Resumo:
A temperatura da superfície do mar (TSM) tem um papel fundamental nos
oceanos pois é um dos determinantes das trocas de calor entre o oceano e
atmosfera adjacente, além de servir como um importante traçador de vários
processos oceanográficos que apresentam uma assinatura térmica. Medições de
características quasi-sinópticas e multi-temporais obtidas por sensores remotos
orbitais permitem uma avaliação temporal e espacial da variabilidade da TSM. Um
destes sensores é o Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) que está a
bordo dos satélites de órbita polar NOAA-n. Este tipo de sensor é sensível à
presença de nuvens e outros aerossóis na atmosfera, os quais causam erros nas
medições da TSM ou não possibilitam a determinação da mesma gerando lacunas
nestas imagens. No presente trabalho, foi realizada uma interpolação temporal
através de uma análise objetiva (AO) para preencher as lacunas causadas por
nuvens, com o intuito de se produzir um banco de dados ininterrupto de TSM para
a região do Atlântico Sudoeste [18ºS–42ºS e 38ºW-62ºW]. Para tanto, foram
usadas 3285 imagens de TSM diárias compreendendo o período de 1993 a 2001
reanalisadas pelo projeto “Pathfinder”, com resolução espacial de 9 Km, do tipo
“best SST”. Com estas imagens originais foi calculada a parte determinística
(ciclos anual e semi-anual), e o ciclo inter-anual para cada pixel das imagens
que foram subtraídos dos dados originais gerando um resíduo, que foi
interpolado pela AO. Pelos resultados percebeu-se que a componente anual é de
maior importância para região e que as componentes semi-anual e inter-anual tem
menor importância, sendo apenas significativas nas regiões dominadas por
eventos de meso-escala como CBM, CCA, as de recirculação da Corrente do Brasil
e da Corrente das Malvinas e da Corrente do Atlântico Sul. Com base neste
resíduo a AO foi aplicada no domínio do tempo, com o intuito de se manter a
resolução original das imagens. A AO produziu uma estimativa não tendenciosa do
sinal da TSM e um mapa de erros para cada passo de tempo da interpolação. Foram
testadas duas funções de covariância para se calcular a AO, função de Gauss e
função de Markov. A função que melhor reproduziu os dados originais foi a
função de Markov. A mesma foi utilizada com um comprimento de correlação de 12
dias e uma razão sinal/ ruído sendo calculada para cada pixel, em função da
variância residual dos dados. Foi feita uma média temporal dos resultados da AO
com uma duração de cinco dias com o intuito de se retirar a variabilidade de
alta frequência que poderia ser introduzida nos dados. Assim foram produzidas
séries ininterruptas de TSM com uma resolução espacial de 9 Km e temporal de 5
dias. A AO produziu um mapa de erro teórico. Pelo mesmo pode-se notar a dependência
da qualidade da interpolação da quantidade e homogeneidade dos dados. Apesar
disto, os erros médios são bem pequenos na maior parte do domínio. Os
resultados produzidos reproduzem muito bem o padrão da TSM do Atlântico
Sudoeste e os eventos de meso-escala produzidos na região.