出版社：Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências
摘要：A evapotranspiração é uma variável importante no ciclo hidrológico e um dos principais componentes do balanço hídrico no solo. O uso de equações simplificadas é uma alternativa potencial para estimar a evapotranspiração de referência (ET0) quando os dados meteorológicos são limitados. O objetivo deste estudo foi testar diferentes métodos para estimar a ET0 usando a equação de Hargreaves-Samani (HS) sob diferentes condições meteorológicas. A ET0 foi calibrada com HS, ajustando o coeficiente de HS (HC), utilizando diferentes métodos. O ajuste por regressão linear também foi realizado. A ET0 também foi estimada usando os métodos originais de HS e Penman-Monteith FAO-56 com dados climáticos limitados (PML). O desempenho dos métodos (erro absoluto médio, mm dia-1) para estimar a evapotranspiração, baseado em Penman-Monteith, foram: PML (1,46); HS (0,68); Vanderlinden et al. (2004) (0,81); Martí et al. (2015) (0,77); e regressão linear (0,53). O método PML apresentou o pior desempenho. O ajuste por regressão linear apresentou um desempenho melhor que os ajustes usando do HC, melhorando as estimativas de ET0 em até 30%, sendo considerado o mais recomendável dos métodos testados.
其他摘要：The evapotranspiration is an important variable in the hydrological cycle and one of the main components of water balance in the soil. The use of simplified equations is a potential alternative to estimate reference evapotranspiration (ET0) when there is limited meteorological data. The objective of this study was to test different methods to estimate ET0 using the Hargreaves-Samani equation (HS) under different meteorological conditions. ET0 was calibrated with HS, adjusting the HS coefficient (HC), using different methods. Adjustment by linear regression was also performed. ET0 was also estimated using the original HS and Penman-Monteith FAO-56 methods with limited climatic data (PML). The performance of the methods (mean absolute error, mm day-1) to estimate evapotranspiration, based on Penman-Monteith, were: PML (1.46); HS (0.68); Vanderlinden et al. (2004) (0.81); Martí et al. (2015) (0.77); and linear regression (0.53). The PML method presented the worst performance. Adjustment by linear regression presented a better performance than the adjustments of HC, improving the ET0 estimates by up to 30%, and it is considered the most recommendable of the methods tested.
