Estimativa da umidade do solo em diferentes profundidades a partir do produto do satélite SOIL MOISTURE OCEAN SALINITY (SMOS) em Pernambuco utilizando um filtro exponencial
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/44683 |
Resumo: | As secas são desastres naturais cuja severidade e duração apresentam difícil previsibilidade. Esse evento extremo pode ser identificado, por exemplo, quando teores de umidade do solo abaixo da média são detectados. A umidade em profundidades subsuperficiais possui importante papel em aspectos ecológicos e socioeconômicos, sendo a agricultura um setor fortemente afetado pelas secas, dada a dependência da safra da disponibilidade de água na zona de raiz e, portanto, da umidade do solo. Nesse sentido, esse parâmetro é utilizado em modelos hidrológicos e climáticos bem como no monitoramento de culturas, visto que é indicador da disponibilidade de água para a transpiração e fornece previsibilidade acerca da ocorrência de secas agrícolas. Dentre as metodologias de aferição, o sensoriamento remoto é uma opção viável para obtenção de dados de umidade do solo em larga escala, visto que os dados gerados por satélite possuem grande abrangência espacial e tem frequência temporal satisfatória. A missão SMOS obtém informações de umidade do solo através de um radiômetro que opera na Banda L. Portanto, os dados por ele obtidos referem-se à umidade nos primeiros centímetros do solo. Nesse trabalho, um filtro exponencial para estimar o teor de água na zona da raiz a partir de séries temporais de umidade superficial obtidas via sensoriamento remoto foi avaliado para estações do estado de Pernambuco, com base nos dados do SMOS e utilizando estações in situ nas profundidades de 20 cm e 40 cm para calibração e definição de parâmetros. Os resultados obtidos para a zona de raiz foram também comparados aos produtos de umidade do solo dos modelos GLDAS-Noah e GLDAS-CLSM. O teor de umidade do solo estimado pelo filtro exponencial apresentou incrementos médios na correlação de Pearson e reduções no RMSE, de 34% e 25%, respectivamente, quando comparados aos dados do SMOS sem sua aplicação, chegando a correlações mais de 100% maiores e RMSE 70% menores. Quanto aos dados resultantes do filtro com o GLDAS, observou-se um padrão espacial na comparação entre estes e os dados provenientes do filtro. |
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A umidade em profundidades subsuperficiais possui importante papel em aspectos ecológicos e socioeconômicos, sendo a agricultura um setor fortemente afetado pelas secas, dada a dependência da safra da disponibilidade de água na zona de raiz e, portanto, da umidade do solo. Nesse sentido, esse parâmetro é utilizado em modelos hidrológicos e climáticos bem como no monitoramento de culturas, visto que é indicador da disponibilidade de água para a transpiração e fornece previsibilidade acerca da ocorrência de secas agrícolas. Dentre as metodologias de aferição, o sensoriamento remoto é uma opção viável para obtenção de dados de umidade do solo em larga escala, visto que os dados gerados por satélite possuem grande abrangência espacial e tem frequência temporal satisfatória. A missão SMOS obtém informações de umidade do solo através de um radiômetro que opera na Banda L. Portanto, os dados por ele obtidos referem-se à umidade nos primeiros centímetros do solo. 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Quanto aos dados resultantes do filtro com o GLDAS, observou-se um padrão espacial na comparação entre estes e os dados provenientes do filtro.FACEPEDroughts are natural disasters whose severity and duration are often hard to predict. This extreme event can be identified, for example, when soil moisture contents lower than average are detected. Soil moisture at subsurface depths plays an important role in ecological and socioeconomic aspects, as agriculture is a business field heavily affected by droughts, given the crops dependence on the availability of water on the root zone, and therefore, of the soil moisture. In this sense, this parameter is used in hydrological and climate models as well as in agricultural monitoring, as it is an indicator for the availability of water for transpiration and provides predictability regarding the occurrence of agricultural droughts. Among the measurement methodologies for this parameter, remote sensing is a viable option to obtain soil moisture information on a large scale, since the data generated by satellite has a large spatial coverage and has a satisfactory temporal frequency. The SMOS mission measures soil moisture information through a radiometer that operates in the L-Band. Therefore, the data obtained refers to the moisture in the first centimeters of the soil. In this study, an exponential filter to estimate the root zone water content from time series of surface moisture obtained via remote sensing was evaluated for in situ stations located in Pernambuco, Brazil based on SMOS data and using in situ stations at 20 cm and 40 cm depths for calibration and parameters setting. The results obtained for the root zone were also compared to the soil moisture products of the GLDAS-Noah and GLDAS-CLSM models. The soil moisture content estimated by the exponential filter resulted in mean Pearson correlation increments and RMSE reductions in the order of 34% and 25%, respectively, when compared to SMOS data without its application, reaching correlations more than 100% higher and RMSE 70% lower. As for the data resulting from the filter with the GLDAS, a spatial pattern was observed in the comparison between these and the data from the filter.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia CivilUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia CivilUmidade do soloFiltro ExponencialSMOSEstimativa da umidade do solo em diferentes profundidades a partir do produto do satélite SOIL MOISTURE OCEAN SALINITY (SMOS) em Pernambuco utilizando um filtro exponencialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPELICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82142https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/44683/3/license.txt6928b9260b07fb2755249a5ca9903395MD53ORIGINALDISSERTAÇÃO Marcella Vasconcelos Quintella Jucá.pdfDISSERTAÇÃO Marcella Vasconcelos Quintella Jucá.pdfapplication/pdf3621441https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/44683/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Marcella%20Vasconcelos%20Quintella%20Juc%c3%a1.pdfd84e00c05a5032c00a02db9235de2cd7MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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