dc.creator | Fagundes, Lucas Augusto | |
dc.date.accessioned | 2021-10-06T17:32:31Z | |
dc.date.available | 2021-10-06T17:32:31Z | |
dc.date.issued | 2019-07-19 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/22350 | |
dc.description.abstract | Recently, the use of geotechnologies allows the identification in real time of the changes
that occur in the terrestrial surface, resulting from the natural phenomena and several anthropic
processes. Many changes of this level can be detected from the monitoring and
determination of radiative changes occurring on the surface. In this sense, the objective of
the present study is to estimate the components of the surface radiation balance using the
Surface Energy Balance Algorithms for Land (SEBAL) model with images generated by the
Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor in an area of flooded rice
in the municipality of Cachoeira do Sul, Brazil. The study was carried out for the years 2013
to 2017, in which the results of the SEBAL model were validated with measurements made
at a micrometeorological tower installed in the area of study. The fraction of cloudiness
(FN) in 11 classes were classified in order to evaluate the impact of the data obtained in the
days with different FN on the estimation of the Rn components by the SEBAL model. We
identified the best values of the statistical indices for the estimated radiation balance during
the lowest fraction of cloudiness. However, no significant differences were found in the statistical
indices using the different FN classes. For the L _ component the estimation was
proposed from the equation of Idso and Jackson (1969), whose presented better estimates
and consequently better statistical indices for Rn. The input variables of the SEBAL model
were analyzed together with the outputs and experimental measures using the Pearson
correlation coefficient, showing high correlation between the input and output variables of
the SEBAL model. In general, using the equation of Idso and Jackson (1969), the SEBAL
model accurately estimates, through remote data from the MODIS sensor, the components
of the surface energy balance for the experimental area in flooded rice for the different FN.
In general, the SEBAL model accurately estimates the surface energy balance components
using the equation of Idso and Jackson (1969) and remote data of the MODIS sensor for a
flooded rice experimental area for with different FN classes. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | MODIS | por |
dc.subject | SEBAL | por |
dc.subject | Arroz | por |
dc.subject | Saldo de Radiação | por |
dc.subject | Rice | eng |
dc.subject | Net radiation | eng |
dc.title | Análise das componentes da equação do balanço de radiação utilizando o modelo Sebal no sul do Brasil | por |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | Recentemente, o uso das geotecnologias possibilita a identificação em tempo real das
alterações que ocorrem na superfície terrestre, resultantes dos fenômenos naturais e vários
processos antrópicos. Muitas alterações deste nível podem ser detectadas a partir
do monitoramento e determinação das trocas radiativas que ocorrem na superfície. Neste
sentido, o objetivo do presente estudo é estimar as componentes do saldo da radiação a
superfície utilizando o modelo Surface Energy Balance Algorithms for Land (SEBAL) com
imagens geradas pelo sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)
em uma área de arroz irrigado por inundação no município de Cachoeira do Sul, Brasil.
O estudo foi realizado entre os anos de 2013 a 2017, em que os resultados do modelo
SEBAL foram validados com medições realizadas na torre micrometeorológica instalada
na área de estudo. Afim de avaliar o impacto dos dados obtidos nos dias com diferentes
FN na estimativa das componentes do Rn no modelo SEBAL, foram classificadas a fração
de nebulosidade (FN) em 11 classes. Identificou-se os melhores valores dos índices estatísticos
para o saldo de radiação estimado durante a menor fração de nebulosidade. No
entanto, não foram encontradas diferenças significativas nos índices estatísticos utilizando
as diferentes FN. Para a componente L_ foi proposto o uso da equação para a estimativa a
partir da equação de Idso e Jackson (1969), na qual apresentou melhores estimativas para
L_ e consequentemente melhores índices estatísticos para o Rn. As variáveis de entrada
do modelo SEBAL foram analisadas juntamente com as medidas experimentais, utilizando
o coeficiente de correlação de Pearson, mostrando alta correlação entre as variáveis de entrada
e saída do modelo SEBAL. De modo geral, utilizando da equação de Idso e Jackson
(1969) o modelo SEBAL estima de forma acurada, através de dados remotos do sensor
MODIS, as componentes do balanço de energia em superfície, para a área experimental
no arroz irrigado por inundação para as diferentes FN. | por |
dc.contributor.advisor1 | Roberti, Débora Regina | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6952076109453197 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | Souza, Vanessa de Arruda | |
dc.contributor.referee1 | Ruhoff, Anderson Luis | |
dc.contributor.referee2 | Gonçalves, Luis Gustavo Gonçalves de | |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3840301455871018 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Meteorologia | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Meteorologia | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::METEOROLOGIA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |