Banca de QUALIFICAÇÃO: LIA COELI SOARES MESQUITA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LIA COELI SOARES MESQUITA
DATA: 18/12/2015
HORA: 09:00
LOCAL: sala pós AqRat
TÍTULO:

CARACTERIZAÇÃO BIOGEOGRÁFICA DE PROVÍNCIAS DE CLOROFILA-A DE INTERESSE ECOLÓGICO NO OCEANO ATLÂNTICO SUL POR DADOS DE SENSORIAMENTO REMOTO

PALAVRAS-CHAVES:

clorofila-a, biogeografia, ecologia marinha, atlântico sul, sensoriamento remoto

 

PÁGINAS: 20
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Oceanografia
SUBÁREA: Oceanografia Biológica
ESPECIALIDADE: Interação entre os Organismos Marinhos e os Parâmetros Ambientais
RESUMO:

Pesquisas demonstram que a dinâmica de ecossistemas marinhos está associada aos processos oceanográficos, sobre os quais estão presentes: concentração de clorofila – a (Cl-a), dados de vento e dados de temperatura superficial da água do mar (TSM). Neste contexto, os sensores remotos surgem como uma ferramenta importante, pois possibilitam uma amostragem repetitiva e contínua do oceano. Este trabalho tem o objetivo principal de classificar biogeograficamente províncias (grupos) de Cl-a de interesse ecológico, e, além disso, relacionar dados de vento e dados de TSM entre si e assim, buscar entender modos de variação de grupos de Cl-a. A área a ser estudada abrange grande parte do oceano Atlântico Sul (toda a costa brasileira, parte da América Central, da África e do Pólo Sul). Foi adquirida uma série temporal (de 18 anos: setembro de 1997 a junho de 2015) de dados de Cl-a a partir de dados obtidos por satélites da NASA, disponibilizado na plataforma Giovanni na Internet. Esses dados de Cl-a passaram por um tratamento computacional para eliminação de informações “em branco” . Dados de vento e TSM obtidas por satélites também são disponibilizadas por bancos de dados na Internet. Após a obtenção e organização dos dados de acordo com suas características associadas, tais como: latitude e longitude, pretende-se submeter os dados (tabelados) a técnicas estatísticas como, correlações, análise de componentes principais e k-means utilizando softwares como Excel, MATLAB e Surfer, a fim de atingir o objetivo principal deste trabalho. Em geral, estudos com dados de sensoriamento remoto orbital não excluem a necessidade de coleta de dados in situ, mas sim, são complementares. Desse modo, as informações obtidas e discutidas neste trabalho podem ser base para estudos futuros.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1279339 - EDUARDO TAVARES PAES
Interno - 1333824 - NUNO FILIPE ALVES CORREIA DE MELO
Externo à Instituição - FÁBIO CAMPOS PAMPLONA RIBEIRO - UFF
Externo à Instituição - JOSE EDUARDO MARTINELLI FILHO - UFPA