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ANÁLISE COMPARATIVA DOS MÉTODOS DE ESTIMATIVA DA TAXA
DE EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA PARA A REGIÃO SUL DO
BRASIL
Pedro Freitas Ferreira1*; Daniel Gustavo Allasia Piccilli2; Denise Ester Ceconi³; Jessica Ribeiro
Fontoura4; Raviel Eurico Basso5
Resumo- A presente análise teve como objetivo comparar diferentes metodologias indiretas de
estimativa da taxa de evapotranspiração de referência (ETo) para a Região Sul do Brasil, visando
sugerir alternativas para o método recomendado (Penman-Monteith-FAO56), quando necessário.
Os métodos analisados foram: Hargreaves-Samani, Priestley-Taylor, Camargo, Mccloud,
McGuiness-Bordne, Romanenko, Radiação-Temperatura, Tanner-Pelton e Thornthwaite. As
estimativas de ETo de cada método foram comparadas com as estimativas do método recomendado
através de índices estatísticos: correlação, concordância, confiança e erro padrão. De acordo com
esses índices o método da Radiação-Temperatura teve a melhor aproximação para a maioria dos
municípios analisados, onde a exceção foi o município de Rio Grande, RS. As piores aproximações
foram geradas pelo método de Priestley-Taylor, apresentando exceções: Rio Grande e Torres no
estado do RS, Florianópolis em SC e Maringá no PR. Apesar de haver uma tendência na Região Sul
do Brasil para a melhor e pior aproximação, é preciso analisar a variação e a precisão requerida em
cada município, para determinação do método que melhor substitui Penman-Monteith.
Palavras-chave: Estimativa; ETo; métodos.
COMPARATIVE ANALYSIS OF EVAPOTRANSPIRATION
ESTIMATING METHODS FOR THE SOUTH REGION OF BRAZIL
Abstract - The main purpose of this analysis was to compare different evapotranspiration
estimating methods for South Region of Brazil, aiming to suggest alternatives to the recommended
method (Penman-Monteith-FAO 56) when necessary. The following methods were analyzed:
Hargreaves-Samani, Priestley-Taylor, Camargo, Mccloud, McGuiness-Bordne, Romanenko,
Radiation-Temperature, Tanner-Pelton and Thornthwaite. The results obtained from each method
were compared with the recommended method results by statistical coefficients of determination
such as correlation, concordance, reliability and error standard. The statistical coefficients pointed
out that the method Radiation-Temperature best approached the values of the recommended
method, being classified as excellent for most of the cities, presenting as an exception the city of
Rio Grande. The worst approaches were generated by the Priestley-Taylor method, presenting
exceptions such as the cities Rio Grande, Torres, Florianopolis and Maringa. Although there is
a trend in the south of Brazil for the best approach, it is important to analyze the variation for each
city and the required accuracy when choosing which method to use to replace Penman-Monteith.
Keywords – Estimative; ETo; methods.
1
*Acadêmico de Engenharia Sanitária e Ambiental/UFSM. [email protected]
Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Sanitária e Ambiental/UFSM, [email protected]
3
Pós-doutoranda do PPG em Engenharia Ambiental; Professora Substituta do Departamento de Engenharia Sanitária e Ambiental/UFSM.
[email protected]
4
Acadêmica de Engenharia Sanitária e Ambiental/UFSM. [email protected]
5
Doutorando do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil/UFSM. [email protected]
2
XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos
1
INTRODUÇÃO
Frente aos atuais cenários de uma possível mudança do clima surge a preocupação de como
isto pode afetar os componentes do ciclo hidrológico de ecossistemas terrestres e consequentemente
a disponibilidade de recursos hídricos e a duração dos períodos de estiagem e enchente. O conteúdo
de água no solo é um dos componentes do ciclo hidrológico que influencia diretamente a
quantidade de água disponível para as culturas agrícolas, o que por sua vez afeta o seu
desenvolvimento, crescimento e rendimento, e a necessidade de irrigação (Streck e Alberto, 2006).
A determinação da quantidade de água necessária para as culturas é um dos principais
parâmetros para o correto planejamento, dimensionamento e manejo de qualquer sistema de
irrigação. Sua quantificação é realizada fazendo-se o balanço hídrico da camada do solo ocupada
pelo sistema radicular da cultura, o qual tem, na “evapotranspiração” e na precipitação
pluviométrica, seus principais componentes (Bernado, 1995; Bernardo et al., 1996).
