Estimativa da evapotranspiração real via sensoriamento remoto
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/31496 |
Resumo: | A evapotranspiração real (ETa) é um dos mais importantes processos do ciclo hidrológico e principal responsável pelas perdas de água na superfície. O conhecimento preciso da taxa de ETa no tempo e no espaço é necessário para a modelagem do balanço hídrico em bacias hidrográficas e identificação da produtividade agrícola, entre outras aplicações. A ETa é determinada in situ por torres de fluxo e por lisímetros, cuja rede de monitoramento é incapaz de representar a sua grande variabilidade espacial. O uso do sensoriamento remoto não permite uma medida direta de ETa, mas possibilita a estimativa da fração evaporativa que, junto a dados meteorológicos, é utilizada para derivar ETa e sua distribuição espacial. Vários modelos utilizam informações de temperatura da superfície e índice de vegetação, captadas por diferentes sensores remotos, como o MODIS e o Landsat, para derivar o valor de ETa. Neste estudo, foi avaliado o modelo de balanço de energia de superfície SSEBop. O modelo foi aplicado com dados MODIS, sendo realizadas 8 parametrizações diferentes, na região do Sistema Aquífero Urucuia (SAU) e foi confrontado com dados de balanço hídrico mensal, estimado pelo modelo SMAP, e balanço hídrico anual, ambos calculados em 4 bacias. O modelo também foi implementado com imagens Landsat 7 e Landsat 8 no Estado do Rio Grande do Sul e validado com dados de ETa medida em duas torres de fluxo instaladas em culturas de arroz irrigado, nos municípios de Paraíso de Sul e Cachoeira do Sul. Finalmente, o modelo foi utilizado para estimar ETa, com imagens Landsat 7 e Landsat 8, em uma plantação de tomates irrigada por pivô central, e comparado a dados de consumo da irrigação. A comparação das 8 parametrizações do modelo revelou que a última versão do modelo apresenta resultados mais próximos aos do balanço hídrico, mas com diferenças pouco expressivas entre a utilização de dados meteorológicos ou climatológicos, e de uma ou mais áreas para o cálculo do fator c. A ETa anual estimada pelo SSEBop mostrou-se próxima à calculada pelo balanço hídrico anual, com erros entre 10 e 20%, porém com baixa correlação linear. A ETa foi superestimada pelo SSEBop na estação seca e subestimada na estação chuvosa, em relação ao modelo SMAP mensal. Comparada à ETa medida nas torres de fluxo, o modelo SSEBop apresentou erros entre 0,8 e 1,6 mm/dia (17% e 34%), com superestimativa dos valores intermediários de ETa. A aplicação do SSEBop na plantação de tomates mostrou boa aproximação entre os valores de ETa e de lâmina de água aplicada. Este estudo demonstrou o potencial do sensoriamento remoto, especialmente do modelo SSEBop, na estimativa e monitoramento de ETa em escala regional e local, bem como de sua aplicação na estimativa do consumo de água para irrigação. |
