Trend of the Seasonal Water Index of Rio Grande do Sul State and its Relationship with El Niño and La Niña

Considering the trends observed in the original meteorological variables, mainly precipitation, sunshine and temperature, in the last decades, in Rio Grande do Sul State, this work had the objective of analyzing the trend of the seasonal water index (WI), derived from the serial hydric balance and to relate it to El Niño and La Niña, as well as to quantify the frequency of WI considered critical in relation to water availability (WI ≤0.6) from the 1979-2009 period. In the average of the State, there was a linear increase in WI, statistically significant, in Spring, associated with higher precipitation during this season of the year. In the Spring, 86% of the meteorological stations showed an increase in WI, with 58% of these with statistically significant signs. El Niño events determined higher WI and La Niña events, lower WI, in Summer and Spring, especially El Niño, with greater WI in 86% of cases in Spring and 77% of cases in Summer. In the southern half of the State there was a high frequency of occurrences of WI ≤0.6, for two or more consecutive months, mainly in December and January. These results confirm the water limitations of the southern half of the State for non-irrigated Spring-Summer crops and serve as a subsidy for the management of the agricultural calendar, when El Niño or La Niña is forecast

Classification of homogeneous regions of vegetation cover in the State of Rio Grande do Sul, Brazil and its temporal dynamics, using AVHRR GIMMS and MODIS data sets

This study aimed to classify the homogeneous regions of vegetation cover, which occur in Rio Grande do Sul, formed by clustering of pixels with same pattern of temporal variability of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) of AVHRR GIMMS and MODIS series and to compare their temporal dynamics. We use K means cluster analysis for defi ning homogeneous regions, based on the temporal variability of GIMMS (8 km spatial resolution) and MODIS (1 km spatial resolution) NDVI data sets, using monthly images mean from 2000 to 2008 (overlapping period); and we analyzed the annual pattern of NDVI. Accuracy assessment was done with Landsat images. The results show that the temporal variability of GIMMS and MODIS NDVI allows to delimit similar homogeneous regions in order to mapping the main vegetation cover. MODIS series shows a greater detail in the defi nition of the regions, but with compatibility with those generated by GIMMS. The temporal dynamics show a typical seasonal pattern, with variations of NDVI amplitude between the groups, that allow to monitor phenological changes. The deviations from calibration between times series are linear, which would facilitate a correction in order to construct a long synthetic time series for studies of land cover change

REGIÕES HOMOGÊNEAS DE VEGETAÇÃO UTILIZANDO A VARIABILIDADE DO NDVI

The classification techniques, such as cluster analysis, used in biological areas, in the plants and animals classification keys, are also useful for defining homogeneous regions, for climate data or for identification or monitoring of vegetation. The objective of the research was to characterize the spatiotemporal dynamic of NDVI (Normalized Vegetation Index Difference) of vegetation groups of Rio Grande do Sul, clustering homogeneous regions based on NDVI temporal variability and to analyze the pattern of NDVI annual variability of the different groups. For this NDVI data from the Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) series, derived from Advanced Very High Resolution Radiometer / National Oceanic and Atmospheric Administration (AVHRR/NOAA) over the period from January 1982 to December 2008 were used. Six groups were defined, which were compared to environmental macrozoning. The results showed that the variability of NDVI, obtained from GIMMS/AVHRR series, allows clustering homogeneous regions in order to identify and map the main vegetation groups that occur in the Rio Grande do Sul State. Vegetation groups are characterized by a typical seasonal pattern, however, with amplitude variations of NDVI between them, which allow to monitor phenological changes in vegetation due to its temporal dynamics.As técnicas de classificação, como a análise de agrupamento, utilizadas nas áreas biológicas, em chaves de classificação de plantas e animais, também são úteis para definição de regiões homogêneas, seja para dados climáticos ou para identificação ou monitoramento da vegetação. O objetivo desse trabalho foi caracterizar a dinâmica espaço-temporal do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) dos grandes grupos vegetais do Rio Grande do Sul, agrupar regiões homogêneas com base na variabilidade temporal do NDVI e analisar o padrão de variabilidade anual do NDVI dos diferentes grupos. Para tanto, foram utilizados dados de NDVI da série Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS), derivadas do Advanced Very High Resolution Radiometer / National Oceanic and Atmospheric Administration (AVHRR/NOAA) do período de janeiro de 1982 a dezembro de 2008. Foram definidos seis grupos, os quais foram comparados ao macrozoneamento ambiental do Estado. Os resultados mostraram que a variabilidade de NDVI, obtida da série GIMMS/AVHRR, permite agrupar regiões homogêneas, de forma a identificar e mapear os principais grupos vegetais que ocorrem no estado do Rio Grande do Sul. Os grupos são caracterizados por um padrão sazonal típico, porém, com variações de amplitude de NDVI entre eles, o que possibilita monitorar as variações fenológicas da vegetação em decorrência da sua dinâmica temporal