Neste sentido Allen et al., destacam que a escassez dos recursos hídricos pede um
planejamento eficaz do aproveitamento da água, tornando indispensável o desenvolvimento de
metodologias que permitam estimar a demanda hídrica com maior precisão, principalmente para os
cultivos agrícolas. Sendo assim, é importante ressaltar que a disponibilidade hídrica para as culturas
não depende apenas das precipitações, mas também de outro parâmetro do balanço hídrico, que
corresponde às perdas de água do solo para a atmosfera por evaporação e por transpiração vegetal, a
evapotranspiração. No estado do Rio Grande do Sul, assim como nos outros estados do Sul do
Brasil, agroecossistemas são predominantemente não irrigados (Streck e Alberto, 2006). Em
agroecossistemas não irrigados, a disponibilidade de água para as culturas depende, entre outros
fatores, da quantidade de água armazenada no solo e da precipitação pluviométrica. A ETo é
imprescindível na quantificação da perda de água pelas grandes culturas, porque, quando ajustada a
condições específicas das culturas em fases do desenvolvimento, permite a estimativa da
evapotranspiração de uma cultura (ETc) (Allen et al., 1998).
A determinação direta da ETc é trabalhosa e custosa, tornando-se inviável estimar a ETc para
cada cultura de uma região, em função disso, se trabalha com a determinação indireta da taxa de
evapotranspiração de referência (ETo) por meio de métodos indiretos (Allen et al., 1998). Neste
sentido, Mendonça et al (2003), destacam que, por apresentarem custos elevados, o uso de métodos
diretos de determinação da evapotranspiração tem ficado restritos a instituições de pesquisas, tendo
sua utilização justificada na calibração regional de métodos indiretos. Diversos pesquisadores em
todo o mundo propuseram modelos indiretos para a estimativa da ETo, com as mais diferentes
concepções e número de variáveis envolvidas. Antes de se eleger o modelo a ser utilizado para a
estimativa da ETo, é necessário saber quais os elementos climáticos disponíveis; a partir daí,
verifica-se quais podem ser aplicados, uma vez que a utilização dos diferentes métodos para certo
local de interesse fica na dependência dessas variáveis.
As correlações entre os elementos meteorológicos medidos em condições padrões e a
evapotranspiração, também medida em condições padronizadas, permitiram a elaboração de
inúmeros métodos indiretos para estimar empiricamente a evapotranspiração de referência com base
em variáveis meteorológicas locais. Dentre estes métodos, a Organização das Nações Unidas para
Alimentação e Agricultura (FAO) aponta a equação de Penman-Monteith como método padrão,
porque é baseada em processos físicos e incorpora parâmetros fisiológicos e aerodinâmicos. A
XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos
2
diferença entre as condições climáticas e agronômicas nas quais os modelos para estimar a ETo
foram concebidos, em relação as condições dos locais onde estão sendo aplicados, justifica a
avaliação de desempenho dos mesmos (Allen et al., 1998).
Apesar do método Penman-Monteith-FAO56 ser considerado o mais apropriado para a
estimativa da ETo, pois propõe uma boa representação do fenômeno da evapotranspiração por meio
de dados meteorológicos observados na superfície, esses dados não estão sempre disponíveis,
resultando na impossibilidade da aplicação deste método e tornando necessário encontrar um
método alternativo. Buscam-se alternativas para a estimativa da evapotranspiração, seja pela falta
dos dados necessários para estimativa através do método recomendado ou pela fuga da
complexidade dos cálculos através de uma metodologia de mais fácil aplicação. Baseado nisso, o
presente trabalho teve como objetivo analisar comparativamente as taxas de evapotranspiração de
referência estimadas por diferentes métodos indiretos e as taxas estimadas pelo método
recomendado.
