Evapotranspiração no Brasil: cenário atual e projeções climáticas

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: MONTEIRO, Ana Flávia Martins
• Orientador(a): MARTINS, Fabrina Bolzan
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Itajubá
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Meio Ambiente e Recursos Hídricos
• Departamento: IRN - Instituto de Recursos Naturais
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Método de Turc; CMIP5; Estimativa de evaporação
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA SANITÁRIA::RECURSOS HÍDRICOS
• Link de acesso: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2354

A evapotranspiração de referência (ETo) possui variação espacial e temporal, devido a atuação de sistemas meteorológicos, tipo de vegetação e propriedades do solo. É um parâmetro essencial para o planejamento de sistemas de irrigação e eficiência do uso da água através da otimização dos recursos hídricos, tornando-se necessário quantificar sua distribuição espacial e magnitude. Porém, a ETo é uma variável dificilmente medida em estações meteorológicas, além de não estar presente diretamente nos modelos de projeções climáticas, fazendo com que a utilização de métodos de estimativa se torne uma ferramenta atrativa. No entanto, informações sobre a análise do comportamento dessa variável são relativamente restritas no Brasil, provavelmente devido à limitada disponibilidade dos dados e ao longo tempo requerido no processamento dessas informações. As informações da ETo no Brasil são restritas a escala regional, além de serem produzidas por métodos de estimativa complexos ou ferramentas de determinação incompletas. Adicionalmente, o Brasil é um dos maiores produtores de commodities agrícolas do mundo, e grande parte do seu território apresenta-se vulnerável às mudanças climáticas projetadas para ocorrerem durante o século XXI, o que poderá refletir diretamente em alterações na ETo. Nesse sentido, é essencial verificar o padrão espaço-temporal da ETo, estimar com precisão sua resposta às mudanças climáticas e identificar as principais variáveis meteorológicas que causam variações na evapotranspiração. Sendo assim, o presente trabalho tem como objetivo analisar a influência das projeções climáticas para o final do século XXI (2071-2100), utilizando dois cenários de forçante radiativa (Representative Concentration Pathways - RCPs 4.5 e 8.5), no comportamento da evapotranspiração diária no Brasil, baseado no método de estimativa da ETo que apresenta melhor representatividade para as condições climáticas brasileira. Para análise das condições climáticas atuais foram utilizados dados diários de temperatura (máxima e mínima) do ar, umidade relativa, intensidade do vento a 2 m, radiação solar global, ETo e pressão atmosférica para o período de 1980 a 2017. Para análise das projeções de mudanças climáticas foram utilizados dados diários de temperatura do ar, radiação solar global e umidade relativa do ar à superfície de seis modelos do sistema climático provenientes das simulações e projeções do Coupled Model Intercomparasion Project Phase 5 (CMIP5). O comportamento da ETo foi acompanhado principalmente pelas variáveis temperatura do ar, radiação solar global e umidade relativa. Por essa razão, o método de Turc foi superior aos demais na estimativa da ETo, com valores de raiz do quadrado médio do erro entre 0,3 e 0,5 mm dia-1, erro percentual absoluto médio entre 8 e 10 % e índice de desempenho c entre 0,65 e 0,93. As projeções climáticas dos seis modelos climáticos indicaram padrão diversificado na estimativa da ETo. Considerando o RCP 8.5, apesar da distribuição das diferenças sazonais e anuais de ETo apresentarem estrutura espacial semelhante ao RCP 4.5, nota-se uma intensificação da redução (~ 0,30 mm dia-1), oposto ao esperado. Uma justificativa consiste nas incertezas acerca das mudanças futuras na ETo, tanto relacionado as interações de fatores meteorológicos, quanto no desempenho do método de estimativa considerando cenários futuros e a escolha dos modelos climáticos.