Irriga, Botucatu, Edição Especial – Sudeste, v. 1, n. 3, p. 585-598, dezembro, 2021 585
ISSN 1808-8546 (ONLINE) 1808-3765 (CD- ROM)
SENSORIAMENTO REMOTO APLICADO AO MANEJO DA IRRIGAÇÃO EM ÁREAS COM ESCASSEZ DE DADOS: ESTUDO DE CASO EM PIVÔ CENTRAL EM ITATINGA-SP *
PEDRO HENRIQUE JANDREICE MAGNONI1; CÉSAR DE OLIVEIRA FERREIRA SILVA1 E RODRIGO LILLA MANZIONE 2
1 Departamento de Engenharia Rural, Faculdade de Ciências Agronômicas, Universidade Estadual Paulista" , Avenida Universitária, n° 3780, Altos do Paraíso, 18610-034, Botucatu, São Paulo, Brasil, pedrohjmagnoni@gmail.com; cesaroliveira.f.silva@gmail.com .
2 Departamento de Engenharia de Biossistemas, Faculdade de Ciências e Engenharia, Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho”, Rua Domingos da Costa Lopes, 780, CEP 17602496, Tupã – SP, Brasil. E - mail: lilla.manzione@unesp.br .
*Este artigo é proveniente das dissertações de mestrado dos dois primeiros autores.
1 RESUMO
Ferramentas baseadas em sensoriamento remoto possibilitam o monitoramento do balanço hídrico da água em diferentes resoluções espaciais e temporais. Ainda assim, modelos que exigem dados in-situ impossibilitam sua aplicação em áreas com escassez de dados. No sentido de lidar comesse desafio, o presente trabalho apresenta uma abordagem de escolha do momento de irrigar, pelo balanço hídrico da água no solo, baseada em estimativa da evapotranspiração real (ETA) obtida com o uso conjunto de imagens multiespectrais do sensor MSI/SENTINEL - 2 e dados de uma estação meteorológica pública. Aárea de estudo foi umpivô central loca lizado no munícipio de Itatinga-SP. Para a tomada de decisão do momento de irrigar, com base em um manejo por lâmina de irrigação fixa, foi feita a interpolação da fração evapotranspirativa entre os dias com imagens disponíveis para obter a ETA nos dias sem imagens por meio do seu produto com a evapotranspiração de referência. Essa abordagem captou variações climáticas essenciais para a estimativa do balanço hídrico em dias sem imagem. Destaca-se nessa aplicação conjunta sua capacidade de ser realizada sem necessitar de parâmetros específicos da cultura, do microclima ou do relevo, tornando-se interessante para regiões com escassez de dados.
Palavras-chave: evapotranspiração, momento de irrigar, agriwater .
MAGNONI, P. H. J.; SILVA, C. O. F.; MANZIONE, R. L.
REMOTE SENSING APPLIED TO IRRIGATION MANAGEMENT IN AREAS WITH LACK OF DATA: A CASE STUDY IN A CENTRAL PIVOT IN ITATINGA- SP
2 ABSTRACT
Remote sensing-based tools allow the monitoring of water budgets over different spatial and temporal resolutions. Nevertheless, some models require in situ data, preventing their application in areas with a lack of data. To address this challenge, this work presents an
approach for irrigation scheduling, based on soil water budget estimation using actual
Recebido em 16/11/2020 e aprovado para publicação em 30/11/2021
DOI: http://dx.doi.org/10.15809/irriga.2021v1n3p585- 598
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evapotranspiration (ETA) obtained using MSI/SENTINEL-2 multispectral images and data from a public meteorological station. The study area consisted of a central pivot located in the municipality of Itatinga-SP, Brazil. For decision-making of irrigation scheduling, considering
a fixed irrigation rate, the evapotranspiration fraction was interpolated between the days with available images to obtain the ETA on the days without images using its product with the reference evapotranspiration. This approach captured essential climate variations for estimating the water budget on non-image days. Noteworthy in this joint application is its suitability to be performed not requiring crop-, microclimate- or relief-specific parameters, making it useful for regions with a lack of data.
Keywords: evapotranspiration, irrigation scheduling, agriwater .
