Trabalho de lincenciatura

Escola Superior de Ciências Marinhas e Costeiras
Monografia submetida para obtenção do grau de Licenciatura em Oceanografia
Variabilidade temporal e espacial de concentração
de clorofila-a no Banco de Sofala
Autor:
Adelino Do Rosário André Nhaca

Escola Superior de Ciências Marinhas e Costeiras
Monografia submetida para obtenção do grau de Licenciatura em Oceanografia
Variabilidade temporal e espacial de concentração
de clorofila-a no Banco de Sofala
Autor: Supervisores:
Adelino Do Rosário André Nhaca Doutor Fialho P.J. Nehama.
Msc: Hélder Arlindo Machaieie
Quelimane, Dezembro 2015

Dedicatória
Adeus, que nos criou e foi criativo nesta tarefa
Meus Pais: André Nhaca & Melita Hojuane
Minha Avo: Halima Mpaco, esta por ser segunda Mãe &
Meus sobrinhos: DJen, Adnércio, Larcia & Taínara
God bless you!!!
“Pior do que passar frio, subindo e
descendo ondas do oceano Índico, seria
não ter chegado até aqui.”
Amyr Klink
I

Agradecimentos
Agradeço a Deus pela força de vontade, paciência e principalmente pela saúde e proteção que me
concedeu durante esta caminhada que teve seu início em 2012 até 2015.
Em especial endereço aos meus pais: André Nhaca e Melita Hojuane, pela educação, amor e
carinho que sempre procuraram dar-me nos momentos que mais precisei. Amo-vos!
Um nobre agradecimento ao meu supervisor, Doutor Fialho P.J. Nehama, por ter disponibilizado
os dados e HD-disco externo para o armazenamento dos mesmos para que este trabalho se torna-se
realidade e pela orientação prestada desde a primeira até a última palavra deste trabalho, e da
atenção e paciência concedida no acto da realização do mesmo, que mesmo ocupado concedeu-me a
oportunidade de apresentar as minhas dúvidas. Thanks a lot!
Ao meu co-supervisor, MSc. Hélder A. Machaieie, que mesmo distante foi capaz de orientar-me.
A Universidade Eduardo Mondlane - UEM, em particular a Estacão da Biologia da Ilha de
Inhaca pela concessão da bolsa de estudos.
Aos docentes que estiveram directamente ligados ao processo da minha formação, sem exceções,
pela dedicação e conhecimentos transmitidos, especialmente ao Prof. Catedrático Doutor António
Mubango Hoguane e MSc. Maria Helena Beula. Vai o meu muito obrigado!
Ao dr. Cesar António Mubango Hoguane e dr. Ilário Lucas Timba meu muito obrigado pelas
críticas construtivas e valiosas dicas na elaboração deste trabalho.
Mais uma vez o meu muito obrigado a minha Avo Halima MPaco, Tia Felismina Mapanga, Tio
Luís, aos meus primos Emídio, Tó, Jay-z, aos meus irmãos Nelsa, James, Lourenço, Marina,
Marinela, Carménia e Mira, pela força, apoio moral, carinho, amor e acima de tudo pela crença
que sempre tiveram em mim. E desde já, endereço-lhes votos de sucessos e toda sorte do mundo
Aos meus grandes amigos desta caminhada Hamilton, Salgueiro e Cândida Eunésia esta última
que sempre teve discussões infinitas, e aos meus velhos bros Feldo, Abrahamo e ao dr Afonso, my
thankfool
A alguém muito especial, que por ela ganhei e tomei a decisão de ir atrás de um dos principais
sonhos que era estar no Ensino Superior é ser licenciado, “Hermínia Irneu Nhantumbu” vai o meu
muito Kanimambo.
Agradeço a todos Manos da Residência, minha família admirada, em particular aos meus colegas e
ex-colegas que juntos partilhamos o dormitório, Cândido, Matola, Adriano, Chaia, dr Timba e dr
Lemos, pela amizade, paciência e óptima convivência, da qual nunca me esquecerei.
Agradeço bastante aos meus colegas, amigos e companheiros de Oceanografia que juntos
navegamos, especialmente a (Julieta, Teodato, Geraldo, Benigna), e aos de Química e de Biologia
Marinha pela amizade e momentos partilhados.
II

Declaração de Honra
Eu Adelino do Rosário André Nhaca, declaro por minha honra que o presente trabalho intitulado
a variabilidade de concentração de clorofila no Banco de Sofala, foi elaborado por mim, sob
orientação do Doutor Fialho P.J. Nehama.
Os conteúdos apresentados são originais e fi-lo com recurso a metodologia do trabalho da
Licenciatura da Escola Superior de Ciências Marinhas e Costeiras, onde as obras consultadas
estão apresentadas no fim do mesmo trabalho nas Referências Bibliográficas, não obstante,
declaro ainda que este trabalho não foi apresentado em nenhum momento para a obtenção de
qualquer grau académico ou outros fins.
Quelimane, Dezembro de 2015
O autor:
________________________________
/Adelino Do Rosário André Nhaca/
III

Resumo
O Banco de Sofala é uma região que apresenta uma complexa hidrodinâmica, onde ventos sobre a
superfície do oceano, redemoinho, sistemas de monções da Africa Oriental e os processos de
ressurgências costeiras confere uma variabilidade nas variáveis físicas e químicas, onde estas
podem ter impacto na produtividade primária local. Neste trabalho, estimativas de clorofila-a (Chl)
e temperatura da superfície do mar (TSM) foram obtidas por meio do sensor MODIS (Moderate-
resolution Imaging Spectroradiometer) a abordo no satélite Aqua para estudar a variabilidade
temporal e espacial da clorofila-a na superfície do mar, bem como determinar os processos físicos
que condicionam este padrão. Para o efeito, os dados analisados foram colhidos a partir de Janeiro
de 2003 à Dezembro de 2014 no Banco de Sofala. As concentrações de clorofila mais elevadas
foram encontradas no ano 2013 com uma média de 143.4 e nível de significância (p=
0.000125) enquanto a baixa concentração foi observada em 2009 com média de 98.2 e nível
de significância (p=1.267*10-6
), no entanto, no que concerne aos meses de maiores e menores
concentrações, evidenciou-se maiores concentrações na época seca, tendo-se observado
principalmente em Junho, Julho e Agosto enquanto os de menores, concentrações foram registados
na época chuvosa principalmente nos meses de Outubro, Novembro e Dezembro. A complexidade
dessas águas impediu, entretanto, avaliar a real contribuição da ascensão da água costeira durante o
verão. Apenas os dados referentes ao ano 2014 apresentaram sinais de aumento de clorofila-a
associado à ascensão de águas frias, onde o coeficiente de determinação (r2
) = 0.088. Os resultados
indicam, também, que o enriquecimento da biomassa fitoplanctônica parece estar mais relacionado
à mistura da coluna de água durante o resfriamento da TSM (e inverno). Para maior compreensão a
respeito dos mecanismos capazes de introduzir águas frias e ricas em nutrientes na zona eufótica, é
importante o uso de dados de menor escala temporal, bem como informações coletadas in situ.
Palavras-chave: fitoplâncton, sensoriamento remoto, Banco de Sofala.
IV

ABSTRACT
The Sofala bank is a region that presents a very complex hydrodynamic, where winds over the
ocean surface, swirls, monsoon system of eastern Africa and the processes of coastal resurgences,
they imply variability in the physical and chemical differences, where they may have an impact in
the primary production of the area. In this project, estimates of chlorophyll (chl) and surface
temperature of the sea, were obtained via MODIS sensor (Moderate- resolution imaging
Spectoradiometer) linked to the Aqua satellite, to study the temporal and spatial variability of the
chlorophyll on the surface of the sea, as well as to determine the physical processes which affects
this pattern. For the effects, the analyzed data were collected from January 2003 to December 2014
in the sofala bank. The high concentration of chlorophyll were found in the year of 2013 with an
average of 143.4 and a significant level (p=0.000125) while the low concentration were observed in
2009 with an average of 98.2 and a significant level of (p=1,267*10-6
), however in respect of the
months with highest and lowest concentrations, it became clear that higher concentrations were
observed during the dry season, having noticed in the months of June, July and August where the
lower concentrations were registered in the rainy season mainly in the months of October,
November and December. The complexity of these waters prevented from evaluating the real
coastal resurgence contribution during the summer. Only the data referring to the year 2014
represents signs of increasing amount of chlorophyll associated with the rise of cold water, where
the determinant coefficient (r2
)= 0.088. The result also shows that the enrichment of the biomass of
phytoplankton appears to be related to the mixing of the waters column during the cooling of the
TSM (and winter). For a better comprehension in respect the capable mechanism of introducing
cold and rich waters in nutrients in the efotic zones. The use of data in small temporal scale, as well
as information collected in situ is important.
Keywords: phytoplankton, remote sensing, the Sofala Bank
V

