Avaliação da evapotranspiração na microrregião do Seridó: uma contribuição metodológica

(1)

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO NORTE

Centro de Ciências Exatas e da Terra Programa de Pós-Graduação em Ciências

Climáticas

Tese de Doutorado

Avaliação da Evapotranspiração na microrregião

do Seridó: Uma Contribuição Metodológica

EDMIR DOS SANTOS JESUS

Natal

(2)

Catalogação da Publicação na Fonte. UFRN / SISBI / Biblioteca Setorial Centro de Ciências Exatas e da Terra – CCET

Jesus, Edmir dos Santos.

Avaliação da evapotranspiração na microrregião do Seridó: uma contribuição metodológica / Edmir dos Santos Jesus. - Natal, 2014.

101 f. : il.

Orientador: Prof. Dr. Arthur Mattos.

Tese (Doutorado) – Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Centro de Ciências Exatas e da Terra. Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas.

1. Climatologia – Tese. 2. Evapotranspiração - Tese. 3. Precipitação – Tese. 4. Seridó – Tese. 5. Água – Tese. I. Mattos, Arthur. II. Título.

(3)

EDMIR DOS SANTOS JESUS

Avaliação da Evapotranspiração na microrregião do Seridó:

Uma Contribuição Metodológica

Tese de Doutorado apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas, do Centro de Ciências Exatas e da Terra da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, como parte dos requisitos para obtenção do título de Doutor em Ciências Climáticas.

Aprovada em 26 de fevereiro de 2014.

Natal

(4)

iv

PENSAMENTO

“

somente com esforço, incentivo e

dedicação se vai vencendo aos

poucos os obstáculos da vida e

conseguindo alcançar nossos

objetivos”

Edmir Jesus,

(5)

v

AGRADECIMENTOS

Desejo apresentar meus sinceros agradecimentos :

Primeiramente a Deus por estar presente em nossas vidas, sempre pronto para atender ao nosso chamado, me proporcionando a oportunidade de ter estado nessa região tão distante de minha terra natal.

À minha esposa Nilzele, a meus pais, Luiz e Nazaré (em memória), aos meus

irmãos, e queridos amigos pelo incentivo, mesmo estando distante, no decorrer desses anos.

À Universidade Federal do Rio Grande do Norte pela oportunidade de realizar o curso de Pós-Graduação em Ciências Climáticas.

A CAPES e ao CNPq pelo incentivo financeiro do início, durante e término deste trabalho de pesquisa.

Ao Prof. Arthur Mattos pela valiosa orientação, confiança e amizade durante o curso e execução do trabalho, o qual, não seria possível a realização do mesmo.

Aos professores da pós-graduação pelas sugestões, auxílio e contribuição prestada.

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vi

SUMÁRIO

Pág.

LISTA DE SÍMBOLOS ... ix

LISTA DE SIGLAS ... x

LISTA DE FIGURAS ... xi

LISTA DE TABELAS ... xv

RESUMO ... xviii

ABSTRACT ... xix

1 INTRODUÇÃO ... 1

2 REVISÃO DE LITERATURA ... 4

2.1 Precipitação ... 4

2.2 Evapotranspiração ... 5

2.3 Fatores que influenciam na evapotranspiração ... 6

2.3.1 Temperatura do ar ... 6

2.3.2 Umidade relativa do ar ... 7

2.3.3 Velocidade do vento ... 7

2.3.4 Radiação solar... 8

2.4 Disponibilidade de água ... 9

2.4.1 Necessidade de água nas culturas ... 9

2.4.2 Coeficientes de Cultura ... 10

2.5 Métodos de estimativas da evapotranspiração ... 10

2.5.1 Comparativos das estimativas de evapotranspiração... 11

2.6 No Contexto Global ... 14

3 MATERIAL E MÉTODOS ... 16

3.1 Descrição da área de estudo ... 16

(7)

vii

3.3 Métodos de estimativa da evapotranspiração de referência (ETo) ... 19

3.3.1 Penman-Monteith (PM) ... 19

3.3.2 Método de Hargreaves-Samani (HS) ... 21

3.3.3 Método de Linacre (LI) ... 21

3.3.4 Método de Priestley-Taylor (PT) ... 22

3.3.5 Método de Jensen-Haise (JH) ... 22

3.3.6 Método de Hargreaves-Modificado (HM) ... 23

3.3.7 Método de Penman (PE) ... 23

3.3.8 Método de Morton (MO) ... 24

3.3.9 Método de Camargo (CM) ... 24

3.3.10 Método de Ivanov (IV) ... 24

3.3.11 Método de Turc (TU) ... 24

3.3.12 Método de Thornthwaite (TH) (1948) ... 25

3.3.13 Método de Romanenko (RO) (1961) ... 25

3.4 Análise estatística ... 26

3.5 Projeção de cenários futuros segundo o IPCC ... 27

3.5.1 Descrição dos cenários segundo relatório de Avaliação do IPCC... 28

4 RESULTADOS E DISCUSSÃO ... 29

4.1 Caracterização Climática da região ... 29

4.1.1 Precipitação ... 30

4.1.2 Evapotranspiração ... 34

4.1.3 Insolação ... 38

4.1.4 Radiação Solar ... 41

4.1.5 Temperatura do Ar ... 44

4.1.6 Umidade relativa do Ar ... 48

4.2 Análise comparativa da evapotranspiração de referência local ... 51

4.2.1 Caicó ... 51

4.2.3 Cruzeta ... 55

4.2.2 Currais Novos ... 59

4.2.4 Parelhas ... 63

(8)

viii

4.3 Simulações de Cenários do IPCC segundo os métodos de evapotranspiração

de Hargreaves-Samani e Linacre ... 71

5 CONCLUSÕES ... 83

6 REFERÊNCIAS ... 85

(9)

ix

LISTA DE SÍMBOLOS

∆ - declividade da curva de pressão de vapor [kPa.°C-1]

Rn - fluxo de saldo de radiação [MJ.m-2.d-1] γ - constante psicrométrica [kPa.°C-1]

σ

- constante de Stefan-Boltzman [= 4,8989x10-9MJ.m-2.K-4.dia-1]

G - a densidade do fluxo de calor no solo [MJ.m-2.dia-1]

es - pressão média de saturação do vapor [kPa; mb]

ea - pressão real de vapor [kPa; mb]

u - velocidade do vento a 2m da superfície [m.s-1]

N – fotoperíodo

Tm – temperatura média do ar [°C]

λ - calor latente de evaporação [= 2,45MJ.kg-1]

(10)

x

LISTA DE SIGLAS

Eto - evapotranspiração de referência [mm.dia-1; mm.mês-1]

EtoPM – evapotranspiração de referência por Penman-Monteith [mm] EtoHS – evapotranspiração de referência por Hargreaves-Samani [mm] EtoLI – evapotranspiração de referência por Linacre [mm]

EtoPT – evapotranspiração de referência por Priestley-Taylor [mm] EtoJH – evapotranspiração de referência por Jensen-Haise [mm]

EtoHM – evapotranspiração de referência por Hargreaves-Modificado [mm] EtoPE – evapotranspiração de referência por Penman [mm]

EtoMO – evapotranspiração de referência por Morton [mm] EtoCM – evapotranspiração de referência por Camargo [mm] EtoIV – evapotranspiração de referência por Ivanov [mm] EtoTU – evapotranspiração de referência por Turc [mm]

EtoTH – evapotranspiração de referência por Thornthwaite [mm] EtoRO – evapotranspiração de referência por Romanenko [mm] INMET – Instituto Nacional de Meteorologia

EMPARN – Empresa de Pesquisa Agropecuária do Rio Grande do Norte LARHISA – Laboratório de Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística

(11)

xi

LISTA DE FIGURAS

Pág.

