Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2019 |
Autor(a) principal: |
Silva, César de Oliveira Ferreira |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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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: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/190710
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Resumo: |
Quantificar e monitorar os fluxos de energia e água no solo em grandes áreas com suficiente acurácia para subsidiar o gerenciamento de recursos hídricos na agricultura é um desafio que ultrapassa a abordagem tradicional, que é baseada em medições pontuais dos parâmetros de interesse. O sensoriamento remoto, conjuntamente com dados agrometeorológicos, é um instrumento aplicável à geração de informações essenciais ao gerenciamento racional da água. Pode-se fazer um acompanhamento dos impactos das mudanças climáticas e daqueles causados pelas atividades da agropecuária intensiva sobre as condições ambientais e do consumo hídrico incremental das culturas. A presente pesquisa realizou a associação do uso de imagens de satélites e dados climáticos em análises espaciais e temporais dos componentes dos balanços de energia e de água em usos da terra variados para modelar a evolução espaço-temporal dos níveis freáticos de 39 poços localizados em Águas de Santa Bárbara entre os anos de 2014 e 2018, durante o período mais ativo do ENSO (Oscilação Sul-El Niño-Sul) (2016/2017) e seus efeitos posteriores na vegetação (até o início de 2018). O modelo SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) foi utilizado para obter a evapotranspiração real por meio de uma implementação construída em ambiente R, que foi publicada oficialmente como o pacote “agriwater” no repositório CRAN. O escoamento superficial foi modelado através do Método Racional. Os níveis freáticos foram modelados em escala diária por meio de uma adaptação do método Water Table Flutuation (WTF). A recarga potencial de água subterrânea para cada uso da terra (pastagem, cultura de cana-de-açúcar, silvicultura e floresta) variou entre 15 e 50% da precipitação. A silvicultura apresentou taxas de evapotranspiração mais altas que as culturas florestais e de cana-de-açúcar. Os níveis de água subterrânea medidos em 46 poços de monitoramento foram analisados para obter dados suficientes para criar os hidrogramas necessários para a validação. 34 poços rasos (que atingiram profundidades menores que 3 metros) obtiveram os melhores resultados (R²> 0,92), nos quais o termo da raiz do erro médio quadrático absoluto (RMSE) foi inferior a 20% do nível freático, indicando que resposta mais rápida à evapotranspiração real com sensoriamento remoto. |