Evaluación de los productos de evapotranspiración disponibles en Climate Engine y del algoritmo Support Vector Machine Regression con datos NASA Power

María Florencia Degano; Raúl Eduardo Rivas

doi:10.59069/24225703ee005

Autores

María Florencia Degano Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Argentina. Instituto de Hidrología de Llanuras, Tandil, Buenos Aires, Argentina https://orcid.org/0000-0002-8365-6085
Raúl Eduardo Rivas Instituto de Hidrología de Llanuras, Tandil, Buenos Aires, Argentina. Comisión de Investigaciones Científicas de la provincia de Buenos Aires, Argentina https://orcid.org/0000-0002-3027-5529

DOI:

https://doi.org/10.59069/24225703ee005

Palavras-chave:

inteligencia artificial, productos de reanálisis , productos de satélite

Resumo

El manejo hidrológico de un país depende, en gran medida, del conocimiento de las cuencas existentes, del potencial de estas y de la manera de gestionar adecuadamente los excedentes hídricos. En este sentido, es de vital importancia el estudio y análisis de la evapotranspiración (ET) de referencia (ET₀), real y potencial (ETp). Por lo que, se torna indispensable evaluar el comportamiento de los diferentes productos de ET que se encuentran disponibles para su uso de manera libre. En este sentido, el objetivo principal de este trabajo es analizar los datos de los modelos existentes en la plataforma Climate Engine (TerraClimate, ERA 5, MERRA-2 y MOD16A2), que posee datos a diferentes escalas temporales y espaciales. Además, evaluar el algoritmo Support Vector Machine Regression (SVR) de inteligencia artificial, aplicado con parámetros obtenidos de NASA Power y con datos locales registrados en la región Pampeana argentina (RPA). En general, se obtuvieron errores entre 0.5 y 1.2 mm d^-1 y valores del índice de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE) entre 0.6 y 0.9 (para ET₀); entre 0.4 y 0.7 para ET real y entre 0.6 y 0,9 para ETp. Asimismo, queda demostrado que el modelo más propicio para el cálculo de ET₀ como ET real, es el SVR, mientras que para ETp es ERA 5.

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