Caña de Azúcar, Vol. 13(01): 03-22. 1995

UN MODELO MATEMÁTICO PARA ESTIMAR LA EVAPOTRANSPIRACIÓN
 DE LA CAÑA DE AZÚCAR BAJO LAS CONDICIONES CUBANAS

A. Luis R. Cabreras



RESUMEN 

La determinación de la evapotranspiración es uno de los elementos básicos a considerar para calcular los requerimientos hídricos de un cultivo, por lo que resulta trascendental realizar valoraciones lo más precisas posibles de este elemento. Muchos son los procedimientos y fórmulas propuestos para tal fin; sin embargo, no se han podido generalizar y más bien han demostrado el carácter local de las mismas. Flor lo demás, ninguna ha quedado exenta de críticas. Teniendo en cuenta lo anterior, en el trabajo se presenta un modelo matemático novedoso para el cálculo de la Evapotranspiración decenal de la caña de azúcar a partir de los datos de temperatura media del aire, considerando en su concepción elementos que hasta el presente no se han tenido en cuenta, tales corno la capacidad potencial del cultivo de extraer el agua del suelo en función de su estado de desarrollo, la humedad del suelo, la variedad, el tipo de suelo, la cepa, y otros. Se muestran también las tablas que facilitan los cálculos a realizar, y los resultados de una evaluación práctica del mismo. 

Palabras claves: Caña de azúcar, Evapotranspiración, modelo matemático, temperatura, humedad del suelo, Cuba. 


A MATHEMATICAL MODEL FOR ESTIMATING SUGARCANE
EVAPOTRANSPIRATION UNDER CUBAN CONDITIONS

ABSTRACT 

One of the basic elements to calculate the crop water requeriments is the determination of evapotranspiration. Therefore, it is trascendental to perform the most precise evaluation of this element. Many procedure and formula have been proposed for this attainment; however, it has not been possible to generaliza them because of their local application. Furthermore, none has avoided criticism. Considering the above mentioned facts, a new mathematical model for the calcutatíon of ten-day sugarcane evapotranspiration, starting from the data of mean air temperatura, is presentes in this paper. Parameters such as the crop potencial ability to take soil water for its growth and development, soil moisture, variety, soil type, stool and others which so for have been disregarded, are taken into account here. Tables that will enable the calculation to be portormed and methodology for a practical evaluation are also showed. 

Key Words: Sugar Cane, evapotranspiration, mathematical model, temperatura, soil moisture, Cuba. 

INTRODUCCIÓN 

En diversas partes del mundo ha sido objeto de estudio la estimación de la Evapotranspiración de los cultivos, a fin de encontrar una expresión que cuantifique este parámetro, se adapte a las condiciones edafoclimáticas de producción potencial del cultivo en consideración y que a la vez, sea fácil su aplicación. 

Numerosas aproximaciones se realizan para estimar la Evapotranspiración (1,4). Cada método presenta sus ventajas y desventajas para ser utilizado desde el punto de vista práctico, pero ninguno es aplicable bajo todas las condiciones (3,5,7), así como tampoco ha quedado exento de criticas. Por lo demás, los resultados obtenidos no siempre concuerdan. 

En la última década se han realizado diversos trabajos para la estimación de la Evapotranspiración de los cultivos, los cuales se han orientado al empleo de los factores del clima que tienen más influencia en ese proceso y a la comprobación, comparación y ajuste de los métodos ya propuestos, para diferentes condiciones edafoclimáticas. Se puede afirmar que las investigaciones han estado orientadas en dos direcciones básicas: a) la determinación del factor o factores climáticos más influyentes en la Evapotranspiración y b) la comparación y ajuste de los métodos propuestos por diferentes investigadores para determinadas regiones edafoclimáticas (9). El Cuadro 1 (a y b) confirma el planteamiento anterior. 

Cada autor ha considerado como factor cismático en la expresión por él propuesta, aquel que mejor se ajusta a las condiciones de suelo, clima y cultivo, observándose que en la mayoría de los métodos, la temperatura es un factor de importancia relevante y que aparece implícita o explícitamente en los distintos criterios expuestos. Así mismo resultan importantes los factores evaporación, humedad relativa, radiación solar, humedad de saturación, horas luz y otros. Un resumen cronológico de estos criterios se muestra en el Cuadro 2 (a y b). 

