Impacto das ações antrópicas no balanço de energia e na evapotranspiração real em bacia hidrográfica do semiárido de Pernambuco

Autor: LIMA, Carlos Eduardo Santos de
Přispěvatelé: COSTA, Valéria Sandra de Oliveira, GALVÍNCIO, Josiclêda Domiciano
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2019
Předmět:
Zdroj: Repositório Institucional da UFPE
Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
Popis: CAPES Com o crescimento populacional, crescem também as demandas dos recursos naturais, destacando às necessidades em torno dos recursos hídricos. Possuir as informações do Balanço de Energia e Balanço Radiativo, é de inestimável valor, para que esses dados auxiliem na gestão e planejamento dos recursos hídricos, sobretudo áreas de agricultura irrigada, pelo uso consuntivo da água. Teve-se como objetivo geral, analisar a influência do uso e cobertura da terra sobre as estimativas do Balanço de Energia (BE) e da Evapotranspiração Real - ETr na bacia hidrográfica citada. Para a realização da presente pesquisa, foi aplicado o algoritmo SEBAL, de forma manual no software ERDAS IMAGINE 2014 e automatizada no GRASS GIS 7.4 utilizando então, um script desenvolvido em código Python 3.7, visando a viabilidade da aplicação do algoritmo SEBAL de forma automatizada. Foram realizadas análises comparativas de todos os elementos do Balanço de Energia e Evapotranspiração Real – ETr, geradas manualmente e automaticamente. Para a realização da pesquisa, utilizou-se uma cena do Landsat 8 OLI, datada do dia 3 de setembro de 2013, este período corresponde ao período seco no Sertão de Pernambuco, local onde foram realizados os experimentos, mais precisamente na Bacia Hidrográfica do Riacho das Garças – PE. Pode-se citar as correlações da ETr, qual seja, r = 0,98, Rn 24 h, qual seja, r = 0,95, LE, qual seja, r = 0,98, H, qual seja, r = 0,99, G, qual seja, r = 0,94 e p Rn,inst, qual seja, r = 0,98. Esses valores comprovam a coerência do balanço de energia estimado de forma automatizada. Os valores do balanço de energia – BE, não possuiu uma correlação perfeita, r = 1,0, devido a resolução radiométrica das imagens, onde no ERDAS foram de 32 bits, e no GRASS GIS foram de 64 bits, alterando os decimais das estimativas, por tanto, levando a estimativa automatizada a uma leve superestimativa dos valores. Os resultados encontrados indicaram uma baixa diferença entre as estimativas e forte correlação. Pode-se então, concluir que há uma grande relevância das aplicações automatizadas do algoritmo SEBAL em softwares GRASS GIS, devido aos bons resultados encontrados nas estimativas. With population growth, the demands of natural resources also grow, highlighting the needs around water resources. Having information from the Energy Balance and Radiation Balance is invaluable, so that this data helps in the management and planning of water resources, especially areas of irrigated agriculture, by the consumptive use of water. The general objective was to analyze the influence of land use and land cover on Energy Balance (BE) and Real Evapotranspiration - ETr estimates in the mentioned watershed. To perform this research, the SEBAL algorithm was applied manually in the ERDAS IMAGINE 2014 software and automated in GRASS GIS 7.4 using a script developed in Python 3.7 code, aiming at the feasibility of applying the SEBAL algorithm in an automated manner. Comparative analyzes were performed of all elements of the Energy Balance and Real Evapotranspiration - ETr, generated manually and automatically. For the research, we used a scene from Landsat 8 OLI, dated September 3, 2013, this period corresponds to the dry period in the Sertão de Pernambuco, where the experiments were performed, more precisely in the Watershed Riacho das Garças – PE. We can cite the correlations of ETr, that is, r = 0.98, Rn 24 h, that is, r = 0.95, LE, that is, r = 0.98, H, that is, r = 0 , 99, G, that is, r = 0.94 and Rn, int, that is, r = 0.98. These values prove the consistency of the estimated energy balance in an automated way. The energy balance values - EB, did not have a perfect correlation, r = 1.0, due to the radiometric resolution of the images, where in ERDAS were 32 bits, and in GRASS GIS were 64 bits, changing the decimals of the estimates. therefore, leading the automated estimation to a slight overestimation of the values. The results indicated a low difference between the estimates and strong correlation. It can be concluded that there is a great relevance of automated applications of SEBAL algorithm in GRASS GIS software, due to the good results found in the estimates.
Databáze: OpenAIRE
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