ANÁLISE DA RELAÇÃO ENTRE ÍNDICES DE VEGETAÇÃO E O ZONEAMENTO AGRÍCOLA DE RISCO CLIMÁTICO
Resumen
Este estudo explora a relação entre os índices de vegetação e o zoneamento agrícola de risco climático (ZARC) no estado da Bahia. Usaram-se dados do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e índice de vegetação melhorado (EVI) calculados a partir de imagens de satélite Landsat-5, no período de 1º de janeiro de 1993 a 31 de dezembro de 2002. Observou-se que existem áreas no estado onde ocorrem concordância entre os índices NDVI e EVI com as indicações do ZARC, enquanto que em áreas com grande alteração da vegetação original não houve plena concordância, uma vez que o NDVI e o EVI são excelentes indicadores da dinâmica e saúde da vegetação, mas não indica ou substitui a escolha do período de plantio, que é detectado pelo ZARC. Ressalta-se que o ZARC pode ser afetado diretamente pelo clima, relevo, solo e a vegetação. Portanto, os índices de vegetação obtidos por imagens de satélite são recomendáveis para o monitoramento eficiente e eficaz de rendimentos e produção de cultura agrícola no uso conjunto do ZARC.
Descargas
Referencias
AMANI, M., GHORBANIAN, A., AHMADI, S. A., KAKOOEI, M., MOGHIMI, S. H. A., MIRMAZLOUMI, S. M., MOGHADDAM, S. H. A.; MAHDAVI, S.; GHAHREMANLOO, M.; PARSIAN, S.; WU, Q.; BRISCO, B. Google earth engine cloud computing platform for remote sensing big data applications: A comprehensive review. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, v. 13, p. 5326-5350, 2020. https://doi.org/10.1109/JSTARS.2020.3021052
ANDERSON, L. O.; ARAGÃO, L. E. O.; LIMA, A. D.; SHIMABUKURO, Y. E. Burn scar detection based on linear mixture model and vegetation indices using multitemporal data from MODIS/TERRA sensor in Mato Grosso State, Brazilian Amazon. Acta Amazonica, v. 35, p. 445-456, 2005. https://doi.org/10.1590/S0044-59672005000400009
APARECIDO, L. Z. O.; LORENÇONE, P. A.; LORENÇONE, J.A.; DE MENESES, K.C.; DE MORAES J.R.S.C.; DE FARIAS, M. F. Soil water seasonal and spatial variability in Northeast Brazil. Environment, Development and Sustainability, v. 24, n. 5, p. 6136-6152, 2022. https://doi.org/10.1007/s10668-021-01695-4
BARBOSA, H. A.; HUETE, A. R.; BAETHGEN, W. E. A 20-year study of NDVI variability over the Northeast Region of Brazil. Journal of arid environments, v. 67, n. 2, p. 288-307, 2006. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2006.02.022
BITTENCOURT, F.; MANTOVANI, E. C.; SEDIYAMA, G. C.; SANTOS, N. T. Determinação de funções de produtividade de algodão e soja em cultivo sequeiro no extremo oeste da Bahia. Revista Agrogeoambiental, v. 10, n. 1, p. 67-82, 2018. http://dx.doi.org/10.18406/2316-1817v10n120181089
CALDANA, N. F. DA S.; FERREIRA, L. G. B.; ZACCHEO, P. V. C.; AGUIAR, M. A.; MARTINS, J. A. Zoneamento agrícola de risco climático da bananeira (musa sp) na Bacia Hidrográfica do Rio Paraná 3. Revista Brasileira de Geografia Física, v. 14, n. 1, p. 407-419, 2021. https://doi.org/10.26848/rbgf.v14.1.p407-419
CHEN, M.; SHI, W.; XIE, P.; SILVA, V. B.; KOUSKY, V. E.; WAYNE HIGGINS, R.; JANOWIAK, J. E. Assessing objective techniques for gauge‐based analyses of global daily precipitation. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, v. 113, n. D4, p. 1-13, 2008. https://doi.org/10.1029/2007JD009132
Companhia Nacional de Abastecimento - CONAB, 2022. Boletim da Safra de Grãos. https://www.conab.gov.br/info-agro/safras/graos/boletim-da-safra-de-graos. Acessado em 24 setembro 2022.