Del mismo modo, varios investigadores consideran la evaporación como un elemento que integra los efectos de los diferentes factores meteorológicos que influyen en la Evapotranspiración (8,1 l). Sin embargo, todos coinciden en la

Cuadro 1a. Resumen de los principales trabajos de la década de los años 80 relacionados con Evapotranspiración. Recopilados por Luis (9).

Año Autor País o Lugar Tipo de Trabajo Fórmulas
Evaluadas
Propone nuevos coeficientes para estos métodos.
1981 Alawi Irán 1

Penman y Blaney-Criddie

Determinar los coeficientes, para adecuar las expresiones.

Sponagel Alemania 1

Riftman y Haude

Son factibles de utilizar en las condiciones analizadas

1982 Constantini y Onofri Italia 1

Varia con la evaporación

Modificarlas a las características de los cultivos, suelo y clima. 

Losavio y Col. Italia 1

Blaney y Criddle Thomthwaite radiación

Utilizar método de radiación para calcular Etp diaria y Thomthwrite para valores mensuales.

1983

Weiss Nebraska 1

Penman modificada por Pruitt y Doorenbos

.

Bruin Netherlands 1

Blaney-Criddle Thornthwaite, Penman 

.

Sousa Angola 1

Penman 

.
Singh India 1,2

Jensen-Halse, Turc, Sthephens-Stewar, Linacre, Grassi, Makking, Stephens, Jensen-Haise modificado.

.

 

.../continuación del cuadro 1a

Año Autor País o Lugar Tipo de Trabajo Fórmulas
Evaluadas
 Conclusiones
fundamentales
1984 Gunston y Batcheler  E. E. U. U 1

Priestty-Taylor, Penman y Penman modificado.

.

Hansen  Copenhangern 2

.

.

Omar y Mohanna Egipto 1, 2

 Mehanna, FAO Blaney-Criddle Radiación, Penman

El método de Penman sobreestima los resultados. Mehanna y Blaney-Criddle se aproximan. La evaporación no es buen indicador de Etp.

Buther y  Miranda  Brasil  1

Thornthwaite, Penman

Diferencias acentuadas en el abril-junio, en especial Thornthwaite.

 Hatfield y col. California, Texas y Otros.

2

Balance de energía Bowen, Penman, Penman modificado por Montieth 

La temperatura es buena predictora  de la Evapotranspiración.

1985  Tiou y Chartier Tunisia

Evaporimetro clase A, Penman modif. por Dalton, Tlouitier, Brutsaert.

Se propone la fórmula modificada por Dalton

Ravelli Miranda Italia

2

Blaney-Criddle Thornthwaite, Penman.

Los factores meteorológicos son  imprescindibles en los modelos.

William E. E. U. U

1

Blaney-Criddle

Sobrevalora los resultados, no es recomendable. 

1986 Sternitzke y Elliot Oklahoma

1,2

Penman, Priestley-Taylor, Jensen-Haise, Evap. clase A.

Se propone el método de  Jensen-Haise modificado con los K obtenidos, para los diferentes cultivos.

      

.../continuación del cuadro 1a

Año Autor País o Lugar Tipo de Trabajo Fórmulas
Evaluadas
 Conclusiones
fundamentales
.

.

Abdel-Aziz y Saeed

Arabia Saudita

1

Penman, Thornthwaite

 Propone nuevos coeficientes para  estos métodos.

Castribnano

Italia

1

Blaney-Criddle, FAO, Penman, Evap. clase A. Radiación

Blaney-Criddle sobreestima los valores en invierno. Penman es el de mejor ajuste para datos diarios.

1986

Saeed

Arabia Saudita

1

Blaney-Criddle Jensen-Haise  Hargreaves, Turc

Todos los métodos sobreestiman la ETP en primavera, en invierno sólo Blaney-Criddle la subvalora. Las mejores estimaciones por Jensen-Haise. Se proponen valores de K.

.

.

.

