UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS COORDENAÇÃO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA MAPEAMENTO DA ESTIMATIVA DO SALDO DE RADIAÇÃO INSTANTÂNEA NO MÉDIO SÃO FRANCISCO COM BASE EM SENSORES REMOTOS E O

Livre

0
0
96
5 months ago
Preview
Full text

  UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS

  INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS COORDENAđấO DE PốS-GRADUAđấO EM METEOROLOGIA

  

MAPEAMENTO DA ESTIMATIVA DO SALDO DE RADIAđấO INSTANTÂNEA

NO MÉDIO SÃO FRANCISCO COM BASE EM SENSORES REMOTOS E O

MODELO DE ELEVAđấO DIGITAL

ROMILSON FERREIRA DA SILVA

  Maceió - AL Fevereiro de 2010 UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS

  INSTITUTO DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS COORDENAđấO DE PốS-GRADUAđấO EM METEOROLOGIA

  

MAPEAMENTO DA ESTIMATIVA DO SALDO DE RADIAđấO INSTANTÂNEA

NO MÉDIO SÃO FRANCISCO COM BASE EM SENSORES REMOTOS E O

MODELO DE ELEVAđấO DIGITAL

Romilson Ferreira da Silva

  Orientador: Professor Frederico Tejo Di Pace

  Dissertação submetida ao colegiado do Curso de Pós-Graduação em Meteorologia da Universidade Federal de Alagoas como parte dos requisitos à obtenção do grau de Mestre em Meteorologia.

  Maceió - AL Fevereiro de 2010

  

Catalogação na fonte

Universidade Federal de Alagoas

Biblioteca Central

Divisão de Tratamento Técnico

  

Bibliotecária Responsável: Maria Auxiliadora G. da Cunha

S586m Silva, Romilson Ferreira da.

  Mapeamento da estimativa do saldo de radiação instantânea no Médio São Francisco com base em sensores remotos e o modelo de elevação digital / Romilson Ferreira da Silva, 2010. xii, 80 f. : il.

  Orientadores: Frederico Tejo Di Pace.

Dissertação (mestrado em Meteorologia) – Universidade Federal de Alagoas.

Instituto de Ciências Atmosféricas. Maceió, 2010.

  Bibliografia: f. 72-77. Anexos: f. 78-80.

1. Saldo de radiação. 2. Modelo de elevação digital. 3. SEBAL. I. Título.

  CDU: 551.521.2

  

DEDICATÓRIA

  Dedico este trabalho a minha família e a todos que, nesta gênese, continuam a se ajudar para continuar esta história. Dedico também a minha companheira e esposa, que soube ajudar, acalentar e incentivar nos momentos mais difíceis desta caminhada. Antes de tudo, ao poderoso Deus, pois permitiu que tudo fosse possível. A Dona Josefa, minha amada mãe e a Ronaldo, vocês estarão sempre conosco.

  Ao Professor Dr. Frederico Tejo Di Pace, pelas orientações, revisões, incentivos e, porque não dizer, paciência no apoio do desenvolvimento desta orientação e durante o meu período acadêmico na UFAL.

  

AGRADECIMENTO

  Aos professores do Instituto de Ciências Atmosféricas (ICAT) – UFAL. Aos Amigos do Laboratório de Meteorologia de Pernambuco

  • – LAMEPE, pelo estímulo e compreensão tão necessários no ambiente de trabalho.

  A outros tantos amigos que contribuíram com esta obra, permitam pedir-lhes desculpas, pois seria impossível citar todos.

  

RESUMO

  Este trabalho teve por objetivo estimar o saldo de radiação instantânea à superfície terrestre, através de imagens do TM-Landsat 5, fazendo uso do algoritmo SEBAL em duas situações: a) com o Modelo de Elevação Digital (MED) e b) sem o MED. A área estudada está localizada no semi-árido nordestino brasileiro, entre os Estados de Alagoas e Sergipe, região onde o Rio São Francisco faz a divisa entre os dois estados. As imagens são compostas por sete bandas espectrais e referem-se aos dias 17 de janeiro de 1987, 17 de outubro de 1999 e 07 de dezembro de 2006, na órbita 215 e ponto 67. Verificou-se que os valores estimados do albedo da superfície foram maiores quando estimados com o MED, apresentando valores entre 3,94 % a 31,5 % para 17/01/1987; 4,87 % a 44,81 % para 17/10/1999 e 3,62 % a 41,42 % para 07/12/2006. Os valores estimados sem o MED foram: 3,90 % a 30,47 % para 17/01/1987; 4,80 % a 41,00% para 17/10/1999 e 2,95 % a 39,60 para 07/12/2006. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (IVDN) não apresentou diferenças significativas entre os métodos apresentados. Também os valores estimados para a temperatura da superfície não apresentaram variações para as duas situações propostas. Foram obtidos maiores valores de Índice de Área Foliar (IAF) quando considerado o Modelo de Elevação Digital, os valores máximos foram: 1,37; 1,73 e 1,45 para 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, respectivamente, valores estes obtidos com ouso do MED, quando não utilizado o MED os máximos estimados foram: 0,94; 1,55 e 1,38, para 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, respectivamente. Os valores médios também apresentaram desvios: 0,30; 0,22 e 0,18 com o MED para 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, respectivamente, enquanto as médias sem o MED foram: 0,29; 0,20 e 0,17. Constataram-se grandes diferenças nos valores instantâneos do

  2

  2

  saldo de radiação à superfície: 435,73 W/m e 822,08 W/m para o dia 17/01/1987; 384,19

  2

  2

  2

  2 W/m e 890,11 W/m para o dia 17/10/1999; 387,20 W/m e 899,59 W/m para o dia

  07/12/2006, valores estes obtidos aplicando o MED. As estimativas sem o MED foram:

  2

  2

  2

  2

  424,98 W/m e 711,88 W/m para o dia 17/01/1987; 402,10 W/m e 795,58 W/m para o dia

  2

  2

  17/10/1999; 398,54 W/m e 842,86 W/m para 07/12/2006. Isto mostra a importância de estudos comparativos realizados com o MED.

  Palavras-Chaves: Saldo de radiação, Modelo de Elevação Digital, SEBAL

  

ABSTRACT

  The presented work aimed to estimate the balance of instantaneous radiation to Earth surface, through TM

  • – Landsat 5 images, making use of SEBAL algorithm in two situation: a) considering the Digital Elevation Model (DEM) and b) not considering the Digital Elevation Model (DEM). The studied area is located in the Brazil’s northeast semi arid, between the states of Alagoas and Sergipe, region where São Francisco River borders both states. The used images are composed by seven spectral bands, concerning January 17, 1987; October 17, 1999 and December 07, 2006, at orbit 215 and point 67. It was verified that the estimated values of surface albedo were higher when estimated with the Digital Elevation Method. Presenting values between 3,94 % and 31,50% in 01/17/1987; 4,87 % and 44,81 % in 10/17/1999; and 3,62 % and 41,42 % in 12/07/2006, values estimated with DEM. Without DEM the values estimated for albedo were between 3,90 % and 30,47 % in 01/17/1987; 4,80 % and 41,00 % in 10/17/1999; and 2,95 % and 39,60 % in 12/07/2006. The Normalized Difference Veg etaion Index (NDVI) didn’t presented significant difference between the presented methods. Also, the estimated surface temperature didn’t presented considerable variation. It was verified that the estimated values of Leaf Area Index (LAI) were higher when estimated with the Digital Elevation Method. Presenting values between for maximum values 1,37; 1,73 and 1,45 in 01/17/1987, 17/10/1999 e 12/07/2006, respectively, Without DEM the values estimated for LAI were between 0,94; 1,55 and 1,38 in 01/17/1987; 10/17/1999 and 12/07/2006, respectively. For the surface radiation balance instantaneous

  2

  values, big differences were observed: values between 435,73 W/m² and 822,08 W/m for

  2

  2

  01/17/1987; 384,19 W/m to 890,11 W/m for 10/17/1999 and 387,20 to 899,59 W/m² for 12/07/2006, obtained with DEM. The surface radiation balance values without DEM were:

  2

  2

  2

  2

  424,98 W/m to 711,88 W/m for 01/17/1987; 402,10 W/m to 795,58 W/m for 10/17/1999

  2

  and 398,54 to 842,86 W/m for 12/07/2006. The estimated results for the instantaneous radiation balance, obtained with the SEBAL algorithm, considering the Digital Elevation Method, where higher than the values obtained without DEM. This show the importance of comparatives studies with DEM. Key-words: Radiation Balance, Digital Elevation Model, SEBAL.

  Key-Words: Radiation Balance, Digital Elevation, SEBAL

  

LISTA DE FIGURAS

Figura 2.1 - Informação X tipo de sensor (Novas, 2008) .......................................................... 6Figura 2.2 - Partes componentes de um sistema sensor (Moreira, 2005) .................................. 7Figura 2.3 - Landsat 1 (http://landsat.gsfc.nasa.gov/about/, acesso em 15/12/2009). ............... 9Figura 2.4 - Landsat 5

Figura 3.1 - Localização da área em estudo ............................................................................ 17Figura 3.2 - Paisagem local, (a) parte da barragem da Usina Hidrelétrica de Xingó, (b) cânion

  

Figura 3.3 - Paisagem definindo o relevo em terceira dimensão ............................................ 19Figura 3.4 - Áreas urbanas identificadas no recorte. ............................................................... 19Figura 3.5 - Aparelho de Sistema de Localização Global

Figura 3.6 - Mosaico do Modelo de Elevação Digital (MED) gerado a partir das imagens SC-

  

Figura 3.7 - Recorte do MED com as coordenadas da área em estudo. .................................. 25Figura 3.8 - Modelo de Elevação Digital com níveis de cores com as altitudes da cena. ....... 25Figura 3.9 - Modelo de Elevação Digital (MED): inclinação (grau). ..................................... 26Figura 3.10 - Modelo de Elevação Digital (MED): imagem do ângulo azimutal da normal de

  

Figura 3.11 - Recorte da área em estudo com combinação das bandas 5,4,3/RGB em

  

Figura 3.12 - Recorte da área em estudo com combinação das bandas 5,4,3/RGB em

  

Figura 3.13 - Recorte da área em estudo com combinação das bandas 5,4,3/RGB em

  

Figura 3.14 - Diagrama das etapas do processamento do Balanço de radiação à superfície do

  

  

Figura 4.2 - Recorte da imagem em estudo, com combinação das bandas espectrais

  

  

Figura 4.4 - Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia

  

Figura 4.5 - Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia

  

  

  

Figura 4.7 - Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia

  

Figura 4.8 - Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia

  

Figura 4.9 - Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia

  

  

Figura 4.11 - Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 17/01/1987

  

Figura 4.12 - Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 17/10/1999

  

Figura 4.13 - Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 17/10/1999

  

Figura 4.14 - Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 07/12/2006

  

Figura 4.15 - Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 07/12/2006

  

Figura 4.16 - Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 17/01/1987 com o

  

Figura 4.17 -

Figura 4.18 - Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 17/10/1999 com o

  

Figura 4.19 - Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 17/10/1999 sem o

  

Figura 4.20 - Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 07/12/2006 com o

  

Figura 4.21 - Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 07/12/2006 sem o

  

Figura 4.22 - Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 17/01/1987 com o

  

Figura 4.23 - Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 17/01/1987 sem o

  

Figura 4.24 - Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 17/10/1999 com o

  

Figura 4.25 - Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 17/10/1999 sem o

  

Figura 4.26 -

Figura 4.27 - Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 07/12/2006 sem o

  

Figura 4.28 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da

  

Figura 4.29 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da

  

Figura 4.30 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da

  

Figura 4.31 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da

  

Figura 4.32 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da passagem do satélite para o dia 07/12/2006 com o MED. ........................................................................ 64Figura 4.33 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da

  

Figura 4.34 - Relação entre albedo e Rn, (a) imagem classificada do albedo da superfície com

  

Figura 4.35 - Relação entre albedo e Rn, (a) imagem classificada do albedo da superfície sem

  

Figura 4.36 - Relação entre albedo e Rn, (a) imagem classificada do albedo da superfície

  

Figura 4.37 - Relação entre albedo e Rn, (a) imagem classificada do albedo da superfície com

  

  

LISTA DE TABELAS

Tabela 2.2 - Características das Bandas Espectrais do TM-Landsat 5 (Novas, 2008) ............ 10Tabela 2.3 - Albedo Médio diário para diferentes superfícies vegetadas, obtidos em diferentes

  

Tabela 3.1 - Dados de precipitação pluviométrica e temperatura do ar da estação

  

Tabela 3.2 - Valores estatísticos da elevação, inclinação e azimute da normal dos pixels,

  

Tabela 3.3 - Bandas de imagens do TM-Landsat 5, com os respectivos coeficientes de

  

Tabela 4.1 - Valores da declinação solar, ângulo zenital, ângulo horário, distância relativa

  

Tabela 4.2 - Valores estatísticos do ângulo zenital do Sol (Z): mínimo, máximo, moda, média

  

  

  

Tabela 4.4 - Valores estatísticos do albedo da superfície (%): mínimo, máximo, médio, moda

  

Tabela 4.5 - Valores estatísticos do IVDN: mínimo, máximo, média, moda e desvio padrão

  

Tabela 4.6 - Valores estatísticos do Índice de Área Foliar para os dias 17/01/1987,

  

Tabela 4.7 - Valores estatísticos do IVAS: mínimo, máximo, média e desvio padrão dos dias

  

Tabela 4.8 - Valores estatísticos da Temperatura da Superfície (Ts): mínimo, máximo, média

  

  

  

Tabela 4.9 - Valores estatísticos da Radiação de Onda Curta Incidente (R S

  

  

  

Tabela 4.10 - Valores estatísticos da Radiação de Onda Longa Incidente (R L

  

  

  

Tabela 4.11 - Valores estatísticos da Radiação de Onda Longa Emitida (R L

  

  

  

  

LISTA DE SIGLAS E SÍBOLOS

  ASTER Advanced Spacebone Thermal Emission and Reflection Radiometer AVHRR Advanced Very High Resolution Radiometer AVIRIS Airborne Visible/ Infrared Imaging Spectrometer CHESF Companhia Hidro Elétrica do São Francisco ERTS-1 Earth Resources Tecnology Satellite 1 EMBRAPA Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária ETM + Enhaced Thematic Mapper GPS Global Positioning System HRV High Resolution Visible

  IAF Índice de Área Foliar

  IVAS Índice de Vegetação Ajustado ao Solo

  IVDN Índice de Vegetação da Diferença Normalizada MDT Modelo Digital do Terreno MED Modelo de Elevação Digital MSS Multiespectral Scanner Subsystem MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer NASA National Aeronautics and Space Aministration ND Número Digital NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration PAR Radiação Fotossinteticamente Ativa PISNC Projeto de Irrigação Senador Nilo Coelho RBV Return Beam Vidicon REM Radiação Eletromagnética RGB Red, Gren, Blue SEBAL Surface Energy Balance Algorithm for Land SITIM Sistema de Tratamento Digital de Imagens SMMR Scanning Multichannel Microwaver Radiometer SR Sensoriamento Remoto TIROS Television and Infrared Observation Satellite TM Thematic Mapper WGS 84 World Geodetic System de 1984

  UA Unidades Astronômicas UFCG Universidade Federal de Campina Grande UTM λi k

  Radiação de Onda Longa Emitida pela Superfície R

  ângulo horário (em radianos) o

  ω

  Ângulo de Aspecto da Superfície (em radianos)

  s Inclinação da Superfície (em radianos); γ

  Latitude do Pixel (em radianos);

  φ

  Declinação do Sol (em radianos)

  δ

  Radiação de Onda Curta Incidente i Inclinação do Terreno S Constante Solar Ta Temperatura do Ar Ts Temperatura da Superfície Terrestre

  S ↓

  Rn Saldo de Radiação R

  ↓ Radiação de Onda Longa Incidente

  L

  L ↑

  Irradiância Solar Epectral de Cada Banda no Topo da Atmosfera ζ Constante de Stefan-Boltzman. α

  Radiância Espectral R

  L λi

  ρV Reflectividade do Vermelho dT-S Distância Relativa Terra-Sol

  αtoa Albedo Planetário

  εo Emissividade da Superfície

  εNB Emissividade Termal

  ρIV Reflectividade do Infravermelho Próximo

  εa Emissividade Atmosférica

  Reflectância Monocromática de Cada Banda ( λi)

  Latitude ρλi

  Declinação do Sol φ

  Ângulo Horário δ

  Ângulo de Aspecto da Superfície ω

  Albedo da Superfície γ

  Emissividade de Cada Pixel Zi Ângulo Zenital do Sol a Ângulo Azimutal Kc Coeficiente de Cultura

  L Radiância Espectral de Cada Banda λi k Irradiância Solar Espectral de Cada Banda no Topo da Atmosfera

  λi

  Z Ângulo Zenital Solar

  d Quadrado da Razão Entre a Distância Média Terra-Sol r

  Dia do Ano Г TOA Albedo Planetário α PO Radiação Solar Refletida pela Atmosfera α

  Transmissividade Atmosférica τ

  sw

  

SUMÁRIO

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

1. INTRODUđấO

  O desenvolvimento dos satélites trouxe considerável aperfeiçoamento nas atividades meteorológicas, as mudanças ocorreram das atividades diárias, como a previsão do tempo, à análise climatológica de parâmetros estimados através de sistemas remotos.

  Ainda assim, a obtenção de determinadas variáveis meteorológicas continua sendo uma tarefa complexa, pois o alto custo financeiro e o longo tempo que demanda obtê-las inviabilizam esta proposta.

  Por isso, os sistemas sensores têm assumido importância cada vez maior no monitoramento dos recursos naturais terrestres, através deles é possível a obtenção dos componentes do Saldo de Radiação (Rn) para grandes áreas, porém, algumas considerações são necessárias devido a fatores específicos.

  Os padrões apresentados por diferentes componentes do balanço de radiação e energia à superfície sobre diferentes tipos de vegetação são controlados por características da superfície, como albedo, área foliar, rugosidade, capacidade fotossintética, entre outros, que controlam a temperatura e umidade do ar, a velocidade do vento, a evapotranspiração e até mesmo a precipitação (Pielke et al., 1991).

  Levando em consideração a superfície do globo terrestre, que tem como características naturais regiões acidentadas, onde a planificação é a exceção, é razoável imaginar que os produtos confeccionados a partir das informações obtidas por sensores remotos sobre tais condições de relevo terão que levar em conta o aspecto da rugosidade, sob o risco de subestimarem sua influência nos valores obtidos.

