Variabilidade espaço-temporal da clorofila-a e temperatura da superfície do mar no oceano Atlântico tropical
| dc.contributor.advisor-co1 | ROSÁRIO, Renan Peixoto | |
| dc.contributor.advisor1 | AMORIM, João Pedro Mancio | |
| dc.creator | FERNANDES, Matheus Lindemberg de Sousa | |
| dc.date.accessioned | 2022-07-22T16:16:27Z | |
| dc.date.available | 2022-07-22T16:16:27Z | |
| dc.date.issued | 2022-02-08 | |
| dc.description.abstract | The Tropical Atlantic Ocean (TAO) is characterized by having variability of meteorological and oceanographic processes, over space and time. Oscillations in the fields of temperature, salinity, density and winds are examples of variations relevant to the studies of physical oceanography, since this science is behind the study of spatial and temporal changes in ocean properties. Due to this, the TAO becomes a region of interest for study, as its dynamics involves interseasonal, interannual, interdecadal and daily changes. Such physical changes occur at different types of scales present in the TAO system, playing an important role in the circulation of properties such as mass, heat and salt between the hemispheres. Attributes such as Chlorophyll-a and Sea Surface Temperature (SST) leave marks on the ocean surface, signals that can be analyzed remotely, making it possible to verify their spatio-temporal variability. Knowing this, the objective of this work is to verify how the patterns of Chlorophyll-a and SST vary over time and space as a function of local dynamics and the coherence of these variations. For this, remote sensing data were collected, referring to the study area, covering an extensive time scale for analysis. The data obtained refer to SeaWifs and MODIS-Aqua sensors (Level-3), with a spatial resolution of 9 km, in addition to ocean models (Level-4). After that, these elements were cataloged and renamed to enable their treatment. The analysis process was performed using the python programming language. The data underwent statistical treatment (mean and standard deviation), generating climatological maps to define the subdomains for analysis. The subdomains selected, from the standard deviation climatological maps, were: mouth of the Amazon River, mouth of the Congo River and Coastal Resurgence, on the coast of Africa. After delimiting the subdomains, monthly climatological averages and standard deviations were calculated. Then, the subdomains were analyzed using Empirical Orthogonal Functions (EOF). The analysis of the two main modes of explained variance for SST and Chlorophyll-a at the mouth of the Amazon and Congo Rivers show us a seasonal variation in the propagation of the plumes, defined by the off-shore dynamics and the thermal equator. The two main modes of explained variance for coastal upwelling on the coast of Africa indicate a correlation between the seasonal processes of strengthening and weakening of the regional wind regime, which condition the occurrence and strength of coastal upwelling. In view of this, it is concluded that the patterns of variation of the Chlorophyll-a and SST properties are conditioned to the seasonal variations of meso and macroscale in the TAO, the main modes of variance of the EOFs reinforce the coherence of the main variations within the system. Finally, further, more robust studies are recommended, integrating other types of analysis and data integration such as river discharge, rainfall indices, analysis of current and wind fields and comparison with data collected in situ to aid in interpretation. Keywords: chlorophyll-a, SST, Tropical Atlantic Ocean, EOF, remote sensing. | pt_BR |
| dc.description.resumo | O Oceano Atlântico Tropical (OAT) é caracterizado por apresentar variabilidades de processos meteorológicos e oceanográficos, ao longo do espaço e do tempo. As oscilações nos campos de temperatura, salinidade, densidade e ventos são exemplos de variações pertinentes para os estudos da oceanografia física, visto que, está ciência está por trás do estudo das alterações espaciais e temporais das propriedades do oceano. Devido a isso, o OAT se torna uma região de interesse de estudo, pois sua dinamicidade envolve as mudanças intersazonais, interanuais, interdecadais e diárias. Tais alterações físicas ocorrem em diversos tipos de escalas presentes no sistema do OAT, desempenhando um papel importante na circulação de propriedades como massa, calor e sal entre os hemisférios. Atributos como Clorofila-a e Temperatura da Superfície do Mar (TSM) deixam marcas na superfície do oceano, sinais, que podem ser analisadas de forma remota, possibilitando verificar sua variabilidade espaço-temporal. Sabendo disso, o objetivo deste trabalho é verificar de que forma os padrões de Clorofila-a e TSM variam ao longo do tempo e do espaço em função da dinâmica local e coerência dessas variações. Para isso, foram coletados dados de sensoriamento remoto, referentes à área de estudo, abrangendo uma escala temporal extensa para análise. Os dados obtidos são referentes aos sensores SeaWifs e MODIS-Aqua (Level-3), com uma resolução espacial de 9 km, além de modelos oceânicos (Level-4). Após isso, esses elementos foram processados por meio de linguagem de programação python. A partir dos resultados obtidos das séries históricas foram analisados por meio da Funções Ortogonais Empíricas (EOF) os dois principais modos de variância explicada para TSM e Clorofila-a. Com isso, os resultados relativos à foz do rio Amazonas e Congo nos mostram uma variação sazonal da propagação das plumas, definidas pela dinâmica off-shore e do equador térmico. Já os dois principais modos de variância explicada para ressurgência costeira na costa da África indicam uma correlação entre os processos sazonais de fortalecimento e enfraquecimento do regime de vento região, os quais condicionam a ocorrência e força da ressurgência costeira. Diante disso, conclui-se que os padrões de variação das propriedades Clorofila-a e TSM estão condicionadas às variações sazonais de meso e macroescala no OAT, os principais modos de variância das EOFs reforçam a coerência das principais variações dentro do sistema. Por fim, aconselha-se estudos posteriores mais robustos, integrando outros tipos de análises e integração de dados como: descarga fluvial, índices pluviométricos, análise dos campos de correntes e de vento e comparação com dados coletados em in situ para auxiliar na interpretação. Palavras-chaves: clorofila-a; TSM; Oceano Atlântico Tropical; EOF; sensoriamento remoto. | pt_BR |
| dc.identifier.citation | FERNANDES, Matheus Lindemberg de Sousa. Variabilidade espaço-temporal da clorofila-a e temperatura da superfície do mar no oceano Atlântico tropical. Orientador: João Pedro Mancio Amorim. 2022 . 97 f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Oceanografia) – Faculdade de Oceanografia, Instituto de Geociências, Universidade Federal do Pará, Belém, 2022 . Disponível em: https://bdm.ufpa.br:8443/jspui/handle/prefix/4261.Acesso em:. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/4261 | |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.source | 1 CD ROM | pt_BR |
| dc.subject | Oceano Atlântico Tropical | pt_BR |
| dc.subject | Sensoriamento remoto | pt_BR |
| dc.subject | TSM | pt_BR |
| dc.subject | Clorofila-a | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::OCEANOGRAFIA | pt_BR |
| dc.title | Variabilidade espaço-temporal da clorofila-a e temperatura da superfície do mar no oceano Atlântico tropical | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Curso - Graduação - Monografia | pt_BR |
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