3. MATERIALS I MÈTODES
3.2. Models aplicats d'evapotranspiració de referència
3.2.11. Calibratge dels models
Per obtenir aquests constants de calibratge es va realitzar un quocient entre el model de referència PMF-56 i els distints models. Aquesta constant de calibratge es va multiplicar pel coeficient de cada equació i ens va donar el coeficient ajustat de l'equació. Per obtenir les constants ajustades de la majoria de models s'han seguit les fórmules següents:
b = 𝑬𝑻𝑬𝑻𝒐 𝑷𝑴𝑭−𝟓𝟔
𝒐 𝒆𝒎𝒑í𝒓𝒊𝒄 (49)
On:
b =
quocient entre el valor d’
ET0 PMF-56i cada model empíric explicat
ET0 PMF-56= Evapotranspiració de referència (mm dia-1)ET0 empíric= Evapotranspiració de cada model corresponent (mm dia-1)
Una vegada s'ha obtingut aquest quocient és procedeix a la multiplicació d'aquest amb la constant del model corresponent:
Coeficient d'ajust = Coeficient del model *b (50)
Coeficient d'ajust = És el nombre que multiplica la fórmula empírica per calibrar-la Coeficient del model= És la constant de calibratge que cada autor dóna al seu model b= quocient entre el valor de ET0 PMF-56 i cada model empíric explicat
D'aquesta manera s'obté cada coeficient d'ajust per a cada model empíric, aquest valor es substitueix en l'equació pel coeficient del model i el model estarà ajustat per a les Illes Balears. La taula 3.4 presenta un resum de tots els models considerats, incloent-hi els requeriments d'inputs i l'abreviació corresponent.
NOM ABREVIATURA FAMILIA INPUTS
INPUTS
METEROLOGICS EXPRESSIÓ
Hargreaves
2 HG2 𝑇 𝑇mean, 𝑇𝑚𝑎𝑥 ,𝑇𝑚𝑖𝑛 ET0=0,0023Ra(𝑇mean + 17.8)√𝑇𝑚𝑎𝑥− 𝑇𝑚𝑖𝑛 Hargreaves
3 HG3 𝑇, HR 𝑇mean, 𝑇𝑚𝑎𝑥 ,𝑇𝑚𝑖𝑛, HR ET0=0,408 x 0,0135 x 0,388Ra(𝑇𝑚𝑎𝑥− 𝑇𝑚𝑖𝑛 )0.3 x (1.001-HR/100)0.2 x (𝑇mean + 17.8)
Hargreaves
1 HG1
𝑇, Rs
𝑇mean , Rs ET0=0,0135 (𝑇mean + 17,8)Rs
Valiantzas 1 VLZ1 𝑇mean, 𝑇𝑚𝑖𝑛, Rs ET0=0,0393Rs(𝑇mean+9,5)0,5 - 0,19Rs0,6𝜑0,15 +0,0061(𝑇mean + 20)(1,12𝑇mean - 𝑇xmin - 2)0,7
Makkink MK 𝑇mean,𝑇𝑚𝑎𝑥 ,𝑇𝑚𝑖𝑛, Rs ET0= c 𝛥
𝛥+𝛾Rs Priestley
Taylor PT 𝑇mean, 𝑇𝑚𝑎𝑥 , 𝑇𝑚𝑖𝑛, Rs ET0= α 𝛥
𝛥+𝛾 (Rn - G)
Jensen Haise JH 𝑇mean, 𝑇𝑚𝑎𝑥, 𝑇𝑚𝑖𝑛, Rs ET0 JH = 𝐂𝐭 (𝐓𝐦𝐞𝐚𝐧− 𝐓𝐱)Rs
𝛌
Irmak IR 𝑇mean, Rs ET0=0.149Rs + 0.079𝑇mean - 0.611
Tabari 1 T1 𝑇mean, Rs ET0=-0.642 + 0.174Rs + 0.0353𝑇mean
Tabari 2 T2 𝑇𝑚𝑎𝑥, 𝑇𝑚𝑖𝑛, Rs ET0=-0.478 - 0.156Rs - 0.0112𝑇max + 0.0733𝑇min
Ritchie RI 𝑇𝑚𝑎𝑥 , 𝑇𝑚𝑖𝑛, Rs ET0=α1[3.87 x 10-3Rs(0.6𝑇𝑚𝑎𝑥 + 0.4𝑇𝑚𝑖𝑛 + 29)]
Valiantzas 2 VLZ2
ET0=0,051(1 - α)Rs(𝑇mean+9,5)0,5 -0,188(𝑇mean + 13)(Rs/Ra - 0,194) x (1 - 0,00015) (𝑇mean + 45)2(𝐻𝑅
100)0,5- 0,0165Rs u0,7 + 0,0585(𝑇mean + 17) u0,75 x {[1 + 0,00043(𝑇𝑥𝑚𝑎𝑥 − 𝑇𝑥𝑚𝑖𝑛)2]2 - HR/100}/
[1 + 0,0043(𝑇𝑥𝑚𝑎𝑥 − 𝑇𝑥𝑚𝑖𝑛)2 + 0,0001z]
Taula 3.4: Fórmules de càlcul de l'evapotranspiració de referència amb les famílies d'inputs meteorològics i la seva abreviatura.
