Seasonal variations in the evapotranspiration of a transitional tropical forest of Mato Grosso, Brazil

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1 Seasonal variations in the evapotranspiration of a transitional tropical forest of Mato Grosso, Brazil Vourlitis, G. L.; Priante Filho N.; Hayashi M. M. S.; Nogueira J. S.; Caseiro F. T.; Campelo Jr. J. H

2 Variação sazonal da evapotranspiração em uma Floresta Tropical de Transição no Mato Grosso, Brasil Vourlitis et al Water Resources Research Fator de Impacto : 3,549 Qualis Engenharia I: A1 Gutieres Camatta Barbino Ketlen Alves Faião Nicholas Brito Alonso Professora: Renata

3 Introdução Florestas tropicais trocam grandes quantidades de água e energia. Controle climático local e regional Efeito do Desmatamento. ARME e ABRACOS. Troca de massa e energia por medida micrometeorológica. 3

4 Introdução Parametrização, calibração, e validação de circulação geral (GCM). Avaliar os efeitos do desmatamento em uma floresta tropical sobre trocas de energia no ecossistema. ARME e ABRACOS geraram informações micrometeorológicas. Troca de energia em uma floresta tropical e savana 4

5 Introdução Figura 1 Floresta de transição. 5

6 Objetivo Propor mecanismos para medir as variações temporais nas trocas de vapor de H 2 O na interface superfície-atmosfera. 6

7 Material e Métodos Sinop, Mato Grosso Árvores Perenes Solo Arenoso Floresta de Transição Alta Porosidade 7

8 Material e Métodos Os sensores de vórtices turbulentos foram montados a uma altura de 42 m acima do solo e a um nível de m acima do dossel da floresta O sistema de covariância turbulenta utilizou um anemômetro sônico-termômetro tridimensional Analisador infravermelho de gases para medir médias flutuantes de velocidade do vento, a temperatura e o vapor de H2O, respectivamente 8

9 Material e Métodos Ambos os sensores amostrado geram resultados de pelo menos 10 Hz e eram fisicamente orientados para a direção do vento média no lado barlavento da torre, para minimizar o potencial de distorção dos fluxos da torre Respostas rápidas (10 Hz) dos fluxos foram calculados e armazenados em um computador laptop com médias a cada 30 min usando uma execução de 200-s de técnicas de filtragem recursiva. 9

10 Material e Métodos Saldo de radiação foi usando uma rede de radiômetro Fluxo de calor no Solo foi medido utilizando transdutores de fluxo de calor Temperatura do ar e pressão de vapor foram medidos usando um sensor de umidade relativa 10

11 Material e Métodos Déficit de pressão de vapor (VPD) na parte superior da torre foi calculado como a diferença entre a pressão do vapor de saturação (ES) e a pressão de vapor efetivo (EA) A precipitação foi medida usando um pluviômetro. Os dados micrometeorológicos foram gerados a cada 30 min fazendo médias de intervalos de observações feitas a cada 60s e armazenados usando um datalloger (CR-10, Campbell Scientific, Inc., Ogden, Utah). 11

12 Resultados e Discussão Fluxo de Qe Resultados medido por semelhantes PT foram foram Média obtidos de na Qe (PT) semelhantes regressão aos medidos entre por Qh CE (PT) e Qh subestima (CE) Qe (CE) Figura 2 Qe medido pelo coeficiente de Priestley Taylor (PT) pelo Qe medido por Covariância de Vórtices Turbulentos (CE) (a) e Qh medido pelo coeficiente de Priestley Taylor (PT) pelo Qh medido por Covariância de Vórtices Turbulentos (CE) (b). 12

13 Resultados e Discussão Qe >320 J m -2 d -1 Qe médio na estação Na estação seca o pico de Qe chuvosa foi 410 foi J mem -2 d -1 média 270 J m -2 d -1 Figura 3 Média do saldo de radiação (Q*), Calor Latente (Qe) por PT e CE para os período de seca, transição e úmido (a-c) e a média de temperatura e VPD para os mesmos períodos (d-f) 13

14 Resultados e Discussão Tabela 1 - Total diário de Qe e a fração do total diária de Q* dissipada por Qe ( Qe / Q * ), calculado mensalmente, para os períodos sazonais e anualmente Covariância de Vórtices Turbulentos Priestley - Taylor Nº Dias Qe (MJ m -2 d -1 ) Qe/Q* Nº Dias Qe (MJ m -2 d -1 ) Qe/Q* Ago ± ± ± ±0.02 Set ± ± ± ±0.02 Out ± ± ± ±0.03 Nov ± ± ± ±0.02 Dez ND ND ± ±0.02 Jan ND ND ± ±0.02 Fev ± ± ± ±0.02 Mar ND ND ± ±0.02 Abr ± ± ± ±0.03 Mai ND ND ± ±0.03 Jun ND ND ± ±0.02 Jul ± ± ± ±0.01 Seca ± ± ± ±0.01 Transição ± ± ± ±0.02 Úmido ± ± ± ±0.02 Anual ± ± ± ±0.02 Qe diária total diária era, em foram média, MJ MJ m -2 md -2-1 d -1 durante a a estação seca, chuvosa, e 50% do e total quase de 90% Q* diária do total foi diária de dissipada Q* foi dissipada por Qe por Qe 14

