Aplicação do algoritmo S-SEBI na obtenção da evapotranspiração diária em condições áridas

Application of the S-SEBI algorithm to obtain the daily evapotranspiration in arid conditions

ARTIGOS

Aplicação do algoritmo S-SEBI na obtenção da evapotranspiração diária em condições áridas

Application of the S-SEBI algorithm to obtain the daily evapotranspiration in arid conditions

Carlos Antonio Costa dos Santos

Unidade Acadêmica de Ciências Atmosféricas, Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), Campina Grande, PB [e-mail], [e-mail]

RESUMO

O principal objetivo desse estudo foi determinar a evapotranspiração real diária (ETr) da vegetação tamarisk através de técnicas micrometeorológicas e de sensoriamento remoto, e validar os resultados da ETr estimados pelo sensoriamento remoto. Foram utilizados dados micrometeorológicos provinientes do método da razão de Bowen, além do algoritmo S-SEBI aplicado a imagens do Landsat 5 – TM, na obtenção da ETr diária da vegetação tamarisk do Baixo Rio Colorado, CA/EUA. Na obtenção da evapotranspiração de referência (ET0) foram utilizados os dados de uma estação meteorológica e o método utilizado foi o de FAO/Penman-Monteith. Foram observados que as estimativas da ETr pelo algoritmo S-SEBI são similares aos valores medidos na torre micrometeorológica, assim como, que a identificação da dinâmica da vegetação através da distribuição espacial da evapotranspiração, evidencia a aplicabilidade do método na obtenção da evapotranspiração real diária.

Palavras-chave: Balanço de energia, micrometeorologia, Landsat 5 – TM, tamarisk.

ABSTRACT

The main objective of this study was to determine the daily actual evapotranspiration (ETr) of the tamarisk vegetation through micrometeorological and remote sensing techniques and to validate the results of ETr obtained by remote sensing. Micrometeorological data to obtain the daily ETr of the tamarisk vegetation in the Lower Colorado River, CA/USA provided by the Bowen ratio method, besides of the S-SEBI algorithm applied to TM Landsat-5 images were used. For obtaining the reference evapotranspiration (ET0) the weather station data were used and the FAO /Penman-Monteith method was applied. It was observed that the estimates of ETr by S-SEBI algorithm are similar to the measured values by the Bowen ratio method, as well as, that the identification of the vegetation dynamics through the spatial distribution of the evapotranspiration evidences the method applicability in obtaining the daily actual evapotranspiration.

Keywords: Energy balance, micrometeorology, TM Landsat 5, tamarisk.

1 – INTRODUÇÃO

A água é o recurso natural mais limitante em ambientes áridos e semi-áridos. Vegetação nativa, agricultura irrigada e desenvolvimento social, dependem da produção e conservação da água de rios e aquíferos. A obtenção da evapotranspiração (ET) (fenômeno físico que transfere grande volume de água para a atmosfera através da evaporação do solo e do processo da transpiração vegetativa) da vegetação ribeirinha é um importante componente do balanço hídrico para bacias hidrográficas, localizadas nas regiões áridas e semi-áridas. Os principais rios da região ocidental dos Estados Unidos da América (EUA), apresentam vegetações invasoras que causam prejuízos econômicos estimados em dezenas de bilhões de dólares por ano, causando alterações nos ecossistemas (Pimentel et al., 2001) e o consumo hídrico dessas vegetações necessita ser melhor estudado (Mack et al., 2000). Assim, a aplicação de técnicas de sensoriamento remoto orbital na obtenção da ET constitui um elemento indispensável.

