Poverty and employment

O FBE foi analisado considerando-se um total de 35.040 dados, dos quais 2.552 (~ 7%) foram descartados após serem realizados todas as correções e os preenchimentos de falhas. Os coeficientes de regressão entre λE + H e Rn − G para cada estação são mostrados na Tabela 3. Também foram mostrados na referida tabela, os coeficientes de regressão quando os termos de armazenamentos (Sa, Sq e Sp) são incluídos. O grau de FBE é amplamente utilizado na avaliação do desempenho do EC e na qualidade dos dados medidos pelo EC (WILSON et al., 2002; BALDOCCHI et al., 2000; LI et al., 2005).

Tabela 3 – Valores médios das inclinações, intercepto e R2 _{das regressões para λE + H contra Rn − G e λE+H+Sa+Sq+Sp (incluindo os termos de}

armazenamento) versus Rn − G para cada estação durante os anos estudados. Os valores da razão do balanço de energia (RBE) também estão incluídos.

Inclinação Intercepto R2 RBE

Estações λE+H λE+H+Sa+Sq+Sp λE+H λE+H+Sa+Sq+Sp λE+H λE+H+Sa+Sq+Sp λE+H λE+H+Sa+Sq+Sp

Seca-Chuvosa 2014 0,89 0,91 -21,7 -23,6 0,97 0,97 0,75 0,76 2015 0,95 0,98 -29,6 -31,8 0,97 0,97 0,77 0,78 Chuvosa 2014 0,90 0,91 -17,8 -19,1 0,95 0,96 0,79 0,81 2015 1,00 1,02 -29,2 -29,1 0,95 0,96 0,82 0,85 Chuvosa-Seca 2014 0,87 0,87 -22,2 -23,2 0,96 0,97 0,70 0,70 2015 0,94 0,95 -25,5 -26,0 0,95 0,96 0,73 0,74 Seca 2014 0,89 0,89 -26,7 -27,2 0,97 0,97 0,75 0,76 2015 0,92 0,94 -31,3 -32,3 0,97 0,97 0,75 0,76

A inclinação variou de 0,87 (estação de transição chuvosa-seca) a 0,90 (estação chuvosa) com um valor anual de 0,89 em 2014 e de 0,92 (estação seca) a 1,00 (estação chuvosa) com um valor anual de 0,95 em 2015 (Tabela 3 e Figura 12). Os valores de interceptação foram todos negativos, variando de -17,8 W m-2 _{(estação chuvosa) a -26,7 W m}-2 _{(estação seca) com}

um valor anual de -21,9 W m-2 _{em 2014, enquanto em 2015 o intercepto variou de -22,5 W m}- 2 _{(estação de transição chuvosa-seca) para -31,3 W m}-2 _{(estação seca) com um valor anual de -}

29,2 W m-2 _{(Tabela 3 e Figura 12). O coeficiente de determinação variou de 0,95 a 0,97. Os}

valores da RBE variaram sazonalmente de 0,70 (estação de transição chuvosa-seca) para 0,79 (estação chuvosa) com um valor anual de 0,75 em 2014 (Tabela 3 e Figura 12). Ainda de acordo com a Tabela 3 e a Figura 12, durante 2015 a RBE variou sazonalmente de 0,73 (estação de transição chuvosa-seca) para 0,82 (estação chuvosa) com um valor anual de 0,76, valores mais altos durante a estação chuvosa e valores mais baixos durante a estação de transição chuvosa- seca. Também verificou que, quando os termos de armazenamento foram incluídos nas análises, os coeficientes da regressão ortogonal (inclinação e intercepto) e os valores da RBE apresentaram um ligeiro aumento, como pode ser observado na Tabela 3.

As variações sazonais da RBE e a inclinação da regressão ortogonal foram consistentes, pois na estação chuvosa tanto a vegetação arbórea como a vegetação herbácea atingem maior índice de área foliar e, portanto, proporcionam maior homogeneidade de cobertura do solo, cobrindo o solo normalmente nu e contribuindo para o melhor desempenho do método de EC. Durante a referida temporada, os maiores valores de inclinação e RBE foram observados.

