Embed Size (px)
Citation preview
ANÁLISE TEMPORAL DA DISTRIBUIÇÃO DOS PADRÕES DE TEMPERATURA
SUPERFICIAL DA ÁGUA NO ESTUÁRIO GUAJARÁ MIRIM-PA ATRAVÉS DO
SENSOR TIRS/LANDSAT-8
Alvaro José Reis Ramos1
João Almiro Corrêa Soares²
Jessyca Fernanda dos Santos Duarte³
Breno Gustavo Bezerra Costa4
RESUMO
A temperatura indica o estado térmico da água. Desta forma, o autor Cunha (2000)
afirma que os processos químicos e biológicos em águas superficiais, especialmente níveis de
oxigênio, produção de algas e fotossíntese são fortemente influenciados pela temperatura.
Segundo Matsuzaki et al. (2004) temperaturas elevadas estão relacionadas com o aumento da
riqueza de espécies de algas no meio aquático. Além disso, a presença de florestas nas
margens de grandes rios e bacias hidrográficas de modo geral resulta em melhorias da
qualidade de água e regulação térmica dos corpos hídricos. Para tanto, o presente estudo teve
o objetivo de avaliar a mudança nos padrões de temperatura da água no estuário Guajará-
Mirim, localizado no Estado do Pará, entre as estações de inverno e verão amazônicos, para
os anos de 2013 e 2016, utilizando como instrumento metodológico as geotecnologias e o
emprego de algoritmos para obtenção da temperatura superficial na faixa infravermelho
termal do espectro eletromagnético, presente no sensor TIRS, representado pela banda 10 do
satélite Landsat 8, com a utilização do índice de água NDWI (Normalized Difference Water
Index) para a delimitação da influência das águas estuarinas. O produto gerado após o
processamento digital de imagens constatou um aumento de 1,48°C e 1,89° na temperatura
mínima registrada para o inverno e o verão, respectivamente, pressupondo que relações
ambientais de variáveis ecossistêmicas apresentam forte interação com a amplitude termal
superficial em corpos hídricos, relações deduzidas após constatação da redução no
adensamento florestal na região observada próxima ao estuário; esta verificação foi gerada ao
se aplicar métodos de classificação da cobertura vegetal a partir do índice de vegetação NDVI
(Normalized Difference Vegetation Index), além do registro de alterações rigorosas no regime
pluviométrico semestral para o período verificado.
1. INTRODUÇÃO
O regime térmico dos corpos hídricos na natureza apresenta significativa importância
ecológica por conta de suas interações entre a temperatura e a vida aquática. Para Wheaton
(1987), a temperatura da água provavelmente tem maior influência sobre a vida e os sistemas
aquáticos do que qualquer outra variável físico-química tomada isoladamente.
1 Discente de Engenharia de Pesca na Universidade Federal Rural da Amazônia; [email protected].
² Docente na Universidade Federal Rural da Amazônia; [email protected].
³ Engenheira Agrônoma; [email protected]. 4 Docente na Universidade Federal Rural da Amazônia; [email protected].
Segundo Branco (1986), pelo fato da temperatura afetar a solubilidade dos gases na
água, o seu aquecimento reduz as taxas de oxigênio presentes no ambiente, influenciando
assim a decomposição de matéria orgânica, com consequente efeito sobre a qualidade do
líquido e sobre a vida de organismos aeróbios aquáticos, além disso, a temperatura afeta
também o crescimento e o desenvolvimento dos seres vivos, devido a sua influência sobre as
reações químicas, em graus e formas dependentes da espécie, observando deste modo a
relevância do estudo de perfis térmicos como parâmetro avaliativo em ecossistemas aquáticos.
