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Utilização da detecção remota para estimar a distribuição espacial do balanço de energia e a evapotranspiração em regiões semi-áridas. John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil. Lisboa, 10 de novembro de 2010. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
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Utilização da detecção remota para estimar a distribuição espacial do
balanço de energia e a evapotranspiração em regiões semi-
áridasJohn CunhaUniversidade Federal de Campina GrandeParaíba, Brasil
Lisboa, 10 de novembro de 2010.
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Projeto de Cooperação Internacional do Semi-Árido (CISA)
• O projeto CISA - Cooperação Internacional do Semi-árido é financiado pelo Ministério de Ciência e Tecnologia, com recursos do CTHIDRO - Fundo Setorial de Recursos Hídricos, repassados através da FINEP e CNPq.
• O projeto tem duração de 3 anos e objetiva promover cooperação entre instituições de pesquisa voltadas para a solução dos problemas gerados pela escassez de água nas regiões semi-áridas
Países parceiros no projeto
Brasil, Argentina, Cabo Verde, França, Portugal, Estados Unidos
Mais informaçõeswww.cisa.ufpe.br/twiki/bin/view/Cisa/WebHomewww.hidro.ufcg.edu.br/twiki/bin/view/Cisa/
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Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)
Figura 1 – Localização da cidade de Campina Grande e UFCG
Mais Informações:www.ufcg.edu.brwww.hidro.ufcg.edu.br/
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• Geoprocessamento de dados termais e suas aplicações em estudos do regime pluviométrico no estado da Paraíba.
• O Projeto tem como objetivo identificar ilhas de calor nos principais centros urbanos do estado da Paraíba a partir de imagens do infravermelho termal (temperatura de superfície), em diferentes épocas e estabelecer correlações com possíveis alterações do regime pluviométrico destas áreas (e próximo a estas), utilizando técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento
Projeto GeoTermal
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• Escala local• Lisímetros;• Método das correlações turbulentas;• Método do balanço de energia baseado na Razão de Bowen;• Método aerodinâmico;• Balanço hídrico no solo.
• Escala regional• Utilização de técnicas de sensoriamento remoto baseado em
imagens de satélites.
Métodos de estimativa da evapotranspiração (ET)
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• Sensores remotos
• Sensores aerotransportados
• Técnicas de Processamento Digital de Imagens (PDI)
Princípios básicos
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• Satélites que possuam sensores que contenham as bandas de refletividade e infravermelho termal
• Landsat 5 sensor TM• Landsat 7 sensor ETM+• Satélites NOAA sensor AVHRR• Satélite TERRA sensores ASTER e MODIS• Satélite AQUA sensor MODIS• Satélite GOES
Satélites
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• Brasileira - Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais-INPE• Dados Gratuitos
• Imagens dos satélites • Produtos de sensoriamento remoto• Produtos de Modelos Climáticos• Softwares de Processamento Digital de Imagens (PDI) e de Sistema
de Informações Geográfica (SIG)
Política de dados
Mais informações:www.inpe.br
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• Europa – EUMETSAT• Projetos EUMETCAST e GEONETCAST
• Dados Gratuitos• Imagens de satélites • Produtos de sensoriamento remoto• Produtos de Modelos Climáticos• Softwares de Processamento Digital de Imagens (PDI) e de Sistema
de Informações Geográfica (SIG)
Política de dados
Mais informações:http://www.eumetsat.int
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• SPRING – INPE- Brasileiro
• ILWIS – ITC- Holandês
• ERDAS – Software comercial
Softwares
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Algoritmo SEBAL
No SEBAL a evapotranspiração é obtida como resíduo da equação clássica do balanço de energia à superfície, qual seja:
onde Rn é o saldo de radiação, LE a densidade de fluxo de calor latente, H a densidade de fluxo de calor sensível e G a densidade de fluxo de calor no solo, todos em W.m-2.
LE = Rn - H - G
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Saldo de Radiação
Radiação de onda curta
Radiação de onda Longa
onda curtaIncidente
onda curtarefletida
onda longaincidente
onda longarefletida
onda longaemitida
Superfície vegetada
Saldo de radiação = ganhos - perdas
Figura 2 – Balanço de Radiação na superfície (adaptado de Allen et al., 2002)
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Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
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Imagens de satélite (DN)
Banda 1 Banda 2 Banda 3 Banda 4 Banda 5 Banda 6 Banda 7
Saldo de Radiação
Figura 3 – Diferentes bandas do satélite LANDSAT
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.
