Performans Sonuçları ve Değerlendirmesi

Analisando e comparando os resultados segundo os mesmos critérios anteriormente mencionados (i, ii e iii) para o 1º semestre, inicialmente interpretando o método de Hagreaves- Samani (H_GFDL) quando corrigido (H_Cor.1), os dados, de certa forma, procuraram melhorar a simetria (analisando pela mediana), ou seja: a distribuição dos dados foi mais ou menos simétrica, ou, melhor dizendo, não apresentou tendências.

Já para o método de Penman-Monteith FAO56 (P_GFDL), os dados depois de corrigidos (P_Cor.1) exibiram forte variação na mediana, nos meses de Janeiro a Abril, onde a mediana deslocou-se para um dos quartis, mostrando assimetria entre os dados, ou seja: maior dispersão a partir do 2º quartil. Essa variação pode estar relacionada à variação das variáveis envolvidas no processo, uma vez que compreende parte do período pré-chuvas e a estação chuvosa propriamente dita, ou devido ao fato de o modelo apresentar maior dispersão entre os valores mais altos com os dados brutos, principalmente nos meses de Janeiro e Fevereiro.

Nos meses de Maio e Junho, a situação melhora significativamente, pois os dados corrigidos (P_Cor.1) apresentaram praticamente a mesma mediana, porém tendendo aos quartis de menor dispersão, o que também foi visto nos dados observados P_(OBS). Quando foi adotada a velocidade do vento de 2m/s, um melhor desempenho com os dados corrigidos pôde ser percebido nos meses de Janeiro, Fevereiro e Abril (Figura 32).

Figura 32 – Boxplot da ETo mensal, com dados observados, brutos (GFDL-ESM2G) e corrigidos, no 1º semestre.

Fonte: Elaborado pelo Autor.

No 2º semestre, nos três métodos avaliados, todos apresentaram variabilidade, mesmo após corrigidos, mostrando que esse modelo apresentou um baixo desempenho na

representatividade da ETo, quando seus resultados foram comparados aos dados observados (Figura 33).

Figura 33 – Boxplot da ETo mensal, com dados observados, brutos (GFDL-ESM2G) e corrigidos, no 2º semestre.

Fonte: Elaborado pelo Autor.

5.2.9 Modelo MIROC-ESM-CHEN

Para este modelo, os dados brutos pelos três métodos, Penman-Monteith FAO56 (P_M_E-C), Hargreaves-Samani (H_M_E-C), e Penman-Monteith FAO56 com velocidade do vento de 2m/s (P-MC_2ms), de Janeiro a Abril, situaram-se sempre abaixo do observado. Diferentemente do 2º semestre (Figura 35), onde os mesmos ficaram acima dos dados observados, com exceção do mês de Dezembro.

Esse comportamento justifica a aplicação do método de correção, a fim de controlar o comportamento tendencioso da variável. Devido à assimetria nos dados observados, o comportamento da ETo, quando corrigida, tendeu a acompanhar os dados observados. Uma vez que os dados modelados apresentem assimetria, consequentemente, quando corrigidos, tentarão seguir o padrão observado.

Nesse caso, o modelo não conseguiu, depois de corrigido, uma boa representatividade da ETo em comparação ao observado, para nenhum dos três métodos, comportando-se com variabilidade entre os limites inferiores e superiores. O melhor resultado se deu, nos meses de Fevereiro e Abril, para (H-Cor.1) e (P-Cor.1) e para Penman-Monteith FAO56 considerando o vento de 2m/s (P-Co_2ms) (Figura 34).

Figura 34 – Boxplot da ETo mensal, com dados observados, brutos (MIROC-ESM-CHEN) e corrigidos, no 1º semestre.

Fonte: Elaborado pelo Autor.

No entanto, para o 2º semestre, os resultados do modelo, de maneira geral, não conseguiram simular apropriadamente a ETo observada nos três métodos, apresentando baixo desempenho, exceto para o método (P-Co_2ms) no mês de Novembro, que apresentou um bom desempenho em relação ao observado P_2ms, apesar da presença de dois extremos baixos (Figura 35).

