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Revista Brasileira de Meteorologia

Print version ISSN 0102-7786On-line version ISSN 1982-4351

Rev. bras. meteorol. vol.32 no.3 São Paulo July/Sept. 2017

http://dx.doi.org/10.1590/0102-77863230002 

Artigo

Impacto da Conversão da Cobertura Natural em Pastagem e Área Urbana sobre Variáveis Biofísicas no Sul do Amazonas

Impact of the Conversion of Natural Coverage in Pasture and Urban Area on Biophysical Variables in the Southern Amazonas

Vagner Marques Pavão1 

Danielle Christine Stenner Nassarden1 

Larissa Leite Pavão1 

Nadja Gomes Machado1  2 

Marcelo Sacardi Biudes1 

1Programa de Pós-Graduação em Física Ambiental, Instituto de Física, Universidade Federal de Mato Grosso, Cuiabá, MT, Brasil

2Campus Cuiabá-Bela Vista, Instituto Federal de Mato Grosso, Cuiabá, MT, Brasil

Resumo

A substituição da cobertura natural por áreas de pastagem afeta o albedo superficial, que por sua vez influencia no saldo de radiação e na temperatura superficial. Assim, o objetivo desse trabalho foi avaliar os impactos do desmatamento sobre variáveis biofísicas no município de Apuí-AM, por imagens Landsat 5 TM (Thematic Mapper). As imagens utilizadas nesse estudo foram fornecidas pelo Serviço Geológico dos Estados Unidos (USGS). A imagem de 20/07/2010 foi processada por etapas intermediárias do SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land). O desmatamento no município de Apuí aumentou em 20% nos últimos 20 anos analisados. O NDVI da Floresta foi 20 e 43% maior que da pastagem e da área urbana, respectivamente. O albedo da superfície na pastagem e na área urbana foram 16% maiores que na área de Floresta e a temperatura de brilho da superfície na pastagem e na área urbana foram 16 e 10% maiores que na área de Floresta, respectivamente. O Rn na área de Floresta foi 8% e 6% maior que na área urbana e na pastagem, respectivamente. Portanto, a conversão da Floresta Amazônica modifica o balanço de radiação com maior disponibilidade de calor sensível da superfície nas áreas de pastagem e urbana.

Palavras-chave: mudança do uso do solo; sensoriamento remoto; desmatamento; floresta úmida

Abstract

The replacement of natural cover by pasture areas affects the surface albedo, which in turn influences the balance of radiation and surface temperature. Thus, the objective of this work was to evaluate the impacts of deforestation on biophysical variables in the municipality of Apuí-AM, by Landsat 5 TM images (Thematic Mapper). The images used in this study were provided by the United States Geological Survey (USGS). The image of 07/20/2010 was processed by intermediate stages of the SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land). Deforestation in the municipality of Apuí increased by 20% in the last 20 years. Forest NDVI was 20 and 43% higher than pasture and urban area, respectively. The surface albedo in the pasture and in the urban area were 16% higher than in the Forest area and the surface gloss temperature in the pasture and in the urban area were 16 and 10% higher than in the Forest area, respectively. The Rn in the Forest area was 8% and 6% higher than in the urban area and in the pasture, respectively. Therefore, the conversion of the Amazon Forest modifies the radiation balance with greater availability of sensible surface heat in the pasture and urban areas.

Keywords: change of land use; remote sensing; deforestation; rainforest

1. Introdução

A Floresta Amazônica desempenha papel fundamental na manutenção do clima em escala regional e global, influenciando diretamente na emissão ou retenção de carbono e no fornecimento de vapor de água para a atmosfera (Artaxo et al., 2014). Sua extensão geográfica tem aproximadamente 7,5 milhões de km2, dos quais 67% estão em território brasileiro distribuídos em nove unidades federativas: Amazonas, Amapá, Acre, Roraima, Rondônia, Pará, Tocantins, Maranhão e Mato Grosso, denominado Amazônia legal (Ferreira e Coelho, 2015).

Devido ao alto armazenamento de energia radiativa, a Floresta Amazônica atua como zona de baixa pressão atraindo grandes quantidades de vapor d'água originadas no oceano atlântico por meio dos ventos alísios. Grande parte da umidade disponível na Amazônia é deslocada ao longo da América do Sul garantindo o regime de chuvas nas regiões centro sul do Brasil, Argentina e Paraguai (Reboita et al., 2009).