Para Brito (2008), considerações pertinentes a este parâmetro físico são de fundamental
importância, uma vez que está diretamente relacionado aos efeitos que interferem em reações
químicas da água, e na vida aquática. Sua elevação pode causar algumas alterações no
ambiente, como a aceleração de reações químicas, redução da solubilidade dos gases,
aumento da solubilidade dos sais e acentuação do odor da água. Entretanto um dos principais
problemas ocasionados pelo aumento da temperatura é a diminuição da solubilidade de
oxigênio dissolvido, podendo provocar prejuízos às reações bioquímicas que se desenvolvem
em função deste parâmetro.
Para Dudley (2003) a presença de florestas nas margens de grandes rios e bacias
hidrográficas de modo geral resulta em melhorias da qualidade de água e regulação térmica
dos corpos hídricos. De modo geral o crescimento da malha urbana em regiões próximas a
grandes massas d’agua, que resultam em incremento de quantidades de poluentes que entram
nas cabeceiras. As florestas reduzem a erosão do solo e, consequentemente, a carga de
sedimentos e poluentes. Para tanto, novas ferramentas e métodos devem ser utilizados para se
determinar levantamentos pertinentes à temperatura da água e sua possível relação com o
ambiente.
Conforme Checchia (2003), um dos problemas que uma mata ciliar doente sofre é com
a falta de sombra, que ocasiona o aumento da temperatura da água, o que pode comprometer
de forma significativa a qualidade da água e sua fauna aquática, reduzindo a capacidade de
armazenamento de água.
A partir desta necessidade, Lo e Yeung (2008) destacam particularmente o
sensoriamento remoto como ferramenta que passou a adquirir, nas últimas décadas, grande
aceitação no meio acadêmico em função do acesso a hardwares, software e produtos gratuitos
como as imagens de satélites, aspectos interferométricos, entre outros, complementando as
análises e aplicações. Contribuições acadêmicas com de Chander (2009) são expressivas no
que tange a discussão e aplicação de fórmulas que gerem coeficientes de calibração
radiométrica e obtenção de temperaturas Kelvin para imagens de satélite Earth Observer-
1(EO-1) e da série Landsat.
Deste modo, o presente estudo tem por objetivo realizar o levantamento da
temperatura superficial da água, bem como avaliar a sua relação com a cobertura vegetal de
áreas de preservação permanentes, no estuário Guajará-Mirim, utilizando o Sensor
TIRS/Landsat-8, banda 10 e modelos aritméticos de termologia.
2. MATERIAIS E MÉTODOS
2.1 Área de estudo
O local investigado compreende zonas de influência pertencentes aos municípios de
Vigia e Colares, localizados no estado do Pará (figura 01), abrangendo a baía do Marajó,
Microrregião do Salgado e Mesorregião do Nordeste Paraense. Estimativas do IBGE para o
ano de 2016 indicaram que o contingente demográfico para os municípios gira em torno de
63,426 mil habitantes e uma área total de 1.148,871 km². A região integra as zonas de
influência do estuário, característico de ecossistemas costeiros e possui economia voltada à
pesca e ao artesanato.
Figura 01. Área de estudo-Estuário Guajará-Mirim.
Fonte: Adaptado pelo autor.
Fundamentado no sistema Koppen, que se baseia em valores numéricos de
temperatura e pluviosidade, a região analisada está classificada no tipo climático da classe A
(Aw). A precipitação e a temperatura são parâmetros básicos para execução de balanços
hídricos, os quais servem não apenas para interpretação dos processos de formação dos solos,
como também para ao aproveitamento na produção agrícola. No município, o índice
pluviométrico compreende valores considerados elevados. A divisão de precipitação é nítida
durante todo o ano, sendo um período chuvoso, com chuvas abundantes iniciando em
dezembro e indo até junho, e outro mais seco, entre os meses de julho a novembro, com
precipitações inferiores a 60 mm. O regime térmico no município é caracterizado por baixas
amplitudes anuais entre as temperaturas máximas e mínimas. Onde a média anual está em
torno de 27,7 ºC e, ao longo do ano, varia de 26,8 a 28,0 ºC. A temperatura média máxima
alterna de 30,0 a 32,1 ºC e a temperatura média máxima anual de 31,7 ºC. A temperatura
média mínima anual é de 25,2ºC e varia de 24,1 a 26,0 ºC.
