Radiação global por modelos simplificados para o Estado de Mato Grosso
AUTOR(ES)
Souza, Adilson Pacheco de, Silva, Andréa Carvalho da, Tanaka, Adriana Aki, Uliana, Eduardo Morgan, Almeida, Frederico Terra de, Klar, Antonio Evaldo, Gomes, Anthony Wellington Almeida
FONTE
Pesq. agropec. bras.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2017-04
RESUMO
Resumo: O objetivo deste trabalho foi estimar a radiação global por modelos simplificados para o Estado de Mato Grosso. Os coeficientes parametrizados de 15 modelos simplificados foram regionalmente calibrados para estimativa da radiação global diária, com base apenas na temperatura do ar, a partir de dados de 28 estações meteorológicas automáticas (EMAs) da rede do Instituto Nacional de Meteorologia, distribuídas nos diferentes biomas do Estado de Mato Grosso. Os modelos simplificados avaliados foram derivados principalmente dos métodos de Hargreaves e Bristow & Campbell, com diferentes coeficientes parametrizados a serem calibrados. Para a avaliação do desempenho estatístico, foram empregados o coeficiente de determinação (R2), o erro absoluto médio (MBE), a raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) e o índice d de Willmott. Para a recomendação de modelos por estação e/ou bioma, os modelos foram classificados numericamente (valores de posição), de acordo com o desempenho específico em cada indicativo estatístico. Os modelos simplificados derivados de Bristow & Campbell apresentaram melhores desempenhos estatísticos para estimativa da radiação global diária. Os valores dos coeficientes calibrados de um mesmo modelo variaram grandemente entre as EMAs e os biomas. Os valores do R2 variaram de 0,60 a 0,75, o que indica resultados satisfatórios nas calibrações obtidas. São indicados o modelo de Bristow & Campbell para a Amazônia e o Cerrado e o de Goodin et al. (1999) para o Cerrado, com espalhamentos que variam entre 1,52 e 4,33 MJ m-2 por dia e ajustamentos superiores a 65%.
ASSUNTO(S)
temperatura do ar amazônia modelo de bristow & campbell cerrado coeficientes parametrizados radiação solar
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