Avaliação de modelos físico-matemáticos para estimativa da umidade relativa do ar e déficit de pressão de vapor a partir de dados de temperatura do ar

Abstract

A umidade relativa e o déficit de pressão de saturação do vapor d água no ar têm papel importante na agricultura, no sentido de adequar, especialmente, um calendário das atividades agrícolas de curto prazo, como aplicação de defensivos agrícolas, estimativas da evapotranspiração diária voltada ao manejo de irrigação, previsão de incêndios, cálculo do número de horas de molhamento foliar etc. Assim, valores máximos e mínimos de temperatura do ar de 18 estações convencionais e 22 automáticas foram utilizados para desenvolver um modelo prognóstico da umidade relativa do ar e do déficit de pressão de vapor para o Estado de Minas Gerais. Em razão da importância do conhecimento desses dados, este trabalho visou atingir os seguintes objetivos: a) avaliar a aplicabilidade de modelos físicomatemáticos para o cálculo da umidade relativa (UR) e do déficit de pressão de saturação do vapor d água no ar (DPV) em diferentes localidades de Minas Gerais a partir de dados de temperatura do ar; e b) analisar a espacialização da UR e do DPV estimados por diferentes metodologias, em base horária e diária, para Minas Gerais. Foram utilizados, para avaliar a adequação dos modelos aos dados observados, o índice de concordância de Willmott, a raiz quadrada do erro do quadrado médio, o erro absoluto médio, o gráfico de dispersão e o coeficiente de correlação de Pearson, derivados do método do momento-produto e da Análise de Regressão Linear. Foram os destaques dos modelos as suas eficácias, principalmente, para estimativas do DPV e da UR, em comparação com as observações fornecidas pelas estações automáticas do INMET. Nas observações das estações convencionais, os resultados obtidos pelos modelos de déficit da pressão de vapor e umidade relativa do ar não se mostraram tão precisos e com fortes indícios de erros de calibração nos instrumentos atualmente instalados ou, mesmo, erros de paralaxe e até erros na obtenção da umidade relativa diária do ar pela leitura e operação inadequadas do sistema de ventilação do psicrômetro de ventilação do bulbo molhado. Foram constatados, também, problemas semelhantes, em estações convencionais, por diferentes pesquisadores, usando-se dados somente de temperatura mínima do ar nos Estados Unidos. Observou-se nas estações convencionais e automáticas aumento da dependência das variáveis: umidade relativa do ar e déficit de pressão de vapor com a altitude do local no Estado de Minas Gerais. Os modelos DPV3 e UR3 em média foram os que, respectivamente, apresentaram melhor (r2) em todas as estações convencionais. Os modelos UR2, DPV1 e DPV4, nessa ordem, foram os que exibiram melhor (r2) em todas as estações automáticas de Minas Gerais. Entretanto, a aplicação dos modelos estudados para o cálculo da umidade relativa do ar e do déficit de pressão de vapor demonstrou-se ser uma ferramenta de fundamental importância, também, para a predição de situações extremas dessas variáveis. Além disso, demonstrou-se que é possível a aplicação dos métodos para estimativas desses elementos meteorológicos em locais onde se dispõem somente de dados de temperaturas máximas e mínimas diárias ou, mesmo, em locais com falhas nas observações rotineiras, tendo em vista a possibilidade de utilização desses modelos na reconstrução de séries com dados perdidos ou faltantes, no Estado de Minas Gerais.

Relative humidity (RH) air and vapor pressure deficit (VPD) have important role in agriculture, particularly in the sense of adapting a calendar of short-term agricultural activities such as pesticide application, daily evapotranspiration estimates for irrigation management, fire forecast, determination of leaf wetness duration etc. Minimum and maximum air temperatures of 18 conventional and 22 automatic weather stations were used to develop a predictive model of air relative humidity and vapor pressure deficit for the State of Minas Gerais. The objectives of this work were: a) to evaluate the applicability of physico-mathematical models to calculate (RH) and (VPD) from air temperature data in different Minas Gerais locations; and b) to analyze the spatialization of RH and VPD estimated by different methodologies, on hourly and daily basis. The Willmott s index of agreement, root mean square error, mean absolute error, seatter diagram and Pearson s correlation coefficient obtained from the moment-product method and linear regression analysis were used to evaluate how well the models fit the observed data. The models stood out for their effectiveness, mainly VPD and RH estimates, in comparison with data provided by the INMET automatic stations. The results of the models for vapor pressure deficit and relative humidity from conventional stations data were not very precise and there was strong indication of imperfect instrument calibration or even parallaxes errors and errors in values of daily relative humidity by inadequate reading and operation of the wet-bulb psychrometer ventilation system. Problems in conventional stations were also reported by other researchers using only minimum air temperature data in The United States. It was found an increase in the dependence of the variables air relative humidity and vapor pressure deficit on the altitude of the locations, for both conventional and automatic stations. The VPD3 and RH3 models showed, on average, better (r2) for all the conventional stations. The RH2, VPD1 and VPD4 models, in this order, showed better (r2) for all the automatic stations in Minas Gerais. However, the application of the studied models for estimating air relative humidity and vapor pressure deficit was proven to be also an important tools for the prediction of extreme situations of these variables. In addition, it was demonstrated that these methods for estimation of these meteorological elements can be used in locations where only maximum and minimum daily temperature data are available or even in sites with imperfect routine observations, considering the possible use of the models in estimating missing data of climatological series in the state of Minas Gerais.