RESUMOO trabalho tem por objetivo parametrizar o modelo de Hargreaves e Samani para estimativa da evapotranspiração de referência condicionando-o para o nordeste brasileiro utilizando dados meteorológicos de oito cidades do estado do Pernambuco, tomando como referência o modelo de Penman-Monteith. Foram utilizados dados provenientes de estações meteorológicas convencionais de oito municípios: Arcoverde, Cabrobó, Garanhuns, Ouricuri, Petrolina, Recife, Surubim e Triunfo. Os dados meteorológicos foram obtidos junto ao Instituto Nacional de Meteorologia na escala diária e depois transformados na escala mensal, sendo os seguintes dados analisados: velocidade do vento, insolação, temperatura máxima, temperatura mínima, temperatura média, e umidade relativa. Os dois parâmetros empíricos α (0,0023) e β (0,5) do modelo foram calibrados de forma simultânea. Para avaliar o desempenho da parametrização foram utilizados os seguintes indicadores estatísticos: índice de Willmott, índice de Nash-Sutcliffe e o erro padrão de estimativa (EPE). Os valores do parâmetro α variaram de 0.000684 (Cabrobó) a 0,0024 (Recife), já β de 1,0784 a 0,5 para as mesmas localidades, respectivamente. O índice de Willmott apresentou valores maiores que 0,90 para todas as estações analisadas, indicando a boa estimativa do modelo calibrado. Já o índice de Nash-Sutcliffe apresentou valores acima de 0,70 mostrando que a calibração da equação de Hargreaves-Samani obteve resultados satisfatórios. O maior valor do EPE foi obtido para a estação localizada em Cabrobó (0,676 mm dia -1 ), enquanto que o menor valor foi observado em Surubim com o valor de EPE igual a 0,232 mm dia -1 .

RESUMO-O modelo de Hargreaves e Samani é utilizado na estimativa da evapotranspiração de referência, sendo muito útil para o manejo da irrigação, sendo o mesmo considerado de uso prático, pois utiliza elementos meteorológicos de fácil obtenção como a temperatura. Entretanto, o mesmo necessita de calibração regional para estimar adequadamente a evapotranspiração. Objetivou-se calibrar o modelo de Hargreaves e Samani para o estado do Ceará, utilizando dados meteorológicos de doze cidades. Os parâmetros empíricos (0,0023) e (0,5) foram calibrados, considerando dois processos: primeiro, uma calibração simultânea dos dois parâmetros, e depois apenas o coeficiente. Na calibração simultânea obteve uma variação dos seus valores extremos em três cidades, o oscilou de 0,0004 (Campos Sales e Crateús) a 0,0019 (Guaramiranga) e o expoente oscilou de 0,51 (Guaramiranga) a 1,1977 (Campos Sales). A correlação entre o modelo de Hargreaves e Samani calibrado com a equação de Penman-Monteith apresentou seu valor máximo na cidade de Jaguaruana, 0,934 para o ajuste com os dois parâmetros e 0,942 para a calibração feita apenas com o coeficiente , mostrando que a calibração da equação de Hargreaves e Samani é viável e é necessário para melhorar as estimativas da evapotranspiração.

O manejo adequado da irrigação é uma prática agrícola que pode levar a economia de água e aumento da produção, pode ser realizado por meio da estimativa da evapotranspiração de referência, que segundo a FAO deve ser estimada por intermédio do modelo de Penman-Monteith, modelo que requer muitos dados climáticos de entrada, que muitas vezes não estão disponíveis. Assim, buscando uma estratégia de se estimar a evapotranspiração de referência para o estado de Goiás, objetivou-se neste estudo avaliar o desempenho de seis modelos (FAO-Radiação, Jensen-Haise, Makkink, Hargreaves-Samani, Hamon e Baier-Robertson). Foram utilizados dados de temperatura do ar, umidade relativa do ar, velocidade do vento e insolação obtidos junto ao INMET (Instituto Nacional de Meteorologia), das estações convencionais localizadas nas cidades de Aragarças, Catalão, Formosa, Goiânia, Goiás, Ipameri, Itumbiara, Jataí, Pirenópolis, Posse e Rio Verde, no estado de Goiás. O desempenho dos modelos foi avaliado segundo os índices estatísticos: raiz quadrada do erro médio (RQEM) e índice de Willmont (id). Os modelos que melhor estimaram a evapotranspiração de referência foram FAO-Radiação e Makkink em oito das onze cidades avaliadas. Para Aragarças o melhor modelo foi o Hamon e para Catalão e Posse foi o modelo de Hargraves-Samani.

A radiação solar global é uma das principais fontes de energia nos processos físicos, químicos e biológicos, podendo ser medida por instrumentos como os radiômetros, actinógrafos bimetálicos e piranômetros. Porém, tais equipamentos de medição da radiação solar não estão disponíveis na maioria dos locais. Nestas condições, valores estimados podem ser obtidos com o uso de modelos matemáticos que utilizam apenas dados temperatura do ar. Dito isto, objetivouse, com este trabalho, avaliar o desempenho de modelos de estimativa da radiação solar global, utilizando dados de temperatura máxima e mínima do ar, para as cidades de Barbalha, Campo Sales, Crateús, Jaguaribe, Iguatu e Quixeramobim no estado do Ceará. Foram utilizados dados de radiação solar global e temperatura máxima e mínima do ar obtidos junto ao Instituto Nacional de Meteorologia. O desempenho dos modelos foi avaliado segundo os índices estatísticos erro padrão de estimativa, erro médio e porcentagem de erro. Com os menores valores de erro, as melhores estimativas da radiação solar foram obtidas utilizando-se os modelos de Hargreaves e Samani modificado por Richardson e de Ball et al. Já os piores resultados foram obtidos utilizando-se os modelos de Donatelli e Campbell e de Hargreaves e Samani.

Objetivou-se espacializar a evapotranspiração de referência por meio de Sistema de Informação Geográfica utilizando a equação de Hargreaves e Samani ajustada para o estado do Ceará. Foram utilizados dados de vinte estações meteorológicas convencionais provenientes do Instituto Nacional de Meteorologia, localizadas em cidades dos estados: Ceará, Rio Grande do Norte, Pernambuco, Piauí e Paraíba. Foram utilizados dados mensais de insolação, velocidade do vento, umidade relativa e temperaturas máxima, média e mínima do ar. Para avaliação dos resultados da espacialização do modelo ajustado com o original foram utilizados os índices estatísticos: Raiz quadrada do erro médio, erro percentual médio e razão entre as médias. Nos resultados obtidos com a equação ajustada o parâmetro α oscilou entre 0,004 e 0,0023, sendo o valor máximo seu valor original, e o expoente β, que possui valor original de 0,5, apresentou variação de 0,49 a 1,0. Os maiores valores de raiz quadrada do erro médio e erro percentual médio foram constatados no mês de maio, 1,11 e 22,61 respectivamente, bem como a maior subestimativa, alcançando 89,5% do valor estimado com a equação original para o mesmo mês.