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http://hdl.handle.net/10773/38599
Title: | Monitoring of vegetation productivity in areas of higher susceptibility to severe fires in mainland Portugal |
Other Titles: | Monitorização da produtividade da vegetação em áreas de maior suscetibilidade de ocorrência de fogos severos em Portugal Continental |
Author: | Barreirinha, André Miguel Labrincha |
Advisor: | Castanheira, José Gouveia, Célia Marina Pedroso |
Keywords: | GPP NPP Vegetation recovery Droughts Wildfires |
Defense Date: | 14-Dec-2022 |
Abstract: | Extreme events such as wildfires and droughts deeply affect the global carbon cycle,
since they cause massive degradation of the vegetation greenness. A global and
continuous monitoring of vegetation dynamics is essential to analyse the impacts
of such events in the vegetation and to understand how it recovers after strong disruptions.
Remote Sensing provides information with a wide coverage, high spatial
and temporal resolution, being therefore a valuable source of data for these studies.
Using this type of data, we present here a study of the vegetation evolution in the
Iberian Peninsula during the last 21 years, and give special attention to some large
wildfires that occurred in Portugal.
First, a climatological study of the Iberian Peninsula was done using MODIS
MOD17A3 NPP data. The analysis of yearly and inter-annual mean NPP maps
makes clear the areas with more vegetation productivity. A clustering analysis, using
the k-means method on the inter-annual NPP variability, allowed the discrimination
of 5 regions with distinct vegetation characteristics. The NPP integrated over
3 clusters, located in the northeastern and eastern parts of the Iberian Peninsula,
showed a positive trend over the last 20 years. This seems to be associated with
changes of the area of each land cover present in the clusters, as revealed by the
analysis of the data in the MODIS MCD12Q1 land cover Type 2 product.
The integrated NPP time series over Portugal’s mainland and over 4 regions (North,
Central, Alentejo and Algarve regions) as well as the evolution of the land covers
in the same areas were also analysed. Moreover, Portugal showed a decrease
in Evergreen Needleleaf Forests and an increase in Grasslands were observed. A
steep decrease in the integrated NPP over Portugal and associated with Evergreen
Needleleaf Forest and an accentuated increase of the integrated NPP associated
with Grassland were observed around 2017. These changes seemed to be coherent
with the severe wildfire season of 2017. However, when the analysis was performed
in each region, similar results were obtained in the North, Central, Alentejo and
Algarve regions. This suggests more factors should be included to explain the
identified changes.
To estimate recovery times post-fire, a model that describe exponential decaying
anomalies, which was previously applied to NDVI data, was here applied to the
more time resolved GPP data from the MODIS MOD17A2 product. The results
obtained for the burnt area of Monchique in 2003 are coherent with the values
previously obtained when the model was applied to NDVI data. The application
of the model to the burnt area of the more recent wildfires of 2017 estimates a
recovery time of 39 months for the whole burnt area by the wildfires in October
of 2017. When the recovery time of vegetation productivity was estimated as
a function of the vegetation type that was present before the wildfire, the areas
previously occupied by Savannas show a faster recovery (37 months) of vegetation
productivity than the areas that were previously occupied by Evergreen Needleleaf
Forests (45 months). Therefore, if the recovery time is estimated for different
subareas of the global burnt area their values may differ because the land cover
combinations for each subarea may be different. This was verified by applying the
model to two subareas of the burnt area in the centre of Portugal in October 2017. Eventos extremos como incêndios e secas afectam profundamente o ciclo global do carbono, uma vez que provocam degradação da vegetação. Por isso, uma monitorização global e contínua da dinâmica da vegetação é essencial para analisar os impactos desses eventos na vegetação e para compreender como esta recupera após fortes perturbações. A detecção remota fornece informação com uma ampla cobertura, alta resolução espacial e temporal, sendo por isso uma valiosa fonte de dados para estes estudos. Utilizando este tipo de dados, um estudo sobre a evolução da vegetação na Peninsula hibérica durante os últimos 21 anos é apresentado, onde é dada especial atenção a alguns incêndios que ocorreram em Portugal Primeiro, foi feito um estudo climatológico da Península Ibérica utilizando dados MODIS MOD17A3 NPP. A análise dos mapas anuais e interanuais médios de NPP evidenciou as áreas mais produtivas. Uma análise de clusters, utilizando o método k-means sobre a variabilidade inter-anual do NPP, permitiu a discriminação de 5 regiões com características de vegetação distintas. Os valores de NPP de 3 clusters, localizados nas partes nordeste e oriental da Península Ibérica, mostraram uma tendência positiva ao longo dos últimos 20 anos. Esta tendência positiva parece estar associada a alterações na área de cada cobertura terrestre presente nos clusters, como revelado pela análise dos dados MCD12Q1 land cover Type 2. Foram também analisadas as séries temporais de NPP sobre Portugal e sobre quatro regiões (Norte, Centro, Alentejo e Algarve), bem como a evolução da cobertura terrestre nas mesmas zonas. Além disso, em Portugal observou-se uma diminuição de Evergreen Needleaf Forests e um aumento das Graslands. Por volta de 2017 observou-se uma diminuição acentuada do NPP em Portugal associado a Evergreen Needleaf Forests e um aumento acentuado do NPP associado a Graslands. Estas alterações pareciam ser coerentes com a severa época de incêndios florestais de 2017. Contudo, aquando da análise por região, foram obtidos resultados semelhantes em todas. Isto sugere que deveriam ser incluídos mais factores para explicar as alterações identificadas. Para estimar os tempos de recuperação da vegetação no pós-fogo, foi aplicado um modelo que descreve anomalias de decaimento exponenciais, previamente aplicado a dados NDVI, aos dados MOD17A2 GPP, que têm maior resolução temporal. Os resultados obtidos para a área queimada de Monchique em 2003 são coerentes com os valores anteriormente obtidos quando o modelo foi aplicado aos dados NDVI. A aplicação do modelo à área ardida dos incêndios mais recentes de 2017 estima um tempo de recuperação de 39 meses para toda a área ardida em outubro desse ano. Quando o tempo de recuperação da produtividade da vegetação foi estimado em função do tipo de vegetação presente antes do incêndio, as áreas anteriormente ocupadas pelas Savannas mostram uma recuperação mais rápida (37 meses) da produtividade da vegetação do que as áreas anteriormente ocupadas por Evergreen Needleaf Forests (45 meses). Portanto, se o tempo de recuperação for estimado para diferentes subáreas da área ardida global, os seus valores podem ser diferentes devido às combinações de cobertura do solo presentes em cada sub-área. Isto foi verificado aplicando o modelo a duas sub-áreas da área ardida no centro de Portugal em outubro de 2017. |
URI: | http://hdl.handle.net/10773/38599 |
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