ESTIMATIVA DE EVAPOTRANSPIRAÇÃO POTENCIAL DE REFERÊNCIA COM DADOS DAS NORMAIS CLIMATOLÓGICAS, PARA 10 ESTAÇÕES METEOROLÓGICAS DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO FELIPE LEONARDO BARBOSA PALMEIRA ALUNO DEPTO METEOROLOGIA/UFRJ felipel@meteoro.ufrj.br CÉLIA MARIA PAIVA PROFA. DEPTO METEOROLOGIA/UFRJ celia@meteoro.ufrj.br ABSTRACT This work presents and compares the results of five differents methods for evaluation of the potential reference evapotranspiration by using data from Nomais Climatológicas form INMET (period 1961-1990) for 10 meteorological station of Rio de Janeiro so as to determine which methods are more alike amongst themselves. Thus, it is possible to identify the more appropiate methods for each studied area making possible these data com be fully used by small and medium farmers. INTRODUÇÃO A evapotranspiração é extremamente importante para a determinação da quantidade d água necessária para a irrigação, que é um dos principais parâmetros para o correto planejamento, dimensionamento e manejo de qualquer sistema de irrigação, bem como para avaliação de recursos hídricos. A água necessária é a quantidade d água requerida pela cultura, em determinado período de tempo, de modo a não limitar seu crescimento e sua produção, sob as condições climáticas locais. Quando a quantidade de irrigação necessária for superestimada, têm-se como consequência um maior custo da irrigação por unidade de área. Por outro lado, quando a quantidade de irrigação necessária for subestimada, como consequência obtêm-se produções não muito elevadas, ou, como é mais frequente, incapacidade do sistema para irrigar toda área do projeto. A medida da evapotranspiração é extremamente difícil e onerosa. Difícil porque exige instalações e equipamentos especiais; e onerosa porque tais estruturas são de alto custo, justificando-se apenas em condições experimentais. Um dos objetivos de tais experimentos é encontrar soluções práticas para determinação da evapotranspiração em condições extensivas, e que geralmente necessitam de irrigações suplementares para a viabilização econômica da produtividade. O fenômeno em si já é bastante conhecido teoricamente e já foi modelado por diversos pesquisadores. Tais modelagens, obtiveram bons resultados em diversos experimentos realizados. Porém a aplicação de um modelo de estimativa de evapotranspiração para uma dada região deve ser feita de maneira criteriosa, uma vez que um mesmo modelo pode fornecer boas estimativas para uma dada região e para outras não. Sendo assim, é necessário experimentar vários métodos para uma mesma região, e avaliar por meio de comparações com medidas in situ, o método mais adequado para a região de interesse. Porém, para regiões com limitações de dados climáticos onde não se tem informações suficientes para estimar a evapotranspiração por métodos complexos, uma alternativa seria utilizar métodos que tenham como input dados das Normais Climatológicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET). Este trabalho tem como proposta comparar os resultados de 5 métodos de estimativa de evapotranspiração potencial de referência, tendo como input os Dados das Normais Climatológicas do INMET(período 1961-1990), para 10 Estações Meteorológicas do Estado do Rio de Janeiro, com a finalidade de se determinar quais métodos mais se assemelham entre si, obtendo assim, uma indicação dos métodos mais adequados as regiões estudadas e que utilizem dados facilmente encontrados, para