Vegetation homogeneous regions using NDVI variability

As técnicas de classificação, como a análise de agrupamento, utilizadas nas áreas biológicas, em chaves de classificação de plantas e animais, também são úteis para definição de regiões homogêneas, seja para dados climáticos ou para identificação ou monitoramento da vegetação. O objetivo desse trabalho foi caracterizar a dinâmica espaço-temporal do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) dos grandes grupos vegetais do Rio Grande do Sul, agrupar regiões homogêneas com base na variabilidade temporal do NDVI e analisar o padrão de variabilidade anual do NDVI dos diferentes grupos. Para tanto, foram utilizados dados de NDVI da série Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS), derivadas do Advanced Very High Resolution Radiometer / National Oceanic and Atmospheric Administration (AVHRR/NOAA) do período de janeiro de 1982 a dezembro de 2008. Foram definidos seis grupos, os quais foram comparados ao macrozoneamento ambiental do Estado. Os resultados mostraram que a variabilidade de NDVI, obtida da série GIMMS/AVHRR, permite agrupar regiões homogêneas, de forma a identificar e mapear os principais grupos vegetais que ocorrem no estado do Rio Grande do Sul. Os grupos são caracterizados por um padrão sazonal típico, porém, com variações de amplitude de NDVI entre eles, o que possibilita monitorar as variações fenológicas da vegetação em decorrência da sua dinâmica temporal.The classification techniques, such as cluster analysis, used in biological areas, in the plants and animals classification keys, are also useful for defining homogeneous regions, for climate data or for identification or monitoring of vegetation. The objective of the research was to characterize the spatiotemporal dynamic of NDVI (Normalized Vegetation Index Difference) of vegetation groups of Rio Grande do Sul, clustering homogeneous regions based on NDVI temporal variability and to analyze the pattern of NDVI annual variability of the different groups. For this NDVI data from the Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) series, derived from Advanced Very High Resolution Radiometer / National Oceanic and Atmospheric Administration (AVHRR/NOAA) over the period from January 1982 to December 2008 were used. Six groups were defined, which were compared to environmental macrozoning. The results showed that the variability of NDVI, obtained from GIMMS/AVHRR series, allows clustering homogeneous regions in order to identify and map the main vegetation groups that occur in the Rio Grande do Sul State. Vegetation groups are characterized by a typical seasonal pattern, however, with amplitude variations of NDVI between them, which allow to monitor phenological changes in vegetation due to its temporal dynamics

Mapeamento do Potencial de Contaminação das Águas Superficiais e Subterrâneas na Região de Candiota e Entorno, RS, Brasil

A região de Candiota abrange a maior reserva de carvão mineral do Brasil e vem apresentando crescentes mudanças no uso e cobertura do solo devido à introdução e ampliação da silvicultura e cultivos de soja, o que pode alterar a qualidade e a capacidade de infiltração de água no solo. Este trabalho objetiva mapear o potencial de contaminação das águas superficiais e subterrâneas na região de Candiota e entorno, no Rio Grande do Sul, a fim de identificar as diferenças espaciais da vulnerabilidade. Foram utilizados os seguintes mapas: Modelo Digital de Elevação para modelagem hidrológica; hidrogeológico; tipos de solos; e uso e cobertura do solo, gerado a partir de imagens Landsat 8. Valores de curva-número (CN) foram utilizados para mapear o potencial de infiltração inicial de água no solo. Os mapas de vulnerabilidade resultantes permitiram detectar as regiões com maior ou menor susceptibilidade. O mapa de vulnerabilidade latente atribuiu um menor potencial de contaminação das águas subterrâneas às áreas não aquíferas (onde os aquíferos são inexistentes ou pouco produtivos) e um maior potencial às áreas com maior acúmulo de águas superficiais, decorrente do relevo e da direção de escoamento preferencial. O mapa de vulnerabilidade específica adaptada foi fundamental para avaliar a influência do grupo hidrológico do solo e do uso e cobertura do solo sobre à vulnerabilidade dos aquíferos, identificando as áreas onde a influência da textura do solo ou do uso e cobertura do solo foi maior. Além disso, evidenciou a susceptibilidade ao escoamento superficial. O mapa final representou melhor o potencial de contaminação de águas superficiais do que o de águas subterrâneas, uma vez que teve muita influência da capacidade de escoamento, que influencia de forma inversa na contaminação de águas subterrâneas e superficiais, localmente. No que tange às águas subterrâneas, ele representou melhor o risco de contaminação através de rios influentes, mas não de recarga direta do contaminante através do solo. Métodos como este, que analisam o potencial de contaminação com um número de mapas relativamente reduzido, são adequados para escalas regionais. Identificadas as áreas de maior potencial de contaminação, cabe aos órgãos de controle ambiental demandar um maior detalhamento quando necessário, a fim de definir ações prioritárias sobre atividades em curso com potencial poluidor, bem como definir o nível de exigências ambientais para novas atividades

