Proyecto PRECIRIEG:IMIDA

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1 Proyecto PRECIRIEG:IMIDA Manuel Erena, Pedro Pérez, Colaboradores: Joaquín F. Atenza; Pablo Botía; Juan Gabriel, Pedro Garcia; (IMIDA) Rafael Domingo, Alejandro Pérez (UPCT) Rafael M. García ( D. G. Regadíos) Mariano Soto (CRCC) Salomón Montesinos (Geosys ) Agen, de Febrero 2008

2 Difusion de resultados: Actividad 4

3 Actividad 4 Infrastructure de Données Spatiales (IDE) Directive INSPIRE. ArcGIS Portal Toolkit

4 Actividad 4 Date: Resolution: 35 cm Camera: ADS40

5 Actividad 4 GESTION INTEGRÉE DES RESSOURCES EN EAU: CAMPO DE CARTAGENA

6 España Cuenca del Segura Región de Murcia Campo de Cartagena Superficie km km km km 2 Población hab hab hab hab. Deidad de población 81 hab./km 2 98 hab./km hab./km hab./km 2 Nº de regiones Nº de municipios Superficie regada Ha Ha Ha Ha Eficiencia aplicación 71 % 80 % 82 % 90 % Pluviometría media INM ( ) 586 mm 374 mm 330 mm 304 mm

7 ORGANIZACIÓN ADMINISTRATIVA Coejería de Agricultura y Agua: CAA Coejería de Cultura: Servicio de patrimonio histórico Confederación Hidrográfica del Segura: CHS Mancomunidad de Canales del Taibilla. Entidad de Saneamiento de Murcia: ESAMUR Ente Público del Agua de Murcia: EPA Comunidad de Regantes del Campo de Cartagena: CRCC Sindicato Central de Regantes del Acueducto Tajo-Segura: SCRATS Ayuntamientos: EMUASA

8 INFRAESTRUCTURA HIDRÁULICA Introducción Presas de regulación y control de avenidas Azudes de derivación Captaciones de aguas subterráneas Infraestructuras de riego Red de drenaje Italaciones de tratamiento de aguas residuales Italaciones de desalación de aguas salobres Italaciones de abastecimiento de aguas potables

9 USOS Y DEMANDAS DEL AGUA Introducción Demanda Agraria Demanda Urbana Demanda Industrial Demanda Medioambiental

10 RECURSOS DE AGUA Aprovechamiento de aguas superficiales Aprovechamiento de aguas subterráneas El acueducto Tajo-Segura Postrasvase Tajo-Segura La depuración de aguas La desalación de aguas

11 I+D+i y TECNOLOGÍA DEL AGUA Introducción Tecnologías del riego Tecnologías de distribución y control del agua Tecnología de aplicación del agua en la planta Tecnología para determinación de las necesidades hídricas de los cultivos Riego deficitario controlado Teledetección de alta resolución Organismos I+D+i 1200,00 A] 1196, ,16 A] M3_Ha_mes 775,69 800,00 A] 650,74 A] 450,32 A] 400,00 278,37 A] 71,27 86,37 A] A] A] 846,16 556,23 A] 177,93 A] 63,53 A] 0, MES

12 DEFINING NEW METHODS MORE ACCURATE MONITORING OF IRRIGATION

13 Location and Situation Work was carried out in one of the experimental plots of our Ititute located in the communal area of Torre- Pacheco (southeast of the Murcia region).

14 Metodology Image Acquisition Data collection Image Analysis Data Analysis Data Correlation Results Image Analysis Data Extrapolation

15 Image Acquisition In order to check the field values, a near-infrared aerial photograph was taken the same day the data was collected in the plots. A Leica ADS40 camera carried by a aircraft was used to acquire the image, which had a spatial resolution of 35 cm per pixel and a radiometric resolution of 16 bits. For Precirieg Project, we was acquire over Ha. of images.

16 Experimental Plot Sour orange trees Citrus macrophylla Regulated Deficit Irrigation Control The 2 ha plot was planted with 7-year old lemon trees of the Verna variety, grafted on Sour orange trees and on Citrus macrophylla with a 5 x 4 m planting pattern. Two irrigation treatments were established: a control treatment (100 % ETc) and a treatment where irrigation was interrupted for 50 days until plants reached severe water stress. Irrigation resumed normally after this period of stress.

