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EVAPOTRANSPIRACIÓN: TÉCNICAS TURBULENTAS Y

SCINTILOMETRÍA PARA DETERMINAR LAS NECESIDADES

DE AGUA EN CULTIVOS

Rodríguez Julio Cesar, Watts T. Christopher, Chehbouni Abdelghani Garatuza-Payan Jaime

Renteria-Martínez María Eugenia.

II Seminario Internacional Uso Racional del agua

Neiva, Colombia, 2011

Metodologías para Evapotranspiración

• Introducción: – Agricultura principal usuario de agua dulce (70-80%). – Poca credibilidad del agricultor en las recomendaciones técnicas, dada los

bajos costos del agua y la alta sensibilidad de algunos cultivos al estrés hídrico.

– Agua recurso escaso en zonas áridas y semiáridas . – Inadecuado control del agua de riego aplicada a los cultivos. – Existen diversas metodologías capaces de estimar evapotranspiración

potencial, de referencia o real en grandes superficies usando sensores remotos, con diversas certidumbre.

– Las técnicas turbulentas y Scintilometría son las metodologías que mejor representan las condiciones planta-suelo, y pueden ser utilizadas para validar estimaciones en grandes áreas.

– Se requiere para los administradores de aproximaciones de volúmenes de agua requeridos por los cultivos para la adecuada planeación hidroagricola.

• Técnicas indirectas: – Métodos de perfiles

• Relación de Bowen

– Método de las varianzas – Métodos de acumulación

• Acumulación de remolinos • Acumulación de remolinos relajada

– Métodos de balance de energía • Evaporación potencial

– Aproximación de Makkink – Aproximación de Hargreaves-Samani – Aproximación de Priestley-Taylor – Aproximación de Penman

• Evaporación actual – Aproximación de Penman-monteith

• Scintilometría

• Técnicas directas:

– Lisimetría

– Correlación turbulenta

ETHGRn

Método Relación de Bowen

150 170 190 210 230 250 270 290 310 330 350 Re

Dia del año

Método de la desviaciones estándar

Método de la varianza

TKCH hpa

Coeficientes calor (Kh)

σT desviación de la temperatura (K), z altura de medición de T, k c. de von Karman (0.41), L l. de Obukhov (m), aT y bT c. empíricas 2.8 y 29.7

c+ c- Fluctuación del elemento en estudio σw, desviación estándar del velocidad vertical del viento b constante (0.627)

Métodos de Acumulación:

acumulación de remolinos relajada:

ccbcw w''

qqbqw w''

222 '' COCObCOw w

TTbTw w''

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400

Hora del día

NwP NwN

0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200 2400

Hora del día

mediaQP

mediaQN

Frec. B H R2 Frec. H-EC (MJ) H-REA (MJ) %

20hz 0.547 0.979 0.988 10min. 6.114 6.104 -0.16

10Hz 0.546 0.981 0.988 10min. 6.114 6.117 0.04

5Hz 0.546 0.980 0.987 10min. 6.114 6.119 0.08

1Hz 0.539 0.989 0.981 10min. 6.114 6.175 1.01

2.5S 0.558 0.959 0.986 30min. 6.331 6.257 -1.06

5S 0.555 0.986 0.977 30min. 6.331 6.326 -1.08

10S 0.534 0.987 0.962 30min. 6.331 6.450 1.89

20S 0.535 0.917 0.860 30min. 6.331 6.259 -1.13

Experimento Matador

Frec. B H R2 Frec. H-EC(MJ)

(MJ) %

10Hz 0.474 0.977 0.972 10min. 13.692 14.709 1.24

5Hz 0.473 0.976 0.972 10min. 13.692 14.697 1.22

1Hz 0.469 0.973 0.968 10min. 13.692 14.689 1.21

2.5S 0.469 0.951 0.957 30min. 14.361 15.411 1.22

5S 0.465 0.948 0.937 30min. 14.361 15.483 1.30

10S 0.445 0.930 0.913 30min. 14.361 15.261 1.04

20S 0.421 0.914 0.906 30min. 14.361 14.862 0.58

Experimento Vid

Frec. B LE R2 Frec.

LE- EC

LE-REA

(MJ) %

10Hz 0.529 0.992 0.954 10min. 5.841 5.926 -1.44

5Hz 0.528 0.993 0.954 10min. 5.841 5.935 -1.58

1Hz 0.525 0.996 0.947 10min. 5.841 5.950 -1.84

2.5S 0.553 0.950 0.956 30min. 6.061 5.905 2.63

5S 0.549 0.942 0.929 30min. 6.061 5.856 3.50

10S 0.527 0.954 0.886 30min. 6.061 5.949 1.88

20S 0.498 0.990 0.861 30min. 6.061 6.107 -0.76

Experimento Uva de Mesa

y = 0.996x

R2 = 0.9472

-50 0 50 100 150 200 250 300 350 400

LE observada

y = 0.9733x

R2 = 0.9682

-150 -100 -50 0 50 100 150 200 250 300 350

H Observada

• Variables: Temperatura y humedad de aire

Radiación neta

Radiación solar

Velocidad de viento

Métodos de balance de energía Evaporación potencial Evaporación actual

Metodologías para Evapotranspiración Aproximación de Makkink

Aproximación de Hargreaves-Samani

Aproximación Priestley-Taylor

Aproximación de Penman

RsTavgETo )78.17(0135.0

RCMakET 408.0_

GRPTET n408.0_

DUGRPET n

)53.01(43.6408.0_ 2

034.01

900408.0

FAOPMET

Aproximación de Penman-monteith

Scintilometría.

