|
Resumen:
|
[EN] Water is the foundation for all biological life on Earth and one of the basic links between the biosphere and atmosphere. It is equally fundamental for humans and nature (Tolba, 1982). In an environment of growing ...[+]
[EN] Water is the foundation for all biological life on Earth and one of the basic links between the biosphere and atmosphere. It is equally fundamental for humans and nature (Tolba, 1982). In an environment of growing scarcity and competition for water, increasing the understanding of all fluxes of the water cycle lies at the heart of the scientific community's goals. Traditionally, water and vegetation have been considered as different systems. However, it is necessary to take a holistic approach which considers the question of the water cycle in an integrated manner by taking into account both: blue water and green water (Birot et al., 2011). Around this idea, the new discipline Ecohydrology emerged in the early 20th century and, from then; it has grown steadily as shown by the increasing number of research lines and scientific papers related to this new field.
However, most of the current hydrological models includes the vegetation as static parameter and not as state variable. There are some exceptions taking explicitly the vegetation as state variable but in those cases, the models' complexity and parametrical requirements increase substantially. In practice, we have to deal against the 'data scarcity - high parametrical requirements' issue really often.
To reduce that issue, two strategies can be applied: (1) simplification of the models' conceptual scheme and (2) increase of data availability by incorporating new sources of information. In this thesis, we explored the use of a distributed parsimonious ecohydrological modelling (with low parametrical requirements) calibrated and validated exclusively with remote sensing data.
First, we used the parsimonious ecohydrological model proposed by Pasquato et al. (2015) in an experimental plot located in a semi-arid Mediterranean forest. The results in this previous stage suggested that the model was able to adequately reproduce the dynamics of vegetation as well as the soil moisture variations. In other words, it has been shown that a parsimonious model with simple equations can achieve good results in general terms. But, as long as we applied the model at plot scale, the challenging task to reproduce the spatial variation of the vegetation and water cycle remained.
To explore the spatio-temporal variation of the vegetation and the water cycle, the distributed version of the parsimonious ecohydrological model used previously was applied in a basin located in Kenya, concretely in the Upper Ewaso Ngiro River basin. In order to explore the potential applicability of the satellite data, we calibrated the model using exclusively the NDVI provided by NASA. First of all, we had to deal with the fact that we were not calibrating the model with only one temporal series such as historical streamflow as usual. In fact, satellite data is composed by one temporal series per pixel. We had to identify how to use spatio-temporal (and not only temporal) data during models' calibration and validation. In that sense, unfortunately, there is still a deep lack in literature.
A methodology based on the use of Empirical Orthogonal Function analysis was proposed and successfully applied. This experience provided amazing and promising results. The obtained results demonstrated that: (1) satellite data of vegetation dynamics contains an extraordinary amount of information that can be used to implement ecohydrological models in scarce data regions; (2) the proposed semi-automatic calibration methodology works satisfactorily and it allows to incorporate spatio-temporal data in the model parameterization and (3) the model calibrated only using satellite data is able to reproduce both the spatio-temporal vegetation dynamics and the observed discharge at the outlet point. It is important to highlight the positive consequences of this last result particularly in ungauged basins where the use of satellite data could be an alternative in order to obtain a proxy of the streamflow at outlet point.
[-]
[ES] El agua es la base de toda vida biológica en la Tierra y uno de los enlaces básicos entre la biosfera y la atmósfera. Es igualmente fundamental para los seres humanos y la naturaleza (Tolba, 1982). Tradicionalmente, ...[+]
[ES] El agua es la base de toda vida biológica en la Tierra y uno de los enlaces básicos entre la biosfera y la atmósfera. Es igualmente fundamental para los seres humanos y la naturaleza (Tolba, 1982). Tradicionalmente, el agua y la vegetación se han considerado como sistemas diferentes pero es claramente necesario tomar un enfoque holístico que considere la cuestión del ciclo del agua de una manera integrada, teniendo en cuenta tanto el agua azul como el agua verde (Birot et al., 2011). Alrededor de esta idea surgió la nueva disciplina llamada Ecohidrología a principios del siglo XX y desde entonces, no ha dejado de crecer tal y como demuestran el creciente aumento de líneas de investigación y publicaciones científicas relacionadas con este nuevo campo.
Sin embargo, la mayoría de los modelos hidrológicos actuales incluye la vegetación como un parámetro estático y no como una variable de estado. Hay algunas excepciones que toman explícitamente la vegetación como variable de estado, pero en esos casos, la complejidad y el número de parámetros a determinar de los modelos aumentan sustancialmente. En la práctica, tenemos que hacer frente a la temible combinación de "escasez de datos - alto número de parámetros a determinar" con mucha frecuencia.
Para reducir este problema, se pueden aplicar dos estrategias: (1) simplificar la complejidad conceptual de los modelos y así reducir el número de parámetros a calibrar, y/o (2) aumentar la disponibilidad de datos mediante la incorporación de nuevas fuentes de información. En esta tesis, hemos explorado el uso de un modelo ecohidrológico distribuido y parsimonioso (con pocos parámetros a determinar) que ha sido completamente calibrado y validado exclusivamente con datos de teledetección.
En primer lugar, se utilizó el modelo ecohidrológico parsimonioso propuesto por Pasquato et al. (2015) en una parcela experimental situada en un bosque mediterráneo semiárido. Los resultados obtenidos en esta primera etapa de la tesis sugirieron que el modelo era capaz de reproducir adecuadamente la dinámica de la vegetación, así como las variaciones de humedad del suelo. En otras palabras, se pudo demostrar que un modelo parsimonioso con ecuaciones simples puede lograr buenos resultados en términos generales. Pero, como el modelo había sido aplicado a escala de parcela, todavía quedaba como tarea pendiente reproducir la variación espacial de la vegetación y del ciclo hidrológico.
