Comparación entre los datos de humedad de suelo obtenidos

Comparación entre los datos de humedad de suelo obtenidos en campañas
de medición y los resultados de modelos globales de suelo y estimaciones de
sensores remotos.
Maria Eugenia Dillon (1,2), Estela Collini (1,2), Lorena Ferreira (2) , Gloria Pujol(2), Danilo Dadamia (3)
(1)
Servicio de Hidrografía Naval, Departamento de Meteorología; Argentina.
(2)
Servicio Meteorológico Nacional, Gerencia de investigación, desarrollo y capacitación; Argentina.
(3)
Comisión Nacional de Actividades Espaciales; Argentina.
E-mail: [email protected]
RESUMEN: Argentina es un país de amplias dimensiones geográficas y con una topografía compleja, por lo
cual la medición y monitoreo de la humedad de suelo resulta una tarea costosa. Por este motivo las mediciones
in situ son efectuadas en dominios reducidos y en períodos cortos.
En este trabajo se presentan las mediciones de humedad de suelo obtenidas en campañas de medición efectuadas
por la Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE) en un predio experimental de la provincia de
Córdoba, en diversas fechas de los años 2009 y 2010. Asimismo se evalúa cómo estas mediciones son
representadas por el conjunto de los modelos de suelo que integran el sistema GLDAS y por las estimaciones
satelitales del sensor de microondas pasivo AMSR-E.
Los campos medios de humedad de suelo para el mes de marzo de 2009 de los modelos del GLDAS, muestran
una distribución espacial similar en la región oeste y sur de Argentina. El campo mensual de los datos
derivados de AMSR-E con dos algoritmos diferentes, corroboran en la capa superficial los patrones medios
mencionados. También se observa que todos los modelos presentan una gran incertidumbre en el noreste
de Argentina y en la Cuenca del Plata, mostrando la complejidad en la descripción del contenido del agua en el
suelo en esa región.
Recientemente, se instaló en la estación meteorológica del aeródromo de Venado Tuerto un sensor para la
medición de humedad del suelo, lo cual constituye una primera etapa en la configuración de una red de medición
en esta región productiva. Estos datos también son incluidos en el presente análisis.
Las comparaciones entre los datos provenientes de las mediciones y de los modelos desacoplados muestran que
a veces los valores se corresponden, mientras que en otras situaciones difieren significativamente. Los resultados
ponen de manifiesto la necesidad de avanzar en la organización de una red de campañas para una mejor
caracterización de la variable.
INTRODUCCIÓN
Para obtener un pronóstico numérico del tiempo confiable, es indispensable utilizar condiciones iniciales y de
borde de buena calidad, lo cual representa un desafío principalmente cuando se trabaja en tiempo real. El borde
inferior de un modelo atmosférico es la superficie terrestre, y por lo tanto requiere de una ajustada
representación tanto de la superficie del mar como de los continentes y en este último caso del suelo. En
particular, la humedad del suelo es una de las variables más importantes que caracteriza el estado del suelo. La
misma es imprescindible en la inicialización de un modelo numérico del tiempo, influyendo en el pronóstico de
variables como la precipitación y flujos de calor en superficie (Collini y otros, 2010; Saulo y otros, 2010; Dillon
y otros, 2011). Por estas razones, es de gran utilidad contar con una representación confiable de esta variable, y
ello implica la necesidad de verificar los modelos de suelo con mediciones en regiones con determinadas
características topográficas y de uso del suelo.
Argentina es un país de amplias dimensiones geográficas con una topografía compleja, y en consecuencia la
medición y monitoreo de la humedad de suelo resulta una tarea costosa, por lo cual las mediciones in situ se
efectúan en dominios reducidos y en períodos cortos e intermitentes. Por este motivo, hay que resaltar la
importancia de las campañas de medición de humedad de suelo realizadas por la Comisión Nacional de
Actividades Espaciales (CONAE) en un predio experimental de la provincia de Córdoba en el marco del
proyecto SAOCOM, durante diversas fechas entre los años 2009 y 2010. Recientemente, en la estación
meteorológica del aeródromo de Venado Tuerto (provincia de Santa Fe) se instaló un sensor para la medición de
humedad del suelo, lo cual constituye una primera etapa en la configuración de una red de medición en esta
región productiva. Cabe destacar la importancia de ambos esfuerzos, pero a la vez la necesidad de continuarlos y
expandir su cobertura espacial.