3 INTRODU ÇÃO
A distribuição das áreas com irrigação propriamente dita (sem considerar áreas fertirrigadas) o Brasil totaliza 5,3 milhões de hectares equipados para irrigação, com as culturas em pivôs centrais representando 27% deste total ( AGÊNCIA
NACIONAL DE ÁGUAS, 2021). Embora o primeiro pivô central só tenha sido implantado em 1979, esse sistema foi responsável por quase 40% do aumento anual dos sistemas de irrigação nas últimas duas décadas (AGÊNCIA NACIONAL DE
ÁGUAS, 2019). Para que essa expansão da área irrigada ao longo do país seja sustentável é necessário implementar práticas de manejo da irrigação.
para realização da irrigação sempre com a mesma frequência (CONCEIÇÃO, 2005;
GOMES, 2013). Monitorando o balanço hídrico por meio das entradas (chuva e irrigação) e saídas (evapotranspiração de cultura ou real) é possível decidir o momento de irrigar tomando como base o intervalo de irrigação líquida.
O balanço hídrico é uma relação de entradas e saídas do sistema água-planta - solo e seus componentes têm diversas formas de serem estimados com modelos que utilizam diferentes variáveis de entrada. Com isso, a escolha da estratégia de
modelagem pode ser limitada pela disponibilidade de dados. Para lidar com esse desafio, ferramentas de sensoriamento remoto, principalmente as baseadas em
Uma das práticas de manejo imagens obtidas por sensores
sustentável da irrigação é a correta tomada
de decisão do momento para irrigar. Ela é baseada no ciclo, na evapotranspiração da cultura e na disponibilidade de água no solo instantânea. Sendo assim, o balanço hídrico no solo é um bom indicador para essa tomada de decisão (GOMES, 2013). O
intervalo de irrigação líquida pode ser realizado a partir de uma lâmina líquida fixa baseada em condições climáticas locais e características da cultura, onde, determina - se uma lâmina fixa para repor ao solo uma taxa correspondente ao consumo hídrico
acumulado em um período variável, ou um turno de rega fixo, que corresponde a determinação de um intervalo de tempo fixo
multiespectrais embarcados em satélites
orbitais, podem ser aplicados em modelagem de parâmetros hidrológicos do balanço hídrico em regiões com escassez de dados in-situ (MAGNONI; SILVA; MANZIONE, 2020). Silva; Manzione; Albuquerque Filho (2019a) realizaram uma
revisão de produtos de sensoriamento remoto para o manejo da irrigação , discutindo produtos e plataformas atuais dentro desta linha de pesquisa. Uma das benesses possíveis em utilizar ferrame ntas geoespaciais é a de integrar monitoramento
com ações em campo. Por exemplo, p ara aplicações emoutorga de água para irrigação e desenvolvimento de calendários agrícolas,
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a evapotranspiração real obtida por modelagem com imagens de satélite possibilita monitorar o balanço hídrico e a
disponibilidade de água no solo para assim se antecipar a eventos de estresse hídrico e
O presente artigo propõe uma estratégia de tomada de decisão do momento de irrigar, voltado a regiões com escassez de
dados, baseada no uso de modelagem da ET A
por sensoriamento remoto conjuntamente a
mitigá-los (BASTIAANSSEN; dados agrometeorológicos .
HARSHADEEP, 2005).
No Brasil, a Agência Nacional de Águas (ANA) lançou um estudo inédito de
estimativa de evapotranspiração real através da automatização do modelo Operational Simplified Surface Energy Balance (SSEBop) (SENAY, 2018) com uso do Google Earth Engine, ferramenta de computação em nuvem para processamento
de dados geoespaciais ( AGÊNCIA NACIONAL DE ÁGUAS, 2020). Esse produto é gerado para o todo o território
4 MATERIAL E MÉTODOS 4.1 Área de estudo
A área de estudo constitui um pivô localizado no município de Itatinga – SP. O clima na região, segundo a classificação
climática de Köppen (1936), é definido como tropical de altitude (Cwa) com verões chuvosos e invernos secos. O pivô aval iado
brasileiro, utilizando imagens possui em torno de 50 ha e localiza-se na
multiespectrais do sensor OLI/LANDSAT- 7 e OLI/LANDSAT -8, e é uma proposta para
suprir a carência de dados sobre evapotranspiração .
latitude 23° 4' 26,67" S e longitude 48° 45' 2,65" O, área rural do município, como
indicado na Figura 1 .