Nomenclatura
Abreviaturas Significados
TSM---------------
HDF----------------
chl- -----------------
µg/L- ----------------
tᵒc- -------------------
MODIS--------------
r2
- -------------------
p----------------------
UEM-----------------
NASA----------------
Temperatura da superfície do mar
Hierarchical Data Format
Clorofila-a
Micrograma por litro
Temperatura por graus celsiu
Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer
Coeficiente de determinação
Nível de significância
Universidade Eduardo Mondlane
National Aeronautical and Space Administration
VI

Lista de figuras
Figura 1. Localização geográfica do Banco de Sofala………………………………………………9
Figura 2: Série da variabilidade anual na concentração de clorofila-a no Banco de Sofala. As barras
com espessura grossa representa as médias amostrais de cada ano e as barras finas representam seus
respectivos desvios padrões…………………………………………………………………………13
Figura 3: Variação de média sazonal de [Chl] entre Janeiro de 2003 a Dezembro de 2014 no Banco
de Sofala. Os anos (meses) estão representados no eixo Horizontal e a concentração (media [ug/l])
de clorofila-a de cada mês no eixo vertical…………………………………………………………18
Figura 4: Coeficiente de determinação entre a Concentração de clorofila e temperatura superficial
do mar durante os anos de 2003-2014 no Banco de Sofala. A concentração de clorofila-a (media
[µg/l]) esta representada no eixo vertical e a temperatura superficial do mar (média [tᵒc]) esta no
eixo vertical de clorofila no eixo vertical…………………………………………………………...24
VII

Lista de tabelas
Tabela 1 – Média (em negrito) e desvio padrão (em itálico) da concentração de clorofila-a no
período de 2003 a 2014 para cada ano amostrado………………………………………………..…14
Tabela 2 – Média (em negrito) e desvio padrão (em itálico) da concentração de clorofila-a dos
meses de maior (frequências) concentração……………………………………………………...…19
meses de menor (frequências)
concentração……………………………………………………………………………..………….21
Tabela 4 – Valores do coeficiente de determinação (r) e de nível de significância (p) de
concentração de clorofila-a…………………………………………………………………………25
Tabela 5 – Valores médios anuais de concentração de clorofila-a e da variação da Temperatura
Superficial do Mar ao longo de 2003-2014………………………………………………………..26
VIII

Índice
Conteúdo Pág.
CAPÍTULO I ....................................................................................................................................................1
1.Introdução e Objectivos...................................................................................................................................1
1.1. Introdução................................................................................................................................................1
1.2. Objectivo Geral .......................................................................................................................................3
1.2.1. Objectivos específicos......................................................................................................................3
CAPITULO II ................................................................................................................................................4
2. Revisão de literatura.......................................................................................................................................4
2.1. Conceito de clorofila-a e uso de sensoriamento remoto..........................................................................4
2.1.1. Concentrações superficiais de clorofila............................................................................................4
2.1.2. Distribuição de clorofila-a na superfície do mar ..............................................................................5
2.2. Padrões de circulação de vento e de sistemas frontais ............................................................................5
2.2.1. Temperatura Superficial do Mar (TSM)...........................................................................................6
2.3. Deposição de nutrientes na coluna de água.............................................................................................7
CAPITULO III.................................................................................................................................................8
3. Metodologia ...................................................................................................................................................8
3.1. Descrição geral da área do estudo ...........................................................................................................8
3.1.1. Circulação média no Banco de Sofala..............................................................................................9
3.1.2. Aspectos biológicos do Banco de Sofala..........................................................................................9
3.1.3. Descrição climática ao longo do Banco de Sofala .........................................................................10
3.1.4. Caracterização de Morfológica do Banco de Sofala ......................................................................10
3.2.Aquisição de dados.................................................................................................................................11
3.2.1. O sensor MODIS a bordo do satélite AQUA .................................................................................11
3.3. Processamento e Análise de Dados.......................................................................................................11
CAPÍTULO IV.............................................................................................................................................13
4. Resultados e Discussão ................................................................................................................................13
4.1.Concentração de clorofila-a na superfície do mar..................................................................................13
4.1.1. Variabilidade temporal de concentração de clorofila (medias mensais) ........................................15
4.1.2. Análise entre clorofila-a e temperatura da superfície do mar.........................................................22
IX

CAPÍTULO V...................................................................................................................................27
5. Conclusões e Recomendações........................................................................................................27
5.1. Conclusões...............................................................................................................................27
5.2.Recomendações ........................................................................................................................28
5.3. Referência Bibliográfica..........................................................................................................29
Anexos ...............................................................................................................................................33
X

Variabilidade Temporal e Espacial da Concentração de Clorofila-a no Banco de Sofala. 2015
Adelino Do R. A. Nhaca | UEM- ESCMC Licenciatura em Oceanografia 1
CAPÍTULO I
1.Introdução e Objectivos
1.1. Introdução
No oceano os processos físicos ocorrem em grande escala espacial e temporal para as quais os
mecanismos operantes se encontram continuamente a interagir (Stommel, 1957). Os processos
físicos como vento, ressurgência, frentes oceânicas afectam principalmente a dinâmica dos
ecossistemas marinhos. A oceanografia convencional, embora muito utilizada, apresenta limitações
para o acompanhamento de variabilidade de séries temporais, como também acarreta altos custos de
meios flutuantes como navios, boiais fundeadas (Sousa, 2005).
A comunidade oceanográfica vem aplicando esforços para estudar o oceano no seu todo, e só a
partir do século XX começa estuda-lo sistematicamente. A compreensão dos fenómenos
oceanográficos apresenta uma grande importância em diferentes sectores e nas actividades
pesqueiras e no estudo de tempo e clima (Robinson, 1985).
Como complemento ao uso de meios convencionais de colecta de dados oceânicos, surge como
alternativa o uso de dados colectados por satélites. O emprego desta alternativa apresenta vantagens
em se utilizar sensores orbitais nas faixas do visível e do infravermelho termal do espectro
electromagnético para a colecta de dados, onde cada imagem pode cobrir instantaneamente uma
área geográfica de até centenas de quilómetros, que permite a formação de series temporais.
Os dados de satélite também apresentam limitações, tais como a observação restrita a 20-30 % da
camada superficial, a cobertura de nuvens e os efeitos da absorção dos gases atmosféricos. A
formação de longas séries de dados de satélite contribui para o estudo da variabilidade espacial e
temporal dos oceanos, e têm-se tornado cada vez mais importantes para a caracterização dos
ambientes marinhos, como por exemplo: a variabilidade temporal e espacial da clorofila (Mumby et
al, 2004).
De modo geral, a caracterização temporal e espacial da concentração da clorofila tem sido um
tópico de grande interesse da oceanografia há algumas décadas, tendo a principal base trófica no
mar dependente da luz e da concentração de nutrientes. A presença da clorofila-a no oceano permite
estudar a distribuição da biomassa fitoplanctônica numa escala temporal e espacial (Behrenfeld &
Falkowski, 1997).