Os valores de interceptação encontrados neste estudo foram todos fortemente negativos e menores que -17 W m-2 _{(Tabela 3). Entretanto, não existe um padrão bem definido para o}

intercepto encontrado em outros estudos, visto que esse valor varia entre -23 e 27 W m-2

(WILSON et al., 2002; MICHILES e GIELOW, 2008; HIRANDO et al., 2010; KIDSTON et

al., 2010; MAJOZI et al., 2017), mostrando consistência relativa entre os dados apresentados

neste estudo e em estudos anteriores. Uma possível explicação para os fortes valores negativos de interceptação encontrados no presente estudo foi a energia negligenciada armazenada no dossel, a energia da fotossíntese, o armazenamento de calor no solo, entre outros componentes do BE. Alguns estudos mostraram que as incorporações desses termos levaram a um aumento nos valores de inclinação e uma aproximação do intercepto a zero (que é o valor ideal) (ZERI e SÁ, 2010; ESHONKULOV et al., 2019; KUTIKOFF et al., 2019). Outra hipótese se deve à baixa porção de Rn convertida em G na Caatinga em todas as estações (abaixo de 3%, Tabela 2). Isso pode ser explicado devido à baixa variabilidade de duração diurna que, independentemente da época do ano, é de cerca de 12 horas. Em outras palavras, os períodos

diurno e noturno têm aproximadamente a mesma duração durante todo o ano. Outro fator que pode contribuir para a melhoria do FBE é a determinação do calor armazenado no solo acima da placa de fluxo, o que não foi calculado no presente estudo. Além disso, Wilson et al. (2002) relataram que o fluxo de calor no solo foi menos impactante no FBE em áreas florestais do que em áreas com um dossel menos desenvolvido e mais baixo, como pradarias, áreas agrícolas e chaparrais.

Verificou-se que uma possível causa para o melhor FBE durante a estação chuvosa foi o desenvolvimento de vegetação herbácea na região (SOUZA et al., 2012; FREITAS et al., 2010; ALTHOFF et al., 2016), uma vez que essa vegetação prosperou somente durante a estação chuvosa. Este resultado sugeriu forte associação entre a sazonalidade da cobertura foliar na Caatinga e a RBE. Além das características da vegetação, as condições atmosféricas também desempenharam um papel decisivo nas variações dos valores de H e λE entre as estações seca e chuvosa. Durante a estação seca, os fluxos de H foram mais altos, favorecendo o aprofundamento da camada limite atmosférica (CLA) e, como consequência, intensificando os mecanismos de convecção local (tipicamente associados à circulação em mesoescala). Ao contrário, na estação chuvosa, os mecanismos não-locais suprimem a convecção local e diminuem o desenvolvimento do CLA, reduzindo os fluxos de H e explicando parcialmente o aumento em λE durante esse período. No entanto, deve-se notar que durante a estação seca os fluxos de calor não turbulentos também ocorreram e não sendo medidos pela EC, o que também contribuiu para valores menores de λE, como discutido foi por Gao et al. (2017) e Gerken et al. (2018).

Majozi et al. (2017) relataram que na savana semiárida do Parque Nacional Kruger, África do Sul, o fechamento moderado (maior desequilíbrio) ocorreu durante a estação seca (EBR = 0,70), com o mesmo padrão observado na Amazônia Central (MICHILES e GIELOW, 2008). Por outro lado, o pior fechamento observado no presente estudo foi na estação de transição chuvosa-seca, com RBE de 0,70 em 2014 e 0,73 em 2015 (Tabela 3). Assim, durante a estação de transição chuvosa-seca, a Caatinga passou de uma condição de cobertura máxima da folha (estação chuvosa) para a condição oposta de pouca ou nenhuma cobertura foliar (estação seca). Durante esse período, a maioria das espécies arbóreas perdem suas folhas. Além disso, todas as espécies herbáceas morrem gradualmente. Consequentemente, durante a estação de transição chuvosa-seca, a cobertura vegetal tornou-se extremamente heterogênea, fazendo com que a RBE atingisse seus valores mais baixos. Por outro lado, durante a estação seca, a vegetação arbórea é principalmente desprovida de folhas e a vegetação herbácea é reduzida à serapilheira (ALTHOFF et al., 2016), formando uma cobertura de solo homogêneo e seco. Isso

permitiu inferir que, no bioma Caatinga, tanto a vegetação quanto a dinâmica climática desempenham um papel crítico no FBE.

