???item.export.label??? ???item.export.type.endnote??? ???item.export.type.bibtex???

Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/1301
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creatorAlmeida, Catherine Torres de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/5534145837431294por
dc.contributor.advisor1Delgado, Rafael Coll-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1178948690201659por
dc.contributor.referee1Soares, Vicente Paulo-
dc.contributor.referee2Antunes, Mauro Antonio Homem-
dc.date.accessioned2016-10-18T10:23:51Z-
dc.date.issued2016-02-17-
dc.identifier.citationAlmeida, Catherine Torres de. Produtividade primária bruta na Amazônia legal:relação com variáveis meteorológicas e validação do produto mod17A2. 2016. [70 f.]. Dissertação( PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS AMBIENTAIS E FLORESTAIS) - Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, [Seropédica-RJ] .por
dc.identifier.urihttps://tede.ufrrj.br/jspui/handle/jspui/1301-
dc.description.resumoA Produtividade Primária Bruta (PPB) é a taxa na qual o CO2 atmosférico é convertido pela atividade fotossintética em substâncias orgânicas e é uma medida do total de carbono fixado pelo ecossistema. No contexto das mudanças climáticas, o enfoque para a fixação de carbono pelos ecossistemas florestais é a base para mitigar as emissões de CO2 antropogênico. Existem diversos métodos destinados à quantificação do carbono estocado na vegetação, que utilizam dados obtidos por meio de torres micrometeorológicas de fluxo ou através de sensoriamento remoto. Dentre esses métodos, se destaca a técnica de covariância de vórtices turbulentos, por ser muito empregada para quantificar o fluxo de CO2 em diversos ecossistemas florestais. Porém, esta técnica possui um custo alto, operacionalidade restrita e abrange uma pequena extensão. Nesse sentido, os métodos que empregam o sensoriamento remoto têm a vantagem de fornecer estimativas de produtividade primária terrestre para grandes áreas, onde os métodos ao nível do terreno não são viáveis. Este trabalho tem como objetivo geral avaliar a dinâmica da PPB na Amazônia Legal brasileira em relação ao uso e cobertura do solo e às variáveis meteorológicas. Para compreender a relação da PPB obtida pelo método de covariância de vórtices turbulentos com dados meteorológicos, foram utilizados dados de chuva do produto 3B43 do satélite TRMM e variáveis ambientais das torres de fluxo. Os dados do satélite TRMM foram validados com dados de sete estações meteorológicas convencionais do estado do Amazonas. A comparação foi baseada no Erro Médio (EM), Raiz do Erro Médio Quadrático (REMQ), coeficiente de correlação linear (r) e índice de concordância de Wilmott (d). Também utilizou-se o coeficiente de correlação de Spearman e um modelo de árvore de regressão para avaliar a relação entre a PPB da torre de fluxo e as variáveis ambientais. Para avaliar as estimativas de PPB de duas versões do produto MOD17A2, derivadas de dados do sensor MODIS, estas foram validadas com dados de superfície de sete torres de fluxo do Projeto LBA, das quais quatro se encontram em cobertura florestal, uma em floresta de transição e duas em áreas antropizadas. As análises estatísticas foram realizadas no software R, versão 3.1.0. Os resultados da validação do produto 3B43 do TRMM foram positivos, com alta correlação linear (r = 0,83), alto índice de concordância (d = 0,85) e REMQ satisfatório (59,77 mm), mostrando que este produto pode ser utilizado como uma fonte alternativa de dados de qualidade. Em relação à influência do uso e da cobertura do solo na PPB, verificou-se que as áreas antropizadas apresentaram menor produtividade em relação às áreas conservadas e tiveram seu balanço hídrico afetado, pois apresentaram altos valores da razão de Bowen. A sazonalidade da PPB foi predominantemente relacionada à radiação no topo da atmosfera nas áreas de floresta da Amazônia equatorial. Nas áreas mais distantes do Equador, a PPB foi influenciada pela radiação no topo da atmosfera e também pela chuva e VPD, indicando limitação tanto pela radiação quanto pela disponibilidade de água. O MOD17A2 não apresentou boa estimativa de PPB comparado ao método de vórtices turbulentos, subestimando a produtividade para a maioria das localidades estudadas. A sazonalidade da PPB deste algoritmo somente foi similar à sazonalidade da PPB pelo método de vórtices turbulentos para as localidades não-equatoriais. As áreas na Amazônia Equatorial apresentaram padrão sazonal da PPB do MOD17A2 distinto do verificado pelos dados das torres micrometeorológicas. Diante disto, é necessário melhorar o algoritmo MOD17A2 para que este possa estimar PPB em função das diferentes respostas da vegetação à seca e à radiação. Esse melhor entendimento poderá contribuir para produzir melhores estimativas da PPB para a Amazônia e o uso do sensoriamento remoto em conjunto com os dados de superfície pode contribuir para gerar uma visão geral da PPB nesse bioma.por
