Autores
Sousa, M.S. (UFPR) ; Paz, O.L.S. (UFPR) ; Sopchaki, C.H. (UFPR) ; Sampaio, T.V.M. (UFPR)
Resumo
A literatura afirma que o relevo está intimamente relacionado com o clima e seus condicionantes, porém estas afirmações são baseadas em análises empíricas e não quantificadas. Neste trabalho, objetivou-se mensurar a correlação entre a dissecação do relevo e a precipitação no estado do Paraná. Para tanto, foi utilizado o modelo de precipitação elaborado pelo Laboratório de Análises Espaciais e Cartografia Temática da UFPR (série histórica de 30 anos), e o Índice de Concentração da Rugosidade Global (ICR-Global), ambos com resolução de 90 metros. As duas matrizes foram analisadas pelo Coeficiente de Correlação de Pearson, no software QGIS 2.14. Como resultado, identificou-se uma fraca correlação entre os dois modelos (r = 0,247), apesar de ser visualmente notória a correlação em algumas regiões entre o relevo dissecado e a precipitação.
Palavras chaves
Relevo; Precipitação; Mapeamento
Introdução
A relação entre o relevo e o clima no âmbito da Geomorfologia começou a ser estudada no final do século XIX e inicio do século XX, com os trabalhos de W.M. Davis em 1899, A. Penck em 1912, J. Walther também em 1912, W. Voltz em 1913 e K. Sapper e F. Thorbecke em 1914 (Stradi-Sauer, 1968), estes estudos traziam reflexões referentes a influência dos climas nos modelados e formas do relevo. Dentre os autores brasileiros, Coelho Netto (1995) abordou a relação entre o relevo e o clima, destacando as múltiplas funções da água e seu papel como agente modelador da superfície terrestre, controlando tanto a formação como o comportamento mecânico dos mantos de solos e rochas. Contudo, para que se possa trabalhar de forma quantitativa a relação entre relevo e clima, faz-se necessária a aplicação de metodologias e bases de dados que permitam analisar o nível de condicionamento existente entre estas variáveis. A classificação das formas do relevo podem adotar diferentes metodologias, tais como as propostas de Tricart (1965), Demek (1967), Ab ´Saber (1969), Ross (1992), Lollo (1996), e IBGE (2009). Estas compartimentações adotam como referência critérios de estrutura, gênese, forma, datação ou, a combinação delas, sendo caracterizadas como metodologias qualitativas. Por vezes, as metodologias qualitativas incorporam índices ou referenciais numéricos para definição de diferentes níveis taxonômicos. Contudo, tais metodologias empregam diferentes níveis de subjetividade conforme apontado por Sampaio e Augustin (2014). A subjetividade presente nestas bases resultam em problemas de classificações divergentes, sobreposição de limites, divergências taxonômicas, etc. o que inviabiliza seu uso em análises quantitativas. A fim de avaliar o papel do relevo na estruturação da rede de drenagem, Sampaio (2008 e 2014) criou um índice quantitativo para a análise da forma do relevo, denominado de ICR (Índice de Concentração da Rugosidade). Este índice consiste em uma ferramenta metodológica que auxilia o mapeamento geomorfológico, via compartimentação do relevo em unidades com distintos padrões de dissecação. O ICR pode ser aplicado para descrever e diferenciar padrões locais (ICR Local), ou globais de relevo (ICR Global). O ICR foi empregado por diferentes autores, tais como Nascimento (2009), Souza e Sampaio (2010), Fonseca (2010), Nascimento et al (2012), Santos et al (2014), Sousa e Sampaio (2014), Jansen et al (2014) e Bastos Júnior et al (2015), que utilizaram o ICR para diferentes estudos, dentre eles, a análise dos padrões espaciais de cavernas, definição de unidades geomorfológicas, análise da vulnerabilidade natural do patrimônio espeleológico, etc. O clima é caracterizado por diferentes elementos, tais como a temperatura, umidade e pressão, que, influenciados pela diversidade geográfica, manifestam-se por meio da precipitação, vento, nebulosidade, ondas de calor e frio, entre outros. (MENDONÇA e DANNI-OLIVEIRA, 2007) Uma das variáveis que definem a tipologia climática e que apresenta maior relação com o relevo é a precipitação (MACIEL et al. 2012, PEREIRA, 2013, LIMA et al. 2015). Está variável possibilita a análise quantitativa dos dados e pode ser descrita a partir de modelos de superfície. De acordo com Faria (2013), os métodos digitais de interpolação mais utilizados para sua representação são: Krigagem, IDW (Inverse Distance Weighted) ou IQD (Inverso do Quadrado da Distância), Vizinho mais Próximo, Curvatura mínima e Spline. Por fim, considerando a proposta de classificação do relevo a partir do Índice de Concentração da Rugosidade (ICR) e a elaboração de um Modelo de Precipitação para o estado do Paraná a partir do método de interpolação da Krigagem, o presente trabalho objetivou mensurar a correlação existente entre a dissecação do relevo e a precipitação no Estado.
