MAPAS DE EVAPOTRANSPIRACIÓN DE REFERENCIA OBTENIDOS A PARTIR DE SENSORES REMOTOS EN LA CUENCA DEL RIO DOS SINOS, BRASIL

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1 MAPAS DE EVAPOTRANSPIRACIÓN DE REFERENCIA OBTENIDOS A PARTIR DE SENSORES REMOTOS EN LA CUENCA DEL RIO DOS SINOS, BRASIL Raúl Rivas 1 ; Juliano Schirmbeck 2 ; Luis Vives 1 ; Osmar Coelho Wohl 2 1 Instituto de Hidrología de Llanuras Comisión de Investigaciones Científicas Buenos Aires- Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires República de Italia 780, B7300 Azul, ARGENTINA rrivas@rec.unicen.edu.ar, lvives@faa.unicen.edu.ar 2 PPGEO Programa de Pós-Graduação em Geologia Universidade do Vale do Rio dos Sinos UNISINOS Av. Unisinos, 950 CEP São Leopoldo Rio Grande do Sul, BRASIL julianosc@.unisinos.br, osmar@euler.unisinos.br Resumen El presente trabajo muestra una de las formas de incorporar los sensores remotos (SR) como herramienta en el estudio del Sistema Acuífero Guaraní (SAG). La integración de los SR se ha logrado a partir de imágenes captadas por la National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) a través del sensor Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR). Con la temperatura de superficie (Ts) obtenida con estas imágenes se ha aplicado una aproximación para la estimación de la evapotranspiración (ET) a escala de cuenca. El área en la que se ha utilizado el modelo de ET corresponde a la cuenca del Rio dos Sinos (RDS) ubicada en el noroeste del estado de Rio Grande do Sul (RGS). Ésta representa el 0.3 % del área total del SAG, de clima subtropical, con precipitaciones anuales que varían entre 1300 mm (área de desembocadura) y 2000 mm (en la zona de nacientes), y una evapotranspiración anual máxima media de 1349 mm. La información base para la aplicación del modelo corresponde a la Red de Estaciones Climáticas de RGS y a la estación de medición de radiación neta instalada en UNISINOS. Las imágenes NOAA-AVHRR utilizadas han sido adquiridas por: la división de satélites ambientales del CPTEC-INPE, el Centro de Sensores Remotos (Universidad Nacional del Rosario, Argentina) y la antena instalada por el Fondo de Universidades del SAG. Los valores de ET obtenidos a partir de la combinación de imágenes con datos 1

2 meteorológicos fueron comparados con medidas obtenidas en parcelas de referencia en sectores específicos de la cuenca del RDS. Las estimaciones de ET realizadas in situ se han calculado con métodos clásicos (ecuaciones de Penman Monteith-ETo) y con balance de energía (BE). Para la estimación de BE (tierrasuelo-atmósfera) se han instalado cuatro sensores de radiación (de longitud de onda corta y larga, en ambos casos entrante y saliente) y el para cálculo se ha utilizado la ecuación de conservación de la energía. Los resultados de la comparación entre los valores de ET local y espacial muestran que el modelo utilizado es adecuado para la escala regional y que el error de éste es de ± 0.6 mm d -1. Los mapas obtenidos permiten conocer el comportamiento espacial de la ET en la cuenca del RDS en unidades elementales de 100 ha. Por último, es importante remarcar que la implementación de la metodología para estimar la ET es adecuada para su extensión al resto del SAG u otras cuencas de la región. Palabras clave: Sensores Remotos, evapotranspiración, Sistema Acuífero Guaraní Abstract The present study shows the way of incorporating remote sensors (RS) as a tool in the study of the Guaraní Aquifer System (GAS). The integration of the RS has been achieved from images captured by the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) through the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) Sensor. An approximate estimate of the evapotranspiration (ET) at the basin scale has been carried out using the land surface temperature (LST) obtained from these images. The area in which the ET model has been used corresponds to the basin of the Dos Sinos River (DSR) located at the Northwest of the Rio Grande Do Sul State (RGS). It represents 0.3% of the GAS total area, of subtropical climate with rainfalls ranking from 1300 mm y -1 (mouth area) to 2000 mm y -1 (upper basin) and an average evapotranspiration of 1349 mm y -1. The basical information for applying the model corresponds to data from the Climatic Stations Network (CST) of Rio Grande Do Sul, and the station of the Project to measure net radiation. NOAA images used have been purchased by the environmental satellite division of the CPTEC-INPE, the Remote Sensors Center (Universidad Nacional del Rosario, 2