Nas zonas tropicais, os organismos fitoplanctônicos são dependentes de processos como
ressurgências e misturas verticais e consequentemente um aumento local da sua biomassa. Portanto,
nessas zonas a penetração dos raios solares no oceano é alta durante todo ano, e isso gera uma
coluna de água fortemente estratificada com características oligotróficas na parte superficial
(Vargas, 2014).
Segundo Mann & Lazier (1991), o Banco de Sofala é caracterizado por uma concentração de
nutrientes e matéria orgânica elevada, daí que a produtividade primária também é elevada. No
entanto a clorofila no Banco de Sofala é muito alta ao longo do ano e por conseguinte apresenta alta
produtividade devido à extensão da plataforma continental e por enriquecimento de grandes rios tais
como o rio Zambeze, onde através do sistema da dinâmica de redemoinho, os nutrientes ascendem a
superfície fazendo desta uma zona de maior produtividade (Manhice, 2014).
A região da plataforma continental ao longo do Banco de Sofala, tem uma grande importância
sócio-económica e na actividade pesqueira; sendo esta ultima actividade sob pressão humana
devido a oportunidades de subsistência que oferece. Contudo, esta região tem sido pouco estudada
quanto ao funcionamento do seu ecossistema sobre tudo no que concerne a concentração de
clorofila-a, resultado esse que proporciona na escassez de informações referentes às suas
características físicas e os processos oceanográficos que nela ocorrem. Assim sendo, o presente
trabalho parte do pressuposto de que a aquisição de forma sinótica de um conjunto de dados
contínuo e de longa duração da concentração de clorofila-a (Chl) possibilita uma melhor
compreensão dos principais processos que governam sua variabilidade espacial e temporal, e
também pelo facto de a região contribuir significativamente na receita financeira do país através do
seu pescado.
A biomassa fitoplanctônica está diretamente relacionada à produção primária do fitoplâncton e sua
distribuição ao longo da plataforma é de extrema importância, uma vez que os organismos
fitoplanctônicos são os principais produtores primários marinhos e base da cadeia trófica marinha.
A biomassa fitoplanctônica pode ser estimada com grande confiabilidade através da determinação
da clorofila-a, a partir de dados coletados através de satélite.

1.2. Objectivo Geral
 O presente trabalho tem como objectivo geral investigar a variabilidade temporal e espacial
da concentração de clorofila-a no Banco de Sofala.
1.2.1. Objectivos específicos
 Identificar perfis de variação temporal da clorofila-a na superfície do mar no Banco de
Sofala;
 Relacionar a variação de clorofila-a com a temperatura superficial do mar.

CAPÍTULO II
2. Revisão de literatura
2.1. Conceito de clorofila-a e uso de sensoriamento remoto
Segundo Kuroda et al. (2010). Clorofila-a é o pigmento fotossintético presente em todos os
organismos fitoplanctônicos sejam eucarióticos (algas) ou procarióticos (cianobactérias) e em muito
dos casos é utilizado como parâmetro de biomassa algal.
Os sensores remotos podem ser uma das alternativas para medição espacial de cor de oceano, onde
estes fornecem informações sinópticas de parâmetros ambientais oceanográficos nas primeiras
camadas da zona eufótica. A cor do oceano é a fracção de espectro da radiação do sol e céu na
região do visível que passa pela coluna de água e emerge da superfície do mar (Darecki & Stramski,
2004).
A aplicação de sensores remotos para determinação de concentração de clorofila-a na superfície do
mar, deve por esta trazer consigo informações coletadas pelo sensor no momento de sua passagem
por determinada área (Schneider, 2010). As imagens geradas por sensores orbitais são formadas por
dados independentes, dispostos na forma de uma matriz.
O sensoriamento remoto da cor da água obtêm informações quantitativas sobre as concentrações de
substâncias presentes no ambiente aquático, através das variações na forma espectral e no quão
intenso o sinal se encontra na faixa do visível (IOCCG, 2000). Portanto, a cor do oceano é
resultante da energia solar espalhada pela superfície marinha e pela coluna de água. O azul do
oceano profundo é típico de água de baixas concentrações de organismos fitoplanctônicos (algas
unicelulares marinhas) e materiais orgânicos e inorgânicos. A medida que se próxima da costa, a
entrada de nutrientes no ambiente aquáticos geralmente aumenta, com consequentemente
desenvolvimento de maiores concentrações fitoplanctônicos e mudança de cor azul para o verde
(Kampel, 2002).
2.1.1. Concentrações superficiais de clorofila
A obtenção dos dados da cor do oceano por satélites é empregue para estimar as concentrações de
clorofila na superfície do mar. Daí que é possível observar sinopticamente feições biológicas de
sistemas dinâmicos como as ressurgências, frentes oceânicas e vórtices de meso-escala a partir das
imagens da concentração superficial de pigmentos, como a clorofila-a (Biggs & Muller, 1994).

A estimativa da concentração de clorofila-a é considerada como uma das aplicações mais
importante e utilizada do sensoriamento remoto para os sistemas aquáticos, também é reconhecido
como sensoriamento remoto da cor do oceano; pós, este depende das características ópticas de água
(Moses et al, 2009). A cor azul corresponde a baixa concentrações de pigmentos. Cor verde
represente água rica em clorofila, enquanto as cores amarelas e vermelho correspondem a águas
mais ricas em clorofila, normalmente localizadas mais próximas a costa (Hooker & McClain,
2000).
2.1.2. Distribuição de clorofila-a na superfície do mar
No canal de Moçambique, a concentração superficial de clorofila é sazonal onde o ciclo de
sazonalidade é forte nas regiões norte, com uma variação de 10-16ºS, e na parte sul com 24-30ºS, e
fraco na região central com uma variação de 16-24ºS (Tew-Kai et al, 2009).
Porém, dentre as zonas de maior sazonalidade a parte continental da região sul têm maiores níveis
de concentração relativamente a região norte, embora, a região norte tenha elevada concentração de
clorofila principalmente nas áreas de Pebane, nas proximidades de Angoche (Nehring et al. 1987).
A distribuição horizontal de Clorofila-a no Banco de Sofala é muito baixo, no que diz respeito ao
fitoplâncton. As áreas que estão mais próximo a costa são as que mais sofrem devido ao efeito das
descargas de nutrientes proporcionados pelos rios e do escoamento que os mesmos podem sofrer.
No entanto, o Banco de Sofala é conhecido como uma das regiões mais produtivas da costa
Moçambicana (Lutjeharms, 2006 & Barlow et al, 2008).
De forma geral, a concentração de clorofila-a é mais elevada nas zonas costeiras onde a
profundidade vai até aos 50 m. A clorofila-a absorve o comprimento de onda azul e verde da luz
solar, proporcionando aos organismos fotossintéticos a energia necessária para sintetizar produtos
biológicos essenciais ao desenvolvimento das suas actividades (Jeffrey, 1997). Pois, a compreensão
da distribuição da concentração de clorofila na água do mar possibilita estimar abundância da
comunidade planctónica pois esse pigmento encontra-se presente em todas as células de
fitoplancton (Souza, 2005).
2.2. Padrões de circulação de vento e de sistemas frontais
Os forçantes dos movimentos têm uma influência importante na dinâmica das zonas de
concentração de clorofila na superfície do mar sobre as zonas oceânicas.
A característica marcante na dinâmica das plataformas continentais é a resposta de água a ventos
superficiais com escala temporal sazonal e sinóptica (Castro, 1996). A dinâmica das correntes sobre

a plataforma continental e as oscilações do nível do mar associadas as correntes depende da
combinação da largura e topografia da plataforma e da magnitude, direcção e stress do vento
(Castro & Miranda, 1998).
A circulação geral na plataforma continental do Banco de Sofala é largamente influenciada pelas
características de circulação de alto mar, cuja esta é forçada para fora da plataforma continental,
pelos giros do Canal de Moçambique para águas profundas, onde pelos giros anti-ciclónicos do
canal de Moçambique passam em direcção ao sul, que interagem com a coluna de água do Banco de
Sofala (Lutjeharms, 2006; Tewkai e Marsac, 2008; Weimerskirch et al., 2004).
O Banco de Sofala é uma região com elevada descarga de água dos rios, pós leva a uma profunda
diluição das águas da superfície oceânica. A salinidade das águas de superfície próxima a foz do
Rio Zambeze pode diminuir ate 20 ppm enquanto na plataforma continental a água tem 35.4 de
salinidade (Lutjeharms, 2006).
2.2.1. Temperatura Superficial do Mar (TSM)
A temperatura superficial do mar é a principal variável oceânica que interfere nas condições
atmosféricas em várias áreas. Portanto, a previsão da variabilidade associada oceano-atmosfera
deverá sempre ser limitada pela habilidade de se prever a TSM (Murtugudde et al. 1996).
Segundo Tew-Kai & Marsac (2009), A temperatura superficial do mar é um parâmetro muito
importante para o estudo da variabilidade da clorofila na superfície do mar. Este pode ser usado na
compreensão dos sistemas físicos e biológicos que são governados no oceano.
A temperatura da água influencia em processos físicos, químicos e biológicos no mar, como
também constitui um dos principais factores abióticos que contribui na distribuição das espécies
marinhas (Lalli & Persons, 1997). A análise da temperatura superficial do mar satisfaz as misturas
entre as camadas da água, onde esta propicia de certa forma as diferenças marcada no mecanismo
controlado entre a temperatura superficial do mar (Konda et al, 2002).
Tew-Kai & Marsac (2009) analisaram a variabilidade espaço-temporal da temperatura superficial
do mar de dados extraído de imagem de satélite, e estes mostraram que a TSM da zona norte e sul
tem uma variação sazonal ao passo que a da zona central não é sazonal devido a larga escala que os
redemoinhos exercem no canal de Moçambique.

2.3. Deposição de nutrientes na coluna de água
A maior parte de nutrientes provenientes da terra e de outros lugares têm sido escoados para o mar
principalmente pelos rios como fonte principal, e em seguida os mesmos tem sido dispersos ou
espalhados no mar e tempo depois a grandes distâncias dentro do mar (Warrick et al., 2005). A
distribuição vertical desses nutrientes assemelha-se a perfil da salinidade, temperatura onde os
nutrientes provenientes da terra encontram se a flutuar na superfície da água. Porém, existe uma
evidência de uma relação não linear (entre a produtividade e nutrientes), com possíveis
consequências negativas, na qual pode causar um bloom de algas por altas concentrações de
nutrientes (Allen, 1997) & (Warrick et al, 2005).

CAPÍTULO III
3. Metodologia
3.1. Descrição geral da área do estudo
O Banco de Sofala encontra-se localizado ao longo da costa Moçambicana na região central do
Canal de Moçambique, entre 17-21° Sul e 34,5-38° Este (Figura1). E este Banco está entre três
bancos e regiões ecológicas mais importantes no Oeste do Canal de Moçambique, sendo os outros a
Baía Delagoa e Baía São Lázaro na região norte e sul, respectivamente (Hoguane, 2007). O Banco
de Sofala, é a plataforma continental mais extensa do país e com águas rasas a se estender da linha
de costa até a batimétrica dos 75 metros.
Além de estar entre os três bancos mais ecológicos, encontram se vários rios nas áreas circundantes,
onde são incluídos os rios Pungué, Búzie Rio Zambeze. De acordo com (Davies, 1975), o rio
Zambeze é a principal fonte de água doce do Banco de Sofala, contrariamente aos outros rios que
desaguam no banco. Este rio é largo e grande, terminando no mar como um delta e criando uma
pluma estuarina.
De acordo com Nehama (2012), o rio Zambeze é um dos sistemas reais da água doce, que penetra
em forma de descargas na água do mar. Portanto, a topografia do Banco de Sofala é afectada pelos
sedimentos e pelo fluxo da água trazendo consigo nutrientes (Beilfuss & Dos Santos, 2001).
O escoamento anual de todos os rios de Moçambique é estimada em 141 km3
,e os rios de Banco de
Sofala contribui com cerca de 85%. O rio Zambeze Contribui com cerca de 67% do total de todos
os rios (Saetre & da Silva, 1982). A zona norte do Banco de Sofala é fortemente influenciada pelo
sistema de monções da África oriental e por isso tem padrões de circulação oceânica superficial
diferente de outras regiões do Banco de Sofala devido a influência desses ventos sobre a superfície
do Oceano (Nehama et al, 2015).

Figura 1. Localização geográfica do Banco de Sofala.
3.1.1. Circulação média no Banco de Sofala
A circulação geral no Banco de Sofala é largamente influenciada pelas características de
circulação do alto mar, como é caso de giros anti-ciclónicos do Canal de Moçambique que passam
em direcção ao Sul, interagindo com a coluna de água do Banco de Sofala (Lutjeharms, 2006 &
Tewkai e Marsac, 2008;
A corrente no Banco de Sofala tem uma variação sazonal, sendo mais forte a partir de Outubro a
Fevereiro (Williams, 2006) devido a predominância dos ventos de sudeste (Saetre, 1985).
3.1.2. Aspectos biológicos do Banco de Sofala
A produtividade do Banco de Sofala é principalmente influenciado devido à entrada de terrígenos
dos nutrientes do Rio Zambeze, um dos maiores rios de África, e também devido a extensa área de
mangais que fornece abrigo para os peixes, crustáceos de maior valor económico e ecológico.
As principais espécies de peixes são Scad (Decapterus russelli), ocorrendo em abundância entre 20
e 90 metros de profundidade; Carangoides malabaricus que ocorre entre 10 e 100 metros de
profundidade, a anchova (Stolephorus spp), que ocorre entre 20 e 60 metros de profundidade (Sætre

e Silva, 1979) as sardinhas (Pellona ditchela e Thryssa vitrirostris) que ocorrem em profundidade
menor que 20 metros, Leiognathus equulus, insidiator Secutor, Etrumeus teres e Hilsa kelee
ocorrem perto da costa e nos estuários.
3.1.3. Descrição climática ao longo do Banco de Sofala
O clima do Banco de Sofala é subtropical húmido, com duas estações: uma estação fria e seca
(Abril à Outubro) e quente e húmida (Novembro à Março). O escoamento anual de todos os rios de
Moçambique é estimada em 141 km3
, e os rios de Banco de Sofala contribui com cerca de 85%
(Saetre and da Silva, 1982). A zona norte do Banco de Sofala é fortemente influenciada pelo
sistema de monções da África oriental e por isso tem padrões de circulação oceânica superficial
diferente de outras regiões do Banco de Sofala devido a influência desses ventos sobre a superfície
do Oceano (Nehama et al, 2015).
Os padrões de precipitação e temperatura, ao longo do Banco apresentam três estações distintas:
uma estação seca e fresca (Abril - Agosto), uma estação quente e seca (Setembro - Outubro) e a
estação temperada e húmida (Novembro - Março). O fenómeno atmosférico mais crítico no país é a
seca. As secas obedeceram um padrão cíclico de mais de 100 anos. Contudo, está projectado um
aumento da variabilidade climática na bacia do Zambeze devido ao aquecimento global (Hoguane,
2007).
3.1.4. Caracterização de Morfológica do Banco de Sofala
A morfologia da zona costeira no Banco de Sofala é caracterizada por terreno plano com uma franja
quase contínua de mangais. O fundo do mar no centro e norte do Banco de Sofala é plano. É onde a
maioria das frotas industriais operam. O sul do Banco de Sofala é caracterizado por ondas de areia
que se pensa ser devido a fortes correntes de maré, excepto perto da costa, onde a frota semi-
industrial e pesca artesanal operam com redes de arrasto e redes de cerco de praia, respectivamente,
principalmente a pesca de camarão (WWF, 2004).
O Banco de Sofala é caracterizado por ambiente estuarino, com variabilidade de salinidade alta. Na
parte central e do norte é influenciada por Rio Zambeze, consequentemente baixa salinidade. A
água fresca estende-se em cima das águas rasas a uma distância de 50km perto da linha da costa e
pode ser limitado a 15m da coluna de água, ou pode estender-se a profundidade da coluna de água,
presumivelmente dependente da diferença de densidade entre o rio e águas rasas como também o
efeito combinado de vento e marés (Lutjeharms, 2006; Nehma, 2012).

