# DINÂMICAS ESPAÇO-TEMPORAIS DAS FORMAÇÕES FLORESTAL E SAVÂNICA DO PANTANAL DO ABOBRAL, MATO GROSSO DO SUL

Uelison Mateus Ribeiro, Mauro Henrique Soares Da Silva, Samuel Corgne, Damien Arvor

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Uelison Mateus Ribeiro, Mauro Henrique Soares Da Silva, Samuel Corgne, Damien Arvor. DINÂMICAS ESPAÇO-TEMPORAIS DAS FORMAÇÕES FLORESTAL E SAVÂNICA DO PANTANAL DO ABOBRAL, MATO GROSSO DO SUL. 8°GEOPANTANAL, Nov 2024, Pocone, Brazil. halshs-04864234

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DINÂMICAS ESPAÇO-TEMPORAIS DAS FORMAÇÕES FLORESTAL E SAVÂNICA DO PANTANAL DO ABOBRAL, MATO GROSSO DO SUL

Uelison Mateus Ribeiro¹

Mauro Henrique Soares da Silva ²

Samuel Corgne ¹

Damien Arvor¹

¹CNRS, Univ Rennes, Univ Brest, Nantes Université, LETG, UMR 6554
2 Place du recteur Henri Le Moal
35 000 – Rennes, França
uelison.ribeiro@univ-rennes2.fr
samuel.corgne@univ-rennes2.fr
damien.arvor@univ-rennes2.fr

²Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campus Três Lagoas - UFMS/CPTL
Av. Ranulpho Marques Leal, 3484 - Distrito Industrial II
79613-000 – Três Lagoas - MS, Brasil
mauro.soares@ufms.br

**Resumo.** O bioma Pantanal é um ecossistema heterogêneo e dinâmico localizado no centro da América do Sul que possui relações complexas com fatores climáticos e geomórficos. Aqui, investigamos a variabilidade espaço-temporal nas dinâmicas das formações florestal e savânica no Pantanal do Abobral, uma das subregiões do Pantanal. A evolução das formações florestal e savânica entre 2015 e 2022 foram analisadas a partir dos mapas do Projeto de Mapeamento Anual do Uso e Cobertura da Terra no Brasil (MapBiomas). Séries temporais do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) do produto Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) e de precipitação do Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) para o período 2015-2023 foram utilizados para identificar padrões espaciais nas relações entre a fenologia dessas formações e a precipitação. As relações foram avaliadas por meio da correlação de Pearson. Adicionalmente, foram mapeadas variações espaciais em índices funcionais derivados das séries temporais de NDVI. A formação savânica apresentou uma pequena evolução nos últimos anos em detrimento da formação florestal. No entanto, erros de omissão e sobreprevisão também contribuiram para este resultado. De maneira geral, a vegetação arbórea responde à precipitação com um a dois meses de atraso. Tipologias distintas, mesmo dentro de uma mesma classe de cobertura da terra, respondem diferentemente aos regimes locais de precipitação. Por fim, este estudo ressalta a importância de mapeamentos que descrevam atributos funcionais da vegetação e que, portanto, podem contribuir para o monitoramento e planejamento de estratégias de mitigação e adaptação aos efeitos das mudanças climáticas globais.

**Palavras-chave:** áreas úmidas tropicais, séries temporais de imagens de satélite, HLS, CHIRPS, NDVI.
**Abstract.** Spatio-temporal dynamics of forest and savanna formations in the Abobral Pantanal wetland.

The Pantanal biome is a heterogeneous and dynamic ecosystem located in the center of South America and has complex relationships with climatic and geomorphic factors. Here, we investigate the spatio-temporal variability in the dynamics of the forest and savanna formations in the Pantanal do Abobral, one of the Pantanal sub-regions. The evolution of the forest and savanna formations between 2015 and 2022 was analyzed using maps from the Brazilian Annual Land Use and Land Cover Mapping Project (MapBiomas). We used time series of the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from the Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) product and precipitation from the Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) for the period 2015-2023 to identify spatial patterns in the relationships between the phenology of these formations and precipitation. The relationships were assessed using Pearson's correlation. In addition, spatial variations in functional indices derived from NDVI time series were mapped. The savanna formation has shown a slight increase in recent years, to the detriment of the forest formation. However, omission and commission errors also contributed to this result. Generally, tree vegetation responds to rainfall with a delay of one to two months. Even within the same land cover class, different typologies respond differently to local precipitation regimes. Finally, this study highlights the importance of mapping that describes the functional attributes of vegetation and can therefore contribute to monitoring and planning mitigation and adaptation strategies to the effects of climate change.

