Navegando por Palavras-chave "Sensoriamento remoto"
Agora exibindo 1 - 10 de 10
Resultados por página
Opções de Ordenação
- 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 de fluxo ótico na previsão de Cloud Motion Vectors para estimativa de irradiância na superfície(Universidade Federal de São Paulo, 2022-09-13) Xavier, Rodrigo de Souza [UNIFESP]; Martins, Fernando Ramos [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/9012359647335296; http://lattes.cnpq.br/5817249967766063; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)Neste estudo, avaliou-se o desempenho de um modelo de previsão de Cloud Motion Vectors para estimar a irradiância global horizontal na superfície (G). Este modelo foi desenvolvido baseado na metodologia de fluxo ótico, uma abordagem estatística que utiliza como parâmetros de entrada duas imagens de satélite GOES-16 no comprimento de onda 0,64 µm para projetar o deslocamento futuro das nuvens presentes na imagem num horizonte de tempo de duas horas. Foram selecionadas quatro localidades do território brasileiro para aplicação da metodologia (Brasília, Cachoeira Paulista, Petrolina e São Martinho da Serra), comparando os resultados obtidos com estações solarimétricas de superfície em quatro meses representativos de cada estação do ano. Foram selecionados três horários distintos para aplicação do modelo desenvolvido, 12, 15 e 17 horas (UTC), com previsões de duas horas em passos de tempo de dez e quinze minutos, ou seja, cada horário produziu de 8-12 estimativas de G. Assim, para cada mês foram obtidos aproximadamente 1.000 valores previstos de G em cada localidade. Os resultados obtidos indicam que o algoritmo de fluxo ótico produz imagens estatisticamente válidas para todas as localidades ao longo do ano todo. Para as estimativas de G observou-se que o modelo desenvolvido produz resultados inferiores à previsão padrão (método da persistência) durante os instantes iniciais de previsão, mas o supera nos passos de tempo posteriores, previsões durante os horários de 12 e 15 UTC apresentam os melhores resultados. A localidade de São Martinho da Serra apresentou os resultados com pior qualidade, sendo repetidamente superado pela previsão padrão.
- 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)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)Classificação do uso do solo utilizando sensoriamento remoto e redes neurais artificiais(Universidade Federal de São Paulo, 2020-10-13) Alves Junior, Robinson [UNIFESP]; Quiles, Marcos Gonçalves [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/8867164774240536O surgimento da agricultura marcou a história da humanidade e modificou totalmente a sociedade humana. Mesmo nos dias atuais com toda a tecnologia presente nos equipamentos agrícolas, existem muitos pontos a serem melhorados e evoluídos em todos os processos agrícolas. Em especial no que tange a integração com as tecnologias recentes de análises de precisão, que trabalham com dados de sensoriamento remoto e algoritmos desenvolvidos em linguagens de alto nível. É nesse contexto que se apoia esse trabalho, onde a ideia central é atacar o problema de classificação do uso de solo. Onde a solução proposta é a criação de uma ferramenta digital baseada em técnicas modernas de computação, para fazer a classificação de uso do solo, utilizando redes neurais artificias. O conjunto de dados de entrada para análise do modelo, são providos por satélites que fazem o sensoriamento remoto da superfície terrestre. Em específico utilizaremos os dados do índice de NDVI, que são dispostos na forma de uma série temporal, que é composta por cada medição efetuada pelo sensor MODIS, presente no satélite Terra. Alguns estudos vêm sendo produzidos e explorados nesse contexto, no entanto, ao fazer uma pesquisa encontramos poucos trabalhos ainda publicados utilizando redes neurais artificias aplicados a utilização do uso do solo. Temos, por exemplo, este trabalho que se utiliza de RNA’s para classificação e predição de características do solo (ZOU et al., 2010). Entretanto, tal trabalho considera séries temporais com tamanhos fixos. Os dados de NDVI quando apresentadas um algoritmo classificador, no caso deste estudo um modelo que pode classificar, floresta, pastagem, e cana-de-açúcar, realizando o processamento utilizando modelos de redes neurais recorrentes, podem gerar resultados de classificação que contém a informação de qual classe botânica, suportada pela análise do classificador, está presente na coordenada geográfica referente a série temporal de NDVI. No entanto, um requisito de desenvolvido durante este trabalho é ao invés de fazer analises apenas em cima de dados de tamanho fixo, como uma janela temporal preestabelecida, os dados podem ter comprimentos dinâmicos e variáveis, pois, os dados podem ser apresentados continuamente como entrada da rede. O motivo deste requisito é que a série temporal de NDVI cresce a cada medição efetuada pelo satelite. Com base em toda experiência adquirida e resultados obtidos com o desenvolvimento desse projeto, conclui-se que é possível com as ferramentas disponíveis hoje, utilizar técnicas de redes neurais para tal classificação, onde, no entanto, devemos nos atentar na variabilidade dos dados de entrada e a complexidade do modelo, o especialista deve ser capaz de realizar um ajuste fino no modelo para tornar o processamento de aprendizado da rede o melhor possível, e assim obter um resultado de classificação com acurácia alta. O método de mineração dos dados pode ser um grande gargalo também, devido ao volume de rotulação dos dados, efetuada pelo especialista ser alto nesse problema em específico.
- 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.
- 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)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.