Translated by Isabel Zetina 

El riego ilustra un importante dilema de la agricultura: Por un lado, la creciente población mundial demanda más alimentos y biomasa (por ejemplo, para la producción de energía). Por otro, recursos naturales como el agua sólo están disponibles en cantidades limitadas y su uso excesivo suele provocar la degradación de los ecosistemas, lo que a su vez tiene efectos adversos sobre la producción agrícola y los medios de vida locales. Dado que la agricultura sin riego difícilmente será posible hoy y en el futuro (De Wrachien, Goli y otros, 2015), son necesarias dos medidas para permitir el desarrollo sostenible de esta área:

1. La demanda y la disponibilidad de agua a nivel regional (por ejemplo, las cuencas hidrográficas) deben conocerse para identificar posibles excesos de uso y ajustar los derechos de asignación de agua (Fabre et al. 2015).
2. La tecnología de riego debe reducir al mínimo las pérdidas de agua y la gestión inteligente debe proporcionar a las plantas la cantidad adecuada de agua en el momento oportuno (Singh 2014).

En ambos aspectos, la tecnología espacial puede hacer importantes aportaciones, como se verá en las dos secciones siguientes.

Mapeo de la agricultura de riego

Para la estimación de la demanda de agua agrícola, hay datos insuficientes procedentes de encuestas locales, que tampoco captan la dinámica temporal de los ciclos de producción agrícola y los procesos meteorológicos.

Gracias a las técnicas de teledetección por satélite, es posible clasificar los tipos de cultivos agrícolas en zonas más amplias, lo que permite estimar la demanda potencial de agua. Para estos métodos se emplean sobre todo algoritmos de clasificación, que o bien se basan en conocimientos de expertos (sistemas basados en reglas), o se entrenan para diferenciar entre determinados tipos de cultivos utilizando datos de entrenamiento en un proceso de aprendizaje formalizado (sistemas de aprendizaje). Como datos de entrada se utilizan principalmente datos ópticos de teledetección, que en parte se combinan con datos de radar (Joshi et al. 2016; Orynbaikyzy, Gessner, y Conrad 2019). Una vez conocidos los datos sobre la distribución espacial de los tipos de cultivos, el siguiente paso es identificar la agricultura de riego: Esto es relativamente sencillo en las regiones áridas donde, debido a las condiciones climáticas, el crecimiento de las plantas sería escaso o nulo sin riego. Si en esas regiones se encuentran tierras agrícolas con vegetación verde, se puede suponer con un alto grado de probabilidad que existe riego.

La figura 2 muestra la representación en falso color de una imagen de Sentinel-2 de una parte de la zona española del Duero en mayo de 2018; los tonos rojizos indican vegetación verde, mientras que otros colores indican vegetación seca o terreno abierto. El curso del río Duero es visible en color negro. Las series temporales de este tipo de imágenes pueden utilizarse para permitir la detección de tierras agrícolas de riego, como se ha descrito anteriormente. Además, la imagen muestra varios pivotes centrales, que son estructuras circulares a lo largo del río. Debido al clima seco de la zona, lo más probable es que las zonas de color rojizo sean de riego.

Por el contrario, la situación es más difícil en regiones donde coexisten la agricultura de secano y la agricultura de riego, o donde el riego es solo temporal e irregular -por ejemplo, durante períodos secos más largos-. Aquí, el riego a menudo sólo puede identificarse a partir de datos ópticos utilizando enfoques de aprendizaje automático (Ferrant et al. 2017) o sobre la base de señales de humedad del suelo derivadas, por ejemplo, de la misión SMAP de la NASA (Lawston, Santanello Jr, y Kumar 2017). Sin embargo, la obtención de la humedad del suelo desde el espacio es un campo de investigación en curso y, en la actualidad, solo los sensores pasivos de microondas son capaces de proporcionar las condiciones de humedad del suelo para todo tipo de condiciones meteorológicas, mientras que los sensores ópticos solo son capaces de proporcionar información en condiciones (casi) sin nubes (Kerr u. a.et al. 2016).

Además, las diferencias en el nivel máximo de los índices espectrales, por ejemplo, el NDVI, se han propuesto como una característica discriminatoria (Meier, Zabel y Mauser 2018) que destaca las diferencias en el desarrollo fenológico de los cultivos de riego y de secano (Pervez y Brown 2010), pero los autores concluyeron que cuanto más húmeda era la región, menor era la precisión de su intento de clasificación.

Otro enfoque consiste en identificar los sistemas de riego característicos, como los pivotes centrales. Los pivotes centrales son sistemas de riego en los que un brazo equipado con aspersores se desplaza alrededor de un punto fijo siguiendo trayectorias circulares. De este modo, es posible regar la superficie de un círculo entero (Heermann y Hein 1968). Muchos sistemas de pivote central ofrecen la posibilidad de ajustar los caudales de riego sector por sector, lo que permite cultivar diferentes plantas dentro de un mismo pivote central. Algunos sistemas más recientes ofrecen también la posibilidad de controlar los aspersores por separado. De este modo, es posible ajustar el caudal de riego a zonas específicas. Estos sistemas pueden mapearse utilizando datos ópticos de satélite, como se viene haciendo desde hace varias décadas en el Inventario de pivotes centrales de Nebraska. Sin embargo, estos enfoques sólo son aplicables en zonas en las que los pivotes centrales son la práctica de riego dominante (como las llanuras interiores de Norteamérica). En general, Ozdogan et al. (2010) destacaron la falta de estudios destinados a separar la agricultura de riego de la de secano, lo que coincide con las conclusiones de una revisión realizada por Thenkabail et al. (2010).