2.2 Imagens orbitais e Processamento Digital de Imagens (PDI)
A análise espacial foi realizada a partir de imagens LANDSAT 8, sensor ETM, com
resoluções geométricas de 30 metros, órbita ponto 223/61 e data de aquisição nos anos de
2013 e 2016, abrangendo os meses de março (correspondente ao inverno amazônico) e agosto
(referente ao verão na região). O material foi adquirido através do acervo digital do USGS
(United States Geological Survey) disponibilizado de forma gratuita em formato Geotiff
compactado. Na pesquisa foi utilizada a banda 10 - TIRS (Thermal Infrared Sensor) com
pixel de 100 metros, processada e disponibilizada em 30 metros, correspondendo ao intervalo
de comprimento de onda 10.6 - 11.19 µm. Ainda foram utilizadas combinações de bandas 6, 5
e 4 para composição RGB. O estudo priorizou imagens de boa resolução com boa visibilidade
e baixa incidência de nuvens.
O primeiro processo metodológico ocorreu com o geoprocessamento e aplicação do
índice de água e tratamentos raster para delimitação da área examinada, para tanto, foi
empregado o software QUANTUM GIS 2.12.3. Posteriormente ocorreu o processamento
digital das imagens (PDI), procedendo-se com a utilização do software Envi (Environment for
Visualizing Images) 4.5.
2.3 Aplicação do NDWI (Normalized Difference Water Index)
O uso do NDWI permite ressaltar feições de água e minimizar o restante dos alvos,
descriminando desta forma as feições estuarinas costeiras de forma mais eficiente, para Mc
Feeters (1996) este índice acompanha um raciocínio semelhante ao índice de diferença
normalizada da vegetação, no que permeia a operação de bandas. A concepção de um índice
espectral de água foi baseada no fato de que a água absorve energia em comprimentos de
onda do infravermelho próximo (NIR) e ondas curtas de infravermelho (SWIR). O NDWI é
formulado por meio das bandas do verde (V) e do infravermelho médio (IV). O índice de
diferença normalizada da água tem como objetivo delinear ambientes de águas abertas,
passando a determinar o limiar presente entre água e terra (umidade aparente no ambiente
terrestre e solos), permitindo deste modo realizar a maximização da reflectância comum da
água utilizando o comprimento de onda do verde, tentar diminuir a baixa reflectância dos
corpos de água no infravermelho próximo e realçar o contraste entre a água e a cobertura
vegetal, proporcionada pelo infravermelho próximo. O índice geral de NDWI é gerado
segundo a equação (1):
(1) NDWI = (YV2 – YIV4) / (YV2 + YIV4)
Onde: YV2 corresponde ao comprimento de onda do verde, e YIV4 ao infravermelho
próximo, na equação representada pelas bandas 02 e 04 do sensor.
No trabalho se utilizou as definições encontradas por Gao (1996), no qual se definiu
que os valores de NDWI variam de -1 a 1 e o número 0 como limiar, sendo a cobertura
considerada como água se NDWI apresentar intervalos inferiores a zero, enquanto valores de
índice superiores a zero não são considerados como água.
2.4 Aplicação do NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)
Para analisar a relação entre porções de floresta e sua possível ligação com os corpos
hídricos, foi aplicado o índice NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) o
qual, segundo Jensen (2009), se presta como um indicador sensível de vegetação verde
apresentando valores variantes entre -1 e +1, no qual, para locais que apresentam alguma
vegetação aparente os valores indicados vão de 0 a 1 e para locais com perfil hídrico
aparentemente presente, normalmente o valor encontrado é inferior à zero. Seu cálculo é
baseado no método da razão entre as bandas monocromáticas correspondentes à região do
vermelho (RED) e infravermelho próximo (NIR), deste modo é possível identificar a massa
foliar aparentemente presente de forma ativa no local examinado, segundo a equação 2.
