| 1. Identificação | ||||||||||
| Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) | |||||||||
| Site | mtc-m21b.sid.inpe.br | |||||||||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||||||||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34P/3M9PUKH | |||||||||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.17.12.43 | |||||||||
| Última Atualização | 2017:01.11.12.27.31 (UTC) administrator | |||||||||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21b/2016/08.17.12.43.08 | |||||||||
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.04.02.27.16 (UTC) administrator | |||||||||
| Chave Secundária | INPE-17768-TDI/2511 | |||||||||
| Chave de Citação | Santos:2017:CoEsEs | |||||||||
| Título | Contribuição ao estudo da estimativa da produtividade primária por satélite na margem continental sudeste brasileira  | |||||||||
| Título Alternativo | Contribution to the study of satellite primary productivity estimatives in the southeastern brazilian continental margin | |||||||||
| Curso | SER-SRE-SPG-INPE-MCTI-GOV-BR | |||||||||
| Ano | 2017 | |||||||||
| Data | 2016-08-30 | |||||||||
| Data de Acesso | 12 maio 2024 | |||||||||
| Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) | |||||||||
| Tipo Secundário | TDI | |||||||||
| Número de Páginas | 157 | |||||||||
| Número de Arquivos | 1 | |||||||||
| Tamanho | 11209 KiB | |||||||||
| 2. Contextualização | ||||||||||
| Autor | Santos, João Felipe Cardoso dos | |||||||||
| Banca | Kampel, Milton (presidente/orientador) Rudorff, Natália de Moraes Alba, José Juan Barrera | |||||||||
| Endereço de e-Mail | joaofcs@dsr.inpe.br | |||||||||
| Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||||||||
| Cidade | São José dos Campos | |||||||||
| Histórico (UTC) | 2016-08-17 12:43:08 :: joaofelipecsantos -> yolanda.souza@mcti.gov.br :: 2016-08-22 12:02:29 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> joaofelipecsantos :: 2016-10-05 16:45:16 :: joaofelipecsantos -> yolanda.souza@mcti.gov.br :: 2016-10-06 12:52:29 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> joaofelipecsantos :: 2016-10-06 17:56:07 :: joaofelipecsantos -> yolanda.souza@mcti.gov.br :: 2017-01-10 18:07:06 :: yolanda.souza@mcti.gov.br -> marcelo.pazos@inpe.br :: 2017-01-11 12:27:31 :: marcelo.pazos@inpe.br :: -> 2016 2017-01-11 12:28:04 :: marcelo.pazos@inpe.br -> administrator :: 2016 2017-03-08 14:43:15 :: administrator :: 2016 -> 2017 2018-06-04 02:27:16 :: administrator -> :: 2017 | |||||||||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||||||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||||||||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||||||||
| Transferível | 1 | |||||||||
| Palavras-Chave | sensoriamento remoto da cor do oceano produtividade primária oceânica margem continental sudeste brasileira ocean colour remote sensing oceanic primary productivity southeastern brazilian continental margin | |||||||||
| Resumo | A produtividade primária oceânica (PPO) é um processo importante no ciclo global do carbono, na compreensão de processos físicos como acidificação dos oceanos e processos biológicos, como produção pesqueira. O sensoriamento remoto da cor do oceano (SRCO) é uma ferramenta essencial com potencial de prover estimativas da produtividade primária em larga escala espacial e contínuas no tempo. Neste trabalho sete modelos de PPO foram avaliados para a margem continental sudeste brasileira (MCSB) utilizando dados in situ e de sensores orbitais da cor do oceano como o \emph{Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer }(MODIS), Sea-viewing Wide Field-ofview Sensor (SeaWiFS) e MEdium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS). Os produtos de entrada foram avaliados estatisticamente em relação a medidas in situ obtidas em cruzeiros oceanográficos realizados nos verões e invernos de 2001 e 2002. O desempenho dos algoritmos e modelos foi analisado pelo erro médio quadrático (root mean square error, RMSE), pelo erro médio (bias), entre outros, convertidos em base logarítmica. Com dados SeaWiFS, estimativas de concentração de clorofila-a (Cla, mgChl m$^{-3}$) apresentaram melhor desempenho com uso do algoritmo semi-analítico GSM01 (RMSE $\sim$0,21, bias $\sim$ -0,02). Dados MODIS e MERIS apresentaram melhor desempenho com os algoritmos empíricos OC3Mv6 (RMSE = 0,27, bias = -0,13) e OC4Ev6 (RMSE = 0,25, bias = -0,05), respectivamente. A radiação fotossinteticamente disponível (PAR, Einstein m$^{-2}$ d$^{-1}$) com dados SeaWiFS, MODIS e MERIS apresentou um bias em relação a medidas in situ que foi corrigido por um modelo de ajuste linear. O coeficiente de atenuação da PAR (KdPAR, m$^{-1}$) foi melhor estimado com o algoritmo baseado na Cla (RMSE $\sim$0,15, bias $\sim$0,01) com dados SeaWiFS, e baseado em razões de banda de reflectância de sensoriamento remoto (R$_{rs}$, sr$^{-1}$) no azul e verde com dados MODIS (RMSE = 0,11, bias = 0,05) e com dados MERIS (RMSE = 0,10, bias = 0,05). A profundidade da zona eufótica (Zeu, m) foi melhor estimada pelo algoritmo baseado na Cla semi-analítica com dados SeaWiFS. Com dados MODIS e MERIS os algoritmos baseado na Cla e nas propriedades ópticas inerentes da água obtiveram melhor desempenho e foram utilizados após serem corrigidos por um ajuste linear. As análises da PPO mostraram que o desempenho dos modelos não mostrou uma relação direta com as respectivas complexidades. Os modelos que tiveram melhores desempenhos (RMSE = 0,20 - 0,25, bias = -0,13 - 0,02) foram BPM, MARRA e CbPM 2005$^{M}$, e utilizaram os parâmetros fotossintéticos medidos in situ (P$^{B}$max e $\alpha$$^{B}$). Esses modelos tiveram maior sensibilidade às mudanças nos produtos de