Parametrización de la ecuación de Hargreaves en el oasis norte de Mendoza, Argentina

Autores/as

  • Regina Aguilera Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Alte. Brown 500. Chacras de Coria. Mendoza. Argentina. M5528AHB.
  • José Francisco Maestre-Valero Universidad Politécnica de Cartagena. Escuela Superior de Ingeniería Agronómica. Murcia. España
  • Victoriano Martínez-Alvarez Universidad Politécnica de Cartagena. Escuela Superior de Ingeniería Agronómica. Murcia. España
  • María Gassmann Universidad Nacional de Buenos Aires. Departamento de Ciencias de la Atmósfera y de los Océanos. Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Argentina
  • José Morábito Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Alte. Brown 500. Chacras de Coria. Mendoza. Argentina. M5528AHB

Palabras clave:

evapotranspiración de referencia, programación de riegos, ecuación de Hargreaves, escasez hídrica, coeficientes de ajuste

Resumen

Ante la escasez hídrica atravesada por Mendoza, Argentina, es importante conocer la evapotranspiración referencia (ET0) de los cultivos para programar el riego. Su cálculo, a partir de la ecuación de Penman-Monteith FAO56 (PM), requiere contar con datos no disponibles en general. La ecuación de Hargreaves (HG), que solo requiere datos de temperaturas del aire, representa una alternativa para calcular ET0, luego de su calibración local o regional con PM. En este trabajo se calibró localmente la ecuación de Hargreaves por medio de coeficientes de ajuste anuales (Ca) y mensuales (Cm,j) para el oasis norte de Mendoza. También, se llevó a cabo una regionalización del Ca considerando las variables ambientales. El ajuste local con ambos coeficientes logró eliminar el sesgo positivo que indicaba una sobrestimación de HG con respecto a PM en las 12 estaciones meteorológicas consideradas. El valor promedio del error cuadrático medio disminuyó de 0,80 mm día-1 a 0,57 mm día-1 con el ajuste con Ca y a 0,55 mm día-1 con el uso de Cm,j, mientras que el error absoluto disminuyó de 0,63 a 0,42 y 0,39 respectivamente. La velocidad del viento fue la variable que mejor explicó la variabilidad regional del Ca (R2 = 0,64).

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Publicado

01-12-2018

Número

Sección

Recursos naturales y ambiente