Navegando por Palavras-chave "Remote sensing"
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- ItemAcesso aberto (Open Access)Análise da variabilidade da temperatura da superfície do mar na região do Arquipélago de São Pedro e São Paulo, através de dados de satélites(Universidade Federal de São Paulo, 2023-12-08) Silva, Mayara Pereira [UNIFESP]; Watanabe, Wandrey de Bortoli [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/6241297377328814; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)O Arquipélago de São Pedro e São Paulo (ASPSP), localizado nas coordenadas 0°55’2”N 29°20’42”W, é o território brasileiro mais ao norte, localizado em uma área de grande interação oceano-atmosfera. Esta região é marcada pela migração meridional da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT). O ASPSP está no centro do Oceano Atlântico equatorial, o qual ainda é pouco estudado, se comparado às outras bacias oceânicas. O monitoramento do planeta por satélites ganhou grande importância em programas de observação contínua, esse método conhecido como sensoriamento remoto, consiste na coleta de informações de um objeto sem contato físico com o mesmo. Essa abordagem apresenta vantagens, como a visão global em duas dimensões, alta resolução espacial e temporal, além da possibilidade de obter uma série consistente de dados ao longo dos anos. A captação de dados da temperatura da superfície do mar (TSM) baseia-se na alta irradiação de energia do oceano em direção à atmosfera com comprimentos de onda longos, causados pela temperatura média da superfície do oceano, que varia entre 0°C e 30° C, sendo amostrada por satélites desde a década de 1970. Considerando que o Atlântico Equatorial é uma zona de transição entre o Atlântico Sul e o Norte e é marcado pela variação da ZCIT, este trabalho tem como objetivo avaliar a variabilidade da TSM na região da ASPS. A fonte de dados usada para esse estudo é o produto de nível 4 OSTIA, fornecido pelo Copernicus Marine Service. A temperatura global da superfície do mar do OSTIA é produzida a partir de dados de satélites e medidas in situ, com resolução espacial de 0,05° X 0,05°, temporal diária e com início da série desde 1982. A área de estudo do trabalho é a região delimitada entre 10°S a 10°N e entre 62°W a 10°E. Com a série temporal de 1982 a 2020, anos escolhidos para termos apenas anos completos, foi calculada a média mensal e os respectivos desvios-padrão, gerando assim um ano climatológico. Nos resultados obtidos a amplitude térmica é entre 29,4ºC e 30,2ºC, com desvios-padrão de 0,02ºC a 0,12ºC. Apesar de haver pouca variação nos valores de temperatura, comparando os meses selecionados, podemos perceber que há uma notável variação no padrão de distribuição das temperaturas, visto que a região possui padrões característicos de migração dos ventos. A norte e sudeste da região equatorial, há uma baixa da TSM, concentrando temperaturas elevadas de leste para oeste no início do semestre, já no segundo semestre as temperaturas elevadas concentram-se a oeste, uma vez que o leste da África apresenta uma baixa na TSM.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Aplicação do modelo encoder decoder LSTM para previsão de geração fotovoltaica(Universidade Federal de São Paulo, 2024-12-16) Arruda, Fernando Vasconde de [UNIFESP]; Martins, Fernando Ramos [UNIFESP]; Almeida, Marcelo Pinho; http://lattes.cnpq.br/2541127699182124; http://lattes.cnpq.br/9012359647335296; http://lattes.cnpq.br/4695805938100040; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)Um dos pilares para o desenvolvimento tecnológico da sociedade moderna é a energia elétrica, cujo consumo vem crescendo com os avanços tecnológicos. Grande parte da geração de eletricidade provém de combustíveis fósseis; contudo, as fontes renováveis têm ganho destaque devido aos pactos globais que visam à redução da emissão de gases de efeito estufa com o objetivo de controlar o aumento da temperatura do planeta. O recurso solar é uma alternativa importante para essa transição energética, mas ainda existem desafios tecnológicos que precisam ser superados para ampliar sua utilização. A intermitência da geração fotovoltaica, associada