A espécie conhecida como tamarisk (Tamarix spp.) é uma vegetação arbustiva que invadiu a região oeste dos EUA, no início do século passado, e tem sido alvo de muitos esforços na tentativa de controlá-la, assim como, de restauração ambiental, começando na década de 1960 (Weeks et al., 1987). Atualmente, programas direcionam milhões de dólares por ano na tentativa de controlar a rápida expansão do tamarisk e, com isso, aumentar a produtividade da água e a saúde do ecossistema. Tamarisk é comumente conhecida por ter efeitos ecológicos e econômicos negativos, como a diminuição das correntes dos rios, resultante da alta taxa de ET, deslocamento da vegetação nativa, aumento da salinização, entre outros. No entanto, os benefícios da tamarisk estão na sua alta capacidade de controlar erosão, no fato de se tornar habitat para diferentes espécies de pássaros (van Ripper III et al., 2008), incluindo locais com alto teor de salinidade ou seco, onde a vegetação nativa não se desenvolve, como por exemplo, no Baixo Rio Colorado e no Rio Pecos (Shafroth et al., 2005). Logo, quantificar o consumo hídrico sobre grandes áreas é importante para o manejo adequado, planejamento e gestão dos recursos hídricos. As diferenças entre a ET real e potencial obtidas com alta resolução espacial são de interesses para os recursos hídricos e constituem um indicador do déficit hídrico.

Com isso, várias técnicas têm sido desenvolvidas com a finalidade de obter precisamente a ET, entre elas estão: Razão de Bowen (Bowen, 1926) e correlações turbulentas (Swinbank, 1951), assim como, de estimar espacialmente a ET utilizando sensoriamento remoto orbital, a exemplo do S-SEBI (Simplified Surface Energy Balance Index), proposto por Roerink et al. (2000). O S-SEBI utiliza uma metodologia simples para a obtenção do balanço de energia e, por conseqüência, da ET, com base apenas no contraste da fração evaporativa entre áreas secas e úmidas. O S-SEBI foi validado na Itália, na Espanha, na Holanda e na Península Ibérica (Sobrino et al., 2007). O fato de este algoritmo necessitar apenas das informações contidas na imagem para estimar o balanço de energia o torna uma ferramenta promissora para a estimativa espacial da ET.

O principal objetivo desse estudo é determinar a evapotranspiração real diária (ETr) da vegetação tamarisk utilizando o método da razão de Bowen e o algoritmo S-SEBI, através de imagens de alta resolução espacial (Landsat 5-TM), e validar os resultados da ETr estimados pelo algoritmo com os medidos na torre micrometeorológica.

2. MATERIAL E MÉTODOS

2.1 Área de Estudo

A área de estudo foi uma reserva florestal que serve de refúgio para animais e pássaros silvestres, conhecida por Cibola National Wildlife Refuge (CNWR), situada a 33° 16' N, 114° 41' W e 70 m acima do nível do mar. A referida área fica localizada no Baixo Rio Colorado, no Estado da Califórnia, EUA, conforme ilustrado na Figura 1. O CNWR foi criado em 1964 com o objetivo de restaurar e preservar o histórico habitat de aves migratórias e outros animais silvestres. A região é cercada pelo Rio Colorado e pelo deserto de Sonora, apresentando clima típico de deserto com umidade relativa extremamente baixa e temperaturas extremamente altas no verão. Suas temperaturas média, máxima e mínima anuais são de 22,2°C, 31,2ºC e 13,2 ºC, respectivamente. A precipitação média anual da região é de 97,3 mm.

2.2 Metodologia

2.2.1 Método da Razão de Bowen

Foram utilizados nesse estudo dados micrometeorológicos provinientes do método da razão de Bowen, além do algoritmo S-SEBI aplicado a imagens de alta resolução espacial (30 m) do Landsat 5 – TM, para a obtenção e comparação da ETr diária da vegetação tamarisk.

Foi instalada uma torre micrometeorológica sobre a área de maior densidade da vegetação tamarisk, dentro da CNWR. Para a obtenção da ET0 foram utilizados os dados de uma estação meteorológica do Sistema de Informação e Monitoramento da Irrigação na California (CIMIS, em inglês) instalada próxima a área de estudo, com localização 33° 33' 24"N, 114° 39' 59"W e 84 de altitude. A superfície de referência foi grama e o método utilizado foi o de Penman-Monteith (Allen et al., 1998). Todos os instrumentos utilizados na estação meteorológica estão descritos na Tabela 1.