.
.
Imagens de satélite (DN)
Saldo de Radiação
Figura 4 - Composição colorida R3G2B1 e extração dos pixels para uma planilha
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Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
Saldo de Radiação
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ND255
abaL iiiλi
Bandas Comprimento de Onda(μm)
Coeficientes de Calibração
a b1 (azul) 0,45 – 0,52 -1.52 193.0
2 (verde) 0,52 – 0,60 -2.84 365.0
3 (vermelho) 0,63 – 0,69 -1.17 264.0
4 (IV-próximo) 0,76 – 0,79 -1.51 221.0
5 (IV-médio) 1,55 – 1,75 -0.37 30.2
6 (IV-termal) 10,4 – 12,5 1.2378 15.303
7 (IV-médio) 2,08 – 2,35 -0.15 16.5
)μmsr(Wm 112
Saldo de Radiação
Radiância espectral monocromática
Tabela 1 - Descrição das bandas do Mapeador Temático (TM) do Landsat 5, com os correspondentes intervalos de comprimento de onda, coeficientes de calibração (radiância mínima – a e máxima – b), após 5 de maio de 2003. (Chander & Markham, 2003)
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Saldo de Radiação
Radiância espectral monocromática
Figura 5 – Model Maker do Software ERDAS 9.2
$n4_Custom_Float + ($n5_Custom_Float - $n4_Custom_Float) * $n20_memory / 255
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Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
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rλi
λiλi d.cos.k
L.πρ
Z
)365/2.cos(033,01 DSAdr
)90cos(cos Ez
Bandas Irradiância Espectral no Topo da Atmosfera
1 (azul) 1957
2 (verde) 1826
3 (vermelho) 1554
4 (IV-próximo) 1036
5 (IV-médio) 215,0
6 (IV-termal) -
7 (IV-médio) 80,67
)μm(Wm 12
Saldo de Radiação
Reflectância planetária
Tabela 2 - Descrição das bandas do Mapeador Temático (TM) do Landsat 5, com as correspondentes irradiâncias espectrais no topo da atmosfera terrestre (TOA) .(Chander & Markham, 2003)
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Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
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754321toa 0,011ρρ0,033ρ0,157ρ0,233ρ0,274ρ0,293α
2sw
toa
τ
ααα atm
z2.100,75τ 5sw
Saldo de Radiação
Albedo Planetário
Albedo da Superfície
é a da radiação solar refletida pela atmosfera, que varia entre 0,025 e 0,04, mas para o modelo SEBAL é recomendado o uso do valor de 0,03, com base em Bastiaanssen (2000)
atmα
swτ é a transmissividade atmosférica que para condições de céu claro, pode ser obtida por (Allen et al., 2002)
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Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
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VIV
VIV
ρρ
ρρNDVI
)ρρ(L
)ρL)(ρ(1SAVI
VIV
VIV
0,91
0,59SAVI0,69
ln
IAF
Saldo de Radiação
Índices de Vegetação
Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI)
Índice de Vegetação Ajustado para os Efeitos do Solo (SAVI)
Índice de Área Foliar (IAF)
O seu valor mais frequente de L = 0,5 (Huete &Warrick, 1990; Accioly et al., 2002; Boegh et al., 2002)
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Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
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IAF0,003310,97εNB IAF0,010,95ε0
Como cada pixel não emite radiação eletromagnética como um corpo negro, há a necessidade de introduzir a emissividade de cada pixel no domínio espectral da banda termal , qual seja: 10,4 – 12,5 μm. Por sua vez, quando do cômputo da radiação de onda longa emitida por cada pixel, há de ser considerada a emissividade no domínio da banda larga (5 – 100 μm). Segundo Allen et al. (2002), as emissividades e podem ser obtidas, para NDVI > 0 e IAF < 3, segundo:
Saldo de Radiação
Emissividades
Para pixels com , . Para corpos de água (NDVI < 0), no caso do lago de Sobradinho e do leite do Rio São Francisco, Silva & Cândido (2004) utilizaram os valores de 0,99 e 0,985, conforme Allen et al. (2002).
