Sin título-1 - Real Academia Gallega de Ciencias

Revista Real Academia Galega de Ciencias. Vol. XXVII. Págs. 145-162 (2008)
ESTIMACIÓN DE LA EVAPOTRANSPIRACIÓN DIARIA
A PARTIR DE PRONÓSTICOS METEOROLÓGICOS
EN GALICIA
J.A. RODRÍGUEZ-SUÁREZ1,2*, S. FEIJÓO1, B. SOTO1
1
Departamento de Bioloxia Vexetal e Ciencias do Solo, Facultade de Ciencias,
Universidade de Vigo, 32004 Ourense, Spain
2
Departamento de Ciencias da Navegación e da Terra, Facultade de Ciencias.
Universidade da Coruña, 15008 A Coruña, Spain
*Correspondencia e-mail : jarsuarez@uvigo.es
RESUMEN
Se ha determinado la evapotranspiración de referencia (ETo) a partir de
los pronósticos meteorológicos realizados por MeteoGalicia (Conselleria de
Medio Ambiente, Xunta de Galicia) en 3 estaciones climatológicas. En cada
estación se ha estimado la ETo mediante los métodos FAO-Penman Monteith
(FAO-PM) y Hargreaves (MHar) a partir de los pronósticos realizados con 1, 2
y 3 días de antelación. Las estimaciones de ETo se han comparado con la ETo
calculada mediante el método FAO-PM a partir de los valores observados.
Las estaciones climatológicas seleccionadas están ubicadas en zonas con
diferentes características climáticas: Ribadeo, Ourense y Pontevedra.
El método de MHar proporciona las mejores estimaciones en Ourense
y Pontevedra, mientras que el método FAO-PM tiende a sobrestimar la ETo
debido a la baja correlación entre la velocidad del viento pronosticada y
observada. Sin embargo, en Ribadeo las estimaciones mediante el método
FAO-PM son mejores que las obtenidas mediante el método MHar.
Palabras clave: Evapotranspiración de referencia, FAO-Penman Monteith,
pronósticos meteorológicos.
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Revista Real Academia Galega de Ciencias. Vol. XXVII
ABSTRACT
Reference evapotranspiration (ETo) was determined on 3 weather stations
from weather forecasts realized by MeteoGalicia (Conselleria de Medio
Ambiente, Xunta de Galicia). In each station, ETo was calculated by means
of FAO-Penman Monteith (FAO-PM) and Hargreaves methods from weather
forecasts made 1, 2 and 3 days in advance. The predicted ETo was compared
with an Eto obtained with FAO-Penman Monteith method applied to measured
values of meteorological parameters. The weather stations selected for this
study were in Ribadeo, Ourense and Pontevedra.
In Ourense and Pontevedra, best predicted ETo values were obtained with
Hargreaves’ method, and FAO-PM overestimated ETo due to low quality of
wind velocity prediction. Nevertheless, the FAO-PM method was the most
accurate for ETo predictions in Ribadeo.
Keywords: FAO-Penman Monteith, reference evapotranspiration,
weather forecast messages
INTRODUCCIÓN
La evapotranspiración (ET) es la combinación de dos procesos separados
por los que el agua se pierde por evaporación desde la superficie del suelo y
mediante la transpiración de los vegetales. Este proceso conjunto constituye
uno de los componentes fundamentales del ciclo hidrológico. Depende
fundamentalmente de factores climáticos: radiación solar, temperatura,
humedad relativa, presión de vapor, presión atmosférica y viento; y de factores
de cultivo: tipo de cultivo, variedad o etapa de desarrollo.