MATERIAIS E MÉTODOS
Os dados meteorológicos adotados para o cálculo da taxa de evapotranspiração de referência
(ETo) foram obtidos através do Banco de Dados Meteorológicos para Ensino e Pesquisa (BDMEP)
do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), provindos de estações de monitoramento com
séries históricas nos estados da Região Sul do Brasil. Os municípios selecionados forneceram dados
diários, para o período de 1º de janeiro de 2010 até 1º de janeiro de 2014, para as seguintes
variáveis atmosféricas: temperatura máxima; temperatura mínima; umidade relativa do ar e
velocidade do vento. A partir das variáveis obtidas foram calculadas as demais variáveis
necessárias. Então com o auxílio de planilha eletrônica de cálculo foi possível estimar as taxas de
evapotranspiração de referência baseando-se nas fórmulas dos métodos listados na Tabela 1,
estando na mesma tabela suas respectivas abreviações utilizadas neste trabalho, as fontes
bibliográficas, e o dados meteorologicos necessários para sua estimativa.
Tabela 1 - Abreviações, fontes bibliográficas e variáveis dos métodos analisados
Método
Penman-Monteith
Hargreaves-Samani;
Priestley-Taylor
Camargo
Mccloud
McGuiness-Bordne
Romanenko
Radiação-Temperatura
Tanner-Pelton
Thornthwaite
Abreviação
PM
H
PT
C
M
MB
R
RT
TP
T
Fonte bibliográfica
(ALLEN et al., 1998)
(ALLEN et al., 1998)
(PRIESTLEY e TAYLOR,1972)
(CAMARGO, 1971)
(JACOBS e SATTI, 2001)
(OUDIN et al., 2005)
(OUDIN et al., 2005)
(OUDIN et al., 2005)
(BERLATO e MOLION, 1981)
(THORNTHWAITE,1948)
Variáveis
S, RN, G, γ, T, U2, eS, e
Ro (mm/dia), Tmax, Tmin, T
S, γ, RN, G
Ro (mm dia-1), T
T
R0, λ, T
T, eS, e
λ, RG, Tmax
RN
Tm
Onde: S = declividade da curva de pressão (kPa °C-1); RN = saldo de radiação (MJ m-2 dia-1); G = fluxo de calor (MJ
m-2 dia-1); γ = constante psicrométrica (kPa °C-1); T = temperatura média (ºC); Tm = temperatura média mês (ºC); U2 =
velocidade do vento (m s-1); eS = pressão de saturação de vapor (hPa); e = pressão de vapor (hPa); Ro (mm/dia) =
radiação extraterrestre (mm dia-1); Tmax = temperatura máxima (ºC); Tmin= temperatura mínima (ºC); λ = calor latente
de vaporização (MJ kg-1); RG = radiação global (MJ m-2 dia-1); R0 = radiação extraterrestre (MJ m-2 dia-1).
XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos
3
A análise comparativa das estimativas por diferentes métodos em relação ao método
recomendado foi dada a partir dos seguintes parâmetros estatísticos relacionados: Coeficiente de
Correlação de Pearson (R) (Cohen, 1988), Índice de Concordância (D) (Willmott et al., 1985) e
Coeficiente de Confiança (C) (Camargo e Sentelhas, 1997). O coeficiente C foi estimado a partir do
produto dos parâmetros R e D e segundo os autores apresenta como melhor aproximação o método
que apresentar o valor de C mais próximo de 1. A Tabela 2 traz a classificação de acordo com a
proximidade de 1 para C.
Tabela 2 - Classificação para o Coeficiente de Confiança (C).
Ótimo
Muito bom
Bom
Mediano
Sofrível
Mau
Péssimo
C > 0,85
0,76 < C < 0,85
0,66 < C < 0,75
0,61 < C < 0,65
0,51 < C < 0,60
0,41 < C < 0,50
C < 0,40
Fonte: CAMARGO e SENTELHAS (1997)
Realizou-se também a estimativa do Erro Padrão de Estimativa (EPE), que conforme Allen et
al. (1989), classifica o método que apresentar o valor de EPE mais próximo de 0, como melhor
aproximação para estimativa da ETo em comparação com o método recomendado.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os erros entre os diferentes métodos de evapotranspiração, em relação ao método de PenmanMonteith, estão representados na Tabela 3, no qual os valores positivos são superestimados e os
negativos são subestimativas de ETo.
