CEBO

BAITSSS (Backward-Averaged Iterative Two-Source Surface temperature and energy balance Solution) es un modelo informático biofísico de evapotranspiración (ET) que determina el uso del agua , principalmente en paisajes agrícolas , utilizando información basada en teledetección . ^{[ 1 ]} Fue desarrollado y perfeccionado por Ramesh Dhungel y el grupo de recursos hídricos del Centro de Investigación y Extensión Kimberly de la Universidad de Idaho desde 2010. Se ha utilizado en diferentes áreas de los Estados Unidos , incluyendo el sur de Idaho , el norte de California , el noroeste de Kansas , Texas y Arizona .

BAITSSS se originó a partir de la investigación de Ramesh Dhungel, un estudiante de posgrado de la Universidad de Idaho , ^{[ 2 ]} quien se unió a un proyecto llamado "Producción e integración de series temporales de evapotranspiración en cuadrícula para aplicaciones de gestión de riego, hidrología y teledetección" bajo la dirección del profesor Richard G. Allen. ^{[ 3 ]}

En 2012, se desarrolló la versión inicial del modelo de paisaje utilizando el entorno Python IDLE con datos meteorológicos NARR (~ 32 kilómetros). ^{[ 1 ]} Dhungel presentó su tesis doctoral en 2014, donde el modelo se denominó BATANS (solución numérica acelerada de dos fuentes promediada hacia atrás). ^{[ 1 ] [ 2 ]} El modelo se publicó por primera vez en la revista Meteorological Applications en 2016 con el nombre BAITSSS como un marco para interpolar la ET entre el paso del satélite cuando no se dispone de la temperatura superficial basada en datos térmicos . ^{[ 1 ]} El concepto general de promediado hacia atrás se introdujo para acelerar el proceso de convergencia de los componentes del balance energético superficial resueltos iterativamente, que pueden ser laboriosos y con frecuencia no convergen, especialmente a bajas velocidades del viento . ^{[ 1 ]}

En 2017, el modelo de paisaje BAITSSS se programó en Python shell , junto con las bibliotecas GDAL y NumPy utilizando datos meteorológicos NLDAS (~ 12,5 kilómetros). ^{[ 1 ]} El modelo independiente detallado fue evaluado comparándolo con la ET medida con lisímetros de pesaje , la temperatura infrarroja (IRT) y el radiómetro neto de maíz y sorgo tolerantes a la sequía en el Laboratorio de Investigación de Conservación y Producción en Bushland, Texas, por un grupo de científicos del USDA-ARS y la Universidad Estatal de Kansas entre 2017 y 2020. ^{[ 1 ]} Algunos desarrollos posteriores de BAITSSS incluyen componentes de productividad de cultivos basados ​​en la física, es decir , cálculo de biomasa y rendimiento de cultivos . ^{[ 1 ] [ 4 ] [ 5 ]}

La mayoría de los modelos de ET instantáneos basados ​​en teledetección utilizan la fracción evaporativa (EF) o la fracción de ET de referencia (ET _r F), similar a los coeficientes de cultivo , para calcular valores estacionales, estos modelos generalmente carecen del balance hídrico del suelo y los componentes de riego en el balance energético superficial. ^{[ 1 ]} Otros factores limitantes son la dependencia de la temperatura superficial radiométrica basada en la temperatura térmica , que no siempre está disponible con la resolución temporal requerida y frecuentemente está oscurecida por factores como la cobertura de nubes . ^{[ 1 ] [ 6 ]} BAITSSS se desarrolló para llenar estas brechas en los modelos basados ​​en teledetección liberando el uso de la temperatura superficial radiométrica basada en la temperatura y para servir como un rastreador digital de agua de cultivo que simula mapas de ET de alta resolución temporal (horaria o subhoraria) y espacial (30 metros ) . ^{[ 1 ] [ 7 ] [ 8 ]} BAITSSS utiliza información de formación de dosel basada en teledetección , es decir, estimación de la variación estacional de los índices de vegetación y senescencia . ^{[ 1 ]}

El balance de energía superficial es uno de los enfoques comúnmente utilizados para cuantificar la ET ( flujo de calor latente en términos de flujo ), donde las variables meteorológicas y los índices de vegetación son los impulsores de este proceso. BAITSSS adopta numerosas ecuaciones para calcular el balance de energía superficial y las resistencias, que provienen principalmente de Javis, 1976, ^{[ 9 ]} Choudhury y Monteith, 1988, ^{[ 10 ]} y métodos aerodinámicos o ecuaciones de relación flujo-gradiente ^{[ 11 ] [ 12 ]} con funciones de estabilidad asociadas con la teoría de similitud de Monin-Obukhov .

