Modeling probable evapotranspiration in the semiarid regions of Bahia and Pernambuco

Abstract

A utilização de uma estimação correta da evapotranspiração de referência (ETo) é fundamental para dimensionar a reposição da lâmina de irrigação nos cultivos irrigados, além de contribuir para o uso correto dos recursos hídricos e não comprometer a produtividade agrícola. Apesar disso, ainda são escassos os estudos que relacionam a adequação de determinados modelos probabilísticos à evapotranspiração de referência. O estudo objetivou ajustar e comparar diferentes modelos probabilísticos a dados de evapotranspiração e estimar em diferentes níveis de probabilidade a evapotranspiração provável nos municípios de Petrolina-PE e Juazeiro-BA. Foram utilizados dados diários de ETo captados pelas estações meteorológicas da Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF) em Petrolina, PE e Juazeiro, BA. As distribuições testadas foram a Gama, Weibull, Log-Normal, Beta, Normal, Log-Logística e Log-Logística Exponenciada. A comparação das distribuições utilizou do critério de informação de Akaike (AIC) e o critério Bayesiano (BIC), assim como o teste da razão de verossimilhanças. As distribuições Normal, Log-Logística Exponenciada e Weibull apresentaram os melhores resultados de aderência, e consequentemente foram as mais adequadas para modelar a evapotranspiração de referência e fazer estimativas para diferentes níveis de probabilidade em Petrolina-PE e em Juazeiro-BA. Em ambos os municípios, outubro se apresentou como o mês com maior demanda hídrica provável em todos os níveis de probabilidade.Using a correct estimate of reference evapotranspiration (ETo) is fundamental for dimensioning the replacement of the irrigation blade in irrigated crops and contributing to the correct use of water resources and not compromising agricultural productivity. Despite this, few studies have been related to the suitability of probabilistic models to reference evapotranspiration. This study aimed to adjust and compare different probabilistic models to evapotranspiration data and to estimate probable evapotranspiration at various probability levels in the municipalities of Petrolina-PE and Juazeiro-BA. Daily ETo data obtained from the meteorological stations of the Federal University of the São Francisco Valley (UNIVASF) in Petrolina, PE, and Juazeiro, BA, were used. The distributions tested were Gamma, Weibull, Log-Normal, Beta, Normal, Log-Logistic, and Exponentiated Log-Logistic. The Akaike information criterion (AIC) and the Bayesian criterion (BIC) were used to compare the distributions and the likelihood ratio test. The Log-Logistic and Exponentiated Log-Logistic distributions were the most suitable for modeling evapotranspiration and estimating it at different probability levels in Petrolina-PE and Juazeiro-BA. January was the month with the highest probable water demand in both cities, with a 95% probability