Apesar dos serviços ambientais da Floresta Amazônica, parte de sua cobertura natural tem sido removida para exploração de madeiras, bem como para agricultura e pecuária (Fearnside, 2003; Domingues et al., 2012). Mesmo com grandes áreas ainda intactas, há expressiva perda de vegetação, em especial no “arco do desmatamento” ao longo das bordas sul e leste da Floresta (Fearnside, 2003). De acordo com o projeto PRODES do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), entre 1988 a 2013 a Amazônia Legal foi desmatada em 402 mil km2 (PRODES-INPE, 2015). Contudo, cerca de 92% do desmatamento realizado neste período ocorreu entre 1988 a 2008, com expressiva redução entre 2009 e 2013.

A redução do processo de degradação deste bioma nos últimos anos demostra o avanço das políticas públicas. Contudo não diminuiu a abrangência das áreas desmatadas de aproximadamente 5.891 km2/ano em 2013 (equivalente a 825 campos de futebol). No sul do Amazonas encontra-se o município de Apuí, com aproximadamente 54 mil km2, onde 60% de seu território é composto por Unidades de Conservação, e a principal fonte de renda local é baseada na pecuária. Devido a isso, a área desmatada até 2014 foi 2021.1 km2. Área expressiva quando considerado um município com apenas 20 mil habitantes (PRODES-INPE, 2015; IBGE, 2016).

A substituição da cobertura natural por áreas de pastagem ou cultivadas, altera as características aerodinâmicas e radiativas da superfície e modifica o padrão das trocas de energia e massa na interface superfície-atmosfera (Biudes et al., 2009; 2012; 2015; Pavão et al., 2016). Variáveis como albedo, temperatura e saldo de radiação (Rn) são diretamente afetados por essas mudanças, principalmente quanto efetuadas em larga escala (Pavão et al., 2014; 2015; 2016). Quanto maior a biomassa e vigor da vegetação, menor albedo e temperatura da superfície, e maior é o efeito termohidroregulador da superfície. Dessa forma, a energia disponível é usada prioritariamente para o processo de evapotranspiração, principalmente em áreas com grande disponibilidade hídrica como é o caso da Floresta Amazônica (Silva e de Paula, 2009; Biudes et al., 2009; 2015). Por outro lado, áreas com baixa biomassa, como pastagem e áreas urbanas, o Rn é convertido prioritariamente em calor sensível, responsável pelo aquecimento do ar (Biudes et al., 2009; 2015; Santos et al., 2014; Fausto et al., 2016).

O uso de variáveis como o albedo, temperatura da superfície e Rn são fundamentais na a identificação e análise de impactos da conversão de áreas naturais em áreas antropizadas. Contudo, medir estas variáveis in loco implica em gastos elevados, tanto para instalação quanto para manutenção de sensores usados neste tipo de experimento. Ademais, a aferição por meio de interpolação dos valores pontuais em escalas maiores, muitas vezes não corresponde à realidade da região (Gusmão et al., 2012).

Nesta perspectiva, técnicas de sensoriamento remoto acoplados a modelos físicos de trocas de energia têm possibilitado a obtenção e espacialização do albedo, do índice de vegetação, da temperatura da superfície e do Rn com rapidez e satisfatória precisão (Giongo et al., 2010; Silva et al., 2011; Santos et al., 2014; Fausto et al., 2014). Outra grande contribuição do sensoriamento remoto é a possibilidade de análise da evolução da mudança do uso do solo ao longo dos anos, com destaque ao sensor Thematic Mapper (TM) a bordo do satélite Landsat 5 com dados de 1984 a 2011.

Nesse contexto, o objetivo desse trabalho foi avaliar os impactos do desmatamento sobre variáveis biofísicas no município de Apuí-AM, por imagens Landsat 5 TM (Thematic Mapper).

2. Material e Métodos

2.1. Área de estudo

O estudo foi realizado em um quadrante medindo 77x62 km abrangendo áreas de Floresta e áreas antropizadas (aqui consideradas como pastagem, zona urbana e solo exposto) no município de Apuí no estado do Amazonas. O município de Apuí está localizado ao longo da Rodovia Transamazônica (BR 230), cerca de 610 km de Porto Velho – RO e 408 km ao sul da capital Manaus – AM com área de aproximadamente 54.000 km2 (Fig. 1). Apuí surgiu com o avanço da malha viária, e, por conseguinte da atividade agropecuária na região após a construção da BR 230 no início da década de 1970. Em 1982, o Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (INCRA), criou na região o Projeto de Assentamento Rio Juma (PARJ) que consiste em 5000 lotes em uma área de aproximadamente 444.000 hectares tornando-se município denominado Apuí em 1987 (IBGE, 2012).