Samani y Pessarakili

Arizona

1,2

Hargreaves, Samani, Jensen-Haise, Blaney-Criddle, Jensen-Haise modif. Evap. clase A. Penman

  La temperatura es el factor más importante y de los métodos, sólo el de Hargreaves y Samani brindan precisión razonable.

Allen y col.

Kimberly ldaho Coschocton

1

Penman, Montieth, Thom y Oliver, Penman mod. por  Priestley-Taylor Wright

Penman, original y modificado subestiman los valores de ETP.  Los mejores resultados los brindan los métodos de Montieth y de Thom y Oliver.

Phene y col.

Fresno

1

Penman

Propone una modificación al método para adecuarlo a las condiciones de la región a partir de datos lisimétricos

    

.../continuación del cuadro 1a

Año Autor País o Lugar

Tipo de Trabajo

Fórmulas
Evaluadas
 Conclusiones
fundamentales
  Chhadbs y col. India 1,2 Penman y Hargreaves Penman sobreestima los valores de Etp. La temperatura es el mejor factor.
1987 Malek Irán 1    
  Sharma y Sharma India 1,2 Blaney-Criddle Radiación, Penman, Penman modificado Radiación y Penman modificado brindan valores superiores a los reales. La temperatura es el mejor factor.
Schmidt y col. Florida 2   La temperatura es le factor mas preciso de Etp.
Schmidt y col. Florida 2   La temperatura es le factor mas preciso de Etp.
Yamamura Miyasaki 2   La temperatura es le factor mas preciso de Etp.
AlShalan y Salih Arabia Saudita 1 23 formulas empíricas Los mejores resultados se obtiene con: Jensen-Hais, Evap. Clase A, Ivanov, Belinke-Maxey y Sthepens.
Caramori Londrina 1 Penman Modifica la ecuación de Penman para la región en estudio
1988 Sharma África Central 1 Penman, Morton Thornthwaite El método de Morton brindo la mayor precisión. Thornthwaite valores aceptables. Penman no se ajusta.
1: Evaluación y comparación de métodos empíricos.
2: estudio de factores climáticos mas influyentes.

 

Cuadro 1b. Resumen de los principales trabajos realizados en Cuba relacionados con la Evapotranspiración. Recopilados por Luis (9).

Año Autor País o lugar Tipo de trabajo Fórmulas Evaluadas Conclusiones  fundamentales
 1979  Fernández  Jovellanos 1,2 11 fórmulas 

Los mejores resultados se obtienen con Haude, Davidov modf., David e lvanov. Los factores más influyentes fueron temperatura

1980 Luis y Alonso Jovellanos 1,2  Bleney-Criddie Thornthwaite, Davidov No se ajustan a la variación de Etp y  Etr en caña, hay que ajustarlos. 
1981  García y Luis . . Penman (K=0,75), Penman (K por períodos) Elemento más influyente la  temperatura. Dan valores de K para Blaney-Criddle.
1982   Luis y Guzmán . . Mokliak, Meyer, David, Evap. clase A, Haude .
 1983 González y López Jovellanos    1,2  10 fórmulas Thornthwaite Penman dan  resultados  satisfactorios, así como Evap. clase A con K internacionales. Factores más Influyentes la temperatura y evaporación 
1984  Acosta  Habana 1,2  18 fórmulas  No son factibles para cálculo decenal y mensual. Factores más Influyentes: temperatura, evaporación y humedad.

 

.../continuación del cuadro 1b

Año Autor País o lugar Tipo de trabajo Fórmulas Evaluadas Conclusiones  fundamentales
1984 Fonseca Habana 1,2 Blaney-Criddle Evap. modif. FAO Evap. clase A y temperatura

Pueden ser utilizados para balancee de cuencas, provincias empresas. Factor mas influyente la temperatura. Evap. y temp. con K bioclimaticos.

1985 Djime y Tangara Habana y Matanzas 1,2 18 formulas modif. diferencias significativas en los valores mensuales. Necesario ajustar los métodos. Factores mas influyentes temperatura y humedad relativa.
1986 Lozano Rodríguez Jovellanos 1,2 18 formulas modif. No recogen las variaciones decenales factores influyentes temp y humedad.
. Acosta y Luis Habana 1,2 18 formulas modif. Ídem.
1987 Ávila Habana 1,2 15 formulas modif.  Sin diferencias significativas entre los datos experimentales. Thornthwaite y Turc. Diferencias significativas con Evap. clase A. Factores influyentes: temperatura y radiación.
1988 Gonzáles Habana y Matanzas 1,2 18 formulas Sin diferencias significativas Thornthwaite, Penman y ecuaciones propuestas por Luis (8), al comparar con datos experimentales.
1990 Cabrera Guantánamo 1,2 18 formulas Diferencias significativas en valores mensuales y decenales. Propone modelos para la región de baja precipitación y alta temperatura. El factor mas influyentes es la temperatura

determinante influencia que tiene en la precisión de los registros, factores como tamaño del evaporímetro, la forma, el color, el estado de conservación del tanque; así como la turbiedad y profundidad del agua. Palacios (10) considera además, la ubicación del tanque y el medio que lo rodea, planteando que en regiones donde los vientos son muy variables, el método seguramente no será consistente y dará resultados muy sesgados. 
Varios trabajos reportados por Luis (6,9) coinciden en que para determinadas regiones de Cuba, en ¡as cuales se ha experimentado el régimen de riego de la caña de azúcar, la temperatura es un factor que permite realizar estimaciones muy precisas de la evapotranspiración potencial, no así la evaporación. El mismo autor y colaboradores (7,8), han presentado modelos matemáticos que permiten calcular la evapotranspiración a partir de los factores meteorológicos, concluyendo que no hay una fórmula que sea la mejor en todas las circunstancias, sino que en general, existe una transigencia entre los requisitos y la realidad práctica.

 Los trabajos citados demuestran que:

Para distintas condiciones edafoclimáticas se adaptan fórmulas diferentes.
Para distintas regiones edafoclimáticas, se reportan factores climáticos distintos en los modelos de estimación de     evapotranspiración.
En las condiciones cubanas no se ha precisado, hasta el momento, un modelo matemático que se adapto a determinadas regiones del país, que tome en consideración el clima, suelo y cultivo, que sea de fácil aplicación y brinde resultados satisfactorios, sobre la base de aquellos factores más influyentes para las condiciones dadas aún cuando se utiliza ampliamente el método del evaporimetro clase A. 

Como resultado de las consideraciones realizadas, se ha propuesto como objetivo del presente trabajo, formular un modelo matemático para calcular la evapotranspiración real decenal de la caña de azúcar en las condiciones cubanas que responda a las características particulares de determinadas regiones del país, atendiendo al clima, tipo de suelo y cultivo.

Cuadro 2a. Diferentes autores internacionales y criterios que usaron para la determinación de la evapotranspiración, según Luis (9).

Año Autor(es) Criterios usados
1928 Hedke Calor disponible
1942 Lowry-Jhonson Calor efectivo
1942 Blaney-Morin T, Hr, I
1944 Davidov Déficit saturación, Vv
1948 Thornthwaite T, latitud
1950 Blaney-Criddle T, I
1952 Chaumian T, Vv, Hr
1953 Turc T, Radiación
1954  Alpatev  Ev
1956 Penman  Ev, Radiación
1957 Makking T, Radiación 
1958  lvanov Déficit saturación 
1963 Jensen Haise  Radiación solar
1964   GrassiChirstiansen  T, Radiación, Nubosidad
1965 Brutsaert    Ev 
1966 Hargreaves  T, Hr, Vv, 1, Altitud
1970 Penman (combinada)   T, Radicación, Vv 
1971 Hargreaves T, Hr, Vv, Rad., Altitud
1972 García y López  T, Hr 
1976 Norero   T, Hr 
1980  Hargreaves y Samani T
1984  Shih, Abdim, García, Benavides López T  T

 

Cuadro 2b. Diferentes autores cubanos y criterios que consideran más importantes para determinar evapotranspiración para el cultivo de la caña de azúcar, según Luis (9).

