A quantificação da evapotranspiração é de grande importância na modelagem hidrológica e meteorológica, sendo indispensável no manejo hídrico sustentável de cultivos irrigados. Neste sentido, o presente trabalho tem por objetivo estimar a evapotranspiração real diária - ETr, em escalas local e regional, através de imagens TM - Landsat 5 e dados complementares coletados em estação meteorológica, através da aplicação do SEBAL - Surface Energy Balance Algorithm for Land. A área estudada fica localizada no Cariri cearense, sendo composta por áreas irrigadas, vegetação nativa e parte da floresta da Chapada do Araripe. Foram utilizadas quatro imagens, obtidas em 29 de setembro, 15 e 31 de outubro e 16 de novembro de 2005. A ETr diária foi estimada a partir da densidade de fluxo de calor latente (LE), obtida como resíduo da equação do balanço de energia. O SEBAL é constituído de várias etapas, que incluem calibração radiométrica, cômputo da reflectância e albedo, índices de vegetação e emissividade, baseados nas bandas reflectivas de sensores orbitais, e neste caso o TM - Landsat 5, além da temperatura da superfície (banda termal). Os resultados obtidos foram validados com medições da ETr obtidas em dois campos irrigados com mamona (Ricinus communis L.) e algodão (Gossypium hirsutum). A ETr diária média da área estudada apresentou valores de 3,8, 3,7, 4,6 e 3,4 mm.dia-1, para os dias 272, 288, 304 e 320, respectivamente. Quando comparados com medidas efetuadas nos campos irrigados de algodão e mamona os valores da ETr estimados pelo SEBAL apresentaram diferenças inferiores a 1,0 mm dia-1, evidenciando a sua importância e acurácia.

Quantification of evapotranspiration is of great importance for hydrological and meteorological modeling and indispensable for water management of irrigated crops. In this sense the main objective of this study was the estimation of actual daily evapotranspiration (Etr), in local and regional scale, utilizing the SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land). The TM - Landsat 5 images and weather data were used in order to assess the energy balance components. The studied area is located in Cariri region, Ceará State, and is composed by irrigated areas, native vegetation and part of the Chapada do Araripe Reserve. Four TM - Landsat 5 images of September 29th, October 15th, October 31st and November 16th of 2005, were used. Daily ETr was estimated based on the density of latent heat flux, obtained as residue of the energy balance equation. The application of the SEBAL algorithm includes some steps as radiometric calibration, estimation of the reflectance and albedo, emissivity and vegetation index, based on the reflective bands of the orbital sensors and further on the surface temperature (thermal band) for the TM - Ladsat 5. Two irrigated fields of castor bean and cotton were used do validated the ETr estimated values. The reference evapotranspiration was obtained by FAO-Penman-Monteith method. The mean daily ETr over the studied area presented values of 3.8, 3.7, 4.6 and 3.4 mm.dia-1 on 29/09, 15/10, 31/10 and 16/11, respectively. When compared to measured data in the castor bean (Ricinus communis L.) and cotton (Gossypium hirsutum) irrigated crops, the ETr values obtained with SEBAL present differences smaller than 1,0 mm day-1, showing its importance and accuracy.

Propõe-se, com o presente trabalho, avaliar uma metodologia para identificação de pixels contaminados por precipitação e/ou espalhamento utilizando-se dados dos canais do Advanced Microwave Sensor Unit (AMSU). A aplicação de metodologias desse tipo é útil para a inferência de perfis verticais de temperatura e umidade no Brasil, em situações de céu coberto. A validação dos resultados foi feita com base em um estudo de caso, em que se aplicou uma análise subjetiva, tomando-se como modelo a comparação com imagens das bandas infravermelho, visível e microondas. Os resultados mostraram excelente concordância entre os topos de nuvens com temperaturas de brilho baixas, afetadas pelo efeito de espalhamento devido à presença de chuva e gelo, e as áreas identificadas pelo algoritmo como sendo contaminadas por este efeito. O algoritmo conseguiu identificar adequadamente os locais sob influência de precipitação e/ou espalhamento.

This work presents a methodology to identify precipitation and/or scattering pixels in the Advanced Microwave Sensor Unit (AMSU) channels. This procedure is useful for applications in atmospheric temperature and moisture retrievals over Brazil under cloudy sky conditions. A subjective analysis based on a case study involving comparisons with infrared, visible and microwave images was applied for validation purpose. The results show an excellent relationship of cloud tops with low brightness temperature affected by scattering due to water drops and ice and the areas identified by the algorithm as being influenced by precipitation and/or scattering effect.