3IAF 0,98εε 0NB
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Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
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1L
Kεln
KT
λ,6
1NB
2s
Onde e são constantes de calibração da banda termal do Landsat 5 –TM. (Allen et al., 2002; Silva et al., 2005)
Saldo de Radiação
Temperatura da Superfície
1121 μmsrWm607,76 k K1260,562 k
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Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
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4s0L
T.σ.εR
é a emissividade de cada pixel; é a constante de Stefan-Boltzman; é a temperatura da superfície (K).
0εσ )KWm5,67.10(σ 428
sT
Saldo de Radiação
Radiação de Onda Longa Emitida
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Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
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swrsτ.d.cos.SR Z
S é a constante solar (1367 w/m²)
Saldo de Radiação
Radiação de Onda curta incidente
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Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
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é a emissividade atmosférica, obtida por:
4aaL T.σ.εR
aε
0,09swa )lnτ0,85.(ε (Allen et al., 2002)
é a temperatura do ar (K)aT
σ é a constante de Stefan-Boltzman
Saldo de Radiação
Radiação de onda longa incidente
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Saldo de Radiação
Fluxograma 1 – Etapas para obtenção do Saldo de Radiação (Rn)
LoLLss RRRRRRn )1(
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Algoritmo SEBAL
No SEBAL a evapotranspiração é obtida como resíduo da equação clássica do balanço de energia à superfície, qual seja:
onde Rn é o saldo de radiação, LE a densidade de fluxo de calor latente, H a densidade de fluxo de calor sensível e G a densidade de fluxo de calor no solo, todos em W.m-2.
LE = Rn - H - G
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Fluxo de calor no solo
Rn)NDVI0,98α)(10.0074(0,0038G 4Ts
O fluxo de calor no solo (G) pode ser obtido segundo equação empírica desenvolvida por Bastiaanssen (2000), que representa valores próximos ao meio-dia:
Onde é a temperatura da superfície (°C), o albedo da superfície e NDVI o índice de vegetação da diferença normalizada, todos computados pixel a pixel. Para efeito de correção dos valores do fluxo de calor no solo para corpos de água (NDVI<0), pode ser utilizada a seguinte expressão: G = 0,3Rn, usada por Silva & Cândido (2004) ou G = 0,5Rn, segundo Allen et al.(2002).
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Algoritmo SEBAL
No SEBAL a evapotranspiração é obtida como resíduo da equação clássica do balanço de energia à superfície, qual seja:
onde Rn é o saldo de radiação, LE a densidade de fluxo de calor latente, H a densidade de fluxo de calor sensível e G a densidade de fluxo de calor no solo, todos em W.m-2.
LE = Rn - H - G
![Page 39: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/39.jpg)
Fluxo de calor sensível
Equação do Fluxo de calor sensível
ah
p rρcH
dT
ρ é a massa específica do ar (1,15 kg m-3)Cp é o calor específico do ar a pressão constante (1004 J kg-1 K-1)dT é a diferença da temperatura entre dois níveis Z1 e Z2
rah é a resistência aerodinâmica ao transporte de calor (s/m)
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Fluxo de calor sensível
![Page 41: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/41.jpg)
Fluxo de calor sensível
Dados de uma estação agrometeorológica
h0,12z m0
A velocidade de fricção é computada usando o perfil logaritmo do vento para a condição de estabilidade neutra, qual seja:
m0
x
x*
zz
ln
kuu
Dessa forma, obtém-se o coeficiente de rugosidade local em função da altura média da vegetação segundo equação de Brutsaert (1982):
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Fluxo de calor sensível
![Page 43: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/43.jpg)
Fluxo de calor sensível
Velocidade do vento a 100 metros
Considerando-se, ainda, a atmosfera em equilíbrio neutro, é estimada a velocidade do vento ao nível de z = 100 m [ u100 (m/s)], chamada de blending height, onde se assume que os efeitos da rugosidade da superfície são desprezíveis, e que é dada pela equação:
k
z100
ln
uu m0*100
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Fluxo de calor sensível
![Page 45: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/45.jpg)
Fluxo de calor sensível Velocidade de fricção (u
*)
m0
100*
z100
ln
kuu
Com a hipótese de que é constante em toda a cena estudada, pode ser obtida a velocidade de fricção para cada pixel da imagem, através da equação:
onde pode ser obtido em função do SAVI segundo equação desenvolvida por Bastiaanssen (2000):
SAVI)5,625,809exp(z m0
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Fluxo de calor sensível
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k.u
zz
ln
r*
1
2
ah
Fluxo de calor sensível
Resistência aerodinâmica (rah)
A resistência aerodinâmica é computada admitindo-se a atmosfera em condição de estabilidade neutra, pela seguinte expressão:
Onde Z1 e Z2 são as alturas (em metros) acima da superfície.