**Key-words:** tropical wetlands, satellite image time series, HLS, CHIRPS, NDVI.

# 1. Introdução

O Pantanal é uma das maiores áreas úmidas sazonalmente inundadas do mundo. Esse ecossistema compreende uma área de ~150.000 km2 (Bergier et al., 2018) em uma região de subsidência geológica no centro da América do Sul (Bergier, 2013) e que se estende pelo Brasil (78%), Bolívia (18%) e Paraguai (4%) (Tomas et al., 2019). Entre suas características marcantes destacam-se as paisagens únicas e a alta biodiversidade, incluindo um grande número de animais carismáticos (Junk e Cunha, 2005). A diversidade de espécies é enriquecida pelos ecossistemas circundantes do Cerrado, da Amazônia, da Mata Atlântica, do Chaco e da Floresta Chiquitana da Bolívia (Bergier et al., 2018). Devido à sua importância para a conservação da biodiversidade e o seu valor para a humanidade, a região foi declarada Patrimônio Nacional pela Constituição Brasileira, possui quatro Sítios Regionais na Lista de Zonas Úmidas de Importância Internacional (Lista de Ramsar) e um complexo de áreas protegidas contínuas declaradas como Reserva da Biosfera e Patrimônio Mundial Natural pela UNESCO.

Esse ecossistema está sob um pulso de inundação monomodal previsível (Junk e Cunha, 2005). A inundação possui uma sincronicidade com as chuvas de verão austral em sua parte norte e propaga-se lentamente de norte a sul, atingindo o sul do Pantanal vários meses após o pico das chuvas (Ivory et al., 2019).

Todavia, essa dinâmica vem sendo diretamente influenciada pelas alterações climáticas assistidas nos últimos anos. Cenários futuros para o território brasileiro em decorrência das mudanças climáticas globais já apontavam uma tendência de aumento de períodos secos com chuvas cada vez mais concentradas e menos intensas para o Pantanal (Marengo, 2007). No entanto, foram os incêndios catastróficos de 2020 que ligaram definitivamente o alerta vermelho para os eventos extremos no Pantanal. Por parte da comunidade científica, por exemplo, a produção científica abordando essa temática foi 1,6 vezes maior para o período 2020-2022 em relação ao período 1945-2019 (Pereira et al., 2024).

Soma-se a essa problemática a perda de biodiversidade associada ao processo de ocupação e uso das terras no território pantaneiro, caracterizada por uma estrutura fundiária composta por grandes fazendas e latifúndios (Silva et al., 2017). De acordo com Braz et al. (2020), propriedades privadas ocupam 97% do bioma, dos quais 86% (9.450.221,35 ha) são grandes propriedades (propriedades entre 1.200,1 e 47.999 ha) e 8% (847.468,28 ha) estão contidos em apenas 12 latifúndios. Mudanças na cobertura da terra ocorrem principalmente
em áreas mais acessíveis (áreas a leste), onde formações florestais, como as cordilheiras e os capões, são convertidas em pastagens cultivadas com gramíneas exóticas (Paranhos Filho et al., 2014).

O Pantanal do Abobral, uma das subregiões do Pantanal Sul-mato-grossense (Silva e Abdon, 1998), ilustra bem esse cenário. De acordo com Andrade et al. (2020), por exemplo, desde 1995 o Pantanal do Abobral vem perdendo espaços com predomínio de formações florestais, os quais estão sendo substituídos por áreas de pastagens. Além disso, foi identificado um aumento significativo de áreas compostas por formações monodominantes.