poderem ser largamente usados por pequenos e médios agricultores. METODOLOGIA A seleção dos métodos para a estimativa da evapotranspiração foi baseada na disponibilidade de dados normais do INMET. Foram utilizados os seguintes métodos: THORNTHWAITE, THORNTHWAITE MODIFICADO POR CAMARGO, CAMARGO, LINACRE E HARGREAVES SAMANI. Através dos resultados obtidos pelos cinco métodos de estimativa de evapotranspiração, foi feito a diferença percentual entre esses métodos para cada estação e utilizou-se para comparação a maior diferença percentual. 178
1. MÉTODO DE THORNTHWAITE: ETPp = 16 (10. Ti / I) a, Ti > 0º C a = 6,75. 10-7. I 3 7,71. 10-5. I 2 + 1,7912. 10-2. I + 0,49239 12 I = Σ (0,2. Ti) 1,514, i = 1 Ti > 0º C ETP = ETPp (N/12. ND/30) ETPp, evapotranspiração potencial média mensal padrão (mm.mês -1 ); Ti, temperatura média mensal (ºC); I, índice de calor da região; i, mês do ano; ND, número de dias do mês; N, fotoperíodo médio mensal; ETP, evapotranspiração potencial mensal (mm.mês -1 ). 2. MÉTODO DE THORNTHWAITE MODIFICADO POR CAMARGO: ETP = ETPp. CORR. ND CORR = N. ND / (12. 30) ETP, evapotranspiração potencial mensal (mm.mês -1 ); ETPp, evapotranspiração tabular diária (mm.d -1 ); CORR, correção da ETPp; ND, número de dias do mês; N, fotoperíodo médio mensal. 3. MÉTODO DE CAMARGO: ETP = F. Qo. T. ND ETP, evapotranspiração potencial mensal (mm.mês -1 ); F, fator de ajuste; Qo, radiação solar extraterrestre diária (mm.d -1 ) - Tabelado; T, temperatura média do período; 179
ND, número de dias do período. D) MÉTODO DE LINACRE: ETc = ND {[500 (T + 0,006. h) / (100 - Φ)] + 15 (T To)} / (80 T) T To = 0,0023. h + 0,37. T + 0,53 (Tmax Tmin) + 0,35. R 10,9 Etc, evapotranspiração mensal média (mm.mês -1 ); ND, número de dias do período; T, temperatura média mensal (ºC); h, altitude local (m); Φ, latitude local (º); To, temperatura média mensal do ponto de orvalho (ºC); Tmax, temperatura média mensal máxima (ºC); Tmin, temperatura média mensal mínima (ºC); R, diferença entre as temperaturas médias dos meses mais quente e mais frio (ºC). E) MÉTODO DE HARGREAVES - SAMANI Onde: Eto =ND [0,0023. Qo (Tmax Tmin) 0,5. (T + 17,8)] ND, número de dias do período; Qo, radiação solar extraterrestre diária (mm.d -1 ) Tabelado; Tmax, temperatura média mensal máxima; Tmin, temperatura média mensal mínima; T, temperatura média mensal. RESULTADOS E DISCUSSÃO Como resultados tem-se a Tabela 1 e os gráficos (figura 1 e 2), como exemplo, de evapotranspiração de referência para 2 das 10 estações do estado do Rio de Janeiro. Pela tabela 1, pode-se obter, as menores e as maiores diferenças percentuais entre as maiores ocorridas. Comparando os cinco métodos, tem-se que as menores e as maiores diferenças percentuais entre as maiores ocorridas, são respectivamente 7,38% (entre os métodos de Thornthwaite e Thornthwaite modificado por Camargo para a estação Ilha Guaíba) e -134,1% (entre os métodos de Thornthwaite e Linacre, e Thornthwaite modificado por Camargo e Linacre para a estação Piraí). Observa-se que os métodos de Thornthwaite e Thornthwaite modificado por Camargo tem as menores diferenças percentuais entre as maiores ocorridas, e os métodos de Thornthwaite e Camargo, Thornthwaite modificado por Camargo e Camargo se assemelham bastante. 180
