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Carvalho Neto, Romário Moraes (2016) Análise de Incertezas do Balanço Hídrico Climatológico Espacializado - Uncertainty Analysis Of The Spatialized Climatic Water Balance. [Tesi di dottorato]

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Abstract (inglese)

The spacialized Climatic Water Balance (CWB) is a model that simulates the availability of water in the soil, for plants, in a space distributed manner. It is important to understand the possible uncertainties of this spatialization, so the opportunities of its use in the public policies can be discussed, as well as the advantages of its use, its limitations, having a satisfying result in its use and that its optimization may be allowed. Searching to know the uncertainties in the CWB's spatial distribution, this thesis aims to evaluate such uncertainties due to: 1) the spatialization methods and 2) the density of information used for the spatialization. To address the matter of the uncertainties regarding the spatialization methods, two methods were analyzed. The first one calculates the CWB punctually at stations and then spatializes these values by interpolation (Calculation-Interpolation principle, CI), while the second method is to interpolate first the CWB's variables (precipitation and evapotranspiration) and then calculates it for each pixel (Interpolation-Calculation principle, IC). In addition, the influence of the interpolators were also analyzed. To analyze the uncertainties relating to the density of information, the strategy of comparing the differences arising from the results of the precipitation and the evapotranspiration interpolations and the calculation of the spacialized CWB was used, deleting stations and analyzing the error generated by this decrease of information density. This analysis was first done with the suppression of one station and then, by removing two, three and so on, until the remaining of 3 stations, referring to the minimum number of points required to perform interpolation. To make possible the spatialization of the CWB in a distributed way, a tool in the PythonTM programming language, using the package ArcPy¬ģ was created to perform the calculations of the CWB. The study area of this work was the plain area of Veneto, Region of Italy. The results showed that although the analyzes have indicated a trend of smaller uncertainties in the IC method in relation to the CI, these differences were not statistically significant at the 5% level. It was also observed that the CI method brings more uncertainties to the spatialization, particularly when there is water deficit in the CWB and/or ground recharge, by smoothing such balance values between stations, not properly representing the CWB in these areas. The uncertainty analysis performed in this study was also able to show which months can carry greater uncertainty into their spatializations, both P, ETo and the CWB and that the high variability of precipitation carries uncertainties in their spatial distribution. The spatial representation of the CWB showed, for this study, to have greater uncertainty at the beginning of the dry season, when starts the reservoir drawdown, or the beginning of the rains that cause the filling of the reservoir in the soil. The estimated uncertainties to the stations reduction from 15 to 3, ranged from 3 to 27% for precipitation, from 1 to 36% for ETo and 1 to 88% for CWB, considering 16 stations as the truth reference. As the IC method allows the CWB spatialization with different scenarios of Available Water Capacity (AWC), which is not feasible with the CI method, since CI considers only the AWC at the station's place, the use of the IC method was more suitable to represent the CWB at smaller scales (larger areas). This possibility provides more options for the application of the spatialized CWB in public policies, allowing the generation of crops scenarios in a more detailed and dynamic way than the CI method, besides the possibility of its adequacy to the reality of each soil type.

Abstract (italiano)