dc.description.abstractThe Gross Primary Productivity (GPP) is the rate at the atmospheric CO2 is converted by photosynthetic activity in organic substances and is a measure of the total carbon fixed by the ecosystem. In the context of climate change, the focus for the fixation of carbon by forest ecosystems is the basis to mitigate emissions of anthropogenic CO2. There are several methods for the quantification of carbon stored in the vegetation, using data obtained by micrometeorological towers or by remote sensing. Among these methods, stands out the eddy covariance technique, that is much used to quantify the CO2 flux in many forest ecosystems. However, this technique has a high cost, limited operation and covers a small extent. Accordingly, the methods that employ remote sensing have the advantage of providing terrestrial primary productivity estimates for large areas where the methods at the field level are not feasible. This work has as main objective to evaluate the dynamics of the GPP in the Brazilian Legal Amazon over land use and land cover and weather variables. For understanding the relationship of the eddy covariance GPP with meteorological data, rainfall data from TRMM 3B43 product and environmental variables of flux towers were used. Data from TRMM satellite were validated with data from seven conventional weather stations of Amazonas state. The comparison was based on the Average Error (AE), Root Mean Square Error (RMSE), linear correlation coefficient (r) and Wilmott agreement index (d). We also used the Spearman correlation coefficient and a regression tree model to assess the relationship between flux tower GPP and environmental variables. To evaluate GPP estimates from two versions of the MOD17A2 product, derived from MODIS sensor data, these have been validated with surface data from seven LBA flux towers, of which four are in forest cover, one in transition forest and two in disturbed areas. The statistical analyzes were performed with R software, version 3.1.0. The results of the validation of TRMM 3B43 were positive, with high linear correlation (r = 0.83), high level of agreement (d = 0.85) and an adequate RMSE (59.77 mm), showing that this product can be used as an alternative source of quality data. Regarding the influence of the land use and land cover in GPP, it was found that the disturbed areas had lower productivity compared to the conserved areas and had their water balance affected, presenting higher values of the Bowen ratio. The GPP seasonality was predominantly related to radiation at the top of the atmosphere in forest areas of the equatorial Amazon. In areas more distant of the Ecuador, the GPP was influenced by radiation at the top of the atmosphere and also by rainfall and VPD, indicating limitation both by radiation and by water availability. MOD17A2 had no satisfactory agreement between in estimating GPP compared to the method of eddy covariance, underestimating productivity for most locations studied. The seasonality derived from the MODIS algorithm was only similar to the seasonality of GPP by eddy covariance method for non-equatorial locations. The areas in Equatorial Amazon exhibit distinct MOD17A2 GPP seasonal pattern of that verified by data from the micrometeorological towers. Given this, it is necessary to improve the MOD17A2 algorithm to enable it to estimate GPP depending on the different vegetation responses to drought and radiation. This improved understanding may help to produce better estimates of GPP in Amazon and the use of remote sensing in conjunction with the surface data can contribute to generate an overview of GPP in this biome.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Sandra Pereira (srpereira@ufrrj.br) on 2016-10-18T10:23:51Z No. of bitstreams: 1 2016 - Catherine Torres de Almeida.pdf: 4011870 bytes, checksum: 95ec0ec572d24a8a7285ec3bb17fac37 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-10-18T10:23:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016 - Catherine Torres de Almeida.pdf: 4011870 bytes, checksum: 95ec0ec572d24a8a7285ec3bb17fac37 (MD5) Previous issue date: 2016-02-17eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttps://tede.ufrrj.br/retrieve/5015/2016%20-%20Catherine%20Torres%20de%20Almeida.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural do Rio de Janeiropor
dc.publisher.departmentInstituto de Tecnologiapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRRJpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciências Ambientais e Florestaispor
dc.relation.referencesREFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ADAMS, D. K.; SOUZA, E. P.; COSTA, A. A. Convecção Úmida na Amazônia: Implicações para Modelagem Numérica. Revista Brasileira de Meteorologia, v.24, n.2, p.168-178, 2009. 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, n.3b, p.248-257, 2006. AMAZONAS, Governo do Estado. A Floresta Amazônica e seu Papel nas Mudanças Climáticas. Manaus: SDS/CECLIMA; 2009. ANANIAS, D. S.; SOUZA, E. B.; SOUZA, P. F. S.; SOUZA, A. M. L.; VITORINO, M. I.; TEIXEIRA, G. M.; FERREIRA, D. B. S. Climatologia da estrutura vertical da atmosfera em novembro para Belém-PA. Revista Brasileira de Meteorologia, v.25, n.2, p.218-226, 2010. ANDREOLI, R. V.; SOUZA, R. A. F.; KAYANO, M. T.; CANDIDO, L. A. Seasonal anomalous rainfall in the central and eastern Amazon and associated anomalous oceanic and atmospheric patterns. International Journal of Climatology, v.32, n.8, p.1193-1205, 2012. ARAÚJO, A. C.; NOBRE, A. D.; KRUIJT, B.; ELBERS, J. A.; DALLAROSA, R.; STEFANI, P.; VON RANDOW, C.; MANZI, A. O.; CULF, A. D.; GASH, J. H. C.; VALENTINI, R.; KABAT, P. Comparative measurements of carbon dioxide fluxes from two nearby towers in a central Amazonian rainforest: the Manaus LBA site. Journal of Geophysical Research, v.107, n.D20, 