Relación entre las variables climáticas y el uso de la cobertura del suelo en la cuenca del Alto Juruá

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v11i10.32361

Palabras clave:

Geotecnología; Dinámica climática; Temperaturas superficiales.

Resumen

El uso de herramientas geotecnológicas ha contribuido a la comprensión de la dinámica espacial de las variables climáticas y el uso del suelo en una cuenca. El presente trabajo tuvo como objetivo evaluar la dinámica de la temperatura superficial, la lluvia y la evapotranspiración, y su relación con el uso y cobertura del suelo en la cuenca del Alto Juruá. Para el procesamiento de datos se utilizó la plataforma Google Earth Engine (GEE) y, a través de la herramienta Code Editor, se pudo programar y ejecutar una rutina para evaluar la temperatura superficial, lluvia, evapotranspiración, uso y cobertura del suelo y altitud. Las temperaturas superficiales medias (24,13ºC) aumentan en el mes de julio y descienden en el mes de septiembre. La temperatura media anual es de 24,68ºC y los años 2010 y 2016 fueron los más calurosos dentro de la serie estudiada. Los promedios mensuales de precipitación son de 182 mm y los meses de junio, julio y agosto son los meses de menor precipitación. La precipitación media anual fue de 1982 mm. Las temperaturas superficiales más altas se concentran en el centro urbano de la cuenca del Alto Juruá, con expansión a lo largo de los años coincidiendo con la expansión de los pastizales.

Citas

Albuquerque, A. R. C. (2012). Bacia hidrográfica: Unidade de planejamento ambiental. Revista Geonorte, Edição Especial. 4(4), 201–209.

Alvares, C. A., Stape, J. L., Sentelhas, P. C., de Moraes, G., Leonardo, J. & Sparovek, G. (2013). Köppen's climate classification map for Brazil. Meteorologische Zeitschrift. 22(6), 711-728.

Campos-Silva, J. V., Junquei¬ra, A. B., Mazzochini G. G., Perez A. L., Silva M., Estevo M. & Andrade P. C.M. (2019). Mudanças climáticas e seus impactos na sociobiodiversidade do Rio Juruá. SITAWIN, 68p.<https://www.sitawi.net/publicacoes/estudo-mudancas-climaticas-e-seus-impactos-na-sociobiodiversidade-do-rio-jurua/>.

Chun, J. A., Baik, J., Kim, D. & Choi, M. (2018). A comparative assessment of SWAT-model-based evapotranspiration against regional-scale estimates. Ecological Engineering. 122, 1-9. https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2018.07.015.

Delgado, R. C., Souza, L. P., Silva, I. W. R., Pessôa, C. S. & Gomes, F. A. (2012). Influência da mudança da paisagem amazônica no aumento da precipitação em Cruzeiro do Sul, AC. Enciclopédia Biosfera, Centro Científico Conhecer. 8(14), 665.

Deng, Y., Wang, S., Bai, X., Tian, Y., Wu, L., Xiao, J., Chen, F. & Qian, Q. (2018). Relationship among land surface temperature and LUCC, NDVI in typical karst area. Scientific Reports. 8, 1-12.

Funk, C., Peterson, P., Landsfeld, M., Pedreros, D., Verdin, J., Shukla, S., Husak, G., Rowland, J., Harrison, L., Hoell, A. & Michaelsen, J. (2015). The climate hazards infrared precipitation with stations—a new environmental record for monitoring extremes. Scientific Data. 2, 1-21.

Füreder, P. (2010). Correção Topográfica de Imagens de Satélite para Classificação LULC Melhorada em Áreas Alpinas. Grazer Schr. Geogr. Raumforsch. 45, 187–194.

Gao, Y. & Zhang, W. LULC Classification and Topographic Correction of Landsat-7 ETM + Imagery in the Yangjia River Watershed: The Influence of DEM Resolution. Sensors. 30 (9), 2259 –2275. https://doi.org/10.1080/01431160802549336.

Giglio, J. N. & Kobiyama, M. (2013). Interceptação da chuva: uma revisão com ênfase no monitoramento em florestas brasileiras. Revista Brasileira de Recursos Hídricos. 18(2), 297-317.

Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D. & Moore, R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment. 202, 18-27. https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031.

Kumar, L. & Mutanga, O. (2018). Google Earth Engine Applications Since Inception: Usage, Trends, and Potential. Remote Sensing. MPDI. 10(1509), 15.

