Produtividade primária bruta na Amazônia legal: relação com variáveis meteorológicas e validação do produto mod17A2

Abstract

A Produtividade Primária Bruta (PPB) é a taxa na qual o CO2 atmosférico é convertido pela atividade fotossintética em substâncias orgânicas e é uma medida do total de carbono fixado pelo ecossistema. No contexto das mudanças climáticas, o enfoque para a fixação de carbono pelos ecossistemas florestais é a base para mitigar as emissões de CO2 antropogênico. Existem diversos métodos destinados à quantificação do carbono estocado na vegetação, que utilizam dados obtidos por meio de torres micrometeorológicas de fluxo ou através de sensoriamento remoto. Dentre esses métodos, se destaca a técnica de covariância de vórtices turbulentos, por ser muito empregada para quantificar o fluxo de CO2 em diversos ecossistemas florestais. Porém, esta técnica possui um custo alto, operacionalidade restrita e abrange uma pequena extensão. Nesse sentido, os métodos que empregam o sensoriamento remoto têm a vantagem de fornecer estimativas de produtividade primária terrestre para grandes áreas, onde os métodos ao nível do terreno não são viáveis. Este trabalho tem como objetivo geral avaliar a dinâmica da PPB na Amazônia Legal brasileira em relação ao uso e cobertura do solo e às variáveis meteorológicas. Para compreender a relação da PPB obtida pelo método de covariância de vórtices turbulentos com dados meteorológicos, foram utilizados dados de chuva do produto 3B43 do satélite TRMM e variáveis ambientais das torres de fluxo. Os dados do satélite TRMM foram validados com dados de sete estações meteorológicas convencionais do estado do Amazonas. A comparação foi baseada no Erro Médio (EM), Raiz do Erro Médio Quadrático (REMQ), coeficiente de correlação linear (r) e índice de concordância de Wilmott (d). Também utilizou-se o coeficiente de correlação de Spearman e um modelo de árvore de regressão para avaliar a relação entre a PPB da torre de fluxo e as variáveis ambientais. Para avaliar as estimativas de PPB de duas versões do produto MOD17A2, derivadas de dados do sensor MODIS, estas foram validadas com dados de superfície de sete torres de fluxo do Projeto LBA, das quais quatro se encontram em cobertura florestal, uma em floresta de transição e duas em áreas antropizadas. As análises estatísticas foram realizadas no software R, versão 3.1.0. Os resultados da validação do produto 3B43 do TRMM foram positivos, com alta correlação linear (r = 0,83), alto índice de concordância (d = 0,85) e REMQ satisfatório (59,77 mm), mostrando que este produto pode ser utilizado como uma fonte alternativa de dados de qualidade. Em relação à influência do uso e da cobertura do solo na PPB, verificou-se que as áreas antropizadas apresentaram menor produtividade em relação às áreas conservadas e tiveram seu balanço hídrico afetado, pois apresentaram altos valores da razão de Bowen. A sazonalidade da PPB foi predominantemente relacionada à radiação no topo da atmosfera nas áreas de floresta da Amazônia equatorial. Nas áreas mais distantes do Equador, a PPB foi influenciada pela radiação no topo da atmosfera e também pela chuva e VPD, indicando limitação tanto pela radiação quanto pela disponibilidade de água. O MOD17A2 não apresentou boa estimativa de PPB comparado ao método de vórtices turbulentos, subestimando a produtividade para a maioria das localidades estudadas. A sazonalidade da PPB deste algoritmo somente foi similar à sazonalidade da PPB pelo método de vórtices turbulentos para as localidades não-equatoriais. As áreas na Amazônia Equatorial apresentaram padrão sazonal da PPB do MOD17A2 distinto do verificado pelos dados das torres micrometeorológicas. Diante disto, é necessário melhorar o algoritmo MOD17A2 para que este possa estimar PPB em função das diferentes respostas da vegetação à seca e à radiação. Esse melhor entendimento poderá contribuir para produzir melhores estimativas da PPB para a Amazônia e o uso do sensoriamento remoto em conjunto com os dados de superfície pode contribuir para gerar uma visão geral da PPB nesse bioma.