FIGURA 1. Localização geográfica dos municípios na microrregião do Seridó. Fonte: Base de dados do IBGE (2010). ... 18 FIGURA 2. Topografia da microrregião do Seridó no Estado do Rio Grande

do Norte. Fonte: do Autor... 19 FIGURA 3. Distribuição espacial da Precipitação anual (a) sobre o Rio

Grande do Norte e (b) recorte da microrregião do Seridó. Fonte: EMPARN

(1963-2008). Adaptado pelo Autor. ... 30 FIGURA 4. Distribuição espacial da Precipitação para os meses de Janeiro

(a), Fevereiro (b), Março (c), Abril (d), Maio (e), Junho (f). Fonte: EMPARN

(1963-2008). Adaptado pelo Autor. ... 32 FIGURA 5. Distribuição espacial da Precipitação para os meses de Julho (a),

Agosto (b), Setembro (c), Outubro (d), Novembro (e) e Dezembro (f). Fonte:

EMPARN (1963-2008). Adaptado pelo Autor. ... 33 FIGURA 6. Distribuição espacial da evapotranspiração anual (a) sobre o Rio

Grande do Norte e (b) recorte da microrregião do Seridó. Fonte: EMPARN

(1963-2008). Adaptado pelo Autor. ... 34 FIGURA 7. Distribuição espacial da evapotranspiração para os meses de

Janeiro (a), Fevereiro (b), Março (c), Abril (d), Maio (e), Junho (f). Fonte:

EMPARN (1963-2008). Adaptado pelo Autor. ... 36 FIGURA 8. Distribuição espacial da evapotranspiração para os meses de

Julho (a), Agosto (b), Setembro (c), Outubro (d), Novembro (e) e Dezembro

(f). Fonte: EMPARN (1963-2008). Adaptado pelo Autor. ... 37 FIGURA 9. Distribuição mensal da insolação das localidades de Caicó,

Currais Novos, Timbaúba dos Batistas e Jardim do Seridó. Fonte: INMET

(1961-1990) ... 38 FIGURA 10. Distribuição espacial da Insolação para os meses de Janeiro (a),

Fevereiro(b), Março (c), Abril (d), Maio (e), Junho (f). Fonte: INMET

(1961-1990). Adaptado pelo Autor. ... 39 FIGURA 11. Distribuição espacial da Insolação para os meses de Julho (a),

Agosto (b), Setembro (c), Outubro (d), Novembro (e) e Dezembro (f). Fonte:

(12)

xii

FIGURA 12. Distribuição espacial do saldo de Radiação solar para os meses de Janeiro(a), Fevereiro (b), Março (c), Abril (d), Maio (e), Junho (f). Fonte: Calculado pelo software ERS.V.1.3_2002 desenvolvido por

D'ANGIOLELLA (2003), a partir de dados do INMET (1961-1990).

Adaptado pelo Autor. ... 42 FIGURA 13. Distribuição espacial do saldo de Radiação solar para os meses

de Julho (a), Agosto (b), Setembro (c), Outubro (d), Novembro (e) e Dezembro (f). Fonte: Calculado pelo software ERS.V.1.3_2002 desenvolvido

por D'ANGIOLELLA (2003), a partir de dados do INMET (1961-1990).

Adaptado pelo Autor. ... 43 FIGURA 14. FIGURA 14. Correlação dos valores de temperatura média do

ar segundo INMET (1961 a 1990) com os estimados pelo software Estima T

(Cavalcanti et al., 2006) para a localidade de Caicó (ano de 2012). ... 44

FIGURA 15. Correlação dos valores de temperatura média do ar segundo INMET (1961 a 1990) com os estimados pelo software Estima T (Cavalcanti

et al., 2006) para a localidade de Cruzeta (ano de 2012). ... 44

FIGURA 16. Distribuição espacial da Temperatura média do ar para os meses de Janeiro(a), Fevereiro (b), Março (c), Abril (d), Maio (e), Junho (f). Fonte: Calculado pelo software ESTIMA T desenvolvido por

CAVALCANTI et al., (2006) a partir de dados do INMET (1961-1990).

Adaptado pelo Autor. ... 46 FIGURA 17. Distribuição espacial da Temperatura média do ar para os

meses de Julho(a), Agosto (b), Setembro (c), Outubro (d), Novembro (e) e Dezembro (f). Fonte: Calculado pelo software ESTIMA T desenvolvido por

CAVALCANTI et al., (2006) a partir de dados do INMET (1961-1990).

Adaptado pelo Autor ... 47 FIGURA 18. Distribuição espacial da Umidade relativa média do ar para os

meses de Janeiro (a), Fevereiro (b), Março (c), Abril (d), Maio (e), Junho (f).

Fonte: EMPARN (1963-2008). Adaptado pelo Autor. ... 49 FIGURA 19. Distribuição espacial da Umidade relativa média do ar para os

meses de Julho (a), Agosto (b), Setembro (c), Outubro (d), Novembro (e) e

Dezembro (f). Fonte: EMPARN (1963-2008). Adaptado pelo Autor. ... 50 FIGURA 20. Distribuição mensal da Evapotranspiração de referência (ETo)

calculada pelos métodos de EToHS, EToLI, EToPT, EToJH, EToHM,

EToPE e EToPM em Caicó (ano de 2012) ... 52 FIGURA 21. Distribuição mensal da Evapotranspiração de referência (ETo)

calculada pelos métodos de EToMO, EToCM, EToIV, EToTU, EToTH,

EToRO e EToPM em Caicó (ano de 2012). ... 52 FIGURA 22. Correlações entre os valores da EToPM em função da EToHS

(a), EToLI (b), EToPT (c), EToJH (d), EToHM (e), EToPE (f), EToMO (g), EToCM (h), EToIV (i), EToTU (j), EToTH (k) e EToRO (l) em Caicó (ano

(13)

xiii

FIGURA 23. Distribuição mensal da Evapotranspiração de referência (ETo) calculada pelos métodos de EToHS, EToLI, EToPT, EToJH, EToHM,

EToPE e EToPM em Cruzeta (ano de 2012). ... 56 FIGURA 24. Distribuição mensal da Evapotranspiração de referência (ETo)

EToRO e EToPM em Cruzeta (ano de 2012). ... 56 FIGURA 25. Correlações entre os valores da EToPM em função da EToHS

(a), EToLI (b), EToPT (c), EToJH (d), EToHM (e), EToPE (f), EToMO (g), EToCM (h), EToIV (i), EToTU (j), EToTH (k) e EToRO (l) em Cruzeta (ano

de 2012). ... 57 FIGURA 26. Distribuição mensal da Evapotranspiração de referência (ETo)

EToPE e EToPM em Currais Novos (ano de 2012). ... 60 FIGURA 27. Distribuição mensal da Evapotranspiração de referência (ETo)

EToRO e EToPM em Currais Novos (ano de 2012). ... 60 FIGURA 28. Correlações entre os valores da EToPM em função da EToHS

(a), EToLI (b), EToPT (c), EToJH (d), EToHM (e), EToPE (f), EToMO (g), EToCM (h), EToIV (i), EToTU (j), EToTH (k) e EToRO (l) em Currais

Novos (ano de 2012). ... 61 FIGURA 29. Distribuição mensal da Evapotranspiração de referência (ETo)

EToPE e EToPM em Parelhas (ano de 2008)... 64 FIGURA 30. Distribuição mensal da Evapotranspiração de referência (ETo)

EToRO e EToPM em Parelhas (ano de 2008). ... 64 FIGURA 31. Correlações entre os valores da EToPM em função da EToHS

(a), EToLI (b), EToPT (c), EToJH (d), EToHM (e), EToPE (f), EToMO (g), EToCM (h), EToIV (i), EToTU (j), EToTH (k) e EToRO (l) em Parelhas

(ano de 2008). ... 65 FIGURA 32. Distribuição mensal da Evapotranspiração de referência (ETo)

EToPE e EToPM em Serra Negra do Norte (ano de 2004). ... 68 FIGURA 33. Distribuição mensal da Evapotranspiração de referência (ETo)

EToRO e EToPM em Serra Negra do Norte (ano de 2004). ... 68 FIGURA 34. Correlações entre os valores da EToPM em função da EToHS

(a), EToLI (b), EToPT (c), EToJH (d), EToHM (e), EToPE (f), EToMO (g), EToCM (h), EToIV (i), EToTU (j), EToTH (k) e EToRO (l) em Serra Negra