La medida de la ET no es sencilla. Su determinación directa necesita de
equipos específicos de alto coste y medida compleja, con el inconveniente
de que estos procedimientos, en general, no son adecuados para mediciones
rutinarias (Jensen y col., 1990; Al-Ghobari, 2000). Una alternativa más sencilla
consiste en su estimación a partir de datos meteorológicos, desarrollándose
a lo largo de los años multitud de ecuaciones teóricas, empíricas o
semiempíricas, para su cálculo. De todas ellas la FAO ha establecido como
método de referencia internacionalmente recomendado el FAO-Penman
Monteith (FAO-PM) (Allen y col., 1998), por ser el más preciso y obtener
los mejores resultados al ser comparado con medidas experimentales en gran
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variedad de climas y regiones del mundo (Chiew y col., 1995; García y col.,
2004; Gavilan y col., 2006; Popova y col., 2006; Jabloun y Sahli, 2008). El
método FAO-PM permite calcular una ET de referencia, ETo, definida como
“la tasa de evapotranspiración de una superficie de pasto verde que cubre
totalmente el suelo y que no presenta restricciones de agua”, la cual permite
comparar la ET entre diferentes regiones y épocas del año, además de entre
diferentes cultivos.
En el caso de Galicia, la evapotranspiración potencial presenta unos
valores medios anuales en torno a 700 mm, aunque puede variar según la
zona entre 500 y 800 mm. Esta variación se debe a que, aún considerando
el clima gallego como un clima suave de influencia oceánica muy lluvioso,
su irregular orografía propicia la existencia de múltiples microclimas con
fuertes variaciones en un área menor de 200 Km2 (Castillo Rodríguez y col.,
2006). A lo largo del año los mayores valores de ET se dan en primavera y
verano (Soto y Díaz-Fierros, 1996) coincidiendo con los meses en los que las
precipitaciones son menores y en los que la demanda de agua aumenta, sobre
todo para regadío. En consecuencia, en esta época del año es indispensable
una gestión adecuada de los recursos hídricos que garantice un suministro
suficiente de agua para todas las demandas existentes. En este sentido, es
necesario conocer con exactitud el valor de la ET ya que es un parámetro
fundamental en estudios hidrológicos y agrícolas tales como diseño y
programación de sistemas de riego, prevención de incendios, regulación
de embalses, producción agrícola y forestal, o planificación de los recursos
hídricos y usos del territorio, entre otros (Castillo y Castelví, 2001; Mardikis
y col., 2005; Chauhan y Shrivastava, 2009).
Dada la importancia de la determinación adecuada de la ET, disponer de
herramientas que permitan conocer su valor con antelación y precisión resulta
de gran ayuda en la mejora de la gestión de los recursos hídricos. En esta línea,
la determinación de la ETo con varios días de antelación podría realizarse a
partir de los pronósticos realizados por los servicios de meteorología (Jiabing
y col., 2007). En Galicia, MeteoGalicia (Conselleria de Medio Ambiente
e Desenvolvemento Sostible, Xunta de Galicia) realiza predicciones de las
condiciones meteorológicas con una antelación de varios días y estos datos
son publicados diariamente y están a disposición de los usuarios.
En este trabajo se ha evaluado la calidad de la ETo predicha con 1, 2 y
3 días de atelación en diferentes zonas de Galicia a partir de los pronósticos
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meteorológicos realizados por MeteoGalicia, disponibles vía Web (www.
meteogalicia.es). Los objetivos planteados en este estudio son: (1) estimar
la ETo por diferentes métodos a partir de los pronósticos meteorológicos; 2)
analizar la calidad de estas estimaciones comparándolas con la ETo calculada
por el método de referencia FAO-PM a partir de datos observados y 3)
determinar la influencia del tiempo de antelación, 1, 2 ó 3 días, en la calidad
de las predicciones de la ETo.
MATERIAL Y METODOS
Datos meteorológicos
Estaciones Meteorológicas
Para realizar este estudio se han seleccionado tres estaciones meteorológicas
pertenecientes a la red de Estaciones de MeteoGalicia. Concretamente se trata
de la estación Ourense-Ciencias (Ourense), Lourizán (Pontevedra), y Pedro
Murias (Ribadeo), cuyas características y localización se muestran en la
Tabla 1 y Figura 1.
Tabla 1. Localización de las estaciones meteorológicas empleadas en este estudio.