Frente a esta problemática, se estudia la utilización de otras fuentes de información como las estimaciones
provenientes de sensores remotos, las cuales comenzaron a proporcionar mediciones de humedad de suelo en
la capa superficial, con frecuencia prácticamente diaria. Un ejemplo es el radiómetro avanzado de microondas
pasivo AMSR-E que se encuentra a bordo del satélite EOS-Aqua, y actualmente se encuentra fuera de servicio,
pero se está intentando reparar. De todas formas, este sensor proporcionó una base de datos de humedad de suelo
desde mediados del 2002 hasta el 2011. Existen dos algoritmos para estimar la humedad de suelo empleando los
datos de microondas AMSR-E: el producido por el NSIDC-NASA (National Snow and Ice Data Center and
NASA) (Njoku 1999) y el producido por VUA-NASA (Vrije Universiteit Ámsterdam and NASA) (Owe y otros,
2008). En diferentes regiones se ha demostrado que la dinámica de la humedad de suelo representada por cada
uno es distinta (Rudiger y otros, 2009; Draper y otros, 2009; Dillon y otros, 2011).
Por otro lado, actualmente en el Sistema Global de Asimilación de Datos del Suelo (GLDAS) se procesan los
modelos de suelo desacoplados CLM (Community Land Model), Mosaic, NOAH y VIC (Variable Infiltration
Capacity), los que proveen de campos diarios y mensuales de variables del estado del suelo en distintas
profundidades (Rodell y otros, 2004) entre ellas la humedad de suelo, para la inicialización de modelos
atmosféricos y para estudios hidroclimáticos. Varios son los trabajos donde se emplea la base de datos GLDAS
(Syed y otros, 2008; Ferreira y otros, 2010; Spennemman, 2010; Zaitchik y otros, 2010). Entre estos podemos
citar el de Liu y otros (2009) quienes realizan comparaciones entre la humedad del suelo obtenida a partir de
estos modelos, con la correspondiente al radiómetro pasivo AMSR-E, en la Cuenca de Murray Darling en
Australia. Los resultados muestran un grado de acuerdo entre ambas bases de datos
y destacan que la
coincidencia entre las distintas bases de datos depende de las condiciones húmedas o secas.
El objetivo del presente trabajo es realizar comparaciones entre las mediciones de humedad de suelo in situ de
las campañas mencionadas, con las estimaciones provenientes del sensor remoto AMSR-E, y las estimaciones de
los modelos de suelo desacoplados del sistema GLDAS, con el fin de establecer el grado de confiabilidad de
dichas estimaciones.
BASES DE DATOS DE HUMEDAD DEL SUELO
Las simulaciones del GLDAS son forzadas por una combinación de los análisis del GDAS (Global Data
Assimilation System) y del CMAP (Climate Prediction Center Merged Analysis of Precipitation), los cuales
incorporan observaciones de superficie y de satélite. Las mismas se encuentran disponibles en
http://mirador.gsfc.nasa.gov con un desfasaje de 3 meses aproximadamente. El modelo Mosaic está basado en el
modelo SiB (Simple Biosphere) y se divide en tres capas de profundidad: 0 – 0.02m, 0.02 – 1.5 m, 1.5 – 3.5m. El
modelo CLM surge de la combinación de los mejores componentes de 3 modelos (NCAR Land Surface Model –
Biosphere Atmosphere Transfer Scheme – LSM of the Institute of Atmospheric Physics of the Chinese Academy
of Sciences) y presenta diez capas de variados espesores: 0 – 0.018m, 0.018 – 0.045m, 0.045 – 0.091m, 0.091 –
0.166m, 0.166 – 0.289m, 0.289 – 0.493m, 0.493 – 0.829m, 0.829 – 1.383m, 1.383 – 2.296m, 2.296 – 3.433m. El
NOAH es el modelo utilizado operativamente en el NCEP (National Centres for Environmental Prediction), el
cual es actualizado continuamente, y está dividido en cuatro capas con espesores distintos: 0 – 0.1m, 0.1 – 0.4m,
0.4 – 1m, 1 – 2m. En el año 2008 se agregó al GLDAS el procesamiento del modelo VIC (Variable Infiltration
Capacity Macroscale Hydrologic Model), con tres capas de profundidad: 0 - 0.1m, 0.1 – 1.6m, 1.6 – 1.9m. Las
salidas de las cuatro simulaciones ofrecen variables como evapotranspiración total, radiación incidente sobre la
superficie, humedad y temperatura del suelo, entre otras, con una resolución horizontal de 1°x1°.
