A eutrofização em sistemas aquáticos possui como uma de suas consequências as florações de algas, entre elas as algas com a capacidade de produzir toxinas. Dentre elas, algumas espécies de cianobactérias, também conhecidas como algas azul-esverdeadas, se destacam devido ao seu poder de adaptação na coluna da água. Dessa forma, a distribuição horizontal de suas florações é essencial, não apenas para o meio ambiente, mas também para a saúde pública. A utilização do sensoriamento remoto para o mapeamento dessas florações tem sido explorada por meio da modelagem bio-óptica da ficocianina, um pigmento único das cianobactérias de águas interiores. Entretanto, o baixo número de sensores com a banda espectral da absorção da ficociana dificulta o desenvolvimento de modelos semi-analíticos. O trabalho avaliou a utilização de um modelo empírico para a identificação qualitativa de florações de cianobactérias utilizando os sensores TM e ETM+ a bordo dos satélites Landsat 5 e 7. Cinco imagens foram adquiridas para a aplicação do modelo. Além das imagens foram utilizados dados coletados no reservatório de Guarapiranga, na região metropolitana de São Paulo, da contagem de cianobactéria (cel/mL), que foi utilizada como indicador de biomassa de cianobactéria. A análise dos valores do modelo sem a utilização dos fatores de calibração proposta para um lago temperado teve uma média correlação (R²=0.81, p=0.036) já com a utilização dos mesmos fatores de calibração houve uma alta correlação com os valores da contagem de cianobactérias (R²=0.96, p=0.003). O modelo empírico analisado mostrou-se capaz de ser utilizado como uma importante ferramenta para os tomadores de decisão, uma vez que fornece uma informação da distribuição horizontal das florações, que não pode ser obtida por meio das técnicas tradicionais de monitoramento.

Algae bloom is one of the major consequences of the eutrophication of aquatic systems, including algae capable of producing toxic substances. Among these are several species of cyanobacteria, also known as blue-green algae, that have the capacity to adapt themselves to changes in the water column. Thus, the horizontal distribution of cyanobacteria harmful algae blooms (CHABs) is essential, not only to the environment, but also for public health. The use of remote sensing techniques for mapping CHABs has been explored by means of bio-optical modeling of phycocyanin (PC), a unique inland waters cyanobacteria pigment. However, due to the small number of sensors with a spectral band of the PC absorption feature, it is difficult to develop semi-analytical models. This study evaluated the use of an empirical model to identify CHABs using TM and ETM+ sensors aboard Landsat 5 and 7 satellites. Five images were acquired for applying the model. Besides the images, data was also collected in the Guarapiranga Reservoir, in São Paulo Metropolitan Region, regarding the cyanobacteria cell count (cells/mL), which was used as an indicator of CHABs biomass. When model values were analyzed excluding calibration factors for temperate lakes, they showed a medium correlation (R²=0.81, p=0.036), while when the factors were included the model showed a high correlation (R²=0.96, p=0.003) to the cyanobacteria cell count. The empirical model analyzed proved useful as an important tool for policy makers, since it provided information regarding the horizontal distribution of CHABs which could not be acquired from traditional monitoring techniques.

Este trabalho teve como objetivo principal estudar a dinâmica temporal da evaporação no reservatório da usina hidrelétrica de Itumbiara, localizado na região central do Brasil. Para tanto, foram utilizados dados de temperatura da superfície da água derivados a partir de dados coletados pelo sensor MODIS (produto MOD11A1) e dados meteorológicos adquiridos sobre a superfície da água. A taxa de evaporação foi obtida a partir do fluxo de calor latente, estimada por meio de um modelo de transferência de massa. As estimativas foram realizadas para o período entre 1/1/2010 e 31/12/2010. Os resultados mostraram que a taxa de evaporação tende a aumentar de janeiro a setembro e depois diminui de setembro a dezembro. O pico de evaporação ocorre durante a estação seca, quando o acumulado durante o dia pode atingir valores próximos a 20 mm dia-1. A taxa de evaporação média obtida para a estação chuvosa foi 3,66 mm dia-1 e de 8,25 mm dia-1 para a estação seca. O volume total de água evaporada no reservatório de Itumbiara durante o ano de 2010 foi estimado em cerca de 1,7 bilhões de m³ (2.300 mm), o que representa 10% do volume total do reservatório. Os resultados obtidos sugerem que a advecção é o principal mecanismo de transporte que governa a evaporação no reservatório de Itumbiara. Os processos convectivos contribuem de maneira secundária para a evaporação no reservatório de Itumbiara.

The object of this work was to study the dynamics of evaporation in the Itumbiara reservoir, located in Central Brazil, using MODIS-derived water surface temperature (product MOD11A1) and meteorological data acquired over the water surface. The evaporation rates were derived from latent heat flux, estimated through a mass transfer model. The estimates were carried out for the period between 1/1/2010 and 31/12/2010. The results showed that evaporation rate tends to increase from January to September and then decrease from September to December. The evaporation rate reached values near 20 mm day-1 in Itumbiara reservoir during the dry season in 2010. The mean evaporation rate for the wet season was 3.66 mm day-1 and 8.25 mm day-1 for the dry season. The total water volume evaporated from Itumbiara reservoir during 2010 was estimated at about 1.7 billion m³ (2,300 mm) which represents 10% of total reservoir volume. The results suggest that advection is the main transport mechanism which drives the evaporation in Itumbiara. The convective processes contribute secondarily to evaporation in Itumbiara reservoir.

