Integración del modelo METRIC y del modelo de balance de agua LORMOD. Capítulo V

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1 Integración del modelo METRIC y del modelo de balance de agua LORMOD Capítulo V

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3 V. Integración del modelo METRIC y del V.1 Resultados de la aplicación de METRIC en el Valle del Guadalquivir Estimación de la ET El modelo METRIC ha sido aplicado a las once imágenes Landsat TM de la zona disponibles durante la campaña 2004/05, tal y como se ha indicado en anteriores apartados. Los resultados de su primera aplicación completa en España muestran una excelente estimación de la ET espacial y temporal según la validación llevada a cabo en diversas parcelas del Valle del Guadalquivir (ver Capítulo 2). El gráfico V.1 muestra en imágenes los resultados de la aplicación del balance de energía obtenidos paso a paso con el modelo METRIC (albedo, NDVI, LAI, temperatura de la superficie, radiación neta, G, H y finalmente ET), en una área de la Zona Regable del Genil Cabra, en la Colectividad de Santaella, a partir de una imagen Landsat TM del 8 de Mayo de 2005 (gráfico V.1-a). Cada una de las imágenes proporcionadas por Landsat 5 TM tiene información de seis bandas de onda corta (del visible, infrarrojo cercano e infrarrojo medio) y una banda de onda larga (la del térmico). El albedo de la superficie (gráfico V.1-b) se calcula usando las seis bandas de onda corta y la radiación solar para cada píxel, obtenida a partir de la pendiente y la orientación de la superficie. En zonas agrícolas con suelo desnudo el albedo es generalmente alto, mientras que es bajo en zonas oscuras (o húmedas) de suelo desnudo, y moderado en superficies con vegetación. Los índices de vegetación NDVI y LAI (gráfico V.1-c y d) se han calculado a partir de las bandas 3 y 4 (bandas del rojo y del infrarrojo). La temperatura de la superficie (gráfico V.1-e) se obtiene fundamentalmente a partir de la banda del térmico. La banda del térmico está relacionada con la humedad del suelo, y por lo tanto con la ET. Finalmente, combinando cada uno de los términos del balance de energía (gráfico V.1-f-g-h), se determina el valor de la evapotranspiración real de los cultivos (gráfico V.1-i). O P

4 Mejora de la gestión de los recursos hídricos por medio de la integración de técnicas de teledetección y modelos de simulación Capítulo V: Integración del modelo METRIC y del GRÁFICO V.1 Balance de energía calculado con METRIC (zona regable del Genil - Cabra, 8 mayo, 2005) Fuente: El aboración propia. Como se puede comprobar en el gráfico V.2., la superficie incluida en una imagen del satélite Landsat 5 TM es muy grande (aproximadamente 180 kilómetros de lado), lo que permite realizar, con una única ejecución del modelo, estudios a nivel de cuenca. Así, en el gráfico V.2. se muestra un mapa de evapotranspiración real en tres dimensiones de la cuenca del Guadalquivir, para cuya obtención se ha utilizado un Modelo Digital de Elevaciones. Empleando esta información, la realización de análisis espaciales se convierte en una tarea fácil y permite de una forma didáctica ilustrar la variabilidad en el manejo del riego y enseñar a los agricultores las posibilidades que las nuevas tecnologías proporcionan para la realización de calendarios de riego precisos y adaptados a las condiciones locales de cada explotación. En el gráfico V.2. se muestran claramente las zonas de secano de la campiña cordobesa con una baja evapotranspiración, y las zonas regables en el curso del Río Guadalquivir con altas tasas de evapotranspiración tonos de gris más oscuros).

5 GRÁFICO V.2 Mapa de ET en 3-D obtenido con METRIC del Valle del Guadalquivir (área próxima a la ciudad de Córdoba) a partir de una imagen del satélite Landsat TM del 8 de mayo de 2005 Fuente: Elaboración propia. El gráfico V.3 recoge los mapas de evapotranspiración diaria (ET 24, mm día - 1 ) de las once imágenes del Landsat 5 TM que componen este estudio. En dichos mapas se puede contemplar la evolución de los cultivos a lo largo de la campaña 2004/05. Se han eliminado de las imágenes las áreas cubiertas con nubes (áreas en negro), debido a que el balance de energía proporcionaría en esas zonas resultados erróneos. Igualmente, en el gráfico V.3. se puede determinar la evolución del estado de la vegetación a través de la evapotranspiración real diaria, obteniéndose valores muy bajos al final del verano (cuando los riegos ya han finalizado y el suelo está seco) y valores relativamente altos en Abril y Mayo por las lluvias ocurridas durante la primavera y los riegos aplicados. O P