Figura 1 Localização da área de estudo no município de Apuí, Amazonas. 

O clima da região é classificado como Am segundo a classificação de Köpper (Alvares et al., 2014), ou seja, clima tropical chuvoso (chuvas do tipo monção), com período chuvoso iniciando em outubro e prolongando-se até junho, com temperaturas variando entre 25 e 27 °C e umidade relativa do ar entre 85 e 90%. A região é composta basicamente por três tipos de fitofisionomias distintas. A primeira é Floresta Ombrófila Densa, caracterizada por fatores climáticos tropicais de elevadas temperaturas e precipitações bem distribuídas durante o ano. A segunda fitofisionomia é a Floresta Ombrófila Aberta que apresenta quatro faciações florísticas (Cipó, Palmeiras, Bambu e Sororoca) e apresentam mais de sessenta dias secos por ano. A terceira fitofisionomia localizada na área de estudo é a Savana (Cerrado), conceituada como uma vegetação xeromorfa que ocorre em distintos tipos de clima, revestindo solos lixiviados aluminizados, com ocorrência em toda a Zona Neotropical e, prioritariamente, no Brasil Central (VELOSO et al., 1991; IBGE, 2012).

2.2. Aquisição e processamento das imagens

As imagens de refletância da superfície e temperatura de brilho medida pelo Landsat 5 TM (Thematic Mapper) na orbita 230 e ponto 65 na data 20/07/2010 foram obtida junto à U. S. Geological Survey (espa.cr.usgs.gov). A imagem da refletância da superfície passou por correção radiométrica, correção atmosférica, correção geométrica sistemática, correção de precisão usando chips de controle chão, e o uso de um modelo digital de elevação para corrigir erro de paralaxe devido ao relevo topográfico local (Claverie et al., 2015).

Além da imagem utilizada na estimativa do Rn, também foram obtidas imagens de 12/09/1989 e 19/07/1998 para a classificação da ocupação. As imagens analisadas neste estudo foram classificadas pelo método da verossimilhança considerando as classes Floresta e área antropizada (pastagem e área urbana), com objetivo de analisar a evolução do desmatamento ao longo dos anos. Todas as imagens analisadas nesse trabalho foram obtidas durante a estação seca da área de estudo por facilitar a comparação espaçotemporal dos alvos no município.

2.3. Modelos de estimativas das variáveis biofísicas

O saldo de radiação instantâneo (Rn) foi calculado de acordo com a Eq. (1).

Rn=RS(1αsup)RL+RL(1ε0)RL (1)

em que RS representa a radiação solar global incidente (W m-2), αsup representa o albedo superficial, RL é a radiação de onda longa emitida pela superfície (W m-2), RL é a radiação de onda longa emitida pela atmosfera (W m-2) e ε0 é emissividade da superfície.

A radiação solar global incidente (RS↓) foi estimada de acordo com Allen et al. (2007), considerada como função da variação no ângulo de incidência dos raios solares (ângulo zenital) e condições atmosféricas locais, acrescida pela correção da excentricidade do sol. Neste modelo a influência atmosférica é abordada em termos de transmissividade atmosférica local, que por sua vez é dependente principalmente da água precipitável na atmosfera, bem como a quantidade de poeira e aerossóis no ar (ASCE-EWRI, 2005) (Eq. (2)).

RS=R0d2 cosθzτoc (2)

em que R0 é a radiação solar incidente no topo da atmosfera (adimensional), cosθz é o cosseno do ângulo zenital, d2 é o quadrado da distância média Terra-Sol obtido pela Eq. (3) e τoc é a transmitância atmosférica obtida pela Eq. (4) (ASCE-EWRI, 2005).

d2=1+0,33cos(DJ/365) (3)

em que DJ é o dia juliano ou dia sequencial do ano.

τoc=0,35+0,627exp[0,00146PoKtcosθz0,075(Wcosθz)] (4)

em que Po é a pressão atmosférica local (kPa) (considerada 99,9 kPa neste este estudo), Kt é o coeficiente de turbidez atmosférico (utilizou-se Kt = 0,65) e W é o conteúdo de água precipitável na atmosfera em (mm) estimado pela Eq. (5) (Garrison e Aldler, 1990).

W=0,14eaPo+2,1 (5)

em que ea é a pressão de vapor d'água atual do ar.

