- Nota principal
Distinguir y diferenciar la demanda, para direccionar la oferta y mejorar la eficiencia en el uso
Departamento de Planificación e Investigación Hídrica
Dirección de Gestión Hídrica
Departamento General de Irrigación
2022
- INTRODUCCIÓN
La determinación del consumo hídrico real es una capacidad de gran utilidad para la evaluación y la planificación en la gestión integrada del recurso agua. El escenario de escasez que afrontamos, evidenciado en los pronósticos de escurrimientos de los principales ríos provinciales que hace más de 10 años ubican los valores por debajo de las medias históricas, hace cada vez más indispensable mejorar el aprovechamiento que hacemos del agua, cuidando que cada fracción tenga un destino conocido y útil.
Una de las herramientas que nos permiten conocer de qué forma se consume el agua es el balance de energía de la superficie terrestre (Land Surface Energy Balance, LSEB). Este modelo permite valorar la fracción de agua que una determinada área evapotranspira a través de la estimación del calor latente, como resultante de los componentes en los que se disgrega la energía irradiante del sol al llegar a la superficie terrestre. Las imágenes satelitales que abarcan el rango del espectro entre 400 y 2500 nm se han usado con este objetivo desde la década de 1990. A través del uso de imágenes satelitales que contienen la información necesaria, y conociendo las variables climáticas reales en el momento de pasada del satélite, se pueden calcular los coeficientes de cultivo (kc) que, afectando los valores de evapotranspiración de referencia (ETo) obtenidos de la misma estación meteorológica, permiten conocer la evapotranspiración real (ETc) para un período determinado.
El modelo aquí utilizado es water, desarrollado por Olmedo et al (2016) y disponible en forma de código en lenguaje R, uno de los más usados para la investigación científica. Este modelo recoge varias de las fórmulas y argumentos propuestos por Allen et al (2007) en el modelo METRIC (Mapping Evapotranspiration at high Resolution with Internalized Calibration), y los combina en un único código que permite llegar al resultado final, automatizando la selección de los píxel ancla para la estimación del flujo de calor a la atmósfera, una de las principales limitaciones del modelo hasta el momento.
De esta manera podemos alcanzar como resultado mapeos de alta resolución de coeficientes de cultivo o evapotranspiración mensual o anual, que pueden ser interpretados como la cantidad de agua que la superficie consumió en ese período de tiempo. Si esta información se cruza con bases de datos tales como unidades administrativas de manejo, parcelarios, o usos del suelo, se puede obtener información de mucha relevancia para la gestión y planificación del recurso hídrico, ya que permite distinguir y diferenciar la demanda existente, dando la oportunidad de direccionar la oferta y mejorar la eficiencia en el uso.
- METODOLOGÍA
El período establecido para el estudio fueron las temporadas agrícolas (de agosto a mayo) 2017/18, 2018/19, 2019/20 y 2020/21, coincidentes con los períodos de disponibilidad de riego superficial, excluyendo los períodos de corta invernal que, de acuerdo al año hidrológico, se establecen en general desde mediados del mes de mayo hasta mediados del mes de agosto.
Se utilizaron imágenes Landsat obtenidas del sitio web de la USGS para la zona de influencia de la región norte de la provincia y para el período establecido. La misión Landsat 8, o Landsat Data Continuity Mission (LDCM), posee instrumentos que sensan datos en el rango térmico del espectro electromagnético, requisito indispensable para realizar el balance de energía a través de las ecuaciones propuestas por Allen y recogidas por Olmedo. La resolución de la imagen es de 30x30 metros, lo que resulta adecuado para un análisis a nivel regional. Como la frecuencia de revisita del satélite es de 16 días, la cantidad de imágenes resulta limitante, con un máximo disponible de 2 imágenes por mes. A esto se suma el descarte de imágenes con nubosidad, lo que imposibilita el análisis correcto. Las fechas de las imágenes utilizadas se detallan en la Tabla 1.
