Refinamento da representação de raízes no modelo de biosfera SiB2 em área de floresta na Amazônia

O objetivo desta pesquisa foi estudar a sensibilidade dos fluxos de superfície e hidrologia do solo em relação à representação e distribuição de raízes no modelo de biosfera para uma floresta de terra firme na Amazônia. A finalidade foi avaliar o impacto na representatividade dos fluxos de energia considerando a sazonalidade da região amazônica, usando como suporte medidas intensivas realizadas em uma reserva biológica (Reserva Biológica do Cuieiras, em Manaus). Foram realizadas oito simulações com o modelo de biosfera SiB2 (“Simple Biosphere Model” – versão 2) , onde cada simulação representou um cenário diferente de distribuição de raízes em uma profundidade de 4 m de solo, dividido em três camadas: 0,5 m, 1,5 m e 2,0 m. As raízes foram distribuídas privilegiando a concentração de raízes na camada superficial, em seguida, na camada intermediária e, por fim, uma concentração de raízes abaixo de 2,0 m de profundidade. As simulações foram realizadas para o período de 2003 a 2006, enfatizando o ano de 2005 para avaliar o efeito da representação de raízes nos fluxos de energia (calor latente – LE e calor sensível – H) e de dióxido de carbono (CO₂). A partir da análise integrada dos fluxos simulados com dados observacionais medidos no sítio experimental foi possível perceber que uma redução na precipitação no ano de 2005, apesar de ter sido menor na parte central da Amazônia, implicou na diminuição da umidade do solo, mostrando que a floresta passou por um período de estresse hídrico maior do que os outros anos analisados. O modelo representou a energia disponível com valores muito próximos aos observados, variando sazonalmente em concordância com os dados medidos em 2005. No entanto, LE é superestimado durante a estação chuvosa, mas mostra juntamente com o fluxo de CO₂, a redução com a umidade do solo na estação seca, enquanto H é superestimado em até 20 W m^-2 durante todo o período simulado. Estes resultados mostram que, a consideração de raízes rasas é mais apropriada para regiões que possuem estação seca curta, conforme se caracteriza a área de estudo, e raízes profundas devem favorecer a modelagem dos processos para superfície de áreas com estação seca mais pronunciada. Com isto os resultados revelam que há necessidade de obter mais informações de propriedades físicas do solo, apropriadas às condições da região, para que outros refinamentos sejam efetivos na distinção do comportamento de florestas tropicais sob diferentes regimes de disponibilidade de água no solo.

Empilhamento sísmico por superfície de reflexão comum: um novo algoritmo usando otimização global e local

O método de empilhamento sísmico por Superfície de Reflexão Comum (ou empilhamento SRC) produz a simulação de seções com afastamento nulo (NA) a partir dos dados de cobertura múltipla. Para meios 2D, o operador de empilhamento SRC depende de três parâmetros que são: o ângulo de emergência do raio central com fonte-receptor nulo (β₀), o raio de curvatura da onda ponto de incidência normal (R_NIP) e o raio de curvatura da onda normal (R_N). O problema crucial para a implementação do método de empilhamento SRC consiste na determinação, a partir dos dados sísmicos, dos três parâmetros ótimos associados a cada ponto de amostragem da seção AN a ser simulada. No presente trabalho foi desenvolvido uma nova sequência de processamento para a simulação de seções AN por meio do método de empilhamento SRC. Neste novo algoritmo, a determinação dos três parâmetros ótimos que definem o operador de empilhamento SRC é realizada em três etapas: na primeira etapa são estimados dois parâmetros (β°₀ e R°_NIP) por meio de uma busca global bidimensional nos dados de cobertura múltipla. Na segunda etapa é usado o valor de β°₀ estimado para determinar-se o terceiro parâmetro (R°_N) através de uma busca global unidimensional na seção AN resultante da primeira etapa. Em ambas etapas as buscas globais são realizadas aplicando o método de otimização Simulated Annealing (SA). Na terceira etapa são determinados os três parâmetros finais (β₀, R_NIP e R_N) através uma busca local tridimensional aplicando o método de otimização Variable Metric (VM) nos dados de cobertura múltipla. Nesta última etapa é usado o trio de parâmetros (β°₀, R°_NIP, R°_N) estimado nas duas etapas anteriores como aproximação inicial. Com o propósito de simular corretamente os eventos com mergulhos conflitantes, este novo algoritmo prevê a determinação de dois trios de parâmetros associados a pontos de amostragem da seção AN onde há intersecção de eventos. Em outras palavras, nos pontos da seção AN onde dois eventos sísmicos se cruzam são determinados dois trios de parâmetros SRC, os quais serão usados conjuntamente na simulação dos eventos com mergulhos conflitantes. Para avaliar a precisão e eficiência do novo algoritmo, este foi aplicado em dados sintéticos de dois modelos: um com interfaces contínuas e outro com uma interface descontinua. As seções AN simuladas têm elevada razão sinal-ruído e mostram uma clara definição dos eventos refletidos e difratados. A comparação das seções AN simuladas com as suas similares obtidas por modelamento direto mostra uma correta simulação de reflexões e difrações. Além disso, a comparação dos valores dos três parâmetros otimizados com os seus correspondentes valores exatos calculados por modelamento direto revela também um alto grau de precisão. Usando a aproximação hiperbólica dos tempos de trânsito, porém sob a condição de R_NIP = R_N, foi desenvolvido um novo algoritmo para a simulação de seções AN contendo predominantemente campos de ondas difratados. De forma similar ao algoritmo de empilhamento SRC, este algoritmo denominado empilhamento por Superfícies de Difração Comum (SDC) também usa os métodos de otimização SA e VM para determinar a dupla de parâmetros ótimos (β₀, R_NIP) que definem o melhor operador de empilhamento SDC. Na primeira etapa utiliza-se o método de otimização SA para determinar os parâmetros iniciais β°₀ e R°_NIP usando o operador de empilhamento com grande abertura. Na segunda etapa, usando os valores estimados de β°₀ e R°_NIP, são melhorados as estimativas do parâmetro R_NIP por meio da aplicação do algoritmo VM na seção AN resultante da primeira etapa. Na terceira etapa são determinados os melhores valores de β°₀ e R°_NIP por meio da aplicação do algoritmo VM nos dados de cobertura múltipla. Vale salientar que a aparente repetição de processos tem como efeito a atenuação progressiva dos eventos refletidos. A aplicação do algoritmo de empilhamento SDC em dados sintéticos contendo campos de ondas refletidos e difratados, produz como resultado principal uma seção AN simulada contendo eventos difratados claramente definidos. Como uma aplicação direta deste resultado na interpretação de dados sísmicos, a migração pós-empilhamento em profundidade da seção AN simulada produz uma seção com a localização correta dos pontos difratores associados às descontinuidades do modelo.