Sensoriamento remoto aplicado à estimativa da evapotranspiração em biomas tropicais

Abstract

A vegetação tropical é uma das maiores fontes de evapotranspiração e desempenha um papel importante na dinâmica climática global e nos processos de produtividade primária de ecossistemas terrestres, uma vez que se encontra diretamente ligada aos processos de transferência de massa e energia. Objetivou-se nesta tese de doutorado avaliar a acurácia das estimativas de ET baseadas em modelos de sensoriamento remoto quando comparadas a medições pontuais obtidas a partir de torres de fluxo e a partir do fechamento do balanço hídrico a médio e longo prazo. Foram selecionados dois modelos: para escalas locais e regionais usou-se o algoritmo SEBAL, enquanto que para escalas continentais e globais utilizou-se o algoritmo MOD16. Em relação ao algoritmo SEBAL, a metodologia empregada apresentou bons resultados tanto nas estimativas pontuais dos fluxos de calor latente quanto em relação ao fechamento do balanço hídrico em grandes áreas. Em relação ao algoritmo MOD16, verificou-se que as estimativas de evapotranspiração apresentam melhores resultados a longo prazo e em grandes áreas. As análises aqui realizadas sugerem que os algoritmos SEBAL e MOD16 podem capturar razoavelmente bem as respostas da vegetação em relação à variabilidade espacial e temporal em larga escala. Considerando que esses algoritmos podem ser aplicados desde escalas regionais até escalas globais, os resultados estão em um intervalo aceitável de acurácia, indicando um potencial significativo no monitoramento espacial e temporal do processo de ET de forma contínua e sistemática a partir de informações obtidas por sensoriamento remoto.

Tropical vegetation is a major source of global land surface evapotranspiration (ET) and plays an important role in the global climate dynamics and in the processes of primary production of terrestrial ecosystems, since it is directly linked to the mass transfer and energy balance. The aim of this doctoral thesis was to evaluate the accuracy of ET estimates based on remote sensing models when compared to measurements obtained from flux towers and hydrological models. Two algorithms were selected: for local and regional scales SEBAL was used, while for continental and global scales, MOD16 was adopted. Regarding SEBAL algorithm, the applied methodology showed that significant results were achieved in both latent heat flux and water balance over large areas. Concerning MOD16 algorithm, the research suggested that evapotranspiration estimates showed better results in the long-term and in large areas. The analysis suggests that MOD16 and SEBAL algorithms can capture reasonably well the responses of vegetation in relation to spatial and temporal variability on a large scale. Taking into consideration that these algorithms can be applied from regional to global scales, the results are in an acceptable range of accuracy, indicating a significant potential for monitoring evapotranspiration using remote sensing data.