Tabla 1- Orden y fechas de las imágenes L8 utilizadas
|
Nº |
Fecha |
Nº |
Fecha |
Nº |
Fecha |
|
19 |
07/09/2017 |
35 |
31/12/2018 |
51 |
08/04/2020 |
|
20 |
23/09/2017 |
36 |
16/01/2019 |
52 |
10/05/2020 |
|
21 |
09/10/2017 |
37 |
01/02/2019 |
53 |
26/05/2020 |
|
22 |
25/10/2017 |
38 |
17/02/2019 |
57 |
14/08/2020 |
|
23 |
26/11/2017 |
39 |
21/03/2019 |
58 |
15/09/2020 |
|
24 |
12/12/2017 |
40 |
06/04/2019 |
59 |
01/10/2020 |
|
25 |
28/12/2017 |
41 |
12/08/2019 |
60 |
17/10/2020 |
|
26 |
29/01/2018 |
42 |
13/09/2019 |
61 |
18/11/2020 |
|
27 |
14/02/2018 |
43 |
29/09/2019 |
62 |
21/01/2021 |
|
28 |
02/03/2018 |
44 |
31/10/2019 |
64 |
21/01/2021 |
|
29 |
03/04/2018 |
45 |
16/11/2019 |
65 |
06/02/2021 |
|
30 |
19/04/2018 |
46 |
02/12/2019 |
67 |
10/03/2021 |
|
31 |
25/08/2018 |
47 |
03/01/2020 |
68 |
11/04/2021 |
|
32 |
10/09/2018 |
48 |
04/02/2020 |
69 |
27/04/2021 |
|
33 |
29/11/2018 |
49 |
07/03/2020 |
70 |
13/05/2021 |
|
34 |
15/12/2018 |
50 |
23/03/2020 |
71 |
29/05/2021 |
Los datos meteorológicos provienen de la estación Junín, con coordenadas 33° 6'57.50"S y 68°29'4.00"O, a 653 msnm, y perteneciente a la Estación Experimental Agropecuaria regional del INTA. Las variables requeridas, con frecuencia horaria, para ejecutar el modelo son: temperatura media (ºC), humedad relativa (%), velocidad media del viento (m/s), radiación solar (W/m2) y precipitación (mm). Las mismas fueron depuradas para el cálculo de la evapotranspiración de referencia (ETo), realizado a través del programa ETo Calculator (FAO).
Se estableció una zona de influencia de dicha estación meteorológica con criterios variados, que incluyen los rangos de distancia establecidos por los polígonos de Thiessen para las estaciones del Departamento de Contingencias Climáticas (DACC) y las unidades administrativas (Inspecciones de Cauce) de la zona. El área resultante quedó definida por el polígono que se muestra en la Imagen 1, y abarca la zona central de la cuenca, donde se concentra la mayor actividad urbana y productiva. La zona incluye áreas de los departamentos de San Martín, Junín y Rivadavia (la esquina noroeste, sobre margen izquierda del río San Martín, pertenece al departamento de Maipú y no se consideró en este trabajo). Las Inspecciones de Cauce abarcadas en su totalidad fueron: Rama Cruz Bodega y Derivados, Rama Sauce, Hijuelas Directas Canal Matriz San Martín, Canal Matriz Constitución, Rama Sur Alto Verde, Rama Norte Alto Verde, Canal Norte Hijuela Guevara, Canal Chacabuco-Árboles y Canales del Tramo Medio Derivados. También se abarcaron parcialmente las inspecciones: Canal Matriz Reducción, Canal Nuevo Gil, Canal Los Otoyanes, Canales de Medrano, Rama Montecaseros y Rama Chimbas Derivados.
Imagen 1- Área irrigada del Tunuyán Inferior y área de influencia de la estación Junín establecida para el presente trabajo
El paquete water calcula los componentes de la ecuación de balance de energía para obtener el calor latente que es el consumido por la evapotranspiración:
Donde LE es el calor latente, Rn es la radiación neta incidente, G es el flujo de calor al suelo y H es el transporte de calor a la atmósfera. Water posee algoritmos y calibraciones internas para el cálculo de estos componentes, desarrollados en el trabajo de Olmedo. Algunos de los argumentos utilizados fueron:
- alb.coeff =‘Olmedo’: se utilizaron los coeficientes propuestos por Olmedo para el cálculo del albedo
- LAI.method =‘vineyard’: utiliza el método de Johnson (2003) para la estimación del Índice de Área Foliar (LAI) a través de NDVI y SAVI
- LSC.method =‘SC’: utiliza la metodología de Jiménez-Muñoz (2008/2014) para el cálculo de la temperatura superficial del suelo
La función METRIC.EB() del paquete ejecuta el cálculo del calor latente (LE) a partir de los inputs anteriormente mencionados. LE es un estimador del consumo hídrico volcado a la atmósfera para la superficie evaluada (píxel), es decir, de la evapotranspiración actual (ETa) en el momento de pasada del satélite, cercano al mediodía solar. Este valor instantáneo es considerado un buen estimador de la evapotranspiración diaria, por lo que se utiliza para extrapolar el consumo a las 24 horas de ese día, a través de la función ET24(). Como resultado del proceso se obtiene la evapotranspiración diaria (ET24) píxel a píxel en formato raster.
