Impacto das ações antrópicas no balanço de energia e na evapotranspiração real em bacia hidrográfica do semiárido de Pernambuco

Abstract

Com o crescimento populacional, crescem também as demandas dos recursos naturais, destacando às necessidades em torno dos recursos hídricos. Possuir as informações do Balanço de Energia e Balanço Radiativo, é de inestimável valor, para que esses dados auxiliem na gestão e planejamento dos recursos hídricos, sobretudo áreas de agricultura irrigada, pelo uso consuntivo da água. Teve-se como objetivo geral, analisar a influência do uso e cobertura da terra sobre as estimativas do Balanço de Energia (BE) e da Evapotranspiração Real - ETr na bacia hidrográfica citada. Para a realização da presente pesquisa, foi aplicado o algoritmo SEBAL, de forma manual no software ERDAS IMAGINE 2014 e automatizada no GRASS GIS 7.4 utilizando então, um script desenvolvido em código Python 3.7, visando a viabilidade da aplicação do algoritmo SEBAL de forma automatizada. Foram realizadas análises comparativas de todos os elementos do Balanço de Energia e Evapotranspiração Real – ETr, geradas manualmente e automaticamente. Para a realização da pesquisa, utilizou-se uma cena do Landsat 8 OLI, datada do dia 3 de setembro de 2013, este período corresponde ao período seco no Sertão de Pernambuco, local onde foram realizados os experimentos, mais precisamente na Bacia Hidrográfica do Riacho das Garças – PE. Pode-se citar as correlações da ETr, qual seja, r = 0,98, Rn 24 h, qual seja, r = 0,95, LE, qual seja, r = 0,98, H, qual seja, r = 0,99, G, qual seja, r = 0,94 e p Rn,inst, qual seja, r = 0,98. Esses valores comprovam a coerência do balanço de energia estimado de forma automatizada. Os valores do balanço de energia – BE, não possuiu uma correlação perfeita, r = 1,0, devido a resolução radiométrica das imagens, onde no ERDAS foram de 32 bits, e no GRASS GIS foram de 64 bits, alterando os decimais das estimativas, por tanto, levando a estimativa automatizada a uma leve superestimativa dos valores. Os resultados encontrados indicaram uma baixa diferença entre as estimativas e forte correlação. Pode-se então, concluir que há uma grande relevância das aplicações automatizadas do algoritmo SEBAL em softwares GRASS GIS, devido aos bons resultados encontrados nas estimativas.