En cuanto a la estimación de la disponibilidad de agua, los datos meteorológicos sobre la frecuencia y magnitud de precipitaciones, temperatura y radiación solar, junto con información sobre las condiciones del suelo (por ejemplo, permeabilidad y capacidad de retención), proporcionan información importante sobre los recursos hídricos superficiales y la recarga de las aguas subterráneas (Rushton y Ward 1979). Además, mediante la medición del campo gravitatorio de la Tierra, que es posible gracias a los satélites de la misión GRACE (https://www.nasa.gov/mission_pages/Grace/index.html ), se puede medir las masas de agua subterránea y sus cambios a lo largo del tiempo (Rodell y Famiglietti 2002). Esto es especialmente importante en el caso de los llamados acuíferos fósiles, que se formaron en periodos geológicos en los que el clima era más húmedo que el actual y, por tanto, sólo pueden recargarse de forma limitada en las condiciones climáticas actuales.

Utilizando ambas cantidades, demanda y disponibilidad de agua, se puede calcular el balance hídrico. Si la demanda supera la disponibilidad, se produce un déficit. Si se utiliza el riego, se intenta contrarrestar este déficit, para lo cual el agua añadida artificialmente debe proceder de otros depósitos (aguas subterráneas, aguas superficiales, desalinización del agua de mar). Por medio de modelos hidrológicos, que pueden calcular el balance hídrico de las cuencas fluviales a partir de mediciones meteorológicas y de la información sobre los tipos de cultivo y la extensión de la superficie regada obtenida a partir de datos por satélite, es posible hacer afirmaciones sobre el (sobre)uso de los recursos hídricos y la presión sobre los ecosistemas, así como sobre el acceso a los recursos hídricos.Esto es un elemento importante para apoyar la toma de decisiones y la elaboración de políticas, así como para evaluar las prácticas agrícolas actuales en relación con la sostenibilidad ecológica y socioeconómica. El acoplamiento de estos modelos con las proyecciones de cambio climático permite estimar los balances hídricos en condiciones climáticas futuras (Fowler, Blenkinsop y Tebaldi 2007), lo que constituye una ventaja para adaptar el uso del agua y las prácticas agrícolas al calentamiento global.

Implicaciones para la agricultura de riego

Para el agricultor individual, el riego plantea una pregunta central: Dado que los recursos hídricos, como se ha visto, suelen ser limitados y no pueden utilizarse en cualquier cantidad y en cualquier momento, deben utilizarse de la manera más eficiente posible para evitar el estrés hídrico y estabilizar o incluso aumentar los rendimientos. Así pues, se plantea un problema de optimización para generar una producción elevada o temporalmente estable (rendimiento) a partir de una cantidad limitada de insumo (agua). Según las cifras presentadas por Thenkabail et al. (2010), los índices de eficiencia del riego varían entre el 40 y el 62%. Esto deja un gran espacio de mejora y muestra la urgencia de la situación. Las tecnologías espaciales también pueden ser útiles en este sentido:

Como se ha mostrado en la sección anterior, el estrés hídrico puede detectarse mediante teledetección óptica y modelización física. La modelización permite evaluar el estado actual y, además, hacer proyecciones de futuro, de modo que es posible predecir la aparición de estrés hídrico en un futuro próximo.

Lo ideal es que el riego tenga lugar antes de que se produzca el estrés hídrico, de modo que pueda acotar la cuestión de cuándo debe regarse un campo. Basándose en la modelización hidrológica, la modelización del crecimiento de las plantas y la teledetección, se puede emitir una recomendación sobre la cantidad de riego en función del déficit hídrico determinado (D'Urso 2001). Si el sistema de riego utilizado permite un riego específico por subzonas (es decir, la cantidad de riego no es constante para todo el campo, sino espacialmente variable), las recomendaciones de riego también pueden hacerse espacialmente variables, siendo el factor limitante la resolución espacial del satélite utilizado y las limitaciones técnicas del sistema de riego (Sadler et al. 2000).

Un ejemplo de aplicación denominada "Observing the Earth - Tackling Drought Issues for Food Security", financiada por la Agencia Espacial Europea (ESA) a través de su Plataforma de Explotación Temática de la Seguridad Alimentaria (FS-TEP), utiliza datos ópticos de observación de la Tierra para determinar específicamente las necesidades reales de riego de los sistemas de pivote central en Zambia, donde varios periodos de sequía sucesivos provocaron escasez de agua. (más información aquí). Mediante el uso de datos de teledetección, fisiología vegetal y modelización hidrológica, pudieron ahorrarse 1.750 m³ de agua por pivote de riego y día, lo que significó que un estanque de almacenamiento sobre el suelo se vaciara lentamente, como también pudo determinarse con precisión mediante modelización hidrológica. En la figura 3 se muestra un ejemplo de recomendación de riego resultante. Gracias a la alta resolución espacial del satélite Sentinel-2 (de 10 a 20 m), se pudo realizar cálculos específicos por subzona de la demanda de agua de los cultivos, que en el ejemplo ascienden a valores inferiores a 6 y 7 mm por día.