A partir de ese valor y el de la ETo para la estación meteorológica es posible calcular el coeficiente de cultivo (kc) a través de la fórmula:
De esta manera, se puede conocer con bastante exactitud (errores estimados entre el 3% y el 20%) la fracción de la evapotranspiración de referencia que representa el uso consuntivo por parte de la vegetación de una determinada superficie.
Para la estimación de los consumos hídricos en milímetros para toda la temporada se utilizó el cálculo diario de ETo obtenido con ETo Calculator para todo el período deseado, y multiplicándolo por el valor de kc inmediato anterior, a excepción de los primeros días de agosto, para los cuales se usó el valor de kc inmediato posterior. Este enfoque es propuesto en Singh, Ramesh K, et al (2012) que considera un valor de kc fijo entre las fechas disponibles. De esta forma se pueden obtener los consumos hídricos mensuales o anuales para toda la superficie abarcada, en imágenes como la que se muestra en la Imagen 2.
Imagen 2- Evapotranspiración mensual para el mes de mayo de 2018 para la zona de estudio
Como herramienta de análisis de los datos raster obtenidos, se cruzaron con los datos vectoriales de distintos niveles de administración del agua. En primer nivel se utilizaron capas vectoriales de parcelas con derecho de riego. En segunda instancia se utilizaron capas de las Inspecciones de Cauce (IDC), que son el primer nivel de agrupamiento de regantes en torno a una misma infraestructura de riego. De esta forma se obtuvieron los consumos mensuales para cada propiedad e IDC, para el período establecido.
También se realizó un análisis de los datos a través de los distintos usos del suelo. Para ello se utilizó la interpretación visual de usos de suelo (DGI) realizada en el 2015. Esta clasificación de usos distingue entre diferentes tipos de cultivo predominantes en la región, permitiendo una clasificación más exacta. Se considera que para los cultivos permanentes (vid, frutal, olivo, forestal) y otros usos (abandonado antiguo, río) existe poca variación de superficie, frente a otros usos (hortícola, siembra, abandonado reciente, rotación). Esto implica que, para los primeros, la estimación del consumo hídrico será más adecuada que para los segundos.
De esta manera se pudieron extraer los consumos hídricos mensuales (en mm) diferenciados por parcela, tipo de derecho, inspección de cauce y tipo de uso del suelo.
- RESULTADOS
Los valores de evapotranspiración de referencia (ETo) diaria para la estación Junín presentan una mayor oscilación para las temporadas 2017-18 y 2018-19, y se presentan en el Gráfico 1.
Gráfico 1- ETo diaria de la estación Junín para el período considerado
Las temporadas 2019-20 y 2020-21 presentan un comportamiento más uniforme, presentándose valores extremos en diciembre de 2020 y enero de 2021. El mes de mayor ETo acumulada fue diciembre de 2020, con un valor de 217,2 mm.
Tabla 2- ETo mensual de la estación Junín para las temporadas consideradas
|
Mes |
2017-2018 |
2018-2019 |
2019-2020 |
2020-2021 |
|
Agosto |
77,8 |
71,7 |
81,6 |
80,1 |
|
Septiembre |
108,0 |
101,7 |
108,1 |
118,1 |
|
Octubre |
152,3 |
138,3 |
152,4 |
154,0 |
|
Noviembre |
161,6 |
165,4 |
180,3 |
182,8 |
|
Diciembre |
150,5 |
153,3 |
201,1 |
217,2 |
|
Enero |
141,9 |
122,8 |
187,5 |
188,1 |
|
Febrero |
107,1 |
111,6 |
150,3 |
136,5 |
|
Marzo |
111,0 |
105,2 |
133,5 |
118,3 |
|
Abril |
86,3 |
82,6 |
84,6 |
88,5 |
|
Mayo |
51,1 |
50,7 |
70,2 |
55,7 |
Se obtuvieron resultados de evapotranspiración de cultivo para cada temporada analizada, y se extrajeron los valores medios para cada Inspección de Cauce, lo que está representado en la Imagen 3.
