Geoestadística

¿Cuántos sensores de humedad de suelo necesito?

¿Cuántos sensores de humedad necesito? Esta es una pregunta muy frecuente. Afortunadamente, esta es una pregunta que ha sido estudiada por los científicos en los últimos años. Hemos decidido consultar la literatura disponible para dar una respuesta a esta pregunta. Esto es la que hemos aprendido:


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Una de las formas de conocer cuántos sensores de humedad son necesarios para monitorizar una parcela de cultivo, es tomando muestras de suelo y caracterizándolas. Según Loescher et al., 2014 el muestreo de una parcela de cultivo se puede hacer tomando de 4 a 250 muestras de suelo. Por lo tanto, en función de cada parcela de cultivo, va a ser necesario tomar más o menos muestras para determinar cuántos sensores de humedad son necesarios.

A parte de determinar el número de muestras a tomar, hay que tener en cuenta que la variabilidad de la humedad tiene un carácter temporal y espacial.

Variabilidad espacial:

En el dominio del espacio, la variabilidad especial viene determinada por la textura del suelo (Baroni et al., 2013; Vereecken et al. 2014),cantidad y tipo de vegetación (Baroni et al., 2013; Loescher et al., 2014; Tueling & Troch, 2005), topografia (Brocca et al., 2010; Jacobs et al., 2004; Tueling & Troch, 2005), precipitación y otros factores meterológicos (Vereecken et al., 2014), prácticas de manejo del (Bogena et al., 2010; Korres et al., 2015; Vereecken et al., 2014), y propiedades hidráulicas del suelo (García et al., 2014). Cuando se plantea el estudio, hay que tener en cuenta todos estos factores, ya que nos van a determinar la heterogeneidad de la parcela e cultivo.

Variabilidad temporal:

El contenido en agua puede ser muy variable con el tiempo. Este hecho no sorprende mucho ya que se espera que la humedad de suelo varíe con la precipitación, riego, evapotranspiración, dinámica de la vegetación (Wilson et al., 2004). Mientras esto es un concepto fácil de comprender en cualquier parcela, esto puede llegar a ser muy complejo cuando se contempla la interacción de la variabilidad temporal y espacial.

Aunque algunos estudios han encontrado resultados contradictorios (debido principalmente a las diferencias en las escalas espaciales y temporales de muestreo), existe un creciente consenso de que la variabilidad espacio-temporal en el contenido de humedad del suelo se comporta de las siguientes maneras predecibles:

    – La desviación estándar de la humedad del suelo es más bajo en condiciones húmedas y secas extremas y la más alta en condiciones de humedad del suelo intermedios (Famiglietti et al., 2008).
    – Al mismo tiempo, el coeficiente de variación (CV) se relaciona negativamente con la humedad del suelo (Bogena et al, 2010;.. Brocca et al, 2007;. Famiglietti et al, 2008;. Korres et al, 2015). En otras palabras, CV humedad del suelo es más alta en condiciones secas y la más baja en condiciones de humedad.
    – Por último, la distribución de probabilidad de los valores de contenido de humedad del suelo está sesgada negativamente bajo condiciones húmedas y sesgada positivamente bajo condiciones secas (Bogena et al, 2010;.. Famiglietti et al, 2008).
    – Todas las características anteriores parece ser independiente de la escala (véase la Fig. 10 en Famiglietti et al., 2008).


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Ejemplos:

Los siguientes ejemplos utilizan datos simulados para ayudar a ilustrar los efectos de la heterogeneidad espacial y temporal sobre el contenido de humedad del suelo. En el primer ejemplo, hemos simulado contenido de humedad del suelo para el mismo sitio de estudio en condiciones húmedas y secas y se calcularon las funciones de densidad de probabilidad (PDF). En condiciones húmedas (línea azul en la Fig. 1) la desviación estándar era baja y el PDF fue sesgada negativamente. Por el contrario, las condiciones secas como resultado una desviación estándar más grande y un PDF positivamente sesgada. Este ejemplo demuestra que los parámetros que describen los archivos PDF de humedad del suelo no son estáticas, sino que cambian con el tiempo dependiendo de las condiciones de humedad del suelo.


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En el segundo ejemplo, simulamos el contenido de agua del suelo para un solo punto en el tiempo cuando las condiciones no eran ni húmedas o secas. El PDF resultante es bimodal, que indica que hay más de una “población” de contenido de humedad del suelo en el sitio de estudio (Fig. 2). Hay varias razones por las que el contenido de humedad del suelo puede presentar este tipo de distribución multimodal. Puede ser que hay zonas con diferentes texturas del suelo (por ejemplo, más seca de arena y zonas húmedas franco limoso), que el área de estudio incluye la topografía y las laderas adyacentes de baja altitud, o de que el área de estudio tiene cobertura vegetal heterogénea.