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Eber José de Andrade Pintohttp://lattes.cnpq.br/5066699058781569Philippe MaillardTalita Fernanda das Graças SilvaFrancisco Eustáquio Oliveira e SilvaAnderson Luis Ruhoffhttp://lattes.cnpq.br/2932045978915196Bruno César Comini de Andrade2019-12-10T16:50:27Z2019-12-10T16:50:27Z2018-09-28http://hdl.handle.net/1843/31496A evapotranspiração real (ETa) é um dos mais importantes processos do ciclo hidrológico e principal responsável pelas perdas de água na superfície. O conhecimento preciso da taxa de ETa no tempo e no espaço é necessário para a modelagem do balanço hídrico em bacias hidrográficas e identificação da produtividade agrícola, entre outras aplicações. A ETa é determinada in situ por torres de fluxo e por lisímetros, cuja rede de monitoramento é incapaz de representar a sua grande variabilidade espacial. O uso do sensoriamento remoto não permite uma medida direta de ETa, mas possibilita a estimativa da fração evaporativa que, junto a dados meteorológicos, é utilizada para derivar ETa e sua distribuição espacial. Vários modelos utilizam informações de temperatura da superfície e índice de vegetação, captadas por diferentes sensores remotos, como o MODIS e o Landsat, para derivar o valor de ETa. Neste estudo, foi avaliado o modelo de balanço de energia de superfície SSEBop. O modelo foi aplicado com dados MODIS, sendo realizadas 8 parametrizações diferentes, na região do Sistema Aquífero Urucuia (SAU) e foi confrontado com dados de balanço hídrico mensal, estimado pelo modelo SMAP, e balanço hídrico anual, ambos calculados em 4 bacias. O modelo também foi implementado com imagens Landsat 7 e Landsat 8 no Estado do Rio Grande do Sul e validado com dados de ETa medida em duas torres de fluxo instaladas em culturas de arroz irrigado, nos municípios de Paraíso de Sul e Cachoeira do Sul. Finalmente, o modelo foi utilizado para estimar ETa, com imagens Landsat 7 e Landsat 8, em uma plantação de tomates irrigada por pivô central, e comparado a dados de consumo da irrigação. A comparação das 8 parametrizações do modelo revelou que a última versão do modelo apresenta resultados mais próximos aos do balanço hídrico, mas com diferenças pouco expressivas entre a utilização de dados meteorológicos ou climatológicos, e de uma ou mais áreas para o cálculo do fator c. A ETa anual estimada pelo SSEBop mostrou-se próxima à calculada pelo balanço hídrico anual, com erros entre 10 e 20%, porém com baixa correlação linear. A ETa foi superestimada pelo SSEBop na estação seca e subestimada na estação chuvosa, em relação ao modelo SMAP mensal. Comparada à ETa medida nas torres de fluxo, o modelo SSEBop apresentou erros entre 0,8 e 1,6 mm/dia (17% e 34%), com superestimativa dos valores intermediários de ETa. A aplicação do SSEBop na plantação de tomates mostrou boa aproximação entre os valores de ETa e de lâmina de água aplicada. Este estudo demonstrou o potencial do sensoriamento remoto, especialmente do modelo SSEBop, na estimativa e monitoramento de ETa em escala regional e local, bem como de sua aplicação na estimativa do consumo de água para irrigação.Actual evapotranspiration (ETa) is one of the main hydrological cycle processes and the main cause of surface water loss. The precise knowledge of ETa rates along time and space is necessary for modeling water balance in watersheds and identifying agricultural net production, among other applications. ETa is determined in situ by flux towers and by lysimeters, which monitoring network is unable to represent its large spatial variability. Remote sensing is unable to directly measure ETa, but it makes possible the estimation of the evaporative fraction that, combined with meteorological data, is used to derive ETa. Several models use information on surface temperature and vegetation index, estimated by different remote sensors, such as MODIS and Landsat, to derive ETa. In this study, the SSEBop surface energy balance model was evaluated. The model was applied with MODIS data, via 8 different parameterizations, in the region of the Urucuia Aquifer System (SAU) and compared with monthly water balance data, estimated by the SMAP model, and annual water balance, both calculated in 4 basins. The model was also implemented with Landsat 7 and Landsat 8 images in Rio Grande do Sul State and validated with ETa data measured in two flux towers installed in irrigated rice fields in Paraíso de Sul and Cachoeira do Sul towns. Finally, the model was used to derive ETa with Landsat 7 and Landsat 8 images in a tomato plantation irrigated by a central pivot and compared to irrigation consumption data. Comparison of the model 8 parameterizations revealed that the last version of SSEBop results are closer to those of the water balance, however with unexpressive differences between the use of meteorological or climatological data, or one or more areas for computing c factor. SSEBop annual ETa was close to that calculated by annual water balance, with errors ranging from 10 to 20%, but with a low linear correlation. ETa was overestimated by the SSEBop in dry season and underestimated in rainy season, when compared to the SMAP model. Compared to flux tower ETa, the SSEBop model presented errors between 0.8 and 1.6 mm/day (17% and 34%), with an overestimation of intermediate ETa values. The application of SSEBop in the tomato plantation showed a good approximation between the values of ETa and irrigation depth. This study demonstrated the potential of remote sensing, especially the SSEBop model, for regional and local ETa estimation, as well as its use for estimating irrigation water consumption.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Saneamento, Meio Ambiente e Recursos HídricosUFMGBrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA SANITÁRIA E AMBIENTALEngenharia SanitáriaRecursos hídricosEvapotranspiraçãoSensoriamento remotoRecursos hídricos - DesenvolvimentoSensoriamento RemotoEvapotranspiraçãoSSEBopEstimativa da evapotranspiração real via sensoriamento remotoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALDissertação - FINAL - 01 Bruno Cesar Comini.pdfDissertação - FINAL - 01 Bruno Cesar Comini.pdfapplication/pdf11508873https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/31496/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20FINAL%20-%2001%20Bruno%20Cesar%20Comini.pdf0db0e5a33b294a532827c8687c88c97dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82119https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/31496/2/license.txt34badce4be7e31e3adb4575ae96af679MD52TEXTDissertação - FINAL - 01 Bruno Cesar Comini.pdf.txtDissertação - FINAL - 01 Bruno Cesar Comini.pdf.txtExtracted texttext/plain278617https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/31496/3/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20-%20FINAL%20-%2001%20Bruno%20Cesar%20Comini.pdf.txtc69b4ce670fa728c2d0d736c740b0f37MD531843/314962019-12-11 