Assessment of terrestrial water balance using remote sensing data in South America

Moreira, Adriana Aparecida; Ruhoff, Anderson Luís; Roberti, Débora Regina; Souza, Vanessa de Arruda; Rocha, Humberto Ribeiro da; Paiva, Rodrigo Cauduro Dias de

doi:10.1016/j.jhydrol.2019.05.021

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“…Closure experiments have been attempted, and are starting to produce convincing results based on satellite data [49][50][51], although closure has not yet been attained using satellite data alone. Rodell et al [52] show that, in the majority of cases, the observed annual surface and atmospheric water budgets over the continents and oceans close with much less than a 10% residual, while observed residuals and optimized uncertainty estimates are considerably larger for monthly surface and atmospheric water budget closure, i.e., often ≥20% in North America, Eurasia, Australia and neighboring islands, and the Arctic and South Atlantic Oceans.…”

Section: Observationsmentioning

confidence: 99%

Satellite Remote Sensing of Precipitation and the Terrestrial Water Cycle in a Changing Climate

2019

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The water cycle is the most essential supporting physical mechanism ensuring the existence of life on Earth. Its components encompass the atmosphere, land, and oceans. The cycle is composed of evaporation, evapotranspiration, sublimation, water vapor transport, condensation, precipitation, runoff, infiltration and percolation, groundwater flow, and plant uptake. For a correct closure of the global water cycle, observations are needed of all these processes with a global perspective. In particular, precipitation requires continuous monitoring, as it is the most important component of the cycle, especially under changing climatic conditions. Passive and active sensors on board meteorological and environmental satellites now make reasonably complete data available that allow better measurements of precipitation to be made from space, in order to improve our understanding of the cycle’s acceleration/deceleration under current and projected climate conditions. The article aims to draw an up-to-date picture of the current status of observations of precipitation from space, with an outlook to the near future of the satellite constellation, modeling applications, and water resource management.

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Section: Observationsmentioning

confidence: 99%

Satellite Remote Sensing of Precipitation and the Terrestrial Water Cycle in a Changing Climate

2019

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“…A intensa ciclagem de precipitação e o fornecimento de umidade para a atmosfera contribuem para a manutenção do regime hidrológico, não somente para a bacia Amazônica, mas também para outras regiões do continente sul-americano (Phillips et al, 2008;Malhi et al, 2008;Satyamurty et al, 2013). Na média, a bacia Amazônica comporta-se como sumidouro de umidade (precipitação maior que evapotranspiração), recebendo vapor de água tanto da floresta tropical, por meio da reciclagem de precipitação (Trenberth 1999;Nascimento et al, 2016), quanto por meio do transporte de umidade proveniente do Oceano Atlântico tropical (Rocha et al, 2015). No contexto da circulação regional, a floresta Amazônica é uma importante fonte de umidade para as regiões central-sul do Brasil e bacia do Prata, desempenhando papel fundamental no regime de precipitação em regiões remotas da bacia (Nascimento et al, 2016;Rocha et al, 2017).…”

Section: Introductionunclassified

“…Desde o fim da década de 1970, vários estudos de balanço de água têm sido realizados na região utilizandose uma variedade de técnicas, dados observados e de reanálises (Molion 1975;Salati, 1979;Salati e Marques 1984;Rao et al, 1996;von Randow et al, 2004;Marengo 2005;Nascimento et al, 2016;Rocha et al, 2017). da utilizaram dados observados em torres micrometeorológicas durante o Experimento de Grande Escala da Biosfera Atmosfera na Amazônia -LBA (Avissar e Nobre, 2002) a fim de entender a variação da umidade e precipitação em áreas de floresta e pastagem.…”

Section: Introductionunclassified

“…Domingues (2014), utilizando o modelo de superfície (Simple Biosphere Model -SiB2-Reg) para avaliar os padrões médios anuais de balanço de água, encontraram valores de evapotranspiração na estação chuvosa, da ordem 3,4 mm dia −1 , para a bacia Amazônica. Moreira et al (2019) avaliaram o balanço hídrico da América do Sul por meio de dados de precipitação do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) e do Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation (MSWEP) e também dados de evapotranspiração do MODIS Global Evapotranspiration Project (MOD16) e do Global Land Evaporation Amsterdam Model (GLEAM). Mesmo utilizando um conjunto de dados gerados a partir de métodos de última geração, os autores observaram um não fechamento do balanço de água sobre o continente.…”

