Assessment of the soil water content in the Pampas region using SWAT

La región Pampeana ha experimentado recientemente una expansión de la agricultura hacia ambientes más frágiles, que se ha asociado con un aumento en la frecuencia de las sequías que afectan a toda la región. En el presente estudio, se obtuvo un registro a largo plazo de la humedad del suelo (SWC) m...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Havrylenko, Sofí­a Beatriz, Bodoque del Pozo, José María, Srinivasan, R., Zucarelli, G.V., Mercuri, Pablo Alberto
Formato: Artículo
Lenguaje:Inglés
Publicado: 2017
Materias:
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/20.500.12123/1549
http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0341816215301260
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description La región Pampeana ha experimentado recientemente una expansión de la agricultura hacia ambientes más frágiles, que se ha asociado con un aumento en la frecuencia de las sequías que afectan a toda la región. En el presente estudio, se obtuvo un registro a largo plazo de la humedad del suelo (SWC) mediante un modelo de Water Assessment Tool (SWAT) La tierra y, por primera vez en la Argentina. La fiabilidad de este modelo se contrasta con la variación temporal del índice Standard Precipitación (SPI) y el Índice de Diferencia Normalizada de Vegetación (NDVI) para caracterizar los episodios de sequía. También se calculó la correlación entre la anomalía SWC (ASWC) y SPI, así como la correlación entre el NDVI anomalía (aNDVI) y SPI. El rendimiento del modelo fue razonablemente satisfactoria. La calibración del modelo mostró coeficiente de determinación (R2) y los valores de coeficiente de Nash-Sutcliffe (NS) de 0,70 y 0,59, respectivamente, y la validación del modelo mostró valores de R 2 y NS de 0,77 y 0,75, respectivamente. El aNDVI mostró una correlación relativamente baja con ASWC (0,26 ≤ r ≤ 0,45). Por el contrario, el SPI presenta correlaciones significativamente positivas con ASWC (0,67 ≤ r ≤ 0,83). Este trabajo mostró que SWAT es una herramienta adecuada para medir SWC en áreas geográficas mal calibrados, tales como la región pampeana. Además, nuestro enfoque podría aplicarse a otros sistemas que se asemejan que estudió aquí, sin ninguna reducción significativa en el rendimiento.
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