ESTIMATIVAS DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA PARA O MUNICÍPIO DE APODI, RN

Leandro Moscoso Araújo, F. Bezerra, P. F. Borges, Alécio Rodrigues Pereira, Janielly Silva Costa Moscôso, L. S. Araújo
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Abstract

A estimativa da evapotranspiração é um relevante componente no manejo da irrigação e, sua mensuração envolve diversos parâmetros que podem dificultar na sua obtenção. O trabalho objetivou comparar modelos matemáticos para determinação da evapotranspiração de referência para o município de Apodi, RN. Foram utilizados dados atmosféricos dos meses de setembro à dezembro de 2008 e 2009, fornecidos pelo Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). A evapotranspiração de referência foi estimada pelos modelos de Penman-Monteith (Padrão da FAO), Jensen-Haise, Hargreaves-Samani e Makkink. Foi realizada análise de regressão linear entre os métodos alternativos e o método de Penman-Monteith com os dados de 2008. A partir dos modelos de regressão, os dados foram ajustados pelo coeficiente de regressão para os anos de 2008 e 2009. A partir desses dados simulados, calculou-se os índices de Willmott (d), de Pearson (), de confiabilidade e, a percentagem do desvio (PD). Resultados mais precisos foram encontrados em modelos que utilizam a radiação solar como variável, diferentemente daquele que utilizou apenas a temperatura do ar e a umidade relativa do ar. Os melhores desempenhos foram encontrados para os métodos de Jensen-Haise e Makkink, obtendo correlações classificados como “muito alta”. Contudo, os melhores métodos a serem aplicados para a região de Apodi-RN, entre os meses de setembro e dezembro, são o de Jensen-Haise ajustado pelo fator de 0,65 e o de Makkink.
对阿波迪市参考蒸散量的估计,RN
蒸散量的估计是灌溉管理的一个重要组成部分,它的测量涉及几个可能使其难以获得的参数。本研究旨在比较确定阿波迪市参考蒸散量的数学模型。使用了国家气象研究所(INMET)提供的2008年9月至12月和2009年的大气数据。采用Penman-Monteith(粮农组织标准)、Jensen-Haise、Hargreaves-Samani和Makkink模型估算了参考蒸散量。用2008年的数据对替代方法和Penman-Monteith方法进行了线性回归分析。从回归模型中,采用回归系数对2008年和2009年的数据进行了调整。从这些模拟数据,计算了皮尔森威尔指数(d)()、可靠性和偏移(PD)的股份。以太阳辐射为变量的模型得到了更准确的结果,而仅以空气温度和相对湿度为变量的模型得到了更准确的结果。Jensen-Haise和Makkink方法的性能最好,相关性分类为“非常高”。然而,9月至12月间对Apodi-RN区域应用的最佳方法是经0.65因子调整的Jensen-Haise方法和Makkink方法。
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