@MASTERSTHESIS{ 2025:1565397836,
 	title = {MONITORAMENTO DA VARIABILIDADE ESPAÇO-TEMPORAL DA CONCENTRAÇÃO ATMOSFÉRICA DE DIÓXIDO DE CARBONO SOBRE ÁREAS AGRÍCOLAS NA ROTA DE EXPORTAÇÃO DE GRÃOS DO PORTO DE ITAQUI},
 	year = {2025},
 	url = "https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/6907",
 	abstract = "O monitoramento da concentração de dióxido de carbono (CO₂) na atmosfera é fundamental
 para compreender os impactos do uso e cobertura da terra no balanço de carbono. Nesse
 contexto, o sensoriamento remoto se apresenta como uma ferramenta estratégica, permitindo a
 obtenção de dados essenciais para promover a sustentabilidade da produção agrícola, inclusive
 ao possibilitar uma melhor compreensão da emissão de CO₂ nos agroecossistemas. Portanto, o
 objetivo do trabalho foi analisar, caracterizar e quantificar a dinâmica espaço-temporal do
 estoque de carbono nas áreas agrícolas da rota de exportação de grãos do Porto do Itaqui via
 Orbiting Carbon Observatory-2 (OCO-2) na última década. Foram utilizadas séries temporais
 de 2016 a 2023 das informações de XCO₂ de áreas de pastagem e soja, obtidos pela plataforma
 administrada pela NASA, GES DISC e comparadas com elementos meteorológicos
 (precipitação, temperatura e umidade relativa do ar) extraídos do NASA POWER e índices de
 vegetação (NDVI, EVI e LAI) derivados do sensor MODIS-Terra. As análises estatísticas
 incluíram gráficos boxplot anuais e mensais, gráficos de tendência temporal do XCO2 com
 aplicação do teste não paramétrico Mann-Kendall e do teste de normalidade Shapiro-Wilk com
 nível de significância de 5%, todos realizados por meio de linguagem Python. No que se refere
 à elaboração de mapas temáticos para investigar a influência dos fatores ambientais sobre a
 dinâmica do carbono, foram criados pelos softwares Qgis® e ArcGis®. Além disso, aplicou-se
 a técnica de “hot-spot analysis” para identificar aglomerações espaciais de altas e baixas
 concentrações de CO₂ em áreas de soja e pastagem, assim como foi analisado as anomalias de
 XCO2 para ambas áreas. A variação temporal de XCO2 para as áreas de pastagem e soja não
 mostraram tendência significativa, apresentando comportamento estável com poucas oscilações
 ao longo dos anos. O teste Shapiro-Wilk indicou que os dados não seguemuma distribuição
 normal, embora se aproximem de uma curva normal. A análise espacial revelou padrões de hotspots de concentrações de CO₂ elevadas em áreas de pastagem degradada, enquanto regiões
 dominadas pela soja apresentaram maior ocorrência de “cold-spots”. Os anos com maiores hotspots em áreas de pastagem e soja foram 2020 e 2022, já os anos com maiores cold-spots em
 áreas de pastagem foram 2019, 2021 e 2023, enquanto que para as áreas de soja foram 2019 e
 2021. Em áreas de soja, verificou-se correlação negativa entre XCO₂ e os índices de vegetação
 NDVI e EVI. A influência das variáveis meteorológicas foi significativa, ou seja, a precipitação
 e a umidade relativa do ar mostraram associação positiva com a redução do XCO₂, especialmente
 durante períodos de estiagem, enquanto a temperatura apresentou correlação inversa. Essas
 descobertas indicam que os agroecossistemas da região respondem de maneira diferenciada às
 condições climáticas e ao manejo do solo, com implicações diretas para a sustentabilidade
 agrícola e para a mitigação das emissões de gases de efeito estufa. Além disso, é viável a
 conexão socioeconômica a fim de relacionar os padrões de XCO₂ à expansão agrícola, à demanda
 global por commodities e às políticas públicas voltadas à neutralidade de carbono. Essas
 perspectivas reforçam a relevância do uso de sensoriamento remoto aliado a dados climáticos
 no acompanhamento das emissões e do sequestro de carbono.",
 	publisher = {Universidade Federal do Maranhão},
 	scholl = {PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS AMBIENTAIS},
 	note = {COORDENAÇÃO DO CURSO DE AGRONOMIA/CCAA}
}