Las 3 estaciones se han seleccionado por su situación en zonas de
características climáticas diferentes: oceánico húmedo de temperaturas suaves
(Pedro Murias, Ribadeo), oceánico húmedo de temperaturas moderadas con
riesgo de sequía estival (Lourizán, Pontevedra) y clima oceánico continental
(Ourense-Ciencias, Ourense).
Los datos de temperatura máxima (Tmax) y mínima (Tmin), humedad
relativa (HR) y radiación solar (Rs) registrados en estas estaciones se han
empleado para el cálculo de la ETo mediante FAO-PM y los resultados se han
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Figura 1. Localización de las estaciones meteorológicas empleadas en este estudio.
comparado con los obtenidos empleando los pronósticos meteorológicos con
1, 2 o 3 días de antelación mediante los métodos FAO-PM y MHar.
Modelos de predicción meteorológica
MeteoGalicia durante el año 2008 ofreció a través de su web (http://www.
meteogalicia.es) pronósticos meteorológicos realizados con diferentes modelos:
ARPS con resolución de 6, 18 y 54 km2, GFS, y MM5 con resolución de 10
y 50 km2. Este servicio da la posibilidad de descargar series temporales de
pronósticos de temperatura, módulo y dirección del viento, humedad relativa
y precipitación con hasta tres días de antelación para diferentes ciudades
gallegas.
Para este estudio se ha utilizado las series temporales del modelo ARPS.
Se recogieron para cada día los pronósticos realizados con 1, 2 y 3 días de
antelación para las ciudades de Ourense, Pontevedra y Ribadeo entre el 19
de febrero de 2008 y el 1 de septiembre de 2008 con el fin de emplear esta
información para el cálculo de la ETo. Se ha elegido este periodo por ser la
época del año en la que se dan las mayores demandas hídricas por los cultivos
y las menores precipitaciones, y por tanto mayores necesidades de riego que
es necesario conocer con anterioridad con el fin de hacer una gestión y uso
adecuado del agua.
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Cálculo de la ETo
El método FAO-Penman Monteith
El método FAO-PM es el método de referencia recomendado
internacionalmente para el cálculo de la ETo diaria (mm día-1). La expresión
empleada para su cálculo es la siguiente:
[1]
donde Rn es la radiación neta en la superficie del cultivo (MJ m-2 día-1), G el
flujo de calor del suelo (MJ m-2 día-1), T la temperatura media del aire a 2 metros
de altura (ºC), u2 la velocidad media del viento a 2 metros de altura (m s-1),
es la presión de vapor de saturación (kPa), ea la presión real de vapor (kPa),
Δ la pendiente de la curva de presión de vapor (kPa ºC-1) y γ es la constante
psicrométrica (kPa ºC-1). Complementariamente Allen y col. (1998, 2006)
propusieron una serie de ecuaciones para poder calcular los parámetros de la
ecuación [1] a partir de datos meteorológicos de T, HR, u2 y Rs.
Los pronósticos de Rs del modelo ARPS no son ofrecidos en la web de
MeteoGalicia, por lo que este parámetro tuvo que estimarse a partir de Tmax y
Tmin diarias por el método descrito por Allen y col. (1998, 2006) según el cual:
[2]
donde Rse es la radiación solar estimada (MJ m-2 día-1), Ra es la radiación
extraterrestre (MJ m-2 día-1), Tmax es la temperatura máxima del aire (ºC), Tmin
es la temperatura mínima del aire (ºC) y kRs un coeficiente de ajuste (ºC-0.5).
La radiación extraterrestre, Ra, se calcula mediante la expresión:
[3]
donde Gsc es la constante solar (0.082 MJ m-2 min-1), dr distancia relativa
inversa Tierra-Sol, ωs el ángulo de radiación a la puesta del sol [rad], φ es la
latitud [rad] y δ la declinación solar [rad].
