Modelagem espacial da evapotranspiração e produtividade hídrica na porção paulista do afloramento do aquífero Guarani entre 2013 e 2015

Abstract

Este artigo teve como objetivo avaliar a distribuição espacial e temporal dos parâmetros da produtividade hídrica (evapotranspiração e produção de biomassa) para a porção paulista do Aquífero Guarani entre os anos de 2013 e 2015, buscando verificar o impacto da estiagem de 2014 na região. O algoritmo utilizado para calcular a evapotranspiração foi o SAFER (Simple Algorithm For Evapotranspiration Retrieving) e a equação de Monteith para estimar os parâmetros da produção de biomassa. Foram utilizados dados de estações agrometeorológicas e imagens digitais sem nuvens do satélite MODIS de dias julianos iguais entre 2013 e 2015. Em valores médios, para toda área paulista do afloramento do Aquífero Guarani, ocorreu diminuição da evapotranspiração e produção de biomassa nos anos de estiagem (2014-5). A produtividade hídrica, quando tomada em referência uma série histórica que permita a análise de tendência, é um potencial indicador de estresse hídrico de vegetação e culturas. A queda expressiva na evapotranspiração em 2014 e 2015 é uma evidência de impactos na recarga de aquífero e diminuição no nível freático. Foram encontradas evidências de que a estiagem teve maior impacto na região rural ao norte do afloramento paulista do Aquífero Guarani (região de Ribeirão Preto) em comparação à região do Paranapanema, sendo uma possível explicação para isso o fato da primeira ter predomínio de plantio de cana-de-açúcar e a segunda de Eucaliptos. Essas informações espaciais geram subsídios para tomada de decisão em gestão ambiental regional.

Sensoriamento Remoto Orbital Para Modelagem Da Evapotranspiração: Síntese Teórica E Aplicações Em Computação Na Nuvem

“…O SAFER é um modelo elaborado por Teixeira (2010) HERNANDEZ et al, 2014;COAGUILA et al, 2017;SILVA et al, 2018aSILVA et al, , 2018bSANTOS et al, 2020). Hernandez et al (2014) aplicaram o SAFER a imagens Landsat-5 no Noroeste de São Paulo e compararam seus resultados aos do modelo SEBAL, e da metodologia do coeficiente de cultura -𝐾 𝐶 (ALLEN et al, 1998) da Food Agriculture Organization (FAO), nas culturas de milho, feijão e cana-de-açúcar, irrigadas por pivôs centrais.…”

“…Ao ser aplicado conjuntamente com dados agrometeorológicos, o sensoriamento remoto torna-se um instrumento de manejo e gerenciamento da água em larga escala, tanto para agricultura de sequeiro quanto para culturas irrigadas, ou ainda, de recursos hídricos em geral. Com estas ferramentas pode-se fazer um acompanhamento dos impactos das mudanças climáticas e daqueles causados pelas atividades da agropecuária intensiva sobre as condições ambientais e do consumo hídrico incremental das culturas decorrente da substituição da vegetação nativa por culturas agrícolas que afetam os ecossistemas aquáticos e terrestres, intensificando a competição pelos recursos hídricos (SILVA et al, 2018b;SILVA et al, 2019c).…”

Large-Scale Spatial Modeling of Crop Coefficient and Biomass Production in Agroecosystems in Southeast Brazil

“…The HI depends on whether the property is mechanized or not, and economic and topographical factors [9]. ET r and BIO modeling, besides comparing different land uses as made in this paper, can compare different pasture managements [68], the effect of irrigation on crops [9,14,23], and the impact of drought on large areas [69]. ET r and BIO at a 10-m resolution are suitable for precision agriculture applications [70,71].…”

Water productivity assessments for dwarf coconut by using Landsat 8 images and agrometeorological data

“…After elaboration and validations in the Northeast Brazil, its applications in mixed Brazilian agroecosystems has been contributing to better knowledge of the WP components and other agrometeorological indices. These knowledges can subsidize water conservation practices without losing agricultural yield (Franco et al, 2016;Nuñez et al, 2017;Silva et al, 2018aSilva et al, , 2018bTeixeira et al, 2018).…”