Estimativa de recarga natural em aquífero livre e raso com suporte de sensoriamento remoto : aplicação na bacia do ribeirão Serra Azul (MG)
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Stela Dalva Santos Cota
Francisco Eustáquio Oliveira e Silva
Talita Fernanda das Graças Silva
Francisco Eustáquio Oliveira e Silva
Talita Fernanda das Graças Silva
Resumo
A estimativa da recarga de um aquífero é essencial tanto para o conhecimento dos recursos
hídricos disponíveis quanto para avaliar a vulnerabilidade das águas subterrâneas. Entretanto,
não há um método universal para sua quantificação, assim, esta dependerá de cada limitação ou
especificação da técnica aplicada. As técnicas são geralmente pontuais e necessitam de extensos
recursos para sua espacialização. O uso de sensoriamento remoto viabiliza a obtenção das
variações climáticas, que são relacionadas ao processo de recarga, em escalas que os métodos
pontuais não conseguiriam. A metodologia de Thornthwaite (balanço hídrico no solo), aplicada
conforme Charles et al. (1993), em associação com sensoriamento remoto possibilitaria simular
a recarga espacialmente através da modelagem indireta da variação de umidade no solo e a
utilização de componentes do balanço hídrico. Outro método que possibilita associar o
sensoriamento remoto à recarga espacialmente é o balanço hídrico simplificado, no qual se
aplica exclusivamente dados obtidos por essa técnica. Assim, o presente trabalho estimou a
distribuição espacial e temporal da recarga de um aquífero livre e raso em uma sub-bacia do
Ribeirão Serra Azul, em Minas Gerais, para os anos hidrológicos de 2011/2012, 2012/2013 e
2013/2014, pelo balanço hídrico no solo, variando a pluviometria in situ e via sensoriamento
remoto, mantendo a evapotranspiração in situ, e o balanço hídrico simplificado, utilizando
somente produtos climáticos advindos de sensoriamento remoto. Dos dados de precipitação
advindos do sensoriamento remoto, foram analisados os índices de desempenho dos seguintes
produtos: Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) – Multi-satellite Precipitation
Analysis (TMPA) 3B42RT V7; Combined Scheme approach (CoSch); e Precipitation
Estimation From Remotely Sensed Information Using Artificial Neural Networks – Cloud
Classification System (PERSIANN-CSS), tendo sido utilizado neste trabalho o TRMM –
TMPA 3B42RT V7 por ter apresentado melhor performance. A evapotranspiração por
sensoriamento remoto utilizada foi proveniente do método Operational Simplified Surface
Energy Balance (SSebop). As estimativas geradas nos balanços hídricos foram confrontadas
com a recarga estimada pelo método de Variação de Nível d’Água (VNA) por meio de métricas
de avaliação. Os métodos de balanço hídrico para a estimativa de recarga empregados com
dados in situ e de sensoriamento remoto não apresentaram bons resultados na escala mensal
quando comparados com a recarga bruta estimada pelo método VNA. Em geral, o balanço
hídrico simplificado demonstrou piores resultados do que o balanço hídrico no solo, tanto o que
utilizou a precipitação in situ como em sensoriamento. Assim, nos casos dos dois métodos de
balanço hídrico no solo os resultados indicam que é necessário aprimorar suas variantes e
especificamente no caso do balanço hídrico simplificado, deve-se melhorar a acurácia dos
produtos de sensoriamento remoto utilizados.
Abstract
Estimating groundwater recharge is essential both for understanding available water resources
and for assessing groundwater vulnerability. However, there is no universal method for its
quantification, so it will depend on each limitation or specification of the technique applied. In
addition, the techniques are generally punctual and require extensive resources for their
operation on a spatial scale. The use of remote sensing makes it possible to obtain climatic
variations, which are related to the recharge process, in scales that the punctual methods would
not be able to. Thornthwaite methodology (water balance methods in the soil) applied according
to Charles et al. (1993) in association with remote sensing would make it possible to simulate
recharge spatially through indirect modeling of soil moisture variations and water balance
components. Another method that makes it possible to associate remote sensing with spatial
recharge is the simplified water balance. Thus, the present work estimated the spatial and
temporal distribution of the recharge of a free and shallow aquifer in a sub-basin of Ribeirão
Serra Azul, in Minas Gerais, for the hydrological years of 2011/2012, 2012/2013 and 2013/2014
by water balance of the Thornthwaite method by varying rainfall in situ and via remote sensing
and simplified water balance using climatic products from remote sensing. From rainfall data
from remote sensing, the following performance indices were analyzed: Tropical Rainfall
Measuring Mission (TRMM) – Multi-satellite Precipitation Analysis (TMPA) 3B42RT V7;
Combined Scheme approach (CoSch); and Precipitation Estimation From Remotely Sensed
Information Using Artificial Neural Networks – Cloud Classification System (PERSIANNCCS), having been used in this study the TRMM – TMPA 3B42RT V7 for having presented
better performance. The remote sensing evapotranspiration used was from the Operational
Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) method. Estimates generated from in situ and
remote sensing data were compared with recharge estimated by the Water Table Fluctuation
(WTF) method by means of evaluation metrics, which showed low correlation of the data on a
monthly scale, reflection of the time scale allowed in the model, since according to the recharge
estimate by the WTF method there was recharge in the months when the Thornthwaite method
considered it null, when the infiltration is lower than the monthly scale evapotranspiration. The
water balance methods for recharge estimation used with in situ data and remote sensing did
not show good results on the monthly scale when compared to the gross recharge estimated by
the WTF method. In general, the simplified water balance demonstrated worse results than the
soil water balance, both using in situ precipitation and in sensing. Thus, in the case of the two
water balance methods in the soil, the results indicate that it is necessary to improve their
variants and specifically in the case of the simplified water balance, the accuracy of the remote
sensing products used must be improved.
Assunto
Engenharia sanitária, Recursos hídricos - Desenvolvimento, Aquíferos, Sensoriamento remoto
Palavras-chave
Recarga, Thornthwaite, Sensoriamento remoto, Aquífero livre e raso, VNA
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