(2) NDVI = (NIR – RED) / (NIR + RED)
2.5 Tratamento de dados e Aritmética Raster
A organização dos dados se iniciou com a elaboração de polígonos em formato
shapefile através dos resultados adquiridos após aplicação do índice NDWI na região de
estudo, e o posterior recorte do local, em seguida houve a correção atmosférica visando
efetuar a retirada do efeito de dispersão da energia eletromagnética nas partículas de água
suspensas na atmosfera e reduzir possíveis erros na leitura de elementos pelo software ENVI,
as etapas de processamento abrangeram as análises das bandas TIRS para as 04 imagens
analisadas (Abril e Agosto dos anos 2013 e 2016, respectivamente) visando realizar possíveis
comparativos de eficiência e representatividade para o espaço analisado, seguindo rotinas de
ferramentas dos referidos software. Para tanto, se utilizou os metadados, os quais dispõem de
informações pertinentes a radiância, coeficientes de calibração, elevação solar e valores
calibrados quantizados para cada banda da imagem. Após a correção, se converteu dados de
ND (Números digitais) para valores de radiação de energia espectral (Lλ), segundo a
metodologia de Accioly et.al (2002) descrita na equação (2), deste modo se extraiu valores de
TS (Temperatura da superfície).
(2) Lλ= (R minλ- R máxλ) / (Qcalmáx- Qcalmin) * (Qcal ND) + R minλ
Na equação R minλ corresponde à radiação espectral mínima da imagem, R máxλ é
correspondente à radiação espectral máxima e valores de Qcal ao valor quantizado calibrado
pelo pixel em ND. São dados disponibilizados nos metafiles de cada imagem.
Posterior à etapa de conversão para valores de radiância, elaborados pela equação do
espectro de radiação, ocorreu o tratamento da imagem raster e sua correção para valores de
brilho e temperatura (Kelvin), procedida segundo a equação (3), disponibilizada pelo serviço
geológico americano.
(3) Tbk = K2/ ln (K1/ Lλ) +1
Na equação K2 e K1 correspondem a valores de constantes de calibração de cada
banda. A posteriori os dados raster foram convertidos para Celsius (°C), unidade de
temperatura em vigência no Brasil, e elaboração de mapas temáticos de imagem termal
representativo para cada banda (TIRS 10) e comparação dos produtos obtidos com
levantamentos realizados a partir de análises bibliográficas para delineamento de dados.
3. RESULTADOS E DISCUSSÃO
A mensuração dos dados de radiância espectral e a sua posterior conversão em valores
térmicos de brilho objetivou avaliar médias de temperatura da superfície hídrica no estuário e
identificar possíveis oscilações térmicas nos períodos analisados, assim como discriminar
causas para tais mudanças. As informações geradas são descritas nas figuras 02 e 03,
comparando diferenças de amplitude entre estações que compreendem o verão e o inverno
amazônicos nos anos de 2013 e 2016, transcritas em modelos de intervalos de frequência com
distribuição geométrica, geradas pelo software QuantumGIS.
Figura 02. Distribuição térmica no estuário Guajará-Mirim compreendendo o mês de abril
para os anos de 2013 e 2016 (inverno amazônico).
Fonte: Adaptado pelo autor.
Figura 03. Distribuição térmica aparente no estuário Guajará-Mirim compreendendo o mês
de agosto para os anos de 2013 e 2016 (verão amazônico).
Fonte: Adaptado pelo autor.