Mapping of the contamination potential of surface and groundwater in Candiota Region and Surroundings, RS State, Brazil

A região de Candiota abrange a maior reserva de carvão mineral do Brasil e vem apresentando crescentes mudanças no uso e cobertura do solo devido à introdução e ampliação da silvicultura e cultivos de soja, o que pode alterar a qualidade e a capacidade de infiltração de água no solo. Este trabalho objetiva mapear o potencial de contaminação das águas superficiais e subterrâneas na região de Candiota e entorno, no Rio Grande do Sul, a fim de identificar as diferenças espaciais da vulnerabilidade. Foram utilizados os seguintes mapas: Modelo Digital de Elevação para modelagem hidrológica; hidrogeológico; tipos de solos; e uso e cobertura do solo, gerado a partir de imagens Landsat 8. Valores de curva-número (CN) foram utilizados para mapear o potencial de infiltração inicial de água no solo. Os mapas de vulnerabilidade resultantes permitiram detectar as regiões com maior ou menor susceptibilidade. O mapa de vulnerabilidade latente atribuiu um menor potencial de contaminação das águas subterrâneas às áreas não aquíferas (onde os aquíferos são inexistentes ou pouco produtivos) e um maior potencial às áreas com maior acúmulo de águas superficiais, decorrente do relevo e da direção de escoamento preferencial. O mapa de vulnerabilidade específica adaptada foi fundamental para avaliar a influência do grupo hidrológico do solo e do uso e cobertura do solo sobre à vulnerabilidade dos aquíferos, identificando as áreas onde a influência da textura do solo ou do uso e cobertura do solo foi maior. Além disso, evidenciou a susceptibilidade ao escoamento superficial. O mapa final representou melhor o potencial de contaminação de águas superficiais do que o de águas subterrâneas, uma vez que teve muita influência da capacidade de escoamento, que influencia de forma inversa na contaminação de águas subterrâneas e superficiais, localmente. No que tange às águas subterrâneas, ele representou melhor o risco de contaminação através de rios influentes, mas não de recarga direta do contaminante através do solo. Métodos como este, que analisam o potencial de contaminação com um número de mapas relativamente reduzido, são adequados para escalas regionais. Identificadas as áreas de maior potencial de contaminação, cabe aos órgãos de controle ambiental demandar um maior detalhamento quando necessário, a fim de definir ações prioritárias sobre atividades em curso com potencial poluidor, bem como definir o nível de exigências ambientais para novas atividades.Candiota region comprises the largest reserve of coal in Brazil and it has presented increasing changes in land use and cover due to the introduction and expansion of silviculture and soybean crops, which in turn can change the water quality and infiltration capacity in the soil. This work aims to map the contamination potential of surface and groundwater in the region of Candiota and surroundings, RS, Brazil, and to identify the spatial differences in the vulnerability. The following maps were used: Digital Elevation Model for hydrological modeling; hydrogeological; soil types; and land use and cover, from Landsat 8 images. Curve-Number (CN) values were used to map the initial infiltration potential for water into the soil. The resulting vulnerability maps indicated the regions with higher or lower susceptibility. The latent vulnerability map attributed a lower potential of groundwater contamination to non-aquifer areas (where aquifers are non-existent or have low productivity), and a higher potential to areas with greater surface water accumulation, due to relief and preferential flow direction. The adapted specific vulnerability map was essential to evaluate the influence of the soil hydrological type and land use and cover on aquifer vulnerability, identifying areas where the influence of soil texture or land use and cover was greater. In addition, it pointed out the susceptibility to surface runoff. The final map represented better the contamination potential for surface water than for groundwater, since it had a high influence of the runoff capacity, which locally influences inversely the contamination of groundwater and surface water. Regarding groundwater, it represented better the risk of contamination through influential rivers, but not contaminant direct reloading through the soil. Methods like this, which analyze the contamination potential with a relatively small number of maps are suitable for regional scales. Once the areas with the greatest contamination potential have been identified, it is up to the environmental control agencies to demand a greater detail when necessary, in order to define priority actions on ongoing activities with potential polluter, as well as to define the level of environmental requirements for new activities

