Seleção de área para amostragem do solo em Cachoeira-RS

Área de estudo

[1] -53.14791
[1] -30.2771

Dados da direção predominante do vento

Importando da dados.

 [1] "cod"                     "ano"                     "mes"                    
 [4] "dia"                     "DJ"                      "HHMM"                   
 [7] "Bateria"                 "Ptemp"                   "u"                      
[10] "v"                       "w"                       "Ts"                     
[13] "Td"                      "e"                       "es"                     
[16] "VPD"                     "RHs"                     "H2O_molar_density"      
[19] "H2O_flux"                "H2O_inc"                 "H2O_Stg"                
[22] "H2O_Flag"                "ET"                      "LE_flux"                
[25] "LE_inc"                  "LE_Stg"                  "LE_Flag"                
[28] "H_flux"                  "H_inc"                   "H_Stg"                  
[31] "H_Flag"                  "BRatio"                  "CO2_molar_density"      
[34] "CO2_flux"                "CO2_inc"                 "CO2_Stg"                
[37] "CO2_Flag"                "CH4_molar_density"       "CH4_flux"               
[40] "CH4_inc"                 "CH4_Stg"                 "CH4_Flag"               
[43] "L"                       "ustar"                   "Tstar"                  
[46] "TKE"                     "Tau"                     "Tau_inc"                
[49] "Tau_Flag"                "vento"                   "dirvento"               
[52] "spikes_hf"               "amplitude_resolution_hf" "drop_out_hf"            
[55] "absolute_limits_hf"      "descontinuidade_hf"      "Temp"                   
[58] "RH"                      "Pmb"                     "Prec"                   
[61] "Rn"                      "PAR"                     "SWin"                   
[64] "SWout"                   "LWin"                    "LWout"                  
[67] "Tsolo1"                  "Tsolo2"                  "Tsolo3"                 
[70] "Fsolo1"                  "Fsolo2"                  "Fsolo3"                 
[73] "H2OSolo1"                "H2OSolo2"                "H2OSolo3"               
[76] "Tskin"                   "Molhamento1"             "Molhamento2"            
[79] "Molhamento3"             "Molhamento4"             "d_alvo"                 
[82] "q_sinal"                 "d_alvo_corr"             "alt_doss"               

[1] "2015-01-01 00:30:00 UTC" "2016-01-01 00:00:00 UTC"
[1] 17520    89

Direção predominante do vento

Anemograma com dados de cs_dirvento=x(:,51) e cs_vento=x(:,50)

windRose(x_ok, paddle = FALSE)

Anemograma com dados do Anemômetro sônico (ws e wd calculados de u e v por JDT)

windRose(x_ok, wd = "wd_ec", ws = "ws_ec", paddle = FALSE)

Anemograma com dados de 2015 das estações do INMET mais próximas a CAS

[1] -53.14791
[1] -30.2771

Cálculo do footprint (Shuepp 1990, BLM)

O método selecionado é um dos mais simples (analítico) e foi selecionado por praticidade. Existem outros métodos bem mais sofisticados, mas para essa aplicação serve como uma primeira estimativa.

Dados necessários:

• altura do sensor (z = 3 m)

• altura do dossel (hc = 0.3 m)

• comprimento de rugosidade (z0 ~ 0.01 m para solo ou 1/10 de hc), altura onde o vento é zero.

• altura de deslocamento do plano zero (d ~ 0.73 hc) alguns autores usam d = 2/3 hc para florestas e 1/8 hc para culturas agrícolas uniformes.

Fluxos: L, u*, H, U

      date                          hora           ustar              ws         
 Min.   :2015-01-01 00:30:00   Min.   : 0.00   Min.   :0.0044   Min.   : 0.0066  
 1st Qu.:2015-04-02 06:22:30   1st Qu.: 5.75   1st Qu.:0.0984   1st Qu.: 0.8104  
 Median :2015-07-02 12:15:00   Median :11.50   Median :0.1701   Median : 1.5615  
 Mean   :2015-07-02 12:15:00   Mean   :11.50   Mean   :0.2020   Mean   : 1.8935  
 3rd Qu.:2015-10-01 18:07:30   3rd Qu.:17.25   3rd Qu.:0.2664   3rd Qu.: 2.7034  
 Max.   :2016-01-01 00:00:00   Max.   :23.00   Max.   :2.9625   Max.   :14.8021  
                                               NA's   :2726     NA's   :2726     
     H_flux               wd                zeta              h        
 Min.   :-95.9900   Min.   :  0.0041   Min.   :-1.999   Min.   :0.424  
 1st Qu.: -7.1013   1st Qu.: 82.3576   1st Qu.:-0.063   1st Qu.:0.781  
 Median : -0.2937   Median :141.2587   Median : 0.002   Median :0.934  
 Mean   : 10.5258   Mean   :155.9584   Mean   :-0.010   Mean   :0.945  
 3rd Qu.: 15.7266   3rd Qu.:220.4517   3rd Qu.: 0.074   3rd Qu.:1.039  
 Max.   :376.2750   Max.   :359.9960   Max.   : 1.498   Max.   :5.864  
 NA's   :2812       NA's   :2726       NA's   :3171     NA's   :6948   

