Modificación de la ecuación de Hargreaves-Samani para la estimación de la evapotranspiración de referencia en el Altiplano peruano

Abstract

La ecuación de Penman-Monteith (PM) de la FAO 56 se considera el método más preciso para estimar la evapotranspiración de referencia (ETo). Sin embargo, PM requiere una gran cantidad de datos que no siempre están disponibles. Así, el objetivo de este estudio fue modificar la ecuación de Hargreaves-Samani (HS) para la estimación de la evapotranspiración de referencia en el Altiplano peruano (AP), mediante la calibración del coeficiente de ajuste de radiación 𝐾𝑅𝑆, el exponente 𝐸𝐻, el coeficiente 𝐶𝐻 y exponente 𝐸𝐻 de la ecuación de HS. Los resultados muestran nuevos valores del 𝐾𝑅𝑆, 𝐻, 𝐶𝐻 𝑦 𝐸𝐻 del modelo empírico de HS, para cada estación meteorológica considerada en el estudio para el AP. El análisis se llevó a cabo utilizando los siguientes indicadores estadísticos: coeficiente de correlación (R), eficiencia de Nash-Sutcliffe (ENS), sesgo porcentual (BIAS), error medio absoluto (MAE) y la raíz del error medio cuadrático (RMSE). Se verificó que las estimaciones de ETo, luego de la calibración de los valores de 𝐾𝑅𝑆, 𝐸𝐻, 𝐶𝐻 𝑦 𝐸𝐻, el método de Hargreaves-Samani modificado (HSM) obtuvo un desempeño superior al método HS original en todas las estaciones meteorológicas estudiadas. En consecuencia, se utilizó el modelo de regresión lineal múltiple (MLR) para regionalizar el 𝐾𝑅𝑆, 𝐸𝐻, 𝐶𝐻 𝑦 𝐸𝐻 para el AP. Se concluye que, ante la falta de datos meteorológicos, se puede utilizar como alternativa la ecuación HSM con los nuevos valores de 𝐾𝑅𝑆, 𝐸𝐻, 𝐶𝐻 𝑦 𝐸𝐻 en lugar de la ecuación de HS original para el AP.The FAO Penman-Monteith (PM) equation 56 is considered the most accurate method for estimating baseline evapotranspiration (ETo). However, PM requires a large amount of data that is not always available. Thus, the objective of this study was to modify the Hargreaves-Samani (HS) equation for the estimation of the reference evapotranspiration in the peruvian Altiplano (PA), by calibrating the radiation adjustment coefficient 𝐾𝑅𝑆, the exponent 𝐸𝐻, the coefficient 𝐶𝐻 and exponent 𝐸𝐻 of the HS equation. The results show new values of 𝐾𝑅𝑆, 𝐸𝐻, 𝐶𝐻 and 𝐸𝐻 from the empirical HS model, for each meteorological station considered in the study for the AP. The analysis was carried out using the following statistical indicators: correlation coefficient (R), Nash-Sutcliffe efficiency (ENS), percentage bias (BIAS), mean absolute error (MAE) and root mean square error (RMSE). It was verified that the ETo estimates, after calibration of the 𝐾𝑅𝑆, 𝐻, 𝐶𝐻 and 𝐸𝐻 values, the modified Hargreaves-Samani method (HSM) obtained a superior performance to the original HS method in all the meteorological stations studied. Consequently, the multiple linear regression (MLR) model was used to regionalize the 𝑅𝑆, 𝐸𝐻, 𝐶𝐻 and 𝐸𝐻 for the AP. It is concluded that, in the absence of meteorological data, the HSM equation with the new values of 𝐾𝑅𝑆, 𝐸𝐻, 𝐶𝐻 and 𝐸𝐻 can be used as an alternative instead of the original HS equation for PA.