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O Laboratório de Análise e Processamento de Imagens de Satélites (Lapis) lançou um novo produto de monitoramento, baseado em dados de satélites. É o mapa da diferença das áreas de severidade da seca, em áreas de plantio, nas regiões brasileiras.
O produto é gerado a partir do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). O mapa foi processado no software QGIS, com dados do satélite Meteosat-11, que possui resolução espacial de 3 km.
A partir do cálculo desse indicador, fez-se a subtração do mapa de 09 a 16 de janeiro de 2022, em relação ao mapa do mesmo período do ano passado. Como resultado, obteve-se um mapa da diferença, que indica a variação temporal da cobertura vegetal, em áreas de plantio no Brasil.
O mapa foi classificado em duas categorias: seca e verde. As áreas em vermelho indicam perda da biomassa vegetal, em 2022. Essa característica fica evidente no Rio Grande do Sul, oeste de Santa Catarina e do Paraná, além do sul do Mato Grosso do Sul. Essas áreas têm sido amplamente atingidas pela seca, há mais de 2 anos.
Já as áreas em verde indicam que houve ganho na biomassa vegetal, em 2022, em relação ao ano passado. Foi o caso de Goiás, norte de Minas Gerais, oeste da Bahia, extremo sul e norte do Piauí, além de áreas do Semiárido de Alagoas, Pernambuco, Paraíba e Rio Grande do Norte.
O NDVI é um indicador numérico, cujas operações aritméticas são calculadas em um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Do cálculo das geoestatísticas, no QGIS, chegou-se a valores que variam de -1 a 1, representando o atual “Raio-X” da vegetação, a partir de imagens de satélites.
Quanto mais próximo de 1, maior é o vigor da vegetação, enquanto valores de NDVI em torno ou abaixo de zero representam ausência de cobertura vegetal.
Para saber mais sobre o método usado para este mapeamento geoespacializado da seca, no software QGIS, clique aqui e conheça o método de geoprocessamento do Lapis.
>> Leia também: Os 3 principais índices para monitorar a seca a partir de imagens de satélites
O jornal O Globo divulgou, no último domingo, dia 16 de janeiro, reportagem sobre a seca e onda de calor no Sul brasileiro.
Na ocasião, o meteorologista Humberto Barbosa, coordenador do Laboratório Lapis, destacou que o ano de 2022 será desfavorável para a agricultura, no Centro-Sul, principalmente na região Sul, em função de extremos climáticos, como muito calor ou chuva forte.
A região Sul enfrenta uma das mais severas secas e ondas de calor já registradas na história recente, que já dura dois anos, com prejuízos sociais e econômicos acumulados.
Segundo Humberto, na reportagem, “a bolha quente do Sul pode ser apenas o início de um ano em que as projeções climáticas indicam: será ainda mais severo do que 2021”.
Esta semana, a seca vai diminuir no Sul brasileiro, mas estão previstas tempestades intensas, outro tipo de extremo climático que afeta a agricultura.
Mas o cenário para fevereiro e março não é bom para a região, tampouco para o Sudeste. No Sul, os modelos climáticos indicam a volta do calor e da seca, intercalados por grandes tempestades, afirma Humberto Barbosa.
>> Leia também: Como é gerada a imagem de NDVI para todo o Brasil?
Desde outubro de 2021, o Centro-Sul do Brasil enfrenta problemas com as irregularidades de chuvas e altas temperaturas, resultando em perdas expressivas na produção de milho.
No mapa da precipitação, referente à primeira semana de janeiro, constata-se a mudança no padrão da seca no Brasil. Agora, além do Sul do Brasil, estados do oeste do País também são afetados por estiagem.
O mapa foi processado no software QGIS, pelo Laboratório Lapis, com uso de dados de satélites, oriundos do produto CHIRPS.
O clima mais quente e seco continua no Sul do Brasil, conforme mostra o mapa da precipitação, referente à segunda semana de janeiro. No Rio Grande do Sul, a tendência de chuva para os próximos cinco dias, será mais irregular e de pouca intensidade.
O clima extremo afetou o milho, plantado precocemente, agora em fase-chave de desenvolvimento, no Centro-Sul. As lavouras de milho continuam impactadas pelas altas temperaturas, nas últimas semanas.
O tempo mais quente diminui a umidade dos solos mais rapidamente. O estresse hídrico da semana passada desacelerou o crescimento das plantações, causando aborto de flores, queima de folhas e morte de mudas, nas áreas mais afetadas.
O estresse hídrico do último mês de dezembro desacelerou o crescimento dessas plantações, causando aborto de flores, queima de folhas e morte de mudas, nas áreas mais afetadas.
No Rio Grande do Sul, quase 30 dias se passaram, sem ocorrer chuvas significativas. Há mais de 2 anos, os produtores não tiveram alívio com a situação de seca na região.