Por otro lado, el AMSR-E es un radiómetro pasivo que detecta la radiación en el rango de las microondas,
permitiendo inferir temperaturas de brillo en 6 frecuencias que van desde 6,9 a 89,0 GHz. El producto de
humedad del suelo derivado del AMSR-E se obtiene de dos fuentes, como se menciona en la Introducción. El
algoritmo del NSIDC se basa en el cociente de polarización (RP), mientras que el del VUA utiliza el canal
polarizado dual (6.925 o 10.65 GHz) para recuperar la humedad del suelo superficial y el contenido de agua de
la vegetación, y el de 36.5 GHz polarizado verticalmente para obtener la temperatura de brillo. Este conjunto de
datos de humedad del suelo, tiene alta frecuencia temporal (día y noche) y baja resolución espacial (0.25°),
limitándose a una profundidad de suelo de aproximadamente 0.015 m. De esta forma, cada 24 horas es
posible producir un mapa global de humedad del suelo.
Los autores han estudiado la evolución de la humedad de suelo superficial en el Sur de Sudamérica durante el
mes de marzo de 2009, a partir de la base de datos del GLDAS y de las estimaciones del AMSR-E. Dicho
período es representativo del comienzo de las precipitaciones en la región, luego de la sequía prolongada desde
fines del 2008 hasta comienzos de 2009 (Collini y otros, 2010; Dillon y otros, 2011). En la próxima Sección se
muestran algunos resultados de este análisis.
Las campañas de medición de humedad de suelo in situ realizadas por CONAE en la provincia de Córdoba,
fueron planificadas en un predio de aproximadamente 10 hectáreas divididas en 20 parcelas con diferentes
cultivos que representan distintos usos de suelo. Se efectuaron mediciones durante distintas fechas de los años
2009 y 2010, en horas matutinas (entre las 9 y las 11 hs), mediante dos métodos: el gravimétrico y por medio de
una sonda Diviner ( http://www.seedmech.com ). Se obtuvieron así datos de humedad de suelo a 5 y 15 cm de
profundidad respectivamente, según el método. Dado que algunos modelos del sistema GLDAS ofrecen datos en
dichos niveles, es de interés verificarlos con las mediciones in situ. Cabe destacar, sin embargo, que para realizar
estas comparaciones es necesario promediar los valores de todas las parcelas del campo experimental, ya que la
resolución horizontal de los modelos de suelo permite representar en un punto aproximadamente 100 hectáreas.
Por lo tanto, las comparaciones se realizan en forma puntual en 31.52°S, 64.45°O. En la Tabla 1 se especifican
los días en los que se realiza el análisis. En algunas fechas también se incluyen las estimaciones del AMSR-E.
Los sensores que se instalaron en la estación meteorológica del Aeródromo de Venado Tuerto son
HYDRAPROBE II ( http://www.stevenswater.com ), y están enterrados a 10 y 50 cm de profundidad, bajo una
cubierta de pasto natural en superficie. Los mismos están en funcionamiento a partir de Enero de 2012,
proporcionando datos horarios de diversas variables como la humedad y temperatura del suelo, conductividad y
salinidad, entre otras. Actualmente, la base de datos del GLDAS se encuentra disponible hasta diciembre de
2011, con lo cual no es posible realizar una verificación de la misma con estos nuevos datos in situ. Sin
embargo, en un futuro cercano se va a poder concretar ya que estos sensores no pertenecen a una campaña
aislada, sino que son parte de un proyecto a largo plazo.
