Relação entre a vriabilidade de fatores ambientais e a clorofila-a estimada por sensoriamento remoto

Abstract

As lagoas da Planície Costeira do Rio Grande do Sul apresentam uma grande biodiversidade, além de relevância em aspectos econômicos e turísticos. Entretanto, impactos ambientais, derivados de atividades agrícolas e urbanas, têm contribuído para sua eutrofização. Compreender a influência desses fatores ambientais sobre a dinâmica da clorofila-a pode auxiliar na identificação dos mecanismos que regulam a produtividade fitoplanctônica no sistema lagunar. Esse estudo propõe como objetivo explorar o comportamento da clorofila-a estimada por sensoriamento remoto e a sua relação com fatores ambientais, entre 2018 e 2024, na lagoa dos Quadros-Litoral Norte. Para isto, foram utilizadas série temporal de clorofila-a, estimada a partir NDCI utilizando imagens Sentinel-2; série temporal de temperatura do ar obtida por reanálise ERA5; série temporal de vazão da estação fluviométrica 87317030. Foram aplicados testes de Kruskal-Wallis, Dunn, Mann-Kendall e t de Student e análises estatísticas a fim de compreender: o comportamento sazonal das variáveis; a ocorrência, distribuição e tendência de anomalias mensais; os padrões espaço-temporais da distribuição da clorofila-a; a relação entre as anomalias de clorofila-a e as anomalias de vazão e temperatura do ar. Os resultados mostram que a aplicação do NDCI se apresenta como uma alternativa viável para o monitoramento espaço-temporal do comportamento da clorofila-a em lagoas costeiras. Na primavera, ocorre maior concentração da chl-a, com distribuição espacial difusa por toda a lagoa mas, com maior concentração de chl-a na porção oeste. As anomalias de clorofila e de temperatura do ar não apresentam tendência tanto em sinal quanto em módulo, mas as anomalias de vazão apresentam tendência ao aumento de valores positivos. Não foi possível concluir como as anomalias positivas ou negativas, de vazão e temperatura, influenciam a distribuição das anomalias de clorofila-a.

The lagoons in the Planície Costeira of Rio Grande do Sul exhibit great biodiversity, in addition to their economic and touristic relevance. However, environmental impacts resulting from agricultural and urban activities have contributed to their eutrophication. Understanding the influence of these environmental factors on the dynamics of chlorophyll-a can help identify the mechanisms that regulate phytoplankton productivity in the lagoon system. This study aims to explore the behavior of chlorophyll-a estimated through remote sensing and its relationship with environmental factors between 2018 and 2024 in Quadros lagoon, located on the northern coast of the state. To this end, a time series of chlorophyll-a was used, estimated from the Normalized Difference Chlorophyll Index (NDCI) based on Sentinel-2 imagery; a time series of air temperature obtained from ERA5 reanalysis; and a river discharge time series from the fluviometric station 87317030. To better understand the dynamics, statistical tests including Kruskal-Wallis, Dunn’s post-hoc test, the Mann-Kendall trend test, and Student’s t-test were applied. These analyses aimed to assess: the seasonal behavior of the variables; the occurrence, distribution, and trends of monthly anomalies; the spatiotemporal patterns of chlorophyll-a distribution; and the relationship between chlorophyll-a anomalies and river discharge or air temperature anomalies. The results show that the application of NDCI is a viable alternative for spatiotemporal monitoring of chlorophyll-a behavior in coastal lagoons. In spring, chlorophyll-a concentrations increase, with a diffuse spatial distribution throughout the lagoon, though more pronounced in the western portion. Chlorophyll-a and air temperature anomalies do not show a clear trend in either direction or magnitude, but river discharge anomalies tend to increase in positive values. It was not possible to conclude how positive or negative anomalies in river discharge and air temperature influence the distribution of chlorophyll-a anomalies.