Nesse sentido, evoca-se aqui que mapeamento e monitoramento detalhado são essenciais para a compreensão dos processos e dinâmicas de formação e evolução das unidades da paisagem que constituem complexos mosaicos ambientais como o do Pantanal do Abobral. Destaca-se que muitos mapas globais ou regionais se encontram disponíveis para servir a comunidade científica, como o Projeto MapBiomas (Souza Jr et al., 2020), por exemplo. No entanto, áreas úmidas são difíceis de caracterizar devido ao limiar estreito entre os seus diferentes tipos de cobertura da terra (Rapinel et al., 2019), enquanto mapas de cobertura da terra geralmente apresentam classes estáticas (tipos gerais de vegetações como, por exemplo, ‘formação florestal’) (Arvor et al., 2021), que não contemplam dinâmicas sazonais (i.e., uma área pode ser chamada de “vegetação herbácea”, por exemplo, mas esta mesma área pode ser “água” em certos momentos do ano) e que estão sujeitas à exclusão entre classes (se um pixel é “floresta”, que dizer que ele não pode ser “savana”, enquanto no Pantanal um pixel pode ser “árvore”, “herbácea” e “água” ao mesmo tempo ou em diferentes momentos do ano). Ou seja, há ainda uma lacuna no que se refere à descrição e espacialização de atributos funcionais da vegetação.

Vários índices de vegetação foram desenvolvidos para estudos de sensoriamento remoto de parâmetros biofisicos, sendo o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI; Rouse Jr et al., 1974) o mais amplamente utilizado (Miranda et al., 2017). As séries temporais de NDVI baseadas em sensoriamento remoto, por exemplo, têm sido usadas com frequência para acessar padrões fenológicos (Miranda et al., 2017). No entanto, a taxa de revisita deve ser suficiente para capturar os padrões do sinal investigado (Inglada et al., 2016). Por outro lado, as séries temporais de imagens de satélite geralmente são prejudicadas pela alta cobertura de nuvens em regiões como o Pantanal. Portanto, dados de alta resolução temporal são essenciais nesse tipo de ecossistema. Os produtos harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) fornecem observações com um ciclo de revisita de 2 a 3 dias com resolução espacial de 30 m, graças às medições combinadas derivadas dos dados do Landsat-8/9 Operational Land Imager (OLI) e do Sentinel-2A/B Multi-Spectral Instrument (MSI). O projeto HLS é uma iniciativa da NASA que produz dados de refletância de superfície contínua dos sensores OLI e MSI com base em uma coleção de algoritmos (para obter detalhes, consulte Claverie et al., 2018).

No contexto das mudanças climáticas globais, o entendimento de como diferentes fisionomias vegetais respondem aos regimes hidroclimáticos em curso são informações basilares no planejamento de estratégias de mitigação e adaptação no nível da paisagem. Eventos extremos, especialmente secas e incêndios, estão se tornando mais recorrentes e, associados a impactos antropogênicos, podem mudar o Pantanal como o conhecemos hoje. Esses eventos têm o potencial de empobrecer a composição florística e degradar funções ecológicas das diferentes tipologias de vegetação. Logo, a aplicação de uma abordagem de avaliação funcional de áreas úmidas poderia melhorar a eficiência da gestão ambiental (Rapinel et al., 2015), bem como orientar estratégias de restauração florestal da paisagem. Rapinel et al. (2019), por exemplo, mostraram que as análises das mudanças temporais de indicadores funcionais evidenciaram os efeitos das práticas de gerenciamento climático e hidrológico nas funções das áreas úmidas.
## 2. Objetivo

Neste estudo, nosso objetivo foi investigar a variabilidade espaço-temporal nas dinâmicas das formações florestal e savânica no Pantanal do Abobral, Mato Grosso do Sul. Especificamente, buscamos: (1) analisar a evolução dessas formações entre 2015 e 2022; (2) identificar padrões de distribuição espacial nas relações entre fenologia e precipitação; e (3) mapear as variações espaciais em índices funcionais derivados de séries temporais de NDVI.

## 3. Material e Métodos

### 3. 1. Área de Estudo

O Pantanal do Abobral é uma das subregiões do bioma Pantanal, segundo a delimitação proposta por Silva e Abdon (1998) (Figura 1). Compreendendo uma área de 2.833 km² localizada no território sul-mato-grossense do Pantanal (19°18'31''S e 57°03'15''O), esta subregião constitui uma planície de inundação comum aos rios Abobral, Miranda e Negro (Ravaglia et al., 2010) que, por sua vez, correm no sentido L-O em direção ao Rio Paraguai. O Rio Abobral é um falso rio, sem bacia própria, recebendo água extravasada dos outros dois, que podem ser represados pela cheia defasada do Rio Paraguai e correr para trás.