às condições meteorológicas, é um dos principais desafios. Este trabalho aplicou uma metodologia de previsão de geração fotovoltaica para um horizonte de 1 a 3 horas baseada em redes neurais utilizando uma arquitetura conhecida como Encoder-Decoder Long Short-Term Memory (EDLSTM). Esse modelo é altamente eficiente para problemas conhecidos como seq2seq, onde uma sequência de dados é usada como entrada e outra sequência é gerada como saída. O funcionamento do modelo envolve dois componentes: o encoder, que comprime a sequência de entrada em um vetor de comprimento fixo, e o decoder, que descomprime esse vetor para obter a sequência de previsão. Para o treinamento, foram utilizados dados meteorológicos e a série histórica da potência do gerador fotovoltaico localizado na Universidade de São Paulo. A série histórica abrange o período de 2018 a 2022, sendo que os dados de 2018 a 2021 foram usados para treinamento e validação, enquanto os dados de 2022 foram reservados para testes. Foram considerados quatro grupos de atributos de entrada, sendo dois com variáveis atmosféricas e dois com a série histórica de potência. O algoritmo de Grid Search foi implementado para identificar os melhores hiperparâmetros para a topologia das redes. A avaliação do modelo foi realizada utilizando a Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE), o Erro Médio de Viés (MBE) e o Erro Absoluto Médio (MAE), normalizados tanto pela potência nominal do gerador quanto pela média da geração observada (pRMSE, pMBE e pMAE). Além disso, foi utilizado o Skill Score (SS), que compara o desempenho do modelo estudado com um modelo de persistência baseado no índice de claridade de céu claro. Os modelos que utilizaram os atributos de potência como entrada para o treinamento do modelo obtiveram melhor desempenho, com destaque para os modelos EDLSTM P, que apresentou índices de Skill Score variando entre 14,42% e 47,95%, e o EDLSTM PAZ, com índices variando entre 15,16% e 48,67%. Esses dois modelos apresentaram valores positivos de Skill Score em condições de céu claro, nublado e parcialmente nublado, para os três horizontes de previsão.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Assessment of Renewable Energy Resources with Remote Sensing(MDPI, 2021) Martins, Fernando Ramos [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/9012359647335296; Martins, Fernando Ramos [UNIFESP]The development of renewable energy sources plays a fundamental role in the transition towards a low carbon economy. Considering that renewable energy resources have an intrinsic relationship with meteorological conditions and climate patterns, methodologies based on the remote sensing of the atmosphere are fundamental sources of information to support the energy sector in planning and operation procedures. This Special Issue is intended to provide a highly recognized international forum to present recent advances in remote sensing to data acquisition required by the energy sector. After a review, a total of eleven papers were accepted for publication. The contributions focus on solar, wind, and geothermal energy resource. This editorial presents a brief overview of each contribution.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Avaliação multitemporal do desmatamento da floresta Amazônica na região noroeste do estado de Rondônia, através do NDVI em imagens Landsat, entre os anos de 1972 e 2023(Universidade Federal de São Paulo, 2024-09-10) Kang, Kellin [UNIFESP]; Soares Júnior, Adilson Viana [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/6695778138601225A floresta amazônica ocupa grande parte do território brasileiro e possui relevância não apenas por sua extensa área, mas também pelos serviços ecossistêmicos prestados. Apesar da sua importância, as taxas de desmatamento têm aumentado, sendo o estado de Rondônia o que apresenta a maior área desmatada em comparação ao território total do estado. Nesse âmbito, o sensoriamento remoto tem se mostrado um grande aliado na análise de áreas extensas, como é o caso deste trabalho. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), apesar de ter sido originalmente proposto para outros fins, tem sido cada vez mais utilizado para detectar a mudança temporal da cobertura vegetal. Neste contexto, o objetivo deste trabalho foi analisar temporalmente a área desmatada da região noroeste do estado de Rondônia através de imagens de satélite Landsat na órbita/ponto 232/067 e do NDVI. Os resultados mostram que, dentro do período estudado, foram perdidos 15.212,3 km² de floresta e, de acordo com a literatura, a floresta foi majoritariamente substituída pela agropecuária. A metodologia aplicada foi eficaz e de baixa complexidade, permitindo avaliar a mudança do uso do solo ao longo do tempo com clareza.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Avaliação multitemporal do desmatamento da Floresta Amazônica na Região Sudeste do Estado do Pará, através do NDVI em imagens Landsat, entre os anos de 1985 e 2021.(Universidade Federal de São Paulo, 2023-01-06) Pereira, Samara Lydia Dias Fernandes [UNIFESP]; Soares Junior, Adilson Viana [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/6695778138601225; http://lattes.cnpq.br/6237479611237824A Floresta Amazônica é a maior floresta tropical do mundo e está presente no continente sul- americano, a maior parte de sua extensão se encontra dentro do território brasileiro. Os principais tipos de vegetação encontrados no bioma são: Floresta de terra firme; Floresta de várzea; Floresta de igapó; Manguezais; Campos de várzea; Campos de terra firme; Campinas; Vegetação de restinga e Serrana. Sendo assim, devido a grande biodiversidade, o bioma possui um importante papel na manutenção dos serviços ecossistêmicos. Nesse contexto, o presente trabalho de conclusão de curso objetivou o uso do Sensoriamento Remoto junto de técnicas aplicadas ao Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) para analisar temporalmente o desmatamento da cobertura vegetal Amazônica em imagens dos satélites Landsat 5 e Landsat 8 referentes às órbitas/pontos 223/064, em partes ou na totalidade do território de 32 municípios distribuídos entre os Estados do Maranhão, Tocantins e Pará, sendo que a maioria deles estão presentes no Sudeste do Estado do Pará. Os resultados do NDVI foram classificados em três classes de Uso e Cobertura do Solo: Área Sem Vegetação; Área Preservada e Área Desmatada. De acordo com os resultados, a Área Preservada da região Sudeste do Pará diminuiu em 54,4% em 36 anos. Em 1985, essa área possuía 82,8% de floresta preservada, porém, em 2021, essa porcentagem caiu para 28,4%. A classe Área Desmatada, por sua vez, aumentou em 69,7% em 36 anos. Em 1985 havia 14,9% de desmatamento na área de estudo e em 2021, essa porcentagem subiu para 69,7%. A análise de dados também revelou que, entre os anos estudados, o período de maior desmatamento no Sudeste do Estado do Pará ocorreu entre 1991 e 2003, em que a vegetação foi reduzida em 30,9%.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Carta de suscetibilidade a movimentos gravitacionais de massa do município de Ubatuba-SP(Universidade Federal de São Paulo, 2022-02-10) Leal, Augusto Henrique Ribeiro [UNIFESP]; Soares Junior, Adilson Viana [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/6695778138601225O crescimento desordenado dos centros urbanos geralmente culmina na ocupação irregular de áreas consideradas suscetíveis a movimentos gravitacionais de massa, como as encostas. O estabelecimento de comunidades humanas nestas áreas põe em risco a vida das pessoas e promove a depreciação do compartimento do solo e consequentemente da paisagem. Desta forma, o mapeamento de áreas suscetíveis é imprescindível para nortear o Poder Público na elaboração do planejamento urbano e na execução de políticas públicas. Este trabalho trata da elaboração de uma Carta de Suscetibilidade a Movimentos de Massa para o município de Ubatuba, localizado no litoral norte do estado de São Paulo, realizada através de imagens de sensoriamento remoto e de informações geológicas, e processadas por meio de ferramentas de geoprocessamento. Foram utilizadas imagens de satélite óptico (Landsat 8), imagens de radar (Shuttle Radar Topography Mission – SRTM) e mapas geológicos. Existem diversos fatores condicionantes que podem interferir no grau de estabilidade