Tabla 1.- Fechas en las que se realizan las comparaciones de humedad de suelo.
Referencia
Año 2009
Referencia
Año 2009
Referencia
Año 2010
1
27-Julio
31
09-Octubre
1
15-Enero
2
29-Julio
32
16-Octubre
2
18-Enero
3
31-Julio
33
19-Octubre
3
21-Enero
4
03-Agosto
34
21-Octubre
4
25-Enero
5
05-Agosto
35
26-Octubre
5
27-Enero
6
07-Agosto
36
28-Octubre
6
29-Enero
7
10-Agosto
37
30-Octubre
7
08-Febrero
8
12-Agosto
38
02-Noviembre
8
23-Marzo
9
14-Agosto
39
04-Noviembre
9
09-Abril
10
19-Agosto
40
06-Noviembre
10
13-Abril
11
21-Agosto
41
11-Noviembre
11
15-Abril
12
24-Agosto
42
13-Noviembre
12
19-Abril
13
26-Agosto
43
16-Noviembre
13
23-Abril
14
28-Agosto
44
18-Noviembre
14
26-Abril
15
31-Agosto
45
20-Noviembre
15
21-Mayo
16
02-Septiembre
46
23-Noviembre
16
04-Junio
17
04-Septiembre
47
25-Noviembre
17
23-Junio
18
07-Septiembre
48
30-Noviembre
18
14-Julio
19
09-Septiembre
49
02-Diciembre
19
16-Julio
20
14-Septiembre
50
04-Diciembre
20
19-Julio
21
16-Septiembre
51
07-Diciembre
21
21-Julio
22
18-Septiembre
52
09-Diciembre
22
23-Julio
23
21-Septiembre
53
11-Diciembre
23
26-Julio
24
23-Septiembre
54
14-Diciembre
24
06-Agosto
25
25-Septiembre
55
16-Diciembre
25
25-Agosto
26
28-Septiembre
56
18-Diciembre
26
14-Septiembre
27
30-Septiembre
57
21-Diciembre
28
02-Octubre
58
23-Diciembre
29
05-Octubre
59
28-Diciembre
30
07-Octubre
60
30-Diciembre
RESULTADOS
Se presentan primero los campos medios de humedad de suelo del mes de marzo de 2009, de las capas
superficiales de los cuatro modelos del sistema GLDAS, junto con las estimaciones del AMSR-E a partir de los
dos algoritmos mencionados (Figura 1). Observando los modelos Noah y VIC, los cuales alcanzan una
profundidad de 10 cm en su capa superficial, se distingue un mayor contenido de humedad en este último, en
todo el dominio. Sin embargo, ambos presentan una estructura similar respecto a las zonas de mínimos y
máximos relativos: tanto la diagonal seca como la zona húmeda del norte del dominio tienen la misma ubicación
en los dos modelos. La región en la que más difieren es en el centro y este de Argentina, donde los gradientes de
humedad representados por el VIC son más intensos.
La capa superficial de los modelos Mosaic y CLM es menos profunda, alcanzando sólo 2 y 1.8 cm
respectivamente. Ambos representan la diagonal seca con valores similares, aunque el Mosaic extiende estas
condiciones hacia el norte de Argentina, Bolivia y Paraguay. Respecto a las regiones húmedas, éste posee
valores más elevados.
Las estimaciones del AMSR-E muestran una fuerte dependencia del algoritmo utilizado: el VUA presenta
valores mayores de humedad de suelo en todo el dominio. Dado el espesor representado por este sensor remoto
(1.5 cm), los resultados pueden ser comparados con los modelos Mosaic y CLM. En líneas generales se observa
una mayor concordancia de ambos con el AMSR-E NSIDC.