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El parámetro kRs de la ecuación [2] es un coeficiente de ajuste empírico
que toma diferentes valores en zonas costeras y zonas de interior. Aunque el
método recomienda valores de 0.16 para zonas de interior y 0.19 para zonas
costeras, en este trabajo se ha calculado su valor para cada estación a partir
de los registros históricos de Rs, Tmax y Tmin de cada una de ellas. Los valores
obtenidos son de 0.13 (n = 1130, R 2 = 0.85) para la estación de Ourense,
0.17 (n = 2532, R 2 = 0.82) para la estación de Pontevedra, y 0.21 (n = 2357,
R 2 = 0.77) para la estación de Ribadeo, los cuales difieren ligeramente de los
valores recomendados.
La ETo calculada por el método FAO-PM a partir de los pronósticos (ETpro)
fue comparada con la ETo calculada por el método FAO-PM con los valores
registrados en cada estación (ETPM).
El método Hargreaves
El método de Hargreaves (MHar) (Hargreaves y Samani, 1985) es un
método alternativo para el cálculo de la ETo que cuenta con la ventaja de
requerir menos parámetros para su determinación:
[4]
donde ETHar es la ETo (mm día-1), Tmed es la temperatura media diaria (ºC),
Tmax es la temperatura máxima diaria (ºC), Tmin la temperatura mínima diaria
(ºC), y Ra la radiación extraterrestre (mm día-1) que se calcula de acuerdo a la
ecuación [3].
Antes de aplicar este método en una región deben compararse sus
resultados con los obtenidos mediante el método de referencia (FAO-PM).
Si es necesario, el método debe ser ajustado determinando los coeficientes
empíricos de correlación de la forma:
[5]
donde b y a son los coeficientes de ajuste.
En este trabajo se ha ajustado previamente este método para cada estación
empleando los registros históricos de Rs, u2, HR, Tmed, Tmax y Tmin. A partir de
ellos se ha calculado la ETo por ambos métodos obteniéndose los parámetros
de calibrado a y b que se recogen en la Tabla 2.
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Tabla 2. Coeficientes de ajuste (b y a) obtenidos entre el método de Hargreaves y
el método de referencia (FAO-PM) para cada estación de estudio. R2 es el coeficiente de
correlación y n es el número de datos empleados en el ajuste.
En general, existe una buena correlación entre la ETo obtenida por ambos
métodos, sobre todo en las estaciones de Ourense-Ciencias y Lourizan, R 2
de 0.91 y 0.93 respectivamente, mientras que en la estación de Ribadeo se ha
obtenido un R 2 de 0.81. Al igual que con la ETpro, la ETHar se ha comparado
con la ETPM para comprobar la validez y precisión del método propuesto.
Análisis de los resultados
Para comprobar la bondad de las estimaciones realizadas se ha recurrido
a los siguientes índices estadísticos:
(a) Coeficientes de regresión lineal b y R2, en los que b es el coeficiente
de regresión poblacional o pendiente de la línea recta y R2 el coeficiente
de correlación lineal. Cuanto más próximos sean los dos a 1 mejor es la
estimación.
(b) El error relativo (RE):
donde RMSE es el error cuadrático medio, N es el número de observaciones,
O los valores observados, P los valores estimados, y Ō la media de los
observados. Cuanto más próximo a 0 sea el valor de este índice menor es el
error cometido en la estimación.
(c)
El índice de Willmott (1982) (d):
donde Pi´ = Pi – Ō y Oi´ = Oi – Ō. Un valor de d igual a 1 índica una estimación
perfecta.
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RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Análisis de los parámetros meteorológicos pronosticados
Temperatura máxima y mínima
En la Tabla 3 se recogen los resultados obtenidos al comparar los valores
pronosticados con diferentes días de antelación (1, 2 y 3) con los valores de los
parámetros meteorológicos observados. Tmax y Tmin son los parámetros mejor
estimados por el ARPS en las tres estaciones, obteniendo en prácticamente
la totalidad de los casos valores de b dentro del rango 1±0.1, R2 entre 0.63 y
0.79 y un RE por debajo de 0.15. En consecuencia los valores de d son también
buenos y prácticamente en su totalidad superiores a 0.9. Los pronósticos
realizados con 1, 2 y 3 días de antelación son muy semejantes entre sí, si
bien todos los resultados mejoran ligeramente cuanto menor es el período de
antelación del pronóstico.
