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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

1Departamento de Bioloxia Vexetal e Ciencias do Solo, Facultade de Ciencias, Universidade de Vigo, 32004 Ourense, Spain

2Departamento de Ciencias da Navegación e da Terra, Facultade de Ciencias. Universidade da Coruña, 15008 A Coruña, Spain*Correspondencia e-mail : [email protected]

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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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


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


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.


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].


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, R2 = 0.85) para la estación de Ourense, 0.17 (n = 2532, R2 = 0.82) para la estación de Pontevedra, y 0.21 (n = 2357, R2 = 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.


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, R2 de 0.91 y 0.93 respectivamente, mientras que en la estación de Ribadeo se ha obtenido un R2 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 resultadosPara 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.


RESULTADOS Y DISCUSIÓNAnálisis de los parámetros meteorológicos pronosticadosTemperatura 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.


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 Ourense-Ciencias 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.


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


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 Ourense-Ciencias, 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.


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.


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


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


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.


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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