Orientadores: Hilton Silveira Pinto / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-06T12:34:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Avila_AnaMariaHeuminskide_D.pdf: 1178810 bytes, checksum: 3b4588a2aea0acf75e80295e33d537b6 (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Das variáveis que compõem o balanço hídrico, a precipitação é, certamente, o fator natural determinante da produção agrícola no país. A deficiência hídrica afeta praticamente todos os aspectos relacionados ao desenvolvimento e produtividade das culturas agrícolas. Por outro lado, o excesso de precipitação também pode influenciar negativamente na quantidade e na qualidade dos grãos a serem colhidos. Uma das maiores dificuldades para os tomadores de decisões é o acompanhamento das condições de tempo ocorridas, pois a rede de estações de superfície é deficiente e mal distribuída e nem sempre os dados são disponibilizados. Deve-se considerar ainda que a grande variabilidade espacial e temporal da precipitação impede que o pluviômetro represente adequadamente as chuvas incidentes em uma determinada área. A estimativa de precipitação a partir de imagens obtidas por satélites ou radares, em função da excelente cobertura espacial e temporal, pode apresentar-se como a única forma de obtenção de dados pluviométricos representativos de uma determinada área. O presente trabalho teve como objetivo propor um método de estimativa de precipitação para fins agrícolas, por meio de imagens do satélite meteorológico GOES-12, utilizando como ¿referência terrestre¿ os dados do radar meteorológico do IPMet/UNESP localizado em Bauru e quatro pluviômetros localizados dentro da área de cobertura do radar. Os resultados mostram que precipitações oriundas de nuvens mais frias são mais previsíveis pelos satélites do que provenientes de nuvens mais quentes. Nuvens com temperaturas em torno de 234K são capazes de produzir precipitação, mas nem toda nuvem com essa temperatura pode ser diretamente relacionada com precipitação na superfície. É demonstrado que o limiar de temperatura de brilho de 225K é o mais indicado para estimar precipitação em superfície, reforçando a hipótese de que há uma relação entre as informações obtidas pelo satélite e a precipitação em superfície. Assim como o modelo de MARSHALL E PALMER (1948) apresenta deficiências na relação Z-R, os modelos que utilizam a relação entre refletividade do radar e precipitação obtidos para a região não apresentaram melhor performance. O trabalho desenvolvido indica a possibilidade de acompanhamento de intervalos de estiagens em regiões agrícolas com o uso de imagens satelitarias tornando-se uma ferramenta adequada ao monitoramento agrícola e na estimativa de quebra de safras do país / Abstract: Considering the variables that compose the water balance, precipitation is certainly the most important factor for the agricultural yield in Brazil. The water deficiency affects practically all the aspects related to the development of the cultures. On the other hand, the precipitation excess can interfere as a negative factor in the quality of the final products. One of the highest difficulty for the decision makers in agriculture is the weather monitoring capability since, mainly in Brazil, the meteorological stations network is very poor, badly distributed and the data administrators normally impose restrictions for delivering information. The possibility of estimating precipitation from satellite images in function of the excellent space and time covering cicles can be analysed as an important way for collecting rainfall data for large areas. The present work has the objective of develop a method for estimating rainfall volume for agricultural purposes based on the use of meteorological images collected by the satellite GOES-12 having as terrestrial reference the images of the weather radar of IPMet/UNESP located in the city of Bauru, SP and 4 rain gauges inside the area of radar covering. The results showed that clouds with temperatures around 234K are capable to produce precipitation. As well as the model of MARSHALL and PALMER (1948) showed some deficiencies related to Z-R parameters, the models using the relation between reflectivity of the radar images and precipitation for the region also did not have better performance. The present work shows a possibility of using satellites images for estimating dry spells in large regions of the country that can interfere in the final yield of agriculture / Doutorado / Agua e Solo / Doutor em Engenharia Agrícola