Tabla 3. Índices estadísticos obtenidos al comparar los valores pronosticados y
observados de los parámetros empleados en el cálculo de la ETo en cada estación y día de
antelación del pronóstico.
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Humedad relativa
La HR es un parámetro globalmente bien pronosticado, valores de b entre
0.90-0.96 con un RE bajo. Sin embargo los R2 obtenidos, especialmente en
la estación de Pedro Murias, indican poca precisión en su estimación. En
consecuencia, los valores del índice d son peores que los obtenidos con la
temperatura, aunque en general pueden considerarse aceptables. De nuevo, las
estimaciones a 1 2 y 3 días son muy similares en las tres estaciones mejorando
el resultado cuanto menor es el periodo de antelación del pronóstico.
Velocidad del viento
El parámetro peor estimado por el modelo ARPS es u2. Todos los
parámetros estadísticos indican que no existe relación entre los valores
pronosticados y observados, sobre todo en el caso de las estaciones de OurenseCiencias y Lourizán, donde los valores de b indican que los pronósticos están
sobrestimados, superando los valores pronosticados en más del doble a los
valores observados.
Radiación solar
La Rs estimada a partir de los pronósticos de Tmax y Tmin se ajusta
adecuadamente a la observada con prácticamente todos los valores de b dentro
del intervalo 1.0 ± 0.1. Al igual que la HR, presenta cierta dispersión que
explica los bajos valores de R2 y un RE no tan bueno como el obtenido con la
HR o la T. A pesar de esto, el valor d está razonablemente cercano a 1, siempre
por encima de 0.7, pudiendo considerarse que la Rs esta adecuadamente
estimada.
Tabla 4. Índices estadísticos obtenidos al comparar ETopro (pronostico de ETo calculado
mediante el método de FAO-PM) con EToPM (ETo calculada mediante el método FAO-PM a
partir de los datos registrados) para cada estación y día de antelación del pronóstico.
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Estimación de la ETo a partir de los pronósticos meteorológicos
Método FAO-Penman Monteith
Los resultados obtenidos en el cálculo de la ETpro se recogen en la Tabla 4
y Figura 2, donde se representa la ETpro con 3 2 y 1 días de antelación frente
la ETPM para cada estación de estudio.
Figura 2. ETo diaria calculada por el método FAO-PM para cada estación a partir de los
pronósticos meteorológicos realizados con 1 2 y 3 días de antelación, frente a la ETo diaria
calculada a partir de los datos meteorológicos registrados en cada estación por el método
FAO-PM.
Existe una buena correlación entre ETpro y ETPM en las tres estaciones
ya que el valor del índice b es muy próximo a 1 y d está siempre por encima
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de 0.8. En Ourense-Ciencias y Lourizán se obtiene un buen R2, entre 0.67 y
0.75, pero en Pedro Murias no supera un valor de 0.52, consecuencia muy
probablemente de la dispersión que ya presentaban las estimaciones de HR y
Rs para esta zona. A pesar de los aceptables valores de b, d y R2 obtenidos en
Ourense-Ciencias y Lourizán, la ETpro está ligeramente sobrestimada en estas
estaciones como se puede observar claramente en la Figura 2, donde la nube
de puntos aparece desplazada por encima de la línea 1:1.
Para identificar la causa que provoca esta sobrestimación se ha separado
la ETPM y la ETpro en los dos factores que conforman el cálculo de la ETo
mediante el método FAO-PM: el factor aerodinámico dependiente del viento
y factor radiactivo dependiente de la radiación y temperatura. En la Figura 3
se muestra la ETPM y la ETpro calculada con un día de antelación para OurenseCiencias, separadas ambas en su factor aerodinámico y radiactivo.
Figura 3. ETo calculada por el método FAO-PM separada en sus factores aerodinámico
(a) y radiactivo (b) calculada a partir de los pronósticos meteorológicos con un día de
antelación (línea continua) y de los datos registrados (línea discontinua) en la estación
Ourense-Ciencias.