2002. ARAÚJO, R. G.; ANDREOLI, R. V.; CANDIDO, L. A.; KAYANO, M.T.; SOUZA, R. A. F. A influência do evento El Niño-Oscilação Sul e Atlântico Equatorial na precipitação sobre as regiões norte e nordeste da América do Sul. Acta Amazonica, v.43, n.4, p.469-480, 2013. BALDOCCHI, D. Assessing the eddy covariance technique for evaluating carbon dioxide exchange rates of ecosystems: past, present and future. Global Change Biology, v.9, p.479-492, 2003. BEER, C.; REICHSTEIN, M.; TOMELLERI, E.; CIAIS, P.; JUNG, M.; CARVALHAIS, N.; RÖDENBECK, C.; ARAIN, M. A.; BALDOCCHI, D.; BONAN, G. B.; BONDEAU, A.; CESCATTI, A.; LASSLOP, G.; LINDROTH, A.; LOMAS, M.; LUYSSAERT, S.; MARGOLIS, H.; OLESON, K. W.; ROUPSARD, O.; VEENENDAAL, E.; VIOVY, N.; WILLIAMS, C.; WOODWARD, F. I.; PAPALE, D. Terrestrial Gross Carbon Dioxide Uptake: Global Distribution and Covariation with Climate. Science, v.329, n.5993, p.834-838, 2010. BORMA, L. S.; ROCHA, H. R.; CABRAL, O. M.; VON RANDOW, C.; COLLICCHIO, E.; KURZATKOWSKI, D.; BRUGGER, P. J.; FREITAS, H.; TUNNUS, R.; OLIVEIRA, L.; RENNÓ, C. D.; ARTAXO, P. Atmosphere and hydrological controls of the evapotranspiration over a floodplain forest in the Bananal Island region, Amazonia. Journal of Geophysical Research, v.114, n.12, 2009. BRANDO, P. M.; BALCH, J. K.; NEPSTAD, D. C.; MORTON, D. C.; PUTZ, F. E.; COE, M. T.; SILVÉRIO, D.; MACEDO, M. N.; DAVIDSON, E. A.; NÓBREGA, C. C.; 59 ALENCAR, A.; SOARES-FILHO, B. S. Abrupt increases in Amazonian tree mortality due to drought–fire interactions. Proceedings of the National Academy of Science, v.111, n.17, p.6347-6352, 2014. doi: 10.1073/pnas.1305499111 BRASIL. Lei nº 1.806, de 06 de janeiro de 1953. Dispõe sobre o Plano de Valorização Econômica da Amazônia, cria a superintendência da sua execução e dá outras providências. Diário Oficial da União, Poder Executivo, Brasília, DF, 07 jan. 1953. Seção 1, p. 276. CABRAL, O. M. R.; GASH, J. H.C.; ROCHA, HUMBERTO R.; MARSDEN, C.; LIGO, M. A.V.; FREITAS, H. C.; TATSCH, J. D.; GOMES, E. Fluxes of CO2 above a plantation of Eucalyptus in southeast Brazil. Agricultural and Forest Meteorology, v.151, n.1, p.49-59, 2011. CANDELA, E. D.; GONZÁLEZ, G. M.; LABRADOR, J. P.; ISABEL, M. P. M.; RIAÑO, D.; GARCÍA, M. I.; CÓLERA, C. G.; CARRARA, A. Validación de productos MODIS relacionados con la estimación de flujos de carbono en un ecosistema de dehesa. GeoFocus, v.13, n.1, p. 291-310, 2013. CAÚLA, R. H.; OLIVEIRA-JÚNIOR, J. F.; LYRA, G. B.; DELGADO, R. C.; HEILBRON FILHO, P. F. L. Overview of fire foci causes and locations in Brazil based on meteorological satellite data from 1998 to 2011. Environmental Earth Sciences (Print), v.74, p.1497-1508, 2015. doi: 10.1007%2Fs12665-015-4142-z CARNEIRO FILHO, A. Atlas de pressões e ameaças às terras indígenas na Amazônia brasileira. São Paulo : Instituto Socioambiental, 2009. 48p. CERQUEIRA, J. L. R. P. Estudo radiometeorológico da Região Amazônica. 2006. 261 p. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - Rio de Janeiro. CHANG, M. Sequestro de Carbono Florestal: oportunidades e riscos para o Brasil. Revista paranaense de Desenvolvimento, Curitiba, n. 102, p. 85-101, 2002. CHAPIN III, F. S.; MATSON, P. A.; MOONEY, H. A. Principles of Terrestrial Ecosystem Ecology. Berlin, Germany: Springer-Verlag, 2002. 436 p. CIAIS P.; SABINE, C.; BALA, G.; BOPP, L.; BROVKIN, V.; CANADELL, J.; CHHABRA, A.; DEFRIES, R.; GALLOWAY, J.; HEIMANN, M.; JONES, C.; LE QUÉRÉ, C.; MYNENI, R. B.; PIAO, S.; THORNTON, P. Carbon and Other Biogeochemical Cycles. In: Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M. Midgley (eds.)]. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2013. COLLISCHONN, B.; ALLASIA, D.; COLLISCHONN, W.; TUCCI, C. E. M. Desempenho do satélite TRMM na estimativa de precipitação sobre a bacia do Paraguai superior. Revista Brasileira de Cartografia, v.59, n.1, p.93-99, 2007. 60 COLLISCHONN, B.; COLLISCHONN, W.; TUCCI, C. E. M. Daily hydrological modeling in the Amazon basin using TRMM rainfall estimates. Journal of Hydrology, v.360, n.1, p.207-216, 2008. CONRADO, D.; MUNHOZ, D. E. A.; SANTOS, M. C.; MELLO, R. F. L.; SILVA, V. B. Vulnerabilidade às Mudanças Climáticas. In: SANQUETTA, C. R.; ZILIOTTO, M. A. B.; CORTE, A. P. Carbono: desenvolvimento tecnológico, aplicação e mercado global. Curitiba: UFPR/Ecoplan, 2006. p. 80-92. COUTINHO, L. M. O conceito de bioma. Acta Botanica Brasilica. v.20, n.1, p.1-11, 2006. CPTEC - Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos. El Niño e La Niña. 2014. Disponível em: http://enos.cptec.inpe.br/. Acesso em: 22 jul. 2014. DA ROCHA, H. R.; GOULDEN, M. L.; MILLER, S. D.; MENTON, M. C.; PINTO, L. D. V. O.; FREITAS, H. C.; FIGUEIRA, A. M. S. Seasonality of water and heat fluxes over a tropical forest in Eastern Amazonia. Ecological Applications, v.14, n.sp4, p.22-32, 2004. DE’ATH, G.; FABRICIUS, K. E. Classification and regression trees: a powerful yet simple technique for ecological data analysis. Ecology. v.81, n.11, p.3178–3192, 2000. EMBRAPA. Aspectos Ecológicos. 