ESAEducationHomeMeteorologia e ClimaMudança GlobalDesastres Naturais
   
Mudança costeira
Delta do DanúbioDerrames de Petróleo
Desflorestação
Parque Nacional de BardiaBacia do Rio CongoKameng-SonitpurKilimanjaroRondóniaShillong e Guwahati
Ice
Análise de glaciares utilizando imagens de radarExpedição à AntárctidaAlterações climáticas e glaciaresRecuo dos glaciares nos AlpesFluxo de gelo glaciarMonitorização de glaciares nos HimalaiasDeteção remota de gelo e neve
Urbanização
CairoCatmanduCórdobaHimalaiasVale de CatmanduLagos
Vegetação
Área de Conservação de AnnapurnaPerdidos nos Andes!Área de Conservação de NgorongoroDelta Interior do NígerVegetação da América do Sul
 
 
 
 
 
printer friendly page
Exercício 3 - Parte 2
 
Estudo caso da poluição atmosférica do vale de Catmandu Ficha de Trabalho exercício 3. Este exercício está dividido em duas partes e necessita da utilização do LEOWorks.
 
Exemplo

Efectuámos a análise da estação de monitorização (Putalisadak) para consultares. Consulta as tabelas e os gráficos abaixo indicados.  
 
Estação de monitorização - Putalisadak
 
 
Putalisadak Gráfico 1
 
Em primeiro lugar, baseamo-nos nos diferentes valores de reflectância do gráfico 1 (curva de reflectância dos diferentes dias).
No caso da imagem do dia 4 de Novembro, o número digital (DN) mais elevado encontra-se na banda 1 (61,35) e o número digital (DN) mais baixo encontra-se na banda 5 (44,39).
Na imagem do dia 7 de Novembro, o número digital (DN) mais elevado é 75,81 e encontra-se na banda 2, e o número digital (DN) mais baixo encontra-se na banda 3.
Na imagem do dia 22 de Dezembro, o número digital (DN) mais elevado encontra-se na banda 1 e o número digital (DN) mais baixo encontra-se na banda 5.

 
 
Putalisadak: P10 versus números digitais (DN)
 
1. Avalia a correlação (pelo menos graficamente) entre as partículas PM10 e os valores de DN da banda 1 à banda 5 de todas as imagens nas outras 5 estações.

2. Tira conclusões relativamente ao teu estudo, sobretudo com base nos resultados da utilização de dados de satélite de monitorização da poluição atmosférica. Debate também a possibilidade de efectuar uma comparação de uma medição de pontos (medição de partículas PM10) com a medição da superfície do satélite, integrando cerca de 300 m x 300 m.

3. Gostarias de fazer o mesmo relativamente à tua cidade? Sim? Entra em contacto connosco para que te possamos fornecer os dados de satélite! O nosso endereço é o seguinte: eduspace@esa.int


Outras sugestões para debate relativamente à limitação do nosso estudo:
  • O impacto dos factores meteorológicos, tais como a velocidade do vento, a microclimatologia, a inversão da temperatura, etc. não foi considerado, o que pode ter um papel significativo na dispersão de poluentes atmosféricos.
  • Apenas o parâmetro de partículas PM10 foi considerado enquanto indicador de poluentes atmosféricos. No entanto, existem outros parâmetros de poluentes que podem contribuir significativamente para a poluição atmosférica e que não foram incluídos no estudo. Partimos do princípio de que valores elevados de partículas PM10 significam que os valores da poluição em geral também são elevados.
  • Apenas foram utilizados três conjuntos de dados de imagens de satélite
  • Os dados relativos às partículas PM10 correspondem à acumulação durante 24 horas, ao passo que os dados de imagem de satélite correspondem a um período de tempo de manhã (08:28 h em Catmandu).
  • As medições de dados de satélite são sobretudo influenciadas pela reflexão no solo, que se altera ao longo do ano. Contudo, no nosso caso (Inverno), as alterações são menores.

 
 
Putalisadak Gráfico 2
 
 
Putalisadak Gráfico 2.1
 
A partir do Gráfico 2 e Grafico 2.1 da estação de monitorização de Putalisadak, números digitais versus medições de partículas PM10, pode-se observar no caso das bandas 1, 2, 4 e 5 um aumento estatisticamente 'geral' dos valores de DN e o nível de partículas PM10, mas com um coeficiente de correlação R relativamente baixo. Contudo, no caso da banda 3, observa-se uma redução do valor de DN com um aumento gradual das partículas PM10 e um elevado coeficiente de correlação (R=0,939). Tudo isto significa que, no nosso caso, apenas a banda 3 tem uma forte correlação entre os valores de DN e as partículas PM10. Assim, uma primeira hipótese consiste no facto de a banda 3 ser a melhor a utilizar para avaliar a qualidade do ar. Para comprovar ou refutar esta hipótese preliminar, temos de analisar os dados das outras estações e as respectivas leituras de satélite.

Previous

 
 
 


Vale de Catmandu
IntroduçãoPoluição atmosféricaÁrea de estudo
Exercícios
IntroduçãoExercício 1Exercício 2Exercício 3
Links
Links Úteis
Eduspace - Software
LEOWorks 3ArcExplorer
Eduspace - Download
Fig. 7.1 - 7.10 (zip file)Imagens MERIS do Vale de Catmandu (ficheiro zip)
 
 
 
   Copyright 2000 - 2014 © European Space Agency. All rights reserved.