CONGEDO, Luca. Semi-Automatic Classification Plugin: A Python tool for the download and processing of remote sensing images in QGIS. Journal of Open Source Software, v. 6, n. 64, p. 3172, 2021. https://doi.org/10.21105/joss.03172
DA SILVA, A. L.; DE SOUZA, C.; ELOY, L.; PASSOS, C. J. S. Políticas ambientais seletivas e expansão da fronteira agrícola no cerrado: impactos sobre as comunidades locais numa unidade de conservação no oeste da Bahia/Selective environmental policies and expansion of the agricultural frontier in the Cerrado: impacts on local communities in a Conservation Unit in western Bahia/Politiques environnementales sélectives et expansion de la frontière agricole dans le Cerrado: impacts sur les communautés locales dans une unité de conservation dans l'ouest de Bahia. Revista Nera, n. 47, p. 321-347, 2019. https://doi.org/10.47946/rnera.v0i47.6274
DE ANDRADE JÚNIOR, A. S.; GOMES, J. V. dos S.; VIEIRA, P. F. de M. J. Validação do zoneamento agrícola de risco climático para soja no município de Regeneração, PI. Agrometeoros, v. 28, 2020. http://dx.doi.org/10.31062/agrom.v28.e026703
FERREIRA, A. B. R.; PEREIRA, G.; FONSECA, B. M.; CARDOZO, F. DA S. As mudanças no uso e cobertura da terra na região oeste da Bahia a partir da expansão agrícola. Formação (Online), v. 28, n. 53, p. 389-412, 2021. https://doi.org/10.33081/formacao.v28i53.7871
GUIMARÃES, T.C.; IGARI, A. T. Mudança do clima e seus impactos no seguro agrícola no Brasil. Revista em Agronegócio e Meio Ambiente, v. 12, p. 1583-1604, 2019. https://doi.org/10.17765/2176-9168.2019v12n4p1583-1604
HOYER, S.; HAMMAN, J. Xarray: N-D labeled Arrays and Datasets in Python. Journal of Open Research Software, v. 5, n. 1, p. 10, 2017. https://doi.org/10.5334/jors.148
HUNTER, J. D. Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in science & engineering, v. 9, n. 03, p. 90-95, 2007. https://doi.org/10.5281/zenodo.592536
JELINEK, A. R.; CHEMALE JR, F.; VAN DER BEEK, P. A.; GUADAGNIN, F.; CUPERTINO, J. A.; VIANA, A. Denudation history and landscape evolution of the northern East-Brazilian continental margin from apatite fission-track thermochronology. Journal of South American Earth Sciences, v. 54, p. 158-181, 2014. https://doi.org/10.1016/j.jsames.2014.06.001
LEITE, A. P.; SANTOS, G. R.; SANTOS, Oliveira, J. E. Análise temporal dos índices de vegetação NDVI e SAVI na Estação Experimental de Itatinga utilizando imagens Landsat 8. Revista brasileira de energias renováveis, v. 6, n. 4, p. 606-623, 2017. http://dx.doi.org/10.5380/rber.v6i4.45830
LIMA, J. R. A.; NEVES, D. J. D.; ARAÚJO, L. D.; AZEVEDO, P. D. Identificação de tendências climáticas no Estado da Bahia. Revista de Geografia, v. 28, n. 3, p.172-187, 2011.
LOPES, J. R. F.; DANTAS, M. P.; FERREIRA, F. E. P. Variabilidade da precipitação pluvial e produtividade do milho no semiárido brasileiro através da análise multivariada. Nativa, v. 7, n. 1, p. 77-83, 2019. https://doi.org/10.31413/nativa.v7i1.6243
MATSUNAGA, W. K.; SALES, E. S. G.; JÚNIOR, G. C. A.; SILVA, M. T.; LACERDA, F. F.; LIMA, E. DE P., DOS SANTOS, A. C.; DE BRITO, J. I. B. Application of ERA5-Land reanalysis data in zoning of climate risk for corn in the state of Bahia—Brazil. Theoretical and Applied Climatology, p. 945–963, 2023. https://doi.org/10.1007/s00704-023-04670-3
MAY, R. M.; GOEBBERT, K. H.; THIELEN, J. E.; LEEMAN, J. R.; CAMRON, M. D.; BRUICK, Z.; BRUNING, E. C.; MANSER, R. P.; ARMS, S. C.; MARSH, P. T. MetPy: A meteorological Python library for data analysis and
visualization. Bulletin of the American Meteorological Society, v. 103, n. 10, p. E2273
E2284, 2022. http://doi.org/10.5285/836f016a-33be-6ddc-e053-6c86abc0788e
MUÑOZ-SABATER, J.; DUTRA, E.; AGUSTÍ-PANAREDA, A.; ALBERGEL, C.; ARDUINI, G.; BALSAMO, G.; Boussetta, S.; Choulga, M.; Harrigan, S.; Hersbach, H.; Martens, B.; Miralles, D. G.; Piles, P. M.; Rodríguez-Fernández, N. J.; Zsoter, E.; Buontempo, C.; THÉPAUT, J. N. ERA5-Land: A state-of-the-art global reanalysis dataset for land applications. Earth system science data, v. 13, n. 9, p. 4349-4383, 2021. https://doi.org/10.5194/essd-13-4349-2021
