geeSEBAL : uma ferramenta Google Earth Engine para estimativa de séries temporais de evapotranspiração

A estimativa acurada da evapotranspiração () é essencial para diversas aplicações na gestão de recursos hídricos. O uso de modelos de que utilizam produtos de sensoriamento remoto vem crescendo nos últimos anos com o desenvolvimento de novas tecnologias como computaçãoem nuvem, deep learning e processamento de alta performance. Esse estudo apresenta o gee SEBAL, uma nova ferramenta para estimativa automática de baseado no modelo Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) e desenvolvido utilizando a plataforma Google Earth Engine(GEE). O uso de imagens Landsat e dados meteorológicos do Global Land Data Assimilation System (GLDAS) permite a estimação de longas séries temporais de . A estrutura da ferramenta é apresentada, bem como estudos de caso em diferentes condições climáticas do Brasil através da validação da estimativa de diária com dados de torres de fluxo com medições de covariância de vórtices turbulentos (EC) nos biomas da Amazônia, Cerrado, Pantanal e Pampa. As estimativas da diária apresentaram uma média de RMSD de 0,75mm dia-1, com um total de 224 imagens Landsat processadas. Por fim, é apresentado uma longa série temporal de (1984-2019) para uma pequena área localizada no bioma Cerrado, caracterizado por uma intensa expansão de agricultura com sistemas de irrigações. A ferramenta está disponível na plataforma GitHub (https://github.com/et-brasil/geesebal) e possui uma versão com interface gráfica do usuário (https://etbrasil.org/geesebal), permitindo importantes avanços na gestão de recursos hídricos em relação a mudanças na .An accurate estimation of evapotranspiration () is essential for many applications in water resources management. models using remote sensing products have flourished in recent years with new technologies as cloud computation, deep learning and high performance computing. This study presents geeSEBAL, a new tool for automatic estimation of based on the Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) model and developed within the Google Earth Engine platform (GEE). The usage of Landsat images and meteorological data from the Global Land Data Assimilation System (GLDAS) allows estimating long term series. The tool framework is introduced, and case studies across multiple climate conditions in Brazil are presented by validating daily with eddy covariance (EC) data in the Amazon, Cerrado, Pantanal and Pampabiomes. Daily estimations yielded an average RMSDof 0.75mm day-1, with a total of 224 Landsat images being processed. Finally, we present a long term assessment (from 1984 to 2019) in a small area located in the Cerrado biome, characterized by an intense irrigated cropland expansion over the last decades, demonstrating the potential of the tool to understand the effects of land cover changes and water use in agriculture. The tool is freely available on GitHub (https://github.com/et-brasil/geesebal) and has a graphical user interface (https://etbrasil.org/geesebal), allowing important advances in water resources management regarding changes

Métodos de modelagem de áreas inundadas utilizando técnicas de escala local, regional e global para uma cheia no rio Uruguai