3.2.Aquisição de dados
A série de dados de clorofila-a e temperatura superficial do mar utilizados neste estudo é formado
por informações da concentração de clorofila-a (µg/l) e temperatura superficial do mar (tᵒc)
referente a 2003 à 2014 através da homepage Ocean color http://oceancolor.gsfc.nasa.gov, para a
área de Banco de Sofala. Os dados estão em arquivos HDF (Hierarchical Data Format), onde são
pré-processados pela própria NASA de forma que representam a média aritmética espacial de 4 km
e temporal de 8 dias de resolução espacial e temporal respectivamente (nível 3 de processamento).
3.2.1. O sensor MODIS a bordo do satélite AQUA
O sensor MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) foi lançado em 2002. O satélite
Aqua é cronometrado de forma que passe pelo equador do sul ao norte pela tarde. Este satélite
fornece resolução radiométrica alta (12 bits) em 36 bandas espectrais que variam em comprimento
de onda de 0,4 µm para 14,4 µm. As respostas são personalizadas e adaptadas às necessidades
individuais da comunidade de usuários. Duas bandas são gravadas com uma resolução espacial de
250 m no nadir, com cinco bandas a 500 m, e as restantes 29 bandas de 1000 m. Um padrão de
varredura ± 55 graus com órbita de 705 km atinge uma faixa 2.330 km e oferece uma resolução
temporal a cada 1- 2 dias (Modis, 2012).
3.3. Processamento e Análise de Dados
Para a manipulação e visualização dos dados foi utilizado o programa computacional Matlab™
2009a. O Matlab é um ambiente de computação técnica integrada que combina computação
numérica, gráficos e visualização. O processamento dos dados de clorofila-a e temperatura
superficial do mar foi feito usando um programa computacional Matlab, tendo a análise se centrado
na variabilidade temporal e espacial da concentração de clorofila-a e na temperatura superficial do
mar. Para a análise, usou-se o pacote m_map acoplado ao MatlabTM
2009a. O m_map serviu para
ilustrar os mapas do Banco de Sofala. O conjunto de dados processados corresponde ao período
2003 a 2014 (12 anos) onde obteve-se 539 imagens de médias aritméticas semanais para todo o
Banco de Sofala (17 o
S a 21 o
S). De onde foi reamostrado a ponto específico pertencente a área de
estudo com uma extensão de 3663.6 m2
. Para responder os objectivos específicos foi feito a
conversão de dados brutos em matlab com propósito de ilustrar os valores de concentração de
clorofila, e da temperatura superficial do mar no command window, onde a posterior foram copiado
para pacote estatístico Microsoft Office Excel_2007 para depois serem empregue nos testes One-
way ANOVA para o plote de gráficos, e nos cálculos estatísticos (médias, desvios padrões, nível de
significância).

A fim de verificar a variabilidade espaço-temporal da concentração de clorofila-a, ocasionada ou
não por eventos, de mesoescala, foi definido 1 ponto. Ponto esse determinado por meio de
observações de imagens projetadas a partir dos dados de clorofila-a e da temperatura superficial do
mar, a qual indica a área correspondente a esse ponto, onde ocorrerá variações dos valores de
concentração de clorofila-a e da temperatura superficial do mar ao longo do período em estudo.
Uma vez determinado o tamanho ou área do ponto, o mesmo foi amostrado, ou seja, coletado num
espaço de 4 km. Dai, foram calculadas as médias anuais e mensais de cada ano, e seus respectivos
desvios padrões de variação. Para o cálculo das médias e desvio padrões da variação de clorofila-a e
da temperatura superficial do mar usou-se a seguinte formula:
e
Onde: -representa a média da serie temporal
Xn- representa cada um dos elementos da série temporal
n- número de ponto amostral e
S- representa o desvio padrão.
X1- representa o primeiro elemento da serie temporal
E para avaliação da variabilidade espaço-temporal de concentração de clorofila-a foi analisada a
partir das médias referente a mês de cada ano do período analisado. Além disso, a variável foi
estudada por meio de análise da diferença entre os meses de cada ano, ou seja, pelo cálculo de
quanto a Chl aumentou ou reduziu no ponto amostral entre os meses de diferentes anos, que por sua
vez foi possível identificar a variação entre os meses de maior ou menor concentração de clorofila.
A avaliação do nível de correlação entre as duas variáveis foi feita a partir do coeficiente de
determinação “r” de Pearson com 95% de confiança. Para tanto, os perfis de clorofila-a e
temperatura a cada ano de seu ponto amostral tiveram uma correlação durante os períodos em
estudo.

CAPÍTULO IV
4. Resultados e Discussão
4.1.Concentração de clorofila-a na superfície do mar
Os resultados obtidos nesta secção são referentes a série temporal de clorofila-a no período 2003 a
2014 para o Banco de Sofala. Os dados são considerados de boa qualidade uma vez que observou-
se valores de Chl, ou seja continham informação, o que fez com que fosse possível ilustrar em
forma de gráfico a variação temporal (Figura1). A média inter-anual de dados de clorofila medida
por sensor Modis acoplado no satélite Aqua referente ao período em estudo mostra uma diferença
nas médias de concentração de clorofila. No entanto, no que concerne as médias observadas ao
longo da série verifica-se que os anos 2003, 2006, 2008 e 2013, apresentam uma variação acentuada
de produtividade do fitoplâncton (aqui expressa como clorofila-a) em relação a restantes dos anos.
Figura 2: Série da variabilidade anual na concentração de clorofila-a no Banco de Sofala. As barras
com espessura grossa representa as médias amostrais de cada ano e as barras finas representam seus
respectivos desvios padrões.
As concentrações mais baixas foram observadas em 2009 e 2014, respectivamente. O teste One-
way ANOVA pedido da variável Chl entre os anos revela diferenças estatisticamente significativas,
onde p= 0.000125 ou (p <=5%), o que quer dizer que há diferença temporal e espacial significativa

entre as variáveis. Além disso, os testes One-way ANOVA mostraram significativamente maior Chl
em 2013, quando comparada com os restantes anos investigados, enquanto as concentrações mais
baixas foram observadas em 2009 (Tabela 1). Portanto, o ano 2013 registou em média 143.4 ,
p= 0.002178, e também foi nesse ano que se registou o maior desvio padrão num valor de 105.6
, visto que, as maiores concentrações têm a tendência de apresentarem maiores desvios
padrões, nesse caso verificou-se maior dispersão de clorofila; e a baixa concentração foi observada
em 2009 com media de 98.2 , p=1.267*10-6
e foi nesse ano onde se verificou o menor desvio
padrão com um valor de 30.5 . Para além disso, é notável que a concentração de clorofila ao
longo dos anos no Banco de Sofala é consideravelmente variável, o quer dizer que a sua
concentração depende de muitos factores associados.
Tabela 1 – Média (em negrito) e desvio padrão (em itálico) da concentração de clorofila-a no
período de 2003 a 2014 para cada ano amostrado.
Concentração de clorofila (µg/l)
Anos 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Medias 136. 114.4 115.6 131.7 117.3 132 98.2 120.3 109.2 112.2 143.4 101.8
Desvio
padrão
53.6 43 37.6 59 40.3 46.1 30.5 41.7 33.8 42.2 105.6 43.6
Media total de
clorofia
119.4 Desvio padrão 19.6
A concentração de clorofila-a obtida durante a serie temporal correspondente a 12 anos, teve em
média 119.4 no Banco de Sofala.
As concentrações de clorofila-a nem sempre resulta de maior ou menor penetração de luz solar no
oceano, uma vez que segundo as medias obtidas entre a clorofila-a e a temperatura superficial do
mar não demonstrou uma proporcionalidade linear, visto que, a temperatura teve uma variação não
significativa, contudo, a variação de clorofila-a não teve mesmas tendências de variação de
temperatura. No entanto, o aumento da chl não se relacionou com a variabilidade de temperatura
superficial do mar e vice-versa, embora no ano 2014 tenha-se verificado uma proporcionalidade
linear. Portanto, com esse facto supõem que a carga dos nutrientes derivados por vários rios tenha
influenciado para o desenvolvimento do fitoplâncton, visto que quando carga é elevada influenciará
na maior concentração de clorofila-a.