das encostas, sem dúvida o mais importante é a declividade, entretanto, a litologia, o uso do solo, curvatura vertical e a densidade de lineamentos também são importantes. Neste estudo, foi elaborado um mapa para cada um dos fatores condicionantes considerados, de modo que, cada pixel de cada mapa foi reclassificado com valor numéricos entre 1 e 5, sendo que, o valor numérico 1 classifica a área como de risco baixo e 5 como de risco alto. Desta forma, a carta de suscetibilidade foi elaborada a partir da álgebra dos mapas elaborados para cada fator condicionante, sendo que, os resultados obtidos foram classificados em três classes de suscetibilidade: baixa, moderada e alta. Os resultados mostraram o predomínio de áreas de suscetibilidade alta com 48%, e baixa com 30% do território do município. Áreas com suscetibilidade moderada ocupam 22% do total do território. As áreas de suscetibilidade baixa estão relacionadas com declividades baixas que variam entre 0 e 5%, associadas às regiões suportadas por sedimentos marinhos e às áreas urbanas consolidadas. As áreas com grau de suscetibilidade moderada e alta estão relacionadas com declividades acima de 12%, suportadas por rochas metamórficas, sendo predominante os migmatitos, e áreas de mata densa.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Dinâmicas de urbanização na hiperperiferia da metrópole de São Paulo: análise dos processos de expansão urbana e das situações de vulnerabilidade socioambiental em escala intraurbana(Associação Brasileira de Estudos Populacionais, 2010-06-01) Alves, Humberto Prates da Fonseca [UNIFESP]; Alves, Claudia Durand; Pereira, Madalena Niero; Monteiro, Antonio Miguel Vieira; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP); Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais Divisão de Sensoriamento Remoto; Universidade de São Paulo (USP)The objective of this article is to analyze, on an intraurban scale, the interrelations among processes of urban expansion and situations of socioenvironmental vulnerability in a hyperperipheral region of the São Paulo Metropolitan Region in recent years (2000 to 2006). This geographical region includes the district of Cidade Tiradentes and its surrounding area, located at the extreme eastern side of the municipality of São Paulo. The overall methodology of the study involves the mapping of the use of the soil and of the areas of urban expansion, using satellite images, as well as the identification and characterization of situations (areas) of socioenvironmental vulnerability. To this end, socioenvironmental indicators are constructed and analyzed based on census sectors from the Federal Census of 2000, including socioeconomic, demographic and environmental data. The results show a strong correlation between the processes of urban expansion and growth of substandard settlements and situations of socioenvironmental vulnerability in the hyperperipheral region of Cidade Tiradentes and its surrounding area. It was also seen that there are broad overlappings between social and environmental vulnerabilities, with strong concentration of social and environmental problems and risks in certain areas, as is the case of the census sectors of high socioenvironmental vulnerability in the Cidade Tiradentes region. These areas show irregularity in the use of the soil and widespread presence of substandard settlements such as shantytowns and irregular subdivision projects. There are also extremely critical socioeconomic conditions, with very low levels of income, formal education and sanitation.
