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Investigadores del grupo GIMHA del Instituto de Ingeniería del Agua y Medio Ambiente (IIAMA) de la Universitat Politècnica de València han desarrollado un estudio que analiza el impacto de incorporar datos de riego estimados por satélite en la modelización hidrológica. La investigación, de Nathaly Güiza-Villa, Nicolás Cortés-Torres y Félix Francés, se centra en la cuenca del río Po, en el norte de Italia, una región con elevadas demandas hídricas para uso agrícola.
Con el título de Impacto del riego estimado por satélite en la modelación hidrológica: análisis del balance hídrico y desempeño del modelo TETIS en la cuenca del río Po,el trabajo demuestra que su inclusión mejora significativamente la representación del balance hídrico y del caudal en cuencas con alta presión agrícola, aportando avances relevantes para la gestión sostenible de los recursos hídricos al desarrollar metodologías que permiten aumentar la precisión en la estimación de los recursos disponibles.
Este trabajo se enmarca en los proyectos ´TETISPREDICT: Mejoras en la predicción ecohidrológica a diferentes escalas espaciales y con horizontes de predicción a corto (inundaciones), medio (sequías) y largo plazo (cambio global)´ e ´4DHydro: Hyper-resolution earth observations and land-surface modeling for a better understanding of the water cycle´. La investigación evalúa el impacto de la información de riego obtenida a partir de datos satelitales en la modelación ecohidrológica.
El trabajo parte de una realidad ampliamente reconocida a escala global: el riego representa aproximadamente el 70% del agua extraída y puede alcanzar hasta el 90% del consumo anual en algunos países. Sin embargo, en muchas cuencas no existe información detallada sobre los volúmenes, la frecuencia o la extensión del riego, lo que limita la fiabilidad de los modelos hidrológicos utilizados en la planificación.
Para abordar este reto, los investigadores del IIAMA utilizaron el modelo ecohidrológico distribuido TETIS v9.1 durante el periodo 2016-2021, incorporando el riego estimado a partir de datos satelitales como una variable adicional del sistema. “El agua de riego se integró en el modelo, sumándola a la precipitación y considerando las abstracciones asociadas, ajustadas según las demandas oficiales. Posteriormente, se llevó a cabo un proceso riguroso de calibración y validación en distintos escenarios experimentales”, explica Nathaly Güiza-Villa, investigadora del IIAMA y autora principal del estudio.
Los resultados muestran que el modelo ecohidrológico TETIS responde con claridad cuando se incorpora la información de riego. “Sin recalibración, la inclusión de estos datos generaba incrementos generalizados en los flujos de agua. Sin embargo, tras el ajuste del modelo, la redistribución del recurso resultó mucho más coherente con el funcionamiento real de una cuenca agrícola: disminuyó la escorrentía superficial directa y aumentaron procesos como la infiltración, el flujo subsuperficial y el aporte al caudal base del río, un comportamiento acorde con la aplicación del agua en superficie y su posterior penetración en el suelo”, afirma la investigadora predoctoral del IIAMA.
Además, mejoró notablemente la capacidad del modelo para reproducir el caudal del río, especialmente en periodos secos, cuando su estimación resulta más crítica para la gestión. “En la estación de Pontelagoscuro, situada en el tramo final del río Po, los indicadores estadísticos mostraron una mejora significativa respecto al escenario sin riego. También se observó una representación temporal más precisa de la evapotranspiración, es decir, del agua que retorna a la atmósfera desde el suelo y la vegetación”, destaca Félix Francés, responsable del GIMHA-IIAMA.
Aunque existen limitaciones asociadas a la resolución temporal de los datos satelitales y a las diferencias con los registros oficiales, el estudio confirma el gran potencial de esta información para mejorar la modelización hidrológica en regiones con escasez de datos observacionales. “El trabajo no solo demuestra la importancia de incluir el riego en los modelos hidrológicos, sino que también propone una metodología transferible a otras cuencas agrícolas del mundo”, afirma Nicolás Cortés-Torres, coautor de la investigación.
En un contexto de cambio climático y de creciente presión sobre los recursos hídricos, comprender con mayor precisión cómo las actividades humanas modifican el ciclo del agua resulta esencial para reducir incertidumbres y fortalecer la base científica de la planificación.
