Caracterização de queimadas e sua emissão de aerossóis e gases de efeito estufa no sul da Amazônia

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Nobrega, Thiago Ferreira da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Forest fires; Gases de Efeito Estufa; Greenhouse Gases.; Incêndios florestais; Remote sensing; Sensoriamento remoto
• Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-26102023-194314/

A Bacia Amazônica, um ecossistema complexo e crucial para a regulação climática global, enfrenta desafios decorrentes das atividades humanas, incluindo desmatamento e queimadas. Este estudo busca compreender a dinâmica dos incêndios florestais na região, explorando o uso de sensores em satélites geoestacionários para obter informações sobre as propriedades físicas dos incêndios. Este trabalho utilizou os dados do satélite geoestacionário GOES-16 (Geostationary Operational Environmental Satellites), que tem resolução temporal de 10 a 15 minutos entre as medidas, no intervalo de 2020 a 2022, para investigar os padrões nas queimadas e suas emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE) no sul da Amazônia, na área situada entre as latitudes -11,0°N, -3,0°N e longitudes -72,0°E, -48,0°E. Foram utilizadas medidas de radiância espectral do sensor Advanced Baseline Imager (ABI) do satélite GOES-16, processadas pelo algoritmo Fire/Hotspot Characterization. Esse algoritmo identifica a posição de incêndios ativos através da diferença de temperatura de brilho dos canais de infravermelho (11,2 µm) e infravermelho próximo (3,9 µm), e filtra interferências como nuvens e possíveis erros de medição. Além da identificação, são obtidas estimativas da temperatura, área queimada e potência radiativa do fogo (Fire Radiative Power - FRP ). Um algoritmo em código computacional Python foi construído para processar os dados do ABI, selecionando a área e o período, para posterior cálculo de estatísticas e análises relevantes, tais como gráficos de dispersão, histogramas, ajustes de funções lineares e gaussianas, e mapeamento espacial de fluxos de emissão. As análises revelaram informações sobre a dinâmica do fogo, como a duração média das atividades de queima de entre 4,6 e 4,7 horas. Dentro desse intervalo, a atividade atinge seu pico energético em aproximadamente 2,0 horas e demora outras 3,0 horas para cessar a emissão de radiação, em média. Com a alta resolução temporal dos dados, foi possível estudar a temperatura do fogo em diversos estágios do processo de queima. Ao analisar sua distribuição, foi possível identificar os intervalos das fases de combustão flaming (entre 828 K e 1187 K) e smoldering (entre 432 K e 685 K). Utilizou-se o inventário FEER (Fire Energetics and Emissions Research), que relaciona o FRP a coeficientes de emissão, estimando assim a emissão de material particulado total (Total Particulate Matter - TPM ) e GEE. Determinamos, com base na distribuição temporal do FRP, o período anual com maior atividade de queimadas, sendo entre os dias julianos 150 a 350. Para os três anos de análise, as estimativas indicam a emissão nesse período variando entre 336,9(2) e 523,8(2) Tg para o CO2 , entre 21,63(2) e 33,63(2) Tg para o CO, entre 1,352(1) e 2,102(1) Tg para o CH4 , e entre 1,81 e 2,81 Tg para o TPM. Além das emissões totais, também foi realizado um mapeamento em uma grade de 0,5° x 0,5° do fluxo de emissão médio mensal dessas espécies. Por exemplo, para o mês de agosto de 2020, a média de emissão de TPM em um dos pontos da grade foi de 2, 5x10^4 kg · m^2 · s^1, o que equivale a dizer que durante esse mês, nesse ponto, a média de emissão de TPM por unidade de área foi de 669,6 kg · m^2. No mesmo ponto e mês, o fluxo médio de CO2 foi de 4,7x10^2 kg · m^2 · s^1, para o CO foi 3,0x10^3 kg · m^2 · s^1, e para o CH4 , 1,9x10^4 kg · m^2 · s^1. Os resultados obtidos contribuem para um melhor entendimento da dinâmica das queimadas na Amazônia, seus fluxos de emissão e suas implicações ambientais.