Caracterización de la evapotranspiración en los cultivos alrededor del observatorio de Huancayo usando la técnica Eddy Covariance

• Autor: Callañaupa Gutierrez, Stephany Magaly
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Instituto Geofísico del Perú
• Repositorio: IGP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.igp.gob.pe:20.500.12816/961
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12816/961
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Evotranspiración; Eddy covariance; Torre de flujo; Balance de energía; Observatorio de Huancayo; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.09; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11

La evapotranspiración tiene un rol relevante para programas de riego en cultivos y balance hídrico, sin embargo, estudios sobre la evapotranspiración en el Perú son escasos. En este estudio se analizó la evapotranspiración estimada por el método de “eddy covariance”, que utiliza 2 variables: las fluctuaciones de alta frecuencia de vapor de agua y la velocidad vertical del viento de alta frecuencia durante el mes de julio del 2015 y el mes de julio del 2016. Estas variables son medidas por el Higrómetro de Krypton y el anemómetro sónico, que están instalados en la torre de flujo del observatorio de Huancayo (TF). La evapotranspiración acumulada del mes de julio del 2015 fue de 16.96 mm con un promedio de 0.55 mm/día, mientras que en el mes de julio del 2016 (8julio-31 julio) tiene una evapotranspiración acumulada de 11.12 mm con un promedio diario de 0.44 mm/día. Además, se usaron regresiones lineales con la finalidad de evaluar la relación de las variables meteorológicas con la evapotranspiración. Teniendo como resultado que la radiación solar es la variable meteorológica que tiene una mayor relación con la evapotranspiración en el Observatorio de Huancayo, con un coeficiente de determinación de =0.9 y =0.7 a nivel horario y diario respectivamente. Asimismo, se validó las ecuaciones empíricas de evapotranspiración de Penman-Monteith, Priestley-Taylor y Hargreaves. Teniendo como resultados que la ecuación de Hargreaves es la ecuación empírica que se ajusta mejor a los datos observados. Por último fue usado los datos de flujos de calor latente y calor sensible por la torre de flujo como variables de entrada para resolver la ecuación de balance de energía.