fluxo de co2 de vegetacao inundada

FLUXO DE CO2 DE VEGETAÇÃOINUNDADA POR REPRESAMENTO –

QUANTIFICAÇÃO PRÉ ALAGAMENTOAndré Luís Diniz dos Santos

Mauricio Felga GobbiDornelles Vissotto Junior

Nelson Luis da Costa Dias

ESPAÇO CIENTÍFICO LIVREprojetos editoriais

1ª edição - 2014 c

André Luís Diniz dos SantosMauricio Felga Gobbi

Dornelles Vissotto JuniorNelson Luis da Costa Dias

Duque de Caxias

2014

1ª edição

FLUXO DE CO2 DE VEGETAÇÃOINUNDADA POR REPRESAMENTO –

QUANTIFICAÇÃO PRÉ ALAGAMENTO


______________________________________________________________________

Ficha Catalográfica

A5531 Santos, André Luís Diniz dos; Gobbi, Mauricio Felga; Vissotto Junior, Dornelles; Dias, Nelson Luis da Costa

xxxFluxo de CO2 de vegetação inundada por represamento – quantificação pré alagamento / André Luís Diniz dos Santos; Mauricio Felga Gobbi; Dornelles Vissotto Junior; Nelson Luis da Costa Dias – Duque de Caxias, 2014.

xxx4,10 MB; il.; PDF

xxxISBN 978-85-66434-12-5

xxx1. CO2. 2. Vegetação. 3. Alagamento. I. Fluxo de CO2 de vegetação inundada por represamento – quantificação pré alagamento. II. Santos, André Luís Diniz dos. III. Gobbi, Mauricio Felga. IV. Vissotto Junior, Dornelles. V. Dias, Nelson Luis da Costa.

CDU 500 _______________________________________________________________________Autores: André Luís Diniz dos Santos; Mauricio Felga Gobbi; Dornelles Vissotto Junior; Nelson Luis da Costa DiasRevisão: Verônica C. D. da SilvaCapa: Verano Costa Dutra / Imagem: Hidden (SXC.hu)Coordenador: Verano Costa DutraEditora: Monique Dias Rangel Dutra

Espaço Científico Livre Projetos Editoriais é o nome fantasia da Empresa Individual MONIQUE DIAS RANGEL 11616254700, CNPJ 16.802.945/0001-67, Duque de Caxias, [email protected] / http://issuu.com/espacocientificolivre


sEste conteúdo pode ser publicado livremente, no todo ou em parte, em

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bAtribuição. Você deve dar cr édito, indicando o nome do autor e da Espa ço

Científico Projetos Editoriais, bem como, o endere ço eletrônico em que o livro está disponível para download.

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C 2013, Espaço Científico Livre Projetos Editoriais2014

http://issuu.com/espacocientificolivre

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Esta obra foi originalmente publicada como Dissertação apresentada como requisito à

disciplina de Projeto Final 2, Curso de Engenharia Ambiental, Setor de Tecnologia, Universidade Federal do Paraná, sob a orientação do professor Maurício Felga Gobbi,

apresentado em 17 de maio de 2013.

Banca examinadora Maurício Felga Gobbi, PhD

Departamento de Engenharia Ambiental, UFPR

Nelson Luís Dias, PhD Departamento de Engenharia Ambiental, UFPR

Dornelles Vissotto Junior, PhD

Departamento de Engenharia e Tecnologia Florestal, UFPR

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LISTA DE FIGURAS FIGURA 1 – Ciclo do Carbono FIGURA 2 – Esquema do modelo ISBA com duas camadas FIGURA 3 – Variáveis do modelo ISBA com duas camadas FIGURA 4 – Esquema do modelo ISBA com três camadas FIGURA 5 – Variáveis do modelo ISBA com três camadas

FIGURA 6 – Temperatura superficial (Ts) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 7 – Temperatura na segunda camada de solo, zona de raízes (T2) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 8 – Umidade superficial (Wg) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 9 – Umidade na segunda camada de solo, zona de raízes (W2) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 10 – Umidade na terceira camada de solo, camada profunda (W3) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 11 – Umidade nas plantas (Wr) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 12 – Radiação líquida (Rn) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 13 – Calor absorvido pelo solo (G) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 14 – Calor sensível (H) para as séries de dados A e B respectivamente FIGURA 15 – Calor latente (LE) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 16 – Calor latente de evaporação do solo (LEg) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 17 – Calor latente de evapotranspiração (LEtr) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 18 – Calor latente de evaporação direta da superfície das folhas (LEr) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 19 – Condutância Estomática (gs) para as séries de dados A e B respectivamente

FIGURA 20 – Assimilação líquida de CO2 (An) para as séries de dados A e B respectivamente

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LISTA DE TABELAS

TABELA 1 – Valores padrões médios de composição do solo e dos parâmetros para cálculo do coeficiente C4 no ISBA obtidos para os tipos de solo de Clapp e Hornberger (1978)

TABELA 2 – Coeficientes de regressão para cálculo de C4ref (equação 127) do ISBA em função da composição do solo (tabela 1)

TABELA 3 – Coeficientes do ISBA para os tipos de solo de Clapp e Hornberger (1978)

TABELA 4 – Valores típicos do modelo A-gs para plantas C3

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

ISBA – Interaction Soil-Biosphere-Atmosphere NDVI – Normalized Difference Vegetation Index LAI – Índice de área foliar SIMEPAR – Sistema Meteorológico do Paraná SVAT – Soil Vegetation Atmosphere Transfer ARPS – Advanced Regional Prediction System GCM – General Circulation Model VIC – Valores típicos do modelo A-gs para plantas C3 MDL – Mecanismo de Desenvolvimento Limpo IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change UNFCCC – United Nation Framework Convention on Climate Change

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LISTA DE SÍMBOLOS

CH4 – Gás Metano CO2 – Gás Carbônico Ts – Temperatura na interface superfície-atmosfera Ta – Temperatura atmosférica T2 – Temperatura média da zona de raízes

Wg – Umidade volumétrica na camada superficial do solo de profundidade d1

W2 – Umidade média da zona de raízes W3 – Umidade do solo para a terceira camada Wr – Umidade nas plantas d2 – Profundidade da zona de raízes

d3 – Altura da zona de sub-raízes para o qual o solo não sofre alteração Devido à oscilação diurna da umidade e a variação da umidade do solo com relação ao tempo pode ser desconsiderada

dr – Altura da vegetação CT – Coeficiente térmico na interface solo-vegetação CV – Coeficiente térmico da vegetação CG – Coeficiente térmico do solo CGsat – Coeficiente térmico do solo saturado Rn – Radiação líquida Rsr – Radiação solar refletida Rsi – Radiação solar incidente H – Fluxo de calor sensível LE – Fluxo de calor latente L – Calor latente de evaporação da água

τd – Massa específica da água

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LISTA DE SÍMBOLOS

ρw – Densidade do ar ρ – Densidade do ar

C1 – Coeficiente função das propriedades hidráulicas do solo próximas a superfície

C2 – Coeficiente que caracteriza velocidade com que o perfil de umidade é reposto ao equilíbrio

C1sat – Parâmetro dependente do tipo de solo C2ref – Parâmetro dependente do tipo de solo P – Precipitação Pg – Precipitação que atinge o solo Pr – Precipitação que é interceptada pela vegetação Pref – Precipitação de referência Rr – Escoamento superficial na vegetação Wgeq – – Umidade de equilíbrio das forças gravitacionais e capilares Wsat – Umidade de saturação do solo Wfc – Umidade da capacidade de campo Wrmax – Umidade máxima nas plantas W1 – Parâmetro de pequeno valor (10-3) Wwilt – Umidade do ponto de murchamento W2,3 – Umidade média na interface da zona de raízes b – Inclinação da curva de retenção Eg – Evaporação do solo Etr – Transpiração da fração seca das folhas Ev – Evapotranspiração da vegetação Er – Evaporação direta na fração úmida da superfície das folhas veg – Fração da vegetação

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LISTA DE SÍMBOLOS

Fw – Fração de vegetação úmida σ – Constante de Stefan-Boltzman εa – Emissividade do ar εg – Emissividade do solo αs – Albedo da superfície cp – Calor específico do ar a pressão constante Cdh – Coeficiente de transferência turbulenta de calor Cdq – Coeficiente de transferência turbulenta de umidade

– Constante de Von Karman z – Altura de medição das variáveis meteorológicas

z0τ – Comprimento de rugosidade para momento

z0H – Comprimento de rugosidade para calor hu – Umidade relativa do ar na superfície do solo ya – Umidade relativa do ar medida qva – Umidade específica do ar qvsat – Umidade específica de saturação patm – Pressão atmosférica ea – Pressão parcial de vapor esat – Pressão de saturação do vapor d’água aw – Parâmetro dependente da temperatura bw – Parâmetro dependente da temperatura hv – Coeficiente de Halstead Ra – Resistência aerodinâmica Rs – Resistência superficial para evapotranspiração Rsmin – Resistência superficial mínima

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LISTA DE SÍMBOLOS

Va – Velocidade do vento F1 – Parâmetro da influência da fotossíntese

F2 – Parâmetro da pressão hidráulica induzida por diferença de umidade no solo

F3 – Parâmetro da pressão de vapor na atmosfera F4 – Parâmetro da temperatura do ar na resistência estomática RG – Radiação de ondas curtas que chega até o solo RGL – Limite de radiação de ondas curtas incidentes

Δt – Tempo que o excesso de chuva irá contribuir para aumentar a precipitação que alcança o solo

aeq – Parâmetro adimensional peq – Parâmetro adimensional β – Razão de secamento da água interceptada pela vegetação C3 – Termo para drenagem gravitacional K – Condutividade hidráulica i – Capacidade de infiltração im – Capacidade de infiltração máxima A(i) – Fração de área com capacidade de infiltração menor que i

B – Parâmetro de superfície dependente do passo de tempo que pode ser função da topografia

I – Variação da capacidade de infiltração he – Altura do solo d2 dimensionalizada para a precipitação Qr – Runoff z0 – Altura de rugosidade ψm – Função de estabilidade para momento ψh – Função de estabilidade para calor

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LISTA DE SÍMBOLOS

R – Razão entre os coeficientes de arrasto para momento e calor no limite onde a atmosfera é neutra

L0 – Comprimento de Obukhov ζ – Variável de estabilidade

– Constante ajustável através de observações das condições instáveis

RiB – Número de Richardson para escoamentos médios CDN – Coeficiente de arrasto para condições neutras Fm – Curva de estabilidade para momento Fh – Curva de estabilidade para calor Cm – Ajustes da curva para momento em condições instáveis Ch – Ajustes da curva para calor em condições instáveis Cm* – Coeficiente da razão da rugosidade para momento Ch* – Coeficiente da razão da rugosidade para calor pm – Potência da razão de rugosidade para momento ph – Potência da razão de rugosidade para calor D1 – Difusão vertical de umidade do solo entre as camadas Wg e W2 D2 – Difusão vertical de umidade do solo entre as camadas W2 e W3 K2 – Drenagem gravitacional de umidade do solo para a camada W3

K3 – Drenagem gravitacional de umidade do solo pela base da camada W3

C4 – Parâmetro de equilíbrio na interface C4ref – Parâmetro dependente da disposição das camadas de solo C4ref´ – Coeficiente de referência para uma configuração de grade FW – Fluxo de água no solo z – Profundidade t0 – Tempo inicial

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LISTA DE SÍMBOLOS

pq – Coeficiente de restauração do fluxo Xarg – Conteúdo de argila Xare – Conteúdo de areia An – Assimilação líquida Am – Taxa de fotossíntese em condições de saturação de luz Am,max – Capacidade máxima de fotossíntese Amin – Taxa residual de fotossíntese gs – Condutância do estômato gm* – Condutância do mesófilo em condições ideais (sem stress) gc – Condutância cuticular Γ – Ponto de compensação Ci – Concentração interna de CO2 Cs – Concentração de CO2 no ar f – Fator de conexão f0* – Fator de conexão para Ds = 0 em condições ideais (sem stress) Ds – Déficit de saturação folha para o ar

Dmax* – Máximo déficit de saturação folha para o ar em condições ideais de disponibilidade de água

Ts – Temperatura na folha Ia – Radiação ativa de fotossíntese Rd – Respiração da folha ε – Eficiência da conversão da luz ε0 – Quantidade máxima de eficiência WUE – Eficiência de uso da água WUEn – Valor mínimo da eficiência do uso da água

