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UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA
CAMPUS DE JI-PARANÁ
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA AMBIENTAL
ALBERTO DRESCH WEBLER
CARACTERIZAÇÃO E ANÁLISE DA VARIAÇÃO TEMPORAL DE
COMPONENTES MICROMETEOROLÓGICOS EM UMA ÁREA DE PASTAGEM
NO SUDOESTE DA AMAZÔNIA
Ji-Paraná
2011
1
ALBERTO DRESCH WEBLER
CARACTERIZAÇÃO E ANÁLISE DA VARIAÇÃO TEMPORAL DE
COMPONENTES MICROMETEOROLÓGICOS EM UMA ÁREA DE PASTAGEM
NO SUDOESTE DA AMAZÔNIA
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado
ao Departamento de Engenharia Ambiental,
Fundação Universidade Federal de Rondônia,
Campus de Ji-Paraná, como parte dos
requisitos para obtenção do título de Bacharel
em Engenharia Ambiental.
Orientadora: Renata Gonçalves Aguiar
Ji-Paraná
2011
2
UNIVERSIDADE FEDERAL DE RONDÔNIA
CAMPUS DE JI-PARANÁ
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA AMBIENTAL
TÍTULO: CARACTERIZAÇÃO E ANÁLISE DA VARIAÇÃO TEMPORAL DE
COMPONENTES MICROMETEOROLÓGICOS EM UMA ÁREA DE PASTAGEM NO
SUDOESTE DA AMAZÔNIA.
AUTOR: ALBERTO DRESCH WEBLER
O presente Trabalho de Conclusão de Curso foi defendido como parte dos requisitos
para obtenção do título de Bacharel em Engenharia Ambiental e aprovado pelo Departamento
de Engenharia Ambiental, Fundação Universidade Federal de Rondônia, Campus de Ji-
Paraná, no dia 14 de novembro de 2011.
_____________________________________
Profa. Ms. Renata Gonçalves Aguiar
Universidade Federal de Rondônia
_____________________________________
Profa. Ms. Nara Luísa Reis de Andrade
Universidade Federal de Rondônia
_____________________________________
Prof. Ms. Fernando Luiz Cardoso
Universidade Federal de Rondônia
Ji-Paraná, 14 de novembro de 2011.
3
DEDICATÓRIA
Dedico esse trabalho aos meus pais Arno João Webler e Agnes Dresch Webler pelo
carinho, ânimo e apoio incondicional em todas as minhas decisões e conselhos valiosos, e
principalmente pelo exemplo de dignidade. E a minha querida irmã Geovana Dresch Webler e
meu cunhado Samuel Teixeira, que sempre me animaram em todos os momentos com
incentivos.
4
AGRADECIMENTOS
A Universidade Federal de Rondônia, especificamente ao Departamento de
Engenharia Ambiental pelo ensino valioso que me proporcionou durante esses cinco anos
uma formação primorosa.
A minha namorada Angélica Salame que me acompanhou por grande parte de minha
graduação, que graças a ela conseguimos enfrentar juntos as dificuldades, me animando nos
momentos difíceis com seu carinho, amor e seu sorriso.
Aos meus amigos inseparáveis Josiane de Brito Gomes e Marcos Leandro Alves
Nuñes, pela companhia, apoio e ajuda em todos os trabalhos técnicos, como as saídas
divertidas da faculdade.
A minha orientadora Renata Gonçalves Aguiar que foi essencial, pois desde o início
da graduação me auxiliou tanto na área acadêmica, quanto de forma pessoal, sendo ela um
exemplo de profissional da educação e pesquisadora.
Ao meu cunhadão Tiago Salame, e a minha cunhada Fernanda Salame que juntamente
com meu sogro Fernandes Salame me ensinaram muito durante o meu estágio, tornando essa
etapa de suma importância na minha formação.
Aos meus amigos de faculdade João P. P. C. Moreira, Thiago E. P. F. Nascimento,
Farley de O. Xavier e Wekecley Bianqui, que foram sempre companheiros nas atividades de
classe e extraclasse.
5
A meus companheiros do Programa LBA, em especial Diego Jatobá dos Santos,
Frederico T. Trindade, Bruno Soares de Castro e Kécio Gonçalves Leite.
Aos professores Fernando L. Cardoso e Nara L. R. de Andrade, que se mostraram
sempre prontos em ajudar, através de comentários e de explicações valiosas na realização do
TCC.
A professora Ana Lúcia D. Rosa e ao professor Marlos G. de Albuquerque, que
apresentam sempre uma animação esplêndida em suas aulas, o que os torna exemplos de
professores.
Ao professor Leonardo J. G. Aguiar que sempre esteve pronto a ensinar, sempre com
ideias inovadoras.
Aos professores Gersina N. R. Carmo Júnior, Johannes G. Janzen, Marcelo M.
Barroso e Igor G. Fotopoulos que me proporcionaram ensino primoroso, sempre me
instigando a melhorar.
Ao programa LBA, que me proporcionou um desenvolvimento pessoal e profissional
de suma importância, especialmente aos professores Alessandro C. de Araújo e Antônio
Manzi, que mesmo em pouco tempo me ensinaram muito.
6
RESUMO
Atualmente as transformações do planeta devido às mudanças de uso da terra, à urbanização,
à queima de combustíveis fósseis e entre outras ações antrópicas tem sido amplamente
debatidas e apontadas como os principais fatores para o aquecimento global. Situada na região
amazônica, Rondônia está diretamente ligada às atividades de agricultura, de agropecuária e,
atualmente, de produção de energia elétrica. Tais atividades possuem intrínseca relação com
as profusas perturbações no meio ambiente como, por exemplo, as elevadas taxas de
desmatamento, que levam as fronteiras agropecuárias por sobre as florestas amazônicas,
estando amplamente inseridas no contexto das mudanças climáticas. Desse modo, este estudo
buscou caracterizar e analisar a variação temporal de componentes micrometeorológicos em
uma área de pastagem no sudoeste da Amazônia, nos anos de 1999 a 2010, com o intuito de
verificar se as mudanças no uso do solo amazônico estão alterando o comportamento desses
componentes. As medidas foram no sítio experimental pertencente à rede de torres do
Experimento de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia (Programa LBA), em
Rondônia. O sítio experimental está localizado na Fazenda Nossa Senhora (FNS), os dados de
fluxos de calor latente e sensível foram obtidos utilizando o método de covariância de vórtices
turbulentos. Os resultados despontaram que houve uma variação temporal nas variáveis
estudadas, com aumentos e quedas, a exemplo a temperatura do ar, que obteve um aumento
de 0,64°C, por sua vez a umidade específica sofreu uma queda de 1,44g/kg. Essas mudanças
são consideradas como preocupações futuras, influenciando diretamente na umidade relativa
do ar, uma vez que no período de estudo, teve uma queda de 8,9%. As alterações
microclimáticas ocorridas acabam afetando de forma direta e indireta a população de entorno,
assim como a própria vegetação, que está fortemente ligada a essas variáveis Desta forma, se
deve estabelecer medidas que possibilitem que tais mudanças cessem, ou mesmo, ocorra a
recuperação de algumas áreas.
Palavras-chave: Aquecimento global, alterações microclimáticas, atividade agropecuária.
7
ABSTRACT
Currently the transformation of the planet due to changes in land use, urbanization, the
burning of fossil fuels and other human activities has been widely discussed and identified as
the main factors to global warming. Located in the Amazon, Rondônia is directly linked to the
activities of agriculture, livestock, and currently producing electricity. Such activities have a
close relationship with the profuse disturbances in the environment, for example, high rates of
deforestation, farming frontiers that lead over the Amazon rainforests, is also widely within
the context of climate change. Thus, this study sought to characterize and analyze the
temporal variation of micrometeorological components in a pasture area in southwestern
Amazonia, in the years 1999 to 2010, in order to verify that the changes in land use Amazon
are changing the behavior of these components. The measures were the experimental site
belonging to the network of towers of Large-Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in
Amazonia (LBA Program) in Rondônia. The experimental site is located at Fazenda Nossa
Senhora (FNS), the data flow of latent and sensible heat were obtained using the method of
eddy covariance data.The results emerged that there was a temporal variation in the variables
studied, with increases and decreases, like the air temperature, which was an increase of 0.64
° C, specific humidity has dropped by 1.44 g / kg. This evidence shows that water in the
atmosphere had a major fall, and the air temperature increased. These changes are being
considered as future concerns, directly influencing the relative humidity, where the study
period, fell by 8.9%. Microclimatic changes that occurred just affecting directly and indirectly
to the surrounding population, such as the vegetation itself, which is closely linked to these
variables, making changes on the studied period. Thus, measures must be established that
make such changes cease, or even go back the way they were before.
Keywords: Global warming, microclimate changes, farming.
8
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 - Estação micrometeorológica do Programa LBA, Fazenda Nossa Senhora,
Ouro Preto do Oeste/RO................................................................................
20
Figura 2 - Temperatura média horária e IC de 95% nos anos de 1999 a 2010............... 28
Figura 3 - Umidade relativa do ar média horária e IC de 95% nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
29
Figura 4 - Umidade específica (4a) e umidade específica de saturação do ar (4b)
média horária e IC de 95% nos anos de 1999 a 2010...................................
30
Figura 5 - Umidade específica e pressão atmosférica média horária nos anos de 1999
a 2010.............................................................................................................
30
Figura 6 - Calor sensível médio horário e IC de 95% nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
31
Figura 7 - Fluxo de calor sensível e temperatura do ar média horária nos anos de
1999 a 2010....................................................................................................
32
Figura 8 - Fluxo de calor latente médio horário e IC de 95% nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
32
Figura 9 - Fluxo de calor no solo médio horário e IC de 95% nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
34
Figura 10 - Fluxo de calor no solo e radiação de onda curta incidente média horária e
IC de 95% nos anos de 1999 a 2010..............................................................
35
Figura 11 - Temperatura do ar média horária nos meses de janeiro e agosto nos anos
de 1999 a 2010...............................................................................................
37
Figura 12 - Temperatura do ar média mensal nos anos de 1999 a 2010........................... 37
Figura 13 - Umidade relativa do ar média mensal nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
39
9
Figura 14 - Umidade específica e umidade específica de saturação do ar mensal nos
anos de 1999 a 2010.......................................................................................
41
Figura 15 - Dispersão da radiação líquida e fluxo de calor latente com valores de
médias horárias nos anos de 1999 a 2010......................................................
42
Figura 16 - Componentes do balanço de energia representando o ciclo diurno médio
do período úmido nos anos de 1999 a 2010..................................................
43
Figura 17 - Componentes do balanço de energia representando o ciclo diurno médio
do período úmido-seco nos anos de 1999 a 2010...........................................
44
Figura 18 - Componentes do balanço de energia representando o ciclo diurno médio
do período seco nos anos de 1999 a 2010.....................................................
45
Figura 19 - Componentes do balanço de energia representando o ciclo diurno médio
do período seco-úmido nos anos de 1999 a 2010.........................................
46
Figura 20 - Temperatura mensal nos anos de 1999 a 2010 nos meses de janeiro (20a) a
dezembro (20l)...............................................................................................
49
Figura 21 - Umidade relativa do ar mensal nos anos de 1999 a 2010 nos meses de
janeiro (21a) a dezembro (21l).......................................................................
53
Figura 22 - Variação da umidade relativa do ar média mensal nos anos de 1999 a 2010
e precipitação média de 1999 a 2006 (WEBLER; AGUIAR; AGUIAR,
2007)...............................................................................................................
55
Figura 23 - Umidade específica (UE) e umidade específica de saturação (UES) mensal
nos anos de 1999 a 2010 nos meses de janeiro (24a) a dezembro
(24l)................................................................................................................
58
Figura 24 - Variação da umidade específica (UE) e umidade específica de saturação
(UES) média mensal nos anos de 1999 a 2010 e a precipitação média de
1999 a 2006 (WEBLER; AGUIAR; AGUIAR, 2007)..................................
60
Figura 25 - Mudança de cobertura da vegetação em torno da torre da Fazenda Nossa
Senhora, a) imagem do ano de 2000 e b) imagem do ano de 2010.
(Regiões em retângulos branco representam as maiores diferenças). O
triângulo é a localização da torre do sítio de pesquisa Fazenda Nossa
Senhora...........................................................................................................
61
10
LISTA DE TABELAS
Tabela 1 - Aproveitamento dos dados de temperatura do ar nos anos de 1999 a 2010. 23
Tabela 2 - Aproveitamento dos dados da umidade relativa do ar nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
23
Tabela 3 - Aproveitamento dos dados da umidade específica do ar e umidade
específica de saturação do ar nos anos de 1999 a 2010..................................
24
Tabela 4 - Aproveitamento dos dados do saldo de radiação nos anos de 1999 a 2010.. 24
Tabela 5 - Aproveitamento dos dados de fluxo de calor no solo nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
24
Tabela 6 - Aproveitamento dos dados do fluxo de calor sensível nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
25
Tabela 7 - Aproveitamento dos dados de fluxo de calor latente nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
25
Tabela 8 - Variação da temperatura do ar (°C): média com IC de 95%, mínima,
máxima e amplitude média nos anos de 1999 a 2010....................................
36
Tabela 9 - Variação da umidade relativa do ar (%): média com IC de 95%, mínima,
máxima e amplitude média nos anos de 1999 a 2010....................................
38
Tabela 10 - Variação da umidade específica do ar (g/kg): média com IC de 95%,
mínima, máxima e amplitude média nos anos de 1999 a 2010......................
40
Tabela 11 - Variação da umidade específica de saturação do ar (g/kg): média com IC
de 95%, mínima, máxima e amplitude média nos anos de 1999 a 2010........
40
Tabela 12 - Variação média com IC de 95% das componentes do balanço de energia
(W.m-2
) nos anos de 1999 a 2010...................................................................
42
Tabela 13 - Variação média da temperatura do ar (°C) nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
49
11
Tabela 14 - Variação média mensal da umidade relativa do ar (%) nos anos de 1999 a
2010................................................................................................................
54
Tabela 15 - Variação média mensal da umidade específica do ar (g/kg) nos anos de
1999 a 2010....................................................................................................
59
Tabela 16 - Variação média mensal da umidade específica de saturação do ar (g/kg)
nos anos de 1999 a 2010.................................................................................
59
12
SUMÁRIO
INTRODUÇÃO.................................................................................................................. 14
1. REFERENCIAL TEÓRICO..................................................................................... 16
1.1 ALTERAÇÕES CLIMÁTICAS NA AMAZÔNIA................................................... 16
1.2 MUDANÇAS DE USO DA TERRA .......................................................................... 18
2. MATERIAL E MÉTODOS........................................................................................... 20
2.1 DESCRIÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO..................................................................... 20
2.2 DESCRIÇÃO DOS INSTRUMENTOS E MEDIDAS
MICROMETEOROLÓGICAS........................................................................................ 21
2.3 ANÁLISE DOS DADOS.............................................................................................. 22
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO 27
3.1 CARACTERIZAÇÃO DAS COMPONENTES MICROMETEOROLÓGICOS
AO LONGO DO DIA........................................................................................................ 27
3.1.1 TEMPERATURA DO AR........................................................................................ 27
3.1.2 Umidade Relativa do Ar........................................................................................... 28
3.1.3 Umidade Específica e Umidade Específica de Saturação do Ar........................... 29
3.2 CARACTERIZAÇÃO DAS COMPONENTES DO BALANÇO DE ENERGIA
AO LONGO DO DIA.........................................................................................................
