Uso de dados de precipitação obtidos por sensoriamento remoto em um modelo agro-hidrológico

Abstract

Nos últimos anos, dados de precipitação provenientes de sensoriamento remoto têm se tornado potencialmente úteis para estudos hidrológicos e agronômicos, ganhando maior importância em regiões onde as variáveis climáticas obtidas por métodos convencionais são limitadas ou inexistentes. Séries de precipitação são variáveis de entrada em modelos agro-hidrológicos que simulam diferentes cenários em áreas agrícolas. Nesse sentido, esse trabalho teve como objetivo comparar os resultados da aplicação do modelo agro-hidrológico SWAP durante os anos 2008 e 2009, utilizando dados de precipitação obtidos por sensoriamento remoto e de forma convencional. Foram realizadas simulações com e sem o cultivo de soja, sendo analisadas as variáveis evaporação, transpiração, interceptação, escoamento superficial e drenagem pela base do perfil do solo. Essas simulações ocorreram em cenários caracterizados pelo solo predominante na sub-bacia do arroio Taboão, inserida na bacia do rio Potiribu, município de Pejuçara, Rio Grande do Sul. As maiores diferenças ocorreram no escoamento superficial e na drenagem pela base do perfil do solo. As estimativas das demais variáveis, mesmo que com diferenças menores, também indicaram que o emprego de uma série de dados pontuais de precipitação obtidos de satélite, a partir de uma resolução de 8 km, transferiu erros significativos aos resultados do balanço hídrico.

In the last years, precipitation data obtained from remote sensing have become potentially useful in agricultural and hydrological studies, acquiring greater importance in regions where climatic variables obtained by conventional methods are limited or nonexistent. Precipitation data are input variables for agro-hydrological models that simulate different scenarios in agricultural areas. Thus, this study compares the application results of the agrohydrological model SWAP during 2 years, 2008 and 2009, using rainfall data obtained by remote sensing and conventional methods. Simulations were performed with and with no soybean cultivation, and the evaporation, transpiration, interception, runoff and bottom flux variables were evaluated. These simulations occurred in scenarios characterized by the predominant soil in the Taboão sub watershed, located in the Potiribu river watershed, Rio Grande do Sul state, Brazil. Major differences were found in runoff and bottom flux parameters. Estimates of the other variables, even with minor differences, also showed that the use of rainfall point data obtained by satellite at 8-km resolution transferred significant errors to the results of water balance.