OLIVEIRA, L. P.; PACHECO, M. G. Análise geográfica: relações do uso e cobertura com a morfologia das terras a partir do sensor moderate resolution imaging specytoradiometer (modis) e shuttle radar topography mission (SRTM) para o oeste baiano, Bahia, Brasil. Diálogo andino, n. 63, p. 285-297, 2020. http://dx.doi.org/10.4067/S0719-26812020000300285
REBACK, J., MCKINNEY, W; JBROCKMENDEL; VAN DEN BOSSCHE, J.; AUGSPURGER, T.; CLOUD, P.; KLEIN, A.; HAWKINS, S.; ROESCHKE, M.; TRATNER, J.; SHE, C.; AYD, W.; PETERSEN, T.; GARCIA, M.; SCHENDEL, J.; HAYDEN, A.; JANCAUSKAS, V.; BATTISTON, P.; SAXTON, D.; SEABOLD, S. pandas-dev/pandas: Pandas 1.0. 5. Zenodo, 2020. https://doi.org/10.5281/zenodo.3898987
REIS, J. S.; GONÇALVES, W. A.; MENDES, D. Climatology of the dynamic and thermodynamic features of upper tropospheric cyclonic vortices in Northeast Brazil. Climate Dynamics, v. 57, n. 11-12, p. 3413-3431, 2021. https://doi.org/10.1007/s00382-021-05873-y
RIBEIRO, R. R. R.; SULAIMAN, S. N.; SIEBER, S.; TREJO-RANGEL, M.A.; CAMPOS, J. F. Integrated Assessment of Drought Impacts on Rural Areas: The Case of the Chapada Diamantina Region in Brazil. GeoHazards, v. 2, n. 04, p. 442–453, 2021.https://doi.org/10.3390/geohazards2040025
SANTOS NETO, J. C.; GAMA, D. C.; DA SILVA, L. F.; DE JESUS, J. B. Caracterização da precipitação e da vazão no trecho sudoeste da Bacia Hidrográfica do rio Paraguaçu, Bahia, Brasil. Research, Society and Development, v. 11, n. 9, p. e32911931659-e32911931659, 2022. https://doi.org/10.33448/rsd-v11i9.31659
SANTOS, G. M.; DATTILO, W.; PRESLEY, S. J. The seasonal dynamic of ant‐flower networks in a semi‐arid tropical environment. Ecological entomology, v. 39, n. 6, p. 674-683, 2014. https://doi.org/10.1111/een.12138
SHEFFIELD, J.; GOTETI, G.; WOOD, E. F. Development of a 50-year high-resolution global dataset of meteorological forcings for land surface modeling. Journal of climate, v. 19, n. 13, p. 3088-3111; 2006. https://doi.org/10.1175/JCLI3790.1
TANAJURA, C. A. S.; GENZ, F.; ARAÚJO, H. A. DE. Mudanças climáticas e recursos hídricos na Bahia: validação da simulação do clima presente do HadRM3P e comparação com os cenários A2 e B2 para 2070-2100. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 25, p. 345-358, 2010.https://doi.org/10.1590/S0102-77862010000300006
TELES, J. DE D. A; SOUZA, K.S.; FARIAS, R. G. Análise temporal do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) na bacia hidrográfica do Rio Branco–Ba. Geosciences= Geociências, v. 41, n. 02, p. 497-502, 2022. https://doi.org/10.5016/geociencias.v41i02.15796
VALERIANO, M. DE M. Topodata: guia para utilização de dados geomorfológicos locais. São José dos Campos: INPE, v. 72, 2008. http://www.dsr.inpe.br/topodata/. Acesso em 31 de maio de 2023.
VAN ROSSUM, G.; DRAKE J. F. L. Python reference manual. Amsterdam: Centrum voor Wiskunde en Informatica, 1995.
WOLLMANN, C. A.; GALVANI, E. Zoneamento agroclimático: linhas de pesquisa e caracterização teórica-conceitual. Sociedade & natureza, v. 25, p. 179-190, 2013.https://doi.org/10.1590/S1982-45132013000100014
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
1- Autores mantém os direitos autorais e concedem ao Caderno Prudentino de Geografia o direito de primeira publicação, que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria do trabalho e publicação inicial nesta revista.
2- As provas finais não serão enviadas aos autores.
3- Os trabalhos publicados passam a ser incorporados a Revista, ficando sua impressão e reimpressão, total ou parcial, autorizadas pelo autor. A utilização do texto é livre e incentivada a sua circulação, devendo ser apenas consignada a fonte de publicaçao original.
4- Os originais não serão devolvidos aos autores.
5- As opiniões emitidas pelos autores dos artigos são de sua exclusiva responsabilidade.
6- Os autores são responsáveis pela correção gramatical-ortográfica final dos textos.
