Hargreaves-Samani method: Estimation of historical annual, seasonal, and monthly Reference Evapotranspiration (ETo) in Dadu District, Pakistan
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 41
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_ARWW-9-1_005
تاریخ نمایه سازی: 18 شهریور 1402
چکیده مقاله:
Reference Evapotranspiration (ETo) counted as the main factor for assessing the amount of water, needed for crops as well as for the planning of water resources management. Several techniques, methods, and equations have been used for computing ETo. Thus, required weather data sets are the main challenge for evaluating this factor. FAO Penman-Monteith is the most popular technique to determine the ETo. The FAO ۵۶-PM equation requires accurate weather data like air temperature, humidity, solar radiations, and wind speed. Unfortunately, not all these data are possible to reach easily on the station's side. Therefore, FAO ۵۶ recommended another equation namely Hargreaves-Samani (HS) equation when sufficient weather data may not be available to estimate ETo by FAO۵۶-PM. In the context of this, this study aimed to estimate ETo using the HS equation. For this purpose, historical annual, seasonal, and monthly temperature and wind data were collected from ۱۹۸۱ to ۲۰۲۰ using ‘The Prediction of Worldwide Energy Resources (POWER)’ web portal. It is concluded that the HS method in conjunction with the POWER datasets and spatially mapping with IDW interpolation gave reliable and accurate results of ETo. This technique gives an idea of water losses in a district and demonstrates a trend of historical annual, seasonal, and monthly ETo.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shoukat Ali Shah
Institute of Water Resources Engineering and Management, Mehran University of Engineering and Technology, Jamshoro, Sindh, Pakistan.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :