A relative humidity index (IHR-LST), estimated using the difference between the temperature LST (Land Surface Temperature), one hour after sunrise and one hour after solar noon, divided by the number of hours mediate these two periods, is compared with the air relative humidity of a selected set of meteorological stations.The results show a clear association between both values, relative humidity index and air relative humidity, enabling, with a single variable (LST distributed by EUMETSAT/LSASAF), to obtain a thermal behavior of the soil surface, as well as, an estimation of relative humidity from its temporal dynamics

Bugalho, Lourdes

Marques da Silva, José

Pessanha, Luis

Quaresma, Paulo

Sousa, Adélia

Repositório Científico da Universidade de Évora

CÁLCULO DE UN ÍNDICE DE HUMIDADE RELATIVA DO AR, CONSIDERANDO A RESILIENCIA TÉRMICA HORÁRIA DA TEMPERATURA LST, OBTIDA POR IMAGENS DE SATÉLITE CALCULATING A AIR RELATIVE HUMIDITY INDEX, CONSIDERING THE THERMAL RESILIENCE OF HOURLY TEMPERATURE LST, OBTAINED BY SATELLITE IMAGES  J. R. Marques da Silva(1,ab*), L. Bugalho (2), A. M. O. Sousa (1,ab), L. Pessanha(2), P. Quaresma(1,b)  (1)Universidade de Évora, Escola de Ciências e Tecnologia, Departamento de Engenharia Rural (a)ICAAM - Instituto de Ciências Agrárias e Ambientais Mediterrânicas, (b) CITI – Centro de Inovação em Tecnologias de Informação, P. O. BOX. 94, 7002 – 554 Évora, Portugal,  Tel: (351) 266760823, Fax: (351) 266711189. *E-mail: jmsilva@uevora.pt (2) Instituto Português do Mar e da Atmosfera (IPMA), Rua C do Aeroporto, 1749-077 Lisboa, Portugal, Tel: (351) 218 447 000, Fax: (351) 218 402 370   SUMMARY A relative humidity index (IHR-LST), estimated using the difference between the temperature LST (Land Surface Temperature), one hour after sunrise and one hour after solar noon, divided by the number of hours mediate these two periods, is compared with the air relative humidity of a selected set of meteorological stations.The results show a clear association between both values, relative humidity index and air relative humidity, enabling, with a single variable (LST distributed by EUMETSAT/LSASAF), to obtain a thermal behavior of the soil surface, as well as, an estimation of relative humidity from its temporal dynamics.    1. INTRODUÇÃO As características espetrais, resoluções temporais e cobertura dos satélites meteorológicos, permitem para além da monitorização, vigilância e previsão do tempo, a sua utilização noutras áreas de actividade, como por exemplo, em aplicações de monitorização do clima ou no apoio à agricultura e às florestas (Bugalho e Pessanha, 2009). É o caso do satélite geoestacionário MSG (METEOSAT Second Generation) cuja exploração é da responsabilidade da EUMETSAT (European Organisation for the  exploitation of Meteorological Satellites). As actividades do projecto LSA SAF (Land Surface Analysis Satellite Application Facility), financiado pela EUMETSAT, são asseguradas pelo IPMA (Instituto Português do Mar e da Atmosfera), que se responsabiliza pela coordenação científica do desenvolvimento de algoritmos para a obtenção de vários parâmetros biofísicos do solo, tais como, o Albedo, os fluxos radiativos descendentes de pequeno e grande comprimento de onda (DSSF e DSLF), a temperatura da superfície da terra (LST), o coberto de neve (SC), a potência dos fogos (FRPPIXEL) bem como ainda diversos parâmetros de vegetação (LAI, FVC, fAPAR). Todos estes produtos são operacionalmente calculados, arquivados e gratuitamente distribuídos pelo sistema, em NRT (Tempo Quase Real) e em tempo diferido (Bugalho e Pessanha, 2009; Freitas et al., 2009). No estudo aqui apresentado, pretende-se perceber se com os dados LST é possivel aumentar o conhecimento espacial e temporal, no que toca a parâmetros de temperatura e de humidade relativa, de Portugal Continental, ampliando assim as suas possiveis aplicações.  