Estimación y evaluación de la humedad del suelo en la zona de raíces a partir de mediciones cercanas a la superficie en la cuenca del río Huai
Autores: Liu, En; Zhu, Yonghua; Lü, Haishen; Horton, Robert; Gou, Qiqi; Wang, Xiaoyi; Ding, Zhenzhou; Xu, Haiting; Pan, Ying
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Estimación y evaluación de la humedad del suelo en la zona de raíces a partir de mediciones cercanas a la superficie en la cuenca del río Huai
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Humedad del suelo
RZSM
Precipitación
ExpF
T_opt
Satélite
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
La humedad del suelo en la zona de raíces (RZSM) es una variable vital para la producción agrícola, la gestión de recursos hídricos y la predicción de escorrentías. Los satélites proporcionan recuperaciones de humedad del suelo cerca de la superficie a gran escala y a largo plazo, que se pueden utilizar para estimar la RZSM a través de varios métodos. En este estudio, probamos la utilidad de un filtro exponencial (ExpF) utilizando humedad del suelo in situ al optimizar la longitud del tiempo característico óptimo T_opt para diferentes profundidades del suelo. Además, el análisis de parámetros mostró que T_opt se correlacionó negativamente con la precipitación y no tuvo una correlación significativa con las propiedades del suelo seleccionadas. Se tomaron dos enfoques para obtener T_opt: (1) optimización del coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE); (2) cálculo basado en la precipitación promedio anual. El T_pre basado en la precipitación superó al T_opt específico de la estación y al T_opt promedio de las estaciones. Para aplicar el ExpF a escala de cuadrícula, se adoptó el T_pre basado en la precipitación considerando la variabilidad espacial en el ExpF para obtener RZSM de un nuevo conjunto de datos de humedad del suelo RF_SMAP_L3_P (Random Forest Soil Moisture Active Passive_L3_Passive) continuo en el tiempo y el espacio sobre la cuenca del río Huai. Finalmente, se evaluó el rendimiento de RZSM RF_SMAP_L3_P (0-100 cm) utilizando mediciones in situ y se comparó con productos convencionales, por ejemplo, Soil Moisture Active Passive (SMAP) y Soil Moisture and Ocean Salinity Level 4 (SMOS L4) RZSM. Los resultados indicaron que RZSM RF_SMAP_L3_P pudo capturar mejor la variación temporal de la RZSM medida con un valor R de 0.586, seguido por SMAP L4, que tuvo el valor de sesgo más bajo de 0.03, y SMOS L4 subestimó significativamente la RZSM medida con un valor de sesgo de -0.048 en la cuenca. Se encontró una mayor precisión de RZSM RF_SMAP_L3_P en el período de inundación en comparación con el período no inundado, lo que indica una mejor aplicación del ExpF en condiciones climáticas más húmedas.
Descripción
La humedad del suelo en la zona de raíces (RZSM) es una variable vital para la producción agrícola, la gestión de recursos hídricos y la predicción de escorrentías. Los satélites proporcionan recuperaciones de humedad del suelo cerca de la superficie a gran escala y a largo plazo, que se pueden utilizar para estimar la RZSM a través de varios métodos. En este estudio, probamos la utilidad de un filtro exponencial (ExpF) utilizando humedad del suelo in situ al optimizar la longitud del tiempo característico óptimo T_opt para diferentes profundidades del suelo. Además, el análisis de parámetros mostró que T_opt se correlacionó negativamente con la precipitación y no tuvo una correlación significativa con las propiedades del suelo seleccionadas. Se tomaron dos enfoques para obtener T_opt: (1) optimización del coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe (NSE); (2) cálculo basado en la precipitación promedio anual. El T_pre basado en la precipitación superó al T_opt específico de la estación y al T_opt promedio de las estaciones. Para aplicar el ExpF a escala de cuadrícula, se adoptó el T_pre basado en la precipitación considerando la variabilidad espacial en el ExpF para obtener RZSM de un nuevo conjunto de datos de humedad del suelo RF_SMAP_L3_P (Random Forest Soil Moisture Active Passive_L3_Passive) continuo en el tiempo y el espacio sobre la cuenca del río Huai. Finalmente, se evaluó el rendimiento de RZSM RF_SMAP_L3_P (0-100 cm) utilizando mediciones in situ y se comparó con productos convencionales, por ejemplo, Soil Moisture Active Passive (SMAP) y Soil Moisture and Ocean Salinity Level 4 (SMOS L4) RZSM. Los resultados indicaron que RZSM RF_SMAP_L3_P pudo capturar mejor la variación temporal de la RZSM medida con un valor R de 0.586, seguido por SMAP L4, que tuvo el valor de sesgo más bajo de 0.03, y SMOS L4 subestimó significativamente la RZSM medida con un valor de sesgo de -0.048 en la cuenca. Se encontró una mayor precisión de RZSM RF_SMAP_L3_P en el período de inundación en comparación con el período no inundado, lo que indica una mejor aplicación del ExpF en condiciones climáticas más húmedas.