- ItemSomente MetadadadosEstimating accurate water levels for rivers and reservoirs by using SAR products: A multitemporal analysis(Elsevier Science Bv, 2016) Barreto, Thiago Luiz Morais [UNIFESP]; Almeida, Jurandy [UNIFESP]; Cappabianco, Fabio Augusto Menocci [UNIFESP]Remote sensing applied to flooding and natural disasters have been field of study for several research papers, generally aiming at detecting water masses, its depth measurements, and even determining its dynamics over time. These are important information for monitoring, warning about, and preventing the occurrence of hazardous situations. Through image products acquired from sensors, it is possible to automatically extract information, replacing fieldwork in areas of difficult access. A well-known acquisition technique is obtained by airborne SAR/InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) resulting in images of phase measurements (height), digital elevation models, signal strength (amplitude), and coherence for a given area. As new technologies are developed, it is possible to capture higher resolution images, which require more sophisticated image processing tools. In this paper, we present a novel approach for estimating water levels from SAR/InSAR products. The proposed method is based on a graph framework, known as Image Foresting Transform (IFT). Here, we adapted this framework for detecting margins of rivers and reservoirs, enabling us to accurately estimate their water levels over time. A rigorous analysis with real world data is conducted and discussed. Experimental results show that our approach is able to reliably predict the water levels using SAR/InSAR products and provide estimates which correspond precisely to fieldwork measurements. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Estudo da poluição atmosférica no estado de São Paulo associada ao material particulado a partir de satélite(Universidade Federal de São Paulo, 2019) Araujo, Julia Manfredini de [UNIFESP]; Rosário, Nilton Manuel Évora do [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/9719233997872020; http://lattes.cnpq.br/9152342245949689A poluição atmosférica gerada pelas atividades antrópicas, além da influência no clima, tem efeitos diretos importantes na saúde pública por meio da degradação da qualidade do ar. O Material Particulado (MP) é reconhecidamente o poluente com maior impacto na saúde humana. No estado de São Paulo, foco do presente estudo, as principais fontes de poluição atmosférica são as emissões veiculares, as industriais e a queima de biomassa. O transporte de poluição vindo de áreas remotas é outra fonte importante de MP. Apesar de apresentar a maior cobertura espacial nacional em termos de monitoramento da qualidade do ar, São Paulo ainda possui a maioria dos seus municípios sem qualquer monitoramento. Sendo assim, alternativas de monitoramento que mitiguem a limitada cobertura do monitoramento convencional são necessárias. A aplicação de satélites no monitoramento da qualidade do ar traz a possibilidade de atender uma ampla cobertura geográfica. Entretanto, por ser um método novo e indireto de avaliar a qualidade do ar, avaliações e adequações regionais dos seus produtos são necessárias. Nesse contexto, o presente estudo utiliza 11 anos de dados (2007 a 2017) da profundidade óptica do aerossol (AOD), um indicador da quantidade de MP na atmosfera, derivada das medidas de sensores MODIS a bordo dos satélites Terra e Aqua, com o objetivo de analisar a evolução temporal e espacial da poluição atmosférica associada ao MP no estado de São Paulo na última década. Os resultados revelaram que os anos mais poluídos estão relacionados principalmente com maior transporte de fumaça da região da Amazônia para São Paulo. Quando a influência desse transporte é removida das medidas, as regiões mais poluídas no estado compreendem as áreas metropolitanas de São Paulo, Campinas e Baixada Santista e as porções central e norte estado dominadas pelas plantações de cana-de-açúcar. No caso das áreas de queimadas no interior do estado, não se verificou tendência sistemática de redução nos níveis de AOD nos 11 anos. Pelo contrário, nas áreas a oeste e noroeste do estado, onde ocorreu expansão do cultivo de cana nos últimos anos, observou-se tendência significativa de aumento da poluição.