Inter-comparación y validación de simulaciones de la humedad del suelo en la Pampa Húmeda

FERNANDEZ LONG MARIA ELENA; GATTINONI NATALIA NOEMI ; PABLO C. SPENNEMANN

San Luis

Congreso; XVII Reunión Argentina de Agrometeorología; 2018

La evaluación o validación de la estimación de la humedad del suelo (HS) por modelos de balance de agua como por modelos de suelo, es particularmente difícil de realizar debido a la escasez de una red espacialmente densa y de registros temporales largos y continuos en Argentina. En este sentido, cabe mencionar que desde el año 2012, en el marco del proyecto SAOCOM, la CONAE instaló alrededor de 54 sensores en distintas localidades del país con fines de validar las futuras estimaciones de HS del SAOCOM. Estas mediciones de HS son de gran importancia para evaluar la capacidad de los sensores a bordo de satélites y de los modelos de suelo/balance en representar la HS. Una representación realista de la variabilidad temporal es de gran valor dado que, por un lado, los tomadores de decisiones utilizan este tipo de información a partir de productos operativos, como por ejemplo el generado por el modelo de Balance Hídrico Operativo para el Agro (BHOA, Fernández Long et al., 2012). A su vez, en regiones de fuerte interacción suelo-atmósfera una adecuada representación de las condiciones iniciales de HS, como de su variabilidad, pueden mejorar los pronósticos a corto y largo plazo (horas a meses) (Doblas-Reyes et al., 2013). El modelo BHOA fue evaluado en la Pampa Húmeda frente datos de rendimientode distintos cultivos (Fernández Long et al., 2012) y con datos históricos observados de HS del INTA (e.g. Veliz et al., 2016). En Grings et al. (2016) se realizaron evaluaciones de la HS de diversos modelos de suelo provenientes del Global Land Data AssimilationSystem (GLDAS, Rodell et al., 2004), utilizando estimaciones satelitales y proxy datos (e.g. IPE). En base a lo anteriormente expuesto es que, en este trabajo se realiza una validación preliminar del modelo de balance BHOA y del modelo de suelo GLDAS-Noah frente a observaciones de HS.Si bien la formulación del modelo BHOA es más simple que la del GLDAS-Noah, el hecho de ser forzado con datos observados (e.g. precipitación), le permite lograr una mejor representación de la variabilidad de la HS en base a esta evaluación preliminar. La baja resolución de GLDAS-Noah y la calidad de precipitación utilizada parecieran ser factores determinantes en los valores más altos de errores observados o de bajas correlaciones comparadas con el BHOA.