Tabela 3- Erros entre os métodos para cada município da Região Sul do Brasil
Municípios do RS
Bagé
Bento Gonçalves
Bom Jesus
Caxias do Sul
Encruzilhada do Sul
Passo Fundo
Pelotas
Porto Alegre
Rio Grande
Santa Maria
Santa Vitória do
Palmar
São Luiz Gonzaga
Torres
Uruguaiana
H
10.8%
15.6%
16.2%
15.2%
24.0%
7.2%
19.4%
15.4%
10.1%
19.6%
PT
58.0%
71.0%
81.0%
74.1%
79.4%
54.5%
75.3%
60.3%
62.5%
68.3%
C
M
MB
R
RT
TP
-14.8% -9.6% 42.9% 19.4% -6.8% 28.4%
-12.5% -11.9% 54.9% 8.8%
-5.4% 40.0%
-23.1% -30.0% 44.8% -14.1% -6.6% 48.3%
-9.9% -9.9% 60.3% 11.0% -7.8% 41.8%
-3.5%
1.0% 62.7% 22.6%
3.8% 46.0%
-20.5% -18.2% 36.9% 10.1% -9.2% 25.9%
-2.8%
3.2% 64.0% -8.1% -1.8% 42.0%
0.3%
16.9% 57.8% 13.8% -1.2% 30.2%
0.7%
7.9% 69.0% 10.1% -12.6% 31.4%
-1.9% 11.8% 56.2% 6.5%
3.7% 36.6%
T
-25.9%
-23.4%
-30.3%
-22.0%
-40.4%
-33.1%
-15.9%
-20.6%
-11.6%
-18.9%
13.4% 68.6%
-7.9%
-5.1%
59.6%
1.1%
-9.0%
36.5% -17.7%
10.5% 49.1%
19.4% 79.4%
17.0% 57.9%
-8.3%
15.1%
-7.6%
9.9%
23.0%
5.3%
41.6%
93.7%
46.8%
26.5%
-5.6%
43.0%
-2.1%
-6.0%
2.3%
21.4% -33.0%
44.8% 1.2%
28.4% -30.4%
XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos
4
Municípios de SC
Campos Novos
Lages
São Joaquim
Florianópolis
Municípios do PR
Maringá
Londrina
Ivaí
Irati
Curitiba
H
16.0%
23.9%
17.7%
14.5%
H
18.2%
26.8%
24.7%
22.5%
17.9%
PT
75.1%
92.1%
96.2%
64.9%
PT
57.5%
72.7%
79.4%
83.7%
76.8%
C
-17.9%
-14.1%
-21.9%
14.1%
C
6.8%
7.1%
-6.5%
-11.5%
-7.8%
M
-20.2%
-19.3%
-35.6%
30.4%
M
28.3%
24.7%
-2.5%
-11.7%
-7.4%
MB
50.0%
57.8%
53.4%
81.4%
MB
59.7%
62.5%
57.4%
57.9%
61.8%
R
-1.5%
-20.6%
-12.7%
11.2%
R
45.5%
18.2%
0.3%
-15.6%
-7.6%
RT
-4.9%
1.1%
-11.7%
-6.6%
RT
3.8%
13.5%
8.1%
3.1%
-3.4%
TP
43.1%
57.1%
60.6%
33.5%
TP
28.6%
41.2%
46.8%
50.2%
44.5%
T
-28.5%
-30.1%
-37.1%
-29.8%
T
-14.1%
-18.6%
-33.3%
-37.7%
-37.5%
Onde: H = Hargreaves-Samani; PT = Priestley-Taylor; C = Camargo; M = Mccloud; MB = McGuiness-Bordne; R =
Romanenko; RT = Radiação-Temperatura; TP = Tanner-Pelton; T = Thornthwaite.
Os desempenhos obtidos pelos diferentes índices estatísticos para as diferentes metodologias
analisadas foram correlacionados, resultando na classificação demonstrada pela Tabela 4,
organizada por estado da Região Sul do Brasil.
Tabela 4 - Desempenho das diferentes metodologias em relação à Penman-Monteith.