Por otro lado, si en lugar de considerar un promedio temporal, se consideran promedios areales en las zonas de la
provincia de Buenos Aires y Uruguay (cajas delimitadas en la Figura 1), por ejemplo, se puede analizar la
evolución diaria de la humedad de suelo. En la Figura 2 se muestran los resultados para las capas superficiales
de los cuatro modelos del sistema GLDAS y para las estimaciones AMSR-E, para el mes de Marzo de 2009. Una
característica interesante es que en ambos casos el AMSR-E NSIDC acompaña mejor la evolución de los
modelos, es decir que parece representar mejor la dinámica de la variable humedad del suelo. Esta propiedad no
coincide con los resultados hallados en otras regiones del mundo como Francia y Australia (Rudiger y otros,
2009; Draper y otros, 2009), que muestran una mejor representación con el algoritmo desarrollado por VUA.
Cabe destacar, sin embargo, que en la caja correspondiente a la Provincia de Buenos Aires el AMSR-E VUA y
el Mosaic se comportan prácticamente de la misma manera.
Figura 1.- Campos medios de marzo de 2009 de humedad de suelo volumétrica de los modelos Noah (10 cm), VIC
(10 cm), Mosaic (2 cm), CLM (1.8 cm); y estimados por el AMSR-E (1.5 cm) a partir de los algoritmos NSIDC y VUA. El
contorno rojo corresponde a la Cuenca del Plata.
Mosaic
Caja 1 (Provincia de Buenos Aires)
CLM
VIC
0,45
0,4
0,35
0,3
0,25
0,2
0,15
0,1
0,05
0
Humedad de suelo
volumétrica (m3/m3)
Noah
AMS VUA
AMS NSIDC
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
Días (Marzo 2009)
Mosaic
Caja 2 (Uruguay)
CLM
VIC
Noah
AMS VUA
AMS NSIDC
Humedad de suelo
volumétrica (m3/m3)
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
-0,1
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
-0,2
Días (Marzo 2009)
Figura 2.- Evolución de la humedad de suelo media en las cajas comprendidas por la provincia de Buenos Aires
(Panel superior), Uruguay (Panel inferior), durante Marzo de 2009, de las capas superficiales de los modelos Noah, VIC,
Mosaic, CLM, y estimada por el AMSR-E a partir de los algoritmos VUA y NSIDC.
El análisis presentado sobre Marzo de 2009, pone de manifiesto una incertidumbre no sólo sobre la humedad de
suelo simulada por los modelos del sistema GLDAS, sino también sobre las estimaciones de esta variable a partir
de sensores remotos. La inclusión de mediciones in situ en las comparaciones, podría ayudar a obtener
conclusiones más robustas.
En la Figura 3 se presenta la humedad de suelo medida por el método gravimétrico en el predio experimental de
Córdoba, durante distintas fechas entre Julio y Diciembre de 2009 (ver Tabla 1), junto con las simulaciones de
esta variable de los modelos del sistema GLDAS, en el punto de retícula más cercano. Respecto a los modelos,
se observa que en general poseen la misma tendencia, aunque en los últimos días analizados se encuentra una
mayor dispersión. A pesar de que las capas superficiales del Mosaic (2 cm) y CLM (1.8 cm) son menos
profundas que el espesor donde se realiza la medición in situ, durante los primeros 20 días, y en algunos
períodos intermitentes, los valores de ambos son los más coincidentes con los obtenidos mediante el método
gravimétrico. Pero entonces, esto implica que dichos modelos van a presentar mayor contenido de humedad a 5
cm de profundidad. Esto se debe a que el almacenamiento de agua decrece cerca de la superficie terrestre, debido
al intercambio de flujos con la atmósfera y su rápida respuesta a la precipitación y evaporación (Ferreira y otros,
2010). Esta característica se puede observar con el modelo CLM, que a 4.5 cm de profundidad muestra, en
general, mayor contenido de humedad que a 1.8 cm, superando también el valor de la medición gravimétrica.