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Fluxo de calor sensível
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Fluxo de calor sensível
Pixels “Frio” e “Quente”O cômputo da diferença de temperatura próxima à superfície dT para cada pixel é computada pelo SEBAL através de uma relação linear entre dT e (temperatura da superfície):
sbTadT
onde os coeficientes a e b são obtidos através dos pixels âncoras (quente e frio). O pixel “frio” da imagem é escolhido admitindo-se que este se encontra numa área bem irrigada, onde se assume que o fluxo de calor sensível é nulo e o fluxo de calor latente LE é dado por:
GRnfrio LE
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Fluxo de calor sensível
Pixels “Frio” e “Quente”Por sua vez, o pixel “quente” é escolhido numa área com grande fração de solo exposto, onde se assume que o fluxo de calor latente é nulo (LE = 0) e o fluxo de calor sensível H quente (w/m²) será, portanto, dado por:
ah
spquente r
)bT(aρcGRnH
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Fluxo de calor sensível
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pahs /ρG)(RnrbTa cdT
0bTa s dT
Fluxo de calor sensível
Equação do Fluxo de calor sensível
ah
p rρcH
dT
Pixel “quente”
Pixel “frio”
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Fluxo de calor sensível
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Fluxo de calor sensível
Equação do Fluxo de calor sensível
ah
p rρcH sbTa
No entanto, os valores obtidos não representam adequadamente o H de cada pixel e servem, tão somente, como valores iniciais de um processo iterativo, e que nas etapas seguintes são consideradas, efetivamente, a condição de estabilidade de cada pixel. Em virtude dos efeitos turbulentos afetar as condições atmosféricas e a resistência aerodinâmica, aplica-se a teoria da similaridade de Monin-Obukhov.
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Fluxo de calor sensível
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Fluxo de calor sensível
Comprimento de Monin-Obukhov
O comprimento de Monin-Obukhov L é utilizado para definir as condições de estabilidade da atmosfera e é computado em função dos fluxos de calor sensível e de momentum pela seguinte expressão:
kgH
TuρcL s
3*p
onde ρ é a densidade do ar, Cp é o calor especifico do ar, u* é a da velocidade de fricção de cada pixel , Ts é a temperatura da superfície (K), g é o módulo do campo gravitacional terrestre (9,81 m/s) e H é o fluxo de calor sensível (w/m²) , obtido inicialmente considerando a condição de neutralidade.Os valores de L definem as condições de estabilidade da seguinte forma: se L < 0, a atmosfera é considerada instável; se L > 0, a atmosfera é considerada estável e se L = 0 a atmosfera é considerada neutra.
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Fluxo de calor sensível
Comprimento de Monin-Obukhov
1) Se L<0 (condição de instabilidade):
π0,5)arctg(x22
x1ln
2
x1ln2ψ m)001(
2m)001(m)001(
m)001(m
2
x1ln2ψ
2m)(2
m)(2h
2
x1ln2ψ
2m)(0,1
m)(0,1h
0,25
m)001( L
001161x
0,25
m)(2 L
2161x
0,25
m)(0,1 L
0,1161x
Onde:
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Fluxo de calor sensível
Comprimento de Monin-Obukhov
2) Se L>0 (condição de estabilidade):
L
1005ψ m)001m(
L
25ψ m)m(2
L
0,15ψ m)m(0,1
3) Se L=0 (condição de neutralidade):
0ψm 0ψh
.
