PRECIPITAÇÃO ESTIMADA POR SENSORIAMENTO REMOTO NO ESTADO DE SERGIPE

Atualmente, dados de sensoriamento remoto, como os do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), vem sendo utilizados para monitorar a distribuição da chuva no tempo e no espaço. O objetivo deste trabalho foi avaliar a qualidade dos dados da precipitação pluvial estimada pelo produto 3B43-TRMM no estado de Sergipe, nas escalas mensal e anual, entre 1998 e 2013. Os valores pontuais estimados pelo TRMM foram comparados com os dados de precipitação obtidos em 13 postos pluviométricos da Agência Nacional de Águas (ANA). Os indicativos estatísticos considerados foram o coeficiente de determinação (R²), erro médio absoluto (EMA), raiz do erro quadrado médio (REQM) e índice de concordância de Willmott (d). Os valores de R² foram de 0,49 e 0,16 nas escalas mensal e anual, respectivamente. Para a escala de tempo mensal as melhores estimativas do produto TRMM foram encontradas na região Semiárida do estado de Sergipe, com valores de R², EMA, REQM e d iguais a 0,54, 27,18 mm e 38,71 mm e 0,83, respectivamente.Palavras-chave: 3B43-TRMM; climatologia; hidrologia; chuva. ANALYSIS OF ESTIMATED PRECIPITATION DATA BY REMOTE SENSING IN THE SERGIPE STATE ABSTRACT: Currently, remote sensing data, such as that of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), has been used to monitor the distribution of rain over time and space. The objective of this work was to evaluate the quality of the rainfall data estimated by the product 3B43-TRMM in the state of Sergipe, on the monthly and annual scales, between 1998 and 2013. The point values estimated by the TRMM were compared with the precipitation data obtained in 13 pluviometric stations of the National Water Agency (ANA). The statistical indications considered were the coefficient of determination (R²), mean absolute error (EMA), root of the mean square error (REQM) and Willmott's agreement index (d). The R² values were 0.49 and 0.16 on the monthly and annual scales, respectively. For the monthly time scale, the best estimates of the TRMM product were found in the semi-arid region of the state of Sergipe, with values of R², EMA, REQM and d equal to 0.54, 27.18 mm and 38.71 mm and 0.83, respectively.Keywords: 3B43-TRMM, climatology; hydrology; rain

