Propriedadesópticasaerossóis_Oliveira_2019

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UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE 
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA 
Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas 
 
NATAL-RN 
ABRIL/2019 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
PROPRIEDADES ÓPTICAS DE AEROSSÓIS NA ATMOSFERA DE 
NATAL/BRASIL MEDIDAS POR MEIO DE UM FOTÔMETRO SOLAR DA REDE 
AERONET 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
DANIEL CAMILO FORTUNATO DOS SANTOS OLIVEIRA 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE 
CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA 
Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas 
 
NATAL-RN 
ABRIL/2019 
 
 
PROPRIEDADES ÓPTICAS DE AEROSSÓIS NA ATMOSFERA DE 
NATAL/BRASIL MEDIDAS POR MEIO DE UM FOTÔMETRO SOLAR DA REDE 
AERONET 
 
 
DANIEL CAMILO FORTUNATO DOS SANTOS OLIVEIRA 
 
 
Dissertação de mestrado apresentada ao 
Programa de Pós-Graduação em Ciências 
Climáticas, do Centro de Ciências Exatas e da 
Terra da Universidade Federal do Rio Grande 
do Norte, como parte dos requisitos para 
obtenção do título de Mestre em Ciências 
Climáticas. 
Orientadora: Profa. Dra. Judith Johanna 
Hoelzemann 
 
 
 
COMISSÃO EXAMINADORA 
 
 
Prof. Dr. Bergson Guedes Bezerra (DCAC/UFRN) 
 
 
Prof. Dr. Fábio Juliano da Silva Lopes (IPEN/SP) 
 
 
Profa. Dra. Elena Montilla-Rosero (Universidad EAFIT/COL) 
 
 
Profa. Dra. Elisa Thomé Sena (EPPEN/UNIFESP) 
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Dedico a toda sociedade brasileira. 
 
 
 
AGRADECIMENTOS 
 
À Profa. Dra. Judith Johanna Hoelzemann; 
À Profa. Dra. Elena Montilla-Rosero; 
Ao Prof. Dr. Eduardo Landulfo; 
Aos Profs: Dr. Lucas Alados Arboledas e Juan Luis Guerrero-Rascado; 
Aos Mes.: Anderson Guimarães Guedes, Fernando Gonçalves Morais e João Carlos Pécala 
Rae; 
À Escola de Ciências e Tecnologia da UFRN: Prof. Dr. Douglas do Nascimento Silva, Eng.º 
Jeffersson Fernandes de Lima, Tec. Rafael Prazeres; 
Ao GP-MOQA: Todos; 
À Universidade Federal do Rio Grande do Norte; 
À CAPES; 
Ao PPGCC e em especial as Mas.: Daniele Torres Rodrigues e Mariana Oliveira Cedraz; 
Ao NUPPRAR: Prof. Dr. Djalma Ribeiro da Silva e Ma. Emily Tossi; 
Aos terceirizados: Paulo, Luciano, Fernando, Otaciano, Zuleide e Alderi; 
A minha família; 
Aos meus amigos; 
À banca de Defesa de Mestrado; 
E Ao que me sustenta e me guia: Deus. 
 
http://www.nupprar.ufrn.br/docente.php?id=
 
 
 
LISTA DE FIGURAS 
 
Figura 1 - Relação entre o tamanho do aerossol e seus mecanismos de eliminação na 
atmosfera. 19 
Figura 2 - Organograma do espalhamento e seus tipos de mecanismos em que 𝜆𝑖 é o 
comprimento de onda incidente e 𝜆𝑒 é o comprimento de onda espalhado. 24 
Figura 3 - Mudança no espalhamento ocorrido em aerossóis esféricos à medida que aumenta o 
tamanho da esfera de (1) para (3). O feixe incidente tem comprimento de onda de 0,5 μm.
 25 
Figura 4 - Mecanismos de interação da luz incidente com a partícula considerada esférica e 
homogênea. 27 
Figura 5 - Abrangência da rede RIMA com destaque para Natal e os fotômetros ativos (cor 
amarela), dezembro de 2017. 33 
Figura 6 - Órbita realizada pelos satélites Aqua, CloudSat, CALIPSO, PARASOL e Aura. 
Destaque (quadrado vermelho) para o sensor MODIS abordo do satélite Aqua. O satélite 
OCO caiu em 24 de fevereiro de 2009 e atualmente está em órbita o OCO-2. O tempo 
(em min e seg) representa a passagem de cada satélite após a passagem do anterior. 34 
Figura 7 - Sistema Duster LIDAR da Cidade de Natal: 1 - laser para a emissão 
monocromática, 2 - espelho para direcionar o laser, 3 - telescópio para receber o sinal e 4 
- unidade de controle para a comunicação entre o operador e o instrumento. 35 
Figura 8 - Mapa da área de estudo, Natal capital do Rio Grande do Norte, com destaque ao 
ponto de coleta de dados dentro da UFRN. 42 
Figura 9 - Principais componentes do CIMEL em que (1) colimadores, (2) cabeça do sensor, 
(3) motor zenital, (4) motor azimutal, (5) cabo de transferência e (6) base de apoio ao 
fotômetro. 46 
Figura 10 - Gráfico da evolução temporal da Profundidade Óptica de Aerossol em todos os 
comprimentos de onda do fotômetro para os meses de janeiro, fevereiro e março de 
2018, em Natal, a nível 1.0 da Versão 2. 50 
Figura 11 - Diagrama-resumo da metodologia adotada. 56 
Figura 12 - Valores médios diários de água precipitável (cm) para o período de agosto de 
2017 a março de 2018. 57 
Figura 13 - Gráfico de dispersão da água precipitável versus AOD. 58 
Figura 14 - Boxplot de AOD (500 nm) com destaque para a média mensal do período de 
agosto de 2017 a março de 2018. 59 
 
 
 
Figura 15 - Frequência de ocorrência para AOD (500 nm). 60 
Figura 16 - Boxplot do Expoente de Ångström (440-675 nm) com destaque para a média 
mensal do coeficiente de agosto de 2017 a março de 2018. 61 
Figura 17 - Frequência de ocorrência para o Expoente de Ångström (440-675 nm). 62 
Figura 18 - Média mensal da Distribuição de Tamanho Volumétrica para o período de agosto 
de 2017 a janeiro de 2018. 63 
Figura 19 - Gráfico de dispersão das médias diárias de AOD (500 nm) versus Expoente de 
Ångström (440-675 nm). As cores indicam o tipo de aerossol. 65 
Figura 20 - Classificação das observações do fotômetro solar CIMEL para o dia 09 de 
fevereiro de 2018. 67 
Figura 21 - Produto Aerosol do MODIS/Aqua, Nível 2 e resolução de 10 km. A intensidade 
das cores é referente à média de AOD. Destaque para a região onde se encontra Natal. 68 
Figura 22 - Subtipo de aerossol observado pelo CALIOP, Versão 4.10, produtos de nível 2, 
das 4:04 as 4:18 UTC do dia 09 de fevereiro de 2018. A barra de cores representa os 
subtipos de aerossóis: 1-Marinho, 2-Poeira, 3-Fumaça, 4-Continental limpo, 5-Poeira 
poluída, 6-Fumaça elevada, 7-Marinho empoeirado, 8-Aerossol PSC do inglês Polar 
Stratospheric Clouds, 9-Cinza vulcânica, 10-Sulfato/outros e N/A-Não Aplicado. 
Destaque para as medidas mais próximas a Natal (103 km). 68 
Figura 23 - Retro-trajetórias finalizadas às 19:00 UTC do dia 09 de fevereiro de 2018 com 
dados meteorológicos GDAS. 69 
Figura 24 - Perfil Duster LIDAR do dia 09 de fevereiro de 2018 em Natal-RN das 18:43 às 
18:53 UTC. Com resolução espacial de 3,75 m, resolução temporal de 10 s e 
comprimento de onda de 532 nm. 70 
Figura 25 - Perfil de retroespalhamento do Duster LIDAR para o dia 09 de fevereiro de 2018 
das 18:43 às 18:53 UTC. Os sinais analógicos (AN) perpendicular (s) e paralelo (p) para 
o mesmo comprimento de onda (532 nm) se relacionam com a altitude (km). 71 
Figura 26 - Gráfico de barras para as retro-trajetórias provenientes da África (cor azul) e as 
provenientes de outras direções (cor vermelha) em cinco níveis diferentes de altura para 
o período de medições de agosto de 2017 a março de 2018. 72 
Figura 27 - Predominância das origens para cada altura em estudo: (A) 500 metros, (B) 1.500 
metros, (C) 3.000 metros, (D) 4.000 metros e (E) 6.000 metros. As larguras das linhas 
representam a porcentagem de retro-trajetórias em cada direção. 73 
 
 
 
 
 
 
LISTA DE QUADROS E TABELAS 
 
Tabela 1 - Fotômetros solares CIMEL que operaram em Natal (RN), Brasil. 50 
Tabela 2 - Dias com observações e dias com inversões do fotômetro solar CIMEL em seus 
respectivos meses (agosto de 2017 a março de 2018). 52 
Tabela 3 - Parâmetros utilizados nas retro-trajetórias calculadas pelo modelo HYSPLIT. 55 
Tabela 4 - Média mensal para Albedo de Espalhamento Único (SSA), Índice de Refração 
Complexo (parte real e parte imaginária) e Fator de Assimetria (g) a 440 nm no período de 
agosto de 2017 a janeiro de 2018. 64 
Tabela 5 - Média de AOD, desvio padrão de AOD (σAOD), média de α, desvio padrão de α 
(σα) para suas respectivas classificações. 66 
 
Quadro 1- Exemplos de pesquisas utilizando algumas propriedades ópticas com dados daAERONET e seus respectivos autores. 39 
Quadro 2 - Principais sistemas atmosféricos atuantes na precipitação da costa leste do RN e o 
período de ocorrência. 45 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS 
 
AERONET AErosol RObotic NETwork 
AGL Above Ground Level 
AOD Aerosol Optical Depth 
AOT Aerosol Optical Thickness 
APEL Assessment of atmospheric optical Properties during biomass burning 
Events and Long-range transport of desert dust 
ARL Air Resources Laboratory 
BC Black Carbon 
CALIOP Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization 
CALIPSO Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation 
DISC Data and Information Services Center 
DOL Distúrbios Ondulatórios de Leste 
DTV Distribuição de Tamanho Volumétrica 
EARLINET European Aerosol Lidar Network 
EOS Earth Observing System 
PHOTONS PHOtométrie pour le Traitement Opérationnel de Normalisation Satellitaire 
GAW Global Atmospheric Watch 
GDAS Global Data Assimilation System 
GES Goddard Earth Sciences 
GOCART Goddard Chemistry Aerosol Radiation and Transport 
GP-MOQA Grupo de Pesquisa de Modelagem e Observação de Química da Atmosfera 
GSFC Goddard Space Flight Center 
HYSPLIT HYbrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model 
HN Hemisfério Norte 
HS Hemisfério Sul 
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística 
INMET Instituto Nacional de Meteorologia 
IPCC Intergovernmental Panel On Climate Change 
IPEN Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares 
LALINET Latin American Lidar Network 
LIDAR Light Detection and Ranging 
MODIS MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer 
 
