Estimativa da evapotranspiração de referência (ETo padrão FAO), para Minas Gerais, na ausência de alguns dados climáticos Translated title: Estimation of reference evapotranspiration (ETo) under FAO standards with missing climatic data in Minas Gerais, Brazil

Abstract

A equação para determinar a evapotranspiração de referência (ETo), método de Penman-Monteith, parametrizada pela FAO (PM-FAO56), requer dados que, muitas vezes, não estão disponíveis na maioria das estações climatológicas. Para superar o problema da disponibilidade de dados climáticos, o boletim 56 da FAO propõe vários procedimentos para estimar a ETo na ausência dos dados de radiação, umidade relativa e velocidade do vento, e posterior substituição. Baseado nisto, o objetivo do presente estudo foi comparar a ETo estimada na ausência de dados de velocidade do vento ou da umidade relativa ou radiação solar com a ETo estimada, com os dados completos para várias localidades de Minas Gerais. A comparação foi realizada utilizando o coeficiente angular da regressão, o coeficiente de determinação, o índice de concordância de Willmott e os erros associados a cada metodologia. Verificou-se que, na ausência de dados de umidade relativa e velocidade do vento, o método de Penman-Monteith apresenta pequenos erros de estimativa. Na ausência dos dados de radiação, os erros são maiores em relação às outras variáveis. Na disponibilidade apenas das temperaturas máximas e mínimas, o método de PM-FAO56 apresenta desempenho superior ao método de Hargreaves-Samani.

Translated abstract

The FAO 56 Penman-Monteith (PM) equation for reference evapotranspiration (ETo) estimation requires climatic data that are often not available at most weather stations. To overcome the problem of climate data availability, the FAO-56 report describes several procedures to estimate ETo in the absence of solar radiation, relative humidity and wind speed data with their subsequent replacement. Based on this, this study aimed to compare the ETo estimated with the lack of wind speed or relative humidity or solar radiation data and the estimations using complete data for diverse locations within Minas Gerais State, Brazil. The comparison was performed using coefficient of linear regression and determination, the Willmott’s index of agreement and each method errors. As a result, it was found that in the absence of relative humidity and wind speed, the PM equation had small estimation errors. In contrast, for radiation data absence, errors were larger in relation to the other variables. With only maximum and minimum temperatures, the FAO 56-PM method outperformed the Hargreaves-Samani one.