Municípios do RS
Bagé
Bento Gonçalves
Bom Jesus
Caxias do Sul
Encruzilhada do Sul
Passo Fundo
Pelotas
Porto Alegre
Rio Grande
Santa Maria
Santa Vitória do Palmar
São Luiz Gonzaga
Torres
Uruguaiana
Índice
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos
H
0.55
0.94
0.59
0.93
0.58
0.92
0.55
0.94
0.78
0.93
0.54
0.93
0.70
0.90
0.64
0.94
0.52
0.91
0.79
0.91
0.58
0.92
0.61
0.94
0.61
0.87
0.73
0.93
PT
2.14
0.72
2.36
0.61
2.59
0.56
2.32
0.61
2.50
0.67
2.14
0.67
2.37
0.63
2.16
0.72
1.95
0.67
2.42
0.67
2.17
0.68
2.10
0.71
2.17
0.55
2.20
0.71
C
1.02
0.77
0.82
0.78
0.96
0.72
0.74
0.80
0.71
0.85
1.18
0.70
0.88
0.76
0.86
0.82
0.89
0.76
0.88
0.82
0.84
0.78
1.01
0.79
0.98
0.68
0.89
0.83
M
1.30
0.63
0.99
0.66
1.23
0.54
0.95
0.66
1.10
0.67
1.24
0.63
1.21
0.59
1.48
0.65
1.26
0.58
1.45
0.66
1.13
0.61
1.56
0.66
1.22
0.5
1.39
0.68
MB
1.73
0.73
1.89
0.64
1.60
0.66
1.95
0.62
2.01
0.70
1.65
0.68
2.11
0.62
2.13
0.67
2.21
0.60
2.07
0.68
1.96
0.66
1.89
0.7
2.63
0.43
1.89
0.72
R
1.20
0.77
1.36
0.62
1.00
0.68
1.40
0.56
1.53
0.57
1.18
0.77
0.86
0.74
1.09
0.78
0.96
0.70
1.15
0.78
0.78
0.79
1.85
0.71
1.03
0.49
2.15
0.61
RT
0.50
0.94
0.41
0.95
0.39
0.95
0.40
0.95
0.43
0.96
0.56
0.93
0.49
0.91
0.47
0.94
0.60
0.88
0.54
0.93
0.54
0.91
0.47
0.95
0.41
0.89
0.52
0.94
TP
1.16
0.85
1.40
0.76
1.60
0.72
1.38
0.76
1.47
0.82
1.19
0.81
1.39
0.78
1.15
0.86
1.08
0.82
1.39
0.81
1.24
0.82
1.12
0.84
1.28
0.72
1.17
0.85
T
2.07
0.66
1.10
0.60
1.23
0.52
1.04
0.60
0.90
0.76
1.56
0.52
0.86
0.77
1.06
0.71
0.75
0.77
1.10
0.71
0.87
0.75
1.42
0.63
0.70
0.71
1.13
0.73
5
Municípios de SC
Campos Novos
Lages
São Joaquim
Florianópolis
Municípios do PR
Maringá
Londrina
Ivaí
Irati
Curitiba
Índice
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
Índice
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
EPE
C
H
0.59
0.93
0.72
0.92
0.51
0.93
0.56
0.90
H
0.75
0.88
0.98
0.86
0.83
0.90
0.73
0.92
0.60
0.93
PT
2.44
0.59
2.73
0.58
2.62
0.52
2.05
0.61
PT
2.25
0.56
2.63
0.55
2.68
0.57
2.67
0.57
2.43
0.56
C
0.91
0.72
0.69
0.83
0.75
0.77
0.98
0.74
C
0.89
0.76
0.83
0.80
0.75
0.79
0.78
0.75
0.69
0.79
M
1.1
0.58
0.96
0.66
1.17
0.47
1.45
0.54
M
1.57
0.56
1.38
0.63
0.84
0.70
0.91
0.64
0.78
0.73
MB
1.77
0.62
1.8
0.67
1.56
0.65
2.59
0.47
MB
2.34
0.5
2.34
0.53
2.03
0.60
1.97
0.58
2.03
0.56
R
1.21
0.64
1.01
0.66
1.35
0.34
0.96
0.59
R
2.79
0.31
1.85
0.45
1.17
0.61
1.06
0.63
1.02
0.67
RT
0.39
0.94
0.35
0.95
0.39
0.94
0.44
0.90
RT
0.42
0.93
0.64
0.91
0.45
0.95
0.38
0.95
0.34
0.95
TP
1.46
0.75
1.69
0.74
1.68
0.67
1.12
0.78
TP
1.22
0.74
1.50
0.75
1.58
0.76
1.61
0.74
1.45
0.73
T
1.23
0.54
0.93
0.67
0.92
0.60
0.73
0.72
T
0.95
0.62
0.90
0.68
1.09
0.61
1.13
0.55
1.12
0.49
Onde: H = Hargreaves-Samani; PT = Priestley-Taylor; C = Camargo; M = Mccloud; MB = McGuiness-Bordne; R =
Romanenko; RT = Radiação-Temperatura; TP = Tanner-Pelton; T = Thornthwaite.
