Evapotranspiração de referência estimada a partir da temperatura do ar usando a técnica de regressão MARS

Resumo

A evapotranspiração de referência (ETo) é um componente importante para determinar o requerimento de água das culturas. Para estimar esta variável com acurácia, a Food and Agriculture Organization (FAO) propôs a equação de Penman-Monteith, no entanto, esta demanda um grande número de dados meteorológicos, o que restringe seu uso. Neste contexto, este estudo compara o desempenho da equação de Penman-Monteith usando apenas temperatura do ar medida (PMT) e a equação Hargreaves-Samani (HS) com o desempenho da técnica multivariate adaptive regression splines (MARS) para a estimativa da ETo diária com apenas dados de temperatura do ar. Para o estudo, foram utilizados dados meteorológicos diários de 2002 a 2016. Os dados foram coletados de estações meteorológicas localizadas em Florianópolis-SC, Manaus-AM e Petrolina-PE, sendo estas selecionadas a fim de capturar diferentes condições climáticas. Modelos MARS foram desenvolvidos para cada estação meteorológica e as equações de PMT e HS foram calibradas localmente. Os desempenhos das equações originais e calibradas e modelos MARS foram avaliados com base nos indicadores estatísticos raiz do erro quadrático médio, erro absoluto médio, viés médio e coeficiente de determinação. A ETo estimada pelo método de Penman-Monteith com dados completos foi utilizada como referência para o desenvolvimento dos modelos MARS, calibração das equações e para a avaliação da performance dos modelos em estudo. A calibração das equações HS e PMT promoveu melhores desempenhos em relação às equações originais, melhorando a acurácia dos métodos. A técnica MARS apresentou bom desempenho, superando as equações de PMT e HS originais e calibradas, com menores valores de erro e maiores coeficientes de determinação, e pode ser considerada como uma alternativa aos métodos empíricos.