2. METODOLOGIA DE TRABALHO  2.1 Área de estudo e dados A área de estudo é o território de Portugal Continental (Fig. 1), tendo sido analisados 4 anos de dados, de 2009 a 2012. A temperatura da superfície da terra é um dos vários parâmetros biofísicos sobre solo calculados pelo projecto LSA-SAF recorrendo à observação remota (http://landsaf.meteo.pt). Estes dados são disponibilizados com uma resolução espacial de 4km (Fig. 2a) e uma resolução temporal de 15 minutos (96 imagens por dia) para o território de Portugal Continental, facto que representa uma grande vantagem em dados de detecção remota. Como desvantagem, podemos ter a baixa cobertura da área de estudo devido à dinâmica das nuvens (Fig. 1).  2.3 Métodos A amplitude térmica diária da temperatura do ar de um determinado local é, normalmente, condicionada pelo seu teor de humidade relativa. Em igualdade de circunstâncias, uma região que apresente uma humidade relativa do ar mais baixa, tem, em geral, uma variação térmica horária ao longo do dia, de maior amplitude, do que uma região que apresente uma humidade relativa mais elevada. Em suma,  zonas com baixa humidade relativa do ar a temperatura cresce muito mais rapidamente durante o dia do que zonas onde a humidade relativa do ar é muito mais elevada. Partindo do pressuposto apresentado anteriormente, foi calculado um índice de humidade relativa (RHI-LST) que considera a diferença entre a temperatura LST (Land Surface Temperature, distribuída pela EUMETSAT/LSASAF), uma hora depois do nascer do sol e uma hora depois de o sol ter atingido o seu pico máximo, dividida pelo número de horas que medeiam estes dois períodos. O índice calculado desta forma foi relacionado com a humidade relativa de 4 estações meteorológicas.  a)  b) Fig. 1- Dinâmica dos pontos LST considerando cobertura das nuvens: a) elevada; e b) baixa.   Fig. 2 - Comparação da densidade de amostragem entre estações meteorológicas e dados LST.  A Tabela I apresenta as características das estações meteorológicas consideradas neste estudo, duas no interior de Portugal, sendo uma destas em altitude e duas junto do litoral, uma das quais na costa Sul.  Tabela I. Descrição das estações meteorológicas. Estação meteorológica Latitude (º) Long. (º) Altitude (m) Distancia euclídeana ao mar (m) Évora 38.50 -7.90 309 81043 P.Douradas 40.40 -7.55 1380 104139 D. Portos 39.00 -9.18 110 20590 Portimão 37.10 -8.57 14 1000  Para as estações referidas na Tabela I, foram estudados os meses de Março e Junho e as relações existentes entre as variáveis LST máxima (LST_MX) e mínima (LST_MN) com a temperatura do ar máxima (T_MX) e mínima (T_MN) obtida nas estações meteorológicas. Avaliamos ainda a relação entre a média dos valores de humidade relativa (RH_AV) do ar nas estações, com o índice RHI-LST, proposto anteriormente.  3. RESULTADOS E DISCUSSÃO Os resultados apesar de não apresentarem um coeficiente de correlação (R2) elevado (Tabelas II, III, IV e V) apresentam relações significativas (com 95% de confiança) entre o índice proposto e a humidade relativa do ar medida pelas estações meteorológicas, bem como, entre LST_MN vs T_MN e LST_MX vs T_MX. Existem nitidamente alguns pontos que prejudicam na generalidade os R2 das relações ilustrados para o mês de Março e Junho (Figs. 3, 4, 5, 6, 7 e 8), podendo tais pontos serem anomalias das estações meteorológicas ou das imagens de satélite. Tais resultados permitem com uma única variável, (LST), conhecer o comportamento térmico à superfície do solo, bem como, estimar a humidade relativa do local, recorrendo à dinâmica temporal do LST, em situações de céu limpo.  Tabela II - Parâmetros da regressão linear entre LST_MX e T_MX. Estação meteorológica Mês a b R2 Évora Marzo 2.9277 1.2234 0.6513 P. Douradas Marzo 7.0545 1.1742 0.5909 D. Portos Marzo 2.6516 1.1221 0.6047 Portimão Marzo 6.6314 0.8478 0.3781 Évora Junio 1.2060 1.3748 0.7714 P. Douradas Junio 6.1190 1.1478 0.8169 D. Portos Junio -0.7233 1.3397 0.6433 Portimão Junio 11.89 0.7694 0.522  Os resultados permitem ainda, obter com um detalhe relativamente elevado, a cartografia à escala nacional do parâmetro humidade relativa do ar (Fig. 4c), que tem impacto relativamente elevado em muitas actividades económicas, nomeadamente, na gestão de pragas e doenças (Fig. 9).  