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Artículo

Monitoreo de sequías en el Salvador mediante variables teledetectadas usando la plataforma Google Earth Engine

Título: Drought monitoring in el Salvador through remotely sensed variables using the Google Earth Engine platform
Córdova, O.; Venturini, VirginiaIcon ; Walker, ElisabetIcon
Fecha de publicación: 06/2020
Editorial: Universitat Politecnica de Valencia
Revista: Revista de Teledetección
ISSN: 1133-0953
e-ISSN: 1988-8740
Idioma: Español
Tipo de recurso: Artículo publicado
Clasificación temática:
Otras Ciencias de la Tierra y relacionadas con el Medio Ambiente

Resumen

 
La sequía es un fenómeno que genera grandes pérdidas económicas para la sociedad y se están observando más frecuentemente debido al cambio climático. En Centroamérica este fenómeno se relaciona con la distribución anómala de la precipitación (P) en un período corto, dentro de la estación lluviosa. Específicamente, en El Salvador, el fenómeno denominado “canícula”, está asociado a una disminución importante de la P cuya duración es de pocos días, por lo que es difícil de monitorearlo sólo con la P, como se hace actualmente. En el presente se han desarrollado muchos indicadores para caracterizar las sequías; en particular, se destacan la precipitación estandarizada y los índices de condición propuestos por Kogan (1995), que admiten diversas fuentes de información. En este trabajo se aplicaron cinco indicadores de déficit hídrico - la P estandarizada, la evapotranspiración (ET), el índice de condición de la humedad del suelo (HSCI), el índice de condición de la vegetación (VCI) y estrés hídrico (EH) - para evaluar las sequías en El Salvador. Para ello se utilizó información satelital, bases de datos climáticas y la interface de programación disponible en la plataforma Google Earth Engine. Se analizó el comportamiento de los indicadores en el periodo 2015-2019 y en particular, el año extremadamente seco 2015, para determinar la capacidad de monitoreo de los indicadores utilizados. Los resultados obtenidos sugieren que el conjunto de índices propuesto permite monitorear la sequía, identificando el inicio, el impacto y la extensión territorial en El Salvador.
 
Drought is a phenomenon that causes great economic losses in the society and is being observed more frequently due to climate change. In Central America this event is related to the anomalous distribution of precipitation (P) in a short period, within the rainy season. Specifically, in El Salvador, the phenomenon socalled “canícula” is associated to a significant decrease in P that lasts few days, making difficult to monitor it with P alone, as it is currently done. At present, many indicators have been developed to characterize droughts. In particular, the standardized precipitation and the condition indices proposed by Kogan (1995) that use various sources of information, stand out. In this work, five indicators of water deficit were applied - the standardized P, evapotranspiration (ET), the soil moisture condition index (HSCI), the vegetation condition index (VCI) and water stress (EH)- to assess droughts in El Salvador. For this, satellite information, climate database and the application programming interface available on the Google Earth Engine platform were used. The behaviour of the indexes in the period 2015-2019 was analysed, particularly the extremely dry year 2015, to determine the monitoring capacity of the indicators used. The results obtained suggest that the proposed set of indicators allows monitoring the drought, by identifying the onset, impact and territorial extension of it in El Salvador.
 
Palabras clave: DÉFICIT HÍDRICO , MONITOREO , TELEDETECCIÓN , GOOGLE EARTH ENGINE , ESTRÉS HÍDRICO
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Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/11336/174442
URL: https://polipapers.upv.es/index.php/raet/article/view/13420
DOI: http://dx.doi.org/10.4995/raet.2020.13420
Colecciones
Articulos(CCT - SANTA FE)
Articulos de CTRO.CIENTIFICO TECNOL.CONICET - SANTA FE
Citación
Córdova, O.; Venturini, Virginia; Walker, Elisabet; Monitoreo de sequías en el Salvador mediante variables teledetectadas usando la plataforma Google Earth Engine; Universitat Politecnica de Valencia; Revista de Teledetección; 55; 6-2020; 93-103
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