Histogramas

# U
ggplot(fpdata, 
       aes(ws)) + 
  geom_histogram(na.rm = TRUE) + 
  labs(x = expression(U), y = "Frequência de ocorrência") +
  scale_y_continuous(expand = c(0.01, 0.01), 
                     breaks = scales::pretty_breaks(10)) +
  scale_x_continuous(expand = c(0.01, 0.01), 
                     breaks = scales::pretty_breaks(10)) +
  theme_bw(base_size = 16)

# ustar
ggplot(fpdata, 
       aes(ustar)) + 
  geom_histogram(na.rm = TRUE) + 
  labs(x = expression(Ustar ~~ (m~s^-1)), y = "Frequência de ocorrência") +
  scale_y_continuous(expand = c(0.01, 0.01), 
                     breaks = scales::pretty_breaks(10)) +
  scale_x_continuous(expand = c(0.01, 0.01), 
                     breaks = scales::pretty_breaks(10)) +
  theme_bw(base_size = 16)

# z/L
ggplot(fpdata, 
       aes(zeta)) + 
  geom_histogram(na.rm = TRUE) + 
  labs(x = expression(z/L), y = "Frequência de ocorrência") +
  scale_y_continuous(expand = c(0.01, 0.01), 
                     breaks = scales::pretty_breaks(10)) +
  scale_x_continuous(expand = c(0.01, 0.01), 
                     breaks = scales::pretty_breaks(10)) +
  theme_bw(base_size = 16)

quantile(fpdata$zeta, probs = 0:3/3,na.rm = TRUE)

         0%   33.33333%   66.66667%        100% 
-1.99886436 -0.02925033  0.03717201  1.49760093 

quantile(fpdata$zeta, na.rm = TRUE)

          0%          25%          50%          75%         100% 
-1.998864363 -0.062906312  0.002142131  0.073755623  1.497600931 

# h
ggplot(fpdata, 
       aes(h)) + 
  geom_histogram(na.rm = TRUE) + 
  labs(x = expression(h), y = "Frequência de ocorrência") +
  scale_y_continuous(expand = c(0.01, 0.01), 
                     breaks = scales::pretty_breaks(10)) +
  scale_x_continuous(expand = c(0.01, 0.01), 
                     breaks = scales::pretty_breaks(10)) +
  theme_bw(base_size = 16)

Condições neutras predominam.

Cálculo footprint para condições neutras:

Calculando xmax, a posição máxima de footprint, ou seja, a área em que a observação (0,z) é mais sensível. É estimada igualando a zero a primeira derivada da função do footprint com relação a x.

Frequência de ocorrência de xmax (barra de cores) em função da direção do vento. Círculos cinza indicam xmax.

Período diurno e noturno:

Geral:

Pontos selecionados:

X indica local da amostra, arcos são as distâncias.

• Amostra 1, na torre à alguns metros dos sensores de umidade do solo, profundidade 1 m (níveis 5, 15, 30, 50, 75, 100 cm).

• Amostra 2, a 25 m na direção entre os setores Leste-Nordeste da torre, profundidade 50 cm (níveis 5, 15, 30, 50 cm).

• Amostra 3, a 35 m na direção Sudeste da torre, profundidade 50 cm (níveis 5, 15, 30, 50 cm).

• Amostra 4, a 15 m na direção entre os setores Sul-Sudeste da torre, profundidade 50 cm (níveis 5, 15, 30, 50 cm).

• Amostra 5, a 25 m na direção Sudeste da torre, profundidade 50 cm (níveis 5, 15, 30, 50 cm).

No total 22 pontos de amostra (anéis).

Só marcar no Google Earth.