AJUSTE DOS COEFICIENTES DAS EQUAÇÕES DE ESTIMATIVA DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA PARA SÃO MATEUS, ES

Resumo

AJUSTE DOS COEFICIENTES DAS EQUAÇÕES DE ESTIMATIVA DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA PARA SÃO MATEUS, ES

RAMON AMARO DE SALES¹; EVANDRO CHAVES DE OLIVEIRA²; MARCUS JOSÉ ALVES LIMA³; EDUARDO MONTEIRO GELCER⁴; ROBSON ARGOLO DOS SANTOS⁵ E CÁSSIO FURTADO LIMA²

¹Programa de Pós-graduação em Produção Vegetal, Universidade Federal do Espírito Santo, CEP: 29500-000, Alegre-ES, E-mail: ramonamarodesales@gmail.com;

²Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo Campus Itapina, CEP 29709-910, Colatina-ES,  E-mail: echoliveira@gmail.com; cassio.engenhariaflorestal@yahoo.com.br;

³Universidade Federal Rural da Amazônia, Campus Capitão Poço, CEP 66077-530, Belém-PA, E-mail: marcuslima01@yahoo.com.br;

⁴University of Florida, Department of Agricultural and Biological Engineering, Gainesville, Florida, 32608 - United States. E-mail: egelcer@ufl.edu;

⁵Programa de Pós-graduação em Engenharia Agrícola, Universidade Federal de Viçosa, CEP 36570-900, Viçosa-MG, E-mail: argolo.agro@gmail.com.

1 RESUMO

O objetivo deste trabalho foi ajustar métodos empíricos para estimativa da evapotranspiração de referência em escala diária para a região de São Mateus, ES, através de dados da estação meteorológica do Instituto Nacional de Meteorologia. Para tanto, foi utilizado uma série histórica de 15 anos (2000 – 2015), sendo que os primeiros 14 anos foram considerados para ajustar os parâmetros e ao ano de 2015 foram atribuídos dados independentes para validação dos ajustes. O método FAO-56 PM foi referência para a avaliação dos demais métodos, dentre eles: Priestley-Taylor, Tanner-Pelton, Turc, Jensen-Haise, Makkink, Camargo, Hamon, Hargreaves e Samani, Linacre e Benevides Lopes. O desempenho dos métodos foi analisado pelo coeficiente de determinação (R²), índice de concordância de Willmott (d), raiz do erro quadrático médio normalizado (RMSEn) e soma do erro absoluto (SEA). Os resultados obtidos mostraram que os métodos que utilizaram a radiação solar como variável preditora foram mais precisos que aqueles que utilizaram somente temperatura e/ou umidade relativa do ar. Os métodos de maior desempenho foram Turc, Jensen e Haise, Priestley e Taylor, Tanner e Pelton e Makkink, os quais apresentaram valores de RMSEn variando entre 3 – 5% e d igual a 0,99, enquanto os demais apresentaram RMSEn de 21 – 29% e d inferior a 0,81, mesmo após o ajuste.

Palavras-chave: Penman-Monteith-FAO, irrigação, necessidade hídrica, meteorologia agrícola

SALES, R. A.; OLIVEIRA, E. C.; LIMA, M. J. A.; GELCER, E. M.; SANTOS, R. A.; LIMA, C. F.

ADJUSTMENT OF COEFFICIENTS OF REFERENCE EVAPOTRASPIRATION ESTIMATE EQUATIONS FOR  SÃO MATEUS, ES

2 ABSTRACT

The objective of this work was to adjust empirical methods to estimate reference evapotranspiration (ETo) at daily scale for São Mateus, ES region by using weather data from the National Institute of Meteorology. Fifteen years of data (2000 – 2015) were used, with the first 14 years used to adjust parameters and independent data were assigned to the year 2015 to validate the adjustments. The FAO-56 PM method was the reference to evaluate the other ones: Priestley-Taylor, Tanner-Pelton, Turc, Jensen-Haise, Makkink, Camargo, Hamon, Hargreaves the Samani, Linacre the Benevides Lopes. The performance of the methods was analyzed by the coefficient of determination (R2), index of Willmott (d), normalized root mean squared error (RMSEn) and absolute error of the sum (SEA). The results obtained demonstrated that the methods using  solar radiation as predictor variable were more accurate than those in which only temperature and/or relative humidity of the air  were used. The methods with better performance were Turc, Jensen-Haise, Priestley-Taylor, Tanner-Pelton, and Makkink, which presented values of RMSEn varying between 3 – 5% and d equal to 0.99, while the others presented RMSEn of 21 – 29% and d lower than 0.81, even after adjustment.

Keywords: Penman – Monteith - FAO, irrigation, water need, agricultural meteorology