Avaliação de métodos para estimativa da emissividade atmosférica no cerrado Mato-Grossense

Silva, Jonh Billy; Gaio, Denilton Carlos; Curado, Leone Francisco Amorim; Nogueira, José de Souza; Valle Júnior, Luiz Claudio Galvão; Rodrigues, Thiago Rangel

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Sumário

ARTICLES • Rev. Ambient. Água 14 (3) • 2019 • https://doi.org/10.4136/ambi-agua.2288 copiar

Avaliação de métodos para estimativa da emissividade atmosférica no cerrado Mato-Grossense

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Resumo

Este trabalho analisou o desempenho dos métodos de Brunt (1932)BRUNT, D. Notes on radiation in the atmosphere. I. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, v. 58, n. 247, p. 389-420, 1932. https://doi.org/10.1002/qj.49705824704
https://doi.org/10.1002/qj.49705824704... , Swinbank (1963)SWINBANK, W. C. Long-Wave Radiation from clear skies. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, v. 89, n. 381, p. 339-348, 1963. https://doi.org/10.1002/qj.49708938105
https://doi.org/10.1002/qj.49708938105... , Idso and Jackson (1969)IDSO, S. B.; JACKSON, R. D. Thermal radiation from the atmosphere. Journal Geophysical Research, v. 74, n. 23, p. 5397-5403, 1969. https://doi.org/10.1029/JC074i023p05397
https://doi.org/10.1029/JC074i023p05397... , Brutsaert (1975)BRUTSAERT, W. On a derivable formula for long-wave radiation from clear skies. Water Resources Research, v. 11, n. 5, p. 742-744, 1975. https://doi.org/10.1029/WR011i005p00742
https://doi.org/10.1029/WR011i005p00742... , Idso (1981)IDSO, S. B. A set of equations for full spectrum and 8 to 14 ìm and 10.5 to 12.5 μm thermal radiation from cloudless skies. Water Resources Research, v. 17, n. 2, p. 295 304, 1981. https://doi.org/10.1029/WR017i002p00295
https://doi.org/10.1029/WR017i002p00295... e Bignami et al. (1995)BIGNAMI, F.; MARULLO, S.; SANTOLERI, R.; SCHIANO, M. E. Longwave radiation budget in the Mediterranean Sea. Journal of Geophysical Research, v. 100, n. C2, p. 2501-2514, 1995. https://doi.org/10.1029/94JC02496
https://doi.org/10.1029/94JC02496... para estimativa da emissividade atmosférica para dados obtidos na região do Cerrado Campo Sujo, na baixada cuiabana. As estimativas foram comparadas com dados calculados pela equação do balanço de energia para dois períodos estudados, seco (maio a agosto) e chuvoso/úmido (setembro a dezembro) de 2009. Os métodos de Swinbank e Idso and Jackson, que levam em consideração apenas a Temperara do ar, obtiveram melhor desempenho durante o período chuvoso. Em contrapartida, os métodos que levam em consideração a pressão de vapor d’água e a temperatura do ar (Brunt, Brutsaert, Bignami e Idso) tiveram melhor desempenho durante a estação seca, sendo as equações de Idso e Brutsaert que apresentaram melhor desempenho para o local e período estudados, obtendo os maiores índices de concordância, e sendo assim, as equações mais indicadas para a estimativa da emissividade atmosférica para o local de estudo.