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SUMÁRIO RESUMO ..................................................................................................................... 17 ABSTRACT ................................................................................................................. 18 1. INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 19 1.1 – EFEITO ESTUFA ............................................................................................... 19 1.2 – CICLO DO CARBONO ...................................................................................... 19 1.3 – BALANÇO DO CARBONO ................................................................................ 20 1.3.1 – BALANÇO DO CO2 ......................................................................................... 21 1.4 – EMISSÃO DE GASES DE EFEITO EM RESERVATÓRIOS ............................ 21 1.5 – MUDANÇAS NO USO DA SUPERFÍCIE E CONSEQUÊNCIAS CLIMÁTICAS 22 1.6 – OBJETIVOS ....................................................................................................... 23 1.7 – APRESENTAÇÃO DOS DADOS ....................................................................... 23 2. MODELO DE INTERAÇÃO SUPERFÍCIE-ATMOSFERA – ISBA ......................... 25 2.1 – COEFICIENTE TÉRMICO ................................................................................. 27 2.2 – RADIAÇÃO LÍQUIDA ........................................................................................ 27 2.3 – FLUXO DE CALOR SENSÍVEL ......................................................................... 27 2.4 – FLUXO DE CALOR LATENTE ......................................................................... 28 2.4.1 – EVAPORAÇÃO DO SOLO ............................................................................. 28 2.4.2 – EVAPOTRANSPIRAÇÃO NOS VEGETAIS .................................................. 29 2.5 – PARCELAS DE PRECIPITAÇÃO E ESCOAMENTO NA SUPERFÍCIE DAS FOLHAS ...................................................................................................................... 31 2.6 – UMIDADE VOLUMÉTRICA SUPERFICIAL ...................................................... 32 2.7 – RELAÇÕES DAS PROPRIEDADES HÍDRICAS DO SOLO ............................. 32 2.7 – TIPO DE VEGETAÇÃO ..................................................................................... 33 2.9 – DESENVOLVIMENTO RECENTES DO MODELO ISBA .................................. 33 2.9.1 – PARAMETRIZAÇÃO PARA CLIMAS TROPICAIS CHUVOSOS .................. 34 2.9.2 – DRENAGEM GRAVITACIONAL .................................................................... 34 2.9.3 – ESCOAMENTO SUPERFICIAL (RUNOFF) ................................................... 36 2.9.4 – ESCOAMENTO SUPERFICIAL (RUNOFF), CASO UNIDIMENSIONAL ....... 37 2.9.5 – COEFICIENTE DE TRANSPORTE DE ESCALARES ................................... 38 2.9.6 – INCLUSÃO DE NÍVEL DE SOLO PARA A ZONA SUBRAÍZES ................... 42 2.9.7 – UMIDADE RELATIVA DO AR NA SUPERFÍCIE DO SOLO .......................... 46 2.10 – VARIÁVEIS DO MODELO ............................................................................... 47 2.10.1 – FORÇANTES ................................................................................................ 47 2.10.2 – PROGNÓSTICAS ......................................................................................... 47 2.10.3 – A SEREM INSERIDAS .................................................................................. 47 3. MODELO A-gs ........................................................................................................ 50 3.1 – RESPOSTA DOS PARÂMETROS À TEMPERATURA .................................... 52 3.2 – TAXA DE FOTOSSÍNTE .................................................................................... 53 3.3 – RESPOSTA DO ESTÔMATO ............................................................................ 54 4. RESULTADOS E DISCUSSÕES ............................................................................ 57 4.1 – VARIÁVEIS PROGNÓSTICAS .......................................................................... 57 4.2 – FLUXOGRAMAS PROGNÓSTICOS ................................................................. 62 4.2.1 – CONDUTÂNCIA ESTOMÁTICA E ASSIMILAÇÃO DE CO2 .......................... 68 5. CONCLUSÕES ....................................................................................................... 71 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ........................................................................... 73

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RESUMO RESUMO

lguns estudos recentes indicam que lagos de usinas Hidrelétricas podem emitir quantidades significativas de gases de efeito estufa, pela liberação de dióxido de carbono oriundo da decomposição aeróbica de biomassa de floresta morta

nos reservatórios que se projeta para fora da água, e pela liberação de metano oriundo da decomposição anaeróbica de matéria não-lignificada (plantas herbáceas das zonas de desplacamento e macrófitas). No entanto, para quantificar a quantidade de gases de efeito estufa liberada para a atmosfera devido ao alagamento por barragens, é necessário quantificar também o fluxo de gás carbônico da vegetação que ali estava anteriormente ao represamento. Este trabalho procura descrever um método para calcular o fluxo de gás carbônico da vegetação antes de ser alagada, utilizando o SVAT de interação superfície vegetação-atmosfera conhecido como ISBA baseado em Noilhan e Planton (1989); Noilhan e Mahfouf (1996). O SVAT ISBA consiste em seis equações diferenciais ordinárias para temperatura média na superfície, temperatura média na camada de raízes do solo, umidade na camada superficial do solo, umidade média na camada de raízes do solo, umidade média na camada de sub-raízes e água retida na vegetação, utilizando como forçantes a temperatura do ar, radiação solar incidente, umidade relativa do ar, velocidade do vento e precipitação. O modelo calcula fluxos de calor, temperatura e umidade do solo, evapotranspiração e radiação líquida na superfície. A sua rotina de cálculo para a evapotranspiração utiliza parâmetros extremamente físicos para a modelagem da condutância do estômato nas folhas, levando em conta que por tais aberturas passe apenas água. O objetivo aqui é acoplar a rotina A-gs baseado em Jacobs (1994); Jacobs et al. (1996) ao modelo ISBA para descrever os processos fisiológicos na escala das folhas, calculando a abertura dos estômatos com parâmetros físicos e biológicos que levem em consideração a assimilação de gás carbônico pelas folhas. Com este novo modelo chamado de ISBA-A-gs apresentado em Calvet et al. (1998); Calvet, (2000) pretende-se calcular o fluxo de gás carbônico que teria uma vegetação agora inundada, utilizando forçantes, ou seja, dados meteorológicos do período anterior ao alagamento.

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ABSTRACT ABSTRACT

ome recent studies indicate that lakes hydroelectric power plants can emit significant amounts of greenhouse gases, by the release of carbon dioxide from the aerobic decomposition of dead forest biomass in the reservoirs that juts out

of the water, and the release of methane derived the anaerobic decomposition of material nonlignified (herbaceous areas of peeling and macrophytes). However, to quantify the amount of greenhouse gases released into the atmosphere due to flooding by dams, it is also necessary to quantify the flow of carbon from vegetation that was there prior to impoundment. This paper aims to describe a method to calculate the flow of carbon dioxide from being flooded vegetation before using the SVAT interaction surface-vegetationatmosphere known as ISBA based Noilhan and Planton (1989); Noilhan and Mahfouf (1996). The ISBA SVAT consists of six ordinary differential equations for average surface temperature, mean temperature in the layer of roots, soil moisture in the topsoil, average humidity in the layer of roots, soil moisture, in the middle sub-layer of roots and water retained in the vegetation, using as forcing the air temperature, solar radiation, relative humidity, wind speed and precipitation. The model calculates heat fluxes, temperature and soil moisture, evapotranspiration and net radiation at the surface. His routine for calculating evapotranspiration uses extremely physical parameters for modeling stomata conductance in leaves, taking into account that such openings just pass by water. The goal here is to engage the routine A-gs based Jacobs (1994), Jacobs et al. (1996) at the ISBA model to describe the physiological processes in the scale leaves, calculating the opening of stomata with physical and biological parameters that take into account the assimilation of carbon dioxide by leaves. With this new model called the ISBA-A-gs presented in Calvet et al. (1998); Calvet, (2000) aims to calculate the flow of carbon dioxide that would have flooded vegetation now using forcing, i.e. meteorological data for the period prior to the flooding.

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1. INTRODUÇÃO 1. INTRODUÇÃO

sistema hidrelétrico de produção de energia vem sofrendo críticas ao denominar sua energia produzida como “limpa”. Vem sendo discutidas as emissões de gases de efeito estufa desse sistema. É visto que as hidrelétricas

emitem gases do efeito estufa, bem como os absorve também. A questão agora é quantificar corretamente essas emissões. Para isso é necessário a verificação de vários fluxos, tais como a emissão de gás carbônico e metano no reservatório, turbina e vertedouro, absorção de gás carbônico no reservatório e fluxo de gás carbônico da vegetação que existia no local do reservatório antes do alagamento. A quantificação exata do fluxo de gases de efeito estufa é tão complexa que nem a UNFCCC (United Nation Framework Convention on Climate Change) possui um método realista para este cálculo. Para estudos de MDL (Mecanismos de Desenvolvimento Limpo) a UNFCCC (2006) adotou um critério para cálculo das emissões baseado na densidade de força do reservatório (capacidade de geração da usina dividida pela área inundada). Para densidades de força maiores ou igual a 4 Wm-2 e menores ou igual a 10 Wm-2 é considerado 90 kgCO2eq /MWh, maiores que 10 Wm-2 a emissão do reservatório pode ser considerada zero e menores que 4 Wm-2 o reservatório não está apto para MDL. As emissões de reservatórios variam amplamente com a localização geográfica, tipo de vegetação do entorno do reservatório, temperatura, sazonalidade, tamanho e profundidade do reservatório, profundidade da tomada de água das turbinas, operação da barragem, dentre outros fatores. Todos estes elementos influenciam no ciclo biogeoquímico do reservatório que determina o padrão de emissão de um reservatório ao longo do tempo (SBRISSIA, 2008).

1.1 – EFEITO ESTUFA A Terra tem um sistema de controle de temperatura natural. Certos gases são críticos para este sistema e são conhecidos como gases de efeito estufa. Cerca de um terço da radiação que chega à Terra é refletida de volta para o espaço (radiação de onda curta ultravioleta). Da energia remanescente, parte é absorvida pela atmosfera e a outra pelos solos e oceanos. Por conseguinte, a superfície da terra se aquece e emite radiação infravermelha (UNEP, 2005). Os gases responsáveis pelo efeito estufa absorvem a radiação infravermelha e como consequência a atmosfera é aquecida. Ocorrem naturalmente os seguintes gases de efeito estufa: vapor de água, dióxido de carbono, ozônio, metano, óxido nitroso, juntos estes gases criam o efeito estufa natural. Entretanto, as atividades humanas estão causando um aumento nas concentrações destes gases na atmosfera, o que faz a temperatura no planeta aumentar. Este fenômeno é denominado aquecimento global (BRAGA et al., 2002).

1.2 – CICLO DO CARBONO O ciclo do carbono é o ciclo biogeoquímico de circulação do carbono entre a atmosfera, hidrosfera, biosfera, geosfera e antroposfera. Uma parte do carbono está presente na atmosfera como dióxido de carbono, outra parte está dissolvida na água superficial e subterrânea e uma grande parte está presente nos minerais. A fotossíntese fixa o carbono inorgânico na forma de carboidratos, o qual é constituinte

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de todas as moléculas dos seres vivos. Cerca de 0,3% da energia solar que chega na superfície da terra é convertida através da fotossíntese em energia química na forma de carboidratos (SBRISSIA, 2008). Esta energia pode ser liberada pela reação reversa por combustão e biologicamente por respiração. A respiração fornece energia que os organismos aeróbios necessitam para todas as suas funções vitais. Os micro-organismos são muito importantes no ciclo do carbono. As algas fotossintéticas são os principais organismos que fixam o carbono na água.

Figura 1 – Ciclo do Carbono

Fonte: Adaptado de Spiro e Stigliani (1996)

1.3 – BALANÇO DO CARBONO O balanço de carbono descreve o ciclo da matéria orgânica dentro de um ecossistema e é um instrumento importante no estudo da biogeoquímica de vários tipos de ecossistemas. Através do estudo deste balanço, é possível entender os possíveis destinos do carbono dentro de um ecossistema e consequentemente avaliar em que condições o ecossistema em estudo é uma fonte ou sumidouro de carbono. Os lagos tradicionalmente têm sido considerados sistemas autótrofos, com produção primária excedendo a respiração bacteriana, consequentemente funcionando como um sumidouro de carbono. Entretanto, estudos nos últimos anos têm demonstrado que muitos lagos funcionam como sistemas heterótrofos líquidos, como fontes de dióxido de carbono para atmosfera. Para o estudo de emissão de gases de efeito estufa de um corpo de água, particularmente o metano e o dióxido de carbono, o nutriente mais importante é o carbono. Normalmente, este elemento abundante na natureza, não é limitante nos processos biológicos no ambiente aquático. Somente os nutrientes dissolvidos estão

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disponíveis para as algas (dióxido de carbono). O nutriente é continuamente reciclado através dos processos físico-químicos e biológicos que ocorrem no ambiente aquático. Incluindo as trocas de dióxido de carbono dissolvido com a atmosfera. Além do ciclo interno do nutriente, existe o aporte (difuso e pontual) através de tributários, escoamento superficial e precipitação atmosférica.