2014. Disponível em: <http://www.cnpf.embrapa.br/pesquisa/efb/aspec.htm>. Acesso em: 21 jun. 2014. FAS - Fundação Amazonas Sustentável. Relatório de Gestão 2011. Disponível em: fas-amazonas.org/versao/.../RELATÓRIO-DE-GESTÃO-2011-FAS.pdf. Acesso em: 18 fev. 2014. FALGE, E.; BALDOCCHI, D.; TENHUNEN, J.; AUBINET, M.; BAKWIN, P.; BERBIGIER, P.; BERNHOFER, C.; BURBA, G.; CLEMENT, R.; DAVIS, K. J.; ELBERS, J. A.; GOLDSTEIN, A. H.; GRELLE, A.; GRANIER, A.; GUÐMUNDSSON, J.; HOLLINGER, D.; KOWALSKI, A. S.; KATUL, G.; LAW, B. E.; MALHI, Y.; MEYERS, T.; MONSON, R. K.; MUNGER, J. W.; OECHEL, W.; PAW U, K. T.; PILEGAARD, K.; RANNIK, Ü.; REBMANN, C.; SUYKER, A.; VALENTINI, R.; WILSON, K.; WOFSY, S. Seasonality of ecosystem respiration and gross primary production as derived from FLUXNET measurements. Agricultural and Forest Meteorology, v.113, n.1-4, p.53-74, 2002. FERREIRA DA COSTA, R.; FEITOSA, J. R. P.; FISCH, G.; SOUZA, S. S.; NOBRE, C. A. Variabilidade Diária da Precipitação em Regiões de Floresta e Pastagem na Amazônia. Acta Amazonica, v.28, n.4, p.395-408, 1998. FIELD, C. B.; RANDERSON, J.T.; MALMSTROM, C.M. Global net primary production: Combining ecology and remote sensing. Remote Sensing of the Environment. v.281, n.1, p.237-240, 1995. FIGUEIRA, A. M. S.; MILLER, S. D.; SOUSA, C. A. D.; MENTON, M. C.; MAIA, A. R.; DA ROCHA, H. R.; GOULDEN, M. L. Effects of selective logging on tropical forest tree growth. Journal of Geophysical Research, v.113, n. G00B05, p.1-11, 2008. 61 FIGUEROA, S. N.; NOBRE, C. A. Precipitions distribution over Central and Western Tropical South America. Climanálise - Boletim de Monitoramento e Análise Climática, v.5, n.6, p. 36 - 45, 1990. FISCH, G.; MARENGO, J. A.; NOBRE, C. A. Uma Revisão Geral sobre o Clima da Amazônia. Acta Amazonica, v.28, n.2, p.101-126, 1998. FROUZ, J.; PIZL, V.; CIENCIALA, E.; KALCIK, J. Carbon storage in post-mining forest, the role of tree biomass and soil bioturbation. Biogochemistry, v.94, n.2, p.111-121, 2009. GANJEGUNTE, G. K.; WICK, A. F.; STAHL, P. D.; VANCE, G. F. Accumulation and composition of total organic carbon in reclaimed coal mine lands. Land Degradation & Development, v.20, n.2, p.156-175, 2009. GITELSON, A. A.; VIÑA, A.; MASEK, J. G.; VERMA, S. B.; SUYKER, A.E. Synoptic Monitoring of Gross Primary Productivity of Maize Using Landsat Data. IEEE Geosciences and Remote Sensing Letters, v.5, n.2, p.133-137, 2008. GOUGH, C. M. Terrestrial Primary Production: Fuel for Life. Nature Education Knowledge, v.3, n.10, p.28, 2012. GOULDEN, M. L.; MILLER, S. D.; DA ROCHA, H. R.; MENTON, M. C.; FREITAS, H. C.; SILVA FIGUEIRA, A. M.; SOUSA, C. A. D. Diel and seasonal patterns of tropical forest CO2 exchange. Ecological Applications, v.14, n.sp4, p.42-54, 2004. GUENTHER, B.; XIONG, X.; SALOMONSON, V. V.; BARNES, W. L.; YOUNG, J. On-orbit performance of the earth observing system moderate resolution imaging spectroradiometer; first year of data. Remote Sensing of Environment. v.83, n.1-2, p.16–30, 2002. GU, L.; FUENTES, J. D.; SHUGART, H. H.; STAEBLER, R. M.; BLACK, T. A. Responses of net ecosystem exchanges of carbon dioxide to changes in cloudiness: results from two North American deciduous forests. Journal of Geophysical Research, v.104, n.D24, p.31421–31434, 1999. HEINSCH, F. A.; REEVES, M.; VOTAVA, P.; KANG, S.Y.; MILESI, C.; ZHAO, M.S.; GLASSY, J.; JOLLY, W.M.; LOEHMAN, R.; BOWKER, C.F.; KIMBALL, J.S.; NEMANI, R.R.; RUNNING, S.W. User’s guide, GPP and NPP (MOD17A2/A3) products, NASA MODIS land algorithm [online]. 2003. Disponível em: http://www.ntsg.umt.edu/modis/MOD17UsersGuide.pdf Acesso em: 27 mar 2014. HEINSCH, F. A.; ZHAO, M.; RUNNING, S. W.; KIMBALL, J. S.; NEMANI, R. R.; DAVIS, K. J.; BOLSTAD, P. V.; COOK, B. D.; DESAI, A. R.; RICCIUTO, D. M.; LAW, B. E.; OECHEL, W. C.; KWON, H.; LUO, H.; WOFSY, S. C.; DUNN, A. L.; MUNGER, J. W.; BALDOCCHI, D. D.; XU, L.; HOLLINGER, D. Y.; RICHARDSON, A. D.; STOY, P. C.; SIQUEIRA, M. B. S.; MONSON, R. K.; BURNS, S. P.; FLANAGAN, L. B. Evaluation of Remote Sensing Based Terrestrial Productivity from MODIS Using Regional Tower Eddy Flux Network Observations. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v.44, n.7, p.1908-1924, 2006. 62 HIGUCHI, N.; CARVALHO JÚNIOR, J. A. Fitomassa e conteúdo de carbono de espécies arbóreas da Amazônia. In: SEMINÁRIO EMISSÃO x SEQÜESTRO DE CO2 – UMA NOVA OPORTUNIDADE DE NEGÓCIOS PARA O BRASIL, Rio de Janeiro. Anais... Rio de Janeiro: CVRD, p. 125-145, 1994. HIGUCHI, N.; CHAMBERS, J.; SANTOS, J.; RIBEIRO, R. J.; PINTO, A. C. M.; SILVA, R. P.; ROCHA, R. M.; TRIBUZY, E. S. Dinâmica e balanço do carbono da vegetação primária da Amazônia Central. Revista Floresta, v.34, n.3, p.295-304, 2004. HOUGHTON, R. A.; GLOOR, M.; LLOYD , J.; POTTER, C. O Balanço do Carbono Regional. Amazonia and Global Change. Geophysical Monograph Series 186, American Geophysical Union. p. 409-428, 2009. HUETE, A. R.; DIDAN, K.; SHIMABUKURO, Y. E.; RATANA, P.; SALESKA, S. R.; HUTYRA, L. R.; YANG, W.; NEMANI, R. R.; MYNENI, R. Amazon rainforests green-up with sunlight in dry season. Geophysical Research Letters, v.33, n.6, pp. 2–5, 2006. HUTYRA, L. R., MUNGER, J. W.; SALESKA, S. R.; GOTTLIEB, E.; DAUBE, B. C.; DUNN, A. L.; AMARAL, D. F.; CAMARGO, P. B.; WOFSY, S. C. Seasonal controls on the exchange of carbon and water in an Amazonian rain forest. Journal of Geophysical Research, v.112, n.G3, pp.1-16, 2007. IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Sinopse do Censo Demográfico 2010. Rio de Janeiro: IBGE; 2011. IBGE. Manual técnico da vegetação brasileira: sistema fitogeográfico, inventário das formações florestais e campestres, técnicas e manejo de coleções botânicas, procedimentos para mapeamentos. 