(14)

xiv

FIGURA 35. Distribuição espacial da evapotranspiração estimada segundo o método de Hargreaves-Samani com o total anual (a), e cenários de anomalia

(à 0,5°C) (b), B1 (à 1,8°C) (c) e A1FI (à 4,0°C) (d). Adaptado pelo Autor. ... 73 FIGURA 36. Distribuição espacial da evapotranspiração estimada segundo o

método de Hargreaves-Samani com a média de março (a), e cenários de anomalia (à 0,5°C) (b), B1 (à 1,8°C) (c) e A1FI (à 4,0°C) (d). Adaptado pelo

Autor. ... 74 FIGURA 37. Distribuição espacial da evapotranspiração estimada segundo o

método de Hargreaves-Samani com a média de julho (a), e cenários de anomalia (à 0,5°C) (b), B1 (à 1,8°C) (c) e A1FI (à 4,0°C) (d). Adaptado pelo

método de Hargreaves-Samani com a média de outubro (a), e cenários de anomalia (à 0,5°C) (b), B1 (à 1,8°C) (c) e A1FI (à 4,0°C) (d). Adaptado pelo

método de Linacre com o total anual (a), e cenários de anomalia (à 0,5°C)

(b), B1 (à 1,8°C) (c) e A1FI (à 4,0°C) (d). Adaptado pelo Autor. ... 79 FIGURA 40. Distribuição espacial da evapotranspiração estimada segundo o

método de Linacre com a média de março (a), e cenários de anomalia (à

0,5°C) (b), B1 (à 1,8°C) (c) e A1FI (à 4,0°C) (d). Adaptado pelo Autor. ... 80 FIGURA 41. Distribuição espacial da evapotranspiração estimada segundo o

método de Linacre com a média de julho (a), e cenários de anomalia (à

0,5°C) (b), B1 (à 1,8°C) (c) e A1FI (à 4,0°C) (d). Adaptado pelo Autor. ... 81 FIGURA 42. Distribuição espacial da evapotranspiração estimada segundo o

método de Linacre com a média de outubro (a), e cenários de anomalia (à

(15)

xv

LISTA DE TABELAS

Pág.

TABELA 1. Municípios com suas respectivas coordenadas geográficas na

microrregião do Seridó no Estado do Rio Grande do Norte ... 18 TABELA 2. Classificação do índice de desempenho (c) proposto por

Camargo e Sentelhas (1997) ... 27 TABELA 3. Classificação do coeficiente de correlação (r) proposto por

Hopkins (2007) ... 27 TABELA 4. Cenários segundo o IPCC e suas respectivas variações na

temperatura do ar ... 28 TABELA 5 . Desempenho dos métodos de estimativa da ETo, segundo o

erro padrão, índice de concordância (d), coeficiente de correlação “r” e o

índice de desempenho “c” na localidade de Caicó ... 54 TABELA 6. Média mensal de temperatura do ar (Tar), máxima (Tmáx),

mínima (Tmín), umidade relativa (UR), velocidade do vento a 2m (u2),

déficit da pressão de vapor (∆e), saldo de radiação solar por dia (Rn),

insolação mensal (n) e precipitação total mensal (Prp) registrados na

localidade de Caicó. Fonte: LARHISA/UFRN (2012) ... 54 TABELA 7. Desempenho dos métodos de estimativa da ETo, segundo o erro

padrão, índice de concordância (d), coeficiente de correlação “r” e o índice de

desempenho “c” na localidade de Cruzeta ... 58 TABELA 8. Média mensal de temperatura do ar (Tar), máxima (Tmáx),

localidade de Cruzeta. Fonte: LARHISA/UFRN (2012)... 58 TABELA 9. Desempenho dos métodos de estimativa da ETo, segundo o erro

padrão, índice de concordância (d), coeficiente de correlação “r” e o índice de

desempenho “c” na localidade de Currais Novos ... 62 TABELA 10. Média mensal de temperatura do ar (Tar), máxima (Tmáx),

(16)

xvi

TABELA 11. Desempenho dos métodos de estimativa da ETo, segundo o erro padrão, índice de concordância (d), coeficiente de correlação “r” e o

índice de desempenho “c” na localidade de Parelhas ... 66 TABELA 12. Média mensal de temperatura do ar (Tar), máxima (Tmáx),

déficit da pressão de vapor (∆e), saldo de radiação solar por dia (Rn) e insolação mensal (n) registrados na localidade de Parelhas. Fonte: INPE

(2008) ... 66 TABELA 13. Desempenho dos métodos de estimativa da ETo, segundo o

erro padrão, índice de concordância (d), coeficiente de correlação “r” e o

índice de desempenho “c” na localidade de Serra Negra do Norte ... 70 TABELA 14. Média mensal de temperatura do ar (Tar), máxima (Tmáx),

localidade de Serra Negra do Norte. Fonte: LARHISA/UFRN (2004)... ... 70 TABELA 15. Total mensal dos dados estimados pelos métodos de

evapotranspiração de referência de PM (Penman-Monteith), HS (Hargreaves-Samani), LI (Linacre), PT (Priestley-Taylor), JH (Jensen-Haise), HM (Hargreaves-Modificado), PE (Penman), MO (Morton), CM (Camargo), IV (Ivanov), TU (Turc), TH (Thornthwaite) e RO (Romanenko) durante o ano

de 2012 na localidade de Caicó. ... 95 TABELA 16. Total mensal dos dados estimados pelos métodos de

de 2012 na localidade de Cruzeta. ... 96 TABELA 17. Total mensal dos dados estimados pelos métodos de

de 2012 na localidade de Currais Novos ... 97 TABELA 18. Total mensal dos dados estimados pelos métodos de

(17)

xvii

TABELA 19. Total mensal dos dados estimados pelos métodos de evapotranspiração de referência de PM (Penman-Monteith), HS (Hargreaves-Samani), LI (Linacre), PT (Priestley-Taylor), JH (Jensen-Haise), HM (Hargreaves-Modificado), PE (Penman), MO (Morton), CM (Camargo), IV (Ivanov), TU (Turc), TH (Thornthwaite) e RO (Romanenko) durante o ano

de 2004 na localidade de Serra Negra do Norte. ... 99 TABELA 20. Média Anual da de temperatura do ar (T), Umidade relativa do

ar (UR), déficit de saturação de vapor (∆e), total anual de insolação (INS) e

saldo de radiação solar (RN) dos municípios da microrregião do Seridó.

Fonte: INMET (1961-1990), EMPARN (1963-1998) e LARHISA (2012) ... 100 TABELA 21. Total anual dos dados estimados pelos métodos de

evapotranspiração de referência de HS (Hargreaves-Samani), LI (Linacre), JH (Jensen-Haise), CM (Camargo), IV (Ivanov), TU (Turc), TH (Thornthwaite), HM (Hargreaves-Modificado), RO (Romanenko) e PM

(18)

xviii

RESUMO

JESUS, EDMIR DOS SANTOS. Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Fevereiro, 2014. Avaliação da Evapotranspiração na microrregião do Seridó:Uma contribuição metodológica. Orientador: Dr. Arthur Mattos.

O objetivo desta pesquisa foi estimar e avaliar a evapotranspiração na microrregião do Seridó a partir de dados pontuais de alguns municípios para verificar os potenciais evapotranspirométricos da região. Os resultados apresentados pelos principais métodos de estimativa deram conta de que o método de Hargreaves-Samani foi o que apresentou melhor ajuste em relação ao método de Penman-Monteith (FAO 56), mostrando ser viável de utilização, apresentando “muito bom” desempenho conforme os dados medidos e estimados para as localidades estudadas. Outros métodos de estimativa de evapotranspiração como de Penman, Thornthwaite e Romanenko não responderam muito bem em pelo menos 4 das localidades estudadas, ficando com o “péssimo” desempenho após a análise estatística ter mostrado resultados menos significativos em relação ao método padrão de Penman-Monteith. Foram feitos simulações de cenários segundo o IPCC conforme os aumentos na temperatura média do ar, que utilizando dos métodos de evapotranspiração de Hargreaves-Samani e Linacre mostraram que os valores resultantes apontaram alta na metade oeste da microrregião do Seridó. Devido a essas previsões de aumento gradativo na temperatura do ar e conseqüentemente na evapotranspiração, os municípios pertencentes a essa região poderão ser castigados com o alto valor no déficit hídrico. Concluindo que com os aumentos nos valores de Eto sérios problemas poderão afetar às comunidades que necessitam da água disponível nos açudes e reservatórios destinados ao abastecimento para consumo, agricultura familiar e a agropecuária.