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En la Figura 3 se puede observar como la parte de la ET debida al factor
radiactivo pronosticada y observada son muy similares, apareciendo ambas
líneas prácticamente superpuestas. Sin embargo, el factor aerodinámico
estimado es superior al obtenido a partir de los datos observados. Con toda
seguridad, emplear los altos pronósticos de u2 realizados por el ARPS para
estas localidades da lugar a una esta sobrestimación de la ETo. Este hecho,
junto con la dispersión que presentan las estimaciones en Pedro Murias,
provocan que el ER en las tres estaciones sea alto. A pesar de los aspectos
señalados, podemos considerar el método propuesto como una herramienta
de gran potencial para la estimación con antelación de la ETo ya que los
valores obtenidos de b, R2 y d son buenos y se podría mejorar solucionando
la baja calidad de los pronósticos de u2 y la precisión de las estimaciones de
HR y Rs. Por último, debemos señalar que al igual que con los parámetros
meteorológicos, prácticamente no existe diferencia en utilizar los pronósticos
a 1, 2 ó 3 días, mejorando ligeramente los resultados cuanto menor es el
período de antelación del pronóstico.
Método de Hargreaves
En la Figura 4 y Tabla 5 se recogen los valores de ETo obtenidos utilizando
MHar.
Tabla 5. Índices estadísticos obtenidos al comparar ETHar (pronostico de ETo calculado
mediante el método de HArgreaves) con la EToPM EToPM (ETo calculada mediante el método
FAO-PM a partir de los datos registrados) para cada estación y día pronosticado.
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Figura 4. ETo diaria calculada por el método Hargreaves para cada estación a partir
de los pronósticos meteorológicos realizados con 1 2 y 3 días de antelación, frente a la ETo
diaria calculada a partir de los datos meteorológicos registrados en cada estación por el
método FAO-PM.
Con este método se consigue una buena correlación entre ETMHar y
ETPM en las estaciones de Ourense-Ciencias y Lourizán, con valores de b
muy próximos a 1 y R2 entre 0.60-0.67, aunque ligeramente inferiores a los
pronósticos obtenidos con el método FAO-PM (ETpro). Sin embargo, estos
buenos resultados no se repiten en la estación Pedro Murias donde se obtienen
unos valores de b en torno a 0.80 y un R2 de 0.22-0.33. Si a esto le sumamos
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un RE por encima de 0.35 y un d inferior a 0.7, podemos concluir que este
método no es adecuado en esta estación.
El problema derivado del uso de los pronósticos de u2 encontrado con
FAO-PM en las estaciones de Ourense-Ciencias y Lourizán no se repite con
MHar ya que este método no requiere este parámetro. En consecuencia,
el RE mejora notablemente, sobre todo en Ourense-Ciencias en donde se
reduce prácticamente a la mitad, y también el índice d que sube a valores
por encima de 0.9.
Una vez más, los resultados obtenidos con los diferentes períodos de
antelación en el pronóstico son muy similares. MHar se muestra como un
método válido para las estaciones de Ourense-Ciencias y Lourizán, pero no en
la de Pedro Murias donde no se consigue una estimación adecuada de la ETo.
Comparación método FAO-PM y Hargreaves
A la vista de los resultados obtenidos, ninguno de los dos métodos
evaluados, FAO-PM y Hargreaves se ha mostrado como adecuado para el
pronóstico de la ETo en el conjunto de las estaciones. Sin embargo, en función
de los resultados obtenidos, podemos separar por un lado las estaciones de
Ourense-Ciencias y Lourizán y por otro Pedro Murias. En las primeras,
los dos métodos han funcionado de manera muy similar obteniéndose
unos resultados que ofrecen valores de a, b y R2 muy similares. FAO-PM
obtiene R2 ligeramente mejores, pero el error que se produce al emplear los
pronósticos de u2 del ARPS, como ya se comentó en apartados anteriores,
provoca que la ETpro esté sobrestimada y en consecuencia los RE obtenidos
sean mayores. MHar al no emplear este parámetro en sus cálculos presenta un
RE mucho menor y un índice d por encima de 0.9, siendo por tanto el método
recomendado para estas estaciones. En la estación de Pedro Murias, MHar
no ha funcionado adecuadamente, obteniéndose valores de b y R2 claramente
inferiores a 1. FAO-PM funciona mucho mejor, valores de b en torno a 1
pero con R2 bajos indicando baja precisión en la estimación. Probablemente,
las características climáticas de esta zona sean la causa de esta mayor
imprecisión. La temperatura es uno de los parámetros con más peso en la ETo
y es el mejor pronosticado por el ARPS. El clima de Ribadeo, caracterizado
por temperaturas suaves, hace que este parámetro tenga menor peso en el
global de la ETo, aumentando por tanto el peso del resto de variables, peor
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pronosticadas, y por tanto aumentando el error de la estimación. Este mismo
motivo explicaría también los malos resultados obtenidos con MHar.
