Projetos de Pesquisa

 

Foto de perfil

Victor Hugo Rabelo Coelho

Engenharias

Engenharia Civil
  • estimativa de recarga natural distribuída das águas subterrâneas usando dados remotamente sensoriados e de reanálise: uma abordagem aprimorada aplicada para condições de céu nublado
  • Nos últimos anos, o uso de dados de sensoriamento remoto (SR) e reanálise têm desempenhado um papel fundamental no fornecimento de informações regionais e globais distribuídas para o gerenciamento dos recursos hídricos. No entanto, as contribuições desse tipo de dados para a quantificação da recarga das águas subterrâneas ainda são incipientes, já que todos os dados atuais provenientes de imagens de satélites são capazes de detectar apenas padrões e processos relacionados aos recursos na superfície terrestre e acima dela. Nessa linha de pesquisa, alguns estudos desenvolvidos ao redor do mundo têm integrado produtos de SR e medições terrestres para estimar a recarga regional natural das águas subterrâneas a partir da equação do balanço hídrico. No entanto, os poucos trabalhos desenvolvidos foram sempre aplicados para regiões com condições de céu claro, principalmente devido às dificuldades na obtenção de dados de evapotranspiração para condições de céu nublado. Ademais, grande parte dos trabalhos utilizaram apenas dados de precipitação, evapotranspiração e escoamento superficial como entradas e saídas do balanço hídrico. No entanto, dados de umidade do solo por sensoriamento remoto também estão atualmente disponíveis e podem fornecer informações importantes sobre a capacidade de armazenamento da água nas camadas não-saturadas do solo. Diante desse contexto, os objetivos gerais deste projeto são: (1) determinar a taxa de recarga natural das águas subterrâneas a partir de dados de sensoriamento remoto e reanálise para capturar a distribuição espacial desse componente do balanço hídrico, e (2) contornar os problemas relacionados às condições de céu nublado na estimativa de recarga subterrânea por sensoriamento remoto em regiões tropicais costeiras. A área de estudo para a aplicação deste projeto engloba duas bacias hidrográficas litorâneas localizadas na região Nordeste do Brasil que possuem densa rede de monitoramento de dados observados. A estimativa da recarga subterrânea usando dados de sensoriamento e reanálise pretendem: (1) utilizar dados diários de precipitação da missão GPM (Global Precipitation Mission) como entrada no sistema; (2) obter informações da umidade do solo da missão SMAP (Soil Moisture Active Passive) para estimar o armazenamento de água na camada não-saturada do solo; (3) aplicar o método SCS-CN (Soil Conservation Service-Curve Number) baseado em informações regionais sobre o uso do solo e a declividade do terreno para estimar o escoamento superficial; e (4) usar um algoritmo baseado na equação de Penman-Monteith para estimar a evapotranspiração real com base em dados de reflectância dos sensores MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) e produtos de reanálise do GLDAS (Global Land Data Assimilation System). Composições mensais dos índices de vegetação e albedo de superfície serão realizadas para contornar os problemas com a cobertura de nuvens. A validação dos componentes do balanço hídrico obtidos com dados de sensoriamento remoto, incluindo a recarga subterrânea, será realizada com os dados da rede de monitoramento mantida pelo grupo de recursos hídricos da Universidade Federal da Paraíba. Os resultados gerados a partir desta proposta para estimar os padrões distribuídos de recarga subterrânea podem apontar novos caminhos para a identificação de estratégias por parte dos tomadores de decisão para assegurar a disponibilidade hídrica da população da região. A equipe de execução envolvida nesta proposta conta com pesquisadores de cinco instituições, sendo duas nacionais (Universidade Federal da Paraíba e Universidade Federal de Pernambuco) e três estrangeiras (Universidade de Swansea, Universidade de Potsdam e Universidade de Bourgogne Franche-Comté).
  • Universidade Federal da Paraíba - PB - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022