6 Mejora de la gestión de los recursos hídricos por medio de la integración de técnicas de teledetección y modelos de simulación Capítulo V: Integración del modelo METRIC y del GRÁFICO V.3 Mapas de evapotranspiración real diaria (mm dia -1 ), correspondientes a la aplicación del modelo METRIC a las once imágenes disponibles del satélite Landsat 5 TM Fuente: El aboración propia Curvas de coeficiente de cultivo real y análisis de su variabilidad en la Zona Regable del Genil - Cabra A partir de la evapotranspiración real de los cultivos obtenida con METRIC (ver gráfico V.3) y empleando información procedente de la RIA (ver apartado 3.3.2) se determinó el coeficiente de cultivo real (K c act ) para cada una de las imágenes, permitiendo conocer sus curvas de evolución a lo largo de la campaña de riegos, y su variabilidad entre las distintas parcelas. Estas curvas de K c act muestran las diferentes fases en que se divide el ciclo

7 de crecimiento de los cultivos, y son imprescindibles para la realización de calendarios de riego. Dado que únicamente se disponen de once valores de K c act a lo largo de la campaña, se ha procedido a realizar una interpolación entre los valores puntuales obtenidos por METRIC para obtener las curvas mostradas en el gráfico V.4. El gráfico V.4 representa las curvas del coeficiente de cultivo real de dos cultivos típicos de verano (algodón; gráfico V.4-a y maíz; gráfico V.4-b) y de dos cultivos de invierno/primavera (remolacha; gráfico V.4-c y ajo; gráfico V.4-d), en la Zona Regable del Genil - Cabra. Sobre cada figura se ha representado con una línea gruesa (FAO 56) la curva del coeficiente de cultivo estándar de Allen et al (1998). Los coeficientes de cultivo reales obtenidos con METRIC para cada parcela de la zona mostraron una alta variabilidad en todos los cultivos analizados. A la variabilidad asociada a la cantidad de riego aplicada y a prácticas de manejo del cultivo (como en el caso del algodón), se añade la variabilidad causada por diferentes fechas de siembra (como en el maíz) y por diferentes fechas de recolección (como en la remolacha y el ajo) y se puede comprobar en el gráfico V.4. La variabilidad en el manejo de riego ya fue analizada por Lorite et al. (2004b) en términos de variación de volumen de agua aportado a cada parcela, y corrobora los resultados aquí obtenidos. Tradicionalmente en la Zona Regable del Genil Cabra el algodón se riega con aspersión móvil (incluso en parcelas equipadas por riego por goteo) en la primera etapa del cultivo (Abril-Mayo), para asegurar la germinación. Por este motivo sus valores de K iniciales fueron altos después de su siembra c act y después disminuyeron al terminar las aplicaciones con aspersión (inicio de Junio) y comenzar el riego por goteo (gráfico V.4.a). En la remolacha y el ajo, los valores de K c act fueron altos en el periodo de invierno (Noviembre a Marzo). Esto fue consecuencia del invierno seco, que provocó la necesidad de aplicar riegos ligeros pero frecuentes. Como se puede comprobar en el gráfico V.4 el ciclo de cultivo de la remolacha fue extraordinariamente largo, debido a la necesidad de volver a plantar tras las heladas ocurridas durante el invierno de La longitud de la estación causó un aumento en la ET de la remolacha (gráfico V.5.) y en las necesidades de riego. De hecho, el riego para remolacha fue más alto que para maíz y algodón durante la campaña 2004/05. Como ya se indicó anteriormente, realizando una interpolación entre los valores del coeficiente de cultivo real obtenidos para cada píxel, se obtienen las curvas de coeficiente de cultivo real a lo largo de todo el O P

8 Mejora de la gestión de los recursos hídricos por medio de la integración de técnicas de teledetección y modelos de simulación Capítulo V: Integración del modelo METRIC y del GrÁFIco v.4 curvas de coeficiente de cultivo real para parcelas con algodón (a), maíz (b), remolacha (c) y ajo (d), en la Zona regable del Genil - cabra a) Ajo b) Algodón c) Maíz d) Remolacha La línea gruesa (FAO 56) indica los valores del coeficiente de cultivo estándar de Allen et al. (1998) Fuente: Elaboración propia. ciclo del cultivo. Este cálculo permite, junto con la evapotranspiración de referencia de cada día, obtener la evapotranspiración estacional (ET est ) para ese periodo, mediante la Ecuación 13. En el gráfico V.5 se representan las curvas de frecuencia acumulada de los valores de ET estacional de los principales cultivos de la Zona Regable del Genil Cabra durante la campaña 2004/05. Se constata la alta variabilidad en términos de ET en la zona, lo que implica una incorrecta gestión del riego y por lo tanto se requiere una mejora de la gestión del riego por medio de los Servicios de Asesoramiento al Regante presentes en la zona, incidiendo en aquellos agricultores en cuyas parcelas se percibe una peor gestión del riego. Los gráficos V.6. y V.7 muestran, respectivamente, el mapa de evapotranspiración estacional de la imagen completa y, para su observación más detallada, el mapa de evapotranspiración estacional de la Zona Regable del Genil Cabra (Colectividad de Santaella), para el periodo comprendido entre los meses de Marzo a Septiembre de Se

