Analysis of the NDVI Temporal Dynamics in Semi-arid Ecosystems: Brazilian Caatinga and African Western Sahel
Revista Brasileira de Geografia Física
Analysis of the NDVI Temporal Dynamics in Semi-arid Ecosystems: Brazilian Caatinga and African Western Sahel
Autor Correspondente: H. A. Barbosa | [email protected]
Palavras-chave: Vegetation, drought, satellite.
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
Os resultados indicaram que o efeito causado pelo evento El Niño, nos vários tipos de vegetação na região semi-árida do Nordeste do Brasil, durante as duas últimas décadas do século passado, apresentou diferentes padrões sazonais e interanuais dos tipos de vegetação no Sahel africano. A amplitude sazonal na variação do Ãndice de Vegetação Diferença Normalizada – NDVI, no Sahel Africano não foi alterada pelo efeito climático do El Niño, no entanto, na região semi-árida do Nordeste do Brasil, os tipos de vegetação foram afetados durante os eventos El Niño. Além disso, observou-se que o NDVI varia de acordo com as condições climáticas locais, apresentando uma lacuna temporal entre a ocorrência de precipitação e absorção de água disponÃvel na vegetação. Esta informação é importante para mostrar condições de contorno para os modelos climáticos e também para a previsão numérica de tempo.
Resumo Inglês:
The results indicated that the effect caused by the El Niño event in the various types of vegetation in the semi-arid region of Northeast Brazil during the last two decades of the last century, presented a differing seasonal and interannual patterns from the vegetation types in the African Sahel. The seasonal amplitude of Normalized Difference Vegetation Index - NDVI variation in the African Sahel was not altered by the climatic effect of El Niño, however, in the semi-arid region of Northeast Brazil, the vegetation types were affected during the El Niño events. Furthermore, it was observed that the NDVI varies according to the local climatic conditions, presenting a temporal gap between the precipitation occurrence and water absorption available from the vegetation. This information is important to show contour conditions for climatic models and also for the weather numerical forecasting.