1.3.1 – BALANÇO DO CO2 O sentido e a magnitude do seu transporte são regidos pela ação de dois processos, a fotossíntese (produtividade primária bruta do ecossistema), e a respiração, os quais atuam como sumidouro e fonte de dióxido de carbono, respectivamente. O balanço entre esses dois processos é designado por produtividade líquida do ecossistema ou balanço de dióxido de carbono no ecossistema. A fotossíntese é o processo físico-químico pelo qual as plantas usam energia solar para sintetizar os seus compostos orgânicos. Este processo ocorre nos cloroplastos, e consiste basicamente na remoção de CO2 da atmosfera e na liberação de oxigênio para a atmosfera. Para a síntese de uma molécula de hidrato de carbono as plantas necessitam remover seis moléculas de CO2 da atmosfera (Preiss, 1994). A respiração do ecossistema promove a transferência de dióxido de carbono dos organismos vivos de um ecossistema para a atmosfera. O dióxido de carbono é um dos produtos da respiração celular, processo pelo qual as plantas e os organismos heterotróficos (aeróbios e/ou anaeróbios) metabolizam os compostos orgânicos para a obtenção de energia. Desta forma, pode-se idealizar a respiração do ecossistema como o somatório da respiração autotrófica (plantas) e heterotrófica (animais e outros organismos). A energia gerada durante a respiração celular é usada, na manutenção da biomassa da planta e síntese de nova biomassa (van der Werf, 1996). Os estômatos são as estruturas existentes nas folhas das plantas que permitem a passagem do CO2 da atmosfera para o interior da planta e vice-versa. Simultaneamente permitem a saída de água para a atmosfera. Portanto, a condutância estomática tem um papel determinante no controle da transferência de CO2.

1.4 – EMISSÃO DE GASES DE EFEITO EM

RESERVATÓRIOS O princípio químico conhecido como a Lei de Henry estabelece que a solubilidade de um gás em um líquido é diretamente proporcional à pressão parcial do gás. No caso de água liberada do fundo de uma coluna de água em uma represa hidrelétrica o efeito de pressão age em conjunto com o efeito de temperatura, porque o aquecimento da água também reduz a solubilidade de gás (o Princípio de Le Chatalier). Na medida em que a profundidade aumenta na coluna de água, a concentração de CH4 aumenta. Quando a água emerge das turbinas, a pressão abaixa imediatamente até o nível de uma atmosfera, e espera-se que a maioria do gás dissolvido seja liberada imediatamente. Quando amostras de água são trazidas do fundo de um reservatório até a superfície em um frasco de amostragem, a água espuma quando o frasco é aberto. Gases liberados deste modo incluem o CO2 e o CH4. Embora presente em quantidades

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menores, é o CH4 que faz com que o impacto de represas hidrelétricas seja uma preocupação como contribuinte ao efeito estufa. O metano também é liberado no percurso da água pelo vertedouro, onde a liberação de gás é provocada não somente pela mudança em pressão e temperatura, mas também pela provisão súbita de uma área de superfície vasta quando a água é pulverizada em pequenas gotas. O vertedouro em forma de salto de esqui é projetado para dissipar a energia potencial, mas o outro lado desta moeda é a liberação imediata do metano contido na água. A quantidade de metano liberada nas turbinas e no vertedouro é calculada baseado na concentração de CH4 na água à profundidade da tomada d’água das turbinas atrás da barragem e a concentração na água no rio a jusante da barragem. Porque o novo equilíbrio é alcançado rapidamente quando a água emerge das turbinas, não há tempo para bactérias reduzirem o CH4 em CO2 antes de o gás ser liberado para a atmosfera. Somente uma porção do gás carbônico emitido pode ser contada como um impacto líquido porque grande parte do fluxo observado do gás CO2 é cancelada através de absorções no reservatório. Metano não entra em processos fotossintéticos, embora seja reduzido lentamente a CO2 que pode ser removido através de fotossíntese. A emissão natural de metano em uma extensão de rio sem barragens é pequena, comparada à emissão de um reservatório (as represas normalmente são construídas em locais de corredeiras, em vez de áreas pantanosas onde o metano seria produzido em áreas inundadas naturais). Com o sobe e desce do nível de água no reservatório, uma vegetação verde e macia cresce depressa na lama exposta, e se decompõe sob condições anaeróbicas no fundo do reservatório quando a água sobe novamente. Isso converte gás carbônico atmosférico em metano. Uma fonte de gás carbônico que deve ser contada como um impacto líquido da construção da barragem é o liberado por decomposição acima da água das partes das árvores inundadas.

1.5 – MUDANÇAS NO USO DA SUPERFÍCIE E

CONSEQUÊNCIAS CLIMÁTICAS Para que sejam realizados estudos sobre mudanças no uso do solo e suas consequências para o clima é necessário que se tenha o acompanhamento contínuo dos fatores envolvidos:

Monitoramento contínuo de grandezas meteorológicas e hidrológicas como precipitação, vazão, temperatura e umidade do ar, velocidade e direção do vento, pressão atmosférica e radiação.

Monitoramento de fluxos superficiais e do balanço de energia na superfície.

Monitoramento da camada limite atmosférica, com radiossondagens, sondadores acústicos, lidar e radar.

Uso de aviões para medições intensivas de grandezas dentro da camada limite atmosférica e para sensoriamento remoto da superfície.

Uso de satélites para sensoriamento remoto da superfície e atmosfera.

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Estas medições são feitas em modo de campanha e é impossível mantê-las rotineiramente, exceto no caso do primeiro item e, com muito esforço, do segundo. Quando se analisa o impacto de diferentes usos da superfície sobre o clima é preciso monitorar fisicamente a resposta da atmosfera a esses usos. Devido à forte interação dos processos da superfície terrestre com a atmosfera é de grande importância estudar a camada limite atmosférica. A medição contínua dos fluxos superficiais de massa e energia através de sistemas confiáveis capazes de gerar séries de longa duração, em contraste com as séries de curta duração típicas de campanhas micrometeorológicas, é uma importante ferramenta para o estudo e a quantificação dos impactos nas interações superfícieatmosfera advindas do uso do solo. Experimentos de campo são utilizados para a calibração dos dados de estações de monitoramento e para validação do modelo de interação superfície-vegetação-atmosfera. Alguns parâmetros utilizados pelo modelo também são determinados em experimentos de campo.

1.6 – OBJETIVOS Visto que para quantificar a quantidade de gases do efeito estufa liberada para a atmosfera decorrente do alagamento por barragens, é necessário quantificar também o fluxo de gás carbônico da vegetação que ali estava anteriormente ao represamento, este trabalho descreve um método para esse cálculo. O objetivo é acoplar a rotina A-gs (Jacobs, 1994; Jacobs et al., 1996) ao modelo ISBA (Noilhan e Planton 1989; Noilhan e Mahfouf 1996), para descrever os processos fisiológicos na escala das folhas com mais realismo, calculando a condutância dos estômatos através de parâmetros físicos e biológicos, levando em consideração a assimilação de gás carbônico pelas folhas. Com esse novo modelo chamado de ISBA-A-gs (Calvet et al., 1998) pretende-se calcular o fluxo de gás carbônico em uma vegetação anteriormente ao seu inundamento, utilizando parâmetros da vegetação e solo que ali existiam e forçantes medidos em estações meteorológicas da região no período desejado.

1.7 – APRESENTAÇÃO DOS DADOS Os dados forçantes do modelo utilizados neste trabalho foram adquiridos em uma superestação experimental instalada na Fazenda São Lourenço em Santa Terezinha do Itaipu, no oeste do Estado do Paraná. Para as medições dos dados forçantes foram utilizados os seguintes equipamentos: sensor capacitivo (Campbell CS500), sonda de medição de temperatura com resistência de platina de 1000 Ohms para a temperatura atmosférica (Ta); piranômetro (LICOR LI-200X) para radiação solar incidente e refletida (Rsi, Rsr); sensor capacitivo (Campbell CS500) para umidade relativa do ar (ya); anemômetro de hélice (YOUNG 03001) para velocidade do vento (Va) e pluviômetro para a precipitação (P).

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São duas séries de dados estudadas nesta pesquisa. A primeira de 15/02/2001 até 22/02/2002 e a segunda de 20/03/2002 até 31/12/2002. Porém se viu necessário definir qual a vegetação que havia anteriormente ao represamento, e de qual represa. Como os dados foram obtidos em uma estação próxima a Itaipu, foi suposto didaticamente que o estudo avaliará a assimilação de CO2 para uma vegetação inundada pela represa em questão. Através de dados bibliográficos foi constatado que nesta região não existe mais floresta nativa e a vegetação predominante são as culturas agrícolas. Dentre as várias culturas agrícolas existentes, foi escolhida neste trabalho a soja. As séries de dados originais acima foram então convertidas em duas séries menores que compreendem os períodos de 01/10/2001 até 31/01/2002 e 01/10/2002 até 31/12/2002, que são os períodos referentes a safra da soja. Estas duas séries definidas neste trabalho como A e B respectivamente, foram então forçantes para os modelos desenvolvidos neste trabalho. Para comparar as variáveis e fluxos prognósticos gerados, foram medidos na estação experimental instalada na Fazenda São Lourenço em Santa Terezinha do Itaipu: a temperatura do solo com três sensores (Campbell 107) nas alturas de 2, 20 e 40 centímetros; a umidade do solo através de três sensores TDR (Campbell CS615L), nas alturas de 2, 20 e 40 centímetros; a radiação líquida utilizando-se um radiômetro líquido (REBS Q7.1); o fluxo de calor no solo com duas placas (Campbell HFT3). Os dados gerados pelos modelos para calor sensível e calor latente são comparados com dados medidos na estação. Foi instalado na estação meteorológica um sistema simplificado de medição de turbulência que consiste de um anemômetro de hélice vertical e um termopar, que propiciou medições do fluxo de calor sensível H (Vissotto Jr., 2003). Para o processamento dos dados medidos é necessário a escolha de uma metodologia de estimativa de fluxos superficiais com base nos dados medidos de turbulência. Dias et al. (2002) compuseram um conjunto de sensores para poder ser aplicado em campanhas de medição de longa duração aplicando o método de covariâncias turbulentas atenuadas (MCTA). Os dados de turbulência foram obtidos através de um conjunto básico de sensores composto por: anemômetro vertical de hélice (YOUNG 27106) para a velocidade vertical do vento, sua média e flutuações instantâneas; sensor capacitivo (Campbell CS500) para as flutuações de umidade relativa, flutuações de umidade específica, umidade relativa média, umidade específica média e dispõe de um termistor de platina para a temperatura média do ar; termopar (Campbell FWTC3) para as flutuações de temperatura do ar e termopar (Campbell FWTC3) para as flutuações de temperatura do ar.

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2. MODELO DE INTERAÇÃO SUPERFÍCIE-ATMOSFERA – ISBA

2. MODELO DE INTERAÇÃO SUPERFÍCIE-ATMOSFERA – ISBA modelo ISBA original de Noilhan e Planton (1989) utiliza dados de temperatura do ar, umidade relativa do ar, velocidade do vento, precipitação, radiação solar incidente e refletida. Particiona as variáveis com balanços de energia e

umidade na interface Terra-Atmosfera e integra as equações diferenciais ordinárias no tempo para prever as temperaturas e umidades desejadas. Primeiramente será descrito o ISBA original e posteriormente as atualizações e desenvolvimentos que vieram a melhorar e tornar mais realistas os resultados.

Figura 2 – Esquema do modelo ISBA com duas camadas.

Fonte: Dornelles Vissoto Junior (2003)

O

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Figura 3 – Variáveis do modelo ISBA com duas camadas.


As equações do modelo ISBA original são:

Nas equações acima, os símbolos são: temperatura na interface superfície-atmosfera (Ts), capacidade de calor da superfície (CT), radiação líquida (Rn), fluxo de calor

sensível (H), fluxo de calor latente (LE), período do ciclo diurno do solo (τd), temperatura média da zona de raízes (T2), umidade volumétrica na camada superficial do solo de profundidade d1 (Wg), massa específica da água (ρw), coeficiente função das propriedades hidráulicas do solo próximas a superfície (C1), coeficiente que caracteriza velocidade com que o perfil de umidade é reposto ao equilíbrio (C2), precipitação que atinge o solo (Pg), evaporação do solo (Eg), umidade de equilíbrio das forças gravitacionais e capilares (Wgeq), umidade média da zona de raízes (W2), profundidade da zona de raízes (d2), transpiração da fração seca das folhas (Etr), umidade nas plantas (Wr), altura da vegetação (dr), precipitação interceptada pela

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vegetação (Pr), evapotranspiração da vegetação (Ev), escoamento de água nas folhas (Rr). A seguir, cada parâmetro do modelo é apresentado.

2.1 – COEFICIENTE TÉRMICO Na interface solo-vegetação, o coeficiente térmico da superfície é dado por:

Para a fração da vegetação (veg), o coeficiente térmico da vegetação (CV) é considerado igual a 10-3 Km2/J e o coeficiente térmico do solo (CG) é calculado através da equação:

Sendo função do coeficiente térmico do solo saturado (CGsat), umidade de saturação do solo (Wsat) e inclinação da curva de retenção (b).

