Calibração hidrológica do modelo SWAT+ com dados de precipitação e evapotranspiração derivados de sensoriamento remoto em bacias com escassez de dados

Resumo

A limitação de dados hidrometeorológicos observacionais, como precipitação e vazão, representa um dos principais desafios para a modelagem hidrológica e a gestão de recursos hídricos em bacias hidrográficas. Este estudo avaliou o desempenho dos dados de precipitação do produto CHIRPS para a Bacia do Ribeirão Claro (SP) em relação aos dados observados in situ de duas estações pluviométricas em um período de 21 anos (2000-2020), utilizando métricas estatísticas e índices extremos de precipitação definidos pelo Expert Team on Climate Change Detection and Indices (ETCCDI). O modelo semi-distribuído SWAT+ foi calibrado e validado em escala mensal utilizando dados de evapotranspiração real derivados do produto MODIS, com o objetivo de avaliar sua aplicabilidade como alternativa à calibração baseada em séries de vazão. Os resultados indicaram que o CHIRPS apresenta bom desempenho na representação das médias de precipitação em escalas mensal e sazonal. Entretanto, os eventos de precipitação extrema foram subestimados, enquanto meses com baixos acumulados de precipitação tenderam a ser superestimados pelo produto. O modelo SWAT+, utilizando os dados do CHIRPS, reproduziu satisfatoriamente as séries mensais de evapotranspiração do MODIS, com valores de NSE entre 0,53 e 0,68, KGE entre 0,62 e 0,80 e PBIAS entre 3,28 e 4,53%. Esses resultados evidenciam o potencial do uso integrado de produtos de sensoriamento remoto para a calibração de modelos hidrológicos em bacias com escassez de dados hidrometeorológicos, ampliando assim as possibilidades de aplicação dessas ferramentas em regiões com monitoramento hidrológico limitado.