) M = 6,26 + 3,98 (1 - ε) / ε + 38,33 (∆ε / ε2) (2.2.4)
É utilizado o valor de ∆ε = -0,016 (caso diurno), sugerido por Kerdiles et al.(1996). Para a estimativa da emissividade da superfície terrestre (ε) foi usado o método descrito a seguir.
à Método proposto por Van de Griend e Owe (1993)
ε = 1,0094 + 0,047 ln (NDVI) (2.2.5)
Indiretamente através do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) podemos obter diferentes emissividades para cada pixel.
O método a ser utilizado foi inicialmente proposto por Lagouarde e Brunet (1993) e tem sido adaptado por Peres e França, 1998, França, 1999 e Peres, 1999. É um simples algoritmo, que necessita somente da temperatura da superfície obtida no começo da tarde que é derivada do satélite NOAA - AVHRR, da temperatura mínima do ar que é facilmente obtida através das redes meteorológicas, e do comprimento do dia, calculado para as coordenadas do lugar (latitude e longitude) e para a época do ano através de relações clássicas astronômicas. O modelo tem como característica um único coeficiente empírico, ajustado estatisticamente sobre uma grande série de informações. A figura 2.2 mostra o organograma com as diferentes etapas para a obtenção do fluxo de radiação de onda longa, onde: σ - Constante de Stefan-Boltzman, α - Coeficiente empírico (1,13), Tam - Temperatura mínima do ar (em Kelvin), D - Duração astronômica do dia (em horas),τ - Período de 24 horas, ε Emissividade da superfície terrestre e Ld -Mapa do Fluxo de Radiação de Onda Longa emitido diariamente pela superfície Terrestre (W/m2).
3- RESULTADOS OBTIDOS
Foi usada a média da temperatura mínima do ar, para cada dia considerado, de nove estações meteorológicas localizadas na cidade do Rio de Janeiro, igualmente fornecidas pelo INMET, como exibido na tabela 3.1.1. Esta também apresenta o comprimento do dia para cada imagem utilizada.
A figura 3.1 mostra a região metropolitana da cidade do Rio de Janeiro. Nesta figura podemos observar as regiões com florestas, tipicamente mata atlântica e/ou restícios de mata atlântica, que são representadas na figura com a cor verde que representam o Parque Nacional da Tijuca, o Parque Estadual da Pedra Branca e o Parque Ecológico do Medanha. A grande área verde ao fundo da baia de Guanabara é a área da serra do mar onde se localiza o Parque Nacional da Serra dos Órgãos. As regiões com tonalidades mais branca, representam a malha urbana da região.
A figura 3.2, (a) e (b), exibe os resultados da estimativa do fluxo médio diário de radiação de onda longa emitido pela superfície terrestre. Esses resultados foram calculados utilizando primeiramente o método proposto por França e Cracknell, 1994 (3.2.a) e pelo método de Becker e Li, 1990 (3.2.b).
A partir destas figuras duas análises podem ser feitas. Primeiramente comparando os fluxos estimados utilizando dois métodos diferentes no cálculo da temperatura da superfície, pode-se observar que a distribuição dos valores nas imagens (3.2.a) são bem mais heterogêneas do que as imagens (3.2.b), isso indica que a estimativa do fluxo de radiação de onda longa utilizando o cálculo da temperatura da superfície pelo método 1 representa melhor a distribuição heterogênea da superfície continental urbana do que o método 2.
Dados do NOAA/AVHRR Obtidos na passagem ascendente
as 14:30 local.
T4 e T5 Correção radiométrica.
Identificação dos pixels com Mascaramento de nuvens. Nuvens
Ts = T4 + A (T4 – T5) +B Estimativa da temperatura da
superfície terrstre (“Split-Window”).
D Tam Temperatura mínima do ar obtida através de estações Comprimento meteorológicas. do dia. Rs =σTam4 } 8 3 16 8 3 4 3 2 +Γ − + − + − + − D T T T T T T T T T T T T am am s am am s am am s am am s α π α α π α
Emissão de um corpo negro em escala diária.
Ld =ε⋅Rd /Γ Mapa do fluxo médio diário de radiação de onda
longa emitido pela superfície terrestre.
Figura 2.2: Etapas pra a obtenção do fluxo de radiação de onda longa.
Tabela 3.1.1: Dados de temperatura mínima do ar, das nove estações meteorológicas localizadas na cidade do Rio de Janeiro, e do comprimento do dia para cada imagem utilizada.
