Evaluación de los productos de evapotranspiración disponibles en Climate Engine y del algoritmo Support Vector Machine Regression con datos NASA Power
DOI:
https://doi.org/10.59069/24225703e005Palabras clave:
inteligencia artificial, productos de reanálisis , productos de satéliteResumen
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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