Orientador: Jansle Vieira Rocha / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Agrícola / Made available in DSpace on 2018-08-27T18:50:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2015 / Resumo: A agricultura é uma atividade econômica de alta dependência das condições do tempo e do clima e quando associada às geotecnologias espaciais e à modelagem agrometeorológica, permitem otimizar sistemas eficientes para estimativa da produtividade agrícola em escala regional e nacional, permitindo a obtenção de melhores informações. Estimativas precisas vêm surgindo com o avanço tecnológico em sensoriamento remoto; o método do triângulo, baseado em temperatura de superfície e índice de vegetação, vem demonstrando ser uma ferramenta útil para a estimativa de evapotranspiração (EF). Sob essa premissa, o objetivo foi estimar evapotranspiração por meio do método do triângulo, e substituir os valores de evapotranspiração relativa (ETr/ETp) do modelo agrometeorológico de estimativa de produtividade, proposto por Doorenbos e Kassam (1979), pelos valores estimados de EF, ou seja, desta forma o modelo terá somente dados espectrais como variável de entrada. O período de análise foram os anos-safras de 2002/03-2011/12, para o estado do Paraná, Brasil. Os resultados mostraram que o método do triângulo estimou evapotranspiração e validou acuradamente os dados estimados, com os obtidos por balanços hídricos climatológicos de Thorntwaite e Matter (1955), apresentaram, para alguns municípios, valores de "d1" ("d" de Willmott modificado) acima de 0,8, sendo que os valores de R² ficaram aproximadamente entre 0,6 e 0,7; os erros analisados e o teste de Mann-Whitney mostraram que os dados estimados estão muito próximos dos dados observados. Os resultados apresentados referentes ao modelo agrometeorológico foram de d1 entre 0,8 e 0,9 na maioria dos municípios. O RMSE, que indica a acurácia do modelo, mostrou que, em média houve variação entre 30,81 kg/ha a 116,88 kg/ha. O p-valor foi utilizado como indicador da significância do modelo ao nível de 5%, indicando que não houve diferença estatística significativa entre os dados estimados e observados, ou seja, os dados estimados pelo modelo foram estatisticamente iguais à média dos dados observados. Desta forma, imagens de sensoriamento remoto podem ser utilizadas como ferramentas na ausência de informações de superfície, servindo como entrada de dados para auxiliar em modelagem agrometeorológica de estimativa de produtividade agrícola da soja / Abstract: Agriculture is an economic activity with high dependence on weather and climate and when associated with spacial geotechnology and agrometeorological modeling, can optimize the structure more efficient and dynamic to estimate agricultural yield in regional and national systems, allowing obtaining accurate information and cost. Condition of soil moisture is a key parameter in agricultural modeling, which directly influences the exchange of water and energy fluxes between the atmosphere / surface. Accurate estimates are emerging with technological advances in Remote Sensing and Triangle Method based surface temperature and vegetation index, has proven to be a useful tool for estimating evapotranspiration. The objective of this study was to estimate evapotranspiration Fractionated (EF) by the Triangle Method, regionally, and replace the values of Relative Evapotranspiration (ETr/ETp) of agrometeorological model for estimating yield proposed by Doorenbos and Kassam (1979), by valore EF, it means, the model with only spectral data as an input variable. The period of analysis were the crop years 2002/03-2011/12, for the state of Paraná - Brazil. The results showed that the triangle method estimated evapotranspiration and validated accurately the estimated data, with observed data obtained by Balance Water Climatological Thorntwaite and Matter (1955), showed for some counties values of "d1" ("d" modified Willmott) above 0.8, and the R² values were approximately 0.6 and 0.7; the analyzed errors and the Mann-Whitney test showed that the estimated data are very close to the observed data. The results shown for the agro-meteorological model were d1 between 0.8 and 0.9 in most counties. The RMSE, which indicates the accuracy of the model, showed that on average there was variation between 30.81 kg/ha to 116.88 kg/ha. The p-value was used as the indicator significance of the model at the level of 5%, indicating that there was no statistically significant difference between the estimated and observed data, this means that the average of the data estimated by the model were statistically equal the average of the observed data. Thus, we can say that images of Remote Sensing can be used as tools in the absence of surface information, serving as input data to assist in agrometeorological modeling to estimate crop soybean yield / Doutorado / Planejamento e Desenvolvimento Rural Sustentável / Doutora em Engenharia
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/256737 |
| Date | 03 June 2015 |
| Creators | Silva-Fuzzo, Daniela Fernanda da, 1981- |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Rocha, Jansle Vieira, 1961-, Lamparelli, Rubens Augusto Camargo, Prela-Pantano, Angélica, Rolim, Glauco de Souza, Deppe, Flavio Andre Cecchini |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Agrícola, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 141 p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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