| Revue: | Revista de geología aplicada a la ingeniería y al ambiente |
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| Número de sistema: | 000539559 |
| ISSN: | 2422-5703 |
| Autores: | Degano, María Florencia1 Rivas, Raúl Eduardo2 |
| Instituciones: | 1Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas, Argentina. Instituto de Hidrología de Llanuras, Tandil, Buenos Aires, Argentina, 2Instituto de Hidrología de Llanuras, Tandil, Buenos Aires, Argentina. Comisión de Investigaciones Científicas de la provincia de Buenos Aires, Argentina, |
| Año: | 2023 |
| Número: | 50 |
| Paginación: | 005-005 |
| País: | Argentina |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | The hydrological country management depends, on the knowledge of the existing basins, their potential and to adequately manage water surpluses. In this sense, the study and analysis of reference (ET0), actual and potential (ETp) evapotranspiration (ET) is to vital importance. Therefore, it is essential to evaluate the behavior of the different ET products that are freely available for use. Therefore, the main work objective is to analyze the data of the existing models in the Climate Engine platform (TerraClimate, ERA 5, MERRA-2 and MOD16A2), which has data at different temporal and spatial scales. In addition, to evaluate the artificial intelligence Support Vector Machine Regression (SVR) algorithm, determined with parameters obtained from NASA Power, with local data in the Argentinean Pampean region (APR). In general, errors between 0.5 and 1.2 mm d-1 and Nash-Sutcliffe Efficiency Index (NSE) values between 0.6 and 0.9 (ET0); between 0.4 and 0.7 for actual ET and between 0.6 and 0.9 for ETp were obtained. Likewise, it is demonstrated that the most favorable model for the calculation of ET0 as real ET is SVR, while for ETp it is ERA 5. |
| Resumen en español | 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. |
| Palabras clave: | productos de reanálisis, productos de satélite, inteligencia artificial |
| Keyword: | satellite products, reanalysis products, artificial intelligence |
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