The delimitation of flooded areas is important information for natural disaster management, environmental impact prediction and for territorial planning. Flooding occurs when water levels overflow the limits of a river’s channel and seep into the floodplains. When they affect people, they are considered a natural disaster. The delimitation of a flooded area, in the occurrence of an extreme event, can be performed by using field techniques, such as mapping, surveying through the afflicted area or by taking aerial photographs. However, field survey is not a trivial task and not always does it allow for the attainment of the necessary data for a given project. For that purpose, there are various techniques that can be used to assess flood-spots. Some techniques are simpler, being based only on a Digital Elevation Model (DEM), and such is the case of the HAND model (Height Above Nearest Drainage), which has garnered plenty of fame recently in the process of applying delimitations to possibly flooded areas. Other techniques are more complex, like the use of hydrodynamic modeling. There are large-scale hydrologic-hydrodynamic models that simulate runoff generation and water transportation processes in the river basin from rainfall, basin, and meteorological data. This is the case of the large-scale distributed hydrological model called MGB (Modelo de Grandes Bacias), which has been developed and employed in these types of cases. However, there are no studies in the literature that compare the results produced by these multiple approaches using differing degrees of complexity and spatial scales. It was precisely to fill this gap in scientific literature that this work was developed. Featured here, for the first time, is the validation of the MGB model’s performance in two versions, one of regional scale and another of continental scale (MGB AS), in delimiting the flooded areas, compared to a satellite image of the inundation; and with two versions of the HAND model, one generated by a local study and the other by a global reference. The case study used in this validation was a major flood that occurred in the Uruguay River, near the town of Itaqui (Rio Grande do Sul), which borders Brazil and Argentina, in October 1997. The results show that the MGB model, both in the regional and the continental scales, could delimit the flooded area, with a few overestimations in the northern portion of the image. The HAND method at the local scale also allowed a mapping of the flooded area, with overestimates for more springhead-like areas in small tributaries. The HAND method at the global scale, on the other hand, proved to be inadequate for the purpose of delimiting flooded areas in this region. The leading cause is believed to be the small drainage area threshold linked to the utilized global HAND product. From the calculation of performance metrics, like hit rate, false alarm ratio and criticality index, Regional MGB was the one that most adequately expressed the extent of the flood observed in the Landsat 5 image when compared to the others, followed by MGB AS.A delimitação de áreas inundadas é uma informação importante para a gestão de desastres naturais, previsão de impactos ambientais e planejamento territorial. Inundações ocorrem quando uma cheia ultrapassa os limites da calha de um rio e escoa para as planícies de inundação. Quando estas atingem pessoas, elas são consideradas um desastre natural. A delimitação da cheia observada dada a ocorrência de um evento extremo pode ser feita através de técnicas de campo, como o mapeamento percorrendo a área afetada ou utilizando aerofotos. Todavia, o levantamento em campo não é trivial e nem sempre permite a obtenção do dado necessário para um projeto específico. Para este fim, existem múltiplas técnicas para estimativa de manchas de inundação. Algumas são técnicas mais simplificadas, baseadas apenas em um Modelo Digital de Elevação (MDE). Este é o caso do modelo HAND (Height Above Nearest Drainage), que tem ganhado muita fama recentemente na aplicação de delimitação de áreas possivelmente inundadas. Outras técnicas são mais complexas, como o uso de modelagem hidrodinâmica. Nesta linha, existem modelos hidrológicohidrodinâmicos de grande escala que simulam processos de geração de escoamento e de transporte de água na bacia hidrográfica a partir de dados de chuva, meteorológicos e de características da bacia hidrográfica. Este é o caso do MGB (Modelo de Grandes Bacias), que vem sendo desenvolvido e aplicado para estes tipos de caso. Todavia, não existem trabalhos na literatura que comparem resultados gerados por estas múltiplas abordagens com diferentes graus de complexidade e diferentes escalas espaciais. Exatamente para preencher esta lacuna existente na literatura científica que este trabalho foi desenvolvido. É apresentada aqui, pela primeira vez, a verificação do desempenho do modelo MGB em duas versões, uma de escala regional e outra de escala continental para a delimitação de áreas inundadas, em comparação com uma imagem de satélite observada da cheia e com duas versões do modelo HAND, uma gerada por um estudo local e outra gerada por um estudo global. O estudo de caso utilizado na verificação foi uma cheia que ocorreu no Rio Uruguai, nas proximidades da cidade de Itaqui (RS), que faz divisa entre os países Brasil e Argentina, em outubro de 1997. Os resultados mostraram que tanto o modelo MGB aplicado em escala regional quando o modelo MGB em escala continental foram capazes de delimitar a área inundada, com algumas superestimativas na porção norte da imagem. O método HAND de escala local também permitiu um mapeamento da área inundada, com áreas mais de cabeceira de pequenos afluentes superestimadas. Já o método HAND em escala global demonstrou ser inadequado para aplicação para a delimitação de áreas inundadas nesta região. Acredita-se que a principal causa seja o pequeno limiar de área de drenagem relacionado com o produto HAND global utilizado. Verificou-se também, a partir do cálculo de métricas de desempenho, como taxa de acerto, de falso alarme e índice crítico, que o MGB Regional representou de maneira mais adequada a extensão da inundação observada na imagem Landsat 5 em comparação as demais metodologias, seguida pelo MGB AS

Avaliação da capacidade de modelos hidrológicos-hidrodinâmicos de larga escala para mapear o risco de inundação no sul do Brasil

Mapping flood risk areas is important for disaster management at the local, regional, and national scales. The aim of this study was to evaluate the ability of large-scale models to obtain flood hazard maps. The models were compared to the estimates developed by the Brazilian Geological Survey (CPRM) for different return periods (RP). The floods were evaluated for the municipalities of Uruguaiana, Montenegro and São Sebastião do Caí in the Rio Grande do Sul state. It was shown that the flood mapping generated by MGB covers larger areas (greater than 1000 km2; Siqueira et al. 2018), with a lower cost of obtaining for large scales. The - Hit Rate of the regional and continental MGB model versions with the CPRM maps ranged from about 40% to 90% in different cities, and the Hit Rate between the regional model and the CPRM map increased with the increased return period floods. The continental model compatibility was similar for all analyzed RPs. Our results suggest the agreement in terms of Hit Rate of current large-scale hydrological-hydrodynamic models to assess flood hazard.Mapear áreas com risco de cheias é importante para o gerenciamento de desastres em nível local, regional e nacional. O objetivo deste estudo foi avaliar a capacidade de modelos de grande escala na obtenção de áreas inundadas com tempos de retorno específicos, em comparação com a mancha de inundação desenvolvida pelo Serviço Geológico do Brasil (CPRM). Foram avaliadas as manchas para os municípios de Uruguaiana, Montenegro e São Sebastião do Caí, no Rio Grande do Sul. Observou-se que os resultados gerados pelo MGB são mais abrangentes espacialmente (áreas maiores que 50km2), com um custo de obtenção menor para grandes escalas. A taxa de acerto das versões do modelo MGB regional e continental com os mapas da CPRM variaram desde cerca de 40% até 90% nas diferentes cidades, sendo que a taxa de acerto, entre o modelo regional e o mapa da CPRM aumentou com o aumento do TR. Já a compatibilidade do modelo continental foi similar para todos os TRs analisados. Os resultados sugerem a capacidade, em termos de taxa de acerto, dos modelos hidrológico-hidrodinâmicos de larga escala para avaliar o risco de inundação