Comparative assessment and spatial prediction of the reference evapotranspiration through geostatistical methods

Authors

  • Miguel I. Silva Borges Depto. e Instituto de Ingeniería Agrícola, Facultad de Agronomía, Universidad Central de Venezuela (UCV). Maracay, Venezuela.
  • Naghely M. Mendoza Díaz Depto. e Instituto de Ingeniería Agrícola, Facultad de Agronomía, Universidad Central de Venezuela (UCV). Maracay, Venezuela.

Keywords:

ETo, Kriging, prediction methods, Venezuelan plains

Abstract

The determination of the reference evapotranspiration (ETo) is essential when carrying out agricultural irrigation planning. One of the most recommended methodologies for this is that of FAO Penman-Monteith; however, its use is limited to the need to have the necessary variables for its estimation, so it is possible to resort to the spatial prediction of the ETo from known values of it. In this study, Ordinary Kriging (KO) and Universal Kriging (KU) were compared and evaluated in the spatial prediction of the ETo on a monthly scale in the Venezuelan plains, estimated by FAO Penman-Monteith, which in turn allowed visualizing its spatial behavior. It was evaluated by cross-validation, using the coefficient of determination R2, the mean squared prediction error (MSPE) and the root mean square error (RMSE). The KO was determined as the best predictor, attributed to the stationarity of the mean in most months, except March and October, even when the difference in errors is reduced between the methods, as well as a low and moderate spatial dependence of the ETo for the KO, and high for the KU. The ranges ranged from 100 km for October and November to 290 km for July according to KO, while for the KU, they fluctuated between 35 km for July and October and 290 km for January. There was a greater demand for ETo towards the eastern plains than the western plains, as well as its seasonality, due to the behavior of the variables that influence its estimation.

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References

1. Allen, R.G., L.S. Pereira, D. Raes y M. Smith. 2006. Evapotranspiración del cultivo. FAO, Roma. Paper 56: 1-79.

2. Cambardella, C., T. Moorman, J. Novak, T. Parkin, D. Karlen, R. Turco et al. 1994. Field-scale variability of soil properties in Central Iowa soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 58: 1501-1511.

3. Cortez, A., M.F. Rodríguez, J.C. Rey, F. Ovalles, W. González, R. Parra et al. 2016. Variabilidad espacio temporal de la precipitación en el estado Guárico, Venezuela. Rev. Fac. Agron. (LUZ) 33(3): 292-310.

4. Duarte da Silva, N. A. Silva de Oliveira, T. Souza, L. Ferreira, S. Sousa, F. Amaral y J. Chaves. 2016. Mapping reference crop evapotranspiration in Bahia, Brazil, using Hargreaves-Samani method. Geama Journal. 2(4): 396-406.

5. Eakin, H. y J. Conley. 2002. Climate variability and the vulnerability of ranching in southeastern Arizona: a pilot study. Clim. Res. (Lüneburg, Germany) 21: 271-281.

6. El-Shirbeny, A. y B. Abdellatif, 2017. Reference evapotranspiration borders maps of Egypt based on kriging spatial statistic method. International Journal of Geomate 13(37): 1-8.

7. Grodsky, S. y J. Carton. 2003. The Inter-tropical Convergence Zone in the South Atlantic and the equatorial cold tongue. Journal of Climate 16(4): 723-733.

8. Jaramillo, R. 2006. Evapotranspiración de referencia en la región Andina de Colombia. Cenicafé 57(4): 288-298.

9. Lopez, J. y M. Dennett. 2005. Comparación de dos métodos para estimar la evapotranspiración de referencia (Eto) en una zona semiárida de Venezuela. Bioagro 17(1): 41-46.

10. Martelo, M. 2003. La precipitación en Venezuela y su relación con el sistema climático. Caracas.Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales. 72 p. https://www.scribd.com/document/246262516/ (consulta de Dic. 15, 2019).

11. Martelo, M. y M. Perez . 2010. Estudio del impacto del cambio climático sobre la agricultura y la seguridad alimentaria en Venezuela. INIA. Caracas. http://www.fao. org/3a-ax365s.pdf (consulta de Dic. 15, 2019).

12. MARNR (Ministerio del Ambiente y de los Recursos Naturales Renovables). 2005. Primera comunicación nacional en cambio climático de Venezuela. Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. Caracas. 164 p. https://unfccc.int/resource/docs/natc/vennc01 (consulta de Dic. l5, 2019).

13. Olivares, B., R. Hernández, R. Coelho, J.C. Molina y Y. Pereira. 2018. Analysis of climate types: Main strategies for sustainable decisions in agricultural areas of Carabobo, Venezuela. Scientia Agropecuaria 9(3): 359- 369.

14. Olivares, B. y M.L. Zingaretti. 2018. Análisis de la sequía meteorológica en cuatro localidades agrícolas de Venezuela mediante la combinación de métodos multivariados. UNED Research Journal 10(1): 181-192.

15. Olivares, B., R. Parra, A. Cortez y M.F. Rodríguez. 2013. Application of statistics procedures for the quality control of the monthly rainfall series in the Venezuelan Oriental Plains. Rev. Fac. Agron. (LUZ) 30(3): 367-391.

16. Parra, R. y A. Cortez. 2005. Control de calidad de series de precipitación de las series de precipitación del INIA Venezuela en el periodo 1970-2000. Rev. Arg. Agrometeorología 5-6: 63-73.

17. Pire, R. y R. Rodríguez. 2007. Evapotrans-piración referencial (Eto) medida vs estimada en Tarabana (10° 01’ N), estado Lara, Venezuela. Revista Unellez Ciencia y Tecnología 25: 58-66.

18. Quereda, J., E. Montón, B. Mollá y M. Quereda. 2016. Evaluación de los recursos hídricos en el sistema hidrográfico Mijares-La plana. Boletín de la Asociación de Geógrafos Españoles 70: 169-182.

19. Rodríguez, M.F., A. Cortez, B. Olivares, J.C. Rey, R. Parra y D. Lobo. 2013. Análisis espacio temporal de la precipitación del estado Anzoátegui y sus alrededores. Agronomía Tropical 63 (1-2): 57-65.

20. Samper, F. y J. Carrera. 1990. Geo-estadística. Aplicaciones a la Hidrogeología Subterránea. Universitat Politécnica de Catalunya, Barcelona. 484 p.

21. Silva, M. 2019. Evaluación geoestadística y krigeado de la temperatura del aire en los llanos venezolanos. Revista de Climatología (19): 41-49.

22. Trezza, R. 2008. Estimación de evapotrans-piración de referencia a nivel mensual en Venezuela. ¿Cuál método utilizar? Bioagro 20: 89-95.

23. UNESCO (2010). Atlas de Zonas Áridas de América Latina y el Caribe. Dentro del marco del proyecto Elaboración del Mapa de Zonas Áridas, Semiáridas y Subhúmedas de América. CAZALAC. Documentos del PHI-LAC. No 25.

Published

2020-05-16

How to Cite

Silva Borges, M. I., & Mendoza Díaz, N. M. (2020). Comparative assessment and spatial prediction of the reference evapotranspiration through geostatistical methods. Bioagro, 32(2), 107-116. Retrieved from https://revistas.uclave.org/index.php/bioagro/article/view/2694

Issue

Vol. 32 No. 2 (2020): Mayo-Agosto

Section

Artículos

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