Calcular la sequía es ahora «más sencillo» que nunca
Un grupo de la UCO ha desarrollado unos modelos que permiten conocer el estado de aridez del suelo utilizando «únicamente» los datos de las temperaturas
Un equipo de la Universidad de Córdoba ha desarrollado modelos «más precisos» para obtener el índice de aridez de una zona. Una acción que hasta ahora generalmente se venía calculando mediante la relación entre la precipitación y la evapotranspiración de referencia, es decir, la cantidad de agua que pierde un cultivo estándar de pasto.
Tras los avances obtenidos, este grupo ha dado con la fórmula para obtener esta variable utilizando «únicamente» una base de datos de temperatura. Este mismo equipo investigador ha trabajado anteriormente en otras investigaciones para la mejora de predicciones meteorológicas.
Según ha explicado uno de los investigadores, Juan Antonio Bellido, «las estaciones agrometeorológicas estiman de manera precisa la evapotranspiración de referencia pero su equipamiento y mantenimiento son demasiado caros para que existan todas las que serían necesarias. La medición de temperatura, por el contrario, está muy extendida y se puede realizar con equipos low-cost, baratos y fiables».
Bellido ha llevado a cabo este estudio dentro de su tesis doctoral «Modelos inteligentes para la mejora de estimaciones y predicciones agrometeorológicas» junto al profesor Javier Estévez (EPS) del grupo de investigación de Hidrología e Hidráulica Agrícola y la profesora Amanda García Marín (Etsiam) del grupo de investigación Complex Geometry, Patterns and Scaling in Natural and Human Phenomena, ambos de la Universidad de Córdoba.
Un modelo «sencillo y barato»
De este modo, a partir de una base de datos de temperatura, el equipo utilizó variables ya empleadas en modelos empíricos como la temperatura máxima o mínima diaria, aunque una de las principales novedades del trabajo ha sido la creación de dos nuevas variables para caracterizar cada día desde un punto de vista térmico.
«Una la hemos denominado EnergyT, que representa la integral de la temperatura a lo largo del día, y la variable Hourmin, en la que medimos la diferencia entre la hora a la que ocurre la temperatura máxima y la hora en la que sale el sol», señala Juan Antonio Bellido.
Para ello, han tomado datos de cinco estaciones presentes en distintas zonas de Andalucía con diferentes características climáticas y geográficas, desde zonas áridas de interior como Tabernas, estaciones costeras como Málaga y muy húmedas como la de Aroche en Huelva. Con esta información, el equipo ha llegado a desarrollar un total de seis modelos distintos basados en inteligencia artificial y once configuraciones de parámetros de entrada distintos para evaluar la mejora de las estimaciones.
Estos modelos han resultado «muy fiables y mejorarían la estimación de la evapotranspiración de referencia en estaciones donde los datos son limitados como en países en vías desarrollo o en estaciones climáticas pequeñas que no pueden recoger todos los datos meteorológicos necesarios para estimar la evapotranspiración según el modelo de Penman-Monteith propuesto por la FAO». De este modo, se podría avanzar en una mejora de la gestión de recursos hídricos de una forma «más barata y sencilla».
Esta investigación forma parte del proyecto Smarity («AGL2017-87658-R»), financiado por el Plan Nacional I+D+i Retos de la Sociedad del Ministerio de Ciencia que busca soluciones contra la aridez climática en el sur de España y que se encarga de predecir de «forma inteligente» la variabilidad espacio-temporal de la aridez y sus efectos en la agricultura y el medio ambiente.
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