ESPACIALIZAÇÃO DA EVAPOTRANSPIRAÇÃO POTENCIAL NO ESTADO DO ESPÍRITO SANTO UTILIZANDO REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA

Código

V-END_II-EBHE0114

Autores

Jéssyca Rezende de Souza, Edilson Sarter Braum, GABRIEL ADÃO ZECHINI DA SILVA

Tema

14 - Eventos e sistemas meteorológicos extremos;

Resumo

A evapotranspiração potencial (ETP) é uma variável essencial para estudos hidrológicos, planejamento agrícola e gestão dos recursos hídricos. Contudo, sua estimativa depende da disponibilidade de dados meteorológicos, que muitas vezes são escassos ou inexistentes em determinadas regiões. Diante dessa limitação, o presente estudo teve como objetivo espacializar a evapotranspiração potencial no estado do Espírito Santo por meio de modelos de regressão linear múltipla baseados em variáveis geográficas. Foram utilizados dados de 13 estações meteorológicas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), sendo a ETP calculada pelo método de Penman-Monteith. As variáveis independentes consideradas nos modelos foram altitude, latitude e longitude, obtidas a partir de um Modelo Digital do Terreno disponibilizado pelo GEOBASES.Foram ajustadas equações mensais de regressão e avaliados seus desempenhos por meio do coeficiente de determinação (R²) e da raiz do quadrado médio do erro (RQME). Os modelos apresentaram resultados satisfatórios, com R² variando entre 0,61 e 0,82 e RQME entre 5,87 e 10,26 mm/mês. A partir das equações ajustadas foi possível estimar e espacializar a evapotranspiração potencial em todo o território capixaba, gerando mapas mensais de distribuição espacial. A evapotranspiração potencial média anual foi estimada em 1.318,3 mm, com maiores valores observados nas regiões litorâneas do sul do estado e menores valores nas áreas de maior altitude, especialmente no Pico da Bandeira. Os resultados demonstraram a influência significativa das características geográficas sobre a variabilidade espacial e temporal da ETP, evidenciando que a metodologia proposta constitui uma alternativa eficiente para estimativas hidroclimáticas em regiões com baixa disponibilidade de dados meteorológicos.