31
3.2.1 Fluxo de Calor Sensível............................................................................................ 31
3.2.2 Fluxo de Calor Latente............................................................................................. 32
3.2.3 Fluxo de Calor no Solo.............................................................................................. 33
3.3 CARACTERIZAÇÃO DAS COMPONENTES MICROMETEOROLÓGICAS
13
AO LONGO DO ANO....................................................................................................... 35
3.3.1 Temperatura do Ar................................................................................................... 35
3.3.2 Umidade Relativa do Ar........................................................................................... 37
3.3 Umidade Específica e Umidade Específica de Saturação do Ar.............................. 39
3.4 CARACTERIZAÇÃO DO BALANÇO DE ENERGIA AO LONGO DO
ANO.....................................................................................................................................
42
3.5 CARACTERIZAÇÃO DAS COMPONENTES MICROMETEOROLÓGICAS
INTERANUAL...................................................................................................................
46
3.5.1 Temperatura do Ar .................................................................................................. 46
3.5.2 Umidade Relativa do Ar........................................................................................... 51
3.5.3 Umidade Específica e Umidade Específica de Saturação do Ar .......................... 56
3.6 MUDANÇA DE USO DA TERRA............................................................................. 60
CONSIDERAÇÕES FINAIS............................................................................................ 62
REFERÊNCIAS................................................................................................................. 64
14
INTRODUÇÃO
Atualmente as transformações do planeta devido às mudanças de uso da terra, à
urbanização, à queima de combustíveis fósseis e entre outros efeitos antrópicos tem sido
amplamente debatida. Tais fenômenos podem estar agravando o aquecimento global, apesar
desses efeitos ainda serem contestados, bem como suas possíveis causas.
Desse modo, há uma preocupação não exclusivamente com o aumento da
temperatura, mas também devido à crescente ocorrência de eventos extremos do clima, como
por exemplo, os tsunamis, as secas, as inundações e os fenômenos La Niña e El Niño.
Em 2005 a seca no sudoeste da Amazônia, possivelmente umas das mais severas em
pelo menos 100 anos (MARENGO et al., 2011b) contrastou com a ocorrência de chuvas
torrenciais no norte e leste da Amazônia que fizeram transbordar o rio Amazonas e seus
afluentes ocasionando a enchente de 2009, considerada a maior dos últimos 107 anos
(MARENGO et al. 2011a).
Tendo em vista esses acontecimentos, é perceptível para muitos especialistas que o
equilíbrio do planeta está se alterando, sendo que as atividades antrópicas têm sido apontadas
como as principais causas desses desastres (FEARNSIDE, 2009), dentre elas as queimadas e
o desflorestamento.
A forma mais presente e detectável de mudanças de uso da terra na Amazônia tem
sido a conversão de florestas de dosséis fechados em campos de pastagens e de cultivos,
comprometendo a fertilidade do solo, queda na evapotranspiração, diminuição da
precipitação, aumento da temperatura e outros efeitos (COHEN et al., 2007; CORREIA;
ALVALÁ; MANZI, 2006; MALHI et al., 2002).
Rondônia está diretamente ligada à atividade da agricultura, da pastagem e
atualmente, da produção de energia elétrica. Tais atividades possuem uma relação intrínseca
com as profusas perturbações do meio ambiente, como as elevadas taxas de desmatamento,
15
que levam as fronteiras agropecuárias por sobre as florestas amazônicas, estando amplamente
inseridas no contexto das mudanças climáticas.
Neste contexto, compreender os processos básicos de funcionamento desse novo
ecossistema originado pela expansão agropecuária, no caso da pastagem, é de fundamental
importância para o entendimento de como essa região interage com a atmosfera, assim como,
de que forma ela se comporta frente às mudanças no clima.
Desta forma, o presente estudo buscou elucidar a caracterização e análise temporal
de componentes micrometeorológicos em uma área de pastagem no sudoeste da Amazônia
com o intuito de verificar se as mudanças no uso do solo amazônico estão alterando o
comportamento desses componentes. Para tal finalidade, foram analisados dados coletados
nos anos de 1999 a 2010 e verificadas as variações no ciclo diário, mensal e anual nas
componentes de temperatura do ar, de umidade relativa do ar, de umidade específica do ar, de
umidade específica de saturação do ar, de fluxo de calor sensível, de fluxo de calor latente e
de fluxo de calor no solo.
16
1 REFERENCIAL TEÓRICO
1.1 ALTERAÇÕES CLIMÁTICAS NA AMAZÔNIA
A partir da revolução industrial encetaram as observações de que as fontes e as
principais grandezas do ciclo de carbono mudaram, quando a concentração de dióxido de
carbono começou a subir constantemente (SCHIMEL, 1995), passando da concentração
global da época pré-industrial que era em torno de 280ppm para 379ppm em 2005 (IPCC,
2007). O Brasil por sua vez, entra nesse cenário de emissão de poluentes atmosféricos,
principalmente através das queimadas dos biomas, com destaque para o bioma Amazônico,
que tem sofrido nas últimas décadas significativas mudanças no uso da terra, através de
intenso processo de ocupação humana (FEARNSIDE, 2004; FUJISAKA et al.,1998; NOBRE
et al., 1996).
Ao ocorrer o desflorestamento da Amazônia, de acordo com Foley et al. (2003) o
ecossistema será totalmente modificado, apresentando um alto albedo, diminuição da
evapotranspiração, aumento da temperatura da superfície entre outras modificações.
A Amazônia apresenta como uma das principais causas de desflorestamento a
ocupação desordenada, a utilização de áreas florestadas para pecuária/agricultura, sendo as
queimadas o precursor dessas mudanças, pois o gás formado através das reações fotoquímicas
dessas emissões gera processos formadores de ozônio (O3), atingindo níveis que podem ser
danosos a floresta, visto ser o ozônio fitotóxico, danificando os estômatos das folhas
(ARTAXO et al., 2005), consistindo o estômato responsabilidade pela transferência de água
no solo para a atmosfera por meio da vegetação.
Com a recente expansão da agricultura mecanizada em regiões da Amazônia, ocorreu
o aumento do tamanho comum de áreas desflorestadas, essas áreas estão concentradas em
uma faixa que se estende desde o Maranhão até Rondônia, denominado “Arco do
Desmatamento”, representando uma área de transição entre dois dos maiores biomas
brasileiros, a Amazônia e o Cerrado, que contém partes preciosas da biodiversidade das duas
regiões (COHEN et al., 2007). O Mato Grosso, Pará e Rondônia juntos contribuíram com
84% dos focos de queimadas de 2003 a 2007 (MORTON et al., 2008).
Mediante a problemática do aquecimento global, o Brasil, nas últimas décadas vem
discutindo políticas públicas para minimizar esses efeitos. A floresta Amazônica vem
despontando nesse aspecto, visto que a sua biomassa apresenta cerca de 70 petagramas, 10 a
17
15% de toda o biomassa do planeta (HOUGHTON et al., 2001) e estudos sugerem que um
grande desmatamento na Amazônia é capaz de acarretar um aumento na temperatura, bem
como reduções na evapotranspiração e na precipitação em torno de 25% (MALHI et al.,
2002).
Fatos como esses são preditos porque a floresta amazônica representa a maior
extensão de florestas tropicais da Terra, exercendo significativa influência no clima local e
global, devido aos fluxos de energia e água na atmosfera (COHEN et al., 2007). Em 2005 a
seca no sudoeste da Amazônia mostrou a fragilidade da floresta em eventos de seca,
indicando o importante papel da chuva.
As nuvens, nesse contexto, têm fundamental importância na precipitação, afetadas
por um jogo de fatores ambientais, como disponibilidade de vapor de água, topografia,
dinâmica atmosférica e estabilidade, cobertura de terra, e concentração de distribuição de
aerossol (MARTINS; SILVA DIAS, 2009).
A floresta apresenta cerca de 60 a 80% das partículas naturais de aerossóis atuando
como núcleos de condensação de nuvens (RISSLER et al., 2004; ZHOU et. al., 2002), fato
que pode advir da atividade microbiana do solo, visto que os microrganismos podem afetar a
formação de nuvens sem deixar a superfície, liberando surfactantes biológicos que substituem
os aerossóis atmosféricos (EKSTROM et al., 2010).
Todos os modelos vêm projetando aumento de temperatura, como os modelos SRES
B1, A1B e A2 propostos pelo IPCC (2007), mas não concordam entre si com respeito às
alterações no regime de chuvas, se haverá um acréscimo ou decréscimo na quantidade de
chuvas (CANDIDO et al., 2007).
Em contrapartida, quando se correlaciona os cenários futuros de El Niño e águas
relativamente mais quentes no oceano Atlântico Tropical Norte, Candido et al. (2007)
sugerem que haverá importantes reduções de chuvas e aumento da duração da estação seca
em grande parte da Amazônia. Por sua vez, eventos La Niña podem apresentar efeitos opostos
ao El Niño, gerando níveis elevados de precipitação sobre a Amazônia, contudo, de acordo
com estudos realizados por Marengo et al. (2011a) em 2008-2009 a hidrologia não teve
efeitos devido a La Niña, mas sim ao início prematuro das precipitações.
Mesmo diante das constantes incertezas da ciência quanto aos efeitos das mudanças
climáticas é fato que a qualidade do ar é fortemente dependente do tempo e é, portanto,
sensível a essas mudanças, desse modo ao afetar o clima, haverá um efeito na qualidade do ar,
exemplos disso são as análises de perturbação em modelos de transporte químico (CTMs), e
18
simulações CTM dirigido por modelo de circulação geral (GCM) de simulações do século 21
para as mudanças climáticas (JACOB; WINNER, 2009), o que incita a considerar que
qualquer mudança no clima afetará de forma direta e indireta a população.
1.2 MUDANÇAS DE USO DA TERRA
Há uma considerável incerteza sobre como os ecossistemas permanecerão mediante
os efeitos das mudanças do clima com relação à estrutura e composição da vegetação com o
passar do tempo (COCHRANE; BARBER, 2009). Esses impactos não são somente negativos,
pois muitas formas de mudanças de uso da terra são associadas com aumento na produção de
alimento e fibra, juntamente com eficiência de uso de recurso (LAMBIN; HELMUT;
LEPERS, 2003).
De fato, muitas mudanças de uso da terra consistiram principalmente na conversão
de florestas primárias para usos agrícolas (desmatamento) ou a destruição de vegetação
natural que conduz ao abandono, no qual essas conversões são irreversíveis (LAMBIN;
HELMUT; LEPERS, 2003).
A lógica por atrás da ligação entre agricultura e desmatamento é simples e
constrangedora, uma vez que para aumentar produções agrícolas de forma rápida, devem ser
removidas predominantemente as áreas de florestas, para constituir gado e soja. Juntamente
com os lucros econômicos da agricultura, que são grandes o bastante para armar o setor com
influência política, conduzindo investimento do governo na infraestrutura de transporte, para
assim escoar produtos agrícolas para diversos mercados (EWERS, LAURANCE, SOUZA,
2008).
A preocupação inicial com relação às mudanças de uso da terra era como essa
transformação da terra poderia influenciar mudanças no clima e reduzir a biodiversidade,
contudo, o mais recente foco é entender a sustentabilidade e vulnerabilidade desses
ecossistemas e assim conduzir a uma maior ênfase na junção de estudos da dinâmica entre
sociedades humanas e os ecossistemas (LAMBIN; HELMUT; LEPERS, 2003).
Baseado em conhecimento local da região amazônica, as flutuações do
desflorestamento foram variadas, sendo atribuída a uma gama de fatores como a expansão de
área de pastagem, cultivo de soja, expansão de infraestrutura e proliferação de pavimentos e
estradas (EWERS; LAURANCE; SOUZA, 2008).
Barona et al. (2010) elucidam que as mudanças de uso da terra se devem
19
predominantemente à expansão da pastagem, e não da soja especificamente, porém, um
aumento na plantação de soja aconteceu em regiões previamente usadas para pasto que pode
ter deslocado essas áreas de pastagens para o norte nas áreas de florestas, que acaba causando
uma forma de desmatamento indireto. Quando um ecossistema natural é destruído ou alterado
ele interrompe os ciclos hidrológicos e biogeoquímicos que funcionam em interação
mantendo o equilíbrio entre as espécies e o meio (ANDRADE et al., 2008).
20
2 MATERIAL E MÉTODOS
2.1 DESCRIÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO
As medidas foram realizadas nos anos de 1999 a 2010 em um sítio experimental
pertencente à rede de torres do Experimento de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na
Amazônia (Programa LBA), em Rondônia. O sítio experimental está localizado na Fazenda
Nossa Senhora (FNS), nas coordenadas 10º45ºS e 62º22O, altitude de 293m no município de
Ouro Preto do Oeste (Figura 1). O Período úmido é característico de janeiro a março, úmido-
seco de abril a junho, seco de julho a setembro e seco-úmido de outubro a dezembro, com
precipitação média anual de 1627mm.
O sítio encontra-se no centro de uma área desmatada com aproximadamente 50km de
raio, tendo como cobertura vegetal predominante a gramínea Brachiaria brizantha, além de
pequenas palmeiras dispersas.
Figura 1 - Estação micrometeorológica do Programa LBA, Fazenda Nossa Senhora, Ouro Preto do
Oeste/RO.
A área estudada foi primeiramente desflorestada por queimada em 1971, e desde
21
1991 foi considerada uma área homogênea com a gramínea Brachiaria brizantha. O fetch no
sítio experimental é de aproximadamente 1-2 km em todas as direções (VON RANDOW et
al., 2004).
2.2 DESCRIÇÃO DOS INSTRUMENTOS E MEDIDAS MICROMETEOROLÓGICAS
O instrumento utilizado para medir a temperatura e a umidade relativa do ar foi um
termohigrômetro HMP35A e o HMP45C (Vaisala Inc., FIN) instalado a 10 metros de altura,
que realizava medidas a cada 30 segundos e médias a cada 10 minutos, que eram,
posteriormente, armazenadas em um datalogger CR10X (Campbell Scientific Instrument,
USA).
A umidade específica do ar foi calculada a partir da Equação 1, e a umidade
específica de saturação do ar pela Equação 2, no qual a temperatura e umidade do ar foram
coletados utilizando os sensores termohigrômetro HMP35A e o HMP45C (Vaisala Inc., FIN)
e o sensor de pressão PTB100 (Vaisala Inc., FIN).
eP
eUE
378,0
622,0
(1)
1000378,0
622,0x
eP
eUES
s
s
(2)
no qual es é a pressão de saturação do vapor d‟água (mba), e é a pressão atual do vapor d‟água
(mba), UE é a umidade específica do ar (g/kg) e UES é a umidade específica de saturação do
ar.
As radiações de onda curta de forma incidente e refletida (Sin e Sout) foram medidas
pelos sensores piranômetros CM21 (Kipp & Zonen, Delft, NLD), com intervalo espectral de
305 a 2800nm. A radiação de onda longa foi medida utilizando os sensores CG1 (Kipp &
Zonen, Delft, NLD) de forma incidente e refletida (Lin e Lout), com intervalo espectral de
4500 a 42000nm. Os dados mencionados foram coletados e armazenados pelos datalogger
CR10X (Campbell Scientific Instrument, USA), com medidas a cada 30 segundos e médias a
cada 10 minutos.
O saldo de radiação (R_liq) foi calculado através da Equação 3:
R_liq = (Sin – Sout) + (Lin – Lout) (3)
22
sendo R_liq o saldo de radiação; Sin e Sout a radiação de onda curta incidente e refletida
respectivamente; Lin e Lout a radiação de onda longa atmosférica e terrestre,
respectivamente.
