Estimación de la demanda hídrica en el sector agrícola por medio de imágenes satelitales, caso de estudio cuenca del Río Prado, Tolima

dc.contributor.advisorZamora Ávila, David Andrésspa
dc.contributor.authorChávez González, Karol Dayannaspa
dc.contributor.authorCipagauta Silva, María Camilaspa
dc.contributor.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0001370654spa
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2256-7054spa
dc.coverage.campusCRAI-USTA Bogotáspa
dc.date.accessioned2020-07-28T21:40:25Zspa
dc.date.available2020-07-28T21:40:25Zspa
dc.date.issued2020-07-16spa
dc.descriptionEl presente proyecto muestra la aplicación de una metodología para la estimación de la demanda hídrica del cultivo del arroz localizado en el distrito de riego AsoPrado, en Prado, Tolima. En principio se realizó una revisión bibliográfica de los métodos existentes para estimar la demanda hídrica del cultivo de arroz por medio de imágenes satelitales, como resultado fue seleccionado el algoritmo Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER), el cual, realiza las estimaciones de evapotranspiración de cultivo (ETa) a partir de datos proporcionados por imágenes satelitales (LandSat, MODIS, Sentinel) e información agrometeorológica. Para el cálculo de la ETa en el distrito de riego AsoPrado fueron usadas las bandas de reflectancia 1 y 2 del producto MOD13Q1, un compuesto de 16 días proveniente de la misión satelital MODIS, que cuenta con una mayor disponibilidad de imágenes para el periodo de estudio comprendido entre 2002 y 2012, con un total de 253 imágenes. Por otra parte, fue seleccionado para el cálculo de la radiación solar y posteriormente la evapotranspiración de referencia, una modificación a la ecuación de Hargreaves-Samani, la cual involucra únicamente datos de temperatura y radiación extraterrestre, pero considerando que la diferencia entre la temperatura máxima y mínima no dependen únicamente de la radiación extraterrestre, la nubosidad y la humedad, sino que están sujetas también a cambios en la topografía. A partir de estas aproximaciones fue estructurada la metodología y los resultados de su aplicación fueron plasmados en mapas y series temporales de las diferentes variables del balance de energía estimadas para cuantificación de la ETa a través de SAFER para el periodo de estudio. Simultáneamente se calculó la evapotranspiración de referencia (ET0) usando el método tradicional de Hargreaves-Samani recomendado por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), que involucra únicamente datos de temperatura y radiación extraterrestre, que fue el insumo para calcular la Eta considerando los Kc reportados por la FAO para el cultivo de arroz. Como resultado se evidenció que a escala mensual y más concretamente para los meses secos, la metodología convencional tiende a sobreestimar la ETa con respecto al algoritmo SAFER entre un 30 % y 70% al mes, mientras que, en los meses húmedos, aunque la diferencia fue menor de igual forma se presentó una sobreestimación del 5 % al 30 % por mes. Para concluir y teniendo en cuenta que no toda la lámina de agua precipitada llega a las plantas debido a pérdidas por intercepción de follaje, percolación profunda, evaporación y escorrentía rápida, se realizó el cálculo de la precipitación efectiva para estimar de forma más acertada los requerimientos hídricos del cultivo del arroz en la zona de estudio. Para analizar los escenarios donde se puede presentar estrés hídrico en el cultivo por falta o exceso de agua; se analizó la capacidad de la precipitación ofertada para satisfacer las pérdidas de agua que se dan por procesos de evapotranspiración, evidenciando la sobreoferta que se presenta en los meses húmedos que pone en riesgo la sanidad del cultivo por presencia de enfermedades y la necesidad de apoyo para el riego en meses secos para no perjudicar el rendimiento.spa