El instrumento utilizado para medir el flujo de calor

sensible (H) sobre un superficie a través de esta técnica

se llama Scintilómetro (LAS).

Mide la intensidad de la turbulencia del índice de

refracción del aire, y consiste de un transmisor y un

receptor.

El transmisor emite una señal electromagnética a 0.94

m en una distancia conocida al receptor el cual analiza

la fluctuación de la intensidad de la señal enviada.

XLAS LAS SMS

1233/72210ln Vout

n LDICC

Intensidad de la turbulencia del índice de

refracción del aire puede ser expresado a

través del parámetro de estructura del

índice refractivo (Cn 2).

donde; C=1.12, I irradianza incidente en el receptor,

D apertura del transmisor receptor, L longitud de

Obukhov (m), Vout es el voltaje de salida de

receptor, y Cn2 varia de 10-17 a 10-12 m-2/3.

El parámetro de estructura de la temperatura

CT2 puede ser obtenido a partir de Cn

2222 3.0

γ índice refractivo del aire (7.9.10-7 K Pa-1), Ta

temperatura del aire (K), P presión atmosférica

(Pa), B relación de Bowen.

gdzbCH

es la densidad del aire, Cp calor especifico, b es una

constante (0.57), z longitud de la rugosidad de la

superficie, d altura del desplazamiento de la superficie,

g gravedad de la tierra, T temperatura en K.

Sensor remoto activo (transmisor/receptor)

Mide fluctuaciones en la luz que dependen de flujos de calor,

humedad y presión.

LAS y XLAS usan luz 940 nm y el flujo de calor es dominante

Ventajas: Mediciones medias sobre distancias < 10 km

No hay problemas de distorsión del flujo

Procesamiento sencillo de datos

Poco mantenimiento

Desventajas: Método indirecto

Scintec

Kipp & Zonen

LAS-wag

Micronet

Scintec

Modelo Distancia Altura, Cn2, H

LAS 0.25 - 4.50 km 1.5, No,100

XLAS 4.50 8.00 km 3.0, No, 100

Kipp and Zonen

Medición de flujo de calor (H) sobre una transecto de 4.0 km

EC Algodón EC Trigo EC Garbanzo

1800 m

500 m 500 m 800 m

LAS, Receptor LAS, Transmisor

6.4 m 3 m 3 m 3 m 9 m

Var. meteorológica

Suelo desnudo

Experimental setup

1.5E-13

2E-13 C

0 5E-14 1E-13 1.5E-13 2E-13

Measured Cn2

Cn2_eff Cn2_avg

0 50 100 150 200 250 300 350

Measured path-average H (W/m2)

-50 0 50 100 150 200 250 300 350 Measured path-average LE (W/m2)

Scintec, LAS

BLS 450 (5000m) BLS 900 (5000m) BLS 2000 (10000m)

Requerimientos de potencia

LAS Transmisor Receptor

SINTEC 0.075 a 3.5 A 0.63 A

LAS-K&Z 0.5 A 0.2 A

Solar Panel Potencia (A) Horas insolación P. Diaria (A)

Solar Panel 10 W 0.59 6.5 3.8

Solar Panel 20 W 1.17 6.5 7.6

Solar Panel 30 W 1.67 6.5 10.9

Solar Panel 40 W 2.4 6.5 15.6

Solar Panel 50 W 3.05 6.5 19.8

Solar Panel 65 W 3.75 6.5 24.4

Solar Panel 75 W 4.35 6.5 28.3

Solar Panel 130 W 7.39 6.5 48

Calculo de LE:

HGRnLE

Adquisidores de datos

Mediodía Atardecer Medianoche

Amanecer Mediodía

Estructura de la capa limite Capa de la superficie

Representando el 10%. . En ella los flujos turbulentos presentan una variación menor al 10% en su magnitud. Las pequeñas y rápidas fluctuaciones del viento son dominantes sobre las más grandes y lentas. Espesor desde la superficie de ~50-100m.

