@InProceedings{KappesBarb:2020:EsPaDa,
               author = "Kappes, Bruna Batista and Barbosa, Gabriel Gon{\c{c}}alves",
          affiliation = "{Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)} and 
                         {Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)}",
                title = "Efeito La Niņa 2020 na Bacia do Rio Uruguai: uma estimativa a 
                         partir de dados de sensoriamento remoto orbital",
            booktitle = "Anais...",
                 year = "2020",
               editor = "Castro, Aline Anderson de and Giarolla, Ang{\'e}lica and 
                         Cordeiro, Carlos Leandro de Oliveira and von Randow, Celso and 
                         Rodriguez, Daniel Andr{\'e}s and Bezerra, Francisco Gilney Silva 
                         and Naccarato, Kleber Pinheiro and Cardoso, Manoel Ferreira and 
                         Gomez, Nhilce Nahomi Esquivel and Kampel, Silvana Amaral",
         organization = "Simp{\'o}sio da P{\'o}s-Gradua{\c{c}}{\~a}o Em Ci{\^e}ncia do 
                         Sistema Terrestre, 9. (SPGCST)",
            publisher = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
              address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
             keywords = "Estimativas Hidrol{\'o}gicas, Fen{\^o}meno Atmosf{\'e}rico, 
                         Escoamento, Hydrological Estimation, Atmospheric Phenomenon, 
                         Runoff.",
             abstract = "La Niņa {\'e} um fen{\^o}meno atmosf{\'e}rico-oce{\^a}nico que 
                         altera valores de precipita{\c{c}}{\~a}o devido ao resfriamento 
                         da superf{\'{\i}}cie do Oceano Pac{\'{\i}}fico. Localizada na 
                         Bacia do Rio Uruguai, a regi{\~a}o Noroeste do Rio Grande do Sul 
                         est{\'a} entre as mais afetadas pela estiagem ocasionada em 2020 
                         pelo fen{\^o}meno, tendo perdido 45% da produ{\c{c}}{\~a}o 
                         anual de soja. Considerando-se a grande extens{\~a}o dessa bacia 
                         e a quantidade de dados in situ necess{\'a}rios para a estimativa 
                         de vari{\'a}veis hidrol{\'o}gicas, o objetivo desse estudo foi 
                         utilizar dados de sensoriamento remoto orbital para estimar a 
                         diferen{\c{c}}a no balan{\c{c}}o h{\'{\i}}drico em anos com e 
                         sem ocorr{\^e}ncia de La Niņa (2020 e 2019). Foram utilizados 
                         dados de precipita{\c{c}}{\~a}o (IMERG), 
                         evapotranspira{\c{c}}{\~a}o (MODIS) e anomalias de armazenamento 
                         (GRACE-FO) para os meses de dezembro a fevereiro. Os resultados 
                         indicam que houve redu{\c{c}}{\~a}o de 39% na 
                         precipita{\c{c}}{\~a}o entre os dois anos, e uma 
                         diferen{\c{c}}a de quase 70% na evapotranspira{\c{c}}{\~a}o; o 
                         armazenamento da bacia sofreu uma diminui{\c{c}}{\~a}o de quase 
                         15 vezes quando comparados os dois anos. Ressalta-se a facilidade 
                         e rapidez de processamento de dados oriundos de sensoriamento 
                         remoto orbital para estimativas hidrol{\'o}gicas e destaca-se a 
                         necessidade de valida{\c{c}}{\~o}es que permitam estimar o erro 
                         e a varia{\c{c}}{\~a}o das informa{\c{c}}{\~o}es em estudos 
                         futuros. ABSTRACT: La Niņa is an atmospheric-oceanic phenomenon 
                         that changes precipitation values due to the cooling of the 
                         surface of the Pacific Ocean. Located in the Uruguay River Basin, 
                         the Northwest region of Rio Grande do Sul is among the most 
                         affected by the drought caused in 2020 by the phenomenon, having 
                         lost 45% of the annual soy production. Considering the large 
                         extent of this basin and the amount of in situ data needed to 
                         estimate hydrological variables, the aim of this study was to use 
                         orbital remote sensing data to estimate the difference in water 
                         balance in year with and without La Niņa (2020 and 2019). 
                         Precipitation (IMERG), evapotranspiration (MODIS) and storage 
                         anomalies (GRACE-FO) data were used for the months from December 
                         to March. The results indicate a 39% reduction in precipitation 
                         between the two years, and almost 70% difference in 
                         evapotranspiration; the basin storage has suffered a decrease of 
                         almost 15 times when compared the two years. We emphasize the ease 
                         and speed of processing data from orbital remote sensing for 
                         hydrological estimation and highlight the need for validations 
                         that allow estimating the error and variation of the information 
                         in further studies.",
  conference-location = "S{\~A}O JOS{\'E} DOS CAMPOS",
      conference-year = "8-11 dez. 2020",
                 isbn = "978-65-00-12958-8",
             language = "pt",
         organisation = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
                  ibi = "8JMKD3MGPDW34P/43U8M8L",
                  url = "http://urlib.net/ibi/8JMKD3MGPDW34P/43U8M8L",
           targetfile = "SPGCST019.pdf",
                 type = "Ci{\^e}ncia do Sistema Terrestre",
        urlaccessdate = "01 maio 2024"
}