15 Resultados e Discussão Qe diária no final da estação seca Qe variou atinge substancialmente valores de 2-8 máximos MJ m -2 entre d -1 Agosto- dezembro Setembro e fevereiro a radiação incidente reduz cerca de 20-45% VPD diminuiu e Qe aumentou VPD média para, diária em média, 6-8 atingiu MJ m -2 o dvalor -1 máximo no final do período seco Eventos de precipitação pequenos (<20 milímetros d -1 ) Figura 4 Qe total diário calculado por PT e CE (a), a Q* total diária (b), a temperatura do ar e VPD médio (c) e a precipitação para o período de estudo (d) 15

16 Resultados e Discussão Tabela 2 Média e desvio padrão para velocidade do vento (u), velocidade de atrito (u*), condutância aerodinâmica (ga CE), condutância de superfície (gs CE e PT) e o Fator Ômega (Ω) para os intervalos mensais Nº de Dias u (m s -1 ) u* (m s -1 ) g a (mm s -1 ) - CE g s (mm s -1 ) - CE g s (mm s -1 ) - PT Ω (CE) Ω (PT) Ag ± ± ± ± ± ± ±0.05 Set ± ± ± ± ± ± ±0.09 Out ± ± ± ± ± ± ±0.07 Nov ± ± ± ± ± ± ±0.09 Fev ± ± ± ± ± ± ±0.01 Abr ± ± ± ± ± ± ±0.11 Jul ± ± ± ± ± ± ±0.10 Baixos valores de Ω O aumento de Ω sugere que a indicam Ω variou O que período As A as estreita variações entre Qe limitações 0,1 de pode Calculado e transição relação 0,2 ser sazonais relativamente entre após o fator da a Qe Qe Acoplamento estação importância e implica gs sugere chuvosa que fechado das fisiológicas da limitações variação durante apresentaram para a estação insensível Qe Ômega são na dos seca taxas final às gst mais estômatos (Ω) variações desempenham limitações elevadas entre (gst) gst físicas o e gs um dossel da papel para que e a Qe o mais importantes período condutância importante de que transição as nas da superfície variações antes aumentou da estação atmosfera (gs). sazonais durante chuvosa na sobrejacente. a Qe estação limitações físicas chuvosa. 16

17 Resultados e Discussão Floresta úmida e cerrado Conteúdo de água no solo Interfere no LAI Maior aquecimento da superfície Demanda evaporativa Diminuição gst e gs Aumento no fluxo de calor sensível Limitar taxas de Qe. 17

18 Conclusão CE é limitado pela quantidade de dados coletados durante a estação chuvosa. Adiciona incertezas a Qe (PT). É desconhecido se as estimativas de α, Qe, e gs calculado para o período de estudo são aplicáveis a outros anos Padrões sazonais de precipitação são importantes no controle de padrões sazonais das variáveis supracitadas. 18

19 Conclusão Outra limitação do estudo foi a falta de dados sobre as variações sazonais da disponibilidade de água no solo e potencial hídrico da planta; O baixo potencial hídrico da planta é consistente com nossa interpretação da limitação do período seco para gst, e, portanto, Qe. 19

20 Atmospheric versus vegetation controls of Amazonian tropical rain forest evapotranspiration: Are the wet and seasonally dry rain forests any different? Costa, M. H.; Biajoli, M. C.; Sanches, L.; Malhado, A. C. M.; Hutyra, L. R.; Rocha, H. R. Aguiar, R. G.; Araújo, A. C. (2010)

21 Controle atmosférico vs controle da vegetação na evapotranspiração da floresta tropical amazônica: as floresta úmidas e sazonalmente secas são diferentes? Costa et al JOURNAL OF GEOPHYSICAL RESEARCH Fator de Impacto : Qualis Engenharia I: A2

22 Introdução Sazonalidade da ET da floresta amazônica e seus mecanismos de controle tem sido objeto de controvérsia nas últimas duas décadas. Método de Penman-Monteith. Forte ciclo sazonal de ET na Amazônia. Diferença na profundidade do solo Umidade do solo 22

23 Introdução ET é influenciada pela falta de água para a vegetação. ET na Amazônia mostra pouca sazonalidade, com picos relatados durante a estação seca. ET é largamente controlada pelas condições atmosféricas Nesse processo condições bióticas assumem papel secundário ET variaram pouco e não parecem depender da precipitação na estação seca. 23

24 Introdução Dependência da ET sobre a sazonalidade da radiação líquida, em particular para os locais equatoriais úmidos Diferença na estação seca no controle de ET entre as florestas equatoriais úmidas e as florestas sazonalmente secas tropicais do sul. 24

