Caracterização fenológica de tipologias campestres do Rio Grande do Sul a partir de produtos MODIS (NDVI, EVI e GPP)

Abstract

Considerando que estudos sobre fenologia vegetal são importantes para a compreensão do funcionamento e verificação da ocorrência de padrões no ciclo vegetativo das plantas, resultando em melhorias nas atividades de conservação e manejo, o objetivo desta pesquisa foi caracterizar a dinâmica fenológica de diferentes tipologias campestres no estado do Rio Grande do Sul (RS), a partir da relação entre a variabilidade de elementos climáticos intra e interanual e eventos em larga escala e a distribuição espaço-temporal das tipologias predominantes. A área de estudo abrangeu 10 tipologias predominantes de campo no estado do RS. A base de dados orbitais utilizada foi obtida de diferentes produtos relacionados ao estudo da vegetação do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), constando os índices de vegetação NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index) e GPP (Gross Primary Productivity). Também, foram utilizados dados meteorológicos provenientes da base TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) e ERA Interim, para o período de fevereiro de 2000 a dezembro de 2014. O uso de séries temporais de dados NDVI e EVI/MODIS permitiram obter informações sobre a fenologia da vegetação campestre e a definição de padrões diretamente relacionados a variações meteorológicas. A sazonalidade da vegetação campestre apresenta cliclo anual bem marcado, com início e fim da estação de crescimento determinada pelas condições térmicas (temperatura do ar), porém alterado pela disponibilidade hídrica. A relação entre temperatura do ar e vigor vegetal apresentou maior correlação e tem influência direta sobre o início e fim da estação de crescimento (primavera e verão) A precipitação pluvial, no entanto, influencia as condições de crescimento/desenvolvimento das tipologias campestres, especialmente no verão, associado aos períodos de estiagem que tendem a ocorrer com maior frequência. Ambos os índices (EVI e NDVI) apresentam maior variabilidade durante a primavera e o verão, com diminuição da variabilidade durante o outono e inverno. A aplicação da Transformada de Ondaleta mostrou onde e quando ocorreram alterações no padrão fenológico da vegetação campestre e a Transformada Coerência apontou a intensidade (correlação) entre os índices de vegetação e a variabilidade das condições meteorológicas. O agrupamento das tipologias, com uso da técnica de Cluster, revelou seus comportamentos sazonais, sendo que a partir do índice EVI há a possibilidade de identificar diferenças entre as tipologias durante o outono e inverno, enquanto o NDVI apresentou diferença somente no inverno. As métricas fenológicas obtidas do Timesat para as imagens EVI permitiram obter dados importantes sobre o ciclo fenológico da vegetação campestre do RS, com a caracterização do padrão fenológico das tipologias predominantes. O uso de modelos para a estimativa da produtividade da vegetação campestre a partir do EVI revelou dentre as tipologias testadas que a CSR (campos de solos rasos) apresentou maior capacidade de explicar a variabilidade da produtividade dos campos por ser mais suscetível às variações meteorológicas. Os resultados obtidos permitiram confirmar a diversidade entre as tipologias campestres predominantes no RS, expressas por índices de vegetação, tanto no aspecto temporal como espacial. O uso dos índices de vegetação demonstrou potencial no monitoramento do padrão fenológico da vegetação campestre frente a variabilidade climática do RS.

Considering that studies on vegetal phenology are important to understand the mechanisms and pattern recognition on the vegetative cycle of plants, resulting in improvements in conservation and management activities, the aim of this research was to characterize the phenological dynamics of different grassland typologies in Rio Grande do Sul State (RS), based on the relationship between the variability of intra-annual and inter-annual climatic elements, large-scale events and the spatio-temporal distribution of predominant typologies . The study area included 10 predominant grassland typologies in RS state. The orbital database used was obtained from different products related to vegetation studies of MODIS sensor (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), presenting the vegetation indices NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), EVI (Enhanced Vegetation Index) and GPP (Gross Primary Productivity). Also, meteorological data from TRMM base (Tropical Rainfall Measuring Mission) and ERA Interim were used for the period of February 2000 to December 2014. The use of time series data from NDVI and EVI/MODIS led to information on grassland vegetal phenology and the definition of patterns directly related to meteorological variations. The seasonality of grassland vegetation presents a well marked annual cycle, with the beginning and the end of growing season determined by thermal conditions (air temperature) but altered by water availability. The relationship between air temperature and vegetal vigor presented a strong correlation and influences directly on the beginning and on the end of the growth season (spring and summer). The rainfall, however, influences growth/development conditions of grassland typologies, especially in summer, associated to drought periods that tend to occur more frequently Both indices (EVI and NDVI) presented a greater variability during spring and summer, with a lesser variability during fall and winter. The application of Ondaleta Transform showed where and when alterations occurred in the phenological pattern of grassland vegetation and the Coherence Transform pointed the intensity (correlation) between vegetation indices and the variability of meteorological conditions. The grouping of typologies, using the Cluster technique, revealed their seasonal behaviors, and from the EVI index there is the possibility of identifying differences between typologies during fall and winter, whereas NDVI showed differences only in winter. The phenological metrics obtained from Timesat to EVI images allowed to obtain important data on the phenological cycle of grassland vegetation of RS state, with a characterization of the phenological pattern. The use of models for estimation of productivity of grassland vegetation based on EVI revealed among the typologies tested that the CSR (shallow soils grasslands) presented greater ability to explain the variability of grasslands productivity because it is more susceptible to meteorological variations. The obtained results allowed for the confirmation of diversity among the grassland typologies predominant in RS state, expressed by vegetation indices, both in temporal and spatial aspects. The use of vegetation indices demonstrated potential on the monitoring of phenological pattern of grassland vegetation considering the climatic variability of RS state.