O albedo da superfície (αsup) foi obtido pela combinação linear das refletâncias monocromáticas das bandas 1, 3, 4, 5 e 7 do sensor TM no Landsat 5 (Eq. (6)) (Liang, 2000).

αsup=0,356ρ1+0,130ρ3+0,373ρ4+0,085ρ5+0,072ρ70,0018 (6)

A radiação de onda longa incidente pela atmosfera (RL) e a emitida pela superfície (RL) foram obtidas pelas Eqs. (7) e (8), respectivamente.

RL=εaσTa4 (7)
RL=ε0σTs4 (8)

em que σ é a constante de Stefan-Boltzman (5,67.108 W m-2 K-4); TS é a temperatura de brilho da superfície (K) obtida a partir da banda 6 do Landsat 5 TM, Ta é a temperatura do ar para região de estudo, εa é a emissividade da atmosfera obtida de acordo com Duarte et al. (2003) e ε0 é a emissividade da superfície obtida de acordo com Tasumi et al. (2003) (Eq. (9)).

ε0=0,095+0,01IAF (9)

em que IAF é o índice de área foliar (m2 m-2). Os valores de ε0 foram calculados pela Eq. (9) quando 0 < IAF < 3, quando IAF ≥ 3 foi utilizado ε0 = 0,98, e quando NDVI < 0 (água) foi utilizado ε0 = 0,985.

O IAF foi calculado pela Eq. (10) a partir do Índice de Vegetação Ajustado para os Efeitos do Solo (Soil Ajusted Vegetation Index – SAVI), obtido pela Eq. (11) (Huete, 1988). O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index – NDVI) foi obtido pela Eq. (12).

IAF=In(0,69SAVI0,59)0,59 (10)
SAVI=(1+L)(ρivρv)(L+ρiv+ρv) (11)
NDVI=ρivρvρiv+ρv (12)

em que L é função do tipo de solo, considerado nesse estudo L = 0,1, e ρiv e ρv são as refletâncias nas bandas 4 e 3 do satélite Landsat 5.

2.4. Análise estatística

Foram estudadas o NDVI, albedo, temperatura de brilho e o saldo de radiação das áreas de Floresta, pastagem e urbana. Para isso, foram amostrados 300 pixels aleatoriamente em cada uma das classes. As médias de cada variável em cada área com intervalo de confiança de ± 95% foram calculadas por bootstrapping de 1000 iterações das reamostragens aleatórias com substituição (Efron e Tibshirani, 1993).

3. Resultado e Discussão

3.1. Evolução do desmatamento na área de estudo

As áreas de Florestas em Apuí foram substituídas por áreas antropizadas entre 1989 a 2010 (Fig. 2). Essa substituição, no quadrante de estudo, é de aproximadamente 20% nos últimos 20 anos. A área antropizada em 1998 foi 51% maior que em 1989, e em 2010, esse aumento foi de 59% em relação ao ano de 1998 (Tabela 1).

Figura 2 Localização de áreas de Floresta e antropizada em 1989, 1998 e 2010 no município de Apuí, Amazonas. 

Tabela 1 Representação espacial em hectare e percentual das áreas de Floresta, antropizada, nuvem e o incremento de área antropizada em 1989, 1998 e 2010 no município de Apuí, Amazonas. 

Ano Floresta Área antropizada Nuvem Incremento
12/09/1989 401344 (84%) 32680 (7%) 42825 (9%)
19/07/1998 410077 (86%) 66772 (14%) 34092 (51%)
20/07/2010 361207 (76%) 115642 (24%) 48870 (42%)

Entre 1989 e 1998, o Projeto de Assentamento Rio Juma (PRAJ) se encontrava em pleno desenvolvimento, quando o incentivo ao uso da terra e, consequentemente, ao desmatamento foi intenso. Contudo, a procura por terras na região norte do Brasil era pequena devido às dificuldades de acesso. Assim, a população estimada na região em 1992 foi de aproximadamente 6 mil habitantes. Porém, entre 1998 e 2010, houve um aumento na população local estimada em aproximadamente 18 mil habitantes em 2010 (IBGE, 2016).