Section: Introductionunclassified

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Avaliação do Brazilian Global Atmospheric Model na Simulação dos Componentes do Balanço de água na Bacia Amazônica

Moura¹,

Correia²,

Veiga³

et al. 2021

Rev. bras. meteorol

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Resumo Nesse estudo avaliou-se o desempenho do Brazilian Global Atmospheric Model (BAM) na representação dos componentes do balanço de água na bacia Amazônica para o clima presente (1979-2015). Os resultados mostram que o modelo BAM reproduz a variação espaço-temporal dos componentes do balanço de água na bacia Amazônica, apesar da deficiência em posicionar corretamente os máximos de precipitação e convergência de umidade sobre a região. O BAM subestimou a precipitação (8,8%) e o escoamento superficial (36,8%), e superestimou a evapotranspiração (5,3%). O comportamento de sumidouro de umidade foi bem representado pelo BAM, pois a precipitação é sempre maior que a evapotranspiração (P > E) na bacia Amazônica. O não fechamento do balanço de água (52,6%) na bacia mostra a limitação das parametrizações físicas do BAM na representação da convecção (precipitação) e convergência de umidade, comprovando a necessidade de melhores ajustes e calibração. De maneira geral, apesar de subestimar a precipitação, o BAM simulou adequadamente a precipitação anual e sazonal. A evapotranspiração foi superestimada, principalmente na estação chuvosa, porém foi subestimada na estação seca. Os resultados mostraram que o BAM necessita de ajustes e calibração na representação de processos de superfície, uma vez que, apresentou dificuldade na simulação da variação sazonal da evapotranspiração. Os erros sistemáticos encontrados nos componentes do balanço de água são de grande importância para determinação do grau de confiança para simulações do clima presente e projeções futuras.

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“…Currently, several models to estimate ET using remote sensing data are available, from local and regional scales (SEBAL [7], SEBS [8], METRIC [9], ALEXI [10]) to continental and global scales (MOD16 [11], ALEXI/DisALEXI [10], JPL-PT [12], GLEAM [13,14]), over a wide range of temporal scales. According to Biggs et al [4] models can be classified in three different categories: (i) physical models based on vegetation indices and meteorological data, (ii) energy balance models based on land surface temperature and (iii) empirical/statistical models.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Evaluation of MOD16 Algorithm over Irrigated Rice Paddy Using Flux Tower Measurements in Southern Brazil

Souza

Roberti

Ruhoff

et al. 2019

Water

Self Cite

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Evapotranspiration (ET) is an important component of the hydrological cycle. Understanding the ET process has become of fundamental importance given the scenario of global change and increasing water use, especially in the agricultural sector. Determining ET over large agricultural areas is a limiting factor due to observational data availability. In this regard, remote sensing data has been used to estimate ET. In this study, we evaluated the Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) land surface ET product estimates (hereafter MOD16 ET -MODIS Global Terrestrial Evapotranspiration Product) over two rice paddy areas in Southern Brazil, through the ET measured using the eddy covariance technique (hereafter EC). The energy balance components were evaluated during fallow and flooded seasons showing latent heat flux dominates in both seasons. The results showed that MOD16 ET underestimated EC measurements. Overall, the RMSE (root mean square error) ranged between 13.40 and 16.35 mm 8-day −1 and percent bias (PBIAS) ranged between −33.7% and −38.7%. We also assessed the ET (measured and estimated) main drivers, with EC yielding higher correlation against observed net radiation (R n ) and global radiation (R g ), followed by air temperature (Temp) and vapor pressure deficit (VPD), whilst MOD16 ET estimates yielded higher correlation against leaf area index (LAI) and fraction of photosynthetically active radiation (f PAR). The MOD16 algorithm was forced with meteorological measurements but the results did not improve as expected, suggesting a low sensitivity to meteorological inputs. Our results indicated when a water layer was present over the soil surface without vegetation (LAI around zero), the largest differences between EC measurements and MOD16 ET were found. In this period, the expected domain of soil evaporation was not observed in MOD16 ET physical processes partition, indicating the algorithm was not able to detect areas with high soil moisture. In general, the MOD16 ET product presented low accuracy when compared against experimental measurements over flooded rice paddy, suggesting more studies are necessary, in order to reduce uncertainties associated to the land cover conditions.

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Assessment of terrestrial water balance using remote sensing data in South America

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