Banca de QUALIFICAÇÃO: EDUARDO GONCALVES PATRIOTA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: EDUARDO GONCALVES PATRIOTA
DATA: 04/02/2026
HORA: 09:00
LOCAL: Sala do PPGECAM
TÍTULO: Da observação à previsão: aprimorando e prevendo a evapotranspiração real no Brasil usando aprendizado de máquina e projeções climáticas
PALAVRAS-CHAVES: evapotranspiração real, aprendizado de máquina, sensoriamento remoto.
PÁGINAS: 55
RESUMO: Este estudo propõe e avalia uma estrutura híbrida que integra um modelo nacional ESTIMET com algoritmos de aprendizado de máquina (ML) para aprimorar a estimativa da evapotranspiração (ET) real no Brasil. Utilizando observações de 14 torres de covariância de turbulência (EC) e 25 bacias hidrográficas como conjuntos de dados de referência, seis algoritmos de regressão (Random Forest, Linear Regression, Decision Trees, Gradient Boosting, Support Vector Machines e K-Nearest Neighbors) foram calibrados e testados em conjunto com um ensemble ponderado baseado nas correlações individuais entre o modelo e a variável alvo. As variáveis preditoras foram extraídas de produtos de reanálise e sensoriamento remoto (ERA5-Land, GLDAS 2.1, IMERG BraMaL-D). Os resultados do modelo foram comparados com três produtos globais de ET amplamente utilizados (MOD16A2GF, GLEAM 4.1a e PML_V2) em uma escala de tempo de 8 dias. Uma análise de sensibilidade também foi realizada para avaliar a relevância física de cada preditor. Os resultados indicam ganhos substanciais de desempenho com a maioria dos modelos, e o RF reduziu os erros para MAE = 3,49 mm e RMSE = 5,51 mm, atingindo R² = 0,87. O conjunto manteve um desempenho robusto em todo o país, com precisão consistente nos principais biomas brasileiros (Amazônia, Cerrado, Caatinga, Mata Atlântica, Pantanal e Pampa). No geral, a combinação do ESTIMET com técnicas de aprendizado de máquina produz estimativas de evapotranspiração em larga escala mais precisas e espacialmente coerentes, preservando a interpretabilidade física. Essa abordagem apresenta um caminho operacional promissor para o monitoramento hidrológico e a gestão de recursos hídricos em regiões tropicais caracterizadas por fortes gradientes climáticos e cobertura vegetal heterogênea.
MEMBROS DA BANCA:
Interno(a) - 1550262 - CRISTIANO DAS NEVES ALMEIDA
Externo(a) à Instituição - EMERSON DA SILVA FREITAS
Externo(a) à Instituição - GUILLAUME FRANCIS BERTRAND
Presidente(a) - 1067435 - VICTOR HUGO RABELO COELHO