A partir das informações obtidas aplicando o modelo aritmético de termologia, é
possível notar que houve relativo aumento da temperatura da superfície da água no período
analisado (2013/2016), a amplitude térmica mínima no ano de 2013 oscilou entre 26,97 e
27,15°C enquanto no ano de 2016 as médias mínimas ficam entre 28,45 e 28,57°C, denotando
um aumento de 1,48°C na temperatura média para o mês de abril. É notória a maior
incidência de elevações na temperatura em espaços de encostas ao longo do estuário (Gráfico
01), segundo Spittlehouse (2004) este fato é explicado pela alta dissipação de energia na
interface mata ciliar-água mediante diferenças entre o calor específico dos materiais.
Analisando as informações obtidas mediante avaliação do processamento digital de
imagens na época considerada verão amazônico, é possível notar na figura 04 que, no ano de
2013 a média mínima de temperatura permaneceu entre 28,84 e 28,98°C enquanto que no ano
de 2016 a média térmica oscilou entre 30,73 e 30,80°C, revelando elevação de 1,89°C na
amplitude térmica registrada pelo sensor. No que diz respeito à média máxima, no ano de
2013 a máxima registrada correspondeu a 30,21°C enquanto no ano de 2016 a média foi de
32,17°C.
Figura 04. Variação média de temperatura no período analisado.
Fonte: Adaptado pelo autor.
Os resultados alcançados mediante processamento digital de imagens corroboram com
as conclusões encontradas por Silva et al. (2013) o qual, em trabalhos visando caracterizar a
distribuição espaço temporal da biodiversidade no estuário Guajará-Mirim, observou que a
temperatura superficial da água apresentou uma estabilidade térmica ao longo do período de
estudo, ocorrendo diminuição dos valores registrados nos meses mais chuvosos, os quais
correspondem ao inverno. Os menores valores registrados denotam uma média de 27,93ºC e
foram coletados entre os meses de março e maio. No que diz respeito à estação mais quente
do ano, o valor médio encontrado no estuário corresponde a 30,89ºC registrados de julho a
setembro para o local. Ainda referente à alternância térmica na região, Silva et al. (2011)
analisou intermareal nos meses de alta pluviosidade comparando parâmetros físico-químicos
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
Inverno(2013) Inverno (2016) Verão(2013) Verão(2016)
Tem
pe
ratu
ra(°
C)
Variação de temperatura (2013/2016)
Mínima
Máxima
Média
da água visando realizar levantamentos referentes a fatores ambientais na região e suas
interações, para o mês de março a média mínima verificada para temperatura no estuário
Guajará-Mirim foi de 28,6°C, não encontrando diferenças significativas de amplitude térmica
da água comparando esta variável entre os meses mais chuvosos. No entanto, é imprescindível
notar as diferenças térmicas registradas pelo sensor nas duas estações analisados durante os
anos de 2013 e 2016, para Davies-Colley et al. (2000) a importância do dossel florestal tende
a reduzir a temperatura superficial durante o dia se comparado à áreas consideradas abertas,
ponderações em seu trabalho verificaram que a temperatura de superfície chegou a variar
entre 3 e 6°C comparando locais próximos às grandes florestas e zonas desmatadas,
pressupondo deste modo uma relação inversa entre desmatamento e temperatura média de
superfície, ainda no que tange o caráter de dependência entre regiões de florestas densas e
áreas de vegetações mais baixas ou desmatadas, Brosofske et al. (1997) analisa que a
temperatura da superfície da água mostram grandes diferenças comparando-se locais de
intenso desmatamento e florestas mais preservadas, fator que pode explicar a elevação média
da temperatura no território.
A aplicação do índice NDVI foi necessária para tentar constatar a relação entre
floresta-temperatura superficial da água (figura 05) e gerar subsídios que expliquem a
modificação média de temperatura na região.
Figura 05. Avaliação dos resultados gerados pelo NDVI.
Fonte: Adaptado pelo autor.
