Modelagem da evapotranspiração por sensoriamento remoto: avaliação em diferentes biomas no mundo.

• Ano de defesa: 2025
• Autor(a) principal: SILVA NETO, Epitácio Pedro da.
• 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
• Palavras-chave em Português: Recursos hídricos; Saneamento ambiental; Balanço de energia à superfície; Google Earth Engine; Ciclo hidrológico; Water resources; Environmental sanitation; Surface energy balance; Hydrological cycle; Engenharia Civil.; Engenharia Ambiental.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/41280

A evapotranspiração (ET) desempenha um papel crucial no ciclo da água, influenciando o clima local e os processos vitais no ambiente terrestre, sendo essencial para o balanço hídrico dos ecossistemas, além de representar uma parcela significativa do balanço energético global. É possível estimar a ET em nível regional utilizando modelos de balanço de energia à superfície (SEB) com dados de Sensoriamento Remoto (SR). Porém há muitas incertezas nas estimativas de modelos SEB e diversos produtos globais, que apresentam baixo desempenho quando aplicados em ambientes não agrícolas. A modelagem pode gerar resultados diversos, com variações significativas de acordo com as particularidades climáticas, da vegetação e da disponibilidade de recursos hídricos de cada local. Este estudo visa avaliar o desempenho de parâmetros de modelos SEB para estimativa de ET em diferentes biomas. Para isso, o desempenho dos modelos STEEP, SEBAL e S-SEBI foram avaliados em diferentes usos e cobertura do solo em uma sub bacia do Alto Paraíba sob a variação de umidade , com a inclusão do produto MOD16, em 9 diferentes biomas vegetados do mundo sob a variação de vegetação, umidade, solo e clima. Os modelos foram comparados entre si e com dados locais de ET observados, permitindo a identificação da relevância da complexidade e parâmetros abordados por cada modelo. Os modelos SEB demonstraram semelhança em locais de vegetação homogênea, perenifólia e com disponibilidade hídrica, como pastagens, os modelos SEBAL e S-SEBI assemelham-se ou superaram as estimativas do STEEP, esses modelos devido a sua baixa complexidade de algoritmo carregam menos incertezas. Por outro lado, a aplicação dos modelos SEB em locais de vegetação heterogênea, com variação fenológica e escassez hídrica, revelou que o modelo STEEP apresenta desempenho superior aos demais modelos, conseguindo representar a influência da dinâmica sazonal e não superestimando a ET em períodos de seca devido a incorporação da sazonalidade das variáveis aerodinâmicas e de superfície em seu algoritmo. Além disso, o STEEP obteve bons resultados em 6 dos 9 biomas estudados devido a calibração dos pixels âncora que se mostrou eficiente em diversos cenários com um RMSE 4,98 - 9,65 mm/8d. A aplicação do STEEP foi bem sucedida ao apresentar um avanço nas estimativas da ET em biomas complexos que possuem uma lacuna na precisão por diversos produtos globais. Esses resultados ressaltam a importância de considerar as particularidades das vegetações ao modelar processos hidrológicos, especialmente em regiões com condições climáticas contrastantes. A compreensão dessas diferenças entre os modelos SEB é crucial para aprimorar as estimativas de ET, fornecendo informações mais precisas para a gestão sustentável dos recursos hídricos nessas regiões.