Performance of simple temperature-based evaporation methods compared with a time series of pan evaporation measures from a standard 20 m² tank

Evaporation and evapotranspiration is crucial part of hydrological and water resource management studies e.g. water footprinting. Proper methods for estimating evaporation/potential evapotranspiration using limited climatic data are critical if the availability of climatic data is extremely limited. In a large scale studies are very often used generalized (modelled or gridded) input data. For a large scale water footprint studies is also important to find methods as simple as possible with quantifiable error. In our study, nine simple temperature-based empirical equations were compared with a long term time series of real evaporation data from a 20 m² tank at Hlasivo station. In the first step, we used real temperature measured at Hlasivo station for validation of equations. In the second step, the gridded temperature data (interpolated datasets) derived from the meteorological stations were used. For both datasets, the differences between observed and predicted values were categorized into three groups of accuracy and the statistical indices of each equation were calculated. Very good results were achieved with the Hamon equation from 1961 and the Oudin equation for both datasets with index of agreement (d) higher than 0.9, cross-correlation coefficient (R²) around 0.7 and root mean square error (RMSE) around 0.5 mm∙(24 h)^–1 The Kharrufa equation, which was developed for semi-arid or arid areas, also provides results with sufficient accuracy. Comparison of the results with similar studies showed a lower accuracy of very simple equations against more complex equations, which have RMSE lower than 0.25 mm∙(24 h)^–1. But for some kind of studies, quantifiable errors with sufficient accuracy can be more important than the absolute accuracy.

Parowanie i ewapotranspiracja są kluczowymi częściami badań hydrologicznych i analiz zarządzania zasobami wodnymi. Właściwe metody szacowania ewapotranspiracji i potencjalnej ewapotranspiracji są krytyczne w sytuacji, gdy dostępność danych klimatycznych jest silnie ograniczona. W badaniach na dużą skalę często używane są dane uogólnione (za pomocą modelowania bądź przetwarzania sieciowego – grid). W takich badaniach ważne jest także znalezienie najprostszych metod z błędem możliwym do ilościowego określenia. W prezentowanych w pracy badaniach porównano dziewięć prostych równań empirycznych bazujących na pomiarze temperatury z długą serią danych rzeczywistego parowania ze zbiornika o powierzchni 20 m² w stacji Hlasivo. W pierwszym etapie wykorzystano rzeczywiste wartości temperatury mierzonej w stacji Hlasivo do szacowania równań. W etapie drugim użyto sieciowych danych temperaturowych (zbiór danych interpolowanych) ze stacji meteorologicznych. Dla obu zbiorów danych różnice między obserwowanymi a przewidywanymi danymi przypisano do trzech kategorii dokładności i obliczono statystyczne wskaźniki dla każdego równania. Bardzo dobre wyniki uzyskano w odniesieniu do równania Hamona z 1961 r. i równania Oudina dla obu zbiorów danych. Równanie Kharrufa, które opracowano dla obszarów półpustynnych i pustynnych, dało również wyniki o wystarczającej dokładności. Porównanie wyników z badaniami o podobnej tematyce wykazało mniejszą dokładność bardzo prostych równań względem równań bardziej złożonych. Dla niektórych rodzajów badań policzalne błędy o wystarczającej dokładności mogą być jednak ważniejsze niż dokładność bezwzględna.