Estimación de la productividad del agua a nivel parcelario en maíz forrajero usando sensores remotos y datos climáticos de reanálisis

La productividad del agua de los cultivos (PA) es un indicador importante del uso del agua agrícola; uno de los grandes retos del sector agrícola es producir una mayor cantidad de alimentos con la menor cantidad de agua aumentando la PA. Los valores de la PA dependen del rendimiento y la evapotranspiración del cultivo, donde la evapotranspiración actual de los cultivos varía entre las diferentes zonas agroclimáticas y es una función de los tipos de híbridos, la fecha de madurez relativa, las prácticas agronómicas y las condiciones ambientales. El presente estudio tuvo como finalidad estimar la evapotranspiración actual (ETa) y la productividad del agua (PA) en el cultivo de maíz forrajero, mediante la integración de sensores remotos, datos climáticos de reanálisis y el modelo de simulación AquaCrop. La ETa observada se determinó usando el modelo AquaCrop, calibrado con datos de campo y parámetros de la cobertura vegetal; mientras que la ETa estimada se obtuvo a partir del modelo SEBAL, implementado en Google Earth Engine (GEESEBAL), utilizando imágenes Landsat 8 y 9 y datos climáticos de reanálisis. Los resultados mostraron que los sensores remotos sobreestimaron la ETa observada, con una sobreestimación promedio del 13 %. Por otro lado, la productividad del agua (PA) estimada con sensores remotos fue ligeramente menor (2.79 y 2.62 kg/m³) que la observada (3.19 y 2.95 kg/m³), con una diferencia promedio del 12 %. Estos resultados indican que los sensores remotos, junto con datos climáticos de reanálisis, pueden adaptarse como una alternativa viable para el monitoreo espacial de la productividad del agua en zonas agrícolas extensas. No obstante, es necesario trabajar en la reducción del error, por ejemplo, incorporando modelos de estimación espacial del rendimiento o utilizando más de un modelo de balance de energía, como METRIC, SSEBop, entre otros.