Figura 1. Área de estudo localizada no município de Itatinga-SP .
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4.2 Dados utilizados
Para o processamento das imagens
de satélite e aplicação do SAFER foi utilizado o pacote agriwater, desenvolvido por Silva; Teixeira; Manzione (2019) em ambiente de programação da linguagem de programação R. Por meio deste pacote um usuário pode, dentre outros componentes do
balanço de energia, estimar a fração evapotranspirativa (ETA/ETo) e a ET A
4.3 Modelagem da evapotranspiração real (ETA )
Os sensores remotos embarcados em satélite orbital detectam a radiação eletromagnética refletida e emitida pela superfície da Terra e da atmosfera, a qual é interpretada no espectro eletromagnético em função do comprimento de onda. Esses
dados são disponibilizados em arquivos matriciais (raster) e necessitam tratamento
espacializada para imagens dos numérico para serem interpretados em
sensores/satélite OLI/LANDSAT8, avaliações ambientais e agronômicas como
MODIS/TERRA, MODIS/AQUA e na modelagem da ETA. O modelo “ Simple
MSI/SENTINEL-2 associadas a dados de Algorithm For Evapotranspiration
uma ou mais estações meteorológicas. Os dados de entrada são uma máscara shapefile da área de estudo, conjuntos de dados de evapotranspiração de referência (ETo ), radiação solar global (RG) e temperatura
média do ar (TA) e refletâncias dos satélites SENTINEL-2 ou TERRA/AQUA ou números digitais do LANDSAT- 8.
Para utilizar o pacote agriwater, 6 cenas do MSI/SENTINEL-2 referentes as datas de imagens sem cobertura por nuvens disponíveis foram usadas: 10/01/2019 ( dia
juliano (DJ) 10), 30/01/2019 (DJ 30), 09/02/2019 (DJ 40), 26/03/2019 (DJ 85),
Retrieving” (SAFER) tem como principais
componentes o albedo de superfície ( 0 ), temperatura de superfície ( ) e o Índice
de Diferença Normalizada de Vegetação (NDVI). Para se obter esses componentes é necessário uma série de cálculos, por pixel,
iniciada pela conversão das reflectâncias em valores de albedo.
O albedo de superfície ( 0) foi estimado pela Equação 1 utilizando os
coeficientes propostos por Silva; Teixeira; Manzione (2019) para as bandas 2, 3, 4 e 8
do sensor MSI/SENTINEL-2 :
20/04/2019 (DJ 110) e 05/05/2019 (DJ 125) . As imagens multiespectrais foram obtidas
0 =
+
(1)
gratuitamente por meio da página da internet do USGS – Earth Explorer ( UNITED
STATES GEOLOGICAL SURVEY, 2013). Uma estação meteorológica pública, inserida na Estação Experimental de Ciências Florestais de Itatinga (localizada na Latitude 23° 2' 50,62" S e Longitude 48° 38' 18,77" O), a aproximadamente 11 km de
distância da área de estudo forneceu d ados de radiação solar global (RG), temperatura média do ar (TA) e evapotranspiração de
referência (ETo) utilizados em associação as informações das bandas multiespectrais do MSI/SENTINEL-2 para modelagem da ETA .
Onde b e c são coeficientes de regressão, que para um período de 24 horas foram considerados como 1,70 e 0,13, obtidos de medidas de campo e satélite (TEIXEIRA et al., 2008; TEIXEIRA et al., 2014a; TEIXEIRA et al., 2014b) e foi calibrado com R² = 0,96 (TEIXEIRA, 2010) . Sendo o albedo planetário ( ) obtido com
uma ponderação (Equação 2) das reflectâncias no espectro do visível e infravermelho próximo utilizando os coeficientes propostos por Silva; Teixeira; Manzione (2019 ):
= ∑ (2 ) O NDVI é obtido a partir da Equação 3:
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Magnoni, et al. 589
=
( )− ( ) ( )+ ( )
(3 )
Estudos em outras regiões utilizaram, com sucesso, outros coeficientes que melhor se adequavam às condições climáticas e
Onde where e
( ) ( )
representam a reflectância ao longo do comprimento de onde das regiões do infravermelho próximo (NIR) e do vermelho (RED) dentro do espectro solar,
respectivamente .
