Evaporação em reservatórios hídricos: uma revisão de métodos/técnicas empíricas

Abstract

No Brasil, pesquisas sobre a influência dos reservatórios hídricos no microclima local (temperatura, chuvas, ventos etc.) foram desenvolvidas a partir dos anos 1980 e nesse contexto, as pesquisas sobre processos de evaporação desses reservatórios, a partir do final dos anos 1990. Diante de um planeta inegavelmente mais quente, a capacidade de perda de água desses reservatórios por processos de evaporação reforça as preocupações com relação à segurança hídrica (abastecimento e geração de energia, por exemplo). Dessa forma, o objetivo deste trabalho consiste em resgatar as principais metodologias/técnicas de estimativas de evaporação aplicadas a reservatórios hídricos, com o intuito de analisar as mais eficazes e as mais utilizadas em função da disponibilidade de dados e de sua acurácia para aplicação. A pesquisa revelou diversas metodologias e técnicas adotadas para estimativas de evaporação em reservatórios (Algoritmo SEBAL, Balanço-Razão de Bowen, Penman-Monteith (adaptado/simplificado), Priestley-Taylor/De Bruin & Keijman, Dalton, Linacre, Tanque Classe “A”, METRIC, Kohler, Complementary Relationship Areal Evapotranspiration/Complementary Relationship Lake Evaporation – CRAE/CRLE e Thornthwaite/ Thornthwaite e Mather e Thorthwaite modificado por Camargo). Porém, em função da facilidade de acesso a séries de dados meteorológicos, aplicação dessas técnicas e representatividade dos valores evaporados - exequibilidade, simplicidade e confiabilidade – os métodos/técnicas de Penman-Monteith, Linacre, Thornthwaite, CRLE, Kohler e Tanque Classe “A”, foram as mais recomendadas. Por fim, a pesquisa ainda revelou que, considerando as condições climáticas típicas da tropicalidade (sazonalidade pluviométrica/elevadas temperaturas), e a facilidade de aplicação a partir de variáveis meteorológicas comuns de serem obtidas (temperatura, por exemplo), os métodos/técnicas de Linacre; Thorntwaite, Thorntwaite modificado por Camargo e Tanque Classe “A” foram mais recomendados para locais com baixa disponibilidade de dados.