Investigación de 50 modelos basados en la temperatura para estimar la evapotranspiración potencial (ETP) en una región semiárida

Por qué importa la pérdida de agua hacia el aire

En regiones de cultivo secano, cada gota de agua cuenta. Sin embargo, los cultivos pierden silenciosamente grandes cantidades de humedad al aire mediante un proceso combinado de evaporación desde el suelo y transpiración desde las hojas. Conocer la rapidez de esta pérdida —llamada evapotranspiración potencial— es crucial para decidir cuándo y cuánto regar. El estudio resumido aquí plantea una pregunta simple pero urgente para las zonas semiáridas de la India: ¿pueden agricultores y planificadores estimar de forma fiable esta pérdida de agua usando solo lecturas básicas de temperatura y humedad, en lugar de instrumentos meteorológicos costosos y que requieren muchos datos?

Medir la sed en un paisaje seco

Los investigadores se centraron en Lalgudi Taluk, en Tamil Nadu, una región semiárida con veranos calurosos, vientos moderados y humedad relativamente baja. Durante diez años, de 2005 a 2014, recopilaron datos meteorológicos rutinarios de un observatorio de la universidad agrícola —temperatura máxima y mínima, humedad, insolación, velocidad del viento y precipitación. Con estos registros, calcularon primero una medida de referencia de la demanda hídrica de los cultivos mediante una fórmula detallada recomendada por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura, conocida como FAO56 Penman–Monteith. Este método se considera ampliamente el estándar de referencia, pero requiere muchas entradas meteorológicas distintas, que a menudo faltan en estaciones rurales.

Poniendo a prueba 50 atajos

Para encontrar alternativas más simples, el equipo reunió 50 atajos publicados, o modelos empíricos, que estiman la evapotranspiración potencial usando mayormente la temperatura y, en algunos casos, la humedad. Treinta y siete modelos se basaron únicamente en la temperatura, mientras que trece también incluyeron términos relacionados con la humedad. Todos ellos se recrearon en un entorno informático consistente y se alimentaron con los mismos datos meteorológicos diarios. Los científicos compararon entonces la salida de cada modelo con el estándar de referencia, verificando no solo qué tan bien coincidían los valores día a día, sino también si los modelos capturaban el patrón estacional general y la demanda hídrica media a largo plazo.

Calificando a ganadores y perdedores

En lugar de juzgar por una única puntuación, el estudio usó varios criterios complementarios. Estos incluyeron qué tan ajustadamente cada modelo seguía el referente, cuál era su error típico, si tendía a sobrestimar o subestimar de forma sistemática la demanda hídrica, y cómo su promedio a largo plazo se comparaba con la referencia. Para combinar estas medidas de forma justa, los autores crearon un índice de clasificación estandarizado que escala el rendimiento entre 0 y 1. Destacaron algunos modelos: uno propuesto por Althoff y colegas, junto con versiones de Pereira y Pruitt y de Samani, ofrecieron el mejor equilibrio entre precisión y simplicidad. Seguían la subida y bajada de la demanda estacional en el clima semiárido manteniendo errores pequeños y totales a largo plazo cercanos al referente.

Límites de la humedad y de reglas empíricas antiguas

No todos los atajos funcionaron bien. Algunas fórmulas tradicionales, usadas durante mucho tiempo en la planificación del riego, ya sea sobreestimaban las necesidades de agua —con el riesgo de desperdiciar agua y energía— o las subestimaban, lo que podría dejar a los cultivos estresados. Sorprendentemente, los modelos que añadían humedad no superaron automáticamente a los enfoques basados solo en la temperatura. En esta región seca en particular, la humedad del aire varía menos que la temperatura y la radiación solar, por lo que las ecuaciones centradas en la humedad a veces interpretaron mal los verdaderos conductores de la pérdida de agua. El estudio también mostró que varios métodos desarrollados para otros climas, como zonas frías o muy húmedas, tuvieron dificultades cuando se aplicaron directamente a las condiciones cálidas y semiáridas del sur de la India sin ajustes locales.

Qué significa esto para agricultores y planificadores

Para quienes gestionan el agua en regiones semiáridas con escasez de datos, el mensaje es práctico y alentador. El trabajo muestra que fórmulas basadas en la temperatura cuidadosamente seleccionadas pueden reemplazar métodos más complejos cuando solo hay registros meteorológicos simples disponibles. En particular, los modelos de Althoff, Pereira y Pruitt, y Samani surgieron como candidatos sólidos para guiar los calendarios de riego y la planificación hídrica a largo plazo en esta parte de la India. Al mismo tiempo, el estudio advierte contra la aplicación ciega de cualquier "regla empírica" en todas partes. Las pruebas locales y, cuando sea posible, el ajuste fino siguen siendo esenciales. Mirando al futuro, los autores sostienen que combinar la temperatura con otras influencias como la insolación, el viento e incluso herramientas de aprendizaje automático podría afinar aún más las estimaciones, ayudando a la agricultura en zonas secas a aprovechar al máximo suministros de agua limitados.

Cita: Ramachandran, J., Rashwin, A.A., Arunadevi, K. et al. Investigation of 50 temperature-based models for estimating potential evapotranspiration (PET) in a semi-arid region. Sci Rep 16, 7879 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35472-y

Palabras clave: evapotranspiración, riego, agricultura semiárida, datos climáticos, gestión del agua