(19)

xix

ABSTRACT

JESUS, EDMIR DOS SANTOS. Federal University of the Rio Grande of the North. February, 2014. Evaluation of the Evapotranspiration in the micro Seridó: A methodological contribution . Adviser : Dr. Arthur Mattos.

The objective of this study was to estimate and evaluate the evapotranspiration in the Serido’s microrregion from point data for some municipalities to verify the potential of the regions evapotranspirometrics. The results provided by the main methods for estimating realized that the Hargreaves-Samani method showed the better fit with respect to Penman-Monteith (FAO 56) method, showed to be feasible for use, with “very good” performance as measured and estimated data for the sites studied. Other methods of estimative evapotranspiration as Penman, Thornthwaite and Romanenko not responded well to at least 4 of the sampled sites, keeping the “bad” performance after the statistical analysis has shown results less significant compared to standard method Penman-Monteith. Scenaries simulations were made according to the IPCC as increases in average air temperature, that using the evapotranspiration methods of Hargreaves-Samani and Linacre showed that the resulting values pointed high in the western half of the Serido’s microrregion. Due to these forecasts gradual increase in air temperature and consequently in evapotranspiration, the municipalities belonging to this region may come being punished with the highest value in hidric deficit. Concluding that the increases in the values of Eto serious problems may affect the communities that need available water in the dams and reservoirs for the supply for drinking, family agriculture and agricultural livestock.

(20)

1 INTRODUÇÃO

O conhecimento da transferência de água de uma superfície natural é de suma importância nos diferentes campos do conhecimento científico, especialmente nas aplicações da Meteorologia e da Hidrologia. A avaliação da quantidade de água transferida à atmosfera de superfície líquida, reservatórios e outros através da evaporação passa a ter um papel fundamental, tanto nos estudos de planejamento e gerenciamento dos recursos hídricos quanto na operação dos sistemas de abastecimento e irrigação existentes. Informações quantitativas desses processos constituem uma importante fase do ciclo hidrológico onde são utilizadas na resolução de numerosos problemas que envolvem o manejo de água, como no planejamento de áreas agrícolas de sequeiro ou irrigada. Entretanto, essas informações obtidas por medidas diretas de diferentes locais e condições meteorológicas distintas não existem em quantidade suficiente para estudos e monitoramento ambiental. Assim, estimativas baseadas em princípios físicos e principalmente equações empíricas são utilizadas como alternativa para suprir esta carência.

(21)

As taxas de evaporação e de evapotranspiração podem ser estimadas utilizando de métodos em que muitos desses são empíricos e não permitem estimativas razoáveis em áreas fora dos locais ou em locais diferentes daqueles para os quais elas foram deduzidas. Os métodos teóricos são aplicáveis em qualquer lugar, embora tenham suas próprias limitações. As equações para cálculo da evapotranspiração se baseiam em abordagens fundamentais do balanço energético, onde o problema se resolve determinando-se o saldo de radiação utilizada para evaporar a água. Sendo assim, o conhecimento da água transferida a atmosfera por evapotranspiração é fundamental para se conhecer o balanço hídrico de certa região. A partir da disponibilidade hídrica, pode-se então determinar se essa região é indicada para o cultivo de determinada espécie vegetal ou se é necessário o uso de irrigação, desde que, com base na quantidade de evapotranspiração pode-se também dimensionar sistemas de irrigação (AYOADE, 1998).

Embora a microrregião do Seridó, pertencente ao Semiárido do Nordeste Brasileiro possua duas estações, uma seca e outra chuvosa, a má distribuição das chuvas, a evapotranspiração constante no período da seca e o escoamento superficial das águas das chuvas resultem na deficiência hídrica, este fica sendo o cenário que a agricultura familiar está acostumada a enfrentar. Isto demonstra, ao mesmo tempo, que as questões e problemas sociais desta região não são sinônimos de suas condições ambientais, mas, sobretudo, de fatores socioeconômicos e político, alta concentração fundiária, desigualdade econômica e social, ausência de água em quantidade e qualidade, em particular à população rural, a qual pode constituir fatores condicionantes ao desenvolvimento sustentável na região semiárida (MORAIS, 2010).

Algumas culturas como o algodão arbóreo, sisal, abacaxi, mamão que necessitam de determinada quantidade para seu crescimento e desenvolvimento, os tornam uma das importantes fontes econômicas da região para a população, ainda que a disponibilidade de água seja necessária. Dessa forma, o conhecimento desta variável torna-se muito importante para o dimensionamento às áreas propícias da microrregião, pois conforme os resultados apresentados, os valores de evapotranspiração estimados pelos métodos nos dão a ideia do quão grave é a escassez hídrica da região.

(22)

nutrientes nos corpos d’água por fósforo e nitrogênio originado de atividades humanas, que aumentam a produtividade da biomassa algal provocando a eutrofização.

Diante da importância que representam os açudes à microrregião do Seridó para o desenvolvimento regional procurou-se como objetivo geral no presente estudo analisar, verificar e dimensionar a transferência de água para a atmosfera sobre toda a região e como objetivos específicos:

- Identificar os potenciais evapotranspirométricos nas distintas localidades da microrregião;

- Verificar quais os meses em que a precipitação observada e o saldo de radiação solar foram preponderantes nos valores de evapotranspiração;

- Testar a aplicabilidade das equações empíricas de estimativas da evapotranspiração de referência (ETo), propostos por Hargreaves-Samani, Linacre, Priestley-Taylor, Jensen-Haise, Hargreaves-Modificado, Penman, Morton, Camargo, Ivanov, Turc, Romanenko e Thornthwaite correlacionadas com o método de Penman-Monteith (FAO-56), revendo o desempenho desses métodos para as localidades da microrregião do Seridó;

(23)

2 REVISÃO DE LITERATURA

Com base nos aspectos gerais procurou-se abordar nessa revisão de literatura os principais pontos que possam influenciar a variável de estudo sobre a microrregião.

2.1 Precipitação

O Nordeste Brasileiro (NEB) possui uma variabilidade espacial e temporal da precipitação, devido principalmente aos mecanismos moduladores que podem atuar favorecendo ou desfavorecendo a ocorrência da precipitação na região. Dentre estes, tem-se o El Niño Oscilação Sul (ENOS), como um dos principais mecanismos interanuais, (ROPELEWSKI e HALPERT, 1987), o Dipolo do Atlântico (ARAGÃO, 1990) e na escala intrasazonal a Oscilação de Madden-Julian (SOUZA e AMBRIZZI, 2006).

Dentre os sistemas meteorológicos que atuam no NEB, destaca-se a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT) considerado como principal sistema meteorológico que provoca chuva na região (RAO e HADA, 1990). Outro sistema extremamente importante na produção de chuvas na região são as Ondas de Leste ou Distúrbios Ondulatórios de Leste (DOLs) definidos como perturbações atmosféricas superpostas no escoamento dos Alísios, e são responsáveis pelos maiores acumulados no leste do NEB (MOTA, 2003; COUTINHO e FISCH, 2007).

(24)

SILVA e BRITO, 2008) em baixos níveis e em conjunto com a Alta da Bolívia em altos níveis (KOUSKY & KAGANO, 1981). A precipitação no NEB também é afetada pelos Vórtices Ciclônicos de Altos Níveis (VCANs), definido como um centro da baixa pressão na alta troposfera. Os VCANs apresentam subsidência de ar frio e seco no núcleo, que inibem a formação de nuvens e chuvas nas áreas sob a influência desses mecanismos, porém, nas regiões periféricas dos vórtices têm-se movimentos convectivos intensos que favorecem a ocorrência de precipitação (GAN, 1982).

