MODELACIÓN DIRECTA E INVERSA DE LA DINÁMICA DEL AGUA EN UNA PLANTACIÓN DE MANZANOS REGADA POR MICROASPERSIÓN

G. Arbat 1, J. Puig 1, J. Barragán2, J. Bonany3, F. Ramírez de Cartagena1

1 Departamento de Ingeniería Química, Agraria y Tecnología Agroalimentaria , Universidad de Girona, Campus Montilivi 17071 Girona; gerard.arbat@udg.es, jaume.puig@udg.es, francisco.ramirez@udg.es
2 Departamento de Ingeniería Agroforestal, Universidad de Lleida, Alcalde Rovira Roure 177, 25198 Lleida; Barragan@Eagrof.UdL.es
3 IRTA-Estació Experimental Fundació Mas Badia, Ctra. De la Tallada, s/n, 17134 La Tallada (Girona); joan.bonay@irta.es

RESUMEN. La determinación de las funciones hidráulicas es un aspecto de vital importancia en la aplicación de modelos para la simulación de la dinámica del agua en el suelo, dado que los resultados de las simulaciones son sensibles a los parámetros que intervienen en las funciones hidráulicas. La modelación inversa es uno de los métodos para determinar dichos parámetros, que además permite su ajuste en condiciones similares a las del fenómeno físico que se pretende simular. En este trabajo se aplican técnicas de modelación inversa para calibrar los parámetros de las funciones de van Genuchten-Mualem (VG-M). Para ello se utilizaron las lecturas automatizadas de contenido y potencial matricial tomadas en posiciones homólogas en el suelo (Oxyaquic Xerofluvents) de una plantación de manzanos, regada por microaspersión. Las medidas de contenido de agua y potencial de agua en el suelo fueron tomadas con una sonda FDR y con sensores de matriz granular, respectivamente. El riego en la plantación fue gestionado de forma automatizada a partir de los valores del potencial de agua en el suelo. Las simulaciones directas e inversas fueron realizadas con el modelo HYDRUS-2D, considerando flujo en el plano vertical perpendicular a la línea de microaspersores. La extracción de agua por la planta se consideró a partir del modelo de Feddes. Una vez calibrados los parámetros de las ecuaciones de VG-M se realizaron modelaciones directas. Los datos de contenido de agua y potencial simulados se compararon con los registrados en distintas posiciones del suelo. En los horizontes superficiales, la evolución en el tiempo de las medidas experimentales y de los valores simulados siguió una misma pauta, con pequeñas diferencias entre ellos. En cambio en los horizontes más profundos, donde sólo se disponía de medidas del contenido de agua para poder calibrar el modelo, las diferencias entre los valores observados y simulados fueron importantes.

ABSTRACT. Determination of soil hydraulic functions is a very important aspect in the application of simulation models for soil water dynamics since results of simulations are sensitive to the parameters of soil hydraulic functions. Inverse modelling is one of the methods to estimate above mentioned parameters, allowing its adjustment in similar conditions of simulated physical process. In the present work we use inverse modelling techniques to estimate van Genuchten-Mualem (VG-M) functions parameters. For this purpose, automatizated measures of water content and matric potential in homologous positions into the soil (Oxyaquic Xerofluvents) in an apple orchard irrigated with micro sprinklers have been used. Water content was measured with a FDR device and soil water potential with granular matrix sensors. The irrigation in the plantation was managed automatically from soil water potential measurements. Direct and inverse simulations were performed with HYDRUS-2D model, considering flow in vertical plane perpendicular to the line of micro sprinklers. Extraction of water by plants was taken into account from Feddes model. Once VG-M equations parameters were calibrated the direct simulations were carried out. Simulated water contents and potentials were compared with recorded ones at different soil positions. In shallow horizons, evolution of simulated and measured parameters followed a similar trend. On the other hand, in deeper horizons, where water contents were the only available measurements to calibrate the model, the difference between observed and simulated values were important.