Projeto de pesquisa

A metodologia envolve a aquisição de dados de ventos, que são coletados diariamente através de uma API utilizando a estação meteorológica instalada no arquipélago de Alcatrazes. Esses dados são complementados por informações obtidas da boia de Santos e dos modelos do programa REMO, bem como dados de sensores remotos do satélite QuikSCAT. A combinação desses dados permite uma análise abrangente das condições de vento na região.
Utilizaremos os dados oceanográficos dos sensores do modelo HOBO/MX2203 TidbiT 400’instalados ao longo da coluna d’água, que monitoram a temperatura do mar em pontos selecionados na região mais abrigada da ilha principal do arquipélago. Esses sensores, registram a temperatura com alta precisão e resolução, proporcionando uma visão detalhada das variações térmicas ao longo do tempo. Além disso, são utilizados CTDs para medir a salinidade e a temperatura em diferentes profundidades, bem como discos de Secchi para avaliar a transparência da água.
Utilizaremos imagens de satélite da cor do oceano para detectar mudanças sazonais e padrões espaciais na hidrodinâmica local, como correntes oceânicas, marés e ventos, além das interações com a topografia local. Essas imagens são fundamentais para testar modelos de propagação de luz na água, que ajudam a entender como a luz é absorvida, dispersada e refletida na coluna d'água.
Em seguida, é construído um Sistema de Informação Geográfica (SIG) que integra todos esses dados, permitindo a sobreposição dos valores da profundidade de desaparecimento do disco de Secchi com as outras variáveis ambientais. O SIG facilita a visualização e análise espacial e temporal dos dados, oferecendo uma plataforma robusta para a interpretação dos resultados.
O próximo passo envolve o tratamento dos dados de temperatura (tidbits) e salinidade (CTD), bem como a aplicação de métodos de correlação entre as variáveis. Esse processo ajuda a identificar possíveis relações entre diferentes fatores ambientais, como a influência do vento na temperatura da água ou a relação entre salinidade e transparência da água.
Para uma análise mais aprofundada, será empregada a técnica de funções ortogonais empíricas (EOF). Este método estatístico decompõe a informação multivariada em combinações não lineares das variáveis correlacionadas originais, permitindo a identificação de padrões espaço-temporais nas séries de dados. A análise EOF ajuda a revelar como diferentes localizações geográficas influenciam os padrões ambientais e permite a identificação de componentes principais que explicam a maior parte da variância nos dados.