Incertezas na estimativa de variáveis hidrológicas por sensoriamento remoto em bacias hidrográficas

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Paula, Luiza Souza de
• Orientador(a): Oliveira, Guilherme Garcia de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Sensoriamento remoto; Hidrologia; Ciclo hidrologico; Balanço hídrico; Precipitação
• Palavras-chave em Inglês: Precipitation; Evapotranspiration; Water storage; Water balance; Hydrological cycle
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/222598

A quantificação dos recursos hídricos disponíveis é fundamental para o seu gerenciamento adequado e para sustentação da qualidade de vida. Convencionalmente, as variáveis hidrológicas são estabelecidas por medições in situ, no entanto pode se tornar um desafio obter tais medidas em regiões com baixa densidade de estações de medição. Neste contexto, o sensoriamento remoto na obtenção de dados hidrológicos é uma alternativa atraente, porém existe uma série de incertezas a respeito de sua precisão. O objetivo geral deste trabalho foi analisar as incertezas associadas à estimativa do balanço hídrico a partir de técnicas de sensoriamento remoto, assim como, identificar as diferenças e concordâncias entre dados medidos in situ e dados estimados via sensoriamento remoto dos componentes do ciclo hidrológico em bacias hidrográficas com diferentes escalas espaciais e temporais. Para isso, selecionou-se 10 bacias hidrográficas no estado do Rio Grande do Sul com dados observacionais disponíveis. Coletou-se dados de campo e dados de sensoriamento remoto de precipitação (P), evapotranspiração (ET), vazão (Q) e armazenamento de água terrestre (S), devidamente processados e organizados. Calculou-se o balanço hídrico a partir de dados in situ e dados de sensoriamento remoto mesclando ambas as fontes para identificação das principais causas de incerteza. Investigou-se os efeitos de escala espacial e temporal na precisão das estimativas das variáveis hidrológicas, tanto individualmente quanto na equação do balanço. Os produtos de sensoriamento remoto utilizados foram: Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), MODIS global terrestrial evapotranspiration algorithm (MOD16), Global Land Data Assimilation System (GLDAS); Global Amsterdam Evaporation Land Model (GLEAM) e Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE). Obteve-se resultados satisfatórios na estimativa de P e ET por sensoriamento remoto. Os dados de satélite de armazenamento de água terrestre não obtiveram uma boa concordância com os valores calculados por dados de campo. No entanto, as estimativas de S calculadas por fontes mistas de dados demonstraram resultados excelentes. No cálculo de Q pela equação simples constatou-se que a utilização de ET via sensoriamento remoto é uma alternativa viável quando há escassez de dados de campo. O uso de dados de sensoriamento remoto de S no cálculo da quantificação das vazões para um período histórico reduz significativamente os erros, principalmente em bacias maiores. Concluiu-se que é possível estimar o balanço hídrico em bacias hidrográficas a partir de dados obtidos por sensoriamento remoto, no entanto a precisão destas estimativas é resultado de diversos fatores: localização, tamanho da bacia, época do ano e escala temporal de análise.