Leite, A.C.S., Oliveira, L.M.M., Silva, B.B., Montenegro, S.M.G.L. & Bezerra, U.A. (2019). Mudança Espaço Temporal do Uso e Cobertura do Solo e Estimativa da Temperatura da Superfície no Município de Teresina – Piauí, Brasil. Anuário do Instituto de Geociências – UFRJ. 42(3), 42-5. http://dx.doi.org/10.11137/2019_3_42_51.

Mu, Q., Heinsch, F., Zhao, M. & Running, S. (2007). Development of a Global Evapotranspiration Algorithm Based on MODIS and Global Meteorology Data. Remote Sensing of Environment. 111, 519-536.

Nova, R. A. V., Gonçalves, E. M. & Lima, F. V. M. S. (2021). Analise temporal de ilhas de calor através da temperatura de superfície e do índice de vegetação em Recife-PE, Brasil. Rev. Bras. Cartogr. 73(2). http://dx.doi.org/10.14393/rbcv73n2-54522.

Perez L. P., Filho H. F. & Kuplich T. M. (2007). A dinâmica do desmatamento em duas cidades amazônicas: Rio Branco e Cruzeiro do Sul, Acre, no período de 1985 a 2003 – uma análise preliminar. Anais XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil, INPE, 6921-6927.

Randhir, T. O. & Tsvetkova, O. (2011). Spatiotemporal dynamics of landscape pattern and hydrologic process in watershed systems. Journal of Hydrology. 404, 1-12.

Rosa, E. P., Trentin, R., Dias, D. F. & Santos, V. S. (2017). Mapeamento do uso e ocupação da terra no município de Jaguari-RS, in: Perez Filho, A. & Amorim, R.R. (Org.), Os Desafios da Geografia Física na Fronteira do Conhecimento Os Desafios da Geografia Física na Fronteira do Conhecimento, 1: 6890-6894.

Santos, D. B. O. (2013). Aplicação da RUSLE a uma pequena bacia hidrográfica da Amazônia. 2013. 82 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) – Universidade Federal do Pará, Belém, Brasil.

Seabra, V. S. & Cruz, C. M. (2013). Mapeamento da dinâmica da cobertura e uso da terra na bacia hidrográfica do Rio São João, RJ. Revista Sociedade & Natureza, 25(2), 411-426.

Serrão, E. A. O., Silva, M. T., Sousa, F. A. S., Ataide, L. C. P., Santos, C. A., Silva, V. P. R. & Silva, B. K. N. (2019). Influência do uso e cobertura da terra na variabilidade espacial e temporal da evapotranspiração no sudeste da Amazônia, utilizando o modelo SWAT. Revista Ibero Americana de Ciências Ambientais. 10(4), 134-148. http://doi.org/10.6008/CBPC2179-6858.2019.004.0011.

Silva S. S., Fearnside, P. M., Graça P. M. L., de A. Brown I. F., Alencar A. & Melo A.W. F. (2018). Dynamics of forest fires in the southwestern Amazon. Forest Ecology and Management. 424, 312-322, ISSN 0378-1127, https://doi.org/10.1016/j.foreco.2018.04.041.

Souza, C.M.J., Shimbo, J.Z., Rosa, M.R., Parente, L.L., Alencar, A.A., Rudorff, B.F.T, et al. (2020). Reconstructing Three Decades of Land Use and Land Cover Changes in Brazilian Biomes with Landsat Archive and Earth Engine. Remote Sensing. 12(17), 1217-2735. https://doi.org/10.3390/rs12172735.

Trevisan, D. P., Moschini, L.E. & Guerrero, J.V.R. (2017). Dinâmica Temporal do Uso e Cobertura da Terra no Município de Brotas-SP entre os Anos de 1988 e 2016. Fronteiras: Journal of Social, Technological and Environmental Science, 6(4), 204-219.

Wan, Z., Hook, S. & Hulley, G. (2015). MOD11A1 MODIS/Terra Land Surface Temperature/Emissivity Daily L3 Global 1km SIN Grid V006 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD11A1.006.

Willmott, C. J., Robeson, S. M. & Matsuura, K. (2012). A refined index of model performance. Int J Climatol. 32, 2088-2094.

Publicado

29/07/2022

Cómo citar

MORAIS, A. de S. .; JOSÉ, J. V. .; PEREIRA, L. B. .; BARROS , T. H. da S. .; LEITE, K. N. .; LEITE , H. M. F. . Relación entre las variables climáticas y el uso de la cobertura del suelo en la cuenca del Alto Juruá. Research, Society and Development, [S. l.], v. 11, n. 10, p. e259111032361, 2022. DOI: 10.33448/rsd-v11i10.32361. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/32361. Acesso em: 17 jul. 2024.

Número

Sección

Ciencias Exactas y de la Tierra