3.3. Càlcul de les necessitats de reg (NR)
Les necessitats de reg netes de cada dia es poden calcular a través de sensor que les mesuren, l’inconvenient d’aquests aparells és que requereixen uns costs d’inversió elevats i es necessita personal tècnic qualificat. L’altre mètode més utilitzant és el del balanç d’aigua al sòl avaluant les entrades i les sortides que puguin existir de flux d'aigua a la nostra plantació, però en general són l'evapotranspiració del cultiu menys la precipitació efectiva i ascens capil·lar en la fórmula següent:
NRn= ETc-(Pe+Ac) (51)
No tota l'aigua que s'aplica durant el reg arriba a la planta, el balanç d'aigua d'un sòl ve donat pel reg, precipitació, capa freàtica, evapotranspiració, percolació i escorrentia superficial. Tots aquests casos es veuen a la fórmula següent:
Contingut d'aigua al sòl = R + PC + CF - ET - PP - SC (52)
On:
R= reg
PC= precipitació CF= capa freàtica ETc= evapotranspiració PP= percolació profunda SC= escorrentia superficial
En el nostre cas, hem realitzat un cas conservador habitual de zones semiàrides per tant, els resultats són que les necessitats de reg netes són iguals a l'evapotranspiració del cultiu. Ja que la precipitació efectiva (Pe) i l’ascens capil·lar (AC) són nuls com es veu a la fórmula següent:
Pe i Ac = 0 per tant NRn=ETc (53)
Calcula'm l’ETc que depèn del coeficient de cultiu (Kc) i l'evapotranspiració de referència (ET0), on s'observa a la fórmula següent:
ETc = Kc x ET0 (54)
Per l'estimació del Kc amb major precisió es divideixen els cultius en quatre etapes: inicial, desenvolupament del cultiu, de mitjana temporada i de final de temporada. És necessari aquesta separació perquè l'altura del cultiu, la coberta del sòl i l'àrea foliar varien durant tot el seu cicle. La figura 3.2 descriu cada una d'aquestes etapes de creixement depenent del tipus de cultius (Jensen et al., 1990).
Figura 3.2: Etapes de desenvolupament dels diferents cultius (Allen et al., 1998).
1. Etapa inicial. Aquesta etapa correspon des del dia de sembra o inici del cicle fins al moment que el cultiu cobreix el 10% de cobertura del sòl. Influeix el tipus de cultiu, la varietat del cultiu, la data de sembra i el clima.
Aquesta etapa comença el moment d'aparició de les primeres fulles.
L'evapotranspiració és principalment l'evaporació del sòl. Per tant, el Kc es baix quan la superfície del sòl se troba seca (Allen et al., 1998).
2. Etapa de desenvolupament del cultiu. Aquesta es troba entre el moment on la cobertura del sòl és del 10% fins al moment d'arribar a la cobertura efectiva completa.