A partição da energia na superfície entre fluxo de calor sensível e latente é usualmente obtida através do método do balanço de energia pela razão de Bowen (BERB) (Perez et al., 2008). Nesse estudo foi utilizado o sistema do balanço de energia CR10-3C confeccionado pela Radiation and Energy Balance Systems, Inc. (REBS), com os sensores para a medição de temperatura e umidade instalados, em geral, a 2 e 3 metros acima do dossel da vegetação tamarisk, em CNWR. Os componentes do BERB foram obtidos a cada 30 minutos. O método do BERB é baseado na teoria de que os fluxos unidimensionais de calor sensível e latente podem ser descritos em termos das relações fluxos-gradiente (Tanner et al, 1987; Tanner, 1988):

onde H é o fluxo de calor sensível da superfície (Wm^-2), LE é o fluxo de calor latente da superfície (Wm^-2), r é a densidade do ar (kgm^-3), c_p é o calor específico do ar à pressão constante (Jkg^-1°C^-1), T é a temperatura do ar (°C), z é a altura em que são obtidas as medidas (m), λ é o calor latente de vaporização (Jkg^-1), ε é a razão do peso molecular da água pelo do ar seco (0,622), P é a pressão atmosférica (kPa), e é a pressão de vapor (kPa), K_h é o coeficiente de difusão turbulenta para o calor (m²s^-1) e K_w é o coeficiente de difusão turbulenta para o vapor de água (m²s^-1).

Bowen (1926) expressou a razão de Bowen (β) como:

Substituindo as Equações 1 e 2 na Equação 3, e assumindo K_h = K_w (Verma et al., 1978), b pode ser obtido por (Bowen, 1926):

onde γ é o fator psicrométrica (kPaºC^-1), ΔT e Δe são obtidos pelas medidas da temperatura do ar e pressão de vapor ou ponto de orvalho para duas alturas sobre o topo do dossel, dentro da camada limite planetária (Payero et al., 2003).

A equação unidimensional do balanço de energia na superfície é dada a seguir:

onde R_né o saldo de radiação, G é o fluxo de calor no solo, H é o fluxo de calor sensível e LE o fluxo de calor latente, todos espressos em Wm^-2. Combinando as Equações 4 e 5, resulta a seguinte equação para calcular LE pelos dados da razão de Bowen (Bowen, 1926):

O fluxo de calor no solo foi obtido através de três fluxímetros, modelo HFT3.1, instalados a 8 cm de profundidade. O saldo de radiação foi medido com um saldo radiômetro modelo THRDS7.1 instalados a 2 m acima do dossel. Foi utilizado um piranômetro do modelo PDS7.1 para medir a radiação solar incidente. Na obtenção da umidade e temperatura do solo, foram utilizadas sensores dos modelos SMP1 e STP, respectivamente. Um sensor do modelo Met One 034-B foi utilizado para a obtenção da velocidade e direção do vento. Todos os instrumentos citados acima foram confeccionados pela Radiation and Energy Balance Systems (REBS), Seatle, WA.

Foram aplicados filtros para a identificação de dados errôneos, seguindo a metodologia proposta por Payero et al. (2003), tais como: a exclusão dos dados, quando -1,25 < β < -0,75; a exclusão dos dados, quando a razão de Bowen apresentou resultados imprecisos com valores irracionais e a exclusão dos dados noturnos (R_n< 0 W m^-2), ou seja, utilizou-se para a obtenção da ETr diária, somente os valores diurnos do LE. Estudos como os de Heilman et al. (1989) e Payero et al. (2003) afirmam que a razão entre o fetch e a altura dos instrumentos é de 100:1. Nesse estudo, se encontrou fetch suficiente para a aplicação da técnica.