2.2 – RADIAÇÃO LÍQUIDA A radiação líquida na interface superfície-atmosfera é dada por:

Onde constante de Stefan-Boltzman (σ) é igual a 5,67.10-8, a emissividade do ar (εa) é 0,725 Wm-2K-4 e a emissividade do solo (εg) é 0,970 Wm-2K-4. Como o albedo é a razão da radiação solar refletida pela radiação solar incidente:

Pode-se então obter a radiação líquida em função do albedo, desconhecendo-se a radiação solar refletida:

2.3 – FLUXO DE CALOR SENSÍVEL O fluxo de calor sensível é dado por:

Onde densidade do ar (ρ) é 1,2 Kg/m3 e o calor específico do ar a pressão constante (cp) é 1,005 J/Kg.K.

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O coeficiente de transferência turbulenta de calor (Cdh) é suposto 0,0045 (Brutsaert, 1982), mas pode ser calculado para condições neutras pela equação:

Onde constante de Von Karman ( ) é 0,4 e a altura de medição das variáveis meteorológicas (z) é 10 metros. O comprimento de rugosidade para momento (z0τ) é 0,064 m (Dias, 1994) e o comprimento de rugosidade para calor (z0H) é 0,008661 m (Dias, 1994), ambas para condições neutras de estabilidade.

2.4 – FLUXO DE CALOR LATENTE O fluxo de calor latente é dado por:

Onde o calor latente de evaporação da água (L) é 2,462.106 J/Kg.

2.4.1 – EVAPORAÇÃO DO SOLO A evaporação do solo é dada por:

Onde o coeficiente de transferência turbulenta de umidade (Cdq) é suposto igual ao coeficiente de transferência turbulenta de calor (Cdh). A umidade relativa do ar na superfície do solo (hu) é calculada em função da umidade da capacidade de campo (Wfc):

A umidade da capacidade de campo (Wfc) pode ser aproximada ao valor de 75% da umidade de saturação (Wsat) quando não se tem seu valor medido, Wfc 0,75Wsat. A umidade específica do ar (qva) é dada pela equação:

A pressão atmosférica (patm) é a soma das pressões parciais do ar seco e vapor d’água e seu valor em Pascal pode ser calculado em função da altitude (z) dada em metros:

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A pressão parcial de vapor (ea) é calculada através da umidade relativa do ar medida (ya) e da pressão de saturação do vapor d’água (esat) em Pascal para a temperatura do ar (Ta):

A pressão de saturação do vapor d’água em Pascal (esat) pode ser calculada em função da temperatura na interface superfície-atmosfera (Ts) ou para a temperatura do ar (Ta):

Onde aw e bw são parâmetros dependentes da temperatura e variam para temperaturas maiores ou menores que 273,15 Kelvins (0ºC) da seguinte maneira:

A umidade específica de saturação (qvsat(Ts,a)) para a temperatura do solo (Ts) ou do ar (Ta) é calculada da mesma forma que a umidade específica do ar (qva) na equação (16), considerando a pressão de saturação do vapor d’água (esat(Ts,a)) ao invés da pressão parcial de vapor (ea).

2.4.2 – EVAPOTRANSPIRAÇÃO NOS VEGETAIS A evapotranspiração pode ser um fluxo negativo ou positivo. No primeiro caso ocorre condensação do ar na superfície das folhas e a demanda é da atmosfera para a vegetação, já no segundo o fluxo de umidade é da vegetação para a atmosfera:

O coeficiente de Halstead (hv) é função da umidade específica de saturação do solo (qvsat(Ts)) ser menor ou maior que a umidade específica do ar (qva), sendo que, no segundo caso irá depender da fração úmida da vegetação (Fw), resistência aerodinâmica (Ra) e resistência estomática (Rs):

A fração de vegetação úmida (Fw) é calculada através da umidade nas plantas (Wr) e da umidade máxima nas plantas (Wrmax):

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A umidade máxima nas plantas (Wrmax) pode ser encontrada através do índice de área foliar (LAI), da altura das plantas (dr), da fração de vegetação e massa específica da água (ρw):

Para o primeiro caso da equação (23), onde a umidade específica do ar (qva) é maior ou igual que a umidade específica de saturação do solo (qvsat(Ts)), ou seja, no caso de fluxo negativo não há transpiração da parte seca das folhas (Etr) e a evapotranspiração (Ev) é na sua taxa potencial de absorção:

Para o segundo caso da equação (23), onde a umidade específica do ar (qva) é menor que a umidade específica de saturação do solo (qvsat(Ts)), ocorre fluxo positivo e há transpiração da parte seca das folhas (Etr). Aplica-se então dados da fração úmida da vegetação (Fw), resistência aerodinâmica (Ra) e resistência superficial para evapotranspiração (Rs) na equação (22) e a evapotranspiração (Ev) se torna então a soma da transpiração na parte seca das folhas (Etr) mais a evaporação direta na fração úmida da superfície das folhas (Er):

Quando Wr = Wrmax, Fw = 1 e a evapotranspiração (Ev) será somente a evaporação direta (Er) e o fluxo de umidade será então na sua taxa potencial de evaporação. A resistência aerodinâmica (Ra) é função da velocidade do vento (Va) e do coeficiente de transferência turbulenta de umidade (Cdq), sendo necessária uma limitação quando a velocidade for nula:

A resistência superficial (Rs) depende da resistência superficial mínima (Rsmin), do índice de área foliar (LAI), e dos parâmetros de influência da fotossíntese (F1), pressão hidráulica induzida por diferença de umidade no solo (F2), pressão de vapor na atmosfera (F3) e temperatura do ar na resistência estomática (F4):

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Os parâmetros da equação (32) acima são calculados da seguinte maneira:

Sendo que RG e RGL são respectivamente, a radiação de ondas curtas que chega até o solo e o limite de radiação de ondas curtas incidentes,

2.5 – PARCELAS DE PRECIPITAÇÃO E

ESCOAMENTO NA SUPERFÍCIE DAS FOLHAS A parcela de precipitação que é interceptada pela vegetação (Pr) e a que atinge o solo (Pg) são respectivamente:

Rr é o escoamento superficial na vegetação quando Wr > Wrmax:

Onde Δt é o tempo que o excesso de chuva irá contribuir para aumentar a precipitação que alcança o solo.

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2.6 – UMIDADE VOLUMÉTRICA SUPERFICIAL Quando as forças capilares e gravitacionais se equilibram, tem-se na superfície do solo uma umidade dada por:

O que resulta em:

Sendo que aeq e peq são parâmetros adimensionais. Para a equação (3) do modelo ISBA, é necessário conhecer os parâmetros C1 e C2:

Onde C1sat e C2ref dependem do tipo de solo, b é a inclinação da curva de retenção e W1 é um parâmetro de pequeno valor (10-3) introduzido quando W2 = Wsat para limitar C2 na saturação.

2.7 – RELAÇÕES DAS PROPRIEDADES

HÍDRICAS DO SOLO O ISBA original de Noilhan e Planton (1989) utiliza a abordagem de Campebell (1974) aprimorada por Clapp e Hornberger (1978) atribuindo para a curva de retenção as seguintes equações:

Por se tratar de média experimental, muitas vezes não representam fisicamente as propriedades hídricas reais medidas para os solos.

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2.7 – TIPO DE VEGETAÇÃO

O LAI pode ser calculado para vegetação herbácea ou para cobertura por árvores em função do NDVI (Normalized Difference Vegetation Índex). Para vegetação herbácea:

Para cobertura por árvores:

NDVI – “Normalized Difference Vegetation Index”, é atualizado mensalmente devido à sazonalidade climatológica para uma melhor caracterização das condições da vegetação para cada um dos meses do ano. Neste trabalho a variação do LAI e veg para a soja foi modelado manualmente, ou seja, as séries de dados A e B foram divididas com relação as fases de crescimento da cultura e para cada etapa foi inserido o parâmetro LAI e veg correspondentes da seguinte maneira: no mês de outubro encerra-se o cultivo da safra de milho e resta apenas palhas secas cobrindo a área de estudo (LAI=0,01 e veg=0,91), em novembro a soja plantada começa a brotar (LAI=1 e veg=0,1), em dezembro a cultura se encontra em crescimento com alturas entre 40-70 cm (LAI=2 e veg=0,7) e em janeiro com pleno desenvolvimento (LAI=3 e veg=0,9).

2.9 – DESENVOLVIMENTO RECENTES DO

MODELO ISBA Nesta seção são apresentados os desenvolvimentos da comunidade científica que aprimoraram o modelo ISBA original de Noilhan e Planton (1989) baseando-se em Vissotto Jr. (2003). Neste trabalho a codificação do ISBA foi feita em Fortran 90, e todos os desenvolvimentos desta seção foram incorporados, exceto os subitens (2.9.1 e 2.9.7), onde no primeiro caso foi utilizado apenas o coeficiente térmico da vegetação (CV), ficando a fração de vegetação úmida (Fw) sendo calculada pela equação (24) e no segundo caso a umidade relativa do ar na superfície do solo é calculada pela formulação apresentada no ISBA original.

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2.9.1 – PARAMETRIZAÇÃO PARA CLIMAS

TROPICAIS CHUVOSOS Estas mudanças se deram para melhor representação da evapotranspiração após eventos de chuva (Vissotto Jr., 2003). O coeficiente térmico da vegetação (CV) é suposto neste caso igual á 2.10-5 Km2/J (Manzi e Planton, 1994). A equação (24) da fração de vegetação úmida (Fw) é modificada e passa a possuir β para controlar a razão de secamento da água interceptada pela vegetação. À medida que o valor de β aumenta torna-se mais difícil esvaziar o reservatório devido ao fato de que a água retida nas camadas mais baixas das folhas evaporar lentamente, desta forma Fw diminui menos quando β for menor:

A razão de secamento da água interceptada pela vegetação (β) depende da densidade vertical das folhas, mas pode ser obtida em função do índice de área foliar (LAI) pela fórmula abaixo:

2.9.2 – DRENAGEM GRAVITACIONAL A drenagem gravitacional é essencial para o balanço de massa e determinação da água disponível nos níveis de solo (Vissotto Jr., 2003). Para previsão de curto prazo, pode-se supor que não existe fluxo no limite da camada profunda ainda mais se as condições forem de clima semiárido com pouco regime e intensidade de chuvas, a água disponível no solo se perde quase que em sua totalidade pela evapotranspiração. Esta era a proposta inicial de Noilhan e Planton (1989). Para solos com altas concentrações de água a drenagem gravitacional representa uma perda significativa do solo para o solo profundo ou lençóis freáticos. Mahfouf e Noilhan (1996) fizeram a consideração de que a perda de água se deve ao forçante gravitacional na base da camada de solo, fazendo analogia com o método force restore a umidade W2 é obtida por um termo de restauração Newtoniano. É definido então para a equação (4) do modelo ISBA, um termo para drenagem gravitacional (C3) que correlacionará as propriedades do solo:

Suponde que:

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E admitindo que o fluxo superficial seja nulo, sendo que desta forma todo movimento de água seja induzido pelas forças gravitacionais, deduz-se que, próximo à saturação, o potencial mátrico será muito menor que o potencial gravitacional (Ψ < z), aproximando se então o valor do potencial hidráulico h igual a z:

Na forma de integral, a umidade total da coluna de solo d2:

Supondo o perfil de umidade do solo uma função suave e continuamente derivável e substituindo a equação (56) no lado esquerdo da equação (54):

Juntando as equações (55) e (57) na (54) obtém-se:

Integrando a partir da saturação e utilizando a equação (48) para a condutividade hidráulica (K):

Integrando-se a equação (53) para um tempo t = /C3, iniciando na saturação até a restauração Newtoniana, observa-se que o termo de restauração Newtoniana tende a fazer com que a umidade diminua até seu valor natural de equilíbrio que é a umidade de capacidade de campo:

Substituindo a equação (60) na (59):

Onde o parâmetro C3 correlacionará as propriedades do solo.

