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Evaluando los modelos ssebop y rspmpt para el mapeo diario de la evapotranspiración en campos irrigados con datos de modis y cmads

Autores: Zhuang, Qifeng; Shi, Yintao; Shao, Hua; Zhao, Gang; Chen, Dong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Evaluando los modelos ssebop y rspmpt para el mapeo diario de la evapotranspiración en campos irrigados con datos de modis y cmads


Categoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas

Subcategoría

Ciencias Agrícolas y Biológicas Generales

Palabras clave

Mapear la evapotranspiración diaria
Teledetección
Gestión del agua agrícola
Balance de energía en la superficie
Penman-Monteith
Priestly-Taylor

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 38

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Es de gran conveniencia mapear la evapotranspiración diaria (ET) mediante teledetección para la gestión del agua agrícola sin tener que calcular cada componente de energía superficial. Este estudio utilizó el balance energético superficial simplificado operativo (SSEBop) y los modelos Penman-Monteith y Priestly-Taylor basados en teledetección (RSPMPT) para calcular la ET diaria continua sobre campos de riego con los datos de MODIS y CMADS. Las estimaciones fueron validadas con mediciones de covarianza de torbellino (EC). En general, el rendimiento de RSPMPT con parámetros calibrados localmente fue ligeramente mejor que el de SSEBop, con un NSE más alto (0,84 vs. 0,78) y R (0,86 vs. 0,81), menor RMSE (0,78 mm·d vs. 0,90 mm·d), aunque tuvo sesgo más alto (0,03 mm·d vs. 0,01 mm·d) y PBias (1,41% vs. 0,59%). Debido a la consideración de la temperatura de la superficie terrestre, el SSEBop fue más sensible al cambio de ET causado por el riego antes de la siembra en marzo y tuvo un PBias más bajo (6,7% vs. 39,8%) que RSPMPT. En días nublados, el SSEBop es más propenso a sobreestimar la ET que el RSPMPT. En conclusión, impulsados por los datos de MODIS y CMADS, los dos modelos simples se pueden aplicar fácilmente para mapear la ET diaria sobre tierras de cultivo. El SSEBop es más práctico en ausencia de datos medidos para optimizar los parámetros del modelo RSPMPT.

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