  Todo este desenvolvimento tecnológico tem aumentado o número de pesquisas empregando técnicas de sensoriamento remoto, algoritmos foram propostos para identificação de áreas de cultivo, bem como, na estimativa de parâmetros biofísicos a serem utilizados em modelos de crescimento, produtividade, balanço hídrico, etc.

  Seguindo esta linha, para se estimar os diferentes componentes do balanço de radiação à superfície com imagens de satélites, alguns algoritmos têm sido formulados, como exemplo tem-se o SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land), proposto por Bastiaanssen (1995). O SEBAL tem sido aplicado em diferentes países e em diversas áreas da região semi- árida do Nordeste brasileiro, como o fizeram Di Pace (2004), Araújo (2006), Novas (2008).

  Entretanto, apesar de o SEBAL ter sido validado em diversos estudos, em sua forma mais comum, ele é empregado sem levar em conta alguns efeitos do relevo local pois a altitude é, quase sempre, considerada constante para a região estudada. Em se tratando de pequenas dimensões os efeitos podem ser insignificantes, entretanto, quando consideradas grandes áreas isto será pouco provável continuar valendo.

  Di Pace (2004) ao estimar o balanço de radiação à superfície terrestre em região do semi-árido brasileiro fazendo o cômputo do algoritmo SEBAL, primeiramente com o Modelo de Elevação Digital (MED) e depois sem o MED.

  Menezes (2006) também utilizou o Modelo de Elevação Digital ao estimar a evapotranspiração na região do Quadrilátero Ferrífero Mineiro. Diante do exposto, este trabalho tem por objetivo estimar o saldo de radiação instantânea à superfície no médio São Francisco com base em sensores remotos utilizando imagens do Landsat 5

  • – TM. Para tal, foram geradas estimativas em dois cenários: a) com o Modelo de Elevação Digital e b) sem o Modelo de Elevação Digital.

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2.1 Sensoriamento Remoto

  O Sensoriamento Remoto (SR) pode ser definido como “Ciência e arte de obter informações a respeito de um objeto, área ou fenômeno pela análise de dados adquiridos por um dispositivo que não está em contato com o objeto, áre a ou fenômeno sob investigação” (Lillesand e Kiefer, 1987) o u “Ciência de observação à distância (Barret e Curtis, 1992).

  Novo (1992), após algumas considerações, definiu sensoriamento remoto como sendo a utilização conjunta de modernos sensores, equipamentos para processamento e transmissão de dados de aeronaves, de espaçonaves etc., com o objetivo de estudar o ambiente terrestre através do registro e da análise das interações entre a radiação eletromagnética e as substâncias componentes do planeta Terra em suas mais diversas manifestações.

  Estudos e experiências com máquinas fotográficas a bordo de outras máquinas voadoras (dirigíveis, aviões, satélites, etc.) foram por diversas vezes realizados e ainda hoje o são, com o objetivo de mapear e estudar a superfície terrestre e seus fenômenos. Desta forma, a aquisição da informação é feita por um sensor que não entra em contato físico direto com o objeto em estudo.

  Sensores são dispositivos capazes de detectar e registrar a radiação eletromagnética em determinada faixa do espectro eletromagnético, assim, estas informações podem gerar dados que se transformam em produtos passíveis de interpretação, em diversos formatos de saída.

  Segundo Collewl (1983), Jensen(1986) e Novo (1989) a visão sinóptica e os aspectos multiespectrais e multitemporal dos sensores orbitais, aliado ao crescente desenvolvimento de sistemas computacionais (hardware e software) de tratamento de imagens, caracterizam o sensoriamento remoto como uma tecnologia indispensável nas análises e estudos dos fenômenos ambientais e terrestres.

  Segundo Lillesand e Kiefer (1987) com o desenvolvimento de sistemas de sensores sofisticados, programas de processamento digital de imagens e plataformas de aquisição de imagens multiespectrais, o sensoriamento remoto tem-se voltado para o desenvolvimento da capacidade de aquisição de dados múltiplos de dados e de diferentes técnicas de análise de dados.

  No sensoriamento remoto a identificação e distribuição dos objetos ou materiais são feitas pelas suas diversas características espectrais expressas nas várias bandas de um sensor. Entretanto, quanto maior for o número de imagens e bandas, que o complementarem, maior será o volume de dados, tornando-se indispensável o uso de técnicas automáticas de análise através de computadores, introduzindo diversas formas de abordagem de dados (Lillesand e Kiefer (1987).

  Segundo Collwel (1983) os dados do comportamento espectral de superfícies vegetativas mostram que em estudos relacionados com a diferenciação de solo e vegetação, diferenciação de espécies vegetais, levantamento de biomassa e medidas de umidade de vegetação, predominam a utilização de janelas atmosféricas (0,45

  • – 0,72 µm) e infravermelho (0,76
  • – 1,75 µm). Estudos relacionados com estresse térmico de plantas e mapeamento termal, com a utilização de faixas do infravermelho termal (8 - 14 µm).

  Huete e Warrick (1990) realizaram estudos sobre a abundância, composição e produtividade de vegetação através de técnicas de sensoriamento remoto, fundamentadas em índice espectral de vegetação da diferença normalizada (IVDN).

  Paradela et al. (1990) utilizando imagens TM-Landsat e Spot/HRV, em mapeamento geológico, mostraram que as discriminações litológicas podem ser melhoradas pela combinação da banda pancromática do Spot (elevada resolução espacial), com as bandas do infravermelho do TM, e que a visão estereocópica das imagens obtidas pelo Spot pode ser combinada com os produtos TM digitalmente na otimização da interpretação na escala de detalhes.

  Santos et al. (1995) com a finalidade de demonstrar a eficiência de produtos orbitais, utilizaram imagens TM-Landsat 5 no mapeamento do uso de terras e da cobertura vegetal da Bacia Hidrográfica do Rio Canduru-Açu, obtiveram resultados satisfatórios com imagens em composição colorida na escala 1:100.000.

  A base da tecnologia de sensoriamento remoto é a detecção das alterações sofridas pela radiação eletromagnética quando esta interage com os componentes da superfície terrestre (Mendes e Cirilo, 2001).

  A REM (radiação eletromagnética) quando interage com os alvos da superfície terrestre pode ser absorvida, refletida, transmitida ou emitida por eles. A interação da REM com a matéria pode alterar as seguintes propriedades da radiação incidente: intensidade, direção, comprimento de onda, poralização e fase (Centeno, 2004)

  2.1.1 Plataformas de Sensoriamento Remoto

  No contexto de captura das imagens têm-se os sensores remotos e as plataformas, fazendo parte do que se denomina “Sistema de Sensoriamento Remoto”. Estes sistemas são os veículos e instrumentos necessários à coleta de dados para serem analisados pela comunidade científica e de usuários em geral (Epiphanio, 2005).

  Para Centeno (2004) o sistema sensor mede a radiação eletromagnética e gera um valor ou um produto analógico e a plataforma é o elemento de suporte usado pelo sensor e encarregado do seu transporte.

  Segundo (Moreira, 2005), as plataformas de SR definem o nível de aquisição de dados, podem ser: orbitais (plataformas espaciais, satélites), aeras (aeronaves, helicópteros) e terrestres (torres e sistemas radiométricos de campo).

  2.1.2 Tipos de Dados

  Novas (2008) comenta que os tipos de dados em sensoriamento remoto a serem coletados dependem da informação necessária, do tamanho e da dinâmica dos objetos ou fenômenos estudados. Os sensores correspondentes e o papel que têm na aquisição dos diferentes tipos de informação, conforme Figura 2.1

Figura 2.1 - Informação X tipo de sensor (Novas, 2008)

  Um sistema sensor é constituído basicamente por um coletor, que pode ser um conjunto de lente ou antena, e um sistema de registro (detector) que pode ser um filme ou outros dispositivos e um processador, conforme ilustrado na Figura 2.2

Figura 2.2 - Partes componentes de um sistema sensor (Moreira, 2005)

  Segundo Novas (2008) os métodos de sensoriamento remoto permitem integrar informações sobre os vários processos físicos e biológicos em diferentes escalas de tempo e espaço.

  Tabela 2.1

  • – Tipos de informações disponíveis para diferentes sensores (Novas, 2008)

  Tipo de Informação Tipo de Sensor Exemplo de Sistema

  Alta resolução e amplo Sensores imageadores Large Format Câmera,Radar recobrimento do terreno e câmeras do Satélite JERS-1 Alta resolução espectral sobre Espectrômetros e

  Shuttle Imaging Spectrometer áreas limitadas espectro radiômetro

  Resolução espectral limitada com Mapeador TM/Landsat, HRV/Spot, alta resolução espacial multiespectrais Radarsat Alta resolução espectral e alta Espectrômetros

  AVIRIS, MODIS, ASTER resolução espacial imageadores Alta precisão de medidas de

  Radiômetros e intensidade ao longo de linhas ou ERS-1/difusômetro Difusores faixas

  Alta precisão de medidas de Radiômetros intensidade com resolução espacial SMMR/AVHRR imageadores moderada

  Alta precisão de localização e Altímetro Altímetros e Sondas perfil

  TOPEX/POSEIDON Mapeamento tridimensional do Shuttle e High Resolution

  Altímetros terreno Altimeter

2.2 A Meteorologia e o Sensoriamento Remoto

  Ferreira (2004) comenta o desenvolvimento tecnológico do satélite, possibilitando o seu uso em diversas áreas distintas, assim como o monitoramento ambiental terrestre e oceânico, aplicações na agricultura entre outras, faz menção também da utilização deste sistema para o monitoramento de queimadas na Amazônia, no cálculo do índice de vegetação e no balanço de radiação.

  Na meteorologia, o primeiro satélite a entrar em órbita foi o Tiros 1, lançado em 01 de abril de 1960. Desde então a meteorologia vem aperfeiçoando a aquisição de dados e o seu uso nas mais diversas finalidades, e isto se deve, além das pesquisas instrísecas na área, o que auxilia no refinamento de algoritmos e softwares, ao aperfeiçoamento dos sistemas sensores.

2.2.1 Série Landsat

  Earth Resources Tecnology Satellite 1 (ERTS 1), lançado em 1972, foi o primeiro satélite de recursos naturais terrestre não-tripulado a entrar em órbita. Carregava dois tipos de sensores a bordo: MSS (Multiespectral Scanner Subsystem) que é um sistema de varredura multiespectral e o RBV (Return Beam Vidicom) constituído por três câmeras de televisão. O programa foi rebatizado de LANDSAT e mais seis satélites foram postos em órbita no espaço terrestre. Os sistemas MSS e RBV foram concebidos, praticamente na mesma época. O sistema RBV fez parte apenas nos três primeiros satélites da série Landsat, já o sistema MSS foi e ainda é um dos sensores constituintes da carga útil de todos os satélites da série (Landsat 1,2,3,4,5,6 e 7).

  Existem duas gerações para a série Landsat: a primeira compreende os três primeiros satélites e, a segunda, os quatro últimos. Os satélites (Ladsat 1,2 e 3), foram colocados em órbita a uma altitude de 920 Km. Totalizavam 103 minutos e 27 segundos para dar uma volta na Terra. Os satélites giravam numa órbita síncrona com o Sol, com ângulo de inclinação em relação ao equador de 99º 11´, fazendo com que a órbita fosse quase polar em torno da terra.

  A configuração da órbita era tal que, a cada 18 dias, o sistema MSS imageava a mesma região da superfície terrestre, que havia sido imageada há 18 dias, atribuindo assim uma resolução temporal ao sistema de 18 dias. cesso em 15/12/2009).

Figura 2.3 - Landsat 1 (

2.2.2 Imageador TM – Landsat 5

  Em 1984, a NASA colocou em órbita o sensor TM (Thematic Mapper) com melhorias no que diz respeito às resoluções: espectral, espacial, temporal e radiométrica, em relação ao sistema MSS, mas mantendo suas características. Este sistema, assim como o MSS, passou a fazer parte da carga útil dos satélites Landsat 4, 5, 6 e 7, sendo que no Landsat 6 o sistema não chegou a operar, por motivo de destruição do satélite durante o lançamento.

  Carga útil (“payload”) são aqueles equipamentos que estão a bordo do satélite exclusivamente para a coleta de informações sobre a superfície Terrestre (Novo, 1989). Comparando o MSS, o TM é caracterizado por uma resolução espacial de 30 m e de 120 m no canal térmico (no MSS, 80 m e 120 m) e um intervalo menor entre seus canais. O

  Landsat 5 tem órbita quase polar e hiliossíncrona, uma altitude média de 705,3 Km e uma inclinação de 98,3º. O Landsat leva 99 minutos para percorrer sua órbita. Isto significa 14,5 órbitas em um dia. Percorrendo toda a Terra em 16 dias. A passagem pelo equador ocorre às 9:45 h (hora local). Tem resolução radiométrica de 8 bits (256 níveis de cinza).

  O sensor TM opera em 7 bandas espectrais do espectro eletromagnético sendo: 3 bandas na região do visível, 3 bandas na região do infravermelho refletido e 1 banda na região termal. A largura de faixa imageada também é de 185 km. A resolução espacial, para os sensores que operam nas regiões do visível e infravermelho refletido, é de 30 m x 30 m e, para o sensor da região do termal é de 120 m x 120 m (Tabela 2.2)

Tabela 2.2 - Características das Bandas Espectrais do TM-Landsat 5 (Novas, 2008) Banda Espectal

  Resolução Espectral (µm)

  IFOV (µrad) Resolução Espacial

  1 (visível, azul) 0,45-0,52 42,6

  30 2 (visível . verde) 0,52-0,60 42,6 30 3 (visível, vermelho) 0,63-0,69 42,6 30 4 (Infravermelho próximo) 0,76-0,90 42,6 30 5 (Infravermelho médio refletido) 1,55-1,75 42,6 30 6 (infravermelho termal) 10,42-12,50 81,5 120

  7 (infravermelho médio distante) 2,08-3,35 42,6

  30 Figura 2.4 - Landsat 5

  • – cesso em 15/12/2009).
O Landsat 7 foi lançado em 1999, novamente trouxe benefícios adicionais em relação aos anteriores, houve a substituição do sensor Mapeador Temático (Thematic Mapper

  • – TM) pelo Mapeador Temático Avançado (enhaced Thematic Mapper – ETM+), radiômetro de varredura multiespectral de 8 bandas que fornece imagem de alta resolução da superfície da Terra. Algumas das principais inovações: banda 6, termal, resolução espacial de 60 m; uma banda pancromática com resolução espacial de 15 m; maior precisão radiométrica absoluta; geometria de imageamento melhorada.

  2.3 Algoritmo SEBAL

  Em 1995 um grupo de pesquisadores propôs um algoritmo capaz de calcular o saldo de radiação combinado com os fluxos de calor do solo e de estimar a evapotranspiração: O algoritmo denominou-se SEBAL.

  O algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land) é descrito em (Bastiaanssen et al., 1998a; Bastiaanssen, 2000) e é um modelo validado em vários ecossistemas mundiais, como Egito, Espanha, Portugual, França, Itália, Argentina, China, Índia, Paquistão, Nigéria, Zâmbia, Etiópia, Estados Unidos, Novo México, etc (Tasumi, 2003).

  Segundo Weligepolage (2005) O SEBAL é um dos algoritmos semi-empírico que promove a parametrização do balanço de energia e fluxos de superfície baseado em alguns dados locais e medições espectrais de satélites.

  O algoritmo SEBAL tem se destacado no estudo de fluxo de calor à superfície e vem sendo utilizado por pesquisadores de diversas nacionalidades, tais como Granger (2000); Moran (1994), Silva et al. (2002), Tasumi (2003), Di Pace (2004) e Novas (2008).

  Segundo Bastiaassen (1998a) o algoritmo é uma ferramenta muito eficaz, que envolve a variabilidade espacial da maioria das variáveis micrometeorológicas, através de funções semi-empíricas, podendo ser aplicados em diversos agrossistemas.

  2.4 Albedo da Superfície

  Um elemento de grande importância para a determinação do balanço de radiação é o albedo da superfície ou poder refletor da superfície, que tem sido definido atualmente como o coeficiente de reflexão da superfície para a radiação de onda curta. Esse elemento varia com o tipo de superfície, condições de umidade do ar e do solo, cobertura de nuvens e ângulo de incidência dos raios solares, e até mesmo devido à ação do homem, como: desflorestamento, agricultura e urbanização. O albedo geralmente varia ao longo do ano para uma determinada superfície, mas em alguns estudos é considerado constante. Sua variação diária para as superfícies vegetadas depende do ângulo de elevação do Sol e apresenta valor mínimo próximo ao meio dia e máximo no início da manhã e final da tarde (Arya, 1998).

  O albedo é definido como a fração da radiação incidente que é refletida por uma superfície. Embora a reflexão seja definida como esta mesma fração de um único ângulo de incidência, o albedo, no entanto, é uma reflexão sobre a integração de todos os ângulos de visada (Maurer, 2002).

  Leitão (1989) cita que o albedo tem valores mínimos para os maiores valores de ângulo de elevação solar, pois é grande a penetração de radiação solar no dossel vegetativo, resultando no aumento da absorção e espalhamento da radiação. Já para valores menores essa penetração é pequena, havendo redução da absorção por espalhamento múltiplo, resultando numa maior reflexão da superfície e, conseqüentemente, maior albedo.

  Em outro estudo, Leitão & Oliveira (2000) mostraram que o albedo pode ser influenciado pela irrigação e, conseqüentemente o balanço de energia, podendo produzir erros significativos, principalmente, na estimativa de evapotranspiração.

Tabela 2.3 - Albedo Médio diário para diferentes superfícies vegetadas, obtidos em diferentes latitudes para a condição de máximo revestimento do solo (Silva, 2006).

  Latitude Albedo Latitude Albedo Superfície Superfície Norte (%) Norte (%) Culturas Culturas

  Abacaxi

  22

  15 Pepino

  43

  26 Algodão

  7

  21 Sorgo

  7

  20 herbáceo Amendoim

  7

  17 Trigo

  43

  22 Cana

  7

  15 Trigo

  53

  26 Cevada

  52

  23 Pastagem

  7

  18 Feijão

  52

  27 Florestas Fumo

  7

  19 Coníferas

  51

  16 Fumo

  43

  24 Eucalipto

  32

  19 Milho

  7

  18 Tropical

  7

  13 As imagens de satélite têm contribuído para o avanço de estudos que buscam o monitoramento operacional do albedo da superfície sobre grandes extensões de área do mundo. Os satélites medem a refletância espectral, em bandas estreitas, no topo da atmosfera. A conversão das diversas refletâncias em bandas estreitas em uma única banda é um procedimento em que a radiação solar espectral incidente, em cada banda, é ponderada por um fator de proporcionalidade. O albedo planetário é determinado pela integração dessas ponderações enquanto o albedo da superfície é estimado em função do albedo planetário e da transmitância atmosférica de onda curta (Bastiaassen, 1998b).