A classificação segundo o Coeficiente de Confiança (C) aponta Radiação-Temperatura e
Hargreaves-Samani como as melhores aproximações para a Região Sul do Brasil, tendo os valores
de C mais próximos de 1 dentre todos os métodos analisados. Os métodos citados acima foram os
únicos que apresentaram valores de C acima de 0.85 para todos os municípios, sendo classificados
como “ótimos” segundo a faixa de classificação apresentada na Tabela 2. Porém, estas duas
metodologias estão na mesma faixa de classificação e tem valores muito próximos entre eles,
tornando difícil dizer qual dos métodos é a melhor alternativa apenas pela análise do C.
Já segundo o Erro Padrão de Estimava (EPE), o método Radiação-Temperatura apresentou
valores mais próximos de 0 em todos os locais, com exceção de Bagé, Passo Fundo e Santa Vitória
do Palmar onde os métodos de Radiação-Temperatura e Hargreaves-Samani apresentaram
praticamente os mesmos valores de EPE. Ainda cabe ressaltar que a cidade de Rio Grande - RS
obteve EPE menor para o método de Hargreaves-Samani. Portanto, os índices demonstraram uma
certa tendência para a Região Sul do Brasil, tendo as melhores aproximações pelos mesmos
métodos para a grande maioria dos locais analisados.
Discutir as metodologias que pior aproximam os resultados do método recomendado através
do índice C tornou-se inviável, pois as metodologias apresentaram valores muito próximos. Adotouse então a análise do EPE, o qual aponta Priestley-Taylor como o método que pior aproxima as
estimativas, pois em 17 cidades das 23 analisadas teve o maior EPE, as exceções foram Rio Grande
e Torres no estado do RS e Florianópolis em SC que apresentaram McGuiness-Bordne como tendo
os piores resultados. Já, Maringá no PR apresentou Romanenko como pior correlação. Existem
ainda, outros municípios que apresentaram valores muito próximos entre dois métodos, são os casos
de Uruguaiana - RS que apresentou Priestley-Taylor e Romanenko e Porto Alegre - RS que ficou
entre Priestley-Taylor e McGuiness-Bordne.
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Fazendo uma análise geral para a Região Sul do Brasil, a partir da Tabela 3, levando-se em
consideração as variações das estimatimas para cada método, onde pode ser facilmente observado
qual metodologia aplica-se com resultados mais satisfatórios. Priestley-Taylor apresentou todos
seus erros maiores que 49.1%, e tendo o maior erro em 19 das 23 cidades avaliadas, seguido de
perto pelos altos erros do método de McGuiness-Bordne, tendo estes dois métodos valores
superestimados de evapotranspiração. Já Tanner-Pelton apresentou todos os erros acima de 25%
com exceção dos 21.4% em São Luiz Gonzaga - RS. Thornthwaite também apresentou altos valores
enquanto que Mccloud só teve 4 municípios com erro maior que 25%.
O método Romanenko apresentou em todos os municípios um erro menor que 26.5%, com
exceção de Maringá - PR e Uruguaiana - RS. Hargreaves-Samani e Camargo apresentaram erros
máximos de 25%, Camargo apresentou variações muitos boas em alguns municípios: 1% em Porto
Alegre e Rio Grande e menor que 2% em Santa Maria, todos no RS. Por fim o método de RadiaçãoTemperatura teve apenas três locais com variação superior a 10%, porém não ultrapassando os 15%,
tendo ainda a menor variação em 14 municípios da região sul do Brasil.
CONCLUSÕES
A análise da comparação dos métodos em relação ao método Penman-Moteith FAO56,
apresentou os métodos Radiação-Temperatura, Hargreaves-Samani e Camargo como sendo os que
geram as estimativas mais aproximadas para os municípios da Região Sul do Brasil, salvo algumas
exceções.