### 3. 2. Cobertura da terra

A evolução da cobertura da terra foi avaliada para as classes formação florestal e formação savânica a partir dos mapas do Projeto de Mapeamento Anual do Uso e Cobertura da Terra no Brasil (MapBiomas) (Souza et al., 2020) e disponíveis gratuitamente em https://code.earthengine.google.com/?accept_repository=users/mapbiomas/user-toolkit. A variação na cobertura da terra entre os anos 2015 e 2022 foi obtida por meio de álgebra de mapas.

### 3. 3. Fenologia da vegetação arbórea

Os padrões fenológicos da vegetação foram avaliados por meio do NDVI médio mensal com base em séries temporais de imagens HLS. Os dados HLS (bandas T21KVU e T21KWU) com cobertura de nuvens inferior a 80% foram adquiridos gratuitamente para o período de 2015 a 2023 do arquivo na nuvem Cumulus do Centro de Arquivo Ativo Distribuído da NASA Processos Terrestres (LP DAAC) (Masek et al., 2021). Para cada banda, o NDVI foi calculado para todas as observações (equação 1).

$$NDVI = (NIR - R) / (NIR + R) (1)$$

onde, NIR: reflectância da superfície na banda do infravermelho próximo e R: reflectância da superfície na banda do vermelho.

A banda de avaliação de qualidade (Fmask) foi usada para remover pixels classificados como nuvens ou sombras de nuvem. Pixels erroneamente altamente positivos [negativos] também foram mascarados com a remoção de valores maiores que 1 [menores que -1]. O NDVI médio mensal foi calculado como o valor médio de todas as observações de cada mês de 2015 a 2023, gerando um cubo de dados raster com 108 camadas (12 camadas por ano).

A vegetação lenhosa foi obtida a partir do Projeto MapBiomas. Apenas as áreas sempre classificadas como formação florestal e sempre classificadas como formação savânica das classificações de 2015 a 2022 foram usadas para minimizar a variabilidade não relacionada à fenologia. O mapa de 2023 não foi utilizado, pois não se encontrava disponível até a realização deste trabalho. As séries temporais de NDVI médio mensal foram então extraídas apenas para os pixels dessas duas formações.
### 3. 4. Precipitação Mensal

Os regimes de precipitação nos locais de estudo foram monitorados por meio dos dados diários de precipitação do Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations (CHIRPS) (Funk et al., 2015). O conjunto de dados de precipitação de 2015-2023 com resolução espacial de 0,05° foi obtido gratuitamente em (https://data.chc.ucsb.edu/products/CHIRPS-2.0/global_daily). O conjunto de dados foi recortado para a área de estudo e a precipitação mensal foi obtida pela adição dos valores diários para cada mês de 2014 a 2023 (2014 foi incluído devido às correlações com atraso).

### 3. 5. Correlação pontual

As relações entre a fenologia e os padrões hidrológicos foram avaliadas por meio da correlação de Pearson (R). Realizamos a correlação pontual (correlação entre a série temporal de cada pixel de NDVI com a série temporal do pixel de precipitação correspondente) na resolução espacial do HLS (i.e., 30m). Portanto, as séries temporais mensais de precipitação CHIRPS foram reamostradas para a resolução do HLS usando o método do vizinho mais próximo. A correlação foi realizada entre o NDVI médio mensal (i.e., série com o NDVI médio para cada um dos 108 meses entre 2015 e 2023) e a precipitação acumulada mensal.

Além da correlação convencional onde, para cada ponto (ou seja, para a localização de cada pixel), os valores de ambas as séries temporais (NDVI e chuva) são alinhadas em pares de mesma data, também foram realizadas correlações com atraso. As correlações com atraso foram realizadas de maneira que, para uma correlação com um mês de atraso, o par de um dado NDVI na data i seria o valor de precipitação correspondente na data i - 1. Estas correlações foram feitas com um a seis meses de atraso. Correlações com p-value < 0,001 foram consideradas significativas. A partir dos sete mapas de correlação, com 0 a 6 meses de atraso, foram obtidos i) o mapa de correlação maximizada onde, para cada pixel, seleciona-se entre os sete valores de correlação aquele que apresenta maior valor absoluto; e ii) o mapa com o número de meses de atraso associado à correlação maximizada de cada pixel.