Valores da RBE superiores a 0,80 (ou superiores a 80%) foram tipicamente observados em florestas (WILSON et al., 2002; FOKEN, 2008; STOY et al., 2013; CHARUCHITTINPAN

et al., 2014; IMUKOVA et al., 2016). No entanto, Wilson et al. (2002) encontraram alta

variabilidade nos valores da RBE nos sítios FLUXNET, com variações de 0,34 a 1,60 e cerca de 40% dos locais com RBE < 0,80. O valor médio de RBE determinado no presente estudo foi de 0,75, concordando com os resultados analisados anteriormente.

Em relação à regressão anual entre 𝜆𝐸 + 𝐻 e Rn − G, o FBE foi de 89% em 2014 (Figura 12a) e 95% em 2015 (Figura 12b). Os anos estudados mostraram inclinações e interceptos comparáveis aos anteriormente relatados em florestas tropicais e de clima temperado (VOURLITIS et al., 2008; GIAMBELLUCA et al., 2009; DEL CASTILLO et al., 2018; GERKEN et al., 2018), incluindo o estudo de Wilson et al. (2002), que analisou 22 conjuntos de dados de diferentes locais (biomas agrícolas e nativos) da rede FLUXNET.

Os valores da RBE de 0,75 (2014) e 0,76 (2015) também estão de acordo com os valores reportados na literatura. Especificamente, nas regiões de savana semi-áridas da África do Sul (MAJOZI et al., 2017) e da Amazônia Central (MICHILES e GIELOW, 2008) as inclinações encontradas foram de cerca de 0,90, enquanto na área florestal foram de 0,98 (ZERI e SÁ, 2010). Os maiores valores de inclinação encontrados nesses três estudos podem ser explicados devido à incorporação do termo armazenamento de energia, o que a princípio, foi negligenciado. Por outro lado, se comparado a estudos anteriores em sítios da Caatinga (SILVA

et al., 2017; PIRES et al., 2017), as inclinações encontradas no presente estudo foram maiores,

ressaltando que a área dessa pesquisa é coberta pela Caatinga preservada.

Agora, comparando-se as regressões entre 𝜆𝐸 + 𝐻 + 𝑆𝑎 + 𝑆𝑞 + 𝑆𝑝 e Rn − G (Figura 12c e d), verificou-se que com a introdução dos termos menores de armazenamento na análise do FBE, resultou num pequeno aumento no fechamento. Assim sendo, obteve-se um pequeno aumento nos valores da inclinação e intercepto e valores iguais dos coeficientes de determinação (R2_{). Com os pequenos aumentos observados nestes coeficientes, ou seja, valores}

mais próximos de 1, pode-se considerar como um bom indicativo de que se quantificou de maneira adequada o BE no bioma estudado. No entanto, ressalta-se que erros associados à cálculos ou medições existem, de forma que uma melhoria nos resultados com a introdução desses termos, pode estar relacionada com uma compensação de erros (MICHILES e GIELOW, 2008).

Figura 12 – Regressão ortogonal entre dados de 30 min de λE + H e Rn - G em (a) 2014 e (b) 2015; λE + H + Sa + Sq + Sp e Rn – G em (c) 2014 e (d) 2015. Os resultados da regressão incluindo a equação de melhor ajuste e o coeficiente de determinação (R2₎

Fonte: O autor (2019).

A Tabela 3 e a Figura 12 mostram que durante o ano de 2015 o FBE foi consideravelmente melhor do que em 2014. A explicação mais provável para o melhor fechamento em 2015 foi baseada em aspectos de turbulência atmosférica em que apresentou maior intensidade durante este ano, como mostrado na variação diária da velocidade de fricção (𝑢_∗), que apresentou o mesmo comportamento bimodal, porém com valores sempre maiores no

Figura 13 – Ciclo médio diário da velocidade de fricção durante os anos estudados com barras verticais de desvio padrão

Fonte: O autor (2019).

O importante papel da intensidade da turbulência no FBE também foi observado através da relação entre a RBE e o 𝑢_∗ (Figura 14a e 14b). De acordo com a Figura 14a, 14b e Tabela 4, os valores da RBE superiores a 0,70 ocorreram para 𝑢∗ ≥ 0,3 m s-1 em todo o período (todas as estações) em 2014 e para 𝑢_∗ ≥ 0,4 m s-1 _{em 2015 ( Tabela 4). Por outro lado, em ambos os anos,}

valores da RBE > 0,70 foi alcançado para 𝑢∗ > 0.20 m s−1 na estação chuvosa, enquanto na estação seca foi alcançada para 𝑢_∗ > 0.40 m s−1 (Tabela 4).