  O albedo da superfície é bastante variável, dependendo das condições da superfície quando ele é medido ou estimado, valores próximos de 5 % são observáveis para oceanos, e de 90 % para neve seca e fresca. Também o albedo das superfícies vegetadas depende do tipo de solo e das condições fisiológicas das plantas. O solo seco tem valores de albedo significativamente maior que o úmido.

  Segundo Moran et al. (1990) o albedo depende da geometria, estrutura das plantas e do tipo de solo. A quantidade de radiação dispersada em direção ao nadir aumenta com o ângulo de elevação solar, pois a radiação penetra ma cobertura vegetal.

  Bastable et. al. (1993) mediram o albedo na floresta amazônica, em duas situações: em uma clareira e numa torre acima das copas das árvores, os resultados obtidos foram (15,7 ± 0,8 %) e (12,0 ± 0,5 %), respectivamente, os diferentes valores se devem a dependência do albedo com a altura e a densidade da vegetação.

  Diversos autores apresentam estimativas do albedo da superfície utilizando diferentes imagens de satélites: Liang (2000), Leeuwen e Roujean (2002), Davidson e Wang (2004) e Fang et al. (2004).

  2.5 Índice de Vegetação

  Os índices de vegetação têm desempenhado papel importante na avaliação dos recursos vegetais do planeta. É grande a literatura que propõe assinaturas espectrais da vegetação. São vários os estudos neste sentido: Huete (1988), Huete e Tucker (1991), Moreira (2000), Rosemback et al. (2005) e Weligepolage (2005).

  Segundo Huete (1988), os índices têm uma relação com certos parâmetros biofísicos como biomassa e índice de área foliar. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada IVDN é, provavelmente, o índice mais utilizado, sendo definido como:

  IVDN = (IV - V) / (IV + V) Onde:

  IV = reflectância do pixel na banda do infravermelho próximo; V = reflectância do pixel na banda do vermelho.

  Valores do IVDN para superfícies como asfalto e cimento são próximos de zero enquanto são maiores em áreas vegetativas. Segundo Liu (2003) isto acontece devido a maior absorção da banda 1, pela clorofila, nas folhas verdes e, da alta refletância da banda 2, em face da turgidez das folhas saudáveis.

  Os valores de IVDN vão de -1 a +1, o índice permite identificar a presença de vegetação na superfície e caracteriza a sua distribuição espacial. Smith e Choudhury (1990) correlacionaram o IVDN obtido pelo Landsat e a temperatura da superfície (Ts) chegou à conclusão que em regiões agrícolas apresentaram uma correlação negativa entre IVND e Ts, mas as florestas não apresentaram uma correlação evidente, devido à ausência de solos expostos.

  Allen et al. (2003) avaliaram a variação da cobertura vegetal da área Snake Plain a Leste de Idaho, aplicando o SEBAL para verificar a variação do IVDN em relação ao Kc e plantação de batatas.

2.6 Temperatura da Superfície

  A temperatura da superfície é fundamental nos processos fisiológicos que ocorrem em plantas e animais, seu conhecimento tem grande importância no monitoramento dos recursos hídricos e no planejamento agrícola.

  Segundo Sediyama et al. (2001) as informações das condições térmicas regionais são elementos fundamentais, estudos detalhados sobre planejamento agrícola ficam limitados devido à falta de dados para grandes áreas.

  No sensoriamento remoto os dados de temperatura são obtidos através da radiância da banda termal do radiômetro do satélite. Para tanto, é necessário considerar os problemas resultantes dos efeitos de absorção atmosférica e da emissividade da superfície (Silva, 2000).

  A estimativa da temperatura da superfície terrestre (TST) através de imagens termais, obtidas por sensoriamento remoto, é de considerável importância para muitas aplicações em oceanografia, estudos de mudanças climáticas, geologia, hidrologia e monitoramento da vegetação (Sobrino et al., 1996).

  Segundo Markham & Barker (1987) na estimativa da temperatura da superfície, o número digital (ND) de cada pixel da imagem precisa ser convertido em radiância espectral, para isto, é necessária a utilização dos dados de calibração do sensor.

  Paiva (2005) menciona a necessária correção atmosférica para eliminação de contaminações provenientes da absorção e emissão de radiação, causadas pelos constituintes atmosféricos, na radiação emitida pela superfície que alcança o sensor do satélite, principalmente por causa do vapor d'água.

  Segundo Price (1993) a temperatura de solos nus pode variar em alguns graus em dezenas de metros, entre áreas plantadas a variação é ainda maior. Timmermans e Meijerink (1999) comentam que o algoritmo SEBAL tem soluções para a rugosidade da superfície entre a diferença de temperatura do ar e aquela próxima à superfície que não envolvem a temperatura radiométrica.

2.7 Saldo de Radiação

  O Sol, como imensa usina termonuclear, emite energia radiante em todas as direções do espaço e parte desta é interceptada pela Terra, interagindo com a atmosfera e sofrendo reflexão, absorção e difusão. A radiação solar incidente sobre a superfície terrestre depende do ângulo de elevação do Sol, das condições atmosféricas, favorecendo o aquecimento e resfriamento do ar e do solo, a transferência do vapor de água da superfície para a atmosfera e o metabolismo de animais e vegetais (Leitão, 1989)

  A radiação solar global pode ser medida na superfície ou estimada em imagens de satélite. Neste caso, é necessário considerar os efeitos do espalhamento, da reflexão e da absorção atmosférica. Modelos semi-empíricos utilizam enfoques intermediários os quais são baseados em modelos de transferência radiativa (Kustas et al., 1994, Bastiaassen et al., 1998a; Allen et al., 2005a).

  A quantidade de energia disponível na superfície da Terra, Saldo de Radiação (Rn) é o resultado da diferença entre os fluxos de radiação incidentes, refletidos e/ou emitidos, incluindo ambas as radiações, de onda longa e onda curta à superfície da Terra (Albuquerque, 2003).

  Bastiaanssen (2000), utilizando imagens do Landsat 5

  • – Tm, na Turquia, obteve

  2

  valores instantâneos de Rn para o momento da passagem do satélite, 374 W/m , para a cultura

  2 do algodão, no dia 26 de junho de 1998 e 273 W/m para o dia 29 de agosto do mesmo ano. No Nordeste brasileiro, Silva et al. (2005) em estudo na área do Projeto de Irrigação

  • – Senador Nilo Coelho (PISNC), utilizando o algoritmo SEBAL em imagens do Landsat 5 TM dos anos de 2000 e 2001 estudou o balanço de radiação à superfície, obtendo valor médio

  2

  2 de 615 W/m para 04 de dezembro de 2000 e 584 W/m para 04 de outubro de 2001.

  Di Pace (2004) estimou o balanço de radiação à superfície utilizando imagens do Landsat 5 – TM na região do PISCN, com e sem o Modelo de Elevação Digital.

  Araújo (2006) utilizou o algoritmo SEBAL para estimar a temperatura e o saldo de radiação à superfície terrestre em imagens do TM para Maceió-AL.

2.8 Modelo de Elevação Digital (MED)

  Collins (1978) define um modelo digital do terreno (MDT) como um vetor de números que apresentam a distribuição espacial de um conjunto de propriedades do terreno. Quando trabalhamos com apenas uma propriedade, como a elevação, é utilizado o termo Modelo de Elevação Digital (MED). O Modelo Digital do Terreno (MDT) pode, então, ser visto como um modelo mais geral, contendo um Modelo de Elevação Digital (MED).

  Di Pace (2004) cita que o SEBAL proporciona estimativas precisas da evapotranspiração de áreas agrícolas e de bacias hidrográficas, para superfícies relativamente planas. No entanto, quando as áreas apresentam acentuadas inclinações, o ângulo zenital do Sol relativo à normal de cada pixel pode diferir substancialmente daquele de superfície horizontal. Como resultado, há substanciais diferenças no cálculo da reflectividade monocromática e em todos os parâmetros derivados da mesma.

3. MATERIAL E MÉTODOS

3.1 Materiais

  3.1.1 Área em Estudo

  A área em estudo corresponde a uma região entre os estados de Alagoas e Sergipe que contém a barragem de da Usina Hidrelétrica de Xingó, integrante da Companhia Hidro Elétrica do São Francisco

  • – Chesf. Com coordenas: canto superior esquerdo (latitude: 9º 28´29´´ S e longitude: 37º 48´ 45´´ W), canto superior direito (latitude: 9º 28´29´´ S e longitude: 37º 16´ 18´´ W), canto inferior esquerdo (latitude:: 9º 44´ 29´´ S e longitude: 37º 48´ 45´´ W), canto inferior esquerdo (latitude: 9º 44´ 59´´ S e longitude: 37º 16´ 18´´ W).

  As cenas estão localizadas no Semi-Árido do Nordeste brasileiro, numa região onde está inserida a barragem de Xingó. Em sua maior porção o recorte está situado no estado de Alagoas, e uma pequena parte de Sergipe, na região de Canindé de São Francisco (localizado na parte inferior da cena) faz divisa entre os dois Estados.

Figura 3.1 - Localização da área em estudo

  Efeitos da paisagem podem ser observados nas figuras 3.2a; 3.2b e 3.2c, 3.2d e 3.2e

  (a) (b) (c)

  (d)

Figura 3.2 - Paisagem local, (a) parte da barragem da Usina Hidrelétrica de Xingó, (b) cânion a jusante da barragem, (c) e (d) mostram aspectos da Caatinga, (e) subestação da usina hidrelétrica de Xingó.

  

(e) Diferentes aspectos do relevo são observados na região, desde cânions a regiões montanhosas. A figura 3.3 mostra a cena em terceira dimensão, descrevendo os contrastes do relevo local. Na parte inferior esquerda da Figura, está representado o grande cânion formado pelo Rio São Francisco, onde são identificadas grandes formações rochosas, sendo mais pronunciadas a partir do centro até o canto superior direito da mesma, com altitudes superiores a 600 m.

Figura 3.3 - Paisagem definindo o relevo em terceira dimensão

  A Figura 3.4 identifica as áreas urbanas que se encontram no interior da cena. No Estado de Alagoas identificam-se as cidades de Olho D

  ’água das Flores, Santana do Ipanema e Piranhas. Em Sergipe, o município de Canindé de São Francisco. Próximo de Piranhas, fazendo divisa entre os Estados de Alagoas e Sergipe, está a Usina Hidrelétrica de Xingó.

Figura 3.4 - Áreas urbanas identificadas no recorte.

  3.1.2 Clima

  Segundo a classificação climática de Koeppen, a região em estudo apresenta clima tipo BSWh’, semi-árido. A estação chuvosa está compreendida entre os meses de dezembro a abril, com precipitação média anual em torno de 530,0 mm, irregularmente distribuída.

  A temperatura máxima situa-se em torno de 40 ºC a 42 ºC e a temperatura mínima, em torno de 22 ºC a 23 ºC com temperatura média anual de 26,5 ºC. A umidade relativa do ar para os meses de outubro e dezembro situa-se entre 48% e 54%, respectivamente e a evaporação do tanque Classe A ultrapassa os 3000 mm/ano, resultante de uma grande oferta de radiação solar e umidade relativa reduzida (Reddy e Amorim Neto, 1993).

  3.1.3 Ocupação do Solo

  Os efeitos da interferência humana em uma região contribuem para descaracterizar as condições naturais locais. A construção de uma usina hidroelétrica tem altos custos e necessita de grandes áreas inundáveis, sendo mais extensa quanto mais plana for a sua localização. Contudo, na usina de Xingó, foi aproveitado o cânion do Rio São Francisco, o qual deixou de ser ocupadas grandes áreas pelas águas. O represamento deste rio também transformou a paisagem, já que o volume anteriormente corria naturalmente passou a ser administrado em função da vazão específica de funcionamento da hidrelétrica.

  3.1.4 Bacia Hidrográfica Materiais

  A Bacia Hidrográfica do Rio São Francisco - Possui uma área de 645.067,2 km² de extensão e o seu principal rio é o São Francisco, com 3.160 km de extensão. É o maior rio totalmente brasileiro e percorre 5 estados (Minas Gerais, Bahia, Pernambuco, Alagoas e Sergipe). Além disso, é fundamental na economia da região que percorre, pois permite a atividade agrícola em suas margens oferecendo condições para a irrigação artificial de áreas mais distantes. Os principais afluentes perenes são os rios Cariranha, Pardo, Grande e das Velhas. Seu maior trecho navegável se encontra entre as cidades de Pirapora (MG) e Juazeiro (BA) com 1.371km de extensão. O potencial hidrelétrico do rio é aproveitado principalmente pelas grandes usinas de Xingó e Paulo Afonso. cessado em 11/06/2009).

3.1.5 Dados Utilizados

  As análises efetuadas neste trabalho foram elaboradas em três cenas do mapeador TM- Landsat 5, óbirta 215 e ponto 67, em formato digital, para os dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, adquiridas pela coordenação de Pós - graduação em Meteorologia do Instituto de Ciências Atmosféricas da Universidade Federal de Alagoas

  • – UFAL, junto ao INPE – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. As cenas correspondem à passagem do TM- Landasat 5 sobre a área em estudo às 9 h e 30 m (tempo solar) do dia 17 de janeiro de 1987 (dia 17 do calendário Juliano); 17 de outubro de 1999 (dia 290 do calendário Juliano) e dia 07 de dezembro de 2006 (dia 341 do calendário Juliano).

  Também foram gentilmente cedidos pelo INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) dados de precipitação pluviométrica (mm) e temperatura do ar (º C) dos meses estudados, da estação climatológica de Pão de Açúcar - AL.

  A Tabela 3.1 apresenta esses dados, nela é possível verificar os valores de precipitação para os dias que antecederam à passagem do satélite. O total pluviométrico entre os dias 1 a 17 de janeiro de 1987 foi de 6,9 mm, o acumulado entre 1 a 17 de outubro de 1999 foi 53,6 mm, no período de 1 a 7 de dezembro de 2006, o valor acumulado foi de 1,2 mm. Verifica-se que, o maior total pluviométrico, ocorreu em outubro de 1999: 53,6 mm, para outros dias em estudo, praticamente não houve registro de chuva nos dias antecedentes à passagem do satélite.

  A Tabela 3.1 também fornece informações das medidas da temperatura do ar referente as mesmas datas acima citadas. De 1 a 17 de janeiro de 1987 a temperatura do ar variou entre 27,2 ºC a 29,0 ºC, de 1 a 17 de outubro de 1999 esta variação foi entre 25,8 ºC a 29,3 ºC, já de 1 a 7 de dezembro de

  2006, os valores ficaram entre 27,3 ºC a 30,9 ºC.

  Percebe-se que a temperatura do ar em outubro de 1999 tem um gradual decréscimo até o dia 15, a partir do dia 16 volta a registrar valores mais altos, nota-se também, que para o mesmo período, foram registrados valores de precipitação na região.

  Os maiores valores de temperatura do ar foram registrados em dezembro de 2006 onde, até o dia 07 ocorreu um total de 1,2 mm de chuva (este também foi o acumulado mensal).

Tabela 3.1 - Dados de precipitação pluviométrica e temperatura do ar da estação meteorológica do INMET (Pão de Açúcar-AL).

  Temperatura do ar ºC. Precipitação (mm)

Dia/Data Jan/1987 Out/1999 Dez/2006 Jan/1987 Out/1999 Dez/2006

  1 28,5 28,9 30,8 0,0 0,0 0,0 2 28,5 28,4 30,1 0,0 0,0 0,0 3 28,5 28,7 29,6 2,2 0,0 0,0

  4 28 27,3 27,3 0,0 0,0 1,2 5 28,7 29,3 29 0,0 0,0 0,0 6 27,2 28,6 28,8 0,0 0,0 0,0

  7 28,8 26,0 30,9 3,2 6,2 0,0 8 27,6 27,5 30,9 0,0 4,0 0,0 9 27,9 28,5 31 0,0 0,0 0,0 10 28,1 28,2 29,1 1,5 0,0 0,0

  11 28,3 28,6 29,7 0,0 0,0 0,0 12 27,6 26,4 31,2 0,0 17,6,0 0,0 13 27,7 25,9 29,6 0,0 17,4 0,0 14 27,7 25,8

  30 0,0 12,4 0,0 15 28,2 27 28,2 0,0 12,4 0,0 16 28,4 27,4 29,2 0,0 1,2 0,0

  17 29 28,9 29,7 0,0 0,0 0,0 18 28,8 28,2 29,4 0,0 0,0 0,0 19 29 32,2 30 0,0 0,0 0,0 20 29,2 30,1 28,8 0,0 0,4 0,0 21 28,3 30,4 29,3 0,0 0,0 0,0 22 28,3 30,2 29,6 0,0 0,0 0,0 23 29 30,5 29 2,7 0,0 0,0

  24 29 30,9 28,4 0,0 0,0 0,0 25 28,9 26,5 29,7 0,0 0,0 0,0 26 28,5 25,9 30,6 0,0 14,2 0,0 27 29,4 26,3

  30 0,0 1,2 0,0 28 29,5 31,2 30,2 0,0 0,4 0,0 29 28,4 31,2 30,3 0,0 0,0 0,0 30 29,7 29,1 29,5 0,0 0,0 0,0 31 27,5 27,7 29,8 0,0 0,0 0,0

  

Média 28,5 28,5 29,7 9,6 87,4 1,2

3.1.5.1 Pré-Processamento das Imagens

  Para o processamento das imagens, foram desenvolvidos modelos através da ferramenta Model Maker do software ERDAS Imagine 8.5, gentilmente cedido para o desenvolvimento desta pesquisa pela Universidade Federal de Campina Grande

  • – UFCG, através do Prof. Dr. Bernardo Barbosa da Silva.
As imagens originais foram georreferenciadas utilizando o Erdas Imagine 8.5 nos quais foram escolhidos pontos de controle para que fosse possível utilizar o método polinomial geométrico de grau 1 no georrefereciamento. A banda 6 foi reamostrada para 30 m para que ficasse com a mesma resolução das outras bandas. Como citado anteriormente, também o MED foi reamostrado para 30 m. Estes procedimentos foram necessários, pois a banda 6 das imagens do Landsat veio com resolução de 120 m, já o MED veio com resolução espacial de 90 m, sendo necessário colocar todas com a mesma resolução, foi escolhida a de 30 m, pois as bandas 1,2,3,4,5 e 7 das imagens adquiridas do Landsat 5, vieram com resolução de 30 m.

