Patterns of the vegetation index associated to climate variability of the Rio Grande do Sul State, Brazil

O objetivo da pesquisa foi caracterizar, espacial e temporalmente, os padrões, a variabilidade e a tendência do NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) dos grandes grupos vegetais do Rio Grande do Sul e sua relação com a variabilidade climática. Foram utilizadas imagens de NDVI da série GIMMS (Global Inventory Modeling and Mapping Studies) do AVHRR-NOAA (Advanced Very High Resolution Radiometer - National Oceanic and Atmospheric Administration); dados de precipitação pluvial, insolação, temperaturas do ar (mínima, média e máxima) de 14 estações meteorológicas; e dados de TSM da região do Niño 3.4, de janeiro de 1982 a dezembro de 2008. Análises espaçotemporais do NDVI e de correlação com as variáveis meteorológicas e TSM foram realizadas. Os resultados mostraram que através dos perfis temporais de NDVI é possível monitorar as variações fenológicas da vegetação em decorrência da sua dinâmica temporal. Existe variabilidade anual e interanual do NDVI, a qual pode ser observada através das imagens da série GIMMS, assim como, as anomalias no padrão normal da vegetação podem ser detectadas. As tendências de clima mais quente e úmido, não resultam em tendências lineares de aumento do NDVI. No entanto, regionalmente, observa-se, através das tendências não-lineares, aumento ou redução deste índice. Existe associação entre a TSM da região do Niño 3.4 e as variáveis meteorológicas: precipitação pluvial no inverno, primavera, verão e anual; insolação no verão, outono e primavera; e, temperaturas do ar no inverno. A dinâmica sazonal da vegetação está associada às condições meteorológicas, sendo que a variável meteorológica limitante ao crescimento depende da estação do ano. A precipitação pluvial está relacionada ao NDVI, principalmente, no verão, enquanto que no inverno a correlação do NDVI é maior com as temperaturas. Análises espaço-temporais e de anomalias no padrão normal da vegetação mostram valores maiores de NDVI associados, em geral, a eventos El Niño, enquanto que, menores a eventos La Niña. A variabilidade de NDVI permite agrupar regiões homogêneas, de forma a identificar e mapear os principais grupos vegetais, os quais apresentam um padrão sazonal típico, porém, com variações de amplitude de NDVI entre eles.The objective of the research was to characterize the spatiotemporal pattern, variability and trend of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) of vegetable groups of Rio Grande do Sul State and its relationship to climate variability. NDVI data from GIMMS series (Global Inventory Modeling and Mapping Studies) of NOAA-AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration - Advanced Very High Resolution Radiometer), meteorological data (precipitation, sunshine duration and minimum, average and maximum air temperatures) from 14 stations and SST (Sea Surface Temperature) data from Niño 3.4 region over the period from January 1982 to December 2008 were used. NDVI spatiotemporal analyses and its correlation with the meteorological variables and SST were performed. The results showed that through NDVI temporal profiles it is possible to monitor the seasonal vegetation dynamics. There is annual and interannual variability of NDVI, which can be observed through GIMMS images. Also the anomalies in the normal vegetation pattern can be detected. Trend of warmer and wetter climate, does not result on NDVI linear trend of increasing. However, regionally, increase or decrease trends in this index are observed. There is association between the SST from Niño 3.4 region and precipitation in winter, autumn, spring and annual; sunshine duration in summer, autumn and spring seasons, and with air temperatures in winter. The seasonal dynamics of vegetation was related to weather conditions, with the limiting meteorological variable to growth dependent on the season. Precipitation is related to the NDVI mainly in summer, while in winter the relationship with temperatures is higher. Spatiotemporal analyses and anomalies in the normal pattern of vegetation show the highest NDVI values associated, in general, to El Niño events, whereas smaller than El Niño, in La Niña events. The NDVI variability allows grouping homogeneous regions in order to identify and mapping the main vegetable groups, which show a typical seasonal pattern, however, with NDVI variations between their