Material e métodos
Os procedimentos metodológicos adotados nesse trabalho se dividem em duas etapas. 1ª: Organização do banco dados geográficos em ambiente SIG (Sistemas de Informações Geográficas). 2ª: Correlação entre o volume precipitado e o ICR-Global. Para tanto, os softwares de SIG utilizados foram o ArcGis 10 e o QGIS 2.14. O modelo matricial do volume precipitado foi fornecido pelo Laboratório de Análises de Padrões Espaciais e Cartografia Temática (LAPE- CT) da Universidade Federal do Paraná. Este modelo foi construído por meio de geoestatística, via interpolador Krigagem (ordinária) com emprego de 390 estações meteorológicas. Estes dados foram validados para série mínima de 30 anos. O modelo de precipitação final foi confeccionado com resolução espacial de 90 metros, com vista a permitir o cruzamento com os dados do ICR e, a acurácia estimada do modelo é inferior a 100 mm. Por se tratar de processo de classificação quantitativa, o ICR- Global foi adotado para representar a dissecação do relevo. Apesar de ser um processo de mapeamento que emprega técnica semi-automatizada, segundo Silveira et. al, (2012) e Sampaio e Augustin (2014), este apresenta índice de Concordância acima de 80% com as propostas de mapeamento geomorfológicos mais usados no Brasil, tais como as de Ross (1992) e IBGE (2009). O ICR-Global foi gerado a partir das imagens do projeto SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) para o estado do Paraná, tratadas por Miranda (2005) e disponibilizadas pelo website Brasil em relevo. As imagens possuem resolução espacial de 3 segundos de arco (aproximadamente 90 metros). A partir destas imagens, foi gerado a declividade em porcentagem, por meio das variáveis direcionais de Horn (1981), que compõe a ferramenta slope, presente no ArcGis 10. A matriz de declividade foi convertida para a estrutura vetorial na forma de pontos. Posteriormente, esta foi submetida ao estimador de densidade Kernel (ferramenta kernel Density no ArcGis 10), que usa o interpolador Epanechnikov. O raio de busca (1128 metros) e a forma de normalização seguiram a proposta de Sampaio e Augustin (2014). A resolução final do ICR-Global foi de 90 metros, respeitando a resolução espacial do dado original. Para a realização da correlação foi utilizada a ferramenta r.covar , do software Grass Gis 7.0.3, executável no software QGIS 2.14. Esta ferramenta estima a correlação entre duas matrizes de mesma resolução espacial e radiométrica por meio do Coeficiente de Correlação de Pearson (correlação linear pixel a pixel).
Resultado e discussão
Após a aplicação da metodologia do ICR Global as seguintes unidades
de relevo forma identificadas: Plano, Suavemente Ondulado, Ondulado,
Fortemente Ondulado, Escarpado e Fortemente Escarpado. Estas unidades
coincidem espacialmente com classes equivalentes em mapeamentos anteriores,
tais como a região Plana que equivale em outros mapeamentos a Planície
Litorânea, a região Fortemente Escarpado que equivale a Serra do Mar, dentre
outros, conforme mostra a Figura 1.