Eddy correlation (Correlación Turbulenta)

En flujos turbulentos

se puede definir las

fluctuaciones de una

variable de su valor

promedio según

222 ' COCOCO

Entonces, se puede

obtener el flujo de calor H

y el flujo de vapor E (es

decir, evaporación) de la

correlación de estas

fluctuaciones

TwTwCH p

Normalmente, se toma la media de la velocidad

vertical del viento igual a cero

Ecuaciones como ésta se utilizan en la técnica experimental de correlación turbulenta

ii CwCw1

EC: ET, H

Garbanzo

Papa Cítrico/Maíz

Naranja

Maíz Trigo

Papa/Sorgo

Brócoli/Frijol

Cartamo

Valle del

Yaqui, 07-08 4 km

Valle del Yaqui, México 2007-2008

Instrumentación: Área de influencia de las mediciones (10-50 veces h)

Altura de medición (2 – 5 m) sobre la vegetación

Frecuencia de vientos (vientos dominantes)

Alta frecuencia de medición (fc>10Hz)

Promedio de mediciones (10 – 120 min; 30 min)

00:30 02:30 04:30 06:30 08:30 10:30 12:30 14:30 16:30 18:30 20:30 22:30

Flujo de CO2, Trigo 2008

ene-01 feb-11

mar-18 abr-30

R. Solar

00:00 02:00 04:00 06:00 08:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00 20:00 22:00 00:00

H(post)

Correcciones: Dirección de vientos w temperatura

21-01 04-02 18-02 03-03 17-03 31-03 14-04 28-04 12-05 26-05

Fecha (días)C

Transplante

Inicio de

Cosecha

Retiro

Agribon

y = 0.8189x

R2 = 0.9217

-200 -100 0 100 200 300 400 500 600 700 800

Rn-G (W/m2)

18-ene 02-feb 17-feb 03-mar 18-mar 02-abr 17-abr 02-may 17-may

Fecha (días)

tiva (

T. Aire

H. Relativa

18-01 28-01 07-02 17-02 27-02 08-03 18-03 28-03 07-04 17-04 27-04 07-05 17-05 27-05

Fecha (días)

Valle del Yaqui, México Superficie 255,000 ha Trigo=175,000 ha

0 50 100 150 200 250

Measured ET

Pendiente= 0.996 r2=0.897 RSME=15 W m-2

0.00 0.10 0.20 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

ET = 1.6 (NDVI - 0.1) ETR si NDVI>.1

CV PERLETTE 05, COSTA DE HERMOSILLO

Jan-05 Feb-05 Mar-05 Apr-05 May-05 Jun-05 Jul-05 Aug-05 Sep-05 Oct-05 Nov-05 Dec-05

ET-PM_FAO

Lluvia

148 mm

674 mm

1121 mm

1710 mm

Mes ET (mm) Eto (mm) KC Lluvia (mm) Riego (mm)

Ene 20.9 81.2 0.32 30.6 27.4

Feb 30.6 79.6 0.45 33.6 47.9

Mar 59.7 143.3 0.54 0.3 130.0

Abr 86.7 180.1 0.59 1.3 190.0

May 98.5 201.6 0.59 17.5 114.0

Jun 92.0 219.5 0.49 0.0 155.0

Jul 104.9 222.4 0.53 38.1 170.2

Ago 76.0 185.8 0.57 21.4 67.6

Sep 44.3 156.2 0.29 5.1 66.9

Oct 30.6 112.5 0.23 0.3 103.4

Nov 19.5 72.0 0.19 0.0 10.6

Dic 10.4 56.3 0.10 0.0 38.0

Suma 674.1 1736.1 148.2 1121.0

Uva de mesa , Costa de Hermosillo México, 2005

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

UC acumulados

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000

UC acumulados

H. suelo 30 cm, CV Perlette

H. suelo 120 cm, Predio Don Luis

0 0,08 0,16 0,24 0,32

HU090605 HU121005

Evapotranspiración en Nogal Pecanero

Coeficiente de cultivo de Uva de Mesa

Resumen de mediciones en Costa de Hermosillo México

Estimación de necesidades hídricas Mapa uso de suelo

Datos satelite, serie de tiempo Datos

meteorologicos

Evapotranspiración potencial

de cultivo ETc

( = crop water requirement )

Evapotranspiracion de referencia

Pasto bien regado

Coeficiente Cultivo Kc(t)

Cultivo bien regado optimal agronomic

conditions

(Allen et al. 1998 FAO n°56)

ETc(t) = Kc(t,crop).ETo(t)

ref ETo(t)

methodology : FAO56

NDVI(t)

Kc Mid

Kc ini

Kc end

Kc = f(NDVI)

Series of satellite Images to provide KC values and ETC digital maps for the Jordan Valley.

(Sep – Oct – Nov –Dec)/2002

NDVI: Normalized Difference Vegetation Index

Crop coefficient WHEAT

SOYBEAN

SUNFLOWER

FAO tables +

satellite phenology

Kc = f(NDVI, crop)

NDVINDVI

NDVINDVIEToET

EToKcETETo

RIRcNDVI

NDVI, Kc, ET

• Conclusiones: – Diversas metodologías existentes son capaces de estimar

evapotranspiración potencial, de referencia o real.

– Las técnicas turbulentas y Scintilometría son las metodologías que mejor representan las condiciones planta-suelo.

– La evidencia de campo muestra que el productor independiente del sistema de riego aplica agua de mas.

– Los resultados obtenidos mediante esta técnicas son indispensables para la validación de metodologías que utilizan información remota.

– Los resultados obtenidos combinando mediciones de superficie y satelitales simular adecuadamente el comportamiento de la evapotranspiración en la superficie agrícola y vegetación natural

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