Por otro lado, en la mayoría de las fechas, el Noah y el VIC simulan a 10 cm de profundidad valores más altos
que los medidos in situ a 5 cm, lo cual es consistente con el hecho que estos modelos representen bien la
dinámica de la humedad de suelo. Hacia el final del período, que corresponde al inicio del verano, no se
encuentra un comportamiento claro.
0,45
Humedad de suelo volumétrica (m3/m3)
0,4
0,35
Gravim (5cm)
0,3
Noah (10cm)
0,25
CLM (4,5cm)
0,2
VIC (10cm)
0,15
CLM (1.8cm)
0,1
Mosaic (2cm)
0,05
0
0
10
20
30
40
50
60
70
Días (2009)
Figura 3.- Humedad volumétrica del suelo para las fechas de 2009 indicadas en la Tabla1, obtenida con el método
gravimétrico (5 cm), y calculada por los modelos Noah (10 cm), VIC (10 cm), Mosaic (2 cm), CLM (1,8 cm) y CLM (4,5
cm).(Predio experimental Córdoba)
Durante los meses de 2010 considerados, se seleccionó una muestra con los días en los cuales hubo mediciones
simultáneas con el método gravimétrico y la Sonda Diviner (Figura 4). Respecto a las mediciones in situ, se
destaca la diferencia entre el método gravimétrico y el método por Sonda, al mismo tiempo que se recuerda la
diferencia de profundidad de cada uno: 5 y 15 cm, respectivamente. Se puede observar que esta desigualdad es
subestimada por el CLM, considerando los valores que simula en 4.5 y 16.6 cm.
Humedad de suelo volumétrica (m3/m3)
0,4
0,35
0,3
Gravim (5cm)
0,25
Noah (10cm)
CLM (4,5cm)
0,2
VIC (10cm)
0,15
Sonda (15cm)
0,1
CLM (16.6cm)
0,05
0
0
5
10
15
20
25
30
Días (2010)
Humedad de suelo volumétrica (m3/m3)
0,45
0,4
Gravim (5cm)
0,35
0,3
AMS NSIDC (1.5cm)
0,25
AMS VUA (1.5cm)
0,2
0,15
CLM (1.8cm)
0,1
Mosaic (2cm)
0,05
0
0
5
10
15
20
25
30
Días (2010)
Figura 4.- Humedad volumétrica del suelo para las fechas de 2010 indicadas en la Tabla1. Panel superior: obtenida con el
método gravimétrico (5 cm) y con la sonda Diviner (15 cm); calculada por los modelos Noah (10 cm), VIC (10 cm), CLM
(4,5 cm) y CLM (16,6 cm). Panel inferior: obtenida con el método gravimétrico (5 cm); estimada por AMSR-E NSIDC (1,5
cm) y AMSR-E VUA (1,5 cm); calculada por los modelos Mosaic (2 cm) y CLM (1,8 cm). (Predio experimental Córdoba)
Respecto a los modelos Noah y VIC, simularon mayor contenido de humedad que las mediciones gravimétricas,
lo cual coincide con lo hallado durante las fechas analizadas del 2009 y es coherente con la dinámica de esta
variable. Sin embargo, en general los valores simulados también son mayores que los medidos a 15 cm por el
método Sonda, lo que indicaría que ambos modelos presentan una sobrestimación de la humedad de suelo.
En las capas superficiales, los primeros días tanto el Mosaic como el CLM (1.8 cm) muestran valores más secos
que ambas estimaciones del AMSR-E. El resto del período, en general la humedad representada por el AMSR-E
NSIDC es intermedia entre la simulada por el Mosaic y el CLM, mientras que la humedad representada por el
AMSR-E VUA es mayor. Este comportamiento es análogo al hallado durante Marzo de 2009, donde este
algoritmo presentó una estimación de mayor contenido de humedad que el algoritmo desarrollado por NSIDC.
Por último, comparando estos modelos y estimaciones con las mediciones in situ a 5 cm de profundidad, se
observa que al comienzo y al final del período los valores son mayores en las capas superficiales.
