Utilização do algoritmo SEBAL na estimativa da Evapotranspiração em diferentes coberturas na região de Tangará da Serra, Mato Grosso

Autores

DOI:

https://doi.org/10.30681/rcaa.v20i2.6513

Palavras-chave:

Balanço de Energia, SEBAL, Variáveis Biofísicas

Resumo

Devido à evapotranspiração ser um dos principais causadores de perda de água para a atmosfera e o principal componente do ciclo hidrológico, sua determinação torna-se indispensável para a dinâmica climática regional, principalmente para o Mato Grosso devido ao potencial agrícola. Deste modo, objetivou-se estimar variáveis biofísicas e a evapotranspiração real diária de diferentes coberturas vegetais no município de Tangará da Serra-MT. Utilizou-se imagens do satélite Landsat-8, adquiridas para o dia 19/04/2019, na órbita-ponto 227-70. Na cena estudada foram escolhidos quatro alvos (solo exposto, pastagem, vegetação nativa e área cultivada com Milho) para análise das variáveis biofísicas e Evapotranspiração real diária. O NDVI médio na vegetação nativa foi 29,41% maior do que na pastagem e 164,61% maior do que no solo exposto, apontando a eficiência do índice como indicativo de biomassa. O albedo da área de milho, quando comparado com a vegetação nativa, pastagem e solo exposto, foi 28,5%, 46,15% e 12,31% maior, respectivamente. Quanto menor o NDVI, resultou em maiores temperaturas de superfície. Nas áreas de milho, pastagem e solo exposto o saldo de radiação instantâneo foi 4,62%, 10,48% e 8,53% menores do que na vegetação nativa. Ao comparar os valores de evapotranspiração diária das áreas de milho, pastagem e solo exposto notou-se que estas foram 6,46%, 37,65% e 78,02%, respectivamente, menores do que na área de vegetação nativa. Concluindo assim que houve diferenças no padrão espacial das variáveis analisadas em função do tipo do uso e cobertura da terra.

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Publicado

2023-02-19

Edição

Seção

Engenharia Agrícola

Como Citar

Utilização do algoritmo SEBAL na estimativa da Evapotranspiração em diferentes coberturas na região de Tangará da Serra, Mato Grosso. (2023). Revista De Ciências Agro-Ambientais, 20(2), 90-103. https://doi.org/10.30681/rcaa.v20i2.6513

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