Programa d’Ús Eficient de l’Aigua en l’Agricultura. IRTA

Les necessitats d’aigua pels cultius varien al llarg del temps degut al seu cicle estacional de creixement i d’activitat, així com per la meteorologia. Al mateix temps, pot variar molt d’una parcel·la a una altra, degut al tipus de cultiu i a altres factors com ara el sòl, les pràctiques agronòmiques i en cas de cultius arboris, de l’estructura de la plantació i mida dels arbres. Fins i tot pot variar entre diferents zones d’una mateixa parcel·la si el sòl o la vegetació hi presenten diferents propietats. En aquest context, el concepte de reg de precisió consisteix en aplicar la dosi justa de reg en el moment i llocs oportuns, atenent a unes necessitats hídriques que varien al llarg del temps, que són diferents d’una parcel·la a una altra i fins i tot podrien variar entre zones dins d’una mateixa parcel·la.

Per estimar quines són les necessitats precises de reg per un dia i sector de reg concrets necessitem conèixer algunes dades. Per començar, el tipus de cultiu, de sòl i la meteorologia de la zona. També l’historial de reg aplicat fins al moment.

A grans trets, podríem tenir una estimació grollera de com de desenvolupat està un conreu en una parcel·la i data concrets a partir del tipus de cultiu i informació meteorològica. Però això té un marge d’error important.

Imatge 1.Vista del Baix Ter a partir d’imatges de SENTINEL-2, en fals color representant el vigor de la vegetació. Cada 5 dies es pot obtenir una imatge com aquesta, amb una resolució d’uns 20 m. (IRTA)

La teledetecció des de satèl·lit ens ofereix l’oportunitat d’observar periòdicament l’estat de la coberta vegetal en qualsevol indret del món. Si bé hi ha diversos satèl·lits que ens poden proporcionar aquest tipus d’informació, aquí ens fixarem sobretot en SENTINEL-2, operat per l’Agència Espacial Europea (ESA), previst per a aplicacions en agricultura i que ofereix públicament les imatges. Les imatges de teledetecció no diuen directament quant cal regar, sinó només com es troba el cultiu.

A més, algunes imatges poden fallar perquè aquell dia estava núvol. Per tot això, més que no pas decidir el reg directament de les imatges, el més interessant és usar aquestes imatges per ajustar, parcel·la a parcel·la, uns models de simulació dels cultius que ens portaran els comptes de quanta aigua va consumint dia a dia el cultiu de cada parcel·la.

Imatge. 2. De cadascuna de les parcel·les de cultiu en tenim diverses dades, com ara el cultiu declarat a la DUN els darrers anys. (IRTA)

Aquests models de simulació poden aprofitar dades públiques com ara la distribució de cultius declarats els anys anteriors a la DUN, mapes de sòls, etc. I sobretot, usen dades meteorològiques que obtenen de la xarxa d’estacions automàtiques.

Amb les dades meteorològiques recollides sobre la marxa, al llarg de la campanya podem estimar l’aigua que ha anat consumint el cultiu. Si un regant ho compara amb l’aigua que ha anat aplicant, podrà obtenir una recomanació de reg per als propers dies.

Al mateix temps, amb dades meteorològiques històriques, d’anys anteriors, els models poden preveure quina forquilla de necessitats hídriques podria tenir aquesta parcel·la per al que resta de campanya.

Figura. 1. Amb models de simulació de cultius podem aprofitar informació de distribució de cultius, dades meteorològiques i observacions de teledetecció per estimar les necessitats hídriques a temps passat. Si projectem les estimacions cap endavant podem preveure una forquilla de requeriments hídrics per la campaña de reg. (IRTA)

En aquesta operació del PECT Girona, una regió sensible a l’aigua estem preparant una plataforma per monitorar i simular a temps real el balanç hídric de les prop de 17.000 parcel·les agrícoles de la zona del Baix Ter. Fins ara hem anat avançant en el desenvolupament de les simulacions i en l’assimilació d’observacions per teledetecció. Properament desenvoluparem el simulador amb el qual les dades que es van generant seran accessibles al públic.

Bibliografia

• Allen, R.G.; Pereira, L.S.; Raes, D.; Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration. Guidelines for Computing Crop Water Requirements. FAO Irrigation and Drainage Paper 56, 1998, Rome.

• Bellvert, J., Zarco-Tejada, P.J., Marsal, J., Girona, J, González-Dugo, V. and Fereres, E. (2016). Vineyard irrigation scheduling based on airborne thermal imagery and water potential thresholds. Australian Journal of Grape andWine Research 22, 307–315, 2016

• Casadesus, J., Mata, M., Marsal, J., & Girona, J. (2012). A general algorithm for automated scheduling of drip irrigation in tree crops. Computers and Electronics in Agriculture, 83, 11–20. https://doi.org/10.1016/j.compag.2012.01.005

• Huanga, J., Gómez-Danse, J.L., Huanga, H., Maf, H., Wuf, H., Lewise, P.E., Liangg, S., Cheni, Z., Xuej, J-H, Wuk, Y., Zhaol, F, Wangm, J. and Xien, X. 2019. Assimilation of remote sensing into crop growth models: Current status and perspectives Agricultural and Forest Meteorology 276–277 (2019) 107609. https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2019.06.008

• Pôças, I., Paço, T.A., Paredes, P., o Cunha, M. and Pereira, L.S. (2005). Estimation of Actual Crop Coefficients Using Remotely Sensed Vegetation Indices and Soil Water Balance Modelled Data. Remote Sens. 7, 2373-2400.  doi:10.3390/rs70302373