A classificação de imagem buscou verificar a situação da cobertura vegetal aparente
presente na região no ano de 2013 e posteriormente comparando ao ano de 2016, destacando
principalmente zonas de vegetação arbórea relativamente abundante e zonas de recuperação
(vegetação secundária).
Referente à classificação obtida utilizando o índice de vegetação, é notório o relativo
decréscimo das zonas de florestas consideradas densas na área de estudo, uma redução de
2,49% da florestal nativa encontrada em 2013. Em contrapartida, a vegetação secundária na
região teve um incremento de 7,08% no ano de 2016, fato que pode explicar a oscilação de
temperatura registrada entre os dois períodos. Outro fator imprescindível na avaliação da
temperatura superficial e que deve ser observado, é o índice pluviométrico médio mensal na
região, fato verificado por Silva et.al (2013) descrevendo a redução deste parâmetro quando o
índice pluviométrico na área apresenta elevação. Segundo o sistema de informações hídricas,
fornecido pela ANA (Agência Nacional das Águas) a média pluviométrica da região nos
mesmos meses analisados oscilou entre 510,2 mm em abril de 2013 e, para o mesmo mês
analisado, 456 mm em 2016, já a média no período de verão variou de 193,4 mm em 2013 e
39 mm no ano de 2016, dando subsídios para explicar a relativa variação média deste
parâmetro nos semestres investigados.
CONCLUSÃO
Embora as análises de imagens termais apresentem algumas limitações para estudos
em águas mais profundas, as conclusões alcançadas pelo processamento utilizando modelos
aritméticos de radiância da banda termal (TIRS-10) fornecem resultados satisfatórios
respectivos à temperatura superficial da água, além de fomentar discussões referentes ao
entendimento de fenômenos que possam resultar em possíveis mudanças nos padrões de
superfície em corpos hídricos. Para tanto, o entendimento de parâmetros ambientais abióticos
que possam vir a interferir ou explicar as alterações neste parâmetro físico são de fundamental
importância na compreensão dos caracteres ecossistêmicos costeiros.
Pela grande extensão territorial da plataforma amazônica, e por sua significativa
relevância econômica e social para as comunidades tradicionais locais, existe a necessidade de
buscar ferramentas que possam facilitar o monitoramento ambiental da região, para tanto, as
geotecnologias passam a fornecer informações de maneira mais precisa e rápida acerca das
interações eventuais de âmbito local. O conjunto de informações térmicas geradas pela
manipulação de dados do sensor pressupõe a importância da floresta para a manutenção da
temperatura superficial do estuário, a partir da redução da fitomassa densa e aumento de
novas categorias de cobertura do solo no ano de 2016 a temperatura média de áreas ciliares se
elevou, principalmente após o surgimento de novas estradas e expansão urbana nas cidades de
Vigia e Colares entre os anos analisados. Outro fator que supõe relação direta com as
temperaturas superficiais está ligado ao regime pluviométrico na região, uma vez que o índice
relativo de chuvas ajuda na mitigação da temperatura de superfície, permitindo redução do
gradiente térmico, principalmente em períodos mais chuvosos. O monitoramento ambiental
dos fatores abióticos presentes na região, e suas variações, favorecem o entendimento da
relação de dependência entre os ecossistemas continentais e sua interação com a biota natural,
haja vista a importância dos estuários na composição biológica, agindo como grandes
berçários para diferentes espécies marinhas e continentais, as quais buscam alimento e
condições favoráveis à reprodução nestes ambientes. Alterações em parâmetros físico
químicos no meio interferem sobremaneira nas composições bioecológicas estuarinas,
provocando mudanças nas relações intersociais das comunidades tradicionais nos municípios
de Vigia e Colares que, em sua maioria, encontram na pesca a principal fonte econômica.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ACCIOLY, L. J. de O.; COSTA, T. C. e C. da; OLIVEIRA, M. A. J. de ; SILVA, F. H. B. B.
da; BURGOS, N. O papel do Sensoriamento Remoto na avaliação e no monitoramento
dos processos de desertificação do semi-árido brasileiro, 2002.