2.2.2 Algoritmo S-SEBI

Foram utilizadas nesse estudo imagens do Mapeador Temático a bordo do Landsat 5. A Tabela 2 apresenta as sete imagens obtidas durante o período de estudo, com o "path" 38 e "row" 37. As imagens foram utilizadas, juntamente com os dados provinientes da estação meteorológica, na obtenção da ETr diária.

O cômputo das componentes do saldo de radiação (R_n) e fluxo de calor no solo (G) foi obtido através das Equações 7 e 8, apresentadas a seguir:

onde R_S↓ é a radiação de onda curta ou solar incidente (Wm^-2), o termo αR_S↓é a porção da radiação de onda curta refletida pela superfície (Wm^-2), α é o albedo da superfície, R_L↓ é a radiação de onda longa emitida pela atmosfera na direção da superfície (Wm^-2), R_L↑é a radiação de onda longa emitida pela superfície (Wm^-2); o termo (1 - ε₀) R_L↓ corresponde a radiação de onda longa refletida e ε₀ é emissividade da superfície. As etapas computacionais para a obtenção do balanço de radiação, através do algoritmo S-SEBI estão apresentadas no fluxograma da Figura 2.

O valor de G foi computado segundo a equação empírica desenvolvida por Bastiaanssen (2000):

onde Ts é a temperatura da superfície (ºC), α é o albedo da superfície, IVDN é o índice de vegetação da diferença normalizada e R_n é o saldo de radiação.

A principal diferença entre o S-SEBI e outros algoritmos, a exemplo do SEBAL (Bastiaanssen et al., 1998a,b), está no cálculo dos fluxos de H e LE. No modelo S-SEBI os fluxos não são calculados como parâmetros separados, mas através da fração evaporativa (Λ) (Sobrino et al., 2005).

O cálculo da fração evaporativa para cada pixel com reflectância α₀ e temperatura T₀ foi obtido da seguinte forma (Roerink et al., 2000; Sobrino et al., 2007):

1) determinação da reflectância dependente da temperatura TLE, onde LE_max(α₀) = R_n – G e H = 0;

2) determinação da reflectância dependente da temperatura TH, onde H_max(α₀) = R_n – G e LE = 0.

A fração evaporativa (Λ) para um pixel particular foi calculada como a razão dada por:

A Figura 3 mostra as características espaciais da reflectância da superfície e da temperatura da superfície. Na distribuição espacial foi possível reconhecer o limite inferior, onde o fluxo de calor latente foi assumido ser máximo LE_max(α₀), e o limite superior localizado onde o fluxo de calor sensível foi máximo H_max(α₀) (Sobrino et al., 2005; Gómez et al., 2005; Santos e Silva, 2008). A equação linear, que representa o limite máximo e mínimo, pode ser escrita como:

e

As variáveis de regressão a e b são locais e temporais.

Substituindo a relação observada por T_H e T_LE, a fração evaporativa pode ser escrita como:

Uma vez determinada a Λ, os fluxos de calor sensνvel e latente foram calculados conforme descrito abaixo (Santos e Silva, 2008):

2.2.3 Estimativa da Evapotranspiração Real Diária (ETr)

A evapotranspiração real diária foi calculada a partir da evapotranspiração real horária (ETh) (mm h^-1), que foi obtida com base na densidade de fluxo de calor latente, de acordo com a Equação 15, onde L é o calor latente de vaporização da água (L = 2,45x10⁶ J kg^-1), 3600 é o fator de conversão de valores instantâneo para valores horários.

O passo seguinte foi a obtenção da fração de evapotranspiração de referência horária, FET0_h,que foi obtida pela razão entre a ETh e a evapotranspiração de referência horária, ET0_h, calculada pelo método da FAO Penman-Monteith (Allen et al., 1998), com dados da estação meteorológica instalada na área estudada:

Considerando que o valor da FET_{0_h} = FET_{0_24}, pois de acordo com Trezza (2002) o comportamento de FET_{0_h} é relativamente constante em todo o período diurno. Logo, a ET_r diária foi dada pela equação seguinte:

em que FET_{0_h}é a fração de evapotranspiração real diária e ET_{0_24} é a evapotranspiração de referência diária, calculada com metodologia similar à da ET_{0_h}.