  Foi realizada uma visita ao local de estudo e feita coletado pontos para localização de determinados pixels da cena original através de um Aparelho de Sistema de Localização Global – GPS, conforme Figura 3.5.

Figura 3.5 - Aparelho de Sistema de Localização Global

  • – Garmin extrex – com erro aproximado de 10m.

3.1.5.2 Modelo de Elevação Digital Dados Utilizados

  O Modelo de Elevação Digital utilizado foi adquirido junto à EMBRAPA (Brasil em relevo) com formato geotiff (16 bits) resolução espacial de 90 metros, unidade de altitude em metros e sistema de coordenada geográfica datum: WGS-84. Segundo o formato adotado pela Embrapa, as imagens SC-24X-C, SC-24X-D, SC2-4Z-A e SC-24Z-B deram origem a um mosaico conforme Figura 3.6.

Figura 3.6 - Mosaico do Modelo de Elevação Digital (MED) gerado a partir das imagens SC-

  24X-C, SC-24X-D, SC2-4Z-A e SC-24Z-B, a nomenclatura utilizada é própria da EMBRAPA.

  A Figura 3.7 representa o recorte efetuado do Modelo de Elevação Digital, com as mesmas coordenadas do recorte da área em estudo onde, a partir dele, foram geradas as imagens das Figuras 3.3 e 3.8 com o objetivo de mostrar a variação da elevação local (Z).

  Na imagem 3.8 foi utilizado o software livre 3DEM Versão 2.0 para um maior nível de detalhamento de cores, isto permitiu dimensionar melhor o contraste do relevo local.

Figura 3.7 - Recorte do MED com as coordenadas da área em estudo.Figura 3.8 - Modelo de Elevação Digital com níveis de cores mostrando as altitudes da cena.

  A partir do MED, também foram geradas cenas com a declividade (Figura 3.9) e com o ângulo azimutal da normal de cada pixel (Figura 3.10).

Figura 3.9 - Modelo de Elevação Digital (MED): inclinação (grau).Figura 3.10 - Modelo de Elevação Digital (MED): imagem do ângulo azimutal da normal de cada pixel (grau).

  A Tabela 3.2 apresenta valores estatísticos mínimos, máximos, média e desvio padrão das elevações, inclinações e azimute da normal da área em estudo. Observando a Tabela 3.2, vê-se como é grande a variação da elevação da região em estudo, indo de 1 a 36 m. A inclinação varia de 1 a 360º e o Azimute da Normal da superfície vai de 0 a 82º.

Tabela 3.2 - Valores estatísticos da elevação, inclinação e azimute da normal dos pixels,

  criados através do Modelo de Elevação Digital para a área em estudo:

  Mínimo Máximo Média Desvio Padrão

  Elevação (m) 1 635 204,94 69,80 Inclinação (graus) 1 360 212,11 104,56

  Azimute da Normal da Superfície (graus) 82 4,670 7,038 Uma vez concluído o registro das imagens, e feitas as devidas reamostragens, foram empilhadas as sete bandas junto com o MED e, em seguida, recortadas, resultando nos retângulos das imagens 17/01/1987 (Figura 3.11), de 17/10/1999 (Figura 3.12) e de 07/12/2006 (Figura 3.13) referentes à região de estudo, com coordenas: canto superior esquerdo (latitude: 9º 28´29´´ S e longitude: 37º 48´ 45´´ W), canto superior direito (latitude: 9º 28´29´´ S e longitude: 37º 16´ 18´´ W), canto inferior esquerdo (latitude: 9º 44´ 29´´ S e longitude: 37º 48´ 45´´ W), canto inferior esquerdo (latitude: 9º 44´ 59´´ S e longitude: 37º 16´ 18´´ W). As imagens são georrefenciadas no Sistema de Projeção Cartográfica Universal de Transvera de Mercato (UTM), com fuso 24 Sul, o datum do elipsóide do sistema geodésico mundial World Geodetic System de 1984 (WGS-84).

Figura 3.11 - Recorte da área em estudo com combinação das bandas 5,4,3/RGB em composição falsa cor para o dia 17/01/1987.Figura 3.12 - Recorte da área em estudo com combinação das bandas 5,4,3/RGB em composição falsa cor para o dia 17/10/1999.Figura 3.13 - Recorte da área em estudo com combinação das bandas 5,4,3/RGB em composição falsa cor para o dia 07/12/2006.

3.2 Métodos

  Para obter a estimativa do balanço de radiação à superfície, foram empregados modelos com o auxílio da ferramenta Model MAker, disponível no ERDAS, onde foi possível realizar tarefas de programação. A Figura 3.14 abaixo representa as diferentes etapas no processamento do balanço de radiação.

Figura 3.14 - Diagrama das etapas do processamento do Balanço de radiação à superfície do algoritmo SEBAL.

3.2.1 Cálculo do Balanço de Radiação à Superfície

  As imagens do mapeador temático Landsat 5, são compostas por sete bandas espectrais cujas características estão na Tabela 3.3.

Tabela 3.3 - Bandas de imagens do TM-Landsat 5, com os respectivos coeficientes de

  calibração (radiância mínima

  • – a e máxima – b) e irradiâncias espectrais no topo da atmosfera (TOA) (Chander e Markham, 2003).

  2

  1

  1 Radiância Espectral, Lmáx e Lmín (W/m sr µm )

  Data de Processamento De 01/03/1984 a A partir de Irradiância Espectral no

  Banda

  2

  1

  04/05/2003 05/05/2003 TOA= K W/m µm

  ) λi(

  Lmín=a Lmáx=b Lmín=a Lmáx=b 1 (azul) -1,520 152,100 -1,520 193,000 1957 2 (verde) -2,840 296,810 -2,840 365,000 1826 3 (vermelho) -1,170 204,300 -1,170 264,000 1554 4 (IV 206,200 -1,510 221,000 1036

  • – próximo) -1,510 5 (IV -0,370 27,190 -0,370 30,200 215
  • – médio) 6 (V 1,2378 15,303 1,2378 - 15
  • – termal) 7 (IV -0,150 14,380 -0,150 16,500 80,67
  • – médio)

  A seguir são apresentadas as etapas do algoritmo SEBAL para o cômputo do Balanço de Radiação.

3.2.1.1 Calibração Radiométrica – Etapa 1

  A Etapa 1 constitui o cômputo da radiância espectral de cada banda ( L ), ou seja,

  λi

  efetivação da Calibração Radiométrica, em que o número digital (ND) de cada pixel da imagem é convertido em radiância espectral monocromática. Essas radiâncias representam a energia solar refletida por cada pixel, por unidade de área, de tempo, de ângulo sólido e de comprimento de onda, medida ao nível do satélite Landsat, para as bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7; para a banda 6, essa radiância representa a energia emitida por cada pixel, e a calibração é efetivada segundo a equação (Markham & Baker, 1987): b a  i i

  L  a  ND (3.1) λi i

  255

  Onde:

   2  1 

  1

  a e b - são as radiâncias espectrais mínima e máxima ( Wm sr ) conforme Tabela 3.3; μm

  ND - é a intensidade do pixel (número digital

  • – número inteiro de 0 a 255) e; i - corresponde as bandas (1, 2, ... e 7) do satélite Landsat 5 - TM.

3.2.1.2 Reflectividade – Etapa 2

  A Etapa 2 representa o cômputo da reflectância monocromática de cada banda ( ρ ) ,

  λi

  definida como sendo a razão entre o fluxo de radiação refletida e o fluxo de radiação incidente que é obtida segundo a equação (Allen et al., 2002):

  . L π

λi

  (3.2)

   ρ λi k . cos Z . d

  

λi r

  Onde:

  2

  1

  1 L é a radiância espectral de cada banda (em W/m sr µm ) λi

  2

  1  

k é a irradiância solar espectral de cada banda no topo da atmosfera (Wm )

  μm

  λi

  Tabela 3.3; Z - é o ângulo zenital solar e (em graus);

  d - é o quadrado da razão entre a distância média Terra-Sol (em unidade astronômica

  • – UA.)

  r

  A distância Terra-Sol (r) em dado dia do ano (DSA), que de acordo com Iqbal (1983), é dada por: 2

   r

  (3.3)

  1 , 000110 , 034221 cos , 001280 sen , 000719 cos 2 , 000077 sen 2 .            r

   

  Onde: Г = 2π(D-1)/365 (rad) e D é a ordem de dia do ano.

  π – constante.

  Por sua vez, o ângulo zenital solar é obtido através do ângulo de elevação informado no cabeçalho da imagem do TM, onde Z = 90º - e (e = ângulo de elevação).

  3.2.1.3 Albedo no Topo da Atmosfera – Etapa 3

  A Etapa 3 representa o cômputo do albedo planetário ( ) , isto é, o albedo não α

  toa

  ajustado a transmissividade atmosférica, que é obtida pela combinação linear das reflectâncias monocromáticas:  0,293  0,274  0,233  0,157  0,033  0,011 (3.4)

  α ρ ρ ρ ρ ρ ρ

  toa

  1

  2

  3

  4

  5

  7 Onde:

  1

  2

  3

  4

  5

  7

  , , , , e ρ ρ ρ ρ ρ ρ - são refletâncias monocromáticas das bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7.

  3.2.1.4 Albedo da Superfície – Etapa 4

  Na Etapa 4 obtém-se o cômputo do albedo da superfície ou albedo corrigido para os efeitos atmosféricos α , pela equação:

   α α toa p

  (3.5)

   α

  2 τ sw

  Onde: α - é o albedo planetário,

  toa

  • é a da radiação solar refletida pela atmosfera, que varia entre 0,025 e 0,04, mas para o

  α p

  modelo SEBAL é recomendado o uso do valor de 0,03, com base em Bastiaanssen (2000) e; τ - é a transmissividade atmosférica que para condições de céu claro, pode ser obtida por

  sw

  (Allen et al., 2002):

  

  5  0,75  2.10 z (3.6) τ sw

  Onde: Z - é a altitude de cada pixel (m). Neste trabalho, os cálculos são obtidos considerados com a utilização do Modelo de Elevação Digital - MED do terreno e considerando uma região plana, neste caso, foi utilizada a média obtida através do MED. Sem o MED foi considerada uma altitude média de Z = 204,94 m.

  3.2.1.5 Índices de Vegetação: IVDN, IVAS e IAF – Etapa 5

  O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index

  • – NDVI) é obtido através da razão entre a diferença das refletividades do IV-próximo (

  ρ ) e do vermelho ( ρ ), pela soma das mesmas (Allen et al., 2002):

  IV V  ρ ρ

  

IV

V

  IVDN  (3.7)  ρ ρ

  

IV

V

  Onde: ρ e ρ - correspondem, respectivamente, as bandas 4 e 3 do Landsat 5 – TM.

  IV V

  O IVDN é um indicador sensível da quantidade e da condição da vegetação verde. Seus valores variam de

  • –1 a +1 e para superfícies com alguma vegetação o IVDN varia de 0 e 1, já para a água e nuvens o IVDN geralmente é menor que zero.

  Para o cálculo do Índice de Vegetação Ajustado para os Efeitos do Solo (IVAS) que é um índice que busca amenizar os efeitos do “background” do solo, foi utilizada a expressão (Huete, 1988):

  (1 L)( )   ρ ρ

  IV V

  IVAS  (3.8) (L   ) ρ ρ

  IV V

  Onde: L - é constante, o seu valor mais freqüente é L = 0,5 (Huete &Warrick, 1990; Accioly et al., 2002; Boegh et al., 2002). Neste estudo foi assumido o valor L = 0,5.

  O Índice de Área Foliar (IAF) é definido pela razão entre a área foliar de toda a vegetação por unidade de área utilizada por essa vegetação. O IAF é um indicador da biomassa de cada pixel da imagem e o mesmo foi computado pela seguinte equação empírica obtida por Allen et al. (2002):

  0,69  SAVI

 

ln

 

  

0,59

 

  IAF   (3.9) 0,91

  3.2.1.6 Emissividades da Superfície– Etapa 6

  Para a obtenção da temperatura da superfície, é utilizada a equação de Planck invertida, válida para um corpo negro. Como cada pixel não emite radiação eletromagnética como um corpo negro, há a necessidade de introduzir a emissividade de cada pixel no domínio espectral da banda termal

  ε . Por sua vez, quando do cômputo da radiação de onda longa emitida por

  NB

  cada pixel, há de ser considerada a emissividade no domínio da banda larga ε (6 – 14μm).

  Segundo Allen et al. (2002), as emissividades ε e ε podem ser obtidas, para IVDN

  NB

  > 0 e IAF < 3, segundo: 0,97 0,00331

  IAF (3.10)  

  ε NB 0,95 0,01

  IAF (3.11)  

  ε Para pixels com

  IAF  3 , 0,98 . Para corpos de água (IVDN < 0). No caso do

    ε ε

  NB

  Rio São Francisco, foram utilizados valores de 0,99 e   0,985,

  ε ε

  NB conforme Allen e al. (2002).

  3.2.1.7 Temperatura da Superfície – Etapa 7

  Para a obtenção da temperatura da superfície ( T ) são utilizados a radiância espectral da

  

s

  banda termal L e a emissividade ε obtida na etapa anterior. Dessa forma, obtém-se a

  λ,6 NB

  temperatura da superfície (K) pela seguinte expressão: K

  2 T (3.12)

  

  s

    K

  ε

  NB

  1

    ln

  1 

    L

  λ,6

    Onde:

   2  1 

1 K 607,76 Wm sr e K 1260,56 K são constantes de calibração da banda termal

   

  1 μm

  2

  do Landsat 5 –TM (Allen et al., 2002; Silva et al., 2005).

3.2.1.8 Radiação de Onda Longa Emitida – Etapa 8

  2 

  A radiação de onda longa emitida pela superfície R (Wm ) é obtida através da

  L 

  equação de Stefan-Boltzman:

  4 R  . . T (3.13)  ε σ s L

  Onde : ε - emissividade no domínio da banda larga obtida na sexta etapa;

  

8  2 

  4

  (  5,67.10 Wm K ) e; σ - constante de Stefan-Boltzman σ T - é a temperatura da superfície (K), obtida na etapa 7.

  s

  3.2.1.9 Radiação de Onda Longa Incidente – Etapa 9

  A radiação de onda longa incidente emitida pela atmosfera na direção da superfície R

  L 

  2 

  (Wm ) , pode ser computada pela equação de Stefan-Boltzman:

  4 R  . . T (3.15)

 ε a σ a

L

  Onde:

  0,09  0,85.(  ln ) (Allen et al., 2002;

  ε - emissividade atmosférica obtida por: ε τ

  a a sw

  Bastiaanssen, 2002); σ - constante de Stefan-Boltzman e; T - é a temperatura do ar (K).

  a

  Para o dia 17 de janeiro de 1987 obteve-se T = 302,15 K; para o dia 17 de outubro de

  a

  1999 T = 302,05 K e para o dia 07 de dezembro de 2006 T = 304,05 K. Dados obtidos junto

  a a

  a Estação Meteorológica do INMET, localizada no município de Pão de Açúcar – AL.

  3.2.1.10 Radiação de Onda Curta Incidente – Etapa 10

  2 A radiação de onda curta incidente R (Wm ) é o fluxo de radiação solar direta e

s 

  difusa que atinge a superfície terrestre. Para condição de céu claro é dada pela seguinte expressão (Bastiaanssen, 1995; Morse et al., 2000; Allen et al., 2002): R S . cos . d . (3.14)

   Z τ

  r sw s  Onde:

  

2 S - constante solar (1367 Wm ) ;

  Z - ângulo zenital solar;

  d - inverso do quadrado da distância relativa Terra-Sol e; r τ - transmissividade atmosférica, obtida na etapa 4.. sw

3.2.1.11 Balanço de Radiação à Superfície – Etapa 11

  

  

2

O saldo de radiação à superfície Rn (Wm ) é computado utilizando-se a seguinte

  equação do balanço de radiação à superfície: ( 1 )

  RnR   RRR    R (3.16) s s L L L o     

  Onde:

  • é a radiação de ondas curtas incidente;

  R s

   - é o albedo corrigido de cada pixel; R - é a radiação de onda longa emitida pela atmosfera na direção de cada pixel; L

   R - é a radiação de onda longa emitida por cada pixel; L

    - é a emissividade de cada pixel. o

3.3 Modificações no Balanço de Radiação

  Novas etapas computacionais são necessárias visando corrigir os efeitos que a altitude, inclinação e aspecto de cada pixel causam na reflectância monocromática, e um possível reflexo nos demais nos valores calculados.

3.3.1 Modificações no Balanço de Radiação (com o MED)

  O Modelo de Elevação Digital possui três importantes informações acerca da área de estudo: elevação, inclinação e orientação (ou ângulo azimutal da normal à superfície de cada pixel). Com base nessas informações é calculado o ângulo zenital do Sol relativo a cada pixel e, na seqüência, analisada a interferência que o mesmo provoca no Rn.

  No MED o Cos Z é diferente para cada pixel dependendo da inclinação e do aspecto da superfície da área em estudo. O SEBAL utiliza a equação abaixo para computar o Cos Z (Duffie & Beckman, 1991) citados em Bastiaanssen (2002). cos Z = sen(

  

δ)sen(φ)cos(s) - sen(δ)cos(φ)sen(s)cos(γ) + cos(δ)cos(φ)cos(s)cos(ω) +

  • cos(

  δ)sen(φ)sen(s)cos(γ)cos((ω)+cos(δ)sen(φ)sen(s)sen(ω)………………...………….(3.17)

  Onde:

  δ - é a declinação do Sol (em radianos); φ - é a latitude do pixel (em radianos); s

  • – inclinação da superfície (em radianos);

  γ – ângulo de aspecto da superfície (em radianos) ω ângulo horário (em radianos).

  Uma vez calculo o ângulo zenital, foram recalculados as reflectâncias monocromáticas (Etapa 2), os albedos planetário (Etapa 3) e da superfície (Etapa 4), além dos índices de vegetação (Etapa 5), emissividade (Etapa 6), radiação solar incidente (Etapa 9) e o saldo de radiação (Etapa 11).

