Verificación de la precipitación estimada con información satelital y terrestre en un balance hidrológico

Abstract

El modelo de Balance Hidrológico Operativo para el Agro (BHOA, Fernández Long et al., 2012) constituye una herramienta fundamental para la decisión de manejo del sector agrícola, principalmente porque contribuye al monitoreo diario del almacenaje de agua del suelo, representando su variabilidad temporal en forma operativa (Fernández Long et al., 2018). Su desempeño fue evaluado como satisfactorio al compararlo con mediciones de humedad del suelo realizadas in situ en varios trabajos anteriores (Veliz et al., 2014; Veliz et al., 2016; Gattinoni et al., 2017). La baja densidad de estaciones meteorológicas en Argentina es una fuerte limitante en la estimación de modelos que utilizan la precipitación como variable de entrada principal (Fernández Long et al., 2018). Esta problemática propone grandes desafíos, orientados al desarrollo de nuevas y mejores técnicas de interpolación de los datos observados. Adicionalmente, en los últimos años, la creciente disponibilidad de información satelital ha contribuido a mejorar el conocimiento de la distribución espacial de la precipitación. Sin embargo, dicha información debe ser suministrada en forma operativa y debe contar con una validación con información de campo, con el objetivo de conocer los sesgos asociados a la estimación para cada región. En el año 2015, la Universidad de California puso a disposición un producto que combina información satelital y climatología de los datos provenientes de las estaciones meteorológicas, conocido como CHIRP (por sus siglas en inglés de Precipitación Infrarroja del Grupo de Amenazas Climáticas). La misma base de datos, con la posterior corrección con datos observados (CHIRPS), constituye una mejora sobre CHIRP pero con la desventaja de no ser operativa (Funk et al., 2015). El objetivo de este trabajo es evaluar la información resultante del BHOA a partir de información CHIRP y CHIRPS, comparándolas con la serie de datos proveniente del sensor de humedad del suelo instalado en la localidad de Venado Tuerto en la provincia de Santa Fe. Se espera que este análisis contribuya a una mejora en la decisión y elección adecuada de la fuente de datos para la estimación del perfil de agua del suelo.