3.2. Análise do NDVI, albedo, temperatura e saldo de radiação superficial

O NDVI variou entre valores menores que 0 (cinza claro) a valores superiores a 0,8 (cinza escuro) ao longo da área de estudo (Fig. 3a). O albedo variou entre 0,02 (cinza claro) e 0,3 (cinza escuro) (Fig. 3b). Valores de NDVI menores que 0 e albedo variando entre 0 e 5% são, em sua maioria, oriundos de corpos d'águas, devido à baixa refletância da água em praticamente todo o espectro solar (Pereira et al., 2007). Valores de NDVI superiores a 0,7 indicam uma vegetação sadia com pleno crescimento ativo, com baixa refletância na faixa do vermelho, e alta refletância no infravermelho próximo. Valores do albedo entre 0,25 e 0,3 são provavelmente oriundos de áreas de solo exposto e pastagem, pois, quando secos, esses locais apresentam uma coloração clara e, por conseguinte maior albedo (Galvíncio et al., 2006; Pavão et al., 2014; 2015).

Figura 3 Distribuição espacial do (a) Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index – NDVI) e do (b) albedo da superfície em 2010 no município de Apuí, Amazonas. 

O NDVI foi significativamente diferente entre as áreas de Floresta, pastagem e área urbana. O NDVI da Floresta foi em média 20 e 43% maior que da pastagem e da área urbana, respectivamente (Tabela 2). Esse resultado corrobora com Walker et al. (2009) que observaram a redução do NDVI à medida que a vegetação foi substituída pelo agronegócio (pastagem e agricultura). Menores valores de NDVI em áreas de pastagem e urbana é devido à menor densidade e distribuição da vegetação nesses locais. Ademais, por se tratar de imagens do período seco, o déficit hídrico limita o crescimento e o desenvolvimento da vegetação tanto na pastagem quando na área urbana. Os maiores valores de NDVI na Floresta é devido à vegetação densa e ao maior conteúdo de água disponível no solo, proporcionando assim maior biomassa verde (Santos et al., 2014, Pavão et al., 2016).

Tabela 2 Média (± 95% intervalo de confiança) do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index – NDVI), do albedo da superfície, da temperatura de brilho da superfície (°C) e do saldo de radiação (Rn; W m-2) da superfície nas áreas de Floresta, pastagem e urbana no município de Apuí, Amazonas. 

Sítios NDVI Albedo Temperatura Rn
Área de Floresta 0,84 ± 0,002 0,13 ± 0,0015 20,2 ± 0,040 510,1 ± 1,1
Pastagem 0,66 ± 0,014 0,15 ± 0,0020 22,6 ± 0,151 480,4 ± 1,6
Área urbana 0,47 ± 0,016 0,15 ± 0,0015 24,1 ± 0,081 472,2 ± 1,2

O albedo foi significativamente diferente entre a Floresta e a pastagem, e entre a Floresta e a área urbana, mas não diferiu significativamente entre a pastagem e a área urbana (Tabela 2). O albedo na área de Floresta foi 16% menor quando comparado com os demais ambientes. O albedo da superfície relacionou inversamente com o NDVI (Fig. 4a). Os maiores valores do albedo na pastagem e na área urbana estão relacionados ao tom/coloração da vegetação, estrutura vertical, bem como à presença de área construída em cada local (Santamouris, 2014). Áreas de Floresta costumam ter vegetação mais escura e mais alta e possui pequenos clareiras que proporcionam a entrada da radiação solar que fica aprisionada no interior do dossel devido à sucessivas reflexões. Esses fatores influenciam na menor refletividade de radiação solar pelo dossel da Floresta que nas áreas de pastagem e urbana. Essas por sua vez, apresentam solo exposto e baixa densidade vegetativa, detém menor quantidade de radiação solar (Santos et al., 2014; Querino et al., 2016). As diferenças encontradas no albedo dos diferentes locais fornecem um indicativo quantitativo da redução na absorção na radiação solar pela superfície antropizada (Silva et al., 2005; Santos et al., 2014).

Figura 4 Relação entre (a) o NDVI e o albedo da superfície, (b) o NDVI e a temperatura de brilho da superfície, (c) o albedo e o saldo de radiação (Rn) da superfície e (d) a temperatura de brilho e o Rn da superfície nas áreas de Floresta, pastagem e urbana no município de Apuí, Amazonas. 

O albedo se relaciona com as trocas de radiação e energia, influenciando na variação espacial da temperatura da superfície, e nos fluxos calor latente e sensível da superfície, podendo alterar significativamente o balanço energético da atmosfera (Santos et al., 2014). Silva et al. (2005) encontraram valores de albedo em áreas de solo exposto entre 0,30 e 0,45. Moura et al. (1999) encontraram valores de albedo em pastagem e Floresta na região Amazônica de 0,204 e 0,139, respectivamente. Esses autores afirmaram que, provavelmente essa diferença no albedo entre pastagem e Floresta se dê em função da época de seca e do grande aumento de queimadas na região Amazônica, aumentando a quantidade de aerossóis e consequentemente aumento da radiação difusa.

