Estimativa de recarga natural em aquífero livre e raso com suporte de sensoriamento remoto : aplicação na bacia do ribeirão Serra Azul (MG)

• Autor(a) principal: Rodrigo de Paula Hamzi
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/61139
• topic: Recarga; Thornthwaite; Sensoriamento remoto; Aquífero livre e raso; VNA; Engenharia sanitária; Recursos hídricos - Desenvolvimento; Aquíferos; Sensoriamento remoto

A estimativa da recarga de um aquífero é essencial tanto para o conhecimento dos recursos hídricos disponíveis quanto para avaliar a vulnerabilidade das águas subterrâneas. Entretanto, não há um método universal para sua quantificação, assim, esta dependerá de cada limitação ou especificação da técnica aplicada. As técnicas são geralmente pontuais e necessitam de extensos recursos para sua espacialização. O uso de sensoriamento remoto viabiliza a obtenção das variações climáticas, que são relacionadas ao processo de recarga, em escalas que os métodos pontuais não conseguiriam. A metodologia de Thornthwaite (balanço hídrico no solo), aplicada conforme Charles et al. (1993), em associação com sensoriamento remoto possibilitaria simular a recarga espacialmente através da modelagem indireta da variação de umidade no solo e a utilização de componentes do balanço hídrico. Outro método que possibilita associar o sensoriamento remoto à recarga espacialmente é o balanço hídrico simplificado, no qual se aplica exclusivamente dados obtidos por essa técnica. Assim, o presente trabalho estimou a distribuição espacial e temporal da recarga de um aquífero livre e raso em uma sub-bacia do Ribeirão Serra Azul, em Minas Gerais, para os anos hidrológicos de 2011/2012, 2012/2013 e 2013/2014, pelo balanço hídrico no solo, variando a pluviometria in situ e via sensoriamento remoto, mantendo a evapotranspiração in situ, e o balanço hídrico simplificado, utilizando somente produtos climáticos advindos de sensoriamento remoto. Dos dados de precipitação advindos do sensoriamento remoto, foram analisados os índices de desempenho dos seguintes produtos: Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) – Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA) 3B42RT V7; Combined Scheme approach (CoSch); e Precipitation Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks – Cloud Classification System (PERSIANN-CSS), tendo sido utilizado neste trabalho o TRMM – TMPA 3B42RT V7 por ter apresentado melhor performance. A evapotranspiração por sensoriamento remoto utilizada foi proveniente do método Operational Simplified Surface Energy Balance (SSebop). As estimativas geradas nos balanços hídricos foram confrontadas com a recarga estimada pelo método de Variação de Nível d’Água (VNA) por meio de métricas de avaliação. Os métodos de balanço hídrico para a estimativa de recarga empregados com dados in situ e de sensoriamento remoto não apresentaram bons resultados na escala mensal quando comparados com a recarga bruta estimada pelo método VNA. Em geral, o balanço hídrico simplificado demonstrou piores resultados do que o balanço hídrico no solo, tanto o que utilizou a precipitação in situ como em sensoriamento. Assim, nos casos dos dois métodos de balanço hídrico no solo os resultados indicam que é necessário aprimorar suas variantes e especificamente no caso do balanço hídrico simplificado, deve-se melhorar a acurácia dos produtos de sensoriamento remoto utilizados.