Para obtenção da temperatura de superfície ( ) utilizou-se o método residual (SILVA; MANZIONE;
ALBUQUERQUE FILHO, 2018) , apresentada pela Equação 4 :
ambientais locais, como, por exemplo, Hernandez et al. (2014) e Coaguila et al. (2017) que utilizaram a = 1 na região do Noroeste Paulista. Vale destacar que esses coeficientes não são fixos ao se utilizar o pacote agriwater, sendo possível calibrar
esses coeficientes de acordo com dados medidos de ETA bem como realizar análises de sensibilidade (SILVA; TEIXEIRA; MANZIONE, 2019) .
A partir da obtenção da ETA/ET o
obtêm-se a ETA pela Equação 6 :
4
= √
4 −
(4 )
=
(6 )
Sendo e respectivamente as emissividades atmosférica e superficial, ,
é o coeficiente de regressão do saldo de radiação de ondas longas, cujo desenvolvimento matemático está disponível em Silva; Teixeira; Manzione (2019), é a transmissividade atmosférica
(considerada como 44% da radiação solar global, RG), é a temperatura média do ar em 24 horas de medição e a constante de Stefan-Boltzmann (5.67 ∙ 10−8 −2 −4). A Equação 4 é uma
versão com redução de termos derivada do método residual baseado no saldo de radiação pela Equação de Slob apresentada em Teixeira et al. (2014b) .
A razão entre a ETA e a ETo , denominada como fração evapotranspirativa foi calculada pela Equação 5 (TEIXEIRA, 2010):
A ETA/ETo em culturas irrigadas, como pivôs centrais, sem estresse ambiental
e hídrico, pode ser aproximada ao coeficiente de cultura (KC) (ALLEN et al., 1998). Em vegetação natural a fração evapotranspirativa indica o grau de umidade na zona das raízes das plantas e pode ser usada para caracterizar condições de estresse
hídrico (TEIXEIRA et al., 2017; SILVA ; TEIXEIRA; MANZIONE, 2019). Uma das vantagens no uso do modelo SAFER, em comparação ao “Surface Energy B alance Algorithm for Land” (SEBAL) e “ Mapping Evapotranspiration at high Resolution with Internal Calibration” (METRIC), é a de não necessitar como dados de entrada parâmetros microclimáticos como velocidade do vento (a 2 metros) e umidade relativa do ar e tampouco modelo digital de terreno e a definição de pixels “quentes” e “frios”, ou seja, também não é necessário
=
[e +f (
0 ∙
) ]
(5 )
que em uma mesma imagem de satélite hajam dois pontos com condições hídricas extremas e opostas (SILVA; TEIXEIRA;
Onde 0 corresponde ao albedo da superfície, a temperatura de superfície,
e e são coeficientes de regressão, sendo 1,8 e -0,008, respectivamente, seguindo Silva; Manzione; Albuquerque Filho (2018).
MANZIONE, 2019; SILVA; MANZIONE; ALBUQUERQUE FILHO, 2019b ).
Como o MSI/SENTINEL-2 tem
resolução temporal de aproximadamente 5 dias, aplicamos uma interpolação linear da fração ETA/ETo nos dias sem imagem,
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dentro do intervalo de tempo de revisita do satélite, para sua aplicação na Equação 6 com dados medidos de ETo, para obter assim a ETA em dias sem imagem disponível. E sse
princípio já foi aplicado para interpolação da
ETA em dias sem imagens no trabalho de Silva; Manzione e Albuquerque Filho
(2019a ).
A Figura 2 mostra as etapas do cálculo da estimativa da fração evapotranspirativa (ETA/ETo) pelo modelo SAFER e sua conversão em ETA no pacote
agriwater, desde o cálculo do albedo planetário até a obtenção da fração evapotranspirativa.
Figura 2. Fluxograma para estimar a ETA/ETo e a ETA pela aplicação do algoritmo SAFER no pacote agriwater.
