Evaluando el Impacto de los Futuros Extremos Climáticos Estacionales en la Evapotranspiración de Cultivos de Maíz en el Oeste de Kansas Utilizando un Enfoque de Aprendizaje Automático
Autores: Igwe, Kelechi; Sharda, Vaishali; Hefley, Trevor
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Evaluando el Impacto de los Futuros Extremos Climáticos Estacionales en la Evapotranspiración de Cultivos de Maíz en el Oeste de Kansas Utilizando un Enfoque de Aprendizaje Automático
Categoría
Ciencias Medioambientales
Subcategoría
Ciencias medioambientales generales
Palabras clave
Tecnologías basadas en datos
Agricultura
Evapotranspiración de cultivos
Riego de precisión
Cambio climático
Rendimientos de cultivos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
Las tecnologías basadas en datos se emplean en la agricultura para optimizar el uso de recursos limitados. La evapotranspiración de cultivos (ET) estima la cantidad real de agua que los cultivos requieren en diferentes etapas de crecimiento, lo que resulta ser la información esencial necesaria para el riego de precisión. La ET de cultivos es esencial en áreas como las Grandes Llanuras de EE. UU., donde los agricultores dependen de aguas subterráneas para el riego. La sostenibilidad de la agricultura de riego en la región se ve amenazada por el descenso de los niveles de aguas subterráneas, y la creciente frecuencia de eventos extremos causados por el cambio climático agrava aún más la situación. Estas condiciones pueden afectar significativamente las tasas de ET de cultivos, llevando a estrés hídrico, lo que afecta negativamente los rendimientos de los cultivos. En este estudio, analizamos datos climáticos históricos utilizando un modelo de aprendizaje automático para determinar cuáles de los índices de extremos climáticos influyen más en la ET de cultivos. La ET de cultivos se estima utilizando la ET de referencia derivada de la ecuación de Penman-Monteith de la FAO, que se multiplica por los datos del coeficiente de cultivo estimados a partir del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) obtenido por teledetección. Encontramos que los índices de extremos climáticos de días secos consecutivos y las temperaturas máximas semanales medias influyeron más en la ET de cultivos. Se encontró que los índices derivados de la temperatura influyeron más en la ET de cultivos que los índices derivados de la precipitación. Bajo los escenarios climáticos futuros, predecimos que la ET de cultivos aumentará un 0.4% y un 1.7% a corto plazo, un 3.1% y un 5.9% a mediano plazo, y un 3.8% y un 9.6% al final del siglo bajo escenarios de bajas y altas emisiones de gases de efecto invernadero, respectivamente. Estos cambios predichos en la ET estacional de cultivos pueden ayudar a los productores agrícolas a tomar decisiones bien informadas para optimizar los recursos hídricos subterráneos.
Descripción
Las tecnologías basadas en datos se emplean en la agricultura para optimizar el uso de recursos limitados. La evapotranspiración de cultivos (ET) estima la cantidad real de agua que los cultivos requieren en diferentes etapas de crecimiento, lo que resulta ser la información esencial necesaria para el riego de precisión. La ET de cultivos es esencial en áreas como las Grandes Llanuras de EE. UU., donde los agricultores dependen de aguas subterráneas para el riego. La sostenibilidad de la agricultura de riego en la región se ve amenazada por el descenso de los niveles de aguas subterráneas, y la creciente frecuencia de eventos extremos causados por el cambio climático agrava aún más la situación. Estas condiciones pueden afectar significativamente las tasas de ET de cultivos, llevando a estrés hídrico, lo que afecta negativamente los rendimientos de los cultivos. En este estudio, analizamos datos climáticos históricos utilizando un modelo de aprendizaje automático para determinar cuáles de los índices de extremos climáticos influyen más en la ET de cultivos. La ET de cultivos se estima utilizando la ET de referencia derivada de la ecuación de Penman-Monteith de la FAO, que se multiplica por los datos del coeficiente de cultivo estimados a partir del índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) obtenido por teledetección. Encontramos que los índices de extremos climáticos de días secos consecutivos y las temperaturas máximas semanales medias influyeron más en la ET de cultivos. Se encontró que los índices derivados de la temperatura influyeron más en la ET de cultivos que los índices derivados de la precipitación. Bajo los escenarios climáticos futuros, predecimos que la ET de cultivos aumentará un 0.4% y un 1.7% a corto plazo, un 3.1% y un 5.9% a mediano plazo, y un 3.8% y un 9.6% al final del siglo bajo escenarios de bajas y altas emisiones de gases de efecto invernadero, respectivamente. Estos cambios predichos en la ET estacional de cultivos pueden ayudar a los productores agrícolas a tomar decisiones bien informadas para optimizar los recursos hídricos subterráneos.