Análise da evapotranspiração por wavelet de Morlet em área de Vochysia divergens Pohl no Pantanal

Abstract

R E S U M OA variação tempo-espacial da evapotranspiração foi analisada por meio de wavelet de Morlet em uma floresta de Vochysia divergens Pohl (Vochysiaceae) localmente conhecida como Cambarazal no Pantantal, no estado do Mato Grosso, Brasil Esta área está inserida na planície fisiografia do Pantanal e é sazonalmente inundada. Foram coletadas variáveis micrometeológicas, como: saldo de radiação, radiação solar incidente, temperatura do ar e umidade relativa do ar. Com referencia à evapotranspiração a análise diária da série temporal por wavelet de Morlet foi satisfatória, possibilitando melhor compreensão na dinâmica da evapotranspiração em área alagável e sua relação com a temperatura do ar, umidade relativa do ar e radiação solar global. Conclui-se que ocorreram, durante a estação úmida, os maiores valores de evapotranspiração e maior intensidade de energia na alta escala de frequência devido provavelmente à maior disponibilidade de água em função da precipitação e inundação, e à radiação global. Analysis of evapotranspiration by Morlet wavelet in area of Vochysia divergens Pohl in Pantanal A B S T R A C TThe temporal-spatial variation of evapotranspiration was analysed using Morlet wavelet in a forest of Vochysia divergens Pohl (locally known as Cambarazal) in Pantanal wetland in Mato Grosso state, Brazil. This area is inserted within the physiographic plain of the Pantanal and is seasonally flooded. The net radiation, solar global radiation, air temperature, and relative humidity data were collected by sensors installed in a micrometeorological tower. The daily analysis of time series by Morlet wavelet for evapotranspiration was satisfactory enabling better understanding of the dynamics of evapotranspiration in wetland and its relation to the air temperature, relative humidity, and solar radiation. It is concluded that during the wet season the highest values of evapotranspiration and higher intensity in the high frequency occured probably due to increased availability of water as a function of rainfall and flooding, and solar radiation. Palavras-chave:cambarazal ondaletas sazonalidade série temporal

Evapotranspiration of the Brazilian Pampa Biome: Seasonality and Influential Factors

“…Paoloni et al [53] found on the Argentina Pampa an accumulated annual ET act of 1220 mm year −1 , around 35% greater than in the Brazilian Pampa. For other Brazilians biomes, Goulart et al [54] reported a cumulative ET of 1337.5 mm year −1 for the Pantanal, Shuttleworth [55] obtained annual ET of 1393 mm year −1 for the Amazon forest, and Almeida [56] reported 1350 mm year −1 for the Atlantic Forest biome. Da Rocha et al [13], studying the Amazonia region, reported daily values of 3.96 mm d −1 in the dry season and 3.18 mm d −1 in the wet season.…”

Estimativa Da Evapotranspiração Em Área De Pastagem Em Santa Maria – Rs

“…Dentre os relatos de ET para outros biomas brasileiros o bioma Pampa apresentou menores valores. Para o bioma Cerrado, a ET media anual é 1228 mm (Cabral et al, 2015), Goulart et al, (2015) para o Pantanal encontrou valor médio para ET de 1337,5 mm/ano. Para a Amazônia Shuttleworth (1988) obteve uma ET média anual de 1393 mm e por fim, Mata Atlântica segundo Almeida 2003apresentou um acumulado anual de 1350 mm.…”

Análise de Espectro Singular e Wavelet sobre Série Temporal de Profundidade Ótica de Aerossóis no Pantanal do Brasil

“…As transformadas de Wavelets, ou ondaletas, são transformações aplicadas em uma série de dados que permitem que as janelas móveis, de uma função aplicada, consigam capturar sinais de baixa e alta frequência (Vilani e Sanches, 2013). Essas janelas, formadas a partir de uma função wavelet específica, dilatam-se e contraem-se no espaço ou no tempo para registrar todas as oscilações contidas na série (Goulart et al, 2015).…”

“…Nesse trabalho foi utilizada a Wavelet de Morlet, como wavelet filha, essa função pertence à família de wavelets complexas não ortogonais (Vilani e Sanches, 2013;Goulart et al, 2015): Em que, y(t) representa o valor Wavelet para um parâmetro não-adimensional, w 0 representa a frequência (fornece o número de oscilações dentro da própria wavelet, maior ou igual a 5) e t representa o período ou escala temporal de análise (adimensional). Conforme Torrence e Compo (1998), Silva et al (2010), Vilani e Sanches (2013) e Goulart et al (2015), adota-se w 0 = 6 para satisfazer a condição de admissibilidade, para esse valor, os erros devidos as médias não iguais a zero são menores que os erros típicos de arredondamento. O algoritmo aplicado foi desenvolvido por C. Torrence, disponível em http://paos.colorado.edu/research/wavelets, e cujo código é executável no software Matlab.…”