Quanto à distribuição da precipitação no Estado a partir da série
histórica, pode-se observar na Figura 2 que os valores médios do modelo
variam de 1.287mm a 2.368mm, concentrando nas regiões sudoeste e leste o
maior volume precipitado. Além disto, cabe ressaltar que o modelo carece de
ajustes, pois apresenta efeito de borda nas extremidades do Paraná, em
função da ausência de estações pluviométricas fora do Estado.
Apesar de alguns autores como Maciel et al. (2012), Pereira (2013),
Lima et al. (2015) afirmarem que existe correlação entre o relevo e a
precipitação, sendo o primeiro condicionado influenciado pelo segundo, o
resultado do trabalho diverge com o proposto pela bibliografia.
Pois, ao sobrepor o Modelo de Precipitação ao ICR, conforme a Figura
3, pode-se verificar que o maior volume médio precipitado (2.080 – 2.368 mm)
pode ser encontrado sobre todas as classes do Índice de Concentração da
Rugosidade, assim como os menores valores (1.287 – 1.482mm) também se
localizam sobre todas as classes.
O teste de correlação entre o Modelo de Precipitação e o Índice de
Concentração da Rugosidade para o Paraná obteve como resultado o valor de
0,247, indicando fraca correlação negativa entre as variáveis, expresso pelo
gráfico da Figura 4.
Apesar do baixo valor de r, observa-se pela sobreposição dos modelos
que a área central e centro-sul do Paraná apresenta elevados valores médios
de precipitação e, ao mesmo tempo, elevados valores de ICR (variando de
fortemente ondulado a escarpado). O mesmo pode ser observado em relação a
região da Serra do Mar (faixa leste do Paraná) na qual, tanto os valores de
ICR são elevados quanto os do modelo de precipitação.
Na Figura 3, também é possível observar que as áreas de menores
valores precipitados ao longo da série histórica (circuladas em vermelho),
correspondem às áreas de relevo menos dissecado (região noroeste e centro-
leste do Estado), enquanto que as áreas com maiores valores precipitados
(circuladas em azul) equivalem as áreas de relevo mais dissecadas. Neste
caso, a exceção que se observa é a da região do vale do rio Ribeira,
(circulada em verde no centro-leste do Estado), a qual apresenta baixa
precipitação no Estado e predominância de valores de ICR fortemente ondulado
e escarpado.
Esta divergência no vale do Ribeira pode estar associada a tipologia
predominante de rochas na região, as rochas carbonáticas, e ao seu processo
evolutivo. Essas rochas são caracteristicamente mais sensíveis à dissecação
pela precipitação. Esse fato pode explicar o padrão divergente entre o ICR-
Global e o volume precipitado (MELLO e BETTENCOURT, 1998).
Apesar do r não ter apresentado um valor elevado, visualmente
percebe-se relações espaciais entre o ICR-Global e o Volume médio
precipitado em áreas como o sudoeste e noroeste paranaense, bem como na
serra do mar.
Considerando que a correlação espacial pixel a pixel não apresentou
um alto valor e notando a existência de uma relação visual, propõem-se para
a continuidade da pesquisa a realização de um teste de correlação com
classes discretas, possibilitando a melhora dos valores de correlação.
Considerações Finais
Embora a literatura afirme a existência de uma correlação entre o relevo e a precipitação, a pesquisa mostrou que a comparação entre os modelos de ICR e precipitação, apresenta fraca correlação espacial, aproximadamente 0,247. Destaca-se o potencial do ICR-Global, índice quantitativo e padronizado, o qual permite a comparação e quantificação das relações espaciais do relevo com outras variáveis quantitativas, como a exemplo a precipitação. Para efeito de refinamento seria adequado a elaboração de um modelo de precipitação com maior acurácia e, capaz de representar uma série histórica ainda maior, visto que pequenas divergências no modelo de precipitação reduzem a correlação entre as variáveis precipitação e dissecação do relevo. Outro fator presente no modelo de precipitação e que pode ter reduzido sua acurácia, consequentemente reduzindo o potencial de uso da correlação de Pearson sobre os modelos, foi o valor de resíduo (aproximadamente 100mm). Este fato denota a necessidade de realizar ajustes no modelo de precipitação, visando minimizar o efeito de borda, para assim realizar novos testes de correlação espacial, possibilitando o aumento ou a diminuição do valor de correlação.
Agradecimentos
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