Palavras-chave:
campo sujo Cerrado; pressão de vapor d’água; temperatura do ar

Model	Equation
Brunt (1932)	ε = $0,52 + 0,065 \sqrt{e_{a}}$
Swinbank (1963)	ε = $9,2 . 10^{- 6} {T_{a r}}^{2}$
Idso and Jackson (1969)	ε = $1 - 0,26 e x p [- 7,77 . 10^{- 4} (273 - T_{a r})]$
Brutsaert (1975)	ε = $1,24 {(e_{a} / T_{a r})}^{1 / 7}$
Idso (1981)	ε = $0,7 + 5,95 . 10^{- 5} e_{a} e x p (1500 / T_{a r})$
Bignami (1995)	ε = $0,684 + 0,0056 e_{a}$

Dry season
	May			June			July			August
	Min	Avg	Max	Min	Avg	Max	Min	Avg	Max	Min	Avg	Max
BE	0.93	0.98	1.06	0.88	0.95	1.05	0.88	0.94	1.00	0.86	0.93	1.08
IJ	0.79	0.85	0.87	0.80	0.84	0.86	0.76	0.84	0.87	0.74	0.83	0.89
SW	0.77	0.82	0.84	0.78	0.82	0.84	0.74	0.82	0.84	0.69	0.80	0.86
BT	0.84	0.88	0.91	0.82	0.87	0.91	0.82	0.86	0.91	0.80	0.83	0.89
BR	0.80	0.90	0.94	0.82	0.89	0.93	0.76	0.90	0.94	0.81	0.92	0.98
BG	0.77	0.83	0.85	0.78	0.82	0.85	0.76	0.81	0.84	0.77	0.80	0.84
ID	0.83	0.90	0.94	0.84	0.89	0.94	0.84	0.87	0.92	0.82	0.85	0.93
Wet Season
	September			October			November			December
	Min	Avg	Max	Min	Avg	Max	Min	Avg	Max	Min	Avg	Max
BE	0.89	1.03	1.11	0.97	1.04	1.09	0.92	1.04	1.12	0.85	1.03	1.09
IJ	0.80	0.86	0.90	0.85	0.87	0.89	0.83	0.86	0.88	0.83	0.87	1.00
SW	0.82	0.83	0.87	0.84	0.84	0.86	0.87	0.84	0.85	0.88	0.71	0.84
BT	0.81	0.86	0.90	0.90	0.87	0.89	0.86	0.88	0.91	0.69	0.76	0.91
BR	0.78	0.92	1.00	0.83	0.93	0.98	0.84	0.93	0.96	0.68	0.88	0.94
BG	0.78	0.82	0.85	0.82	0.85	0.87	0.82	0.86	0.87	0.82	0.83	0.87
ID	0.84	0.88	0.90	0.88	0.91	0.89	0.91	0.93	0.88	0.92	0.80	1.00

Dry season
Method	MAD	MSE	R²	d	r	Classification	c	Performance
Idso and Jackson	-0.07	0.22	0.93	0.32	0.33	Intermediate	0.11	Very Poor
Swinbank	-0.09	0.22	0.93	0.38	0.41	Intermediate	0.15	Very Poor
Brutsaert	-0.09	0.20	0.94	0.72	0.59	High	0.42	Poor
Brunt	-0.05	0.20	0.95	0.71	0.55	High	0.39	Very Poor
Bignami	-0.13	0.22	0.93	0.68	0.59	High	0.40	Very Poor
Idso	-0.07	0.19	0.95	0.73	0.59	High	0.43	Poor
Wet season
Method	MAD	MSE	R²	d	r	Classification	c	Performance
Idso and Jackson	-0.09	0.18	0.96	0.31	0.31	Intermediate	0.09	Very Poor
Swinbank	-0.12	0.27	0.89	0.18	-0.12	Low	-0.02	Very Poor
Brutsaert	-0.10	0.24	0.92	0.16	-0.17	Low	-0.03	Very Poor
Brunt	-0.10	0.24	0.92	0.16	-0.17	Low	-0.03	Very Poor
Bignami	-0.10	0.20	0.94	0.26	-0.07	Very Low	-0.02	Very Poor
Idso	-0.08	0.22	0.94	0.16	-0.16	Low	-0.02	Very Poor

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[1] ^*Corresponding author: Thiago Rangel Rodrigues, e-mail: thiago.r.rodrigues@ufms.br