L'estat de cobertura completa transcorre en el moment d'inici de la floració.
És el moment de cobertura completa i l'evaporació es veurà cada vegada més restringida i la transpiració es convertirà en el procés més important (Allen et al., 1998).
3. Etapa de mitjana temporada. Comprèn el període entre la cobertura completa fins al començament de la maduresa. És un moment de senescència de les fulles i aparició del color marró en el fruit.
Quasi sempre és la més llarga per als cultius permanents, i relativament curta per cultius hortícoles que són collits prest per aprofitar la seva vegetació verda. El Kc assoleix els valors més alts i és relativament constant per la majoria de cultius (Allen et al., 1998).
4. Etapa de final de temporada. És l'etapa de final del cicle i comprèn entre el començament de la madures fins al moment de collir o la senescència completa.
S’assumeix que el càlcul dels valors de Kc finalitza quan el cultiu és collit, arriba a la senescència completa o li cauen les fulles.
Els valors de Kc finals seran molt alts. Si es permet la senescència del cultiu en el camp abans de la collita, el valor de Kc seran baixos per una menor conductància eficient dels estomes per l'envelliment. La figura 3.3 il·lustra els valors de Kc per els diferents
cultius, baix l'influència dels factors meteorològics i de desenvolupament del cultiu (Allen et al. ,1998).
Figura 3.3: Rangs típics esperats dels valors de Kc per les quatre etapes de creixement (Allen et al., 1998).
Una vegada conegudes les distintes etapes dels cicles de cultiu es pretén assolir les longituds d'aquestes etapes amb un nombre de dies depenent de les espècies. La duració de l'etapa inicial i de desenvolupament poden ser relativament curtes pels arbres de fulla caduca, els quals desenvolupen fulles noves en l'època primaveral amb una gran rapidesa. Aquests valors estan tabulats per les distintes espècies i la seva zona d'origen al manual de la FAO de 2006 per la màxima precisió.
Per al coeficient del cultiu, la variació d'aquests Kc expressa els canvis de la vegetació i el grau de cobertura del sòl. Aquesta variació del Kc està representada per la corba del coeficient de cultiu.
Per realitzar la corba del coeficient de cultiu es necessiten només tres valors de Kc: el de l'etapa inicial (Kc inicial), l’etapa de mitjana temporada (Kc mitja) i el de l'etapa final (Kc final) en la figura 3.4.
Figura 3.4: Corba del coeficient de cultiu, on es representen els valors de Kc per a cada cicle (Allen et al. ,1998).
Per avaluar l'efecte del model d'ET0 sobre les necessitats de reg, s'han escollit 10 cultius; 5 llenyosos (taronger, olivera, albercoc, ametller i vinya) i 5 herbacis (síndria, pebre, patata, tomàtiga i
meló). La taula 3.5 presenta els valors requerits per calcular la corba del coeficient de cultiu de la FAO
Taula 3.5: Diferents cultius amb els dies d'inici del seu cicle d'uns anys, els dies de les etapes d'aquests cicles i els coeficients de cultiu per aquestes etapes.
Pel càlcul de les necessitats de reg brutes és necessari sabre el valor de la fracció de rentat (LR) que per al reg localitzat és la fórmula següent:
LR = 𝑪𝑬𝒓
𝟐𝒙𝑪𝑬𝒆𝒔 (55)
Els valors de la conductivitat elèctrica de l'extracte de saturació (CEes) són els valors que indiquen la tolerància de les espècies a la salinitat. En canvi, la conductivitat elèctrica de l'aigua de reg (CEr) és un valor que descriu el contingut de sals de l'aigua de reg en dS/m i s'obté per analítica de l'aigua. Al nostre cas hem suposat un valor de 0,9 dS/m.
Per obtenir el resultat de les necessitats de reg netes és imprescindible tenir el valor de l'eficiència d'aplicació (Ea) que en el nostre cas és 0,90, ja que correspon a espècies amb una profunditat radicular (Zrad) de 75 a 100 cm i textura grossa per un clima càlid. Els valors d’Ea per a cada profunditat de sòl per textura de sòl del clima càlid es veuen a la Taula 3.6.