 
 
MOLOTOV MOnitoring aerosol LOng range Transportation OVer Natal 
NASA National Aeronautics and Space Administration 
NEB Nordeste do Brasil 
NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration 
NUPPRAR Núcleo de Processamento Primário e Reuso de Água Produzida e Resíduos 
OPAC Optical Properties of Aerosols and Clouds 
PCD Plataforma de Coleta de Dados 
RIMA Red Ibérica de Medida fotométrica de Aerosoles 
RN Rio Grande do Norte 
SB Sistemas de Brisa 
SSA Single Scattering Albedo 
UC Unidade de Controle 
UFRN Universidade Federal do Rio Grande do Norte 
UGr Universidad de Granada 
UTC Universal Time Coordinated 
UV Ultravioleta 
VCAN Vórtice Ciclônico de Altos Níveis 
VSD Volume Size Distribution 
WMO World Meteorological Organization 
ZCIT Zona de Convergência Intertropical 
 
 
 
 
 
http://www.noaa.gov/
 
 
 
LISTA DE SÍMBOLOS 
 
λ Comprimento de onda 
𝛼 Coeficiente/parâmetro/expoente de Ångström 
σ Desvio padrão 
𝑔 Fator de assimetria 
N Índice de refração complexo 
 
 
 
RESUMO 
 
O estudo dos aerossóis atmosféricos contribui para o entendimento da forçante 
radiativa e do aquecimento global. Além disso, os aerossóis podem influenciar na química da 
atmosfera, visibilidade, na saúde humana e na precipitação. Desde 2016, Natal, capital do Rio 
Grande do Norte, Brasil, possui um fotômetro solar (CIMEL) da rede RIMA/AERONET que 
pode identificar a presença de aerossóis de queima de biomassa e poeira mineral provindos da 
África. Para tal identificação, objetiva-se caracterizar as propriedades ópticas dos aerossóis 
presentes na atmosfera de Natal (RN). Os dados disponibilizados pela AERONET, a nível 1.5, 
Versão 3, fornecem informação sobre características microfísicas como profundidade óptica 
de aerossol (AOD), coeficiente de Angström (α), albedo de espalhamento único (SSA), fator 
de assimetria (g), índice de refração complexo (N), distribuição de tamanho volumétrica 
(DTV) e água precipitável. O período de obtenção destes dados foi de agosto de 2017 a 
março de 2018. Os aerossóis foram classificados mediante climatologias globais e suas 
propriedades ópticas foram descritas. As observações de satélites e do LIDAR local foram 
verificadas no decorrer de um dia para um estudo de caso. Adicionalmente, foram modeladas 
retro-trajetórias com o modelo HYSPLIT a fim de identificar a origem das massas de ar e a 
predominância das mesmas. Os aerossóis presentes na coluna atmosférica de Natal 
apresentaram médias mensais de AOD na faixa de 0,10 a 0,15 com representação dos dados 
de ~40%, médias mensais de α entre 0,6 e 0,8 com representação acima de 30%, DTV 
bimodal com a moda grossa dominante, SSA em torno de 0,80, parte real em torno de 1,500, 
parte imaginária variando de 0,0125 a 0,0437 e g acima de 0,74. A água precipitável 
acompanhou o aumento de AOD com uma correlação fraca (R = 0,43). A classificação 
mostrou aerossóis mistos (60,40%), aerossol marinho (30,69%) e poeira mineral (8,91%). As 
retro-trajetórias identificaram que, em cerca de 51% dos casos, os aerossóis continentais 
tiveram origem da África. 
Palavras-chave: CIMEL. Poeira mineral. RIMA. LIDAR. HYSPLIT. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ABSTRACT 
 
The study of atmospheric aerosols contributes to the understanding of radiative 
forcing and global warming. In addition, aerosols may influence atmosphere chemistry, 
visibility, acid rain, human health and precipitation. Since 2016, Natal, capital of Rio Grande 
do Norte, Brazil, has a solar photometer (CIMEL) of the RIMA-AERONET network that can 
identify the presence of biomass burning aerosols and desert dust from Africa. For this 
identification, it is aimed to characterize the optical properties of these aerosols present in the 
atmosphere of Natal (RN). The data available by AERONET, at level 1.5, Version 3, provide 
information on microphysical characteristics such as Optical Aerosol Depth (AOD), 
Ångström Coefficient (α), Single Scattering Albedo (SSA), Asymmetry Factor (g), Complex 
Refractive Index (N), Volume Size Distribution (VSD) and Precipitable Water. The data 
collection period was from August 2017 to March 2018. Aerosols were classified based on 
global climatologies and their optical properties were described. The observations of satellites 
and the local LIDAR were verified in the course of a day for a case study. In addition, 
backward trajectories were modeled with the HYSPLIT model to identify the predominant 
origins of the air masses. Aerosols present in the atmospheric column of Natal showed 
monthly means of AOD in the range of 0.10 to 0.15 with data representation of ~40%, 
monthly means of α between 0.6 and 0.8 with representation above 30%, bimodal VSD with 
dominant coarse mode, SSA about 0.80, real part around 1.500, imaginary part ranging from 
0.0125 to 0.0437 and g above 0.74. The Precipitable Water accompanied the increase of AOD 
with a weak correlation (R = 0,43). The classification showed mixed aerosols (60.40%), 
marine aerosols (30.69%) and mineral dust (8.91%). The backward trajectories identified that 
in about 51% of the cases the continental aerosols origined from the Africa. 
Keywords: CIMEL. Desert dust. RIMA. LIDAR. HYSPLIT. 
 
 
 
SUMÁRIO 
 
1 INTRODUÇÃO 15 
2 REFERENCIAL TEÓRICO 18 
2.1 Aerossóis atmosféricos 18 
2.2 Radiação 21 
2.3 Interação radiação-aerossóis 22 
2.3.1 Atenuação da radiação 23 
2.3.1.1 Espalhamento 24 
2.3.1.2 Absorção 26 
2.3.1.3 Lei de Beer-Bouguer-Lambert 28 
2.4 Sensoriamento remoto de aerossóis atmosféricos 31 
2.4.1 Rede RIMA-AERONET 32 
2.4.2 Satélites 33 
2.4.3 Sistema LIDAR 35 
3 REVISÃO DE LITERATURA 37 
3.1 Estudos com o banco de dados da AERONET 37 
3.2 Estudos com outras técnicas de sensoriamento remoto de aerossóis 40 
3.3 Transporte transcontinental de aerossóis 41 
4 MATERIAL E MÉTODOS 42 
4.1 Local de estudo 42 
4.1.2 Sistemas atuantes na precipitação local 43 
4.2 Instrumento e medidas 45 
4.2.2 Sistema de transferência e processamento dos dados do CIMEL 48 
4.3 Métodos 50 
4.3.1 Estatística e evolução temporal dos aerossóis 51 
4.3.2 Classificação dos aerossóis 52 
4.3.3 Relação do CIMEL com outros instrumentos de sensoriamento de aerossóis 53 
4.3.4 Modelagem do transportede parcelas de ar 54 
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO 57 
5.1 Água precipitável 57 
5.2 AOD 58 
5.3 Expoente de Ångström (α) 60 
5.4 Distribuição de Tamanho Volumétrica (DTV) 62 
 
 
 
5.5 Albedo de Espalhamento Único (SSA), Índice de Refração Complexo (N), Fator de 
Assimetria (g) a 440 nm 63 
5.6 Classificação dos aerossóis 65 
5.8 Estudo de caso 66 
5.9 Origem das parcelas de ar medidas na atmosfera de Natal 71 
6 CONCLUSÃO 74 
REFERÊNCIAS 76 
APÊNDICE A - REFERENCIAL TEÓRICO COMPLEMENTAR 85 
Tipos de aerossóis 85 
Aerossóis marinhos 85 
Poeira mineral 86 
Aerossóis de queima de biomassa (carbonáceos) 87 
Propriedades ópticas de aerossóis atmosféricos 89 
Quadro com as principais climatologias para a classificação de aerossóis atmosféricos 90 
Radiação 93 
Onda eletromagnética e as leis da radiação 93 
Espectro eletromagnético 94 
Bandas espectrais e janelas atmosféricas 95 
Radiometria e fotometria 96 
Sistema geográfico horizontal local 97 
APÊNDICE B - DESCRIÇÃO ADICIONAL DO FOTÔMETRO SOLAR CIMEL 99 
Precisão e calibração do CIMEL 101 
APÊNDICE C - MANUTENÇÃO DO FOTÔMETRO SOLAR CIMEL 104 
Monitoramento e manutenção do CIMEL 105 
APÊNDICE D - QUADRO DE REVISÃO DE LITERATURA 110 
 
 
 
 
 
15 
 
 
1 INTRODUÇÃO 
A atmosfera levou milhões de anos para alcançar as concentrações dos seus 
constituintes que mantêm o equilíbrio no planeta, contribuindo para o clima dele. Ela pode ser 
definida como a camada mais externa da Terra e é constituída por partículas sólidas, massas 
líquidas e elementos gasosos que se dividem em gases inertes (nitrogênio, oxigênio, argônio, 
neônio, hélio, xenônio, criptônio e outros), gases variáveis (vapor de água, dióxido de 
carbono, ozônio e outros) (VIANELLO; ALVES, 2012; SEINFELD; PANDIS, 2016) e é 
formada também por gotas d’água e cristais de gelo (YAMASOE; CORRÊA, 2016). Além 
desta variedade de mistura, os aerossóis atmosféricos naturais e antropogênicos também 
compõem a atmosfera. Motta (2004) destacou os resíduos antropogênicos como parte dessa 
mistura, referindo-se à injeção de resíduos das fábricas e às descargas de veículos 
automotores. Segundo Seinfeld e Pandis (2016), as atividades antropogênicas representam a 
maioria das mudanças rápidas na concentração dos gases traços nos últimos 200 anos. 
Como os aerossóis participam de vários ciclos químicos (VIANELLO; ALVES, 
2012) e são um dos principais componentes da atmosfera, é requerido um conhecimento 
detalhado dos mesmos nos estudos sobre o clima da Terra e suas variações temporais 
(HAMILL et al., 2016), assim como a interação que os aerossóis têm com os gases reativos na 
atmosfera. Então, surgiu a necessidade de monitorar e estudar esses aerossóis, sejam eles 
antropogênicos (queima de combustíveis fósseis, por exemplo) ou naturais (cinzas vulcânicas, 
poeira do deserto, aerossol biogênico, dentre outros), por meio de diversas tecnologias, dentre 
elas, as técnicas de sensoriamento remoto. O sensoriamento remoto pode ser realizado a partir 
da superfície terrestre ou por satélite cujas medidas oferecem uma grande cobertura espacial, 
enquanto as medidas de superfície oferecem uma maior resolução temporal (TOLEDANO, 
2005). 
A partir dessa necessidade, criaram-se as redes de sensoriamento remoto baseadas 
em solo. Dentre as redes que monitoram as propriedades ópticas dos aerossóis; como a Global 
Atmospheric Watch (GAW), a European Aerosol LIDAR Network (EARLINET) (TOLEDANO 
et al., 2011), a Latin American LIDAR Network (LALINET) (GUERRERO-RASCADO et al., 
2016; ANTUÑA-MARRERO et al., 2017) e outras; destaca-se a AErosol RObotic NETwork 
(AERONET). Conforme Calinoiu et al. (2011) e Toledano et al. (2007), estas redes 
representam esforços para reduzir as incertezas existentes nas estimativas da forçante 
radiativa de aerossóis e, consequentemente, reduzir as incertezas do impacto do aerossol no 
16 
 