2a ed. IBGE-Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, Rio de Janeiro, 2012a, 275p. IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Banco de Dados Agregados. Disponível em: http://www.ibge.gov.br. Acesso em: 15 out. 2012b. IBROM, A. et al. Variation in photosynthetic light-use efficiency in a mountainous tropical rainforest in Indonesia. Tree Physiology, v.28, n.4, p.499-508, 2008. INMET - Instituto Nacional de Meteorologia. Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa. 2014. Disponível em: http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=bdmep/bdmep. Acesso em: 22 out. 2014. INPE - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Monitoramento da Cobertura Florestal da Amazônia por Satélites. São José dos Campos: INPE, 2008. IPCC- Intergovernmental Panel on Climate Change. Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (eds.)]. IPCC, Geneva, Switzerland, 2014. 151 pp. 63 JUSTICE, C. O.; TOWNSHEND, J. R. G.; VERMOTE, E. F.; MASUOKA, E.; WOLFE, R. E.; SALEOUS, N.; ROY, D. P.; MORISETTE, J. T. An overview of MODIS Land data processing and product status. Remote Sensing of Environment. v.83, n.1-2, p.3-15, 2002. KANNIAH, K. D.; BERINGER, J.; HUTLEY, L. B.; TAPPER, N. J.; ZHU, X. Evaluation of collections 4 and 5 of the MODIS Gross Primary Productivity product and algorithm improvement at a tropical savanna site in northern Australia. Remote Sensing of Environment, v.113, p.1808-1822, 2009. KARASEVA, M. O.; PRAKASH, S.; GAIROLA, R. M. Validation of high-resolution TRMM-3B43 precipitation product using rain gauge measurements over Kyrgyzstan. Theoretical and Applied Climatology, v.108, n.1-2, p.147-157, 2012. KIDDER, S. Q.; HAAR, T. H. V. Satellite Meteorology: An Introduction. San Diego: Academic Press; 1995. KITAMOTO, T.; UEYAMA, M.; HARAZONO, Y.; IWATA, T.; YAMAMOTO, S. Applications of NOAA/AVHRR and observed fluxes to estimate 3 regional carbon fluxes over black spruce forests in Alaska. Journal of Agricultural Meteorology, v.63, n.4, p.171-183, 2007. KIRSCHBAUM, M. U. F.; KEITH, H.; LEUNING, R.; CLEUGH, H. A.; JACOBSEN, K. L.; VAN GORSEL, E.; RAISON, R. J. Modeling net ecosystem carbon and water exchange of a temperate Eucalyptus delegatensis forest using multiple constraints. Agricultural and Forest Meteorology, v.145, n.1-2, p.48–68, 2007. KOEHLER, H. S.; WATZLAWICK, L. F.; KIRCHNER, F. F. Fontes e níveis de erros nas estimativas do potencial de fixação de carbono. In: SANQUETA, C. R. et al. (Eds.). As florestas e o carbono. Curitiba: [S.l.: s.n.], p. 251-264, 2002. KRUIJT, B.; ELBERS, J. A.; VON RANDOW, C.; ARAÚJO, A. C.; OLIVEIRA, P. J.; CULF, A.; MANZI, A. O.; NOBRE, A. D.; KABAT, P.; MOORS, E. J. The robustness of eddy correlation fluxes for Amazon rain forest conditions. Ecological Applications, v.14, n.sp4, p.101-113, 2004. KUMMEROW, C.; SIMPSON, J.; THIELE, O.; BARNES, W.; CHANG, A. T. C.; STOCKER, E.; ADLER, R. F.; HOU, A.; KAKAR, R.; WENTZ, F.; ASHCROFT, P.; KOZU, T.; HONG, Y.; OKAMOTO, K.; IGUCHI, T.; KUROIWA, H.; IM, E.; HADDAD, Z.; HUFFMAN, G.; FERRIER, B.; OLSON, W. S.; ZIPSER, E.; SMITH, E. A.; WILHEIT, T. T.; NORTH, G.; KRISHNAMURTI, T.; NAKAMURA, K. The Status of the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) after Two Years in Orbit. Journal of Applied Meteorology, v.39, n.1, p.1965-1982, 2000. LAFFERTY, K. D. The ecology of climate change and infectious diseases. Ecology, v.90, n.4, p.888–900, 2009. doi: 10.1890/08-0079.1 LEITÃO FILHO, H. F. Considerações sobre a florística de florestas tropicais e subtropicais do Brasil. IPEF, v.45, p.41-46, 1987. 64 LEJEUNE, Q.; EDOUARD, L. D.; BENOIT, P. G.; SONIA, I. S. Influence of Amazonian deforestation on the future evolution of regional surface fluxes, circulation, surface temperatura and precipitation. Climate Dynamic, v.44, n.9-10, p.2769-2786, 2015. LI, W.; ZHANG, P.; YE, J.; LI, L.; BAKER, P. A. Impact of two different types of El Niño events on the Amazon climate and ecosystem productivity. Journal of Plant Ecology, v.4, n.1–2, p.91–99, 2011. LONGO, M.; CAMARGO, R.; SILVA DIAS, M. A. F. Análise das Características Dinâmicas e Sinóticas de um Evento de Friagem durante a Estação Chuvosa no Sudoeste da Amazônia. Revista Brasileira de Meteorologia, v.19, n.1, p.59-72, 2004. MACHADO, P. L. O. A. Carbono do solo e a mitigação da mudança climática global. Química Nova, v. 28, n. 2, p.329-334, 2005. MACLEAN, I. M. D.; WILSON, R. J. Recent ecological responses to climate change support predictions of high extinction risk. Proceedings of the National Academy of Science, v.108, p.12337-12342, n.30, 2011. MALHI, Y.; GRACE, J. Tropical forests and atmospheric carbon dioxide. Trends in Ecology & Evolution, v. 15, n. 8, p. 332-337, 2000. MALHI, Y.; WRIGHT, J. Spatial patterns and recent trends in the climate of tropical rainforest regions. Philosophical Transactions of the Royal Society of London B, v.359, n.1443, p.311–329, 2004. MALHI, Y.; ROBERTS, J. T.; BETTS, R. A.; KILLEEN, T. J.; LI, W.; NOBRE, C. A. Climate Change, Deforestation, and the Fate of the Amazon. Science. v.319, n.5860, p.169-172, 2008. MALHI, Y.; ARAGÃO, L. E. O. C.; GALBRAITH, D.; HUNTINGFORD, C.; FISHER, R.; ZELAZOWSKI, P.; SITCH, S.; MCSWEENEY, C.; MEIR, P. Exploring the likelihood and mechanism of a climate-change-induced dieback of the Amazon rainforest. Proceedings of the National Academy of Science, v.106, n.49, p.20610–20615, 2009a. MALHI, Y.; ARAGÃO, L. E. O. C.; METCALFE, D. B.; PAIVA, R.; QUESADA, C. A.; ALMEIDA, S.; ANDERSON, L.; BRANDO, P.; CHAMBERS, J. Q.; Da COSTA, A. C. L.; HUTYRA, L. R.; OLIVEIRA, P.; PATIÑO, S.; PYLE, E. H.; ROBERTSON, A. L.; TEIXEIRA, L. M. Comprehensive assessment of carbon productivity, allocation and storage in three Amazonian forests. Global Change Biology, v.15, n.5, p.1255-1274, 2009b. MARENGO, J. A. Mudanças climáticas globais e regionais: avaliação do clima atual do Brasil e projeções de cenários climáticos do futuro. Revista Brasileira de Meteorologia, v.16, n.1, p. 01-18, 2001. MARENGO, J. A.; NOBRE, C. A.; TOMASELLA, J.; OYAMA, M. D.; OLIVEIRA, G. S.; OLIVEIRA, R.; CAMARGO, H.; ALVES, L. M.; BROWN, I. F. The drought of Amazonia in 2005. Journal of Climate, v.21, n.1, p.495-516, 2008. 