BRANCO, S.M. (1986). Hidrobiología aplicada à engenharia sanitária.
CETESB/ASCETESB.
BRITO, D. C. 2008. Aplicação do sistema de modelagem da qualidade da água
QUAL2KW em grandes rios: o caso do alto e médio rio Araguari - AP. 126p. Dissertação
(Mestrado em Biodiversidade Tropical).
BROSOFSKE, K. D. et al. Harvesting effects on microclimatic gradients from small streams
to uplands in western Washington. Ecological Applications, v. 7, n. 2, p.1188–1200, 1997.
CHANDER, G.; MARKHAM, B. L.; HELDER, D. L. (2009). Summary of current
radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors.
Remote Sensing of Environment.
CHECCHIA, T. Influência da zona ripária sobre os recursos hídricos: Aspectos quantitativos
e qualitativos: Zonas Ripárias. In: SEMINÁRIO DE HIDROLOGIA FLORESTAL, 1.,
Florianópolis, 2003. Anais... Florianópolis: Universidade Federal de Santa Catarina, Centro
Tecnológico. Programa de Pós Graduação em Engenharia Ambiental, 2003.
CUNHA, A. C. Monitoramento, parâmetros e controle da qualidade da água. Macapá:
Secretaria de Estado do Meio Ambiente, 2000.
DAVIES-COLLEY R. J. ; PAYNE, G. W. ; VAN ELSWIJK, M. Microclimate gradients
across a forest edge. New Zealand Journal of Ecology, v. 24, p. 111-121, 2000.
DUDLEY, N.; STOLTON, S. (2003). Running pure: the importance of forest protected
areas to drinking water: a research report for the World Bank / WWF Alliance for Forest
Conservation and Sustainable Use: WWF International.
GAO, B. (1996). NDWI- a normalized difference water index for remote sensing of
vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58, 257-266.
JENSEN, J. R., Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestre.
Tradução: José Carlos Neves Epiphanio (coordenador) et al. São José dos Campos, SP:
Parêntese, 2009.
LO, C. P., YEUNG, A. K.W. Concepts and Techniques of Geographic Information
Systems, 2nd Edition, Ph. Series in Geographic Information Science, Prentice-Hall, 2008.
MATSUZAKI, M.; MUCCI, J. L. M.; ROCHA, A. A. Comunidade fitoplanctônica de um
pesqueiro na cidade de São Paulo. Revista de Saúde Pública. Vol. 5, n.35, 679-686. 2004.
MCFEETERS, S.K. (1996). The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI)
in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, v.17,
n.7, p.1425-1432.
SILVA, A.C. Pós-graduação em aquicultura e recursos aquáticos tropicais. Caracterização
ambiental e distribuição espaço-temporal da biodiversidade de ovos e larvas de peixe no
estuário Guajará-Mirim (PA-Brasil). Universidade federal rural da Amazônia (Ufra)-
Instituto socioambiental e dos recursos hídricos. Belém, 2013.
SILVA, A.C; MANGAS, P.A; PALHETA, G.D. A; MELO A.F.A.C. Variação intermareal
na composição do ictioplâncton no estuário do rio Guajará-mirim (Vigia de Nazaré-
Pará) em período de alta pluviosidade. Centro de Pesquisa e Gestão de Recursos Pesqueiros
do Litoral Norte. Bol. Téc. Cient. Cepnor, v. 11, n. 1, p: 21-32, 2011.
SPITTLEHOUSE, D. L.; ADAMS, R. S.; WINKLER, R. D. Forest, Edge, and Opening
Microclimate at Sicamous Creek. 3 ed. Victoria: Editora, Research Report, 2004.
WHEATON, W. The cyclic behavior of the National Office Market. AREUEA Journal, v.
15, n.4, p. 281-299, 1987.
