Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2020 |
Autor(a) principal: |
YAMAMOTO, Ana Letícia Campos
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Orientador(a): |
CORRÊA, Marcelo de Paula
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Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Itajubá
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Meio Ambiente e Recursos Hídricos
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Departamento: |
IRN - Instituto de Recursos Naturais
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2355
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Resumo: |
A radiação ultravioleta (RUV) exerce influência sobre a vida na Terra. Por esta razão, é de suma importância a mensuração dessa radiação e a avaliação do impacto dos constituintes atmosféricos nos níveis de RUV em superfície. Uma alternativa viável é a utilização de modelos de transferência radiativa (MTR), que simulam a RUV em diferentes condições atmosféricas. Contudo, os efeitos da cobertura de nuvem (CN) são fontes significativas de erros nos MTR. Uma técnica acessível e de baixo custo, para determinação da CN é o imageamento, que consiste em converter imagens do céu em dados de CN. Para tanto, foram coletadas 230 fotografias do céu por câmeras de smartphone (Samsung Galaxy A5) e fotográfica (Sony Cyber-shot - DSH-H7), simultaneamente, abrangendo diferentes tipos e coberturas de nuvens, além de condições de céu claro. As imagens foram processadas por um conjunto de algoritmos, que classificou e contabilizou os pixels de nuvem. Foram testados 13 limiares, dentre os encontrados na literatura (0,12, 0,65 e 0,90), para classificação de pixels de nuvens. Para fins de validação, as fotografias foram avaliadas visualmente por observador, e estatisticamente, pelo método de análise de regressão linear e coeficiente de determinação (R²). Para a modelagem foi utilizado o MTR TUV (Tropospheric Ultraviolet and Visible), alimentado com: a) perfil vertical de atmosfera tropical; b) conteúdo total de ozônio (CTO) e c) propriedades ópticas de aerossóis, para a localidade de Itajubá (22,4ºS, 45,5°W, 850 m). Foram realizados testes de parametrização e sensibilidade do MTR envolvendo diferentes profundidades ópticas, espessuras verticais e alturas da base e topo das nuvens, para os solstícios de inverno e verão. Em seguida, os dados de RUV coletados por um radiômetro UV SUV-E da Kipp & Zonen e simulados pelo MTR foram avaliados em termos de Índice Ultravioleta (IUV) e por métodos estatísticos: a) a raiz do quadrado médio do erro (RQME); b) coeficiente de correlação (r); c) tendência (BIAS) e; d) índice de concordância (d). Para avaliação do efeito das nuvens sobre os fluxos de RUV, foi utilizado o índice Cloud Modification Factor (CMF). Resultados do processamento das fotografias indicaram bom desempenho da técnica (p < 0,0001) com a utilização dos limiares de 0,18 (smartphone) e 0,26 (câmera fotográfica), sendo superiores aos obtidos com a utilização do limiar de 0,12. Quanto aos demais limiares encontrados na literatura, os resultados apontaram, equivocadamente, valores de CN correspondentes a 100% para todos os casos. Em relação à modelagem de RUV pelo MTR, os testes de sensibilidade evidenciaram que a variável mais relevante para simulações sob condições de nebulosidade é a profundidade óptica. De modo geral, o desempenho do MTR TUV, em eventos de nebulosidade, foi bom segundo os resultados estatísticos (p < 0,0001), para os casos de Sol aparente e encoberto, resultando em correlações positivas e muito fortes (r > 0,91), com elevadas concordâncias (d > 0,92) e tendência de superestimativa do modelo. Um valor máximo de IUV, equivalente a 13,7, foi encontrado na presença de nuvens Altocumulus (Ac). Para nuvens Nimbostratus (Ns), o valor de CMF médio de 0,2 (± 0,1) indicou a ocorrência de atenuação da RUV. Por outro lado, eventos de intensificação da RUV ocorreram na presença de nuvens Cumulus (Cu), com CMF de 1,1. Dessa forma, ressalta-se que a presença de nuvens não representa menor risco à saúde. |