dc.creator | Boscaini, Ricardo | |
dc.date.accessioned | 2018-12-13T19:38:47Z | |
dc.date.available | 2018-12-13T19:38:47Z | |
dc.date.issued | 2018-07-16 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/15099 | |
dc.description.abstract | Solar 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.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Calibração | por |
dc.subject | Equações simplificadas | por |
dc.subject | Temperatura do ar | por |
dc.subject | Modelagem | por |
dc.subject | Calibration | eng |
dc.subject | Simplified equations | eng |
dc.subject | Air temperature | eng |
dc.subject | Modeling | eng |
dc.title | Desempenho de modelos de estimativa da radiação solar e evapotranspiração de referência | por |
dc.title.alternative | Performance of solar radiation estimation models and reference evapotranspiration | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | A 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.advisor1 | Robaina, Adroaldo Dias | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8629241691140049 | por |
dc.contributor.advisor-co1 | Peiter, Marcia Xavier | |
dc.contributor.advisor-co1Lattes | http://lattes.cnpq.br/4072803412132476 | por |
dc.contributor.referee1 | Gomes, Ana Carla dos Santos | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6321874855275614 | por |
dc.contributor.referee2 | Buske, Taise Cristine | |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/9322900222543250 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/0093731450537906 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Engenharia Agrícola | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Rurais | por |