Evaluating SAFER energy balance model in Mediterranean citrus crop conditions

Abstract

Accurate estimation of actual crop evapotranspiration (ET_a ) is crucial for effective irrigation management, especially in regions facing growing water scarcity. This study evaluates the performance of the Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER) in a Mediterranean citrus orchard using remote sensing and Eddy Covariance (EC) data. The model was calibrated using local flux tower data from 2021 to 2022. Results showed strong agreement between observed and modeled ET_a during the wet season, with excellent statistical metrics (R² = 0.89 and 0.85; r = 0.95 and 0.92; RMSE = 0.95 mm day?¹ and 0.91 mm day?¹; bias = -0.94 mm day?¹and 0.53 mm day?¹ for 2021 and 2022, respectively), confirming the reliability of SAFER under well-watered conditions. However, the model performance decreased significantly during the dry season, R² = 0.352 and 0.167; r = -0.593 and 0.408; RMSE = 0.86 mm day?¹and 0.68 mm day?¹; bias = 0.01 mm day?¹ and 0.38 mm day?¹ for 2021 and 2022, respectively, likely due to the limited capacity of vegetation indices to detect plant physiological stress under water-deficit conditions. SAFER detected spatial variability in ET_a across the orchard, highlighting its potential for irrigation zoning. Comparisons with studies in tropical and semi-arid regions demonstrated consistency in mid-season ET_a estimates, supporting the model's adaptability. Despite reduced accuracy under drought conditions, SAFER remains a cost-effective and reliable tool for ET_a monitoring during optimal growth periods. Overall, it shows strong potential as a remote sensing–based tool for sustainable crop management, though dry-season applications require additional stress- adjustment factors. Keywords: Evapotranspiration; Remote sensing; Eddy Covariance; SAFER model; Citrus orchard; Mediterranean climate.

A estimação precisa da evapotranspiração real da cultura (ETa) é crucial para o manejo eficiente da irrigação, especialmente em regiões que enfrentam escassez hídrica crescente. Este estudo avalia o desempenho do Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER - Algoritmo Simples para Recuperação de Evapotranspiração) em um pomar de citros mediterrâneo usando dados de sensoriamento remoto e de covariância dos vórtices turbulentos (eddy covariance). O modelo foi calibrado usando dados locais de torre de fluxo de 2021 a 2022. Os resultados mostraram uma forte concordância entre a ETa observada e a modelada durante a estação chuvosa, com excelentes métricas estatísticas (R² = 0,89 e 0,85; r = 0,95 e 0,92; RMSE = 0,95 mm dia?¹ e 0,91 mm dia?¹; viés = -0,94 mm dia?¹ e 0,53 mm dia?¹ para 2021 e 2022, respectivamente), confirmando a confiabilidade do SAFER em condições de boa disponibilidade hídrica. No entanto, o desempenho do modelo diminuiu significativamente durante a estação seca (R² = 0,352 e 0,167; r = - 0,593 e 0,408; RMSE = 0,86 mm dia?¹ e 0,68 mm dia?¹; viés = 0,01 mm dia?¹ e 0,38 mm dia?¹ para 2021 e 2022, respectivamente), provavelmente devido à capacidade limitada dos índices de vegetação para detectar o estresse fisiológico das plantas sob condições de déficit hídrico. O SAFER detectou a variabilidade espacial da ETa throughout pomar, destacando seu potencial para o zoneamento de irrigação. Comparações com estudos em regiões tropicais e semiáridas demonstraram consistência nas estimativas de ETa de meia-safra, apoiando a adaptabilidade do modelo. Apesar da precisão reduzida sob condições de seca, o SAFER permanece uma ferramenta confiável e de baixo custo para o monitoramento da ETa durante os períodos de crescimento ideal. No geral, ele mostra um forte potencial como uma ferramenta baseada em sensoriamento remoto para o manejo sustentável de culturas, embora as aplicações na estação seca requeiram fatores de ajuste adicionais para o estresse. Palavras-chave: Evapotranspiração; Sensoriamento Remoto; Covariância dos Vórtices Turbulentos ; Modelo SAFER; Pomar de Citros; Clima Mediterrâneo.