Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronomia, 2018. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-07-25T17:38:17Z
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Previous issue date: 2018-07-25 / A evapotranspiração é uma das variáveis mais ativas do ciclo hidrológico e principal componente do balanço hídrico em ecossistemas agrícolas. O monitoramento da sua distribuição espacial e temporal tem relevante importância no gerenciamento da água demandada pelas culturas, seja para fins de irrigação ou em estudos de avaliação ambiental e manejo de bacias hidrográficas. O método da razão de Bowen é fundamentado no balanço de energia para a estimativa da evapotranspiração real (ETr) com alta precisão, frequentemente utilizado como critério no teste de outros métodos. Nas últimas décadas, modelos de sensoriamento remoto têm se mostrado promissores na determinação da ETr, principalmente pela possibilidade de estimativas em escalas regionais. Dessa forma, o propósito deste trabalho foi avaliar o desempenho do modelo SSEBop na estimativa da ETr das culturas de soja e de feijão, ambas irrigadas por pivô central na região da bacia hidrográfica do Rio Preto, subafluente do Rio São Francisco. As estimativas do modelo foram obtidas a partir de imagens digitais dos satélites Landsat 7 e 8 correspondentes aos períodos de cultivo das referidas culturas e comparadas à ETr obtida pelo método da razão de Bowen, provinda de estações micrometeorológicas instaladas no interior das áreas irrigadas. As estimativas do modelo foram avaliadas pelo coeficiente de correlação de Pearson (r) e pelos índices estatísticos de Willmott (dr), raiz do erro médio quadrático (RMSE) e erro absoluto médio (MBE). O desempenho do modelo foi classificado pelo índice de desempenho (Pi). As estimativas de ETr pelo modelo SSEBop para a cultura da soja apresentaram boa correlação (r = 0,87) e concordância (dr = 0,72) com o método da razão de Bowen, com erro médio quadrático de 0,82 mm d-1. O índice MBE apontou uma sobrestimativa do modelo SSEBop de 0,33 mm na escala diária. As estimativas da ETr na cultura do feijão também apresentaram boa correlação (r = 0,85) e concordância (dr = 0,71) com o método da razão de Bowen, além de um erro médio quadrático de 0,48 mm d-1. No entanto, o índice MBE apontou uma subestimativa de 0,25 mm na escala diária. Apesar das pequenas sobrestimativas e subestimativas, o desempenho do modelo SSEBop nas estimativas da ETr foi classificado como “muito bom” para as culturas de soja (Pi = 0,63) e de feijão (Pi = 0,60), comprovando sua utilidade no monitoramento da necessidade hídrica das referidas culturas e no gerenciamento dos recursos hídricos da região. / Evapotranspiration is one of the more actives variables of the hydrological cycle and
major component of the water balance in agricultural ecosystems. The monitoring of its spatial
and temporal distribution have relevant importance in management of the crop water demand,
either for irrigation purposes or in environmental assessment studies and watershed
management. The Bowen ratio method is based on energy balance for estimating actual
evapotranspiration (ETr) with high accuracy, often used as a criterion for test other methods. In
the last decades, remote sensing models have been shown to be promising in the determination
of ETr, mainly due the possibility of estimates in regional scales. Thus, the purpose of this work
was to evaluate SSEBop model performance in estimating ETr of soybean and bean crops, both
irrigated by center pivot in the Rio Preto basin, sub basin of the São Francisco river. The
estimates of the model were obtained from digital images of Landsat 7 and 8 satellites
corresponding to periods of growing crops and compared to the ETr obtained by the Bowen
ratio method, provided by micrometeorological stations installed within the irrigated areas. The
model estimates were evaluated by the Pearson correlation coefficient (r) and by statistical
indexes of Willmott (dr), root mean squared error (RMSE) and mean bias error (MBE). The
model performance was rated by performance index (Pi). In the soybean crop, the SSEBop
model estimates showed good correlation (r = 0.87) and concordance (dr = 0.72) to the Bowen
ratio method, with root mean squared error of 0.82 mm day-1
. The MBE index pointed an
overestimate of the SSEBop model of 0.33 mm in daily scale. ETr estimates for bean crop also
showed good correlation (r = 0.85) and concordance (dr = 0.71) to the Bowen ratio method, in
addition to a root mean squared error of 0.48 mm day-1
. However, the MBE index pointed an
underestimate of 0.25 mm in daily scale. Despite the slight overestimates and underestimates,
the performance of SSEBop model estimates was classified as "very good" for soybean (Pi =
0.63) and bean crop (Pi = 0.60), proving its usefulness in monitoring water needs of the irrigated
crops and in the management of water resources in the region.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/32379 |
| Date | 14 March 2018 |
| Creators | Paula, Adriano Cesar Pereira de |
| Contributors | Rodrigues, Lineu Neiva, Silva, Cícero Lopes da |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data., info:eu-repo/semantics/openAccess |
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