Profunditat
Taula 3.6: Valors d’Ea per distintes profunditats radiculars i tipus de sòl.
A continuació és important sabre el valor d’1-LR. D'aquesta manera s'agafa el valor menor d’Ea o 1-LR per posar al quocient multiplicant a CU. Finalment sabut això, la fórmula per calcular aquestes necessitats de reg brutes és:
NRB = 𝑪𝑼 𝒙 𝐦𝐢𝐧( 𝑬𝒂 ,𝟏−𝑳𝑹)𝑵𝑹𝒏 (56)
Per tant, amb el nostre cas serà el valor d’1-LR x CU els que s'agafin perquè 1 - LR és el valor menor. La fórmula final per al càlcul de les necessitats de reg brutes serà aquesta:
NRB = 𝑵𝑹𝒏
𝑪𝑼 𝒙 𝟏−𝑳𝑹 (57)
3.4. Indicadors estadístics
Per avaluar el rendiment dels models considerats s'han calculat diferents indicadors estadístics, utilitzant els valors d’ET0 PMF-56 com a valor de referència. Aquests són el MAE, RRMSE, R2 i MBE i s'explicaran a continuació:
3.4.1. Error absolut mitjà o mean absolut error (MAE).
És una mesura de diferència entre dues variables contínues i es calcula de la manera següent per comparar tots els resultats de l'evapotranspiració de referència per separat amb el resultat de l'evapotranspiració de PMF-56:
MAE = ∑𝐧 𝐢=𝟏[𝐄𝐓𝟎 𝐏𝐌𝐅−𝟓𝟔𝐧 −𝐄𝐓𝟎 ] (58)
On:
n =nombre de mostres.
ET0 = Valors de l'evapotranspiració de referència per les distintes formules empíriques.
ET0 PMF-56 = Valors de l'evapotranspiració de referència amb la formula de PMF-56.
3.4.2. Error relatiu de la quadrícula mitjana o relative root mean squared error (RRMSE).
El RRMSE és un dels errors més habituals per mesurar aquesta classe de models. Al ser un error relatiu, té en compte l'ordre de magnitud de les variables de referència. Es calcula amb la fórmula següent:
RRMSE =
√∑𝐧 [𝐄𝐓𝟎−𝐄𝐓𝟎 𝐏𝐌𝐅−𝟓𝟔]𝟐 𝐢=𝟏
𝐧 𝐄𝐓𝟎 𝐏𝐌𝐅−𝟓𝟔
𝒏
(59)
On:
n = nombre de mostres.
ET0 = Valors de l'evapotranspiració de referència per les distintes fórmules empíriques.
ET0 PMF-56 = Valors de l'evapotranspiració de referència amb la fórmula de PMF-56.
3.4.3. Coeficient de determinació o coefficient of determination (R2).
L'erra quadrat o coeficient de determinació indica el grau de correlació lineal entre 2 variables explicada per la regressió.
3.4.4. Error de biaix mitjà o mean bias error (MBE).
Aquest error descriu la direcció del biaix d'error. El seu valor, està relacionat amb la magnitud dels valors investigats. Ens permet avaluar la tendència a sobreestimar o infraestimar que presenten els models. Es calcula amb la fórmula següent:
MBE = ∑𝐧𝐢=𝟏(𝐄𝐓𝟎 −𝐄𝐓𝟎 𝐏𝐌𝐅𝟓𝟔)
𝐧 (60)
On:
n = nombre de mostres.
ET0 = Valors de l'evapotranspiració de referència per les distintes fórmules empíriques.
ET0 PMF-56 = Valors de l'evapotranspiració de referència amb la fórmula de PMF-56.
3.5. Implementació dels càlculs amb MATLAB
Tots els càlculs esmentats als apartats anteriors s’han implementat amb el programa MATLAB.