La temporada 2017-2018 fue la de menor consumo medio, mientras que la temporada 2018-2019 fue la de mayor evapotranspiración media. Los valores de ETc para cada Inspección, desagregados por temporada, se presentan en la Tabla 3, en donde se discrimina la superficie de la inspección abarcada en el área de análisis. Los valores bajos medios pueden deberse a la variabilidad de la superficie irrigada en cada temporada, principalmente la correspondiente a cultivos anuales o parcelas abandonadas. También pueden ser causante de estas diferencias las variaciones en la distribución de agua de riego superficial y, en menor medida, la distribución geográfica de las precipitaciones.
Imagen SEQ Imagen \* ARABIC 3- Evapotranspiración de cultivo anual medio por inspección de cauce
Tabla 3- Evapotranspiración media anual por Inspección de Cauce (extensión total o parcial)
|
Inspección de Cauce |
Superficie abarcada |
17-18 |
18-19 |
19-20 |
20-21 |
Media |
|
Rama Cruz Bodega Derivados |
100% |
756,2 |
808,7 |
830,1 |
854,0 |
812,3 |
|
Rama Sauce |
100% |
796,9 |
857,1 |
889,5 |
874,6 |
854,5 |
|
Hijuelas Directas Canal San Martín |
100% |
764,9 |
829,7 |
866,3 |
851,3 |
828,1 |
|
Canal Matriz Constitución |
100% |
747,4 |
829,0 |
815,4 |
788,5 |
795,1 |
|
Canal Chacabuco Árboles |
100% |
768,4 |
803,2 |
829,3 |
780,5 |
795,4 |
|
Canales del Tramo Medio Derivados |
100% |
790,0 |
839,6 |
848,9 |
794,3 |
818,2 |
|
Rama Sur Alto Verde |
100% |
722,4 |
806,7 |
722,7 |
722,8 |
743,7 |
|
Rama Norte Alto Verde |
100% |
710,9 |
797,4 |
743,3 |
748,1 |
749,9 |
|
Canal Norte Hijuela Guevara |
100% |
689,9 |
775,5 |
731,3 |
717,0 |
728,4 |
|
Canal Los Otoyanes |
74% |
765,5 |
893,3 |
810,1 |
718,4 |
796,8 |
|
Canales de Medrano Derivados |
70% |
797,8 |
819,2 |
871,8 |
831,4 |
830,1 |
|
Rama Montecaseros |
45% |
681,8 |
730,2 |
735,4 |
773,8 |
730,3 |
|
Rama Chimbas Derivados |
36% |
686,1 |
724,1 |
762,7 |
770,4 |
735,8 |
|
Canal Matriz Reducción |
28% |
767,9 |
781,1 |
793,5 |
736,9 |
769,9 |
|
Canal Nuevo Gil |
2% |
813,9 |
880,5 |
829,2 |
792,4 |
829,0 |
El mismo procedimiento se realizó para la obtención de los consumos hídricos por parcela. El resultado se observa en la Imagen 4. En este caso y con el objeto de simplificar el análisis, se descartaron las parcelas menores a 0,25 ha, y aquellas ubicadas en los radios urbanos (Palmira, San Martín, Junín, Rivadavia y Barriales). Si bien este análisis nos brinda un mayor nivel de detalle en cuanto a la distribución del recurso hídrico (superficial, subterráneo y pluvial) en el territorio, es difícil obtener conclusiones a nivel de predio, ya que dentro de una misma finca o propiedad suelen existir diferentes usos del suelo, con su respectiva diferencia en el uso consuntivo del agua.
Imagen SEQ Imagen \* ARABIC 4- Evapotranspiración de cultivo anual medio por parcela
Sin embargo, se puede observar que, en términos generales, el consumo hídrico es mayor en las parcelas ubicadas más cercanas a la red primaria de riego y a la cabecera de dicha red (dique Benegas). Las parcelas ubicadas en la margen derecha del río Tunuyán y hacia los bordes norte y este de la cuenca presentan menores evapotranspiraciones en promedio. También se observa este fenómeno en parcelas de gran tamaño, aunque esto puede deberse a la coexistencia, dentro de las mismas, de áreas cultivadas con áreas incultas (o irrigadas con no irrigadas). Estas últimas, al tener bajos valores de evapotranspiración, bajan el valor medio de la finca o propiedad.
