Comparação entre métodos simplificados de estimativa da evapotranspiração de referência (ETo) para regiões produtoras de café brasileiras

This work aimed to estimate and compare two simplified methods to estimate the reference evapotranspiration – Eto, Hargreaves-Samani (HS) and FAO-Blaney-Criddle, (BC) to the Penman-Monteith-FAO (PM) method. The results of the estimates were obtained on the basis of climatic data available at each location under study, using Irriplus software. The cities of interest for the study were selected according to the representativeness of the characteristics of the region between the main brazilian producing centers of coffee: Cerrado, East, South and Zona da Mata of Minas Gerais state, west and southwest of Bahia state, and the cities chosen were Araguari, Patrocínio, Caratinga, Lavras, Varginha, Viçosa, in Minas Gerais state, and Vitoria da Conquista and Barreiras, Bahia state. In all locations, HS equation best fit to the equation of PM, this being recommended for irrigation management in conditions of limited availability of climate data. O presente trabalho teve como objetivos estimar e comparar a evapotranspiração de referência - ETo de dois métodos simplificados, Hargreaves-Samani (HS) e Blaney-Criddle-FAO (BC), com o método Penman-Monteith-FAO (PM). Os resultados das estimativas foram obtidos em função dos dados climáticos disponíveis de cada localidade em estudo, com o auxílio do aplicativo Irriplus. As cidades de interesse para o estudo foram selecionadas de acordo com a representatividade das características da região entre os principais centros produtores brasileiros de café: Cerrado, Leste, Sul e Zona da Mata de Minas Gerais, Oeste e Sudoeste da Bahia, sendo as cidades escolhidas: Araguari, Patrocínio, Caratinga, Lavras, Varginha e Viçosa, em Minas Gerais; e Vitória da Conquista e Barreiras, na Bahia. Em todas as localidades, a equação de HS se ajustou melhor à equação de PM, sendo esta a recomendável para o manejo da irrigação em condições limitadas de disponibilidade de dados climáticos.