Dissertação - Victor Huggo Lessa Rosolem

Modelagem aplicada para a determinação de indicadores da dinâmica de balanço de massa : estudo de caso para a geleira Grey, Chile

Autor: Victor Huggo Lessa Rosolem (Currículo Lattes)

Resumo

Esta dissertação investiga a dinâmica de balanço de massa da geleira Grey, localizada no Campo de Gelo Patagônico Sul (CGPS)/Chile, utilizando técnicas de modelagem computacional e sensoriamento remoto. O estudo abrange o período de 2000 a 2024, empregando imagens dos sensores dos satélites da série LANDSAT e dados climáticos da reanálise ERA5-Land. A metodologia desenvolvida implementa uma abordagem automatizada no Google Earth Engine (GEE) para classificação da área glacial e determinação do deslocamento de sua frente. Esta abordagem utiliza índices espectrais como Normalized Difference Snow Index (NDSI) e Normalized Difference Water Index (NDWI), análise de textura e operações morfológicas para identificar e delimitar a área da geleira. A validação foi realizada comparando os resultados obtidos com dados vetoriais do projeto Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS), demonstrando uma sobreposição superior a 94% nas áreas classificadas. Os resultados revelam uma perda significativa de 10,76 km² na área da porção frontal da geleira durante o período analisado, com uma taxa média de retração de aproximadamente 0,47 km² por ano (R² = 0,98, p-valor < 0,001). O deslocamento acumulado da frente da geleira foi estimado em 706 m, evidenciando um recuo contínuo, com períodos de retração mais intensa entre 2002-2009 (140 m) e 2011-2013 (133 m). A análise de Funções Ortogonais Empíricas (EOF) identificou que os dois primeiros modos explicam cerca de 75% da variância total observada. O primeiro modo (58,02%) está associado principalmente às variações na região frontal da geleira, enquanto o segundo modo (16,96%) representa padrões mais localizados e possivelmente relacionados a eventos climáticos específicos. A Decomposição em Valores Singulares (SVD) demonstrou correlações significativas entre os padrões espaciais da geleira e variáveis climáticas. A temperatura apresentou correlação negativa significativa ($rho$ = -0,66, p-valor = 0,008), indicando que o aumento da temperatura está diretamente associado ao recuo glacial. A precipitação de neve ($rho$ = 0,55, p-valor = 0,033) e o albedo ($rho$ = 0,52, p-valor = 0,046) mostraram correlações positivas moderadas, enquanto a evaporação ($rho$ = 0,17, p-valor = 0,551) e a velocidade do vento ($rho$ = -0,12, p-valor = 0,680) não apresentaram correlações significativas. O teste de Mann-Kendall aplicado às séries temporais climáticas confirmou uma tendência linear significativa de aumento na temperatura (p-valor = 0,038, Z = 2,079), fator determinante para o recuo glacial. As demais variáveis climáticas não apresentaram tendências significativas, embora a precipitação tenha mostrado uma tendência de diminuição próxima ao limiar de significância. A modelagem dinâmica da área superficial da geleira Grey revelou uma tendência negativa significativa ao longo do tempo, com uma redução total de -10,67 km² no período modelado. A comparação com os dados obtidos do GEE demonstrou uma convergência e uma correlação positiva significativa (R² = 0,88), validando o modelo para análises de tendências de longo prazo.

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Palavras-chave: Geometria e modelagem computacionalSensoriamento remotoMudança climáticaGeleirasChileGeleira GreyCriosferaGoogle Earth Engine