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Título: Comparação entre os modelos SEBAL e SSEBop na estimativa da evapotranspiração do trigo no Cerrado
Autor(es): Vale, Bianca Soares do
E-mail do autor: biancavale01@gmail.com
Orientador(es): Roig, Henrique Llacer
Assunto: Evapotranspiração
Cerrados
Trigo
Recursos hídricos
Trigo - cultivo
Data de publicação: 31-Mar-2023
Referência: VALE, Bianca Soares do. Comparação entre os modelos SEBAL e SSEBop na estimativa da evapotranspiração do trigo no Cerrado. 2021. 133 f., il. Dissertação (Mestrado em Geociências Aplicadas) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
Resumo: A expansão das fronteiras agrícolas no Cerrado com o crescimento da área irrigada, intensificam os conflitos pelo uso da água, o que se torna ainda mais significativo em uma região que já enfrenta a escassez de recursos hídricos. Em bacias hidrográficas onde há predominância da agricultura irrigada, torna-se fundamental a compreensão da variação temporal e espacial da evapotranspiração real de uma cultura (ETR), para o mais assertivo gerenciamento dos recursos hídricos. Modelos que aplicam dados de sensoriamento remoto permitem o mapeamento da ETR com maior cobertura espacial. Diante do potencial produtivo do trigo de inverno no Cerrado, o presente estudo tem por objetivo estimar a demanda hídrica requerida pela cultura do trigo nos anos agrícolas de 2018 e 2019 por meio da aplicação dos algoritmos SEBAL e SSEBop. Os desempenhos dos modelos de sensoriamento remoto foram avaliados por comparação dos resultados com o método da razão de Bowen (RB). Em escala diária, o SEBAL foi capaz de representar 86% das variações da ETR com subestimativa de -0,26 mm d-1 e RMSE de 0,50 mm d-1, ou 9,66%, apresentando um bom desempenho com coeficiente de eficiência (E) de 0,75. Em comparação com os dados de campo, o modelo SSEBop teve um desempenho ainda mais satisfatório, representando 95% da variabilidade da ETR em 2018, com subestimativa de -0,05 mm d-1 e RMSE de 0,25 mm d-1 ou 4,76%, afirmando o bom desempenho com E de 0,93. Levando em consideração que o cultivo do trigo em 2018 sofreu maior influência do efeito advectivo do vento no campo, as lâminas de água acumuladas durante o ciclo pelo RB, SEBAL e SSEBop, foram de 467,15 mm, 451,56 mm, 461,72 mm, respectivamente. No ciclo da cultura do trigo em 2019, o modelo SEBAL teve um desempenho satisfatório com R² de 0,72, subestimando os dados de campo em -0,15 mm d-1, com RMSE de 0,42 mm d-1 ou 10,55% e E de 0,68. O SSEBop manteve o bom desempenho representando 78% da variação da ETR em campo, com superestimativa de 0,16 mm d-1, RMSE de 0,41 mm d-1 ou 10,32% e E de 0,69. A demanda hídrica do trigo em 2019 pelo RB foi de 419,63 mm, o SEBAL acumulou 421, 08 mm e o SSEBop 422,61 mm. Nos dois ciclos da cultura do trigo avaliados, ambos os modelos apresentaram desempenho satisfatório. Contudo, o modelo SSEBop foi capaz de melhor representar a variabilidade da ETR para a cultura do trigo em condições de cerrado, e considerando o menor grau de complexidade operacional, torna-se o modelo mais recomendado nas referidas condições.
Abstract: The expansion of agricultural frontiers in the Cerrado associated to the growth of the irrigated area intensifies conflicts over the use of water, which becomes even more significant in a region that already faces a shortage of water resources. In hydrographic basins where irrigated agriculture predominates, it is essential to understand the temporal and spatial variation of the real evapotranspiration of a crop (ETR), for a more assertive management of water resources. Models that apply remote sensing data allow ETR mapping with a greater spatial coverage. Considering the productive potential of winter wheat in the Cerrado, this study aims to estimate the water demand required by the wheat crop in the agricultural years of 2018 and 2019 through the application of the SEBAL and SSEBop algorithms. The performances of the remote sensing models were evaluated by comparing the results with the Bowen ratio (RB) method. On a daily scale, SEBAL was able to represent 86% of the ETR variations with an underestimate of -0.26 mm d-1 and RMSE of 0.50 mm d-1, or 9.66%, presenting a good performance with a coefficient efficiency (E) of 0.75. Compared to field data, the SSEBop model performed even more satisfactorily, representing 95% of the ETR variability in 2018, with an underestimate of -0.05 mm d-1 and RMSE of 0.25 mm d-1 or 4.76%, affirming the good performance with E of 0.93. Considering that the cultivation of wheat in 2018 was more influenced by the advective effect of the wind in the field, the water dephts accumulated during the cycle by RB, SEBAL and SSEBop were 467.15 mm, 451.56 mm e 461.72 mm, respectively. In the 2019 wheat crop cycle, the SEBAL model had a satisfactory performance with R² of 0.72, underestimating the field data by -0.15 mm d-1, with RMSE of 0.42 mm d-1, or 10.55% and E of 0.68. The SSEBop maintained its good performance representing 78% of the ETR variation in the field, with an overestimation of 0.16 mm d-1, RMSE of 0.41 mm d-1 or 10.32% and E of 0.69. The water demand of wheat in 2019 by the RB was 419.63 mm, the SEBAL accumulated 421.08 mm and the SSEBop 422.61 mm. In the two evaluated wheat crop cycles, both models presented satisfactory performance. However, the SSEBop model was able to better represent the ETR variability for the wheat crop under cerrado conditions, and considering the lower degree of operational complexity, it becomes the most recommended model under these conditions.
Informações adicionais: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Programa de Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2022.
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Agência financiadora: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
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