4. RESULTADOS E DISCUSSÕES

4.1 Características Gerais das Imagens

  Nas figuras 4.1, 4.2 e 4.3 estão representadas as áreas em estudo, em composição colorida, combinação 5,4,3/RGB do Mapeador Temático do Landsat 5 para os dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, respectivamente.

  As áreas com tom esverdeado representam vegetação nativa, predominando nas grandes elevações e em áreas próximas ao Rio São Francisco, como também o tom magenta indica vegetação.

  As áreas em tom preto representam, na parte inferior da imagem, o Rio São Francisco e, ao longo da cena, pequenos lagos de corpos de água. Áreas com predominância azul claro passando ao branco são áreas urbanizadas ou com solo exposto.

  Figura 4.1

  • – Recorte da imagem em estudo, com combinação das bandas espectrais 5,4,3/RGB em composição colorida falsa cor, do dia 17/01/1987.

Figura 4.2 - Recorte da imagem em estudo, com combinação das bandas espectrais 5,4,3/RGB em composição colorida falsa cor, do dia 17/10/1999.

  Figura 4.3

  • – Recorte da imagem em estudo, com combinação das bandas espectrais 5,4,3/RGB em composição colorida falsa cor, do dia 07/10/2006.

Tabela 4.1 - Valores da declinação solar, ângulo zenital, ângulo horário, distância relativa

  Terra-Sol, temperatura do ar próximo à superfície na data de passagem do satélite, para os dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006.

  Parâmetros/dia 17/01/1987 17/10/1999 07/12/2006

  • 22,88º -9,04º -22,57º Declinação Solar (δ) graus

  Ângulo Zenital (Z graus 39,82 29,34 28,30 38,44 34,29 29,79

  Ângulo Horário (ω) graus Distância relativa Terra-Sol d (UA) 1,03 1,01 1,30

  T-S

  Temperatura do ar (K) 302,15 302,05 304,05 A Tabela 4.2 apresenta dados estatísticos do ângulo zenital do Sol usado na correção do albedo para dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006.

Tabela 4.2 - Valores estatísticos do ângulo zenital do Sol (Z): mínimo, máximo, moda, média

  e desvio padrão dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo com o MED.

  Ângulo Zenital Valores Estatísticos (graus) Mínimo Máximo Média Moda Desvio Padrão

  39,46 47,74 40,61 39,46 1,84

  17/01/1987

  33,82 57,42 35,17 33,82 2,36

  17/10/1999

  29,48 42,89 32,18 31,05 2,61

  07/12/2006

4.2 Transmissividade e Emissividade

  Neste trabalho, para a análise da transmissividade e emissividade, foram considerados até a terceira casa decimal. A transmissividade estimada para a região em estudo, sem o MED, foi de 0,754, considerada constante para toda a área em estudo. Na estimação utilizando o MED, os valores mínimos foram de 0,750; os máximos 0,762 e os médios de 0,754, valores para todos os dias estudados.

  Na Tabela 4.3 são apresentados os valores mínimos, máximos, médios, moda e desvio padrão da emissividade da superfície para os dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED,

  Verifica-se que os valores não apresentaram diferenças significativas quando utilizado ou não o Modelo de Elevação Digital. Os valores mínimos e máximos ficaram em torno de 0,950 e 0,985, respectivamente. Na cena de 1987 a média foi de 0,953 e para os dias 17/10/1999 e 07/12/2006 a emissividade média foi de 0,952.

  

T4.3 - Valores estatísticos da emissividade da superfície para os dias 17/01/1987, 17/10/1999

e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Emissividade Valores Estatísticos da Mínimo Máximo Média Moda Desvio Padrão Superfície (εo)

  Com o MED 0,950 0,985 0,953 0,951 0,003

  17/01/1987

  0,985 Sem o MED 0,950 0,952 0,951 0,003

  0,985 Com o MED 0,950 0,952 0,951 0,004

  17/10/1999

  0,985 Sem o MED 0,950 0,952 0,951 0,004

  0,985 Com o MED 0,950 0,952 0,951 0,004

  07/12/2006

  0,985 Sem o MED 0,950 0,952 0,951 0,004 As Figuras 4.4 e 4.5 representam as imagens classificadas das emissividades do dia 17/01/1987 da área total em estudo, com e sem o MED, respectivamente. Nas imagens classificadas há um predomínio da tonalidade ouro, o que indica que a emissividade ficou entre 0,950 e 0,955. Percebe-se também, pouca alteração visual entre as mesmas, onde as principais estão indicadas por setas na Figura 4.4, cena classificada com o MED, nela destacam-se pontos em verde escuro, indicando emissividade entre 0,960 e 0,965. Na emissividade estimada com a utilização do Modelo de Elevação Digital aparecem valores que estão ausentes quando é realizada a estimativa sem o MED.

Figura 4.4 - Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia 17/01/1987 com o MED.Figura 4.5 - Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia 17/01/1987 sem o MED.

  As Figuras 4.6 e 4.7 representam as imagens classificadas das emissividades do dia 17/10/1999 da área total em estudo com e sem o MED, respectivamente. Nas imagens classificadas, observa-se um predomínio da tonalidade ouro, indicando que a emissividade ficou entre 0,950 e 0,955. As alterações (destacada pela seta na Figura 4.6) são um pouco mais perceptíveis na imagem classificada com o MED. Em determinadas regiões, aparecem pontos mais intensos em azul claro, emissividade entre 0,955 e 0,960, e pontos com tonalidade verde escuro, emissividade entre 0,960 a 0,965, que não estão presentes na imagem sem o MED. Novamente percebe-se que a emissividade estimada com o MED teve valores que não foram vistos sem o MED.

  Figura 4.6

  • Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia 17/10/1999 com o MED.

Figura 4.7 - Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia 17/10/1999 sem o MED.

  As Figuras 4.8 e 4.9 representam as imagens classificadas das emissividades do dia 07/12/2006 da área total em estudo com e sem o MED, respectivamente. De forma semelhante às imagens anteriores, nestas, também há um predomínio da tonalidade ouro, indicando que a emissividade ficou entre 0,960 e 0,955. Aqui as alterações são pouco expressivas, aparecendo alguns pontos em verde escuro (indicado pela seta na Figura 4.8) na cena classificada com o MED, emissividade entre 0,960 a 0,965. Apesar de mais discreto, ainda assim, na emissividade com o MED existem valores que somente com ele foram estimados.

Figura 4.8 - Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia 07/12/2006 com o MED.Figura 4.9 - Imagem classificada da emissividade da superfície estimada para o dia 07/12/2006 sem o MED.

  Di Pace (2004) em estudo na região do Projeto Irrigado Senador Nilo Coelho (PISN) com e sem o MED, também utilizando o SEBAL, encontrou variação de 0,970 a 0,976 e de 0,972 a 0,990, respectivamente. Silva et al. (2005)Aplicando o SEBAL para determinar o saldo de radiação no semi- árido nordestino brasileiro, estimou emissividade de 0,92 para solo exposto e 0,93 para Caatinga.

4.3 Albedo da Superfície

  A Tabela 4.4 apresenta os valores mínimos, máximos, médios, moda e o desvio padrão para os albedos estimados para os dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

Tabela 4.4 - Valores estatísticos do albedo da superfície (%): mínimo, máximo, médio, moda

  e desvio padrão para as cenas dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Albedo Valores Estatísticos da Mínimo Máximo Média Moda Desvio Padrão Superfície ( α) %

  Com o MED 3,94 31,50 15,23 11,90 3,74

  17/01/1987

  Sem o MED 3,90 30,47 14,99 12,00 3,79 Com o MED 4,87 44,81 20,69 16,88 5,11

  17/10/1999

  Sem o MED 4,80 41,00 18,88 15,26 4,89 Com o MED 3,62 41,42 20,01 16,76 4,81

  07/12/2006

  Sem o MED 2,95 39,60 19,02 15,55 4,72 Nos valores mínimos, a maior diferença percentual foi encontrada no dia 17/12/2006,

  22,71 % acima com o uso do MED; para o dia 17/10/1999, 1,46 % e, para o dia 17/01/1987; 1,03 %, também com o uso do MED.

  Os valores máximos também foram maiores com o MED: 3,38 % acima para o dia 17/01/1987; 9,29 % para o dia 17/10/1999 e 4,60 % em 07/12/2006. A média também foi influenciada: 1,60 %; 9,59 % e 5,22 % superior com o MED, para os dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, respectivamente.

  As Figuras 4.10 e 4.11 representam as imagens classificadas do albedo da superfície para o dia 17/01/1987, da área total em estudo, para os diversos alvos imageados pelo TM, com e sem o MED, respectivamente.

  As áreas com vegetação estão representadas pela cor verde. Águas do Rio São Francisco e corpos de água, por sua vez, apresentam cor azul. Áreas, marrom ou vermelho, representam regiões urbanizadas ou solo exposto.

  Na região do Rio São Francisco, observa-se que o albedo estimado com o uso do MED variou entre tons de azul, indicando valores inferiores a 10 %. Na imagem classificada com o MED esta variação é mais freqüente, há uma alternância bem definida entre os tons de azul em todo o Rio (as setas em vermelho e amarelo inseridas na Figura 4.10 indicam esta variação).

  No albedo estimado sem o MED, o rio tomou quase sempre o tom mais escuro, indicando menos valores de albedo. Nas regiões com grande altitude há uma leve diferença, o tom azul mais claro aparece mais definido (seta em cor preta na Figura 11).

  Os tons em verde aparecem em quase toda a cena, para ambos os casos aqui estudados, isto explica que o albedo ficou entre 10 % a 20 % e esta situação é coerente com as médias estimadas: 15,23 % com o MED e 14,99 % sem o MED. Os tons entre cinza a vermelho apresentam albedos superiores a 25 %.

  Figura 4.10

  • – Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 17/01/1987 com o MED.

Figura 4.11 - Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 17/01/1987 sem o MED.

  As Figuras 4.12 e 4.13 representam as imagens classificadas do albedo da superfície para o dia 17/10/1999, da área total em estudo, com e sem o MED. O albedo ao longo do leito do rio, nas duas cenas, aparece em tom azul claro, indicando albedo entre 5 % a 10 %. Na imagem classificada do albedo sem o MED (Figura

  4.13), os tons em azul escuro, indicam área dentro da barragem com albedo inferior a 5 % (indicado com a seta em vermelho).

  Na imagem classificada com o MED, Figura 4.12, o verde claro é o tom predominante em grande parte da cena, indicando albedo entre 15 % a 20 %. Já na imagem classificada sem o MED, Figura 4.13, são mais freqüentes áreas com tonalidade verde escuro, o que indica valores de albedo menores, entre 10 % a 15 %. As diferenças entre as respectivas cenas estão indicadas em setas na cor preta em ambas as imagens classificadas.

Figura 4.12 - Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 17/10/1999 com o MED.Figura 4.13 - Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 17/10/1999 sem o MED.

  As Figuras 4.14 e 4.15 representam as imagens classificadas do albedo da superfície para o dia 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED. As cenas aparecem em tons bastante variados, entretanto, há certa predominância de verde claro. O albedo ao longo do leito do rio tem a aparência da cena do dia 17/01/1987, isto

  é, uma variação entre o tom azul claro e azul escuro, representando albedos inferiores a 10 %, como é percebido na Figura 4.14 (sinalizada com setas em preto e amarelo). Na Figura 4.15 as áreas em tom de verde escuro (indicado por setas em azul) se destacam em relação à cena sem o MED, albedo entre 10 % a 15 %.

  As médias mostram situação análoga aos outros dias estudados, 20,01 % com o MED e 19,02 % sem o MED.

Figura 4.14 - Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 07/12/2006 com o MED.Figura 4.15 - Imagem classificada do albedo da superfície estimada para o dia 07/12/2006 sem o MED.

  Os valores obtidos neste trabalho estão em concordância com a literatura, sendo assim, Leitão e Oliveira (2000) em estudos sobre a cultura do amendoim, obtiveram valor médio diário de 23,6 % para todo o ciclo. Em outro estudo, os mesmos autores citados anteriormente, sendo desta em ecossistemas distintos da Floresta Amazônica (mata densa, campinarana e campina) obtiveram 30,5 %; 21,6 % e 25,2 %; respectivamente.

  Silva et al. (2005) estudando a região do Projeto Irrigado Senado Nilo Coelho (PISC) em Pernambuco, estimou albedo entre 15 a 23 % em local irrigado, enquanto para o sem irrigação os valores ficaram entre 20 e 30 % em vegetação nativa de Caatinga.

  Bastiaanssen (2000) aplicando o algoritmo SEBAL em imagens Landsat 5

  • – TM na bacia de Gediz (Turquia) obteve albedo para corpos de água na faixa entre 5 % a 6 %, respectivamente.

  Lima et. al. (2003) estimaram albedo entre 11,9 % a 16,5 % em área de Caatinga da Fazenda Experimental da Universidade do Vale do São Francisco – UNIVASF.

  4.4 Índices de Vegetação (IVDN, IVAS e IAF)

4.4.1 IVDN

  A Tabela 4.5 apresenta valor mínimo, máximo, moda, média e desvio padrão do

  IVDN dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Para o dia 17/01/1987, os valores mínimos não apresentaram alteração. Os valores máximos foram: 0,78 com o MED e 0,79 sem o MED. Para os dias 17/10/1999 e 07/12/2006 os valores mínimos, máximos e médios não sofreram alteração.

Tabela 4.5 - Valores estatísticos do IVDN: mínimo, máximo, média, moda e desvio padrão

  para as cenas dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Valores Estatísticos

  IVDN Mínimo Máximo Média Moda Desvio Padrão

  Com o MED -0,36 0,78 0,42 0,38 0,12

  17/01/1987

  Sem o MED -0,36 0,79 0,42 0,38 0,12 Com o MED -0,76 0,77 0,32 0,31 0,11

  17/10/1999

  Sem o MED -0,76 0,77 0,32 0,30 0,11 Com o MED -0,60 0,76 0,30 0,23 0,11

  07/12/2006

  Sem o MED -0,60 0,76 0,30 0,21 0,11 As Figuras 4.16 e 4.17 representam as imagens classificadas do IVDN para o dia 17/01/1987, da área total em estudo, com e sem o MED, respectivamente. Ao longo do Rio São Francisco e em corpos de água presentes na cena, o IVDN aparece em tom azul escuro, o que significa valores negativos do índice. Em grande parte das imagens há predominância de tons em verde, tons em amarelo e tons em ouro. As tonalidades em verde, IVDN acima de 0,4, representam os maiores valores de IVDN, mostrando como a cobertura vegetal se encontrava no dia em estudo. A descrição é coerente com a média calculada para o dia em estudo, para ambos os métodos aplicados: 0,42.

  Áreas com outros tons (vermelho a ouro) indicam IVDN intermediários, como solo exposto e áreas urbanas. Em virtude das imagens serem bastante semelhantes, torna-se difícil identificar diferenças visuais substanciais.

Figura 4.16 - Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 17/01/1987 com o MED.Figura 4.17 -

  • – Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 17/01/1987 sem o MED .
As Figuras 4.18 e 4.19 representam as imagens classificadas do IVDN para o dia 17/10/1999, da área total em estudo, com e sem o MED, respectivamente. Novamente o leito do rio toma valores negativos, tonalidade azul. As imagens têm grande predominância entre os tons amarelo e ouro, IVDN entre 0,20 a 0,40. Isto evidencia o valor médio do IVDN do dia em estudo: 0,32 para ambos os métodos aplicados.

  Algumas áreas destacam-se com IVDN acima de 0,40, tonalidades verdes, indicadas pelas setas na Figura 4.19. Não foram identificadas diferenças significativas entre os métodos para o dia em estudo.

Figura 4.18 - Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 17/10/1999 com o MED.Figura 4.19 - Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 17/10/1999 sem o MED.

  As Figuras 4.20 e 4.21 representam as imagens classificadas do IVDN para o dia 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED, respectivamente. Semelhantes outros dias em estudo, os corpos de água da cena aparecem em tom azul,

  IVDN negativo. Os tons em amarelo e ouro aparecem com muita freqüência em ambas as cenas. Na parte superior das imagens também aparecem, desta vez bem mais abundante, tons entre vermelho e vinho. Próximo ao rio e em áreas com grandes altitudes, percebe-se IVDN maiores que 0,40, em tons de verde. A média deste dia foi de 0,30.

  Da mesma forma que nos outros dias em estudo, aqui também não foi possível identificar diferenças substanciais entre as imagens classificadas.

Figura 4.20 - Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 07/12/2006 com o MED.Figura 4.21 - Imagem classificada do albedo do IVDN estimado para o dia 07/12/2006 sem o MED.

  Estes valores corroboram com estudos de Di Pace (2004) na região do PISNC, onde o pesquisador obteve valores de 0,198 para o solo exposto; 0,779 e 0,774 para área irrigada; 0,494 e 0,492 para área cultivada, com e sem o MED, respectivamente, para o ano de 2000.

  Para 2001 o mesmo autor encontrou valores iguais para ambos os métodos: 0,152 para solo exposto; 0,639 para área irrigada; 0,492 para área cultivada, com e sem o MED. Brandão et. al. (2007) encontrou IVDN na Chapada do Araripe variando entre 0,177 a 0,718. Silva et. al. (2005) aplicando o SEBAL em área irrigada utilizando imagens do

  Landsat 5 – TM estimou IVDN entre 0,150 a 0,160 para áreas de Caatinga.

4.4.2 IAF

  A Tabela 4.6 apresenta o valor mínimo, máximo, média, moda e desvio padrão do IAF dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED. Analisando a referida tabela, observa-se variação na estimação do IAF. No dia

  17/01/1987 o valor máximo com o MED foi 1,37 enquanto o valor estimado sem o MED foi 0,94; a estimativa com o MED ficou 45,74 % acima daquela sem o MED.

  Os valores máximos também foram superiores nos outros dias estudados onde em 17/10/1999, o valor com o MED foi 1,73 e sem o MED 1,55; isto corresponde a 11,61 % superior com o MED, já no dia 07/12/2006, o máximo estimado com o MED foi 1,45 e sem o MED 1,38; ou seja, 5,07 % acima com o MED.

  Os valores das médias com o MED foram: 0,30; 0,22 e 0,18 para 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, respectivamente. Sem o MED as médias estimadas foram: 0,29; 0,20 e 0,17 para a mesma seqüência de dias acima citada.