 
clima. Para tal, foram desenvolvidos muitos experimentos de campo, técnicas e modelos 
(MONTILLA-ROSERO et al., 2016). 
Dessa forma, a importância deste estudo está na influência dos aerossóis 
atmosféricos sobre no balanço radiativo da Terra (RUIZ-ARIAS, et al., 2013; ORZA; 
PERRONE, 2015), pois ele é alterado devido ao efeito direto, indireto e semidireto da 
interação dos aerossóis com a radiação. As motivações da pesquisa estão relacionadas à 
qualidade do ar, nos efeitos da saúde humana e na redução da visibilidade nas áreas urbanas e 
rurais, conforme indicaram Seinfeld e Pandis (2016), assim como os aerossóis atmosféricos 
podem afetar a formação de gelo nas nuvens e a precipitação (FUZZI et al., 2015; ORZA; 
PERRONE, 2015). 
O presente estudo contribui de forma significativa para o estudo do clima, pois, o 
fotômetro solar CIMEL revela-se uma ferramenta de extrema utilidade para obter uma Razão 
LIDAR1 efetiva (GUERRERO-RASCADO et al., 2009), ele permite a validação de sensores 
de satélite (JEONG et al., 2018) e modelos de aerossol a uma escala regional, permite 
diferenciar entre os tipos de aerossóis na atmosfera (TOLEDANO et al., 2007) e analisar 
diferentes propriedades ópticas dos aerossóis atmosféricos. Outra justificativa para esta 
pesquisa com aerossóis na atmosfera de Natal está embasada no transporte de longo alcance 
de poeira mineral do continente africano sob forte influência dos ventos alísios, que ocorre 
durante dezembro, janeiro e fevereiro quando a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) 
está posicionada mais ao sul (TALBOT et al., 1990; SWAP et al., 1992; KUMAR et al., 2014; 
LANDULFO et al., 2016). 
Diante do exposto, levantou-se o seguinte questionamento: há, em determinada 
época do ano, aerossóis de queima de biomassa e de poeira mineral transportados do 
continente africano na atmosfera da cidade de Natal, Rio Grande do Norte (Brasil)? 
Hipoteticamente, há aerossóis de poeira mineral e de queima de biomassa na coluna 
atmosférica de Natal nos meses de dezembro, janeiro e fevereiro provindos do continente 
africano. Além disso, há aerossóis marinhos, pois, a cidade é costeira, recebendo a influência 
direta do Oceano Atlântico. 
 
 
 
1 Inicialmente, faz-se uma suposição acerca do valor da Razão LIDAR, que é baseada em medidas da 
profundidade óptica da atmosfera, podendo ser realizada por um sistema de fotômetro solar, 
geralmente instalado próximo ao sistema LIDAR (LOPES, 2011) 
17 
 
 
Para testar a hipótese, tem-se o objetivo geral desta pesquisa: caracterizar as 
propriedades ópticas dos aerossóis presentes na coluna atmosférica de Natal, capital do Rio 
Grande do Norte (Brasil). Este objetivo geral é complementado pelos seguintes objetivos 
específicos: 
• Descrever as propriedades ópticas dos aerossóis e seus comportamentos quanto à 
evolução temporal na atmosfera de Natal; 
• Correlacionar a água precipitável com AOD; 
• Classificar os tipos de aerossóis presentes na coluna atmosférica de Natal; 
• Verificar a classificação dos aerossóis com dados de satélites e do Duster LIDAR de 
Natal para possíveis estudos de caso; 
• Identificar a predominância das origens das massas de ar; 
• Disponibilizar uma base de dados para estimativa da Razão LIDAR com o Duster 
LIDAR. 
A fim de uma organização adequada ao que se propõe, a dissertação está estruturada 
da seguinte forma: Introdução, Referencial Teórico (aerossóis atmosféricos, radiação, 
interação radiação-aerossóis e sensoriamento remoto de aerossóis atmosféricos), Revisão de 
Literatura e, posteriormente, a seção de Material e Métodos abordará a área de estudo, a 
descrição do fotômetro CIMEL e os cálculos das propriedades ópticas. Em seguida, a seção 
Resultados e Discussão apresentará a análise dos dados obtidos pelo CIMEL, gerados no 
decorrer desta pesquisa e, por fim, a Conclusão. Informações extras à dissertação são 
apresentadas em quatro apêndices com o objetivo de complementar este estudo. 
 
 
18 
 
 
2 REFERENCIALTEÓRICO 
O referencial teórico abordará a interação entre aerossóis atmosféricos e a radiação 
que é fundamental ao funcionamento do fotômetro solar. Adicionalmente, é abordado o 
monitoramento destas partículas pelas redes de sensoriamento remoto em solo. 
2.1 Aerossóis atmosféricos 
A palavra aerossol foi designada por Donnan em 1918 e introduzida em 1920 na 
literatura meteorológica por Schmauss (SPURNY, 1999) e sua escrita em inglês veio da 
etimologia de aero (air) e sol (solution) cuja aplicação comercial começou nos anos 40. Baron 
e Willeke (1993) definiram aerossol como um conjunto de partículas líquidas ou sólidas 
suspensas em um meio gasoso suficiente para serem observados e medidos, geralmente 
medindo cerca de 0,001 a 100 μm em tamanho (diâmetro médio). 
A descrição completa das partículas de aerossol atmosférico requer especificação não 
só de sua concentração, mas também de seu tamanho, composição química, fase (líquida ou 
sólida) e morfologia (forma da partícula). Tais características dependem basicamente de suas 
fontes de emissão e seus processos de evolução ou “envelhecimento” na atmosfera 
(YAMASOE; CORRÊA, 2016). Em outras palavras, os aerossóis são gerados principalmente 
em fontes próximas ao solo, mas também na atmosfera por nuvens e conversão de gás a 
partícula (RUIZ-ARIAS et al., 2013; CARDOSO et al., 2018). Suas fontes podem ser naturais 
ou antropogênicas. Dentre as fontes naturais, tem-se erupções vulcânicas, oceanos, desertos, 
queimadas naturais, as florestas com os grãos de pólen, fragmentos de planta (SEINFELD; 
PANDIS, 2016), reações entre emissões gasosas, pó meteórico (ÅNGSTRÖM, 1961) e outras. 
Entre as fontes antropogênicas, há a queima de combustíveis fósseis, incêndio provocados ou 
acidentais, processos industriais, ruas e estradas, meios de transporte e processos agrícolas 
(CALINOIU et al., 2011). 
A partir destas fontes, é possível classificar os aerossóis em primários, aqueles 
emitidos diretamente como partículas à atmosfera, e em aerossóis secundários, aqueles 
originados por processos de conversão de gases a partículas, por exemplo. De acordo com 
Cardoso et al. (2018), é importante conhecer quantitativamente as fontes de aerossóis 
atmosféricos para implementar corretamente estratégias e medidas para controlar e reduzir a 
poluição atmosférica por partículas e seus efeitos na natureza e na humanidade. 
 
19 
 
 
De acordo com a Figura 1, o diâmetro do aerossol pode varia de 0,002 a 100 μm e as 
partículas maiores que 1 μm são identificadas como moda grossa, sendo produzidas 
principalmente por processos mecânicos (vento e erosão) ao passo que as partículas menores 
que 1 μm são identificadas como moda fina, dividida em moda de acumulação (diâmetro de 
0,01 a 1 μm) e moda de nucleação (diâmetro entre 0,001 e 0,01 μm). A moda de acumulação é 
o resultado de emissões primárias (condensação de sulfatos secundários, nitratos e orgânicos 
da fase gasosa) e da coagulação de partículas menores (SEINFELD; PANDIS, 2016) já a 
moda de nucleação, geralmente, é composta de aerossóis criados in situ a partir da fase gasosa 
por nucleação (taxa a que os núcleos estáveis iniciais e muito pequenos aparecem). 
 
Figura 1 - Relação entre o tamanho do aerossol e seus mecanismos de eliminação na atmosfera. 
 
Fonte: Adaptada de Toledano (2005). 
 
Toledano (2005) explicou que existem vários mecanismos geradores de aerossóis: 
combustão, reações químicas entre substâncias precursoras e movimentos de massas de ar. As 
partículas assim geradas são eliminadas da atmosfera mediante ação gravitacional, 
coagulação, condensação e precipitação, implicando um tempo de vida que pode variar de 
minutos a semanas na troposfera, chegando a meses na estratosfera, pois, em altitudes mais 
elevadas, processos de eliminação tais como condensação ou precipitação não acontecem. 
Observa-se que a eliminação por ação gravitacional é conhecida como deposição seca e que a 
eliminação por hidrometeoros atmosféricos é conhecida como deposição úmida. 
20 
 
 
Conforme Kaufman, Tanré e Boucher (2002), a maioria dos aerossóis é de natureza 
regional devido ao seu curto tempo de vida, à distribuição regional das fontes e à 
variabilidade das suas propriedades; dessa forma, as condições meteorológicas sazonais 
determinam até onde os aerossóis são transportados de suas fontes, bem como sua distribuição 
vertical pela atmosfera, o que pode modificar as suas propriedades durante o transporte por 
deposição seca ou úmida, processos em nuvem e reações químicas atmosféricas. 
Por serem de diferentes origens e variáveis no tempo e espaço, as partículas de 
aerossóis são importantes, pois influenciam o balanço radiativo e o clima pela dispersão e 
absorção da radiação solar (FUZZI et al., 2015; SEINFELD; PANDIS, 2016) (efeito direto); 
ou seja, dependendo de sua composição, eles absorvem a luz do sol na atmosfera, resfriando 
ainda mais a superfície, mas aquecendo a atmosfera no processo (KAUFMAN; TANRÉ; 
BOUCHER, 2002); e por meio do efeito indireto por atuarem como núcleos de condensação 
de nuvens, modificando a microfísica e, portanto, as propriedades radiativas como o albedo, a 
quantidade e o tempo de vida das nuvens (TOLEDANO, 2005), o conteúdo de água líquida da 
nuvem e a área de cobertura (KAUFMAN; TANRÉ; BOUCHER, 2002; CORTÉS-
HERNÁNDEZ; APARICIO, 2014; TOMASI et al., 2015). 
Como consequência, eles alteram o perfil de temperatura por aquecer/esfriar as 
camadas da atmosfera e alteram a estabilidade da mesma, reduzindo a quantidade de nuvens 
por meio do efeito semidireto (KOREN et al., 2008). Assim, mudanças no albedo da nuvem, 
cobertura e tempo de vida têm um grande impacto no balanço radiativo da Terra (SENA, E. 
T., 2016). 
Isso faz com que a forçante radiativa de aerossol seja um parâmetro chave na 
quantificação do efeito deles na mudança climática, que depende em grande parte das 
propriedades ópticas do aerossol (LEE et al., 2010). Essa forçante é negativa quando resulta 
em um efeito de resfriamento e positiva quando resulta em um efeito de aquecimento 
(fuligem, por exemplo). Sendo assim há uma intensificação no estudo de seus processos e 
efeitos (dos aerossóis) nos últimos anos por supostamente atuarem contra os gases do efeito 
estufa, causando resfriamento do sistema Terra-atmosfera (KAUFMAN; TANRÉ; 
BOUCHER, 2002; YAMASOE; CORRÊA, 2016) e por serem uma das maiores fontes de 
incerteza como forçante radiativa (IPCC, 2013). Por isso, monitorar as distribuições espaciais 
e temporais de gases traço e aerossóis atmosféricos é fundamental para entender seus 
impactos na mudança climática (IPCC, 2013). 
Um exemplo de forçante negativa é causada pelas interações aerossol-nuvem que se 
dá pelo aumento na concentração do número de gotas de nuvem resultante de um aumento de 
21 
 