3 Argentina) and the antenna placed by the Universities Fund of the GAS. The ET values obtained combining images with meteorological data were compared with the measures obtained in target. Data of ET estimated from satellite have been verified with measuments carried out at the meteorological station. The ET estimates have been carried out in situ with classical method (Penman Monteith-Eto equation) and with energy balance (EB). To estimate BE (land-soil-atmosphere) four radiation sensors (of long and short wave, in both cases incoming and outgoing) have been installed. In order to carry out the EB, the equation of conservation of energy was used. The results from comparing local and spatial ET show that the model used is adequate to the regional scale and that its error is ± 0.6 mm d -1. The maps produced allow to know the spatial behaviour of the ET in the RDS basin in elemental units of 1 km 2. Finally, it is important to underline that the metodology used to estimate ET is adequate to be extended to the rest of the GAS or any other regional basins. Keywords: Remote Sensing, Evapotranspiration, Guaraní Aquifer System 1. Introducción La evapotranspiración (ET) es el proceso esencial para la comprensión del ciclo del agua y de energía. La ET cumple un rol fundamental en los sistemas ecológicos y una variación de ésta puede generar importantes modificaciones climáticas locales y regionales. Actualmente existe una falta de información de los procesos de intercambio a escala regional. Los sensores a bordo de los satélites no pueden medir los intercambios de flujo de forma directa pero si permiten asignar parámetros a los procesos de intercambio, por ejemplo la resistencia de la vegetación que puede ser remotamente estudiada por sensores remotos (SR) (Nishida et al., 2003). La mayor parte de la técnicas para la estimación de la ET con SR utilizan la información que se obtiene de diferentes sectores del espectro electromagnético (visible, infrarrojo y térmico). Un ejemplo del tipo de estimaciones logradas con esta información es el Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), el Temparature Dryness Vegetation Index (TDVI) y el Normalized Diference Water Index (NDWI) (Rouse, et al., 1974; Sandholt, et al., 2002; Jackson et al., 2004). Las propiedades 3

4 físicas de la vegetación tales como el contenido de agua, la cobertura espacial y la estructura, el desarrollo y la temperatura radiométrica son las más importantes que se pueden determinar a partir de medidas realizadas con SR. En este trabajo se presentan los resultados de la aplicación de un modelo sencillo para estimar la variabilidad espacial de la ET con SR en la Cuenca del Rio Dos Sinos (CRDS), Brasil. Para el cálculo se ha utilizado la temperatura de superficie obtenida a partir de SR e información meteorológica medida en estaciones convencionales. Además, se comparan los resultados del modelo con estimaciones locales utilizando la ecuación de Penman Monteith y la de balance de energía. 2. Metodología Los datos utilizados en el trabajo a escala regional se han obtenido a partir de imágenes NOAA (12, 14 y 18) adquiridas por el Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais do Brasil (INPE), por el Centro de Sensores Remotos (Universidad Nacional de Rosario, Argentina) y con una antena Time Step instalada en la UNISINOS. El formato de base de las imágenes utilizadas es en cuentas digitales y sin corrección geométrica. Los datos locales usados se han medido en una estación meteorológica clásica y con sensores de radiación de onda corta y larga (estación CNR1 Campbell). En la Tabla 1 se pueden ver las características el intervalo espectral de operación de cada sensor y la precisión de éstos Cálculo de ET regional Para la estimación de la ET de referencia a escala de regional se ha utilizado la siguiente aproximación (Rivas y Caselles, 2004): ET _ Ts = a Ts b (1) o + donde ET o_ts corresponde a la evapotranspiración de referencia media diaria para el mes considerado, a (mm d -1 C-1) y b (mm d -1 ) son parámetros propios de la zona de 4

