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https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37727
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | AZEVEDO, José Roberto Gonçalves de | - |
dc.contributor.author | SILVA, Fabianny Joanny Bezerra Cabral da | - |
dc.date.accessioned | 2020-08-27T19:05:05Z | - |
dc.date.available | 2020-08-27T19:05:05Z | - |
dc.date.issued | 2020-02-06 | - |
dc.identifier.citation | SILVA, Fabianny Joanny Bezerra Cabral da. Uso de índices físicos e de sensoriamento remoto para quantificação da seca e aridez e determinação da susceptibilidade à desertificação no semiárido pernambucano. 2020. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2020. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/37727 | - |
dc.description.abstract | Em regiões semiáridas, a utilização de índices de seca, aridez e de vegetação a fim de estabelecer diagnósticos e prognósticos que ajudem na gestão dos recursos hídricos é crucial, sobretudo, para a avaliação de disponibilidade hídrica em longo prazo, e monitoramento de eventos hidrológicos extremos. Assim, no presente estudo foram empregados índices de Seca (RAI, SPI e PDSI), de Aridez (MIA, AI e AIASD), e de vegetação (NDVI, EVI, SAVI, SVI e VCI) para avaliar as tendências desses eventos na bacia do rio Brígida em Pernambuco. Os resultados desses índices foram submetidos ao Teste Estatístico de Tukey e a avaliação da tendência climática por meio de aplicativo específico (TREND). O Teste de Tukey indicou que o método PDSI e RAI são os mais indicados para a análise de seca; enquanto que o AI é mais apropriado para a aridez; e o VCI é o mais adequado para avaliação da condição da vegetação, apesar de visualmente, os métodos NDVI, EVI e SAVI representarem a condição real observada. Os resultados indicaram que independente dos índices empregados (seca, aridez e vegetação), os postos apresentaram resultados significativos na análise de tendência, sugerindo intensificação desses eventos ao longo do tempo. A correlação espacial indicou relações altas e moderadas para os índices de aridez (MIA, AI e AIASD) x índices de vegetação, e esse comportamento se repetiu nas correlações pontuais ao longo do período das imagens analisadas (1986-2011). As correlações espaciais e pontuais indicaram que o uso de índices de vegetação obtidos por meio de sensoriamento remoto pode ser empregado como método alternativo aos índices físicos, de seca e de aridez, como ferramenta para o monitoramento de eventos extremos, assim como, indicação de áreas susceptíveis ao processo de desertificação. Além disso, podem auxiliar na gestão dos recursos hídricos pelos órgãos gestores, indicando a evolução dos fenômenos hidrológicos extremos, sugerindo a adoção de ações preventivas e mitigadoras quanto ao uso prioritário da água. | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
dc.rights | openAccess | pt_BR |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Engenharia Civil | pt_BR |
dc.subject | Bacia do rio Brígida | pt_BR |
dc.subject | RAI | pt_BR |
dc.subject | SPI | pt_BR |
dc.subject | Palmer | pt_BR |
dc.subject | Martonne | pt_BR |
dc.subject | Índice de vegetação | pt_BR |
dc.title | Uso de índices físicos e de sensoriamento remoto para quantificação da seca e aridez e determinação da susceptibilidade à desertificação no semiárido pernambucano | pt_BR |
dc.type | doctoralThesis | pt_BR |
dc.contributor.authorLattes | http://lattes.cnpq.br/9659883297294443 | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFPE | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.degree.level | doutorado | pt_BR |
dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/8967681489869245 | pt_BR |
dc.publisher.program | Programa de Pos Graduacao em Engenharia Civil | pt_BR |
dc.description.abstractx | In semiarid regions, the use of drought, aridity and vegetation indices in order to establish diagnoses and prognoses that help manage water resources is crucial, above all, for the assessment of long-term water availability, and monitoring of extreme hydrological events. Thus, in the present study, drought (RAI, SPI and PDSI), aridity (MIA, AI and AIASD), and vegetation (NDVI, EVI, SAVI, SVI and VCI) indices were used to evaluate the trends of these events in the Brígida river basin in Pernambuco. The results of these indices were submitted to the Tukey Statistical Test and the evaluation of the climate trend through a specific application (TREND). The Tukey Test indicated that the PDSI and RAI method are the most indicated for drought analysis; whereas AI is more appropriate for aridity; and the VCI is the most suitable for evaluating the vegetation condition, although visually, the NDVI, EVI and SAVI methods represent the actual condition observed. The results indicated that regardless of the indexes used (drought, aridity and vegetation), the stations presented significant results in trend analysis, suggesting intensification of these events over time. Spatial correlation indicated high and moderate relationships for aridity indexes (MIA, AI and AIASD) x vegetation indexes, and this behaviour was repeated in the punctual correlations during the period of the analysed images (1986-2011). Spatial and punctual correlations indicated that the use of vegetation indexes obtained through remote sensing could be used as an alternative method to physical, dry and aridity indices, as a tool for monitoring extreme events, as well as indication of areas susceptible to the desertification process. In addition, they can help manage water resources by the managing bodies, indicating the evolution of extreme hydrological phenomena, suggesting the adoption of preventive and mitigating actions regarding the priority use of water. | pt_BR |
Aparece en las colecciones: | Teses de Doutorado - Engenharia Civil |
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