Sensoriamento remoto e análise espacial na determinação de processos hidrológicos no bioma Cerrado.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Salles, Leandro de Almeida
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: https://repositorio.unb.br/handle/10482/39127
Resumo: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2020.
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spelling Sensoriamento remoto e análise espacial na determinação de processos hidrológicos no bioma Cerrado.Bioma CerradoPrecipitaçãoSensoriamento remotoEvapotranspiraçãoAnálise espacialVazão de águaTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2020.Este trabalho avaliou o uso de sensoriamento remoto e análise espacial no diagnóstico da precipitação (P), da evapotranspiração real (ETr), e de vazões (Q) no Bioma Cerrado. Foram avaliadas estimativas de P por sensoriamento remoto (Psr), obtidas pelo Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) (TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA 3B42)) e pelo Global Precipitation Measurement (GPM) (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM (IMERG) e o Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)). Também foram avaliadas estimativas de ETr do modelo Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) feitas com dados do Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), do Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) e do Thermal Infrared Sensor (TIRS). As estimativas de Psr e ETr foram validadas em diferentes condições e também foram utilizadas no modelo hidrológico Soil and Water Assessment Tool (SWAT) para simular Q e ETr em bacia hidrográfica agrícola. Os resultados demonstram que a geração de produtos de Psr obtidos a partir de dados da missão GPM (IMERG e GSMaP) é capaz de garantir a continuidade no monitoramento de P no Brasil central, com o IMERG apresentando as melhores correlações com a rede de pluviômetros na maior parte dos cenários avaliados. De modo geral, as simulações de Q pelo modelo SWAT utilizando dados do IMERG superou o uso do TMPA e do GSMaP e até mesmo, em alguns casos, as simulações feitas com os dados da rede de pluviômetros, apresentando coeficiente Nash & Sutcliffe (NS) > 0,75. O modelo SSEBop conseguiu estimar a ETr de forma satisfatória em áreas de pastagem, reflorestamento e com vegetação nativa utilizando dados provenientes do ETM+ e do TIRS, com coeficiente de determinação (R 2 ), respectivamente, iguais a 0,8, 0,59 e 0,91 nos melhores cenários avaliados. Por fim, a série temporal de ETr proveniente de dados do MODIS contribuiu positivamente na simulação de Q e ETr pelo modelo SWAT ao nível de sub-bacia, com NS > 0,6 nos cenários de validação que calibraram ambas as variáveis em conjunto com o algoritmo de otimização SUFI-2, e que apresentaram melhores níveis de incertezas na estimativa dos parâmetros.This work assessed the use of remote sensing and spatial analysis in determining hydrological processes, aiming at establishing the diagnosis of precipitation, actual evapotranspiration (ETa), and streamflow in the Cerrado Biome. Satellite precipitation estimates (SPEs) generated from the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) (TRMM Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA 3B42)) and the Global Precipitation Measurement (GPM) (Integrated Multi- satellitE Retrievals for GPM (IMERG) and the Global Satellite Mapping of Precipitation (GSMaP)) were evaluated. The ETa was assessed using the Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) model with data from the Moderate resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), the Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) and the Thermal Infrared Sensor (TIRS). The SPEs and the ETa were assessed under different conditions and were used with the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) to simulate Q and ETa in an agricultural river basin. The results demonstrate that the new generation of SPEs obtained from the GPM era datasets (IMERG and GSMaP) is able to guarantee continuity in the monitoring of precipitation in central Brazil, with IMERG presenting the best correlations with the rain gauges. Overall, SWAT presented a better performance simulating streamflow using IMERG compared with TMPA and GSMaP and, in some cases, the simulations which used the rain gauge network dataset, with Nash & Sutcliffe (NS) efficiency > 0.75. SSEBop model estimated ETa satisfactorily in areas of pasture, reforestation and native vegetation, using data from ETM + and TIRS, with a coefficient of determination (R2 ), respectively, equal to 0.8, 0.59 and 0.91 in the scenarios with the best results. Finally, the ETa time series from MODIS contributed positively to SWAT`s simulation of streamflow and ETa at the sub-basin level, with NS> 0.6 in the validation scenarios which used parameters ranges obtained by calibrating both variables simultaneously with the SUFI-2 optimization algorithm, also displaying the best levels of uncertainties in the estimation of the parameters.Roig, Henrique LlacerSalles, Leandro de Almeida2020-07-07T11:52:36Z2020-07-07T11:52:36Z2020-07-072020-04-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfSALLES, Leandro de Almeida. Sensoriamento remoto e análise espacial na determinação de processos hidrológicos no bioma Cerrado. 2020. 180 f., il. Tese (Doutorado em Geociências Aplicadas)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020.https://repositorio.unb.br/handle/10482/39127A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-10T13:24:04Zoai:repositorio.unb.br:10482/39127Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-10T13:24:04Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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