La Taula 3.7 mostra un breu resum de les funcions d’aquests programes implementats.
Nom del programa Funció del programa Inputs utilitzats Pàgina annexes
asignakcenbucleCAL
Calcula les necessitats de reg netes i brutes per tots els
calibratges dels models.
Matriu general, matriu amb
models calibrats, b i ea. 87
blaney
calibratge dels distints models. Matriu general. 88 codi12 Substitueix el codi de l'estació
101 per 12. Matriu general. 89
defineixkc
Defineix el Kc del programa anterior a tots els dies d'un
any a la matriu general.
Matriu general, b i etapeskc. 89
desglossa
Desglossa la matriu de dades generals en matrius de cada
estació.
Matriu general i codi12. 90
desmes Desglossa la matriu general en
mesos. Matriu general. 90
ensambla
Uneix totes les matrius resultant de filtra2 i les munta
en una única matriu general.
Filtrarmatriu. 90
ensambla2 Afegeix a la matriu general les estimacions dels models de
hg, valiantzas, penman, penmam2, blaney, ritchie i
la matriu general.
91
ET0 en totes les estacions, per donar la matriu ampliada.
errors
Calcula els indicadors estadístics globals (MAE, RRMSE, R2 i mbe) dels models
considerats anteriorment.
ensambla2. 91
etapeskc Defineix el Kc anual per tot un any.
b (on apareix el dia julià, Kc i
longituds dels cicles). 92
filtrarmatriu
Calculem 'v' que és un vector fila amb el nombre de
Aplica la formula de hg1, hg2, hg3 i hs3 per estimar ET0 en netes i brutes per totes les
estimacions dels models si s'ha infradotat o sobre dotat
per model i any en m3/ha.
Parteix la matriu en anys i estacions.
Matriu general, b ,desglossa
i pertany. 96
partany Desglossa la matriu general en
anuals. Matriu general. 97
Penman Aplica l'equació de Makkink, Priestley Taylor, Jensen Haise i
h=hg(a); ra=h{6} i la matriu
general. 98
Turc per estimar ET0 en totes la mateixa mida que la matriu
de dades climàtiques.
Matriu de dades climàtiques
i geogràfiques. 103
Taula 3.7: Nom dels programes amb la funció que realitza i els seus inputs utilitzats amb la pàgina de l'annex.
4. RESULTATS I DISCUSSIÓ
4.1. Avaluació global dels models de les Illes Balears... 50 4.2. Avaluació dels models per estació ... 52 4.3. Coeficient de calibratge lineal dels models ... 60 4.4. Efecte del model d'ET0 sobre les necessitats de reg ... 61 4.4.1. Anàlisis de mitges globals per les Illes Balears ... 62 4.4.2. Anàlisis de valors per estació ... 66 4.4.3. Anàlisis de valors per any ... 69
4.1. Avaluació global dels models a les Illes Balears
La Taula 4.1 presenta els indicadors globals mitjans de tots els models a les Illes Balears.
Aquests indicadors s'han calculat amb les estimacions de totes les estacions i tots els anys disponibles.
HG1 HG2 HG3 VLZ1 VLZ2 VLZ3 VLZ4 VLZ7
MAE 0,473 0,666 0,728 0,451 0,477 0,724 0,545 0,690
RRMSE 0,190 0,274 0,304 0,181 0,200 0,290 0,224 0,294
R2 0,950 0,865 0,904 0,941 0,949 0,956 0,915 0,806
MBE 0,313 0,460 0,646 0,282 -0,442 0,684 -0,006 -0,332
MK PT JH TC IR T1 T2 RI EtPM
MAE 0,566 0,379 0,761 0,325 0,533 0,446 0,483 0,565 0,004
RRMSE 0,223 0,165 0,308 0,136 0,221 0,188 0,211 0,223 0,006
R2 0,943 0,953 0,887 0,949 0,874 0,914 0,933 0,940 1,000 MBE 0,442 0,039 -0,638 0,101 0,113 -0,197 -0,373 0,438 0,002
Taula 4.1: Valors mitjans dels errors de MAE, RRMSE, R2 i MBE dels models presents en la taula respecte als de PMF-56.
