用经验方程估计Nossa Senhora da gloria - SE市的参考蒸散量

Rafael Barros Santos, B. S. Santos, Rayanne Thalita de Almeida Souza, Thiago Limoeiro Ricarte, J. T. C. Júnior
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摘要

文摘:蒸散研究对于正确利用水资源、可持续管理水资源具有重要意义。因此,本研究的目的是评估、比较和推荐一种或多种估算巴西Sergipe Nossa Senhora da gloria地区蒸散量的方法。2018年1月至2019年12月的数据来自位于Embrapa实验单元Nossa Senhora da gloria校区的气象站。采用粮农组织标准的Blaney-Criddle、Camargo、Linacre、Jensen-Haise、Hargreaves & Samani和Penman-Momteih方法。估计的值,通过这些方法进行了比较与笔者的方法获得的-Monteith,算数经理通过相关指标的统计指数,确定系数(r2),皮尔逊相关系数(r),标准差估计值(ess)的性能指标c。在关系绩效的指标,被归类为方法,布莱尼-Criddle(糟糕的),Camargo(坏),林纳克(),Jensen-Haise(非常好)和Hargraves & Samani(非常好)。因此,Jensen-Haise方法最适合在研究区域用较少的气候变量估算参考蒸散量。
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Estimativas da evapotranspiração de referência por equações empíricas para o município de Nossa Senhora da Glória – SE
Resumo: O estudo da evapotranspiração é de fundamental importância na correta utilização dos recursos hídricos, para o gerenciar de forma sustentável. Com isso, objetivou-se com esse trabalho avaliar, comparar e recomendar um ou mais métodos de estimativa de evapotranspiração com menor número de variáveis meteorológicas para a região de Nossa Senhora da Glória, Sergipe. Os dados de janeiro de 2018 a dezembro 2019, foram obtidos da estação meteorológica localizada na unidade experimental da Embrapa, campus Nossa Senhora da Glória. Foram aplicados os métodos de Blaney-Criddle, Camargo, Linacre, Jensen-Haise, Hargreaves & Samani e Penman-Momteih, que é o padrão da FAO. Os valores estimados por meio destes métodos foram comparados com os obtidos do método de Penman-Monteith, sendo avaliados através dos indicadores estatísticos do índice de concordância de Willmott, coeficiente de determinação (r2), coeficiente de correlação de Pearson (r), erro padrão de estimativa (SEE) e do índice de desempenho c. Em relação desempenho do índice c, os métodos foram classificados como, Blaney-Criddle (péssimo), Camargo (mau), Linacre (bom), Jensen-Haise (muito bom) e Hargraves & Samani (muito bom). Portanto o método de Jensen-Haise foi o mais indicado para estimar evapotranspiração de referência com menor número de variáveis climáticas, na região de realização do estudo.
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