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dc.contributor.authorNunes, Edson Luis
dc.date.accessioned2015-03-26T12:49:06Z-
dc.date.available2008-05-26
dc.date.available2015-03-26T12:49:06Z-
dc.date.issued2008-02-15
dc.identifier.citationNUNES, Edson Luis. Regional algorithm for monitoring the carbon assimilation by tropical forests of the South America. 2008. 148 f. Tese (Doutorado em Agrometeorologia; Climatologia; Micrometeorologia) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2008.por
dc.identifier.urihttp://locus.ufv.br/handle/123456789/1484-
dc.description.abstractO cenário mais provável nas próximas décadas apresenta fortes modificações no meio ambiente global, incluindo aumento da concentração atmosférica de CO2 e outros gases-traço, mudanças climáticas e intensificação dos impactos causados pela ação do homem. Essas mudanças podem causar importantes modificações na composição, estrutura e distribuição dos ecossistemas pelo planeta, portanto um monitoramento preciso das mudanças na biosfera terrestre é extremamente importante. A detecção da variabilidade interanual e das tendências de longo prazo na estrutura dos ecossistemas permitirá obter indicações de mudanças que, de outra forma, passariam despercebidas até o início da transformação do bioma. Dentre os ecossistemas planetários, um dos mais ameaçados é a floresta tropical, com a Mata Atlântica já praticamente devastada e a derrubada da Floresta Tropical Amazônica prosseguindo a uma taxa que varia entre 14 e 28 mil km2 por ano. Neste cenário de desmatamentos e mudanças climáticas, o monitoramento da floresta tropical é importante para antecipar mudanças nesse ecossistema singular. Não apenas a área desflorestada deve ser monitorada, mas a própria composição e estrutura da floresta devem ser monitoradas. A composição e estrutura de um ecossistema dependem basicamente da taxa de fixação de carbono e da sua taxa de mortalidade. A taxa de fixação de carbono de um ecossistema, ou produção primária líquida (NPP, em inglês), é o fluxo líquido de carbono da atmosfera para as plantas, e é igual à diferença entre a fotossíntese bruta (GPP, em inglês) e a respiração autotrófica dos ecossistemas (RA), integrada ao longo do tempo. A NPP pode ser estimada por diversas metodologias, como medições de campo, sensoriamento remoto e modelagem. Nas medições de campo, os incrementos da biomassa viva (folhas, galhos, troncos e raízes) são monitorados ao longo do tempo. Esta metodologia é a mais tradicional, cara e trabalhosa, sendo geralmente utilizada em sítios experimentais de dimensões reduzidas. Suas estimativas pontuais são de utilidade limitada para estimativas regionais. Com isso, nossa proposta de trabalho foi desenvolver um algoritmo regional, chamado RATE, para monitoramento automático da taxa de fixação de carbono (NPP) pelos ecossistemas de Florestas Tropicais da América do Sul. Este algoritmo é baseado em dados de sensoriamento remoto do sensor MODIS (produtos MOD12Q1 e MOD15A2), dados meteorológicos da re-análise do NCEP/NCAR e modelagem. O produto de assimilação do Índice de Área Foliar (LAI, em inglês) e da Fração de Radiação Fotossinteticamente Ativa Absorvida (FAPAR, em inglês), desenvolvido a partir dos dados do MOD15A2 para ser utilizado no algoritmo RATE, apresentou resultados adequados para os valores de LAI e FAPAR comparados com valores observados, gerando um banco de dados para a Floresta Amazônica superior ao produto original MOD15A2. Nos sítios de Floresta Amazônica, o Algoritmo RATE apresentou valores de NPP próximos aos observados, quando comparado às estimativas do produto de NPP do MODIS (MOD17A3), enquanto apresentou valores de NPP similares aos estimados pelo MOD17A3 para o sítio de Mata Atlântica. O Algoritmo RATE demonstrou ser confiável para a estimativa da taxa de fixação de carbono pelas Florestas Tropicais para as condições específicas da América do Sul com um erro médio de 2,41%.pt_BR