Tenint en compte RRMSE es comprova que el rànquing de precisió seria, que els models amb un major error són JH, HG3, VLZ7 i VLZ3. Seguidament trobem els models HG2, VLZ4, RI, MK, IR,T2 i VLZ2, respectivament. El que presenten un error més baix són HG1, T1, VLZ1, PT i TC respectivament, presenten errors més baixos de 0,20 per tant són bons models a considerar.
El model menys precís JH presenta un valor de 0,308 i els models de valors més alts presenten uns valors de 0,304 en el cas de HG i 0,29 el de VLZ3, aquests models presentarien una gran quantitat d'error. Els models intermedis es troben entre valors de 0,274 de HG2 ; 0,211 de T2 i 0,20 de VLZ2 els
models d'aquesta agrupació amb errors per davall de 0,22 presentarien una precisió bastant acceptable.
Finalment, els models més correctes són els que presenten errors per davall de 0,20 que són 0,19 de HG1; 0,18 de T1 i VLZ1 i 0,16 de PT. En canvi, el model més precís presenta un error de 0,136 per a les Illes Balears.
En el cas de l'error MAE s'observa que els models amb major errors són els mateixos que en el cas de l'error RRMSE. Aquests presenten errors de 0,761 mm/dia de JH; 0,728 mm/dia de HG3; 0,690 mm/dia de VLZ7 i 0,724 mm/dia de VLZ3. Tots aquests models són molt poc precisos per obtenir l'ET0
a les Illes Balears, presenten errors molt alts.
A la part mitjà trobem els models HG2, MK, RI, VLZ4, IR, T2 i VLZ2. Trobem valors prou alts com els cas de 0,66 mm/dia de HG2; 0,56 mm/dia de MK i RI; 0,54 mm/dia de VLZ4; 0,533mm/dia d’IR;
0,483 mm/dia de T2 i finalment de 0,477 mm/dia de VLZ2. Aquests presenten un error normal però encara es força elevat per utilitzar aquests models a les Illes.
Finalment, observem que els models que presenten un menor error MAE són HG1, VLZ1, T1, PT i TC respectivament, aquests presenten valors més baixos de 0,47 mm/dia. Presenten valors de 0,47 mm/dia de HG1; 0,45 mm/dia de VLZ1; 0,446 mm/dia de T1 i 0,379 mm/dia PT, però el model que presenta un error menor és TC de 0,32 mm/dia.
Quant a R2 els models que presenten una menor correlació lineal són VLZ7, HG2 i IR amb valors entre 0,80 a 0,87; per tant són models molt diferents del de referència. Els altres models tot els valors es troben entre 0,90-0,95 per això presenten una bona correlació lineal amb el model control de PMF-56. El model amb més correlació amb PMF-56 és el de VLZ3 amb 0,956.
En el cas de l'error MBE, els valors positius de menor a major positiu són 0,039 mm/dia de PT;
0,101 mm/dia de TC; 0,113 mm/dia de IR; 0,282 mm/dia de VLZ1; 0,313 mm/dia de HG1; 0,408 mm/dia de RI; 0,442 mm/dia de MK; 0,460 mm/dia de HG2; 0,646 mm/dia de HG3 i 0,684mm/dia de VLZ3.
Per tant, els model d'aquests que té menor tendència a sobreestimar és PT i el que més és el de VLZ3.
En el cas dels models amb valors negatius són els següents de menor a major negatiu -0,006 mm/dia de VLZ4; -0,197 mm/dia de T1; -0,332 mm/dia de VLZ7, - 0,373 mm/dia de T2, - 0,442 mm/dia de VLZ2 i -0,638 mm/dia de JH. Per tant, el model negatiu que presenta una major tendència a infraestimar és JH i una menor tendència és VLZ4.
El model EtPM és el valor que el SIAR ens dóna com a Penman Monteith, per tant, s'aprecia que aquests valors no són iguals que el que nosaltres obtenim del càlcul de la fórmula de PMF-56 perquè existeix un error de RRMSE de 0,006. Aquest valor només s'ha posat per poder apreciar si realment el valor que ens donen com a Penman és correcta.
