Estimativa da evapotranspiração de referência pela equação de Hargreaves em clima subtropical

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Layla Gerusa Souza [UNESP]
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/150097
Resumo: Uma forma de verificar a eficiência de métodos de estimativa da evapotranspiração de referência (ET0) e realizar comparativo com a equação de Penman-Monteith FAO-56, recomendado pela FAO. Objetivou-se com o desenvolvimento avaliar a equação de Hargreaves, comparando-a com a equação de Penman-Monteith FAO-56, a fim de verificar a possibilidade de estimar-se a evapotranspiração de referência para as condições climáticas do município de Jaboticabal, em SP, bem como fazer a calibração local desta equação. Para esse fim, foram utilizados dados do período de 01/01/2009 a 31/12/2015 de uma estação meteorológica automatizada instalada na área experimental do Departamento de Engenharia Rural da FCAV/UNESP, Câmpus de Jaboticabal, SP. Por intermédio da estação meteorológica, foram obtidas medidas da radiação solar global, radiação líquida, temperatura do ar, umidade relativa do ar, velocidade do vento. A análise dos resultados foi realizada aplicando-se técnicas que verificam a integridade dos dados meteorológicos e utilizando metodologias de análise dos dados médios e desvios padrões da ETo. Foi realizada a calibração local da equação de Hargreaves por meio do ajuste do parâmetro empírico HE (expoente empírico de Hargreaves) da equação. A integridade dos dados da estação meteorológica foi aceitável. O resultado de avaliação do método, utilizando a metodologia de análise de desvios padrões diários da ETo, considerando-se a equação de Penman-Monteith FAO-56 como padrão, indica que foi estabelecida uma relação linear, portanto, podem ser comparados. Conclui-se que equação de Hargreaves é uma opção para estimar os valores de ETo em clima do tipo subtropical, em locais em que a disponibilidade de dados climáticos é limitada.
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