Monitoreo y Selección de Modelos para la Predicción de la Evapotranspiración en Zonas Semiáridas

Eusebio Jr. Ventura Ramos, Ph.D. Universidad Autónoma de Querétaro

Facultad de Ingeniería Posgrado en Ingeniería de Recursos Hídricos y Ambiental

INTRODUCCIÓN Las Zonas Áridas

Las Zonas Áridas y Semiáridas del mundo cubren 25% de la superficie del planeta y generalmente sufren de: • Baja productividad de las tierras • Problemas de salinidad de agua y degradación del suelo • Conflictos sobre las tierras productivas y el uso del agua • Migración desde las áreas rurales • Alta tasa de desempleo juvenil • Bajos niveles de autosuficiencia y seguridad alimentaria

Calentamiento Global - Las Zonas Áridas

Componentes del Balance Hídrico

La evapotranspiración (ET) constituye una de las principales pérdidas de agua en regiones semiáridas, de tal manera que su evaluación o predicción es crucial para el análisis de los balances hídricos en terrenos agrícolas y con vegetación natural (Domingo et al., 1999).

La cuantificación de la evapotranspiración es importante para el desarrollo de estrategias efectivas para la mitigación de la sequía ante el cambio climático (Aydin, 2008).

MEDICIÓN vs. PREDICCIÓN

Costo vs. Confiabilidad

OBJETIVO

Evaluar diferentes métodos para estimar la evapotranspiración de referencia (ET) y comparar los resultados con la evapotranspiración mediada con un atmómetro (ET gage, model E), para diferentes escalas de tiempo en un ambiente semiárido del Estado de Querétaro. En adición, se realizó un análisis de regresión entre los datos observados de ET y variables climáticas relacionadas.

METODOLOGÍA

Sitio de Estudio

Colección de Datos de Referencia ET Gauge Modelo E y EMA (Estación Meteorológica Automatizada) Vaisala

Radiación Neta

Evapotranspiración

Precipitación Temperatura

Humedad Relativa Velocidad de Viento

Tabla 1. Ecuaciones de Evapotranspiración potencial

Modelo Ecuación Referencia

Penman

Penman, 1948

Romanenko

Romanenko, 1961

Jensen and Haise

Jensen and Haise, 1963

McGuinness-Bordne

McGuinness and Bordne, 1972

Hargreaves and

Samani

Hargreaves and Samani, 1982

Kimberly-Penman

Wright, 1982

Penman-Monteith

Allen et al., 1998

Oudin

Oudin et al.2005

Tabla 2. Notaciones

Símbolo Significado Unidades

ET Evapotranspiración mm d-1

Rn Radiación solar media J d-1

m-2

Re Radiación extraterrestre J d-1

m-2

es Presión de vapor de saturación kPa

ed Presión de vapor actual kPa

U Velocidad del viento m s-1

Jd Día Juliano día

T Temperatura del aire media °C

Tmax Temperatura del aire máxima °C

Tmin Temperatura del aire mínima °C

Δ Pendiente de la curva de presión de vapor kPa °C -1

γ Constante psicométrica kPa °C-1

λ Calor latente de vaporización MJ kg-1

ρ Densidad del agua 1000 kg L-1

RESULTADOS Tabla 3. Resultados estadísticos de error absoluto medio y error cuadrático medio para los

análisis diario, semanal y mensual.

Diario Semanal Mensual

Modelo MAE RMSE MAE RMSE MAE RMSE

Penman 0.98* 1.27** 0.84* 1.08** 0.71* 0.89*

Penman-Monteith 1.00* 1.31** 0.93* 1.09** 0.78* 0.95*

Oudin 1.10** 1.44** 0.92* 1.23** 0.76* 0.99*

Hargreaves 1.20** 1.43** 1.05** 1.27** 0.91* 1.09**

McGuinness 1.59** 1.83** 1.36** 1.57** 1.22** 1.45**

Kimberly 2.17*** 2.57*** 2.24*** 2.54*** 2.21*** 2.41***

Jensen and Haise 2.66*** 2.97*** 2.56*** 2.76*** 2.56*** 2.69***

Romanenko 2.66*** 2.96*** 2.50*** 2.77*** 2.50*** 2.70***

*= Primer grupo, menor a 1 mm d-1

; **= Segundo grupo; entre 1 y 2 mm d-1

; ***= Tercer grupo,

entre 2 y 3 mm d-1

.

