O QUE CONTROLA A EVAPOTRANSPIRAÇÃO REAL (ET) NA CAATINGA? UMA ANÁLISE DE SENSIBILIDADE DA ET BASEADA EM SENSORIAMENTO REMOTO E MACHINE LEARNING

Código

XVIII-SRHNE0063

Autores

Eduardo Gonçalves Patriota, Cinthia Maria de Abreu Claudino, José Lindemberg Vidal-Barbosa, Filipe Carvalho Lemos, GUILLAUME F. BERTRAND, Cristiano das Neves Almeida, VICTOR HUGO RABELO COELHO

Tema

4. Qualidade da Água, Monitoramento e Inovação Tecnológica

Resumo

O machine learning (ML) pode auxiliar na melhoria de diversas estimativas hidrológicas, inclusive da evapotranspiração real (ET) obtida através do sensoriamento remoto. Porém, torna-se essencial saber quais são as variáveis preditoras mais importantes que controlam a ET, especialmente em contextos singulares como a Caatinga. Assim, o presente trabalho avaliou em 4 torres de fluxo da Caatinga a sensibilidade do modelo Random Forest no que diz respeito a remoção de diferentes preditores (precipitação - P, temperatura do solo - ST, velocidade do vento - WS, umidade do solo - SM) do treinamento, empregando a ET original do modelo Evaluation and Spatial Temporal Improvement of MODIS EvapoTranspiration (ESTIMET). Quatro métricas estatísticas (o erro absoluto médio - MAE, o erro quadrático médio - RMSE, o viés percentual - PBIAS e o coeficiente de concordância - Pc) indicaram perdas pronunciadas com a remoção da ST. Os resultados indicaram que em ambientes com pouca disponibilidade hídrica, fatores energéticos tornam-se os principais moduladores, especialmente em locais de vegetação natural preservada e menor interferência antrópica.