Evaluación de la humedad del suelo simulada por GLDAS respecto a observaciones en la Pampa Húmeda

PABLO C. SPENNEMANN; A. CELESTE SAULO

Congreso; CONGREMET XII; 2015

Es ampliamente aceptado que la humedad del suelo juega un rol importante en modular la atmósfera, a través del control que puede ejercer sobre el balance energético e hidrológico en la superficie terrestre. Mejoras en la caracterización de la variabilidad de la humedad del suelo a escala regional/continental revisten gran importancia, como así pueden ayudar a mejorar la comprensión de las potenciales interacciones con la atmósfera. Sin embargo, este tipo de estudios está limitado principalmente por la escasez de mediciones de humedad del suelo. Una alternativa interesante para caracterizar la humedad del suelo son las simulaciones con modelos de suelo forzados con observaciones. En este sentido se puede mencionar el Global Land Data Assimilation System (GLDAS), el cual utiliza varios modelos de suelo forzados con observaciones de precipitación y de radiación, con el objetivo de generar estados del suelo y flujos óptimos. Pero, para realizar un estudio en base a la humedad del suelo del GLDAS, es necesario realizar primero una evaluación de la representatividad de la humedad del suelo generada por el mismo. En este sentido, este trabajo se propone evaluar el modelo de suelo NOAH del GLDAS, respecto a 6 puntos de mediciones diarias de humedad del suelo. Las mediciones se ubican en la Pampa Húmeda, y fueron provistas por el proyecto SAOCOM (Satélite Argentino de Observación Con Microondas) y cubren distintos períodos temporales desde el año 2012 hasta el presente. A partir de esta evaluación se puede destacar que la humedad del suelo superficial del GLDAS es adecuada, con correlaciones en general mayores a 0.73. A su vez, los errores sistemáticos mostraron ser del orden de -0.03 m3/m3, lo cual implica que el GLDAS es más seco, así como también muestra una menor variabilidad respecto a las observaciones. Si bien, el buen acuerdo entre las simulaciones y las observaciones no se puede extrapolar espacialmente, permite suponer un cierto grado de confianza al analizar la variabilidad a escala diaria de la humedad del suelo de GLDAS.