Orientadores: Hilton Silveira Pinto, João Batista Andrade / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agricola / Made available in DSpace on 2018-08-02T03:00:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Volpato_MargareteMarinLordelo_D.pdf: 1798601 bytes, checksum: 4c9f10204d4b561a81a45ed6e699ebc0 (MD5) Previous issue date: 2002 / Doutorado

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

Orientador: Jurandir Zullo Junior / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-22T19:23:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lazarim_CamilaGiorgi_M.pdf: 45631852 bytes, checksum: 657cbb93f5038306a09d246ea6a15804 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: A obtenção de valores precisos e confiáveis, em uma quantidade adequada, e com a maior agilidade possível da temperatura da superfície terrestre é estratégica para aplicações de grande interesse como os estudos de mudanças climáticas e o monitoramento agrometeorólogico. As redes meteorológicas de superfície, automáticas e manuais, são de grande utilidade e imprescindíveis, mas, normalmente, apresentam limitações que dificultam a sua utilização efetiva e confiável em escala regional, tais como: i) Distribuição espacial inadequada; ii) Grande diversidade de equipamentos para medidas; iii) Difíceis condições de manutenção e acesso a dados. Os dados provenientes dos sensores remotos, a bordo dos satélites orbitais, representam uma alternativa que deve ser considerada visando o aumento da densidade, confiabilidade e agilidade de obtenção dos dados de temperatura da superfície terrestre em estudos regionais. A estimativa da evapotranspiração é um parâmetro de grande importância no monitoramento da irrigação, na simulação de balanços hídricos, no acompanhamento do desenvolvimento e produção de uma cultura agrícola, e em estudos climáticos. A utilização da temperatura de superfície como dado inicial simplifica os modelos de estimativa de evapotranspiração de uma determinada área de interesse. Esse é o caso do método S-SEBI (Simplified Surface Energy Balance Index), que se fundamenta no fluxo de calor entre a superfície do solo e a atmosfera. Sendo assim, o objetivo desse trabalho foi estimar a evapotranspiração, através do algoritmo S-SEBI, e a temperatura de superfície, utilizando um modelo adaptado dos algoritmos propostos por Sobrino et al. (1997) e Ulivieri et al. (1994) modificados por Ouaidrari et al. (2002). Isto foi feito através da avaliação do comportamento dessas equações propostas ao longo do ano, modificando constantes e dados de entrada, visando à utilização efetiva delas no monitoramento agrometeorológico. Assim, foi obtida uma equação adaptada que teve resultados significativos na estimativa da temperatura de superfície e, a partir desse dado, foi estimada a evapotranspiração que apresentou valores superestimados / Abstract: Obtaining accurate and reliable Earth's surface temperature values, adequate in quantity and with the greatest flexibility possible is of great strategic interest for applications such as studies of climate change and agrometeorological monitoring. The surface meteorological networks - both automatic and manual - are very useful and indispensable, but often have limitations that hinder their effective and reliable use in regional scale, such as: i) inadequate spatial distribution, ii) Wide range of equipment iii) Conditions of maintenance and data access. Data coming from remote sensors on board orbiting satellites represent an alternative that should be considered in order to increase the density, reliability and speed of data attainment from surface temperature in regional studies. The evapotranspiration is a parameter of great importance in monitoring the irrigation and the development and production of a crop, the water balance simulation, and climate studies. The use of surface temperature as initial data simplifies the models that estimate hourly and daily evapotranspiration for a certain area of interest. This is the case of the method SEBI S-(Simplified Surface Energy Balance Index), which is based on the heat flux between the ground surface and the atmosphere. Therefore, the objective of this work was to estimate the evapotranspiration through the S-SEBI algorithm and the surface temperature, using a model adapted from the algorithms proposed by Sobrino et al. (1997) and Ulivieri et al. (1994) modified by Ouaidrari et al. (2002). This was done by evaluating their behavior of these proposed equations over the year and modifying the constants and the input data, for their effective use in agrometeorological monitoring. Therefore, was obtained an equation adapted which had significant results in the estimated surface temperature and, from this data was estimated the evapotranspiration which presented overestimated values / Mestrado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Mestra em Engenharia Agrícola