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Mapeamento do remanescente de vegetação de mangue no complexo estuarino de Santos - SP(Universidade Federal de São Paulo, 2022-07-21) Brito, Giuliano Giglio de [UNIFESP]; Ribeiro, Gilberto Pessanha [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/5200805055897604; http://lattes.cnpq.br/9323924031341691; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)Regiões costeiras condicionaram os primeiros assentamentos humanos devido sua privilegiada localização, oportunidade de refúgio e cultivo de espécies economicamente relevantes. Esse processo resultou em um forte adensamento populacional, gerando pressões nos ecossistemas costeiros. O complexo estuarino de Santos, no litoral centro de São Paulo, sofre com poluição de seus corpos hídricos, supressão da vegetação de mangue e outros reveses ambientais, subprodutos do desenvolvimento urbano acelerado. O sensoriamento remoto aliado às técnicas de processamento digital de imagens apresenta-se como ferramentas de grande importância no estudo e análise da expansão e avanço da zona urbana frente aos ambientes naturais. Por meio de informações advindas de análises de dados geoprocessados é possível entender melhor como essas intervenções interferem na transformação dos ecossistemas. Dessa forma, o trabalho teve como objetivo mapear e quantificar, por região e por município, o remanescente de vegetação de mangue no complexo estuarino de Santos e realizar ensaios laboratoriais com o sistema computacional SPRING, com vistas a explorar suas funcionalidades e avaliar seu potencial operacional. O trabalho fez uso de um notebook Dell Vostro 15 (sistema Windows 10 Home 64 bits, CPU Intel i3, 4GB de memória RAM), imagens sensoriais do LANDSAT 8 e CBERS 04A obtidas no webcatálogo do USGS (United States Geological Survey) e INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) e sistema computacional SPRING. O mapeamento com as imagens sensoriais do CBERS 04A foi alcançado com sucesso, já o mapeamento com as imagens sensoriais do LANDSAT 8 foi alcançado com relativo sucesso, visto que houve certa confusão temática na etapa de classificação, o que dificultou o cálculo da área do remanescente de vegetação de mangue. O total de remanescente de vegetação de mangue calculado com imagens do CBERS 04A foi de 7.793,2228 hectares. O SPRING demonstrou bom potencial operacional durante os ensaios laboratoriais e permitiu a exploração de suas funcionalidades de maneira satisfatória. É esperado que os produtos dessa pesquisa possam auxiliar na tomada de decisões da gestão territorial local no tangente ao planejamento do uso da terra e preservação dos manguezais. Abre-se um convite para futuros esforços na melhoria do mapeamento do remanescente de vegetação de mangue utilizando outro sistema computacional e empregando outras técnicas de processamento digital de imagens.
- ItemSomente MetadadadosPhenoVis - A tool for visual phenological analysis of digital camera images using chronological percentage maps(Elsevier Science Inc, 2016) Leite, Roger A.; Schnorr, Lucas Mello; Almeida, Jurandy [UNIFESP]; Alberton, Bruna; Morellato, Leonor Patricia C.; Torres, Ricardo da S.; Comba, Joao L. D.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Uso de aprendizado de máquinas para imputação de valores de radiação solar(Universidade Federal de São Paulo, 2023-01-10) Juvêncio, Rafael Mariano [UNIFESP]; Martins, Fernando Ramos [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/9012359647335296; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)Possuir uma matriz energética diversificada é imprescindível para um país ter segurança elétrica, principalmente fazendo uso de recursos renováveis, como a energia solar. Para que se possa aproveitar seu uso é necessário a utilização de usinas fotovoltaicas ou centrais heliotérmicas e para realizar estudos de viabilidade de projetos envolvendo seu uso é necessário possuir uma base de dados com dados captados de radiação solar para que sejam realizadas as estimativas necessárias. Porém é conhecido que falhas e erros podem ocorrer, e surjam inúmeras lacunas de dados não captados, gerando valores ausentes nas bases de dados. Métodos simples de imputação de dados para o preenchimento de lacunas nas bases de dados podem apresentar incertezas elevadas uma vez que a irradiação incidente na superfície apresenta variabilidade não linear associadas com a condição meteorológica. Existem recursos de aprendizado de máquina capazes de realizar imputações para valores ausentes, realizar a predição e avaliar a métrica de forma adequada entre os valores reais e preditos. No presente trabalho foi realizado a aplicação de técnicas de imputação para valores ausentes baseados em métodos de aprendizagem de máquina: K-Vizinhos Próximos (KNN), Regressão Linear (Lr), Extra Tree (Et,) LightGBM, Catboost e ExtremeGradientBoosting (XGBoost). As incertezas dos métodos foram avaliadas com métricas estatísticas típicas como o desvio quadrático médio (MSE), desvio absoluto médio (MAE) e a raiz do MSE (RMSE). O método com os melhores resultados obtidos foi o catboost, apresentando a melhor correlação do R-quadrado, menor MSE e RMSE e segundo melhor MAE.
