Relação sazonal entre ndvi, precipitação e temperatura superficial no litoral oeste do ceará - Brito, Richelma Rodrigues (2023)
Nossa sociedade depende cada vez mais de processos produtivos de larga escala, principalmente na agricultura. No entanto, esses processos estão internamente ligados aos fenômenos atmosféricos e condições ambientais. Portanto, entendê-los do ponto de vista socioeconômico é essencial. Vários estudos têm destacado a característica sazonal da vegetação do litoral do Ceará e o efeito da precipitação sobre esta vegetação. Usando geotecnologia, é possível analisar a temperatura superficial, a precipitação e a cobertura vegetal, com dados de sensores remotos acoplados a satélites. Neste trabalho, médias de dados de satélite sobre uma região relativamente extensa do litoral oeste do Ceará são utilizadas para investigar os efeitos da precipitação do primeiro semestre chuvoso sobre a fração de vegetação verde do segundo semestre seco e os efeitos desta cobertura verde sobre a temperatura superficial na passagem diurna do satélite. Observou-se que apesar da redução considerável de cobertura verde no semestre seco, a fração de verde neste período está positivamente correlacionado com a quantidade de chuvas do primeiro semestre chuvoso. Como resultado, o objetivo do estudo foi analisar como o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) e a cobertura vegetal se relacionam com a Land Surface Tempearature (LST) e a precipitação estimada pela Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM). Isso foi feito usando um sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Foram usados os gráficos fornecidos pela Administração Nacional da Aeronáutica e Espaço (NASA) de 2000 a 2020, que permitiram identificar os padrões de vento e aquecimento solar da superfície. Apresentou bons resultados: no período seco, a ausência de vegetação aumenta o LST e uma amplitude das variações sazonais de 10 a 11 horas local; no período chuvoso, o LST tende a diminuir e o NDVI aumenta e está negativamente correlacionada com a cobertura de vegetação. Mesmo com os dados de baixa resolução temporal e espacial, os resultados são satisfatórios para o método usado.