Durante a estação de transição seca-chuvosa, foi encontrado um valor da RBE superior a 0,70 para 𝑢_∗ > 0.30 m s−1 _{em 2014 e para 𝑢}

∗ > 0.40 m s−1 em 2015. A diferença observada entre os dois anos foi devido a diferentes volumes de chuvas durante esta temporada. Durante a estação de transição chuvosa-seca, valores da RBE maiores que 0,70 foram observados, em ambos os anos, para 𝑢_∗ > 0.40 m s−1_.

Figura 14 – O efeito de 𝑢_∗ na RBE durante o dia em a) 2014 e b) 2105

Fonte: O autor (2019).

A associação entre a intensidade da turbulência e o FBE foi discutida anteriormente na literatura (MASSMAN e LEE, 2002; PAPALE et al., 2006; MOFFAT et al., 2007), que relataram limitações durante períodos de baixa turbulência, incluindo subestimações sistemáticas do fluxo. Assim, é esperado um melhor fechamento durante períodos de alta turbulência, de acordo com estudos anteriores (BARR et al., 2006; LIU et al., 2010; SÁNCHEZ

et al., 2010; STOY et al., 2013). Desta forma, o melhor ajuste para o BE foi alcançado com

obtidos com dados de diferentes biomas (WILSON et al., 2002; SÁNCHEZ et al., 2010; STOY

et al., 2013; MCGLOIN et al., 2018). Além disso, valores da RBE negativos foram observados

durante as estações de transição e na estação seca (Tabela 4), indicando fluxos reversos durante condições estáveis, como observado em estudos anteriores (por exemplo, FRANSSEN et al., 2010; STOY et al., 2013; MCGLOIN et al., 2018).

A influência do aumento da cobertura vegetal na Caatinga no FBE pode ser observada pela análise da Tabela 4 juntamente com a Figura 3. Durante a estação chuvosa (NDVI maior que 0,70, Figura 3), valores da RBE > 0,80, típica das florestas de acordo com a literatura (WILSON et al., 2002; FOKEN, 2008; STOY et al., 2013; CHARUCHITTINPAN et al., 2014; IMUKOVA et al., 2016) foi obtido em cerca de 60% dos dados (médias de meia-hora), enquanto que durante a estação seca (NDVI menor que 0,30, Figura 3) o referido limiar foi observado em cerca de 40% dos dados analisados. Vale salientar que, durante a estação chuvosa, valores da RBE > 0,80 foi atingido quando 𝑢_∗ > 0.30 m s−1_{, enquanto que na estação seca, para atingir} esse grau de fechamento, foi necessário valores de 𝑢_∗ > 0.60.

Esses resultados indicaram uma forte relação entre componentes do BE, NDVI e precipitação (SOUZA et al., 2016; SILVA et al., 2017; PIRES et al., 2017; SILVA et al., 2017). Durante a culminação das atividades fisiológicas e metabólicas das plantas, maiores porções de λE foram necessárias, pois as trocas de vapor d'água e CO2 são intensas, pois as plantas decíduas

costumam ter alta condutância estomática e consequentemente altas taxas de fotossíntese e transpiração em condições favoráveis de disponibilidade hídrica (LAMBERS et al., 2008). O efeito direto desses fatores foi a redução de λE, sendo Rn majoritariamente convertido em H. Esse comportamento é diferente quando comparado ao que ocorre em matas ciliares e florestas na bacia amazônica, onde a diminuição dos valores de λE não é tão pronunciada devido ao denso dossel que limita a evaporação e ao fato de essas árvores terem raízes profundas acessando reservas de água mais profundas.

Tabela 4 – Valores médios da razão do balanço de energia (RBE) em relação a velocidade de fricção (𝑢_∗) de cada estação e todos os dados para o ano de 2014 e 2015, com desvio padrão e o número de amostras (entre parênteses). Valores da RBE maiores que 0,80 são destacados em cinza.

