Comparação entre métodos simplificados de estimativa de evapotranspiração de referência (ETo) para regiões produtoras de café brasileiras

Abstract

No presente trabalho, objetivou-se estimar e comparar a evapotranspiração de referência - ETo de dois métodos simplificados, Hargreaves-Samani (HS) e Blaney-Criddle-FAO (BC), com o método Penman-Monteith-FAO (PM). Os resultados das estimativas foram obtidos em função dos dados climáticos disponíveis de cada localidade em estudo, com o auxílio do aplicativo Irriplus. As cidades de interesse para o estudo foram selecionadas de acordo com a representatividade das características da região entre os principais centros produtores brasileiros de café arábica (Coffea arabica L.): Cerrado, Leste, Sul e Zona da Mata de Minas Gerais, Oeste e Sudoeste da Bahia, sendo as cidades escolhidas: Araguari, Patrocínio, Caratinga, Lavras, Varginha e Viçosa, em Minas Gerais; e Vitória da Conquista e Barreiras, na Bahia. Em todas as localidades, a equação de HS se ajustou melhor à equação de PM, sendo essa a recomendável para o manejo da irrigação em condições limitadas de disponibilidade de dados climáticos.

The present study aimed to estimate and compare the reference evapotranspiration - ETo of two simplified methods, Hargreaves-Samani (HS) and FAO Blaney-Criddle (BC), with the FAO Penman-Monteith (PM) method. The results of the estimates were obtained on the basis of weather data available at each location under study, with the help of Irriplus software. Cities of interest for the study were selected according to the representativeness of the characteristics of the region between the main Brazilian producing centers of Arabica coffee (Coffea arabica L.): Cerrado, East, South and Zona da Mata of Minas Gerais, West and Southwest Bahia, with the selected cities being: Araguari, Patrocinio, Caratinga, Lavras, Varginha and Viçosa, in Minas Gerais; and Vitória da Conquista and Barreiras in Bahia. In all locations, the HS equation adjusted better to the PM equation, which is recommended for the management of irrigation in conditions of limited availability of climate data.