Predicción de la evapotranspiración de referencia mediante NASA-POWER: contraste con estaciones meteorológicas en el sudeste de Córdoba

Autores/as

  • Lucas Gusmerotti Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Universidad Nacional de La Plata, Argentina
  • Natalia Gattinoni Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina
  • Carlos Di Bella Universidad de Buenos Aires, Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET), Argentina https://orcid.org/0000-0001-7044-0931
  • Jorge Mercau Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina https://orcid.org/0000-0001-9670-0316

DOI:

https://doi.org/10.24215/15146774e050

Palabras clave:

datos de reanálisis, Penman-Monteith, aprendizaje automático

Resumen

La cuantificación de la evapotranspiración de referencia (ETo) resulta de utilidad para diferentes aplicaciones. Sin embargo, su estimación está limitada por la carencia de instrumentos y redes de observación terrestres. Actualmente, se dispone de productos satelitales grillados de reanálisis y modelos de aprendizaje automático que surgen como alternativa para estimar variables meteorológicas espacialmente explícitas a escala local y regional. El objetivo de este trabajo fue evaluar la predicción de la ETo mediante el producto NASA-POWER en el sudeste de Córdoba. A partir de la temperatura, humedad, velocidad de viento y radiación solar registradas en estaciones meteorológicas y estimadas por NASA-POWER, se estimó la ETo mediante el modelo Penman-Monteith. Además, se empleó el modelo de aprendizaje automático Extreme Gradient Boosting (XGBoost) para corregir las estimaciones de NASA-POWER necesarias para el cálculo de ETo. Los
resultados mostraron que NASA-POWER estimó la ETo con errores inferiores a 1 mm.día-1 cuando se comparó con la observada en las estaciones. XGBoost mejoró sensiblemente la precisión. A partir del producto NASA-POWER y XGBoost se puede reconstruir la falta de registros meteorológicos en el sudeste de Córdoba y a partir de ello estimar la ETo en forma precisa.

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Publicado

2024-06-05