Estações Meteorológicas Localizadas na Cidade do Rio de Janeiro
Santos Dumo nt Alto da Boa Vista
Bangu Jacarepaguá Maracanã Jardim Botânico Praça Mauá Realengo Santa Cruz Dia das
imagens Dados de Temperatura Mínima do Ar (°°C)
Média (°°C) D (horas) 31-Jan-98 27,0 23,0 26,4 25,9 27,0 - - - - 25,9 11,98 10-Fev-98 28,6 23,4 27,6 27,7 28,5 - 26,3 - - 27,0 11,98 21-Mar-99 25,2 19,8 24,0 24,1 21,4 23,1 24,1 23,4 23,1 11,99 01-Abr-99 24,2 18,4 22,8 23,3 23,8 21,0 21,9 22,7 23,0 22,3 11,99 05-Mai-99 21,6 16,6 19,0 19,6 20,6 18,1 19,3 19,6 20,5 19,4 12,00 08-Jun-98 17,1 12,2 12,8 14,2 14,2 - 15,1 15,8 14,5 12,0 14-Jul-98 17,8 14,4 16,3 18,2 12,5 - 15,7 - 15,0 15,7 12,01
19-Ago-98 23,2 16,5 18,5 20,8 20,4 - 21,3 - 21,1 20,3 12,00
13-Set-98 25,0 17,8 22,2 26,5 23,7 - 24,7 - 24,2 23,4 12,00
21-Out-98 21,0 16,2 17,4 17,6 19,0 - 17,6 - - 18,1 11,99
25-Nov-98 21,8 17,2 20,4 20,5 20,9 19,0 19,4 - 20,5 20,0 11,97
22-Dez-98 27,2 21,2 26,7 26,0 28,0 24,8 26,2 - 27,7 26,0 11,97
Figura 3.1: Mapa da Reserva Biosfera da Mata Atlântica do Estado do Rio de Janeiro de 1994 (SEMA-IEF).
A segunda é a aplicação que pode ser feita a partir dos valores estimados. Analisando as figuras 3.2 com o mapa de uso do solo (figura 3.1), observamos que existe uma perfeita concordância dos valores de fluxo de radiação de onda longa com o estado da vegetação. Para todas as imagens, independente da época do ano, os menores valores de fluxo de radiação de onda longa emitido pela superfície terrestre ocorrem nas áreas com maior cobertura vegetal.
Por conseguinte torna-se possível identificar nas imagens, através destes valores, o Parque Nacional da Floresta da Tijuca e o Parque Estadual da Pedra Branca, ambos localizados dentro da própria cidade do Rio de Janeiro. Portanto, mesmo dentro da cidade do Rio de Janeiro, identifica-se regiões mais quentes que outras, devido a presença de áreas vegetadas na cidade. As regiões de Petrópolis, Teresópolis, onde estão localizados o Parque Nacional da Serra dos Órgãos e a Reserva Biológica do Tingua, formados em grande parte por Floresta Ombrófila Densa de Montana, e o Parque Estadual da Serra da Tiririca, localizado em Niterói, são também representados nas imagens. Nas demais regiões, não dotadas de uma vegetação exuberante, como nas proximidades da cidade do Rio de Janeiro, Duque de Caxias, São João de Meriti e na área de São Gonçalo, são encontrados os maiores valores de radiação de onda longa. Este resultado indica que o método de estimativa do fluxo de radiação de onda longa pode ser utilizado para a detecção de ilhas de calor urbanas e provavelmente, para monitorar o desenvolvimento urbano. Tal aplicação é de grande valia já que a remoção da cobertura natural da superfície e a introdução de materiais urbanos (ex.: concreto e metais) alteram o balanço de energia, como uma consequência do aumento do fluxo de calor sensível em detrimento da diminuição do fluxo de calor latente.
A análise acima, demonstra que os resultados do fluxo de radiação de onda longa, apresentam uma boa variação de acordo com a temperatura da superfície, a qual se espera que possua menores valores na área coberta com vegetação e maiores na áreas sem vegetação ou urbanizadas. Por conseguinte, é constatado que apesar do algoritmo de estimativa da temperatura da superfície possuir seus coeficientes fixos para o estado e tipo da superfície, este apresenta uma boa variação com relação a esta.
08/06/98
19/08/98
25/11/98
31/01/99
(a)
Nuvem Água < 420 420-425 425-430 430-435 435-440 >440
Figura 3.2a: Estimativa do fluxo médio diário de radiação de onda longa emitido pela superfície terrestre Método de cálculo de TS de França e Cracknell (1994) (Wm-2).
