ESTIMACION DE LOS DIAS GRADO ANUALES USANDO DATOS AVHRR-NOAA RESUMEN

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1 ESTIMACION DE LOS DIAS GRADO ANUALES USANDO DATOS AVHRR-NOAA Morales, Luis (1), Fernando Santibañez, Juan Carlos Parra y Alfonso Llancaqueo (2) (1) Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales, Universidad de Chile (2) Departamento de Ciencias Físicas, Universidad de la Frontera RESUMEN La estimación de este parámetro resulta de vital importancia en la introducción de especies vegetales en nuevas zonas agrícolas, ya que cada especie vegetal tiene un requerimiento de integral térmica. Este trabajo presenta una metodología para estimar la disponibilidad de calor, a partir de imágenes provenientes del sensor AVHRR de los satélites meteorológicos NOAA. Esta se basa en la determinación del campo de temperaturas medias para los meses de enero y julio. Posteriomente mediante una simulación son generadas las temperaturas medias diarias. Con esto se estimó la integral térmica usando una temperatura umbral de 10 C. Esta metodología fue aplicada para el caso de la IX Región de Chile y datos del año INTRODUCCION La integral térmica corresponde a un índice de disponibilidad de calor para el desarrollo y maduración de especies vegetales. Una especie madura precozmente en aquellos lugares con la mayor integral térmica. Operacionalmente, se define como la acumulación térmica sobre un umbral determinado, el cual varía según la especie vegetal, estado fisiológico y fenológico. Para estimar la acumulación térmica diaria, se obtiene la diferencia entre la temperatura media diaria y la temperatura umbral. Cada grado de diferencia sobre la temperatura umbral corresponde a un día grado. Estos se acumulan diariamente obteniéndose una acumulación anual. Este parámetro se estima de la siguiente forma tf DGA = T(t) - Tu dt (1) ti donde DGA corresponde a los día grado anuales acumulados (días grado), T(t) es la temperatura media diaria en el día t, Tu es la temperatura umbral (5 o 10 C) y t el tiempo medido en días julianos. RESULTADOS Y DISCUSION

2 La estimación de la disponibilidad de calor para especies vegetales fue realizada a partir de imágenes provenientes del sensor AVHRR de los satélites meteorológicos NOAA. La metodología fue aplicada a la IX Región de Chile para el año 1996, y se basa en la determinación del campo de temperaturas medias para los meses de enero y julio. Para estimar las temperaturas medias diarias, se procedió a determinar las temperaturas extremas diarias para los meses mencionados. Para esto, se seleccionaron imágenes del satélite meteorológico NOAA, escogiendo aquellas libres de nubosidad y deformación. Se eligió la hora de pasada del satélite entre las 7-8 h A.M. y de h P.M., debido a la cercanía de la hora en que se producen las temperaturas extremas. En total se contó con 7 imágenes del mes de enero y 4 de julio. A partir de ellas se calcularon las temperaturas medias diarias para estos meses ( Morales et al, 1998). TEMPERATURA DE SUPERFICIE Para obtener la temperatura de la superficie terrestre desde datos de satélite, es necesario corregir las perturbaciones introducidas por la absorción y emisión de los componentes atmosféricos (pricipalmente CO2 y vapor de agua) y la emisividad que modifica la radiancia emitida por la superficie. Para llevar a cabo este objetivo se propone una ecuación del tipo split-window (Coll et al, 1991), ya que es de fácil implementación para realizar este tipo de correcciones. Este método se basa en la absorción y emisión diferencial del vapor de agua en dos canales adyacentes dentro de la ventana atmosférica m (canales 4 y 5 del sensor AVHRR/NOAA). La radiancia emitida por la superficie y la que llega al sensor del satélite están relacionadas a través de la ecuación de transferencia radiativa (Chrandrasekhar, 1960). Suponiendo la atmósfera sin nubes ni aerosoles, la intensidad de la radiación que en una longitud de onda llega al sensor de un satélite situado a una altura h, I (h), puede ser expresada como h I (h) = I (0) (, h, 0 ) + B (T Z ) (, h, z ) dz (1) 0 z donde I (0) es la radiación a nivel de superficie, (, h, z ) es la transmisividad de la atmósfera desde la altura h a la altura z para un camino recorrido con un ángulo zenital y B (T Z ) es la función de radiación de Planck a la temperatura T Z ( Temperatura de la atmósfera en el estrato situado a la altitud z ). El primer sumando de la ecuación (1) representa la fracción de la radiación que, procedente del suelo, es transmitida por la atmósfera. El segundo sumando es la radiación emitida por la atmósfera hacia el satélite. Si suponemos que la reflección es del tipo lambertiana, se tiene que I (0) = B (T 0 ) + ( 1 - ) R (Hem) (2)