dc.description.abstractThe present project shows the application of a methodology for the estimation of water demand for rice cultivation located in the AsoPrado irrigation district in Prado, Tolima. A literature review of existing methods for estimating the water demand of rice cultivation using satellite images was initially carried out, as a result of which the algorithm Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER) was selected, which makes estimates of crop evapotranspiration (Eta) from data provided by satellite imagery (Landsat, MODIS, Sentinel) and agrometeorological information. For the calculation of the Eta in the irrigation district AsoPrado were used the reflectance bands 1 and 2 of the product MOD13Q1, a compound of 16 days of the satellite mission MODIS, which has a greater availability of images for the study period from 2002 to 2012, with a total of 253 images. It was selected for the calculation of solar radiation and later reference evapotranspiration, a modification to the Hargreaves-Samani model, which involves only temperature data and extraterrestrial radiation, but considering that the difference between maximum and minimum temperature does not depend solely of extraterrestrial radiation, cloudiness and humidity, they are also subject to changes in topography. From these approximations the methodology was structured, and the results of its application were reflected in maps and time series of the different estimated variables of the energy balance for quantification of ETa through SAFER for the period of study. Reference evapotranspiration (ET0) was calculated simultaneously using the traditional Hargreaves-Samani method recommended by the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO), which involves only temperature and extraterrestrial radiation data, which was the input to calculate the Eta considering the Kc reported by the FAO for rice cultivation. As a result, it was found that on a monthly basis and more specifically for dry months, the conventional methodology tends to overestimate ETa with respect to the SAFER algorithm between 30 % and 70 % per month, while in wet months, although the difference was smaller in the same way, an overestimation of 5 % to 30 % per month was presented. To conclude and taking into account that not all the precipitated water sheet reaches the plants due to loss due to foliage interception, deep percolation, evaporation and fast run-off, effective precipitation calculation was performed to more accurately estimate the water requirements of rice cultivation in the study area. To assess the scenarios where water stress may occur in the crop due to lack or excess of water; it was analyzed the capacity of the precipitation offered to satisfy the water losses that occur by evapotranspiration processes, putting on evidence the oversupply that occurs in the wet months that puts the health of the crop at risk due to the presence of diseases and the need for irrigation support in dry months so as not to impair the yield.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero Ambientalspa
dc.description.domainhttp://unidadinvestigacion.usta.edu.cospa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.citationChávez, K, & Cipagauta, M. (2020). Estimación de la demanda hídrica en el sector agrícola por medio de imágenes satelitales, caso de estudio cuenca del Río Prado, Tolima [Trabajo de pregrado de Ingeniería Ambiental] Universidad Santo Tomas, Bogotá D.C., Colombia.spa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.usta.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11634/28584
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Santo Tomásspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Ambientalspa
dc.publisher.programPregrado de Ingeniería Ambientalspa
dc.relation.referencesLenntech (s.f.). [en línea]. Disponible en: https://www.lenntech.com/water-food-agriculturespa
dc.relation.referencesIDEAM, Estudio Nacional del Agua, Bogotá D.C., 2018spa
dc.relation.referencesKnox, J. W., Haro-Monteagudo, D., Hess, T., & Morris, J. (2018). Forecasting changes in agricultural irrigation demand to support a regional integrated water resources management strategy Elsevier.spa
dc.relation.referencesCortolima, Plan Integral De Gestión Del Cambio Climático Territorial Del Tolima “Ruta Dulima. El Tolima Enfrenta El Cambio En El Clima”, Tolima. 2018spa