Para explorar la variación espacio-temporal de la vegetación y del ciclo del agua, se aplicó la versión distribuida del modelo ecohidrológico y parsimonioso utilizado previamente en una cuenca situada en Kenia. Con el fin de explorar la posible aplicabilidad de los datos de satélite, calibramos el modelo utilizando exclusivamente el NDVI proporcionada por la NASA.
Se aplicó con éxito una metodología basada en el uso de la identificación de las funciones ortogonales empíricas (EOF por sus siglas en inglés). Esta última prueba proporcionó resultados prometedores: (1) los datos de satélite contienen una cantidad extraordinaria de información que puede ser usado para implementar modelos ecohidrológicos en regiones donde no se dispone de tal cantidad de información; (2) la metodología de calibración propuesta funciona satisfactoriamente y permite incorporar datos espacio-temporales en el proceso de parametrización del modelo, y (3) el modelo calibrado sólo con datos de satélite es capaz de reproducir tanto la dinámica espacio-temporal de la vegetación así como el caudal observado en el punto de desagüe de la cuenca. Es importante destacar las consecuencias positivas de este último resultado sobre todo en cuencas no aforadas, donde el uso de datos de satélite podría ser una alternativa para obtener una aproximación del recurso en el punto de desagüe.
[-]
[CA] L'aigua és la base de tota vida biològica a la Terra i un dels enllaços bàsics entre la biosfera i l'atmosfera. És igualment fonamental per als éssers humans i la naturalesa (Tolba, 1982). Tradicionalment, l'aigua i ...[+]
[CA] L'aigua és la base de tota vida biològica a la Terra i un dels enllaços bàsics entre la biosfera i l'atmosfera. És igualment fonamental per als éssers humans i la naturalesa (Tolba, 1982). Tradicionalment, l'aigua i la vegetació s'han considerat com a sistemes diferents però és clarament necessari prendre un enfocament holístic que considere la qüestió del cicle de l'aigua d'una manera integrada, tenint en compte tant l'aigua blava com l'aigua verda (Birot et al., 2011). Al voltant d'aquesta idea va sorgir la nova disciplina anomenada Ecohidrología a principis del segle XX i des de llavors, no ha deixat de créixer tal com demostren el creixent augment de línies de recerca i publicacions científiques relacionades amb aquest nou camp.
No obstant això, la majoria dels models hidrològics actuals inclou la vegetació com un paràmetre estàtic i no com una variable d'estat. Hi ha algunes excepcions que prenen explícitament la vegetació com a variable d'estat, però en aquests casos, la complexitat i el nombre de paràmetres a determinar dels models augmenten substancialment. En la pràctica, hem de fer front a la temible combinació de "escassetat de dades - alt nombre de paràmetres a determinar" amb molta freqüència.
Per reduir aquest problema, es poden aplicar dues estratègies: (1) simplificar la complexitat conceptual dels models i així reduir el nombre de paràmetres a calibrar, i/o (2) augmentar la disponibilitat de dades mitjançant la incorporació de noves fonts d'informació. En aquesta tesi, hem explorat l'ús d'un model ecohidrològic distribuït i parsimoniòs (amb pocs paràmetres a determinar) que ha estat completament calibrat i validat exclusivament amb dades de teledetecció.
En primer lloc, es va utilitzar el model ecohidrològic i parsimoniòs proposat per Pasquato et al. (2015) en una parcel·la experimental situada en un bosc mediterrani semi-àrid. Els resultats obtinguts en aquesta primera etapa de la tesi van suggerir que el model era capaç de reproduir adequadament la dinàmica de la vegetació, així com les variacions d'humitat del sòl. En altres paraules, es va poder demostrar que un model parsimoniòs amb equacions simples pot aconseguir bons resultats en termes generals. Però, com el model havia estat aplicat a escala de parcel·la, encara quedava com a tasca pendent reproduir la variació espacial de la vegetació i del cicle hidrològic.
Per explorar la variació espai-temporal de la vegetació i del cicle de l'aigua, es va aplicar la versió distribuïda del model ecohidrològic i parsimoniòs utilitzat prèviament en una conca situada a Kenya. Al mateix temps, amb la finalitat d'explorar la possible aplicabilitat de les dades de satèl·lit, calibrem el model utilitzant exclusivament el NDVI proporcionat per la NASA.
Es va aplicar amb èxit una metodologia basada en l'ús de la identificació de les funcions ortogonals empíriques (EOF per les seues sigles en anglès). Aquesta última prova va proporcionar resultats sorprenents i prometedors. De fet, els resultats obtinguts van demostrar que: (1) les dades de satèl·lit contenen una quantitat extraordinària d'informació que pot ser usada per implementar models ecohidrològics en regions on no es disposa de tal quantitat d'informació; (2) la metodologia de calibratge proposat funciona satisfactòriament i permet incorporar dades espai-temporals en el procés de parametrització del model, i (3) el model calibrat només amb dades de satèl·lit és capaç de reproduir tant la dinàmica espai-temporal de la vegetació així com el cabal observat en el punt de desguàs de la conca. És important destacar les conseqüències positives d'aquest últim resultat sobretot en conques no aforades, on l'ús de dades de satèl·lit podria ser una alternativa per obtenir una aproximació del recurs en el punt de desguàs.
[-]
|