2.2 Evapotranspiração

A transferência de água de uma superfície qualquer para a atmosfera, por meio dos processos de evaporação e transpiração, é denominada evapotranspiração, ou seja, a transferência conjunta de água do solo pela evaporação e da planta pela transpiração. Este termo foi utilizado por Thornthwaite em substituição ao usado antes da década de 40, que era de uso consuntivo, o qual leva em conta apenas a água retida na planta (PEREIRA et al., 2002). Normalmente se estima a evapotranspiração, devido à dificuldade de se separar

os processos de evaporação (transferência de água diretamente das superfícies para a atmosfera) e transpiração (transferência de água dos organismos vegetais para a atmosfera) (MOTA, 1977).

Evaporação é o processo físico no qual um líquido passa ao estado gasoso. Em Meteorologia, o termo evaporação restringe-se à mudança da água no estado líquido para vapor devido à radiação solar e aos processos de difusão molecular e turbulenta. Além da radiação solar, as variáveis meteorológicas que interferem na evaporação, particularmente de superfícies livres de água são a temperatura do ar, vento e pressão de vapor. Esta mudança de estado físico consome 585 cal.g-1 a 25°C. Por isto, diz-se que a evaporação depende fundamentalmente da energia disponível proveniente da radiação solar. A temperatura do ar está associada à radiação solar e, desta forma correlaciona-se positivamente com a evaporação. Um aumento da temperatura do ar influi favoravelmente na intensidade de evaporação, porque permite que uma maior quantidade de vapor de água esteja presente no mesmo volume de ar, quando é atingido o grau de saturação deste. E os ventos são responsáveis pela renovação do ar acima da superfície evaporante.

(25)

evapotranspiração que ocorreria em uma superfície úmida hipotética, com características de absorção de radiação e transporte de vapor, semelhantes àquelas da área, e tão pequena que os efeitos da evapotranspiração sobre o ar circulando na região seriam desprezíveis.

Adota-se esse conceito de evapotranspiração de referência (Eto) quando se quer conhecer a evapotranspiração de uma cultura em condições não-padronizada. Passando a ser um valor indicativo da demanda evapotranspirativa da atmosfera de um local, em um período (PEREIRA et al., 2002). Segundo Allen et al.,(1998) é uma cultura hipotética,

semelhante à grama, cujo modelo físico-matemático que a expressa é o de Penman-Monteith, com parâmetros estabelecidos pela FAO (Food and Agriculture Organization).

2.3 Fatores que influenciam na evapotranspiração

A evapotranspiração é extremamente influenciada pelas condições meteorológicas, sendo algumas variáveis mais importantes do que outras, como é o caso da radiação que é a principal fonte de energia para todo o sistema solo-planta-atmosfera. Os métodos que incorporam a radiação solar e a temperatura do ar em sua estrutura possuem uma melhor estimativa da evapotranspiração potencial que os métodos que utilizam somente temperatura do ar e/ou déficit de saturação (MEDEIROS et al.,2002).

2.3.1 Temperatura do ar

(26)

2.3.2 Umidade relativa do ar

A oferta de energia do sol e do ar é a principal fonte de energia para evaporar a água, sendo a diferença entre pressão de vapor na superfície e no ar ao redor, fator determinante na transferência de vapor para atmosfera. Campos bem úmidos em regiões áridas, secas e quentes, consomem mais água devido a maior disponibilidade de energia, e poder evaporante da atmosfera. Em climas úmidos de regiões tropicais, apesar da elevada quantidade de energia, a alta umidade relativa reduz a evapotranspiração, pois o ar está sempre próximo da saturação.

Oliveira et al., (1998) compararam doze equações de estimativa de

evapotranspiração, sendo dez variações da equação de Penman-Monteith, usando diferentes métodos de cálculo do déficit de pressão de vapor e as equações de Hargreaves 1974 e 1985, no período de janeiro a setembro de 1997, divididos em período seco e chuvoso. Os autores observaram melhores estimativas de evapotranspiração durante o período chuvoso do que o período seco. Ainda de acordo com os resultados, o método de cálculo de déficit de pressão de vapor, que proporcionou melhores resultados combinados aos métodos de Penman-Monteith para as condições de estudo foi calculado com base na média de pressão de vapor.

2.3.3 Velocidade do vento

O processo de transferência de vapor depende do aumento da velocidade do vento e da turbulência do ar, a qual transfere grandes quantidades de ar sobre a superfície evaporante. O vento remove a camada logo acima da superfície evaporante, criando uma condição favorável ao aparecimento de um gradiente de pressão de vapor, aumentando dessa forma o poder evaporante no local.

(27)

2.3.4 Radiação solar

A evapotranspiração depende da demanda evaporativa da atmosfera, determinada por componentes meteorológicas como a radiação solar, vento, umidade e temperatura do ar. Destes, a radiação solar é o elemento de maior importância na demanda evaporativa da atmosfera, consequentemente na evapotranspiração. A evapotranspiração é diretamente dependente da disponibilidade de energia e de água no solo. A energia é suprida pela radiação solar, somado a energia advectiva, já a água é fornecida pela irrigação ou pelas chuvas (MATZENAUER,1992).

É difícil separar a ação dos fatores meteorológicos, pois os mesmos agem simultaneamente e se interrelacionam. Assim, de maneira geral, para uma dada região, quanto maior for a energia solar, temperatura do ar e velocidade do vento, e quanto menor for à umidade relativa do ar, maior deverá ser a taxa de evapotranspiração de referência (VILA NOVA, 1987).

Pereira et al., (2002) afirmam que a evapotranspiração é controlada pela

disponibilidade de energia, pela demanda atmosférica e pelo suprimento de água do solo às plantas. De forma que a disponibilidade de energia depende do local e da época do ano. Sendo o local caracterizado pelas coordenadas geográficas (como a latitude, longitude e altitude), e pela topografia da região.

(28)

No caso de não se dispor de dados de radiação solar medidos em determinado local, pode-se lançar mão de estimativas a partir de dados de insolação, considerando-se ainda, valores de fotoperíodo e dados de radiação no topo da atmosfera, tendo conhecimento dos coeficientes de Angström (a e b) (SMITH, 1991) citado por ALLEN et al., (1998).

Segundo Allen et al.,(1998) na ausência de dados de radiação solar, esse elemento

pode ser obtido a partir da diferença de temperatura. Portanto, a diferença entre temperatura máxima e mínima é um bom indicador da fração de radiação no topo da atmosfera que alcança a superfície da terra.

2.4 Disponibilidade de água

É um fator que afeta no crescimento e desenvolvimento de culturas. Quando a quantidade de água disponível no solo é alta a evapotranspiração não sofre restrição, e é mantida como taxa potencial, caso contrário, à medida que a umidade do solo diminui a evapotranspiração real (ETR) passa a ser menor do que a evapotranspiração potencial (ETP) por uma razão muito simples, ocorre um aumento da temperatura do ar e diminuição da umidade do ar, aumentando a demanda evaporativa para a atmosfera (CHANG, 1968, BERLATO e MOLION, 1981).

2.4.1 Necessidade de água nas culturas

A evapotranspiração de referência (Eto) é considerada como fator básico na determinação do total de água necessária durante o ciclo de uma cultura, quando se deseja um manejo correto da água nos trabalhos de irrigação e drenagem (SEDIYAMA, 1987).

A estimativa das necessidades de água das culturas irrigadas tem sido procedida em função de métodos nem sempre capazes de propiciar resultados confiáveis. Tal situação tem se refletido, na maioria das vezes, num dimensionamento inadequado dos sistemas de bombeamento, adução, e de remoção de excesso aplicado, características de cada sistema de irrigação (SAAD e SCALOPPI, 1988).

