O objetivo do presente trabalho foi avaliar a metodologia de estimativa da Et oPM utilizando dados mínimos integrados a um Sistema de Informação Geográfica, na bacia do Jaguaribe, Ceará. Foi utilizado o sistema integrado de modelagem regional PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies), versão 1.2, utilizando as condições de contorno do Modelo Climático Global, HadAM3P, acoplado ao Modelo Climático Regional (HadRM3P), através da técnica dinâmica de redução de escala (downscaling). Dados mensais de temperaturas máxima e mínima e precipitação foram gerados para o período de 1961-1990, os quais foram analisados quanto a sua variabilidade espacial (latitude/longitude), utilizando-se geoestatística (krigagem). Para validação, foi aplicada regressão linear entre Et oPM estimada com dados mínimos e estimada com dados medidos através de uma estação meteorológica de referência. A média da Et oPM anual estimada com dados mínimos situou-se em 1.719 mm. A metodologia funcionou satisfatoriamente na região estudada, considerando-se os resultados da regressão (coeficiente angular de 0,95, coeficiente de determinação de 0,902, resíduos menores que 0,45 mm dia-1 e Raiz do Quadrado Médio do Erro (RQME) igual a 0,067 mm dia-1).

The objective of this work was to evaluate Et oPM using limited climate data integrated with a Geographic Information System in the Jaguaribe basin, Ceará State, Brazil. Regional climate modeling system PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies), using boundary conditions of the Hadley Centre Atmospheric Model version 3 - HadAM3, nested to the Hadley Centre Regional Circulation Model - HadRM3P, was used. Monthly time series for minimum and maximum temperature and rainfall were generated for the 1961-1990 period. Variables were analyzed according to spatial variability using kriging geostatistics methodology. A validation was performed, correlating Et oPM estimated with minimum data and with a complete dataset from a reference weather station by linear regression. Average annual estimated Et oPM was 1,719 mm, mapped over the target region. It was demonstrated that the limited data methodology worked satisfactory for the region (linear coefficient of 0.95, determination coefficient of 0.902, errors less than 0.45 mm day-1 and root square error of 0.067 mm day-1).

O objetivo deste trabalho foi avaliar os impactos das mudanças climáticas na demanda de água para irrigação de culturas perenes, na Bacia do Jaguaribe, no Estado do Ceará. Foi empregado o sistema integrado de modelagem regional PRECIS ("Providing Regional Climates for Impact Studies"), e aplicado o método de redução de escala de bacia hidrográfica, com as condições de contorno do modelo climático regional (HadRM3P). Foi utilizado um conjunto de climatologia de base do modelo de 1961 a 1990 e de projeções climáticas futuras. As coordenadas geográficas da região em estudo foram consideradas para interpolação num sistema de informação geográfica. A evapotranspiração de referência foi estimada por meio de dados da temperatura média mensal. As mudanças climáticas projetadas aumentaram a demanda projetada de água para irrigação, porque a evapotranspiração foi estimada para aumentos de 3,1 a 2,2% e a precipitação pluvial foi estimada para diminuições de 30,9 a 37,3%. O aumento da necessidade hídrica foi estimada em 32,9% a 43,9%, para o ano de 2040, conforme o cenário analisado.

The aim of this study was to estimate climate change impacts on irrigation water demand for permanent crops. The PRECIS (Providing Regional Climates for Impact Studies) system was applied, and downscaling techniques were used at the river basin level, with the boundary conditions of the regional climate model (HadRM3P). A climate data set was generated for 1961 to 1990 (baseline) and for future climate projections. The regional geographical coordinates were considered for interpolation in a georeferenced coordinated system. The reference evapotranspiration was estimated through data of monthly average temperature. Projected climate change increased projected irrigation water demand, because evapotranspiration was estimated to increase by 3.1 to 2.2% and rainfall was estimated to decrease by 30.9 to 37.3%. The 2040 water need was estimated to increase by 32.9% to 43.9%, according to the analyzed scenario.