Uso de métodos avanzados para la monitorización y el análisis de los cambios de la humedad del suelo en Europa

  1. Laura Almendra Martín
Supervised by:
  1. José Martínez Fernández Director
  2. Maria Piles Director

Defence university: Universidad de Salamanca

Fecha de defensa: 28 November 2022

Committee:
  1. Jesús Fernández Gálvez Chair
  2. María Nilda Sánchez Martín Secretary
  3. Francina Dominguez Committee member
Department:
  1. GEOGRAFÍA

Type: Thesis

Teseo: 772413 DIALNET

Abstract

La humedad del suelo (SM, soil moisture) es una variable clave en el ciclo hidrológico, fundamental para una gran diversidad de aplicaciones desde la de gestión de recursos hídricos y la productividad agrícola, hasta la predicción de la variabilidad climática. Considerada una variable climática esencial (ECV, essential climatic variable) por el GCOS (Global Climate Observing System), en las últimas décadas se ha puesto de manifiesto el interés creciente por disponer de bases de datos de SM de larga duración, continuas en el tiempo y el espacio. Además, el todavía incierto impacto del cambio climático en el ciclo hidrológico del planeta realza la necesidad de comprender y definir los cambios en la dinámica de la SM. Estos cambios son de particular interés en Europa, donde se prevé que el calentamiento global afecte negativamente a los recursos hídricos. Con ánimo de explorar diferentes métodos y enfoques de análisis para el estudio de la tendencia de cambio de la SM, su interacción con los patrones atmosféricos y la obtención de bases de datos apropiadas para el continente europeo, en esta tesis doctoral se han planteado tres objetivos específicos. En primer lugar, se destaca la necesidad de contar con bases de datos de SM continuas y de larga duración, tanto modelizadas como observacionales. Las misiones satelitales han facilitado esta labor enormemente, sin embargo, la continuidad de las series se ve comprometida debido a la existencia de lagunas en los datos, provocadas por diversos factores como la presencia de nieve o interferencias de radiofrecuencia que no hacen posible la medición. Motivado por esta necesidad, el primer objetivo de esta tesis doctoral busca comparar diferentes técnicas de gap-filling para estimar los valores ausentes en la base de datos de SM satelital más larga disponible en Europa, la proporcionada por la Climate Change Initiative (CCI). Para ello, se evaluaron diferentes técnicas, desde las más sencillas como interpolaciones lineales o cúbicas hasta técnicas más complejas como métodos autorregresivos (AR, autoregressive) o de aprendizaje automático (ML, machine learning) como las support vector machine (SVM) y los random forest (RF), donde se evaluó el uso de diferentes variables de entrada relacionadas con la dinámica de la SM. Todas estas técnicas fueron evaluadas tanto en el domino espacial como en el temporal. En segundo lugar, el impacto del cambio climático en la dinámica de la SM en Europa y la magnitud de estos cambios es todavía incierto. Por ello, se definió como segundo objetivo de esta tesis doctoral el estudio de las tendencias de la SM de los últimos 30 años en Europa utilizando diferentes tests estadísticos, escalas temporales (anual y mensual) y bases de datos. Los métodos utilizados fueron el test de Mann-Kendall (MK), ampliamente utilizado y basado en el comportamiento monótono, y el empirical mode decomposition (EMD), basado en una descomposición empírica de las series temporales. Además, se analizó la tendencia de los principales atributos que caracterizan la sequía agrícola (inicio, duración e intensidad). La significación estadística de las tendencias y sus signos fueron evaluados en los diferentes tipos de clima presentes en el continente europeo, según la clasificación de Köppen-Geiger. En tercer y último lugar, es sabido que la variabilidad de la SM está íntimamente ligada a los procesos atmosféricos. Sin embargo, muchos aspectos sobre las interacciones entre los sistemas suelo-atmósfera aún son inciertos. Aunque en Europa están bien definidas las teleconexiones atmosféricas, la relación de los diferentes patrones de circulación atmosférica con la SM no ha recibido especial atención. Además, rara vez se han analizado sus relaciones causales. En este contexto, se planteó como tercer y último objetivo de esta tesis doctoral el análisis de la influencia y las relaciones causales entre la North Atlantic Oscillation (NAO), la Arctic Oscillation (AO) y El Niño Southern Oscillation (ENSO) y la variabilidad de la SM en Europa. Para ello, se consideraron dos bases de datos de SM y se evaluaron, a una escala de tiempo mensual, la correlación y las relaciones causales entre los patrones atmosféricos y la SM. Los resultados obtenidos en esta tesis han permitido, por un lado, evaluar diferentes técnicas para el relleno de lagunas de datos de series satelitales de forma precisa. Los SVM aplicados al dominio espacial, utilizando la textura y las series de SM anteriores como inputs, han demostrado ser una buena herramienta para hacer frente a la limitación de las lagunas de datos presentes en las series satelitales. Por otro lado, haciendo uso de datos procedentes de la modelización se ha podido observar una tendencia general a condiciones más secas en el suelo en casi todo el continente europeo en los últimos 30 años, independientemente del tipo de clima, la escala temporal analizada o el método aplicado. También se ha encontrado un incremento de la intensidad y la duración de le periodos de sequía agrícola. Por último, los resultados de esta tesis han demostrado que existe una relación causal predominantemente negativa entre la NAO y AO, y la variabilidad de la SM en la mayor parte de Europa, sin apenas retraso temporal, mientras que con ENSO se observó una respuesta retardada de uno o dos meses en Europa central y noroeste. Los resultados obtenidos en esta tesis aportan nuevos conocimientos sobre los cambios que ha experimentado la SM en Europa y su interacción con los patrones atmosféricos, poniendo de manifiesto la importancia de la aplicación de metodologías avanzadas para llevar a cabo estos análisis, así como de obtener bases de datos apropiadas para los mismos.