Estimación de la evapotranspiración mediante imágenes satelitales en la cuenca del río La Sierra, Chiapas y Tabasco, México

Abstract

La evapotranspiración es el proceso de transferencia más importante de agua de la superficie de la tierra (suelo, vegetación y cuerpos de agua) a la atmósfera, por lo tanto, es muy importante su estimación para el balance hídrico de las cuencas. Se presenta un método para estimar la evapotranspiración, en la cuenca del río de La Sierra (4,425.5 km2), mediante imágenes satelitales y datos de estaciones meteorológicas convencionales y automatizadas. Se calcularon el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), las temperaturas de la superficie (Ts), ambiente (Ta) y (Ts- Ta), a partir de 13 y 8 imágenes de Landsat 5 correspondientes a los años 1998 y 2011 respectivamente. Se utilizó información meteorológica diaria, de 15 estaciones meteorológicas convencionales (EMC) para el año 1998 y 6 automatizadas (EMA) para 2011, para estimar la evapotranspiración diaria de referencia (ETo) con los métodos de la FAO Penman- Monteith y Hargreaves. Se realizó un ajuste lineal entre los datos de FAO Penman- Monteith y Hargreaves, para el año 2011, fue utilizado para corregir los resultados de ETo producidos por el método de Hargreaves calculado con los datos de las EMC´s. Se aplicó un modelo lineal para estimar Ta, (Ts-Ta) vs Ts. Se realizaron varios análisis de regresión lineal, por dos partes de la cuenca cubiertas por imágenes Landsat, resultando para el lado izquierdo: 〖ET〗_o=-0.973*NDVI+0.140*T_s-0.095*(T_s-T_a )-38.137, (R2= 0.750) y para el lado derecho: 〖ET〗_o=-1.565*NDVI+0.195*T_s - 0.133*(T_s-T_a ) - 53.700, (R2= 0.875). Los coeficientes de cobertura vegetal (Kcv), se estimaron a partir de la carta de uso de suelo y vegetación de INEGI escala 1:250.000. La evapotranspiración real diaria, mensual y anual, se estimó como ETr = ETo * Kcv; las medias estimadas fueron 2.355 mm*día-1, 71.645 mm*mes-1 y 859.745 mm*año-1, resultando 69.295% y 31.822%, de la evaporación y precipitación anual respectivamente. Se concluyó que las estimaciones de ETo, Kcv y ETr para la Cuenca fueron aceptables. EVAPOTRANSPIRATION ESTIMATED BY SATELLITE IMAGES IN RIVER LA SIERRA WHATERSHED, CHIAPAS AND TABASCO, MÉXICO. ABSTRACT: Evapotranspiration is the most important transfer process of water from the earth surface (soil, vegetation and water bodies) to the atmosphere; therefore, it is very important its estimation for the watersheds water balance. A method to estimate evapotranspiration, in the La Sierra river watershed (4,425.5 km2), based in satellite images, and conventional and automated weather stations data, is presented. Normalized difference vegetation index (NDVI), surface (Ts), ambient (Ta) and (Ts -Ta) temperatures, were calculated, from 13 y 8 Landsat 5 images for the 1998 and 2011 years respectively. Daily weather information, from 15 conventional (EMC’s) for the 1998 year and 6 automated (EMA’s) for 2011 weather stations, were used to estimate the daily evapotranspiration of reference (ETo) with the FAO Penman-Monteith and Hargreaves methods. A linear fit between the FAO Penman-Monteith y Hargreaves data, for the 2011 year, was used to correct the ETo results produced by the Hargreaves method computed with data of the EMC’s. A linear model, (Ts-Ta) vs Ts, was applied to estimate Ta. Multiple linear regression analyses were performed, for two parts of the watershed covered by Landsat images, resulting for the left side: 〖ET〗_o=-0.973*NDVI+0.140*T_s-0.095*(T_s-T_a )-38.137, (R2= 0.750) and for the right side: 〖ET〗_o=-1.565*NDVI+ 0.195*T_s-0.133*(T_s-T_a ) - 53.700 (R2=0.875). Vegetation cover coefficients (Kcv), were estimated from the 1:250,000 scale INEGI land use charts. Daily, monthly and annual real evapotranspiration, were estimated as ETr= ETo* Kcv; estimated means were 2.355 mm*day-1, 71.645 mm*month-1 and 859.745 mm*year-1; resulting 69.295% and 31.822% from annual evaporation and precipitation respectively. It was concluded that the estimations of ETo, Kcv and ETr for the watershed were acceptable.