9 GrÁFIco v curvas de frecuencia acumulada de los valores de ET estacional en la Zona regable de Genil-cabra para los cultivos más representativos 800 ET estacional (min) ,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 Frecuencia acumulada Algodón Trigo Pimiento Cebollas Remolacha Maíz Girasol Ajos Habas Fuente: AEAT y elaboración propia. GRÁFICO V.6 Mapa de evapotranspiración estacional durante los meses de marzo a septiembre de 2005 Fuente: El aboración propia. O P

10 Mejora de la gestión de los recursos hídricos por medio de la integración de técnicas de teledetección y modelos de simulación Capítulo V: Integración del modelo METRIC y del GRÁFICO V.7 Evapotranspiración estacional en la Zona Regable del Genil - Cabra (Colectividad de Santaella, correspondiente a los meses de marzo a septiembre de 2005) Fuente: El aboración propia. observa que la evapotranspiración estacional estuvo comprendida entre los 1000 mm en parcelas bien regadas hasta valores cercanos a cero en zonas no agrícolas. En el gráfico V.7. se comprueba la alta variabilidad en el manejo del riego causada por la gran variabilidad de cultivos (ver gráfico II.2), pero también debida a la gran variabilidad existente en el manejo del riego dentro de la zona (Lorite et al., 2004b). Igualmente se comprueba como al norte de la zona regable existe una zona de secano, con valores de evapotranspiración estacional cercanos a 200 mm, y al sur se encuentra otra zona regable con valores similares a los encontrados en la Zona Regable del Genil Cabra (Colectividad de Santaella).

11 V.2 Resultados de la integración de METRIC y el modelo de balance de agua en la Zona Regable del Genil Cabra Generación de calendarios de riego La integración de la información proporcionada por METRIC con un modelo de balance de agua como LORMOD ha permitido realizar un calendario de riegos específico para cada parcela que considera todas las características propias del desarrollo del cultivo, lo que permite determinar la cantidad de riego óptima en el momento más conveniente. El modelo de balance de agua original fue modificado para incluir los nuevos valores de coeficiente de cultivo real en cada parcela objeto de estudio, en lugar de los valores genéricos obtenidos del Manual FAO nº 56 (Allen et al., 1998). Esta actualización de los parámetros del modelo se realiza cada 16 días, coincidiendo con las fechas de las imágenes del satélite Landsat TM. A modo de ejemplo, las figuras siguientes muestran la evolución del déficit de agua en el suelo en la parcela 1057-A2, dentro de la Zona Regable del Genil - Cabra. El gráfico V.7. representa el calendario de riegos óptimo integrando la información del modelo METRIC en el modelo de balance de agua LORMOD. Se puede comprobar por las caídas que se producen en la curva no asociadas a la aplicación de riego ni lluvia (marcadas con un círculo negro en el gráfico V.8. en los días julianos 112, 160 y 172), que el déficit de agua en el suelo se corrige cada 16 días (en los días julianos 48, 64, 112, 128, 160, 176, 192, 208, 240, 256 y 272). En los días 176 y 192 estas correcciones del balance de agua coinciden con el riego. Estas correcciones en la cantidad de agua en el suelo hacen que el calendario generado se adapte perfectamente a las condiciones reales de la parcela analizada, ocurriendo diferencias muy significativas entre los calendarios tradicionales y los desarrollados con esta metodología de integración. O P

12 Mejora de la gestión de los recursos hídricos por medio de la integración de técnicas de teledetección y modelos de simulación Capítulo V: Integración del modelo METRIC y del GRÁFICO V.7 Evolución del déficit de agua en el suelo en la parcela 1057-A2 con un calendario de riegos óptimo integrando la información del modelo METRIC en el Fuente: El aboración propia. El gráfico V.8. muestra el calendario de riegos óptimo en la misma parcela anterior empleando la metodología tradicional con coeficientes de cultivo medios procedentes de Allen et al. (1998). Se puede comprobar como la cantidad de riego aplicada con la nueva metodología propuesta es significativamente menor que en el segundo caso, por lo que se generaría sobrerriego si se aplicara este calendario óptimo según los coeficientes de cultivo tradicionales. Los riegos propuestos están marcados en un círculo en los gráficos V.7. y V.8.

