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Avaliação da biomassa nos principais tipos de vegetação do estado de Pernambuco para modelagem da biosfera

Processo: 13/08646-7
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
Vigência (Início): 01 de junho de 2013
Vigência (Término): 31 de março de 2014
Área do conhecimento:Ciências Biológicas - Ecologia - Ecologia de Ecossistemas
Convênio/Acordo: FACEPE - ANR
Pesquisador responsável:Jean Pierre Henry Balbaud Ometto
Beneficiário:Renata Galvão Neves da Silva
Instituição-sede: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (Brasil). São José dos Campos , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:09/52468-0 - Impactos de mudanças climáticas sobre a cobertura e uso da terra em Pernambuco: geração e disponibilização de informações para o subsídio a políticas públicas, AP.PFPMCG.TEM
Assunto(s):Biomassa   Caatinga   Mudança climática

Resumo

Modelos de superfície de última geração, como o IBIS, utilizam a classificação de tipos funcionais de plantas (TFP) para agrupar espécies vegetais semelhantes e simular os fluxos de energia, água, matéria e momentum entre solo-planta-atmosfera. Nos ecossistemas de caatinga, as paisagens estão dominadas por formações vegetais gramíneo-herbáceas e arbustivas. A dominância destas formações tem uma relação direita com as condições climáticas, edáficas e perturbações. Uma vez que arbustos e gramíneas diferem na sua habilidade de interceptar e absorver fótons e umidade, suas relativas composições podem ter efeito profundo no balanço de energia à superfície que pela sua vez, pode influenciar o clima regional e seu balanço hídrico. Sendo assim, o objetivo central desta proposta visa classificar a biomassa dos principais tipos de vegetação no estado de Pernambuco usando dados obtidos na literatura e de séries temporais de sensoriamento remoto. Os resultados obtidos permitirão melhorar a calibração e/ou ajuste dos parâmetros da vegetação da classe caatinga do modelo de superfície (IBIS-INLAND) o que contribuirá na melhora do desempenho do modelo nas simulações dos fluxos acima citados nos diferentes cenários que serão desenvolvidos no escopo do projeto maior. (AU)

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