dc.relation.referencesPulido-Calvo. I, Roldán. J, López-Luque. R, Gutiérrez-Estrada. J; “TÉCNICAS DE PREDICCIÓN A CORTO PLAZO DE LA DEMANDA DE AGUA. APLICACIÓN AL USO AGRÍCOLA”, 2002.spa
dc.relation.referencesE. Palacios-Vélez, Agricultura de riego asistida con Satelites, Tecnología y Ciencias del Agua, vol. 11, nº 2, pp. 69-81, 2011.spa
dc.relation.referencesDEMETER. Demonstration of Earth observation Technologies in Routine irrigation advisory services [en línea]. European Commission, 2002. Disponible en: http://www.demeter-ec.netspa
dc.relation.referencesDomínguez, A, De Juan, J.A. “Agricultural water management in Castilla-La Mancha (Spain)”, Agricultural Water Management Research Trends Journal, pp. 69-128, 2008.spa
dc.relation.referencesR. Casa et al, "Assessing Crop Water Demand by Remote Sensing and GIS for the Pontina Plain, Central Italy," Water Resources Management, vol. 23, (9), pp. 1685-1712, 2009. Disponible en: https://search.proquest.com/docview/216290173.spa
dc.relation.referencesCalera, A., Campos, I., Garrido-Rubio, J., Determinación de las necesidades de agua y de riego mediante estaciones meteorológicas y series temporales de imágenes multiespectrales, Innovación en gestión de regadío mediante redes agroclimáticas, teledetección y sistemas de información, San Fernando de Henares. 2016.spa
dc.relation.referencesBalbontín, C., M. Odi, R. Poblete, J. Garrido, I. Campos y A. Calera. 2016. Uso de herramientas de teledetección y SIG para el manejo del riego en los cultivos. 50 p. Boletín INIA Nº335. Instituto de Investigaciones Agropecuarias, Centro Regional Intihuasi, La Serena, Chile.spa
dc.relation.referencesCortolima, Plan Integral De Gestión Del Cambio Climático Territorial Del Tolima “Ruta Dulima. El Tolima Enfrenta El Cambio En El Clima”, Tolima. 2018spa
dc.relation.referencesSIRH, “Agua superficial”, IDEAM, 2014spa
dc.relation.referencesAgriculture, food and water,“A contribution to the World Water Development Report”, FAO 2003spa
dc.relation.referencesAllen, R.G., Pereira, L.S., Raes, D. y SMITH, M. Evapotranspiración del cultivo: guía para la determinación de los requerimientos de agua de los cultivos. Estudio FAO, Riego y Drenaje 56, 2006spa
dc.relation.referencesSIAR, “Coeficientes de cultivo”, Baja California, 2010.spa
dc.relation.referencesBaeza. S, Paruelo. J, Altesor,A; ”CARACTERIZACIÓN FUNCIONAL DE LA VEGETACIÓN DEL URUGUAY MEDIANTE EL USO DE SENSORES REMOTOS”, 2006spa
dc.relation.referencesD. L. Bijl et al, "Long-term water demand for electricity, industry and households," Environmental Science & Policy, vol. 55, pp. 75-86, 2016.spa
dc.relation.referencesCorporación Autónoma Regional de Nariño, “Ordenamiento del Recurso Hídrico”, 2008.spa
dc.relation.referencesSentinel-2-Missions-Sentinel [en línea] (s.f.) Recuperado 4 julio, 2019, Disponible en: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/missions/sentinel-2spa
dc.relation.referencesA. Teixeira, C. Padovani, R. Andrade, J. Leivas, D. Victoria, and S. Galdino, “Use of MODIS Images to Quantify the Radiation and Energy Balances in the Brazilian Pantanal,” Remote Sensing, vol. 7, no. 11, pp. 14597–14619, Nov. 2015.spa
dc.relation.referencesN. Do et al, "Demand Estimation In Water Distribution Systems: Solving Underdetermined Problems Using Genetic Algorithms," Procedia Engineering, vol. 186, (2017), pp. 193-201, 2017.spa
dc.relation.referencesIng. Agr. Msc. Jose M. Andriani, “Lo que hay que saber del "consumo de agua de los cultivos"”. (2016). 1st ed.spa
dc.relation.referencesMinisterio de Ambiente y Desarrollo Sostenible, “Gestión Integral del recurso hídrico”, 2010spa
dc.relation.referencesG. Romano, N. Salvati and A. Guerrini, "An empirical analysis of the determinants of water demand in Italy," Journal of Cleaner Production, vol. 130, pp. 74-81, 2016.spa
dc.relation.referencesM. J. Brandt et al, "Chapter 1 - The Demand for Potable Water," Twort's Water Supply (Seventh Edition), pp. 1-36, 2017.spa
dc.relation.referencesFacultad de Ciencias Exactas UNCPBA, “Resolución en teledetección”, 2012.spa