Seca-Chuvosa Chuvosa Chuvosa-Seca Seca Todos os dados

0 ≤ 𝑢_∗ < 0,1 2014 0,25 ± 0,35 (64) 0,54 ± 0,48 (480) -0,02 ± 0,23 (81) -0,08 ± 0,43 (61) 0,40 ±0,49 (686) 2015 0,11 ± 0,35 (25) 0,20 ± 0,29 (63) 0,02 ± 0,25 (60) -0,21 ± 0,33 (30) 0,06 ± 0,32 (178) 0,1 ≤ 𝑢_∗ < 0,2 2014 0,50 ± 0,40 (130) 0,69 ± 0,33 (463) 0,25 ±0,71 (92) 0,14 ± 0,83(73) 0,55 ±0,51 (758) 2015 0,10 ± 0,43 (47) 0,46 ± 0,44 (140) 0,12 ± 0,46 (76) 0,11 ± 0,63 (94) 0,25 ±0,52 (357) 0,2 ≤ 𝑢_∗ < 0,3 2014 0,59 ± 0,71 (117) 0,79 ± 0,35 (454) 0,39 ± 1,05 (124) 0,54 ±0,57 (110) 0,66 ± 0,62 (865) 2015 0,52 ± 0,40 (90) 0,76 ± 0,28 (208) 0,34 ± 0,77 (110) 0,49 ± 0,54 (162) 0,57 ± 0,52 (570) 0,3 ≤ 𝑢∗ < 0,4 2014 0,71 ± 0,34 (324) 0,82 ± 0,24 (565) 0,66 ± 0,43 (196) 0,55 ± 0,61 (206) 0,72 ± 0,39 (1291) 2015 0,69 ± 0,29 (194) 0,86 ± 0,28 (275) 0,61 ± 0,59 (192) 0,58 ± 0,49 (343) 0,68 ± 0,45 (1004) 0,4 ≤ 𝑢_∗ < 0,5 2014 0,78 ± 0,24 (547) 0,84 ± 0,19 (493) 0,61 ± 0,80 (311) 0,70 ± 0,43 (387) 0,75 ± 0,44 (1738) 2015 0,78 ± 0,25 (252) 0,90 ± 0,41 (242) 0,71 ± 0,48 (284) 0,72 ± 0,36(568) 0,76 ± 0,39 (1346) 0,5 ≤ 𝑢_∗ < 0,6 2014 0,81 ± 0,21 (518) 0,84 ± 0,15 (301) 0,77 ± 0,63 (327) 0,74 ± 0,40 (486) 0,79 ± 0,39 (1632) 2015 0,85 ± 0,21 (406) 0,92 ± 0,24 (264) 0,80 ± 0,47 (344) 0,77 ± 0,34 (671) 0,82 ± 0,34 (1685) 0,6 ≤ 𝑢_∗ < 0,7 2014 0,82 ± 0,21 (326) 0,84 ± 0,40 (87) 0,85 ± 0,69 (208) 0,80 ± 0,31 (482) 0,82 ± 0,40 (1113) 2015 0,86 ± 0,18 (300) 1,00 ± 0,29 (144) 1,00 ± 2,58 (253) 0,81 ± 0,26 (596) 0,88 ± 0,45 (1293) 0,7 ≤ 𝑢_∗ < 0,8 2014 0,84 ± 0,24 (103) 0,90 ± 0,36 (14) 0,83 ± 0,17 (89) 0,85 ± 0,31 (295) 0,84 ± 0,28 (501) 2015 0,89 ± 0,15 (138) 1,04 ± 0,55 (64) 0,96 ± 0,51 (137) 0,85 ± 0,18 (294) 0,90 ± 0,33 (633) 0,8 ≤ 𝑢_∗ < 0,9 2014 0,93 ± 0,77 (17) 1,30 ± 0,82 (6) 0,87 ± 0,09 (31) 0,86 ± 0,11 (81) 0,89 ± 0,34 (135) 2015 0,91 ± 0,12 (21) 0,95 ± 0,33 (16) 1,00 ± 0,48 (47) 0,85 ± 0,17 (88) 0,91 ± 0,30 (172) 0,9 ≤ 𝑢∗ ≤ 1,0 2014 0,90 ± 0,01 (2) 1,20 ± 2,20 (4) 0,93 ± 0,14 (4) 0,87 ± 0,09 (16) 0,93 ± 0,77 (26) 2015 1,21 ± 0,51 (5) 0,77 ± 0,33 (6) 0,93 ± 0,11 (12) 1,04 ± 0,72 (16) 0,99 ± 0,54 (39)

Como discutido anteriormente, o melhor FBE em 2015 se comparado a 2014 foi evidente. A explicação mais provável para o melhor fechamento em 2015 foi baseada em aspectos da turbulência atmosférica que foi mais intensa este ano, como mostrado pela variação diária da velocidade do vento (Figura 8 e Figura 9) e velocidade de fricção (Figura 13), que foram mais intensas em 2015 do que em 2014.

