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Tecnología y Ciencias del Agua
, vol. VIII, núm. 3, mayo-junio de 2017, pp. 93-110
Segura-Castruita & Ortiz-Solorio,
Modelación de la evapotranspiración potencial mensual a partir de temperaturas máximas-mínimas y altitud
•
ISSN 2007-2422
tanto que el modelo para cada mes tiende a una
ligera sobreestimación.
Cuando los resultados de
ETP
g
y
ETP
m
en
los observatorios fueron comparados con los de
PN (FAO, 1985), el
RCME
de la
ETP
g
del mes de
marzo fue el más bajo (0.73 mm/día), en tanto
que febrero fue más grande (1.38 mm/día),
mayores que
ETP
m
(cuadro 9). Por otra parte,
el
EMS
detecta ligeras sobreestimaciones de
los modelos obtenidos en todos los meses. No
obstante, el desempeño de los modelos de este
estudio a nivel mensual respecto a
PN
es satis-
factorio, ya que se encuentran en los grupos 1 y
2 (
RCME
-
EMS
< 1 mm/día y
RCME
-
EMS
entre
1-2 mm/día, respectivamente), propuestos por
Vásquez-Méndez
et al
. (2011). En este sentido,
los modelos obtenidos tienen un comportamien-
to semejante a
HS
cuando se compararon con
PN
. Al respecto, Gavilán, Lorite, Tornero y Be-
rengena (2006) reportaron un resultado similar
al comparar datos de
ETP
calculados con
PM
y
HS
. Asimismo, Campos-Aranda (2005) y Ortiz-
Solorio (2011) indicaron que el método de
PM
con datos de observatorios de México produce
valores de
ETP
mayores que
HS
. Sin embargo,
diversos autores han concluido que el
HS
es un
método alternativo cuando no existen datos pa-
ra aplicar
PM
(Maeda, Wiberg, & Pellikka, 2011;
Moeletsi
et al
., 2013; Raziei & Pereira, 2013).
Al analizar lo anterior, el desempeño del mo-
delo general y para cada mes con respecto a
HS
sugiere que el uso de cualquiera de ellos para la
estimación de la
ETP
es factible. Sin embargo, la
regresión ortogonal reveló que los coeficientes
de la regresión
ETP
g
no cumplen con la condi-
ción que en el
IC
(95%) de la intersección se en-
cuentre el “0” y en el
IC
(95%) de la pendiente se
encuentre el “1” (figura 4a); por lo tanto, existe
evidencia de que el modelo
ETP
g
y el modelo
HS
estiman evapotranspiraciones potenciales
diferentes. En cambio, el modelo
ETP
m
estimó
valores similares a los de
HS
, ya que el “0” se
encontró en el
IC
(95%) de la intersección y el
“1” dentro del
IC
(95%) de la pendiente (figura
4b); así, se deduce que no existe evidencia de
que las dos ecuaciones estimen datos de
ETP
distintos.
El resultado anterior podría deberse a que
la regresión ortogonal considera el error en
las variables dependiente (datos de modelos
Cuadro 9. Evaluación del desempeño estadístico de los modelos
ETP
g
y
ETP
m
con los métodos de referencia.
ME
Est.
M ETP
g
ETP
m
ME Est.
M ETP
g
ETP
m
ME M ME ETP
g
ETP
m
Ene
RCME
HS
0.65 0.19
May
RCME
HS
0.45 0.11
Sep
RCME
HS
0.33 0.12
PN
1.20 0.89
PN
0.81 1.14
PN
1.18 1.00
EMS
HS
0.55 0.11
EMS
HS
-0.37 0.07
EMS
HS
0.22 0.05
PN
1.09 0.64
PN
0.62 1.06
PN
1.12 0.94
Feb
RCME
HS
0.76 0.20
Jun
RCME
HS
0.25 0.12
Oct
RCME
HS
0.31 0.24
PN
1.38 0.91
PN
1.04 1.15
PN
1.04 0.90
EMS
HS
0.68 0.14
EMS
HS
-0.11 0.04
EMS
HS
0.24 0.10
PN
1.29 0.75
PN
0.89 1.05
PN
0.98 0.84
Mar
RCME
HS
0.25 0.14
Jul
RCME
HS
0.29 0.10
Nov
RCME
HS
0.48 0.23
PN
0.73 0.75
PN
0.82 1.11
PN
1.21 0.97
EMS
HS
-0.05 0.01
EMS
HS
-0.28 0.04
EMS
HS
0.43 0.16
PN
0.58 0.64
PN
0.74 1.06
PN
1.12 0.85
Abr
RCME
HS
0.28 0.06
Ago
RCME
HS
0.24 0.04
Dic
RCME
HS
0.34 0.19
PN
0.91 0.97
PN
0.89 1.07
PN
1.00 0.95
EMS
HS
-0.11 0.02
EMS
HS
-0.17 0.03
EMS
HS
0.15 0.08
PN
0.75 0.89
PN
0.82 1.01
PN
0.84 0.78
ME: mes; M: modelo.