65 MARENGO, J. A.; BETTS, R. (coordenadores). Riscos das mudanças climáticas no Brasil. Análise conjunta Brasil-Reino Unido sobre os impactos das mudanças climáticas e do desmatamento na Amazônia. CCST-INPE, São Paulo, Brasil, 2011. MARTHEWS, T. R.; MALHI, Y.; GIRARDIN, C. A. J.; SILVA ESPEJO, J. E.; ARAGÃO, L. E. O. C.; METCALFE, D. B.; RAPP, J. M.; MERCADO, L. M.; FISHER, R. A.; GALBRAITH, D. R.; FISHER, J. B.; SALINAS-REVILLA, N.; FRIEND, A. D.; RESTREPO-COUPE, N.; WILLIAMS, R. J. Simulating forest productivity along a neotropical elevational transect: temperature variation and carbon use efficiency. Global Change Biology, v.18, n.9, p.2882–2898, 2012. MARTINS, C. R; PEREIRA, P. A.; LOPES, W. A.; ANDRADE, J B. Ciclos Globais de Carbono, Nitrogênio e Enxofre: A importância da Química da Atmosfera. Química Nova na Escola, São Paulo, nº 5, p.28-41, 2003. MERCADO, L. M.; BELLOUIN, N.; SITCH, S.; BOUCHER, O.; HUNTINGFORD, C.; WILD, M.; COX, P. M. Impact of changes in diffuse radiation on the global land carbon sink. Nature, v.458, n. 7241 , p.1014-1018, 2009. MERCADO, L. M.; PATIÑO, S.; DOMINGUES, T. F.; FYLLAS, N. M.; WEEDON, G. P.; SITCH, S.; QUESADA, C. A.; PHILLIPS, O. L.; ARAGÃO, L. E. O. C.; MALHI, Y.; DOLMAN, A. J.; RESTREPO-COUPE, N.; SALESKA, S. R.; BAKER, T. R.; ALMEIDA, S.; HIGUCHI, N.; LLOYD, J. Variations in Amazon forest productivity correlated with foliar nutrients and modelled rates of photosynthetic carbon supply. Philosophical Transactions of the Royal Society of London B, v.366, p.3316-3329, 2011. MILLER, S. D.; GOULDEN, M. L.; MENTON, M. C.; DA ROCHA, H. R.; FREITAS, H. C.; FIGUEIRA, A. M. S.; DIAS DE SOUSA, C. A. Biometric and micrometeorological measurements of tropical forest carbon balance. Ecological Applications, v.14, n.sp4, p.S114–S126, 2004. MILES, L.; GRAINGER, A.; PHILLIPS, O. The impact of global climate change on tropical forest biodiversity in Amazonia. Global Ecology and Biogeography, v.13, n.6, p.553–565, 2004. doi: 10.1111/j.1466-822X.2004.00105.x MMA - Ministério do Meio Ambiente. Mapa de Cobertura Vegetal. 2014. Disponível em: <http://www.mma.gov.br/biomas/amaz%C3%B4nia/mapa-de-cobertura-vegetal> Acesso em: 27 jun. 2014. MOLION, L. C. B. Climatologia Dinâmica da Região Amazônica: Mecanismos de Precipitação. Revista Brasileira de Meteorologia, v.2, n.12, p.107-117, 1987. MONTEITH, J. L. Solar radiation and productivity in tropical ecosystems. Journal of Applied Ecology, v.9, n.3, p.747-766, 1972. MONTHEITH, J. L. Climate and the efficiency of crop production in Britain. Philosophical Transactions of the Royal Society of London B, v.281, n.980, p.277-294, 1977. NELSON, G. C.; ROSEGRANT, M. W.; KOO, J.; ROBERTSON, R.; SULSER, T.; ZHU, T.; RINGLER, C.; MSANGI, S.; PALAZZO, A.; BATKA, M.; MAGALHAES, M.; 66 VALMONTE-SANTOS, R.; EWING, M.; LEE, D. Climate Change: Impact on Agriculture and Costs of Adaptation. IFPRI: Washington, D.C, 2009. NEPSTAD, D. C.; CARVALHO, C. R.; DAVIDSON, E. A.; JIPP, P. H.; LEFEBVRE, P. A.; NEGREIROS, G. H.; SILVA, E. D.; STONE, T. A.; TRUMBORE, S. E.; VIEIRA, S. The role of deep roots in the hydrological and carbon cycles of Amazonian forests and pastures. Nature, v.372, n.6507, p.666-669, 1994. NOBRE, C. A.; NOBRE, A. D. O balanço de carbono da Amazônia brasileira. Estudos Avançados. v.16, n.45, 2002. NOBRE, C.A.; OBREGÓN, G. O.; MARENGO, J. A.; FU, R.; POVEDA, G. Characteristics of Amazonian climate: Main features. In: Keller M, Bustamante M, Gash J, Dias PS, editors. Amazonia and Global Change. Washington: American Geophysical Union; 2009. NÓBREGA, R. S.; SOUZA, E. P.; GALVÍNCIO, J. D. Análise da Estimativa de Precipitação do TRMM na Sub- Bacia da Amazônia Ocidental. Revista de Geografia (Recife), v.25, n.1, p.06-20, 2008. ODUM, E. P. Ecologia. 3 ed. Rio de Janeiro: Editora Guanabara, 1983. 434 p. OLIVEIRA, M. B. L.; SANTOS, A. J. B.; MANZI, A. O.; ALVALÁ, R. C. S.; CORREIA, M. F.; MOURA, M. S. B. Trocas de energia e fluxo de carbono entre a vegetação de Caatinga e atmosfera no Nordeste brasileiro. Revista Brasileira de Meteorologia, v.21, n.3b, p. 378-386, 2006. OLIVEIRA, P. H. F.; ARTAXO, P.; PIRES, C.; DE LUCCA, S.; PROCÓPIO, A.; HOLBEN, B.; SCHAFER, J.; CARDOSO, L. F.; WOFSY, S. C.; ROCHA, H. R. The effects of biomass burning aerosols and clouds on the CO2 flux in Amazonia. Tellus, v.59B, n.3, p.338-349, 2007. OLIVEIRA-JÚNIOR, J. F.; DELGADO, R. C.; GOIS, G.; LANNES, A.; DIAS, F. O.; SOUZA, J. C.; SOUZA, M.Análise da precipitação e sua relação com sistemas meteorológicos em Seropédica, Rio de Janeiro. Floresta e Ambiente, v.21, n.2, p.140-149, 2014. ORNL DAAC. Modis Land Subsets. 