A sazonalidade da velocidade e direção do vento no Nordeste do Brasil é modulada principalmente pelos processos de larga escala associados à alta variabilidade subtropical do Atlântico Sul (GILLILAND e KLEIN, 2018a). A variabilidade interanual da velocidade do vento (Figura 8) é fortemente influenciada pelas fases do ENSO, assim durante os anos El Niño (por exemplo, 2015) a velocidade do vento é maior em comparação com La Niña (2014) ou anos neutros, como relatado em estudos anteriores (ROPELEWSKI e HALPERT, 1987; SANTOS; SANTOS e SILVA, 2013; GILLILAND e KLEIN, 2018b).

Para confirmar ou recusar a hipótese de que o melhor FBE observado em 2015, se comparado a 2014, foi devido à maior turbulência causada por ventos mais fortes em 2015, calculou-se os valores anuais dos coeficientes 𝑅_𝑤𝑞 e 𝑅_𝑤𝑇. A Figura 15a e a Figura 15b mostram a relação entre a RBE e 𝑅_𝑤𝑞 e 𝑅_𝑤𝑇, respectivamente. Os dados de 𝜆𝐸 + 𝐻 e 𝑅𝑛 − 𝐺 usados para calcular os valores de RBE foram agrupados em 10 categorias de 𝑅𝑤𝑞 e 𝑅𝑤𝑇 usando percentis como descrito por McGloin et al. (2018). Ainda de acordo com McGloin et al. (2018), podendo haver relações entre 𝑅_𝑤𝑞 e 𝑅_𝑤𝑇 e 𝜉 e 𝑢_∗ (variáveis que são conhecidas por influenciarem o FBE), os dados 𝜆𝐸 + 𝐻 e 𝑅𝑛 − 𝐺 foram limitados a períodos diurnos quando 𝜉 < -0.10 e 𝑢_∗ > 0.30 m s-1_.

A Figura 15a mostra que a relação entre a RBE e 𝑅_𝑤𝑞 não é direta. Observou-se que para 𝑅_𝑤𝑞menor que 0,27 em 2014 e menor que 0,31 em 2015 a relação foi inversa, ou seja, a RBE diminuiu quando 𝑅_𝑤𝑞aumentou. A relação tornou-se direta para valores 𝑅_𝑤𝑞superiores aos pontos críticos acima mencionados (0,27 em 2014 e 0,31 em 2015). A partir desses valores, pode-se notar claramente que a RBE aumentou com o aumento de 𝑅_𝑤𝑞. A relação entre RBE e 𝑅_𝑤𝑇, no entanto, foi direta e a RBE claramente aumentou com o aumento de 𝑅_𝑤𝑇em todas as suas faixas.

Figura 15 – O efeito de a) 𝑅_𝑤𝑞 e b) 𝑅_𝑤𝑇 na RBE durante o dia

Fonte: O autor (2019).

O efeito da turbulência no FBE foi evidenciado pela relação direta entre a RBE e o 𝑢_∗ (Figura 14a, Figura 14b), no qual a RBE aumentou com o aumento da intensidade do 𝑢∗. Essa relação já foi discutida anteriormente na literatura (MCGLOIN et al., 2018). Quanto aos valores 𝑅𝑤𝑞 e 𝑅𝑤𝑇, também é evidente que durante 2015 eles assumiram valores mais elevados do que em 2014. Isto implica que durante 2014 houve maiores diferenças de fase entre os sinais

verticais de velocidade do vento e vapor de água e entre os sinais verticais de velocidade do vento e temperatura, que são causadas por grandes turbilhões (ligados a arrastamento e advecção) (GAO et al., 2017; MCGLOIN et al., 2018) que incorreram em maiores resíduos no BE neste ano em comparação a 2015 durante todas as estações (Tabela 2). A Figura 15a e a Figura 15b mostram que a RBE aumentou, uma vez que os referidos coeficientes também aumentaram, especialmente 𝑅_𝑤𝑇. O melhor FBE em 2015 ocorreu, provavelmente, devido a turbulência mais intensa (𝑢∗ mais intenso) em 2015, combinada com maiores resíduos de BE observados em 2014.