Ecuaciones fundamentales subyacentes del balance energético superficial

flujo de calor latente (LE)

Las ecuaciones aerodinámicas o de gradiente de flujo del flujo de calor latente en BAITSSS se muestran a continuación.${\displaystyle e_{c}^{o}}$es la presión de vapor de saturación en el dosel y${\displaystyle e_{s}^{o}}$es para el suelo,${\displaystyle e_{a}}$es la presión de vapor ambiental , r _ac es la resistencia de la capa límite volumétrica de los elementos vegetativos en el dosel, r _ah es la resistencia aerodinámica entre el desplazamiento del plano cero (d) + longitud de rugosidad del momento (z _om ) y la altura de medición (z) de la velocidad del viento , r _as es la resistencia aerodinámica entre el sustrato y la altura del dosel (d +z _om ), y r _ss es la resistencia de la superficie del suelo. ^{[ 1 ]}

${\displaystyle LE_{c}={\frac {\rho _{a}c_{p}}{\gamma }}{\bigl (}{\frac {e_{c}^{o}-e_{a}}{r_{ac}+r_{ah}+r_{sc}}}{\bigr )}\ \And \ LE_{s}={\frac {\rho _{a}c_{p}}{\gamma }}{\bigl (}{\frac {e_{s}^{o}-e_{a}}{r_{as}+r_{ah}+r_{ss}}}{\bigr )}}$

Cálculo del flujo de calor sensible (H) y la temperatura superficial ^{[ 1 ]}

A continuación se muestran las ecuaciones de gradiente de flujo del flujo de calor sensible y la temperatura superficial en BAITSSS.

${\displaystyle H_{c}={\rho _{a}c_{p}}{\bigl (}{\frac {T_{c}-T_{a}}{r_{ah}+r_{ac}}}{\bigr )}\Longleftrightarrow T_{c}={\frac {H_{c}(r_{ah}+r_{ac})}{\rho _{a}c_{p}}}+{T_{a}}}$

${\displaystyle H_{s}={\rho _{a}c_{p}}{\bigl (}{\frac {T_{s}-T_{a}}{r_{ah}+r_{as}}}{\bigr )}\Longleftrightarrow T_{s}={\frac {H_{s}(r_{ah}+r_{as})}{\rho _{a}c_{p}}}+{T_{a}}}$

Resistencia del dosel (r _sc )

A continuación se muestra la ecuación típica de tipo Jarvis de r _{sc adoptada en BAITSSS, R c-min} es el valor mínimo de r _sc , LAI es el índice de área foliar , f _c es la fracción de cobertura del dosel , funciones de ponderación que representan la respuesta de la planta a la radiación solar (F ₁ ), la temperatura del aire (F ₂ ), el déficit de presión de vapor (F ₃ ) y la humedad del suelo (F ₄ ), cada una variando entre 0 y 1. ^{[ 1 ]}

${\displaystyle r_{sc}={\frac {R_{c-min}}{{\frac {LAI}{f_{c}}}F_{1}F_{2}F_{3}F_{4}}}}$

BAITSSS se implementó para calcular la ET en el sur de Idaho para 2008 y en el norte de California para 2010. ^{[ 1 ]} Se utilizó para calcular la ET del maíz y el sorgo en Bushland, Texas para 2016, y de múltiples cultivos en el noroeste de Kansas para 2013-2017. ^{[ 1 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 4 ]} BAITSSS ha sido ampliamente discutido entre pares de todo el mundo, incluyendo Bhattarai et al. en 2017 y Jones et al. en 2019. ^{[ 17 ]} El Comité de Agricultura, Nutrición y Silvicultura del Senado de los Estados Unidos incluyó a BAITSSS en su informe sobre el cambio climático . ^{[ 18 ]} BAITSSS también fue cubierto por artículos en Open Access Government , ^{[ 6 ] [ 19 ]} equipo científico de Landsat , ^{[ 20 ]} revista Grass & Grain, ^{[ 21 ]} Sistema Nacional de Gestión y Soporte de la Información (NIMSS), ^{[ 22 ]} modelos ecológicos terrestres, ^{[ 23 ]} contribución clave a la investigación relacionada con la estimación del flujo de calor sensible y la decisión de riego en modelos ET basados ​​en teledetección. ^{[ 24 ] [ 25 ]}

En septiembre de 2019, el Distrito de Gestión de Aguas Subterráneas 4 del Noroeste de Kansas (GMD 4), junto con BAITSSS, recibió reconocimiento nacional de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS). ^{[ 26 ] [ 27 ] [ 15 ] [ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]} La AAAS destacó 18 comunidades en todo Estados Unidos que están respondiendo al cambio climático ^{[ 31 ] [ 32 ] [ 33 ]} incluyendo el Condado de Sheridan, Kansas, para prolongar la vida del Acuífero Ogallala minimizando el uso de agua donde este acuífero se está agotando rápidamente debido a prácticas agrícolas extensivas. La AAAS discutió el desarrollo y uso del intrincado modelo ET BAITSSS y los esfuerzos de Dhungel y otros científicos que apoyan el uso efectivo del agua en el Condado de Sheridan, Kansas . ^{[ 15 ]}

Además, el Comité Asesor Regional Republicano Superior de Kansas (junio de 2019) ^{[ 16 ]} y GMD 4 ^{[ 34 ]} analizaron los posibles beneficios y la utilización de BAITSSS para la gestión del uso del agua, con fines educativos y para compartir los costos. Un breve artículo sobre el esfuerzo de conservación del acuífero de Ogallala de la Universidad Estatal de Kansas y GMD4 utilizando el modelo ET se publicó en Mother Earth News (abril/mayo de 2020) ^{[ 35 ]} y en Progressive Crop Consultant ^{[ 36 ] .}

• METRIC , otro modelo desarrollado por la Universidad de Idaho que utiliza datos del satélite Landsat para calcular y mapear la evapotranspiración.
• SEBAL utiliza el balance energético superficial para estimar aspectos del ciclo hidrológico . SEBAL mapea la evapotranspiración, el crecimiento de la biomasa, el déficit hídrico y la humedad del suelo.

• BAITSSS en Sites.google.com