### 3. 6. Índices funcionais

As séries de NDVI médio mensal derivadas de produtos HLS foram utilizadas para acessar variações em processos funcionais das formações florestal e savânica. Os indicadores funcionais derivados da curva anual de NDVI foram: (1) a integral anual do NDVI (NDVI-I), como indicador de produção primária líquida e (2) a amplitude relativa intra-anual (RREL), para descrever a sazonalidade dos fluxos de carbono (Rapinel et al., 2019). Os valores negativos nos pixels foram substituídos por zeros para evitar tendências relacionadas à inundações (Rapinel et al., 2019). Devido à alta cobertura de nuvens, que afetaria diretamente o NDVI-I (pois haveria uma tendência de subestimação do NDVI-I em função da falta de dados) e, consequentemente, o RREL, calculamos o ciclo anual médio a partir do NDVI mensal médio para o período 2015-2023. Por fim, o NDVI-I foi obtido a partir da soma dos NDVIs do ciclo anual médio, e o RREL a partir da subtração entre o NDVI máximo e o NDVI mínimo do ciclo anual médio, dividido pelo NDVI-I.

Todas as etapas de processamento e análise foram realizadas usando o software R v.4.2.3.

## 4. Resultados e Discussão

### 4.1. Evolução das formações florestal e savânica

As formações florestal e savânica representavam aproximadamente 20,2% da cobertura da terra do Pantanal do Abobral em 2015, como base na classificação do Projeto MapBiomas, sendo 10,2% florestal e 10,0% savânica. Em 2022, a área ocupada por essas duas classes
combinadas aumentou para 23,5% da subregião (Figura 1). Esse aumento, no entanto, foi proporcionado exclusivamente pela formação savânica, que passou a ocupar 13,7% do Abobral, enquanto a florestal teve uma ligeira diminuição de área, ocupando 9,8% desse território.

A redução de área florestal ocorreu principalmente na transição da classe florestal para savânica e poderia indicar um processo de ‘cerradização’ associado ao fogo que, por sua vez, tem o potencial de reduzir espécies sensíveis e favorecer o aumento de espécies de ritidoma cortiçoso (Pott e Pott, 2004; Pott, 1994). No entanto, em contraste com imagens de satélite, observa-se que as mudanças de classes de formação florestal para savânica também ocorreram devido a erros de sobreprevisão no mapa de classificação de 2015. Adicionalmente, a paisagem do Pantanal do Abobral, saturada de capões, favorece a ocorrência de um alto número de pixels mistos entre as formações florestal e campestre nas bordas dessas ilhas de árvores. Estes pixels são frequentemente classificados como formação florestal, o que pode contribuir para uma superestimação da área florestal (embora o contrário também ocorra).

O avanço da formação savânica também ocorreu sobre as classes formação campestre e campo alagado e área pantanosa. Nesse sentido, Alho et al. (2019) observaram que formações homogêneas de plantas lenhosas têm colonizado campos sazonalmente inundados do Pantanal durante anos de seca. Importantes dinâmicas de expansão das formações pioneiras no Pantanal do Abobral, entre os anos de 1995 e 2015, também foram identificadas por Andrade et al. (2020). A expansão de formações savânicas pode, portanto, estar vinculado ao período mais seco observado nos últimos anos. O nível do Rio Paraguai na base naval de Ladário, por exemplo, voltou a apresentar cotas negativas a partir de 2020, o que não ocorria desde 1973 (dados da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico - ANA, disponível em https://www.snirh.gov.br/hidroweb/serieshistoricas). Além disso, em 2021 foi registrado o segundo menor nível do Rio Paraguai, para esta estação, em toda sua série histórica, que teve início em 1900 (cota de -60 cm em 2021, contra -61 cm em 1964).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>**Figura 1.** Evolução das formações florestal e savânica no Pantanal do Abobral (2015-2022) com base na classificação da cobertura e uso da terra do Projeto MapBiomas. *Outras F.* reúne as classes (MapBiomas): formação campestre, pastagem e campo alagado e área pantanosa.</figcaption></figure>

