Visita de trabajo a la Universidad de Maryland



Durante dos semanas los estudiantes Leandro Sgroi y Omar Müller visitaron al Dr. Hugo Berbery en la Universidad de Maryland. La visita sirvió para trabajar en conjunto en diferentes actividades relacionadas con el proyecto IAI CRN3035, así como planificar trabajos futuros.

Omar Müller ha avanzado en la evaluación de la climatología de humedad de suelo con respecto a valores estimados por satélites (SMOS). Si bien los valores no son directamente comparables en términos de magnitud, los resultados indican una alta correlación para las diferentes subcuencas del Río de La Plata. Esta correlación muestra que el modelo es capaz de reproducir los cambios en el contenido de agua en el suelo que se suceden a través del tiempo. Recientemente se ha generado un nuevo conjunto de datos satelitales que combina la información de SMOS con la del sensor ASCAT. Este nuevo conjunto brinda un producto más confiable que permitirá una mejor evaluación. Omar también trabajó junto con la estudiante de grado Angelena Bohman para facilitar a los usuarios finales la visualización del sistema de pronósticos y monitoreo actualmente disponible en:


Específicamente se está evaluando la posibilidad de mostrar los productos en Google Earth, que como es sabido es un sistema de uso extendido en la población.

Por otro lado se definió el plan de trabajo para la postulación a postdoctorado de CONICET, es decir, se planificó los próximos dos años de trabajo. El plan de trabajo se titula "Avance en la estimación de humedad de suelo mediante asimilación de observaciones y datos de sensores remotos en modelos de alta resolución". Como el título lo indica se buscará llevar a cabo estimaciones de humedad de suelo que combinen diferentes fuentes de información de manera óptima. Este trabajo está directamente relacionado al proyecto JASMIN e implicará un gran aporte al mismo.

Las actividades realizadas por Leandro Sgroi en UMD se centraron en un análisis estadístico de eventos secos en la región núcleo de cultivos de Argentina, para identificar herramientas que sean de utilidad tanto a tomadores de decisión como a productores agropecuarios ante la ocurrencia de una sequía; que de no ser detectada a tiempo pudiese transformarse en una pérdida económica fundamentalmente. Los cultivos preponderantes en el análisis fueron trigo, maíz y soja. Como parte de esta situación se considera que el monitoreo de sequías es una herramienta crítica en la planificación agropecuaria. El trabajo está basado en el análisis de datos grillados de precipitación, de índices SPI de 3 y 6 meses y datos de humedad de suelo del Global Land Data AssimilationSystem (GLDAS).

Se ha analizado un periodo de alrededor de 30 años para la humedad del suelo y de más de 60 años para los índices de SPI3, SPI6, y anomalías de precipitación, a resoluciones aptas para estudios regionales. Sobre la base de estos datos se analizó el historial de eventos de sequía y se realizó una caracterización a nivel regional que incluye el análisis estadístico de los parámetros que las definen, como frecuencias de ocurrencia, duración y severidad de los eventos. Se estudió la frecuencia a diferentes escalas de tiempo, anual, estacional, y a nivel mensual para los meses críticos de cada cultivo. La duración fue usada para establecer la distribución de las sequías por su persistencia en el tiempo; mientras que la severidad indicó cuales sequías son más intensas más allá de su duración.

Leandro Sgroi, Hugo Berbery y Omar Müller en la Universidad de Maryland