14/07/98
19/08/98
31/01/99 (b)
Nuvem Água < 420 420-425 425-430 430-435 435-440 >440
Figura 3.2b: Estimativa do fluxo médio diário de radiação de onda longa emitido pela superfície terrestre Método de cálculo de TS de Becker e Li (1990) (Wm-2).
4- CONCLUSÃO
Tanto os resultados gerados pelo método de França e Cracknell (1994) quanto pelo método de Becker e Li (1990) ainda deverão sofrer outros testes e validados com experimentos de campo. Mas fazendo uma prévia comparação, nota-se que os dois métodos seguem um mesmo padrão quanto a distribuição dos valores obtidos de radiação de onda longa. Entretanto, percebe-se que através da utilização do método de Becker e Li (1990) resultou em valores maiores de radiação de onda longa, o que leva a concluir que a temperatura da superfície obtida através desse método é mais alta. Além disso, foi verificado que para os meses mais secos a diferença entre os dois método é bem maior que para os meses úmidos. Isto provavelmente é devido ao fato de que o impacto em uma atmosfera úmida, devido a variação da emissividade espectral, não é tão importante como para uma atmosfera seca.
A verificação de qual contribuição, variação da emissividade ou das condições atmosféricas, é mais importante para a precisão da estimativa da temperatura da superfície será realizada na continuação desta pesquisa.
Devido ao fato da expansão urbana possuir importantes implicações climáticas em todas as escalas, a tentativa da utilização do método de estimativa do fluxo de radiação de onda longa para a identificação de ilhas de calor e para o monitoramento do desenvolvimento urbano é de grande valia.
Com a mudança no modelo original, de toda parte referente a obtenção da temperatura da superfície, é esperada uma melhoria na precisão do método de estimativa do fluxo de radiação de onda longa, já que o algoritmo usado por Lagouarde e Brunet (1993) fornecia, nas melhores condições, um erro de 2 K.
Para uma melhor validação do modelo, pretende-se usar em estudos futuros, dados de diferentes experimentos que têm sido realizados, onde foram realizadas medidas de emissividade, temperatura e radiação em diversos tipos de superfície, simulando as bandas espectrais do NOAA-AVHRR.
Agradecimentos: Agradecemos ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) por financiar parte deste trabalho, Proc. 52.1428/95-5. Ao Programa PIBIC-CNPq-UFRJ e ao CPTEC/INPE por disponibilizar as imagens. Este trabalho faz parte do Grupo de Aplicações de Meteorológicos, UFRJ/CPTEC-INPE.
5- BIBLIOGRAFIA
Becker, F., and Li, Z.L., 1990: "Towards a Local Split Window Method Over Land Surfaces”.
International Journal of Remote Sensing, vol. 11, no. 3, 369-393.
França, G.B., and Cracknell, A.P., 1994: “Retrieval of Land Surface Temperature Using NOAA-11 AVHRR Data in North-Eastern Brazil”. International Journal of Remote Sensing, vol. 15, no. 8, 1695-1712
França, J.R.A., 2000: “Utilização dos Dados Multi-Espectrais do NOAA-AVHRR para o Monitoramento da Biosfera Continental”. Relatório Técnico Científico, MCT/CNPq, Projeto N. 521428/95 –5, Brasília, DF, 85pp.
Lagouarde, J.P., and Brunet, Y., 1993: "A Simple Model for Estimating the Daily Upward Longwave Surface Radiation Flux from NOAA- AVHRR Data”. International Journal of Remote Sensing, vol. 14, no. 5, 907-925.
Liou, K.N., 1980: “An Introduction to Atmospheric Radiation”. Academic Press, London, 392pp.
Peres, L. F. e França, J.R.A.,1998: “Estimativa do Fluxo de Radiação de Onda Longa Emitido Diariamente pela Superfície Terrestre Usando Dados do NOAA-AVHRR". Anais do X Congresso Brasileiro de Meteorologia - VIII Congresso da Flismet (Federação Latino Americana e Ibérica de Sociedades de Meteorologia). Brasília, DF. 26 a 30 de Outubro de 1998.
Sobrino, J.A., Col, C. and Caselles, V., 1991: "Atmospheric Correction for Land Surface Temperature Using NOAA-11 AVHRR Channel 4 and 5. Remote Sensing of Environment, 38, 19-34
Wan, Z., and Dozier, J., 1989: "Land Surface Temperature Measurement from Space: Physical Principles and Inverse Modeling". IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 27, no. 3, 268-278.