O Banco de Sofala é desaguado por vários rios, principalmente o rio Zambeze (Nehama, 2012), por
isso as elevadas concentrações de clorofila ao longo do Banco de Sofala em 2013 provavelmente
tenha sido influenciadas principalmente pelas elevadas cargas de nutrientes injectadas pelos vários
rios a correr para o banco, visto que as elevadas cargas dos nutrientes contribui para o aumento de
maior concentração de clorofila-a (Boge 2006). Segundo Tew-kai e Marsac (2008) as maiores
concentrações de clorofila pode se resultar através da advecção das águas oceânicas ricas em
nutrientes, onde estas substituem as da plataforma continental.
Enquanto a concentração mais baixa de clorofila-a foi observado em 2009 e talvez esse facto deveu-
se a menores cargas de nutrientes injectadas pelos vários rios a correr para o banco, visto que as
baixas cargas dos nutrientes contribui para o declínio de menor concentração. E também de realçar
que a maior insolação e a menor intensidade de ventos promove uma forte estratificação térmica
que impede que os nutrientes se misturem na zona eufótica.
Portanto, fazendo as confrontações de análise deste trabalho com o resultado obtido por Boge
(2006), realizado no Banco de Sofala não estão em conformidade com o observado presente, onde,
segundo autor usou uma serie temporal de 8 anos num intervalo de Setembro de 1997 a Setembro
de 2005, com dados da cor do oceano do sensor SeaWIFS de uma resolução espacial de 9 km e uma
resolução temporal mensal, onde sugere que a área estudada pode ser claramente reconhecida como
região de plataforma com elevados níveis de clorofila, num valor superior a 1000 µg/l, mas não
ultrapassando 10.000 µg/l ao longo da costa Moçambicana, valor este completamente diferente com
o encontrado no trabalho em estudo, no entanto, este facto pode ser justificado pela diferenciação da
área espacial de ponto amostral da realização desta pesquisa, não obstante, aqui de referir que a
resolução espacial dos dados pode ter influenciado, isto é, a resolução espacial corresponde à área
do ponto representado por um pixel na imagem. Portanto o tamanho do pixel esta directamente
relacionado à informação contida na imagem, quanto menor o pixel mais detalhes podem ser
extraídos da imagem, logo melhor a resolução; entretanto, este pode estar em conformidade com o
estudo realizado por Reynolds (2006), onde ele ressalva que em grande parte do oceano tropical, a
concentração de clorofila é geralmente muito menor do que 1000 µg/l.
4.1.1. Variabilidade temporal de concentração de clorofila (medias mensais)
As médias mensais de clorofila medida por satélite a partir de 2003 a 2014 mostram uma diferença
expressiva na variação temporal de cada ano. A concentração de clorofila observada num mês de
cada ano em estudo mostra que há variação sazonal, visto que o nível de significância observado em
cada mês não é constante, ainda assim, o mesmo é menor que 5%. Portanto, existe variabilidade nos

meses referenciados ou destacados no que concerne na alta e baixa concentração, como também há
diferenças notáveis entre os meses da época chuvosa e fria. Pois, nem todos os anos tiveram o
mesmo mês com alta ou baixa concentrações, ou por outro lado não houve uniformidade nos meses
(Figura 3).

Figura 3: Variação de média sazonal de [Chl] entre Janeiro de 2003 a Dezembro de 2014 no Banco
de Sofala. Os anos (meses) estão representados no eixo Horizontal e a concentração (média [ug/l])
de clorofila-a de cada mês no eixo vertical.
Contudo, verificou-se altas concentrações principalmente nos meses da época fria e baixas nos
meses da época quente. Deste modo, os meses que mais se evidenciaram em registos de maiores
concentrações foram os de Junho, Julho e Agosto, e em relação aos outros meses da serie temporal.
Em suma, o mês que teve maiores concentrações foi Julho, seguido por Agosto e depois Junho
respetivamente (Tabela 2),onde teve a seguinte proporção:

meses de maior (frequências) concentração.
Anos/ Meses de maior [µg/l]
Ano 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Junho 132.2 145.2 124.2 157 167.2 150.7 120.5 139.2 124.5 154.7 156 119.5
25.2 16.8 12.4 36.5 21.1 15.8 10.5 25.6 12.2 21.9 10.9 8.2
Julho 224.7 170.7 161.7 176 177.2 161.5 138.7 172 153 112.7 255.3 139.2
29. 28.6 19.1 21.8 23.3 22.1 12.8 22.6 30.0 9.8 72.9 32.0
Agosto 222 131 141.2 136 161.5 189.7 115 137.5 135.2 115 182.7 97.2
22.4 22.7 20.5 45.6 39.0 35.9 12.5 33.3 34.8 18.5 19.9 16.6
Os altos valores de concentração de clorofila da variação sazonal registados nos meses de inverno
e os valores baixos registados nos meses de Outubro, Novembro e Dezembro sugerem a existência
duma biomassa do fitoplâncton. Esse padrão é melhor identificado nos meses de (Junho, Julho e
Agosto) nos quais os valores de concentração do pigmento foram superiores a 96 µg/l nos períodos
centrais de cada ano. Este resultado pode estar associado na possibilidade de que nos meses de
inverno a termoclina localiza-se mais próximo a superfície. Segundo (KAMPEL, 2003), quando a
termoclina está mais próxima a superfície, os nutrientes do fundo podem ser disponibilizados para
as camadas superiores, onde se encontra o fitoplâncton, aumentando a biomassa fitoplanctônica.
Também pode ser pela forte intensidade do vento nos meses compreendido desse período, como
também pode ser devido ao aporte de origem continental e pela elevada dinâmica do ambiente
oceânico na plataforma que se faz sentir principalmente nos meses da época fria. Segundo
Odebrecht et al. (1995) e Rorig & Garcia (2003) e com a base na concentração de clorofila no
período de ventos mais intensos nas zonas de surf de uma praia, sugere-se que o vento seja o
principal factor controlador da biomassa fitoplanctônica. Embora também possa se registar o caso
de ventos intensos mas com menor biomassa, possivelmente aos altos valores da salinidade, o que
poderia limitar o desenvolvimento do fitoplâncton, tendo em consideração a relação inversa entre a
concentração de clorofila e a salinidade na qual é comum em ambientes costeiros com forte
influencia marinha.

Essa frequência da densidade do fitoplâncton com maiores registos durante o período seco,
demostra um padrão típico de ambientes costeiros principalmente nas zonas tropicais com
influencia marinha, onde as condições optimas para a maior concentração de clorofila é
favorecida, provavelmente, pelos nutrientes oriundos da lavagem do mangal existente no local.
Segundo a confrontação dos resultados obtidos, sobre a variação sazonal de clorofila, evidente em
todas as análises feitas ao longo da série de 12 anos de dados semanais com maiores concentrações
predominantemente nos meses de inverno, estão em conformidade com estudos realizados por
Brandin (1990), Aidear et al (1993) e Kampel (2003), onde estes teriam feito um estudo na
margem continental do sudeste brasileiro, na qual os valores da Clorofila-a foram maiores no
inverno, portanto eles sustentam que isso poderia ser devido a uma maior proximidade com a linha
de costa, com a influência do aporte continental, mesmo que a acurácia na determinação da
Clorofila-a em regiões muito próximas à costa possa ser comprometida pelo efeito da presença de
maior concentração de sedimentos e matéria orgânica de origem continental. Segundo Boge (2006)
as maiores concentrações de clorofila ao longo do Banco de Sofala são principalmente derivadas
das elevadas descargas de nutrientes injectadas pelos vários rios que desaguam no Banco.
Todos os meses ocorre uma variabilidade significativa de clorofila-a, mesmo em períodos
praticamente com pouca influência das descargas dos rios, apesar de se poder assumir impossível
de acontecer ou de menor probabilidade de se tornar real, talvez mais significante seja o fato de
que a região esteja mais sujeita aos processos dinâmicos da plataforma continental, tais como
ressurgência costeiras, correntes de marés e fortes respostas de frentes frias (Mann & Lazier,
2006). Segundo estes autores, o aumento da intensidade dos ventos particularmente no inverno,
tende a produzir a maior turbulência nas áreas rasas, trazendo nutrientes de fundo para a zona
eufótica.
Além de 2013 ter sido o ano de maior concentração, foi nesse mesmo ano que foi identificado o
mês com maior concentração de clorofila-a em toda serie temporal, o Setembro foi o mês que
apresentou as maiores concentração, tendo registado uma media de (263 µg/l) e um desvio padrão
superior a média com um valor de 320.06 (Anexos), e o factor de desvio padrão ser superior do
que a média pode ser explicado pela existência da discrepância significativa na média.