  Desta forma, para os valores médios, a estimativa foi 10,0 % superior quando aplicado o MED em 17/10/1999 e 5,88 % superior, também utilizando o MED, em 07/12/2006.

Tabela 4.6 - Valores estatísticos do Índice de Área Foliar para os dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Valores Estatísticos

  IAF Máximo Média Moda Desvio Padrão

  Com o MED 1,37 0,30 0,14 0,15

  17/01/1987

  Sem o MED 0,94 0,29 0,14 0,15 Com o MED 1,73 0,22 0,14 0,13

  17/10/1999

  Sem o MED 1,55 0,20 0,14 0,12 Com o MED 1,45 0,18 0,12 0,13

  07/12/2006

  Sem o MED 1,38 0,17 0,14 0,13

4.4.3 IVAS

  Também foi utilizado neste trabalho o Índice de Vegetação Ajustado para Efeitos do Solo (IVAS). A Tabela 4.7 apresenta valor mínimo, máximo, média e o desvio padrão para o IVAS estimado dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o

  MED.

Tabela 4.7 - Valores estatísticos do IVAS: mínimo, máximo, média e desvio padrão dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Valores Estatísticos

  IVAS Mínimo Máximo Média Moda Desvio Padrão

  Com o MED -0,10 0,52 0,23 0,17 0,06

  17/01/1987

  Sem o MED -0,09 0,44 0,23 0,30 0,06 Com o MED -0,41 0,57 0,20 0,17 0,06

  17/10/1999

  Sem o MED -0,39 0,55 0,19 0,17 0,06 Com o MED -0,17 0,53 0,18 0,16 0,06

  07/12/2006

  Sem o MED -0,16 0,52 0,18 0,17 0,06 Quanto ao tratamento que é dado pelo algoritmo para os métodos empregados, observam-se pequenas diferenças nos valores obtidos. A maior diferença percentual para os valores mínimos ocorreu no dia 17/01/1987, o valor estimado com o MED foi 11,11 % superior ao estimado sem o MED. Também foram encontrados os maiores desvios para os valores máximos nesta mesma data: 18,18 %. Lima e Nelson (2003), avaliando a expansão urbana em Manuas-AM, aplicando o SEBAL, verificaram que o IVAS identifica incorretamente a floresta densa como sendo área urbana, sendo que o erro aumentou com L, descartando o uso do mesma para estas áreas.

4.5 Temperatura da Superfície (Ts)

  A Tabela 4.8 apresenta valor mínimo, máximo, média, moda e desvio padrão para a temperatura da superfície estimada (Ts) dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

Tabela 4.8 - Valores estatísticos da Temperatura da Superfície (Ts): mínimo, máximo, média

  e desvio padrão dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Temperatura Valores Estatísticos da Superfície (ºC) Mínimo Máximo Média Moda Desvio Padrão

  Com o MED 2,28

  22,53 36,82 31,19 33,14

  17/01/1987

  Sem o MED 2,28

  22,53 36,82 31,20 33,14 Com o MED

  2,04 20,40 37,29 30,05 30,63

  17/10/1999

  Sem o MED 2,04

  20,40 37,29 30,06 30,63 Com o MED

  2,90 22,07 42,36 35,59 37,21

  07/12/2006

  Sem o MED 2,90

  22,07 42,36 35,60 37,21 Observa-se na Tabela 4.8 que não há diferenças entre os valores de temperatura da superfície, quando estimados com ou sem o MED.

  Os valores mínimos estimados foram: 22,53 ºC; 20,40 ºC e 22,07 ºC, enquanto as estimativas dos valores máximos: 36,82 ºC; 37,29 ºC e 42,36 ºC, os valores são os mesmos para ambos os métodos aqui aplicados.

  Os valores médios do dia 17/01/1987 apresentaram pequena diferença: 31,19 ºC com o MED e 31,20 ºC sem o MED. Fato recorrente para os outros dias em estudo, a média estimada com o MED foi 30,05 ºC e sem o MED 30,06 ºC no dia 17/10/1999 e 35,59 ºC e sem o MED 35,60 ºC. Desvios menores que 0,05 %.

  As Figuras 4.22 e 4.23 representam as imagens classificadas da temperatura da superfície para o dia 17/01/1987, da área total em estudo, com e sem o MED, respectivamente.

  Analisando as imagens classificadas, observa-se que o leito do Rio São Francisco e algumas regiões com grandes altitudes aparecem na cena com tonalidade azul, o que significa que nestas áreas a temperatura da superfície variou entre 20,0 ºC a 27,0 ºC.

  Grande parte da imagem classificada aparece entre tons de amarelo a ouro, indicando temperatura entre 31,0 ºC a 35,0 ºC. As médias estimadas para o dia estão coerentes com esta classificação: 31,19 ºC, assim como a moda, 33,13 ºC. Ainda há áreas onde aparece temperatura entre 29,0 ºC a 31,0 ºC, tons de cinza e temperaturas extremas para o dia em questão, entre 35,0 ºC a 43,0 ºC. Comparando as imagens classificadas para os métodos aqui apresentados, não se verificou diferenças visuais entre elas.

Figura 4.22 - Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 17/01/1987 com o MED.Figura 4.23 - Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 17/01/1987 sem o MED.

  As Figuras 4.24 e 4.25 representam as imagens classificadas da temperatura da superfície para o dia 17/10/1999, da área total em estudo, com e sem o MED, respectivamente.

  Nestas, o leito do rio apresenta temperaturas entre 20,0 ºC a 25,0 ºC. Também há algumas regiões que têm grandes altitudes onde se verificam valores entre 20,0 ºC a 27,0 ºC. Nas imagens verifica-se um predomínio de cinza, indicando valores de temperatura entre 29,0 ºC a 31,0 ºC. Com menor freqüência, aparece tom marrom que indica temperaturas na faixa entre 27,0 ºC a 29,0 ºC e tom vermelho, temperaturas na faixa entre 35,0 ºC a 43,0 ºC.

Figura 4.24 - Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 17/10/1999 com o MED.Figura 4.25 - Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 17/10/1999 sem o MED.

  As Figuras 4.26 e 4.27 representam as imagens classificadas da temperatura da superfície para o dia 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED, respectivamente.

  As imagens classificadas do dia em estudo têm grande predominância em tom vermelho, com algumas áreas em amarelo e azul. A tonalidade vermelha indica que as temperaturas foram, de maneira geral, as maiores estimadas entre os dias em estudo, no intervalo entre 35,0 ºC a 43,0 ºC, a temperatura média para o dia foi de 35,5 ºC.

  Outro destaque da cena é o leito do rio que permaneceu com temperatura entre 20,0 ºC A 25 ºC.

Figura 4.26 -

  • – Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 07/12/2006 com o MED.

Figura 4.27 - Imagem classificada da temperatura da superfície para o dia 07/12/2006 sem o MED.

  Silva et. al. (2007) em estudo da temperatura da superfície em região semi-árida a partir do IRMSS (banda 4) do CBERS-2, observou valores entre 17,36 ºC a 31,18 ºC, atribuindo os maiores valores ao solo exposto pois estava em preparo para o cultivo.

  Meirelles (2007) aplicando SEBAL em imagem do Landsat 5

  • – TM na bacia do Aracaú-Ce estimou valor mínimo de 19,87 ºC e máximo de 40,43 ºC para o dia 01/09/2004.

  Silva et. al (2005b) aplicando SEBAL no semi-árido nordestino para o dia 04/12/2000, estimou a temperatura da superfície do lago Sobradinho em 20,80 ºC, já na região de Caatinga o valor estimado foi 33,33 ºC. Para o dia 04/10/2001, considerando os mesmos alvos anteriores, as temperaturas foram de 23,0 ºC e 35,7 ºC, respectivamente.

  Di Pace (2004) aplicando o algoritmo SEBAL na região do PISC estimou valores para duas cenas do Landsat 5

  • – TM: no dia 04/12/2000 o mínimo foi de 22,74 ºC e o máximo de 35,80 ºC com o MED, enquanto sem o MED a temperatura mínima foi de 22,18 ºC e a temperatura máxima foi de 37,35 ºC. No mesmo estudo, agora para o dia 04/10/2001, a temperatura mínima foi de 23,52 ºC e a máxima de 39,64 ºC, estimadas com o MED, sendo que o valor mínimo estimado sem o MED foi 23,18 ºC. Os valores máximos para o dia em questão foram os mesmos para ambos os métodos aplicados: 39,64 ºC.

4.6 Radiação de Onda Curta e Onda Longa

4.6.1 Radiação de Onda Curta Incidente

  A Tabela 4.9 apresenta valores estatísticos da Radiação de Onda Curta Incidente

  2

  (R , para os dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, para a área total em estudo,

  S ↓) W/m estimados com e sem a aplicação do Modelo de Elevação Digital.

  2

  : mínimo,

Tabela 4.9 - Valores estatísticos da Radiação de Onda Curta Incidente (R S

  ↓) W/m máximo, média e desvio padrão dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Radiação de Onda Curta Incidente Valores Estatísticos

  2 (R S ↓) W/m Mínimo Máximo Média Desvio Padrão

  Com o MED 712,93 832,33 808,77 23,42

  17/01/1987

  Sem o MED 818,59 818,59 818,59 - Com o MED 732,52 895,62 870,52 27,67

  17/10/1999

  • Sem o MED 904,89 904,89 904,89 Com o MED 776,75 938,36 901,18 28,27

  07/12/2006

  Sem o MED 935,70 935,70 935,70 - Existem variações significativas no cálculo de R

  S

  ↓ quando ele é estimado com e sem o MED, isto se deve ao fato de o cálculo de R

  S ↓, sem a aplicação do MED, levar em

  consideração o valor de Z constante em toda a área. Já com o Modelo de Elevação Digital o cos Z é variável em cada pixel.

  Comparando os valores de R

  S ↓ para os dias em estudo, observa-se que os valores

  mínimos de radiação de onda curta incidente (R S ↓) são maiores sem o MED.

  Para o dia 17/01/1987, o valor mínimo obtido sem o MED, ficou em torno de 13 % acima do estimado com o MED; para o dia 17/10/1999, 19 % e; para 07/12/2006, 17 %. Para os valores máximos, no dia 17/10/1999 a estimativa sem o MED superou aquela

  2

  2 efetuada com o MED: 904,89 W/m sem e 895,62 W/m com o MED.

  2 No dia 17/10/1999, o valor máximo com o MED foi 832,33 W/m e sem o MED

  2

  2

  818,59 W/m ; para o dia 07/12/2006 o valor estimado com o MED foi 938,36 W/m e sem o

2 MED 935,70 W/m .

4.6.2 Radiação de Onda Longa Incidente

  A Tabela 4.10 apresenta valores estatísticos da Radiação de Onda Longa Incidente (R

  L ↓) para os dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, estimados com e sem a aplicação do Modelo de Elevação Digital.

  2

  :

Tabela 4.10 - Valores estatísticos da Radiação de Onda Longa Incidente (R L

  ↓) W/m mínimo, máximo, média e desvio padrão dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Radiação de Onda Longa Incidente Valores Estatísticos

  2 (R L Mínimo Máximo Média Desvio Padrão ↓) W/m

  Com o MED 458,40 467,85 458,90 0,835

  17/01/1987

  • Sem o MED 358,46 358,46 358,46 Com o MED 468,19 477,84 468,61 0,959

  17/10/1999

  • Sem o MED 357,99 357,99 357,99 Com o MED 468,19 477,84 468,56 1,01

  07/12/2006

  • Sem o MED 367,56 367,56 367,56 Observando a tabela 4.10, verifica-se que os valores da Radiação de Onda Longa

  2

  (R foram significativamente diferentes. De maneira geral, os valores obtidos quando

  L

  ↓) W/m aplicado o MED foram superiores aos estimados sem o MED.

  Para o dia 17/01/1987, os valores mínimos estimados com o MED, variaram entre um

  2

  2

  2

  valor mínimo de 458,40 W/m a um valor máximo de 467,85 W/m , diferença de 9,45 W/m

  2 entre os dois métodos. Sem o MED o valor calculado é constante: 358,46 W/m .

  2 Para o dia 17/10/1999, o valor mínimo foi de 468,19 W/m e o valor máximo estimado

  2

  2

  2 foi de 477,84 W/m , com amplitude de 9,54 W/m . Sem o MED, o valor foi: 357,99 W/m .

  2

  2 Já para o dia 07/12/2006, o valor mínimo foi 468,19 W/m e o máximo 477,84 W/m ,

  2

  2

  9,65 W/m de diferença entre os dois métodos, com valor constante de 367,56 W/m quando não utilizado o MED.

4.6.3 Radiação de Onda Longa Emitida

  A Tabela 4.11 apresenta valores estatísticos da Radiação de Onda Longa Emitida

  2

  (R : para os dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, estimados com e sem a

  L ↑) W/m aplicação do Modelo de Elevação Digital.

  2 Tabela 4.11 - Valores estatísticos da Radiação de Onda Longa Emitida (R : mínimo, L ↑) W/m

  máximo, média e desvio padrão dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Radiação de Onda Longa Emitida Valores Estatísticos

  2 (R L) W/m Mínimo Máximo Média Desvio Padrão

  Com o MED 419,55 498,38 463,83 13,07

  17/01/1987

  Sem o MED 419,55 498,38 463,81 13,09 Com o MED 408,83 500,51 456,54 11,37

  17/10/1999

  Sem o MED 408,83 500,44 456,48 11,39 Com o MED 416,95 534,75 490,77 17,18

  07/12/2006

  Sem o MED 416,95 534,64 490,73 17,20 Observando-se a Tabela 4.11, verifica-se que a Radiação de Onda Longa Emitida pela superfície (R

  L ↑) não são observadas variações significativas entre os métodos aplicados.

  As diferenças entre o valor máximo e mínimo com o MED foram: no dia 17/01/1987,

  2

  

2

  2

  78,83 W/m ; no dia 17/10/1999, 91,68 W/m e no dia 07/12/2006, 117,80 W/m valores aproximados.

  Sem o MED, a diferença entre o máximo e o mínimo foram, aproximadamente, iguais as anteriormente citadas, uma vez que os valores entre os dois métodos, praticamente não diferiram.

4.7 Saldo de Radiação

  A Tabela 4.12 apresenta valor mínimo, máximo, médio e desvio padrão do saldo de radiação instantânea, dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Para o dia 17/01/1987, o valor mínimo estimado com o MED foi superior àquele

  2

  2

  estimado sem o MED: 435,73 W/m e 424,98 W/m , respectivamente. Nos outros dias em estudo, o cálculo sem o MED foi superior.

  As estimativas dos valores máximos com o MED superaram os calculados sem o MED nos dias estudados.

  2 Para o dia 17/01/1987, o valor máximo com o MED foi 822,08 W/m e sem o MED

  2

  2

  711,88 W/m . No dia 17/10/1999 o máximo com o MED foi 890,11 W/m e sem o MED foi

  2

  2

  795,58 W/m . Já para o dia 07/12/2006, o valor máximo com o MED foi 899,59 W/m e sem

  2 o MED 842,86 W/m .

  Os valores das médias foram superiores quando utilizado o Modelo de Elevação

  2 Digital. Em 17/01/1987, a estimativa com o MED foi 659,15 W/m e sem o MED 573,73

  2

  2 W/m . Em 17/10/1999 a média com o MED foi 680,14 e sem o MED 618,47 W/m . Em

  2

  2 07/12/2006 a média com o MED foi 676,17 W/m e sem o MED 620,06 W/m .

  2 Tabela 4.12 - Valores estatísticos do Saldo de Radiação (Rn) W/m : mínimo, máximo, média

  e desvio padrão dos dias 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, da área total em estudo, com e sem o MED.

  Saldo de Radiação Valores Estatísticos

2 Rn (W/m ) Mínimo Máximo Média Desvio Padrão

  Com o MED 435,73 822,08 659,15 41,77

  17/01/1987

  Sem o MED 424,98 711,88 573,73 39,89 Com o MED 384,19 890,11 680,14 52,56

  17/10/1999

  Sem o MED 402,10 795,58 618,47 49,47 Com o MED 387,20 899,59 676,17 59,67

  07/12/2006

  Sem o MED 398,54 842,86 620,06 58,18 As Figuras 4.28 e 4.29 representam imagens classificadas dos valores instantâneos do saldo de radiação à superfície, com e sem o MED, no momento da passagem do satélite para o dia 17/01/1987.

Figura 4.28 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da passagem do satélite para o dia 17/01/1987 com o MED.Figura 4.29 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da passagem do satélite para o dia 17/01/1987 sem o MED.

  Na Figura 4.28, imagem classificada do valor instantâneo do de radiação à superfície, estimada com o MED, a cena apresenta, em sua maior porção, tons de verde. Com Rn

  2

  2

  2

  variando entre valores de 600 W/m a 700 W/m . Valores acima de 700 W/m , tom em vermelho, aparece ao longo do Rio São Francisco e espalhados pela imagem (setas em tom azul na Figura 4.28), alguns dos valores aparecem em conhecidas áreas com grandes altitudes, Na parte superior e discretamente espalhados, também é possível identificar tons entre

  2

  amarelo e ouro, indicando valores de Rn inferiores a 600 W/m (setas em tom preto na

  2 Figura 4.28). A média do Rn com o MED para a cena foi 659,15 W/m . Valor que está dentro

  2

  2 do intervalo das cores predominantes na cena: 600 W/m a 700 W/m . Na Figura 4.29, imagem classificada do valor instantâneo do saldo de radiação à superfície, estimada sem o MED, os tons predominantes estão entre amarelo e ouro, com

  2

  2

  valores de Rn variando entre 500 W/m a 600 W/m . Parte do rio, que antes apresentava

  2

  valores acima de 700 W/m , agora se encontra mais em tom amarelo (indicado pelas setas em

  2

  2

  azul na Figura 4.29), Rn entre 550 W/m a 600 W/m . A Média de Rn, estimada sem o MED,

  2

  foi 573,73 W/m . Quase todas as localidades que na classificação com o MED apareceram

  2

  2

  em tom vermelho, apareceu em tons verdes, Rn entre 600 W/m a 700 W/m , as áreas que apareceram em amarelo ou ouro na imagem classificada com o MED, que foram os menos

  2

  2

  valores para aquela cena, encontram-se com Rn entre 500 W/m a 600 W/m , agora foram

  2 classificadas com tom azul, Rn abaixo de 500 W/m .