A pesar de que los datos del 2010 presentan más dispersión que los del 2009, se puede apreciar que los modelos
Mosaic y CLM también tienden a sobrestimar el valor de la humedad del suelo. Además, luego de haber
considerado las mediciones in situ a una profundidad de 15 cm, se pudo observar que los modelos Noah y VIC
presentaron sobrestimaciones.
Recientemente, se instaló en la estación meteorológica del aeródromo de Venado Tuerto un sensor para la
medición de humedad de suelo, y en la Figura 5 se muestran los promedios diarios de la humedad de suelo a 10
cm de profundidad, obtenida con frecuencia horaria en la estación de Venado Tuerto. Como ya se mencionó,
actualmente no se dispone de simulaciones del GLDAS para esa época, ni tampoco de estimaciones provenientes
de sensores remotos. Sin embargo, se quiere destacar la importancia de este nuevo set de datos, y la necesidad de
que las mediciones continúen en esta estación y se extiendan a una red amplia y permanente.
Mediciones Venado Tuerto
Humedad volumétrica del
suelo (m3/m3)
0,40
0,35
0,30
0,25
0,20
0,15
0,10
0,05
0,00
0
5
10
15
20
25
30
35
Días (Enero 2012)
Figura 5.- Humedad volumétrica del suelo obtenida con HYDRAPROBE II (10 cm), en la estación Venado Tuerto, durante
Enero de 2012. (Entre el 12 y el 20 no hay datos disponibles)
CONCLUSIONES
A partir de un análisis de variadas fechas de los años 2009 y 2010 en un predio experimental de Córdoba, se
mostró que los valores de la humedad del suelo calculadas por los modelos de suelo del GLDAS en
profundidades comparables con las de las observaciones, tienden a sobrestimar respecto a dichas mediciones.
Aquellos modelos que la calculan a escasa profundidad presentan valores similares con los medidos, lo cual
también indicaría una sobrestimación, considerando la diferencia de profundidades entre ambas bases de datos.
Por otro lado, la comparación de la humedad del suelo de las capas superficiales de los modelos con las
estimaciones del AMSR-E, pone de manifiesto una incertidumbre respecto a los algoritmos utilizados para
obtenerla. Sería necesario extender este tipo de verificaciones, y agregar al análisis mediciones in situ a una
profundidad semejante a la alcanzada por el sensor remoto con el fin de optimizar las comparaciones.
En este sentido, se destaca la iniciativa conjunta entre CONAE y el SMN, en diseñar una red de sensores de
humedad del suelo permanente, ubicados en estaciones meteorológicas. Actualmente se encuentra en
funcionamiento el sensor en Venado Tuerto desde enero de 2012, cuyos datos se están almacenando para
comenzar a organizar una base de datos abierta a incluir mediciones de las estaciones que se vayan agregando a
la red potencial.
Por último, se quiere mencionar que uno de los interrogantes que se presentó durante este análisis, es la
diferencia entre el uso del suelo que utiliza cada uno de los modelos del GLDAS en el punto de retícula
estudiado y el de las parcelas donde se efectuó la medición. Creemos que es un tema importante a desarrollar,
junto con el análisis de las diferencias entre el tipo de vegetación o cultivo que utilizan los modelos y el de las
parcelas donde se hacen las mediciones. Estas características podrían ser cruciales para explicar las
desigualdades halladas.
Agradecimientos. Este trabajo fue realizado en el marco del proyecto “Aplicaciones de modelos numéricos de última
generación, en el ámbito del Servicio Meteorológico Nacional para el pronóstico del tiempo. Estudios de vulnerabilidad
del medio ambiente e impacto socioeconómico”, PIDDEF 41/10 del Ministerio de Defensa.
Las mediciones fueron realizadas en el marco del Proyecto SAOCOM desarrollado en CONAE.
Los datos del AMSR-E/NSIDC están disponibles en el National Snow and Ice Data Center de la NASA
(http://nsidc.org/data/docs/daac/ae_land_l2b_soil_moisture.gd.html ) a los cuales se accede vía ftp. Los datos del AMSRE/VUA
están
disponibles
en
la
Vrije
Universitet
Amsterdan
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