Evapotranspiração e estimativa da água consumida em perímetro irrigado do Semiárido brasileiro por sensoriamento remoto

Abstract

Resumo -O objetivo deste trabalho foi mapear a evapotranspiração real (ETr) e determinar o volume de água utilizado no projeto de irrigação de São Gonçalo, PB, no Semiárido brasileiro, com auxílio do sensoriamento remoto. Foram adquiridas imagens TM/Landsat 5 da área em estudo, em 2008, que foram utilizadas na obtenção dos mapas temáticos da ETr diária. Selecionaram-se dois pomares de coqueiro-anão para validação dos resultados da evapotranspiração obtida com o "surface energy balance algorithm for land" (ET Sebal ) e com o método FAO-56 (ET FAO ). Para determinação da ET FAO , utilizou-se o produto entre o coeficiente de cultura, o coeficiente de ajuste e a evapotranspiração de referência. As diferenças obtidas, com uso das duas técnicas, resultaram em raiz do erro quadrado médio, erro relativo médio e erro absoluto médio iguais a 0,53 mm, 9,46% e 0,43 mm, respectivamente. Nas áreas irrigadas, a ETr representou 85% do saldo de radiação e, nas de sequeiro, apenas 12,5%. O mapeamento da ETr delimitou claramente as áreas irrigadas das de sequeiro, bem como as diferenças existentes no interior do perímetro irrigado do projeto em investigação. O volume de água empregado no projeto de irrigação representa, somente no período de julho a dezembro, mais de 60% da capacidade do açude de São Gonçalo.Termos para indexação: albedo, Landsat 5, saldo de radiação, temperatura da superfície. Evapotranspiration and assessment of water consumed in irrigated area of the Brazilian Semiarid Region by remote sensingAbstract -The objective of this work was to map the actual evapotranspiration (ETr) and to determine the volume of water used in the irrigation project of São Gonçalo, PB, in the Brazilian Semiarid Region, using remote sensing. TM/Landsat 5 images were acquired from the study area, in 2008, and were used to obtain thematic maps of daily ETr. Two dwarf coconut crops were selected for validation of the results of evapotranspiration obtained by the surface energy balance algorithm for land (ET Sebal ) and the FAO-56 method (ET FAO ). In order to determine ET FAO , the product between the culture coefficient, the adjustment coefficient, and the reference evapotranspiration was used. The differences obtained by the two techniques resulted in root mean square error, mean relative error, and mean absolute error equal to 0.53 mm, 9.46%, and 0.43 mm, respectively. In the irrigated areas, ETr represented about 85% of net radiation and, in rainfed plots, only 12.5%. The mapping of ETr clearly delimitated the irrigated and nonirrigated plots, as well as the differences within the irrigated perimeter of the project under investigation. The volume of water applied in the irrigation project, only in the period from July to December, represents more than 60% of the capacity of the São Gonçalo reservoir.

Evapotranspiração real em bacia hidrográfica do Nordeste brasileiro por meio do SEBAL e produtos MODIS

“…A pesquisa foi realizada na Bacia Hidrográfica do Rio Tapacurá (Figura 1) Sub-Bacia do Rio Capibaribe, Pernambuco, Brasil, integrante da Rede de Hidrologia do Semiárido (REHISA) com área de drenagem de aproximadamente 480 km 2 (Oliveira et al, 2012). Esta bacia é composta por doze sub-bacias, as principais formadas pelos riachos Itapessirica, Natuba, Gameleira e Várzea do Una.…”

“…No Balanço de Energia pela Razão de Bowen (BERB) a razão entre os fluxos de calor sensível (H) e de calor latente (LE) é definida como Razão de Bowen -β, que pode ser determinada com medições das diferenças da temperatura do ar e pressão de vapor em dois níveis acima do dossel da vegetação (Hou et al, 2010;Allen et al, 2011;Lima et al, 2011): ) é o diferencial do algoritmo SEBAL e os valores, pixel a pixel, foram estimados com base na velocidade do vento e a diferença da temperatura do ar (dT) entre dois níveis próximos da superfície (Z 1 = 0,1 m e Z 2 = 2 m) conforme (Bastiaanssen et al, 1998;Allen et al, 2007;Anderson et al, 2012;Silva et al, 2012): A suposição principal do algoritmo é considerar a linearidade entre a diferença da temperatura do ar (dT) e a temperatura da superfície (dT = a + b Tsup) cujas constantes de calibração "a" e "b" são obtidas em pixels com condições extremas de temperatura e disponibilidade hídrica: um pixel frio (localizado no reservatório do rio Tapacurá) com H = 0 e um pixel quente (área com pouca ou nenhuma presença de vegetação e baixo conteúdo de umidade) em que LE = 0, ou seja, H = Rn -G, o que tornou possível obter os valores das constantes de calibração (Bastiaanssen et al, 1998;Papadavid et al, 2013).…”

“…O Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) é um algoritmo desenvolvido para estimar o balanço de energia à superfície, por meio de imagens de satélite multiespectrais que propiciem a determinação do albedo e a temperatura da superfície complementados com poucos dados meteorológicos de superfície (Bastiaanssen et al, 1998). O SEBAL tem sido aplicado em diferentes países produzindo resultados significativos com precisão e praticidade, constituindo-se em importante instrumento na espacialização da ETr, possibilitando a racionalização do uso dos recursos naturais, avaliação de grandes áreas irrigadas, manejo da irrigação, gerenciamento de recursos hídricos, alterações climáticas e produtividade primária bruta (Bastiaanssen et al, 2005;Mu et al, 2011;Silva et al, 2012;.…”

Pesquisa, desenvolvimento e inovações geoespaciais para a agropecuária

“…Um grupo de trabalhos -com foco em sensoriamento remoto e processamento de imagens -testa diferentes resoluções espaciais, temporais, espectrais e radiométricas. As imagens multiespectrais utilizadas são oriundas dos satélites ópticos Landsat ("land remote sensing satellite") (Antunes et al, 2012;Bolfe et al, 2012;Fernandes et al, 2012;Lu et al, 2012;Oliveira et al, 2012;Silva et al, 2012); Terra/Modis ("moderate resolution imaging spectroradiometer") (Andrade et al, 2012;Johann et al, 2012;Risso et al, 2012;Victoria et al, 2012); Spot ("système pour l'observation de la Terre") (Lu et al, 2012;Vicente et al, 2012); Ikonos e QuickBird (Lu et al, 2012) e imagens de radar como o Alos ("advanced land observing satellite") (Lu et al, 2012;Picoli et al, 2012). A Figura 2 ilustra como diferentes resoluções espaciais podem afetar a representação de feições conhecidas no meio rural.…”

“…Diferentes interpoladores geoestatísticos, modelos e métodos de classificação permitiram gerar resultados e análises sobre o meio físico, tais como a topografia, erosão, atributos químicos, físicos e tipos de solo (Grego et al, 2012;Miqueloni et al, 2012;Pinheiro et al, 2012;Santi at al., 2012;Sarmento et al, 2012;Valladares et al, 2012;Weber & Fontana et al, 2012). Esses métodos também foram aplicados para análises sobre os recursos hídricos, como evapotranspiração, precipitação, balanço hídrico e bacias hidrográficas (Andrade et al, 2012;Carvalho et al, 2012;Facco et al, 2012;Manzione et al, 2012;Oliveira et al, 2012;Silva et al, 2012). O mapeamento digital das características do solo e da água é fator essencial para o ordenamento territorial e o zoneamento das atividades agropecuárias e representa, ainda, uma fronteira do conhecimento nas ciências agrárias.…”