La Taula 4.2 presenta els indicadors globals mitjans dels models calibrats per a les Illes Balears.
Aquests indicadors s'han calculat ajustant els coeficients de cada model per a les Balears i tornant a calcular les estimacions per a totes les estacions i tots els anys disponibles de l'estudi.
HG1C HG2C HG3C VLZ1C VLZ3C MKC TCC RIC
MAE
0,424 0,438 0,353 0,403 0,266 0,395 0,301 0,397
RRMSE
0,176 0,191 0,157 0,167 0,113 0,163 0,128 0,165
R2
0,947 0,896 0,930 0,938 0,963 0,941 0,952 0,937
MBE
0,240 -0,043 -0,046 0,198 0,040 0,187 0,022 0,181
Taula 4.2: Valors mitjans dels errors de MAE, RRMSE, R2 i MBE dels models calibrats presents en la taula respecte als de PMF-56.
En el cas de l'error de RRMSE la gran majoria de valors disminueixen l'error. En el cas de HG1 es passa de valors de 0,190 a 0,176. HG2 de 0,274 a 0,191; això mostra una disminució de quasi un 10% l'error. En HG3 era un model molt poc precís amb un error de 0,304 i calibrat el presenta de 0,157.
En VLZ1 és de 0,181 a 0,167; fent que la disminució sigui mínima. VLZ3 de 0,29 a 0,113; per tant disminueix molt i és el millor model calibrat per les Illes Balears. El model de MK de 0,223 a 0,163; TC de 0,136 a 0,128 disminueix molt poc perquè ja era un model prou precís. Per últim, el model de RI disminueix de 0,223 a 0,165.
Per a l'error MAE, disminueix aquest per a tots els models. En HG1 de 0,473 mm/dia a 0,424 mm/dia, HG2 de 0,666 mm/dia a 0,438 mm/dia s'aprecia una disminució de 0,22 mm/dia. En HG3 de 0,728 mm/dia a 0,353 mm/dia, aquest model presenta una disminució molt gran amb una diferència de 0,37 mm/dia entre calibrat i no calibrat. En VLZ1 de 0,451 mm/dia a 0,403 mm/dia, VLZ3 de 0,724 mm/dia a 0,266 mm/dia, aquest presenta la major disminució dels calibrats amb una diferència de 0,45 mm/dia. En MK de 0,56 mm/dia a 0,395 mm/dia ; en TC de 0,325 mm/dia a 0,301 mm/dia molt dèbil la disminució. El darrer model RI de 0,565 mm/dia a 0,397 mm/dia.
Per R2 esl models de HG1, VLZ1, MK i RI presenten uns valors de correlació un poc menors dels models no calibrats. En HG1 de 0,95 a 0,947; VLZ1 de 0,941 a 0,938; MK de 0,943 a 0,941 i RI de 0,940 a 0,937. Tots els altres models presenten una millor correlació de calibrat a no calibrats.
Pels valors de MBE, el model de HG1 passa de 0,313 mm/dia a 0,240 mm/dia, HG2 de 0,460 mm/dia a -0,043 mm/dia i HG3 de 0,646 mm/dia a -0,046 mm/dia presenten ara una petita tendència a infraestimar. VLZ1 de 0,282 mm/dia a 0,198 mm/dia, VLZ3 de 0,684 mm/dia a 0,040 mm/dia, d’aquesta manera s’aprecia una gran disminució de la sobreestimació. MK de 0,442 mm/dia a 0,187 mm/dia, TC de 0,101 mm/dia a 0,022 mm/dia i RI de 0,438 mm/dia a 0,181 mm/dia.
4.2. Avaluació dels models per estació
En aquesta secció es desglossa en els valors de RRMSE, MAE i MBE per estació amb l'objectiu
En aquesta secció es desglossa en els valors de RRMSE, MAE i MBE per estació amb l'objectiu