  As Figuras 4.30 e 4.31 representam imagens classificadas dos valores instantâneos do saldo de radiação à superfície, com e sem o MED, no momento da passagem do satélite o dia 17/10/1999.

Figura 4.30 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da passagem do satélite para o dia 17/10/1999 com o MED.Figura 4.31 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da passagem do satélite para o dia 17/10/1999 sem o MED.

  Na Figura 4.30, a imagem classificada do saldo de radiação instantânea com o MED,

  2

  tem, predominantemente, tons verdes e vermelhos, Rn acima de 700 W/m . Estes valores estão espalhados ao longo da cena, assim como o Rio São Francisco também aparece em vermelho (setas em azul na Figura 4.30). Na parte superior da cena, existem áreas em tom de

  2

  2

  amarelo e ouro, onde o Rn é um pouco menor, entre 500 W/m a 600 W/m (setas em preto na

  2 Figura 4.30). O valor médio de Rn, estimado com o MED, foi 680,14 W/m .

  Na Figura 4.31, imagem classificada do saldo de radiação instantânea sem o MED, as cores entre verde e amarelo predominam na imagem. O leito do rio continua com altos valores de Rn, tom em vermelho. Algumas áreas com altitudes elevadas também aparecem em tom vermelho. Pontos em azul são percebidos na parte superior da cena (seta em preto na Figura

  2 2 4.31), Rn menor que 450 W/m . A média estimada de Rn, sem o MED, foi 618,47 W/m .

  As Figuras 4.32 e 4.33 representam imagens classificadas dos valores instantâneos do saldo de radiação à superfície, com e sem o MED, no momento da passagem do satélite o dia 07/12/2006.

Figura 4.32 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da passagem do satélite para o dia 07/12/2006 com o MED.Figura 4.33 - Imagem classificada do saldo de radiação à superfície no momento da passagem do satélite para o dia 07/10/2006 sem o MED.

  Na Figura 4.32, imagem classificada do valor instantâneo do saldo de radiação à superfície para o dia 07/12/2006, com o MED, os tons entre verde e vermelho dominam a

  2

  paisagem. O Rio São Francisco tem valores de Rn acima de 700 W/m . Algumas áreas tem

  2

  2

  tons entre amarelo e ouro, Rn entre 500 W/m a 600 W/m . A média do Rn com o MED, para

  2 o dia em estudo, foi de 676,17 W/m .

  A Figura 4.33, representa a imagem classificada do valor instantâneo do saldo de radiação à superfície para o dia 07/12/2006, sem o MED, onde aparece predominância entre

  2

  2

  as tonalidades verde, amarelo e ouro, Rn variando entre 500 W/m a 700 W/m . O rio

  2

  permaneceu com valores de Rn acima de 700 W/m . O valor médio de médio de Rn sem o

2 MED, foi 620,06 W/m .

  Bastiaanssen et al. (1998) aplicou o algoritmo SEBAL na área da bacia do Rio Heihe

  2

  2 (China), estimou Rn de 500 W/m para o oásis e 400 W/m no deserto.

  Em estudos realizados no Nordeste brasileiro, Silva et al. (2005a) calculou o balanço de radiação em áreas irrigadas do Projeto Senador Nilo Coelho, comparando áreas de vegetação nativa e urbana no município de Petrolina-PE e Juazeiro-BA, como resultado

  2

  2

  encontrou valores de 751,30 W/m para o lago Sobradinho, 621,10 W/m para áreas de

2 Caatinga e 426,90 W/m para solo exposto para o dia 04/12/2000, para o dia 04/10/2001 os

  2

  

2

  2

  valores foram de 750,70 W/m ; 618,70 W/m e 421,80 W/m para o lago Sobradinho, Caatinga e solo exposto, respectivamente.

  Menezes (2006) em estudo comparativo do SEBAL no entorno do município de Santa Bárbara (Quadrilátero Ferrífero Mineiro)-MG, considerando condições de relevo montanhoso e plano, encontrou significativas alterações nas cenas estudadas. Para o dia 20/06/2003,

  2

  estimou saldo de radiação de 464,24 W/m considerando área plana, em condições de relevo

  2

  montanhoso foi de 825,91 W/m ; em outra cena estudada, a estimativa encontrada por

  2 Menezes para valores de Rn em condições de relevo montanhoso foi de 621,23 W/m .

  Di Pace (2004) aplicando o algoritmo SEBAL com e sem o MED, estimou os

  2

  2

  2

  seguintes valores de Rn para o dia 04/12/2000; 127,69 W/m ; 728,68 W/m e 478,61 W/m ,

  2

  2

  mínimos, máximos e médios com a utilização do MED e 276,77 W/m ; 731,51 W/m e

  2

  2

  560,80 W/m sem o MED. Para o dia 04/10/2001, os valores foram: 121,83 W/m ; 787,13

  2

  2

  2

  2

  2 W/m e 520,78 W/m , considerando o MED e 368,44 W/m ; 746,30 W/m e 567,76 W/m , valores estimados sem o MED.

4.7.1 Relação entre o Albedo e o Rn

  Para verificar a relação entre o albedo e a estimativa do saldo de radiação à superfície, foi selecionada a cena do dia 17/01/1987 e identificadas áreas que relacionam os valores de albedo com os valores de Rn.

  Em 17/01/1987, a região G (Figura 4.34a) não havia sido alagada devido à barragem da Usina Hidrelétrica de Xingó e, assim, o rio continuava com seu leito natural. Na Figura 4.34a, o albedo estimado está, predominantemente, entre os valores de 5 a 20 %. Os menores valores aparecem ao longo do rio e em corpos de água presentes na cena (α < 5 %), como em G na Figura 4.34a

  , enquanto os maiores estão na parte superior da imagem (α > 30 %) conforme B e C na mesma Figura.

Figura 4.34 - Relação entre albedo e Rn, (a) imagem classificada do albedo da superfície com

  o MED para 17/01/1987 e (b) imagem classificada do saldo de radiação instantânea à superfície com o MED para 17/01/1987.

Figura 4.35 - Relação entre albedo e Rn, (a) imagem classificada do albedo da superfície sem

  o MED para 17/01/1987 e (b) imagem classificada do saldo de radiação instantânea à superfície sem o MED para 17/01/1987.

  As Figuras 4.34 e 4.35 identificam a relação entre os valores de albedo e o saldo de radiação instantânea, estimados com o algoritmo SEBAL para o dia 17/01/1987, com e sem o MED, respectivamente.

  Na Figura 4.34a, as setas em G e E, identificam áreas com baixo albedo e os relacionam com Rn, indicado da mesma forma na Figura 4.34b. Observa-se que as áreas os menores albedo apresentaram os maiores valores Rn, desta forma, o leito do Rio São Francisco, que apresentou valores de albedo menores que 5 %, teve saldo de radiação

  2

  instantânea acima de 700 W/m . De forma análoga, em grandes altitudes, onde foram estimados albedos menores na cena, F e B na Figura 4.34a, aparecem valores de Rn entre 600

  2

2 W/m a 700 W/m . Já para os altos valores de albedo presentes na cena, B e C, na Figura

  4.34a, estão relacionados os menores valores de saldo de radiação instantânea, conforme

  2 indicados por B e C em 4.34b, onde os valores de Rn estão abaixo de 500 W/m . Assim como em 4.34, estimativas sem o MED, as relações entre o albedo e o saldo de radiação instantânea à superfície permaneceram valendo quando considerado o MED, isto pode ser verificado em D, na figura 4.35a, que os menores valores de albedo estimados ao longo da cena (α < 5 %) e os respectivos valores de Rn, D na Figura 4.35b, para a mesma

  2

  localidade (Rn > 700 W/m ). Os valores altos de albedo, C e E na Figura 4.35b, relacionam-se a aos baixos valores de Rn, C e E na Figura 4.35b, onde o saldo de radiação instantânea ficou

  2 abaixo de 500 W/m .

4.7.2 Relação entre a Temperatura da Superfície (Ts) e Rn

  Para verificar a relação entre a temperatura e o saldo de radiação instantânea à superfície, foi selecionada a cenas do dia 17/01/1987, com e sem o MED, e identificadas e áreas nas Figuras 4.36 e 4.37.

Figura 4.36 - Relação entre albedo e Rn, (a) imagem classificada do albedo da superfície

  com o MED para 17/01/1987 e (b) imagem classificada do saldo de radiação instantânea à superfície com o MED para 17/01/1987.

  Na Figura 4.36a, as setas G e E indicam como a temperatura se comportou ao longo do Rio São Francisco no dia em questão, os valores estão entre 20 ºC a 25 ºC, sendo os menores valores apresentados na estimativa pelo algoritmo SEBAL, por sua vez, na Figura 4.36b, vê-

  2

  se que as estimativas de Rn (G e E na Figura 4.36b) foram superiores a 700 W/m . Na Figura 4.36a, as setas D, H e I, são regiões com grandes altitudes onde as temperaturas também foram estimadas no mesmo intervalo anteriormente citado, analogamente, aparecem na

  2

  mesma região, valores de Rn superiores a 700 W/m . Para valores maiores de Ts (C e B) na

  2 Figura 4.36a, são estimados valores de Rn entre 500 a 600 W/m .

Figura 4.37 - Relação entre albedo e Rn, (a) imagem classificada do albedo da superfície com

  o MED para 17/01/1987 e (b) imagem classificada do saldo de radiação instantânea à superfície com o MED para 17/01/1987.

  A classificação feita com o MED, Figura 4.37, também deixam claras as relações supracitadas, a seta D, relaciona os menores valores de Ts e Rn, nas Figuras 4.37a e 4.37b, respectivamente, assim como os menores valores de Rn (E na Figura 4.37b) está na mesma região onde a temperatura ficou relativamente alta na cena (E na Figura 4.37a).

5. CONCLUSÕES

  A análise e discussão dos resultados induzem às seguintes conclusões:

  1. Os valores estimados do albedo da superfície foram maiores com a utilização do Modelo de Elevação Digital, apresentando valores entre 3,94 % e 31,50 % para 17/01/1987; 4,87 % e 44,81 % para 17/10/1999; 3,62 % e 41,42 % para 07/12/2006 com o MED. Sem o MED os valores foram: 3,90 % e 30,47 % para 17/011987; 4,80 % e 41,00 % para 17/10/1999; 2,95 % e 39,60 % para 07/12/2006.

  2. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (IVDN) não apresentou diferença significativa entre os métodos aqui apresentados.

  3. Foram obtidos maiores valores de Índice de Área Foliar (IAF) quando considerado o Modelo de Elevação Digital, os valores máximos foram: 1,37; 1,73 e 1,45 para 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, respectivamente, valores estes obtidos com o uso do MED, quando não utilizado o MED os máximos estimados foram: 0,94; 1,55 e 1,38, para 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, respectivamente. Os valores médios também apresentaram desvios: 0,30; 0,22 e 0,18 com o MED para 17/01/1987, 17/10/1999 e 07/12/2006, respectivamente, enquanto as médias sem o MED foram: 0,29; 0,20 e 0,17.

  4. Não foram constatadas diferenças significativas nas estimativas de temperatura da superfície para os métodos aplicados neste trabalho.

  5. Constatam-se grandes diferenças nos valores instantâneos do saldo de radiação à

  2

  2

  2

  superfície: 435,73 W/m e 822,08 W/m para o dia 17/01/1987; 384,19 W/m e

  2

  2

  2

  890,11 W/m para o dia 17/10/1999; 387,20 W/m e 899,59 W/m para o dia 07/12/2006, valores estes obtidos aplicando o MED. As estimativas sem o MED

  2

  2

  2

  foram: 424,98 W/m e 711,88 W/m para o dia 17/01/1987; 402,10 W/m e 795,58

  2

  

2

  2 W/m para o dia 17/10/1999; 398,54 W/m e 842,86 W/m para 07/12/2006.

  6. Os resultados do saldo de radiação com o algoritmo SEBAL, considerando o Modelo de Elevação Digital, de maneira geral, foram superiores àqueles obtidos sem a utilização do MED, isto mostra como é importante a consideração do relevo nas estimativas do saldo de radiação. A topografia é um fator que afeta o saldo de radiação.

6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ACCIOLY, L. J. º, PACHECO, A., COSTA, T. C. C., LOPES, O. F.e OLIVEIRA, M. A. J.

  Relações empíricas entre a estrutura da vegetação e dados do sensor TM/Landsat. Revista

  

Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 6, n. 3, p. 492-498. Campina Grande-

PB, DEAg/UFCG, 2002.

  ALBUQUERQUE, J.K.; MOURA, M.A.L.; QUERINO, C. A.S.; MARIANO, G. L.; CHAGAS, E. V.; JÚNIOR, R.D. da S. Comparação do comportamento do saldo de radiação em área de pastagem na Amazônia durante dois períodos. In: Anais... XII Congresso Brasileiro de Agrometeorologia, Santa Maria-RS, 2003, pp. 29-30.

  ALLEN, R. G.; MORSE, A.; TASUMI, M. Application of SEBAL for western US water rights regulation and planning. In: International Workshop on Remote Sensing of Evapotranspiration for Large Regions. Proceedings... IEC Meeting of International Commission on Irrigation and Drainage (ICID), 54. Sept. 2003, Montpellier,France.

  ALLEN, R. G., TASUMI, M., and TREZZA, R., WATERS, R, e BASTIAANSSEN, W.

  

Surface Energy Balance Algorithms for Land (SEBAL) Advanced Training and Users

  Manual – Idaho, p. 98, agosto de 2002. ALLEN, R.G.; MORSE, A.; TASUMI, M.; KRAMBER, W.J.; BASTIAANSSEN, W.

  

Computing and Mapping of Evapotranspiration; Chapter 5 in Advances in Water

Science Methodologies. U. Aswathanarayana, Ed.; A.A. Balkema Publishers; Leiden, The

  Netherlands, 2005a. ARAÚJO, T.L. Estimativa da Temperatura e do Balanço de Radiação à Superfície

  

Terrestre em Maceió-AL utilizando imagens de satélite RM/Landsat-5. 89f. Dissertação

(Mestrado em Meteorologia)-ICAT-Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2006.

  ARYA, S.P. Introdution to Micrometeotology. North Carolina: Academic Press, 1998. BARRETT, E.C.; CURTIS, L. Introduction to environmental remote sensing. Londres: Chapman & Hall. 1992.

  BASTABLE, H. G.; SHUTLEWORTH, W. J.; DALLAROSA, R. L.; FISCH, G.; NOBRE, C.

  A. Observations of Climate, Albedo, and Surface Radiation over cleared and undisturbed Amazonian Forest, International Journal of Cliamatology, 13:783 – 796, 1993.

  BASTIAANSSEN, W.G.M. Regionalization of surface flux densities and moisture

  

indicators in composite terrain: A remote sensing approach under clear skies in

  Mediterranean climate. PhD. Dis., CIP Data Koninklijke Biblioteheek, Den Haag, the Netherlands. 272 p.,1995.

  BASTIAANSSEN, W.G.M., MOLDEN D.J. e MAKIN, I.W. Remote sensing for irrigated agriculture: examples from research and possible aplications. Agricultural Water

  Management, vol. 46, 137-155, 2000.

  BASTIAANSSEN, W.G.M., PELGRUM, H., WANG, J., MA, Y., MORENO, J.F.,ROERINK, G.J. e VAN DER WAL, T. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL): 2. Validation. Journal of Hydrology, vol. 212

  • – 213, 213, 229, 1998b. BASTIAANSSEN, W.G.M., MENENTI, M., FEDDES, R.A. e HOLTSLAG, A.A.M. A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL): 1. Formulation. Journal

  of Hydrology, vol. 212 – 213, 198 – 212, 1998a.

  BOEGH, E., SOEGAARD, H., THOMSEN, A. Evaluating evapotranspiration rates and surface conditions using Landsat TM to estimateatmospheric resistance and surface resistance. Remote Sensing of Environment 79:329-343, 2002. CENTENO, J. A. S. Sensoriamento Remoto e Processamento de Imagens Digitais. UFPR, Curitiba, 2004, 209 págs.

  CHANDER, G e MARKHAN, B. Revised Landsat-5 TM Radiometric Calibration Procedures and Postcalibration Dynamic Ranges. IEEE Transactions on Geoscience and Remote

  

Sensing, Vol. 41, No. 11, November 2003, pág. 2674-2677, Disponível em:

<http://landsat7.usgs.gov/documents/L5TMCal2003.pdf>. Acesso em: 10/08/2008.

  COLLINS, Stanley H. Algorithms for Dense Digital Terrain Models, Ontario, Canada, 1978. pp. 307-317. COLLWEL, ROBERT N., 1983. Manual of Remote Sensing. Falls Church: American Society of Phogrammetry. 1359 p. DAVIDSON, A. e WANG, S. The effects of sampling resolution on the surface albedos of dominant land cover types in the North American boreal region. Remote Sensing of

  Environment, vol. 93, 211 – 224, 2004.

  DI PACE, F.T. Estimativa do Balanço de Radiação à Superfície Terrestre Utilizando

  

Imagens TM-Landsat 5 e Modelo de Elevação Digital. 120f. Tese (Doutorado em Recursos

  Naturais). Programa de Pós-graduação em Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Campina Grande-PB, 2004. EPIPHANIO, J.C.N. Satélites de Sensoriamento Remoto. Apostila do VIII Curso de Sensoriamento Remoto. INPE, São José dos Campos, 2005, 13 págs.

  FANG, H., LIANG, S., CHEN, M., WALTHALL, C. e DAUGHTRY,C. Statistical comparison of MISR, ETM+ and MODIS land surface reflectance and albedo products of the BARC land validation core site, USA. International Journal of Remote Sensing, vol. 25, No. 2, 409 – 42, 2004. FERREIRA, N.J., Aplicações ambientais brasileiras dos satellites NOAA e TIROS-N, São Paulo, Oficina de textos, 272p, 2004.

  GRANGER, R. J. Satellite-derived estimates of evapotranspiration in the Gediz basin.

  Journal of Hydrology, v 299, p. 70-75, 2000.

  HUETE, A. R. and TUCKER, C. J. Investigation of Soil Influences in AVHRR Red and Near

  • – Infrared Vegetation Index Imagery., International Journal of Remote Sensing, 12 (6): 1223-1242, 1991. HUETE, A. R. Adjusting Vegetation Indices for Soil Influences. International Agrophysics. 4(4): 367-376, 1988. HUETE, A. R. and WARRICK, A. W., 1990. Assessment of Vegetation and Soil Water Regimes in Partial Canopies with Optical Remotely Sensed Data. Remote Sensing of Environment. 32: 155-167, 1990.