2012. Disponível em: <http://daac.ornl.gov/cgi-bin/MODIS/GR_col5_1/mod_viz.html> Acesso em: 23 ago. 2015. OSMOND, B.; ANANYEV, G.; BERRY, J.; LANGDON, C.; KOLBER, Z.; LIN, G.; MONSON, R.; NICHOL, C.; RASCHER, U.; SCHURR, U.; SMITH, S.; YAKIR, D. Changing the way we think about global change research: Scaling up in experimental ecosystem science. Global Change Biology, v.10, n.4, p.393-407, 2004. PARMESAN, C.; YOHE, G. A globally coherent fingerprint of climate change impacts across natural systems. Nature, v.421, n.6918, p.37-42, 2003. PATZ, J.A.; CAMPBELL-LENDRUM, D.; HOLLOWAY, T.; FOLEY, J. A. Impact of regional climate change on human health. Nature, v.438, n.7066, p.310–317, 2005. doi: 10.1038/nature04188 67 PIRES, J. M. Estudos dos principais tipos de vegetação do estuário amazônico. Piracicaba, 1972, 183p. (Tese - Doutoramento-ESALQ). POST, W. M.; PENG, T.H.; EMANUEL, W. R.; KING, A. W.; DALE, V. H.; DEANGELIS, D. L.The Global Carbon Cycle. American Scientist, v.78, p.310-326, 1990. PROPASTIN, P.; IBROM, A.; KNOHL, A.; ERASMI, S. Effects of canopy photosynthesis saturation on the estimation of gross primary productivity from MODIS data in a tropical forest. Remote Sensing of Environment, v.121, p.252–260, 2012. RAMPELOTTO, H. P. A química da vida como nós não conhecemos. Química Nova, v.35, n. 8, p.1619-1627, 2012. REBOITA, M. S.; GAN, M. A.; ROCHA, R. P.; AMBRIZZI, T. Regimes de precipitação na América do Sul: uma revisão bibliográfica. Revista Brasileira de Meteorologia, v.25, n.2, p.185-204, 2010. REICH, P. B.; REICH, P. B.; UHL, C.; WALTERS, M. B.; PRUGH, L.; ELLSWORTH, D. S. Leaf demography and phenology in Amazonian rain forest: A census of 40,000 leaves of 23 tree species. Ecological Monographs, v.74, n.1, p.3-23, 2004. RESTREPO-COUPE, N.; DA ROCHA, H. R.; HUTYRA, L. R.; ARAUJO, A. C.; BORMA, L. S.; CHRISTOFFERSEN, B.; CABRAL, O. M. R.; CAMARGO, P. B.; CARDOSO, F. L.; COSTA, A. C. L.; FITZJARRALD, D. R.; GOULDEN, M. L.,; KRUIJT, B.; MAIA, J. M. F.; MALHI, Y. S.; MANZI, A. O.; MILLER, S. D.; NOBRE, A. D.; VON RANDOW, C.; SÁ, L. D. A.; SAKAI, R. K.; TOTA, J.; WOFSY, S. C.; ZANCHI, F. B. What drives the seasonality of photosynthesis across the Amazon basin? A cross-site analysis of eddy flux tower measurementes from the Brasil flux network. Agricultural and Forest Meteorology, v.182-183, p.128-144, 2013. RODERICK, M. L.; FARQUHAR, G. D.; BERRY, S. L.; NOBLE, I. R. On the direct effect of clouds and atmospheric particles on the productivity and structure of vegetation. Oecologia, v.129, n.1, p.21–30, 2001. RUNNING, S. W.; NEMANI, R. R.; HEINSCH, F. N.; ZHAO, M.; REEVES, M.; HASHIMOTO, H. A continuous satellite-derived measure of global terrestrial primary production. Bioscience, v.54, n.6, p. 547–560, 2004. SAKAI, R. K.; FITZJARRALD, D. R.; MORAES, O. L.L.; STAEBLER, R. M.; ACEVEDO, O. C.; CZIKOWSKY, M. J.; SILVA, R. D.; BRAIT, E.; MIRANDA, V. Land-use change effects on local energy, water, and carbon balances in an Amazonian agricultural field. Global Change Biology, v.10, n.5, p.895-907, 2004. SAKAMOTO, T.; GITELSON, A.; WARDLOW, B. D.; VERMA, S. B.; SUYKER, A. E. Estimating daily gross primary production of maize only on MODIS WDRVI and shortwave radiation data. Remote Sensing of Environment, v.115, n.12, p.3091-3101, 2011. SALESKA, S. R.; MILLER, S. D.; MATROSS, D. M. Carbon in Amazon forests: unexpected seasonal fluxes and disturbance-induced losses. Science. v.302, n.5650, p.1554-1557, 2003. 68 SALESKA, S. R.; DIDAN, K.; HUETE, A. R.; DA ROCHA, H. R. Amazon forests green-up during 2005 drought. Science, v.318, n.5850, p.612, 2007. SALESKA, S.; ROCHA, H.; KRUIJT, B.; NOBRE, A. Fluxos de Carbono do Ecossistema e Metabolismo da Floresta Amazônica. Amazonia and Global Change. American Geophysical Union. Geophysical Monograph Series 186, 2009. SAMANTA, A.; GANGULY, S.; HASHIMOTO, H.; DEVADIGA, S.; VERMOTE, E.; KNYAZIKHIN, Y.; NEMANI, R. R.; MYNENI, R. B. Amazon forests did not green-up during the 2005 drought. Geophysical Research Letters, v.37, n.5, pp.1-5, 2010. SCHUMAN, G. E.; JANZEN, H. H.; HERRICK, J. E. Soil carbon dynamics and potential carbon sequestration by rangelands. Environmental Pollution, v.116, n.3, p.391-396, 2002. SELLERS, P. J.; HALL, F. G.; KELLY, R. D.; BLACK, A.; BALDOCCHI, D.; BERRY, J.; RYAN, M.; RANSON, K. J.; CRILL, P. M.; LETTENMAIER, D. P.; MARGOLIS, H.; CIHLAR, J.; NEWCOMER, J.; FITZJARRALD, D.; JARVIS, P. G.; GOWER, S. T.; HALLIWELL, D.; WILLIAMS, D.; GOODISON, B.; WICKLAND, D. E.; GUERTIN, F. E. BOREAS in 1997: Experiment overview, scientific results, and future directions. Journal of Geophysical Research, v. 102, n.D24, p.28731–28759, 1997. SFB - Serviço Florestal Brasileiro. Florestas do Brasil em resumo - 2010: dados de 2005-2010. Serviço Florestal Brasileiro: Brasília: SFB, 2010. 152 p. SCHUBERT, P.; LAGERGREN, F.; AURELA, M.; CHRISTENSEN, T.; GRELLE, A.; HELIASZ, M. Modeling GPP in the Nordic forest landscape with MODIS time series data - Comparison with the MODIS GPP product. Remote Sensing of Environment, v.126, p.136-147, 2012. SILVA, B. B.; SILVA, B. B.; GALVÍNCIO, J. D.; MONTENEGRO, S. M. G. L.; MACHADO, C. C. C.; OLIVEIRA, L. M. M.; MOURA, M. S. B. Determinação por sensoriamento remoto da produtividade primária bruta do perímetro irrigado São Gonçalo - PB. Revista Brasileira de Meteorologia, v.28, n.1, p.57-64, 2013. SILVEIRA, P.; KOEHLER, H. S.; SANQUETTA, C. R.; ARCE, J. E. O estado da arte na estimativa de biomassa e carbono em formações florestais. Floresta, Curitiba, PR, v.38, n.1, p.185-206, 2008. SJÖSTRÖM, M.; ZHAO, M.; ARCHIBALD, S.; ARNETH, A. et al. Evaluation of MODIS gross primary productivity for Africa using eddy covariance data. Remote Sensing of Environment, v.131, p.275–286, 2013. SPEROW, M. Carbon sequestration potential em reclaimed mine sites in sevem East-Central States. Journal of Environmental Quality, v.35, n.4, p.1428-1438, 2006. SWETNAM, T. W.; ANDERSON, R. S. Fire climatology in the western United States: introduction to special issue. International Journal Wildland Fire, v.17, p.1–7, 2008. doi: 10.1071/WF08016 69 TRMM - Tropical Rainfall Measuring Mission. 