Tecnología y ciencias del agua (Nov 2022)

Comparación de estimaciones de modelos de evaporación REEM y EEFlux en cuerpos de agua someros. Caso: laguna de Bustillos, Chihuahua, México

  • Hugo Rojas-Villalobos,
  • Zohrab Samani,
  • Christopher Brown,
  • Luis Alatorre-Cejudo,
  • Blair Stringam,
  • Víctor Salas-Aguilar

DOI
https://doi.org/10.24850/j-tyca-13-06-05
Journal volume & issue
Vol. 13, no. 6
pp. 209 – 248

Abstract

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La evaporación de cuerpos de agua (E) dentro de cuencas endorreicas en áreas semiáridas es un factor crítico para la determinación del balance hídrico. Mediciones precisas de E pueden proporcionar información valiosa para gestionar recursos hídricos de forma sustentable ante los escenarios de cambio climático. Sin embargo, la evaporación puede estimarse a través de métodos tan eficientes como la ecuación simplificada de Penman (S-Penman) utilizando variables de estaciones agroclimáticas, como la velocidad del viento, la radiación neta, la humedad relativa y la temperatura del aire, que tienen una variabilidad espacio-temporal. Dentro de los modelos de evaporación basados ​​en sensores remotos (RS) se encuentra el modelo de balance de energía de superficie (SEB), que se ha aplicado a diferentes metodologías y extiende las mediciones de evapotranspiración (ET) a nivel regional. Las metodologías basadas en SEB utilizan principios físicos con requisitos mínimos de datos climáticos para estimar ET. Este artículo compara dos metodologías que estiman la evaporación utilizando RS: el modelo de estimación de evapotranspiración regional (REEM) y el flujo de evapotranspiración earth engine (EEFlux). La comparación de mediciones de ET obtenidas de REEM y EEFlux para siete escenas Landsat OLI en el ciclo agrícola de abril a septiembre de 2019 comparadas contra S-Penman mostró que REEM tuvo un mejor desempeño (d = 94 %) que el EEFlux (d = 68 %) para el periodo indicado. Aunque la comparación de REEM y EEFlux muestra mediciones precisas de E (REEM), es necesario mejorar los datos meteorológicos cuadriculados (EEFlux) aumentando la escala utilizando información local.