Os métodos com as melhores aproximações envolvem menor número de variáveis, reforçando
a escolha dos mesmos como alternativas para substituir o método recomendado quando necessário.
Apesar de haver uma tendência para uma melhor e pior aproximação para a Região Sul do
Brasil, percebe-se a necessidade de se analisar cada caso separadamente observando a variação dos
resultados para cada município.
O Coeficiente de Confiança (C) e o Erro Padrão de Estimativa (EPE) servem de apoio para a
escolha da metodologia mais adequada em substituição ao método Penman-Monteith FAO56, de
acordo com o local desejado e a precisão requerida.
REFERÊNCIAS
ALLEN, R. G.; et al. Crop evapotranspiration: guidelines for computing crop water requirements.
Rome: FAO, 1998. 300 p. (FAO. Irrigation and Drainage Paper, 56).
ALLEN, R. G.; et al. Operational estimates of reference evapotranspiration. Agronomy Journal,
Madison, v.81, n.4, p.650-662, 1989.
BERLATO, M. A.; MOLION, L. C. B. Evaporação e evapotranspiração. Porto Alegre:
IPAGRO/Secretaria de Agricultura, 1981. 95 p. (Boletim Técnico, 7).
XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos
7
BERNARDO, S. Manual de Irrigação. 6 ed. Viçosa: UFV,1995. 657 p.
BERNARDO, S.; Sousa, E. F.; Carvalho, J. A. Estimativa da evapotranspiração de referência
(ETo), para as “áreas de baixada e de tabuleiros” da região Norte Fluminense. Campos dos
Goytacazes: UENF, 1996. 14 p. Boletim Técnico.
CAMARGO, A. P. Balanço hídrico no estado de São Paulo. 3. ed. Campinas: IAC, 1971. 24 p.
(Boletim, n. 116).
CAMARGO, A. P.; SENTELHAS, P. C. Avaliação do desempenho de diferentes métodos de
estimativa da evapotranspiração potencial no estado de São Paulo. Revista Brasileira de
Agrometeorologia, Santa Maria, v.5, n.1, p.89-97, 1997.
COHEN, J. Statistical power analysis for the behavioral sciences. New Jersey: Lawrence Erlbaum,
1988. 569 p.
INSTITUTO NACIONAL DE METEOROLOGIA. Banco de dados Meteorológicos para Ensino e
Pesquisa (BDMEP). Disponível em: <http://www.inmet.gov.br/portal/index.php?r=bdmep/bdmep >
Acesso em 20 de Agosto 2014.
JACOBS, J. M.; SATTI, S. R. Evaluation of reference evapotranspiration methodologies and
AFSIRS crop water use simulation model (Final Report). Gainesville: Department of Civil and
Coastal Engineering, University of Florida, 2001. 114 p.
MENDONÇA, J. C. et al. Comparação entre métodos de estimativa da evapotranspiração de
referência (ETo) na região Norte Fluminense, RJ. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e
Ambiental, v.7, n.2, p.275-279, 2003.
OUDIN, L.; MICHEL, C.; ANCTIL, F. Which potential evapotranspiration input for a lumped rainfallrunoff model Part 1—Can rainfall runoff models effectively handle detailed potential
evapotranspiration inputs? Journal of Hydrology, Amsterdam, v.303, n.1-4, p.290-306, 2005.
PRIESTLEY, C. H. B.; TAYLOR, R. J. On the assessment of surface heat flux and evaporation using
large-scale parameters. Monthly Weather Review, Boston, v.100, n.2, p.81-92, 1972.
STRECK, N. A.; ALBERTO, C. M. Simulação do impacto da mudança climática sobre a água
disponível do solo em agroecossistemas de trigo, soja e milho em Santa Maria, RS. Ciência Rural, Santa
Maria, v.36, n.2, p.424-433, mar-abr, 2006.
THORNTHWAITE, C. W. An approach toward rational classification of climate. The Geographical
Review, New York, v.38, n.1, p.55-94, 1948.
WILLMOT, C. J.; et al. Statistics for the evaluation and comparison of models. Journal of Geophysical
Research, Ottawa, v.90, n.5, 1985.
XXI Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos
8