Modelagem matemática e computacional para estimativa da evapotranspiração de referência para o município de Botucatu/SP
A quantificação da evapotranspiração de referência (ETo) é de grande importância na definição do balanço hídrico, principalmente na agricultura irrigada. Sua medida pode ser obtida por meio de metodologia direta (lisímetro) ou indireta (equações empíricas). No entanto, para pequenos produtores, a aq...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Estadual Paulista (UNESP) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UNESP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unesp.br:11449/238950 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/11449/238950 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Irrigação Sensoriamento remoto Evapotranspiração Computação matemática Meteorologia Irrigation Remote sensing Evapotranspiration Meteorology Mathematical computing |
| Resumo: | A quantificação da evapotranspiração de referência (ETo) é de grande importância na definição do balanço hídrico, principalmente na agricultura irrigada. Sua medida pode ser obtida por meio de metodologia direta (lisímetro) ou indireta (equações empíricas). No entanto, para pequenos produtores, a aquisição e manutenção do lisímetro em campo, se torna inviável. Nestes casos, metodologias alternativas, como o modelo recomendado pela FAO - Food and Agriculture Organization of the United Nations (Penman-Monteith), modelos empíricos e dados de sensoriamento remoto, podem ser aplicadas na estimativa da ETo. Dependendo das condições climáticas e da metodologia utilizada, como os modelos empíricos, é necessário realizar a calibração local dos coeficientes. Neste sentido o vigente trabalho, divido em três capítulos, apresenta a eficiência dos modelos empíricos (originais e calibrados) e do sensoriamento remoto, em estimar a ETo para o município de Botucatu – SP. O primeiro capítulo descreve o desempenho dos modelos empíricos em relação os valores reais, mensurados pelo lisímetro de pesagem. Os resultados demostram que os modelos originais, desenvolvidos para climas árido e semiárido, apresentaram uma superestimativa média da ETo, em relação à medida real, em 121,07% para período mensal e 49,14% para diário. Os modelos originais de Thornthwaite e Priestley e Taylor apresentaram médias próximas ao do lisímetro, uma diferença de 15,52% e 5,15% respectivamente. Entre os modelos calibrados, Hargreaves-Samani e Jensen-Haise exibiram o índice de Willmott (d) em 0,85 e 0,88 nessa ordem, indicando bom desempenho na estimativa. Para os modelos calibrados que ainda apresentaram diferença significativa entre as médias da ETo, foi realizado um ajuste para períodos acumulados de três, cinco e sete dias, onde verificou-se que os modelo de Turc, Camargo e Priestley e Taylor apresentaram desempenho satisfatório para os três períodos avaliado. Os três modelos estimaram valores da ETo equivalentes ao apresentado no lisímetro. O segundo capítulo, análogo ao primeiro, indica a eficiência dos modelos empíricos em relação ao modelo de Penman-Monteith (FAO 56). O modelo original de Tomar e O'toole apresentou valor médio inferior da ETo em 57,36%, sobre o valor estimado por Penman-Monteith (FAO 56). Novamente o modelo de Thornthwaite, original e ajustado, apresentou estimativas próximas ao modelo de referência. Uma diferença apenas de 4,25% e 2,82% respectivamente. A calibração local dos modelos proporcionou maior eficiências na estimativa da ETo, com redução de 82,75% do erro absoluto médio (MAE) e de 80,75% para raiz quadrada do erro médio (RMSE). Entre os modelos ajustados, Blaney-Criddle apresentou o maior valor do coeficiente de Pearson (r = 0,97), indicando a possibilidade de sua aplicação para o local de estudo. O terceiro capítulo descreve a eficiência do SR (sensoriamento remoto MODIS16) em estimar a ETo em relação ao valor real (lisímetro) e o estimado por PM (Penman-Monteith/FAO). O modelo SR superestimou a ETo em 5,42% e 12,19% em relação ao modelo PM e o lisímetro. Os dados também apresentaram boa correlação entre a relação SR/lisímetro (r = 0,5 e d = 0,66). Os dados estatísticos indicam que o modelo SR pode ser aplicado para estimativa da evapotranspiração, nas condições climáticas do município em estudo. |
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