## 4.2. Dinâmica entre fenologia e precipitação

Os resultados da correlação de Pearson maximizada e do tempo de atraso entre as séries de valores mensais de NDVI e precipitação que maximiza a correlação são apresentados na **Figura 2**. De modo geral, a correlação foi maximizada com 1 a 2 meses de atraso das séries de NDVI em relação às de precipitação. A correlação foi mais forte com um mês de atraso em 43,3% dos pixels e com dois meses em 42,2%. Não houve correlação significativa (p-value >
0,001) em 7,4% da área e R foi maximizado com 3 meses de atraso em outros 4,9%. No restante da área, R é maximizado com 6, 0 (atraso nulo ou R convencional), 4, e 5 meses de atraso (respectivamente, 1,1%, 0,8%, 0,2% e 0,02% dos pixels).

Essa dinâmica espaço-temporal esta associada a ampla variadade de tipologias de vegetação deste bioma. Entre as formações lenhosas do Pantanal, por exemplo, Pott (1994) cita, as florestas semidecíduas, o cerradão mesotrófico e o distrófico, a floresta de galeria e as florestas ripárias (inundáveis). O autor menciona ainda as comunidades dominadas por uma única espécie, geralmente pioneiras, onde a sucessão ecológica é impedida pela ocorrência de inundações regulares.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>**Figura 2.** Distribuição espacial da correlação de Pearson maximizada entre séries temporais mensais de NDVI da vegetação lenhosa e de precipitação para o Pantanal do Abobral, MS (esq.) e do número de meses de atraso necessários para maximizar a correlação (dir.).</figcaption></figure>

As florestas ripárias e os mosaicos de vegetação arbóreo-arbustivas nas proximidades de corpos d'água apresentaram correlações com a chuva variando de baixa positiva a não-significativa (p-value > 0,001) (Figura 3-A,H), eventualmente podendo apresentar correlações negativas (Figura 3-E). Baixos valores de correlação positiva e correlações não-significativas também foram observados na borda das manchas florestais, particularmente aquelas dominadas pelo Acuri (Atallea phalerata) (Figura 3-F). Outra formação com predominância de uma espécie, os Carandazais (manchas de Copernicia alba) apresentaram correlações positivas com a chuva, embora normalmente inferiores a R < 0,55 (Figura 3-B).

As correlações positivas mais altas (R > 0,5) foram observadas nas vegetações arbóreas que compõem o mosaico de cordilheiras, capões e lagoas sazonais próximos da transição para a subregião da Nhecolândia na porção oeste do Abobral (Figura 3-C) e nas grandes áreas de florestas contínuas na parte leste (Figura 3-G). Por fim, além de alguns pontos isolados, correlações negativas foram observadas apenas em áreas com fisionomias de campo sujo (vegetação herbáceo-arbustivas) classificadas como formação savânica pelo Projeto MapBiomas (Figura 3-D). No entanto, de acordo com Merino e Assine (2019), essa área pode se tratar de um lago de 1.100 km2 escondido sob o acúmulo de plantas aquáticas, o que poderia contribuir para explicar os valores negativos de correlação.

As séries temporais mensais de NDVI e precipitação dos pontos E e G da **Figura 3** são apresentados em detalhe na **Figura 4** e ressaltam a variabilidade na dinâmica de diferentes tipologias de vegetação que podem ser encontradas numa mesma classe de cobertura do solo em áreas complexas como o Pantanal. A série temporal de NDVI médio mensal da floresta ripária possui baixa amplitude intra-anual (Figura 4-esq.), ou seja, essa floresta tende a permanecer verde ao longo de todo o ano. Nessas áreas, as dinâmicas de inundação também possuem um papel importante na variabilidade da vegetação (Ivory et al., 2019). Por outro lado, manchas com características de florestas sazonalmente secas (e.g., **Figura 4-dir.**) apresentam amplitudes intra-anuais importantes em suas séries de NDVI. Essa diversidade de tipologias ressalta a alta dinâmica espacial e temporal das áreas úmidas (Rapinel et al., 2019).
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

**Figura 3.** Cobertura e Uso da terra no Pantanal do Abobral em 2022 (Projeto MapBiomas). Destaque para os pontos A-H com representações gráficas indicam das correlações de Pearson com 0 (correlação convencional) a 6 meses de atraso.