13 GRÁFICO V.8 Evolución del déficit de agua en el suelo en la parcela 1057-A2 con un calendario de riegos óptimos empleando los coeficientes de cultivo procedentes de Allen et al (1998). Fuente: El aboración propia. En el gráfico V.9. se comparan las recomendaciones de riego realizadas con la metodología tradicional y con la nueva metodología de integración propuesta para los cultivos más frecuentes de la zona. Así, se encontraron diferencias significativas en muchas parcelas de la zona, especialmente en los cultivos de maíz, algodón y remolacha. Así, la consideración de las curvas de coeficiente de cultivo real, afectadas por circunstancias adversas (estrés, enfermedades, etc.), provocó un significativo ahorro de agua en cultivos como el algodón y el maíz (alrededor del 20% en el algodón y 10% en el maíz; gráfico V.9 y cuadro V.1). En estos casos el crecimiento del cultivo en algunas parcelas no fue el óptimo, y por lo tanto las necesidades de riego de esa parcela fueron menores. Sin embargo, en otros cultivos como el ajo y la remolacha, la integración mostró que requerían más agua de la recomendada por el calendario estándar (un 10% en ajo y un 21% en remolacha; gráfico V.9 y cuadro V.1), incremento que supondría un aumento en el rendimiento de estos cultivos al reducir el estrés generado por la estrategia de riego tradicional sin corrección por técnicas de teledetección. O P

14 Mejora de la gestión de los recursos hídricos por medio de la integración de técnicas de teledetección y modelos de simulación Capítulo V: Integración del modelo METRIC y del GrÁFIco v.9 Necesidades de riego calculadas usando la integración de METrIc con el modelo de simulación LorMod, comparados con la metodología tradicional de Fao, para los principales cultivos de la Zona regable de Genil - cabra, durante la campaña 2004/05 Necesidades de riego (mm) ALGODÓN Nº parcela Integración Metric FAO Necesidades de riego (mm) MAÍZ Nº parcela Integración Metric FAO Necesidades de riego (mm) AJO Nº parcela Integración Metric FAO Necesidades de riego (mm) REMOLACHA Fuente: Nº parcela Integración Metric FAO Fuente: Elaboración propia.

15 cuadro v.1 Riego medio recomendado y coeficiente de variación (entre paréntesis) determinado por la integración de METRIC con LORMOD y utilizando la metodología tradicional de FAO (Allen et al., 1998) cultivo NÚMERO DE PARCELAS METRIC (mm) FAO (mm) Algodón 75 Maíz 33 Ajo 13 Remolacha 24 Fuente: Elaboración propia. 560 (0.21) 663 (0.22) 548 (0.05) 882 (0.06) 733 (0.04) 738 (0.04) 497 (0.08) 730 (0.05) Estimación de la eficiencia de riego Al disponer de medidas reales de volumen de agua empleado por el agricultor en cada parcela (Lorite et al., 2004a), es posible estimar la eficiencia de riego en la zona, utilizando la ET obtenida con el modelo METRIC y conociendo la lluvia efectiva (gráfico V.10 y cuadro V.2). Así, la eficiencia media en parcela de la zona se estimó en 0.77, lo cual puede ser considerado como un valor adecuado, cifrándose en un 23% las pérdidas por escorrentía o percolación profunda. Haciendo distinción entre los distintos métodos de riego, se comprobó que los sistemas de aspersión presentaban menor eficiencia media que los sistemas de goteo (0.71 frente a 0.75 en algodón, ó 0.70 frente a 0.80 en maíz; cuadro V.2). En el gráfico V.10. se puede comprobar que determinadas parcelas cuentan con una eficiencia especialmente baja (valores próximos e inferiores a 0.6). Entre las causas de estos bajos valores se encuentra el tipo de suelos de la zona (arcillosos) que junto con una topografía ondulada hace que se produzca escorrentía si el manejo del riego no es correcto, aunque el sistema de riego sea por goteo. Igualmente, cuando en la parcela se realiza un riego en exceso, la eficiencia de ese riego se reduce significativamente dado que una gran parte de ese riego se pierde en forma de percolación profunda o escorrentía. O P