Los ejemplos anteriores muestran que el riego puede hacerse más eficiente mediante la teledetección y, por lo tanto, reducir la demanda de agua agrícola, ya que es posible una aplicación más selectiva del agua con bajas tasas de pérdida (Toureiro et al. 2017). Sin embargo, también existen algunos retos que pueden resumirse en tres puntos:

1. El aumento de la eficiencia por sí solo no hace sostenible la agricultura de riego. Si, a pesar de la optimización, las tasas de extracción de agua son superiores a la tasa de recarga, o si los conflictos sobre los derechos de uso del agua siguen sin resolverse, el agricultor puede ser capaz de operar de una manera económicamente viable, pero el lado social y económico del triángulo de la sostenibilidad no se ve afectado.
2. Las recomendaciones anteriores sobre riego se han referido principalmente a las explotaciones a gran escala que operan sistemas de riego mecanizados correspondientemente grandes. Los pequeños agricultores, en cambio, apenas se benefician, ya que sus campos son demasiado pequeños para ser detectados adecuadamente por teledetección o carecen de fondos que permitan invertir en sistemas de riego y optimizarlos. Como demostraron Meier et al. (2020), dependiendo de la región del mundo, es necesaria una resolución espacial de 5 m para captar adecuadamente las zonas agrícolas sin mezcla espectral de los campos colindantes, pero esta resolución espacial no la alcanzan actualmente la mayoría de los satélites de observación de la Tierra gratuitamente disponibles.
3. Además, los elevados riesgos asociados a la inversión necesaria en tecnología también podrían influir (George, 2014) en las explotaciones agrícolas.Aunque los enfoques aquí presentados ya están siendo utilizados de forma operativa en algunos casos, hay margen para mejorarlos y seguir desarrollándolos: por ejemplo, la información sobre las propiedades del suelo y los fenómenos meteorológicos no está disponible en todo el mundo con la misma calidad (o no lo está en absoluto). Además, la determinación de las tasas de evapotranspiración es un factor esencialmente importante en la modelización del balance hídrico de las cubiertas agrícolas, pero sigue estando sujeta a incertidumbres e imprecisiones (Cammalleri et al. 2014; Velpuri et al. 2013). A pesar de estos retos, los primeros productos con cobertura continental se pusieron a disposición del público, como el portal WaPOR de la FAO (más información: https://wapor.apps.fao.org/home/WAPOR_2/1 ). Además de la información sobre la productividad del agua, se dispone de capas sobre la evapotranspiración real mensual y anual desde 2009. Toda la información del portal se generó mediante datos de teledetección de libre acceso.

Estos tres aspectos constituyen sin duda un gran reto. Debido a la complejidad del tema y las diferencias geográficas existentes (clima, suelo, disponibilidad de agua) y las diferencias en el equipamiento económico (tecnologías de riego disponibles y posibilidades de tratamiento y extracción de agua), así como a los distintos métodos de cultivo, probablemente no exista una solución única.

Independientemente de estas especificaciones locales, la teledetección puede aportar datos importantes que pueden utilizarse en marcos integrados adecuados para abordar explícitamente los objetivos contrapuestos entre los distintos agentes. Así pues, las tecnologías espaciales desempeñan un papel esencial para prácticas agrícolas más sostenibles y resistentes.

Conclusiones

El riego es esencial para la producción agrícola mundial y la seguridad alimentaria. Como los recursos hídricos son limitados, su uso debe ser más sostenible. La agricultura, que es el mayor consumidor de agua dulce, debe contribuir sin duda a desarrollar mejores prácticas de uso sostenible del agua. Las tecnologías de teledetección y los modelos físicos permiten evaluar el balance hídrico agrícola, es decir, la demanda y la disponibilidad de agua. Por un lado, la información derivada puede aplicarse para mapear las zonas de riego, a pesar de las dificultades que existen actualmente, sobre todo en las regiones climáticamente más húmedas. Por otro, el consumo de agua puede adaptarse a la demanda real y, en el mejor de los casos, reducirse sobre el terreno.

Para concluir, este artículo pretende destacar que las tecnologías espaciales pueden utilizarse para generar conocimientos sobre las prácticas de riego agrícola, lo que a su vez puede conducir a un uso más eficiente del riego sobre el terreno. Sin embargo, la incorporación de información tan sofisticada tecnológicamente en la toma de decisiones y en la legislación requiere una sólida comprensión de las cuestiones fundamentales implicadas, así como un estudio más detallado de las múltiples interacciones sociales, medioambientales y económicas que existen en las prácticas agrícolas.