Temperature response to soil cover conversion in urban centers

O crescimento exacerbado e desorganizado da população nos aparatos urbanos tem provocado diversos impactos ambientais localmente e até mesmo regionalmente. As ações antrópicas têm provocado o constante aumento das temperaturas da superfície terrestre, por esse motivo é de fundamental importância a realização de estudos para investigar as mudanças na temperatura associadas ao crescimento dos municípios e principalmente formas de mitigar esse efeito. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho é identificar o incremento da temperatura de superfície em centros urbanos brasileiros e regiões sem alterações na cobertura do solo (Belo Horizonte, Brasília, Curitiba, Manaus e Recife) no período de 1985 até 2021. Para tal, foi utilizado imagens de satélite do Landsat 5, 7 e 8, coleção 2 de nível 2, a qual possui a banda de temperatura de superfície (“Land Surface Temperature” – LST) aplicando o fator de escala. As análises foram divididas em em 3 grupos: i) imagens mensais para comparação com dados observados de estação meteorológica; ii) média dos anos 1985-1990, 1991-1996, 1997-2002, 2003- 2008, 2009-2014 e 2015-2021 para compreender o comportamento da temperatura de superfície (Land Surface Temperature - LST) espacialmente em cada uma das áreas de estudo; e iii) média anual para confrontar com os dados de ocupação do solo. Os resultados mostraram tendência positiva de LST para quase todas as regiões, com exceção de Recife, que apontou tendência negativa, e Curitiba não apresentou tendência. Na análise espacial foi identificado um constante aumento no número de pixels com temperatura mais elevadas a partir do ano de 2003 em todas as áreas de estudo, sendo que o período com maior quantidade de pixels com temperaturas menores foi entre 1991-1996. No período analisado, 2015-2021 foi o período mais quente em quase todas as regiões, com exceção de Recife, podendo ser justificado pelo forte El Niño que ocorreu em 2015/16. Ao contrastar a LST obtida do Landsat com as imagens de ocupação do solo é possível afirmar que a substituição da vegetação nativa por asfalto, casas, prédios, indústrias e outros elementos urbanos impactaram o microclima elevando a temperatura da superfície. Dentro das amostras selecionadas em cada área, Recife foi a única região que, ao passo que a urbanização crescia, manteve a preservação, e até mesmo reflorestamento de algumas regiões com formações florestais, no qual as modificações da ocupação do solo e aumento da temperatura média o impacto foi menos agressivo. A análise de detecção de mudanças, baseada em imagens de satélite de 1985 a 2021, indica que na década de 80, a porcentagem de vegetação nativa nas áreas de estudo eram superiores ao ano de 2021, e o oposto é observado para a área urbana. Palavras-chave: Ilhas de calor. Mudanças climáticas. Sensoriamento remoto.The exacerbated and disorganized population growth in urban apparatuses has caused several environmental impacts locally and even regionally. Anthropogenic actions have caused a constant increase in the temperature of the earth's surface, for this reason, it is of fundamental importance to carry out studies to investigate the changes in temperature associated with the growth of municipalities and, above all, ways to mitigate this effect. In this sense, the objective of this work is to identify the increase in surface temperature in Brazilian urban centers and regions without changes in land cover (Belo Horizonte, Brasília, Curitiba, Manaus, and Recife) in the period from 1985 to 2021. used satellite images from Landsat 5, 7, and 8, collection 2 of level 2, which has the band of surface temperature (“Land Surface Temperature” – LST) applying the scale factor. Analyzes were divided into 3 groups: i) monthly images for comparison with observed data from a meteorological station; ii) the average of the years 1985-1990, 1991-1996, 1997-2002, 2003-2008, 2009-2014 and 2015-2021 to understand the behavior of the surface temperature (Land Surface Temperature - LST) spatially in each of the areas of study; and iii) annual average to compare with land cover data. The results showed a positive trend for LST for almost all regions, except for Recife, which showed a negative trend, and Curitiba did not show a trend. In the spatial analysis, a constant increase in the number of pixels with higher temperatures was identified from the year 2003 onwards in all study areas, and the period with the highest number of pixels with lower temperatures was between 1991-1996. In the analyzed period, 2015-2021 was the hottest period in almost all regions, except for Recife, which can be explained by the strong El Niño that occurred in 2015/16. By contrasting the LST obtained from Landsat with the images of land cover, it is possible to state that the replacement of native vegetation by asphalt, houses, buildings, industries, and other urban elements impacted the microclimate by raising the surface temperature. Within the samples selected in each area, Recife was the only region that, while urbanization grew, maintained the preservation, and even reforestation of some regions with forest formations, in which changes in land cover and increased medium temperature the impact was less aggressive. Change detection analysis, based on satellite images from 1985 to 2021, indicates that in the 1980s, the percentage of native vegetation in the study areas was higher than in 2021, and the opposite is observed for the urban area. Keywords: Heat islands. Climate changes. Remote sensing.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerai

PRECIPITAÇÃO ESTIMADA POR SENSORIAMENTO REMOTO NO ESTADO DE SERGIPE

Atualmente, dados de sensoriamento remoto, como os do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), vem sendo utilizados para monitorar a distribuição da chuva no tempo e no espaço. O objetivo deste trabalho foi avaliar a qualidade dos dados da precipitação pluvial estimada pelo produto 3B43-TRMM no estado de Sergipe, nas escalas mensal e anual, entre 1998 e 2013. Os valores pontuais estimados pelo TRMM foram comparados com os dados de precipitação obtidos em 13 postos pluviométricos da Agência Nacional de Águas (ANA). Os indicativos estatísticos considerados foram o coeficiente de determinação (R²), erro médio absoluto (EMA), raiz do erro quadrado médio (REQM) e índice de concordância de Willmott (d). Os valores de R² foram de 0,49 e 0,16 nas escalas mensal e anual, respectivamente. Para a escala de tempo mensal as melhores estimativas do produto TRMM foram encontradas na região Semiárida do estado de Sergipe, com valores de R², EMA, REQM e d iguais a 0,54, 27,18 mm e 38,71 mm e 0,83, respectivamente.Palavras-chave: 3B43-TRMM; climatologia; hidrologia; chuva. ANALYSIS OF ESTIMATED PRECIPITATION DATA BY REMOTE SENSING IN THE SERGIPE STATE ABSTRACT: Currently, remote sensing data, such as that of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), has been used to monitor the distribution of rain over time and space. The objective of this work was to evaluate the quality of the rainfall data estimated by the product 3B43-TRMM in the state of Sergipe, on the monthly and annual scales, between 1998 and 2013. The point values estimated by the TRMM were compared with the precipitation data obtained in 13 pluviometric stations of the National Water Agency (ANA). The statistical indications considered were the coefficient of determination (R²), mean absolute error (EMA), root of the mean square error (REQM) and Willmott's agreement index (d). The R² values were 0.49 and 0.16 on the monthly and annual scales, respectively. For the monthly time scale, the best estimates of the TRMM product were found in the semi-arid region of the state of Sergipe, with values of R², EMA, REQM and d equal to 0.54, 27.18 mm and 38.71 mm and 0.83, respectively.Keywords: 3B43-TRMM, climatology; hydrology; rain

Morphometric analysis of the hydrographic sub-basin of the Piauitinga River, SE

As bacias hidrográficas apresentam um papel de fundamental importância para a manutenção da vida dos seres vivos, devendo assim, serem estudadas e preservadas. O estudo objetivou realizar um estudo morfométrico da bacia hidrográfica do rio Piauitinga, afluente de maior vazão do rio Piauí e de grande importância pelo fornecimento de água do município de Estância-SE. Preconizando este objetivo, foi utilizado Sistema de Informações Geográficas, tendo como base de dados arquivos disponibilizados pela Secretaria de Recursos Hídricos de Sergipe, a qual possui como dados topográficos curvas de nível com equidistâncias de 10m. Suas características geométricas foram descritas através da sua área, perímetro, comprimento axial, coeficiente de compacidade, fator de forma, índice de circularidade e razão de elongação. A sub-bacia tende a apresentar um tempo de concentração de médio para alto e uma forma mais alongada do que circular, o que faz reduzir a probabilidade de enchentes. Por meio da hierarquização dos seus cursos d’água, foi possível compreender que o rio principal da sub-bacia do rio Piauitinga possui ordem quarta. O modelo numérico do terreno mostrou que a bacia apresenta significativa variação de altitude (entre 20 e 190 m), com 40,14% da área apresentando declividade entre 8 e 20%. O coeficiente de compacidade apresenta o valor afastado da unidade e seu fator de forma possui um baixo valor, evidenciado pela baixa densidade de drenagem.The present work aimed to carry out a morphometric study of the hydrographic basin of the Piauitinga River, a tributary with the highest flow of the Piauí River and of great importance for the supply of water in the municipality of Estância-SE. In favor of this objective, a Geographic Information System was used, having as database the files made available by the Sergipe Water Resources Secretariat, which has topographic data as contour lines with 10m equidistances. Its geometric characteristics were described through its area, perimeter, axial length, compactness coefficient, form factor, circularity index and elongation ratio. This sub-basin tends to have a medium to high concentration time and is more elongated than circular, which reduces the likelihood of flooding. Through the hierarchy of its water courses, it was possible to understand that the main river of the Piauitinga River sub-basin has a fourth order. The numerical model of the terrain showed that the basin presents a significant variation in altitude (between 20 and 190 m), with 40.14% of the area presenting a slope between 8 and 20%. The compactness coefficient shows the value away from the unit and its form factor has a low value, evidenced by the low drainage density