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dc.creatorBoscaini, Ricardo
dc.date.accessioned2018-12-13T19:38:47Z
dc.date.available2018-12-13T19:38:47Z
dc.date.issued2018-07-16
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/15099
dc.description.abstractSolar radiation (Rs) is the most important source of energy in nature and directly influences the evapotranspiration process. There are many ways of estimating solar radiation and evapotranspiration, however, they require a range of data, often unavailable. Given that, in the absence of observed Rs data, it is possible to estimate them using mathematical models. Overall, the models vary in degree of complexity as well as in the adjustment coefficients, and they must be calibrated to the place of interest to obtain the best performance. In this sense, the main purpose of this study is to evaluate the performance of models for the estimation of global solar radiation and reference evapotranspiration on a daily scale, based on limited meteorological data, for the region of Santa Maria - RS. The data were taken from the automatic meteorological station (EMA) of the Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), located in the city of Santa Maria - RS. Ten models were evaluated in the estimations of global solar radiation, where five models with calibrated coefficients were used and adjusted through the software TableCurve 2D and, five models had the coefficients determined by the authors. Then, the reference evapotranspiration was estimated using the Penman Monteith method, adopting the solar radiation data measured at the station, which were considered as standard and compared with the solar radiation results estimated by the ten models. The models proposed by Ball (BA), Chen (CH) and Meza and Varas (MV) presented a performance index of 0.80, indicating "optimal" performance for the models with calibration of their coefficients. In this way, they are recommended when there is no availability of measured data at the study site. For the non-calibration models, except the Donatelli and Campbell (DC) model, in which obtained a "good" performance, the other models had an average index of 0.77, indicating a "very good" performance. Considering the estimation of reference evapotranspiration, nine of the ten models presented "excellent" performance. Therefore, it is concluded that there is no need to calibrate the coefficients and all models are indicated for Santa Maria - RS.eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Santa Mariapor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectCalibraçãopor
dc.subjectEquações simplificadaspor
dc.subjectTemperatura do arpor
dc.subjectModelagempor
dc.subjectCalibrationeng
dc.subjectSimplified equationseng
dc.subjectAir temperatureeng
dc.subjectModelingeng
dc.titleDesempenho de modelos de estimativa da radiação solar e evapotranspiração de referênciapor
dc.title.alternativePerformance of solar radiation estimation models and reference evapotranspirationeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.description.resumoA radiação solar (Rs) é a mais importante fonte de energia da natureza e influência diretamente no processo de evapotranspiração. Existem muitas formas de estimativas da radiação solar e da evapotranspiração, no entanto, necessitam de uma série de dados, muitas vezes não disponíveis. Sendo que, na ausência de dados observados de Rs é possível estimá-los mediante a utilização de modelos matemáticos. Em geral, os modelos variam em grau de complexidade e nos coeficientes de ajuste, e esses devem ser calibrados para o local de interesse para obtenção do melhor desempenho. Neste sentido, objetivou-se avaliar o desempenho de modelos para a estimativa da radiação solar global e da evapotranspiração de referência em escala diária, a partir de dados meteorológicos limitados, para a região de Santa Maria - RS. Os dados foram adquiridos da estação meteorológica automática (EMA) do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), localizada na cidade de Santa Maria – RS. Foram avaliados dez modelos no total, nas estimativas de radiação solar global, sendo cinco modelos com coeficientes calibrados, estes ajustados por meio do software TableCurve 2D e, cinco modelos, com os coeficientes determinados pelos autores. Posteriormente realizou-se a estimativa da evapotranspiração de referência pelo método de Penman Monteith, utilizando os dados de radiação solar medidos na estação, sendo esses considerados como padrão e comparados com os resultados de radiação solar estimados pelos dez modelos. Observou-se que, para os modelos com calibração dos seus coeficientes, os modelos propostos por Ball (BA), Chen (CH) e Meza e Varas (MV) apresentaram índice de desempenho de 0,80, indicando “ótimo” desempenho. Dessa forma, são recomendados para uso quando não houver disponibilidade de dados medidos no local de estudo. Para os modelos sem calibração, exceto o modelo de Donatelli e Campbell (DC), que obteve um desempenho “bom”, os demais modelos apresentaram índice em média de 0,77, indicando um desempenho “muito bom”. Na estimativa da evapotranspiração de referência, nove dos dez modelos apresentaram desempenho “excelente”. Sendo assim, conclui-se que não há necessidade de calibração dos coeficientes e que todos os modelos são indicados para Santa Maria – RS.por
dc.contributor.advisor1Robaina, Adroaldo Dias
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8629241691140049por
dc.contributor.advisor-co1Peiter, Marcia Xavier
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4072803412132476por
dc.contributor.referee1Gomes, Ana Carla dos Santos
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6321874855275614por
dc.contributor.referee2Buske, Taise Cristine
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/9322900222543250por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0093731450537906por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.departmentEngenharia Agrícolapor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Agrícolapor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApor
dc.publisher.unidadeCentro de Ciências Ruraispor


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