03:27:25.909oai:repositorio.ufmg.br:1843/31496TElDRU7Dh0EgREUgRElTVFJJQlVJw4fDg08gTsODTy1FWENMVVNJVkEgRE8gUkVQT1NJVMOTUklPIElOU1RJVFVDSU9OQUwgREEgVUZNRwoKQ29tIGEgYXByZXNlbnRhw6fDo28gZGVzdGEgbGljZW7Dp2EsIHZvY8OqIChvIGF1dG9yIChlcykgb3UgbyB0aXR1bGFyIGRvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvcikgY29uY2VkZSBhbyBSZXBvc2l0w7NyaW8gSW5zdGl0dWNpb25hbCBkYSBVRk1HIChSSS1VRk1HKSBvIGRpcmVpdG8gbsOjbyBleGNsdXNpdm8gZSBpcnJldm9nw6F2ZWwgZGUgcmVwcm9kdXppciBlL291IGRpc3RyaWJ1aXIgYSBzdWEgcHVibGljYcOnw6NvIChpbmNsdWluZG8gbyByZXN1bW8pIHBvciB0b2RvIG8gbXVuZG8gbm8gZm9ybWF0byBpbXByZXNzbyBlIGVsZXRyw7RuaWNvIGUgZW0gcXVhbHF1ZXIgbWVpbywgaW5jbHVpbmRvIG9zIGZvcm1hdG9zIMOhdWRpbyBvdSB2w61kZW8uCgpWb2PDqiBkZWNsYXJhIHF1ZSBjb25oZWNlIGEgcG9sw610aWNhIGRlIGNvcHlyaWdodCBkYSBlZGl0b3JhIGRvIHNldSBkb2N1bWVudG8gZSBxdWUgY29uaGVjZSBlIGFjZWl0YSBhcyBEaXJldHJpemVzIGRvIFJJLVVGTUcuCgpWb2PDqiBjb25jb3JkYSBxdWUgbyBSZXBvc2l0w7NyaW8gSW5zdGl0dWNpb25hbCBkYSBVRk1HIHBvZGUsIHNlbSBhbHRlcmFyIG8gY29udGXDumRvLCB0cmFuc3BvciBhIHN1YSBwdWJsaWNhw6fDo28gcGFyYSBxdWFscXVlciBtZWlvIG91IGZvcm1hdG8gcGFyYSBmaW5zIGRlIHByZXNlcnZhw6fDo28uCgpWb2PDqiB0YW1iw6ltIGNvbmNvcmRhIHF1ZSBvIFJlcG9zaXTDs3JpbyBJbnN0aXR1Y2lvbmFsIGRhIFVGTUcgcG9kZSBtYW50ZXIgbWFpcyBkZSB1bWEgY8OzcGlhIGRlIHN1YSBwdWJsaWNhw6fDo28gcGFyYSBmaW5zIGRlIHNlZ3VyYW7Dp2EsIGJhY2stdXAgZSBwcmVzZXJ2YcOnw6NvLgoKVm9jw6ogZGVjbGFyYSBxdWUgYSBzdWEgcHVibGljYcOnw6NvIMOpIG9yaWdpbmFsIGUgcXVlIHZvY8OqIHRlbSBvIHBvZGVyIGRlIGNvbmNlZGVyIG9zIGRpcmVpdG9zIGNvbnRpZG9zIG5lc3RhIGxpY2Vuw6dhLiBWb2PDqiB0YW1iw6ltIGRlY2xhcmEgcXVlIG8gZGVww7NzaXRvIGRlIHN1YSBwdWJsaWNhw6fDo28gbsOjbywgcXVlIHNlamEgZGUgc2V1IGNvbmhlY2ltZW50bywgaW5mcmluZ2UgZGlyZWl0b3MgYXV0b3JhaXMgZGUgbmluZ3XDqW0uCgpDYXNvIGEgc3VhIHB1YmxpY2HDp8OjbyBjb250ZW5oYSBtYXRlcmlhbCBxdWUgdm9jw6ogbsOjbyBwb3NzdWkgYSB0aXR1bGFyaWRhZGUgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzLCB2b2PDqiBkZWNsYXJhIHF1ZSBvYnRldmUgYSBwZXJtaXNzw6NvIGlycmVzdHJpdGEgZG8gZGV0ZW50b3IgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzIHBhcmEgY29uY2VkZXIgYW8gUmVwb3NpdMOzcmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgZGEgVUZNRyBvcyBkaXJlaXRvcyBhcHJlc2VudGFkb3MgbmVzdGEgbGljZW7Dp2EsIGUgcXVlIGVzc2UgbWF0ZXJpYWwgZGUgcHJvcHJpZWRhZGUgZGUgdGVyY2Vpcm9zIGVzdMOhIGNsYXJhbWVudGUgaWRlbnRpZmljYWRvIGUgcmVjb25oZWNpZG8gbm8gdGV4dG8gb3Ugbm8gY29udGXDumRvIGRhIHB1YmxpY2HDp8OjbyBvcmEgZGVwb3NpdGFkYS4KCkNBU08gQSBQVUJMSUNBw4fDg08gT1JBIERFUE9TSVRBREEgVEVOSEEgU0lETyBSRVNVTFRBRE8gREUgVU0gUEFUUk9Dw41OSU8gT1UgQVBPSU8gREUgVU1BIEFHw4pOQ0lBIERFIEZPTUVOVE8gT1UgT1VUUk8gT1JHQU5JU01PLCBWT0PDiiBERUNMQVJBIFFVRSBSRVNQRUlUT1UgVE9ET1MgRSBRVUFJU1FVRVIgRElSRUlUT1MgREUgUkVWSVPDg08gQ09NTyBUQU1Cw4lNIEFTIERFTUFJUyBPQlJJR0HDh8OVRVMgRVhJR0lEQVMgUE9SIENPTlRSQVRPIE9VIEFDT1JETy4KCk8gUmVwb3NpdMOzcmlvIEluc3RpdHVjaW9uYWwgZGEgVUZNRyBzZSBjb21wcm9tZXRlIGEgaWRlbnRpZmljYXIgY2xhcmFtZW50ZSBvIHNldSBub21lKHMpIG91IG8ocykgbm9tZXMocykgZG8ocykgZGV0ZW50b3IoZXMpIGRvcyBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcyBkYSBwdWJsaWNhw6fDo28sIGUgbsOjbyBmYXLDoSBxdWFscXVlciBhbHRlcmHDp8OjbywgYWzDqW0gZGFxdWVsYXMgY29uY2VkaWRhcyBwb3IgZXN0YSBsaWNlbsOnYS4KCg==Repositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2019-12-11T06:27:25Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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