ESTIMATIVA DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO BASEADA EM ELEMENTOS METEOROLÓGICOS E SENSORIAMENTO REMOTO NO PARQUE NACIONAL DE ITATIAIA, BRASIL

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Título

ESTIMATIVA DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO BASEADA EM ELEMENTOS METEOROLÓGICOS E SENSORIAMENTO REMOTO NO PARQUE NACIONAL DE ITATIAIA, BRASIL

Autores(as):
  • Tiago Marques Tito

  • Rafael Coll Delgado

  • Daniel Costa de Carvalho

  • Marcos Gervasio Pereira

  • Leonardo Paula de Souza

DOI
  • DOI
  • 10.37885/210805950
    Publicado em

    28/12/2021

    Páginas

    38-55

    Capítulo

    3

    Resumo

    Estimar a evapotranspiração de referência utilizando estações meteorológicas e Sensoriamento Remoto orbital é uma alternativa viável em Unidades de Conservação (UCs), sabendo que a evapotranspiração é uma importante variável para o ciclo hidrológico, no entendimento das mudanças climáticas e até mesmo na detecção de áreas suscetíveis a incêndios florestais. Este trabalho avaliou métodos simplificados para estimativa da evapotranspiração de superfície e Sensoriamento Remoto orbital em uma área preservada de Mata Atlântica, o Parque Nacional de Itatiaia (PNI), Rio de Janeiro-Brasil. As estimativas da evapotranspiração obtidas por Sensoriamento Remoto do produto MOD16A2 e um modelo empírico simplificado, o método de Hargreaves-Samani (H-S) foram comparados com o método de referência FAO-56. Os dados de superfície foram obtidos por sensores em superfície da Torre de Fluxo instalada no PNI para o ano de 2018. A maior correlação e o menor erro encontrado foi para o método H-S (r2 = 0.97) e EPE=0.48 mm d-1. As menores correlações e o maior erro foram encontrados para o MOD16A2 (r2= 0.07; EPE = 0.82 mm d-1), onde os dados foram muito baixos, o que sugere um ajuste das equações propostas e outros métodos de estimativa de evapotranspiração em superfície para comparações futuras com o MOD16A2. Os resultados encontrados sugerem que o método simplificado de H-S pode ser utilizado em razão de limitações de sensores de radiação que possam existir no PNI.

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    Palavras-chave

    Unidades de Conservação, Mata Atlântica, métodos estatísticos, software R, ciclo da água.

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