Evaluación de la programación del riego de parcelas de cítricos mediante predicciones meteorológicas

Autor: A. Sala, Juan Gabriel Pérez Pérez, J. M. Carricondo Antón, María Amparo Martínez Gimeno, Miguel Ángel Jiménez Bello, Lucia Bonet, Diego Sebastiano Intrigliolo Molina
Přispěvatelé: Asociación Española de Riegos y Drenajes (AERYD)
Rok vydání: 2021
Předmět:
Zdroj: Digital.CSIC. Repositorio Institucional del CSIC
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Repositorio Digital de la Universidad Politécnica de Cartagena
Popis: Trabajo presentado en el XXXVIII Congreso Nacional de Riegos, celebrado en Cartagena (España) del 03 al 05 de noviembre de 2021.
[EN]: To perform an irrigation scheduling more adjusted to water demand, the reference evapotranspiration (ETo) can be estimated, as described in the FAO 56 method, prior to irrigation using meteorological predictions (PM). In this work, the PMs of the Global Forecast System (GFS) and Météo-France have been used. From the Agroclimatic Information System for Irrigation (SIAR) the meteorological data of the study area has been obtained. The objective was to know if the use of different PM improves the irrigation scheduling that is carried out on a regular basis, in addition to determining the best time window (VT) to carry out the irrigation scheduling. The case study corresponds to 307 ha of citrus trees in a Water User Associaion in Picassent (Valencia). A model is proposed based on the simulation of estimation of ETo by PM and this is compared to the management carried out by farmers in the sutdy area. To reduce the uncertainty between PM and measurements made in meteorological stations, the Kalman Filter (FK) has been applied to each PM variable. To calculate soil moisture, a simplified hydrological model has been used where the crop evapotranspiration, effective precipitation and drainage have been taken into account. The relative errors in the estimation of ETo have been obtained for 2 time periods, the first being from April 1 to September 30 and the second throughout the year 2019. As an example, the system that presents the least errors is GFSK (with FK), reducing errors with respect to the ETo calculated through measurements in meteorological stations,¡ when the ETo is estimated weekly with accumulated days for the time of maximum needs from 9.9% to 6.3%. % for 1 and 7 days respectively. The weekly mean error of the ETo using historical data for the same period was 18.8%. When applying the simplified hydrological model to calculate soil moisture, it has been kept above a threshold value of no crop stress for all scenarios. The volume of water drained annually increases by reducing the number of days predicted for all scenarios, this is due to the fact that reducing the VT increases the volume irrigated while maintaining soil moisture close to the target humidity. Irrigation programming based on PM has been compared with one carried out empirically by farmers in the area, obtaining a drainage of 468.6 mm year-1 compared to PM of GFSK at 7 days of VT that presents 55.9 mm year1 for a sandy clay loam soil. The programming VT that avoids a greater loss by deep percolation for a sandy clay loam soil is the 7 days for the PM of GFSK. However, for future studies, the stress integral will be analyzed to determine if the different irrigation schedules affect the water status of the crop.
[ES]: Para realizar una programación del riego más ajustada a la demanda hídrica, se puede estimar la evapotranspiración potencial (ETo), tal como describe el método FAO 56, con anterioridad al riego mediante predicciones meteorológicas (PM). En este trabajo se han utilizado PM del Global Forecast System (GFS) y Météo-France. Del Sistema de Información Agroclimática para el Regadío (SIAR) se ha obtenido los datos meteorológicos de la zona de estudio. El objetivo ha sido conocer si el uso de distintas PM mejora la programación del riego que se realiza de manera habitual, además de determinar la mejor ventana temporal (VT) para realizar la programación de riego. El caso de estudio corresponde a 307 ha de cítricos de una Comunidad de Regantes en Picassent (Valencia). Se propone un modelo basado en la simulación de estimación de la ETo mediante PM y se compara frente a los riegos realizado por los agricultores de la zona de estudio. Para reducir la incertidumbre entre la PM y las mediciones realizadas en estaciones meteorológicas se ha aplicado el Filtro de Kalman (FK) a cada variable de la PM. Para estimar la humedad del suelo se ha utilizado un modelo hidrológico simplificado teniendo en cuenta la evapotranspiración del cultivo, el riego, la precipitación efectiva y el drenaje. Los errores relativos en la estimación de la ETo se han obtenido para 2 periodos temporales, el primero desde el 1 de abril hasta el 30 de septiembre y el segundo durante todo el año 2019. Como ejemplo, el sistema que menores errores presenta es GFSK (con FK), reduciendo los errores respecto de la ETo calculada mediante mediciones en estaciones meteorológicas del 9.9% al 6.3% para 1 y 7 días respectivamente. El error medio semanal de la ETo mediante datos históricos para la misma época fue del 18.8%. Al aplicar el modelo hidrológico simplificado para calcular la humedad del suelo, esta se mantuvo por encima de un valor umbral de no estrés del cultivo para todos los escenarios. El volumen de agua drenado anualmente aumenta al reducir el número de días predichos para todos los escenarios, esto es debido a que al reducir la VT aumenta el volumen regado manteniendo una humedad del suelo próxima a la humedad objetivo. La programación del riego sobre la base de las PM se ha comparado con una llevada a cabo de forma empírica por agricultores de la zona obteniéndose un drenaje de 468.6 mm año-1 frente a las PM de GFSK a 7 días de VT que presenta 55.9 mm año-1 para un suelo franco arenoso arcilloso. La VT de programación que evita una mayor pérdida por percolación profunda para un terreno franco arcillo arenoso es la de 7 días para la PM de GFSK. No obstante, en próximos estudios, se analizará la integral de estrés para determinar si las distintas programaciones de riego afectan al rendimiento del cultivo.
Databáze: OpenAIRE
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