5 estudio que se calculan a partir de datos meteorológicos medios mensuales y Ts es la temperatura de superficie del píxel considerado. Tabla 1: Sensores de la estación CNR1 Campbell, unidad de medida y precisión del equipo. General CNR1Campbell Sensor CM3 onda corta Sensor CG3 onda larga Operación: 4 canales simples o diferenciales Intervalo de operación: -40 C a 70 º C Intervalo espectral: a μm Intervalo espectral: 5 a 50 μm Intervalo de medida: Intervalo de medida: W m W m -2 Precisión de T: ± 2 K Precisión: ± 2.5 % Precisión: ± 2.5 % Intervalo de operación: -40 C a 80 º C Intervalo de operación: ºC Precisión día: ± 10 % Precisión día: ± 10 % Precisión día: ± 10 % La Ts se ha calculado a partir de las bandas 4 ( μm) y 5 ( μm) utilizando una ecuación split window (Coll y Caselles, 1997) y los parámetros a y b a partir de datos meteorológicos medios mensuales (Schirmbeck et al., 2005) Cálculo de ET local Para el cálculo de la ET de referencia a escala local se ha utilizado la ecuación de Penman Monteith a partir de (Allen et al., 1998): ET o = Δ T ( R G) + γ U ( e e ) N Δ + γ ( U) a a d (2) siendo ETo evapotranspiración del cultivo de referencia (mm d -1 ), Rn radiación neta (MJ m -2 d -1 ), G flujo de calor en el suelo (MJ m -2 d -1 ), Ta temperatura del aire ( C), U velocidad del viento (m s -1 ), (ea ed) déficit de presión de vapor (kpa), Δ pendiente de la curva de presión de vapor (kpa C -1 ), γ constante psicrométrica (kpa C -1 ), 900 coeficiente de unidades para el cultivo de referencia (kj kg K d -1 ), y 0.34 coeficiente obtenido a partir de la resistencia aerodinámica y la del cultivo referencia (s m -1 ). 5

6 Además, se ha calculado la evapotranspiración a partir de la ecuación de balance de energía BE (Friedl, 2002): Rn + G + H + λ E = 0 (3) siendo Rn la radiación neta medida a partir de la estación CNR1, G el flujo de calor en el suelo, H el flujo de calor sensible y λe el flujo de calor latente (evaporación). Las unidades de cada término de la ecuación 3 son en W m -2. Para la estimación de G se ha utilizado 0.1 de Rn (DeBruin y Holstag, 1982) y para H (Rivas y Caselles, 2005): H ( T T ) s a = ρ Cp (4) r a donde ρ es la densidad del aire (kg m -3 ), Cp el calor específico del aire (J kg -1 K -1 ), Ts la temperatura de superficie (K) y Ta la temperatura del aire (K) y ra (s m-1) la resistencia aerodinámica a la transferencia de calor (Monteith, 1981; Brutsaert, 1975). Por último, las medidas realizadas a escala local se han comparado para diferentes días con las obtenidas de la misma zona desde satélite Área de estudio El modelo se ha aplicado en la CRDS ubicada al sudeste del Sistema Acuífero Guaraní (Figura 1). Esta cuenca ocupa 3716 km 2 (0.3 % del área total del SAG) con clima subtropical con inviernos y veranos bien diferenciados. La evapotranspiración media para el cultivo de referencia es de 1349 mm año -1. La precipitación anual media 1568 mm correspondiendo 1300 mm en la desembocadura y 2000 mm en la cuenca alta (Schirmbeck et al., 2005). Los datos locales han sido registrados en una estación de la Red de Estaciones Climáticas de Rio Grande Do Sul (Figura 1). Ésta se ubica en S W 6

