Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de 12 modelos simplificados de estimativa da evapotranspiração de referência (ETo), para o Estado do Mato Grosso. Os dados foram obtidos da rede de estações meteorológicas automáticas (EMAs) do Instituto Nacional de Meteorologia, localizadas em 28 municípios do Estado. Os modelos simplificados de estimativa avaliados foram os de: Hargreaves-Samani, Camargo, Makkink, Linacre, McGinness-Bordne, Romanenko, Turc, Holdridge, Radiação Solar, Jensen-Haise, Hansen e Caprio. Adotou-se o método de Penman-Monteith Fao 56 (PMF) como referência na avaliação das estimativas simplificadas. O desempenho estatístico foi avaliado por meio do erro absoluto médio (MBE), da raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE), do índice de concordância (d) de Willmott e de acordo com o ordenamento numérico dos modelos para cada índice. O modelo de Makkink superestimou a ETo de 2,0 a 3,0 mm por dia, com espalhamentos de 2,75 mm por dia e índice d de 0,40, o que resultou nos piores desempenhos entre os modelos, independentemente do município avaliado. Os modelos de Turc e McGinness-Bordne apresentaram os melhores desempenhos de estimativa da ETo, para 57,1 e 25% das EMAs, respectivamente. Os modelos de Romanenko, Makkink e Holdridge não são recomendados para o Estado do Mato Grosso.
Abstract: The objective of this work was to evaluate the performance of 12 simplified models for the estimation of reference evapotranspiration (ETo) for the state of Mato Grosso, Brazil. The data were collected from automatic weather stations (AWS) of the Instituto Nacional de Meteorologia, located in 28 municipalities of the state. The following simplified estimation models were evaluated: Hargreaves-Samani, Camargo, Makkink, Linacre, McGinness-Bordne, Romanenko, Turc, Holdridge, Solar Radiation, Jensen-Haise, Hansen, and Caprio. The Fao 56 Penman-Monteith method (FPM) was used as reference for assessing the simplified estimates. Statistical performance was evaluated through relative mean error (RME), root mean square error (RMSE), Willmott's d index, and according to the numerical order of models for each index. The Makkink model overestimated ETo by 2.0 to 3.0 mm per day, with scattering values of 2.75 mm per day and 0.40 d index, which represented the worst results among models, regardless of the municipality evaluated. The Turc and McGinness-Bordne models showed the best performances for estimating ETo in 57.1 and 25% of the AWS, respectively. The Romanenko, Makkink, and Holdridge models are not recommended for the state of Mato Grosso, Brazil.