Este trabalho analisa a variabilidade do NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) sobre o Brasil, utilizando-se a análise de agrupamentos. As análises foram feitas através de imagens do sensor Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) para o período de janeiro de 1982 a dezembro de 1993. Os resultados obtidos mostram que na região Amazônica o ciclo anual do NDVI não é bem definido, visto que o máximo tipicamente ocorre em junho, dois meses após o período chuvoso, enquanto o mínimo se dá em dois períodos distintos: entre fevereiro e março e setembro e novembro. Na região central do Brasil, o cerrado apresenta um ciclo anual definido, com valores máximos de NDVI entre março e maio, e mínimos em setembro, final do período seco. Por outro lado, a vegetação das regiões da zona da mata nordestina e dos campos de Roraima apresentam um ciclo anual nítido, sendo que os maiores valores de NDVI ocorrem em junho e julho e os menores entre fevereiro e março, alguns meses antes do início das chuvas. No caso da região nordeste do Brasil, a caatinga mostra um ciclo anual bem definido, com um período seco marcante, sendo que os valores mais elevados de NDVI ocorrem entre os meses de abril e maio, que é o final da época das chuvas, e os menores em setembro e outubro. Em parte do Estado de Santa Catarina e no sul do Paraná, o ciclo anual das formações vegetais dominantes (floresta ombrófila aberta e floresta ombrófila mista) não é muito nítido. No sul do Brasil, a região de estepes não apresenta ciclo anual nítido, os valores máximos de NDVI geralmente ocorrem entre março e junho e os valores mínimos no mês de agosto. Além disso, constatou-se que os eventos El Niño, independente da sua intensidade, afetam distintamente os vários tipos de vegetação.

This paper deals with vegetation cover variability in Brazil using cluster analysis. The study was done using NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) images from the AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) sensors for the January1982-December1993 period. The results show that the annual cycle of NDVI in the Amazon region is not well defined; the maximum values typically occur in June, two months after the rainy season, while the minimum ones occur in two distinct periods: February-March and September-November. In Central Brazil, the Savannas has a well defined annual cycle, showing maximum NDVI values around March and May and a minimum in September. On the other hand, the seasonal variability of the Northeast Brazil (NE) "Zona da Mata" (Atlantic Forest) and Savannas of Roraima vegetation cover show high NDVI values in June and July and low values between February and March, a few months before the rainy season onset. In the case of NE, the "Caatinga" (thorn shrub) shows a well defined annual cycle with a remarkable dry period, the highest NDVI values occur between April and May, which is the end of the rainy season, and the smallest values occur in September and October. In portions of Santa Catarina and southern part of Parana State, the annual cycle of the prevailing vegetation cover (open ombrophylous forest and mixed ombrophylous forest) is not well defined, while in Southern Brazil, the Steppe region does show a seasonal variability, with maximum NDVI values between March and June and a minimum one in August. Also, it was observed that ENSO events, independent of their intensity, do affect the different types of vegetation cover mainly the dense and greener forest types (e.g. the Amazon forest).

Este trabalho analisa a variabilidade anual e interanual da radiação de ondas longas emergentes (ROL) derivadas do sensor "Advanced Very High Resolution Radiometer" (AVHRR) sobre a América do Sul e vizinhanças. As análises foram feitas utilizando-se médias mensais de ROL para o período de janeiro de 1982 a dezembro de 1993 e a técnica de estatística multivariada de análise por componentes principais (ACP). Os resultados obtidos possibilitaram a caracterização espacial dos padrões dos principais sistemas de tempo que atuam sobre o Brasil. Em relação à ACP, observou-se que a primeira componente representa o padrão médio da atividade convectiva; a segunda e quarta componentes estão associadas, respectivamente, aos modos verão/inverno e primavera/outono do ciclo anual; a terceira componente mostra as variações moduladas por eventos de El Niño, e a quinta componente está associada ao ciclo semi-anual.

A principal component analysis was used to characterize the annual and interannual variability of outgoing longwave radiation over South America and neighboring regions. The data sample is comprised of monthly Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) data, covering the period January 1982 - December 1993. The results obtained characterize the behavior of the spatial pattern of the dominant weather systems acting over Brazil. The first component represents the mean convective activity pattern; the second and the fourth ones are respectively associated with the summer/winter and spring/autumn modes of the annual cycle. The third component shows spatial variability modulated by El Niño and the fifth one is associated with the semi-annual cycle.