Uso de dados do sensor Modis/Agua e do algoritmo Sebal para estimativa da evapotranspiração real na bacia do Rio Paranaíba

Due to intense changes in the landscape over the last century, as well as the improvement of study techniques and prevision models of environmental scenarios changes, geography has played an important part for being a science that presents an integrated vision of phenomena, allowing planning and management activities, as well as the impacts mitigation efficiency. Paranaíba River, whose drainage basin was chosen as the area of the method application, presents an area of about 230.000 km², with a diversity of extremely interesting environments for environmental studies. Therefore, this research had as the main objective evaluating the data use of MODIS/AQUA sensor to estimate the real evapotranspiration in the river basin of Rio Paranaíba. The estimates are important to understand processes that compose the hydrological cycle and, consequently, the water availability; therefore we accomplished these estimates using SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land) algorithm, developed by Bastiaanssen (1995). This model uses physical principles involved in the reflection, transmission and absorption of energy by the surface, requiring few data collected in the field and, therefore, allowing the study of extensive areas or to regions with few data available or of difficult access. The model applies as to images of TM/Landsat sensor, as to images of MODIS (TERRA or AQUA) sensor, since the last ones are the most recommended to extensive areas due to covering areas of 10° x 10°. From the modeling results, it s possible to notice that as the radiation balance to the surface, as well as the estimated heat fluxes and the real evapotranspiration present a strong relation towards the land use and vegetation coverage and, secondarily, with the seasonal rainfall variation, with identified higher levels in images between the months of November and March, which correspond to the rainy period of the region. Regarding the land use, areas with a dense vegetation coverage (silviculture and forests), as well as the reflecting pools of hydroelectric power plants present higher levels of evapotranspiration in every month, while cerrado and pasture areas don t present significant differences between them. It wasn t possible to notice great differences in the registered values in areas of irrigated and not irrigated agriculture, mainly due to the low spatial resolution of the products generated by MODIS/AQUA images, which is 500 meters. One of the failures presented by the model is in the fact that it doesn t consider specific data of the soils in the evapotranspiration estimate, since the soils present distinguish patterns of retention and loss of water in different processes. Another failure can be found in the estimate of sensitive heat flux, which needs climatic data, specially wind speed, to its calibration. From the analysis of the results and, considering the bibliography about the theme, we can consider a reliability of the estimated data over 90% for the used scale, which is 1:2.000.000.Doutor em GeografiaFrente às intensas alterações na paisagem no último século, bem como o aperfeiçoamento de técnicas de estudo e modelos de previsão de cenários de mudanças ambientais, a geografia tem exercido papel importante por ser uma ciência que apresenta uma visão integrada dos fenômenos, permitindo que atividades de planejamento e gestão, bem como de mitigação de impactos, sejam mais eficientes. O Rio Paranaíba, cuja bacia de drenagem foi escolhida como área de aplicação do método, apresenta área aproximada de 230.000 km2, com uma diversidade de ambientes extremamente interessantes para estudos ambientais. Nesse sentido, a pesquisa teve como objetivo central avaliar a utilização de dados do sensor MODIS/AQUA para estimativa de evapotranspiração real na bacia do Rio Paranaíba. As estimativas, importantes para compreender processos que compõem o ciclo hidrológico e, consequentemente, a disponibilidade de água, foram realizadas utilizando o algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land), desenvolvido por Bastiaanssen (1995). Este modelo utiliza princípios físicos envolvidos na reflexão, transmissão e absorção de energia pela superfície, necessitando de poucos dados coletados em campo e, portanto, permitindo o estudo de extensas áreas ou para regiões com poucos dados disponíveis ou de difícil acesso. O modelo se aplica tanto para imagens do sensor TM/Landsat quanto para imagens do sensor MODIS (TERRA ou AQUA), sendo essas últimas mais recomendadas para áreas extensas por cobrirem áreas de 10º x 10º. A partir do resultado da modelagem, nota-se que tanto o saldo de radiação à superfície, quanto os fluxos de calor estimados e a evapotranspiração real apresentam forte relação com o uso da terra e cobertura vegetal e, de forma secundária, com a variação pluviométrica sazonal, sendo os valores mais elevados identificados em imagens entre os meses de novembro e março, que correspondem ao período chuvoso na região. Quanto ao uso da terra, áreas com cobertura de vegetação densa (silvicultura e florestas), bem como os espelhos d água das hidrelétricas apresentam valores mais elevados de evapotranspiração em todos os meses, enquanto que áreas de cerrado e pastagens não apresentaram diferenças significativas entre si. Não foi possível observar grandes diferenças nos valores registrados em áreas de agricultura irrigada e não irrigada, principalmente em decorrência da baixa resolução espacial dos produtos gerados pelas imagens MODIS/AQUA, que é de 500 metros. Uma das falhas apresentadas pelo modelo encontra-se no fato de não considerar dados específicos dos solos na estimativa de evapotranspiração, visto que os solos apresentam padrões distintos de retenção e perda de água em diferentes processos. Outro ponto falho encontra-se na estimativa do fluxo de calor sensível, que necessita de dados climáticos, em especial de velocidade dos ventos, para sua calibração. A partir da análise dos resultados e, considerando a bibliografia sobre o tema, considera-se uma confiabilidade dos dados estimados acima de 90% para a escala utilizada, que é de 1:2.000.000