4.4 Abordagem para tomada de decisão do momento de irrigar
na localidade do pivô, seguindo a Equa ção 7 :
Tomando como limite uma lâmina ou turno de rega fixo, a partir do momento
=
−
(7)
que o déficit hídrico é detectado, pode- se realizar a irrigação para suprir a demanda (CONCEIÇÃO, 2005). O balanço hídrico da
água no solo tem como principais componentes a evapotranspiração real ou de cultura (como principal saída de água do sistema água-solo-planta) e a precipitação
Para simular a aplicação da metodologia em uma situação prática, por meio da modelagem da ETA/ETo referente ao DJ 10, extrapolou-se a ETA do DJ 11 ao 20
com os respectivos dados de ETo obtidos da estação meteorológica. Em seguida , considerando um manejo por lâmina fixa de
(como principal entrada). Assim, irrigação de 20 mm (valor hipotético) ,
primeiramente foi realizado o balanço diário
espacializado do consumo hídrico (C) pela diferença entre a ETA e a precipitação (Prec)
calculou-se a necessidade de irrigação
líquida pelo somatório de C em escala diári a até que fosse atingido o limiar (20 mm ),
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sendo esse considerado o momento de realizar a irrigação .
5 RESULTADOS E DISCUSSÃO
5.1 Análise dos dados agrometeorológicos
A Figura 3 expõe as condições climáticas do início do mês de janeiro de 2019 (DJ 1) até o dia 31 de junho (DJ 180).
Figura 3. Condições climáticas de precipitação (Prec), radiação solar (RG), temperatura média (TA) e evapotranspiração de referência (ETo) medidas na estação meteorológica .
A precipitação (Prec) e a radiação global (RG) foram os dados de maior
evapotranspiração de referência. A Tabela 1 apresenta os valores máximos, mínimos e
variabilidade durante o período estudado. médios mensais das variáveis
Com exceção do mês de maio, os demais meses apresentaram um balanço hídrico positivo entre a chuva precipitada e a
agrometeorológicas monitoradas pela estação automática.
Tabela 1. Valores máximos, mínimos e médios mensais acumulados das variáveis monitoradas de janeiro a junho de 2019 .
TA (°C) RG (MJ.m-2) Prec (mm) ETo (mm)
Máximo 24,33 664,83 343,01 162, 78
Mínimo 18,53 402,56 40,86 81, 36
Média 21,40 517,33 178,05 110, 83
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5.2 Modelagem da evapotranspiração real
A Figura 4 expõe a distribuição
espacial da fração evapotranspirativa no pivô central em diferentes DJ das cenas MSI/SENTINEL-2. Ressalta-se que a modelagem foi realizada em toda a cena do
satélite e posteriormente foi feito o recorte do pivô central .
A Tabela 2 apresenta a média e o
desvio padrão da ETA/ETo calculado no recorte do pivô nas cenas do
MSI/SENTINEL-2. Optou-se por calcular estas métricas após recorte para evitar influência de pixels de fora do pivô.
Figura 4. ETA/ETo estimada espacialmente no pivô-central .
Tabela 2. Valores médios e desvio padrão da ETA/ETo estimada nos pixels internos ao pivô na cena MSI/SENTINEL-2 .
DJ Média ± Desvio Padrão
10 1,38±0,03
30 1,20±0,03
40 1,17±0,08
85 0,006±0,02
110 0,23±0,27
125 0,04±0,07
Os maiores valores de ETA/ET o
foram encontrados nos DJ 10, 30 e 40. Observa-se baixo desvio padrão da fração para estes dias, que aponta uniformidade deste parâmetro no pivô. Na tabela 2
observa-se a redução gradual dos valores
médios de ETA/ETo do DJ 10 ao 40. Os DJ 85, 110 e 125 apresentam baixos valores de
ETa/ETo já que se trata de um período com bastante solo exposto.
A variação no ciclo fe nológico influencia a modelagem já que diferentes
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estádios vegetativos apresentam diferentes estruturas do dossel que irão variar a rugosidade superficial, implicando em
mudanças na velocidade do vento que influenciam os fluxos de calor, o que causa
utilizando a interpolação da ETA/ETo, de
forma análoga ao KC com ETo medida, é possível captar variações climáticas dos dias
sem imagem, por exemplo, no caso de uma chuva no dia seguinte a passagem do satélite.
alterações na refletância, e Essa abordagem é menos incerta do que, por
consequentemente na modelagem da evapotranspiração (FIORIO et al., 2018). Vale então destacar que, apesar de não ser
considerada na modelagem nenhum parâmetro específico de cultura, o modelo SAFER foi capaz de captar a evolução temporal da planta e com isso gerar evidências sobre o comportamento evapotranspirativo ao longo das fases
fenológicas, independente de conhecimento prévio da cultura.
