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dc.contributor.advisorRuhoff, Anderson Luispt_BR
dc.contributor.authorRossi, Júlia Brussopt_BR
dc.date.accessioned2023-07-25T03:39:10Zpt_BR
dc.date.issued2023pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/262633pt_BR
dc.description.abstractA evaporação é um dos componentes mais importantes do ciclo hidrológico, podendo afetar significativamente a disponibilidade de água em lagos e reservatórios, e com isso, o abastecimento de água para a população, agricultura, geração de energia, entre outros usos. O Brasil possui uma área de aproximadamente 45.500 km² ocupada por corpos d’água artificiais, sendo que os reservatórios possuem papel fundamental na geração de energia elétrica do país. A evaporação líquida (evaporação do reservatório menos a evapotranspiração do entorno) representa o uso adicional de água promovido pelo próprio reservatório. Estimativas precisas de evaporação do lago e evaporação líquida são essenciais para a gestão de recursos hídricos; apesar disso, as medições em campo de evaporação em reservatórios são escassas. Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo estimar a taxa de evaporação de águas abertas (Ew) e a evaporação líquida em reservatórios brasileiros, a partir de sensoriamento remoto. Foram utilizadas estimativas de evaporação de cinco modelos, baseados em sensoriamento remoto: geeSEBAL, SSEBop, SELET, MOD28C3 e a equação de Shuttleworth. Entre os métodos existentes para estimar a evaporação, destacam-se os métodos baseados em balanço de energia (e.g. geeSEBAL, SSEBop, SELET), que utilizam produtos de temperatura de superfície para obter as estimativas dos fluxos energéticos entre a superfície e atmosfera. A evaporação, e suas incertezas, foram estimadas para os maiores reservatórios pertencentes ao Sistema Interligado Nacional – SIN, totalizando 74 reservatórios com área maior do que 50 km², o que representa quase 70% da área ocupada por massas d’água artificiais no Brasil. Os resultados indicaram que os modelos representaram de forma satisfatória a evaporação e a evaporação líquida nos reservatórios. Para os reservatórios analisados, a evaporação total foi estimada em cerca de 46,6 ± 1.0 km³ por ano (cerca de 8% do volume total dos reservatórios analisados), e a evaporação líquida em 16,4 ± 0.5 km³ por ano (cerca de 27% da retirada de água total em 2021 no Brasil). Os reservatórios com maior taxa evaporativa estão localizados na região do semiárido. Os reservatórios localizados em climas secos (semiárido) apresentaram maior evaporação líquida do que reservatórios em clima tropical e subtropical. Os resultados demonstram a relevância da aplicação de métodos de balanço de energia combinados com dados de sensoriamento remoto para estimar a evaporação de reservatórios em escala nacional, contribuindo para a gestão de recursos hídricos em reservatórios e para a promoção da segurança hídrica.pt_BR
dc.description.abstractEvaporation is one of the most important components of the hydrological cycle and can significantly affect the availability of water in lakes and reservoirs, and so, impact the water supply to the population, agriculture, energy generation, among other uses. Brazil has an area of about 45,500 km² occupied by artificial water bodies, and the reservoirs play a fundamental role in the generation of electricity in the country. Net evaporation (reservoir evaporation minus the evapotranspiration from surroundings) represents the additional water use promoted by the reservoir. Accurate lake evaporation and net evaporation estimates are essential for water resources management, although field measurements of reservoirs evaporation are scarce. In this context, the present study aims to estimate open water evaporation (Ew) rates and net evaporation in Brazilian reservoirs using remote sensing. In this study, five remote sensing-based models were used to estimate evaporation: geeSEBAL, SSEBop, SELET, MOD28C3 and the Shuttleworth equation. Among the existing methods to estimate evaporation, it stands out the methods based on energy balance (e.g. geeSEBAL, SSEBop, SELET), which use surface temperature products to obtain energy fluxes estimates between the surface and atmosphere. Open water evaporation, and their uncertainties, were estimated for the largest reservoirs that belong to the Brazilian National Interconnected, achieving 74 reservoirs with an area greater than 50 km², which represents almost 70% of the area occupied by artificial water bodies in Brazil. The results indicated that the models satisfactorily represented the evaporation and net evaporation in Brazilian reservoirs. For the assessed reservoirs, total evaporation was estimated at around 46.6 ± 1.0 km³ per year (about 8% of the analyzed reservoirs total volume), and the net evaporation was estimated at 16.4 ± 0.5 km³ per year (about 27% of the total water withdrawal in 2021 in Brazil). The reservoirs with the highest evaporative rate are located in the semi-arid region. Furthermore, it was verified that the reservoirs located in dry climate zones presented higher net evaporation than reservoirs in tropical and subtropical climate zones. The results demonstrate the relevance of applying energy balance methods combined with remote sensing data to estimate reservoirs evaporation on a national scale, enhancing water resources management in reservoirs and promoting water security.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectEnergy balanceen
dc.subjectEvaporaçãopt_BR
dc.subjectReservatóriospt_BR
dc.subjectOpen wateren
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectNet evaporationen
dc.subjectBalanço de energiapt_BR
dc.subjectMODISen
dc.titleEstimativas de evaporação de reservatórios no Brasil por sensoriamento remotopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001173801pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentInstituto de Pesquisas Hidráulicaspt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Recursos Hídricos e Saneamento Ambientalpt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2023pt_BR
dc.degree.levelmestradopt_BR


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