 
aerossol antropogênico (núcleo de condensação de nuvem), então a nuvem poluída consistirá 
de mais gotículas, porém de menores tamanhos (TWOMEY, S., 1974, 1977) do que uma 
nuvem não poluída. Isso aumenta a área da superfície da nuvem e, portanto, a quantidade de 
radiação solar que é refletida de volta ao espaço (FUZZI et al., 2015). 
Quando em elevadas concentrações, o aerossol exerce efeitos danosos à sociedade, 
contribuindo para uma má qualidade do ar (ORZA; PERRONE, 2015). Sendo assim, uma boa 
forma de diagnosticar se uma cidade ou região está limpa ou poluída está no estudo da sua 
atmosfera, o que poderá ser feito tanto pelo estudo das águas de chuva, dos gases atmosféricos 
ou do material em suspensão no ar (MOTTA, 2004). Adicionalmente, os aumentos na 
concentração de aerossóis e mudanças em sua composição, impulsionados pela 
industrialização e uma população em expansão, podem afetar adversamente o clima da Terra 
e o suprimento de água (KAUFMAN; TANRÉ; BOUCHER, 2002). 
Mudanças no padrão de precipitação, implicam em mudanças na distribuição das 
nuvens e, consequentemente, no abastecimentode água para consumo humano e demais usos 
como a dessedentação animal e na agricultura. Portanto, os aerossóis, incluindo os 
antropogênicos, estão intrinsecamente ligados ao sistema climático e ao ciclo hidrológico 
(KAUFMAN et al., 1998; KAUFMAN; TANRÉ; BOUCHER, 2002). 
Não obstante, os métodos para medição dos aerossóis podem ser: por coleta de 
amostras ao longo da coluna atmosférica chamada in situ (no local) ou com instrumentos a 
nível do solo como os fotômetros e os LIDAR e por meio dos aviões e satélites (LIDAR 
abordo e o sensor MODIS por exemplo) (TOLEDANO, 2005; CALINOIU et al., 2011). 
Por fim, a classificação de aerossóis pode ser feita de várias maneiras (quanto ao 
local de origem, à capacidade de absorção, às propriedades ópticas, dentre outras), porém, a 
classificação aqui utilizada foi baseada na hipótese de que na coluna atmosférica de Natal haja 
aerossóis marinhos, por ser uma cidade litorânea, aerossóis de poeira mineral e aerossóis de 
queima de biomassa (carbonáceos), com os dois últimos, possivelmente, trazidos do 
continente africano em determinadas épocas do ano. Mais detalhes sobre estes três tipos de 
aerossóis se encontram no Apêndice A. 
2.2 Radiação 
A radiação que atravessa a atmosfera terrestre afeta a temperatura por meio do 
aquecimento e resfriamento, resultantes das interações das radiações ultravioleta (UV), visível 
e infravermelho com o solo, gases e partículas de aerossol; afeta a concentração de poluentes 
pelas interações de radiação ultravioleta e visível com alguns gases (CO2, CH4, N2O, O3, 
22 
 
 
halocarbonos, entre outros); e afeta a visibilidade e a cor por interações de radiação visível 
com gases e partículas de aerossol (JACOBSON, 2005). Ela também é responsável pelo 
aquecimento da Terra o que impulsiona a circulação da atmosfera em escala global e o clima 
resultante do equilíbrio entre a radiação solar incidente (ondas curtas) e a radiação 
infravermelha térmica (onda longa) emitida de volta à atmosfera/espaço (SEINFELD; 
PANDIS, 2016). Uma perturbação deste equilíbrio, seja de origem antropogênica ou natural, é 
chamada de forçante radiativa. Portanto, aqui são apresentados os conceitos básicos 
necessários ao entendimento da interação entre aerossóis e a radiação proveniente do Sol na 
atmosfera terrestre. 
Radiação térmica pode ser definida como aquela emitida pela agitação associada à 
temperatura da matéria, sendo comumente chamada de calor e luz (IQBAL, 1983). Jacobson 
(2005) e Yamasoe e Corrêa (2016) complementaram o conceito de radiação como a emissão 
ou propagação de energia sob a forma de um fóton ou onda eletromagnética. Todo corpo com 
temperatura acima do zero absoluto (0 K) emite radiação em diferentes comprimentos de onda 
e, uma vez emitida, ela atravessa o espaço ou ar atingindo um segundo corpo que a reflete, 
absorve, espalha, refrata ou transmite. Um exemplo da situação descrita é o Sol (corpo que 
emite), a atmosfera (meio pelo qual a radiação passa) e o aerossol (corpo que recebe a 
radiação). 
Apesar de o Sol emitir radiação em quase todos os comprimentos de onda (λ), a 
radiação solar consiste majoritariamente de radiações ultravioletas, visível e infravermelho 
próximo. Apenas cerca de 1% dessa radiação solar é formada por raios X, raios γ, 
infravermelho térmico, micro-ondas e ondas de rádio (YAMASOE; CORRÊA, 2016). Dessa 
forma, a radiação solar é denominada de onda curta, pois sua presença está na região espectral 
λ < 4 µm, ao contrário da radiação emitida de volta pela Terra que está presente na região 
espectral λ > 4 µm (onda longa). O Apêndice A traz uma explicação complementar sobre onda 
eletromagnética, as leis da radiação, espectro eletromagnético, bandas espectrais, janelas 
atmosféricas, radiometria e fotometria, além do sistema geográfico horizontal local. 
2.3 Interação radiação-aerossóis 
Aqui é abordada a relação entre a radiação e os aerossóis atmosféricos, por meio da 
atenuação ou extinção da radiação solar ao incidir sobre a atmosfera e seus componentes. Em 
outras palavras, quando um fluxo de energia radiante se propaga na atmosfera, haverá uma 
interação com os componentes atmosféricos de duas formas distintas, denominadas absorção 
e espalhamento. 
23 
 
 
2.3.1 Atenuação da radiação 
Ångström (1929) afirmou que as influências que causam uma diminuição da energia 
incidente, ao atravessar a atmosfera, estão divididas em dois grupos principais: a absorção 
seletiva pelos gases da atmosfera e o efeito de espalhamento ou difusão da atmosfera pelas 
moléculas e pela poeira. Em 1961, o mesmo autor explicou que a transmissão de radiação 
solar através da atmosfera dependia de três fatores: o espalhamento pelas moléculas 
(dispersão de Rayleigh), o espalhamento e absorção por partículas sólidas e líquidas e a 
absorção seletiva por constituintes gasosos. Posteriormente, Ångström (1964) enfatizou que a 
extinção pelo aerossol, seja por espalhamento ou absorção ou ambas juntas, é uma função 
contínua do comprimento de onda, sem bandas seletivas. 
Assim, os dois fenômenos que atenuam a radiação solar são o espalhamento ao 
redirecionar a radiação, chamado de radiação difusa (IQBAL, 1983), e a absorção que remove 
a radiação de um feixe incidente. Sendo assim, a luz solar que se propaga através de 
sucessivos processos de espalhamento dentro da atmosfera dá origem à radiação difusa, 
enquanto a luz não espalhada constitui a radiação direta (NAKAJIMA et al., 1996). Em 
relação à absorção, quando um corpo, como o ar, emite mais radiação do que absorve, sua 
temperatura diminui e quando um corpo absorve mais radiação do que ele emite, sua 
temperatura aumenta (JACOBSON, 2005). Nesse sentido, no processo de absorção, parte ou 
toda a energia de radiação é transferida para o meio no qual ela incide ou atravessa. A 
absortância, portanto, pode ser definida como a razão entre a quantidade de energia absorvida 
e o total de energia que incide sobre o volume de matéria para um dado comprimento de onda 
(IQBAL, 1983; YAMASOE; CORRÊA, 2016). 
No processo de espalhamento, a radiação é apenas desviada da direção original, 
podendo ser refletida (quando a radiação espalhada volta ao hemisfério de origem) ou 
transmitida, portanto, a refletância é a razão entre as radiações refletida e a incidente, já a 
transmitância é a razão entre a radiação transmitida (soma dos componentes direto e difuso) e 
a radiação incidente (IQBAL, 1983; YAMASOE; CORRÊA, 2016). A reflexão, a transmissão 
e a absorção são dependentes do comprimento de onda incidente. 
Para concluir, os aerossóis deixam a sua “marca” na radiação que é detectada nas 
medições radiométricas, cuja comparação é fundamentada entre o espectro da radiação solar 
direta na superfície terrestre e o espectro solar extraterrestre. Adicionalmente, essa interação 
ou atenuação ou “marca” entre uma onda eletromagnética e uma partícula pequena pode ser 
analisada por uma classe de problema que foi explicada por Bohren e Huffman (1983), sendo 
24 
 
 
conhecida como Problema Inverso, ou seja, uma análise adequada do campo de espalhamento 
descreve a partícula ou as partículas responsáveis pelo espalhamento. Em outras palavras, esta 
classe consiste em descrever um dragão a partir de seus rastros. Diante deste raciocínio, com 
as propriedades ópticas (rastros) derivadas dessa interação, é possível caracterizar e classificar 
o aerossol (dragão). 
2.3.1.1 Espalhamento 
Os mecanismos de espalhamento da luz pelas partículas podem ser divididos em três: 
espalhamento elástico cujo comprimento de onda da luz dispersa é o mesmo que o do feixe 
incidente; espalhamento semi-elástico cujo o comprimento de onda é deslocado devido a 
efeitos Doppler; e espalhamento inelástico (Raman e a fluorescência) cuja radiação emitida 
tem um comprimento de onda diferente da radiação incidente. O espalhamento elástico é 
constituído pela teoria Mie, espalhamento Rayleigh e a ópticageométrica, conforme é exibido 
na Figura 2. 
 
Figura 2 - Organograma do espalhamento e seus tipos de mecanismos em que 𝜆𝑖 é o comprimento de 
onda incidente e 𝜆𝑒 é o comprimento de onda espalhado. 
 
Fonte: Elaborada pelo autor (2018). 
 
