Modelagem da evapotranspiração no Noroeste Paulista utilizando o algoritmo SAFER

Abstract

Com a necessidade de produzir mais alimentos, a agricultura irrigada é cada vez mais citada como forma de otimização das terras agricultáveis ao redor do mundo. O Brasil, como grande produtor mundial de diversas culturas e com potencial de aumento de suas áreas irrigadas, tem a possibilidade de expansão de produção junto à maximização dos recursos hídricos. Uma agricultura irrigada sustentável só é possível com o manejo da irrigação feito de forma adequada, ou seja, a aplicação de água deve ser realizada com base na necessidade hídrica das culturas de interesse. Neste cenário, a aplicação de algoritmos em imagens de satélite para estimativa da evapotranspiração vem sendo utilizados ao redor do mundo. Dentre esses algoritmos, destaca-se o SAFER (Simple Algorithm For Evapotranspiration Retrieving), que surgiu, em meio a outros modelos, como um método simplificado para obtenção da evapotranspiração por sensoriamento remoto. Apesar de muito utilizado em diversas culturas e biomas brasileiros, alguns autores sugerem que o SAFER passe por calibrações e validações para melhor acurácia dos dados estimados. Uma das maneiras de realizar a calibração é por meio do sistema Eddy covariance, que mensura a evapotranspiração em campo, e assim, pode-se utilizar os dados mensurados no melhor ajuste dos coeficientes do SAFER. Assim, este trabalho teve por objetivo mensurar, avaliar e sobretudo calibrar o algoritmo SAFER nas culturas do milho e cana-de-açúcar na região Noroeste Paulista, combinando dados de sensoriamento remoto e medidas micrometeorológicas provindas do Eddy covariance. Na cultura da cana-de-açúcar foram determinados os coeficientes do SAFER como “a” igual a 0,05 e “b” igual a -0,002. Obtendo valores de RMSE de 0,77 mm dia-1 e NSE de 0,56. Já para a cultura do milho, o valor de “a” observado foi de 1 e “b” de -0,003 e -0,0002 para os satélites Landsat 8 e Sentinel 2, respectivamente. Os valores de RMSE foram de 1,0 mm dia-1 para o satélite Landsat 8 e 0,8 mm dia-1 para o Sentinel 2, e NSE de 0,55 e 0,87 para o Landsat e Sentinel, respectivamente. Reitera-se que, é necessário a continuidade de estudos para melhor precisão da modelagem da evapotranspiração pelo algoritmo SAFER.

With the need to produce more food, irrigated agriculture is increasingly mentioned as a way to optimize arable land worldwide. Brazil, as a major global producer of various crops with the potential to expand its irrigated areas, has the possibility of increasing production while maximizing water resources. Sustainable irrigated agriculture is only possible with proper irrigation management, meaning water application should be based on the water needs of the target crops. In this scenario, the application of algorithms on satellite images for estimating evapotranspiration has been used worldwide. Among these algorithms, the SAFER (Simple Algorithm For Evapotranspiration Retrieving) stands out. It emerged, among other models, as a simplified method for obtaining evapotranspiration through remote sensing. Despite being widely used in various Brazilian crops and biomes, some authors suggest that SAFER undergo calibrations and validations for better accuracy of the estimated data. One way to perform calibration is through the Eddy covariance system, which measures evapotranspiration in the field. Thus, the measured data can be used to better adjust SAFER coefficients. This study aimed to measure, evaluate, and especially, calibrate the SAFER algorithm in corn and sugarcane crops in the Northwestern region of São Paulo, combining remote sensing data and micrometeorological measurements from the Eddy covariance. For sugarcane cultivation, SAFER coefficients were determined as "a" equal to 0.05 and "b" equal to -0.002, with RMSE values of 0.77 mm day-1 and NSE of 0.56. As for corn cultivation, the observed value of "a" was 1, and "b" was -0.003 and -0.0002 for Landsat 8 and Sentinel 2 satellites, respectively. The RMSE values were 1.0 mm day-1 for Landsat 8 and 0.8 mm day-1 for Sentinel 2, with NSE values of 0.55 and 0.87 for Landsat and Sentinel, respectively. It is emphasized that further studies are necessary for better precision in modeling evapotranspiration using the SAFER algorithm.