Aplicação de geotecnologias na avaliação das inter-relações entre índices de vegetação e variáveis meteorológicas e no diagnóstico da distribuição espaçotemporal de secas agrícolas

Abstract

RESUMO: Esta pesquisa foi organizada em dois artigos. No primeiro, o objetivo geral foi analisar as inter-relações entre variáveis meteorológicas e seus efeitos sobre índices de vegetação. Dentre as particularidades deste estudo, destacam-se: 1ª) a aplicação da análise de trilha na avaliação dos efeitos de variáveis meteorológicas sobre índices de vegetação; e 2ª) o desenvolvimento de modelos no aplicativo ArcGIS, para automatização e documentação do geoprocessamento dos dados das imagens dos índices de vegetação. Na análise estatística, utilizou-se a correlação de Pearson e a análise de trilha para avaliar as inter-relações entre as variáveis meteorológicas (temperatura, umidade relativa, radiação solar, precipitação, evapotranspiração de referência e deficiência hídrica), com seis diferentes níveis de defasagens temporais, e os seus efeitos diretos e indiretos sobre os índices de vegetação, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e o Enhanced Vegetation Index (EVI), em oito áreas de pastagens localizadas no estado do Espírito Santo, no período de 2008 a 2017. Na apresentação dos resultados, destacaram-se: a avaliação dos coeficientes de correlação de Pearson entre NDVI e EVI e a dispersão espacial dos seus valores; a análise da variação das correlações dos dois índices de vegetação, com cada uma das seis variáveis meteorológicas em estudo, em função dos diferentes períodos de defasagens e áreas amostrais; e a avaliação e análise espaçotemporal dos efeitos diretos e indiretos das seis variáveis meteorológicas sobre o NDVI e o EVI. A análise de trilha permitiu avaliar os efeitos diretos e indiretos das variáveis meteorológicas sobre os índices de vegetação, apresentando potencial para ser aplicada em outras áreas do Brasil e de outros países. No segundo artigo, os objetivos principais foram: realizar o diagnóstico da distribuição espaçotemporal de secas agrícolas no estado do Espírito Santo e suas macrorregiões de planejamento, no período de 2008 a 2017; confrontar com a espacialização das anomalias de Temperatura da Superfície da Terra (TST) e com balanços hídricos de áreas que apresentaram condições hídricas distintas. No desenvolvimento deste estudo foi criado um modelo no aplicativo ArcGIS para automatização e documentação do geoprocessamento dos dados das imagens de TST. Para realização da análise espaçotemporal das ocorrências de secas agrícolas, utilizou-se o índice de Condição da Vegetação (ICV), obtido por meio do EVI. Nas análises estatísticas foram realizadas análises de variâncias, seguidas da aplicação do método de Scott-Knott para a separação das médias do ICV e da TST em grupos homogêneos, de acordo com as comparações realizadas. Na apresentação dos resultados, procurou-se destacar: a comparação dos valores médios anuais do ICV, bem como dos valores médios por estação do ano e por macrorregião; a espacialização do ICV em cinco classes de secas para todo o estado, nas quatro estações do ano; a comparação dos valores médios de ICV por macrorregião, para os períodos mais críticos; o confronto da espacialização do ICV com o balanço hídrico sequencial, para algumas estações meteorológicas automáticas; a classificação percentual das ocorrências de secas no estado, para as quatro estações do ano e macrorregiões; comparações das médias da TST em relação aos anos, estações do ano e macrorregiões; e a espacialização das secas e das anomalias de TST, para os períodos com maiores ocorrências de secas, com o respectivo balanço hídrico para as áreas mais críticas. A metodologia utilizada apresentou-se como uma alternativa eficiente para a classificação e distribuição espaçotemporal das ocorrências de secas na área de estudo e pode ser aplicada em outras regiões brasileiras e de outros países.

ABSTRACT: This research was organized in two research papers. In the first one, the general objective was to analyze the interrelationships between meteorological variables and their effects on vegetation indexes. Among the particularities of this study, we highlight the following: 1st) the application of path analysis in the evaluation of the effects of meteorological variables on vegetation indexes; and 2nd) the development of models in the ArcGIS software, for automation and documentation of the geoprocessing of the vegetation index image data. In the statistical analysis, Pearson´s correlation and path analysis were used to assess the interrelationships between meteorological variables (temperature, relative humidity, solar radiation, precipitation, reference evapotranspiration and water deficiency), with six different levels of time delays, and their direct and indirect effects on the vegetation indexes, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Enhanced Vegetation Index (EVI), in eight grassland areas located in the state of Espírito Santo, Brazil, from 2008 to 2017. In the presentation of the results, the following stand out: the evaluation of Pearson´s correlation coefficients between NDVI and EVI, and the spatial dispersion of their values; the analysis of the variation in the correlations of the two vegetation indexes, with each of the six meteorological variables under study, depending on the different periods of delays and sample areas; and the spatiotemporal evaluation and analysis of the direct and indirect effects of the six meteorological variables on NDVI and EVI. The path analysis made it possible to evaluate the direct and indirect effects of meteorological variables on the vegetation indexes, presenting the potential to be applied in other areas of Brazil and other countries. In the second research paper, the main objectives were: to carry out the diagnosis of the spatiotemporal distribution of agricultural droughts in the state of Espírito Santo and its planning macroregions, from 2008 to 2017; and to confront it with the spatialization of the Earth's Surface Temperature (EST) anomalies and with water balances of areas that presented different water conditions. In the development of this study, a model was created in the ArcGIS software to automate and document the geoprocessing of EST image data. To carry out the spatiotemporal analysis of the occurrences of agricultural droughts, the Vegetation Condition Index (VCI), obtained through the EVI, was used. In the statistical examination, analyzes of variances were performed, followed by the application of the Scott-Knott method for the separation of VCI and EST averages into homogeneous groups, according to the comparisons made. In the presentation of the results, we sought to emphasize: the comparison between the average annual values of the VCI, as well as the average values by season and by macroregion; the spatialization of VCI in five classes of droughts for the entire state, in the four seasons of the year; the comparison of the average values of VCI by macroregion, for the most critical periods; the confrontation of the VCI spatialization with the sequential water balance, for some automatic meteorological stations; the percentage classification of drought occurrences in the state, for the four seasons and macroregions; comparisons of EST averages in relation to years, seasons and macroregions; and the spatialization of droughts and EST anomalies, for periods with the highest drought occurrences, with the respective water balance for the most critical areas. The methodology used was presented as an efficient alternative for the classification and spatiotemporal distribution of drought occurrences in the study area and can be applied in other Brazilian regions and other countries.