Por terem várias origens e variabilidade temporal e espacial, os aerossóis possuem 
uma grande variedade de forma, tamanho e composição, sendo mais fácil para a teoria Mie 
considerar o espalhamento da luz em uma partícula esférica e homogênea (MIE, 1908). Ela 
foi formulada por Mie-Debye-Lorenz em 1908 e 1944, retratando o espalhamento do aerossol 
Espalhamento
Elástico 
(λ𝑖 = λ𝑒)
Teoria Mie (tamanho ≈ λ𝑖)
Rayleigh (tamanho << λ𝑖)
Óptica Geométrica (tamanho >> λ𝑖)
Inelástico (λ𝑖 ≠
λ𝑒)
Raman (λ𝑖 > λ𝑒)
Fluorescência (λ𝑖 < λ𝑒)
Semi-elástico
( λ𝑖 ≠ λ𝑒 → 
efeito Doppler)
25 
 
 
onde o comprimento de onda incidente é aproximadamente igual ao tamanho do aerossol. 
Para obter as medições da interação entre radiação solar e os aerossóis, o fotômetro solar 
utiliza-se da teoria Mie, sendo este mecanismo de espalhamento o mais importante desta 
pesquisa. 
Ao contrário da teoria Mie, o lorde Rayleigh, por volta de 1871, formulou o 
espalhamento Rayleigh aplicado ao estudo do espalhamento de partículas muito menores que 
o comprimento de onda da radiação incidente (raio da partícula < 0,1λ) (VIANELLO; 
ALVES, 2012), ou seja, descreve a interação da luz com as moléculas, também conhecido 
como espalhamento molecular. O espalhamento Rayleigh apresenta forte dependência 
espectral, de forma que, quanto menor o comprimento de onda da radiação eletromagnética 
incidente, maior a quantidade de energia removida do feixe devido ao espalhamento 
molecular (YAMASOE; CORRÊA, 2016). Por fim, quando o diâmetro de uma partícula é 
muito maior que o comprimento de onda da luz (diâmetro da partícula > 32λ), a partícula está 
no regime geométrico. Tais partículas refletem, refratam e difratam significativamente a luz 
(JACOBSON, 2005). 
A Figura 3 ilustra o espalhamento de aerossóis esféricos de tamanho 10-4, 0,1 e 1 μm 
em um comprimento de onda incidente de 0,5 μm (comprimento de onda próximo do máximo 
da irradiância solar) cuja partícula menor tende a espalhar a luz igualmente nas duas direções, 
frontal e traseira. À medida que a partícula aumenta, o espalhamento torna-se mais 
concentrado na direção frontal. 
 
Figura 3 - Mudança no espalhamento ocorrido em aerossóis esféricos à medida que aumenta o 
tamanho da esfera de (1) para (3). O feixe incidente tem comprimento de onda de 0,5 μm. 
 
Fonte: Adaptada de Liou (2002). 
26 
 
 
Todo espalhamento possui um padrão angular que pode ser descrito por uma função 
matemática denominada função fase, dependente dos ângulos de incidência e espalhamento e 
do comprimento de onda da radiação incidente (YAMASOE; CORRÊA, 2016) conforme 
abaixo: 
𝑝(𝜆, 𝛺𝑖𝑛, 𝛺𝑒𝑠𝑝) = 𝑃(𝜆, 𝜃) (1) 
sendo 𝛺𝑖𝑛 a representação das coordenadas da orientação de incidência, 𝛺𝑒𝑠𝑝 a representação 
das coordenadas da orientação de espalhamento e 𝜃 é o ângulo de espalhamento. 
Os processos de espalhamento Rayleigh e a teoria Mie são responsáveis por vários 
fenômenos atmosféricos, dentre eles: arco-íris, glória, halos, cor branca das nuvens e 
coloração avermelhada ao nascer ou ocaso do Sol, que são causados pela teoria Mie e o azul 
do céu que é causado por moléculas na atmosfera (Espalhamento Rayleigh). 
A partir do conhecimento sobre o espalhamento, tem-se a primeira propriedade 
óptica do presente estudo. O fator de assimetria (𝑔) é um parâmetro derivado da função fase 
que descreve a direção relativa do espalhamento por partículas ou gases (JACOBSON, 2005) 
para um certo comprimento de onda, sendo assim, para 𝑔 = 0 (Espalhamento Rayleigh) tem-
se um espalhamento isotrópico, para 𝑔 = −1 o feixe incidente é totalmente espalhado de 
volta e para 𝑔 = 1 o espalhamento é totalmente frontal (teoria Mie). A importância dessa 
propriedade óptica está na avaliação da contribuição das partículas de aerossol na 
transferência radiativa da atmosfera. 
2.3.1.2 Absorção 
A absorção consiste em um processo no qual a energia radiante é transformada em 
outras formas de energia, geralmente energia térmica. Para que se possa compreender melhor 
a absorção, é necessário entender o comportamento atômico (VAREJÃO-SILVA, 2006) em 
que a passagem do elétron de um estado excitado para outro superior implica na absorção da 
radiação eletromagnética. 
Este mecanismo ocorre nas moléculas e nas partículas da atmosfera, como exemplo, 
o carbono elementar proveniente de atividades antropogênicas e da queima de biomassa 
(VALENZUELA et al., 2010). O espalhamento da radiação solar pela atmosfera e a absorção 
por partículas são funções contínuas do comprimento de onda, e a absorção de radiação solar 
por gases é um processo seletivo (IQBAL, 1983). Quando a absorção ocorre em 
comprimentos de onda discreto, é chamada de absorção seletiva (por exemplo a absorção por 
ozônio, oxigênio, vapor de água, entre outros) e quando ela ocorre em vários comprimentos 
27 
 
 
de onda próximos um do outro, ela é chamada de absorção de banda. Dessa forma, a maior 
absorção molecular pela atmosfera ocorre no infravermelho devido ao vapor de água e ao 
dióxido de carbono e no ultravioleta devido ao ozônio (VIANELLO; ALVES, 2012). Ver a 
Figura A2 do Apêndice A. 
Um resumo dos processos de atenuação da radiação na atmosfera é apresentado na 
Figura 4, incluindo o espalhamento Raman e a fluorescência cujos comprimentos de onda 
espalhados são diferentes do comprimento de onda incidente. A mesma figura mostra que a 
partícula pode absorver a radiação e emiti-la em forma de energia térmica. 
 
Figura 4 - Mecanismos de interação da luz incidente com a partícula considerada esférica e 
homogênea. 
 
Fonte: Adaptada de Seinfeld e Pandis (2016). 
 
A partir do espalhamento e da absorção, tem-se mais duas propriedades de suma 
importância nesta pesquisa, são elas: o albedo de espalhamento único adotado como SSA 
(sigla de Single Scattering Albedo) e o índice de refração complexo (N). O primeiro é 
entendido como a razão entre o coeficiente de espalhamento e o coeficiente de extinção total 
em um dado comprimento de onda (YAMASOE; CORRÊA, 2016), ou seja, a fração de um 
feixe de radiação que é espalhado em relação à soma do espalhamento e absorção, sendo 
assim: 
𝑆𝑆𝐴 =
𝐸𝑠𝑝𝑎𝑙ℎ𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜
𝐸𝑠𝑝𝑎𝑙ℎ𝑎𝑚𝑒𝑛𝑡𝑜+𝐴𝑏𝑠𝑜𝑟çã𝑜
 (2) 
28 
 
 
Um baixo valor do SSA indica que a partícula é altamente absorvente e um valor 
próximo de 1 indica que a radiação é altamente espalhadora. Esse parâmetro pode ser usado 
para determinar as características da absorção de radiação do aerossol (LEE et al., 2010) e 
depende das fontes de aerossol e do envelhecimento durante o transporte (VALENZUELA et 
al., 2010). Dessa forma, o SSA e o g (fator de assimetria) são parâmetros fundamentais para 
estimar o impacto radiativo direto das partículas de aerossol. 
A segunda propriedade óptica, o N (Índice de Refração Complexo), está associada à 
mudança de velocidade das ondas eletromagnéticas em um meio, em relação ao vácuo, e 
depende do comprimento de onda, sendo composto por uma parte real (𝑛), referente ao 
espalhamento, e uma parte imaginária, (𝑘) referente à absorção (SEINFELD; PANDS, 2016). 
 𝑁 = (𝑛 + 𝑖𝑘) (3) 
Na proporção em que 𝑘 aumenta, mais energia está sendo absorvida e quanto maior o 
valor de 𝑛, maior é o espalhamento. Portanto, o SSA é uma função do N (principalmente sua 
parte imaginária) e do tamanho da partícula (DUBOVIK et al., 2002b). 
2.3.1.3 Lei de Beer-Bouguer-Lambert 
A partir da Equação A6 (ver Apêndice A) e considerando uma atmosfera plano-paralela, a 
atenuação da radiação solar pode ser expressa mediante a lei Beer-Bouguer-Lambert: 
𝐼 = 𝐼0. 𝑒
−𝜏𝑚 (4) 
em que 𝐼 é a irradiância a nível do solo, 𝐼0é a irradiância extraterrestre obtida pelo método de 
Langley (ECK et al, 1999), 𝜏 é a profundidade óptica da atmosfera2 e 𝑚 é a massa óptica, 
entendida como a razão entre a profundidade óptica vertical e a profundidade óptica em uma 
determinada direção (IQBAL, 1983; TOLEDANO, 2005), e é expressa em função do ângulo 
zenital 𝜃 (em radianos) por: 
𝑚 =
1
cos 𝜃
= sec 𝜃 (5) 
Devido à curvatura da Terra, à refração do ar e ao espalhamento múltiplo, a massa 
óptica pode ser calculada por outras fórmulas empíricas. Então, manipulando a Equação 4, 
tem-se que a profundidade óptica total da atmosfera é dada por: 
𝜏 = −
1
𝑚
ln (
𝐼
𝐼0
) (6) 
 
2 Uma explicação mais detalhada sobre profundidade óptica da atmosfera é dada no Apêndice A. 
29 
 
 
Porém, ao se calcular a profundidade óptica total são incluídas as contribuições dos 
aerossóis, do espalhamento Rayleigh (moléculas) e dos gases traço, assim sendo, faz-se 
necessária a subtração dos dois últimos para isolar a profundidade óptica do aerossol: 
𝜏𝑎 = 𝜏 − 𝜏𝑅 − 𝜏𝑂3 − 𝜏𝐻2𝑂 − 𝜏𝑁𝑂3 − 𝜏𝐶𝑂2 − 𝜏𝐶𝐻4 (7) 
sendo 𝜏𝑎 a profundidade óptica dos aerossóis ou, como é adotada neste estudo, Aerosol 
Optical Depth (AOD), 𝜏𝑅 a profundidade óptica referente ao espalhamento Rayleigh e 𝜏𝑂3 a 
profundidade óptica referente ao ozônio para o canal 670 nm (TOLEDANO, 2005) do 
fotômetro solar CIMEL e os demais referentes ao vapor de água, nitrato, gás carbônico e 
metano. 
O AOD é derivado das medições diretas ao Sol obtidas com um fotômetro solar 
CIMEL, de acordo com um algoritmo da AERONET (TOLEDANO, 2007), podendo ser 
entendida como a concentração de aerossóis na atmosfera, ou seja, é um indicativo da 
quantidade e da eficiência de extinção de radiação solar pela matéria opticamente ativa num 
dado comprimento de onda (BENNOUNA et al. 2011). Isto faz com que o AOD seja a 
propriedade óptica mais importante desta pesquisa. A distinção entre profundidade e 
espessura óptica é abordada no Apêndice A desta dissertação. 
A dependência espectral da teoria Mie para o AOD está relacionada com o tamanho 
das partículas e o comprimento de onda da radiação solar incidente (TOLEDANO, 2005), por 
isso, se utiliza um parâmetro devido a Ångström (1929, 1964) que propôs a seguinte 
expressão: 
𝜏𝑎 = 𝛽. 𝜆
−𝛼 (8) 
sendo 𝛽 o coeficiente de turbidez de Ångström e 𝛼 um expoente estreitamente correlacionado 
ao tamanho das partículas de espalhamento e à frequência de sua distribuição de tamanho 
(coeficiente de Ångström) (ÅNGSTRÖM, 1929). Dessa forma, há uma relação entre a 
dependência espectral de coeficientes de extinção e o tamanho da partícula de aerossol (XU; 
WANG, 2015). Um método bastante simples foi discutido por Ångström (1961) para 
determinar 𝛽 (constante de valor 1) bem como 𝛼. Ao manipular a Equação 8 com logaritmo 
neperiano, obtém-se: 
ln 𝜏𝑎 = ln 𝛽 − 𝛼. ln 𝜆 (9) 
Porém, o 𝛼 pode ser calculado em pares de comprimentos de onda, sendo 𝜆1 menor 
que o 𝜆2, conforme a Equação 10. Dessa forma, subtrai-se as expressões verificadas em 
ambos comprimentos a fim de encontrar o valor de 𝛼: 
30 
 
 
ln 𝜏𝑎 (
𝜆1
𝜆2
) = −𝛼. ln (
𝜆1
𝜆2
) (10) 
Portanto: 
𝛼 (
𝜆1
𝜆2
) =
− ln[𝜏𝑎(𝜆1)/𝜏𝑎(𝜆2)]
ln(𝜆1/𝜆2)
 (11) 
O coeficiente, expoente ou parâmetro de Ångström, aqui adotado como 𝛼, é um 
indicativo do tamanho predominante das partículas, em outras palavras, é a inclinação do 
logaritmo da profundidade óptica em função do logaritmo de comprimentos de onda. 
Teoricamente o coeficiente de Ångström pode tomar valores entre 0 e 4. Com valor próximo 
de zero, tem-se partículas grandes como gotas de nuvens, enquanto valores mais altos 
representam partículas menores com maior dependência espectral, como aerossóis de queima 
de biomassa. O 𝛼 ~ 2 indica predominância de partículas de aerossol da moda fina, e o 𝛼 ~ 0 
indica predominância de partículas da moda grossa (KAUFAMN et al., 1998); assim, para a 
grande parte dos tipos de aerossol atmosférico, 1 < 𝛼 < 2 (YAMASOE; CORRÊA, 2016). 
Contudo Gobbi et al. (2007) explicaram que a moda fina é principalmente determinada por 𝛼 
> 1, aerossóis submicron, enquanto que as partículas grossas de supermicron são geralmente 
associadas a 𝛼 < 1. 
Para finalizar esta seção, são apresentadas duas últimas propriedades ópticas também 
utilizadas na pesquisa. Uma delas é a água precipitável, dada em cm, representando a 
quantidade total de vapor de água na direção zênite, entre uma superfície (Terra ou uma certa 
superfície elevada) e o topo da atmosfera (IQBAL, 1983), ou seja, é a quantidade de água que 
precipitaria caso a atmosfera estivesse saturada de vapor d’água (PAIXÃO, 2011). É 
importante frisar que a água precipitável não é uma propriedade óptica específica de aerossóis 
atmosféricos. Ela é obtida usando a seguinte equação: 
𝑢 = 
[
ln 𝑇𝑤
−𝐴
]
1
𝐵⁄
𝑚𝑤
 (12) 
em que 𝑇𝑤 é a transmissão de vapor de água e 𝐴 e 𝐵 são constantes de absorção exclusivas do 
filtro 935 nm, 𝑚𝑤 é a massa de ar ótico de vapor de água, e 𝑢 é a abundância total de vapor de 
água da coluna. Esta abundância total do vapor de água da coluna é convertida em água 
precipitável usando o fator de normalização (uo = 10 kg/m
2) e dividida pelo valor médio da 
densidade da água (ρo = 1000 kg/m
3) para obter u em cm. 
A outra propriedade óptica é a distribuição de tamanho volumétrica, adotada aqui 
como DTV, que expressa as modas dos tamanhos das partículas com uma função lognormal, 
geralmente, a moda fina ou de acumulação (de ~0,1 a ~2 μm) e a moda grossa (de ~2 a ~50 
31 
 
 
μm) (SEINFELD; PANDIS, 2016). O tamanho do aerossol é um parâmetro chave para separar 
o aerossol natural do antropogênico, que é dominado por partículas de moda fina, ao passo 
que o natural contém partículas de moda grossa (GUERRERO-RASCADO et al., 2009; 
CALINOIU et al., 2011). A DTV é calculada pela expressão a seguir: 
𝑑𝑉
𝑑 ln 𝑅
=
𝑉0
𝜎√2𝜋
𝑒
[−
1
2
(
ln(𝑅/𝑅𝜈)
𝜎
)
2
]
 (13) 
em que 𝑑𝑉 𝑑 ln 𝑅⁄ (μm
3/μm2) é a DTV, 𝑉0 é o volume das partículas, 𝑅 é o raio da partícula, 
𝑅𝜈 é o raio médio geométrico do volume das partículas e 𝜎 é o desvio padrão geométrico 
(SMIRNOV et al., 2002). A distinção entre partículas finas e grossas é fundamental, portanto, 
em qualquer discussão da física, química, medição ou efeitos na saúde causados pelos 
aerossóis (SEINFELD; PANDIS, 2016). Por fim, a DTV pode ser entendida como o volume 
colunar das partículas por unidade de seção transversal da coluna atmosférica (SMIRNOV et 
al., 2002). 
2.4 Sensoriamento remoto de aerossóis atmosféricos 
Conforme Ferreira (2011), o sensoriamento remoto é um termo usado para descrever 
a tecnologia que permite o estudo de algumas características de um objeto, sem 
necessariamente estabelecer contato com ele. Sua origem física está ligada às experiências 
realizadas por Newton, constatando que um raio luminoso (luz branca), ao atravessar um 
prisma, decompõe-se em um feixe colorido (espectro de cores). Partindo desse princípio, o 
sensoriamento remoto de aerossóis pode ser realizado em superfície ou por satélites. 
Durante os anos de 1990, o interesse renovado e uma maior compreensão dos 
processos de aerossóis exigiram uma ênfase no monitoramento por essas duas abordagens 
(SMIRNOV et al., 2000). Para associar o impacto do aerossol à atividade humana, precisamos 
distinguir os aerossóis naturais dos antropogênicos. Ao medir separadamente partículas finas 
e grossas, os sensores remotos distinguem a emissão e o transporte de poeira (principalmente 
de fontes naturais) da poluição e de aerossóis de fumaça (principalmente antropogênicos) em 
todo o planeta (KAUFMAN; TANRÉ; BOUCHER, 2002). Sendo assim, o sensoriamento 
remoto dos aerossóis naturais e antropogênicos têm sua importância nesta pesquisa e foi 
subdividido,nesta seção, em Rede RIMA-AERONET, Satélites e Sistema LIDAR. 
32 
 
 
2.4.1 Rede RIMA-AERONET 
A AERONET é uma federação de redes de sensoriamento remoto de aerossol 
baseada no solo, estabelecida pela National Aeronautics and Space Administration (NASA) e 
PHOtométrie pour le Traitement Opérationnel de Normalisation Satellitaire (PHOTONS) e é 
expandida por outras redes como a, Red Ibérica de Medida fotométrica de Aerosoles (RIMA) 
(TOLEDANO et al., 2011) e colaboradores de agências nacionais, institutos, universidades, 
cientistas individuais, entre outros. 
O projeto AERONET começou na década de 1990 com o objetivo de monitorar as 
propriedades ópticas do aerossol a partir do solo, baseado em fotômetros solar CIMEL 
(HOLBEN et al., 1998; GUERRERO-RASCADO et al., 2013) bem como validar as 
recuperações por satélite de propriedades ópticas de aerossóis. A fundação da rede ocorreu, 
mais precisamente, em 1998 (TOLEDANO et al., 2011), passando a fornecer dados para a 
caracterização de aerossóis em escala global em sinergismo com outros tipos de medidas de 
aerossóis. Suas medidas também são utilizadas para desenvolvimento e assimilação de 
modelos de transporte de aerossóis (OMAR et al., 2013). Para este fim, ela impõe a 
padronização de instrumentos, calibração e processamento (HOLBEN et al., 1998; 
SMIRNOV et al., 2000; PERRONE et al., 2004). 
A rede RIMA foi criada em 2004 com o objetivo de promover a colaboração entre as 
instituições parceiras, contudo, ela iniciou suas operações como parte da AERONET em 2006, 
após uma calibração conjunta de todos os novos instrumentos (fotômetros solares CIMEL) 
(TOLEDANO et al., 2011). Ademais, os sites da RIMA são muito apropriados para a 
validação de satélites em diferentes ambientes: litoral, urbano, mediterrâneo, rural etc. 
(BENNOUNA et al., 2011). É possível visualizar toda a abrangência da rede RIMA na Figura 
5 com destaque para o site de Natal, única estação brasileira vinculada à rede RIMA. 
33 
 
 
Figura 5 - Abrangência da rede RIMA com destaque para Natal e os fotômetros ativos (cor amarela), 
dezembro de 2017. 
 
