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Campo DCValorIdioma
dc.creatorARAÚJO, Diego Cézar dos Santos-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0152715704344931por
dc.contributor.advisor1MONTENEGRO, Suzana Maria Gico Lima-
dc.contributor.referee1LOPES, Pabrício Marcos Oliveira-
dc.contributor.referee2SILVA, Hernande Pereira da-
dc.contributor.referee3SOUZA, Werônica Meira de-
dc.contributor.referee4GALVÍNCIO, Josiclêda Domiciano-
dc.date.accessioned2023-06-15T18:42:58Z-
dc.date.issued2020-02-20-
dc.identifier.citationARAÚJO, Diego Cézar dos Santos. Sensoriamento remoto e modelagem aplicados à estimativa de atributos hidrológicos no semiárido brasileiro. 2020. 234 f. Tese (Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.por
dc.identifier.urihttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/9077-
dc.description.resumoA 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.por
dc.description.abstractThe Brazilian Northeast is the region most vulnerable to water scarcity due to the predominance of the semiarid climate, marked by the deficit and irregularity of rainfall, characteristics that directly affect water security. According to the new National Water Security Plan, 2019, the Northeast is the region with the lowest degree of water security planned for 2035, which leads to the need for studies focusing on the monitoring of hydrological processes and management of water resources. This study aimed to evaluate some hydrological processes in the Northeast using data from remote sensing and hydrological modeling, with a primary focus on estimating and monitoring drought events. For this, precipitation data from the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) were validated and used to calculate the Standardized Precipitation Index (SPI) in Pernambuco, for the years 1998 to 2017, as well as soil moisture data from Soil Moisture Active Passive (SMAP) and Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) were also validated in Pernambuco and the semiarid region in search of the best instrument for estimating the Soil Water Deficit Index (SWDI), for the period from 2015 to 2018. In addition, a distributed hydrological model, FEST-EWB, was used to spatially model soil moisture and soil surface temperature in the Una River Basin, inserted in a climate transition zone. The results indicated the high potential of TRMM, SMAP and SMOS to estimate rainfall and soil moisture, showing that drought based on SPI and SWDI can be continuously monitored in Pernambuco and in the semiarid region, with wide application. The FEST-EWB model showed great potential in modeling soil moisture and temperature, generating matrix data (maps) with high spatial and temporal resolution that can directly assist in agricultural and water resources management. The data generated in this study is essential because it indicates diversified ways of estimating and monitoring hydrological processes that have great potential in the management of water resources in Northeast Brazil.eng
dc.description.provenanceSubmitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2023-06-15T18:42:58Z No. of bitstreams: 1 Diego Cezar dos Santos Araujo.pdf: 8474807 bytes, checksum: 18cb6326402cee6983744a89b5c244b5 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2023-06-15T18:42:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diego Cezar dos Santos Araujo.pdf: 8474807 bytes, checksum: 18cb6326402cee6983744a89b5c244b5 (MD5) Previous issue date: 2020-02-20eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPqpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural de Pernambucopor
dc.publisher.departmentDepartamento de Engenharia Agrícolapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRPEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Agrícolapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectSemiáridopor
dc.subjectRecurso hídricopor
dc.subjectSensoriamento remotopor
dc.subjectSecapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApor
dc.titleSensoriamento remoto e modelagem aplicados à estimativa de atributos hidrológicos no semiárido brasileiropor
dc.title.alternativeRemote sensing and modeling applied to the estimation of hydrological attributes in the Brazilian semiarideng
dc.typeTesepor
Aparece nas coleções:Doutorado em Engenharia Agrícola

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