AVALIAÇÃO DE MODIFICAÇÕES NO ALGORITMO DO MODELO GEESEBAL

Código

XXVI-SBRH1164

Autores

Gabriel Matte Rios Fernandez, ANDERSON LUIS RUHOFF, Bruno César Comini de Andrade, LEONARDO LAIPELT DOS SANTOS

Tema

STE108 - Avanços na Evapotranspiração: da observação ao monitoramento em larga escala

Resumo

Este estudo propõe e avalia modificações no modelo Google Earth Engine Surface Energy Balance Algorithm for Land (geeSEBAL), com o objetivo de aprimorar a acurácia das estimativas de evapotranspiração (ET) para o contexto brasileiro. O modelo geeSEBAL utiliza computação em nuvem, dados de sensoriamento remoto, informações meteorológicas e imagens Landsat para estimar a ET diária a partir do balanço de energia na superfície terrestre. As modificações avaliadas neste estudo incluem a implementação de novos filtros para calibração automatizada, seleção aprimorada de pixels de referência (frio/quente), filtros de uso e cobertura do solo, atualização do cálculo do saldo de radiação diária e da evapotranspiração diária. As alterações propostas foram validadas com dados de 27 torres de fluxo espalhadas pelo Brasil, permitindo comparar o desempenho do modelo com e sem as novas implementações. A partir das métricas estatísticas adotadas, os resultados não demonstram avanços acurácia das estimativas de ET, no entanto apresentamos as respostas do modelo para cada alteração que deve ser avaliada pelo usuário no uso das estimativas para diferentes objetivos e áreas de estudo. A partir dessas análises, novas linhas de desenvolvimento do modelo podem ser delimitadas. Apresentamos uma validação do geeSEBAL no Brasil, destacando a importância do modelo como ferramenta estratégica para a gestão de recursos hídricos e o planejamento sustentável do uso da água