O fluxo de calor no solo (G) foi medido a 1cm da superfície do solo por meio do
sensor SH1 (Flux plates, Hukseflux, NLD), apresentando sensibilidade de 50uV/W.m-2
, com
range 2000 a -2000 W.m-2
.
As medidas dos fluxos de calor latente (LE), sensível (H) e de fluxo de dióxido de
carbono (CO2) foram obtidas por um sistema de medição de alta frequência dos fluxos de
superfície, composto por um anemômetro sônico tridimensional e um analisador de gás por
infravermelho.
Foram utilizados dois anemômetros sônico tridimensional, sendo que, durante o
período de 1999 a 2006 foi utilizado o Solent 1012R2 (Gill Instruments, UK) e a partir de
2007 um CSAT3 (Campbell Scientific, USA).
O analisador de gás por infravermelho utilizado no período de 1999 a 2006 foi o
LICOR-6262 (LI-COR Biosciences, USA) e durante o período de 2007 em diante foi
utilizado o LICOR 7500 (LI-COR Biosciences, USA). Esses sensores estavam conectados a
um microcomputador tipo “palmtop” durante 1999 a 2006 e a partir de 2007 foi utilizado um
CR1000, que faziam as leituras dos dados com uma frequência de 10Hz e armazenavam os
dados brutos em arquivos a cada 30 minutos.
Os dados brutos contendo as flutuações em alta frequência dos componentes da
velocidade do vento, medidas pelo anemômetro sônico, e da concentração de vapor d‟água,
medidos pelo IRGA, foram processados em um computador com o auxílio do software
Alteddy (ELBERS, 1998), desenvolvido pela Alterra Green World Research, a fim de se obter
os fluxos turbulentos de energia (fluxo de H e LE) através do sistema de correlação de
vórtices turbulentos (Eddy Correlation).
2.3 ANÁLISE DOS DADOS
Foram efetuadas filtragens nos dados, utilizando valores mínimos, máximos e de
diferenças entre as médias, pré-estabelecidos e utilizados por Von Randow et al. (2004), de
forma a retirar dados espúrios. Após a filtragem dos dados foram calculadas as médias
horárias, mensais e anuais e o intervalo de confiança (IC) de 95%.
Devido a problemas nos sensores ou mesmo por erros humanos, durante alguns
23
períodos os dados apresentaram falhas, conforme pode ser visualizado nas Tabelas 1 a 7.
Baseado no fato de que essas falhas influenciam no balanço total mensal dos dados, as
estações que apresentaram menos de 85% de dados foram desconsideradas, mas aproveitadas
para outras análises.
Tabela 1 - Aproveitamento dos dados de temperatura do ar nos anos de 1999 a 2010.
Mês 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Jan 0% 58% 61% 100% 0% 100% 100% 100% 84% 42% 100% 82%
Fev 82% 82% 43% 90% 0% 93% 90% 87% 71% 69% 59% 91%
Mar 100% 24% 10% 100% 0% 100% 100% 63% 0% 100% 69% 97%
Abr 100% 97% 97% 79% 0% 100% 89% 70% 0% 100% 92% 0%
Maio 100% 95% 100% 98% 40% 99% 79% 92% 75% 100% 100% 88%
Jun 100% 97% 97% 97% 41% 96% 78% 72% 8% 100% 76% 96%
Jul 100% 100% 100% 100% 63% 74% 71% 84% 11% 100% 92% 68%
Ago 99% 100% 100% 100% 99% 100% 100% 100% 76% 99% 68% 100%
Set 100% 95% 86% 90% 92% 100% 97% 97% 100% 88% 82% 18%
Out 86% 100% 98% 65% 97% 100% 100% 100% 93% 100% 100% 81%
Nov 98% 97% 97% 0% 97% 92% 79% 98% 31% 90% 91% 74%
Dez 99% 47% 100% 0% 100% 94% 0% 82% 52% 100% 0% 0%
Tabela 2 - Aproveitamento dos dados da umidade relativa do ar nos anos de 1999 a 2010.
Mês 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Jan 0% 0% 100% 100% 0% 100% 100% 0% 85% 42% 99% 81%
Fev 82% 0% 100% 100% 0% 100% 100% 0% 79% 76% 65% 100%
Mar 100% 20% 94% 100% 0% 100% 100% 0% 0% 100% 68% 96%
Abr 100% 100% 100% 81% 0% 100% 92% 0% 0% 100% 94% 0%
Maio 100% 95% 100% 100% 40% 99% 79% 0% 75% 97% 100% 87%
Jun 100% 100% 100% 100% 42% 99% 80% 0% 8% 100% 78% 99%
Jul 100% 100% 100% 100% 63% 74% 71% 0% 11% 100% 90% 67%
Ago 86% 100% 93% 100% 99% 100% 100% 0% 76% 97% 67% 99%
Set 0% 98% 92% 93% 95% 100% 100% 0% 99% 91% 84% 18%
Out 0% 100% 98% 92% 97% 100% 100% 0% 93% 100% 100% 81%
Nov 0% 100% 100% 0% 100% 95% 82% 0% 32% 93% 92% 76%
Dez 0% 47% 100% 0% 100% 94% 53% 0% 52% 100% 0% 0%
24
Tabela 3 - Aproveitamento dos dados da umidade específica do ar e umidade específica de saturação
do ar nos anos de 1999 a 2010.
Mês 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Jan 0% 58% 48% 98% 0% 100% 100% 100% 0% 42% 99% 0%
Fev 82% 91% 48% 97% 0% 100% 100% 97% 0% 39% 65% 0%
Mar 100% 20% 10% 94% 0% 100% 100% 63% 0% 69% 68% 0%
Abr 100% 100% 100% 77% 0% 100% 92% 73% 0% 100% 94% 0%
Maio 99% 95% 100% 92% 40% 99% 79% 92% 0% 97% 100% 76%
Jun 100% 100% 98% 96% 42% 99% 80% 75% 0% 103% 78% 99%
Jul 100% 100% 90% 97% 53% 74% 71% 0% 0% 100% 90% 67%
Ago 86% 100% 85% 96% 99% 100% 100% 0% 45% 96% 67% 99%
Set 0% 98% 89% 0% 95% 100% 100% 0% 99% 86% 30% 18%
Out 0% 100% 98% 0% 97% 100% 100% 0% 93% 96% 0% 81%
Nov 0% 100% 99% 0% 100% 95% 82% 0% 32% 93% 0% 76%
Dez 0% 47% 100% 0% 100% 94% 53% 0% 52% 100% 0% 0%
Tabela 4 - Aproveitamento dos dados do saldo de radiação nos anos de 1999 a 2010.
Mês 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Jan 0% 58% 100% 100% 0% 100% 100% 100% 85% 42% 99% 81%
Fev 86% 91% 100% 100% 0% 103% 100% 97% 79% 76% 65% 100%
Mar 100% 24% 94% 100% 0% 100% 100% 63% 0% 100% 68% 97%
Abr 100% 100% 100% 81% 0% 100% 92% 72% 0% 100% 94% 36%
Maio 100% 95% 100% 100% 40% 99% 79% 92% 75% 97% 100% 92%
Jun 100% 100% 100% 100% 42% 99% 80% 75% 8% 103% 78% 99%
Jul 100% 100% 100% 100% 63% 74% 71% 84% 11% 100% 90% 67%
Ago 100% 100% 100% 100% 98% 100% 100% 100% 76% 97% 67% 100%
Set 100% 98% 92% 0% 95% 100% 99% 100% 100% 91% 84% 19%
Out 100% 100% 98% 64% 97% 100% 99% 100% 93% 100% 100% 84%
Nov 100% 100% 100% 0% 100% 95% 82% 100% 32% 93% 92% 76%
Dez 75% 47% 100% 0% 100% 94% 53% 84% 52% 104% 0% 84%
Tabela 5 - Aproveitamento dos dados de fluxo de calor no solo nos anos de 1999 a 2010.
Mês 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Jan 0% 58% 100% 100% 0% 100% 99% 100% 85% 40% 99% 76%
Fev 80% 91% 100% 100% 0% 100% 98% 96% 79% 72% 64% 94%
Mar 100% 24% 94% 100% 0% 100% 100% 63% 0% 95% 68% 92%
Abr 100% 100% 100% 73% 0% 100% 90% 72% 0% 95% 93% 30%
Maio 100% 95% 100% 15% 40% 99% 79% 91% 75% 92% 99% 86%
Jun 100% 100% 100% 23% 42% 99% 80% 75% 8% 98% 77% 93%
25
Cont.
Mês 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Jul 100% 100% 100% 0% 63% 74% 71% 84% 11% 95% 90% 62%
Ago 100% 100% 100% 33% 99% 100% 100% 100% 76% 92% 67% 95%
Set 100% 98% 92% 0% 95% 100% 100% 99% 100% 87% 83% 14%
Out 0% 100% 98% 0% 97% 100% 99% 99% 93% 95% 99% 78%
Nov 0% 100% 100% 0% 100% 95% 81% 0% 32% 88% 92% 71%
Dez 0% 47% 100% 0% 100% 94% 41% 0% 52% 98% 0% 79%
Tabela 6 - Aproveitamento dos dados do fluxo de calor sensível nos anos de 1999 a 2010.
Mês 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Jan 0% 6% 71% 47% 49% 26% 84% 67% 0% 0% 29% 0%
Fev 59% 15% 90% 47% 4% 85% 94% 30% 0% 0% 84% 81%
Mar 51% 5% 94% 46% 96% 3% 77% 1% 0% 0% 91% 98%
Abr 45% 22% 95% 43% 94% 75% 73% 18% 0% 0% 84% 99%
Maio 38% 64% 80% 0% 90% 0% 34% 5% 0% 75% 38% 54%
Jun 35% 41% 97% 32% 94% 0% 9% 0% 0% 42% 95% 98%
Jul 41% 72% 91% 39% 91% 0% 0% 0% 0% 97% 23% 83%
Ago 1% 80% 83% 47% 79% 77% 0% 0% 0% 67% 17% 55%
Set 8% 91% 82% 41% 2% 3% 0% 0% 0% 65% 0% 74%
Out 34% 62% 92% 30% 92% 0% 0% 0% 0% 65% 0% 94%
Nov 27% 89% 96% 43% 80% 0% 0% 0% 0% 43% 0% 45%
Dez 18% 94% 95% 47% 96% 86% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Tabela 7 - Aproveitamento dos dados de fluxo de calor latente nos anos de 1999 a 2010.
Mês 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Jan 0% 6% 60% 99% 49% 26% 74% 66% 0% 0% 25% 0%
Fev 61% 10% 98% 100% 4% 81% 89% 31% 0% 0% 74% 63%
Mar 52% 5% 84% 100% 96% 3% 73% 1% 0% 0% 83% 75%
Abr 46% 23% 81% 90% 94% 74% 66% 18% 0% 0% 80% 79%
Maio 39% 66% 43% 0% 90% 0% 31% 5% 0% 72% 36% 48%
Jun 36% 26% 98% 65% 94% 0% 9% 0% 0% 39% 91% 87%
Jul 43% 71% 97% 81% 91% 0% 0% 0% 0% 98% 25% 82%
Ago 1% 66% 93% 93% 79% 60% 0% 0% 0% 82% 17% 52%
Set 9% 95% 81% 85% 2% 3% 0% 0% 0% 72% 0% 72%
Out 23% 57% 92% 8% 92% 0% 0% 0% 0% 67% 0% 85%
Nov 29% 87% 78% 0% 80% 0% 0% 0% 0% 42% 0% 41%
Dez 18% 89% 54% 0% 96% 80% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
26
Para estudar a mudança de cobertura vegetal no sítio em estudo foi utilizado um
recorte de 38.837,52ha de uma imagem multiespectral advinda do satélite LandSat 5, em 3
bandas espectrais (vermelho, infravermelho próximo e infravermelho médio), com resolução
espacial de 30 metros, datada em 23.08.2000 e 19.08.2010.
Para a classificação foi utilizado o software Spring 5.1.8, sendo que as classes foram
definidas entre área de floresta e não floresta.
Para realizar a classificação foi utilizada máxima verossimilhança gaussiana, esse
algoritmo avalia a variância e a covariância das categorias de padrões de resposta espectral
quando classifica um pixel desconhecido, considerando a distribuição da nuvem de pontos
que forma a categoria dos dados de treinamento que é Gaussiana (distribuição normal)
(OLIVEIRA, 2009).
27
3 RESULTADOS E DISCUSSÃO
3.1 CARACTERIZAÇÃO DAS COMPONENTES MICROMETEOROLÓGICOS AO
LONGO DO DIA
3.1.1 Temperatura do Ar
A temperatura média do ar nos anos de 1999 a 2010 foi de 24,81±0,14°C (todo valor
após o sinal ± corresponderá a um intervalo de confiança da média de 95%) e amplitude diária
de 7,92°C, valores próximos ao encontrado por Culf et al. (1996), com valor de 24,5°C no
mesmo sítio na campanha Anglo-Brazilian Amazonia Climate Observation Study
(ABRACOS).
A variação da temperatura durante o dia segue o mesmo padrão da radiação de onda
curta, contudo, se observa certo atraso, onde a temperatura máxima média foi de 28,96°C às
14h30min. Esse retardamento entre a radiação máxima é devido ao fato de que há um
afastamento entre a superfície do solo e o sensor termohigrômetro, de 8 metros. Desse modo,
essa diferença entre a máxima de radiação e a temperatura, ocorreu às 14h30min, sendo
comumente de duas horas para locais onde o sensor situa-se a dois metros acima do solo.
Áreas de pastagem objetivam produzir biomassa para os bovinos. Fatores como
temperatura e radiação possuem uma relação estrita com o crescimento da biomassa, enquanto
a disponibilidade de variáveis, tais como, nutrientes e água a limitam. Desse modo, na Figura
2, é mostrada a variação térmica na FNS e o dia médio durante o ano. Na análise da referida
figura, se depreende que as temperaturas mínimas e máximas são de 21,04 e 28,96°C,
respectivamente.
Essa reação fisiológica natural da planta objetiva poupar energia, ocorrendo um
decréscimo em seu metabolismo, para tanto há uma menor assimilação de dióxido de carbono
e desenvolvimento. Por sua vez, temperaturas menores podem fazer com que a pastagem não
se desenvolva, ocasionando um período de dormência.
28
Figura 2 - Temperatura média horária e IC de 95% nos anos de 1999 a 2010.
Esse tipo de forrageira apresenta desenvolvimento máximo entre 30 a 35°C, e não
crescimento entre 12 a 17°C (CORREIA; ALVALÁ; MANZI, 2006), assim foi possível
observar que em geral, a FNS apresenta condições favoráveis ao desenvolvimento da
vegetação.
3.1.2 Umidade Relativa do Ar
A umidade relativa do ar média nos anos de 1999 a 2010 foi de 76,52±2,61%, e
amplitude diária de 31,13%, a umidade do ar apresentou valores próximos a de áreas de
florestas de transição com 78,98% (VILANI et al., 2006), contudo, 7% menores do que
encontrados em uma área de floresta primária próxima ao sítio, aproximadamente a 100km,
com média de 82% de umidade (AGUIAR, 2005).