dc.description.abstractThe most likely scenario for the next decades presents strong modifications in the global environment, including increase of the atmospheric concentration of CO2 and other trace gases, climate change and intensification of the impacts caused by the man's action. These changes may cause important modifications in the composition, structure and distribution of the ecosystems on the planet, therefore a precise monitoring of the changes in the terrestrial biosphere is extremely important. The detection of the interannual variability and long-term trends in the ecosystems structure and dynamics will allow obtaining indications of change that would otherwise be unnoticed until the beginning of the transformation of the biome. Among the planetary ecosystems, one of the more threatened is the South America tropical forest, with the Atlantic Forest nearly devastated and the Amazonian Tropical Forest deforestation continuing at a rate that varies between 14,000 and 28,000 km2 a year. In this scenario of deforestation and climate change, the monitoring of the tropical forest is important to identify in advance changes in this unique ecosystem. Not just the deforested area should be monitored, but the composition, structure and dynamics of the forest should be monitored. The composition and structure of an ecosystem depend basically on its dynamics, i.e., on the rate of fixation of carbon and on its mortality rate. The carbon fixation rate of an ecosystem, or net primary production (NPP), is the net flux of carbon from the atmosphere to the plants, and is the difference between the gross primary production (GPP) and the autotrophic respiration of the ecosystems (RA), integrated through time. NPP can be estimated by several methodologies, like field measurements, remote sensing and modeling. In the field measurements, increments of the biomass (leaves, stems, trunks and roots) are monitored through time. This methodology is the most traditional, expensive and difficult, being usually used at experimental plots of reduced dimensions. Their estimates are of limited application for regional estimates. This work develops a regional algorithm, named RATE, for the automatic monitoring of the rate of fixation of carbon (NPP) by the Tropical Forests of South America. The algorithm is based on remote sensing data from the MODIS sensor (products MOD12Q1 and MOD15A2), meteorological data from the NCEP/NCAR reanalysis, and modeling. The assimilation of the MOD15A2 Leaf area index (LAI) and the Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation (FAPAR) used in the RATE algorithm presented satisfactory results for the values of LAI and FAPAR, compared against observed values, generating a database for the Amazonian Forest superior than the original product MOD15A2. In the Amazonian Forest sites, the algorithm RATE presented values of NPP closer to the observed, when compared to the estimates of the MODIS NPP product (MOD17A3), while it presented values of NPP similar to the MOD17A3 for the Atlantic Forest site estimate. RATE demonstrated to be reliable for the estimate of the rate of fixation of carbon by Tropical Forests for the specific conditions of South America with an average error of 2.41%.eng
dc.description.sponsorship
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Viçosapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectTaxa de fixação de carbonopor
dc.subjectDinâmica de ecossistemaspor
dc.subjectModelagempor
dc.subjectSensoriamento remotopor
dc.subjectCarbon fixation rateeng
dc.subjectEcosystem dynamicseng
dc.subjectModellingeng
dc.subjectRemote sensingeng
dc.titleAlgoritmo regional de monitoramento da taxa de fixação de carbono pelas florestas tropicais da América do Sulpor
dc.title.alternativeRegional algorithm for monitoring the carbon assimilation by tropical forests of the South Americaeng
dc.typeTesepor
dc.contributor.authorLatteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782682T5por
dc.contributor.advisor-co1Dias, Pedro Leite da Silva
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4787655T6por
dc.contributor.advisor-co2Vieira, Simone Aparecida
dc.contributor.advisor-co2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4706905D2por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.departmentAgrometeorologia; Climatologia; Micrometeorologiapor
dc.publisher.programDoutorado em Meteorologia Agrícolapor
dc.publisher.initialsUFVpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::METEOROLOGIA::MICROMETEOROLOGIApor
dc.contributor.advisor1Costa, Marcos Heil
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799234J7por
dc.contributor.referee1Lisbão Júnior, Luciano
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4728964P9por
dc.contributor.referee2Souza, Agostinho Lopes de
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4787807J6por
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