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A equação (4) do modelo ISBA torna-se:

2.9.3 – ESCOAMENTO SUPERFICIAL (RUNOFF) O escoamento superficial é uma variável essencial para o balanço hídrico e está relacionado com a precipitação que terá infiltração efetiva, sendo adotado para o fechamento do balanço de massa do modelo ISBA (Vissotto Jr., 2003). Habets et al. (1999) utilizaram esta abordagem, acoplando o modelo ISBA a um GCM utilizando um esquema que representa a heterogeneidade da topografia, cobertura vegetal e tipo de solo chamado Variable Infiltration Capacity (VIC) (Wood et al., 1997) e em Habets e Saulnier (2001) utilizou a parametrização de escoamento superficial do modelo hidrológico TOPMODEL (Beven e Kirkby, 1979) acoplado ao modelo ISBA. Em Habets et al. (1999) foi desenvolvido um esquema que preserva a heterogeneidade do solo e vegetação para cada célula de cálculo utilizando o modelo VIC. A capacidade de infiltração (i) é função da capacidade de infiltração máxima (im), da fração de área com capacidade de infiltração menor que i (A(i)) e de um parâmetro de superfície dependente do passo de tempo que pode ser função da topografia (B):

Pode-se considerar a variação da capacidade de infiltração (I) definida por valores limites da umidade, de forma que um ponto de partida para a capacidade de infiltração (i) seja a umidade do ponto de murchamento (Wwilt):

Onde a variável he é a altura do solo d2 dimensionalizada para a precipitação, he = d2.103. O runoff (Qr) para uma precipitação (P) em um solo com umidade inicial (W2) e capacidade de infiltração associada (i0) será então:

A quantidade máxima de água retida no solo:

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E a precipitação de referência (Pref) para a qual ocorrerá capacidade máxima de infiltração (im):

Calcula-se então o runoff (Qr) comparando-se a precipitação (P) com a precipitação de referência (Pref):

O escoamento superficial depende então da umidade do solo, dos parâmetros físicos do solo e do parâmetro de superfície (B). Para parâmetros do solo constantes, nota-se acréscimo do escoamento superficial com o aumento do parâmetro de superfície.

2.9.4 – ESCOAMENTO SUPERFICIAL (RUNOFF),

CASO UNIDIMENSIONAL As equações de escoamento superficial para o acoplamento do modelo ISBA com modelos hidrológicos considera uma distribuição espacial de pontos. Para o caso unidimensional a variabilidade espacial pode ser desconsiderada pelo fato de que para uma área unitária de propriedades uniformes as equações podem ser adaptadas para uma representação pontual (Vissotto Jr., 2003). O esquema para o escoamento superficial do ISBA é baseado no modelo VIC (Wood et al., 1997), considerando uma área unitária e homogênea a curva de infiltração torna-se diretamente proporcional a disponibilidade hídrica do solo ou a condutividade hidráulica do mesmo. Pontualmente deve-se considerar toda a área unitária com capacidade máxima de infiltração. Para o modelo de Habets et al. (1999) são aplicadas as hipóteses a seguir para a implementação das equações do modelo para o caso pontual. A área é adimensionalisada:

A influência da superfície é desprezível:

Com as considerações acima a equação (63) fica:

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E a equação (64) se torna:

Revisando o trabalho de Wood et al. (1997) e usando as equações (64), (65) e (66), encontra-se:

Desta forma:

Modificando-se então a equação (69) para:

A equação (70) para calcular o runoff (Qr) fica agora para o caso unidimensional:

2.9.5 – COEFICIENTE DE TRANSPORTE DE

ESCALARES Os coeficientes de transporte de escalares são utilizados para o cálculo dos fluxos superficiais. Quando os fluxos são calculados na escala de horas ou minutos podem sofrer variações de acordo com a estabilidade atmosférica (Vissotto Jr., 2003). O cálculo dos coeficientes de transporte de escalares descrito abaixo é baseado no desenvolvimento de Businger et al. (1971), corrigidos por Dyer (1979) e parametrizados por Louis (1979). Uma modificação levando em conta diferentes rugosidades foi realizada por Mascart et al. (1995). O experimento de Businger et al. (1971) estabelece a relação entre a variável de estabilidade e as funções adimensionais para perfis médios dentro da camada superficial. Integrando-se os perfis médios entre a altura de rugosidade e a altura (z):

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Onde os símbolos são: altura de rugosidade (z0), altura (z), função de estabilidade para momento (Ψm), função de estabilidade para calor (Ψh), razão entre os coeficientes de arrasto para momento e calor no limite onde a atmosfera é neutra (R) e comprimento de Obukhov (LO). O comprimento de Obukhov (LO) é definido da seguinte maneira:

Para condições instáveis, as funções de estabilidade Businger são:

Onde o símbolo é uma constante ajustável determinada através de observações das condições instáveis. Para condições estáveis, as funções de estabilidade são:

O símbolo ζ é a variável de estabilidade. Juntando as equações (81) e (82) na (83), temos para o comprimento de Obukhov (LO): O número de Richardson para escoamentos médios (RiB):

Nas equações (89) e (90) verifica-se uma relação implícita entre o comprimento de Obukhov e o número de Richardson:

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A razão entre os coeficientes de arrasto para momento e calor no limite onde a atmosfera é neutra (R) é considerada igual a 0,74 (Businger et al., 1971), porém igual a 1,00 na maioria da literatura de micrometeorologia e o coeficiente de arrasto para condições neutras (CDN) pode ser calculado com a fórmula abaixo:

A curva de estabilidade para momento (Fm) e a curva de estabilidade para calor (Fh), em Louis (1979) foram calculadas numericamente em termos do número de Richardson para várias relações z/z0 e ajustada uma mesma função analítica para duas situações, condições instáveis e estáveis. Para cada função foram calculados diferentes coeficientes (b,b’,c) para momento e calor. Para condições instáveis:

E para condições estáveis:

Em Noilhan e Mahfouf (1996) esses procedimentos foram refeitos levando-se em consideração diferentes rugosidades para calor e momento:

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Nas equações acima z0 e z0h são rugosidade para momento e rugosidade para calor respectivamente. A equação (90) pode ser aproximada pela variável de estabilidade de Obukhov (Businger et al., 1971). Para condições instáveis:

E para condições estáveis:

Os ajustes das curvas para momento (Cm) e calor (Ch) em condições instáveis são calculados pelas fórmulas abaixo:

Sendo que o coeficiente da razão da rugosidade para momento e calor, potência da razão de rugosidade para momento e calor são obtidos respectivamente:

Onde μ = ln(z/z0h).

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2.9.6 – INCLUSÃO DE NÍVEL DE SOLO PARA A

ZONA SUBRAÍZES Boone et al. (1999), estabelece distinção entre os reservatórios de água no solo para zona de raízes e subraízes para minimizar a má representação das difusões verticais para condições extremas:

Figura 4 – Esquema do modelo ISBA com três camadas de solo


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Figura 5 – Variáveis do modelo ISBA com três camadas


As equações para o modelo ISBA com três camadas são:

Com um nível a mais de solo, as cinco equações originais do modelo ISBA de Noilhan e Planton (1989) agora se tornam seis. É adicionada uma nova equação para a variação da umidade nesta nova camada, a equação (111), onde d3 é a altura da zona de sub-raízes para o qual o solo não sofre alteração devido à oscilação diurna da umidade e a variação da umidade do solo com relação ao tempo pode ser desconsiderada, D2 é a difusão vertical de umidade do solo entre as camadas, K2 é drenagem gravitacional de umidade do solo para a camada W3 e K3 é drenagem gravitacional de umidade do solo pela base da camada W3. As equações para temperatura não se modificam porque a zona de sub-raízes não sofre influência considerável da oscilação diurna de temperatura. A equação (110)

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para a variação da umidade do solo na segunda camada recebe as duas novas variáveis D2 e K2. A difusão vertical de umidade do solo entre as camadas Wg e W2 (D1) está associado ao último termo da equação (109):

As drenagens gravitacionais K2 e K3, são respectivamente:

A difusão vertical de umidade do solo entre as camadas W2 e W3 (D2):

Sendo C4 o parâmetro de equilíbrio na interface. Quando a difusão é o fluxo dominante na coluna de solo, o fluxo de água no solo (Fw) é função da profundidade (z) e em conjunto com a lei de Buckinghan-Darcy:

As equações (110) e (111) são então reescritas:

E subtraindo as equações acima (119) e (120):

Integrando agora a equação (121) a partir do tempo inicial (t0), encontra-se o gradiente de umidade para o tempo (t):

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E define-se a umidade média na interface da zona de raízes (W2,3) integrando a equação (122) para o tempo de restauração Newtoniano. Boone et al., (1999) após vários testes em diferentes tipos de solo chegaram a uma função aproximada:

Onde o (pq) é o coeficiente de restauração do fluxo. Com esta equação (123) é possível estabelecer uma relação ajustada para o parâmetro de equilíbrio na interface (C4) com dois parâmetros de forma:

Sendo que C4b depende da textura do solo e C4ref depende da disposição das camadas de solo, Boone et al., (1999) chegaram a equação de ajuste linear:

Onde C4ref’ é o coeficiente de referência para uma configuração padrão de grade (d2 = 1m e d3 = 2m). A tabela 1 mostra os valores obtidos por Boone et al. (1999) para tipos de solo de Clapp e Hornberger (1978) com composição determinada por Cosby et al., (1984):

Tabela 1 – Valores padrões médios de composição do solo e dos parâmetros para

cálculo do coeficiente C4 no ISBA obtidos para os tipos de solo de Clapp e Hornberger (1978)

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Uma formulação alternativa realizada por Boone et al. (1999) considerando os tipos de solo de Cosby et al. (1984) é a obtenção dos coeficientes através de regressão das curvas com relação aos parâmetros característicos dos solos. C4b foi obtido com regressão linear direta com o conteúdo de argila (Xarg). E uma regressão de mínimos quadrados multivariada que estabelece relação entre o logaritmo do coeficiente C4ref e os conteúdos de argila (Xarg) e areia (Xare):

A tabela 2 mostra os coeficientes obtidos pela regressão:

Tabela 2 – Coeficientes de regressão para cálculo de C4ref (equação 127) do ISBA em

função da composição do solo (tabela 1)

2.9.7 – UMIDADE RELATIVA DO AR NA

SUPERFÍCIE DO SOLO A umidade relativa do ar na superfície do solo representa a umidade relativa da porção de ar presente na camada de solo superficial de altura d1. A abordagem na formulação da umidade relativa do solo é uma relação empírica, visto que sua determinação analítica é baseada em hipóteses simplificadoras. Esta propriedade foi estudada em Vissoto Jr. (2003) porque foi verificado que o modelo ISBA apresentou uma superestimativa do valor absoluto da evaporação quando o fluxo de vapor d’água é negativo (períodos noturnos) em seu local de estudo. Na equação da evaporação do solo (14) pode-se verificar que o único termo possível de ser negativo é o termo de balanço de umidade específica; (huqvsat(Ts) – qva); este termo indica o déficit de umidade específica do ar, direcionando o fluxo evaporativo, e será negativo quando a umidade específica do ar for maior que a umidade específica do solo. Vissoto Jr. (2003) adotou uma determinação da umidade relativa do ar na superfície do solo através de uma estimativa empírica com dados medidos em campo utilizando a equação (14) reescrita para hu como função das demais variáveis. Através desta equação foram realizados vários testes e verificou-se que a dependência de hu com a umidade do solo não se comportou como descrito pela equação (15). Verificou-se uma superestimativa da umidade relativa do solo prevista pela formulação original do ISBA

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refletindo fortemente em superestimativa da evaporação. Com uma correta determinação da umidade relativa do solo é possível minimizar o erro na estimativa da evaporação direta do solo. Vissoto Jr. (2003) verificou que existe uma forte dependência de hu com a umidade relativa do ar, principalmente para a camada superficial do solo. Para a estimativa de hu em sua pesquisa foram ajustadas curvas de regressão polinomial de hu com a umidade relativa do ar ya somente para a camada superficial do solo (2 cm) através de uma série polinomial de ajuste. Neste caso o ajuste funcionou melhorando as estimativas dos fluxos de umidade quando negativos, durante a noite, e minimizando o efeito de superestimativa da evaporação do solo durante o dia.

2.10 – VARIÁVEIS DO MODELO

2.10.1 – FORÇANTES As variáveis forçantes são a temperatura atmosférica (Ta), Radiação solar incidente e refletida (Rsi, Rsr), umidade relativa do ar (ya), velocidade do vento (Va) e precipitação (P).

2.10.2 – PROGNÓSTICAS As variáveis Prognósticas são os fluxos de calor, temperatura e umidade do solo, evapotranspiração e radiação líquida na superfície (Rn , G , H , LE , Ts , T2 , Wg , W2, W3 , Wr).

