Calibration of the maximum carboxylation velocity (Vcmax) using data mining techniques and ecophysiological data from the Brazilian Semiarid region, for use in Dynamic Global Vegetation Models.

The semiarid region of northeastern Brazil, the Caatinga, is extremely important due to its biodiversity and endemism. Measurements of plant physiology are crucial to the calibration of Dynamic Global Vegetation Models (DGVMs) that are currently used to simulate the responses of vegetation in face of global changes. In a field work realized in an area of preserved Caatinga forest located in Petrolina, Pernambuco, measurements of carbon assimilation (in response to light and CO2) were performed on 11 individuals of Poincianella microphylla, a native species that is abundant in this region. These data were used to calibrate the maximum carboxylation velocity (Vcmax) used in the INLAND model. The calibration techniques used were Multiple Linear Regression (MLR), and data mining techniques as the Classification And Regression Tree (CART) and K-MEANS. The results were compared to the UNCALIBRATED model. It was found that simulated Gross Primary Productivity (GPP) reached 72% of observed GPP when using the calibrated Vcmax values, whereas the UNCALIBRATED approach accounted for 42% of observed GPP. Thus, this work shows the benefits of calibrating DGVMs using field ecophysiological measurements, especially in areas where field data is scarce or non-existent, such as in the Caatinga

Associação clima x monitoramento fenológico da Caatinga por meio de câmeras digitais: aspectos metodológicos.

O objetivo deste trabalho foi apresentar os aspectos metodológicos do monitoramento fenológico de uma área de Caatinga preservada por meio de câmeras digitais, exemplificando sua aplicação para um dia na estação chuvosa e outro na estação seca. Para isso, foram descritas todas as etapas envolvidas na obtenção e processamento das imagens digitais diárias de uma área de Caatinga preservada, incluindo os índices %R (vermelho), %G (verde), %B (azul) e excG (excesso de verde). As imagens dos dias 10/05/2015 e 15/09/2015 foram usadas para representar o período com e sem folhas, respectivamente. Para estas datas, os valores médios dos índices foram: %R = 0,3326, %G = 0,3514, %B = 0,3124, excG = 13,7139 para o dia 10/05; e %R = 0,3465, %G = 0,3411, %B = 0,3125, excG = 7,4177 para 15/09. Esta metodologia envolvendo o monitoramento constante desse tipo de vegetação, por meio de fotografias digitais repetidas, é capaz de detectar as mudanças nos padrões de verde no dossel, principalmente por meio do índice excG.