A temperatura de brilho da superfície variou entre valores menores que 15 °C (cinza claro) a valores superiores a 24 °C (cinza escuro) ao longo da área de estudo (Fig. 4a). O saldo de radiação (Rn) superficial variou entre 320 W m-2 (cinza claro) e 500 W m-2 (cinza escuro) (Fig. 5b). Valores abaixo de 15 °C da imagem de temperatura de brilho da superfície são referentes à presença de nuvem no momento da passagem do satélite Landsat 5, as quais também são identificadas em função de suas sombras nas imagens de albedo (Fig. 3b) e Rn superficial (Fig. 5b).

Figura 5 Distribuição espacial da (a) temperatura de brilho superficial e do (b) saldo de radiação (Rn) da superfície em 2010 no município de Apuí, Amazonas. 

A temperatura de brilho da superfície foi significativamente diferente entre as áreas de Floresta, pastagem e urbana (Tabela 2). Os maiores valores da temperatura de brilho foram observados na área urbana, seguido pela pastagem e as áreas de Floresta. A temperatura de brilho na área urbana e na pastagem foi 16 e 10% maiores que na Floresta, respectivamente. A temperatura de brilho da superfície foi inversamente relacionada com o NDVI (Fig. 4b).

Estes resultados corroboram com os obtidos por Querino et al. (2016), que identificaram aumento na temperatura de brilho da superfície com a substituição contínua de áreas de floresta por pastagens para a produção de gado no estado de Rondônia. Pastagens e áreas urbanas apresentam baixa densidade de vegetação, o que resulta em maiores valores de temperatura de brilho da superfície, pois a energia disponível ao ambiente é utilizada prioritariamente para aquecimento do solo e do ar adjacente à superfície. Em função da maior densidade de vegetação na área de Floresta e à maior disponibilidade de água no solo, a energia disponível ao ambiente é utilizada prioritariamente no processo de evapotranspiração, o que torna a vegetação um termorregulador da superfície (Biudes et al., 2009, 2015).

O Rn da superfície foi significativamente diferente entre as áreas de Floresta, pastagem e urbana (Tabela 2). O Rn na área de Floresta foi 8% e 6% maior que na área urbana e na pastagem, respectivamente. O Rn da superfície foi inversamente proporcional ao albedo e à temperatura de brilho da superfície (Figs. 4c e 4d).

Esses resultados indicam o impacto ambiental pela substituição de áreas de Floresta por pastagem e área urbana na área de estudo. A retirada da Floresta resulta na diminuição da absorção da radiação solar global pela superfície e na maior remissão da radiação de onda longa da superfície, consequentemente, o Rn é reduzido sobre a região desmatada (Andrade et al., 2014). A redução do comprimento de rugosidade em áreas desmatadas é capaz de afetar o transporte turbulento de calor e vapor de água próximo à superfície (Eltahir e Bras, 1994). O aumento do albedo e da temperatura da superfície e redução do Rn nas áreas desmatadas, resulta em menor evapotranspiração nesses locais, reduzindo assim, a disponibilidade de energia para convecção e precipitação (Santos et al., 2014).

4. Conclusões

Os padrões do NDVI, albedo, temperatura de brilho e Rn da superfície nas diferentes coberturas do solo, segue o padrão esperado. Os resultados confirmam a hipótese do trabalho, em que a mudança na ocupação do solo influencia no balanço de radiação superficial.

As relações obtidas neste estudo indicam que a substituição da vegetação por pastagem ou área urbana aumenta significativamente o albedo e a temperatura de brilho superficial e diminui o NDVI e o Rn superficial.

O sensoriamento remoto nesse estudo apresentou-se como uma ferramenta útil na obtenção da distribuição espacial dessas variáveis ambientais.

Agradecimentos

A pesquisa foi apoiada pela Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT), Programa de Pós-Graduação em Física Ambiental (PPGFA/IF/UFMT), Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT), Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq, processo n° 303625/2015-5; Edital Universal 01/2016, processo n° 407463/2016-0) e Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Mato Grosso (FAPEMAT – PRONEM 2014, processo n° 561397/2014).

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Received: October 13, 2016; Accepted: April 19, 2017

Autor de correspondência: Marcelo Sacardi Biudes, marcelo@fisica.ufmt.br.

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