Año Autor(es) Criterios usados 
1979 Fernández Déficit saturación, T
  1981    Fonseca,  Ev 
García y Luis T, Ev, Hr
Luis y Alonso T, Hr, Ev
1982   Luis y Guzmán   T, Hr
 Fonseca  Ev
1983 González y López T, Ev
Hernández T, Ev
1984 Fonseca  T, Ev
Acosta  T, Hr, Ev
1985   Ojime, Tangara      T, Hr 
1986 Acosta y Luis. T, Ev, Hr
Lozano T, Ev, Hr
 Rodríguez  T, Hr
1987 Luis y Miranda  T
1988 Luis y col
Fernández y Catá
1990 Cabrera, Luis T

Materiales y Métodos

Para formular el nuevo método de cálculo, fueron procesados los resultados experimentales de diez cosechas de caña planta y diez de retoños para distintas fechas de plantación y corte, tipos de suelo y diferentes variedades (9). 

Las variables climáticas empleadas para estimar la Evapotranspiración potencial (Etp) fueron: temperatura media del aire (T, oC), precipitación (P, mm.), evaporación (Ev, mm.), velocidad del viento (Vv, m/s), humedad relativa (Hr, %), y horas de iluminación (1). Los datos climáticos considerados se agruparon en periodos decenales y consistieron en la suma de los datos diarios para la evapotranspíración real (Etr), la evaporación y la precipitación, y la media de los datos directos de los restantes elementos.

 Esta información fue sometida al procesamiento estadístico propuesto por García y Romero (2), incluyéndose algunos nuevos elementos que perfeccionan la metodología mencionada, propuesta por Luis (9).

 Modelo Matemático Propuesto

 Al formular el modelo propuesto se garantizó una estimación adecuada de la evapatranspiración de la caña, pero al mismo tiempo se consideró la simplicidad, facilidad de utilización, precisión y, sobre todo, la factibilidad de obtención de las variables del mismo, combinación de criterios que debe tenerse siempre presente si se quiere obtener el mejor entre distintos métodos. El trabajo de Luis (9) demostró que se puede formular un modelo matemático en el cual el factor cismático fundamental sea la temperatura, siendo necesario considerar en su concepción elementos tan importantes corno la posibilidad potencial del cultivo de extraer agua del suelo, teniendo en cuenta sus necesidades variables de acuerdo a su estado de desarrollo, la fecha de plantación, variedad, cepa, y, esencialmente, la humedad del suelo, aspectos no considerados hasta el presente. La formulación de un modelo matemático debe considerar los elementos antes expuestos, lo cual constituirla un valioso aporte científico en el momento actual. 

De este modo, con la finalidad de introducir los efectos antes mencionados, es factible proponer un modelo cuya formulación general será:

 Et = K F(T) (1)

Donde Et: es la evapotranspiración decenal, en mm. 
K: es un coeficiente 
F(T): es la función temperatura.

 En relación al coeficiente K, éste tendrá en cuenta los efectos referidos anteriormente. Por definición, quedará formulado de la siguiente manera: 

K = Ke * Kc* Kv * Kfp * Kw * Ks(2)

 Donde el coeficiente Ke considera la edad del cultivo y su posibilidad potencial de extraer agua del suelo, de acuerdo a su desarrollo; Ke la cepa; Kv la variedad; Kfp la fecha de plantación y cosecha; Kw la humedad del suelo; Ks el tipo de suelo.

 Considerando que el análisis se efectuó para la cepa de caña planta, se tornará esta como patrón, pudiéndose plantear entonces Kc=1,00. De la misma forma, se tomarán como patrones el tipo de suelo Ferralsol Ks=1,00; y la variedad Ja 60-5 Kv=1,00.

 Los datos procesados permitieron proponer los valores de Kv para las restantes variedades, al establecer la relación entre su evapotranspiración y la de la Ja 60-5, los cuales no varían significativamente de una variedad a otra. Así, pueden ser tomados los valores de Kv que se muestran en el Cuadro 3. De no aparecer la variedad deseada en la misma, se puede utilizar el valor de Kv promedio hasta tanto las investigaciones futuras permitan precisar los mismos para esas variedades.

