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capa do ebook DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE EM PYTHON PARA ESTIMAR A EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA ATRAVÉS DO MÉTODO DE THORNTHWAITE

DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE EM PYTHON PARA ESTIMAR A EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA ATRAVÉS DO MÉTODO DE THORNTHWAITE

Entre os métodos para estimar a Evapotranspiração Potencial (ET0), o de Thornthwaite é o menos exigente em relação às variáveis de entrada, requerendo, apenas, dados de temperatura média do local. Diante disso, o presente trabalho teve por objetivo o desenvolvimento de um software em linguagem Python para viabilizar o planejamento e o manejo da irrigação para regiões de difícil acesso a dados climáticos, obtidos de estações meteorológicas, com apenas a temperatura média mensal como dado de entrada, além da informação referente a latitude do local. O estudo teve como base os dados oriundos de uma estação meteorológica do Laboratório de Irrigação e Agrometeorologia (LIA), da Universidade Federal de Alagoas (UFAL), localizada em Rio Largo, AL. Para avaliar o desempenho do software foi realizada a comparação entre os dados de ET0 obtidos pelos métodos de Thornthwaite e Penman-Monteith, através dos parâmetros estatísticos: coeficientes de determinação (R2), correlação de Pearson (r); Erro padrão da Estimativa (EPE) e os índices de concordância (d) e confiança (C). A correlação entre os valores obtidos apresentou os seguintes valores de r, d e c, respectivamente: 0,77; 0,82 e 0,63. Os resultados permitiram classificar o software como “regular” e indicou a viabilidade para seu uso no planejamento e manejo da irrigação.

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DESENVOLVIMENTO DE UM SOFTWARE EM PYTHON PARA ESTIMAR A EVAPOTRANSPIRAÇÃO DE REFERÊNCIA ATRAVÉS DO MÉTODO DE THORNTHWAITE

  • DOI: 10.22533/at.ed.4112103058

  • Palavras-chave: água no solo; necessidade hídrica; modelagem; Python.

  • Keywords: water in the soil; water need; modeling; Python.

  • Abstract:

    Among methods to estimate Potential Evapotranspiration (ET0), Thornthwaite methods has minor exigency in relation to input variables, requiring only average temperature data. In view of this, the present work aimed to develop software in Python language to enable the planning and management of irrigation for regions with difficult access to climatic data, obtained from weather stations, with only the average monthly temperature as input, besides latitude of the place information. The study was based on data from a meteorological station at the Laboratory of Irrigation and Agrometeorology (LIA), at the Federal University of Alagoas (UFAL), located in Rio Largo, AL. To evaluate the performance of the software, a comparison was made between the ET0 data obtained by Thornthwaite and Penman-Monteith methods, using the statistical parameters: coefficients of determination (R2), Pearson correlation (r); Standard error of the Estimate (EPE) and the agreement (d) and confidence (C) indices. The correlation between the values obtained showed the following r, d and c values, respectively: 0.77; 0.82 and 0.63. The results allowed to classify the software as “regular” and indicates its feasibility for irrigation planning and management using.

  • Número de páginas: 11

  • André Luiz de Carvalho
  • Arthur Costa Falcão Tavares
  • Guilherme Bastos Lyra
  • Iêdo Peroba de Oliveira Teodoro
  • João Pedro dos Santos Verçosa
  • Victor Rodrigues Nascimento
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