A relação entre a RBE e as condições de instabilidade de superfície é apresentada na Figura 16a (2014) e Figura 16b (2015), que indicaram valores mais altos da RBE (de 0,73 a 0,92) ocorrendo em condições muito instáveis (𝜉 < −0,50) a condições levemente instáveis (−0,50 ≤ 𝜉 < −0,10), representando aproximadamente 50% dos dados durante o período de estudo, exceto durante o período de transição chuvosa-seca e estação seca em 2014 (Tabela 5) em que os valores da RBE foram menores.

Em condições neutras (−0,10 ≤ 𝜉 ≤ 0,10)os valores da RBE variaram de 0,64 (estação seca de 2014) a 0,81 (estação chuvosa de 2015). Por outro lado, em condições estáveis (𝜉 ≥ 0,10), que acontecem principalmente durante os períodos de transição (nascer e pôr do sol), os valores da RBE foram muito baixos (predominantemente abaixo de zero), embora esta condição representou menos de 10% de todos os dados durante todas as estações (Tabela 5). Esse comportamento foi observado porque levou-se em consideração apenas os dados diurnos para esses cálculos, conforme realizado por Stoy et al. (2013) e McGloin et al. (2018) em estudos anteriores.

O modesto fechamento de balanço de energia (RBE  0.69) sob condições instáveis e levemente instáveis durante a transição chuvosa-seca e estação seca em 2014 provavelmente esteve associado às diferenças entre os sinais verticais de velocidade do vento e vapor de água e velocidade vertical do vento e temperatura, como sugerido anteriormente. Durante as referidas estações o saldo residual de energia correspondeu a mais de 25% do Rn, que eram os maiores valores encontrados em todo o período estudado. Valores da RBE negativos (Tabela 5) foram observados durante as estações de transição e na estação seca e indicaram que os fluxos foram revertidos durante condições estáveis durante esses períodos, semelhante ao que foi relatado em estudos anteriores (FRANSSEN et al., 2010; STOY et al., 2013; MCGLOIN et al., 2018).

Figura 16 – O efeito de 𝜉 na RBE durante o dia em a) 2014 e b) 2015

Tabela 5 – Valores médios da razão do balanço de energia (RBE) em relação às 4 classes do parâmetro de estabilidade (ξ) de cada estação e todos os dados para o ano de 2014 e 2015, com desvio padrão e o número de amostras (entre parênteses).

Seca-Chuvosa Chuvosa Chuvosa-Seca Seca Todos os dados

ξ < – 0,5 2014 0,80 ± 0,22 (195) 0,80 ± 0,31 (826) 0,45 ± 0,45 (82) 0,65± 0,40 (116) 0,76 ± 0,33 (1219) 2015 0,80 ± 0,20 (104) 0,86 ± 0,22 (165) 0,73± 0,29 (78) 0,84 ± 0,20 (226) 0,83 ± 0,22 (573) – 0,5 ≤ ξ < –0,1 2014 0,82 ± 0,16 (1092) 0,81 ± 0,21 (1079) 0,69 ± 0,32 (536) 0,79 ± 0,24 (872) 0,79 ± 0,23 (3579) 2015 0,86 ±0,15 (662) 0,92 ± 0,25 (642) 0,83± 0,20 (493) 0,83 ± 0,15 (1270) 0,86 ± 0,19 (3064) – 0,1 < ξ < 0,1 2014 0,68 ± 0,38 (865) 0,75 ± 0,40 (685) 0,66 ± 0,83 (776) 0,66 ± 0,54 (1188) 0,68 ± 0,56 (3514) 2015 0,73 ±0,33 (675) 0,81 ± 0,43 (542) 0,74± 1,50 (879) 0,63 ± 0,59 (1306) 0,71 ± 0,85 (3402) ξ ≥ 0,1 2014 -0,10 ±1,07 (56) 0,41 ± 0,50 (275) -0,04 ± 1,11 (69) -0,15 ± 0,84 (31) 0,23 ± 0,78 (431) 2015 -0,13 ±0,24 (37) 0,15 ± 0,42 (102) -0,32 ± 0,66 (81) -0,43 ± 0,38 (64) -0,15 ± 0,53 (284)