Estimación de evapotranspiración real (ETR) y de evapotranspiración potencial (ETP) en el sudoeste bonaerense (Argentina) a partir de imágenes MODIS

Marini, F.; Santamaría, Mariana; Oricchio, Patricio; Bella, Carlos Marcelo Di; Basualdo, Adriana

doi:10.4995/raet.2017.6743

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“…The theoretical limit of plant photosynthesis is related to potential evapotranspiration (PET) (Katerji and Rana, 2011). Nevertheless, when soil moisture is not enough to meet transpiration and evaporative demands, PET is reduced to AET (Marini et al, 2017).…”

Section: Physical Propertiesmentioning

confidence: 99%

Environmental drivers of fire severity in extreme fire events that affect Mediterranean pine forest ecosystems

García-Llamas

Suárez‐Seoane

Taboada

et al. 2019

Forest Ecology and Management

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The increasing occurrence of large and severe fires in Mediterranean forest ecosystems produces major ecological and socio-economic damage. In this study, we aim to identify the main environmental factors driving fire severity in extreme fire events in Pinus fire prone ecosystems, providing management recommendations for reducing fire effects. The study case was a megafire (11,891 ha) that occurred in a Mediterranean ecosystem dominated by Pinus pinaster Aiton in NW Spain. Fire severity was estimated on the basis of the differenced Normalized Burn Ratio from Landsat 7 ETM +, validated by the field Composite Burn Index. Model predictors included pre-fire vegetation greenness (normalized difference vegetation index and normalized difference water index), pre-fire vegetation structure (canopy cover and vertical complexity estimated from LiDAR), weather conditions (spring cumulative rainfall and mean temperature in August), fire history (fire-free interval) and physical variables (topographic complexity, actual evapotranspiration and water deficit). We applied the Random Forest machine learning algorithm to assess the influence of these environmental factors on fire severity. Models explained 42% of the variance using a parsimonious set of five predictors: NDWI, NDVI, time since the last fire, spring cumulative rainfall, and pre-fire vegetation vertical complexity. The results indicated that fire severity was mostly influenced by pre-fire vegetation greenness. Nevertheless, the effect of pre-fire vegetation greenness was strongly dependent on interactions with the pre-fire vertical structural arrangement of vegetation, fire history and weather conditions (i.e. cumulative rainfall over spring season). Models using only physical variables exhibited a notable association with fire severity. However, results suggested that the control exerted by the physical properties may be partially overcome by the availability and structural characteristics of fuel biomass. Furthermore, our findings highlighted the potential of low-density LiDAR for evaluating fuel structure throughout the coefficient of variation of heights. This study provides relevant keys for decision-making on pre-fire management such as fuel treatment, which help to reduce fire severity.

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Section: Physical Propertiesmentioning

confidence: 99%

Environmental drivers of fire severity in extreme fire events that affect Mediterranean pine forest ecosystems

García-Llamas

Suárez‐Seoane

Taboada

et al. 2019

Forest Ecology and Management

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“…Knipper et al (2017) empleando datos de la misión satelital SMOS, obtienen coeficientes de correlación de 0,63 a 0,83 y valores de RMSE de 1,40 a 3,37 mm d -1 . Marini et al (2017) calcularon ET con productos MODIS en la provincia de Buenos Aires, y obtuvieron un R 2 de 0,69 con respecto a la ET derivada de datos meteorológicos. Más recientemente, Carmona et al (2018) utilizaron datos de satélite CERES y estimaron la ET de referencia para la región Pampeana Argentina, con RMSE de 0,8 a 1,1 mm d -1 .…”

Section: Discusión De Los Resultadosunclassified

“…En la región Pampeana de Argentina el conocimiento de la ET adquiere gran relevancia por ser el área más productiva del país. Recientemente se han publicado estimaciones de ET para esta región utilizando datos satelitales ópticos, solos o junto a datos observados in situ (Carmona y Rivas, 2011;Marini et al, 2017;Carmona et al, 2018). No obstante, los trabajos mencionados no consideran el efecto directo de la HS en el cálculo de ET.…”