Cla (2 - 12\%), seguido do $\alpha$$_{phy}$ (1 - 4\%), da Zeu ($\sim$1\%) e do b$_{bp}$(443) (< 1\%). Entre os sensores o MODIS e SeaWiFS apresentaram melhor desempenho. Com dados MODIS a PPO foi melhor estimada pelos modelos EPPLEY, VGPM e CbPM2005. Com dados SeaWiFS os modelos com melhor desempenho foram BPM, MARRA e CbPM2005$^{M}$. Os resultados desse estudo indicaram que a análise conjunta dos algoritmos de SRCO com dados de diferentes sensores orbitais conseguiu identificar bons modelos de PPO para estimar a produtividade local. Compreender o desempenho desses algoritmos e modelos é essencial para estimar quantitativamente de maneira sinóptica e em larga escala a PPO na MCSB, possibilitando estudos de monitoramento e efeitos da assimilação do carbono nos processos físico-biológicos da margem continental sudeste. ABSTRACT: Estimation of the ocean primary productivity (PPO, in portuguese Produtividade Primária Oceânica) is important for calculating the carbon flux in the marine ecosystem, the impacts in the ocean acidification and for modeling carbon transfer through the pelagic food web. Satellite remote sensing is essential for understanding the temporal and spatial variation of oceanic PPO. In this study the performance of seven PPO models was assessed by comparing their output to in situ $^{14}$C data in the southeastern Brazilian continental margin (SBCM). The performance of PPO models was compared using the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) and MEdium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS). The PPO input variables were assessed by comparing with in situ data acquired in oceanographic cruises during summers and winters of 2001 and 2002. The ocean color algorithms and PP models performance were analyzed by the root mean square error (RMSE), the average error (bias), and others. Using SeaWiFS data the chlorophyll-a concentration (Cla, mgChl m$^{-3}$) showed better performance with semi-analytical algorithm GSM01 (RMSE $\sim$0.21, bias $\sim$ -0.02). Using MODIS and MERIS data, the empirical algorithms OC3Mv6 (RMSE = 0.27, bias = -0.13) and OC4Ev6 (RMSE = 0.25, bias = -0.05), performed better. The photosynthetically available radiation (PAR, Einstein m-2 d-1) presented bias compared with in situ measurements with SeaWiFS, MODIS and MERIS that was adjusted with a linear model. The PAR attenuation coefficient (KdPAR, m-1) was better estimated by the algorithm derived from Cla (RMSE $\sim$0.15, bias $\sim$0.01) with SeaWiFS data, and derived from remote sensing reflectance (R$_{rs}$, sr$^{-1}$) with MODIS (RMSE = 0.11, bias = 0.05) and MERIS (RMSE = 0.10, bias = 0.05) data. The euphotic depth (Zeu, m) obtained from Cla algorithm performed better with SeaWiFS. With MODIS and MERIS data the estimations of Zeu was based on the Cla and inherent optical properties algorithms. Analyses of PPO showed that the performance of the models did not presented a direct relationship with their complexities. The best PP estimations were with BPM, MARRA and CBPM2005$^{M}$ (RMSE = 0.20 - 0.25, bias = -0.13 - 0.02). These models used in situ measurements of photosynthetic parameters (P$^{B}$max e $\alpha$$^{B}$). The greater sensitivity by BPM, MARRA and CbPM2005$^{M}$ was observed with changes in input of Cla (2 -12\%), followed by aphy (1 - 4\%), Zeu ($\sim$1\%) and b$_{bp}$(443) (< 1\%). The MODIS and SeaWIFS sensors performed better. MODIS data presented better results with EPPLEY, VGPM and CbPM2005 with significance level of 0.05. SeaWiFS data performed better with BPM, MARRA and CbPM2005$^{M}$. The results of this study indicated that joint analysis of ocean color remote sensing algorithms with data from different satellite sensors could identify good models to estimate the local PP. Understand the performance of these algorithms and models is essential to quantitatively estimate PP with synoptic and largescale view provided by satellite in SBCM, enabling studies of monitoring and effects of carbon assimilation in physical and biological processes of the southeastern continental margin. | |||||||||
| Área | SRE | |||||||||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > SER > Contribuição ao estudo... | |||||||||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||||||||
| Conteúdo da Pasta source |
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| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | ||||||||||
| URL dos dados | http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3M9PUKH | |||||||||
| URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/8JMKD3MGP3W34P/3M9PUKH | |||||||||
| Idioma | pt | |||||||||
| Arquivo Alvo | publicacao.pdf | |||||||||
| Grupo de Usuários | joaofelipecsantos marcelo.pazos@inpe.br yolanda.souza@mcti.gov.br | |||||||||
| Grupo de Leitores | administrator joaofelipecsantos marcelo.pazos@inpe.br yolanda.souza@mcti.gov.br | |||||||||
| Visibilidade | shown | |||||||||
| Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 | |||||||||
| Detentor da Cópia | SID/SCD | |||||||||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||||||||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||||||||
| 5. Fontes relacionadas | ||||||||||
| Repositório Espelho | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22 | |||||||||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3NU5S | |||||||||
| Lista de Itens Citando | ||||||||||
| Divulgação | BNDEPOSITOLEGAL | |||||||||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 | |||||||||
| 6. Notas | ||||||||||
| Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype creatorhistory descriptionlevel doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype | |||||||||