Congresos de la Universitat Politècnica de València, XXXIII Congreso Nacional de Riegos

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APLICACIÓN Y ANÁLISIS DE UN MODELO PARA LA PREDICCIÓN DE LA EVAPOTRANSPIRACIÓN DEL CULTIVO (ETc) EN CEBOLLA Y MAÍZ EN CONDICIONES SEMIÁRIDAS
F R Barroso Costa, J F Ortega Álvarez, R Ballesteros González

Última modificación: 10-06-2015

Resumen


1 – Introducción

La mejora de la gestión de los recursos hídricos en la agricultura es un objetivo prioritario a nivel mundial y especialmente en los territorios semiáridos de la cuenca mediterránea.

Una forma de mejorar la gestión es aumentar la eficiencia de uso del agua, sea en las áreas urbanas o en el ámbito rural. Los modelos de predicción de evapotranspiración del cultivo (ETc) ayudan en la mejora de la eficiencia de uso del agua, pero se hacen necesarios modelos que puedan predecir la ETc diaria en un periodo de tiempo suficientemente amplio para su utilización práctica por los regantes en la determinación de las necesidades hídricas de los cultivo, bien como directamente o a través de los Servicios de Asesoramiento al Regante (SAR).

La predicción de datos climáticos es muy útil para la estimación de la evapotranspiración de referencia (ETo) en tiempo real para optimizar la programación del riego. El servicio de predicción de la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET) (http://www.aemet.es/es/eltiempo/prediccion) proporciona pronósticos diarios de variables climáticas como la temperatura máxima (TMAX) y mínima (TMIN), humedad relativa (Hr) y velocidad del viento (W) en una base semanal. La AEMET también ofrece los registros de las variables climáticas observadas. La AEMET utiliza las entradas generadas por el sistema de predicción por conjuntos del European Centre for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) (http://www.ecmwf.int/). Estas predicciones se basan en las perturbaciones atmosféricas sobre su estado inicial mediante la aplicación y modelos complejos para la predicción a medio plazo (3 a 7 días).

Para el cálculo de ETc se utiliza como referencia el valor de evapotranspiración de referencia (ETo) obtenido a través de la fórmula propuesta por Penman-Monteith (PM-56) (Allen et al., 1998). También se puede estimar mediante modelos basados en Redes Neuronales Artificiales (RNA), como una alternativa a los modelos más tradicionales en un contexto de limitación en la disponibilidad de datos meteorológicos (Ballesteros, 2014).

El objetivo de este trabajo es analizar los resultados sobre la ETo y ETc, para los cultivos de maíz y cebolla, del uso de modelos de predicción semanal basado en los pronósticos de la AEMET y en la estimación de la ETo mediante RNA en dos ubicaciones semiáridas localizadas en La Mancha Oriental.

2 – Material y métodos

En el cálculo de ETo a través de la fórmula de PM-56 fueron utilizados datos diarios de dos estaciones meteorológicas localizadas en La Mancha Oriental (Pozo Cañada y Tarazona). Los datos meteorológicos observados para los años de estudio (2011 y 2012), se obtuvieron a través del Sistema de Información Agroclimática para el Regadío (SIAR). Los datos diarios de predicción semanal para los mismos años de estudio se obtuvieron, diariamente, de la AEMET. También fue calculada la ETo a través de la metodología de RNAs, utilizando el modelo FORETo con datos diarios predichos de TMAX y TMIN para las mismas estaciones meteorológicas (Ballesteros, 2014).

Para el cálculo de la ETc (ECUACIÓN 1), fueron utilizados los datos de ETo calculados a través de las dos metodologías presentadas anteriormente y datos de coeficiente de cultivo (Kc) para cada fase de desarrollo del cultivo (Allen et al., 1998).

ETc = ETo x Kc   (ECUACIÓN 1)

La duración de las etapas fenológicas para ambos cultivos se estableció mediante observaciones semanales realizadas en campo en las que se registraron aquellos cambios en el grado de cobertura verde y de altura de cultivo correspondientes a las cuatro etapas propuestas por Allen et al. (1998) a las cuales se les asignó el Kc propuesto por la misma metodología para cada una de estas etapas. A partir de las predicciones de ETo fue posible obtener predicciones de ETc para siete días consecutivos. De esta forma, los resultados obtenidos de ETc, en las dos metodologías, fueron sometidos a los siguientes tratamientos estadísticos: Coeficiente de determinación ajustado (R2), desviación estándar (σ), raíz del error cuadrático medio (RMSE), error relativo (ε) coeficiente de eficiencia del modelo (E) e índice de agregación de Willmott (d).

3 – Resultados y discusión

Los resultados estadísticos indican que los valores predichos de ETc, de forma general, se ajustan bien a los valores observados en los 7 días de predicción, ya que presentan los mejores valores de ajuste en los primeros días de predicción (R2=0.91). No obstante, a pesar de haber una disminución en el ajuste en los últimos días de predicción (R2=0.85), el modelo sigue dentro del rango establecido para un buen ajuste.

En relación a los cultivos, el modelo se ajusta mejor en el cultivo de cebolla en relación a maíz, pues presenta mejores valores de los índices de ajuste (E>0.79 y d>0.93) mientras el maíz presenta la RMSE>1.0.

Merece la pena resaltar la influencia de variables climáticas como la lluvia en la predicción de las necesidades de riegos.

4 – Conclusiones y recomendaciones

Las predicciones presentan un buen ajuste en relación a los datos observados en las estaciones, lo que demuestra que el modelo puede ser utilizado como una herramienta adicional de ayuda a los regantes, que podrán tener una predicción de 7 días con una gran fiabilidad de los datos.

El modelo ofrece una oportunidad para que estas herramientas sirvan como mejora en la calidad de gestión de los recursos hídricos en España.

DOI:http://dx.doi.org/10.4995/CNRiegos.2015.1429

 


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