Associação entre as dinâmicas temporais de NDVI e evapotranspiração relativa na região maior produtora de soja no Rio Grande do Sul

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Associação entre as dinâmicas temporais de NDVI e evapotranspiração relativa na região maior produtora de soja no Rio Grande do Sul

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Patterns of the vegetation index associated to climate variability of the Rio Grande do Sul State, Brazil

O objetivo da pesquisa foi caracterizar, espacial e temporalmente, os padrões, a variabilidade e a tendência do NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dos grandes grupos vegetais do Rio Grande do Sul e sua relação com a variabilidade climática. Foram utilizadas imagens de NDVI da série GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Studies) do AVHRR-NOAA (Advanced Very High Resolution Radiometer - National Oceanic and Atmospheric Administration); dados de precipitação pluvial, insolação, temperaturas do ar (mínima, média e máxima) de 14 estações meteorológicas; e dados de TSM da região do Niño 3.4, de janeiro de 1982 a dezembro de 2008. Análises espaçotemporais do NDVI e de correlação com as variáveis meteorológicas e TSM foram realizadas. Os resultados mostraram que através dos perfis temporais de NDVI é possível monitorar as variações fenológicas da vegetação em decorrência da sua dinâmica temporal. Existe variabilidade anual e interanual do NDVI, a qual pode ser observada através das imagens da série GIMMS, assim como, as anomalias no padrão normal da vegetação podem ser detectadas. As tendências de clima mais quente e úmido, não resultam em tendências lineares de aumento do NDVI. No entanto, regionalmente, observa-se, através das tendências não-lineares, aumento ou redução deste índice. Existe associação entre a TSM da região do Niño 3.4 e as variáveis meteorológicas: precipitação pluvial no inverno, primavera, verão e anual; insolação no verão, outono e primavera; e, temperaturas do ar no inverno. A dinâmica sazonal da vegetação está associada às condições meteorológicas, sendo que a variável meteorológica limitante ao crescimento depende da estação do ano. A precipitação pluvial está relacionada ao NDVI, principalmente, no verão, enquanto que no inverno a correlação do NDVI é maior com as temperaturas. Análises espaço-temporais e de anomalias no padrão normal da vegetação mostram valores maiores de NDVI associados, em geral, a eventos El Niño, enquanto que, menores a eventos La Niña. A variabilidade de NDVI permite agrupar regiões homogêneas, de forma a identificar e mapear os principais grupos vegetais, os quais apresentam um padrão sazonal típico, porém, com variações de amplitude de NDVI entre eles.The objective of the research was to characterize the spatiotemporal pattern, variability and trend of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) of vegetable groups of Rio Grande do Sul State and its relationship to climate variability. NDVI data from GIMMS series (Global Inventory Modeling and Mapping Studies) of NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer), meteorological data (precipitation, sunshine duration and minimum, average and maximum air temperatures) from 14 stations and SST (Sea Surface Temperature) data from Niño 3.4 region over the period from January 1982 to December 2008 were used. NDVI spatiotemporal analyses and its correlation with the meteorological variables and SST were performed. The results showed that through NDVI temporal profiles it is possible to monitor the seasonal vegetation dynamics. There is annual and interannual variability of NDVI, which can be observed through GIMMS images. Also the anomalies in the normal vegetation pattern can be detected. Trend of warmer and wetter climate, does not result on NDVI linear trend of increasing. However, regionally, increase or decrease trends in this index are observed. There is association between the SST from Niño 3.4 region and precipitation in winter, autumn, spring and annual; sunshine duration in summer, autumn and spring seasons, and with air temperatures in winter. The seasonal dynamics of vegetation was related to weather conditions, with the limiting meteorological variable to growth dependent on the season. Precipitation is related to the NDVI mainly in summer, while in winter the relationship with temperatures is higher. Spatiotemporal analyses and anomalies in the normal pattern of vegetation show the highest NDVI values associated, in general, to El Niño events, whereas smaller than El Niño, in La Niña events. The NDVI variability allows grouping homogeneous regions in order to identify and mapping the main vegetable groups, which show a typical seasonal pattern, however, with NDVI variations between their

Associação entre o rendimento da cultura do arroz e os elementos meteorológicos : insolação e temperatura do ar

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