Cuadro 3. Valores de los coeficientes Kv propuestos para diferentes variedades de caña de azúcar de Cuba.

Edad en meses

Variedad

C87-51 C374-72 CP5243 C266-70 Kv promedio
1 1,05 0,97 1,03 1,02 1,02
2 0,96  0,93 1,01 0,97 0,97
3  0,97  0,93  0,95   0,95 1,95
4  0,91  0,88 0,87  0,88 0,89 
5 0,91 0,83 0,88  0,87  0,87 
6 1  0,9 0,92 0,94 0,94
7 1,1 0,98 1,01 1,03  1,03
8 1,14 1,12 1,03  1,09 1,1
9 1,17  1,2  1,06 1,14  1,14
10 1,19  1,25 1,04 1,16 1,16
11 1,12 1,2  1,04 1,1 1,12
12 1,1 1,12  l,03  1,08 1,08 
13 1,02 1,05 1,01 1,03 1,03 
14 1 1 1 1 1
15 1 1 1 1 1

El producto de los coeficientes Ke y Kfp pudo expresarse mediante una curva única, la cual se describe por la ecuación:

Kefp = 0,508 + 11, 47 * A 42,486 * A 2 + 54,6 * A3 23,586 * A4(3)

r2= 0,926 
r2adj= 0,919
e.s.e= 0,08

En la ecuación 3, el valor A se determina como:

A = t * tc'(4)

Donde:
t: Edad del cultivo en el momento que se desee calcular la Et, expresado en días.
tc: Número de días totales del ciclo vegetativo.

El coeficiente Kw que considera la humedad del suelo, se pudo determinar mediante el empleo de diferentes registros tomados por Luis (9) en varios experimentos ejecutados en el país, donde se relacionó el desarrollo del cultivo con las variaciones de la humedad en el suelo, previo al riego. Así, los valores de Kw pueden determinarse a partir de las siguientes ecuaciones, en dependencia del valor de A y la humedad del suelo: 

Si 0 < A 0,33: Kw= 0,4374 + 0,2813*wo(5) 
Si 0,33 < A 0,67: Kw--0,4872 + 0,2564*wo(6)
 Si 0,67 < A < 1,00: Kw--0,3510 + 0,3245*wo(7)

 En las ecuaciones anteriores, para facilitar los cálculos se utiliza la transformación: 

wo = 0, 1 (w 6)(8) 

Donde:
 w: contenido de humedad expresado en porciento de capacidad de campo en peso de suelo seco.

la función F(T), queda formulada de la siguiente manera: 

Si 8 oC < T 20 oC: F(T) =49,01 5,188*T + 0,191* T 2(9)
 r2= 0,91 F = 148,74 e.s.e 0,91

 Si 20 o < T 27 oC: F(T) = -64,01 + 4,16*T(10) 
r2 = 0,908 F = 142,35 e.s.e = 0,93 

Si T > 27 oC: F(T) = 803,21 100,89*T + 4,2 1 *T2 0,058*Ty(1 1)
r2 0,90 F = 140,45 e.s.e = 0,94

 Para facilitar los cálculos, los valores de la función F(T) se encuentran tabulados en el Cuadro 4.

 Procedimiento de trabajo para calcular la evapotranspiración.

Para calcular la evapotranspiración real a partir del modelo propuesto, tanto para proyecto corno en la explotación, los pasos a seguir serán: 

a) Determinar la temperatura media de cada decena, partiendo de los datos diarios en el caso de explotación, u obtener el valor de ésta, para la probabilidad deseada, en caso de proyecto.

b) Calcular F(T) seleccionando el modelo adecuado en dependencia de la temperatura media decena¡ o a partir del Cuadro 4. 

c) Determinar el valor de Kefp por la ecuación 3.

d) Seleccionar el valor de Kw del Cuadro 3 en dependencia de la variedad analizada. De no aparecer la variedad deseada en la tabla mencionada, asumir Kv = Kvp.

e) Determinar el valor de Kw por las ecuaciones 5-7 según corresponda.

f) Calcular el coeficiente K por la ecuación. K=Kefp*Kc*Kv*Kw*Ks g) Calcular la evapotranspiración real decenal por la ecuación: Et=K*F(T).