e
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Fluxo de calor sensível
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Fluxo de calor sensível
Velocidade de fricção corrigida
m)001(mm0
001*
ψz
001ln
k.uu
Onde u100 é a velocidade do vento a 100 m , k é a constante de von Karman (0,41), Zom é o coeficiente de rugosidade de cada pixel (m) e é a correção da estabilidade para o transporte de momentum a 100m.
m)001(mψ
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Fluxo de calor sensível
![Page 62: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/62.jpg)
Fluxo de calor sensível Resistência aerodinâmica ao transporte de calor corrigida
k.u
ψψz
zln
r*
)h(z)h(z1
2
ah
12
onde Z1= 2,0 m, Z1 = 0,1 m, e e são as correções de estabilidade para o transporte de calor a 2,0 m e 0,1 m, respectivamente.
Após obtidos os valores desses parâmetros, retorna-se ao cômputo da função da diferença de temperatura, repetindo-se os cálculos mencionados anteriormente até que se obtenha a convergência dos valores da resistência aerodinâmica (rah ). Para isto, são em geral necessárias de cinco a sete iterações para se atingir a convergência do processo.
)h(z2ψ )h(z1
ψ
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Fluxo de calor Latente
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Fluxo de calor Latente
O fluxo de calor latente LE (w/m²) corresponde ao fluxo de massa (água sob a forma de vapor) que deixa a superfície, através dos processos evaporação mais transpiração vegetal, e representa uma grande quantidade de energia invisível, daí o termo latente. Sua determinação é obtida como resíduo da equação do Balanço de Energia, qual seja:
LE = Rn – G – H
Onde os fluxos correspondem ao instante da passagem do satélite.
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Evapotranspiração Diária
Fração da evapotranspiração (EF instantânea )
GRn
LEFET
ainstantâne
hFETFET 24ainstantâne
hhh RnFETLE 242424
Fluxo de calor Latente (LE24h)
Saldo de radiação (Rn24h), da acordo com De Bruin, 1987.
hwhSh RRn 242424 110)1(
(Brutsaert and Sugita, 1992; Crago, 1996),
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Evapotranspiração Diária
L
LEET horar .3600,
Onde L = 2,45 x 106 J kg-1 3600, é um fator de conversão do valor instantâneo para valor horário, conforme equação (Allen et al., 2002a, Trezza, 2002):
Evapotranspiração real horária (ETr, hora)
Fração da evapotranspiração de referência horária (FET0,hora )
horao
horarhora ET
ETFET
,
,_0
Onde ET0,hora é a evapotranspiração de referência horária.
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Evapotranspiração Diária
De acordo com Trezza (2002) é relativamente constante em todo o período diurno.
ho
hr
horao
horarhhorao ET
ET
ET
ETFETFET
24,
24,
,
,24,0,
Dessa forma, a evapotranspiração real diária é calculada pela seguinte equação:
24,024,0 .ETFETETr
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• Área de estudo
Aplicações
Está área caracteriza-se por apresentar vegetação mais susceptível às mudanças climáticas, respondendo rapidamente à presença ou falta de chuvas. O clima da região de estudo segundo a classificação de Köppen, é do tipo Aw’- Tropical quente e úmido.
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• Duas datas de passagem do satélite LANDSAT 5 sensor TM, final do período chuvoso e período seco, capturadas nos dias 29 de agosto de 2008 e 01 de novembro de 2008, e a essas imagens foi aplicado o algoritmo SEBAL.
• Os produtos MODIS, MOD11 A2 e MOD13 Q1, para todo o ano de 2008.
Matérias
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Matérias• Elevação - SRTM
Elevação (em metros)
PontosP1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 P9 P10 P11 P12
709 350 477 284 319 327 420 310 350 288 358 228
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Matérias• Pluviometria para o ano de 2008.
