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Introducción
La evapotranspiración (ET) es uno de los principales componentes del balance hidrológico en cuencas con vegetación natural, zonas agrícolas y, en los últimos años, con los avances tecnológicos y el desarrollo de nuevas metodologías de análisis, su estimación es fundamental para estudios ambientales, modelos climáticos y meteorológicos (Shuttleworth, 2007; Polhamus et al., 2013).
Las variables meteorológicas como la radiación solar, temperatura del aire, humedad y vientos, generan una alta demanda de vapor de agua atmosférico en las regiones áridas del noroeste de México (Rodríguez et al., 2011)1, influyendo notablemente en la disponibilidad de agua y con ello limitando el desarrollo de las áreas agrícolas (Watts et al., 1999), por lo que es fundamental cuantificar apropiadamente la evapotranspiración (ET) de una forma simple, económica y que permita resultados consistentes con mediciones de superficie.
La ET, constituida por la lámina de agua que retorna a la atmósfera mediante los procesos de evaporación de superficies evaporantes y la transpiración a través de las plantas (Allen, 2006), ha sido estimada durante décadas mediante métodos que se basan en variables meteorológicas medidas de manera puntual en estaciones climatológicas (Brutsaert, 1982; Parlange et al., 1995; Jiang e Islam, 1999; Allen, 2000). Algunos utilizan parámetros determinados experimentalmente y fórmulas sin sustento científico sólido (Parlange et al., 1995), lo que resulta en determinaciones poco precisas y no aplicables para todo sitio de estudio; además, para estimar la ET en áreas extensas con vegetación, es necesario hacer muchas medidas puntuales con alguno de estos métodos y después aplicar un método de interpolación.
En las últimas décadas, el conocimiento del proceso de ET y los avances en el desarrollo tecnológico han dado lugar al desarrollo de modelos con los que se representa o estima de manera precisa el proceso de la ET. Entre los métodos basados en micrometeorología, destaca el de covarianza de vórtices, que ha sido probado con éxito en áreas pequeñas y grandes (Burba, 2013), en vegetación natural de zonas áridas en planicies y montañas (Vivoni et al., 2010; Mendez Barrozo et al., 2014) y en cultivos de hortalizas (Rodríguez et al., 2011)1 y perennes (Rodríguez et al., 2010).
Las estaciones micrometeorológicas, además de proveer datos indispensables para los programas de riego y fundamentales para estudios de balance energético en sitios agrícolas y de vegetación natural, han sido de gran utilidad para validar métodos o contrastar estimaciones de ET en grandes superficies de terreno, que se han realizado con imágenes de 1 km del sensor avanzado de muy alta resolución (AVHRR) de los satélites NOAA (Jiang e Islam, 1999) y con combinaciones de datos de AVHRR y del espectroradiómetro de imágenes de resolución moderada (MODIS) que portan las plataformas de sistemas satelitales AQUA y TERRA (Batra et al., 2006; Ma et al., 2014). Las imágenes de alta resolución espacial también han mostrado su utilidad para estimar ET; se han utilizado imágenes del satélite LANDSAT 8 (TIRS, VNIR), con píxeles de 100 × 100 m en cuencas hidrológicas de gran extensión (Senay et al., 2016) y se han combinado con datos de MODIS, con las que se han desarrollado modelos para determinar la evapotranspiración a escala diaria (Yang et al., 2017). Los satélites SPOT-4 y SPOT-5 también dan buenos resultados en estimaciones de evapotranspiración de cultivos (Farg et al., 2012; Bisquert et al., 2016) y con el lanzamiento del satélite PROBA-V (Project for On-Board Autonomy - Vegetation), que entró en operación en la primavera de 2013, se ofrecen productos con resolución espacial en el rango de 0.10 a 1 km con lo que se preserva el legado de 19 años del instrumento Vegetation que portan los satélites SPOT-4 y SPOT‑5 (Dierckx et al., 2014; Francois et al., 2014) y se amplía la capacidad y calidad del sistema para estudios científicos y el desarrollo tecnológico.
El objetivo de este trabajo fue elaborar y validar un modelo a partir de la correlación lineal de valores del índice de vegetación de la diferencia normalizada (NDVI) obtenidas con datos del sistema satelital PROBA-V con datos de evapotranspiración medidos mediante el método de Covarianza de Vórtices.
Materiales y Métodos
Área de estudio
El sitio de estudio comprendió el área agrícola localizada en el kilómetro 21 de la Carretera SON-100, de la Costa de Hermosillo, Sonora, México (Figura 1), en el que prevalece un clima desértico (BWw) con precipitación y temperatura media anual de 320.8 mm y 23.1 °C, respectivamente; la textura del suelo se caracteriza por un contenido de 49.08% de arena, 32.12% de limo y 18.8% de arcillas.