Section: Introductionunclassified

Estimación de la evapotranspiración real en zonas de llanura mediante productos de humedad de suelo de la misión SMAP

2018

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Resumen: La evapotranspiración (ET) es un proceso importante en el ciclo hidrológico y en el balance energético de la superficie terrestre. En las últimas décadas, la teledetección ha aportado información muy valiosa a la hora de cuantificar la ET. Sin embargo, recién en los últimos años se han desarrollado metodologías que utilizan datos de sensores pasivos de microondas, como los de la misión "Soil Moisture Active Passive" (SMAP). En este trabajo, se presenta una formulación para determinar la evapotranspiración relativa y ET con datos in situ y de microondas. La metodología se basa en una modificación de la ecuación original de Komatsu (2003) en la que se introdujo un parámetro de calibración que representa el efecto de la velocidad del viento y la vegetación y permite estimar la evapotranspiración relativa. Esta nueva ecuación es utilizada en la relación complementaria de Bouchet junto a la ecuación de Priestley y Taylor, para estimar la ET a escala regional. Los resultados obtenidos fueron comparados con datos observados en el área de Southern Great Plains -USA (SGP), indicando que el nuevo modelo estima la ET con un error medio cuadrático (RMSE) de 0,88 mm d -1 y un coeficiente de determinación (R 2 ) superior a 0,8. El modelo calibrado fue aplicado en un período extremadamente húmedo en la Región Pampeana de Argentina arrojando resultados que se aproximaron a tasas potenciales.Palabras clave: evapotranspiración, humedad de suelo, SMAP, evapotranspiración relativa.Abstract: Evapotranspiration (ET) is an important process in the water cycle and in the land-surface energy balance. Over the last decades, remote sensing has provided valuable information to quantify ET. However, methodologies that use data from microwave passive sensors, such as "Soil Moisture Active Passive" (SMAP) mission, have been recently developed. In this work, a formulation to derive the relative evapotranspiration and ET from in situ and microwave data, is presented. The methodology is based on a modification of the original Komatsu (2003) equation by introducing a calibration parameter to represent the wind speed and vegetation effects and estimate the relative evapotranspiration. This new equation was used on the Bouchet's complementary relationship with the Priestley-Taylor's equation, to estimate ET at regional scales. The results were compared with observed data in the Southern Great Plains -USA (SGP) area, indicating that the new model estimated ET with a root mean square error To cite this article: Walker, E., García, G. A., Venturini, V. A. 2018. Actual evapotranspiration estimation over flat lands using soil moisture products from SMAP mission. Revista de Teledetección, 52, 17-26. https://doi.

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“…La gran variabilidad espacial y temporal de la ETR promovió la búsqueda continua de herramientas confiables y económicas para estimar en tiempo real dicha variable biofísica. En este sentido, los sensores remotos proveen información espectral apropiada y permiten estimar la ETR a distintas escalas temporales y con protocolos estandarizados (e.g., Di Bella et al 2000;Marchesini et al 2014;Marini et al 2017).…”

Section: Introductionunclassified

Actualización del algoritmo de estimación de la evapotranspiración real para el sensor VIIRS-Suomi NPP

Bella

Oricchio²,

Gusmerotti³

et al. 2019

Ecol. Austral

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RESUMEN.Para estudiar, analizar y manejar los agroecosistemas a distintas escalas espaciales y temporales es necesario estimar la evapotranspiración real (ETR). En este trabajo actualizamos los algoritmos de estimación por medio de información espectral del satélite Suomi-NPP; para ello, aplicamos modelos lineales mixtos que consideraron la localidad y el año como factores aleatorios. De esta manera le damos continuidad a los productos de ETR y mejoramos la resolución espacial a ~14 hectáreas.

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Estimación de evapotranspiración real (ETR) y de evapotranspiración potencial (ETP) en el sudoeste bonaerense (Argentina) a partir de imágenes MODIS

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Environmental drivers of fire severity in extreme fire events that affect Mediterranean pine forest ecosystems

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Estimación de la evapotranspiración real en zonas de llanura mediante productos de humedad de suelo de la misión SMAP

Actualización del algoritmo de estimación de la evapotranspiración real para el sensor VIIRS-Suomi NPP

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