Aprimorando a estimativa global da interceptação da precipitação por meio da modelagem da estrutura vegetal.
Ano de defesa: | 2023 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
Brasil Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL E AMBIENTAL UFCG |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/33405 |
Resumo: | Estimativas precisas de perda de interceptação de chuva são cruciais para modelar o balanço hídrico de áreas florestais. No entanto, existe uma variabilidade regional considerável no processo de interceptação e muita incerteza permanece. Este estudo aprimora a estimativa da perda de interceptação de chuva em escala global, integrando produtos de sensoriamento remoto na parametrização do modelo analítico de Gash. Essa configuração aprimorada é chamada de Modelo de interceptação global (GIM). Imagens de satélite de alta resolução foram usadas para obter índices de vegetação e refletância espectral, que foram então empregados em modelos de regressão linear para estimar a fração de cobertura do dossel (c) e a capacidade de armazenamento de água da vegetação (Sv). A sua importância nos processos ecológicos e na gestão dos recursos hídricos e terrestres torna a modelagem destes parâmetros de particular interesse. Os outros dois parâmetros necessários para executar o modelo Gash, as taxas médias de precipitação e de evaporação sob condições de dossel saturado, foram obtidos através da integração dos produtos meteorológicos MWSEP e ERA5-Land. O desempenho da modelagem foi avaliado usando medições in situ e conjuntos de dados em grade. As estimativas do GIM exibiram uma estatística de desempenho superior quando comparadas ao PMLv2 e GLEAMv3.7a. Nossos resultados demonstram o alto potencial desta abordagem para melhorar a precisão das estimativas de perda de interceptação de chuva de escalas locais a globais. |