Posto Pluviométrico
Jan Fev Mar Abr Maio Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Total
Engenheiro Ávido
16,8 176,9 462,0 167,5 96,8 13,0 0,0 3,2 0,0 0,0 0,0 0,0 936,2
Lagoa de Arroz 275,3 242,4 481,9 295,8 157,7 19,2 28,6 1,1 0,0 0,0 0,0 89,6 1591,6Antenor Navarro
124,2 71,6 677,1 383,6 137,3 12,0 29,8 6,8 0,0 0,0 0,0 71,4 1513,8
São Gonçalo 249,8 131,5 714,6 326,8 327,3 24,8 19,8 5,5 0,0 5,6 0,0 31,7 1837,4Aparecida 214,0 258,8 529,4 191,7 133,2 37,5 54,4 6,6 0,0 0,0 0,0 0,0 1425,6Bernadino
Batista87,2 149,4 261,6 323,6 95,8 51,0 61,4 11,6 0,0 0,0 0,0 0,0 1041,6
Bom Jesus 241,4 84,1 590,2 348,0 132,1 37,7 19,6 0,0 0,0 0,0 0,0 43,4 1496,5Cachoeira dos
Índios289,0 245,2 445,0 313,6 187,3 3,4 20,0 0,2 0,0 0,0 0,0 0,0 1503,7
Cajazeiras 210,9 205,1 590,4 411,4 252,4 38,9 42,0 351,9 0,0 0,0 0,0 53,4 2156,4Poço José de
Moura86,7 49,7 378,7 227,6 67,2 0,0 48,0 9,7 0,0 0,0 0,0 63,5 931,1
Santa Cruz 52,1 62,3 482,9 315,8 181,4 45,2 59,6 29,4 0,0 0,0 0,0 4,3 1233,0Santa Helena 259,0 200,3 572,5 288,8 159,8 5,8 22,9 2,6 0,0 0,0 0,0 50,8 1562,5
Santarém 161,2 49,3 301,8 267,4 112,5 27,0 49,8 12,7 0,0 0,0 0,0 35,8 1017,5São Francisco 79,2 69,6 384,7 261,6 94,9 15,1 55,8 18,4 1,6 0,0 0,0 5,1 986,0
Souza 132,2 162,7 516,6 229,2 282,6 28,2 37,5 3,0 0,0 0,0 0,0 7,0 1399,0Triunfo 166,6 111,5 559,4 293,3 96,0 0,0 36,3 8,2 7,2 0,0 0,0 20,6 1299,1
![Page 72: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/72.jpg)
Figura 5 – Mapa de NDVI (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008
Resultados
![Page 73: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/73.jpg)
Figura 6 – Mapa de temperatura da superfície (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de Novembro de 2008
Resultados
![Page 74: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/74.jpg)
Resultados
Figura 8 – Mapa de albedo da superfície (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008.
![Page 75: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/75.jpg)
Figura 9 – Mapa de saldo d radiação (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008.
Resultados
![Page 76: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/76.jpg)
Figura 10 – Mapa de fluxo de calor no solo (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008
Resultados
![Page 77: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/77.jpg)
Figura 11 – Mapa de fluxo de calor sensível (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008.
Resultados
![Page 78: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/78.jpg)
Figura 12 – Mapa de fluxo de calor Latente (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008.
Resultados
![Page 79: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/79.jpg)
Figura 12 – Mapa de evapotranspiração real (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008.
Resultados
![Page 80: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/80.jpg)
Figura 5 – Mapa de NDVI (A) em 29 de agosto de 2008 e (B) em 01 de novembro de 2008
Resultados
![Page 81: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/81.jpg)
Figura 4 – Gráfico do NDVI obtido a partir do MODIS e precipitação no tempo, em (A) ponto 1, em (B) ponto 2, em (C) ponto 3 e em (D) ponto 4
Resultados
![Page 82: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/82.jpg)
Figura 6 – Gráfico da Temperatura da superfície obtido a partir do MODIS e precipitação no tempo, em (A) ponto 1, em (B) ponto 2, em (C) ponto 3 e em (D) ponto 4.
Resultados
![Page 83: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/83.jpg)
• Imagens de satélite com sensores de média resolução.
• Imagens de satélite com alta resolução temporal.
• Investigação de outros algoritmos que possibilite a obtenção da evapotranspiração.
• Implementação dos algoritmos em Software Livres.
• Validações do resultados obtidos pela técnicas de processamento digital de imagens.
Comentários finais
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Obrigado a todos!
![Page 85: John Cunha Universidade Federal de Campina Grande Paraíba, Brasil](https://reader036.vdocuments.com.br/reader036/viewer/2022062422/56813602550346895d9d77c1/html5/thumbnails/85.jpg)
Perguntas?