2.10.3 – A SEREM INSERIDAS Forçantes e parâmetros a serem inseridas no modelo. Em parênteses são variáveis calculadas com a variável em questão:

1) veg – Fração de vegetação – (CT, Eg, Ev, Wrmax, Etr, Er, Pr, Pg, hu)

2) CGsat – Coeficiente térmico do solo saturado – (CG)

3) Wsat – Umidade de saturação – (CG, Wfc, Weq, C1, C2, Qr , Pref, θ)

4) b – Inclinação da curva de retenção – (CG, C1)

5) αs – Albedo da superfície – (Rn)

6) Rsi – Radiação solar incidente – (Rn)

7) Ta – Temperatura atmosférica – (Rn, H, esat(Ta), F4, qvsat(Ta))

8) Va – Velocidade do vento – (H, Eg, Ra, hu)

9) qvsat(Ts) – Umidade específica de saturação do solo – (Eg, Ev, Etr, Er, hu)

10) z – Altitude – (patm , Fh , Ch , μ)

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11) ya – Umidade relativa do ar – (ea , hu)

12) dr – Altura da vegetação – (Wrmax, Rr,Wr)

13) Rsmin – Resistência superficial mínima para evapotranspiração – (Rs, F1)

14) Rsmax – Resistência superficial máxima para evapotranspiração – (F1)

15) RG – Radiação de ondas curtas que chega até o solo – (f)

16) RGL – Limite de radiação de ondas curtas incidentes – (f)

17) Wwilt – Umidade no ponto de murchamento – (F2, Qr, C2, θ)

18) qvsat(Ta) – Umidade específica de saturação do solo – (F3)

19) P – Precipitação – (Pr, Pg, Qr)

20) Δt – Tempo que o excesso de escoamento superficial na vegetação irá contribuir para aumentar a precipitação que alcança o solo – (Rr)

21) aeq, peq – Parâmetros adimensionais para equação da umidade de equilíbrio

das forças gravitacionais e capilares – (Weq)

22) C1sat, C2ref – Dependem do tipo de solo – (C1, C2)

23) NDVI – Normalized difference vegetation índex – (LAI)

24) he – Altura do solo d2 dimensionalizada para a precipitação – (Qr, Pref)

25) ζ – Variável de estabilidade – (Rib)

26) zo – Altura de rugosidade – (Fh, Ch)

27) zoh – Altura de rugosidade para calor – (Fh, Ch, μ)

28) d – Período do ciclo diurno do solo – (Ts, T2, Wg, W2, W3, C2)

29) d1 – Altura do solo superficial – (Wg)

30) d2 – Profundidade da zona de raízes – (W3, W2,3;médio, C4ref)

31) d3 – Altura da zona de sub-raízes para o qual o solo não sofre alteração devido a oscilação diurna da umidade e a variação da umidade do solo com relação ao tempo pode ser desconsiderada – (W3, W2,3; médio, C4ref)

32) pq – Coeficiente de restauração do fluxo – (W2,3;médio)

33) Xarg – Conteúdo de argila no solo – (C4b, C4ref)

34) Xare – Conteúdo de areia no solo – (C4ref)

35) Β0, βj, αj – Coeficientes obtidos por regressão da equação para C4ref – (C4ref)

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36) m – Parâmetro de ajuste de Genuchten – (C2)

37) Ksat – Condutividade hidráulica do solo saturado – (C2)

38) d1 – Na equação para C2 é a profundidade de decaimento das flutuações diárias da água no solo – (C2)

39) α – Coeficiente do potencial mátrico – (C2)

O solo e a vegetação possuem características próprias, por isso é necessário que as constantes utilizadas estejam calibradas. Os coeficientes do ISBA dependentes da textura do solo estão tabelados em Noilhan e Planton (1989) para os tipos de solo de Clapp e Hornberger, e são reproduzidos abaixo (tabela 3):

Tabela 3: Coeficientes do ISBA para os tipos de solo de Clapp e Hornberger (1978)

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3. MODELO A-gs 3. MODELO A-gs

s plantas podem ser divididas em três grandes grupos, conforme o seu metabolismo fotossintético: plantas C3, plantas C4 e plantas CAM. As plantas C3 são aquelas que têm como primeiro produto da fixação de CO2 um composto

com três carbonos, abrangendo aquelas plantas que possuem somente a enzima Rubisco, pertencente ao Ciclo de Calvin, como alternativa para a fixação do carbono. A reação de carboxilação da Rubisco resulta na produção de duas moléculas idênticas, do mesmo composto de três carbonos (o ácido 3- fosfo-glicérico). Este grupo é composto pela maior parte das plantas conhecidas atualmente. As plantas C4 e CAM diferem basicamente das plantas C3 por possuírem duas reações de carboxilação: a já citada carboxilação promovida pela Rubisco, e a carboxilação promovida pela enzima fosfoenolpiruvato carboxilase (PEPcase). Plantas C4 são assim chamadas por possuírem um ciclo C4 de fixação de carbono, apresentando uma primeira reação de carboxilação que resulta em um composto de quatro carbonos (o ácido oxaloacético), produto da reação da PEPcase. As plantas CAM possuem um ciclo de fixação muito semelhante ao das plantas C4, sendo assim designadas (CAM: Crassulacean Acid Metabolism), devido a este ciclo metabólico ter sido descoberto primeiramente na família das Crassuláceas. Acredita-se que as plantas C4 e CAM, foram derivadas das plantas C3, e surgiram no final do período Cretáceo, quando ocorreu um drástico declínio na concentração de CO2 atmosférico. As plantas CAM possuem maior eficiência no uso da água, necessitando menor quantidade de água para acumular matéria seca. As plantas C4 apresentam comportamento intermediário entre as plantas CAM e C3. Outro aspecto importante é o menor ponto de compensação de CO2. Muitas plantas aquáticas são plantas CAM, o que pode ser explicado pelo fato destas plantas necessitarem de menores concentrações de CO2 para apresentarem fotossíntese líquida positiva. Nos modelos SVAT atuais, calcular valores realistas da condutância do estômato nas folhas de plantas C3, C4 e CAM vem sendo a chave da questão para melhores estimativas do balanço de energia e carbono. As maiorias dos modelos são dos dois tipos descritos a seguir. O primeiro grupo descreve a condutância do estômato como produto de funções (Jarvis, 1976), sendo que cada função representa o efeito de uma variável do meio (radiação solar incidente, temperatura e umidade do ar, concentração de CO2 no ar). Parametrizações do tipo Jarvis vêm sendo muito utilizadas em modelos SVAT, inclusive no ISBA de Noilhan e Planton (1989), elas supõem que os vários fatores atuam independentemente na abertura dos estômatos:

No segundo grupo de modelos chamados A-gs, a resposta da assimilação fotossintética líquida (An) aos fatores ambientais é modelada separadamente e através de seu valor é calculada a condutância nos estômatos (Collatz, 1991). A aproximação A-gs (Jacobs, 1994; Jacobs et al. 1996) é usada para descrever os processos fisiológicos nas escalas das folhas no ISBA-A-gs (Calvet et al., 1998; Calvet, 2000). A condutância no estômato é um parâmetro chave na maioria dos modelos desenvolvidos para calcular evapotranspiração e pode ser definido por:

A

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onde E é a taxa de transpiração, ρ a densidade do ar, qi a umidade específica nas plantas e qs a umidade específica do ar fora da folha em sua superfície. Para uma boa aproximação qi = qvsat(Ts) onde qvsat(Ts) é a umidade específica de saturação na temperatura da folha. O déficit de umidade específica folha-ar será Ds = qi - qs. Por definição então gs controla a troca de vapor d’água entre as plantas e o meio ambiente. A abertura do estômato é influenciada por várias condições ambientais e propriedades das plantas tais como: luz, CO2, temperatura, umidade do ar, idade da folha e umidade do solo. Baseado no fato de que a difusão do vapor d’água para fora da folha e a absorção do CO2 utilizado para a fotossíntese ocorrem pelo mesmo caminho, pode-se definir gs

também da seguinte maneira:

Sendo que An é a taxa líquida de fotossíntese e Ci e Cs são as concentrações de CO2 dentro e fora da folha respectivamente. A concentração de CO2 no meio ambiente (Cs) foi definida 744,8 mg.m-3 (Baesso,2011). O fator 1,6 é devido à diferença entre a difusividade do CO2 e vapor d’água no ar. Apesar da equação (130), a correlação não é trivial, porque na terminologia de Raschke (1979), os suplementos físicos e químicos não estão necessariamente correlacionados e a formulação ainda não leva em conta as interações ocorridas entre as difusões da água e do gás, tampouco as interações entre a difusão das moléculas e a parede do poro estomático. Há ainda que se levar em conta o escoamento viscoso decorrente do pequeno gradiente de pressão dentro da folha; tal gradiente deve ser esperado para qualquer folha transpirando. A suposição de que o comportamento estomático e a assimilação de CO2 estão acoplados baseia-se na premissa fundamental de que as plantas irão operar de tal forma a maximizar o ganho de carbono minimizando a perda de água. Esta correlação não implica necessariamente uma relação causal nem um maior controle estomático do An, mas deve ser considerado como o efeito da estratégia da planta e pode ser usada como uma valiosa hipótese para trabalho. O modelo A-gs de Jacobs et al. (1996), é válido para condições ideais de umidade no solo. A condutância do estômato e assimilação líquida depende das concentrações internas e externas à folha de CO2. Alguns autores (e.g. Van Wijk et al., 2000) têm mostrado que a utilização de umidade relativa do ar não é adequado para modelagem da troca gasosa foliar, por isso é utilizado o déficit de saturação folha-ar para caracterizar o efeito da umidade do ar na condutância estomática. Várias variáveis governam a magnitude do estômato e sua sensibilidade para o déficit de saturação folhaar (condutância do mesófilo em condições ideais, déficit máximo de saturação folha para o ar em condições ideais e fator de conexão para Ds = 0 em condições ideais, seus respectivos símbolos são: gm*, Dmax* e f0*). A variável gm* condiciona a fotossíntese e a condutância máxima do estômato. A razão de 1/Dmax* representa a sensibilidade do estômato com relação à umidade do ar. A razão f0* é uma variável

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crucial porque condiciona o valor do CO2 interno que é usado para calcular a taxa de fotossíntese em condições de saturação de luz, e também é utilizado na diferença de CO2 interno pelo externo relacionando a assimilação líquida com a condutância no estômato. A tabela 4 apresenta a variabilidade dos valores de gm*, Dmax* e f0* para mostrar o amplo espectro dependendo do tipo de espécie de planta:

Tabela 4 – Valores típicos do modelo A-gs para plantas C3

3.1 – RESPOSTA DOS PARÂMETROS À

TEMPERATURA A dependência da condutância do estômato com relação à temperatura da folha é calculada através da função Q10 aplicada as variáveis do modelo fotossintético (o que é bem diferente das aproximações do tipo Jarvis onde a temperatura é uma das funções multiplicadas aplicadas ao gs). A dependência da temperatura na fotossíntese é computada através da dependência da temperatura de Γ, gm e Am,max. A resposta da temperatura destas variáveis é baseada em uma função resposta Q10, a qual é definida como o crescimento proporcional de um valor parâmetro ao crescimento de 10 graus Celsius na temperatura (Berry e Raison, 1982):

Sendo T a temperatura em graus Celsius, X(T) o valor da variável X na temperatura T e X(25ºC) o valor de X na temperatura T = 25ºC. A equação (131) é utilizada diretamente para descrever a resposta de Γ a temperatura. Para o caso do gm e Am,max, a equação é modificada usando as funções de inibição dadas por Collatz et al. (1992):

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Onde T1 e T2 denotam temperaturas de referência e são ajustadas para aproximar as características específicas de cada espécie.