Cultivos en el área de estudio
El cultivo en el año 2014, fue sandía (Citrullus lanatus) mini triploide, variedad Extazy (Hazera Genetics) sobre una superficie de 60 ha, trasplantada entre el 8 y 15 de agosto, en un sistema de plantación con equidistancia entre cama de 2 m y longitud de 150 m, con una densidad de 12 000 plantas por ha y una secuencia de, un macho cada dos hembras, 9 líneas y una calle de cosecha. Se regó con un gasto de 1.287 L h‑1, con una distancia entre goteros de 0.406 m. La cosecha de los frutos inició el 9 de octubre y finalizó el 4 de noviembre.
El análisis del año 2015, se llevó a cabo con sandía de la variedad Fantasy, sembrada en una superficie de 120 ha, trasplantada entre el 20 y 21 de enero y plantados con la misma configuración y características que el cultivo del año 2014. La fecha de cosecha fue el 2 de abril.
En la Figura 2 se muestran las áreas de cultivo de los años analizados y la ubicación de la torre de micrometeorológica en cada predio cultivado.
Datos de PROBA-V
Las imágenes satelitales utilizadas fue PROBA-V S1 TOC de NDVI de 100 m de resolución corregido por efecto atmosférico. Las imágenes se obtuvieron de la página web http://www.vito-eodata.be/. Las condiciones de nubosidad permitieron elaborar series de trece imágenes del año 2014 y catorce del 2015. Se delimitaron en las imágenes las áreas de cultivo de ambos periodos de estudio, se normalizaron los valores del NDVI y se extrajo de cada imagen el valor del píxel correspondiente a la ubicación de la torre micrometeorológica.
Datos micrometeorológicos
En cada predio cultivado se instaló, por el período analizado, una torre instrumentada para medir los componentes de la ecuación de balance de energía: Radiación neta, Rn; flujo de calor latente, LE y sensible, H y flujo de calor de suelo, G. También se midieron las variables meteorológicas: temperatura, humedad del aire, velocidad y dirección del viento, precipitación, presión barométrica, radiación solar y del suelo, humedad y temperatura. La información recolectada de los flujos (radiativos y turbulentos) fueron muestreados a 10 Hz, para obtener promedios cada 30 min, y los datos meteorológicos se muestrearon a 30 s y se almacenaron con promedios a cada 30 min.
Medición de la evapotranspiración (ETec)
Los flujos turbulentos: Calor sensible (H) y calor latente (LE) fueron medidos con la técnica de covarianza de vórtices o Eddy Covariance (EC) (Baldocchi, 2003).
Los datos crudos se procesaron con el programa EdyPro versión 4.1 (desarrollado por LI-COR) y se obtuvieron promedios cada 30 min, siguiendo los procedimientos propuestos por Burba (2013), se realizaron las correcciones y particiones requeridas, usando el sitio http://www.bgcjena.mpg.de/~MDIwork/eddyproc/output/20141205021959/results_ext.php. Considerando que el déficit en la ecuación de balance de energía (entrante y saliente) se mantuvo entre el 10 y 20%, no fue necesario aplicar la corrección de la relación de Bowen (Twine et al., 2000) para la obtención de los flujos turbulentos (LE y H). Los datos meteorológicos y de suelo fueron promediados a 30 min y posteriormente se obtuvieron los valores diarios.
La lámina de evapotranspiración en mm d‑1 se obtuvo haciendo la conversión de unidades considerando que el flujo de calor latente (W m‑2) es la energía requerida en el proceso de evapotranspiración por unidad de tiempo y que el calor latente de evaporación λ = 2.45 MJ kg‑1.
Cálculo de la evapotranspiración de referencia
La evapotranspiración de referencia (Et0) se determinó con la ecuación de Penman-Monteith modificada por Allen et al. (1998).
donde: ET0 es la evapotranspiración de referencia, en mm día-1; Rn es la radiación neta, en MJ m-2d-1; G es el flujo de calor del suelo, en MJ m2d-1; T es la temperatura del aire promedio diario, en °C; Δ es la pendiente de la curva de presión a saturación a la temperatura T, en kPa °C-1; γ es constante psicrométrica (kPa °C-1); es es la presión de saturación del vapor a temperatura T, en kPa; ea es la presión de vapor promedio diario, en kPa y u2 es la velocidad de viento promedio diario a 2 m de elevación sobre el terreno, en m s-1.
Coeficiente de cultivo (Kc)
El coeficiente de cultivo se determinó utilizando la aproximación de Doorenbos y Pruitt (1977) modificada por Allen et al. (1998):
donde: ETc es la evapotranspiración medida en (mm d‑1) con el método de EC, Kcb es la transpiración del cultivo, Ke la evaporación del suelo, Kc el coeficiente de cultivo y Ks el coeficiente de estrés hídrico.
En ambos ciclos, debido a que el cultivo se encontraba sin estrés hídrico, se tomó un valor igual a la unidad para el coeficiente Ks. De igual forma por lo complejo que resulta medir la transpiración y evaporación por separado, se consideró Kc como el cociente entre ETc y ET0.
