Diferencia entre datos de humedad del suelo obtenidos mediante sistemas satelitales de microondas y mediciones "in situ"

33-44La humedad del suelo (HS) es una variable hidrológica y climática clave, de interés y aplicación en diversos dominios científicos y operativos. En el ámbito de la meteorología es imprescindible en la inicialización y ajuste de modelos numéricos del tiempo, gravitando decisivamente en el pronóstico de otras variables hidrológicas y climáticas. Existen actualmente diversas fuentes de información de HS, entre las que se destacan aquellas de origen satelital por su amplia cobertura espacial y frecuencia temporal. Los sistemas de microondas se distinguen por su capacidad de brindar información bajo casi todas las condiciones de iluminación solar y nubosidad, lo cual asegura la disponibilidad continua de datos. En este trabajo se recopilan valores de HS provenientes de los sensores/sistemas actualmente accesibles ASCAT, AMSR2 y SMOS, para una zona agrícola de la Provincia de Buenos Aires, Argentina (Latitud 37º09'S; Longitud 59º 42'W), y los correspondientes medidos en el terreno para la misma fecha. Se realizaron mediciones gravimétricas de HS con frecuencia mensual. También se instalaron sondas dieléctricas a 10 cm de profundidad, contando con una serie continua de más de un año de mediciones horarias. Se tabulan y grafican los estadísticos que evidencian las diferencias entre los productos satelitales y las mediciones de campo. Hasta el momento, los mejores resultados se obtuvieron con los productos LPRM y ASCAT (R2 =0,5; RMSE= 7 por ciento). Este análisis contribuirá a la elección de datos más fiables para la caracterización de la variable de estado en modelos hidrológicos y meteorológicos

Soil moisture evaluation over the Argentine Pampas using models satellite estimations and in - situ measurements

Study region: The Pampas region is located in the central-east part of Argentina, and is one of the most productive agricultural regions of the world under rainfed conditions. Study focus: This study aims at examining how different Land Surface Models (LSMs) and satellite estimations reproduce daily surface and root zone soil moisture variability over 8 in-situ observation sites. The ability of the LSMs to detect dry and wet events is also evaluated. New hydrological insights for the region: The surface and root zone soil moisture of the LSMs and the surface soil moisture of the ESA CCI (European Space Agency Climate Change Initiative, hereafter ESA-SM) show in general a good performance against the in-situ measurements. In particular, the BHOA (Balance Hidrológico Operativo para el Agro) shows the best representation of the soil moisture dynamic range and variability, and the GLDAS (Global Land Data Assimilation System)-Noah, ERA-Interim TESSEL (Tiled ECMWF’s Scheme for Surface Exchanges over Land) and Global Drought Observatory (GDO)-LISFLOOD are able to adequately represent the soil moisture anomalies over the Pampas region. In addition to the LSM results, also the ESASM satellite estimated anomalies proved to be valuable. However, the LSMs and the ESA-SM have difficulties in reproducing the soil moisture frequency distributions. Based on this study, it is clear that accurate forcing data and soil parameters are critical to substantially improve the ability of LSMs to detect dry and wet events.Fil: Spennemann, P.C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Servicio Meteorológico Nacional; Argentina Universidad Nacional de Tres de Febrero; ArgentinaFil: Fernández - Long, M.E. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Gattinoni, Natalia N. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Cammalleri, C. European Commission, Joint Research Centre; ItaliaFil: Naumann, G. European Commission, Joint Research Centre; Itali

Validation Strategies for Satellite-Based Soil Moisture Products Over Argentine Pampas

In this paper, an evaluation strategy for twocandidate satellite-derived SM products is presented. In particular, we analyze the performance of two candidate algorithms [soil moisture ocean salinity (SMOS)-based soil moisture (SM) and advanced scatterometer (ASCAT)-based SM] to monitor SM in Pampas Plain. The difficulties associated with commonly used evaluation techniques are addressed, and techniques that do not require ground-based observations are presented. In particular, we introduce comparisons with a land-surface model (GLDAS) and SM anomalies and triple collocation analyses. Then, we discuss the relevance of these analyses in the context of end-users requirements, and propose an extreme events-detection analysis based on anomalies of the standardized precipitation index (SPI) and satellite-based SM anomalies. The results show that: 1) both ASCAT and SMOS spatial anomalies data are able to reproduce the expected SM spatial patterns of the area; 2) both ASCAT and SMOS temporal anomalies are able to follow the measured in situ SM temporal anomalies; and 3) both products were able to monitor large SPI extremes at specific vegetation conditions.Fil: Grings, Francisco Matias. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Bruscantini, Cintia Alicia. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Smucler, Ezequiel. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Carballo, Federico. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Dillon, María Eugenia. Ministerio de Defensa. Secretaria de Planeamiento. Servicio Meteorológico Nacional; ArgentinaFil: Collini, Estela Angela. Ministerio de Defensa. Armada Argentina. Servicio de Hidrografía Naval; ArgentinaFil: Salvia, Maria Mercedes. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; ArgentinaFil: Karszenbaum, Haydee. Consejo Nacional de Investigaciónes Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Astronomía y Física del Espacio. - Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Astronomía y Física del Espacio; Argentin