(29)

Como bem afirma Bastos (1994) o estabelecimento do consumo de água das culturas deve ser feito criteriosamente a fim de propiciar um correto dimensionamento de sistemas de irrigação.

2.4.2 Coeficientes de Cultura

Uma vez que a evapotranspiração de referência (ETo) representa um índice climático da demanda evaporativa, o Kc (coeficiente de cultura) varia, essencialmente, de acordo com as características da cultura, traduzindo, em menor escala, a variação dos elementos climáticos (FREVERT et al., 1983). Este fato possibilita a transferência de

valores de Kc de um local para outro e de um clima para outro. O coeficiente de cultura pode variar de acordo com a textura e o teor de umidade do solo, com a profundidade e densidade radicular e com as características fenológicas da planta. Entretanto, o conceito de Kc tem sido usado, extensivamente, para estimar a necessidade real de água de uma cultura particular por meio de estimativas ou medições de ETo (SEDIYAMA et al., 1998).

Segundo Allen et al., (1998) em uma revisão no manual da FAO para a estimativa

das necessidades de água nos cultivos, recomendam a adoção do método de Penman-Monteith como padrão para a estimativa da evapotranspiração de referência (ETo). Nessa publicação, os autores apresentaram novos valores de coeficientes de cultivo para diferentes culturas e propuseram um método de aproximação dos coeficientes de cultivo, em que apenas três valores de Kc médio (para os estádios inicial – Kc inic., intermediário – Kc int. e final – Kc fin.), seriam utilizados para determinar graficamente a variação do Kc ao longo do ciclo da cultura.

2.5 Métodos de estimativas da evapotranspiração

(30)

Segundo Dantas (1995) a evapotranspiração consiste numa das maiores preocupações na medição das variáveis climatológicas, tendo em vista que a trasnferência de água da superfície terrestre tem muita influência no desenvolvimento das culturas, principalmente nas regiões áridas e semi-áridas onde o déficit de água é bem caracterizado, e a irrigação desempenha papel importante na suplementação de água exigida por cada cultura.

A indisponibilidade de variáveis específicas, na maioria das vezes, limita o emprego de métodos mais precisos e favorece a utilização de métodos mais simples para estimativa da evapotranspiração nem sempre propiciando resultados satisfatórios (SAAD e SCALOPPI, 1988).

As equações empíricas foram estabelecidas com base no ajuste por regressão das variáveis envolvidas, para algumas regiões e condições específicas. Por isso devem ser usadas com cuidado. Em regiões onde o clima difere daquele onde a equação foi desenvolvida, os resultados obtidos não são satisfatórios (BERLATO e MOLION, 1981).

Devido às dificuldades de determinação da evapotranspiração de referência mediante medições diretas em condições reais, têm sido largamente utilizados métodos indiretos, possibilitando resultados satisfatórios (MARQUELLI et al., 1986).

O Manual 56 da FAO segundo (ALLEN et al., 1998) apresenta um procedimento

para o cálculo da evapotranspiração de referência (ETo) e da cultura (ETc), a partir de dados meteorológicos e coeficientes da cultura. Este manual afirma que desde a publicação do Manual 24 os avanços da pesquisa e o desenvolvimento de técnicas mais acuradas de acessar o uso da água pelas culturas mostraram a necessidade de atualização das metodologias para o cálculo da ETo da FAO. Este manual recomenda enfaticamente, o uso do método de Penman-Monteith com dados completos (temperatura, umidade relativa, vento e insolação). E mesmo assim, o uso de métodos que se baseiam em um número limitado de dados meteorológicos, como exemplo a temperatura, é menos recomendado na estimativa da ETo.

2.5.1 Comparativos das estimativas de evapotranspiração

(31)

Campos et al., (2004) com o objetivo de analisar o comportamento interanual e

espacial da evapotranspiração de referência no Nordeste do Brasil, em anos com condições climáticas contrastantes, utilizaram os métodos de FAO/Penman-Monteith (1965) e o de Hargreaves (1974) para se estimar a evapotranspiração de referência (ETo) média mensal durante os anos de El Niño de 1983 e de La Niña de 1985. A evapotranspiração de referência foi calculada a partir das temperaturas máxima e mínima do ar, umidade relativa do ar, insolação e velocidade do vento. Os resultados evidenciaram que nos anos de ocorrência do evento El Niño a demanda evaporativa no Nordeste do Brasil foi maior do que nos anos de ocorrência do evento La Niña. A maior demanda evaporativa ocorreu na parte central do semiárido, enquanto a menor demanda ao Sul do Estado da Bahia.

Carvalho e Júnior (2008) investigando a importância dos dados de evapotranspiração potencial (ETP) na modelagem hidrológica e avaliaram o desempenho do modelo hidrológico de passo diário, HYMOD, quando alimentado com dados de ETP estimados através de seis diferentes modelos encontrados na literatura, como de Penman, Penman-Monteith, Priestley-Taylor, Thornthwaite, Hargreaves e McGuiness-Bordn. O estudo procurou entender também quais seriam as perdas de desempenho quando se utilizam estes mesmos modelos de ETP com base em médias de longo período, como aquelas baseadas nas normais climatológicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Estas avaliações foram feitas para quatro bacias localizadas no Estado do Ceará, com diferentes características climáticas, representadas pelo índice de aridez. Em duas bacias, as diferenças foram insignificantes. Entretanto, os resultados indicaram que a sensibilidade do modelo varia espacialmente no Estado, e que em áreas com alto índice de aridez, os modelos mais simples de ETP, baseados na temperatura, apresentaram piores resultados quando comparados com os modelos de Penman e Penman-Monteith. Além disso, verificou-se que o desempenho do HYMOD foi insensível ao fato dos dados diários de ETP serem estimados com base em dados diários de variáveis meteorológicas; em médias mensais do período analisado, ou ainda, nas normais climatológicas.

Cavalcante Junior et al., (2010) com o objetivo de avaliar o desempenho de seis

(32)

relação ao método padrão nos meses de maior demanda hídrica, todos os métodos avaliados obtiveram elevado índice de desempenho, podendo assim representar de forma satisfatória a Eto na região. Os autores recomendaram o uso do método de Hargreaves e Samani (1985), quando não se dispuser de dados suficientes para estimativa da Eto, pois mesmo não sendo o melhor classificado segundo o índice de desempenho, o mesmo apresentou maior praticidade, pois requer somente dados de temperatura do ar.

Silva et al., (2011), com o objetivo de analisar a demanda hídrica de Pernambuco,

procuraram representar a evapotranspiração de referência (ETo), em três cenários de chuvas: anos chuvoso, regular e seco. Os valores de Eto foram estimados pelo método de Thornthwaite e Mather (1955) a partir dos dados originados de registros de 45 estações climatológicas da Superintendência de Desenvolvimento do Nordeste (SUDENE). No geral, os resultados de Eto foram variáveis nas três mesorregiões, chegando a apresentar valores médios de 915 até 1.549 mm.ano-1. O Estado de Pernambuco apresentou um déficit hídrico anual em aproximadamente 70% de sua área total em três cenários de precipitação. Os meses que apresentaram as maiores e menores demandas hídricas no Estado foram janeiro e julho, respectivamente.

Silva e Souza (2011) com o objetivo de estimar a evapotranspiração de referência (ETo) diária no município de Pesqueira-PE utilizaram de modelos empíricos como Hargreaves-Samani (HS), Linacre (LI), Priestley-Taylor (PT), Jensen-Haise (JH) e Penman-Monteith (PM) como padrão para verificar a variação da evapotranspiração ao longo do ano. A seguir foram correlacionados com a EToPM por cada estação do ano. Esses métodos foram confrontados com os valores estimados de Penman-Monteith por meio de índices estatísticos (concordância de Willmott). A seguir verificaram que as correlações da EToPT e EToJH com EToPM obtiveram o melhor ajuste. A EToPT foi a que apresentou melhor desempenho em todas as estações do ano através do teste estatístico concluindo que o método de Priestley-Taylor se ajustou bem para Pesqueira, o que evidenciou que a EToPT pode ser utilizada na forma proposta para estimativa da Eto daquele local.