A umidade relativa do ar é um dos parâmetros fundamentais, tanto por aspectos
envolvendo a saúde pública, difusão de carbonos orgânicos voláteis, qualidade do ar, quanto
por ser essencial para o desenvolvimento da vegetação, pelos aspectos nutritivos e de
transporte (AASAMAA; SÕBER, 2011; JACOB; WINNER, 2009; PIETER; SANDEN;
VEEN; 1992; TORRE; FJELD; GISLEROD, 2001; XU; ZHANG, 2011).
Evidenciando uma característica da região, a umidade relativa do ar apresenta
acentuada amplitude (FIGURA 3). Isso ocorre devido a sua proporcionalidade com o aumento
do gradiente de temperatura, fato que acarreta naturalmente um aumento da umidade durante
a noite e um decréscimo durante o dia. É perceptível que a umidade máxima ocorre por volta
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Tem
per
atura
do A
r (°
C)
18
20
22
24
26
28
30
32
34
29
das 6 às 7h, acarretada pela condensação das partículas, fenômeno conhecido como orvalho.
Figura 3 - Umidade relativa do ar média horária e IC de 95% nos anos de 1999 a 2010.
A pastagem como qualquer vegetação necessita que a umidade apresente um valor
ideal. Plantas em ambientes com alta umidade, acima do ponto de saturação, não conseguem
perder água para o meio, e como ela necessita disso para o transporte de sais minerais do solo
para a planta, ocorrerá insuficiência em seu desenvolvimento. Entretanto, baixos valores de
umidade também são maléficos à planta, pois provocará perda demasiada de água durante o
processo de fotossíntese e respiração da planta, assim, como forma de proteção haverá
diminuição do seu desenvolvimento para evitar perda excessiva.
3.1.3 Umidade Específica e Umidade Específica de Saturação do Ar
A umidade específica do ar (UE) expressa a quantidade de massa de vapor de água
em relação à massa total da amostra de ar úmido e a umidade específica de saturação do ar
(UES) é a quantidade que a atmosfera precisaria para saturar.
A UE apresentou média de 14,9±0,48g/kg (FIGURA 4a), com amplitude de
0,97g/kg. O comportamento da UE se deve à aerodinâmica da pastagem ser suave e devido às
fortes inversões de temperatura resultarem em uma mistura menos eficiente com as camadas
superiores da atmosfera (MAITELLI; WRIGHT, 1996). Se comparado com áreas cobertas por
florestas próximas ao sítio estudado, que apresentaram valores de 15,8g/kg e 17,5g/kg no
período seco e úmido respectivamente (RANDOW et al., 2004), é possível notar nuances do
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Um
ida
de
Re
lativa
do
Ar
(°C
)
50
60
70
80
90
100
30
efeito da mudança de cobertura do solo.
A UES apresentou valor médio de 20,3±0,85g/kg (FIGURA 4b) com amplitude de
9,6g/kg, sendo essa afetada principalmente pela temperatura e umidade do ar.
Figura 4 - Umidade específica (4a) e umidade específica de saturação do ar (4b) média horária e IC de
95% nos anos de 1999 a 2010.
Diferente da UES, que é influenciada principalmente pela temperatura do ar e
umidade relativa do ar, a UE apresenta variação do comportamento durante o dia devido à
variação da pressão atmosférica (FIGURA 5), a qual é diretamente proporcional.
Figura 5 - Umidade específica e pressão atmosférica média horária nos anos de 1999 a 2010.
Tanto a umidade relativa do ar como a umidade específica é determinante para que
ocorra o fenômeno do orvalho ou da condensação da água. Em diversas vegetações, inclusive
a pastagem, o orvalho é importante fator na precipitação de água para o consumo hídrico,
sendo em alguns períodos a única fonte de água para a vegetação.
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Um
idad
e E
spec
ífic
a d
o a
r (g
/kg)
13,5
14,0
14,5
15,0
15,5
16,0
16,5
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Um
idad
e E
spec
ífic
a de
satu
raçã
o d
o a
r (g
/kg)
12
15
18
21
24
27
30
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Pre
ssão
Atm
osf
éric
a (m
ba)
990
992
994
996
998
1000
1002
Um
idad
e E
spec
ífic
a (g
/kg)
14,2
14,4
14,6
14,8
15,0
15,2
15,4
15,6
15,8
16,0
Pressão do Ar
Umidade Especifica
a b
´
31
3.2 CARACTERIZAÇÃO DAS COMPONENTES DO BALANÇO DE ENERGIA AO
LONGO DO DIA
3.2.1 Fluxo de Calor Sensível
O fluxo de calor sensível (H) se apresenta como um dos principais componentes do
balanço de energia, analisado em diversos trabalhos (AGUIAR et al., 2006; CASTELLV;
SNYDER, 2009). No presente estudo os valores médios de H foram de 33,27±11,92W.m-²,
sendo que o valor máximo foi observado às 11h30min (FIGURA 6).
Figura 6 - Calor sensível médio horário e IC de 95% nos anos de 1999 a 2010.
O H expressa a energia utilizada para o aquecimento da superfície, tendo
fundamental destaque para o desenvolvimento dos seres vivos, como plantas e animais. O
aumento dessa variável pode indicar que a superfície está se aquecendo, ou mesmo, sua
diminuição pode minorar esse efeito. Dessa maneira, é possível visualizar na Figura 7 essa
relação, de forma que no período noturno o valor de H se aproxima de zero, chegando a
ocorrer valores negativos, sobrevindo assim o resfriamento.
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Flu
xo d
e ca
lor
sensí
vel
(W
.m-2
)
-20
0
20
40
60
80
100
120
140
160
32
Figura 7 – Fluxo de calor sensível e temperatura do ar média horária nos anos de 1999 a 2010.
3.2.2 Fluxo de Calor Latente
O fluxo de calor latente apresentou valores médios de 56,51±16,56W.m-2
com valor
máximo de 198,92 W.m-2
às 12h30min (FIGURA 8). A média para essa parcela da radiação
líquida esteve abaixo da apresentada por Randow et al. (2004), 73,45W.m-2
, para a mesma
área de estudo. Vale salientar que o período de pesquisa desse autor compreende um menor
período de estudo, ou seja, três anos.
No entanto, o valor médio encontrado por Randow et al. (2004) se apresenta
consideravelmente próximo ao limite superior do intervalo de confiança de 95% visto neste
estudo, possibilitando presumir que se fosse analisado uma amostragem de dados em maior
número, esse valor poderia ser mais próximo ao encontrado.
Figura 8 – Fluxo de calor latente médio horário e IC de 95% nos anos de 1999 a 2010.
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400C
alor
Sen
sível
(W
.m-2
)
-30
0
30
60
90
120
150
180
210
Te
mp
era
tura
do A
r (°
C)
20
22
24
26
28
30
32
34
36
Calor Sensível
Temperatura do AR
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Flu
xo d
e C
alor
Lat
ente
(W
.m-2
)
-50
0
50
100
150
200
250
300
Flu
xo
de
Cal
or
Sen
sível
(W
.m-2
)
33
O LE é o principal componente do balanço de energia encontrado em diversos
ecossistemas (TEIXEIRA, 2000), sendo responsável pela transformação de água no estado
líquido em vapor de água. Essa variável também representa um fator fundamental para a
planta, visto que para cada grama de matéria orgânica produzida pela planta,
aproximadamente 500g de água são absorvidos pelas raízes, transportados através do corpo da
planta e perdidos para atmosfera (TAIZ; ZEIGUER, 2006).
Desse modo, o LE representa um importante indicador do quanto de energia está
sendo utilizada para evapotranspiração, assim regiões com menos água em seu sistema
apresentarão valores menores de LE, e regiões com maiores níveis de água apresentarão
maiores valores de LE. Assim, ao estudar os efeitos da mudança de cobertura, essa variável
deve ser entendida, uma vez que a mudança de floresta tropical para pastagens e áreas
agrícolas implica na diminuição da evapotranspiração e, consequentemente, do LE.
Diversos autores mostram diferenças na mensuração de LE em variados
ecossistemas. Rocha et al. (2009) por exemplo, verificaram as condições climáticas de
diversos sítios, o LE variou desde 63W.m-2
no sítio Pé de Gigante no Cerrado a 108W.m-2
no
sítio K83 na área de floresta Amazônica em Santarém/PA. Uma região localizada a 100km da
área abordada no presente estudo, a REBIO Jaru, apresentou média de 78,5W.m-2
, sendo essa
área um ecossistema de floresta Amazônica primária.
Desta forma, é possível observar que ao comparar a FNS com o sítio da REBIO Jaru,
constata-se que quando ocorre a mudança de cobertura vegetal de floresta por pastagem o LE
é atenuado em 30%, evidenciando que a pastagem apresenta menor disponibilidade hídrica
em seu sistema.
3.2.3 Fluxo de Calor no Solo
O fluxo de calor no solo (G) representa a energia destinada para o aquecimento do
solo, onde valores positivos indicam aquecimento e negativos indicam um resfriamento. O
valor médio no sítio em estudo foi de 0,78±3,33W.m-2
com valores máximo de 45,03W.m-2
(FIGURA 9).
O aquecimento do solo ocorre no período compreendido entre 6h30min às 17h30min,
esse aquecimento apresenta fator relevante para o crescimento e desenvolvimento de
microrganismos presentes no solo, sendo ele importante para retirada de nutrientes básicos
como nitrogênio do ar e decomposição de matérias orgânicas do solo. Apesar do nitrogênio
34
representar 78% da composição da atmosfera, as plantas e animais não conseguem retirá-lo do
ar, assim, graças aos microrganismos esse composto é transformado em nitratos que são
assimilados pelas plantas e utilizados pelos demais seres da cadeia alimentar.
Figura 9 - Fluxo de calor no solo médio horário e IC de 95% nos anos de 1999 a 2010.
Mediante análise da Figura 10 é possível observar que ocorre um atraso entre o início
da radiação emitida pelo sol em forma de radiação de onda curta (Sin) e o aquecimento do
solo. Esse fenômeno é decorrido primordialmente por dois fatores: a vegetação que impede a
entrada de radiação diretamente pelo solo e a diferença de altura entre a superfície do solo e o
sensor, que é de 2cm.
Esse retardo advém também por dois fatores: devido à transferência de energia do ar
para o solo ocorrido pela convecção e dentro do solo pela condução, sendo o segundo mais
eficiente. No final da tarde ocorre o inverso, pois o solo continua aquecendo mesmo com
valores de Sin próximos a zero, devido ao atraso existente pela distância entre o sensor e a
superfície.
Porém, altos valores podem ser prejudiciais ao sistema vegetativo, visto que altos
fluxos indicam basicamente que o solo está aquecendo, facilitando a desidratação das plantas,
o que acarreta diminuição da atividade microbiana.
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Flu
xo d
e ca
lor
no s
olo
(W
.m-2
)
-20
0
20
40
60
35
Figura 10 - Fluxo de calor no solo e radiação de onda curta incidente média horária e IC de 95% nos
anos de 1999 a 2010.
A variação do G é fundamental para a compreensão de como a pastagem protege o
solo da radiação direta, e como ela fornece energia, visto que essa variável é altamente
dependente do índice de área foliar (IAF), assim, menor cobertura de folhas apresentará
valores maiores de G (GALVANI; ESCOBEDO; PEREIRA, 2001).
Lopes et al. (2011) realizaram um estudo evidenciando que áreas preservadas
apresentam menores valores de G, por sua vez, vegetações com dosséis menores apresentam
valores maiores. Como a área de estudo apresenta altura da vegetação abaixo de 80cm ocorre
picos maiores de G, evidenciando que esse tipo de ecossistema é mais suscetível a radiação de
onda curta, ao se comparar com sistemas preservados, de forma que apresentaram uma maior
quantidade de raios próximos a superfície.
3.3 CARACTERIZAÇÃO DAS COMPONENTES MICROMETEOROLÓGICAS AO
LONGO DO ANO
3.3.1 Temperatura do Ar
A variabilidade da temperatura do ar durante o ano é essencial para compreensão de
como a pastagem interage e se modifica durante o ano, evidencia em que período essa
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Flu
xo d
e ca
lor
no s
olo
(W
.m-2
)
-40
-20
0
20
40
60
Rad
iaçã
o d
e onda
curt
a in
ciden
te (
W.m
-2)
0
200
400
600
800
Fluxo de calor no solo
Radiação de onda curta
36
vegetação apresenta melhor desenvolvimento ou mesmo o tempo próximo ao ideal para
plantio/renovação da Brachiaria brizantha.
As temperaturas do ar média, mínima, máxima e a amplitude média estão
apresentadas na Tabela 8. A sazonalidade durante o ano é atribuída à precipitação e à
cobertura de nuvens afetarem diretamente o balanço de radiação e energia.
Tabela 8 - Variação da temperatura do ar (°C): média com IC de 95%, mínima, máxima e amplitude
média nos anos de 1999 a 2010.
Mês Média
Mínima Máxima Amplitude Média
Jan 24,7 ± 0,70 17,4 34,4 5,6 Fev 24,5 ± 0,68 16,7 33,1 4,9
Mar
24,8 ± 0,71 10,9 34,4 5,6
Abr 24,7 ± 0,83 14,7 33,2 6,5
Maio 24,1 ± 0,95 10,1 33,0 7,4
Jun 23,8 ± 1,15 11,3 37,6 9,6
Jul 24,1 ± 1,33 9,7 36,5 11,0
Ago 25,6 ± 1,36 11,3 36,0 11,8
Set 25,7 ± 1,17 12,7 35,5 9,4
Out 25,7 ± 0,96 10,1 39,8 8,0
Nov 25,2 ± 0,84 14,4 35,7 6,4
Dez 24,9 ± 0,59 19,7 33,0 5,3
Apesar de as diferenças entre as médias não serem maiores do que 2°C, mesmo
contrastando meses mais chuvosos com mais secos, na Figura 11 é possível verificar que a
diferença do comportamento é atribuída ao fato de os meses de maiores precipitações
apresentarem uma amplitude menor do que os meses mais secos, caracterizados por
temperaturas diurnas menores e noturnas maiores. Assim, os meses de janeiro e agosto
apresentam precipitação média respectivamente de 334,98mm e 10,81mm, com amplitudes de
temperatura de 5,6°C e 11,8°C.
Nos meses de maio e junho é verificada uma característica da região onde ocorre a
diminuição da temperatura média do ar, visto serem esses os meses mais frios do ano, com
temperatura mínima em torno de 10°C, fenômeno conhecido como friagem, decorrentes de
entradas de ar frio oriundas do sul, discutidas por diversos autores que mostram as
consequências desses eventos (CULF et al., 1996; LONGO; CAMARGO; DIAS, 2004;
RIGUI et al., 2009). Na Figura 12 pode ser avaliada a variação da temperatura durante o ano,
onde é perceptível a ocorrência de friagens afetando a temperatura local.
37
Figura 11 - Temperatura do ar média horária nos meses de janeiro e agosto nos anos de 1999 a 2010.
Figura 12 - Temperatura do ar média mensal nos anos de 1999 a 2010.
3.3.2 Umidade Relativa do Ar
Os valores médios da umidade relativa do ar com IC de 95%, mínimos, máximos e
amplitude média durante os doze meses do ano estão representados na Tabela 9. O período
que apresentou a menor média, juntamente com a menor umidade e maior amplitude foi o
mês de agosto, com valor médio de 59,54±3,29%, sendo esse mês característico na região por
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Tem
per
atura
do A
r (°
C)
18
20
22
24
26
28
30
32
34
Janeiro
Agosto
Mês do Ano
Jan Fev Mar Abr Maio Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
Tem
per
atura
do A
r (°
C)
15
18
21
24
27
30
33
36
38
apresentar os menores valores.