Fonte: Adaptada de www.caelis.uva.es (2018). 
2.4.2 Satélites 
Os satélites artificiais são úteis para monitorar a atmosfera do planeta em tempo real, 
sendo um eficiente caminho para monitorar propriedades de aerossóis (AOD e α) em uma 
escala global (SINYUK et al., 2007) e contribuir para a modelagem atmosférica o que, nas 
últimas décadas, tem levado a comunidade científica a buscar a inclusão de efeitos de 
aerossóis sobre o clima em modelos numéricos atmosféricos para previsão de tempo, clima e 
qualidade do ar (CORREA, 2007). O satélite, sem dúvida, constitui a ferramenta mais 
apropriada para uma ampla cobertura temporal e espacial (BENNOUNA et al., 2011) e suas 
aplicações estão em diversas áreas: agricultura, meio ambiente, hidrosfera, atmosfera e 
aplicações socioeconômicas. 
Desde abril de 1960, os satélites meteorológicos estão em órbita do planeta Terra, 
obtendo excelentes dados observacionais (FERREIRA, 2011), com a observação de nuvens 
sendo uma das primeiras tarefas incorporadas à carga de satélites artificiais (CEBALLOS, 
2007). Contudo, foi a partir da convenção de Estocolmo em 1972 que houve um estímulo à 
criação de um programa internacional denominado Earth Observing System (EOS) liderado 
pela NASA para o estudo de processos de mudanças climáticas, em 1980, (SOARES; 
BATISTA; SHIMABUKURO, 2007) e, pela primeira vez, um programa espacial definiu os 
sensores dos satélites nas exigências dos especialistas das áreas de Ciência da Terra. 
34 
 
 
Um desses sensores é o MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), 
que faz parte de uma nova geração de sensores espaciais. O lançamento deste sensor ocorreu 
no fim de 1999 e suas medições de radiância são realizadas em 36 canais, abrangendo uma 
faixa de 0,44 a 15 μm, com uma variação de resolução espacial de 250 m (bandas 1 e 2), 500 
m (bandas 3 a 7) e 1 km (bandas 8 a 36) (BENNOUNA et al., 2011). Este sensor possui dois 
satélites, o Terra desde 2000 e o Aqua desde 2002 (KAUFMAN et al., 2005b; TOMASI et al., 
2015) que estão em órbita polar3. 
Além do sensor MODIS, existem outros como o Cloud-Aerosol Lidar with 
Orthogonal Polarization (CALIOP) a bordo do satélite Cloud-Aerosol Lidar and Infrared 
Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO) que foi lançado em 28 de abril de 2006 cujo uso 
do laser ocorreu em 7 de junho de 2006 (WINKER; HUNT; MCGILL, 2007). Com os 
algoritmos do CALIOP, este satélite consegue identificar as camadas da atmosfera, de 
aerossóis e de nuvens (OMAR et al., 2013). A Figura 6 ilustra os satélites CALIPSO e Aqua 
em uma mesma órbita espacial junto com outros quatro satélites. 
 
Figura 6 - Órbita realizada pelos satélites Aqua, CloudSat, CALIPSO, PARASOL e Aura. Destaque 
(quadrado vermelho) para o sensor MODIS abordo do satélite Aqua. O satélite OCO caiu em 24 de 
fevereiro de 2009 e atualmente está em órbita o OCO-2. O tempo (em min e seg) representa a 
passagem de cada satélite após a passagem do anterior. 
 
Fonte: Adaptada de www.pt.wikipedia.org (2018). 
 
Conforme Correia et al. (2007) e Olmo et al. (2008), os resultados obtidos a partir de 
sensores em satélites precisam ser “validados”, isto é, comparados com instrumentos de 
reconhecida eficiência e robustez pela comunidade internacional, para que possam ser 
 
3 Esta órbita passa pelos polos do planeta com uma inclinação próxima a 90 graus em relação ao 
Equador. 
35 
 
 
utilizados com finalidades científicas, portanto os produtos de propriedades ópticas do 
aerossol do sensor MODIS, por exemplo, podem ser validados pela comparação com os 
produtos obtidos da AERONET. 
2.4.3 Sistema LIDAR 
O LIDAR é uma técnica de sensoriamento remoto ativo que possui um sistema de 
transmissão composto por um laser, apontando para o céu em um ângulo de 90º, e um sistema 
de aquisição, composto por um telescópio e equipamentos de detecção do sinal recebido 
(KOVALEV; EICHINGER, 2004; ARGALL; SIGA, 2013) - Figura 7. A técnica consiste no 
envio de pulsos de luz (TOMASI et al., 2015) em direção ao objeto de estudo que espalha parte da 
luz de volta e o telescópio recebe parte do sinal de retorno (ARGALL; SIGA, 2013), por isto, é 
dito ativo, ao passo que um radiômetro é chamado passivo, pois apenas recebe a radiação devida à 
atenuação da luz solar. 
 
Figura 7 - Sistema Duster LIDAR da Cidade de Natal: 1 - laser para a emissão monocromática, 2 - 
espelho para direcionar o laser, 3 - telescópio para receber o sinal e 4 - unidade de controle para a 
comunicação entre o operador e o instrumento. 
 
Fonte: Elaborada pelo autor (2018). 
 
 
36 
 
 
Este instrumento é capaz de fornecer um perfil vertical da atmosfera até uma certa 
altura o que possibilita a identificação de camadas (aerossol ou nuvem) durante o intervalo de 
tempo de medição. A identificação destas camadas só é possível graças às partículas esféricas, 
que não despolarizam a luz e as partículas não esféricas, que normalmente o fazem. Ele pode 
identificar a estrutura e estratificação de camadas locais de aerossol (MONTILLA-ROSERO 
et al., 2016) na faixa de altitude em que a imagem do laser está completamente dentro do 
campo de visão do telescópio (TOMASI et al., 2015). 
O LIDAR também fornece a Razão LIDAR, razão entre os coeficientes de 
retroespalhamento e de extinção dos aerossóis. A obtenção desses parâmetros se dá em 
sinergia com as medições de um fotômetro solar com os valores de AOD dos aerossóis 
(LOPES, 2011), portanto, de acordo com Tomasi et al. (2015), esses instrumentos ópticos 
(LIDAR e fotômetros solares) medem as características do campo de luz atmosférico (interno, 
refletido ou transmitido). 
 
 
37 
 
 
3 REVISÃO DE LITERATURA 
A revisão de literatura apresentará as principais pesquisas com o banco de dados da 
AERONETtanto a nível global como a nível nacional, assim como alguns trabalhos 
envolvendo sistemas LIDAR e os sensores MODIS e CALIOP. 
3.1 Estudos com o banco de dados da AERONET 
A AERONET foi se aperfeiçoando no processamento dos dados por meio de 
algoritmos de processamento que evoluíram da Versão 1 para a Versão 2 em julho de 2006 e, 
em 2016, eles passaram à Versão 3, melhorando o processamento em pequenas correções, 
restauração de AOD de alta seletividade aplicada a todos os níveis, exclusão de nuvem, dados 
elevados de massa de ar, dado automático de qualidade assegurada, dentre outras. Smirnov et 
al. (2000) desenvolveram um algoritmo que elimina eventuais resultados contaminados por 
nuvens (cloud-screened) (nível 1.5) e Holben et al. (2006) desenvolveram um algoritmo de 
recuperação da Versão 2, melhorando a avaliação interna dos modelos esféricos e esferoides, 
a caracterização do albedo superficial para diferentes tipos de superfícies e alterando as 
restrições para garantir a qualidade da inversão4, sendo estas restrições desenvolvidas de 
acordo com estudos de sensibilidade de Dubovik et al. (2000). 
A partir dos anos 2000, a AERONET utilizou o algoritmo de inversão desenvolvido 
por Dubovik e King (2000) que melhorou as recuperações de aerossol, ajustando todo o 
campo medido de radiação, recuperando propriedades tais como a distribuição de tamanho, o 
índice de refração complexo, SSA e função de fase para partículas esféricas homogêneas 
dispersas, que ficou conhecido como Dubovik Versão 1 (logo depois denominada Versão 1). 
Em seguida, o algoritmo foi expandido por Dubovik et al. (2000, 2002a, 2006), se adaptando 
às radiações medidas nos quatro comprimentos de onda para um modelo de transferência 
radiativa com as propriedades do aerossol derivadas com um mínimo de suposições. Sinyuk et 
al. (2007) modificaram o algoritmo inverso padrão de Dubovik e King (2000) para recuperar a 
refletância de superfície, além dos parâmetros de aerossol, quando estão disponíveis medições 
de satélites co-incidentes, em outras palavras, eles fizeram recuperações simultâneas das 
propriedades de aerossóis de uma combinação entre dados da AERONET e de satélites. 
Giles et al. (2019) explicaram a diferença entre a versão atual da AERONET, Versão 3, e a 
Versão 2 da seguinte forma: o algoritmo Versão 3 fornece controles de qualidade de 
 
4 Termo utilizado pela AERONET para os algoritmos que recuperam as propriedades ópticas de 
aerossóis a partir dos valores da medida direta de AOD. 
38 
 
 
“varredura” de nuvem e controles de anomalia de instrumento totalmente automáticos; todas 
essas atualizações da nova versão aplicam-se a dados quase em tempo real; um 
aprimoramento completo do algoritmo proporcionou a oportunidade de melhorar as entradas e 
as correções de dados como as caracterizações de temperatura específicas do filtro exclusivo 
para todos os comprimentos de onda visível e infravermelho próximo, os coeficientes de 
absorção gasosos e de vapor de água atualizados e conjuntos de dados auxiliares. Desta 
forma, a Versão 3 é um novo algoritmo automatizado de garantia de qualidade dos dados. 
Nakajima et al. (1996) desenvolveram e aplicaram um código de inversão 
(Skyrad.pack) que inclui modelos precisos de transferência radiativa para explicar o 
espalhamento múltiplo de partículas esféricas além de recuperar índice de refração, espessura 
óptica e distribuição de tamanho. Em outras palavras, esse método foi usado para inverter a 
distribuição angular de radiância do céu com ou sem espessura óptica espectral (esse código 
também é utilizado pela AERONET). 
Mais tarde, Boi et al. (1999) realizaram algumas modificações nesse código para 
incluir a determinação de um melhor índice de refração, porém não usaram os dados da rede e 
sim, de radiômetros Modelo Pom-01 e Pom-01L da Prede Company (Tóquio). Olmo et al. 
(2006) adaptaram o código Skyrad.pack, conseguindo recuperar as propriedades ópticas de 
aerossóis não esféricos com base no modelo de uma mistura de esferóides polidispersos 
orientados aleatoriamente e Olmo et al. (2008) incluíram características não esféricas para 
melhorar as qualidades de recuperação para grandes partículas de poeira neste mesmo código 
já modificado. 
O’Neill, Dubovik e Eck (2001) demonstraram que valores do Expoente de Ångström 
da moda fina podem ser extraídos diretamente das medidas espectrais de primeira e segunda 
ordem da profundidade óptica de aerossóis, por meio de um algoritmo de inversão de 
curvatura espectral. Dois anos depois, O’Neill et al. (2003) utilizaram o algoritmo de O’Neill, 
Dubovik e Eck (2001) para validar opticamente a extração da profundidade óptica da moda 
grossa e fina, resultando em uma coerência entre a variação da profundidade óptica da moda 
grossa com a evidência fotográfica de nuvens finas e uma coerência entre a variação da 
profundidade óptica da moda fina com as evidências fotográficas de céu limpo e neblina. Os 
dois estudos citados não incluíram medições de parâmetros microfísicos de aerossóis, mas 
sim, dados de extinção solar de nível 1.0 já que o algoritmo utilizado nesses estudos equivale 
a uma técnica de triagem parcial de nuvens. 
Dentre outros estudos possibilitados pela base de dados da AERONET, tem-se: 
Kaufman, Gobbi e Koren (2006) mostraram que a exclusão rigorosa de nuvens pode 
39 
 
 
influenciar sistematicamente para condições menos nubladas e mais secas, subestimando 
Aerosol Optical Thickness (AOT) ao comparar o Algoritmo SVA5 de Kaufman et al. (2005b) 
com o algoritmo da AERONET nível 1.5; Gobbi et al. (2007) propuseram uma estrutura 
gráfica para classificar as propriedades de aerossóis usando observações diretas do Sol de 
fotômetros solares para oito estações espalhadas no globo; e Prats et al. (2008) caracterizaram 
os aerossóis utilizando algumas propriedades ópticas (AOD, α, SSA, VSD e N) da Versão 1 
para um curto período de tempo (verão de 2004). 
Taylor et al. (2015) desenvolveram uma metodologia para particionar espacialmente 
o globo em zonas de misturas de aerossol com características distintas com contribuições do 
modelo global Goddard Chemistry Aerosol Radiation and Transport (GOCART), tendo como 
referência os valores da AERONET; e, no mesmo ano, Tomasi et al. (2015) caracterizaram os 
aerossóis em regiões polares por meio do sensoriamento remoto utilizando a rede AERONET 
como base de dados principal. Além dessa base, eles utilizaram satélites e perfis verticais de 
LIDAR. 
Adicionalmente, o Quadro 1 traz um resumo de algumas propriedades ópticas de 
aerossóis estudadas, utilizando o banco de dados da rede AERONET. Estas propriedades 
também foram analisadas no presente trabalho. 
 