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Los dos ejemplos sencillos anteriormente demuestran la naturaleza compleja de la humedad del suelo a través del tiempo y el espacio. Ambos ejemplos sugieren que las estadísticas paramétricas y una hipótesis de normalidad no siempre pueden ser válidos cuando se trabaja con contenido de agua del suelo en condiciones de campo (Brocca et al, 2007;.. Vereecken et al, 2014).

¿Cuántos sensores de humedad son necesarios?

Si su objetivo es determinar el contenido de agua del suelo “verdadero” significa para su área de estudio, a continuación, su método de muestreo se necesita para tener en cuenta las fuentes de variabilidad descritos anteriormente. Si su área de estudio tiene un alivio sustancial topográfico, cubierta de copas heterogénea, y fuerte estacionalidad de las precipitaciones, entonces es probable que va a necesitar sensores ubicados en áreas que representan las principales fuentes de heterogeneidad. Si por el contrario, su sitio de estudio es bastante homogéneo o que simplemente están interesados en el patrón temporal de la humedad del suelo (por ejemplo, para la programación del riego), entonces es probable que pueda salirse con un menor número de sensores de humedad del suelo debido a la autocorrelación temporal de los datos (Brocca et al. 2010; Löscher et al, 2014).

Está claro que el contenido de agua del suelo es altamente dinámico en el tiempo y en el espacio. Es un trabajo intensivo y difícil de capturar todas estas dinámicas utilizando el muestreo in situ, aunque algunas personas optan por seguir este camino. Al igual que muchas otras áreas de la ciencia del medio ambiente, algunos de los más profundo conocimiento en el comportamiento de la humedad del suelo están saliendo de los estudios que utilizan redes de sensores in situ (Bogena et al, 2010;.. Brocca et al, 2010). Creemos que para la mayoría de las aplicaciones, el uso de in-situ, mediciones continuas le proporcionará una comprensión superior del contenido de agua del suelo.

Para un tratamiento más a fondo de este tema, lea los artículos que figuran a continuación. Recomendamos la revisión por Vereecken et al. (2014) como un buen punto de partida.

Proyecto REC (Parte III): Determinación de puntos de medición para medir la humedad del suelo

¡Hola todos!

Continuamos con un nuevo post sobre la evolución de datos de satélite a partir de datos experimentales tomados en campo.

Una de las líneas a seguir por tal de validar el método DISPATCH, es tomar medidas puntuales de la humedad del suelo a distintos puntos de la parcela. Los datos tomados, han sido tratados geoestadísticamente por tal de generar mapas de humedad usando un krigeado simple.

Disposición de los puntos y toma de medidas:

Se ha definido una malla de puntos irregular en toda la parcela de cultivo. Hay dos tipologías de puntos de medidas ya que tienen utilidades distintas:

    – Puntos para determinar la estructura y variabilidad del suelo (del 0 al 27 y del 41 al 67).
    – Puntos de soporte para realizar el krigeado (el resto de puntos).


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La medida de cada uno los puntos se ha realizado utilizando el sensor de Humedad, Conductividad Eléctrica y Temperatura GS3 (Decagon Devices Inc., Pullman, WA, USA) con el lector portátil ProCheck (Decagon devices Inc.).

gs3_prochek

Una vez se han tomado los datos en cada uno de los puntos de medición, se ha utilizado el software de geoestdística SGeMS (v2.5b) para aplicar el método de kriging y obtener un mapa de humedad continuo.

Resultados:

Se han proyectado los datos de Contenido Volumétrico en Agua con el programa SGeMS. En la figura siguiente se puede observar cada uno de los puntos medidos con su valor.


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A continuación, se ha aplicado un krigeado de la zona por tal de obtener un mapa continuo de humedad del suelo en superficie.

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Estos datos, van a ser comparados con los datos proporcionados por el satélite. Antes pero, se tendrá que utilizar un método de upscaling por tal de comparar las mismas escalas de actuación.

Proyecto REC (Parte II): planificación y diseño de la campaña de campo para validar los datos de satélite

¡Hola todos!

Hace pocos días informamos de que LabFerrer participa en un nuevo proyecto de investigación Marie Curie (REC; Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact)

Como ya se ha comentado, el objetivo principal de LabFerrer en este proyecto, es determinar la variabilidad espacial de la humedad del suelo, a escala de parcela de cultivo. Este estudio se ha realizado dentro de un proyecto de Doctorado Industrial titulado VirtualSoil; soil vadose zone hydraulic characterization for wáter, heat and solute movements and other applications.

Situación de la parcela de cultivo experimental:

En anteriores posts se ha comentado que la parcela de cultivo se encuentra en el municipio de la Foradada (La Noguera, Lleida, Catalunya) y que tiene una extensión de unas 7 Ha, aproximadamente. En la siguiente figura se puede observar la situación de la parcela de cultivo.