A Organização Mundial da Saúde (OMS) adota alguns parâmetros para identificar
quando os valores da umidade podem apresentar algum perigo para os seres humanos. Assim,
quando a umidade do ar está entre 20% e 30%, é considerado estado de atenção, entre 12% e
20% é determinado estado de alerta, e abaixo de 12% é estado de emergência
(http://www.terra.com.br/noticias/infograficos/umidade).
Desse modo, o único período que apresentou estado de alerta foi o mês de agosto,
com 12,66%, enquanto os meses de junho, julho, agosto, setembro e outubro apresentaram
estado de atenção. Esses valores são referências para ações públicas, pois esses dados de
umidade representam perigo para todos, principalmente para crianças e idosos.
Tabela 9 - Variação da umidade relativa do ar (%): média com IC de 95%, mínima, máxima e
amplitude média nos anos de 1999 a 2010.
Mês Média
Mínima Máxima Amplitude Média
(%) Jan 82,40±2,17 41,91 95,50 23,50 Fev 84,56±2,11
5,712377
5,403541
5,290802
5,615009
7,06608
6,480506
7,916116
8,99835
10,60025
7,381575
7,035581
5,535571
43,72 95,80 21,34
Mar
83,90±1,97 46,62 95,80 24,05
Abr 82,84±2,09 40,86 95,70 26,91
Maio 79,39±2,70 33,72 97,70 29,93
Jun 75,98±2,51 28,33 97,90 38,87
Jul 67,12±3,03 20,90 95,80 43,70
Ago 59,54±3,29 12,66 94,40 44,80
Set 67,03±3,86 22,55 95,50 36,86
Out 74,27±2,66 28,79 94,90 34,91
Nov 79,17±2,61 35,69 100,00 27,75
Dez 82,06±2,28 42,20 95,50 23,37
O comportamento distinto da umidade relativa entre os meses, exposto na Figura 13,
está relacionado à precipitação, consequentemente, a presença de maior ou menor cobertura
de nuvens afeta diretamente a entrada da radiação solar, com o acréscimo e decréscimo da
temperatura do ar.
Essa variabilidade apresenta expressiva influência no sistema de pastagem, pois
indica que está havendo uma menor ou maior quantidade de água no ambiente, resultados
relevantes para os pecuaristas e para a população, onde ambos podem mitigar possíveis
efeitos tanto na gramínea como na saúde pública.
39
Figura 13 – Umidade relativa do ar média mensal nos anos de 1999 a 2010.
3.3.3 Umidade Específica e Umidade Específica de Saturação do Ar
Os valores de umidade específica (UE) e umidade específica de saturação (UES) em
diferentes meses do ano estão apresentados nas Tabelas 10 e 11, respectivamente. A umidade
específica média variou de 11,80±0,80g/kg em agosto a 16,49±0,26g/kg em março,
coincidindo com a ocorrência dos valores mínimo e máximo, respectivamente.
A principal componente que determina essa variação é a precipitação, apesar de março
não ser o mês de maior precipitação, apresentou um acúmulo de água no sistema, uma vez
que no mês de abril as precipitações diminuem a incidência, juntamente com a umidade
específica.
Esses valores médios encontrados apresentam uma diferença próxima a 2% do que o
encontrado por Culf et al. (1996). Porém, o resultado que mostrou maior diferença entre os
estudos foi a medida encontrada no mês com menor UE. Culf et al. (1996) encontraram UE de
11,9g/kg no mês de julho, e não agosto, embora não mostre a precipitação no período. Talvez
o início das precipitações possa ter ocorrido no mês de agosto. Contudo, esse valor
encontrado por Culf et al. (1996) se encontra dentro do IC de 95% do mês de julho.
Mês do ano
Jan Fev Mar Abr Maio Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
Um
idad
e re
lati
va
do
Ar
(%)
20
30
40
50
60
70
80
90
100
40
Tabela 10 - Variação da umidade específica do ar (g/kg): média com IC de 95%, mínima, máxima e
amplitude média nos anos de 1999 a 2010.
Mês Média
Mínima Máxima Amplitude Média
(g/kg) Jan 16,03±0,30 15,37 16,50 0,62 Fev 16,13±0,39 14,47 17,77 0,71
Mar
16,49±0,26 15,43 17,79 0,79
Abr 16,33±0,47 15,33 17,57 1,11
Maio 15,13±0,62 12,82 16,33 1,14
Jun 13,83±0,56 12,88 15,56 1,58
Jul 12,41±0,65 10,80 14,05 2,10
Ago 11,80±0,80 09,28 14,27 2,51
Set 13,41±0,79 12,05 14,76 1,53
Out 15,19±0,36 14,60 15,75 1,25
Nov 15,90±0,32 15,48 16,18 0,70
Dez 16,15±0,27 15,74 16,69 0,65
A umidade específica de saturação do ar apresentou o maior valor médio em
novembro, 20,79±0,75g/kg e menor valor médio em junho, 19,22±0,85g/kg. A UES apresenta
menores valores de maio a julho, sendo esse período característico por haver eventos de
friagem, fazendo com que a temperatura do ar diminua, assim afetando a UES (CULF et al.,
1996).
Tabela 11 - Variação da umidade específica de saturação do ar (g/kg): média com IC de 95%,
mínima, máxima e amplitude média nos anos de 1999 a 2010.
Mês Média
Mínima Máxima
(g/kg)
Amplitude Média
(g/kg) Jan 19,96± 0,74 19,04 20,78 6,84 Fev 19,49± 0,79 17,83 20,68 6,19
Mar
20,00± 0,64 18,70 20,70 6,88
Abr 20,26± 0,79 19,32 21,26 8,25
Maio 19,55± 0,82 18,07 20,79 9,11
Jun 19,22± 0,85 17,54 20,33 11,37
Jul 19,77± 1,03 17,82 20,78 13,17
Ago 21,55± 1,04 20,44 23,14 15,48
Set 21,47± 1,26 20,44 22,66 12,60
Out 21,30± 0,84 20,31 22,34 10,76
Nov 20,79± 0,75 20,25 21,37 8,77
Dez 20,13± 0,69 18,99 20,77 6,77
Na Figura 14, é possível notar o comportamento da UE e da UES, porém os
comportamentos são inversamente proporcionais, implicando na diminuição da UE e aumento
da UES nos períodos mais secos. O aumento da UES ocorre principalmente na amplitude,
com valores no mês de agosto de 15,48g/kg, sendo essa afetada pela amplitude térmica, que é
de 11,8°C no mesmo período.
41
A UES apresentou aumento contínuo até abril, quando a precipitação média foi
próximo a 210mm. Mas, com a diminuição das chuvas, a UE começou a diminuir, contudo,
com o início das chuvas em setembro, principia novamente a aumentar (WEBLER; AGUIAR;
AGUIAR, 2007).
Figura 14 – Umidade específica e umidade específica de saturação do ar mensal nos anos de 1999 a
2010.
Deste modo, a vegetação da pastagem apresenta período onde ocorre uma maior ou
menor facilidade de perda de água, ocasionando que suas atividades sejam reguladas de
acordo com o ambiente atmosférico.
3.4 CARACTERIZAÇÃO DO BALANÇO DE ENERGIA AO LONGO DO ANO
A variabilidade do comportamento das componentes do balanço de energia
apresentaram valores distintos entre os diferentes meses do ano (TABELA 12), exibindo
maior valor médio de R_liq e LE no mês de novembro com 125,65±27,83W.m-2
e
64,92±18,70W.m-2
, respectivamente. Por sua vez, os fluxos de H e G apresentaram maior
valor médio em agosto, com 46,70±13,74W.m-2
e 6,22±2,84W.m-2
, respectivamente.
Em média, a energia disponível destinada para o LE foi de 50,50±14,7%,
29,62±10,6% ao H e 0,7±2,96% ao G, representando um total 80,82% destinado a essas três
componentes. A maior quantidade de energia disponível no sistema foi utilizada para o LE,
como visto acima, seguida pelo H, no qual a partição de R_liq em LE influi diretamente na
Mês do ano
Jan Fev Mar Abr Maio Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
Um
idad
e es
pec
ífic
a (g
/kg)
6
9
12
15
18
21
24
27
30
33
Umidade Específica de Saturação
Umidade Específica
42
determinação do ciclo hidrológico, no desenvolvimento da camada limite, no tempo e no
clima, influenciando diretamente na precipitação (ANDRADE et al., 2009).
Tabela 12 - Variação média com IC de 95% das componentes do balanço de energia (W.m-2
) nos anos
de 1999 a 2010.
Mês R_liq LE H G
Jan 118,17±31,24 48,16±19,65 25,13±12,87 -0,58±3,64 Fev 106,01±29,96 49,01±16,63 25,55±10,85 -0,68±3,95
Mar 126,20±33,06 63,16±15,62 24,96±09,71 -1,15±8,50
Abr 114,26±25,27 55,53±17,61 28,48±11,04 -2,10±3,02
Maio 101,77±20,95 60,01±15,19 31,99±13,29 -1,46±3,34
Jun 102,48±16,78 63,16±15,62 34,87±11,67 0,53±3,72
Jul 107,33±15,14 59,30±12,52 42,24±12,21 4,07±2,65
Ago 106,99±13,71 54,22±14,26 46,70±13,74 6,22±2.84
Set 96,13±17,20 49,75±17,19 40,30±12,83 2,67±3,78
Out 126,42±24,26 64,92±18,70 38,12±12,49 1,99±3,34
Nov 125,65±27,83 61,12±18,70 33,09±12,16 1,46±3,69
Dez 116,68±30,88 49,74±17,19 27,99±10,14 1,56±3,83
O LE apresentou variabilidade média durante o ano de 9,62%, com média anual de
56,5W/m². A R_liq é o principal fator dessa variabilidade, pois ao analisar a regressão dessas
variáveis o coeficiente de determinação foi de 0,9568 (FIGURA 15).
Figura 15 - Dispersão da radiação líquida e fluxo de calor latente com valores de médias horárias nos
anos de 1999 a 2010.
No período úmido que compreende os meses de janeiro a março, a R_liq apresentou
Fluxo de Calor Latente (W.m-2
)
-50 0 50 100 150 200 250
Rad
iaçã
o L
íquid
a (W
.m-2
)
-100
0
100
200
300
400
500
600
y = 0,4323x
R2 = 0,9568
43
média de 116,79±31,41W.m-2
, LE com 53,44±17,29W.m-2
, H com 25,16±11,14W.m-2
e G
com -0,80±3,59W.m-2
, gerando um fechamento de 66,62% (FIGURA 16). É perceptível que o
LE foi superior ao H e G, um dos fatores preponderantes para a elucidação de tal fato é a
expressiva quantidade de água disponível no solo, que propicia que maior parte da energia
disponível seja destinada à evapotranspiração e menor para o aquecimento do ar.
Figura 16 - Componentes do balanço de energia representando o ciclo diurno médio do período
úmido nos anos de 1999 a 2010.
Os valores de LE, H e G no período úmido-seco (FIGURA 17) denotam que apesar
desse período apresentar menor pluviosidade que o úmido, o LE e o H aumentaram em média
11,5% e 26,3%, respectivamente. O G e o R_liq apresentaram quedas de 21% e 10%,
respectivamente. Desta forma, foi possível observar que apesar de H e LE ter aumentado, a
R_liq apresentou queda. Esse fenômeno ocorre devido a abundante disponibilidade de água
no solo, e como a cobertura de nuvens é atenuada, favorece o aumento de LE e H.
Tal fato se explica devido ao fechamento do balanço de energia ter apresentado uma
melhoria de 18,5%, evidenciando um fechamento de 85,09%. Diversos trabalhos mostram que
o fechamento do balanço de energia gira em torno de 80%, como Von Randow et al. (2004)
que observaram o fechamento com 74,04% ao analisar o balanço de energia da mesma região
estudada e Priante Filho et al. (2004) que encontraram um fechamento de 85% também em
uma área de pastagem. Foken (2008) apresenta uma ampla discussão sobre os problemas no
fechamento no balanço de energia.
Desta forma, os sistemas de coleta de dados apresentam melhoria na qualidade,
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Com
ponen
tes
do B
alan
ço d
e E
ner
gia
(w
.m-2
)
-100
0
100
200
300
400
500
Radiação Líquida
Fluxo de Calor Latente
Fluxo de Calor Sensível
Fluxo de calor no Solo
44
principalmente do LE, uma vez que o sensor que calcula a concentração de água é altamente
influenciado pelas precipitações e por condensações. Sendo assim, como ressaltado no
parágrafo anterior, pelo fato do índice de precipitação ser atenuado, há menos erros nas
medidas, suscitando valores mais coesos.
Figura 17 - Componentes do balanço de energia representando o ciclo diurno médio do período
úmido-seco nos anos de 1999 a 2010.
No período seco houve uma diminuição de 2,5% do R_liq em relação ao período
úmido-seco, e o LE apresentou o mesmo comportamento, gerando uma queda de 9%, de
59,56±16,1W.m-2
para 54,42±14,7W.m-2
, o LE representou 52,3% do particionamento total
do balanço de energia (FIGURA 18).
Em contrapartida, houve um aumento de 35,5% no H, passando de 29,94%, no período
úmido-seco, para 41,63% da radiação líquida no período seco. A média de G, antes com
valores negativos, apresentou valores positivos, indicando o seu aquecimento, com média de
4,31±3,1W.m-2
, e representou 4,17% da radiação líquida disponível.
Desse modo, o período seco apresentou um fechamento de 98,4%, valor superior ao
encontrado em diversos trabalhos (AGUIAR et al., 2006; CASTELLV; SNYDER;
BALDOCCHI, 2008; VON RANDOW et al., 2004).
Não obstante, é possível notar que LE e H apresentam curvas mais aproximadas no
período seco, devido a um aumento considerável de H. Isso ocorre devido ao défice de
precipitação característico dessa época do ano, ocasionando estresse hídrico na gramínea
Brachiaria brizantha, diminuindo assim a abertura dos seus estômatos e evitando a perda de
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Com
ponen
tes
do B
alan
ço d
e E
ner
gia
(w
.m-2
)
-100
0
100
200
300
400
500
Radiação Líquida
Fluxo de Calor Latente
Fluxo de Calor Sensível
Fluxo de Calor no Solo
45
água em demasia pela planta.
Quando os estômatos estão abertos, durante as trocas de dióxido de carbono e de
oxigênio com a atmosfera, também é permitida a passagem de vapor de água, processo
conhecido como transpiração, contudo, a eficiência desse processo depende de diversos
fatores, sendo o principal a disponibilidade de água no solo, que ao apresentar um défice,
ocasiona o fechamento ou diminuição da abertura dos estômatos, a fim de reduzir a perda de
água (JACOBSEN; LIU; JENSEN, 2009).
Na transpiração ocorre simultaneamente a refrigeração das folhas e o processo de
distribuição dos nutrientes nas plantas. Todavia, no período seco, a baixa disponibilidade de
água favorece o fechamento dos estômatos das plantas, impedindo a transpiração e
distribuição de elementos essenciais ao seu desenvolvimento. A gramínea diminui seu
desenvolvimento no período seco, entretanto, nesse período há maior disponibilidade de
radiação fotossintéticamente ativa, mas o fator limitante se torna a água no sistema, reduzindo
a atividade fotossintética.
Figura 18 - Componentes do balanço de energia representando o ciclo diurno médio do período seco
nos anos de 1999 a 2010.