25 Material e Métodos Tabela 1 - Principais Características dos Locais de estudo Nome do Sítio Localização Descrição da Vegetação Altura da Torre Altura do Dossel Período Usado Reserva de Floresta Tropical Manaus /06/ /09/2000 Cueiras Primária Santarém km 67 Floresta Nacional do Tapajós Floresta Tropical Primária /06/ /08/2003 Santarém km 83 Floresta Nacional do Tapajós Floresta Tropical Primária /06/ /06/2001 Jaru Reserva Biológica do Jaru Floresta Primária /01/ /12/2005 Sinop Fazenda Maracaí Floresta Primária de Transição /01/ /12/

26 Material e Métodos Técnica de filtragem Os dados de entrada necessários para estimar as variáveis descritas são: Temperatura Umidade do ar Velocidade horizonta do vento Fluxo de calor latente e sensível Pressão atmosférica Velocidade de atrito 26

27 Material e Métodos Os dados de CE são conhecidos por estarem associados com problemas de fechamento do balanço de energia Guita et al. (2000), por exemplo, aumentaram H e LE na mesma proporção para corresponder Rn, mantendo a proporção constante de Bowen. Outros, optam por não fazer qualquer correção dos dados de covariância turbulenta 27

28 Material e Métodos Os dados que passam por um desequilíbrio energético mais estreito (d menor), têm melhor qualidade, embora o número de pontos de dados que passam neste limite ser correspondentemente menor; Filtrando os dados com essa questão de fechamento de energia, maximiza-se o número de pontos de dados com qualidade aceitável, sem polarização significativa dos resultados. 28

29 Material e Métodos Importante Se os dados não são filtrados, estimativas muito mais baixas de ET são geradas, como previsto a partir da subestimação típica de fluxos de energia de covariância turbulenta. 29

30 Material e Métodos Componentes bióticos e abióticos A evapotranspiração é influenciada por quatro variáveis principais: Radiação líquida disponível na superfície (Rn) Déficit de vapor de pressão entre a superfície de evaporação e a atmosfera (DPV) Condutâncias do fluxo de vapor de água conhecido como a condutância aerodinâmica (GA), e de superfície Condutância estomática (gs). 30

31 Material e Métodos Para caracterizar o processo de evapotranspiração e como esse processo é controlado em diferentes períodos por fatores bióticos e ambientais, calculamos de hora em hora e, em seguida, médias mensais de condutância aerodinâmica e superfície. 31

32 Material e Métodos Tais fatores são analisados em conjunto com outras variáveis medidas em cada local: Saldo de radiação (Rn) Evapotranspiração (ET) Déficit de pressão de vapor (DPV) Cada variável foi estimada a cada meia hora ou por hora, dependendo da disponibilidade de dados. A média horária constitui a média diária, que a partir desta se calculou a mensal, desta forma, a variação anual pode ser construída. 32

33 Resultados e Discussão Em Jaru e Sinop A condutância Rn é da VPD na estação seca é relativamente Há uma tendência no aumento superfície constante (gs), é significativamente o único maior ao longo do ano da ET ao fim da estação seca controle biótico em Jaru ET e Sinop VPD Maior é maior durante na a temporada estação Em Santarém, Não mostra o Este aumento uma decréscimo do Rn é durante devido o a período seca do do que que na durante estação a seco é significativo variabilidade resposta ao sazonal nível biológica de 5% dos de estômatos chuvosa estação chuvosa significância significativa 5 33

34 Resultados e Discussão Tabela 2 - Médias anuais, variabilidade sazonal e aumento percentual no valor da estação seca comparado com o valor da estação úmida e as variáveis atmosféricas em 4 sítio da floresta Amazônica, filtrado usando d= 0.3 Sítios Sessão P (mm d -1 ) T (ºC) ET (mm d -1 ) Rn (W m-2) VPD (hpa) g a (m s -1 ) g s (m s -1 ) Ano Manaus Úmido Seco Incremento 10% 8% 45% 0% -22% Ano Santarém Úmido Seco Incremento 5% 18% 27% 3% -6% Ano Jaru Úmido Seco Incremento -15% -1% 129% 6% -53% Ano Sinop Úmido Seco Incremento 5% -1% 80% 8% -46% Rocha et al. (2004), Souza-Filho et al. (2005), Hasler e Avissar (2007), e Rocha et al. (2009) ET > na São estação significativamente Aguiar seca et al. (2006) diferente e Rocha ao nível et al. de (2009) 5% 34

35 Conclusão As floresta úmidas e sazonalmente secas são diferentes? Principal conclusão: a evapotranspiração nas florestas equatorial úmida são impulsionadas por fatores ambientais abióticos, enquanto que nas florestas tropicais sazonalmente secas é controlada por fatores bióticos. Desenvolvimento de modelos de vegetação-atmosfera, uso do solo e planejamento de conservação na região. 35

36 Conclusão Melhorar a estrutura e calibração de modelos climáticos da floresta amazônica. Há diferença regional do controle biológico da evapotranspiração em relação a intensidade e duração da estação seca ou está relacionada com a composição e influência das florestas na sazonalidade observada? 36

37 Agradecemos a atenção!