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Modelagem espacial da recarga das águas subterrâneas sob diferentes usos e coberturas da terra /

Orientador: Rodrigo Lilla Manzione / Coorientador: José Luiz Albuquerque Filho / Banca: Fernando Braz Tangerino Hernandez / Banca: Camilo Daleles Rennó / Resumo: Quantificar e monitorar os fluxos de energia e água no solo em grandes áreas com suficiente acurácia para subsidiar o gerenciamento de recursos hídricos na agricultura é um desafio que ultrapassa a abordagem tradicional, que é baseada em medições pontuais dos parâmetros de interesse. O sensoriamento remoto, conjuntamente com dados agrometeorológicos, é um instrumento aplicável à geração de informações essenciais ao gerenciamento racional da água. Pode-se fazer um acompanhamento dos impactos das mudanças climáticas e daqueles causados pelas atividades da agropecuária intensiva sobre as condições ambientais e do consumo hídrico incremental das culturas. A presente pesquisa realizou a associação do uso de imagens de satélites e dados climáticos em análises espaciais e temporais dos componentes dos balanços de energia e de água em usos da terra variados para modelar a evolução espaço-temporal dos níveis freáticos de 39 poços localizados em Águas de Santa Bárbara entre os anos de 2014 e 2018, durante o período mais ativo do ENSO (Oscilação Sul-El Niño-Sul) (2016/2017) e seus efeitos posteriores na vegetação (até o início de 2018). O modelo SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) foi utilizado para obter a evapotranspiração real por meio de uma implementação construída em ambiente R, que foi publicada oficialmente como o pacote "agriwater" no repositório CRAN. O escoamento superficial foi modelado através do Método Racional. Os níveis freáticos foram modelados em... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: Quantifying and monitoring soil energy and water flows in large areas with sufficient accuracy to subsidize water management in agriculture is a challenge that surpasses the traditional approach, which is based on in-situ measurements of parameters of interest. Remote sensing in conjunction with agrometeorological data is an instrument applicable to large-scale water management. The impacts of climate change and those caused by intensive farming activities on environmental conditions and incremental water consumption of crops can be monitored. This research describes a combination of large-scale spatially remote sensed actual evapotranspiration and geographical information systems of surface runoff to estimate groundwater recharge potential, by water balance, to model the spatial-temporal evolution of used groundwater levels measured in 39 wells located in Águas de Santa Barbara, between 2014 and 2018, during recent ENSO (El Niño-Southern Oscillation) most active period (2016/2017) and verify its posteriori effects on vegetation (until early 2018). The Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER) model was used to obtain current evapotranspiration through an implementation built in the R environment, which was officially published as the "agriwater" package in the CRAN repository. The Rational Method for runoff modeling were applied. The groundwater levels were modeled on a daily scale using an adaptation of the Water Table Fluctuation (WTF) method. The average annual groundwater recharge potential for each of the land uses (pasture, sugarcane crop, silviculture and forest) varied between 15 and 50% of the rainfall. Silviculture showed higher evapotranspiration rates than forest and sugarcane crops. Groundwater levels measured at 46 monitoring wells were analyzed to obtain enough data to create the hydrographs required for the validation. 34 shallow wells (which ... / Mestre

Identiferoai:union.ndltd.org:UNESP/oai:www.athena.biblioteca.unesp.br:UEP01-000925915
Date January 2019
CreatorsSilva, César de Oliveira Ferreira.
ContributorsUniversidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" Faculdade de Ciências Agronômicas (Campus de Botucatu).
PublisherBotucatu,
Source SetsUniversidade Estadual Paulista
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typetext
Format199 p. :
RelationSistema requerido: Adobe Acrobat Reader

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