No período seco-úmido (FIGURA 19) principia as chuvas, o que aumenta
consideravelmente a concentração de água no solo. A partir desse evento, uma maior parcela
da energia volta a ser destinada para o fluxo de calor latente, com um aumento de 7,6%. O H
e G apresentam queda de 30% e 68,7%, valores esses, contrastados ao período seco (FIGURA
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Com
ponen
tes
do B
alan
ço d
e E
ner
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(w
.m-2
)
-100
0
100
200
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500
Radiação Líquida
Fluxo de Calor Latente
Fluxo de Calor Sensível
Fluxo de Calor no Solo
´
46
18). Com o aumento da parcela de energia destinada ao LE, há uma diminuição da energia
destinada ao H e ao G. O decréscimo apresentado pelo G foi provocado pelo aumento de água
no solo, que facilita a perda de energia do sistema.
Figura 19 - Componentes do balanço de energia representando o ciclo diurno médio do período seco-
úmido nos anos de 1999 a 2010.
O estudo dos fluxos de calor evidenciam que o principal fator de diferença em seus
valores durante o ano se deve basicamente a presença ou não de água no sistema, desse modo
a diminuição ou aumento das atividades das plantas e a menor disponibilidade de água faz
com que a umidade do solo também se altere, interferindo na evapotranspiração, ocasionando
sua variação.
O mesmo comportamento foi observado por Pezzopane e Pedro Junior (2003) e
Santos et al. (2009) ao analisarem o balanço de energia em plantações de banana e uva
Niágara, respectivamente.
3.5 CARACTERIZAÇÃO DAS COMPONENTES MICROMETEOROLÓGICAS
INTERANUAL
3.5.1 Temperatura do Ar
As variações da temperatura do ar dos doze meses referentes aos doze anos em
estudo estão apresentadas nas Figuras 20a a 20l, vale ressaltar que alguns meses de
determinados anos não apresentam dados, alguns apresentaram uma tendência de aumento,
Hora Local
0 300 600 900 1200 1500 1800 2100 2400
Com
ponen
tes
do B
alan
ço d
e E
ner
gia
(w
.m-2
)
-100
0
100
200
300
400
500
600
Radiação Líquida
Fluxo de Calor Latente
Fluxo de Calor Sensível
Fluxo de Calor no Solo
47
outros próximos à neutralidade e os demais evidenciam características de queda.
O mês onde houve o maior aumento foi o mês de agosto, 1,84°C, comportamento
contrário ocorreu em maio, onde houve um resfriamento de 0,35°C, ocasionado,
principalmente pelos eventos de friagens que chegam à região.
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
per
atu
ra d
o A
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C)
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34
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
per
atu
ra d
o A
r (°
C)
18
20
22
24
26
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32
34
Janeiro Fevereiro
0,0017x+24,151 0,0003x+24,408
Fev
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
per
atu
ra d
o A
r (°
C)
18
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22
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32
34
Março
0,0003x+24,648
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
per
atura
do A
r (°
C)
18
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34Abril
-0,0003x+24,807
a b
c d
48
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
per
atura
do A
r (°
C)
18
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24
26
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32
34
Maio
-0,0006x+24,270
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
per
atura
do A
r (°
C)
18
20
22
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32
34
Junho
0,0013x+23,410
Julho
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
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per
atu
ra d
o A
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C)
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340,0023x+23,393 Agosto
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
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atu
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r (°
C)
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22
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0,0032x+24,639
Setembro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
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atu
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o A
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340,0026x+24,945 Outubro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
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atu
ra d
o A
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0,0006x+25,497
e f
g
h
i j
49
Novembro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
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atu
ra d
o A
r (°
C)
18
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24
26
28
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34
0,0011x+24,879 Dezembro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Tem
per
atu
ra d
o A
r (°
C)
18
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22
24
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28
30
32
34
0,0008x+24,698
Figura 20 - Temperatura mensal nos anos de 1999 a 2010 nos meses de janeiro (20a) a dezembro
(20l).
As equações mostradas na Figura 20 estão descritas na Tabela 13 juntamente com os
valores de aumento ou queda no período estudado. Vale ressaltar, que apesar desses aumentos
e quedas, os dados apontam que há variação na temperatura do ar. Desse modo, durante os
doze anos houve um aumento da temperatura do ar de 0,64°C, e o mês de agosto se destaca
por apresentar o maior aumento, conforme mencionado de 1,84°C.
Tabela 13 - Variação média da temperatura do ar (°C) nos anos de 1999 a 2010.
Mês Equação Aumento/Queda
(°C) Jan 0,0017x+24,151 0,98
Fev 0,0003x+24,408 0,17
Mar 0,0003x+24,648 0,17
Abr -0,0003x+24,807 -0,17
Maio -0,0006x+24,270 -0,35
Jun 0,0013x+23,410 0,75
Jul 0,0023x+23,393 1,32
Ago 0,0032x+24,639 1,84
Set 0,0026x+24,945 1,50
Out 0,0006x+25,497 0,35
Nov 0,0011x+24,879 0,63
Dez 0,0008x+24,698 0,46
Média 0,64
Em um estudo similar desenvolvido em seis regiões do planeta, entre os anos de
1989 e 2008, Viola, Paiva e Savi (2010) verificaram um aumento de 2,22°C em Montreal,
k l
50
0,64°C em Londres, 1,18°C em Johannesburg, 0,10°C em Pequim, 0,95°C em Tóquio e
0,11°C na Albânia. Em outras regiões o autor percebeu uma queda na temperatura. Nas
cidades de Los Angeles e Rio de Janeiro foi constatada uma diminuição de 0,09°C e 0,55°C,
respectivamente.
Algumas evidências sugerem ser real o fenômeno do aquecimento global, como este
trabalho que mostra um aumento de 0,64°C da temperatura do ar de uma área de pastagem.
Esse fenômeno é extremamente discutido por diversos grupos de pesquisa no mundo, uns
ratificando que o aquecimento é ocorrido de forma antrópica (IPCC, 2007), outros
corroborando que esses efeitos de aquecimento são naturais (MOLION, 2008). Todos os
grupos se baseiam em dados e modelos sobre o aquecimento, e apresentam argumentos fortes
para embasar tais conclusões.
Porém, o aquecimento que possivelmente está ocorrendo tem como origem a junção
de fatores naturais e antrópicos, todavia, essas e outras conclusões apresentam fragilidades
pela falta de séries temporais longas e confiáveis em diversos pontos do mundo.
Apesar desses dados não serem conclusivos, pode-se verificar que esta área de
pastagem apresenta tendência de aumento da temperatura do ar, talvez não necessariamente
por fatores globais, e sim locais, como a própria mudança do uso da terra, discutido no tópico
3.7. Atualmente vem crescendo o conhecimento sobre o clima e como e porque ele está
variando, porém, não há consenso a respeito do que fazer e nem conhecimento sobre o grau
de perturbação sobrevirá caso a ocorrência desses eventos persista.
Na literatura brasileira e mundial, observamos relatos de que ocorrem mudanças no
clima, como o crescimento da elevação das temperaturas mínimas em algumas regiões como
São Paulo, SP (BLAIN; PICOLI; LULU, 2009), e o próprio IPCC (2007) mostra tendências
de aumento da temperatura do ar. Apesar das dúvidas, Lonngren e Bai (2008) esclarecem que
o aquecimento global é de responsabilidade do dióxido de carbono, e por sua vez é devido à
queima de combustíveis fósseis feitas pela população.
Hoje, devido ao fato de alguns grupos divulgarem que o aquecimento global é
natural e cíclico, e apresentem pontos importantes para a discussão, pode ser que a população
crie uma forma de descrédito posterior, caso fique confirmado que o aquecimento global é
totalmente antrópico.
Diante disso, Ferguson e Branscombe (2010) mostram que quando moradores de
uma região se preocupam e acreditam no aquecimento global, há uma tendência de práticas
mais limpas, possibilitando assim uma qualidade de vida melhor e satisfatória de ponto de
51
vista social e ambiental.
O aquecimento que ocorre tanto na esfera global, quanto local, afeta a biodiversidade
do solo, da flora e da fauna. Esses efeitos são poucos pesquisados na região de estudo,
contudo, é provável que organismos que faziam a manutenção do clima, foram substituídos
por outros, menos adaptáveis às questões locais, ocorrendo dessa forma a diminuição de
chuvas, lixiviação do solo, entre outros fatores, advindo dessa mudança de cobertura do solo.
Atualmente, quase de forma geral, a economia sempre deve ser levada em
consideração em qualquer empreendimento e mesmo na atividade agropecuária, dessa forma
Sangui e Mendelsohn (2008) preveem em seus estudos uma perda do valor da terra de 8% a
30% no estado de Rondônia, caso ocorra um aumento da temperatura do ar de 2°C e aumento
da precipitação de 8%.
Mediante o exposto, tais mudanças ocorridas na região podem gerar problemas
econômicos importantes e principalmente ambientais, por isso é importante realizar medidas
mitigadoras, para que não ocorra esse problema em um futuro próximo.
3.5.2 Umidade Relativa do Ar
O comportamento da umidade do ar durante os anos de 1999 a 2010, nos doze meses
do ano, estão evidenciados nas Figuras 21a a 21l. Como se constata por meio da linha de
tendência nas figuras, há uma queda da temperatura do ar durante o período estudado em
todos os meses.
Durante o ano a variação da queda da umidade relativa do ar não se manteve
uniforme, variando de 3,5% em janeiro para 17,9% em agosto. O principal fator dessa
diferença entre os meses se deve pela presença ou não de níveis mais altos de precipitação,
como se nota na Figura 22.
52
Janeiro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e d
o A
r (%
)
20
30
40
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70
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100-0,0061x+84,526 Fevereiro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e do A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100-0,0088x+87,339
Março
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e do A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100-0,0113x+87,360
Abril
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e do A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100-0,0094x+85,223
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e d
o A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100Maio -0,0181x+84,611
Junho
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e d
o A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100-0,0183x+81,060
a b
c d
e f
53
Julho
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e d
o A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100-0,0262x+74,408 Agosto
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e d
o A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100
-0,0304x+68,315
Setembro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e do A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100
-0,0311x+75,993 Outubro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e do A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100
-0,0068x+76,404
Novembro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e do A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100-0,0088x+81,969 Dezembro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
Um
idad
e d
o A
r (%
)
20
30
40
50
60
70
80
90
100
-0,0097x+84,617
Figura 21 - Umidade relativa do ar mensal nos anos de 1999 a 2010 nos meses de janeiro (21a) a
dezembro (21l).
g h
i j
k l
54
Ao analisar a Tabela 14 pode ser notado que o período úmido (janeiro a março) e o
seco-úmido (outubro a dezembro) apresentaram uma menor tendência de queda de umidade
relativa do ar, por volta de 5,03% e 4,86%, respectivamente. As precipitações interferem
nessa variável, visto que eventos de precipitação propiciam um aumento natural da umidade, e
como cerca de 50% da chuva se deve a fatores locais (SILVA DIAS; COHEN; GANDU;
2005), e o restante a macroescala e mesoescala, mesmo que haja interferência nesse sítio no
período mais chuvoso, não será percebida em médio prazo.
Tabela 14 - Variação média mensal da umidade relativa do ar (%) nos anos de 1999 a 2010.
Mês Equação Aumento/Queda
Jan -0,0061x+84,526 -3,5%
Fev -0,0088x+87,339 -5,1%
Mar -0,0113x+87,360 -6,5%
Abr -0,0094x+85,223 -5,4%
Maio -0,0181x+84,611 -10,4%
Jun -0,0183x+81,060 -10,5%
Jul -0,0262x+74,408 -15,1%
Ago -0,0304x+68,315 -17,5%
Set -0,0311x+75,993 -17,9%
Out -0,0068x+76,404 -3,9%
Nov -0,0088x+81,969 -5,1%
Dez -0,0097x+84,617 -5,6%
Média -8,9%
No período úmido-seco e seco a umidade relativa do ar, na maior parte dos dias,
apresentou menor influência dos fatores de mesoescala e macroescala, sendo verificado uma
queda em seus valores de 8,8% e 16,8% em ambos os períodos, respectivamente.
A umidade relativa do ar exerce ampla influência na vida dos seres vivos, tanto do
ponto do vista da saúde pública como do conforto ambiental. Desse modo, seus valores
extremos afetam diretamente os seres humanos, além de afetar diretamente a pastagem. A
respeito disso, há o caso de ambientes de alta umidade e saturados que dificultam a
transpiração, inibindo o resfriamento da superfície vegetal e corporal dos animais, incluindo o
homem.
A dificuldade em perder água pelo corpo do ser humano, bem como, pela própria
vegetação impede que ocorra de forma eficiente o controle da temperatura corporal e vegetal,
um aspecto negativo da umidade alta, efeito esse conhecido como desconforto ambiental.
Referente a ambientes de trabalho fechado com alta umidade, acima de 70%,
55
Tsutsumi et al. (2007) esclarecem que tais condições favorecem a fadiga dos funcionários,
prejudicando sua produtividade. Outra desvantagem de ambientes úmidos está ligada a
proliferação de fungos, desde bolores e mofos, possíveis indutores de problemas alérgicos na
população.
Figura 22 - Variação da umidade relativa do ar média mensal nos anos de 1999 a 2010 e precipitação
média de 1999 a 2006 (WEBLER; AGUIAR; AGUIAR, 2007).
Da mesma forma que a alta umidade pode ser problemática, a baixa umidade do ar
também representa um risco para a agricultura e para a saúde pública. Na agricultura pode
ocorrer a perda da água presente nos tecidos vegetais das plantas para o ambiente, através do
processo de transpiração, fazendo com que apresente estresse ao realizar a fotossíntese.
Quanto à saúde pública, em períodos de baixa umidade há elevação dos casos de
irritabilidade e inflamações das vias respiratórias, como irritações no nariz com o seu
entupimento, coriza, tosse, asma, além de irritação nos olhos, aperto no peito, fadiga, dor de
cabeça, erupção cutânea e outras enfermidades (SOOKCHAIYA; MONYAKUL; THEPA,
2010).
A diminuição de 8,9% da umidade relativa do ar no período de doze anos estudados
agrava o efeito da presença de partículas totais em suspensão na atmosfera, intensificando a
poluição química do ar (LEITTE et al., 2009; SOOKCHAIYA; MONYAKUL; THEPA,
2010). No entanto, medidas mitigadoras como a pré-hidratação do corpo induzida por uma
bebida contendo carboidratos e eletrólitos atenuam o problema da poluição química
(OOZAWA et al., 2011), o que não configura uma solução propriamente dita.
Mês do Ano
0 Jan Fev Mar Abr Maio Jun Jul Ago Set Out Nov Dez 0
Um
idad
e re
lati
va
do A
r (%
)
-50
-45
-40
-35
-30
-25
-20
-15
-10
-5
0
Pre
cipit
ação
(m
m)
0
40
80
120
160
200
240
280
320
360
400
Umidade relativa do Ar
Precipitação
Um
idad
e R
elat
iva
do
Ar
(%)
56
Outra consequência negativa da queda da umidade do ar está no fato de que tais
condições favorecem o crescimento e disseminação de bactérias, vírus, ácaros e fungos
(SOOKCHAIYA; MONYAKUL; THEPA, 2010), podendo gerar doenças mais frequentes na
cultura de pastagens e afetar a população de entorno.
