O clima visto do espaço

Como os satélites ajudam a entender a dinâmica climática

Imagem de R. He, Hainan University

O sensoriamento remoto (SR) representa um dos maiores avanços contemporâneos ao viabilizar o acesso a dados de áreas em todo o globo sem a necessidade de contato direto com o objeto de estudo e possibilitar a integração dos fenômenos à uma abordagem geossistêmica. Essa tecnologia é essencial diante dos elevados investimentos exigidos por pesquisas de campo e da necessidade de uma visão sinóptica dos fenômenos, cuja análise in situ é consideravelmente mais onerosa e complexa. Ao proporcionar uma observação abrangente e repetitiva do planeta, o SR permite realizar comparações em tempo contínuo, monitorando desde as mudanças no uso do solo até a distribuição de fenômenos físicos da atmosfera e dinâmicas urbanas, conectando eventos locais a causas globais associados.

O clima configura-se como um sistema aberto, resultante das interações e feedbacks entre a atmosfera, hidrosfera, criosfera, litosfera e biosfera, sendo difícil e parcial avaliar seus eventos de forma desacoplada do geossistema. Atualmente, no âmbito do Monitoramento de Variáveis Climáticas Essenciais (ECVs), o sensoriamento remoto é responsável por cerca de dois terços das variáveis consideradas fundamentais pelo Sistema Global de Observação do Clima (GCOS), o que demonstra o peso desses sensores nos estudos climáticos. Embora medições de campo sejam valiosas, redes de monitoramento contínuo são dispendiosas e fornecem dados pontuais; por isso, muitas regiões, como os países do Sul Global, recorrem pela preferência aos dados de satélite para seus estudos.

Independentemente dessa realidade, o avanço tecnológico é evidenciado pelo número crescente de novas técnicas em países como China, Índia e Rússia, que assumiram a vanguarda na aquisição e tratamento de dados atmosféricos via sensoriamento remoto. O monitoramento da concentração de gases de efeito estufa, como o carbono e o metano, além das propriedades de nuvens, aerossóis e dinâmicas microfísicas, tem sido pauta recorrente em artigos científicos. Embora grande parte dos estudos foque em estimativas de dinâmicas hidrológicas e mudanças na cobertura da terra, a tecnologia também subsidia a avaliação dos fluxos biogeoquímicos e trocas de biomassa. Assim, é possível rastrear padrões de variação para fundamentar políticas públicas de adaptação e resiliência ambiental pelas múltiplas variáveis simultâneas.

É importante citar que os sensores não operam sozinhos. Instrumentos como o SCIAMACHY (no satélite ENVISAT), as séries GOSAT-1 e 2 (com o sensor TANSO-FTS) e as séries OCO (OCO-2 e 3), além do TROPOMI e do OMI, são fundamentais para estudar a composição atmosférica. Contudo, muitos ainda possuem resolução grosseira para escalas locais ou apresentam ruídos, como é o caso do MODIS. Este sensor óptico, a bordo dos satélites Terra e Aqua, exige calibração e pré-processamento consistentes para estudos de microfísica de nuvens. Complementarmente, o MISR mapeia aerossóis, enquanto sensores ativos como o Lidar CALIOP e o radar do CloudSat revelam a estrutura vertical de partículas na atmosfera.

Para contornar ruídos como a obstrução por nuvens, utilizam-se sensores infravermelhos como o AVHRR e o VIIRS, além de sensores de micro-ondas como o AMSR-E, que permitem medições mesmo sob densa nebulosidade. A flexibilidade da captação radiométrica atual permite que sensores como SeaWiFS e MERIS detectem o fitoplâncton e a produtividade biológica marinha através da cor da água auxiliando na inferição dos efeitos das mudanças climáticas. No campo do ciclo hidrológico, a missão GRACE-FO possibilita o estudo das variações em reservatórios superficiais, subterrâneos e na criosfera. Além disso, os sensores SMOS e SMAP focam na umidade do solo, enquanto o Landsat e o sensor VEGETATION monitoram mudanças na biomassa vegetal para estudos de condições ambientais adversas.

Portanto, inúmeros sensores trabalham de forma integrada no geoprocessamento de dados. Eles precisam ser fundidos para que a limitação de um seja compensada pelo ganho de informação do outro, sobretudo no que tange à resolução espacial e à qualidade dos dados. O sensor MODIS, por exemplo, é sensível à fluorescência da clorofila (SIF) em certas regiões, exigindo técnicas complementares como o NDVI para avaliar a fotossíntese. Em contrapartida, ambos possuem um lag temporal de dias, o que demanda técnicas de interpolação e preenchimento de falhas. Já satélites como o Landsat fornecem dados espaciais detalhados (30 m), porém possuem uma faixa de varredura limitada, comprometendo a frequência de observação.

Para um diagnóstico completo, os dados desses sensores são integrados em modelos como SEBAL, PM-Mu ou PT-Fi, que combinam radiação (CERES), temperatura (AIRS) e vegetação (MODIS) para calcular, por exemplo, a evapotranspiração real. Neste caso, a supressão desse processo evapotranspirativo é um dos sinais mais claros de seca detectados do espaço. Contudo, o monitoramento de uma seca hidrológica profunda exige sensores específicos, como SMAP e SMOS, dedicados a medir a umidade do solo e a salinidade oceânica. Sem o suporte dessas técnicas de sensoriamento remoto, seria virtualmente impossível avaliar a real abrangência e o impacto das secas em escala global e que vão além da climatologia de seca de origem meteorológica.

Referências usadas

ZHAO, S. et al. The role of satellite remote sensing in mitigating and adapting to global climate change. Science of the Total Environment, [s. l.], v. 904, p. 166820, 2023.

VINUKOLLU, R. K.; WOOD, E. F.; FERGUSON, C. R.; FISHER, J. B. Global estimates of evapotranspiration for climate studies using multi-sensor remote sensing data: Evaluation of three process-based approaches. Remote Sensing of Environment, [s. l.], v. 115, n. 3, p. 801-823, 2011.