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Modelo baseado em Kd (PAR) e profundidade para estimar a altura da vegetação aquática submersa em um reservatório oligotrófico: Estudo de caso em Nova Avanhandava, Brasil

Processo: 19/01054-3
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Publicações científicas - Artigo
Vigência: 01 de março de 2019 - 31 de agosto de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências
Pesquisador responsável:Enner Herenio de Alcântara
Beneficiário:Enner Herenio de Alcântara
Instituição-sede: Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil
Assunto(s):Sensoriamento remoto  Geoestatística  Águas interiores 

Resumo

A vegetação aquática submersa (VAS) desempenha importantes funções biológicas em sistemas de água doce, no entanto, seu crescimento descontrolado pode levar a muitos impactos ecológicos e econômicos negativos. A disponibilidade de radiação é o principal fator limitante para a VAS e é função da transparência da água medida pelo Kd (PAR) (coeficiente de atenuação da radiação fotossinteticamente ativa) e da profundidade. O objetivo deste estudo foi desenvolver um modelo baseado no Kd (PAR) e na profundidade para estimar a altura da VAS em um reservatório oligotrófico tropical. Este trabalho propôs um novo modelo gráfico para representar a altura da VAS em relação ao Kd (PAR) e à profundidade da água. Com base na análise visual do modelo, foi possível estabelecer um conjunto de regras booleanas para classificar a altura da vegetação e identificar regiões onde a VAS pode crescer com maior ou menor vigor. O Kd (PAR) foi estimado usando um modelo baseado em dados de satélite. No geral, a ocorrência e a altura do SAV foram diretamente influenciadas pelo Kd (PAR), dependendo da profundidade. Este estudo destaca a importância dos parâmetros ópticos no exame da ocorrência e posição da VAS em reservatórios brasileiros. Concluiu-se que o modelo digital e sua representação gráfica superam as limitações encontradas pelos demais pesquisadores para entender o comportamento do VAS em relação às variáveis independentes: profundidade e Kd (PAR). (AU)