No que tange as concentrações significativamente mais baixas foram observadas principalmente
no intervalo de Outubro-Dezembro; onde, o mês que mais se evidenciou entorno de frequências de
baixas concentrações é o Outubro, de seguida registou-se no mês de Novembro e, por fim, foi
registado no mês de Dezembro respectivamente (Tabela 3).
meses de menor (frequências) concentração.
Anos/ Meses de menor [µg/l]
Ano 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Outubro 123 46.2 28 93.3 73 90.7 67.2 59.3 69.3 66.2 103 146
14.9 53.8 32.3 12.3 4.3 15 9.5 19.2 13 16.6 22.5 93.5
Novembro 89.5 67.2 93.7 77.7 80.5 86 71 118 67.5 83 96.7 65.2
9.6 45.1 21.8 10.9 8.5 25.2 17.6 51.4 10 7.5 27.1 23.4
Dezembro 85.7 106 50 70.7 86 133.2 76.2 85 118 92.7 66.2 71.5
22.9 31.2 34.4 3.6 37.9 24.1 18 22.3 38.5 28.9 28.6 23.1
Além disso, outra característica que se salienta é a diminuição da concentração média de clorofila-a
para os meses de verão, principalmente nos meses já identificados, onde os valores de concentração
do pigmento partiram de 28 µg/l a 146 µg/l conforme mostrado (Tabela 3).
Esta diminuição de concentração de clorofila-a nos meses de verão, principalmente nos meses já
identificado pode ser devido a altas temperaturas, atendendo em consideração que temperaturas
mais altas não favorecem o crescimento do fitoplâncton, ou a menor penetração da quantidade de
nutrientes disponíveis é reduzida, e por isso a menor concentração de clorofila-a em relação aos
outros meses.
Além disso, foi identificado Outubro de 2005 como mês que teve menor registo de concentração de
clorofila-a durante o tempo em estudo, com uma média de 28 µg/l e um desvio padrão de 32.3, e
com este registo de nota que existe um a discrepância significativa na média, sendo que o desvio
padrão é maior que a média.

Nesse caso, sendo as menores concentrações de clorofila-a presentes durante os meses de verão, é
possível supor que o sedimento introduzido pela fonte fluvial impeça a entrada da luz, agindo como
limitante no processo de fotossíntese.
4.1.2. Análise entre clorofila-a e temperatura da superfície do mar
As correlações entre as séries de clorofila-a e temperatura superficial do mar nos diferentes anos
(Figuras 3) indicaram uma relação inversa entre os parâmetros de clorofila e temperatura superficial
do mar, ou seja, quando um atinge os maiores valores, o outro alcança os menores, excepto no ano
3.l correspondente ao 2014 que teve uma relação positiva entre as variáveis (Figura 4).
a) b)
c) d)
chl = -10.602t + 401.18
r² = 0.2422
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)
chl = -12.99t + 489.1
r² = 0.369
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)
chl = -2.978t + 194.8
r² = 0.026
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)
chl = -20.23t + 685.2
r² = 0.540
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)

e) f)
g) h)
chl = -17.66t + 600.8
r² = 0.663
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)
chl = -8.068t+ 319.3
r² = 0.277
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)
chl = -8.205t + 354.7
r² = 0.169
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)
chl = -13.68t +500.6
r² = 0.581
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)

i) j)
k) l)
Figura 4: Coeficiente de determinação entre a Concentração de clorofila e temperatura superficial
do mar durante os anos de 2003-2014 no Banco de Sofala. A concentração de clorofila-a (media
[µg/l]) esta representada no eixo vertical e a temperatura superficial do mar (média [tᵒc]) esta no
eixo vertical de clorofila no eixo vertical.
Portanto, com este resultado dá a entender que pode estar em conformidade com o que foi
observado nos valores médios mensais, com os maiores valores de clorofila-a a ocorrer nos meses
de inverno, quando os da temperatura superficial do mar são mais baixos, e os menores valores de
clorofila-a a serem observados no verão, quando os da temperatura superficial do mar está com
valores maiores. Isto indica que os processos que relacionam a Clorofila-a com a temperatura
superficial do mar são diferentes em ambos os anos, excepto para o ano de 2014.
chl= -8.112t+ 329.6
r² = 0.278
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)
chl = -32.05t + 1009.
r² = 0.561
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)
chl = 4.549t - 21.87
r² = 0.088
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)
chl = -11.85t +433.0
r² = 0.308
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
20 23 26 29 32
chl(µg/l)
temperatura (°c)

A análise de correlação de de Pearson entre a clorofila-a e a temperatura superficial do mar esta
apresentada na Figura 4. Como pode ser visto, o sinal da correlação evidenciou que nos (12) Doze
anos avaliados, a temperatura superficial do mar correlacionou de forma negativa, com um
coeficiente de determinação moderado excepto em 2004, 2005, 2008 em que se registou uma
correlação fraca e negativa, e o 2007 teve uma correlação forte e negativa, e por fim o ano 2014
teve uma correlação fraca e positiva (Tabela 4). Portanto, segundo o coeficiente de determinação de
Pearson denota que foram observadas diferenças significativas entre a variação da temperatura
superficial do mar e das concentrações de clorofila ao longo dos anos amostrados, e com um nível
de significância abaixo dos 5% (p <0.05), o que quer dizer que há diferença temporal e espacial
significativa entre as variáveis relacionadas.
O maior coeficiente de determinação encontrado entre as séries de clorofila-a e temperatura
superficial do mar ocorreu no ano 2014 (r2
=0.088).
Tabela 4 – Valores do coeficiente de determinação (r) e de nível de significância (p) de
concentração de clorofila-a.
Anos 2003; 2006; 2009- 2013 2004; 2005; 2008 2007 2014
Valor -0.8<r<=-0.5 -0.5<r<=-0.1 -1<r<=-0.8 0.1<r<=0.8
r Modera Negativa Fraca Negativa Forte Negativa Fraca Positiva
p (p <0.05) (p <0.05) (p <0.05) (p <0.05)
Portanto, fazendo uma relação entre a variação da concentração de clorofila-a e a variação da
temperatura superficial do mar, pode mostrar-se que a variação desses parâmetros não apresentam
relação linear positiva, excepto o 2014, isto indica que os supostos processos atmosférico que
relacionam a Chl com a TSM são diferentes em ambos os anos de estudo, apenas no ano 2014 é que
houve concordância. Pode-se notar que a correlação entre Chl e TSM é menos significativa em
quase todos os anos amostrados, e também pode constatar que a relação entre clorofila e
temperatura superficial do mar indica que o máximo e mínimo da concentração de clorofila ocorrem
na maioria das vezes durante as menores e maiores temperaturas (tabela 5).

Tabela 5 – Valores médios anuais de concentração de clorofila-a e da variação da Temperatura
Superficial do Mar ao longo de 2003-2014.
Anos 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
TSM (ᵒC) 27.2 27.6 27.2 27.4 27.4 27.2 27.4 27.9 27.3 27.1 27 27.4
Chl (µg/l) 137 114 116 132 117 132 98 120 109 112 144 102
Neste período em estudo, diversos factores podem influenciar no resultado das duas variáveis e, por
isso, não é possível afirmar qual agente, como (ressurgência costeira, descarga fluvial, actuação das
ondas, ventos) prevaleceria. Segundo (KAMPEL, 2003) as aguas frias sobre a plataforma
continental podem indicar a entrada de nutrientes seguido de maior produtividade, e com isso
espera-se que ocorra uma correlação negativa entre a concentração de clorofila-a e a temperatura
superficial do mar, estando em concordância com o resultado obtido

CAPÍTULO V
5. Conclusões e Recomendações
5.1. Conclusões
Os dados da concentração de clorofila-a (Chl) e temperatura da superfície do mar (TSM) para o
Banco de Sofala gerados a partir do sensor orbital Modis acoplado a Satélite Aqua,
respectivamente, referente ao período de Janeiro de 2003 à Dezembro de 2014, foram analisados
para se avaliar a variabilidade espacial e temporal. Com base nos resultados obtidos, algumas
conclusões foram tiradas, como se indica a seguir:
Dentre os anos analisados, o 2013 apresentou os gradientes mais elevados de clorofila-a, enquanto o
2009 teve a menor variação.
A concentração de clorofila-a teve maiores frequências de alta concentração na época seca ou nos
meses de inverno, tendo predominado principalmente nos meses de Junho, Julho e Agosto.
Enquanto as baixas concentrações se observaram principalmente nos meses de Outubro, Novembro
e Dezembro.
A relação entre a concentração da clorofila e temperatura superficial do mar indica que o máximo e
o mínimo ocorrem, na maioria das vezes, durante as menores e maiores temperaturas (inverno e
verão), respectivamente.
Dentre os 12 anos, o 2014 foi único com sinais de enriquecimento da biomassa fitoplanctônica
induzida pela ascensão de águas frias. A maior correlação negativa e forte entre a TSM e
concentração de clorofila-a ocorreu a 2007.
.

