{"id":{"repo_id":"brazil-ufpe","oai_identifier":"oai:repositorio.ufpe.br:123456789/50247"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/brazil-ufpe/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/50247","repository":{"repo_id":"brazil-ufpe","name":"Brazil UFPE","base_url":"https://repositorio.ufpe.br/oai/request"},"display":{"title":"Observações geodésicas multi-sensores aplicadas para caracterização de secas e monitoramento de massa hidrológica","abstract":"A dissertação é estruturada em dois capítulos dentro de uma linha de base comum associada a determinados objetivos específicos. Cada capítulo é no formato de artigo abordando a utilização de sensores geodésicos aplicados no monitoramento de extremos climáticos como a seca e a perca de massa hidrológica. Tendo como área de estudo a Região Hidrográfica do Atlântico Nordeste Oriental (NEAHR) no Brasil, localizada no extremo nordeste brasileiro, com cerca de 24 milhões de habitantes desde o Piauí até Alagoas, onde ocupa 3,4% do território nacional, uma área de aproximadamente 287 mil km2, abrangendo boa parte do Semiárido brasileiro caracterizada por apresentar períodos de estiagens prolongadas e temperaturas elevadas durante todo o ano. O Capítulo 1 apresenta o comportamento da variabilidade de massa hidrológica no NEAHR a partir de combinações de dados temporais da missão Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) a partir do armazenamento total de água na superfície terrestre (TWS), imagens de sensoriamento remoto do Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) a bordo do satélite TERRA a partir do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), volume de água nos 346 reservatórios existentes na região, dados de precipitação a partir de pluviômetros para cálculo do índice de seca Standardized Precipitation Index - SPI . Os resultados confirmam a coesão entre as variações do TWS com o volume de água e NDVI, obtendo uma forte correlação de 0,78 e 0,77 respectivamente. As escalas do Índice de Precipitação Padronizado (12, 24 e 36 meses) mostraram uma correlação moderada e forte com o TWS de 0,57, 0,73 e 0,72 respectivamente e identificaram a última seca severa regional de 2012 a 2017. O capitulo 2 utiliza diversos índices de seca a partir de observações temporais de diversas fontes como o (GRACE) e o seu sucessor GRACE Follow – On, dados de precipitação do Climatic Research Unit (CRU) e coordenadas de estações de monitoramento contínuo do Global Positioning System (GPS) para calcular tais índices como o Combined Climatic Deviation Index (CCDI), Drought Severity Index (DSI), Vertical Crustal Deformation Index (DIVCD) e o SPI em múltiplas escalas (03, 06, 12, 24 e 36 meses) afim de melhor entender e caracterizar os diversos tipos de seca que a região se encontra suscetível de ocorrer. Os resultados encontrados mostram fortes correlações (r) = 0.76 e 0.66 entre o CCDI e o SPI-03/06. O DSI se correlacionou fortemente com os SPI-24/36 obtendo (r) =0.69 e 0.76. O DIVCD apresentou algumas limitações, porém se mostrou promissor para detectar as frequências de secas hidrológicas, variando suas correlações (r) = 0.22 até 0.62 de fraca á fortes com o SPI-24. Destaca-se que todos os índices aqui aplicados tiveram a sensibilidade de identificar a última seca severa de 2012 a 2018 bem como a continuidade deste extremo que vem agravando a situação de vulnerabilidade à seca na região para os anos de 2019 e 2020.","abstract_html":"A dissertação é estruturada em dois capítulos dentro de uma linha de base comum associada a determinados objetivos específicos. Cada capítulo é no formato de artigo abordando a utilização de sensores geodésicos aplicados no monitoramento de extremos climáticos como a seca e a perca de massa hidrológica. 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O Capítulo 1 apresenta o comportamento da variabilidade de massa hidrológica no NEAHR a partir de combinações de dados temporais da missão Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) a partir do armazenamento total de água na superfície terrestre (TWS), imagens de sensoriamento remoto do Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) a bordo do satélite TERRA a partir do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), volume de água nos 346 reservatórios existentes na região, dados de precipitação a partir de pluviômetros para cálculo do índice de seca Standardized Precipitation Index - SPI . Os resultados confirmam a coesão entre as variações do TWS com o volume de água e NDVI, obtendo uma forte correlação de 0,78 e 0,77 respectivamente. As escalas do Índice de Precipitação Padronizado (12, 24 e 36 meses) mostraram uma correlação moderada e forte com o TWS de 0,57, 0,73 e 0,72 respectivamente e identificaram a última seca severa regional de 2012 a 2017. 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