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En la siguiente imagen se puede observar la parcela de cultivo.

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¿Qué tipo de datos se han tomado para validar las medidas de satélite?

Se ha diseñado una estrategia de medidas y acciones a realizar por tal de poder validar los datos prominentes del satélite des de distintos puntos de vista. Todas las líneas de validación están basadas en tomar medidas experimentales y que después tendrán un tratamiento estadístico. A continuación se especifica el tipo de medidas que se han tomado:

    – Medidas gravimétricas: durante el periodo de 1 mes, se han tomado de forma semanal, medidas puntuales del contenido en agua a distintos puntos de la parcela de cultivo. Los puntos de medición no se han definido aleatoriamente, si no que se ha querido determinar:
    o La estructura del suelo; cómo varia la humedad del suelo con la distancia.
    o Puntos de soporte para el tratado geoestdístico de los datos.

    – Medidas en continuo de sensores de humedad: se instalaron sensores de humedad a distintos puntos y profundidades de la parcela de cultivo. De esta forma se ha podido registrar:
    o La evolución de la dinámica de la humedad del suelo con el tiempo.
    o Distintos comportamientos de la humedad a distintos puntos de la parcela.

    – Anillos de muestra de suelo inalterada: se han determinado las propiedades hidráulicas del suelo a distintos puntos, con el fin de:
    o Determinar las propiedades hidráulicas en toda la parcela.
    o Realizar un modelo hidrológico para crear un suelo virtual.

Una vez se han tomado las medidas necesaria, estas, van a ser tratadas de distintas formas, pero con un único fin. En el siguiente cuadro, se resume, qué acciones se han a realizar con cada una de las medidas tomadas.


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En los próximos días, presentaremos cada una de las líneas de tratamiento de datos experimentales por tal de validar los datos proporcionados por el método DISPATCH.

Un saludo!

Proyecto REC (Parte I): Estimación de la humedad del suelo con satélites

LaLa esencia del proyecto REC:

LabFerrer participa en el proyecto de investigación Marie Curie REC; Root zone soil moisture Estimates at the daily and agricultural parcel scales for Crop irrigation management and water use impact

El objetivo principal del proyecto es usando medidas de distintos satélites, determinar la humedad del suelo a escala de parcela en toda la zona radicular. Los datos de satélite son de fácil accesibilidad i el hecho de poder determinar la humedad en toda la zona radicular, facilitaría el manejo del riego en las parcelas de cultivo. El método tiene varios inconvenientes o puntos a tener en cuenta:

    – Las medidas de satélite son medidas indirectas y hay que validarlas con medidas hechas experimentales e in situ.
    – La escala de actuación y medición de los satélites, es mucho mayor que la escala de variación de la humedad del suelo a escala de parcela. Por lo tanto, hay que aplicar un método de upscaling de los datos.

Medidas de satélite y el método DISPATCH:

Las medidas de satélite provienen de tres satélites distintos:

    -SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity satellite), que es capaz de medir la humedad de suelo en los primeros 5 cm de profundidad con una resolución de 40 km2.

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    -Satélites Aqua y Terra, que ambos tienen un sensor (MODIS), capaz de medir la temperatura del suelo y el NDVI a una resolución de 1 Km2.

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Des de hace poco tiempo, es usado un método de downscaling que disgrega los datos providentes del satélite SMOS, con los datos de los satélites Aqua y Terra. El método es nombrado DISPATCH (Merlin et al., 2013 y su resultado es la humedad del suelo en los primero 5 cm de profundidad, con un 1 km2 de resolución. Por lo tanto, este método es una gran evolución en el mundo de la teledetección ya que mejora la resolución de los datos de humedad de suelo superficial.

LabFerrer en el proyecto:

La humedad en el suelo puede tener una gran variabilidad, esto hace que si se usan los datos resultantes de método DISPATCH, la correlación entre humedad en campo y humedad estimada, no sea muy buena. Por este motivo, LabFerrer tiene como objetivo, dentro del proyecto, determinar la variabilidad espacial de la humedad en campo y compararla con los datos resultantes del método DISPATCH, para de esta forma, validarlo en escala de parcela de cultivo.

La parcela experimental, con 7 Ha de extensión, se encuentra en el municipio de la Foradada (La Noguera, Lleida, Catalunya). La validación del método DISPATCH se realizará usando distintas medidas en campo y usando un modelo hidrológico basado en datos experimentales.

En los próximos días en el blog de hidrología de LabFerrer, se comentará como se ha planificado la campaña de campo en la parcela de cultivo experimental.

Esperamos que esta información sea de su interés y que sigan los próximos posts!

Un saludo!

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