Por otra parte, si atendemos a la ETo acumulada durante el período estudiado
(Tabla 6) podemos ver como no existe prácticamente diferencia en usar los
pronósticos con 1, 2 ó 3 días de antelación en el valor de ETo obtenido.
Tabla 6. ETo acumulada (en mm) durante el período de estudio calculada según el
método FAO-PM y ETo acumulada según los pronósticos meteorológicos realizados con 1,
2 y 3 días de antelación y calculada mediante Hargreaves y FAO-PM. Entre paréntesis se
muestra la diferencia en porcentaje respecto a la ETo obtenida mediante FAO-PM.
De nuevo podemos ver como el método FAO-PM se muestra el más
adecuado en la estación de Pedro Murias, con un error en la ETo acumulada
durante todo el periodo inferior al 5%, mientras que en las estaciones de
Ourense-Ciencias y Lourizán es el método MHar el que mejor funciona,
con un error inferior al 5% en el caso de Ourense-Ciencias y del 10% en
Lourizán.
CONCLUSIONES
En este trabajo se ha evaluado la calidad de las estimaciones de la ETo
con varios días de antelación (1, 2 o 3) en 3 localizaciones de Galicia a partir
de los pronósticos meteorológicos realizados por MeteoGalicia. Para ello se
han empleado los métodos FAO-PM y MHar y los pronósticos meteorológicos
realizados por el modelo ARPS con 1 2 y 3 días de antelación.
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Los valores de ETo obtenidos mediante ambos métodos se han comparado
con los calculados por el método FAO-PM a partir los valores registrados
en cada estación. Los resultados muestran que la ETo pronosticada presenta
valores satisfactorios en todos los casos, con excepción del método de MHar
en la estación de Pedro Murias. En las estaciones de Ourense-Ciencias y
Pontevedra, a pesar de que con ambos métodos se obtiene un buen ajuste
con la ETo observada, valores de b en torno a 1 y R2 por encima de 0.65, es
recomendable el uso del método de MHar debido a que FAO-PM sobrestima
la ETo como consecuencia de emplear los inadecuados pronósticos de u2
realizados por el modelo ARPS. Probablemente, con unos pronósticos
de u2 adecuados el método FAO-PM sería el que obtendría unos mejores
resultados.
En la estación de Pedro Murias es preferible el método FAO-PM ya
que MHar no consigue estimaciones adecuadas, como indican los índices
estadísticos empleados. De las tres estaciones también es en esta donde
peores resultados se obtienen con FAO-PM, ya que a pesar de que b está
dentro del rango 1±0.1, el valor de R2 es bajo, entre 0.38 y 0.51, indicando que
la precisión de las estimaciones es baja. El clima de esta zona caracterizado
por temperaturas más suaves provocan que este parámetro, el cual es el mejor
estimado por el ARPS, tenga menos peso en el global de la ETo aumentando el
del resto de parámetros, peor estimados, induciendo más error en su cálculo.
Es destacable que prácticamente en todos los casos estudiados son mínimas
las diferencias obtenidas en el cálculo de la ETo empleando pronósticos
meteorológicos con 1, 2 o 3 días de antelación, si bien, cuanto más corto es el
periodo de antelación mejor es la precisión en la estimación de la ETo.