dc.relation.referencesE. Ortiz and E. A. Torres, "Assessing water demand with remote sensing for two coriander varieties," Agronomía Colombiana, vol. 36, (3), pp. 266-273, 2018. DOI: 10.15446/agron.colomb.v36n3.71809.spa
dc.relation.referencesE. A. D. Calle et al, "Objective assessment of ecosystem hydrological services in tropical areas: A Colombian experience in arid and semi-arid zones," Revista Ambiente & Água, vol. 12, (3), pp. 365-379, 2017.spa
dc.relation.referencesC. de Oliveira Ferreira Silva, R. Lilla Manzione, and J. Albuquerque Filho, “Large-Scale Spatial Modeling of Crop Coefficient and Biomass Production in Agroecosystems in Southeast Brazil,” Horticulturae, vol. 4, no. 4, p. 44, Nov. 2018.spa
dc.relation.referencesTeixeira, C. Padovani, R. Andrade, J. Leivas, D. Victoria, and S. Galdino, “Use of MODIS Images to Quantify the Radiation and Energy Balances in the Brazilian Pantanal,” Remote Sensing, vol. 7, no. 11, pp. 14597–14619, Nov. 2015.spa
dc.relation.referencesZ. Samani, "Estimating Solar Radiation and Evapotranspiration Using Minimum Climatological Data," Journal of Irrigation and Drainage Engineering, vol. 126, (4), pp. 265-267, 2000spa
dc.relation.referencesEARTHDATA (s.f) “Earth Science Data Systems (ESDS) Program”. [En línea] Disponible en: https://earthdata.nasa.gov/esdsspa
dc.relation.referencesDidan, K. (2015). MOD13Q1 MODIS/Terra Vegetation Indices 16-Day L3 Global 250m SIN Grid V006 [Data set]. NASA EOSDIS Land Processes DAAC. Accessed 2020-04-28 from https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13Q1.006spa
dc.relation.referencesC. de Oliveira Ferreira Silva, A. de C. Teixeira and R. Lilla Manzione, "Agriwater: An R package for spatial modelling of energy balance and actual evapotranspiration using satellite images and agrometeorological data," Environmental Modelling & Software, vol. 120, pp. 104497, 2019.spa
dc.relation.referencesW. G. M. Bastiaanssen, D. J. Molden and I. W. Makin, "Remote sensing for irrigated agriculture: examples from research and possible applications," Agricultural Water Management, vol. 46, (2), pp. 137-155, 2000.spa
dc.relation.referencesW. G. M. Bastiaanssen et al, "A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL): Part 2: Validation," Journal of Hydrology, vol. 212-213, pp. 213-229, 1998.spa
dc.relation.referencesR. G. Allen, M. Tasumi and R. Trezza, "Satellite-Based Energy Balance for Mapping Evapotranspiration with Internalized Calibration (METRIC)—Model," Journal of Irrigation and Drainage Engineering, vol. 133, (4), pp. 380-394, 2007.spa
dc.relation.referencesA. H. de C. Teixeira, “Determining Regional Actual Evapotranspiration of Irrigated Crops and Natural Vegetation in the São Francisco River Basin (Brazil) Using Remote Sensing and Penman-Monteith Equation”, Remote Sensing, vol. 2, no. 5, pp. 1287–1319, May 2010.spa
dc.relation.referencesA. de C. Teixeira, M. Scherer-Warren, F. Hernandez, R. Andrade, and J. Leivas, “Large-Scale Water Productivity Assessments with MODIS Images in a Changing Semi-Arid Environment: A Brazilian Case Study,” Remote Sensing, vol. 5, no. 11, pp. 5783–5804, Nov. 2013.spa
dc.relation.referencesIDEAM, Plan estratégico de la red hidrológica, meteorológica y ambiental del IDEAM V.1.0, pp.12-16spa
dc.relation.referencesAllen, R.G, "Evaluation of procedures for estimating mean monthly solar radiation from air temperature." Report submitted to the United Nations Food and Agricultural Organization (FAO), Rome Italy.1995.spa
dc.relation.referencesTeixeira, A.H. de C.; Victoria, D. de C.; Andrade, R.G.; Leivas, J.F.; Bolfe, E.L.; Cruz, C.R. Coupling MODIS images and agrometeorological data for agricultural water productivity analyses in the Mato Grosso state, Brazil. Proc. SPIE 2014, doi:10.1117/12.2065967.spa
dc.relation.referencesTeixeira, A.H. de C.; Hernandez, F.B.T.; Andrade, R.G.; Leivas, J.F.; Bolfe, E.L. Energy balance with Landsat images in irrigated central pivots with corn crop in the São Paulo State, Brazil. Proc. SPIE 2014, doi:10.1117/12.2067090.spa
dc.relation.referencesFederriego (s.f) “Afiliados”. [En línea]. Disponible en: http://federriego.org/spa