17 Data collection To control the water status of the plant, the xylem water potential and the gas exchange parameters were measured at the time of peak water stress. Xylem water potential was determined using a pressure chamber (Scholander), taking 4 measurements per tree in the four cardinal directio.

18 Data collection Gas exchange parameters were determined by a LiCor 6400 analyzer together with a red/blue light source ( B LED).

19 Image Analysis Image Analysis on levels of visible spectrum a near-infrared from aerial photograph

20 Data Analysis Example of Photosynthesis rate interpolation values.

21 Data Correlation

22 Data Correlation Values of xylem water potential and gas exchange parameters (net photosynthesis rate (Pnet), stomatal conductance (gs), and trapiration rate (E)) in Verna lemon trees grafted on two rootstocks (bitter orange tree and Citrus macrophylla) exposed to 50 days of drought treatment. Ψ x (MPa) P net (µmol CO 2 m -2 s -1 ) g s (mol H 2 O m -2 s -1 ) E (mmol H 2 O m -2 s -1 ) B Orange Control a B Orange Drought c C macrophylla Control a C macrophylla Drought b ANOVA Rootstock ** Treatment *** *** *** *** Rootstock Treatment ** Each value is the average of 10 replicatio. *, **, *** and indicate significant differences at P <0.05, P <0.01 and P <0.001 and not significant differences, respectively. For each column, different letters indicate significant differences at 95% according to the Duncan's Multiple Range test.

23 Data Correlation Levels of visible spectrum and near-infrared (IRnear) radiation of Verna lemon trees grafted on two rootstocks (bitter orange tree and Citrus macrophylla) exposed to 50 days of drought treatment. Visible IR near Red Green Blue B Orange Control b B Orange Drought bc C macrophylla Control a C macrophylla Drought c ANOVA Rootstock Treatment *** Rootstock Treatment * Each value is the average of 10 replicatio. *, **, *** and indicate significant differences at P <0.05, P <0.01 and P <0.001 and not significant differences, respectively. For each column, different letters indicate significant differences at 95% according to the Duncan's Multiple Range test.

24 Results Stepwise multiple regression graphics between the parameters indicating plant water status and the radiation levels in the near-infrared spectrum in a grove of Verna lemon trees grafted on two rootstocks (bitter orange tree and Citrus macrophylla). Only significant (P<0.05) regressio are shown. MPa P net (µmol CO 2 m -2 s -1 ) N. amargo Control N. amargo RDC C. macrophylla Control C. macrophylla RDC y = x R = 0.63*** A N. amargo Control N. amargo RDC C. macrophylla Control C. macrophylla RDC y = x R=0.54*** C N. amargo Control N. amargo RDC C. macrophylla Control C. macrophylla RDC y = x R = 0.71*** N. amargo Control N. amargo RDC C. macrophylla Control C. macrophylla RDC y = x R = 0.71*** B D E (mmol H 2 O m -2 s -1 ) 1 0 0,12 0,10 0,08 0,06 0,04 0,02 g s (mol H 2 O m -2 s -1 ) 0 0, IR cercano (N.D.) IR cercano (N.D.)

25 Results Stepwise multiple regression analysis between the parameters indicating plant water status and the radiation levels in the visible and near-infrared spectrum in a grove of Verna lemon trees grafted on two rootstocks (bitter orange tree and Citrus macrophylla). Only significant (P<0.05) regressio are shown. DEPENDENT VARIABLE Step EQUATION Correlation coefficient Xylem water potential 1 2 Ψ x = IR near Ψ x = IR near 0.001V red r = 0.54*** r = 0.62*** Net photosynthesis rate 1 2 P net = IR near P net = IR near 0.003V red-green r = 0.63*** r = 0.68*** Stomatal conductance 1 2 g s = IR near g s = IR near 3.4E-5V red-green r = 0.71*** r = 0.73*** Trapiration rate 1 2 E = IR near E = IR near 0.002V blue r = 0.71*** r = 0.74*** *, **, *** and indicate significant differences at P <0.05, P <0.01 and P <0.001 and not significant differences, respectively.

26 Thank you

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