Durante dos semanas los estudiantes Leandro
Sgroi y Omar Müller visitaron al Dr. Hugo Berbery en la Universidad de
Maryland. La visita sirvió para trabajar en conjunto en diferentes actividades relacionadas
con el proyecto IAI CRN3035, así como planificar trabajos futuros.
Omar Müller ha avanzado en la evaluación de
la climatología de humedad de suelo con respecto a valores estimados por
satélites (SMOS). Si bien los valores no son directamente comparables en
términos de magnitud, los resultados indican una alta correlación para las
diferentes subcuencas del Río de La Plata. Esta correlación muestra que el
modelo es capaz de reproducir los cambios en el contenido de agua en el suelo
que se suceden a través del tiempo. Recientemente se ha generado un nuevo
conjunto de datos satelitales que combina la información de SMOS con la del sensor
ASCAT. Este nuevo conjunto brinda un producto más confiable que permitirá una
mejor evaluación. Omar también trabajó junto con la estudiante de grado
Angelena Bohman para facilitar a los usuarios finales la visualización del
sistema de pronósticos y monitoreo actualmente disponible en:
Específicamente se está evaluando la
posibilidad de mostrar los productos en Google Earth, que como es sabido
es un sistema de uso extendido en la población.
Por otro lado se definió el plan de trabajo
para la postulación a postdoctorado de CONICET, es decir, se planificó los
próximos dos años de trabajo. El plan de trabajo se titula "Avance en
la estimación de humedad de suelo mediante asimilación de observaciones y datos
de sensores remotos en modelos de alta resolución". Como el título lo
indica se buscará llevar a cabo estimaciones de humedad de suelo que combinen
diferentes fuentes de información de manera óptima. Este trabajo está
directamente relacionado al proyecto JASMIN e implicará un gran aporte al
mismo.
Las actividades realizadas por Leandro
Sgroi en UMD se centraron en un análisis estadístico de eventos secos en la
región núcleo de cultivos de Argentina, para identificar herramientas que sean
de utilidad tanto a tomadores de decisión como a productores agropecuarios ante
la ocurrencia de una sequía; que de no ser detectada a tiempo pudiese
transformarse en una pérdida económica fundamentalmente. Los cultivos
preponderantes en el análisis fueron trigo, maíz y soja. Como parte de esta
situación se considera que el monitoreo de sequías es una herramienta crítica
en la planificación agropecuaria. El trabajo está basado en el análisis de datos
grillados de precipitación, de índices SPI de 3 y 6 meses y datos de humedad de
suelo del Global Land Data AssimilationSystem (GLDAS).
Se ha analizado un periodo de alrededor de
30 años para la humedad del suelo y de más de 60 años para los índices de SPI3,
SPI6, y anomalías de precipitación, a resoluciones aptas para estudios
regionales. Sobre la base de estos datos se analizó el historial de eventos de
sequía y se realizó una caracterización a nivel regional que incluye el análisis
estadístico de los parámetros que las definen, como frecuencias de ocurrencia,
duración y severidad de los eventos. Se estudió la frecuencia a diferentes
escalas de tiempo, anual, estacional, y a nivel mensual para los meses críticos
de cada cultivo. La duración fue usada para establecer la distribución de las
sequías por su persistencia en el tiempo; mientras que la severidad indicó
cuales sequías son más intensas más allá de su duración.
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| Leandro Sgroi, Hugo Berbery y Omar Müller en la Universidad de Maryland |