De la misma forma se cruzaron los datos con el mapa de usos del suelo elaborado en 2015 a través de interpretación visual, en donde se clasificó el uso del suelo mediante observación de imágenes disponibles en Google Earth, utilizando como base el plano catastral de la zona. Este estudio contó con validación a campo y elaboración de matriz de confusión para estimar la confiabilidad de los datos, con buenos resultados para los objetivos de estudio a nivel regional. Las categorías de usos del suelo utilizadas en dicha interpretación se describen en la Tabla 4.
Tabla 4- Categorías de usos del suelo por interpretación visual
|
Uso del suelo |
Descripción |
|
Abandonado antiguo |
Áreas sistematizadas con 5 años o más sin actividad agrícola |
|
Abandonado reciente |
Áreas sistematizadas con menos de 5 años sin actividad agrícola |
|
Asociación |
Cultivos agrícolas asociados (generalmente vid y olivo) |
|
Forestal |
Para determinar la demanda dentro del balance hídrico se toma como especie de referencia al álamo |
|
Hortaliza |
Para determinar la demanda dentro del balance hídrico se toma como especie de referencia el tomate |
|
Frutal |
Para determinar la demanda dentro del balance hídrico se toma como especie de referencia el durazno |
|
Olivo |
Por su diferente demanda con respecto a otros frutales y la superficie cultivada es que se lo coloca en una categoría diferente |
|
Siembra |
Para determinar la demanda dentro del balance hídrico se toma como especie de referencia el ajo |
|
Vid |
No se distingue por sistema de conducción (espaldero o parral) |
|
Antropizado |
Superficies urbanizadas, impermeabilizadas y represas |
|
Vegetación natural |
Vegetación xerófila natural de la provincia de Mendoza, la cual forma parte de la provincia fitogeográfica del monte |
Si bien la información disponible es anterior a las temporadas analizadas en el presente trabajo, la variación de las superficies de cultivos perennes (frutales, vid, olivo y forestales) o de campos incultos (vegetación natural) suele ser muy baja, por lo que el análisis acá presentado se enfoca en dichos usos, cuya información se considera más válida. Así mismo, se descartaron los polígonos con uso antropizado, ya que la dinámica evaporativa de dichas superficies es muy distinta a la del suelo cultivado o inculto, afectando los valores medios.
Imagen 6- Imagen de evapotranspiración por tipo de uso de suelo para la temporada 2020-2021
El resultado es un mapa que permite mejorar la calidad de la información resultante, pues la ETc depende en gran medida del tipo de uso que se haga de la superficie considerada (tipo de cobertura vegetal). Un ejemplo se muestra en la Imagen 6, en la que las parcelas de color azul oscuro representan un mayor consumo hídrico y las parcelas amarillas un menor consumo.
En el Gráfico 2 se observan los valores de ETc medios mensuales para cuatro usos agrícolas del suelo más representativos y para la vegetación natural. La dinámica de las cuatro temporadas evaluadas ha sido muy distinta y depende fuertemente del comportamiento climático expresado en el cálculo de la evapotranspiración de referencia (ETo).
Gráfico SEQ Gráfico \* ARABIC 2- Evapotranspiración media mensual para distintos usos del suelo
Los valores medios por temporada para cada tipo de uso, y ponderados por la superficie, se muestran en la Tabla 5. Los usos de mayor consumo medio (descartando el uso “río”) son los de árboles de mayor porte: forestales (837 mm), olivo (821 mm) y frutales (816 mm). Le sigue la vid, con 804 mm en promedio. Los usos relativos a cultivos herbáceos anuales o perennes (pastura, hortaliza y siembra) presentan valores anuales que oscilan entre los 680 y los 785 mm, aunque esta variabilidad puede deberse al cambio de uso de dichas zonas. Por último, los menores consumos medios se observan en los usos relacionados a áreas no cultivadas: abandonado antiguo (706 mm), abandonado reciente (683 mm) y vegetación natural (666 mm).
