Título em inglês: Modelling of soil water dynamics under tillage systems in a Rhodic Eutrudox.

Neste artigo se apresenta um modelo visando analisar a alocação de água para irrigação, denominado IrrigaLS. Os volumes de água armazenados no solo e nos reservatórios superficiais constituem variáveis de decisão do modelo de rede de fluxo na análise de alocação. O IrrigaLS é um dos programas que integram a base de modelos do sistema de suporte à decisão AcquaNet. As avaliações indicaram que o IrrigaLS foi eficiente para simular sistemas complexos de recursos hídricos sob condição de múltiplos usos, calcular a necessidade hídrica real das culturas e informar garantias de um suprimento mínimo de água para as culturas em períodos de seca. O programa considera a precipitação no balanço hídrico do solo, possibilita variar os volumes meta para armazenamento de água no solo e diferenciar as culturas em relação à sensibilidade ao déficit hídrico. O fato de considerar as interações entre os fatores água, solo, clima e planta, permite uma aproximação melhor para se obter eficiência de uso da água e também melhor estimativa da produção agrícola. | This paper presents a model, called IrrigaLS, to analyze the water allocation for irrigation. The water volumes stored in the soil and in the superficial reservoirs constitute decision variables of the network flow model in the allocation analysis. IrrigaLS is one of the programs that form the base of models of the decision support system called AcquaNet. Evaluations have shown that IrrigaLS is efficient at simulating complex water resource systems under multiple usage condition. IrrigaLS allows the real water needs of the crops to be determined, it guarantees a minimum water supply to the crops during drought periods, as well as water saving by the inclusion of rainfall. It also makes possible the choice of soil moisture target, to differentiate the crops in relation to the water deficit sensitivity and to calculate the soil daily water budget. The fact that it takes into account the interactions between water, soil, weather and plant allows for a better approach to a more efficient water use as well as to estimate the agricultural production.

Resumo: Algoritmos foram usados para as análises dos componentes da produtividade da água nas subbacias do Rio São Francisco com associação de parâmetros obtidos por sensoriamento remoto e rede de estações climáticas durante o ano de 2016. Variações nas taxas da evapotranspiração atual (ET) e da produção de biomassa (BIO) ocorreram entre os ecossistemas e subbacias, afetando a produtividade da água baseada na ET (PA). Os valores da ET diária média foram de 2,1 mm d-1 para ambos os ecossistemas Zona da Mata e Cerrado e de 1,3 mm d-1 para a Caatinga, respectivamente, enquanto que para a BIO estes foram de 67, 68 e 33 kg ha-1 d-1, resultando nos valores respectivos de PA de 2,6; 2,5 e 1,7 kg m-3. As modelagens com o uso conjunto do produto MODIS reflectância em conjunto com dados climáticos diários foi eficiente para monitoramento operacional dos parâmetros hídricos e de vegetação em intervalos quinzenais ao longo do ano, destacando o potencial das ferramentas de geotecnologias para subsídio ao manejo dos recursos hídricos na escala de bacia hidrográfica. Abstract: Algorithms were used for water productivity assessments in the São Francisco River sub basins, coupling remote sensing parameters and a net of weather stations during the year 2016. Variations on actual eapotranspiration (ET) and biomass production (BIO) among ecosystems and subbasins were detected, affecting the water productivity based on ET (WP). The mean daily ET rates were of 2.1 mm d-1 for both Forest Zone and Savanna ecosystems and 1.3 mm d-1 for Caatinga, respectively, while for BIO, they were 67, 68 e 33 kg ha-1 d-1, resulting in respective WP values of 2.6; 2.5 e 1.7 kg m-3. The modelling by using the MODIS reflectance product together with weather data presented suitability for monitoring water and vegetation parameters at 15-day periods along the year, highlighting the geotechnological tools to subsidize the water resources management at the hydrological basin scale.

Resumo: Algoritmos foram usados para as análises dos componentes da produtividade da água nas subbacias do Rio São Francisco com associação de parâmetros obtidos por sensoriamento remoto e rede de estações climáticas durante o ano de 2016. Variações nas taxas da evapotranspiração atual (ET) e da produção de biomassa (BIO) ocorreram entre os ecossistemas e subbacias, afetando a produtividade da água baseada na ET (PA). Os valores da ET diária média foram de 2,1 mm d-1 para ambos os ecossistemas Zona da Mata e Cerrado e de 1,3 mm d-1 para a Caatinga, respectivamente, enquanto que para a BIO estes foram de 67, 68 e 33 kg ha-1 d-1, resultando nos valores respectivos de PA de 2,6; 2,5 e 1,7 kg m-3. As modelagens com o uso conjunto do produto MODIS reflectância em conjunto com dados climáticos diários foi eficiente para monitoramento operacional dos parâmetros hídricos e de vegetação em intervalos quinzenais ao longo do ano, destacando o potencial das ferramentas de geotecnologias para subsídio ao manejo dos recursos hídricos na escala de bacia hidrográfica. Abstract: Algorithms were used for water productivity assessments in the São Francisco River sub basins, coupling remote sensing parameters and a net of weather stations during the year 2016. Variations on actual eapotranspiration (ET) and biomass production (BIO) among ecosystems and subbasins were detected, affecting the water productivity based on ET (WP). The mean daily ET rates were of 2.1 mm d-1 for both Forest Zone and Savanna ecosystems and 1.3 mm d-1 for Caatinga, respectively, while for BIO, they were 67, 68 e 33 kg ha-1 d-1, resulting in respective WP values of 2.6; 2.5 e 1.7 kg m-3. The modelling by using the MODIS reflectance product together with weather data presented suitability for monitoring water and vegetation parameters at 15-day periods along the year, highlighting the geotechnological tools to subsidize the water resources management at the hydrological basin scale.