7 con una altitud de 47 m donde se miden todas las variables meteorológicas (Temperatura y humedad del aire, velocidad de viento y radiación). Además en el área de la estación climática se ubica la estación CNR1 (Figura 2). Figura 1: Ubicación de la cuenca de estudio en el área del SAG. Figura 2: Estación meteorológica y sensores de la estación CNR1. 3. Resultados Calculados los parámetros a y b (Tabla 2) de la ecuación (1) se han obtenido mapas de ET o_ts de la CRDS con datos de Ts. El valor de Ts se ha calculado en unidades de 1 km 2 de tamaño con imágenes captadas a la hora de máxima radiación. En la 7

8 Figura 3 se pueden ver mapas resultantes de ET o_ts para 5 fechas diferentes de 2003 (marzo, junio, agosto, octubre y diciembre). Es posible, a partir de éstos, conocer el comportamiento espacial de la evapotranspiración; y también observar la mayor variabilidad espacial de la ET o_ts en primavera-verano que en otoño-invierno. Tabla 2: Valores de los parámetros a y b para cada mes en la CRDS (Schirmbeck, 2005). Mes a (mm d -1 C -1 ) b (mm d -1 ) Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Además, si tenemos en cuenta que la CRDS presenta déficit hídricos muy puntuales es posible asumir que los valores de ET o_ts (aplicando el factor de corrección para el tipo de cubierta que tiene la superficie) tenderían al valor real de agua que sale del sistema (siempre y cuando no exista un déficit hídrico). Teniendo en cuenta lo expresado en el párrafo anterior sería posible comparar los datos del modelo con medidas realizadas a escala local. Por lo tanto, para evaluar la consistencia de los mapas resultantes se han comparado los resultados obtenidos (Eq. 1), en el área de la estación, con los derivados por el método de Penman Monteith (Eq. 2) y por BE (Eq. 3). Del conjunto de datos disponibles se han seleccionado 3 días en que la vegetación se encontraba en buenas condiciones hídricas (máxima cubierta vegetal y altura próxima a los 0.12 m) con lo cual se garantiza la posibilidad de comparación entre las estimaciones. El albedo (Alfa) se 8

9 ha calculado a partir de la estación CNR1 realizando el cociente entre CM3 saliente a la superficie y CM3 entrante a la superficie (ambas en W m -2 ). En la Tabla 3 se pueden ver las condiciones medias de la atmósfera y de la superficie para cada día considerado. Figura 3: Mapas de ET o_ts de la CRD obtenidos aplicando la ecuación 1 (en mm d -1 ). Tabla 3: Valores medidos (1), estimados (2) y asumidos (3) en las ecuaciones (1-3) para el área T a 14 h (1) ( C) HR (1) (%)* de la estación. U 2 (1) (m s -1 )* RN 14 h (W m -2 ) (2) Ts 14 h ( C) (2) 30-Jul Jul Ago Alfa ( ) (2) 9

10 ρ (3) 1.2 kg m -3 ; Cp (3) MJ kg -1 C -1, ra (3) 70 s m -1 * valor medio diario La Tabla 4 muestra los resultados de la aplicación de los diferentes métodos. A partir de estos datos se puede observar que en promedio la Eq. 1 arroja valores inferiores a los obtenidos con las Eq. 2 y 3; y además, que los valores de la Eq. 2 y 3 en promedio son iguales (4.3 mm d -1 ). También se puede ver claramente que la desviación es mayor al aplicar la Eq. 3 y menor en las restantes. Tabla 4: Valores de evapotranspiración obtenidos en el área de la estación (mm d -1 ). ET o_ts (Eq. 1) LE (Eq. 2) ET o (Eq. 3) 30-Jul Jul Ago Promedio Desviación Las comparaciones realizadas, en la Tabla 4, no sirven para evaluar la Eq. 1 pero si permiten comprobar que el comportamiento es similar al obtenido en la zona de la pampa húmeda Argentina (Rivas y Caselles, 2004). Teniendo en cuenta lo expresado en el párrafo anterior el modelo de ET o_ts permitiría lograr valores a escala de píxel (1 Km 2 ) con un error menor a 1 mm d Conclusiones En este trabajo se ha presentado la aplicación de un modelo sencillo para la estimación de la evapotranspiración de referencia a escala de la CRDS a partir de Ts obtenida desde satélite. Los mapas resultantes de la aplicación permiten conocer la variación espacial de la salida de agua del sistema para diferentes días de otoño, invierno, primavera y verano. 10