En definitiva, podemos considerar la metodología propuesta como una
herramienta adecuada para estimar con antelación la ETo, siendo de gran
interés su aplicación en la gestión y diseño de regadíos, gestión de recursos
hídricos, o en la prevención de incendios.
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BILIOGRAFÍA
AL-GHOBARI, H.M. (2000) Estimation of reference evapotranspiration for southern regions of
Saudi Arabia. Irrig. Sci. 19:81–86.
ALLEN, R.G., PEREIRA, L.S., RAES, D., SMITH, M. (1998) Crop evapotranspiration: guidelines
for computing crop requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper No. 56. FAO, Rome, Italy.
ALLEN, R.G., PEREIRA, L.S., RAES, D., SMITH, M. (2006) Evapotranspiración de cultivo. Guía
para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos. Estudio FAO Riego y Drenaje
56. FAO, Roma, Italia.
CASTILLO, E.F., CASTELLVÍ, F (2001) Agrometeorología. Ediciones Mundi-Prensa. Madrid.
CASTILLO RODRÍGUEZ F., MARTÍNEZ CORTIZAS A., BLANCO CHAO R. (2006) A variabilidade
natural do clima de Galicia. Ed. Consellería de Medio Ambiente e Desenvolvemento Sostible, Xunta
de Galicia. Santiago de Compostela, Galicia.
CHAUHAN, S., SHRIVASTAVA R.K. (2009). Performance Evaluation of Reference Evapotranspiration
Estimation Using Climate Based Methods and Artificial Neural Networks. Water Resour. Manage. DOI
10.1007/s11269-008-9301-5.
CHIEW, F.H.S., KAMALADASA, N.N., MALANO, H.M., McMAHON, T.A. (1995) PenmanMonteith, FAO-24 reference crop evapotranspiration and class-A pan data in Australia. Agric. Water
Manage., 28: 9–21.
GARCIA, M., RAES, D., ALLEN, R., HERBAS, C. (2004) Dynamics of reference evapotranspiration
in the Bolivian highlands (Altiplano). Agric. Forest Meteorol., 125: 67–82.
GAVILÁN, P., LORITE, I.J., TORNERO, S., BERENGENA, J. (2006) Regional calibration of
Hargreaves equation for estimating reference ET in a semiarid environment. Agric. Water Manage.,
81: 257–281.
HARGRAVES, G.H. SAMANI, Z.A. (1985) Reference crop evapotranspiration from temperature.
Applied Eng. Agri., 1: 6-99.
JABLOUN, M., SAHLI, A. (2008) Evaluation of FAO-56 methodology for estimating reference
evapotranspiration using limited climatic data Application to Tunisia. Agric. Water Manage., 95:
707–715.
JIABING, C., YU, L., TINGWU, L., PEREIRA, L.S. (2007) Estimating reference evapotranspiration
with the FAO Penman-Monteith equation using daily weather forecast messages. Agric. For. Met., 145:
22-35.
JENSEN, M.E., BURMAN, R.D., ALLEN R.G. (1990) Evapotranspiration and irrigation water
requirements. (ASCE manuals and reports on engineering practices no. 70) American Society of
Civil Engineers, New York.
MARDIKIS, M. G., KALIVAS, D. P., KOLLIAS, V. J. (2005) Comparison of Interpolation Methods
for the Prediction of Reference Evapotranspiration—An Application in Greece. Water Resour.
Manage., 19: 251-278.
POPOVA, Z., KERCHEVA, M., PEREIRA, L.S. (2006) Validation of the FAO methodology for
computing ETo with missing climatic data application to South Bulgaria. Irrig. Drain., 55: 201–215.
SOTO, B., DÍAZ-FIERROS, F. (1996) As augas de Galicia. Balance hídrico. In: F. Díaz-Fierros (ed.),
As Augas de Galicia. Consello da Cultura Galega, Santiago de Compostela.
WILLMOTT, C.J. (1982) Some comments on the evaluation of model performance. Bull. Am.
Meteorol. Soc., 63: 1309–1313.