OBJETIVO: A temperatura da água possui uma importante função ecológica e no controle de processos biogeoquímicos em um corpo d'água. O monitoramento convencional da qualidade da água geralmente é dispendioso e que consome muito tempo. Este é um problema particularmente interessante quando se esta estudando grandes áreas. Entretanto, ferramentas como o sensoriamento remoto pode ser considerado adequado no estudo destas áreas. O objetivo deste estudo foi analisar séries temporais de temperatura da água e dos fluxos de calor para melhorar o entendimento de suas variações temporais em reservatório hidrelétricos. MÉTODO: Neste trabalho, dados do sensor MODIS/Terra de temperatura da superfície da água (TSA) nível 2, 1 km de resolução nominal (MOD11L2, versão 5) foram utilizados. Todas as imagens, livres de nuvem, do MODIS/Terra de 2003 a 2008 foram utilizadas, resultando em 786 imagens tomadas durante o dia e 473 durante a noite. As séries temporais de temperatura da superfície da água foram obtidas por meio de médias mensais e janelas de 3×3 pixels em três áreas distintas do reservatório: 1) próximo a barragem, 2) região central do reservatório e 3) na confluência dos rios. Dados meteorológicos foram utilizados para a estimativa do balanço de calor no reservatório para os anos de 2003 a 2008. Uma análise de correlação entre as séries temporais de temperatura da água estimadas durante o dia e noite com os fluxos de calor. Os fluxos mais bem correlacionados foram verificados quanto sua ciclicidade com a variação de temperatura, por meio do uso do algoritmo de wavelet cruzada, coerência e fase. RESULTADOS: A média mensal de TSA diurna mostrou uma maior variabilidade se comparada com a série temporal de TSA noturna. Além disto, apresentam um ciclo sazonal bem marcado, passando por um mínimo durante os meses de Junho e Julho e um máximo nos meses de Dezembro e Janeiro. Para analisar este padrão, uma análise de Fourier e de Wavelet foi realizada. As séries temporais de TSA diurnas mostraram variabilidades cíclicas em 4,5, 6, 12 e 36 meses e para as noturnas em 2, 3, 6 e 12. A análise de correlação mostrou que os fluxos de calor correlacionados com a TSA diurna explicam 89% (RMS = 0.89 °C, p < 0.0013) e noturna 94% (RMS = 0.53 °C, p < 0.0002). CONCLUSÃO: A série temporal de TSA diurna e a radiação de onda curta apresentam picos de variabilidade centradas em 6 meses (com certo atraso de variabilidade por parte da radiação de onda curta) e 12 meses (com variabilidade avançada por parte da radiação de onda curta). Para a série temporal de TSA noturna, existe concordância com a radiação de onda longa nos períodos de 1, 3, 6 e 12 meses.

AIM: Water temperature plays an important role in ecological functioning and in controlling the biogeochemical processes of the aquatic system. Conventional water quality monitoring is expensive and time consuming. It is particularly challenging for large water bodies. Conversely, remote sensing can be considered a powerful tool to assess important properties of aquatic systems because it provides synoptic and frequent data acquisition over large areas. The objective of this study was to analyze time series of surface water temperature and heat flux to advance the understanding of temporal variations in a hydroelectric reservoir. METHOD: MODIS water-surface temperature (WST) level 2, 1 km nominal resolution data (MOD11L2, version 5) were used. All available clear-sky MODIS/Terra images from 2003 to 2008 were used, resulting in a total of 786 daytime and 473 nighttime images. Time series of surface water temperature was obtained computing the monthly mean in a 3×3 window of three reservoir selected sites: 1) near the dam, 2) at the centre of the reservoir and 3) in the confluence of the rivers. In-situ meteorological data from 2003 to 2008 were used to calculate surface energy budget time series. Cross-wavelet, coherence and phase analysis were carried out to compute the correlation between daytime and nighttime surface water temperatures and the computed heat fluxes. RESULTS: The monthly mean of the day-time WST shows lager variability than the night-time WST. All time series (daytime and nighttime) have a cyclical pattern, passing for a minimum (June - July) and a maximum (December and January). Fourier and the Wavelet Analysis were applied to analyze this cyclical pattern. The daytime time series, presents peaks in 4.5, 6 12 and 36 months and the nighttime WST shows the highest spectral density at 12, 6, 3 and 2 months. The multiple regression analysis shows that for daytime WST, the heat flux terms explain 89% of the annual variation (RMS = 0.89 °C, p < 0.0013). For nighttime, the heat flux terms explain 94% (RMS = 0.53 °C, p < 0.0002). CONCLUSION: The daytime WST and shortwave radiation presents a good agreement for periods of 6 (with shortwave retarded) and 12 months (with shortwave advanced); For nighttime WST and longwave the good agreement is present for 1, 3, 6 and 12 months, all with longwave advanced in relation to WST.

O presente trabalho demonstra a aplicabilidade de imagens de sensoriamento remoto e de métodos de processamento de imagens digitais para definição de locais adequados à instalação de sistemas telemétricos de monitoramento de variáveis ambientais em sistemas aquáticos, localizados em regiões de difícil acesso. A técnica consiste essencialmente da aplicação de operações Booleanas entre mapas da pluma do Rio Amazonas e de zonas inundadas do Lago de Curuai em diferentes etapas do ciclo hidrológico. A localização exata para o sistema de monitoramento telemétrico será vital para o desenvolvimento de modelos de troca de gases traço entre a planície de inundação Amazônica e a atmosfera.

The present work illustrates the application of remote sensing and image processing methods to define appropriate sites for installing buoy moored telemetric systems at the surface of Amazon floodplain lakes for long-term limnologic-micrometeorologic monitoring. The technique consists essentially of Boolean operations over Amazon plume maps and historic inundation of the Curuai Lake at distinct stages of the hydrologic cycle. The precise location for the long-term monitoring is vital to the development of models concerning air-water trace gas exchange in the Amazon floodplains.