Análise de tendências de índice de vegetação (IV) MODIS na bacia do Paraíba do Sul (Modis Vegetation Index trend analysis in Paraíba do Sul basin)

O objetivo é identificar tendências na cobertura vegetal da bacia do Paraíba do Sul a partir de Índice de Vegetação (IV) MODIS no período 2000-2015. Para escolher entre NDVI e EVI, foi feita uma análise de correlação entre cada IV e a série TRMM. Para comparar as técnicas de tendências de regressão linear (LM) e Mann-Kendall (MK), os seguintes cálculos foram feitos para cada técnica: tendências das médias anuais, tendências das médias calculadas para cada um dos 12 meses, e tendências com a série temporal completa (para o teste MK, com e sem a aplicação da remoção da sazonalidade e da autocorrelação serial). Finalmente, tentou-se identificar os tipos de tendências a partir da correlação IVxTRMM e do algoritmo DBEST de segmentação temporal. O EVI apresentou maior valor médio de r² com dados TRMM (r²=0,30). As técnicas apresentaram padrão espacial semelhante, e no caso das tendências calculadas a partir de médias anuais por LM, o padrão espacial foi similar ao teste MK com remoção da sazonalidade e autocorrelação serial (Kappa de 0,501) sem mascarar tendências verdadeiras. Percebe-se tendências de redução do EVI nos meses mais quentes, e de aumento nos meses mais frios. De maneira geral, as médias anuais de EVI estão diminuindo em algumas áreas da bacia, como a Serra do Mar. A correlação entre o EVIxTRMM mostrou-se simplista para a identificação das tendências, e as mudanças abruptas identificadas pelo DBEST ocupam, aproximadamente, 1,82% da bacia, e as mudanças não abruptas abrigam 13,15% da bacia. A B S T R A C T This study aims to identify trends in vegetation cover of Paraíba do Sul basin using MODIS Vegetation Index (VI) in the 2000-2015 period. To choose between NDVI and EVI, a correlation analysis was performed between each IV and the TRMM serie. In order to compare linear regression (LM) and Mann-Kendall (MK) trends, the following calculations were made for each technique: annual mean trends, trends for each of the 12 months, and trends for the whole VI serie (for the MK test, calculations were made with and without seasonality and serial autocorrelation removal). Finally, attempts to classify trends were made using IVxTRMM correlation and the DBEST algorithm of temporal segmentation. EVI showed a higher mean value of r² with TRMM data (r² = 0.30). The spatial pattern was similar between trend techniques. The annual mean linear regression spatial pattern was similar to the MK test with the seasonality and serial autocorrelation removal (Kappa of 0.501) without masking true trends. Browning trends (EVI reduction) were detected in the warmer months, and greening, in the cooler months. In general, the EVI annual mean is decreasing in some basin, such as Serra do Mar. The EVIxTRMM correlation was simplistic for trend identification. The abrupt changes identified by DBEST algorithm occupy, approximately, 1,82% of basin area, and non-abrupt changes, 13.15% of the basin. Keywords:  Trends, EVI, MODIS