Mapping the effects of climate change on reference evapotranspiration in future scenarios in the Brazilian Semiarid Region - South America
Authors: Silva Lucas Augusto Pereira , Souza Cristiano Marcelo Pereira de , Silva Claudionor Ribeiro , Filgueiras Roberto , Sena-Souza João Paulo , Fernandes Filho Elpídio Inácio , Leite Marcos Esdras 
Published: April 2023

Brazil has the world's most populous semi-arid region and climate change represents significant ecological and socioeconomic challenges for this area. To better understand the impact of these changes, it is crucial to analyze the dynamics of climate variables and evapotranspiration (ETo), a critical climate variable. This study aimed to model ETo rates considering climate change scenarios in the Brazilian Semi-arid region (BSR). The modeling was based on tests of five machine learning algorithms: Bayesian Regularized Neural Networks (BRNN), Cubist, Earth, Linear Regression (LM), and Random Forest (RF). A dataset with 20 covariates was used to represent the current scenario. In the future prediction, covariates from two shared socio-economic pathways were used (SSPs 126 and 585). The best statistical performance was achieved by Cubist (R² = 0.98 and RMSE = 0.08 mm day-¹ in the holdout-test). The current daily average ETo is 4.77 mm day-¹, while in future scenarios, it can increase by 3.56% in SSP 126 and 15.51% in SSP 585. ETo rates are expected to expand territorially; ranges from > 0.60 mm day-¹ should increase 8% in SSP 126 and 40% in SSP 585. The applied model suggests that ETo may increase in future scenarios in the BSR, which could affect biodiversity levels and intensify social conflicts.Keywords: Machine Learning; Spatial Prediction; Cubist; Semi-arid Zone; Climate changes. Mapeamento dos Efeitos das Mudanças Climáticas na Evapotranspiração de Referência em Cenários Futuros no Semiárido Brasileiro - América do Sul RESUMOO Brasil possui a região semiárida mais populosa do mundo e as mudanças climáticas impõem desafios ecológicos e socioeconômicos significativos para esta área. Para entender melhor o impacto dessas mudanças, é crucial analisar a dinâmica das variáveis climáticas e a evapotranspiração (ETo), uma importante variável do clima. Este estudo teve como objetivo modelar taxas de ETo considerando cenários de mudanças climáticas no Semiárido Brasileiro (BSR). A modelagem foi baseada em testes de cinco algoritmos de aprendizado de máquina: Bayesian Regularized Neural Networks (BRNN), Cubist, Earth, Linear Regression (LM) e Random Forest (RF). Um conjunto de dados com 20 covariáveis foi usado para representar o cenário atual. Na predição futura, foram usadas covariáveis de dados dos Caminhos Socioeconômicos Compartilhados (SSPs 126 e 585). Na modelagem, o melhor desempenho estatístico foi com modelo Cubist (R² = 0,98 e RMSE = 0,08 mm dia-¹ no holdout-test). A média diária atual de ETo é de 4,77 mm dia-¹, enquanto em cenários futuros a média pode aumentar 3,56% no SSP 126 e 15,51% no SSP 585. As taxas de ETo devem se expandir territorialmente; intervalos de > 0,60 mm dia-¹ devem expandir 8% no SSP 126 e 40% no SSP 585. O modelo aplicado sugere que a ETo pode aumentar em cenários futuros na BSR, o que pode afetar os níveis de biodiversidade e intensificar os conflitos sociais.Palavras-Chave: Aprendizado de máquina; Predição espacial; Cubist; Zona Semiárida; Mudanças climáticas.