RESUMO Considerando que o estudo da fenologia vegetal permite estabelecer relações entre o padrão fenológico da vegetação e as alterações causadas pela variabilidade climática, o objetivo deste trabalho foi obter métricas fenológicas para as tipologias de vegetação de pastagens predominantes no Rio Grande do Sul (latitudes 27º 05’ e 33º 45’ S e longitudes 49° 43’ e 57º 39’ W) e avaliar o padrão de distribuição espaço-temporal destas métricas sob influência da variabilidade climática subtropical. A obtenção de 11 métricas fenológicas foi realizada com base na série temporal do EVI (Enhanced Vegetation Index) do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), para o período de 2001 a 2014, por meio do programa Timesat. Identificou-se a presença de dois grupos espaciais de tipologias campestres no Estado do Rio Grande do Sul, um na região centro-sul e outro na região nordeste, ao longo do litoral e no oeste do Estado. Observou-se ainda que o padrão fenológico da vegetação de pastagens do Rio Grande do Sul é controlado pela sazonalidade da vegetação associada, principalmente, à variação da temperatura do ar.

ABSTRACT Considering that plant phenology studies allow establishing relationships between phenological patterns of vegetation and changes caused by climate variability, the aim of this study was to obtain phenological metrics for the predominant grassland typologies in Rio Grande do Sul State, Brazil (latitudes 27º 05’ and 33º 45’ S and longitudes 49° 43’ and 57º 39’ W) and to evaluate the spatial-temporal distribution pattern of these metrics under the influence of the subtropical climate variability. The phenological metrics were obtained based on the time series of the EVI (Enhanced Vegetation Index), of the sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), for the period from 2001 to 2014, through the Timesat program. Eleven phenological metrics were extracted, identifying the presence of two spatial distribution patterns of grass-dominated typologies in the Rio Grande do Sul state, Brazil, one located in the south-central region and the other located in the northeast, along the coast and in the western portion of the state. In addition, it was also observed that the phenological pattern of the grassland vegetation of the state of Rio Grande do Sul, Brazil, is controlled by the seasonality of vegetation, mainly associated with the variations in air temperature.

Com este trabalho objetivou-se identificar a dinâmica fenológica das principais tipologias vegetais do Rio Grande do Sul, para o período de 2000 a 2010, utilizando-se dados de Enhanced Vegetation Index, através da transformada de ondaleta. A identificação da fenologia em ciclos ou padrões sazonais em séries temporais de índices de vegetação, obtidos por sensores orbitais, permite a observação de anomalias e os efeitos de mudanças climáticas ou ambientais. Um perfil temporal do Enhanced Vegetation Index foi construído para o Rio Grande do Sul e retiradas amostras para quatro tipologias vegetais: campo nativo, floresta ombrófila mista, cultivo de soja e de arroz. Essas amostras foram submetidas à transformada de ondaleta, que permitiu a decomposição da série e apresentação dos dados em relação ao tempo e frequência com que os eventos fenológicos ocorreram. Os dados apresentaram regularidade na dinâmica das tipologias vegetais testadas, com ciclos anuais de maior vigor e crescimento vegetal nas estações de primavera e verão e menor no outono e inverno.

The objective of this study was the identification of the phenology dynamics of the main types of vegetation of Rio Grande do Sul state, for the period from 2000 to 2010, using Enhanced Vegetation Index data through the wavelet transform. The identification of cycles or seasonal patterns in time series of vegetation indices obtained by orbital sensors allows the observation of anomalies and effects of climate and environmental change. A temporal profile of Enhanced Vegetation Index was built for the Rio Grande do Sul region, where samples of the four main plant typologies were selected: native grassland, mixed ombrophilous forest, soybean and rice crop. These samples were submitted to the wavelet transform, which allowed the decomposition of the series and presentation of data in relation to time and frequency with which the phenological events have occurred. The data showed regularity in the dynamics of vegetation types tested, with annual cycles of plant growth and higher Enhanced Vegetation Index values in spring and summer and lower Enhanced Vegetation Index values in autumn and winter.

Objetivou-se, com o presente trabalho, avaliar o potencial das variáveis geomorfométricas extraídas de dados SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) para identificação de tipos vegetacionais da Reserva Particular do Patrimônio Natural de Serra das Almas, CE. Em estudo conduzido na escala de 1:100.000, as variáveis geomorfométricas (elevação, declividade, orientação de vertente, curvatura vertical e curvatura horizontal) foram confrontadas com o mapa de vegetação referência, através de análises de histogramas e análises discriminantes. As variáveis mais importantes na distinção entre os tipos vegetacionais, foram a elevação, a declividade e a curvatura vertical, embora se pudesse observar preferências de tipos mapeados em relação às demais variáveis. Apesar dos dados geomorfométricos mostrarem potencial indicativo das classes de vegetação pela interpretação dos padrões, as análises sob abordagem numérica resultaram em discriminação em um nível aquém do detalhamento temático do mapa referência. Concluiu-se que os dados geomorfométricos representaram significativos insumos para o mapeamento fitogeográfico, devendo ser explorados de forma integrada, em complementaridade às demais variáveis já utilizadas.

The objective of this work was to assess the potential of geomorphometric variables, derived from SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) data, to help in identifying vegetation types in the Serra das Almas National Park (CE). A 1:100.000 survey vegetation map was used as reference and the geomorphometric variables (elevation, slope, aspect and profile and plan curvatures) were compared to the mapped units. The variables elevation, slope and profile curvature were shown as the most important for their high discrimination power of the vegetation types. Although geomorphometric data had strong potential for characterizing vegetation through map comparisons, the achieved thematic detail levels were under those of the reference map when data was analyzed under a numerical approach. It was concluded that geomorphometric data were important input for vegetation mapping, and should be employed together with currently used data.