Correlación de Kc y NDVI obtenido con imágenes de PROBA-V
Los valores de Kc estimados para el cultivo de sandía del año 2015, se correlacionaron con los valores de NDVI elaborados con las imágenes de PROBA-V del mismo año (Figura 3), obteniéndose un coeficiente de correlación de 0.567.
Resultados y Discusión
En el Cuadro 1 se muestran, para los trece días de análisis del cultivo de sandía del año 2014, los valores de evapotranspiración (ET) medidos con el método de covarianza de vórtices, ET0 estimado con la ecuación de Penman-Monteith, NDVI obtenido de las imágenes de PROBA-V, los valores de Kc y los de ET estimados con el modelo Elaborado.
ET = evapotranspiración; ET0 = evapotranspiración de referencia; NDVI = índice de vegetación de la diferencia normalizada; Kc = coeficiente de cultivo
Cuadro 1 Estimación de la evapotranspiración para el año 2014.
En la Figura 4, se muestra la comparación entre los valores medidos de ET y los estimados con PROBA-V, y como lo indica el coeficiente de correlación (r = 0.729) el modelo lineal estima con precisión aceptable la evapotranspiración en el cultivo de sandía, aunque sobreestima la lámina de agua evapotranspirada durante todo el cultivo de sandía analizado (Figura 5). En la misma figura, también, se puede apreciar que la variabilidad temporal que muestra la ET estimada con las imágenes de PROBA-V es congruente con las fluctuaciones de la variable medida.
Figura 4 Comparación de evapotranspiración (ET) medida en el sitio con los valores estimados con PROBA-V.
Los resultados reflejan el comportamiento de los elementos del tiempo atmosférico prevaleciente durante el ciclo de cultivo y condicionan los valores determinados con el método de Flujo turbulento y los estimados con las imágenes de PROBA-V. En las tres semanas posteriores a la primera semana de trasplante, se registraron 195 mm de lluvia, de los 292 registrados durante el ciclo de cultivo (Figura 6), propiciando la aparición de malezas que contribuyeron a las láminas de evapotranspiración medidas con el método de covarianza de vórtices. La radiación solar decreció desde el inicio del cultivo con notables disminuciones durante los días con lluvia o nublados que limitaron la visibilidad del sensor de PROBA-V y la cantidad de imágenes de NDVI utilizadas para el estudio.
Figura 6 Variabilidad temporal de la precipitación, la radiación solar y la evapotranspiración durante el período de análisis en el sitio de estudio en 2014
La evapotranspiración total en todo el período de cultivo medida con el método de flujo turbulento en el sitio de estudio fue 214.4 mm, superior a los 180 mm cuantificados con el mismo procedimiento por Román et al. (2017), pero dentro del rango de 250 mm a 350 mm medidos con lisímetro reportados por Erdem et al. (2005), Bastos et al. (2012) y Shukla et al. (2014). En el período analizado, limitado por la disponibilidad de imágenes, la estimación con PROBA-V fue de 255.22 mm, 86.57 mm por encima de la medida en la torre micrometeorológica en el mismo período.
En cuanto al coeficiente de cultivo (Kc), los valores obtenidos durante los días intermedios, coinciden con el promedio semanal máximo Kc = 0.73 obtenido por Román et al. (2017).
El modelo lineal se elaboró a partir de los datos del año 2015, en el que el ciclo del cultivo abarcó los meses de enero a abril, en los que la correlación entre Kc y NDVI fue de r2 = 0.567 con una serie de 14 imágenes de NDVI, que a diferencia del año 2014, en el que el cultivo se desarrolló de agosto a noviembre, solo se obtuvieron 13 imágenes libres de nubes, obteniéndose una correlación de r2 = 0.528.
Conclusiones
- Este estudio muestra que es posible estimar evapotranspiración con imágenes de NDVI obtenidas con PROBA-V y el error medio cuadrático EMC = 1.44 mm día‑1 de los valores estimados con respecto a los medidos, que en los días de mayor evapotranspiración representan una sobreestimación cercana al 12% y en los días de menor evapotranspiración alcanza el 57%, se puede reducir con más medidas de evapotranspiración y más imágenes de satélite del área de estudio durante los dos ciclos de cultivo de sandía y elaborando modelos independientes para cultivos de primavera y verano, en las que se consideren las variables climáticas propias de cada estación en la región, donde es necesario hacer un uso más eficiente del agua.
- El estudio, también muestra, que se mantiene el legado del sensor Vegetation que opera desde 1998 a bordo de los satélites SPOT 4 y SPOT 5 y estudios futuros pueden enfocarse, a partir de datos de estaciones micrometeorlógicas, a explicar el efecto de las variables climatológicas de la diferencia entre los valores medidos de ET y los estimados con PROBA-V de manera que se determinen los factores de escala que permitan mayor precisión en la estimación con sensores remotos de esta variable hidroclimática.
