Hidrogeomorfologia de áreas úmidas costeiras com uso de sensoriamento remoto, Parque Nacional da Lagoa do Peixe

Abstract

As áreas úmidas Costeiras (AUCs) constituem ecossistemas de elevada complexidade e importância ambiental. Enquanto sistemas hidrogeomorfológicos, são estruturados a partir de interações dinâmicas entre relevo, hidrologia, solos e vegetação, o que demonstra a importância de sua análise por meio de uma abordagem hidrogeomorfológica. A abordagem hidrogeomorfológica em AUCs utilizando dados de sensoriamento remoto, ainda é um campo de estudo pouco explorado. Técnicas de sensoriamento remoto têm se mostrado eficazes na caracterização de áreas úmidas, embora ainda existam desafios e lacunas no estudo dessas paisagens. O objetivo desta Tese é caracterizar as AUCs do Parque Nacional da Lagoa do Peixe no contexto hidrogeomorfológico, utilizando dados de sensoriamento remoto. A pesquisa foi desenvolvida em três artigos complementares. (1) estabelecemos nove compartimentos hidrogeomorfológicos, combinando dados altimétricos do Modelo Digital de Elevação (MDE) FABDEM, Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) Sentinel-2, sensor Multiespectral Instrument (MSI), indicadores pedoambientais de campo e análise da dinâmica hídrica. O MDE FABDEM auxiliou na delimitação dos compartimentos geomorfológicos Paleofalésia da Barreira III e Dunas eólicas da Barreira IV, e das áreas úmidas interdunas. O NDVI mostrou padrões espaciais no Terraço Lagunar II relacionados aos eventos La Niña e El Niño. Nos indicadores pedoambientais, o pH foi elemento comum entre os compartimentos, as concentrações de enxofre e presença de ferro reduzido, característico de solos hidromórficos, foram maiores nos Terraços Lagunares (marismas). A dinâmica hídrica das áreas úmidas é dependente da precipitação, com maior lâmina de água aparente em períodos de El Niño; (2) analisamos a variação espaçoo-temporal dos pulsos de inundação, a partir da série histórica de precipitação (1987-2023) do produto Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS), e mapeamento de áreas inundadas com o Índice da Diferença Normalizada da Água (MNDWI). Os pulsos de inundação se mostraram modulados por eventos climáticos extremos (El Niño, La Niña e Modo Anular do Hemisfério Sul) com maiores áreas alagadas na primavera (2013, 2015, 1998, 1987), em ano de El Niño e em ano Neutro. Em eventos de estiagem, associados a La Niña (2023), normalmente no verão, ocorre a quase total ausência de lâmina de água no sistema lagunar; (3) caracterizamos a variabilidade temporal e espacial dos atributos hidrogeomorfológicos (vegetação, água e solo) por meio da Análise de Componentes Principais (PCA, T-Mode, S-Mode) aplicada a uma série temporal (2019-2024) de índices espectrais (NDVI, MNDWI e Índice de Brilho do Solo 2 - BI2). A PCA auxiliou na detecção de padrões dominantes de variabilidade, que a vegetação e a água estão fortemente correlacionadas com dinâmicas sazonais influenciadas pelos eventos climáticos, e destacou os Terraços Lagunares e a Franja Lagunar, onde as baixas declividades amplificaram as variações hidrológicas. A variabilidade temporal (T-Mode) foi mais sensível aos extremos climáticos, enquanto a variabilidade espacial (S-Mode) foi modulada pela geomorfologia. A Tese aborda uma lacuna na literatura ao demonstrar a relevância da perspectiva hidrogeomorfológica como um eixo estruturante para a compreensão das AUCs. Ao fazê-lo, a pesquisa não apenas gera dados sobre as áreas úmidas do Parque, mas também amplia o escopo tradicional da análise desses ecossistemas, que geralmente se concentra em aspectos biológicos e ecológicos, com potencial contribuição para a gestão e conservação.

Coastal Wetlands (CWs) are ecosystems of high complexity and environmental importance. As hydrogeomorphological systems, they are structured by dynamic interactions among relief, hydrology, soils, and vegetation, underscoring the relevance of their analysis through a hydrogeomorphological approach. The use of hydrogeomorphological perspectives in CWs supported by remote sensing data remains a relatively unexplored field of study. Remote sensing techniques have proven effective for wetland characterization, although challenges and knowledge gaps persist regarding these landscapes. The objective of this Thesis is to characterize the CWs of Lagoa do Peixe National Park within a hydrogeomorphological framework using remote sensing data. The research was structured into three complementary studies. (1) We established nine hydrogeomorphological compartments by combining altimetric data from the FABDEM Digital Elevation Model, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from Sentinel-2 MSI images, pedoenvironmental indicators obtained in the field, and hydrodynamic analyses. FABDEM supported the delimitation of geomorphological compartments such as the Paleocliff of Barrier III, the eolian dunes of Barrier IV, and interdunal wetlands. NDVI revealed spatial patterns on Lagoon Terrace II related to La NiÒa and El Niño events. Among pedoenvironmental indicators, pH was a common element across compartments, while sulfur concentrations and the presence of reduced iron, characteristic of hydromorphic soils, were higher in the Lagoon Terraces (salt marshes). Hydrodynamics were shown to be precipitation-dependent, with greater apparent water levels during El Niño periods. (2) We analyzed the spatiotemporal variation of flood pulses using the historical precipitation dataset (1987–2023) from the Climate Hazards Center InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) and mapped flooded areas using the Modified Normalized Difference Water Index (MNDWI). Flood pulses were modulated by extreme climate events (El Niño, La Niña, and the Southern Annular Mode), with larger flooded areas observed in spring during El Niño and Neutral years (2013, 2015, 1998, 1987). During drought events associated with La Niña (2023), typically in summer, the main lagoon system showed an almost complete absence of surface water. (3) We characterized the temporal and spatial variability of hydrogeomorphological attributes (vegetation, water, and soil) through Principal Component Analysis (PCA, T-Mode, S-Mode) applied to a multitemporal dataset (2019–2024) of spectral indices (NDVI, MNDWI, and Bare Soil Index 2, BI2). PCA proved useful for detecting dominant variability patterns, showing that vegetation and water are strongly correlated with seasonal dynamics influenced by climatic events, and highlighted the Lagoon Terraces and Lagoon Fringe, where low slopes amplified hydrological variations. Temporal variability (T-Mode) was more sensitive to climatic extremes, while spatial variability (S-Mode) was modulated by geomorphology. This thesis addresses a gap in the literature by demonstrating the relevance of a hydrogeomorphological perspective as a structuring axis for understanding CWs. In doing so, the research not only provides new data on the wetlands of Lagoa do Peixe National Park but also broadens the traditional scope of wetland analysis, typically focused on biological and ecological aspects, offering potential contributions to management and conservation strategies.