Contribuição ao estudo da estimativa da produtividade primária por satélite na margem continental sudeste brasileira - João Felipe Cardoso dos Santos (2016)
A produtividade primária oceânica (PPO) é um processo importante no ciclo global do carbono, na compreensão de processos físicos como acidificação dos oceanos e processos biológicos, como produção pesqueira. O sensoriamento remoto da cor do oceano (SRCO) é uma ferramenta essencial com potencial de prover estimativas da produtividade primária em larga escala espacial e contínuas no tempo. Neste trabalho sete modelos de PPO foram avaliados para a margem continental sudeste brasileira (MCSB) utilizando dados in situ e de sensores orbitais da cor do oceano como o Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Sea-viewing Wide Field-ofview Sensor (SeaWiFS) e MEdium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS). Os produtos de entrada foram avaliados estatisticamente em relação a medidas in situ obtidas em cruzeiros oceanográficos realizados nos verões e invernos de 2001 e 2002. O desempenho dos algoritmos e modelos foi analisado pelo erro médio quadrático (root mean square error, RMSE), pelo erro médio (bias), entre outros, convertidos em base logarítmica. Com dados SeaWiFS, estimativas de concentração de clorofila-a (Cla, mgChl m$^{-3}$) apresentaram melhor desempenho com uso do algoritmo semi-analítico GSM01 (RMSE $\sim$0,21, bias $\sim$ -0,02). Dados MODIS e MERIS apresentaram melhor desempenho com os algoritmos empíricos OC3Mv6 (RMSE = 0,27, bias = -0,13) e OC4Ev6 (RMSE = 0,25, bias = -0,05), respectivamente. A radiação fotossinteticamente disponível (PAR, Einstein m$^{-2}$ d$^{-1}$) com dados SeaWiFS, MODIS e MERIS apresentou um bias em relação a medidas in situ que foi corrigido por um modelo de ajuste linear. O coeficiente de atenuação da PAR (KdPAR, m$^{-1}$) foi melhor estimado com o algoritmo baseado na Cla (RMSE $\sim$0,15, bias $\sim$0,01) com dados SeaWiFS, e baseado em razões de banda de reflectância de sensoriamento remoto (R$_{rs}$, sr$^{-1}$) no azul e verde com dados MODIS (RMSE = 0,11, bias = 0,05) e com dados MERIS (RMSE = 0,10, bias = 0,05). A profundidade da zona eufótica (Zeu, m) foi melhor estimada pelo algoritmo baseado na Cla semi-analítica com dados SeaWiFS. Com dados MODIS e MERIS os algoritmos baseado na Cla e nas propriedades ópticas inerentes da água obtiveram melhor desempenho e foram utilizados após serem corrigidos por um ajuste linear. As análises da PPO mostraram que o desempenho dos modelos não mostrou uma relação direta com as respectivas complexidades. Os modelos que tiveram melhores desempenhos (RMSE = 0,20 - 0,25, bias = -0,13 - 0,02) foram BPM, MARRA e CbPM 2005$^{M}$, e utilizaram os parâmetros fotossintéticos medidos in situ (P$^{B}$max e $α$$^{B}$). Esses modelos tiveram maior sensibilidade às mudanças nos produtos de Cla (2 - 12%), seguido do $α$$_{phy}$ (1 - 4%), da Zeu ($\sim$1%) e do b$_{bp}$(443) (< 1%). Entre os sensores o MODIS e SeaWiFS apresentaram melhor desempenho. Com dados MODIS a PPO foi melhor estimada pelos modelos EPPLEY, VGPM e CbPM2005. Com dados SeaWiFS os modelos com melhor desempenho foram BPM, MARRA e CbPM2005$^{M}$. Os resultados desse estudo indicaram que a análise conjunta dos algoritmos de SRCO com dados de diferentes sensores orbitais conseguiu identificar bons modelos de PPO para estimar a produtividade local. Compreender o desempenho desses algoritmos e modelos é essencial para estimar quantitativamente de maneira sinóptica e em larga escala a PPO na MCSB, possibilitando estudos de monitoramento e efeitos da assimilação do carbono nos processos físico-biológicos da margem continental sudeste.