dc.relation.referencesAllen, R., Tasumi, M., Trezza, R. & Bastiaanssen, W., SEBAL, Surface Energy Balance Algorithms for Land Advance Training and Users Manual. Idaho: a NASA EOSDIS/Synergy grant from the Raytheon Company University of Idaho., 2002spa
dc.relation.referencesT. N. Carlson and D. A. Ripley, "On the relation between NDVI, fractional vegetation cover, and leaf area index," Remote Sensing of Environment, vol. 62, (3), pp. 241-252, 1997. DOI: https://doi.org/10.1016/S0034-4257(97)00104-1.spa
dc.relation.referencesM. Ali and S. Mubarak, "Effective Rainfall Calculation Methods for Field Crops: An Overview, Analysis and New Formulation," Asian Research Journal of Agriculture, vol. 7, (1), pp. 1-12, 2017.spa
dc.relation.referencesR.L. Bates, J.A. Jackson, Glosario de Geología, 2da Edición, American Geology Institute, 1980spa
dc.relation.referencesIDEAM, IGAC and CORMAGDALENA: Mapa de Cobertura de la Tierra Cuenca Magdalena-Cauca, Metodología Corine Land Cover Adaptada para Colombia, escala 1:100.000, Bogotá D.C., Colombia. [En línea] Disponible en: http://www.ideam.gov.co/web/ecosistemas/metodologia-corine-land-cover, 2007.spa
dc.relation.referencesThe R Project for Statistical Computing (s.f) “rgdal: Bindings for the 'Geospatial' Data Abstraction Library” [En línea] Disponible en: https://CRAN.R-project.org/package=rgdalspa
dc.relation.referencesOrganización de las naciones unidas para la alimentación y la agricultura (FAO), “Modelización del uso del agua de riego” (s.f) [En línea] Disponible en: http://www.fao.org/aquastat/es/data-analysis/irrig-water-use/irrig-water-requirementspa
dc.relation.referencesNational Oceanic and atmospheric administration, “Climate Prediction Center- Cold and Warm Episodes by season”, [En línea] Disponible en: https://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/analysis_monitoring/ensostuff/ONI_v5.phpspa
dc.relation.referencesUnión Geofísica Mexicana, R. García, A. Tejeda, “LA RADIACIÓN SOLAR Y LA RADIACIÓN NETA EN MEXICALI, B.C., PROPIEDADES RADIATIVAS”, MICROMETEOROLOGÍA DE PEQUEÑA Y GRAN ESCALA [En línea] Disponible en: https://www.ugm.org.mx/publicaciones/geos/pdf/geos01-3spa
dc.relation.referencesOrganización de las naciones unidas para la alimentación y la agricultura (FAO), “STARTING WITH SOIL” (s.f) [En línea] Disponible en: http://www.fao.org/3/i1118e/I1118E02.htmspa
dc.relation.referencesJ. Molano y J. M. Batista, "CALENDARIO CLIMATOLÓGICO AERONÁUTICO COLOMBIANO", SOCIEDAD GEOGRÁFICA DE COLOMBIA ACADEMIA DE CIENCIAS GEOGRÁFICAS, vol. 15, no. 95-96, p. 8, Sep, 1967. [En línea]. Disponible en: http://sogeocol.edu.co/web/index.htmspa
dc.relation.referencesEadic formación y consultoría, (2013, May. 22). “¿Es el Déficit Hídrico una Situación de Sequía?”. [En línea] Disponible en: https://www.eadic.com/escasez-hidrica-deficit-hidrico-sequia/spa
dc.relation.referencesCOMISIÓN INTERNACIONAL DEL ARROZ ORGANIZACIÓN DE LAS NACIONES UNIDAS PARA LA AGRICULTURA Y LA ALIMENTACIÓN, “GUÍA PARA IDENTIFICAR LAS LIMITACIONES DE CAMPO EN LA PRODUCCIÓN DE ARROZ”. (2003). [En línea]. Disponible en:http://www.fao.org/3/y2778s/y2778s04.htmspa
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dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.keywordagricultural water demand, remote sensors, evapotranspiration, effective precipitation.spa
dc.subject.keywordAgricultural water demandspa
dc.subject.keywordRemote sensorsspa
dc.subject.keywordEvapotranspirationspa
dc.subject.keywordEffective precipitationspa
dc.subject.lembSensores remotosspa
dc.subject.lembCuencas hidrográficas -- Tolima (Colombia)spa
dc.subject.proposalDemanda hídrica agrícola,spa
dc.subject.proposalEvapotranspiraciónspa
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dc.titleEstimación de la demanda hídrica en el sector agrícola por medio de imágenes satelitales, caso de estudio cuenca del Río Prado, Tolimaspa
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dc.type.categoryFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Pregradospa
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dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
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dc.type.localTesis de pregradospa
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