Cuadro 4. Valores de la función F(T) en dependencia de la temperatura media del aire en grados Celsuis

T 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9
8 19.73 19.52 19.31 19.11 18.91 18.71 18.52 18.33 18.15 17.97
9 17.79 17.62 17.45 17.28 17.11 16.96 16.81 16.66 16.51 16.37
10 16.23 16.10 15.96 15.84 15.71 15.59 15.48 15.37 15.26 15.15
11 15.05 14.96 14.86 14.77 14.69 14.61 14.53 14.46 14.39 14.32
12 14.26 14.20 14.14 14.09 14.05 14.00 13.96 13.93 13.90 13.87
13 13.85 13.82 13.81 13.80 13.79 13.78 13.78 13.78 13.79 13.80
14 13.81 13.83 13.85 13.88 13.91 13.94 13.98 14.02 14.06 14.11
15 14.17 14.22 14.28 14.34 14.41 14.48 14.56 14.64 14.72 14.81
16 14.90 14.99 15.09 15.19 15.30 15.41 15.52 16.64 15.76 15.88
17 16.01 16.15 16.28 16.42 16.57 16.71 16.87 17.02 17.18 17.34
18 17.51 17.68 17.86 18.03 18.22 18.40 18.59 18.79 18.98 19.18
19 19.39 19.60 19.81 20.03 20.25 20.47 20.70 20.93 21.17 21.41
20 19.19 19.61 20.02 20.44 20.85 21.27 21.69 22.10 22.52 22.98
21 23.35 23.77 24.18 24.60 25.01 25.43 25.85 26.26 26.68 27.09
22 27.51 27.93 28.34 28.76 29.17 29.59 30.01 30.42 30.84 31.25
23 31.67 32.09 32.50 32.92 33.33 33.75 34.17 34.58 35.00 35.41
24 35.83 36.25 36.66 37.08 37.49 37.91 38.33 38.74 39.16 39.57
25 39.99 40.41 40.82 41.24 41.65 42.07 42.49 42.90 43.32 43.73
26 44.15 44.57 44.98 45.40 45.81 46.23 46.65 47.06 47.48 47.89
27 44.55 44.94 45.91 45.68 46.05 46.40 46.75 47.08 47.41 47.73
28 48.04 48.34 48.63 48.91 49.18 49.43 49.68 49.91 50.13 50.34
29 50.53   50.72 50.88 51.04  51.18 51.30 51.41 51.51 51.59 51.65
30  51.70  51.73 51.74 51.73  51.72 51.68 51.62 51.55 51.45 51.34
31 51.20 51.05  50.87   50.68  50.46 50.22  49.97  49.68 49.38 49.05
32 48.70  48.33 47.93 47.52 47.07  46.60  46.11 45.58 45.04 44.47 
33 43.87 43.25 42.59  41.94 41.21 40.47 39.71  38.92 38.10 37.24
35 36.36  35.45 34.51 33.54   32.34 31.50 30.44 29.34 28.21   27.07
35 25.85 24.62                

 

CONCLUSIONES

 El factor climático considerado en el modelo, entiéndase la temperatura, es mucho más fácil de medir, que la evaporación, mucho más precisa su lectura y menos costosos los equipos utilizados para su obtención.

 Es más consistente para la legión analizada, utilizar un modelo en función de la temperatura en lugar de la evaporación, pues la primera es menos variable en los valores decenales respecto a la media que la segunda.

Desde el punto de vista teórico, el modelo propuesto es más completo que el del evaporímeto y algunos otos métodos empleados actualmente a nivel mundial, ya que se incluyen en el mismo una serie de elementos básicos que influyen directamente en la evapotranspiración, tanto biológicos como climáticos. 

Se propone la aplicación de este modelo tanto para calcular el régimen de riego de proyecto como el de explotación, esencialmente, en regiones edafoclimáticas similares a las analizadas en el trabajo. 

Los valores de coeficientes propuestos daban ser perfeccionados sobre la base de futuros trabajos de investigación y la propia práctica productiva. Sin duda, esto hará más consistente el modelo propuesto.

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