Análise da evapotranspiração, índices biofísicos e o uso da terra em uma bacia hidrográfica
Carregando...
Arquivos
Data
2023-07-04
Autores
Orientador
Lourenço, Roberto Wagner 
Coorientador
Pós-graduação
Ciências Ambientais - Sorocaba
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Tese de doutorado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
A gestão de bacias hidrográficas pode ser realizada de diversas formas, especialmente considerando os avanços tecnológicos e científicos atuais. A análise das variáveis ambientais que impactam diretamente o funcionamento e equilíbrio dos ecossistemas proporciona o entendimento da dinâmica ambiental, em particular as relacionadas à variabilidade climática do ambiente regional e local. Entre essas variáveis, destaca-se a evapotranspiração real (ETa), que representa uma das formas de recarga hídrica da atmosfera. Além disso, os índices biofísicos (NDVI, NDWI, SAVI e IAF), que estão relacionados aos processos fenológicos da vegetação e ao uso da terra, cumprem um papel fundamental no equilíbrio dos ecossistemas. Nesse contexto, o objetivo desta pesquisa foi analisar a relação entre os índices biofísicos, o uso e a ocupação da terra com a ETa na Bacia Hidrográfica do rio Sorocabuçu. Para o mapeamento do uso da terra e a obtenção dos índices biofísicos, foram utilizadas imagens de satélite do Sentinel-2B, Sentinel-1A e dados meteorológicos do ERA5-Land. Os dados provenientes dos sensores Radar de Abertura Sintética (Synthetic Aperture Radar - SAR) não são afetados pela presença de fatores atmosféricos como nuvens, por exemplo, o que permite a aquisição de informações de forma contínua. Dessa forma, utilizou-se os dados do Sentinel-1 (SAR) para estimar o NDVI e NDWI entre os anos de 2019 e 2020 em uma área experimental. Foram construídos quatro modelos de regressão (RL, SVM, RF e ANN) para estimar os índices de vegetação com base nos dados de retroespalhamento do SAR como variáveis independentes e os índices NDVI e NDWI obtidos por meio do Sentinel-2 como variáveis dependentes. Esses modelos foram implementados por meio da Validação Cruzada (Cross-Validation), e suas métricas de desempenho e testes estatísticos foram avaliados para determinar o modelo mais adequado. De maneira similar, os índices biofísicos foram admitidos a uma outra análise de regressão linear com múltiplas variáveis, utilizando NDVI, NDWI, SAVI e IAF como variáveis independentes, e ETa como variável dependente. Os resultados indicaram uma dinâmica média superior a 0,7 entre os dados SAR e os índices de vegetação convencional. A análise da relação entre a ETa e os índices biofísicos revelou correlações moderadas, fortes e muito fortes ao longo dos meses, demonstrando que a estimativa precisa da ETa é fundamental para compreender a função vital da vegetação na disponibilidade e gestão dos recursos hídricos. Isso reforça a importância das práticas de manejo ambiental na gestão das bacias hidrográficas.
Resumo (português)
Watershed management can be accomplished in several ways, especially considering current technological and scientific advances. The analysis of environmental variables that directly impact the functioning and balance of ecosystems provides an understanding of environmental dynamics, in particular those related to the climatic variability of the regional and local environment. Among these variables, real evapotranspiration (ETa) stands out, which represents one of the forms of water recharge in the atmosphere. In addition, biophysical indices (NDVI, NDWI, SAVI and IAF), which are related to the phenological processes of vegetation and land use, play a fundamental role in the balance of ecosystems. In this context, the objective of this research was to analyze the relationship between biophysical indices, land use and occupation with ETa in the Sorocabuçu River Basin. To map land use and obtain biophysical indices, satellite images from Sentinel-2B, Sentinel-1A and meteorological data from ERA5-Land were used. The data coming from the Synthetic Aperture Radar (SAR) sensors are not affected by the presence of atmospheric factors such as clouds, for example, which allows the acquisition of information continuously. Thus, Sentinel-1 (SAR) data were used to estimate NDVI and NDWI between the years 2019 and 2020 in an experimental area. Four regression models (RL, SVM, RF and ANN) were constructed to estimate vegetation indices based on SAR backscattering data as independent variables and NDVI and NDWI indices obtained through Sentinel-2 as dependent variables. These models were implemented through Cross-Validation, and their performance metrics and statistical tests were evaluated to determine the most appropriate model. Similarly, the biophysical indices were admitted to another linear regression analysis with multiple variables, using NDVI, NDWI, SAVI and IAF as independent variables, and ETa as the dependent variable. The results indicated an average dynamic higher than 0.7 between the SAR data and the conventional vegetation indices. The analysis of the relationship between ETa and biophysical indices revealed moderate, strong and very strong correlations over the months, demonstrating that the accurate estimation of ETa is fundamental to understand the vital function of vegetation in the availability and management of water resources. This reinforces the importance of environmental management practices in watershed management.
Descrição
Idioma
Português