Tabla 4. Resultados estadísticos

Diario Semanal Mensual

Modelo Af Sl Int r2 Af Sl Int r

2 Af Sl Int r

2

Penman 1.08 0.31 2.14 0.67* 1.09 0.34 2.05 0.73* 1.09 0.34 2.01 0.81*

Penman-Monteith 0.82 0.49 2.53 0.65* 0.83 0.56 2.32 0.78* 0.83 0.53 2.36 0.88*

Kimberly 2.69 0.22 0.54 0.61* 2.68 0.22 0.54 0.61* 2.71 0.25 0.43 0.64*

Hargreaves 0.81 0.43 2.77 0.55** 0.83 0.41 2.86 0.58** 0.82 0.43 2.75 0.70*

Oudin 1.08 0.17 2.57 0.22** 1.11 0.26 2.26 0.52** 1.1 0.29 2.17 0.54**

McGuinness 0.74 0.23 3.79 0.22** 0.76 0.39 3.33 0.52** 0.75 0.42 3.19 0.54**

Jensen and Haise 0.57 0.37 4.77 0.22** 0.58 0.58 4.03 0.52** 0.58 0.62 3.88 0.55**

Romanenko 0.57 0.13 5.56 0.22** 0.59 0.25 5.19 0.52** 0.58 0.20 5.29 0.48**

Af = ETo/PE, donde, ETo = Evapotranspiración de referencia y PE = Evapotranspiración potencial; Sl= Pendiente; Int= Intercepto; r2

= Coeficiente de

determinación; *= Valor significativo; **= Valor no significativo. Para las diferentes escalas de tiempo.

Relación de la ET con Variables Climáticas

Tabla 5. Correlación de Pearson entre evapotranspiración observada e información

climática.

ET Rn Hr P U T

ET 1.00 0.72 -0.68 0.06 0.58 0.53

Rn 0.72 1.00 -0.34 -0.00 0.44 0.41

Hr -0.68 -0.34 1.00 0.41 -0.45 -0.23

P 0.06 -0.00 0.406 1.00 0.14 0.30

U 0.58 0.44 -0.45 0.14 1.00 0.17

T 0.53 0.41 -0.23 0.30 0.17 1.00

ET=Evapotranspiración; Rn= Radiación neta; Hr= Humedad relativa; P= Presión

barométrica; U=Velocidad del viento; T=Temperatura

Ecuaciones y Parámetros

Tabla 6. Resumen de las variables para cada modelo y su rendimiento estadístico.

r Pearson R2 Predictores Coeficientes del modelo

0.721 0.52 Constante, Rn 1.05, 0.29

0.860 0.74 Constante, Rn, Hr 7.41, 0.22, -0.08

0.886 0.78 Constante, Rn, Hr, T 4.67, 0.19, -0.08, 0.17

0.897 0.80 Constante, Rn, Hr, T, U 2.93, 0.16, -0.07, 0.18, 1.22

Variable dependiente ET. Rn= Radiación solar neta; Hr=Humedad relativa; T=Temperatura

media; U=Velocidad del viento.

CONCLUSIONES

El Atmómetro resultó ser un dispositivo confiable para la medición de la evapotranspiración.

En promedio, durante el periodo de Mayo a Noviembre, que corresponde al periodo de lluvia, la ET es de alrededor de 450 mm.

Mayo registró el valor mayor de ET con 8.5 m diarios, mientras que Noviembre tuvo el menor registro con 1 mm.

Los modelos Oudin, Jensen & Haise, McGuinness y Romanenko, mostraron los valores más altos de RMSE y MAE, y valores bajos del intercepto, pendiente y r2. en la relación estimados-predichos.

El desempeño de los modelos no cambió con la escala de tiempo, y en consecuencia, su uso no es recomendado para condiciones climáticas similares a las del sitio de estudio.

El modelo de Hargreaves tuvo un mejor desempeño que el grupo anterior, pero solo a nivel mensual, con un r2 de 0.70. Su uso para estimaciones diarias no fue adecuado.

Los modelos tipo Penman (Penman-Monteith y Penman) mostraron el mejor desempeño en las diferentes escalas de tiempo, con valores bajos de RMSE y MAE, y mejores de r2. El desempeño de estos modelos aumentó con la escala de tiempo.

Los datos climáticos pueden ser también usados para la predicción de la evapotranspiración, especialmente las variables de radiación solar, temperatura del aire, velocidad del viento, y humedad relativa, los cuales predijeron la evapotranspiración de referencia con valores de r2 de 0.80, 0.82 y 0.91 estimaciones a nivel diario, semanal y mensual.

GRACIAS!!!!!