Classificação automática de cobertura vegetal em imagens aéreas e orbitais para uso em planejamento energético

Neste trabalho é apresentado um modelo de redes neurais que será utilizado como ferramenta para uso no planejamento energético e na construção de cenários energéticos através da identificação e agrupamento de pixels representativos de classes de água, vegetação e antropização no entorno do reservatório de Tucuruí, Estado do Pará (bacia do rio Tocantins). Para o estudo, foram utilizadas fotografias aéreas ortorretificadas e um recorte da imagem do satélite Landsat, ambos obtidos em agosto de 2001 e classificados utilizando a métrica da mínima distância no software Matlab 7.3.0 (Matrix Laboratory - software de matemática aplicada) e no Arcview 3.2a (programa de Sistemas de Informações Geográficas). Para classificação da área no Matlab, foram utilizadas redes neurais competitivas, mais especificamente as redes de Kohonen que são caracterizadas por realizar um mapeamento de um espaço de dimensão n (número de entradas) para um espaço de dimensão m (número de saídas). Os resultados obtidos no classificador utilizando rede neural e no classificador do Arcview foram semelhantes, mas houve uma divergência no que diz respeito à imagem de alta e média resolução que pode ser justificada pelo fato de que a imagem de alta resolução espacial ocasiona muita variação espectral em algumas feições, gerando dificuldades nas classificações. Esse classificador automático é uma ferramenta importante para identificar oportunidades e potenciais a serem desenvolvidos na construção de cenários energéticos programados. Os resultados deste trabalho confirmam que a imagem de média resolução ainda é a mais indicada para resolver a maioria dos problemas que envolvem identificação de cobertura do solo para utilização em planejamento energético.

Aspectos regionais da variabilidade de precipitação no estado do Pará: estudo observacional e modelagem climática em alta resolução

O objetivo do presente trabalho foi agregar diferentes redes de estações meteorológicas de superfície para a criação de um novo banco de dados integrado, a partir do qual foi gerada uma climatologia recente (1978-2007) para a precipitação do estado do Pará em alta resolução espacial – 30 km, permitindo melhor identificar a variabilidade climática regional, sobretudo influenciada pelos aspectos da fisiografia e em função de mecanismos climáticos de grande escala dos oceanos Pacífico e Atlântico. Buscou-se, ainda, estabelecer uma configuração otimizada do modelo climático RegCM3 utilizando duas diferentes parametrizações de cumulus: RegCM3/Grell e RegCM3/MIT. Foram realizadas 26 simulações (1982/83 a 2007/08) durante a estação chuvosa na Amazônia oriental (dezembro a maio) para cada esquema de parametrização convectiva, utilizando 30 km de resolução espacial. O modelo mostrou-se capaz de capturar os sinais de anomalia na presença de forçantes climáticas extremas, como o El Niño-Oscilação Sul e o dipolo do Atlântico. O RegCM3/MIT obteve ótimo desempenho na região de Altamira/PA e performance razoável nos setores Nordeste (região de Belém), Leste ( região de Marabá), Sudeste (região de Conceição do Araguaia), e Noroeste (região de Tiriós). O RegCM3/Grell destacou-se nas regiões Nordeste, Leste, Sudeste e Noroeste, com desempenho razoável. O setor Norte (região de Macapá) foi o mais problemático, com pouca ou nenhuma sensibilidade apresentada pelo modelo. Embora o RegCM3 tenha obtido resultados razoáveis na maior parte do domínio, foram detectados erros sistemáticos nas simulações, com viés seco para o RegCM3/Grell e viés úmido para o RegCM3/MIT na porção Sul e viés seco na porção Norte. Estas características denotam a necessidade de ajustes às condições regionais dos esquemas de convecção.

Distribuição de raios, precipitação e casos de tempestades severas na Amazônia Oriental

O objetivo deste é analisar a relação entre raios e precipitação, sobre diferentes tipos de superfície terrestre e através de estudos de caso de tempestades severas, durante o período de dezembro de 2006 à dezembro de 2008. Os estudos foram feitos dentro de uma área definida pelas coordenadas geográficas 0° a 6° S e 50° a 47° W, abrangendo partes dos estados do Pará, Maranhão e extremo norte de Tocantins.Essa região de estudo foi escolhida por estar localizada em uma área central em relação à localização dos sensores da rede de detecção de raios do Sistema de Proteção Amazônia (RDR-SIPAM) e que contém a maior parte das linhas de transmissão de energia elétrica da região. Os dados de chuva foram coletados por 46 pluviômetros digitais das estações meteorológicas do INMET e HIDROWEB- ANA. Nas análises dos dias de tempestades severas, também foram utilizados dados de pluviômetro de alta resolução temporal operado pela CPRM em Belém. Para classificação dos tipos de superfície e em particular da cobertura vegetal, foram utilizadas as informações de banco de dados sobre Recursos Naturais do IBGE. Para um melhor detalhamento sobre a relação entre raios, precipitação e tipos de superfície, a área de estudo foi dividida em três sub-áreas que possuem características fisiográficas distintas. A Área 1 inclui a Ilha do Marajó e a grande massa d'água da foz do Rio Amazonas e oceano Atlântico próximo. A Área 2 possui 60% de cobertura por floresta. A Área 3 tem 62% de cobertura por áreas agrícolas e/ou pastagens. Os sistemas meteorológicos de larga escala produtores de chuva e raios foram analisados tanto para as 3 áreas consideradas, como nos casos de tempestades severas em torno de Belém. Nessas tempestades foi observado, em quase todos os casos, que os raios antecedem as chuvas. Em geral ficou evidenciada a influencia sazonal na densidade de ocorrência de raios sobre os diferentes tipos de superfície. Todavia, esse trabalho também mostrou que as condições meteorológicas determinam mais amplamente as magnitudes dessa variável. Isso pode ser observado com bastante clareza nos estudos de casos de tempestades severas, onde a ZCIT e as LI`s são fatores determinantes da precipitação e conseqüentemente dos raios ocorridos em Belém.