Tabla 5- Superficie y evapotranspiración media para las categorías de uso del suelo
|
Uso del suelo |
Superficie (ha) |
Evapotranspiración media (mm) |
||||
|
17-18 |
18-19 |
19-20 |
20-21 |
Promedio |
||
|
Río |
20,4 |
853,5 |
957,4 |
905,6 |
786,2 |
875,7 |
|
Forestal |
441,7 |
795,4 |
860,6 |
852 |
839,3 |
836,8 |
|
Olivo |
2.771,3 |
793,6 |
833 |
836,2 |
821,2 |
821,0 |
|
Frutal |
5.352,4 |
785,3 |
846,2 |
816 |
815,5 |
815,8 |
|
Vid |
32.589,3 |
761,6 |
837,2 |
811,2 |
805,1 |
803,8 |
|
Asociación |
1.322,9 |
752,4 |
790,7 |
793,4 |
765 |
775,4 |
|
Pastura |
33,2 |
705,4 |
718,5 |
785,1 |
831,8 |
760,2 |
|
Hortaliza |
1.218,4 |
710,4 |
758,5 |
782,1 |
774,0 |
756,3 |
|
Siembra |
1.620,9 |
680,2 |
718,9 |
733,4 |
744,6 |
719,3 |
|
Abandonado antiguo |
12.495,7 |
668,3 |
719 |
726,7 |
707,8 |
705,5 |
|
Abandonado reciente |
8.751,9 |
652,7 |
701,1 |
696,4 |
682,7 |
683,2 |
|
Vegetación natural |
16.773,7 |
642,4 |
705,1 |
682,3 |
634,8 |
666,2 |
|
TOTAL |
83.391,6 |
712,5 |
775,0 |
759,7 |
742,5 |
747,4 |
Al sumar las superficies de los usos de suelos de cultivos permanentes más representativos (vid, frutal y olivo), agrupados por categorías de acuerdo a su evapotranspiración media, vemos que el comportamiento del consumo hídrico presenta una distribución normal para los tres casos, con un leve sesgo hacia las categorías de menor consumo (Gráfico 3). La mayor parte de la superficie evapora entre 800 y 900 mm para estos tres usos.
Gráfico 3- Distribución de las superficies por categorías de ETc para los tres usos agrícolas principales
Gráfico 4- Volumen total anual medio (hm3) por tipo de uso de suelo agrícola
En términos de volumen de agua consumida, se evidencia la preponderancia del consumo por parte de la vid, con 2.619 hm3 anuales para el área considerada. El resto de los volúmenes para los usos agrícolas se muestran en el Gráfico 4. El volumen total anual medio para toda la superficie es de 6.233 hm3/año, mientras que si solo se consideran los usos agrícolas, ese volumen es de 3.634 hm3/año.
- CONCLUSIONES
La resolución de las imágenes satelitales resulta adecuada para los objetivos de los trabajos regionales encarados por el DGI; una mayor resolución, como la de las imágenes Sentinel, significaría el manejo de grandes bases de datos, lo que a su vez implicaría la necesidad de una mayor capacidad de procesamiento. Esto no redundaría en una mejor calidad de la información para el nivel de análisis que requiere el DGI.
La resolución temporal, sin embargo, no resulta adecuada para observar el comportamiento de la ETc mes a mes a lo largo de una temporada. El descarte de imágenes por nubosidad deja pocas disponibles para el cálculo de los correspondientes coeficientes de cultivo. Al haber, como máximo, dos imágenes por mes, el análisis de la evapotranspiración se vuelve más dependiente de las condiciones climáticas específicas del momento de pasada del satélite, que pueden perder representatividad. Para esta situación sí resultaría más útil el uso de satélites de mayor frecuencia de pasada.
Aun así, los resultados indican, a priori, una importante correlación entre los usos de suelo interpretados y el valor de ETc acumulada por temporada, por lo que el efecto de la escasez de imágenes mes a mes se compensa al obtener el valor anual. Este valor puede ser útil para analizar la demanda diferenciada que existe para distintos usos del suelo y cultivos, y mejorar la planificación en la distribución y erogación de agua.
El comportamiento mensual de las ETc está muy correlacionado con los datos de ETo obtenidos de la estación meteorológica, por lo que resulta crucial que estos datos resulten confiables. Debe profundizarse el análisis de los valores de ETc para superficies abandonadas o con vegetación natural (no irrigados), que no se corresponden con los valores de precipitación (única fuente de agua) para la zona.
La metodología aplicada ha demostrado robustez en los resultados, y permite cierta agilidad para el procesamiento de las imágenes una vez instalada la capacidad técnica para entender los mecanismos de cálculo básicos utilizados en water. Esto permitiría un seguimiento relativamente frecuente de las ETc para diferentes cuencas y áreas de interés.
La publicidad de los resultados en plataformas web puede ayudar a los diferentes usuarios del agua y a la población en general a identificar los requerimientos hídricos.
Autores:
Ing. agron. Julieta Ferrer y Tomás Martín