16 Mejora de la gestión de los recursos hídricos por medio de la integración de técnicas de teledetección y modelos de simulación Capítulo V: Integración del modelo METRIC y del GrÁFIco v.10 a) relación entre la ET estacional con METrIc y el volumen de riego medido en cada parcela. b) curvas de frecuencia acumulada de la eficiencia de riego estimada para los principales cultivos durante la campaña 2004/05 en la Zona regable de Genil - cabra Frecuencia acumulada ET estacional determinada con METRIC Fuente: Elaboración propia. cuadro V.2 Valores medios de eficiencia de riego en parcela estimados con METRIC. Entre paréntesis se indica el coeficiente de variación. cultivo GLOBAL ASPERSIÓN GOTEO Algodón 0.72 (0.15) 0.71 (0.17) 0.75 (0.09) Maíz 0.76 (0.11) 0.70 (0.09) 0.80 (0.08) Ajo 0.82 (0.13) 0.82 (0.13) Remolacha 0.90 (0.05) 0.90 (0.05) Media 0.77 (0.15) 0.75 (0.17) 0.77 (0.09) Fuente: Elaboración propia.

17 Con esta metodología la estimación de la eficiencia del riego en parcela se puede obtener de un modo rápido y preciso, evitando el laborioso sistema de estimación en campo y pudiéndose realizar análisis a escala de zona regable o regional. Una segunda aplicación del modelo METRIC fue la estimación del volumen de riego aplicado por el agricultor a nivel de parcela. Esta tarea es de suma utilidad a los gerentes de zonas regables y gestores de cuenca con la cual pueden identificar riegos no autorizados y determinar si el volumen aplicado por los agricultores es el adecuado o no, especialmente en zonas regables sin contadores en parcela. Para estimar este volumen de agua de cada parcela utilizando METRIC, es preciso determinar la eficiencia del riego en la zona por lo que se tomó al azar una muestra del 20% del total de parcelas con registros de volumen de agua aplicado y datos de ET proporcionados por METRIC. De esta forma se determinó un valor global de eficiencia de la zona, que sirvió para calcular el volumen de agua aplicado en el resto de las parcelas. Una vez obtenida la eficiencia media de la zona, junto con el valor de ET estimado por METRIC se determinó el volumen de agua aplicado en cada una de las parcelas de la zona regable. En el gráfico V.11 se recoge la validación de los resultados obtenidos al comparar los volúmenes de agua estimados con los valores medidos en parcela con contadores. GRÁFICO V.11 Comparación entre el volumen de riego estimado con METRIC y el volumen real registrado en parcela. En naranja línea 1:1. En el círculo se indican las parcelas con riego excesivo Volumen estimado con METRIC (m 3/ha) Volumen de r iego aplicado en parcela (m 3 /ha) Fuen te : Elaboración propia. O P

18 Mejora de la gestión de los recursos hídricos por medio de la integración de técnicas de teledetección y modelos de simulación Capítulo V: Integración del modelo METRIC y del De forma general, se encontró que las estimaciones de volumen basadas en este procedimiento eran precisas, al compararlas con los registros reales medidos con los equipos de medida en parcela. Así, mientras que el valor medio de las medidas reales fue de m 3 /ha, el valor del volumen estimado con METRIC fue m 3 /ha, implicando un error del 3%. Realizando este análisis parcela por parcela, en más del 60% de las parcelas la metodología desarrollada en este trabajo generó una estimación precisa del volumen de agua aplicado, permitiendo además identificar aquellas parcelas en las que se estaba regando en exceso (parcelas marcadas con un círculo en el gráfico V.11.). Como se puede comprobar en el gráfico V.11., muchas parcelas aparecen sobre la línea 1:1, lo que demuestra que la aproximación es adecuada para estimar el volumen de agua aplicado en una parcela, siempre que se disponga de un valor correcto de eficiencia. Las parcelas que están por debajo de dicha línea representan parcelas donde existe un exceso de riego aplicado, o bien donde la eficiencia real es menor que el valor medio considerado, lo cual implica que existe la necesidad de mejorar la gestión del riego (bien aplicando menos agua o mejorando la eficiencia del sistema de riego). El caso de los puntos situados por encima de la línea se debe a que la eficiencia real de esas parcelas es mayor que la eficiencia media estimada. Con la metodología descrita en este capítulo la gestión de los recursos a nivel de zona regable se ve mejorada de forma muy significativa, al determinar de manera muy precisa dos de las principales incertidumbres a la hora de la gestión del riego en una zona regable: la eficiencia de la aplicación del riego en parcela y el volumen de agua real aplicado por los agricultores.