O Balan√ßo H√≠drico Climatol√≥gico (BHC) espacializado √© um modelo que simula a varia√ß√£o da disponibilidade de √°gua no solo, para as plantas, de forma distribu√≠da no espa√ßo. √Č importante compreender as poss√≠veis incertezas desta espacializa√ß√£o, para que sejam discutidas suas possibilidades de emprego em pol√≠ticas p√ļblicas, as vantagens de sua utiliza√ß√£o, bem como as suas limita√ß√Ķes, para se ter um resultado satisfat√≥rio em seu uso e possibilite sua otimiza√ß√£o. Procurando conhecer as incertezas na espacializa√ß√£o do BHC, objetiva-se nesta tese avaliar tais incertezas em decorr√™ncia de: 1) os m√©todos de espacializa√ß√£o e 2) a densidade de informa√ß√£o utilizada para a espacializa√ß√£o. Para analisar a quest√£o das incertezas referentes aos m√©todos de espacializa√ß√£o, foram analisados dois m√©todos. O primeiro consiste em calcular o BHC pontualmente nas esta√ß√Ķes e depois espacializar esses valores, por interpola√ß√£o (princ√≠pio C√°lculo-Interpola√ß√£o, CI), enquanto o segundo m√©todo consiste em interpolar primeiro as vari√°veis do BHC (precipita√ß√£o e evapotranspira√ß√£o) e, depois, calcul√°-lo para cada pixel (princ√≠pio Interpola√ß√£o-C√°lculo, IC). Complementarmente, foram analisadas tamb√©m a influ√™ncia dos interpoladores. Para analisar as incertezas referentes √† densidade das informa√ß√Ķes utilizou-se a estrat√©gia de comparar as diferen√ßas geradas nos resultados das interpola√ß√Ķes da precipita√ß√£o, da evapotranspira√ß√£o e do c√°lculo do BHC espacializado, suprimindo esta√ß√Ķes e analisando o erro gerado por esse decr√©scimo de densidade de informa√ß√£o. Essa an√°lise foi feita, primeiro com a supress√£o de uma esta√ß√£o e depois, suprimindo duas, tr√™s e assim por diante, at√© que restassem um m√≠nimo de 3 esta√ß√Ķes, referente ao n√ļmero m√≠nimo de pontos necess√°rios para realiza√ß√£o de interpola√ß√£o. Para possibilitar a espacializa√ß√£o do BHC de forma distribu√≠da, desenvolveu-se uma ferramenta, em linguagem de programa√ß√£o PythonTM, utilizando do package ArcPy¬ģ para realizar os c√°lculos do BHC. A √°rea de estudo desse trabalho foi a plan√≠cie de V√™neto, Regi√£o da It√°lia. Os resultados mostraram que embora as an√°lises tenham indicado uma tend√™ncia de menores incertezas com o m√©todo IC em rela√ß√£o ao CI, essas diferen√ßas n√£o apresentaram signific√Ęncia estat√≠stica, ao n√≠vel de 5%. Observou-se tamb√©m que o m√©todo CI traz maiores incertezas √† espacializa√ß√£o em especial quando existe d√©ficit h√≠drico no BHC e/ou recarga do solo, por suavizar tais valores de balan√ßo entre esta√ß√Ķes, n√£o representando propriamente o BHC nestas √°reas. A an√°lise de incertezas realizada neste trabalho tamb√©m conseguiu demonstrar quais meses podem carregar maiores incertezas em suas espacializa√ß√Ķes, tanto para P, ETo e o BHC e que a alta variabilidade da precipita√ß√£o carrega incertezas na sua espacializa√ß√£o. A representa√ß√£o espacial do BHC demonstrou, para este estudo, maiores incertezas no come√ßo de √©pocas de estiagem, quando come√ßa o deplecionamento do armazenamento, ou come√ßo das precipita√ß√Ķes que provocam o enchimento do reservat√≥rio no solo. As incertezas estimadas para a redu√ß√£o de esta√ß√Ķes de 15 para 3, variaram de 3 a 27% para precipita√ß√£o, de 1 a 36% para ETo e de 1 a 88% para o BHC, considerando 16 esta√ß√Ķes como a verdade de refer√™ncia. Como o m√©todo IC permite a espacializa√ß√£o do BHC com diferentes cen√°rios de Capacidade de √Āgua Dispon√≠vel (CAD), o que n√£o √© vi√°vel com o m√©todo CI, dado que CI considera apenas a CAD no local da esta√ß√£o, a utiliza√ß√£o do m√©todo IC se mostrou mais adequado para representar o BHC em escalas menores (√°reas maiores). Tal possibilidade proporciona mais op√ß√Ķes de aplica√ß√£o da espacializa√ß√£o do BHC nas pol√≠ticas p√ļblicas, possibilitando a gera√ß√£o de cen√°rios de culturas de forma mais detalhada e din√Ęmica que o m√©todo CI, al√©m de adequar-se a realidade de cada tipo de solo.

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Tipo di EPrint:Tesi di dottorato
Relatore:Petit, Giai - Cruz, Jussara Cabral
Correlatore:Lenzi, Mario Aristide
Dottorato (corsi e scuole):Ciclo 28 > Scuole 28 > TERRITORIO, AMBIENTE, RISORSE E SALUTE
Data di deposito della tesi:17 Gennaio 2017
Anno di Pubblicazione:05 Agosto 2016
Parole chiave (italiano / inglese):Uncertainties. Uncertainties Analysis. Water Availability. Water Deficit. Water Surplus. Spatilized Climatic Water Balance. CWB. Python. Thornthwaite.
Settori scientifico-disciplinari MIUR:Area 07 - Scienze agrarie e veterinarie > AGR/08 Idraulica agraria e sistemazioni idraulico-forestali
Struttura di riferimento:Dipartimenti > Dipartimento Territorio e Sistemi Agro-Forestali
Codice ID:9856
Depositato il:03 Nov 2017 10:06
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