Avaliação dos produtos de evapotranspiração baseados em sensoriamento remoto mod16 e GLEAM em nove sítios de fluxos turbulentos do programa LBA

Abstract

O objetivo do trabalho é analisar o desempenho dos conjuntos de dados de evapotranspiração (ET) dos modelos MOD16 e GLEAM, em nove sítios nos quais estão instaladas torres de monitoramento de fluxos turbulentos. Para esse fim, os dados de ambos os produtos foram adquiridos e as médias diárias calculadas. As ET estimadas pelos modelos foram comparados com as observadas nas torres de monitoramento de fluxos turbulentos do Projeto de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia (LBA). Foi realizada a análise estatística através do coeficiente de correlação (R), do erro médio quadrático (RMSE) e do erro médio (BIAS). Os resultados indicam que os dois produtos de ET analisados são capazes de representar, de forma geral, o comportamento da ET observado nas torres de fluxo. O MOD16 e o GLEAM apresentam estatísticas similares, quando comparados com os dados observados. Tanto as estimativas dos modelos quanto as das torres de fluxo turbulento estão sujeitas à incertezas que influenciam a análise dos produtos de ET.

This study aims to evaluate the performance of MOD16 and GLEAM evapotranspiration (ET) datasets in nine eddy covariance monitoring sites. Data from both ET products were downloaded and its daily means calculated. Evapotranspiration estimations were then compared to the observed ET in the eddy covariance monitoring sites from the Large-Scale Biosphere-Atmosphere Experiment in the Amazon (LBA). We performed a statistical analysis using the correlation coefficient (R), the root mean square error (RMSE) and BIAS. Results indicate that, in general, both products can represent the observed ET in the eddy covariance flux towers. MOD16 and GLEAM showed similar values to the calculated statistics when ET estimates were compared to observed ET. Model estimates and eddy covariance flux towers are subject to uncertainties that influence the analysis of remotely-sensed ET products.