3.2 – TAXA DE FOTOSSÍNTE A parte fotossintética do modelo é essencialmente baseado no modelo de Goudriaan et al. (1985), que descreve as respostas essenciais da fotossíntese para plantas C3 e C4. A aproximação é baseada na distinção entre duas condições essenciais diferentes: Radiação fotossintética ativa (PAR) é fator limitante (na saturação da concentração de CO2) e CO2 é fator limitante (na saturação de intensidade de luz). Com (PAR) sendo fator limitante, An é linearmente relacionada com a quantidade absorvida PAR (Ia):

Onde An é a taxa líquida de fotossíntese, ε é a quantidade inicial de eficiência e Rd é a taxa de respiração negra. A quantidade absorvida PAR (Ia) foi definida como 50% da radiação solar incidente neste trabalho baseado em Bruse (2004). A respiração da folha (Rd) é parametrizada (Van Heemst, 1986):

E a eficiência da conversão da luz (ε):

Pode-se calcular ε segundo Goudriaan et al. (1985):

Sendo que o parâmetro ε0 é a quantidade máxima de eficiência e Γ é a concentração de compensação de CO2. Esta equação é derivada a partir de considerações bioquímicas. A concentração interna de CO2 pode ser utilizada, no entanto esta equação aplica-se perto de Ia = 0, tal que Ci Cs. O valor de Γ leva em conta o efeito da fotorespiração em ε. Pode-se verificar que ε aumenta com o aumento da concentração de CO2 devido à supressão da fotorespiração. O valor do ε0 é baseado na quantidade do requerimento teórico do ciclo de Calvin ( 0,025 mg por Joule de energia na banda do comprimento de onda PAR, mg J-1 PAR). Este requerimento teórico deve ser corrigido por um fator de perda devido à absorção por tecidos que não fazem parte da fotossíntese (Farquhar et al., 1980, Goudriaan et al., 1985). Para plantas C3, ε0 é aproximadamente 0,017 mg J-1 PAR (Goudriaan et al., 1985). Para altas intensidades de luz e concentrações limitantes de CO2, deve ser suposto que a taxa de fotossíntese coincide com o valor assintótico da curva de resposta da luz, chamada de Am (Thornley, 1976). Então para valores pequenos de Ci, Am é

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relacionado linearmente com a concentração CO2 de acordo com (Goudriaan et al., 1985):

Esta equação (136) define a condutância do mesófilo (gm). Pode-se verificar que a condutância do mesófilo deve ser derivada da taxa de fotossíntese na saturação de luz, além do que quantifica a inclinação da curva de resposta do CO2 para alta intensidade de luz. Ou seja, pode ser interpretado como um parâmetro para modelar a atividade da enzima Ribulose 1,5 Biphosphate Carboxylase Oxydase (Rubisco) sob estas condições (Farquhar et al., 1980). Uma função resposta empírica é utilizada para combinar as respostas do An ao CO2 e a luz, a exponencial assintótica (Goudrian et al., 1985). A assimilação líquida (An) limitada pelo déficit de luz de acordo com equação de saturação aplicada à radiação ativa de fotossíntese (Ia):

As equações (133, 135, 136 e 137) predizem uma taxa ilimitada de fotossíntese para altas intensidades de luz e altas concentrações de CO2. Na realidade a taxa de fotossíntese será limitada por um valor máximo (Am,max), que é relacionado com a habilidade real das plantas para alocar os produtos do ciclo de Calvin e para regenerar ribulose 1,5 biphosphato (Stitt, 1991). Aqui, Am é acessada utilizando uma resposta saturada, similar a equação (137), isto permite uma suave transição entre a equação (136) e Am,max (Thornley, 1976), portanto a taxa de fotossíntese em condições de saturação de luz (Am):

Onde Am,max é a capacidade máxima de fotossíntese, gm* a condutância do mesófilo em condições ideais (sem stress), Γ o ponto de compensação e Ci a concentração interna de CO2.

3.3 – RESPOSTA DO ESTÔMATO A concentração interna de CO2 (Ci):

Onde Cs é a concentração de CO2 no ar e f o fator de conexão (sensível a umidade do ar). No passado (Cs - Ci) era parametrizada tomando-se Ci/Cs = k, que era constante em aproximadamente 0,7 para plantas C3. Nesta parametrização An e gs são correlacionados linearmente, porém para que (k) seja constante, o estimulo do meio ambiente deve afetar An e gs relativamente na mesma quantidade. A umidade do meio

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ambiente é um fator que deve afetar An e gs diferentemente. Com o aumento de Ds, gs pode diminuir mais que An, o que resulta em um decréscimo na razão (Ci/Cs), que também é afetada pela concentração de CO2 (Goudriaan et al., 1985; Mott, 1988). Ambos os efeitos podem ser levados em conta pela equação abaixo (Jacobs, 1994), que é utilizada para completar o conjunto de equações do modelo. A diferença de concentração (Cs - Ci) é então parametrizada como função da umidade do ar. Isto é feito tomando-se a razão (Ci/Cs) da seguinte maneira:

Esta equação descreve o efeito da concentração de CO2 na razão Ci/Cs, a diferença da concentração de CO2 no ambiente e dentro da folha e calcula o valor da concentração de CO2 interna para o calculo de Am na equação (138). Permite também reproduzir a resposta do estômato à umidade. Portanto, gera a solução simultânea do An e (Ci/Cs) permitindo iterações ou soluções analíticas. No entanto dois parâmetros, Dmax e f0, devem ser determinados. Um valor típico para Dmax é 45 g.kg-1 (Choudhury and Monteith, 1986). Usando este valor para Dmax, f0 pode ser estimado. Muitos estudos da razão (Ci/Cs) foram feitos para condições onde Ds se encontra na faixa entre 7,5 e 12,5 g.kg-1, suposto que o valor de f = 0,7 para plantas C3 é válido para valores de Ds próximos a 10 g.kg-1, segue-se que f0 é em torno de 0,85 para plantas C3, que é razoável comparando com os dados apresentados em Morison and Gifford (1983). Ajustando o fator de conexão (f) para levar em conta a condutância cuticular:

Ds é o déficit de saturação folha para o ar, Dmax* o máximo déficit de saturação folha para o ar em condições ideais de disponibilidade de água (valor de Ds quando o estômato está completamente fechado) e gc a condutância cuticular. A variável f0* é o fator de conexão para Ds = 0 em condições ideais (sem stress) e representa a razão máxima de CO2 interno sobre externo. No modelo A-gs descrito aqui a variável aplicada para caracterizar o efeito da umidade do ar nos estômatos é o déficit de saturação folha para o ar (Ds), porque a umidade relativa do ar não é apropriada para a modelagem de troca gasosa nas folhas (Van Wijk et al., 2000):

Ts é a temperatura da folha, qva a umidade específica do ar e qvsat(Ts) a umidade específica de saturação. A condutância do estômato (gs) será então:

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Amin é taxa residual de fotossíntese para completa intensidade de luz associada com as transferências cuticulares quando o estômato está fechado devido a alto déficit de saturação e pode ser calculada da seguinte maneira:

A eficiência de uso da água (WUE) razão da assimilação líquida da folha (An) para a transpiração da folha pode ser expresso de maneira simples quando gc = 0:

Para valores altos do déficit de saturação (Ds) corresponde um valor mínimo da eficiência do uso da água (WUEn):

Quando gc = Ds = 0, o grosso da taxa de fotossíntese para altas intensidades de luz:

Na modelagem ISBA-A-gs deste trabalho não foi computado a condutância cuticular (gc) e também não foi levado em conta o stress hídrico do solo, devido ao fato de que biologicamente a queda dos níveis de umidade do solo na zona de raízes afeta de maneira diferente a condutância Estomática, variando de espécie para espécie. Cada espécie possui uma defesa específica ao stress hídrico, como no caso das duas vegetações lenhosas estudadas por Calvet et al. (2004), onde o pinheiro bravo tolera o secamento e o carvalho alvarinho evita o secamento. Para isso é necessário estudos específicos para parametrizar a resposta da espécie em estudo e modelar o stress hídrico do solo corretamente utilizando a rotina Ags.

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4. RESULTADOS E DISCUSSÕES 4. RESULTADOS E DISCUSSÕES

oram desenvolvidos dois modelos neste trabalho para o cálculo da assimilação de CO2 (An), o primeiro chamado de ISBA-gs baseado em Jarvis (1976), Jacobs (1996) e Vissotto (2003) e o segundo de ISBA-A-gs baseado em Jacobs (1996),

Calvet et al. (1998), Calvet (2000), Vissotto (2003). No ISBA-gs, utiliza-se o cálculo da resistência estomática (Rs) segundo Jarvis, 1976 para então calcular a assimilação de CO2 (An) através da equação (130) (Jacobs et al., 1996). Desta maneira, supõe-se que as variáveis do meio ambiente atuam independentemente na abertura dos estômatos e consequentemente na assimilação de CO2 (An). No ISBA-A-gs é desativado o módulo de cálculo da resistência estomática (Rs) tipo Jarvis,1976 e implementado um novo método para este cálculo. Neste novo modelo a resposta da assimilação de CO2 (An) aos fatores ambientais é modelada separadamente e através de seu valor é calculada a condutância nos estômatos (gs), assim a aproximação A-gs descreve os processos fisiológicos na escala das folhas (Jacobs, 1994; Jacobs et al., 1996). Foi empregado o método numérico Runge Kutta de quarta ordem para o cálculo das equações diferenciais (sub-rotina extraída do livro Numerical Recipes). As séries de dados A e B forçaram os dois modelos e para compará-los optou-se por escolher os dados de saída entre os dias 1 e 15 de dezembro de 2001 e 2002. O mês de outubro é apenas a transição entre a safra de milho e soja e o mês de novembro a soja ainda está germinando. Em janeiro que é o mês de desenvolvimento pleno da safra só havia dados de entrada na séria A. Portanto optou-se pelo mês de dezembro e a escolha da primeira quinzena foi pelo fato de que 2001 foi seco e 2002 chuvoso neste período, tendo assim uma maior amplitude dos fatores ambientais a serem estudados. A seguir serão apresentadas as comparações das variáveis e fluxos prognósticos geradas pelos dois modelos em questão.

4.1 – VARIÁVEIS PROGNÓSTICAS As variáveis prognósticas são as seis variáveis das equações diferencias (107-112) variando no tempo conforme os forçantes ambientais. As temperaturas superficial e na segunda camada (zona de raízes) obtida pelo ISBA-A-gs foi semelhante à obtida com o modelo ISBA-gs nos dois anos de estudo, como pode ser verificado nas figuras 6 e 7. Analisando-se as figuras 6 e 7, chegou-se a conclusão que os dois modelos produziram bons resultados para as temperaturas, verificou-se que no ano de 2001 a radiação foi maior e as temperaturas também foram e o inverso aconteceu em 2002, com menor radiação as temperaturas foram menores. Verifica-se também que a Ts sofre maiores oscilações diárias que a T2 tendo picos de aquecimento diurnos e picos de esfriamento noturnos, devido a estar mais suscetível aos fluxos de calor sensível, latente e radiação. A T2 também oscila, porém seus picos não são tão acentuados.

F

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Para as variáveis no solo, as comparações com os dados medidos devem ser qualitativas, pois não existem medições compatíveis com o modelo numérico (Vissotto Jr., 2003). Os dados medidos de temperatura de solo foram realizados com três sensores (Campbell 107) nas alturas de 2, 20 e 40 centímetros, já nos modelos a primeira camada se encontra da superfície até a profundidade de 10 centímetros, a segunda da superfície até 50 centímetros e a terceira camada entre as profundidades de 50 a 160 centímetros; portanto; os dados medidos são pontuais e os gerados pelos modelos são médios nas camadas. A temperatura na interface solo-vegetação-atmosfera dos modelos foram comparadas com a temperatura do ar medida a 10 metros de altura. A temperatura média na segunda camada (T2) dos modelos foram comparadas com as temperaturas medidas no solo a 2, 20 e 40 centímetros. Estas comparações servem para evidenciar as oscilações diárias de temperatura e realizar análises do comportamento térmico dos modelos (Vissotto Jr., 2003).

Figura 6 – Temperatura superficial (Ts) para as séries de dados A e B respectivamente

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Figura 7 – Temperatura na segunda camada de solo, zona de raízes (T2) para as séries de

dados A e B respectivamente

Nas figuras 8, 9 e 10 verifica-se que para as três umidades prognósticas os dois modelos se comportaram de maneiras semelhantes sendo que os resultados do ISBA-gs foram sempre um pouco superiores aos gerados pelo ISBA-A-gs. Isto se deve ao fato de que a rotina A-gs não contempla o stress hídrico do solo, calculando então uma assimilação de CO2 e condutância Estomática potencial em relação ao secamento. Portanto no ISBA-A-gs quando a umidade da zona de raízes se aproxima do ponto de murchamento, a assimilação de CO2 e condutância do estômato continuam na sua taxa potencial, ocasionando maior perda de água do solo para a atmosfera que no ISBA-gs. Verifica-se também que Wg possui maiores oscilações e picos que W2 por estar mais suscetível a evaporação, precipitação e infiltração. W3 não oscila sendo quase que constante. O ano de 2002 foi mais chuvoso que 2001, verificando-se nos gráficos que as umidades de 2002 foram sempre maiores que as de 2001, ou seja, os modelos responderam bem aos forçantes ambientais. Os dados medidos de umidade de solo através de três sensores TDR (Campbell CS615L), foram realizados nas alturas de 2, 20 e 40 centímetros, já nos modelos a primeira camada se encontra da superfície até a profundidade de 10 centímetros, a segunda da superfície até 50 centímetros e a terceira camada entre as profundidades de 50 a 160 centímetros; portanto; os dados medidos são pontuais e os gerados pelos modelos são médios nas camadas. A umidade na primeira camada foi comparada com a umidade do solo medida a 2 cm, devido ao fato de que, nesta camada as oscilações diárias próximo a superfície é que

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são determinantes para o balanço hídrico (Vissotto Jr., 2003). A umidade da segunda camada foi comparada com as umidades medidas a 20 e 40 centímetros para evidenciar os fluxos difusivos e a drenagem gravitacional nesta camada.

Figura 8 – Umidade superficial (Wg) para as séries de dados A e B respectivamente

Figura 9 – Umidade na segunda camada de solo, zona de raízes (W2) para as séries de dados

A e B respectivamente

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Figura 10 – Umidade na terceira camada de solo, camada profunda (W3) para as séries de


As umidades nas plantas geradas pelos dois modelos foram semelhantes e verifica-se na figura 11 que o ano de 2002 com maior precipitação reteve maior quantidade de água nas plantas que no ano de 2001.