- ItemAcesso aberto (Open Access)Variabilidade temporal da concentração de metano e relação com o uso da terra no nordeste da Amazônia(Universidade Federal de São Paulo, 2023-12-13) Viana, Laura de Almeida [UNIFESP]; Rizzo, Luciana Varanda [UNIFESP]; Franco, Marco Aurélio de Menezes; http://lattes.cnpq.br/4378847535126616; http://lattes.cnpq.br/5924114866857244; https://lattes.cnpq.br/2112200828949460O metano (CH4) é considerado o segundo gás do efeito estufa mais importante, perdendo apenas para o vapor d’água. Estudos mostram que o nordeste da Amazônia apresenta altas emissões de CH4 na Bacia Amazônica, região que passou por diversas transformações resultantes da construção da Rodovia Transamazônica e da Usina Hidrelétrica de Belo Monte. O objetivo deste trabalho de conclusão de curso é caracterizar a variabilidade temporal das concentrações de CH4 no nordeste da Amazônia entre 2003 e 2019, investigando associações com mudanças no uso da terra, variáveis meteorológicas e focos de queimadas. Para isso, foram utilizados dados diários de razão de mistura do CH4 na média troposfera (400 hPa) obtida pelo sensor AIRS/Aqua, além de dados de uso da terra, de reanálise de temperatura e precipitação (ERA5) e de focos de queimada. O conjunto de dados foi processado, gerando séries temporais médias e acumuladas das variáveis na área de estudo. Também foram obtidas trajetórias de massa de ar através do modelo Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory (HYSPLIT) para investigar gradientes de concentração de CH4 dentro e fora da área de interesse. As análises estatísticas e de regressão multilinear do conjunto de dados foram feitas através do RStudio. As análises revelaram clara tendência de aumento das concentrações de CH4 na área de estudo, apresentando crescimento médio de 4,3±0,3 ppb/ano e R²=0,94. As concentrações também exibiram um padrão sazonal, sendo mais elevadas na estação seca (com uma tendência de 4,9±0,3 ppb/ano) e menores na estação chuvosa (com uma tendência de 3,8±0,3 ppb/ano), ambas com R²~0,90. Comparativamente, as concentrações de CH4 nas estações de background global da Ilha de Ascensão (ASC) e Barbados (RPB) foram maiores do que na área de estudo, com ASC e RPB apresentando tendências de 5,3±0,3 ppb/ano e 6,3±0,4 ppb/ano, respectivamente, ambos com R²=0,94. Foram observadas correlações estatisticamente significativas das concentrações de CH4 com a temperatura máxima diária (correlação positiva) e com a precipitação (correlação negativa). A redução na cobertura de floresta de 84% para 79% representou uma anti-correlação significativa com o CH4 na média troposfera. O modelo de regressão multilinear com dados anuais foi o que melhor representou as observações, enquanto que o modelo obtido com dados diários, apesar de representar bem a componente sazonal de concentração, não foi capaz de representar a tendência de longo. A série temporal de CH4 em ASC foi o preditor mais importante no modelo, sugerindo que a variabilidade de longo prazo de CH4 no nordeste da Amazônia foi majoritariamente influenciada por fatores globais. Acompanhando o caminho típico das massas de ar em março e setembro, à altura de 500 m, observou-se maiores concentrações de CH4 no Oceano em comparação com a área de estudo. Já na altura de 7000 m, nível aproximado das observações de CH4, não foi observado um claro gradiente de concentração na direção das trajetórias. Os resultados sugerem que a floresta pode estar atuando como sumidouro de carbono, apesar de que mais estudos são cruciais para aprofundar a compreensão de sua dinâmica global, tanto na superfície quanto na troposfera.