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Asimilación selectiva de los datos de humedad del suelo en el modelo de la FAO

Asimilación selectiva de los datos de humedad del suelo en el modelo de la FAOvon Abdelilah El Moutamanni Sie sparen 15% des UVP sparen 15%
Über Asimilación selectiva de los datos de humedad del suelo en el modelo de la FAO

El objetivo de este estudio era mejorar la estimación de la evapotranspiración (ETR) de un sitio triguero situado al este de Marrakech, caracterizado por un clima semiárido. En este contexto, optamos por utilizar el modelo FAO-56, basado en la evapotranspiración de referencia y en coeficientes de cultivo para su estimación, dada su relativa sencillez de aplicación y su popularidad entre los agrónomos para la gestión del riego. Este enfoque permitió mejorar las predicciones al principio de la temporada en ausencia de cubierta vegetal, pero mostró una sobreestimación de la evapotranspiración debido a una sobreestimación del término de evaporación del suelo. Tras identificar criterios sencillos e independientes de los datos de campo, aplicamos las relaciones establecidas para corregir el modelo mediante asimilación de datos. Las predicciones de evapotranspiración del modelo mejoraron significativamente, en torno a un 15% durante los periodos de alta evaporación y un 13% durante los periodos de estrés hídrico. Por último, aplicamos la corrección tanto en periodos de alta evaporación como de estrés hídrico, y el modelo mejoró efectivamente en un 30%.

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  • Sprache:
  • Spanisch
  • ISBN:
  • 9786206123262
  • Einband:
  • Taschenbuch
  • Seitenzahl:
  • 56
  • Veröffentlicht:
  • 24. Juni 2023
  • Abmessungen:
  • 150x4x220 mm.
  • Gewicht:
  • 102 g.
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Beschreibung von Asimilación selectiva de los datos de humedad del suelo en el modelo de la FAO

El objetivo de este estudio era mejorar la estimación de la evapotranspiración (ETR) de un sitio triguero situado al este de Marrakech, caracterizado por un clima semiárido. En este contexto, optamos por utilizar el modelo FAO-56, basado en la evapotranspiración de referencia y en coeficientes de cultivo para su estimación, dada su relativa sencillez de aplicación y su popularidad entre los agrónomos para la gestión del riego. Este enfoque permitió mejorar las predicciones al principio de la temporada en ausencia de cubierta vegetal, pero mostró una sobreestimación de la evapotranspiración debido a una sobreestimación del término de evaporación del suelo. Tras identificar criterios sencillos e independientes de los datos de campo, aplicamos las relaciones establecidas para corregir el modelo mediante asimilación de datos. Las predicciones de evapotranspiración del modelo mejoraron significativamente, en torno a un 15% durante los periodos de alta evaporación y un 13% durante los periodos de estrés hídrico. Por último, aplicamos la corrección tanto en periodos de alta evaporación como de estrés hídrico, y el modelo mejoró efectivamente en un 30%.

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