Incertezas associadas ao uso do sensoriamento remoto na estimativa do balanço hídrico

Abstract

A quantificação dos recursos hídricos disponíveis é fundamental para o seu gerenciamento adequado e para a sustentação da qualidade de vida. Convencionalmente, as variáveis hidrológicas são estabelecidas por medições in situ, no entanto há escassez desses dados, tornando o Sensoriamento Remoto (SR) uma alternativa atraente. O objetivo deste trabalho é obter o balanço hídrico em bacias hidrográficas a partir de fontes de dados in situ e dados de SR de nível orbital, identificar os modelos com melhores resultados, as principais fontes de incertezas e o efeito de escala espacial e temporal. Para isso, foram selecionadas 10 bacias hidrográficas no estado do Rio Grande do Sul. Coletou-se dados de estações meteorológicas, pluviométricas e fluviométricas e de SR sobre precipitação (P), evapotranspiração (ET), vazão (Q) e armazenamento de água terrestre (S). Calculou-se o balanço hídrico a partir destes dados, mesclando ambas as fontes. Os produtos de SR utilizados foram: Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), Global Amsterdam Evaporation Land Model (GLEAM) e Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE). Na estimativa de vazão pela equação simples constatou-se que a utilização de ET via SR é uma alternativa viável quando há escassez de dados provenientes de estações meteorológicas. Por sua vez, o uso de dados de armazenamento de água por SR na equação de balanço hídrico não resultou em uma quantificação precisa das vazões fluviais, ainda que, em um período suficientemente longo de análise, tenha se constatado uma redução do erro no balanço de água em bacias maiores. As estimativas de S calculadas por fontes mistas de dados demonstraram resultados excelentes. Concluiu-se que é possível estimar o balanço hídrico em bacias hidrográficas a partir de dados obtidos por SR, no entanto a precisão destas estimativas é resultado de diversos fatores: localização, tamanho da bacia, época do ano e escala temporal de análise.

Quantification of available hydric resources is essential to its proper management and sustained quality of life. Usually, hydrological variables are determined by in situ measurements; however, shortage of this kind of data makes utilizing remote sensing (RS) a good alternative. The scope of the present study is to obtain the water balance for different watersheds from both in situ data and orbital RS data, to determine the best results models, to identify the main sources of uncertainties and to analyze the spatial and temporal scale effects. Therefore, ten watersheds in the Rio Grande do Sul state with available field data were selected. Precipitation (P), evapotranspiration (ET), runoff (Q), and water storage (S) data were collected from meteorological, pluviometric and fluviometric stations as well as from remote sensing. Hence, water balance was calculated from this data merging both sources of data. The remote sensing products used were: Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM), Global Amsterdam Evaporation Land Model (GLEAM) and Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE). The Q estimate from the simplified equation found that the use of ET remotely sensed data is a viable alternative when there is a lack of data from meteorological stations. The use of S data from RS in the equation of water balance was not able to precisely quantify the river flows. However, in a long period of analysis the use of this kind of data lowered errors in the water balance calculation, especially in larger basins. The S estimates calculated from mixed data sources showed excellent results. This work concluded that it is possible to estimate the water balance in hydrographic basins from RS data; nonetheless, the estimates’ accuracy is dependant on various factors such as localization, drainage area, season, temporal scale of analysis.