3. RESULTADOS E DISCUSSÃO

3.1 Condições Meteorológicas na Área de Estudo

As médias diárias das variáveis meteorológicas durante o período estudado, na estação meteorológica instalada próxima a área experimental em CNWR, estão apresentadas na Figura 4. A velocidade do vento alcançou valores superiores a 2,0 ms^-1 para a maioria dos dias estudados. Entretanto, em alguns dias foram identificados valores médios diários superiores a 5,0 ms^-1. Na Figura 4a, pode ser evidenciado que a maior variação na velocidade média diária do vento ocorre no período mais frio do ano. Durante este período, os valores variaram de 1,0 ms^-1 a valores superiores a 5,0 ms^-1.

O comportamento temporal da umidade relativa está apresentado na Figura 4b, mostrando que os valores máximos variaram entre 30% e 100%, os valores médios entre 20% e 90%, e os mínimos entre valores inferiores a 10% e 80%. A temperatura do ar (Figura 4c) alcançou valores máximos acima de 40°C, valores médios entre 3°C e 37°C, e mínimos abaixo de 0°C. Pode se evidenciar, no comportamento da temperatura do ar, o clima desértico na região estudada, com altos valores durante o dia e baixos valores à noite.

A distribuição anual das temperaturas do ar e do solo para a torre micrometeorológica instalada na área de estudo está apresentada na Figura 5. Pode ser vista, na referida figura, a distribuição das temperaturas na parte mais densa da vegetação tamarisk, dentro da CNWR, em 2007. Pode ser evidenciado que a temperatura do solo se mantém, durante todo o ano, bastante inferior à temperatura do ar, devido ao fato da vegetação ser densa, impedindo a incidência direta da radiação solar no solo.

3.2 Evapotranspiração Real da Vegetação Tamarisk

Na Tabela 3 estão apresentados os valores da ETr média diária para o período de 1º de março a 31 de outubro, período em que a temperatura do ar é superior a 0°C e que as plantas estão em desenvolvimento, para o ano de 2007, da vegetação tamarisk juntamente com a ET0 sobre grama. É possível identificar que a ETr da vegetação tamarisk apresentou um valor médio de 3,2 mm dia^-1. Este resultado está em concordância com os estudos desenvolvidos por Nagler et al. (2008) para a região estudada utilizando sensoriamento remoto e torres micrometeorológicas. Nagler et al. (2005) encontraram que a ETr média diária da vegetação tamarisk foi de 3,9 mm dia^-1. Os valores anuais da ET0 para a grama, assim como, a ETr da vegetação tamarisk na área de estudo em 2007, estão apresentados na Tabela 3. A ET₀da grama foi de 1734,2 mm/ano, enquanto a ETr da vegetação tamarisk, no ano de 2007, foi de 1096,2 mm/ano. Os resultados concordam com os obtidos por Gay e Hartman (1982) e Cleverly et al. (2002).

A distribuição temporal da ET₀ (grama) e ETr (tamarisk) para a área experimental no ano de 2007, está ilustrada na Figura 6. Conforme discutido anteriormente, os resultados concordam com os obtidos por Gay e Hartman (1982) e Cleverly et al. (2002) que obtiveram valores da ETr da tamarisk variando entre 0 e 12 mmdia^-1. A vegetação tamarisk apresentou valores médio, máximo e mínimo para a ETr de 3,2 mmdia^-1, 7,6 mmdia^-1 e 0,1 mmdia^-1, respectivamente.

3.3 Aplicação e Validação do S-SEBI na Vegetação Tamarisk

A Tabela 4 contém os valores diários da ETr da vegetação tamarisk, medida na torre micrometeorológica com a razão de Bowen, assim como os valores estimados pelos algoritmo S-SEBI. Observa-se que, em geral, os valores estimados pelo algoritmo baseado em técnicas de sensoriamento remoto se mantiveram muito próximos dos valores medidos na torre de fluxos. Os resultados concordam com os obtidos por Nagler et al. (2005), que obtiveram valores de ETr diária, utilizando imagens MODIS para o Rio Grande no Novo México, variando entre 4,0 e 5,0 mmdia^-1 para a vegetação. O erro quadrático médio e o erro percentual médio, entre os valores da ETr diária medidos e os estimados pelo S-SEBI foi de 0,5 mmdia^-1 e 10,6%, respectivamente. Os resultados evidenciam a aplicabilidade do método na obtenção da distribuição espacial da evapotranspiração real diária. Estes resultados estão em concordância com Weligepolage (2005), que evidencia a aplicabilidade do S-SEBI para regiões áridas e semi-áridas, assim como, onde não existem redes de estações meteorológicas bem distribuídas, uma vez que o mesmo só depende de informações da temperatura do ar no momento da passagem do satélite, o que pode ser substituído pela temperatura do píxel frio (área vegetada) (Roerink et al., 2000).

Os valores estatísticos (média, mediana e desvio padrão) da variação espacial da ETr diária, sobre toda área da CNWR, estão apresentados na Tabela 5. Observou-se que a ETr diária foi superior aos 3,5 mm dia^-1, evidenciando o alto consumo hídrico da vegetação tamarisk. O desvio padrão alcançou valores variando entre 0,7 e 1,4 mm dia^-1, o que caracteriza as diferentes densidades de vegetação dentro da CNWR.

Nas Figuras 7a – 7g estão mostradas as distribuições espaciais da ETr diária, obtida pelo S-SEBI, para toda a área estudada, nos diferentes dias do ano. É possível identificar nas imagens as áreas com diferentes densidades de vegetação tamarisk. As áreas em azul e verde escuras apresentam valores de ETr iguais ou superiores a 5 mm dia^-1, o que representa vegetação tamarisk densa. As áreas em cinza escuro e verde claras têm ETr variando entre 2 e 5 mm dia^-1, representando as áreas de vegetação de médio porte, e as áreas em cinza claro representam vagetação de baixo porte e esparsa e/ou solo exposto, a exemplo de áreas de queimadas e deserto, com ETr inferior a 2 mm dia^-1.

4. CONCLUSÕES

Foi evidenciado através da velocidade do vento, características de forte advecção de ar sobre a região estudada, e que a maior variação na velocidade média diária do vento ocorre no período mais frio do ano. No clima desértico da região estudada, a temperatura do ar é elevada durante o dia e baixa à noite.

Foi possível identificar que a ETr da vegetação tamarisk apresentou valores concordantes com os estudos desenvolvidos por Nagler et al. (2005) e Nagler et al. (2008) para a região estudada utilizando sensoriamento remoto e torres micrometeorológicas. As estimativas da ETr pelo algoritmo S-SEBI são similares aos valores medidos na torre micrometeorológica. Os baixos erros quadrático médio e percentual médio entre os valores da ETr diária medidos e os estimados pelo S-SEBI, assim como, a identificação da dinâmica da vegetação através da distribuição espacial da evapotranspiração, evidenciam a aplicabilidade do método na obtenção da evapotranspiração real diária em regiões áridas e semi-áridas.

5. AGRADECIMENTOS

Ao CNPq (Conselho Nacional para o Desenvolvimento Científico e Tecnológico), pela bolsa de doutorado concedida ao primeiro autor. Ao prof. Dr. Christopher M. U. Neale (BIE/Utah State University, EUA) pelo acolhimento e apoio durante todo o período de estágio no exterior. Aos Drs. John Osterberg (U.S. Bureau of Reclamation, Denver, CO), Doyle Watts (Wright State University) e Subramania I. Sritharan (Central State University) pela liberação dos dados micrometeorológicos da vegetação tamarisk.

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Recebido Agosto 2009

Aceito Janeiro 2010

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Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  05 Jan 2011
• Data do Fascículo
  Set 2010

Histórico

• Recebido
  Ago 2009
• Aceito
  Jan 2010