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Tipo do documento: Dissertação
Título : Avaliação temporal da chuva no Parque Nacional de Itatiaia: assimilação de dados orbitais e de superfície para subsidiar estudos erosivos em solos
Otros títulos : Temporal assessment of rainfall in Itatiaia National Park: assimilation of orbital and surface data to support soil erosion studies
Autor : Reis, Tales Gaspar de Mattos
Orientador(a): Anjos, Lúcia Helena Cunha dos
Primeiro coorientador: Pereira, Marcos Gervasio
Primeiro membro da banca: Anjos, Lúcia Helena Cunha dos
Segundo membro da banca: Delgado, Rafael Coll
Terceiro membro da banca: Rodrigues, Rafael de Ávila
Quarto membro da banca: Machado, Roriz Luciano
Palabras clave : Precipitação pluviométrica;Floresta Atlântica;Sensoriamento remoto;Pluviometric precipitation;Atlantic Forest;Remote sensing
Área(s) do CNPq: Agronomia
Idioma: por
Fecha de publicación : 9-mar-2023
Editorial : Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Agronomia
Programa: Programa de Pós-Graduação em Agronomia - Ciência do Solo
Citación : REIS, Tales Gaspar de Mattos. Avaliação temporal da chuva no Parque Nacional de Itatiaia: assimilação de dados orbitais e de superfície para subsidiar estudos erosivos em solos. 2023. 48f. Dissertação (Mestrado em Agronomia, Ciência do Solo) - Instituto de Agronomia, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2023.
Resumen : Os danos causados pelo grande volume de chuvas ou a sua escassez são debatidos constantemente a nível nacional e local, por cientistas e gestores e a sociedade em geral. Quando associadas às mudanças climáticas, hoje apontadas como principal causadora de eventos extremos, o tema é ainda mais relevante nas áreas agricultáveis, protegidas e nas cidades. No Brasil, diversos trabalhos têm sido feitos com uso de dados de sensoriamento remoto (SR) e sua comparação com estações meteorológicas in situ, muitos deles tem associado índices de precipitação aos dados do SR para analisar o comportamento, estimativas e possíveis correlações. Neste estudo são utilizados os dados do Climate Hazards Group Infra Red Precipitation with Station Data (CHIRPS), que foi desenvolvido através de cooperação entre: Earth Resources Observation and Science (EROS), Climate Hazards Group (CHG) e United States Geological Survey (USGS), elaborado inicialmente para acompanhar os impactos das secas sazonais a partir de séries temporais de chuva. O CHIRPS apresenta resolução espacial de 0,05o, entorno de 5 km, de abrangência espacial de 50o N e 50o S e como produtos derivados do CHIRPS temos conjuntos diários, pêntadas e mensais de chuva. Diversos estudos já validaram o CHIPRS, muitos deles por intermédio da correlação entre os dados pluviométricos estimados utilizando sensoriamento remoto e os obtidos em estações meteorológicas de superfície. A Unidade de Conservação Parque Nacional de Itatiaia (PNI), escolhida para esse estudo de validação dos dados está completamente inserida no domínio morfoclimático de Mares de Morros e no Bioma Floresta Atlântica. A validação dos dados estimados para a parte baixa do PNI se deu em série anual, de 2021-2022, através das principais métricas estatísticas. Os dados do CHIRPS foram validados a partir da correlação dos dados de estação meteorológica (ITWH1080) fixada na Torre de Fluxo da Parte Baixa do Parque Nacional do Itatiaia, parte do projeto PENSA Rio. Os resultados mostram que a correlação entre as precipitações do período chuvoso do CHIRPS e da estação ITWH1080 não apresentam disparidades significativas. O coeficiente de correlação de Pearson (r), que foi aplicado para mostrar a associação linear entre a serie anual de precipitação do CHIRPS, com valores definidos até 400 mm e da ITWH1080, apresentou valor de r = 0,90, apontando para uma boa associação entre as matrizes de dados. O r2 apresentou boa variação com valor igual a 0,82 e o índice Willmott (d) mostrou valor de 0,90, o que denota boa concordância entre os dados estimados e os observados. Portanto, pode-se concluir que o uso dos dados do CHIRPS é uma alternativa para as análises do comportamento das chuvas na parte baixa do PNI, contribuindo para avaliação do potencial erosivo das mesmas.
Abstract: The damages caused by the large volume of rainfall or its scarcity have been constantly debated at the national and local level, by scientists, government and the society. When associated with climate change, pointed as the main cause of extreme events, the theme becomes even more relevant in agricultural areas, protected areas, and cities. In Brazil, several works have been done using remote sensing (RS) data and its comparison with in situ meteorological stations, many of them associating precipitation indices to the SR data to analyze the pattern, estimates and possible correlations. In this study the Climate Hazards Group Infra Red Precipitation with Station data (CHIRPS), which was developed through cooperation between: Earth Resources Observation and Science (EROS), Climate Hazards Group (CHG), and the United States Geological Survey (USGS), initially designed to track the impacts of seasonal droughts from rainfall time series. CHIRPS presents a spatial resolution of 0.05o, around 5 km, spatial coverage of 50o N and 50o S, and as derived products from CHIRPS we have daily, penta and monthly rainfall sets. Several studies have validated CHIPRS, many of them through the correlation between rainfall data estimated using remote sensing and those obtained from surface meteorological stations. The Itatiaia National Park Conservation Unit (PNI), chosen for this data validation study is completely inserted in the morphoclimatic domain of Mares de Morros and the Atlantic Forest Biome. The validation of the estimated data for the lower part of PNI was done in annual series, from 2021-2022, through the main statistical metrics. The CHIRPS data were validated from the correlation of data from a meteorological station (ITWH1080) fixed at the Flow Tower of the lower part of Itatiaia National Park, part of the PENSA Rio project. The results show that the correlation between the rainy season precipitation from CHIRPS and the ITWH1080 station do not show significant disparities. The Pearson correlation coefficient (r), which was applied to show the linear association between the annual precipitation series from CHIRPS with values defined up to 400 mm and from ITWH1080, showed a value of r = 0.90, pointing to a good association between the data matrices. The r2 showed good variation with value equal to 0.82 and the Willmott index (d) showed value of 0.90, which denotes good agreement between the estimated and observed data. Therefore, it can be concluded that the use of rainfall data from CHIRPS is an alternative for the analysis of its pattern in the lower part of PNI, thus contributing to the evaluation of the the erosive potential.
URI : http://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/26011
Aparece en las colecciones: Mestrado em Agronomia - Ciência do Solo

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