3 donde T 0 es la temperatura real de la superficie y R (Hem) es el valor hemisférico de la radiancia emitida por la atmósfera hacia la superficie. SPLIT WINDOW PARA LA SUPERFICIE TERRESTRE La transferencia de la radiación a través de la atmósfera está determinada por las ecuaciones (1) y (2). Suponiendo que la superficie es un cuerpo negro, la diferencia entre la temperatura real en superficie (T) y la observada en un canal i del satélite (Ti) es (Coll et al., 1994) T - Ti = ( T - Ta ) [ 1 - i( ) ] (3) donde i ( ) es la transmisividad atmosférica en el canal i. Utilizando conjuntamente los canales 4 y 5 de AVHRR/NOAA en la ecuación (3), es posible eliminar Ta (Suponiendo que la temperatura radiativa de la atmósfera es la misma en los dos canales). Con las premisas anteriores y considerando además la hipótesis de la linealidad de la emisividad con la temperatura superficial, se obtiene la ecuación de split-window T = T4 + A ( T4 - T5 ) + B (4) donde T es la temperatura de superficie, T 4 - T 5 son las temperaturas de brillo en los canales 4 y 5 de AVHRR/NOAA respectivamente. El coeficiente A corrige el efecto de emisión y absorción atmosférica, especialmente el del vapor de agua. Debido a las características de la absorción del vapor de agua en el ancho de banda espectral de los canales 4 y 5, la diferencia T4 - T5 es mayor a medida que aumenta la humedad atmosférica. Por otra parte, B corrige el efecto de la emisividad de superficie en la ecuación anterior. En este caso B está escrito en términos de la emisividad media de la superficie en la banda m. Para estimar los valores de A y B en la ecuación de split-window se considera que, según la ecuación (4), la representación gráfica de (Ts - T4) frente a (T4 - T5), corresponde a una línea recta de pendiente A e intercepto B. Para un conjunto variado de condiciones atmosféricas, es posible calcular A y B mediante una regresión lineal. Esto conduce a la obtención de valores medios de los coeficientes A y B, los cuales serán válidos para condiciones atmosféricas locales. Los coeficientes A y B calculados por diferentes investigadores utilizando este método, presentan una elevada dispersión (Sobrino et al., 1991; Coll et al., 1992), derivada de la dependencia local de los coeficientes. En nuestro caso, para estimar los valores de A y B, utilizamos 6 imágenes del satélite NOAA de la Región Metropolitana en el período Mayo - Agosto de A partir de las cuales se determinó la temperatura de brillo de los canales 4 y 5. Además del índice de vegetación se estimó la emisividad media (Morales y Santibañez, 1996). Simultáneamente se midió temperatura standard (1,5 m) y de suelo (5 cm de profundidad) para un punto patrón dentro de la Región, correspondiente a la Estación meteorológica Antumapu, dependiente de la Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales de la Universidad de Chile. Con estos datos se realizó una

4 regresión lineal para estimar los valores de A y B, obteniéndose la ecuación de split-window T = T ( T4 - T5 ) donde el coeficiente A, encontrado para el área de estudio y válido para los meses de invierno, es similar al encontrado por otros autores (Francois C., 1996). Se debe recordar que este coeficiente depende de las condiciones atmosféricas locales. La diferencia es que el valor encontrado para el coeficiente B, que se asocia a la emisividad de superficie, es más alto que la media obtenida por otros autores. Esta diferencia puede corresponder a la variabilidad espacial de la vegetación en la zona, asociado a emisividades en el rango La razón física de la discrepancia entre diferentes autores, radica en la amplia variedad de condiciones climáticas y superficiales encontradas en la superficie terrestre. Además un factor importante de diferenciación, es la naturaleza estadística de estos coeficientes. DIAS GRADOS ANUALES Posteriormente, se procedió a implementar una rutina que calculara la integral (1) en forma numérica, para esto se simularon las temperaturas medias diarias mediante la ecuación (Santibañez F., 1993) T(i) = <TM> Seno [ ( i + )] ( TM - Tn ) + e (5) donde i es el día juliano, es el defase respecto al 1 de enero (75 ), T(i) es la temperatura media del día i, TM es la temperatura media del mes más cálido (enero), Tm es la temperatura media del mes más frío (julio) y e es el error del ajuste. Finalmente, la integral es calculada mediante el método trapezoidal. Los resultados de este cálculo se muestran el la figura 1, donde se aprecia que la depresión intermedia evidencia mayor integral térmica, y hacia mar y cordillera los valores disminuyen. Los valores climatológicos (Santibañez F. y J. Uribe, 1993), para la depresión intermedia cerca de Angol, son del orden de 1500 días-grado. Se observa que en el año 1996 este valor aumentó en un 33%, hasta los -39 (Loncoche). Hacia el sur los valores oscilan en 1200 días grado, sin variación respecto de los valores climatológicos. Los valores hacia la costa se conservaron respecto de los climáticos. Debido a que existe una estrecha relación entre fenología y acumulación de días grado, de tal forma que la manifestación de una fase fenológica determinada se obtendrá cuando se alcance la suma térmica requerida en esa etapa. En este sentido la metodología analizada resulta interesante, ya que permite estimar la integral térmica en forma aceptable. Conocer este parámetro resulta de vital importancia, especialmente en la introducción de especies vegetales en nuevas zonas agrícolas, ya que cada especie vegetal tiene un requerimiento de integral

5 Fig 1.- Días grado anuales estimados para la IX Región, Chile. térmica característico. Análisis de este tipo permiten el monitoreo temporal de variables agrometeorológicas, importantes para la actividad agrícola. Además de acumular registros con una resolución espacial de 1km, lo que implica una mayor precisión en la confección de cartografía agroclimática. REFERENCIAS Coll, C., V. Caselles y J. Sobrino, Anales de Física 88, 120 (1992). Coll, C., V. Caselles, J. Sobrino y E. Valor, Int. J. Remote Sensing 15, 105 (1994) Chandrassekhar, S., Radiative transfer. New York, Dover Publications, (1960). Francois C. and C. Ottlé, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing 34, 457 (1996). Llancaqueo H. y P. Acevedo, Actas VI Simposio de Física Experimental y Aplicada, 56 (1996). Morales, L. y F. Santibañez, Actas VI Simposio Nac. de Física Experimental y Aplicada, 84 (1996). Morales, L., F. Santibañez y Juan Carlos Parra, Actas VII Simposio Nac. de Física Experimental y Aplicada, (1998). Santibañez F. y J. Uribe, Atlas Agroclimático de Chile (1993). Torres E., Agrometeorología, 150 (1983)

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