5.2.Recomendações
Apesar das importantes informações obtidas a respeito da variabilidade espaço temporal da
concentração de clorofila-a associada à TSM, ainda não foram muito bem definidos os mecanismos
oceanográficos responsáveis pela introdução de águas frias ricas em nutrientes na zona eufótica. Por
tanto, é importante o uso de dados de menor escala temporal que possibilitem observar a ocorrência
de eventos previsíveis e imprevisíveis de alta complexidade dinâmica.
Como um desdobramento do presente trabalho, seria interessante a análise das séries temporais de
Chl e TSM em conjunto com as respectivas séries de vento (ou tensão de cisalhamento do vento,
bombeamento de Ekman,), de radiação solar, cobertura de nuvens e precipitação pluviométrica com
vistas a um melhor entendimento do papel dessas forçantes sobre as variações de Chl observadas na
região de estudo.
É recomendado também o monitoramento contínuo do Banco de Sofala por meio de telemetria por
satélites, utilizando boias ancoradas em vários pontos. Entre as vantagens dessa tecnologia está o
grande número de parâmetros físico-químicos coletados, a alta resolução temporal desses dados e a
capacidade de prever informações em diferentes camadas da coluna da água. Esta é uma limitação
dos dados de Chl e TSM utilizados neste trabalho, pois os mesmos se referem à camada superficial
do oceano.

5.3. Referência Bibliográfica
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Anexos
Tabela 6. Variabilidade da serie temporal de concentração de Clorofila.
Período: 2003-2015; F=3.576, p=0.0001256
Anos 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
min 67 52 55 64 57 65 54 44 51 43 40 42
max 250 242 188 332 211 266 169 221 188 240 742 247
sum 5883 5034 4971 6061 5280 6076 4520 5416 5024 5050 6313 4683
mean 136.8 114.4 115.6 131.7 117.3 132.0 98.2 120.3 109.2 112.2 143.4 101.8
2003; F=14.93, p=4.377E-05
2003 Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
min 85 91 67 159 89 97 187 190 136 112 79 73
max 99 105 137 198 130 152 250 241 195 140 100 120
sum 277 196 339 522 435 529 899 888 672 369 358 343
mean 92 98 98.7 174 108 132 224 222 168 123 89.5 87.6
Ds/p 7.0 9.8 29.8 21 18.6 25.2 29 22.4 24.26 14.9 9.6 22.9
2004 ; (p=4.369E-05), F=11.4
min 65 93 66 52 53 128 135 106 132 68 52 79
max 74 133 88 87 101 163 205 159 242 101 94 151
sum 274 434 320 306 286 581 683 524 748 185 269 424
mean 68.5 108.5 80 76.5 71.5 145 170. 131 187 46 67.2 106
Ds/p 3.8 17.4 9.9 16.4 47.8 16.8 28.6 22.7 50.8 53.8 45.1 31.2
2005 ; F=9.258; p=0.0001713
min 90 71 62 61 109 113 145 123 97 38 76 76
max 166 171 83 112 120 139 186 170 151 56 122 200
sum 416 536 2003 332 452 647 647 565 422 112 375 50
mean 138. 134 50.7 83 113 124. 161 141.5 28 93.5 21.8 34.4
Ds/p 42.2 43 9.7 55.3 4.8 12.4 19.1 20.53 27 32 21.8 34.4
2006 ; F=10.28; p=0.0001405
Min 125 70 88 100 113 123 147 94 70 83 64 66
Max 214 139 319 332 160 208 199 177 145 107 87 75
sum 619 427 696 600 540 628 704 544 429 280 311 283

mean 154 106 174 200 135 157 176 136 107 93.3 77.7 70.5
Ds/p 40.3 32.66 105. 119 24.4 36.5 21.8 45.6 33.6 12.3 10.9 3.68
2007; F=13.22; p=3.337E- 05
min 76 82 97 120 108 147 161 105 60 70 75 57
max 128 96 126 176 129 186 211 192 98 78 93 129
sum 417 366 443 422 469 669 709 646 340 219 322 258
mean 104 91.5 110 140 117 167 177 161 85 73 80.5 86
Ds/p 22.0 6.6 11.9 30.7 10.4 21.1 23.3 39.0 17.4 4.3 8.5 37.9
2008;F=6.32;
p=0.001
min 87 123 99 88 107 136 139 156 77 77 65 118
max 105 266 124 129 165 169 182 240 111 111 114 169
sum 391 842 437 447 413 603 646 759 384 363 258 533
mean 62 210.5 109.2 111.7 137.6 15.7 161.4 1897 96 90.75 86 133
Ds/p 7.8 63.4 11.2 19.3 29.14 15.8 22.1 35.9 16.2 15.06 25.2 24.1
2009 ; F=20.69; p=1.265E-06
min 59 55 99 113 94 108 124 97 59 60 54 60
max 169 71 136 118 110 133 151 126 99 80 95 96
sum 466 246 473 462 404 482 555 460 301 269 284 305
mean 116 116.5 118.2 115.2 101 120.5 138.7 115 75.2 67.25 71 76.2
Ds/p 50.4 7.8 16.4 2.0 7.9 10.5 12.8 12.5 17.9 9.5 17.6 18.0
2010 ; F=5.797, p=0.002153
min 60 69 96 126 109 115 147 122 79 44 57 67
max 136 86 130 196 165 164 221 169 182 81 182 117
sum 419 224 457 513 509 557 688 550 509 178 472 340
mean 104 74.6 114.2 171 127.2 139.2 172 137 127.2 59.3 118 85
Ds/p 32.9 9.8 14.1 39 25.6 22.64 33.3 21.3 45.2 19.2 51.4 22.3
2011; F=13.36, p=3.246E-05
min 79 81 66 82 124 109 125 93 51 56 55 64

max 159 132 105 105 132 138 188 176 113 82 77 152
sum 512 417 341 280 512 498 612 541 358 208 270 475
mean 128 104.2 85.2 93.3 128 124.4 153 135 89.5 69.3 67.5 118.7
Ds/p 34.5 23.8 15.9 11.5 3.2 12.2 30 34 27 13 10 38.5
2012; F=29.75; p=3.223E-07
min 82 48 150 125 148 124 100 97 43 49 75 67
max 118 106 162 240 153 176 124 136 80 85 90 123
sum 290 309 624 698 450 619 451 460 264 264 249 371
mean 96.6 77.2 156 174.5 150 154.7 112.7 115 66 66 83 92.7
Ds/p 18.9 24.4 5.4 49.7 2.6 21.9 9.8 18.5 16.3 16.6 7.54 728.9
2013; F=6.1,p=0.002178
min 110 91 100 113 106 148 194 161 73 81 57 40
max 143 148 122 165 143 172 336 209 742 126 118 107
sum 493 333 454 415 483 624 766 731 1052 310 387 265
mean 123.2 111 113.5 138.3 120 156 255.3 182.7 263 103 96.7 66.25
Ds/p 15.7 32.0 9.5 26.0 17.0 10.9 72.9 19.9 320 22.5 27.1 28.5
2014; F=4.074, p=0.009928
min 99 49 42 84 69 108 107 84 79 62 47 47
max 143 80 104 129 144 126 178 121 233 247 99 99
sum 472 256 291 302 463 478 557 389 489 439 261 286
mean 118 64 72.7 100.2 115.7 119 139.2 97.2 122.2 146 65.2 71.5
Ds/p 18.5 16.7 33.3 24.6 34.6 8.2 32.0 16.6 74.1 93.5 23.4 23.1

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