A Figura 5 apresenta a interpolação da ETA no pivô do DJ 11 ao 20, obtida pela Equação 6. Este procedimento tem incerteza embutida na estimativa da ETA/ETo nos dias com imagem disponível, porém, com a utilização de dados de ETo medidos nos dias sem imagem disponível, é possível reduzir a incerteza como um todo. Isso ocorre, pois,
exemplo, a interpolação da ETA, pois, nesse caso as variações climáticas não são captadas e se considera uma variação linear
ao longo dos dias sem imagem de satélite . Os DJ 13 e 16 da Figura 5 foram os
dias com menor ETA diária observada no período, ambos estimados após eventos de
precipitação registrados pela estação meteorológica nos DJ 12 e 15. É interessante
observar o efeito da precipitação nas estimativas da ETA (da Figura 5) nos dias seguintes a estes eventos, bem como seu impacto nos valores de TA, RG e ETo (Tabela 3). Caso a interpolação fosse realizada diretamente com os valores de ETA, essa variação climática não seria captada, pois ela é inserida na modelagem por meio dos valores diários de ETo .
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Figura 5. ETA diária estimada no pivô entre os DJ 11 ao 20 .
Tabela 3. Valores diários de TA, RG, Prec e ETo entre os DJ 11 e 20.
DJ TA (°C) RG (MJ.m-2) Prec (mm) ETo (mm)
11 25,19 23,58 0,00 5, 84
12 23,92 25,56 20,87 5, 92
13 23,29 17,30 0,00 3, 90
14 25,29 22,65 0,00 6, 15
15 23,77 23,13 22,91 5, 58
16 23,54 16,68 0,15 4, 06
17 24,74 20,49 0,00 4, 77
18 23,56 22,36 0,29 5, 27
19 24,21 22,86 0,00 6, 18
20 24,74 24,43 0,00 5, 86
5.3 Momento de irrigar
Com balanço diário espacializado do consumo hídrico (Equação 7) obteve-se a sua evolução no pivô no período entre o DJ
11 e 20 (Figura 6) permitindo identificar déficit ou superávit hídrico .
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Figura 6. Evolução do consumo hídrico para a tomada de decisão do momento de irrigar .
As oscilações da ETA acumulada ocorrem em função dos eventos de
precipitação, e quando o acumulado ultrapassa o limite de déficit hídrico d a lâmina fixa pré-estabelecida de 20 mm o mecanismo de irrigação deverá ser ativado para suprir a demanda hídrica.
Apesar da não possibilidade de
validação dos dados da ETA estimados pela falta de dados observados no pivô, além da
dificuldade operacional para possuir medições desta variável, por meio deste estudo mostra-se o potencial de aplicação do sensoriamento remoto no manejo da irrigação de forma espacializada, utilizando imagens multiespectrais como fonte de entrada no balanço hídrico da água no solo,
6 CONCLUSÃO
A estimativa do balanço hídrico utilizando dados diários de precipitação acoplados a evapotranspiração real (ETA )
diária estimada via interpolação a partir dos dias com imagens de satélite disponíveis captou as variações climáticas locais e mostrou potencial para direcionar a tomada de decisão do momento de irrigar em áreas com escassez de dados .
O potencial que se destaca nessa aplicação conjunta é sua capacidade de ser realizada sem necessitar de parâmetro s específicos da cultura, do microclima ou do relevo, tornando-se interessante para regiões com escassez de dados.
para auxiliar a escolha do momento de Novos estudos em áreas
realizar a irrigação líquida, procedimento geralmente realizado a partir de
estimativas/medições pontuais que também apresentam incertezas.
experimentais monitoradas in situ deverão ser realizados em estudos futuros para
validar essa abordagem e promover maior segurança em sua utilização prática.
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7 AGRADECIMENTOS
ideias para posterior elaboração deste trabalho, e a Rildo Moreira, diretor da
Os autores agradecem aos Estação Experimental de Ciências Florestais
professores doutores João Saad e Sérgio Campos por participarem como banca avaliadora da qualificação do primeiro autor no programa de mestrado em Agronomia – Irrigação e Drenagem da FCA – UNESP/Botucatu, tendo contribuído com
de Itatinga, por disponibilizar acesso aos dados meteorológicos. Assim como ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), pela bolsa de estudos (Processo 134361/2018- 0) concedida ao primeiro autor.
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