Tabela III - Parâmetros da regressão linear entre LST_MN e T_MN. Estação meteorológica Mês a b R2 Évora Marzo -1.2079 1.108 0.4595 P. Douradas Marzo 0.0819 0.7754 0.5431 D. Portos Marzo 1.2097 0.6016 0.1616 Portimão Marzo 5.6943 0.4187 0.0995 Évora Junio 3.6177 0.9891 0.2328 P. Douradas Junio 5.9289 0.7217 0.4930 D. Portos Junio 6.1158 0.5958 0.1514 Portimão Junio 10.167 0.5457 0.1749  Tabela IV- Parâmetros da regressão linear entre HR_AV e RHI-LST. Estação meteorológica Mês a b R2 Évora Marzo 92.433 -6.5136 0.3075 P. Douradas Marzo 99.187 -12.915 0.4051 D. Portos Marzo 91.198 -4.3171 0.1219 Portimão Marzo 76.939 -1.3093 0.0073 Évora Junio 78.475 -5.1354 0.1993 P. Douradas Junio 79.523 -10.104 0.2184 D. Portos Junio 88.030 -2.9134 0.0714 Portimão Junio 65.593 -1.7390 0.0171  Tabela V - Parâmetros da regressão linear entre HR_AV e ‘T_MX - T_MN’. Estação meteorológica Mês a b R2 Évora March 99.333 -2.1136 0.2665 P. Douradas March 122.53 -6.5797 0.2952 D. Portos March 92.409 -1.1247 0.1632 Portimão March 73.647 0.0171 0.0000 Évora June 98.347 -2.294 0.4608 P. Douradas June 79.11 -2.5044 0.0740 D. Portos June 96.358 -1.4687 0.314 Portimão June 85.606 -1.5528 0.3792   Fig. 9 – Variabilidade geográfica do índice RHI-LST.       Fig. 3 - LST máxima vs temperatura do ar máxima em Março  4. CONCLUSÕES O estudo aqui apresentado evidencia relações significativas entre a humidade relativa do ar índice de humidade relativa (RHI-LST) baseado na temperatura LST aqui apresentado. Esta relação        Fig. 4 - LST mínima vs temperatura do ar mínima em Março  pode ser promissora, não só pelo detalhe geográfico que esta informação apresenta, em aplicações associadas   à   agricultura,   mas   também,   pela cobertura nacional da mesma. As maiores  0102030400 10 20 30LST_MXT_MXÉvora-100102030400 10 20 30LST_MXT_MXP. Douradas0102030400 10 20 30LST_MXT_MXD. Portos0102030400 10 20 30LST_MXT_MXPortimão-10-505101520250 5 10 15LST_MNT_MNÉvora-10-50510152025-10 -5 0 5 10LST_MNT_MNP. Douradas-10-505101520250 5 10 15LST_MNT_MND. Portos-10-505101520250 5 10 15LST_MNT_MNPortimão    Fig. 5 - LST máxima vs temperatura do ar máxima em Junho  fragilidades encontradas têm a ver com o facto do produto LST ser somente calculado em situações de céu limpo, no entanto, com o histórico existente e com maior conhecimento sobre como modelar este produto, esta questão poderá ser inclusivamente ultrapassada.       Fig. 6 - LST mínima vs temperatura do ar mínima em Junho  5. BIBLOGRAFÍA Algorithm Theoretical Basis Document for Land Surface Temperature (LST) - SAF/LAND/IM/ ATBD _LST/1.0, 2009.  0102030405010 20 30 40LST_MXT_MXÉvora0102030405010 20 30 40LST_MXT_MXP. Douradas0102030405010 20 30 40LST_MXT_MXD. Portos0102030405020 25 30 35 40LST_MXT_MXPortimão01020300 5 10 15 20LST_MNT_MNÉvora01020300 5 10 15 20LST_MNT_MNP. Douradas01020300 5 10 15 20LST_MNT_MND. Portos01020300 5 10 15 20LST_MNT_MNPortimão    Fig. 7 -  RHI-LST vs Humidade relativa do ar em Março  FREITAS, S. C., TRIGO, I. F., BIOUCAS-DIAS, J. M. & GÖTTSCHE, F. 2009. Quantifying the Uncertainty of Land Surface Temperature Retrievals from SEVIRI/Meteosat. IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 48.      Fig. 8 -  RHI-LST vs Humidade relativa do ar em Junho  BUGALHO, L. & PESSANHA L. 2009. Monitorização de Parâmetros Biofísicos com Base nos Produtos Distribuidos pelo Sistema LSASAF –   APMG 2009 – Proceedings do 6º Simpósio de Meteorologia e Geofísica da APMG.  012345630 50 70 90RHI-LSTRH_AVÉvora-2024630 50 70 90RHI-LSTRH_AVP. Dourada01234530 50 70 90RHI-LSTRH_AVD. Portos0123430 50 70 90RHI-LSTRH_AVPortimão012345630 50 70 90RHI-LSTRH_AVÉvora024620 40 60 80RHI-LSTRH_AVP. Douradas-2024630 50 70 90 110RHI-LSTRH_AVD. Portos024630 50 70 90RHI-LSTRH_AVPortimão

Cálculo de um índice de humidade relativa do ar, considerando a resiliência térmica horária da temperatura lST, obtida por imagens de satellite

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