11 Se comparó el modelo regional con medidas locales (ecuación de Penman Monteith y balance de energía) y se observo que las diferencias eran mínimas. Por la tendencia mostrada el error del modelo sería similar al logrado por Rivas y Caselles (2005) en la pampa húmeda Argentina. Por último es posible indicar que la metodología utilizada en el presente trabajo puede ser fácilmente aplicable al SAG o a otras zonas con reducida disponibilidad de información. Agradecimiento Los autores desean expresar su agradecimiento al Fondo Guaraní de Universidades (Proyecto N ) por los fondos otorgados para la adquisición de los equipos usados en la investigación y la realización del presente trabajo. Referencias Brutsaert, W., The roughness length for water vapor, sensible heat and other scalars. Journal Atmospheric Science, 32: Coll, C., Caselles, V., A split window algorithm for land surface temperature from advanced very high resolution radiometer data: Validation and algorithm comparison. Journal of Geophysical Research, vol. 102, 14: DeBruin H., Holstag A., A simple parameterization of surface fluxes of surface fluxes of sensible and latent heat during daytime compared with the Penman- Monteith concept. Journal Agricultural and Meteorology, 21: Friedl, M., Forward and inverse modeling of land surface energy balance using surface temperature measurements. Remote Sensing of Environment 79, ckson T, Chenb D., Cosha M., Lia F., Andersonc M., Walthalla C., Doriaswamya P., Hunta E Vegetation water content mapping using Landsat data derived normalized difference water index for corn and soybeans, Remote Sensing of Environment, 92:

12 Monteith, J. L., Evaporation and surface temperature. Quaterly Journal Royal Meteorological Society 107: Nishida, K., Nemani, R. R., Running, S. W., Glassy, J. M An operational remote sensing algorithm of land surface evaporation. Journal of Geophysical Research, 108-D9, 427. Rivas, R., Caselles, V., A simplified equation to estimate spatial reference evaporation from remote sensing based surface temperature and local meteorological data. Remote Sensing of Environment, 93: Rivas, R., Caselles, V., Reference Evapotranspiration in a Pasture of Argentina. In: Recent Research Developments in Thermal Remote Sensing, (Chapter 6), , Research Signpost TC 37/661(2), Fort PO, Trivandrum , Kerala, India. Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., Deering, D. W., Harlan, J. C Monitoring the vernal advancement of retrogradation of natural vegetation, NASA/GSFC, Type III, Final Report, Grenbelt, MD, 371 pp. Sandholt, I., Rasmusen, K., Andersen, J A simple interpretation of the surface temperature / vegetation index space for assessment of surface moisture status, Remote Sensing of Environment, 79: Schirmbeck J Estimativa de evapotranspiracao regional em area de ocorrencia do Sistema Aquifero Guarani-Vale do Rio dos Sinos-RS: Una aplicacao de técnicas de sensoramiento remoto, Sao Leopoldo RS. Tesis de Maestría, Universidade do Vale do Rio dos Sinos UNISINOS, 132 pp. Schirmbeck J., Rivas R., Vives L., Wohl Coelho O Evapotranspiração máxima na bacia do Rio dos Sinos a partir de temperatura de superfície e dados meteorológicos. Actas II Seminario Hispano-Latinoamericano sobre temas actuales de Hidrología Subterránea. Relación aguas superficiales-aguas subterráneas, , Río Cuarto, Córdoba, Argentina. 12