Fanaya Júnior et al., (2012) avaliaram o desempenho dos métodos empíricos de

(33)

dentre os analisados, seguido pelo método de Hargreaves-Samani que utilizou apenas dados de temperatura e apresentou melhor desempenho no período quinzenal.

Outros autores como Tabari et al., (2011) e Jovanovic e Israel (2012) discutiram e

compararam os métodos de evapotranspiração e suas aplicações conforme no que as equações se baseavam seja, na temperatura, na radiação solar, na evaporação e na transferência de massa.

Estes resultados demonstram a importância da realização de outros estudos que recomendem melhor à estimativa da evapotranspiração de referência (ETo) não só sobre o Seridó quanto ao Estado.

2.6 No Contexto Global

Nas regiões áridas e semiáridas, onde o déficit hídrico provoca grandes impactos socioambientais, como na agropecuária, a falta de água no solo torna-se a principal limitação para o pequeno agricultor, não apenas pelo volume anual de precipitação pluvial, mas pela distribuição espaço-temporal irregular (CAMARGO e CAMARGO, 2000).

Atualmente, diversos estudos sobre mudanças climáticas no Brasil se juntam às pesquisas uma vez que o clima do País também tem experimentado alterações, em particular na região semiárida. Secas severas e enchentes são exemplos reais que servem de advertência para o futuro. A distribuição irregular de chuvas sobre a região Nordeste do Brasil, em particular na parte semiárida, é periodicamente afetada pela ocorrência de secas com perdas parciais ou totais na agropecuária, além de comprometer o abastecimento de água devido principalmente à irregularidade da estação chuvosa na região, com predominância de chuvas intensas e de curta duração. Assim, grande parte do semiárido brasileiro, onde a agricultura não-irrigada já é uma atividade marginal, se torna ainda mais inadequada para a prática da agricultura de subsistência (SILVA et al., 1998, 2005).

Ainda nessas regiões os riscos derivados das mudanças climáticas têm levantado grande preocupação entre os círculos científicos, políticos, mídia e também na população em geral. Segundo os relatórios de MARENGO et al., (2007); AMBRIZI et al., (2007) do

(34)

Nesse contexto o Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (Intergovenmental Panel Climate Change - IPCC) apresentou diferentes cenários de

emissão de gás estufa defendendo que a continuidade na emissão desse gás na taxa atual ou maior causará um aquecimento extra e induziria muitas mudanças no sistema climático global durante o século 21 e muito provavelmente estas mudanças serão muito mais impactantes do que aquelas observadas no século 20 (SOLOMON et al., 2007).

Santos, D. N. D. et al., (2010) avaliaram as condições climáticas atuais do Nordeste

Brasileiro e elaboraram cenários climáticos para os anos de 2050 e 2100. Utilizaram das séries temporais de temperatura média do ar e precipitação pluvial, correspondentes ao período de 1961 a 2007, de 89 localidades da região. Os resultados obtidos indicaram tendências crescentes nas séries temporais de temperatura do ar, significativas estatisticamente pelo teste de Mann-Kendall, tanto para o período estudado como para os cenários de 2050 e 2100. Com isso, verificou-se que as maiores taxas de aumento na temperatura média do ar foram encontradas para a situação climática atual e para o cenário do ano de 2050, e contrário a esse aumento ficaram entre os cenários de 2050 e 2100.

Segundo Mattos et al., (2013) que avaliaram as componentes do balanço hídrico

(35)

3 MATERIAL E MÉTODOS

3.1 Descrição da área de estudo

A região de estudo corresponde à microrregião do Seridó, situada entre as latitudes de 6°06’ e 7°00’ Sul e longitudes de 37°25’ e 36°15’ Oeste (Figura 1), e topograficamente com altitudes entre 134 e 572 metros (Figura 2). Subdividida em Seridó oriental e ocidental, a região representa uma das dez do Estado do Rio Grande do Norte que abrange 17 municípios, com uma população mais de 300 mil habitantes, e que ocupa uma área territorial de 9.372 km² correspondendo a quase 18% do Estado (IBGE, 2010). Está inserida na região Semiárida do Nordeste Brasileiro com regime pluviométrico bastante irregular tanto espacialmente quanto temporalmente. Segundo a classificação climática de Thornthwaite (1948), o clima desta região é DdA’a’, ou seja, semiárido, megatérmico, com excedente hídrico pequeno ou nulo e concentração da evapotranspiração nos meses de verão igual a 26% e atingindo uma média anual de 1.464 mm.

Segundo Isaias et al., (1992) a área semiárida possui uma vegetação predominante

(36)

no solo a principal limitação para o pequeno agricultor por conta do volume total anual de precipitação sobre a microrregião.

3.2 Dados meteorológicos utilizados

Para a realização deste trabalho foram selecionados os dados meteorológicos mensais dos dezessete municípios como: a temperatura do ar (°C), umidade relativa do ar (%), insolação (horas), velocidade (m.s-1) do vento a 2 metros e total anual de precipitação (mm); a temperatura do ponto de orvalho (°C), pressão real (mb) e de saturação do vapor (mb) foram obtidas empiricamente, enquanto que a radiação solar incidente, saldo de radiação solar (MJ.m-2.d-1) foram calculadas utilizando-se do software ERS.V.1.3 2002

desenvolvido por D'ANGIOLELLA (2003).

A série de dados foi obtida de Estações Meteorológicas de Superfície monitoradas pelo 3º DISME (Distrito de Meteorologia), pela Empresa de Pesquisa Agropecuária do Rio Grande do Norte (EMPARN), os quais correspondem ao período de 1963 a 2008; além dos dados das Estações Meteorológicas Automáticas (EMA) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e as Semi-automáticas (EMSA) monitoradas pelo Laboratório de Recursos Hídricos e Saneamento Ambiental (LARHISA) da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) através do Projeto MEVEMUC (UFRN/FINEP) no ano de 2012. As coordenadas e localização geográficas das estações são apresentadas na Tabela 1 e Figura 1.

Alguns municípios que não disponibilizavam de dados de temperatura optou-se pela estimativa da temperatura do ar (a partir das coordenadas geográficas) e dados de temperatura da superfície do mar por meio do software Estima_T (CAVALCANTI et al.,

2006) do Departamento de Ciências Atmosféricas (DCA), da Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Estes dados estimados levam em consideração uma série temporal de 30 anos (1961 a 1990) através das estações meteorológicas convencionais instaladas no Rio Grande do Norte pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET).

(37)

TABELA 1. Municípios com suas respectivas coordenadas geográficas na microrregião do Seridó no Estado do Rio Grande do Norte.

Município Microrregião Latitude _(S) Longitude _(W) Altitude _(m)

● Acari Seridó Oriental 6°26’ 36°38’ 270

* Caicó Seridó Ocidental 6°28’ 37°65’ 151 Carnaúba dos Dantas Seridó Oriental 6°33’ 36°35’ 306 *_● Cruzeta Seridó Oriental 6°25’ 36°47’ 231

● Currais Novos Seridó Oriental 6°16’ 36°31’ 341

Equador Seridó Oriental 6°57’ 36°43’ 572 Ipueira Seridó Ocidental 6°49’ 37°11’ 217 Jardim de Piranhas Seridó Ocidental 6°23’ 37°21’ 134 Jardim do Seridó Seridó Oriental 6°35’ 36°46’ 236 Ouro Branco Seridó Oriental 6°42’ 36°56’ 223 #_● Parelhas Seridó Oriental 6°41’ 36°39’ 266 Santana do Seridó Seridó Oriental 6°46’ 36°44’ 336 São Fernando Seridó Ocidental 6°23’ 37°11’ 139 São João do Sabugi Seridó Ocidental 6°43’ 37°12’ 187 São José do Seridó Seridó Oriental 6°27’ 36°52’ 207

● Serra Negra do Norte Seridó Ocidental 6°40’ 37°23’ 167

Timbaúba dos Batistas Seridó Ocidental 6°28’ 37°16’ 161 Fonte:

* INMET/ 3ºDISME, EMPARN # INPE

●LARHISA/UFRN

FIGURA 1. Localização geográfica dos municípios na microrregião do Seridó. Fonte: Base de dados do IBGE (2010).