3.5.3 Umidade Específica e Umidade Específica de Saturação do Ar
Nas Figuras 23a a 23l estão expostos o comportamento da umidade específica e de
saturação do ar durante 1999 a 2010, nos doze meses do ano, como pode ser analisado através
da linha de tendência nas figuras. Houve de forma geral uma queda, entretanto, o mês de
janeiro foi o único que ressaltou um aumento de 0,04g/kg. Por sua vez, a umidade específica
de saturação apresentou um comportamento constante de aumento.
A variação de aumento e queda da US e UES, durante os meses, estão apresentadas
nas Tabelas 15 e 16, no qual a UE variou entre 0,04g/kg a -2,88g/kg, em janeiro e setembro,
respectivamente, e a UES variou de -0,86g/kg a 3,74g/kg, em fevereiro e setembro,
respectivamente.
Janeiro
Ano
0 96 192 288 384 480 576
g/k
g
10
15
20
25
30
0,00007x+16,008
0,0016x+19,471
Fevereiro
Ano
0 96 192 288 384 480 576
g/k
g
10
15
20
25
30
-0,0011x+16,506
-0,0015x+20,225
a b
Um
idad
e (g
/kg)
Um
idad
e (g
/kg)
57
Março
Ano
0 96 192 288 384 480 576
g/k
g
10
15
20
25
30
Abril
Ano
0 96 192 288 384 480 576
g/k
g
10
15
20
25
30
-0,0032x+17,421
-0,0006x+20,17
-0,0031x+15,976
-0,0013x+20,590
Maio
Ano
0 96 192 288 384 480 576
g/k
g
10
15
20
25
30Junho
Ano
0 96 192 288 384 480 576
g/k
g
10
15
20
25
30-0,0025x+14,517
0,0018x+18,726
-0,0031x+15,976
0,0001x+19,512
Julho
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
g/k
g
5
10
15
20
25
30
35
Agosto
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
g/k
g
5
10
15
20
25
30
35
-0,0036x+13,367 -0,0043x+13,027
-0,0036x+13,367 -0,0043x+13,027
c d
e f
g h
Um
idad
e (g
/kg)
Um
idad
e (g
/kg)
Um
idad
e (g
/kg)
Um
idad
e (g
/kg)
Um
idad
e (g
/kg)
Um
idad
e (g
/kg)
58
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
g/k
g
10
15
20
25
30
Dezembro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
g/k
g
10
15
20
25
30
-0,0010x+16,200 -0,0019x+16,659
-0,0010x+16,200 -0,0019x+16,659
Figura 23 - Umidade específica (UE) e umidade específica de saturação (UES) mensal nos anos de
1999 a 2010 nos meses de janeiro (24a) a dezembro (24l).
O fator principal da diferença entre os meses, onde alguns apresentaram maiores
quedas ou mesmo aumento, é que a UE e UES oscilam de acordo com a variabilidade de
outras variáveis que podem influenciar no comportamento durante o ano. A precipitação é a
principal componente para explicar a variabilidade (Figura 24), visto que ao ocorrer as chuvas
incide o favorecimento da queda de temperatura, fazendo com que a UES diminua. As
precipitações também aumentam a quantidade de água no sistema de pastagem, favorecendo o
aumento da UE.
Outubro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
g/k
g
10
15
20
25
30
35
-0,0014x+15,641
-0,0014x+15,641
Setembro
Ano
0 2000 2002 2004 2006 2008 2010
g/k
g
10
15
20
25
30
35
-0,0014x+15,641
Novembro
i j
k l
Um
idad
e (g
/kg)
Um
idad
e (g
/kg)
Um
idad
e (g
/kg)
Um
idad
e (g
/kg)
59
Tabela 15 - Variação média mensal da umidade específica do ar (g/kg) nos anos de 1999 a 2010.
Mês Equação Aumento/Queda
(g/kg) Jan 0,00007x+16,008 0,04
Fev -0,0011x+16,506 -0,63
Mar -0,0032x+17,421 -1,84
Abr -0,0029x+17,068 -1,67
Maio -0,0031x+15,976 -1,79
Jun -0,0025x+14,517 -1,44
Jul -0,0036x+13,367 -2,07
Ago -0,0043x+13,027 -2,48
Set -0,0050x+14,983 -2,88
Out -0,0014x+15,641 -0,81
Nov -0,0010x+16,200 -0,58
Dez -0,0019x+16,659 -1,09
Média -1,44
Desse modo, com as chuvas ocorre uma regulação dessas variáveis, visto que ao
precipitar em ambientes com valores baixos de UE ocorre maior evapotranspiração (retorno
da água para a atmosfera). Porém, se a atmosfera estiver com valores elevados de UE, a água
precipitada retornará em menor quantidade para a atmosfera, se comparado a ambientes secos,
e os volumes de água não evaporados infiltram no solo e/ou serão incorporados pela
vegetação.
Tabela 16 - Variação média mensal da umidade específica de saturação do ar (g/kg) nos anos de 1999
a 2010.
Mês Equação Aumento/Queda
(g/kg) Jan 0,0016x+19,471 0,92
Fev -0,0015x+20,225 -0,86
Mar -0,0006x+20,175 -0,35
Abr -0,0013x+20,590 -0,75
Maio 0,0001x+19,512 0,06
Jun 0,0018x+18,726 1,04
Jul 0,0029x+18,986 1,67
Ago 0,0042x+20,350 2,42
Set 0,0065x+19,560 3,74
Out 0,0020x+20,655 1,15
Nov 0,0022x+20,151 1,27
Dez 9E-05+20,106 0,05
Média 0,86
60
Figura 24 - Variação da umidade específica (UE) e umidade específica de saturação (UES) média
mensal nos anos de 1999 a 2010 e a precipitação média de 1999 a 2006 (WEBLER; AGUIAR;
AGUIAR, 2007).
Assim, caso a atmosfera esteja mais seca a precipitação fará com que a UE aumente,
no entanto, precipitações em locais com elevada UE origina uma menor evapotranspiração e a
água não evaporada será destinada para alimentar as reservas de água subterrânea e a
vegetação. O comportamento da UES não se difere da UE, contudo, seu efeito ocorre em
decorrência da mudança de pressão e de temperatura ocorrida nesses horários.
3.6 MUDANÇA DE USO DA TERRA
A análise temporal da área do entorno da FNS pode ser observada na Figura 25,
onde a Figura 25a refere-se ao ano de 2000 e a 25b ao ano de 2010. O objetivo da análise foi
verificar mudanças no uso e na ocupação da terra na região. No estudo de ambas foi possível
observar algumas alterações nas áreas no decorrer da década, principalmente na cobertura
vegetal, de forma que os maiores mudanças foram representados por retângulos. Nesse
interstício houve uma subtração de 1457 hectares de áreas florestadas, ou seja, redução de
aproximadamente 29,1% de floresta em torno do sítio experimental (triângulo preto).
Mês do Ano
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Um
idad
e (g
/kg)
-8
-6
-4
-2
0
2
4
Pre
cipi
taçã
o (m
m)
0
100
200
300
400
500
600
UE
UES
Precipitação
Mar Jan Fev Maio Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
Abr
61
Figura 25 - Mudança de cobertura da vegetação em torno da torre da Fazenda Nossa Senhora, a)
imagem do ano de 2000 e b) imagem do ano de 2010. (Regiões em retângulos branco representam as
maiores diferenças). O triângulo é a localização da torre do sítio de pesquisa Fazenda Nossa Senhora.
Uma parcela significativa das áreas antes ocupadas por vegetação foi substituída por
pastagens. Como salienta Roy e Avissar (2002), as áreas de florestas, às margens da BR-364,
sofrem expressiva pressão do setor pecuário, e muitas vezes, sede espaço para a ampliação de
pastagens e/ou fornece matéria-prima para a construção de cercas e piquetes. Foi observado
também, entre esses anos, uma tendência de aumento do número de represas na região e o uso
preponderante de suas águas se destina, principalmente, para a dessedentação de animais e a
piscicultura.
Como visto, houve uma expressiva diminuição da vegetação de floresta, fator que
pode se refletir nas variáveis microclimáticas. Nesse contexto, Malhi et al. (2002) explicam
que mudanças de cobertura vegetal faz com que ocorram alterações nas variáveis
microclimáticas, e os estudos sugerem que um grande desmatamento na Amazônia é capaz de
acarretar um aumento na temperatura, bem como reduções na evapotranspiração e na
precipitação em torno de 25%.
No entanto, talvez apenas essa mudança de cobertura não explique totalmente os
efeitos sobre a região estudada. Mas tal análise demonstra um indicador importante para
elucidar as mudanças ocorridas, no qual a temperatura teve aumento superior ao apresentado
pelo IPCC (2007), 0,2°C por década, sendo que nesse estudo apresentou valor de 0,53°C em
uma década e de 0,64°C se for considerado todo o período estudado de 1999 a 2010.
a b
62
CONSIDERAÇÕES FINAIS
No sítio estudado em Rondônia, se pode observar que apesar de haver uma variação
da temperatura do ar durante o ano, entre 23,8±1,15°C no mês de junho a 25,7±1,17°C em
setembro, não foi observado condições adversas no desenvolvimento da vegetação de
gramínea. No qual a variação apresentada se deve, principalmente, pela precipitação e pela
cobertura de nuvens, que afeta diretamente o balaço de radiação e de energia.
A umidade relativa do ar apresentou comportamento inverso à temperatura do ar,
sendo agosto o mês mais seco, com umidade do ar de 59,54±3,29%, chegando a valores
mínimos de 12,66%. Esse valor pode ser considerado, de acordo com a OMS, como estado de
alerta, o qual representa uma preocupação e um indicativo para políticas públicas na região,
tanto para população que vive na área rural e urbana, quanto para os bovinos. Desse modo,
existe a necessidade de áreas para dessedentação de animais, como represas, a exemplo o
aumento de suas áreas no entorno da torre.
A precipitação foi um dos principais fatores que influenciaram na umidade específica
e umidade específica de saturação do ar, na qual a sua média variou de 11,80±0,80g/kg, em
agosto, para 16,49±0,26g/kg, em março, com uma mínima e uma máxima nesses mesmos
meses. Dessa maneira, a vegetação da pastagem apresentou períodos onde ocorre uma maior
ou menor facilidade de perda de água, fazendo com que suas atividades sejam reguladas de
acordo com o ambiente atmosférico.
A variabilidade do comportamento das componentes do balanço de energia
apresentou valores distintos entre os diferentes meses do ano, na qual o maior valor médio de
R_liq e LE, no mês de novembro, foi de 125,65±27,83W.m-2
e de 64,92±18,70W.m-2
,
respectivamente. Por sua vez, os fluxos de H e G apresentaram maiores valores em agosto,
sendo eles 46,70±13,74W.m-2
e 6,22±2.84W.m-2
, respectivamente. O período seco apresentou
o melhor fechamento do balanço de energia, com valor de 98,4%.
63
Desta forma, o principal fator de diferença durante o ano é basicamente a presença
ou ausência de água no sistema. Ocorre portanto, a diminuição ou o aumento das atividade
das plantas, com uma menor ou maior pluviosidade, interferindo assim na evapotranspiração.
As variáveis micrometeorológicas estudadas entre 1999 a 2010 apresentaram
modificações no decorrer dos anos, por exemplo, a temperatura do ar apresentou uma
tendência geral de aquecimento do ar, com média de aumento de 0,64°C. A umidade relativa
do ar apresentou um queda 8,9%. Tais modificações podem ter ocorrido em consequência de
atividades antrópicas, como a queima de combustíveis fósseis, a emissão de poluentes e,
como visto, uma mudança de cobertura de floresta por pastagem.
A umidade específica e a umidade específica de saturação do ar apresentaram uma
queda de 1,44g/kg e um aumento de 0,89g/kg, respectivamente. Isso evidencia que a água na
atmosfera teve uma queda importante, e a temperatura do ar teve um aumento nesse
ecossistema.
Assim, as mudanças no microclima acabam afetando de forma direta e indireta a
população de entorno e também a própria vegetação que está fortemente ligada as variáveis
que sofreram mudanças no período estudado. Desta forma, se deve estabelecer medidas que
possibilitem que tais mudanças cessem, ou mesmo, ocorra a recuperação de algumas áreas.
Tal objetivo pode ser alcançado por meio da proteção da zona de recarga dos aquíferos,
reflorestamento, rodízio de culturas e entre outras políticas para a minoração desses efeitos
sobre a atividade agropecuária, bem como sobre a própria população.
64
REFERÊNCIAS
AASAMAA, K.; SÕBER, A. Stomatal sensitivities to changes in leaf water potential, air
humidity, CO2 concentration and light intensity, and the effect of abscisic acid on the
sensitivities in six temperate deciduous tree species. Environmental and Experimental
Botany, v. 71, p. 72-78, 2011.
AGUIAR, R. G. Fluxos de massa e energia em uma floresta tropical no sudoeste da
Amazônia. Mato Grosso: UFMT, 2005. Dissertação (Mestrado em Física e Meio Ambiente),
Departamento de Física, Universidade Federal de Mato Grosso, 2005.
AGUIAR, R. G.; RANDOW, C. V.; PRIANTE FILHO, N.; MANZI, A. O.; AGUIAR, L. J.
G.; CARDOSO, F. L. Fluxos de massa e energia em uma floresta tropical no sudoeste da
Amazônia. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 21, p. 248-257, 2006.
ANDRADE, N. L. R.; SANCHES, L.; PINTO JÚNIOR, B. O.; DIAS, C. A. A;
ALVES, NOGUEIRA, J. S. Macro-nutrientes no lençol freático em Floresta Intacta, Floresta
de Manejo e Pastagem no norte de Mato Grosso. Acta Amazônica, v. 38, p. 667-672, 2008.
ANDRADE, N. L. R.; AGUIAR, R. G.; SANCHES, L.; ALVES, E. C.R.F.; NOGUEIRA, J.
S. Partição do saldo de radiação em áreas de floresta amazônica e floresta de transição
Amazônia-cerrado. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 24, p. 346-355, 2009.
ARTAXO, P.; GATTI, L.V.; LEAL, A. M. C.; RIZZO, L.V.; PROCÓPIO, A. S. Química
Atmosférica na Amazônia: a floresta e como emissões de queimadas controlando uma
composição da atmosfera amazônica. Acta Amazonica, v. 35, p. 185-198, 2005.
BARONA, E.; RAMANKUTTY, N.; HYMAN, G.; COOMES, O. T. The role of pasture and
soybean in deforestation of the Brazilian Amazon. Environmental Research Letters, v. 5, p.
1-9, 2010.
65
BLAIN, G. C.; PICOLLI, M. C. A.; LULU, J. Análises estatísticas das tendências de elevação
nas séries anuais de temperatura mínima do ar no estado de São Paulo. Bragantia, v.68, n. 3,
p. 807-815, 2009.
CANDIDO, L. A.; MANZI, A. O.; TOTA, J.; SILVA, P. R. T.; SILVA, F. S. M.; SANTOS,
R. M. N.; CORREIA, F. W. S. O clima atual e futuro da amazônia nos cenários do ipcc: a
questão da savanização. Ciência e Cultura (SBPC), v. 59, p. 44-47, 2007.
CASTELLV, F.; SNYDER, R. L.; BALDOCCHI, D.D. Surface energy-balance closure over
rangeland grass using the eddy covariance method and surface renewal analysis. Agriculture
Ecosystems and Environment, v. 148, p. 147–160, 2008.
CASTELLV, F.; SNYDER, R. L. On the performance of surface renewal analysis to estimate
sensible heat flux over two growing rice fields under the influence of regional advection.