Embora as chuvas devam voltar ao Sul do Brasil e à Argentina, há risco de serem chuvas intensas, que também impactam as lavouras. O fato é que nos próximos dois meses, ainda haverá muita irregularidade climática, para essas áreas.
Inclusive, há risco de extremos de chuvas e temperatura, que requerem atenção, pois essa característica não é favorável para o milho da safra 2021-2022. Tudo isso tem influenciado no preço do milho e da soja, no mercado internacional.
>> Leia também: Previsão climática estendida indica El Niño no fim de 2022
O Índice de Precipitação Padronizado (SPI) é um índice de seca, relativamente novo, baseado apenas na precipitação. O SPI pode ser usado para monitorar a chuva, em diferentes períodos.
Essa flexibilidade temporal permite que o SPI seja útil tanto em aplicações agrícolas, de curto prazo, quanto em aplicações hidrológicas, de longo prazo.
O mapeamento do SPI foi projetado para quantificar o déficit de precipitação, para múltiplas escalas de tempo, mostrando o impacto da seca na disponibilidade de água.
As condições de umidade do solo respondem a anomalias de precipitação, em uma escala relativamente curta. O termo "anomalia" é usado na meteorologia para se referir aos desvios nos volumes de chuva, para mais ou para menos, em relação à média histórica.
A água subterrânea, o fluxo e o armazenamento do reservatório refletem as anomalias de precipitação, de longo prazo. Por essas razões, McKee et al., autores que originalmente criaram o cálculo do SPI, para escalas de tempo de 3, 6, 12, 24 e 48 meses.
Para calcular o SPI anual, você deve usar a média dos dados de precipitação, em cada ano. Todavia, outra forma é o mapa de SPI-12. Para chegar a esse mapa acima, você calcula a média móvel dos últimos 12 meses, para cada mês.
De fato, o mapa de SPI-12 é mensal, de modo que cada mês de precipitação é igual à média dos últimos 12 meses, para cada mês. O mapa acima destaca a predominância de secas, no Sul do Brasil, durante o ano de 2021, enquanto outras regiões ficaram mais úmidas.
Por exemplo, você deseja calcular a média móvel de 12 meses, de março de 2000, você deve calcular a média de precipitação mensal, de abril de 1999 a março de 2000.
Dessa forma, para calcular a média móvel de 12 meses, de abril de 2000, processe a média de precipitação mensal, de maio de 1999 a abril de 2000. Após o processo feito, você terá 12 números de chuva para cada ano e deverá calcular o SPI com esses dados.
Valores positivos de SPI indicam precipitação maior que a média, enquanto valores negativos indicam precipitação menor que a média história. Como o SPI é normalizado, climas mais úmidos e mais secos podem ser representados da mesma forma.
>> Leia também: A influência climática do La Niña nos primeiros meses de 2022
O mapa da estiagem mostra o número de dias sem ocorrer chuva, nas regiões brasileiras, no período de 10 a 16 de janeiro 2022.
Destaca-se a melhoria nos volumes de chuva, na maior parte do Brasil, durante os últimos 7 dias. Isso se deve, sobretudo, à influência da ZCAS (Zona de Convergência do Atlântico Sul), VCAN (Vórtice Ciclônico em Altos Níveis) e MJO (Oscilação de Madden-Julian). Esses sistemas favoreceram a formação de chuvas, na maioria das regiões brasileiras.
As áreas em verde indicam onde passou apenas 1 a 2 dias sem chover. O parâmetro utilizado baseia-se no número de dias secos, ou seja, em que o satélite não registrou chuva, no período de 24 horas. Foi o caso da maior parte das regiões do Brasil, como Sudeste, Centro-Oeste, grande parte do Norte e do Nordeste, além de algumas áreas do Sul brasileiro.
O mapa foi elaborado com dados de precipitação, oriundos do Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS). Os dados foram processados no software QGIS, o Sistema de Informação Geográfica (SIG) mais usado no Brasil e no mundo.
O CHIRPS é um conjunto de dados de chuva, obtidos por satélites e pela coleta in situ, em estações meteorológicas, desde 1981 até o presente. É um sistema de estimativa de precipitação infravermelha, que permite a criação de séries temporais de chuva, para análise de tendência e monitoramento da seca sazonal.
Clique neste link e conheça o método de geoprocessamento do Laboratório Lapis, que ensina a gerar mapas, processar e analisar imagens de satélites, no QGIS. O treinamento prático ensina a usar o verdadeiro poder do QGIS, como uma "mina de ouro" para a sua carreira ou projeto.
LETRAS AMBIENTAIS. [Título do artigo]. ISSN 2674-760X. Acessado em: [Data do acesso]. Disponível em: [Link do artigo].
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