  IQBAL. M. An Introduction to Solar Radiation. Lbrary of Congress Cataloging in Publication data, Academic Press Canadian. 1983. KUSTAS, W.P.; DAUGHTRY, C.S.T. e VAN OEVELEN, P.J. Analytical treatment of relationships between soil heat flux/net radiation ratio and vegetation indices. Remote

  Sensing of Environment, vol. 46, 319 – 330, 1994.

  JENSEN, JOHN R., Introductory Digital Image Processing: a Remote Sensing Perspective. Englewood Cliffs, New Jersey: Prentice-Hall. 486p., 1986. LEEUWEN, W.J.D. e ROUJEAN, J.L. Land surface albedo from synergistic use of polar (EPS) and geo

  • – stationary (MSG) observing systems: An assessment of physical uncertainties. Remote Sensing of Environment, vol. 81, 1 – 17, 2002.

  LEITÃO, M. M. V. B. R. e OLIVEIRA, G. M. Influência da Irrigação sobre o Albedo.

  Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 4, n. 2, p. 214

  • – 218, Campina Grande - PB. 2000. LEITÃO, M. M. V. B. R. Balanço de Radiação e de Energia, numa Cultura de Soja

  Irrigada. (Dissertação de Mestrado). DCA – CMM TD Nº 03. Campina Grande, 1989, 110p.

  LIANG, S. Narrowband to broadband conversion of Land Surface Albedo algorithms.

  Remote Sensing of Environment, vol. 76, 213 – 238, 2000.

  LILLESAND, T. M. and KIEFER, R. W., 1987. Remote sensing and image interpretation.

  2. Ed. New York: J. Wiley, 850p.

  LIMA, D.J e NELSON, B.W. Uso de Índices de Vegetação no monitoramento da cobertura verde no perímetro urbano da cidade de Manaus. Anais... XI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Belo Horizonte, Brasil, 05 - 10 abril 2003. LIMA, P.C.S. Albedo de Pastagem e Caatinga. Anais...XIV Congresso Brasileiro de Agrometeorologia – Belo Horizonte – MG. 2009. LIU, W.T.H. Aplicações de Sensoriamento remoto. Vol. I e II. UCDB. Campo Grande-MS. 2003. MARKHAM, B.L., e BARKER, J.L. Thematic Mapper bandpass solar exoatmospheric irradiances. International Journal Remote Sensing, 8, 517

  • – 523, 1987. MAURER, J. Retrieval of surface Albedo from Space. This paper was written as part of a graduate course ("Remote Sensing Field Methods") at the University of Colorado at Boulder. On-line: <http://cires.colorado.edu/ ~ maurerj / albedo / albedo.htm>, dezembro de 2002. MENDES, C.A.B.; CIRILO, J. A. Geoprocessamento em Recursos Hídricos: princípios, integração e aplicação. Porto Alegre, RS, ABRH, Coleção Geoprocessamento, v. 1, 2001. MENEZES, S.J.M.C. Evapotranspiração Regional Utilizando o SEBAL em condições de

  

relevo montanhoso. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) 103p. Universidade

Federal de Viçosa, Viçosa, 2006.

  MEIRELES, M. Estimativa da evaporação real pelo emprego do algoritmo SEBAL e

  imagem Landsat 5-TM na Bacia do Acaraú

  • – CE. Dissertação (Mestrado em Irrigação e Drenagem), 89p. Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007. MORAN, M.S. Irrigation in tArizona using satellites and airplanes. Irrigation Science, 15: 34-44, 1994 MORAN, M. S.; JACKSON, R. D.; HART, G. F.; SLATER, P. N.; BARTELL, R. J.; BIGGAR, S. F.; GELLMAN, D. I.; SANTER, R. P. Obtaining surface reflectance factors from atmospheric and view angle corrected SPOT-1 HRV data. Remote Sensing of Environment, 32: 103-214, 1990. MOREIRA, R.C. Influência do posicionamento e da largura de bandas de sensores

  

remotos e dos efeitos atmosféricos na determinação de índices de vegetação. São José dos

Campos: INPE, 2000. 179p.

  MOREIRA, M.A. Fundamentos do Sensoriamento Remoto e metodologias de aplicação. Editora de UFV, 3a edição, Viçosa, 2005.

  NOVAS, M. F. B. Mapeamento das estimativas de saldo de radiação e índices de

  

vegetação em área do estado de Alagoas com base em sensores remotos. Dissertação de

  Mestrado em Meteorologia. UFAL – Instituto de Ciências Atmosféricas, Maceió, 2008. NOVO, E. M., de M., Sensoriamento remoto: princípios e aplicações. São Paulo. Edgard Editora Edgar Blucher. p 308, 1992.

  NOVO, E. M., 1989. Sensoriamento remoto: princípios e aplicações. São Paulo. Edgard Blucher. 307p. PAIVA, C.M. Estimativa do Balanço de Energia e da Temperatura da Superfície via

  

Satélite NOAA-AVHRR. Tese (Doutorado em Ciências em Engenharia Civil),

COPPE/Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, 2005, 248 págs.

  PARADELLA, W. R., VITORELLO, I., LINS C. C., MATOS, J. T., DUTRA, L. V. and MENESES. P. R., 1990. Imagens de satélite Spot-1 em mapeamento geológico: um estudo comparativo com vários produtos sensores no vale do Rio Curaçá, Bahia. Revista Brasileira

  de Geociências, 20: 282-292.

  PIELKE SR., R.A., DALU, G.A., SNOOK, J.S., LEE, T.J., KITTEL, T.G.F: Non linear influence of mesoescala land use on weather and climate. Journal of Climate, 4, 1053-1069, 1991. Portal Brasil. Disponível em: acessado em 11/06/2009 PRICE, J.C. Estimating Leaf Area Index from Satellite Data. IEEE Trasactions on Geoscience and Remote Sensing, 31(2): 727-734, 1993.

  REDDY, S. J. & AMORIM NETO, M. S. Dados de precipitação, evapotranspiração potencial, radiação solar global de alguns locais e classificação climática do Nordeste do Brasil. Petrolina-PE, EMBRAPA/CPATSA, 280 p., 1993. ROSEMBACK, R.; FRANÇA, A.M.S.; FLORENZANO, T.G. Análise comparativa dos dados NDVI obtidos de imagens CCD/CBERS-2 e TM/LANDSAT-5 em área urbana.

  

Anais... XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Goiânia, Brasil, 16-21 abril

2005, INPE, p. 1075-1082.

  SANTOS, A. P., VIEIRA, L. S., VIEIRA, I. M. S. and DIAS, A. C. Mapeamento do uso atual das terras da Bacia do Rio Candiaruaçu utilizando imagens TM/LANDSAT-5. In: Anais do Congresso Brasileiro de Ciência do Solo, Viçosa (MG), 25: 1672-1674, 1995. SEDYIAMA, G. C.; MELO JÚNIOR, J. C. F; SANTOS, A. R; RIBEIRO, A.; COSTA, M. H.; HAMAKAWA, P. J.; COSTA, J. M. N.; COSTA, L. C. Zoneamento agroclimático do cafeeiro (Coffea arabica L.) para o estado de Minas Gerais. Revista Brasileira de

  

Agrometeorologia, Passo Fundo, v.9, n.3, (No Especial: Zoneamento Agrícola), p.501-509,

2001.

  SILVA, M. A. V. Meteorologia e Climatologia, Versão Digital 2, Recife-PE, 2006. SILVA, V. P. R. Estimativa das necessidades hídricas da mangueira. Campina Grande: DCA/CCT/UFPB, 2000. 129p (TESE DE DOUTORADO).

  SILVA, B. B. Da.; FEITOSA, J. R.; MOURA, M. S. B.; GALVÍNCIO, J. D.; COSTA, F. J. F. Determinação do Albedo do Perímetro Irrigado Senador Nilo Coelho com Técnicas de Sensoriamento Remoto e Imagens Landsat 5-TM. CONGRESSO BRASILEIRO DE METEOROLOGIA, XII, 2002, Foz de Iguaçu. Anais, Paraná: Sociedade Brasileira de Meteorologia, 2002, CD-ROM.

  SILVA, J.W.F da. e SANTOS, R.L. Estimativa da temperatura da superfície do solo de uma região semi-árida a partir do IRMSS (banda 4) do CBERS-2. Anais... XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil, 21-26 abril 2007, INPE, p. 1159- 1166.

  SILVA, B.B. da; LOPES, G.M.; AZEVEDO, P.V. Determinação de albedo de áreas irrigadas utilizando imagens Landsat 5

  • – TM. Revista Brasileira de Agrometeorologia. V. 13. n. 2. p. 201-211, 2005a. SILVA, B.B. da; LOPES, G.M.; AZEVEDO, P.V. Balanço de radiação em áreas irrigadas utilizando imagens Landsat 5
  • – TM. Revista Brasileira de Meteorologia. V. 20. n. 2. p. 243- 252, 2005b. SILVA, B.B. da; BEZERRA, M.V.C. Determinação dos componentes do balanço de energia à superfície com técnicas de sensoriamento remoto e dados de superfície. In: Anais... XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Goiânia, Brasil, p. 3325-3332, 2005 SMITH, M. O.; USTIN, S. L.; ADAMS, J. B.; GILLESPIE, A. R. Vegatation in Deserts: I. A regional measure of abundance from Multispectral Images. Remote Sensing of

  Environment. 31: 1 – 26, 1990.

  SMITH, R. C. G.; CHOUDHRY, B. J. On the correlation of indices of vegetation and surface temperature over south-eastern Australia. International Journal of Remote Sensing, v. 11, n. 11, p. 2113-2110, Nov. 1990. SOBRINO, J.A, LI, Z.L.; STOLL, M.P. e BECKER, F. Multi-channel and multiangle algorithms for estimating sea and land surface temperature with ASTER data. International

  Journal of Remote Sensing, vol. 17, No.11, 2089-2114, 1996.

  TASUMI, M. Progress in operation estimation of regional evapotranspiration using

  

satellite imagery. 379 pag. A Dissertation for the Degree of Doctor with a Major in

Biological and Agricultural Engineering, University of Idaho, USA, 2003.

  TIMMERMANS, W.J. e MEIJERINK, A.M.J. Remotely sensed actual evapotranspiration: implications for groundwater management in Botswana. Journal of Applied Earth

  Observations, vol. 1, 222-233, 1999.

  WELIGEPOLAGE, K. Estimation of Spatial and Temporal distribution of

  

Evapotransporation by satellite remote sensing. A case study in Hupselse Beek, Thesis

  • – submitted to the International Institute for Geo-information Science and Earth Observation

  ITC, in partial fulfilment of the requirements for the degree of Master of Science in Geo- information Scienceand Earth Observation in Water Resources and Environmental Management, 2005

7. ANEXOS Anexo 1 - Parâmetros estimados

  Os valores médios da área em estudo dos componentes do balanço de radiação, com e sem o Modelo de Elevação Digital, para o dia 17/01/1987, são apresentados na Tabela A.1.

  Tabela A.1

  • – Valores estimados médios dos componentes do balanço de radiação para o dia 17/01/1987, com e sem o MED.

  Parâmetros Unidades Com MED Sem Med

  2 Radiância-B1 48,22 48,22 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B2 42,39 42,39 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B3 W/m .µm.sr 33,30 33,30

  2 Radiância-B4 54,38 54,38 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B5 12,34 12,34 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B6 9,53 9,53 W/m

  2 Radiância-B7 W/m .µm.sr 3,09 3,09

  0,95 0,95 Emissividade da Superfície (εo)

  • - -

  Refletividade-B1 0,09 0,09

  • - Refletividade-B2 0,09 0,09

  Refletividade-B3 0,08 0,08

  • - -

  Refletividade-B4 0,21 0,20 Refletividade-B5

  • - 0,23 0,22

  Refletividade-B7 0,153 0,15 Albedo Planetário (TOA)

  • - 0,117 0,11

  Albedo da Superfície (α) 15,23 14,97

  %

  IVDN

  • - 0,42 0,42

  IVAS 0,23 0,23

  • - IAF
  • - 0,29 0,29

  Transmissividade Atmosférica

  • - 0,754 0,7541

  2 Radiação de Onda Curta Incidente (R S ↓)

  808,77 818,59

  W/m

  2 Radiação de Onda Longa Incidente (R L ↓)

  458,90 358,46

  W/m

  2 Radiação de Onda Longa Emitida (R L ↑)

  463,83 463,81

  W/m

  Temperatura da Superfície (Ts) 31,19 31,19

  ºC

  2 Saldo de Radiação (Rn) W/m 659,15 573,73 Os valores médios da área em estudo dos componentes do balanço de radiação, com e sem o Modelo de Elevação Digital, para o dia 17/10/1999, são apresentados na Tabela A.2.

  Tabela A.2

  • – Valores estimados médios dos componentes do balanço de radiação para o dia 17/10/1999, com e sem o MED.

  Parâmetros Unidades Com MED Sem Med

  2 Radiância-B1 W/m .µm.sr 64,53 64,53

  2 Radiância-B2 56,36 56,36 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B3 49,43 49,43 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B4 64,14 64,14 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B5 17,49 17,49 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B6 9,38 9,38 W/m

  2 Radiância-B7 4,42 4,42 W/m .µm.sr

  0,95 0,95 Emissividade da Superfície (εo) -

  0,12 0,11

  • - Refletividade-B1

  Refletividade-B2

  • - 0,11
  • - Refletividade-B3 0,12 0,12

  Refletividade-B4 0,23 0,22

  • - -

  Refletividade-B5 0,31 0,29 Refletividade-B7

  • - 0,14 0,19

  Albedo Planetário (TOA)

  • - 0,14 0,13

  Albedo da Superfície (α) 20,69 18,88

  %

  IVDN

  • - 0,32 0,32

  IVAS 0,20 0,19

  • - IAF
  • - 0,22 0,20

  Transmissividade Atmosférica 0,754 0,7541

  • - 2

  Radiação de Onda Curta Incidente (R

  S

  ↓) 870,52 904,89

  W/m

  ↓)

  2 Radiação de Onda Longa Incidente (R L

  W/m 468,61 357,99

  2 Radiação de Onda Longa Emitida (R L ↑)

  456,54 456,48

  W/m

  Temperatura da Superfície (Ts) 30,05 30,05

  ºC

  2 Saldo de Radiação (Rn)

  680,14 618,47

  W/m Os valores médios da área em estudo dos componentes do balanço de radiação, com e sem o Modelo de Elevação Digital, para o dia 07/12/2006, são apresentados na tabela A.3.

  Tabela A.3

  • – Valores estimados médios dos componentes do balanço de radiação para o dia 07/12/2006, com e sem o MED.

  Parâmetros Unidades Com MED Sem Med

  2 Radiância-B1 W/m .µm.sr 64,90 64,90

  2 Radiância-B2 57,53 57,53 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B3 54,19 54,19 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B4 66,20 66,20 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B5 18,12 18,12 W/m .µm.sr

  2 Radiância-B6 10,12 10,12 W/m

  2 Radiância-B7 4,56 4,56 W/m .µm.sr

  0,952 0,95 Emissividade da Superfície (εo) -

  0,12 0,11

  • - Refletividade-B1

  Refletividade-B2

  • - 0,11
  • - Refletividade-B3 0,12 0,12

  Refletividade-B4 0,23 0,22

  • - -

  Refletividade-B5 0,30 0,29 Refletividade-B7

  • - 0,20 0,19

  Albedo Planetário (TOA)

  • - 0,14 0,13

  Albedo da Superfície (α) 20,01 19,02

  %

  IVDN

  • - 0,29 0,29

  IVAS 0,184 0,179

  • - IAF
  • - 0,18 0,17

  Transmissividade Atmosférica 0,754 0,7541

  • - 2

  Radiação de Onda Curta Incidente (R

  S

  ↓) 901,18 935,70

  W/m

  ↓)

  2 Radiação de Onda Longa Incidente (R L

  W/m 468,56 367,56

  2 Radiação de Onda Longa Emitida (R L ↑)

  490,77 490,73

  W/m

  Temperatura da Superfície (Ts) 35,59 35,59

  ºC

  2 Saldo de Radiação (Rn)

  676,17 620,06

  W/m

Novo documento

Tags

Documento similar

UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ INSTITUTO DE CULTURA E ARTE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM FILOSOFIA FRANCISCO AMSTERDAN DUARTE DA SILVA
0
0
161
ALBEDO E ESTIMATIVAS DO SALDO DE RADIAÇÃO EM FEIJÃO-VAGEM SOB COBERTURA DE PLÁSTICO E AMBIENTE EXTERNO1
0
0
12
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS
0
0
127
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS BIOLÓGICAS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM BIOTECNOLOGIA FRANCISCO LÚCIO BARBOSA QUARESMA
0
0
53
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS
0
0
75
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS
0
0
70
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS
0
0
141
UNIVERSIDADE FEDERAL DE CAMPINA GRANDE – UFCG CENTRO DE TECNOLOGIA E RECURSOS NATURAIS – CTRN UNIDADE ACADÊMICA DE CIÊNCIAS ATMOSFÉRICAS – UACA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM METEOROLOGIA JEFFERSON ERASMO DE SOUZA VILHENA
0
0
99
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS
0
0
109
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA EDUCAÇÃO PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM EDUCAÇÃO FRANCISCO GONÇALVES FILHO
0
0
184
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS
0
0
56
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS
0
0
73
UNIVERSIDADE FEDERAL DO PARÁ INSTITUTO DE CIÊNCIAS DA SAÚDE PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS FARMACÊUTICAS
0
0
84
UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA INSTITUTO DE FÍSICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO DE MESTRADO PROFISSIONAL EM ENSINO DE FÍSICA MESTRADO NACIONAL PROFISSIONAL EM ENSINO DE FÍSICA MÉTODO PARA OTIMIZAR O APRENDIZADO NO ENSINO MÉDIO COM BASE NO MODELO DE RASCH
0
0
113
UNIVERSIDADE DE BRASÍLIA INSTITUTO DE FÍSICA PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO DE MESTRADO PROFISSIONAL EM ENSINO DE FÍSICA MESTRADO NACIONAL PROFISSIONAL EM ENSINO DE FÍSICA MÉTODO PARA OTIMIZAR O APRENDIZADO NO ENSINO MÉDIO COM BASE NO MODELO DE RASCH
0
0
113
Show more