Resumo O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de cinco modelos de estimativa de radiação solar baseados em dados de temperatura para os períodos seco e úmido no estado de Goiás. Dados climáticos de 10 municípios foram utilizados. O desempenho dos modelos na calibração e validação foi avaliado por meio do coeficiente de determinação (R2), erro quadrático médio (EQM), erro relativo quadrático médio (ERQM), erro médio absoluto (EMA) e pela eficiência do modelo por meio do método de Nash-Sutcliff (EF). Além disso, também foi avaliado o desempenho dos modelos considerando toda a série histórica dos dados estimados de radiação solar diária e mensal por meio dos índices de concordância de Willmott, de confiança de Camargo, função “spline” de alisamento cúbica e regressão linear. Observou-se que os modelos HG e DCBB apresentaram os piores e os modelos CD e DB os melhores desempenhos para estimar a radiação solar para o estado de Goiás.

Abstract The objective of this work was to evaluate the performance of five models for estimating solar radiation based on temperature data for dry and wet periods in Goiás State. Climate data from 10 municipalities were used. The models performance for calibration and validation were evaluated by coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), mean square relative error (RRMSE), the mean absolute error (MAE) and efficiency of model by the Nash-Sutcliff method (EF). Also, the models performance considering all data set for daily and monthly estimated solar radiation were evaluated by Willmott’s agreement coefficient, Camargo’s confidence index, spline smoothing cubic regression and linear regression. It was observed that HG and DCBB models showed the worst performance and CD and DB models the best performance for estimating solar radiation values for Goiás State.

A equação de Penman-Monteith FAO-56 (EToPM) tem sido recomendada pela FAO, Organização para a Alimentação e Agricultura das Nações Unidas (ONU), como padrão para estimar a evapotranspiração de referência (ETo). Essa equação requer muitas variáveis que não estão disponíveis na maioria das estações meteorológicas no Brasil central. Por outro lado, a equação de Hargreaves é considerada simples e demanda somente dados de temperatura máxima e mínima para estimar a ETo. Entretanto, essa equação requer um ajuste local. Esse estudo analisa a possibilidade de utilizar a equação de Hargreaves ajustada para estimar a ETo no estado de Goiás. Para isso, os parâmetros empíricos, HC (coeficiente empírico de Hargreaves) e HE (expoente empírico de Hargreaves), da equação de Hargreaves foram ajustados considerando dois processos, ajuste local (HGR - Hargreaves ajuste local) e ajuste regional (HGL - Hargreaves ajuste regional). Para o HGL, os parâmetros empíricos foram ajustados para cada estação meteorológica. Já, para o HGR, os parâmetros empíricos foram ajustados considerando conjuntamente os dados de todas as estações meteorológicas. A equação de Hargreaves ajustada para ambos os processos, local e regional, apresentou valores de ERQM de 17,95 e 21,93%, respectivamente, considerando o conjunto total de dados climáticos. A equação de Hargreaves ajustada localmente ou regionalmente é uma opção para estimar os valores diários de ETo no Estado de Goiás em locais em que a disponibilidade de dados climáticos é limitada.

The FAO-56 Penman-Monteith equation (EToPM) has been recommended by the Food and Agriculture Organization (FAO) of the United Nations as the standard equation for estimating reference evapotranspiration (ETo). The FAO-56 PM equation requires numerous weather data that are not available in most of the stations of Brazil central. On the other hand, the Hargreaves equation is a more simple equation for estimating ETo, and demands only maximum and minimum temperature data. However, this equation requires local calibration. This paper examines the potential of using the Hargreaves equation adjusted to estimate the ETo in Goiás State. For this, the Hargreaves empiric parameters, HC (empirical Hargreaves coefficient) and HE (empirical Hargreaves exponent), were adjusted considering two procedures, local adjustment (HGL - Hargreaves local adjustment) and regional adjustment (HGR - Hargreaves regional adjustment). For HGL, the adjustment of empiric parameters was done for each weather station. For HGR, the adjustment of empiric parameters was done considering the data set of all weather stations. The Hargreaves equation adjusted by both processes, local and regional, showed values of 17.95 and 21.93% for ERQM respectively, considering the full range of climatic data. The Hargreaves equation adjusted by both processes is an option to estimate the daily values of ETo in Goiás State where there are available data limitation.

O objetivo deste trabalho foi caracterizar a intensidade e a ocorrência de seca pelo uso de índices quantitativos, e avaliar a relação entre esses índices e os dados da série histórica da produtividade ajustada do arroz de terras altas da microrregião de Goiânia, GO. O ajuste da série histórica foi realizado para minimizar os efeitos da variabilidade climática da região e dos avanços tecnológicos sobre a produtividade. Foram avaliados os seguintes índices: severidade de seca de Palmer (PDSI); Z de Palmer (Z-index); o de anomalia de chuva (RAI); e o padronizado de precipitação (SPI). Os índices de seca foram analisados com uso da correlação de Pearson, número e frequência de ocorrência da seca e percentual de acerto dos índices em relação à produtividade ajustada. O RAI quantificou o maior número de eventos extremos de seca, enquanto o PDSI não estimou nenhum caso. O Z-index apresentou o maior percentual de acerto, em relação às variações ocorridas na produtividade ajustada. Em períodos com variações da produtividade ajustada maior que 300 kg ha-1, Z-index, RAI e SPI apresentaram 78, 78 e 67% de percentuais de acerto, respectivamente. O Z-index teve o melhor desempenho na estimação da produtividade ajustada de arroz de terras altas.

The objective of this work was to characterize the drought intensity and occurrence quantitative indices, and to evaluate relationship between these index and the upland rice yield historical data of Goiânia micro region, GO, Brazil. The historical data set was adjusted in order to minimize the effects of region's climatic variability and technological advances on crop yield. Four indices were evaluated: Palmer's drought severity index (PDSI), Palmer's Z index (Z-index), rainfall anomaly index (RAI), and the standardized precipitation index (SPI). Drought indices were analyzed trough Pearson's correlation, number and frequency of drought occurrence, and the index accuracy related to the upland rice adjusted yield data. RAI quantified the highest number of drought extreme occurences, while PDSI did not estimate any case. Z-index showed the highest accuracy in relation to the variations in the adjusted yield. In periods with rice adjusted yield variations higher than 300 kg ha-1, the Z-index, RAI and SPI indices showed the highest accuracies with, 78, 78 and 67%, respectively. The Z-index had the best performance in the estimation of upland rice adjusted yield.