Ciencias

Una tecnología térmica como base de nuestros datos

SEBAL model

El Algoritmo de Balance de Energía Superficial para la Tierra (SEBAL) es el modelo central de IrriWatch. SEBAL se basa en el transporte turbulento de momento, calor sensible y flujos de calor latente entre la tierra y la atmósfera utilizando el teorema de Monin Obukhov. Está distribuyendo la energía neta disponible entre píxeles calientes (flujo de calor latente cero) y píxeles fríos (flujo de calor sensible cero) mediante un proceso de calibración interno automatizado que utiliza miembros finales basados en rangos de temperatura de la superficie terrestre. Durante 30 años, el profesor Bastiaanssen y su M.Sc. y doctorado Los estudiantes han realizado investigaciones de campo para verificar la evapotranspiración, la humedad del suelo y las estimaciones de producción de cultivos de SEBAL. Esto incluye la validación en cereales, cultivos de raíces y tubérculos, árboles frutales tropicales, hortalizas, leguminosas, cultivos de fibra y forrajes. Hay cientos de artículos científicos de acceso público.

Utilizamos datos satelitales

Las mediciones de la temperatura de la hoja, la radiación solar, el tamaño de la hoja del cultivo y la fotosíntesis se basan en satélites de observación terrestre. Los satélites miden la cosecha de forma rutinaria todos los días y para todos los campos y países de forma idéntica. Las agencias espaciales ponen a disposición los datos satelitales sin procesar. Con SEBAL, la evapotranspiración (ET), la humedad del suelo y el flujo de carbono (C) reales se procesan a partir de estos datos sin procesar. Los cultivos con temperaturas de hoja aumentadas tienen acceso insuficiente al agua o están limitados por otra cosa.

La tasa de transpiración es similar al flujo de savia que refleja la absorción de agua por las raíces. Por lo tanto, podemos determinar los procesos esenciales de la zona de raíces y determinar los procesos físicos subterráneos fundamentales que no son visibles desde arriba. Se puede encontrar una conferencia de antecedentes sobre la física del cultivo y del suelo en el canal de YouTube de IrriWatch.

Nos fijamos en la zona de la raíz.

La programación del riego es más que evaluar el coeficiente Kc de un cultivo sobre el suelo. Por esta razón, determinamos el potencial hídrico del suelo y la humedad del suelo integrada en la zona de raíces para decidir el momento del riego, la cantidad mínima para reponer el agua agotada y la cantidad máxima para minimizar las pérdidas por percolación. Las soluciones basadas en satélites de microondas estiman en el mejor de los casos la humedad superficial del suelo de 5 cm y, por lo tanto, se evitan en la tecnología IrriWatch. Miramos más profundo.

El modelo central en 5 puntos

  • Los satélites miden la temperatura de la hoja, la radiación solar, el tamaño de la hoja del cultivo y la fotosíntesis.
  • La temperatura de la hoja en una determinada cobertura vegetal y nivel de radiación refleja el flujo real de savia a través del cultivo.
  • El flujo de savia responde al agua de las hojas y al potencial hídrico del suelo. Para que podamos observar el suelo y determinar los procesos físicos de la zona de la raíz.
  • La humedad crítica del suelo expresa el valor umbral para la reducción del flujo de savia y la disminución de la producción de cultivos.
  • La información sobre las fluctuaciones de la humedad del suelo en relación con la humedad crítica del suelo es una base sólida para las decisiones sobre las acciones de riego.

HEMOS REFINADO NUESTRA TECNOLOGÍA A TRAVÉS DE 30 AÑOS DE PRUEBAS DE CAMPO

El método más preciso disponible

SEBAL generalmente se encuentra bastante satisfactorio y en gran medida preciso en la estimación de la evapotranspiración. Es inspeccionado, verificado y validado por varias universidades e institutos de investigación independientes e internacionales. Más recientemente, nuestros clientes han verificado la 4ª generación de SEBAL. Publicamos un libro de validación de IrriWatch para las pruebas de campo realizadas durante 2020. Se han involucrado ocho países diferentes y se han probado diferentes tipos de cultivos (maíz, arroz, remolacha azucarera, papas, cebollas, uvas, almendras, nueces). La validación se realiza para parámetros meteorológicos, evapotranspiración, humedad del suelo y rendimiento del cultivo. En la mayoría de los casos el factor de sesgo varía de 0,97 a 1,03 y el coeficiente de correlación entre R2 = 0,8 y 0,99. Las mediciones de campo también tienen sus propios desafíos para medir automáticamente los procesos biofísicos. Las desviaciones encontradas suelen estar dentro de los márgenes de error de las mediciones de campo.

Las universidades internacionales siempre han realizado investigaciones independientes sobre la precisión de SEBAL. Dos excelentes artículos recientes son del Dr. Hadi Jafaar y sus colaboradores de la Universidad Americana de Beirut (Jaafar, H.H. y Ahmad, F.A. 2019. «Tendencias de series temporales de ET basado en Landsat usando calibración automatizada en METRIC y SEBAL: The Bekaa Valley, Líbano», Remote Sensing of Environment) y Dr. Poolad Karimi de IHE – Delft (Datos de evapotranspiración espacial, lluvia y uso de la tierra en la contabilidad del agua – Parte 1: Revisión de la precisión de los datos de sensores remotos, Hydrology and Earth System Ciencias). Mucha más literatura internacional sobre la precisión de SEBAL está disponible en el dominio público.

Descargar el Libro de Validación 2020