(38)

FIGURA 2. Topografia da microrregião do Seridó no Estado do Rio Grande do Norte. Fonte: do Autor.

3.3 Métodos de estimativa da evapotranspiração de referência (Eto)

A partir dos dados obtidos pelas estações foram estimados os valores de Eto para as localidades de Caicó, Currais Novos e Cruzeta no ano de 2012; em Parelhas (no ano de 2008) e Serra Negra do Norte (no ano de 2004), em particular, por se tratarem de dados diários ininterruptos. Os métodos de estimativa utilizados foram o seguinte:

3.3.1 Penman-Monteith (PM)

O método tomado como padrão e recomendado pela Food and Agricultural Organization (FAO) para estimativa da evapotranspiração de referência foi o proposto por Penman-Monteith-FAO 56 (Allen et al.,1994,1998). Este método considera a resistência

estomática de 70 s.m-1, a altura da cultura hipotética fixada em 0,12 m e albedo de 0,23, sendo expresso pela Equação 1.

(

)

(

2

)

2

34 ,

0

1

273

900 )

(

408 ,

0 u

e

T

u

G

R

EToPM

a s med

n

+

∆

−













+

−

∆

=

γ

(39)

Em que:

(

)

2

3 , 237 . 4098 + = ∆ ar s T e

é a declinação da curva de saturação do vapor

d’água (kPa.°C-1); R_n é o saldo de radiação (MJ.m-2.dia-1); G a densidade do fluxo de

calor no solo (MJ.m-2.dia-1); γ é a constante psicrométrica (kPa.°C-1); u₂ a velocidade

(m.s-1) do vento a 2 m acima da superfície do solo; T_med a temperatura (°C) média do ar; e_s

a pressão (kPa) de saturação do vapor; ea a pressão (kPa) real do vapor.

Foram calculados segundo as equações empíricas a seguir os valores de radiação solar incidente no topo da atmosfera (Equação 2), radiação global (Equação 3), de ondas curtas (Equação 4), de ondas longas (Equação 5) e saldo de radiação (Equação 6), além do fluxo de calor no solo (Equação 7).

    +      

= H sen sen senH

d D

R_o .

180 . cos . cos 180 . . . . . 586 , 37 2 π δ φ π δ

φ (2)

Onde: _

           + =       DJ d D . 365 2 cos . 033 , 0 1 2

π

é a distância média Terra-Sol, sendoDJ o

Dia Juliano (2.1)

( )

            − = 180 . .

cos tg φ tg δ π

arc

H é o ângulo horário, expresso em radianos, sendo

φ a latitude do local em radianos (2.2)

(

)

_

 

+ = sen .284 DJ

365 2 . 45 , 23 π

δ é a declinação solar, expresso em radianos (2.3)

E segundo a Equação de Angström (1924) modificada por Prescott (1940)

      + = N n b a R

R_g _o. . (3)

Onde: a=0,29.cosϕ e b=0,38 são as constantes segundo Glover e McCulloch

(1958), n é a insolação eN é o fotoperíodo.

(

−

α

)

=

g

.

1

oc

R

(4)

Sendo α o valor de albedo igual a 0,30

E segundo a Equação de Brunt (1932)

(

)



     + − = N n e T

(40)

Sendo

σ

a constante de Stefan-Boltzman igual 4,8989.10-9 MJ.m-2.K-4.dia-1, T_ar a

temperatura média do ar e ea a pressão real de vapor expressa em milímetros de mercúrio

(mmHg).

ol oc n R R

R = − (6)

Onde: Roca radiação de ondas curtas e Rol a radiação de ondas longas, resultando o

saldo de radiação solar Rn.

E finalmente, a densidade do fluxo de calor no solo (Allen et al, 1998), calculado

por:

(

)

[

(

)

(

)

]

{

T dia medianaT dia T dia

}

G=0,38. _ar 4º − _ar 1º : _ar 3º (7)

Onde: Tar é a temperatura (°C) do ar. Segundo Allen et al.,(1998) quando não

houver medições disponíveis pode-se considerá-lo como sendo igual a zero.

3.3.2 Método de Hargreaves-Samani (HS)

O método de Hargreaves e Samani (1985) requer apenas dados de temperatura, dado por:

(

med

) (

máx mín

)

o _T _T _T

R

EToHS =₂₃_.₁₀−4_. +₁₇_,₈ −

λ (8)

Em que: Tmed, Tmáx e Tmín representam, respectivamente, as temperaturas (°C)

média, máxima e mínima do ar; R_o é a radiação solar no topo da atmosfera, expressa na

unidade de MJ.m-2.dia-1 e λ é o calor latente de evaporação (2,45 MJ.kg-1).

3.3.3 Método de Linacre (LI)

Método baseado na simplificação da equação de Penman-Monteith, e requer somente de dados de temperatura média do ar e das coordenadas geográficas do local, conforme a Equação 9 (Linacre,1977):

(

)

med

d med med

T

T T z

T J EToLI

−

− +

   

 

− +

=

80

15 100

006 , 0 .

φ

(41)

Em que: J é uma constante, cujo valor é de 500 para áreas vegetadas e 700 em

superfície livre; z é a altitude do local em metros; φ é a latitude (expressa em radianos); e

d

T é a temperatura (°C) do ponto de orvalho obtida pela Equação 9.1.

   

  −

   

 

=

11 , 6 10 log 5 , 7

11 , 6 10 log . 3 , 237

a a d

e e

T (9.1)

Onde: ea é a pressão (kPa) real do vapor

3.3.4 Método de Priestley-Taylor (PT)

O método Priestley-Taylor (1972) consistiu-se numa simplificação do método Penman-Monteith como segue na Equação 10.

(

)

W G R EToPT ₁_,₂₆_. n _.

λ

−

= (10)

Em que: Rn é o saldo de radiação (MJ.m

-2_.dia-1_);

G a densidade do fluxo de calor

no solo (MJ.m-2.dia-1); λ é o calor latente de evaporação (2,45 MJ.kg-1); Wé o fator de

ponderação, que depende da temperatura (°C) do ar e coeficiente psicrométrico.

O valor médio de 1,26 foi utilizado como coeficiente ao parâmetro de Priestley-Taylor dado em condições mínimas de advecção regional, o qual incorpora a energia adicional ao processo de evapotranspiração proveniente do termo aerodinâmico.

A densidade do fluxo de calor no solo (G) pode ser calculada pela Equação 7.

Para o cálculo do fator de ponderação (W), segundo Viswanadham et al., (1991),

são utilizados as seguintes Equações 10.1 e 10.2.

C T

C quando T

W =0,407+0,0147. _med 0° < _med <16° (10.1)

C T

C quando

T

W =0,483+0,010. _med 16,1° < _med <32° (10.2)

3.3.5 Método de Jensen-Haise (JH)

(42)

(

0,0252 0,078

)

. +

= med

g

T R

EToJH

λ (11)

Em que: Rgé a radiação solar global (MJ.m

-2_.dia-1_),

λ é o calor latente de

evaporação (2,45 MJ.kg-1) e Tmed a temperatura (°C) média do ar.

3.3.6 Método de Hargreaves-Modificado (HM)

Método descrito por Back (2008) e que necessita apenas da temperatura e umidade.

(

T

)

UR

R

EToHM med

o ₊ ₋

=6.10−4. .1,8 32 100

λ (12)

Em que: R_o é a radiação solar incidente no topo da atmosfera (MJ.m-2.dia-1); λ é o

calor latente de evaporação (2,45 MJ.kg-1); Tmed a temperatura (°C) média e UR umidade

relativa (%) do ar.

3.3.7 Método de Penman (PE)

Este é o método clássico e sua equação é derivada, assumindo a proporcionalidade entre a evaporação da água, a evapotranspiração da grama sub-irrigada e adição do termo aerodinâmico. A estimativa da Eto utilizando o método de Penman (1948) é obtida pela Equação 13.