Journal of Hydrology, v. 375, p. 546–553, 2009.
COCHRANE, M.; BARBER, C. P. Climate change, human land use and future fires in the
Amazon. Global Change Biology, v. 15, p. 601–612, 2009.
COHEN, J. C. P.; BELTRÃO, J. C.; GANDÚ, A. W.; RAMOS DA SILVA, R. Influência do
desmatamento sobre o ciclo hidrológico na Amazônia. Ciência e Cultura, v. 59, p. 36-39,
2007.
CORREIA, F. W. S.; ALVALA, R. C. S.; MANZI, A. O. Impacto das Modificações da
Cobertura Vegetal no Balanço de Água na Amazônia: um estudo com Modelo de Circulação
Geral da Atmosfera (MCGA). Revista Brasileira de Meteorologia, v. 21, p. 153-167, 2006.
CULF, A. D.; ESTEVES, J. L.; MARQUES FILHO, A. O.; ROCHA, H. R. Amazonian
Deforestation and Clima. 1.ed. New York: John Wiley and sons, 1996. p. 175-192, v.1, cap.
X, Radiation, temperature and humidity over forest and pasture in Amazonia.
EKSTROM, S.; NOZIERE, B.; HULTBERG, M.; ALSBERG, T.; MAGNER, J.; NILSSON,
E. D.; ARTAXO, P. A possible role of ground-based microorganisms on cloud formation in
the atmosphere. Biogeosciences, v. 7, p. 387–394, 2010.
ELBERS, J. A. Eddy correlation system: user manual version 2.0. Alterra, Wageningen,
The Netherlands, 1998. 39 p.
EWERS, R. M.; LAURANCE, W. F.; SOUZA, C. M. Temporal fluctuations in Amazonian
deforestation rates. Acta Amazônica, v. 35, n.4, p. 303-310, 2008.
66
FEARNSIDE, P. M. Are climate change impacts already affecting tropical forest biomass?
Global Environmental Change, v. 14, n. 4, p. 299-302, 2004.
FEARNSIDE, P. M. Vulnerabilidade da floresta amazônica perante as mudanças climáticas.
Oecologia Brasiliensis, v.13, p. 609-618, 2009.
FERGUSON, M. A.; BRANSCOMBE, N. R. Collective guilt mediates the effect of beliefs
about global warming on willingness to engage in mitigation behavior. Journal of
Environmental Psychology, v. 30, p. 135–142, 2010.
FOLEY, J. A.; COSTA, M. H.; DELIRE, C.; RAMANKUTTY, N.; SNYDER, P. Green
surprise: how terrestrial ecosystems could affect earths climate. Frontiers in Ecology and
the Environment, v. 1, n. 1, p. 38-44, 2003.
FOKEN, T. The Energy Balance Closure Problem: an overview. Ecological Applications, v.
1, p. 1351–1367, 2008.
FUJISAKA, S.; CASTILLA, C.; ESCOBAR, G.; RODRIGUES, V.; VENEKLAAS,
E. J.; THOMAS, R.; FISHER, M. The effects of forest conversion on annual crops
and pastures: estimates of carbon emissions and plant species loss in a Brazilian
Amazon colony. Agriculture, Ecosystems and Environment, v. 69, p. 17-26, 1998.
GALVANI, E.; ESCOBEDO, J. F.; PEREIRA A. B, Balanço de radiação e fluxo de calor no
solo em ambiente natural e protegido cultivado com pepineiro. Bragantia, v. 60, p. 139-147,
2001.
HOUGHTON, N. R. A.; LAWRENCE, K. T.; HACKLER, J. L.; BROWN, S. The spatial
distribution of forest biomass in the Brazilian Amazon: a comparison of estimates. Global
Change Biology, v. 7, p. 731-746, 2001.
Painel Intergovernamental sobre Mudança Climática (IPCC); Organização das Nações Unidas
(ONU). Novos Cenários Climáticos: contribuição do grupo de trabalho I para o quarto
relatório de avaliação do painel intergovernamental sobre mudança climática. 1.ed.
Paris: 2007.
JACOB, J. D.; WINNER, A. D. Effect of climate change on air quality. Global Atmospheric
Environment, v. 43, p. 51-63, 2009.
JACOBSEN, S. E.; LIU, F.; JENSEN, R. C. Does root-sourced ABA play a role for
regulation of stomata under drought in quinoa (Chenopodium quinoa Willd.). Scientia
67
Horticulturae, v. 122, p. 281-287, 2009.
LAMBIN, E. F.; HELMUT, J. G.; LEPERS, E. Dynamics of Land-Use and Land-Cover
Change in Tropical Regions. Environmental Resources, v. 28, p. 205-241, 2003.
LEITTE, A. M.; PETRESCU, C.; FRANCK, U.; RICHTE, M.; SUCIU, O.; IONOVICI, N.;
HERBARTH, O.; SCHLINK, U. Respiratory health, effects of ambient air pollution and its
modification by air humidity in Drobeta-Turnu Severin, Romania. Science of the Total
Environment, v. 407, p. 4004-4011, 2009.
LONGO, M.; CAMARGO, R.; DIAS, M. A. F. S. Análise das características dinâmicas e
sinóticas de um evento de friagem durante a estação chuvosa na Amazônia. Revista
Brasileira de Meteorologia, v. 19, n. 1, p. 59-72, 2004.
LONNGREN, K. E.; BAI, W. On the global warming problem due to carbon dioxide. Energy
Policy, v. 36, p. 1567-1568, 2008.
LOPES, H. L.; TEIXEIRA, A. H. C.; ACCIOLY, L. J. O.; SOBRAL, M. C.;
MONTENEGRO, M. C Relações do fluxo de calor no solo com o uso e cobertura das terras
na bacia hidrográfica do salitre, sertão da Bahia. In: XV Simpósio Brasileiro de
Sensoriamento Remoto - SBSR, 2011, Curitiba. Anais...Curitiba: INPE, 2011. p. 5785-5792.
MAITELLI, G. T.; WRIGHT, I. R. Amazonian Deforestation and Clima. 1.ed. New York:
John Wiley and sons, 1996. p. 193-206, v.1, cap. XI, The climate of a riverside city in the
Amazon Basin: urban-rural differences in temperature and humidity.
MALHI, Y.; PEGORARO, E.; NOBRE, A. D.; PEREIRA, M. G. P.; GRACE, J.; CULF, A.
D. Energy and water dynamics of a central Amazonian rain forest. Journal of Geophysical
Research, v. 45, p. 1-17, 2002.
MARENGO, J. A.; TOMSASELLA, J.; SOARES, W.; ALVES, L. M.; NOBRE, C. Extreme
climatic events in the Amazon basin: climatological and hydrological context of previous
floods. Theoretical and Applied Climatology, v. 85, p. 1-13, 2011a.
MARENGO, J. A.; TOMASELLA, J.; ALVES, L. M.; SOARES, W. R.; RODRIGUEZ, D.
A. The drought of 2010 in the context of historical droughts in the Amazon region.
Geophysical Research Letters, v. 38, LI2703, 2011b.
MARTINS, J. A.; SILVA DIAS, M. A. F. The impact of smoke from forest fires on the
spectral dispersion of cloud droplet size distributions in the Amazonian region.
68
Environmental Research Letters, v. 4, p. 15002-15009, 2009.
MOLION, L. C. B. Aquecimento Global: uma visão crítica. Revista Brasileira de
Climatologia, v. 3/4, p. 7-24, 2008.
MORTON, D. C.; DEFRIES, R. S.; RANDERSON, J. T.; GIGLIO, L.; SCHROEDER W.;
WERF, V. G. R. Agricultural intensification increases deforestation fire activity in Amazonia.
Global Change Biology, v. 14, p. 2262-2275, 2008.
NOBRE, C. A.; FISCH, G. F.; ROCHA, H. R.; LYRA, R. F. F. ; ROCHA, E. P.; UBARANA,
V. N. Amazonian Deforestation and Clima. 1.ed. New York: John Wiley and sons, 1996. p.
413-424, v.1, cap. XXIV, Observations of the atmospheric boundary layer in Rondonia.
OLIVEIRA, G. Integração de dados hrg-spot5 e srtm para espacialização de bananais em
área do bioma mata atlântica no município de três cachoeiras. Porto Alegre: UFRGS,
2009 Monografia (Bacharelado em Geografia), Departamento de Geografia, Universidade
Federal do Rio Grande do Sul, 2009.
OOZAWA, H.; KIMURA, H.; NODA, T.; HAMADA, K.; MORIMOTO, T.; MAJIMA, Y.
Effect of prehydration on nasal mucociliary clearance in low relative humidity. Auris Nasus
Larynx, (no prelo), 2011.
PEZZOPANE, J. R. M.; PEDRO JÚNIOR, M. J. Balanço de energia em vinhedo de „Niágara
rosada‟. Bragantia, v. 62, n. 1, p. 155-161, 2003.
PIETER, A. C. M.; SANDEN, V.; VEEN, B. W. Effects of air humidity and nutrient solution
concentration on growth, water potential and stomatal conductance of cucumber seedings.
Scientia Horticulturae, v. 50, p. 173-186, 1992.
PRIANTE FILHO, N. ; VOURLITIS, G. L.; HAYASHI, M. M. S.; NOGUEIRA, J.
S.; CAMPELO JUNIOR, J. H.; NUNES, P. C.; SOUZA, L. S. E. ; COUTO, E. G.; HOEGER,
W.; RAITER, F.; TRIENWEILER, J. L.; MIRANDA, E. J.; PRIANTE, P. C.; FRITZEN, C.
L.; LACERDA, M.; PEREIRA, L. C.; BIUDES, M. S.; SULI, G. S.; SHIRAIWA,
S.; PAULO, S. R.; SILVEIRA, M. Comparison of the Mass and Energy Exchange of a
Pasture and a Mature Transitional Tropical Forest of a Southern Amazon Bazin During the
Wet-Dry Season Transition. Global Change Biology, v. 10, p. 863-876, 2004.
RIGUI, A. C.; GRAC, P. M. L. A.; CERRI, C. C.; FEIGL, B. J.; FEARNSIDE, P. M.
Biomass burning in Brazil‟s Amazonian „„arc of deforestation‟‟: burning efficiency and
charcoal formation in a fire after mechanized clearing at Feliz Natal, Mato Grosso. Forest
Ecology and Management, v. 258, p. 2535–2546, 2009.
69
RISSLER, J.; SWIETLICKI, E.; ZHOU, J.; GATTI, L. V.; ROBERTS, G.; ANDREAE, M.
O.; ARTAXO, P. Physical properties of the sub- micrometer aerosol over the Amazon rain
forest during the wet-to-dry season transition: comparison of modeled and measured CCN
concentrations. Atmospheric Chemistry and Physics, v. 4, p. 2.119-2.143, 2004.
ROCHA, R. H.; MANZI, A. O.; CABRAL, O. M.; MILLER, S. D.; GOULDEN, M. L.;
SALESKA, S. R.; COUPE, N. R.; WOFSY, S. C.; BORMA, L. S.; ARTAXO, P.;
VOURLITS, G., NOGUEIRA, J. S.; CARDOSO, F. L.; NOBRE, A. D.; KRUIJT, B.;
FREITAS, H. C.; VON RANDOW, C.; AGUIAR, R. G.; MAIA, J. F. Patterns of water and
heat flux across a biome gradient from tropical forest to savanna in Brazil. Journal of
Geophysical Research, v. 114, p. 1-8, 2009.
ROY, S. B.; AVISSAR, R. Impact of land use/land cover change on regional
hydrometeorology in Amazonia. Journal of Geophysical Research, v. 107, p. 1-12, 2002.
SANGUI, A.; MENDELSOHN, R. The impacts of global warming on farmers in Brazil and
India. Global Environmental Change, v. 18, p. 655-665, 2008.
SANTOS, C. A.; SILVA, B.; RAO, T. V. R.; NEALE, C. M. U. Energy balance
measurements over a banana orchard in the semiarid region in the Northeast of Brazil.
Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 44, p. 1365-1376, 2009.
SCHIMEL, D. S. Terrestrial ecosystems and the carbon-cycle. Global Change Biology, v. 1,
p. 77–91, 1995.
SILVA DIAS, M. A. F.; COHEN, J. C. P.; GANDU, A. W. Interações entre Nuvens, Chuvas
e a Biosfera na Amazônia. Acta Amazônica, v. 35, n. 2, p. 215-222, 2005.
SOOKCHAIYA, T.; MONYAKUL, V.; THEPA, S. Assessment of the thermal environment
effects on human comfort and health for the development of novel air conditioning system in
tropical regions. Energy and Buildings, v.42, p. 1692–1702, 2010.
TAIZ, L.; ZEIGUER, E. Fisiologia Vegetal. 3. ed. Porto Alegre: Artmed, 2006.
TEIXEIRA, A. H. de C. Balanço de energia na cultura da bananeira no primeiro ciclo de
produção. In: XI Congresso Brasileiro de Meteorologia, 2000, Rio de Janeiro. Anais...Rio de
Janeiro: Sociedade Brasileira de Meteorologia, 2000. p. 95-100.
70
TORRE, S.; FJELD, T.; GISLEROD, H. R. Effects of air humidity and K/Ca ratio in the
nutrient supply on growth and postharvest characteristics of cut roses. Scientia Horticulture,
v. 90, p. 291-304. 2001.
TSUTSUMI, H.; TANABE, S.; HARIGAYA, J. IGUCHI, I.; NAKAMURA, G. Effect of
humidity on human comfort and productivity after step changes from warm and humid
environment. Building and Environment, v. 42, p. 4034-4042, 2007.
VEJA os Efeitos da Baixa Umidade do Ar. Disponível em:
http://www.terra.com.br/noticias/infograficos/umidade > Acesso em: 26 nov. 2011.
VILANI, M. T.; SANCHES, L.; NOGUEIRA, J. S. N.; PRIANTE FILHO, N. Sazonalidade
da radiação, temperatura e umidade em uma floresta de transição amazônia cerrado. Revista
Brasileira de Meteorologia, v. 21, n.3b, p. 331-343, 2006.
VIOLA, F. M.; PAIVA, S.; SAVI, M. A. Analysis of the global warming dynamics from
temperature time series. Ecological Modelling, v. 221, p. 1964–1978, 2010.
VON RANDOW, C.; MANZI, A. O.; KRUIJT, B.; OLIVEIRA, P. J.; ZANCHI, F. B.;
SILVA, R. L.; HODNETT, J. H. C.; GASH, J. A.; ELBERS, M. J.; WATERLOO, F. L.;
CARDOSO, P.; KABATI, P. Comparative measurements and seasonal variations in energy
and carbon exchange over forest and pasture in South West Amazonia. Theorical and
Applied Climatology, v. 1, p. 1-22, 2004.
WEBLER, A. D.; AGUIAR, R. G.; AGUIAR, L. J. G. Características da precipitação em
área de floresta primária e área de pastagem no Estado de Rondônia. Revista Ciência e
Natura, v. Esp., p. 55-58, 2007.
XU, J. ZHANG, J. S. An experimental study of relative humidity effect on VOCs‟ effective
diffusion coefficient and partition coefficient in a porous medium. Building and
Environment, v. 46, p. 1785-1796, 2011.
ZHOU, J.; SWIETLICKI, E.; HANSON, H. C.; ARTAXO, P. Submicrometer aerosol particle
size distribution and hygroscopic growth measured in the Amazon rain forest during the wet
season. Geophysical Research Letters, v. 107, p. 1-10, 2002.