Uso de sensoriamento remoto e bancos de dados globais para estimativa de umidade do solo em diferentes profundidades no estado de Pernambuco

RESUMO

O presente estudo teve como objetivo aplicar e avaliar um filtro exponencial que calcula a umidade do solo na zona da raiz usando dados de superfície do satélite soil moisture and ocean salinity (SMOS), assim como avaliar a umidade do solo simulada em modelos de superfície de bases de dados globais. O índice de água do solo (obtido após a aplicação do filtro exponencial) e a umidade do solo simulada com modelos de superfície terrestre (GLDAS-CLSM, GLDAS-Noah e ERA5-Land) de bancos de dados globais foram comparados com dados in situ para avaliar sua eficiência na estimativa do teor de água do solo em diferentes profundidades. As medições de superfície do satélite SMOS permitiram estimar a umidade do solo nas profundidades de 20 e 40 cm por meio da aplicação do filtro exponencial. Em ambas as profundidades, a aplicação do filtro exponencial melhorou significativamente a estimativa da umidade do solo medida pelo satélite SMOS. O modelo GLDAS-Noah apresentou os melhores valores de erro quadrático médio, enquanto os modelos GLDAS-CLSM e ERA5-Land superestimaram a umidade do solo. No entanto, a variação sazonal foi bem representada por todos os modelos de superfície.

Palavras-chave:
Satélite SMOS; Semiárido; Nordeste do Brasil; Modelos de superfície