2014. Disponível em: <http.www.mirador.gsfc.nasa.gov/collections/TRMM_3B43_007.shtml>. Acesso em: 12 abr. 2014. TURNER, D. P.; RITTS, W. D.; COHEN, W. B.; GOWER, S. T.; ZHAO, M.; RUNNING, S. W.; WOFSY, S. C.; URBANSKI, S.; DUNN, A. L.; MUNGER, J. W. Scaling gross primary production (GPP) over boreal and deciduous forest landscapes in support of MODIS GPP product validation. Remote Sensing of Environment, v.88, n.3, p. 256-270, 2003. TURNER, D. P.; RITTS, W. D.; COHEN, W. B.; MAIERSPERGER, T. K.; GOWER, S. T.; KIRSCHBAUM, A.; RUNNING, S. W.; ZHAO, M.; WOFSY, S. C.; DUNN, A. L.; LAW, B. E.; CAMPBELL, J. C.; OECHEL, W. C.; KWON, H. J.; MEYERS, T. P.; SMALL, E. E.; KURC, S. A.; GAMON, J. A. Site-level evaluation of satellite-based global terrestrial gross primary production and net primary production monitoring. Global Change Biology, v.11, n.4, p.666-684, 2005. TURNER, D. P.; RITTS, W. D. ; MAOSHENG ZHAO ; KURC, S. A. ; DUNN, A. L. ; WOFSY, S. C. ; SMALL, E. E. ; RUNNING, S. W. Assessing interannual variation in MODIS-based estimates of gross primary production. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, v.44, n.7, p.1899-1907, 2006a. TURNER, D. P.; RITTS, W. D.; COHEN, W. B.; GOWER, S. T.; RUNNING, S. W.; ZHAO, M.; COSTA, M. H.; KIRSCHBAUM, A. A.; HAM, J. M.; SALESKA, S. R.; AHL, D. E. Evaluation of MODIS NPP and GPP products across multiple biomes. Remote Sensing of Environment, v.102, n.3-4, p.282-292, 2006b. USGS - U. S. Geological Survey. 2014. Disponível em: <http://www.usgs.gov/>. Acesso em: 12 abr. 2014. VERMA, M. Remote sensing of annual terrestrial gross primary productivity from MODIS: an assessment using the FLUXNET La Thuile data set. Biogeosciences, v.11, n.8, p.2185–2200, 2014. VILA, D. A.; GONÇALVES, L. G. G.; TOLL, D. L.; ROZANTE, J. R. Statistical Evaluation of Combined Daily Gauge Observations and Rainfall Satellite Estimates over Continental South America. Bulletin of the American Meteorological Society, v.10, n.2, p.533-542, 2009. VOLDOIRE, A.; ROYER, J. F. Tropical deforestation and climate variability. Climate Dynamic, v.22, n.8, p.857-874, 2004. doi: 10.1007/s00382-004-0423-z VON RANDOW, C.; MANZI, A. O.; KRUIJT, B.; OLIVEIRA, P. J.; ZANCHI, F. B.; SILVA, R. L.; HODNETT, M. G.; GASH, J. H. C.; ELBERS, J. A.; WATERLOO, M. J.; CARDOSO, F. L.; KABAT, P. Comparative measurements and seasonal variations in energy and carbon exchange over forest and pasture in South West Amazonia. Theoretical and Applied Climatology, v.78, n.1, p.5-26, 2004. 70 WILLMOTT, C. J.; ACKLESON, S. G.; DAVIS, R. E.; FEDDEMA, J. J.; KLINK, K. M.; LEGATES, D. R.; O'DONNELL, J.; ROWE, C. M. Statistics for the evaluation and comparison of models. Journal of Geography Research, v.90, n.5, p.8995-9005, 1985. WOLFE, R. E.; NISHIHAMA, M.; FLEIG, A. J.; KUYPER, J. A.; ROY, D. P.; STOREY, J. C.; PATT, F. S. Achieving sub-pixel geolocation accuracy in support of MODIS land science. Remote Sensing of Environment, v.83, n.1-2, p.31-49, 2002. WRIGHT, S. J.; SCHAIK, C. P. Light and the phenology of tropical trees. American Naturalist, v.143, n.1, p.192-199, 1994. WU, C.; MUNGER, J. W.; NIU, Z.; KUANG, D. Comparison of multiple models for estimating gross primary production using MODIS and eddy covariance data in Harvard Forest. Remote Sensing of Environment, v.114, n.12, p.2925-2939, 2010. XU, L.; SAMANTA, A.; COSTA, M. H.; GANGULY, S.; NEMANI, R. R.; MYNENI, R. B. Widespread decline in greenness of Amazonian vegetation due to the 2010 drought. Geophysical Research Letters, v.38, n.7, L07402, pp.1-4, 2011. YAN, H.; WANG, S. Q.; BILLESBACH, D.; OECHEL, W.; BOHRER, G.; MEYERS, T.; MARTIN, T. A.; MATAMALA, R.; PHILLIPS, R. P.; RAHMAN, F.; YU, Q.; SHUGART, H. H. Improved global simulations of gross primary product based on a new definition of water stress factor and a separate treatment of C3 and C4 plants. Ecological Modelling, v.297, p.42-59, 2015. ZHAO, M.; HEINSCH, F. A.; NEMANI, R. R.; RUNNING, S. W. Improvements of the MODIS terrestrial gross and net primary production global data set. Remote Sensing of Environment. v.95, n.2, p.164–176, 2005.por
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAmazoneng
dc.subjectGross Primary Productivityeng
dc.subjectAmazôniapor
dc.subjectProdutividade Primária Brutapor
dc.subjectSensoriamento Remotopor
dc.subjectRemote Sensingpor
dc.subject.cnpqCiências Exatas e da Terrapor
dc.titleProdutividade primária bruta na Amazônia legal:relação com variáveis meteorológicas e validação do produto mod17A2por
dc.title.alternativeGross primary productivity in Amazonia: relationship with meteorological variables and validation mod17A2 producteng
dc.typeDissertaçãopor
Appears in Collections:MESTRADO EM CIÊNCIAS AMBIENTAIS E FLORESTAIS

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2016 - Catherine Torres de Almeida.pdf2016 - Catherine Torres de Almeida3.92 MBAdobe PDFThumbnail

Download/Open Preview


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.