Quadro 1- Exemplos de pesquisas utilizando algumas propriedades ópticas com dados da AERONET e 
seus respectivos autores. 
Propriedades ópticas Autores 
AOD 
Valenzuela et al. (2010); Smirnov et al. (2002); Perrone et al. 
(2004); Toledano (2005); Paixão et al. (2006); Muyimbwa et al. 
(2015). 
α 
Valenzuela et al. (2010); Smirnov et al. (2002); Perrone et al. 
(2004); Toledano (2005); Paixão et al. (2006); Muyimbwa et al. 
(2015). 
DTV 
Valenzuela et al. (2010); Smirnov et al. (2002); Perrone et al. 
(2004); Guerrero-Rascado et al. (2009); Paixão et al. (2006); 
Hamill et al. (2016); Olmo et al. (2008); Dubovik et al. (2002a). 
SSA 
Valenzuela et al. (2010); Smirnov et al. (2002); Perrone et al. 
(2004); Lee et al. (2010); Paixão et al. (2006). 
N Perrone et al. (2004); Paixão et al. (2006); Hamill et al. (2016). 
Água precipitável 
Smirnov et al. (2002); Paixão et al. (2006); Muyimbwa et al. 
(2015). 
g Valenzuela et al. (2010); Paixão et al. (2006). 
Fonte: Elaborada pelo autor (2018). 
 
5 Algoritmo SVA (Spectral Variability Cloud Screening Algorithm) de Kaufman et al. (2005b) foi 
desenvolvido para rastrearas nuvens e aumentar o volume de dados de aerossóis nos produtos 
do MODIS. 
40 
 
 
3.2 Estudos com outras técnicas de sensoriamento remoto de aerossóis 
Em relação a outras técnicas de sensoriamento remoto de aerossóis, foi possível 
relacionar dados de satélite e LIDAR com o banco de dados da rede AERONET, tais como: 
Kaufman et al. (1998) usaram várias técnicas para derivar a absorção de aerossóis e a 
concentração de black carbon (BC) a partir de análises laboratoriais de filtros, monitoramento 
contínuo in situ de aeronaves e sensoriamento remoto de fotômetros da AERONET, em um 
experimento chamado Smoke, Clouds, and Radiaton-Brasil (SCAR-B) ocorrido em 1995; 
Omar et al. (2005) desenvolveram um modelo de classificação dos aerossóis utilizado pelo 
CALIPSO derivado de uma análise de cluster dos dados de propriedades ópticas do fotômetro 
solar; Kaufman et al. (2005a) fizeram uma primeira quantificação da poeira que é 
transportada da África para a Bacia Amazônica utilizando o MODIS correlacionado com a 
AERONET; Kaufman et al. (2005b) investigaram os efeitos de nuvens nas medidas MODIS de 
AOT e o efeito das nuvens mais baixas usando a diferença entre o MODIS e AOT da 
AERONET medidos simultaneamente. 
Em relação às validações com sensores de satélites, Guerrero-Rascado et al. (2009) e 
Wang et al. (2016) utilizaram o MODIS para suas validações; Landulfo et al. (2016) e Omar 
et al. (2013) utilizaram o CALIPSO para validações em seus trabalhos; Rizzo et al. (2013) 
associaram os coeficientes de espalhamento e de retroespalhamento de sua pesquisa com 
medidas de aerossóis baseadas no MODIS; e Guedes et al. (2018) correlacionaram medições 
do DUSTER Lidar, na cidade de Natal, com dados do fotômetro solar CIMEL, dados do 
satélite CALIPSO, além de avaliar a origem das massas de ar com o modelo HYSPLIT. Os 
resultados de Guedes et al. (2018) mostraram que os aerossóis sobre a cidade de Natal são 
compatíveis com a poeira mineral para o dia 11 de março de 2016. 
Outros estudos com sistemas LIDAR: Baars et al. (2011) confirmaram uma forte 
contribuição de fumaça para as plumas de aerossol que são transportadas da África Central e 
Ocidental para a América do Sul, durante a estação chuvosa da Amazônia, sendo esta 
pesquisa a primeira documentação de perfil vertical do transporte de longo alcance de fumaça 
africana com base em observações LIDAR na Bacia Amazônica; e Montilla-Rosero et al. 
(2016) utilizaram um sistema de LIDAR elástico para identificar intrusões de camadas 
externas de aerossol através do aumento significativo de propriedades ópticas de aerossóis ao 
longo das alturas mais baixas da troposfera, de Concepción - Chile, sendo este estudo o 
primeiro a mostrar os resultados com esse tipo de sistema para a região. 
41 
 
 
3.3 Transporte transcontinental de aerossóis 
Em relação ao transporte transatlântico de aerossóis de queima de biomassa e de 
poeira mineral, Landulfo et al. (2016) identificaram uma pluma de aerossol a 
aproximadamente 3.000 metros de altura sobre Natal, no dia 1 de junho de 2016, e a 
classificaram como poeira. Em seu estudo Landulfo et al., (2016) utilizou um LIDAR, isso faz 
com que esta pesquisa (dissertação) seja pioneira em Natal, já que pela primeira vez foram 
utilizadas as medições direta do Sol e as de radiância do céu do fotômetro solar CIMEL para 
obter as propriedades ópticas e a classificação dos aerossóis. 
Em trabalhos mais recentes, Cardoso et al. (2018) mediram poeira nos meses de 
dezembro a fevereiro e de maio a setembro transportada em massas de ar provenientes do 
Norte da África para a Ilha de Cabo Verde, e Wang et al. (2016) encontraram não só a 
presença de poeira africana na bacia amazônica, mas também a presença de aerossóis de 
queima de biomassa vindos do continente africano que interrompem episodicamente as 
condições quase prístinas da região. O mesmo estudo concluiu que a emissão da depressão de 
Bodélé é importante no leste do Brasil, sendo a ZCIT um dos principais sistemas sinóticos 
para o transporte de poeira da depressão de Bodélé nos meses de inverno (janeiro a março) 
(ABOUCHAMI et al., 2013). 
Anteriormente, Smirnov et al. (2002) identificaram na pequena Ilha Ascension, 
aerossóis de poeira e de combustão de biomassa vindos da África. Sendo assim, estes estudos 
reforçam, mais uma vez, a presença destas partículas na América do Sul e no Oceano 
Atlântico, respectivamente. 
É sabido que o transporte da poeira mineral e de aerossóis de queima de biomassa do 
continente africano chega até a Amazônia durante a estação chuvosa (de janeiro a maio) como 
mostram os estudos de Talbot et al. (1990); Swap et al. (1992); Baars et al. (2011); Ben-Ami 
et al. (2010) e Abouchami et al. (2013), assim como Kumar et al. (2014) mostraram que o 
transporte transatlântico da poeira africana chega até o Caribe. Por fim, Rizzo et al. (2013) 
também observaram episódios de queima de biomassa e partículas de poeira mineral 
advectadas da África entre os meses de janeiro e abril. 
 
42 
 
 
4 MATERIAL E MÉTODOS 
A seção material e métodos está dividida em local de estudo, instrumento e medidas 
e os métodos que foram utilizados para o desenvolvimento da pesquisa, com uma descrição 
do instrumento e do seu sistema de processamento dos dados, além de um detalhamento da 
metodologia para alcançar os objetivos propostos. 
4.1 Local de estudo 
Natal é a capital do Rio Grande do Norte (RN), um dos estados da federação que 
compõem a Região Nordeste do Brasil (NEB) que faz divisa com o Oceano Atlântico, Paraíba 
e Ceará, conforme ilustrada na Figura 8. É uma cidade situada na costa leste do estado cujas 
coordenadas são 05º47’42”S e 35º12’34”W, possui 30 m de altitude e uma área de 
aproximadamente 170 km². Segundo o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), 
a população estimada para o ano de 2018 era de 877.640 habitantes. 
 
Figura 8 - Mapa da área de estudo, Natal capital do Rio Grande do Norte, com destaque ao ponto de 
coleta de dados dentro da UFRN. 
 
Fonte: Elaborada pelo autor (2018). 
 
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Alvares et al. (2014) descreveram o clima de Natal, utilizando a Classificação 
Climática de Köppen, como tropical com estação chuvosa que se estende do outono ao 
inverno austral, sendo os meses entre maio e julho com a maior volume de chuvas. De acordo 
com as normais climatológicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), a 
temperatura média é de 26oC e pode cair para 24oC no inverno e atingir cerca de 30oC durante 
o verão, a irradiação solar produz em torno de 3.000 horas de insolação por ano e a 
precipitação média é de 1.465 mm/ano, principalmente de março a junho, com um máximo 
em abril (265 mm). 
Os ventos em Natal são sempre de sudeste vindos do oceano para a terra, que é 
predominante em todo NEB (SANTOS; SILVA, 2013), sendo os mais fortes de agosto a 
novembro e mais fracos de março a abril (SANTOS; SILVA, 2013). Como explicado por 
Reboita et al. (2012): a terra está em rotação (sob a força de Coriolis), os ventos que se 
dirigem para o Equador são defletidos no Hemisfério Sul (HS) para a esquerda do movimento 
e no Hemisfério Norte (HN) para a direita, formando os ventos alísios de sudeste no HS e os 
de nordeste no HN. Outra característica de Natal é que a evaporação do mar forma uma série 
de nuvens baixas do tipo cumulus e fractocumulus durante todo o ano. 
4.1.2 Sistemas atuantes na precipitação local 
Diferentes sistemas atmosféricos favorecem a precipitação no NEB e, 
consequentemente, a precipitação em Natal. Conforme a Tabela 2, são eles: ZCIT, Distúrbios 
Ondulatórios de Leste (DOL), Vórtice Ciclônico de Altos Níveis (VCAN) e Sistemas de Brisa 
(SB). É importante ressaltar que os aerossóis podem ser eliminados da atmosfera pela 
deposição úmida e/ou deposição seca, ou seja, dependendo das condições meteorológicas 
como a quantidade de precipitação, a velocidade do vento, dentre outras (Ver