Los modelos predictivos avisan: el campo necesitará más agua que ahora a finales de siglo

En un contexto de crisis climática en el que la temperatura aumenta (julio de 2023 fue el mes más caluroso desde 1880) y los patrones de precipitación cambian propiciando eventos de lluvias torrenciales, por un lado, y sequías, por otro, es esencial conocer escenarios futuros para planificar acciones de adaptación y mitigación.

Uno de los escenarios más importantes debido al impacto del clima es el de la agricultura. La evapotranspiración de referencia, que es un parámetro hidrológico que cuantifica la pérdida de agua del suelo y la cubierta por evaporación y de un cultivo de referencia (pasto) por transpiración, es clave a la hora de calcular las necesidades hídricas de los cultivos, ya que sirve para cuantificar de forma precisa el ‘poder evaporante’ de la atmósfera sólo atendiendo a parámetros climáticos.

Los investigadores Javier Estévez y Amanda García en el Rectorado de la Universidad de Córdoba.

Con el objetivo de conocer cómo será este parámetro en un futuro y su efecto en las necesidades de agua en el campo, un equipo del Departamento de Ingeniería Rural, Construcciones Civiles y Proyectos de Ingeniería de la Universidad de Córdoba formado por los investigadores Juan Antonio Bellido, Javier Estévez y Amanda García han generado una serie de mapas con las proyecciones de evapotranspiración de referencia hasta 2100 en Andalucía. En ese futuro que muestran los mapas, se ve un aumento de la evapotranspiración de referencia pasando de datos actuales de entre 1.300 y 1.600mm a 1.9000mm en 2100. Es decir, en 2100, se necesitará más agua para paliar las pérdidas por evaporación y transpiración de la superficie cultivada.

«Con este trabajo vemos un crecimiento significativo de la evapotranspiración de referencia y, a pesar de las incertidumbres que puedan tener los modelos generados, se muestra de una manera robusta una tendencia creciente de esta variable» explica Javier Estévez.

¿Cómo se calcula el futuro?

Para conocer estas proyecciones, el equipo ha desarrollado varios modelos predictivos basados en aprendizaje automático que permiten pronosticar la evapotranspiración de referencia usando sólo una variable muy sencilla y barata de medir: la temperatura del aire.

Normalmente, para estimar la evapotranspiración de referencia se necesitan estaciones completas, más costosas y con mayores necesidades de mantenimiento puesto que hay que medir la radiación solar, la humedad relativa, la temperatura del aire y la velocidad del viento en un punto, pero resulta poco viable una densidad alta de estaciones. Así, con estos nuevos modelos, «teniendo una variable que es muy económica de medir con bastante precisión y garantías de calidad como la temperatura del aire, podemos conocer la evapotranspiración de referencia», facilitando el proceso.

Para que estos modelos pudiesen ser válidos para escenarios a futuro, se entrenaron con datos de 122 estaciones meteorológicas repartidas por el territorio andaluz del periodo 1999 – 2022. Una vez evaluado su rendimiento, los modelos se validaron y fueron aplicados para obtener las predicciones de evapotranspiración de referencia sólo usando la temperatura del aire, generando los mapas de 2023 a 2100, que revelan ese aumento en toda la región sur de España.

Los datos de temperatura del aire que sirven de inputs de los modelos para el periodo 2023 – 2100 son predicciones basadas en los escenarios RCP de emisión y concentración de gases invernadero adoptados por el IPCC (Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático). Es en el peor de los escenarios, con altas emisiones, (RCP8.5) en el que la evapotranspiración de referencia subiría a 1.900mm mientras que en un escenario de mitigación (RCP5.4) subiría hasta los 1.700mm. Los resultados obtenidos de los modelos fueron más precisos para el peor escenario, ya que es el más parecido a las emisiones que se han estado generando hasta ahora. Lo que está claro, en cualquiera de los escenarios, es esa tendencia creciente de la evapotranspiración de referencia.

Este trabajo, que pone datos y modelo en abierto para que puedan ser usados tanto por la comunidad investigadora como por la agrícola, aporta una visión de futuro y herramientas para conocer los cambios derivados de la crisis climática en el campo de la agricultura y poder afrontarlos.

Referencia:

Bellido Jiménez, Juan Antonio & Estévez, Javier & García-Marín, Amanda. (2023). ‘Reference evapotranspiration projections in Southern Spain (until 2100) using temperature-based machine learning models’. Computers and Electronics in Agriculture. 214. 108327.

DOI 10.1016/j.compag.2023.108327