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Figura 11 – Umidade nas plantas (Wr) para as séries de dados A e B respectivamente

4.2 – FLUXOGRAMAS PROGNÓSTICOS A radiação gerada pelos dois modelos foi praticamente idêntica (Figura 12), tendo em vista que a única variável modificada pela modelagem ISBA-A-gs que interfere na Rn é a Ts que fora visto no subitem anterior não ter sofrido muita mudança. Verifica-se aqui que o ano de 2001 sofreu maior incidência da radiação que 2002, devido ao fato de que segundo ano foi mais chuvoso e a maior cobertura por nuvens resultou em menor radiação. Os dados gerados pelos modelos foram comparados com dados medidos na estação, utilizando-se um radiômetro líquido (REBS Q7.1).

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Figura 12 – Radiação líquida (Rn) para as séries de dados A e B respectivamente

Na figura 13 verifica-se que ambos os modelos tiveram respostas semelhantes. Percebe-se também que G de 2001 tem maior influencia do calor sensível e G de 2002 do calor latente. Esta afirmação se sustenta pelo fato de G possuir maiores picos de absorção e perda de calor em 2001, e pelo fato de que em 2002 os picos de perda de calor a noite não são tão acentuados. Já eram esperados estes resultados pelo fato de 2001 ser mais seco e sofrer maior radiação que 2002. Os dados obtidos através dos modelos foram comparados com dados medidos na estação através de duas placas (Campbell HFT3) para fluxo de calor no solo.

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Figura 13 – Calor absorvido pelo solo (G) para as séries de dados A e B respectivamente

As figuras 14 a 17 mostram que para ambos os modelos os calores sensível e latente se comportaram de maneira semelhante. É visto que devido ao fato de 2001 ter sido seco e com maior radiação em comparação com 2002, 2001 possui maior fluxo de calor sensível. Já para o fluxo de calor latente total, de evaporação e de evapotranspiração, são mais complexos de serem analisados, pois 2001 teve menos precipitação, porém maior radiação e 2002 teve maior precipitação porém menor radiação, portanto fica difícil dizer qual ano teve maior influência do fluxo de calor latente, pois ambos precipitação e radiação são necessários para que haja altas taxas de LE, mas aqui cada ano foi favorecido por um fator e desfavorecido por outro, olhando para o gráfico qualitativamente sem um estudo mais aprofundado nesta questão fica difícil de tirar conclusões. É fácil de verificar apenas que em 2001, devido ao solo mais seco em relação à umidade do ar, o fluxo de LE na direção do solo a noite é maior que em 2002 onde a umidade do solo se encontra mais próxima da saturação. Isso também se verifica para o fluxo de calor latente de evaporação do solo (figura 16), onde o LEg dos dois modelos respondem semelhantemente e no ano de 2002 o LEg é maior que em 2001 devido a maior precipitação. A turbulência transporta na camada superficial, os fluxos de quantidade de movimento, calor e vapor de água, por meio do campo de flutuações de velocidade. Se as flutuações turbulentas forem medidas suficientemente próximo da superfície da terra, os fluxos superficiais , H e E podem ser calculados por meio das covariâncias entre as flutuações de velocidade vertical e velocidade horizontal, temperatura potencial e umidade específica (BRUTSAERT, 1982; STULL, 1988). Os dados gerados pelos modelos para calor sensível e calor latente são comparados com dados medidos na estação. Foi instalado na estação meteorológica um sistema

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simplificado de medição de turbulência que consiste de um anemômetro de hélice vertical e um termopar, que propiciou medições do fluxo de calor sensível H (Vissotto Jr., 2003). Para o processamento dos dados medidos é necessário a escolha de uma metodologia de estimativa de fluxos superficiais com base nos dados medidos de turbulência. Dias et al. (2002) compuseram um conjunto de sensores para poder ser aplicado em campanhas de medição de longa duração aplicando o método de covariâncias turbulentas atenuadas (MCTA). O conjunto básico de sensores utilizado no MCTA é composto por: anemômetro vertical de hélice (YOUNG 27106) para a velocidade vertical do vento, sua média e flutuações instantâneas; sensor capacitivo (Campbell CS500) para as flutuações de umidade relativa, flutuações de umidade específica, umidade relativa média, umidade específica média e dispõe de um termistor de platina para a temperatura média do ar; termopar (Campbell FWTC3) para as flutuações de temperatura do ar e termopar (Campbell FWTC3) para as flutuações de temperatura do ar.

Figura 14 – Calor sensível (H) para as séries de dados A e B respectivamente

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Figura 15 – Calor latente (LE) para as séries de dados A e B respectivamente

Figura 16 – Calor latente de evaporação do solo (LEg) para as séries de dados A e B

respectivamente

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O fluxo de calor latente de evapotranspiração gerado pelos dois modelos diferiu da seguinte maneira (Figura 17): no ano de 2001 a umidade do solo na zona de raízes chegou próxima a umidade do ponto de murchamento, quando isto ocorria o ISBA-A-gs continuava a gerar evapotranspiração potencial com relação ao stress hídrico do solo, pois o modelo não contempla o secamento do solo, dessa forma o LEtr produzido é maior que o do ISBA-gs. Já em 2002 a umidade da zona de raízes estava quase que na saturação, neste caso o ISBA-gs superestimou o LEtr gerando valores acima da taxa potencial do ISBA-A-gs.

Figura 17 – Calor latente de transpiração (LEtr) para as séries de dados A e B respectivamente

Os fluxos de calor latente da parte úmida das plantas responderam semelhantemente nos dois modelos (Figura 18), sendo que choveu mais em 2002, consequentemente houve maior quantidade de água retida nas plantas nesse ano e maior LEr portanto.

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Figura 18 – Calor latente de evaporação direta da superfície das folhas (LEr) para as séries de


4.2.1 – CONDUTÂNCIA ESTOMÁTICA E

ASSIMILAÇÃO DE CO2 A assimilação de CO2 e a condutância do estômato gerado pelos dois modelos diferiu da seguinte maneira (Figuras 19 e 20): no ano de 2001 a umidade do solo na zona de raízes chegou próxima a umidade do ponto de murchamento, quando isto ocorria o ISBA-A-gs continuava a gerar An e gs potenciais com relação ao stress hídrico do solo, pois o modelo não contempla o secamento do solo, dessa forma o An e gs produzidos foram maiores que do ISBA-gs. Já em 2002 a umidade da zona de raízes estava quase na saturação, neste caso o ISBA-gs superestimou An e gs gerando valores acima da taxa potencial do ISBA-A-gs. No ISBA-A-gs a condutância do estômato e a assimilação CO2 diminuem ao meio dia como prevenção a perda excessiva de água devido à fotoinibição da enzima rubisco (Figuras 19 e 20).

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Figura 19 – Condutância Estomática (gs) para as séries de dados A e B respectivamente

Como o ISBA-gs modela a condutância do estômato fisicamente, ele não contempla a respiração celular realizada no período noturno, processo este que pode ser visualizado na modelagem ISBA-A-gs (Figura 20) por está tratar dos processos biológicos da vegetação.

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Figura 20 – Assimilação líquida de CO2 (An) para as séries de dados A e B respectivamente

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5. CONCLUSÕES 5. CONCLUSÕES

s modelos de transferência entre solo-vegetação-atmosfera ISBA-gs e ISBA-Ags, fornecem uma ferramenta para o cálculo dos fluxos superficiais, temperaturas e umidades do solo em várias camadas e na vegetação.

Adaptando-se o modelo ISBA-gs para a escala da folha e calculando agora a abertura do estômato da vegetação através de parâmetros biológicos e físicos ao invés de utilizar apenas variáveis físicas, é possível compreender com maior clareza os fluxos na região foliar. No caso de uma vegetação que fora alagada para o represamento de água, pode se utilizar parâmetros para a vegetação e solo que ali existiam e dados meteorológicos medidos no período em questão para forçar os modelos e gerar dados que agora não se podem mais obter através de medições. Foram desenvolvidos dois modelos neste trabalho para o cálculo da assimilação de CO2 (An), o primeiro chamado de ISBA-gs baseado em Jarvis (1976), Jacobs (1996) e Vissotto (2003) e o segundo de ISBA-A-gs baseado em Jacobs (1996), Calvet et al. (1998), Calvet (2000), Vissotto (2003). No ISBA-gs, utiliza-se o cálculo da resistência estomática (Rs) segundo Jarvis, 1976 para então calcular a assimilação de CO2 (An) através da equação (130) (Jacobs et al., 1996). Desta maneira, supõe-se que as variáveis do meio ambiente atuam independentemente na abertura dos estômatos e consequentemente na assimilação de CO2 (An). No ISBA-A-gs é desativado o módulo de cálculo da resistência estomática (Rs) tipo Jarvis,1976 e implementado um novo método para este cálculo. Neste novo modelo a resposta da assimilação de CO2 (An) aos fatores ambientais é modelada separadamente e através de seu valor é calculada a condutância nos estômatos (gs), assim a aproximação A-gs descreve os processos fisiológicos na escala das folhas (Jacobs, 1994; Jacobs et al., 1996). As temperaturas superficial e na segunda camada (zona de raízes) obtida pelo ISBA-A-gs foi semelhante à obtida com o modelo ISBA-gs nos dois anos de estudo. Os dois modelos produziram bons resultados para as temperaturas. Para as três umidades prognósticas os dois modelos se comportaram de maneiras semelhantes sendo que os resultados do ISBA-gs foram sempre um pouco superiores aos gerados pelo ISBA-A-gs. Isto se deve ao fato de que a rotina A-gs não contempla o stress hídrico do solo, calculando então uma assimilação de CO2 e condutância Estomática potencial em relação ao secamento. Portanto no ISBA-A-gs quando a umidade da zona de raízes se aproxima do ponto de murchamento, a assimilação de CO2 e condutância do estômato continuam na sua taxa potencial, ocasionando maior perda de água do solo para a atmosfera que no ISBA-gs. As umidades nas plantas geradas pelos dois modelos foram semelhantes. A radiação gerada pelos dois modelos foi praticamente idêntica, tendo em vista que a única variável modificada pela modelagem ISBA-A-gs que interfere na Rn é a Ts que fora visto não ter sofrido muita mudança. Ambos os modelos tiveram respostas semelhantes para G.

O

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Os calores sensível e latente gerados se comportaram de maneira semelhante nos dois modelos. Isso também se verifica para o fluxo de calor latente de evaporação do solo. O fluxo de calor latente de evapotranspiração gerado pelos dois modelos diferiu da seguinte maneira: no ano de 2001 a umidade do solo na zona de raízes chegou próxima a umidade do ponto de murchamento, quando isto ocorria o ISBA-A-gs continuava a gerar evapotranspiração potencial com relação ao stress hídrico do solo, pois o modelo não contempla o secamento do solo, dessa forma o LEtr produzido é maior que o do ISBA-gs. Já em 2002 a umidade da zona de raízes estava quase que na saturação, neste caso o ISBA-gs superestimou o LEtr gerando valores acima da taxa potencial do ISBA-A-gs. Os fluxos de calor latente da parte úmida das plantas responderam semelhantemente nos dois modelos. A assimilação de CO2 e a condutância do estômato gerado pelos dois modelos diferiu da seguinte maneira: no ano de 2001 a umidade do solo na zona de raízes chegou próxima a umidade do ponto de murchamento, quando isto ocorria o ISBA-A-gs

continuava a gerar An e gs potenciais com relação ao stress hídrico do solo, pois o modelo não contempla o secamento do solo, dessa forma o An e gs produzidos foram maiores que do ISBA-gs. Já em 2002 a umidade da zona de raízes estava quase na saturação, neste caso o ISBA-gs superestimou An e gs gerando valores acima da taxa potencial do ISBA-A-gs. No ISBA-A-gs a condutância do estômato e a assimilação CO2 diminuem ao meio dia como prevenção a perda excessiva de água devido à fotoinibição da enzima rubisco. Como o ISBA-gs modela a condutância do estômato fisicamente, ele não contempla a respiração celular realizada no período noturno, processo este que pode ser visualizado na modelagem ISBA-A-gs por está tratar dos processos biológicos da vegetação. Ambos os modelos ISBA-gs e ISBA-A-gs requerem os parâmetros da vegetação veg e LAI. No caso da cultura da soja esses parâmetros variam ao longo do cultivo. Para uma melhor modelagem da interação superfície atmosfera é necessário a inserção de mais uma equação diferencial nos modelos acima para computar o desenvolvimento da vegetação ao longo do tempo, tornando assim o modelo dinâmico. Para uma melhor modelagem do ISBA-A-gs deste trabalho será necessário estudar a resposta biológica ao stress hídrico do solo, bem como definir um valor para a condutância cuticular média da soja.

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fluxo de co2 de vegetacao inundada

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