@PHDTHESIS{ 2020:2068456468,
 	title = {Sensoriamento remoto e modelagem aplicados à estimativa de atributos hidrológicos no semiárido brasileiro},
 	year = {2020},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9077",
 	abstract = "A região Nordeste do Brasil é a mais propensa à escassez hídrica em virtude da predominância do clima semiárido, marcado pelo déficit e irregularidade dos índices pluviométricos, características que afetam diretamente a segurança hídrica. De acordo com o novo Plano Nacional de Segurança Hídrica, de 2019, o Nordeste é a região com menor grau de segurança hídrica previsto para 2035, o que leva à necessidade de estudos com foco no monitoramento de processos hidrológicos e gestão dos recursos hídricos. Esse estudo teve como objetivo realizar a avaliação de alguns atributos hidrológicos no Nordeste utilizando dados de sensoriamento remoto e modelagem hidrológica, com foco principal na estimativa e monitoramento de eventos de seca. Para isso, dados de precipitação do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) foram validados e utilizados para cálculo do Índice de Precipitação Padronizada (SPI) em Pernambuco, para os anos de 1998 a 2017, assim como dados de umidade do solo do Soil Moisture Active Passive (SMAP) e Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) foram validados também em Pernambuco e no semiárido em busca do melhor instrumento para estimativa do índice de seca agrícola Soil Water Déficit Index (SWDI), para o período de 2015 a 2018. Adicionalmente, um modelo hidrológico distribuído, FEST-EWB, foi utilizado para modelar espacialmente a umidade e temperatura de superfície do solo na Bacia do Rio Una, inserida em zona de transição climática. Os resultados indicaram o elevado potencial do TRMM, SMAP e SMOS para a estimativa da precipitação e umidade do solo, evidenciando que a seca baseada no SPI e SWDI pode ser continuamente monitorada em Pernambuco e no semiárido, com grande aplicabilidade. Em complemento, o modelo FEST-EWB mostrou alto potencial na modelagem da umidade e temperatura do solo, gerando dados matriciais (mapas) com alta resolução espacial e temporal, que podem auxiliar diretamente no manejo agrícola e dos recursos hídricos. Os dados gerados são essenciais por indicar formas diversificadas de estimativa e monitoramento de atributos hidrológicos que possuem grande potencial na gestão dos recursos hídricos no Nordeste.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Departamento de Engenharia Agrícola}
}