Desarrollo de un método sustentado en el uso de información de satélite para su aplicación en determinaciones de huella hídrica en cultivos de secano : el caso de la región pampeana Argentina
Authors: Paula Olivera Rodríguez 
Published: October 2023

Para satisfacer la creciente demanda de alimentos, será necesario aumentar la productividad de las tierras de cultivo, junto con la aplicación de nuevas técnicas de preservación y monitoreo del recurso hídrico, a fin de efectivizar su consumo. Por ello, este estudio tiene como objetivo la cuantificación de la HH de cultivos de secano representativos de la Región pampeana mediante datos medidos en parcelas experimentales e imágenes satelitales, dado el limitado uso de la teledetección en la temática. Aplicando metodologías ya estandarizadas, se determinó en campo los volúmenes de huella hídrica verde (HHverde) y gris (HHgris) en cultivo de soja y cebada mediante el uso de datos locales. Estos constituyen los primeros valores de referencia en el sudeste de la región, aplicados posteriormente, en la validación de la información de satélite. Los consumos de HH verde a escala local se situaron en 1644 m3/t y 1012 m3/t en soja y 379 m3/t y 319 m3/t en cebada. La fracción evaporativa (FE) y el rendimiento (Y) resultaron ser los factores determinantes de esta variabilidad entre campañas, siendo Y proporcional a la oferta de agua en el suelo durante la etapa crítica. En referencia a la HH gris asociada al uso de N, se estimó mediante tres enfoques: (E1) enfoque de la fracción de lixiviación/escurrimiento, (E2) enfoque de los excedentes y (E3) enfoque del balance de nitrógeno del suelo. La soja no produjo HH gris debido alas características propias del cultivo y el manejo asociado. En cebada, el E3 estimó un valor de HH gris entre 81 y 285 % mayor que el E1. El E2 fue nulo ya que, metodológicamente, no resultó representativo de la realidad de campo. E3 incorporó la partición del N dentro del agroecosistema, mejorando la precisión de la estimación de la carga contaminante(C) y HH gris. Sin embargo, este enfoque demanda el uso de escalas de análisis local, debido a la especificidad temporal y espacial de los datos de entrada. Por otro lado, HH verde se determinó espacialmente con una resolución espacial de 250 m, estimando la disponibilidad de agua en el suelo a través de la FE y los Y del cultivo a partir de datos del espectro radiómetro de imágenes de resolución moderada (MODIS/Aqua). El indicador varió de 900 m³/t a 1800 m³/ten soja y 400 m³/t a 550 m³/t en cebada. La comparación preliminar del método con las mediciones de campo mostró RMSE=494 m³/ty RMSE=40m³/ten soja y cebada, respectivamente. Los sensores remotos permitieron captar la heterogeneidad espacial del HH verde, resultante de las interacciones entre las características edáficas, climáticas y productivas propias del periodo analizado. El método desarrollado logró estimar la HH verde de manera integral, tras una parametrización del modelo, con mínimos datos de entrada.
In order to meet the growing demand for food, it will be necessary to increase the cropland productivity, together with the application of new techniques for preserving and monitoring water resources, to ensure their effective use. Therefore, this study aims at quantifying the water footprint (HH) of rainfed crops representative of the Pampean Region using data measured in experimental plots and satellite images, dueto the limited use of remote sensing in the subject.Applying standardised methodologies, thegreen (HHverde) and grey water footprint(HHgris) volumes in soybean and barley crops were determined in the field using local data. These constitute the first reference values in the southeast of the region, which wereapplied in the satellite data validation. The local HHverdeconsumptions were 1644 m3/t and 1012 m3/t for soybeanand 379 m3/t and 319 m3/t forbarley. Evaporative fraction(FE) and yield (Y) were determinants of this inter-temporal variability, with Y being proportional to soil water availability during the critical stage. HHgriswas estimatedusing threeapproaches: (E1) leaching/runoff fraction approach, (E2) surplus approach and (E3) soil nitrogen balance approach. Soybean did not produce HHgrisdue to crop characteristics and associated management practices. In barley, E3 estimated a value of HHgrisbetween 81% and 285% higher than E1. E2 was null because it was not methodologically representative of the field reality. E3 incorporated N partitioning within the agroecosystem, improving the accuracy of C and HHgrisestimation. However, this approach requires the use of local analysis scales, due to the temporal and spatial specificity of the input data. Therefore, HHverdewas determined spatially with a spatial resolution of 250 m, estimating the soil water availability through the evaporative fraction and crop yield from Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS/Aqua) data. The indicator ranged from 900 m³/t to 1800 m³/t in soybean and 400 m³/t to 550 m³/t in barley crop. The preliminary comparison of the method with field measurements showed RMSE=494 m³/t and RMSE=40 m³/t in soybean and barley, respectively. Remote sensing made it possible to capture the spatial heterogeneity of HHverde, resulting from interactions between soil, weather and crop production characteristics during the period analysed. The method developed was able to estimate the HHverdeexhaustively, after parameterisation of the model, with a minimum of input data.