<figure><img src="image_5.png" /></figure>

**Figura 4.** NDVI mensal médio dos pontos E (esq.) e G (dir.) indicados na **Figura 3**, Pantanal do Abobral, MS.

### 4.3. Variações espaciais em índices funcionais

A variabilidade espacial de processos funcionais das formações florestal e savânica foram mapeados por meio da integral anual do NDVI (NDVI-I) e da amplitude relativa intra-anual (RREL) (**Figura 5**), como indicadores de produção primária líquida e sazonalidade dos fluxos de carbono (Rapinel et al., 2019). A média do NDVI-I foi de 9,78 (±0,48) para a formação florestal e de 9,27 (±0,51) para a formação savânica, sendo essas médias significativamente diferentes (t = 352,56, df = 455643, p-value < 2,2e-16). Além disso, o NDVI-I tende a ser maior nas florestas ripárias e menor na planície de inundação do Rio Paraguai, na parte oeste do Pantanal do Abobral.

A amplitude relativa intra-anual, por sua vez, mostrou que a sazonalidade do NDVI é significativamente menor na formação florestal (0.011±0,0042) em relação à savânica (0,013 ±0,0047) (t = -134,03, df = 442870, p-value < 2,2e-16). Complementando o NDVI-I, esse índice funcional aponta que a amplitude do NDVI é menor principalmente nas florestas ripárias. Adicionalmente, para a área florestal indicada pelo ponto G) na **Figura 3**, ambos os índices funcionais evidenciaram um gradiente N-S de aumento na produção primária anual e diminuição na sazonalidade dos fluxos de carbono. De acordo com Rapinel et al. (2019), informações como essas podem contribuir em uma melhor compreensão e monitoramento da influência de práticas de manejo e do clima nas funções de áreas úmidas. Nesse sentido, Power et al. (2016) salienta que o manejo futuro da dinâmica fogo-vegetação em florestas
tropicais sazonalmente secas exige o conhecimento de sua variabilidade natural em escalas de tempo curtas e longas, bem como a reflexão de como esses processos vinculam as mudanças climáticas aos impactos sobre a diversidade dessas comunidades vegetais.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figura 5.** NDVI Acumulado anual (esq.) e amplitude relativa intra-anual (dir.) das formações florestal e savânica derivados do ciclo anual médio do NDVI (2015-2023), Pantanal do Abobral, MS.</figcaption></figure>

**5. Conclusões**

No Pantanal do Abobral, a formação savânica apresenta uma pequena evolução nos últimos anos em detrimento da formação florestal, com base no mapeamento do Projeto Mapbiomas. No entanto, erros de omissão e sobreprevisão, haja vista a complexidade desta subregião, também contribuem com este resultado. De maneira geral, a vegetação arbórea responde à precipitação com um a dois meses de atraso. Além disso, mesmo dentro de uma mesma classe de cobertura da terra, tipologias distintas respondem diferentemente aos regimes locais de precipitação. Por fim, abordagens de mapeamento que descrevem atributos funcionais da vegetação podem contribuir para o monitoramento e planejamento, ao nível de paisagem, de estratégias de mitigação e/ou adaptação aos efeitos das mudanças climáticas globais.

**6. Agradecimentos**

U. M. R. é financiado pelo CNES (Projeto SEMTI-SENT) e pela Région Bretagne. M.H.S.S. agradece ao apoio da Fundect (Chamada Fundect 31/2021 - Universal 2021).

**7. Referências**

Alho, C. J. R.; Mamede, S. B.; Benites, M.; Andrade, B. S.; Sepúlveda, J. J. O. Threats to the biodiversity of the Brazilian Pantanal due to land use and occupation. **Ambiente & Sociedade**, 22, e01891, 2019.

Andrade, B. S.; Silva, M. H. S.; Oliveira, A. K. M.; Alho, C. J. R. Análise Espaço-Temporal Das Mudanças Na Cobertura Vegetal E Uso Da Terra De 1995 A 2015 No Pantanal Do Abobral, Mato Grosso Do Sul. **Caderno Prudentino de Geografia**, v. 3, p. 101-121, 2020.

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