Figura 35 – Boxplot da ETo mensal, com dados observados, brutos (MIROC-ESM-CHEN) e corrigidos, no 2º semestre.

Fonte: Elaborado pelo Autor.

5.2.10 Modelo MIROC-ESM

(H_M_E), quando corrigidos (H_Cor.1) pelos dados observados (H_OBS), mostrou grande variação de dispersão dos quartis, como no caso do mês de Janeiro, Março, Abril e Maio, com exceção de Junho e Fevereiro, meses de melhor representatividade em relação ao observado.

A mesma variabilidade pôde ser visualizada nos demais métodos, para o 1º semestre. De maneira geral, o modelo, mesmo depois de corrigido, não conseguiu um bom desempenho para este semestre em relação ao observado, nos três métodos (Figura 36).

No 2º semestre, os dados brutos do modelo não conseguiram representar a variabilidade da ETo observada. Quando corrigido, o modelo apresentou um bom desempenho apenas com os métodos de Hargreaves-Samani (H_Cor.1) e Penman-Monteith FAO56 com velocidade do vento de 2m/s (P-Co_2ms), para os meses de Julho e Dezembro.

Figura 36 – Boxplot da ETo mensal, com dados observados, brutos (MIROC-ESM) e corrigidos, no 1º semestre.

Fonte: Elaborado pelo Autor.

Nos demais meses, o modelo não obteve um bom resultado nos três métodos, indicando que, mesmo depois de corrigido, a alta variabilidade se manteve, porém de forma mais discreta. O que chama a atenção é que, quando Hargreaves-Samani (H_Cor.1) foi corrigido e comparado a Penman-Monteith FAO56 (P-Co_2ms), os resultados apresentam semelhança, devido não a uma influência da velocidade do vento no processo de estimativa da ETo, mas, sim, a um predomínio das temperaturas (Figura 37).

Figura 37 – Boxplot da ETo mensal, com dados observados, brutos (MIROC-ESM) e corrigidos, no 2º semestre.

Fonte: Elaborado pelo Autor.

5.2.11 Modelo MRI-CGM3

Nesse modelo, os dados brutos nos três métodos – Hargreaves-Samani (H-MRI), Penman-Monteith FAO56 (P-MRI) e Penman-Monteith FAO56 com vento 2m/s (P-MR_2ms) –, em relação ao observado – Hargreaves-Samani H_(OBS), Penman-Monteith FAO56 P_(OBS) e Penman-Monteith FAO56 com vento 2m/s (P_2ms) –, mostraram-se totalmente subestimados em todos os meses do ano.

Após corrigidos, Hargreaves-Samani (H_Cor.1), para o mês de Junho, Penman- Monteith FAO56 (P_Cor.1) em Janeiro, e Penman-Monteith FAO56 com vento 2m/s (P_Co2ms) em Junho, exibiram comportamento aceitável para esses meses do 1º semestre, apresentando valores discrepantes (outliers), além de manter praticamente a mesma medida de tendência central e reduzindo a dispersão (Figura 38).

Para o 2º semestre, os resultados mostraram-se ainda melhores do que no 1º semestre, principalmente para (H_Cor.1) e (P_Co2_ms). Embora a presença de alguns outliers, tal como especificamente no mês de Dezembro nos três métodos analisados, os resultados mostraram-se bem expressivos em relação ao observado, indicando que, no período mais seco da região, onde ocorre um predomínio das temperaturas, o modelo apresentou um bom comportamento, diferentemente de (P_Cor.1), que, por sua vez, apresentou variáveis com maior variabilidade nesse período, principalmente o vento (Figura 39).

Figura 38 – Boxplot da ETo mensal, com dados observados, brutos (MRI-CGM3) e corrigidos, no 1º semestre.

Fonte: Elaborado pelo Autor.

Figura 39 – Boxplot da ETo mensal, com dados observados, brutos (MRI-CGM3) e corrigidos, no 2º semestre.

Fonte: Elaborado pelo Autor.