Tabela1 Maior diferença percentual entre os métodos para cada estação Angra dos Reis Thorn. Thorn. mod. por Camargo Camargo Linacre Hargreaves -Samani Thorn. 0 10,35 14,57-66,67-23,65 Thorn. mod. por Camargo 0-17,11-62,87 17,14 Camargo 0-88,32-20,53 Linacre 0 27,61 Cabo Frio Thorn. Thorn. mod. por Camargo Camargo Linacre Hargreaves -Samani Thorn. 0-10,35 18,57-32,89 19,53 Thorn. mod. por Camargo 0 26,43-36,28 25,58 Camargo 0-63,19 10,85 Linacre 0 36,52 Cordeiro Thorn. Thorn. mod. por Camargo Camargo Linacre Hargreaves -Samani Thorn. 0-10,23-15,82-125,56-84,98 Thorn. mod. por Camargo 0-14,24-82,41-77,04 Camargo 0-111,35-65,99 Linacre 0 23,71 Ecol. Agrícola Thorn. Thorn. mod. por Camargo Camargo Linacre Hargreaves -Samani Thorn. 0 13,13 11,57-30,85-44,12 Thorn. mod. por Camargo 0-14,51-39,74-46,15 Camargo 0-60,67-42,41 Linacre 0-48,06 Ilha Guaíba Thorn. Thorn. mod. por Camargo Camargo Linacre Hargreaves -Samani Thorn. 0 7,38 16,73-38,12-25,98 Thorn. mod. por Camargo 0-20,72-40,6-32,17 Camargo 0-57,52-12,71 Linacre 0 33,78 Itaperuna Thorn. Thorn. mod. por Camargo Camargo Linacre Hargreaves -Samani Thorn. 0 11,27-12,75-89,83-54,31 Thorn. mod. por Camargo 0-15,06-88,85-53,52 Camargo 0-94,48-49,66 Linacre 0 24,88 Nova Friburgo Thorn. Thorn. mod. por Camargo Camargo Linacre Hargreaves -Samani Thorn. 0-19,68-17,28-85,68-36,46 Thorn. mod. por Camargo 0 17,42-80,74-28,43 Camargo 0-82,54-25,66 Linacre 0 33,47 Piraí Thorn. Thorn. mod. por Camargo Camargo Linacre Hargreaves -Samani Thorn. 0-19,15-14,92-134,1-87,41 Thorn. mod. por Camargo 0-28,9-134,1-87,41 Camargo 0-127,62-73,88 Linacre 0 26,61 Rio de Janeiro Thorn. Thorn. mod. por Camargo Camargo Linacre Hargreaves -Samani Thorn. 0 11,27 18,05-37,18 20,82 181
Tabela 1 (Continuação)... Thorn. mod. por Camargo 0 23,44-39,78 23,55 Camargo 0-61,44 20,52 Linacre 0 33,7 Vassouras Thorn. Thorn. mod. por Camargo Camargo Linacre Hargreaves -Samani Thorn. 0 8,9-15,34-116,56-76,86 Thorn. mod. por Camargo 0-15,2-117,21-68,28 Camargo 0-110,71-62,69 Linacre 0 24,67 Angra dos Reis - RJ ETo(mm/mês) 200 150 100 50 0 Thornthwaite Thorn.Mod.Camargo Camargo Linacre Hargreaves-Samani Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Meses Figura 1 Evapotranspiração potencial de referência para a estação Angra dos Reis. Rio de janeiro - RJ ETo(mm/mês) 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0 Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Meses Thorn. Thorn. Mod. Camargo Camargo Linacre Hargreaves-Samani Figura 2 Evapotranspiração potencial de referência para a estação Rio de Janeiro. 182
CONCLUSÃO Pela análise dos resultados pode-se concluir que: 1. Deve-se testar melhor cada método para cada região. 2. Como os 3 primeiros métodos se assemelham em termos de resultados para todas as estações, é mais provável que estes representem melhor a realidade. REFÊNCIA BIBLIOGRAFIA Burman R.and Pochop L.O., 1994. Evaporation, Evapotranspiration and Climatic Data. University of Wyoming, Wyoming. Mantovani E.C., 1993. Desarrollo y Evaluacion de Modelos para el Manejo del Riego: Estimation de la Evapotranspiration y Efectos de la Uniformidad de Aplicacion del Riego Sobre la Produccion de los Cultivos. Tese de Doutorado. Esccuela Tecnica Superior de Ingenieros Agronomos, Universidade de Cordoba, Cordoba. INMET, 1992. Normais Climatológicas (1961-1990). Brasília: Instituto Nacional de Meteorologia. 84p. Pereira A.R., Vila Nova N. A. e Sediyama G.C., 1997. Evapo(transpi)ração. Piracicaba: FEALQ. 183p.:il. Rosenberg N.J., Blad B.L., Verma S.B., 1983. Microclimate: the Biolgical Environment. University of Nebrasca, Lincoln. Sediyama C.G., 1988. Necessidades de água para os cultivos. ABEAS, Brasília. 183