Spatial interpolation of irrigation requirements in Guanajuato

Irrigation water is a crucial factor in agricultural activity, making it essential to use the resource efficiently. In Mexico, the efficiency of irrigation systems is low, largely due to the uneven and limited adoption of technology. In this scenario, it is vital to accurately determine the net irri...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: López Carranza, Aristeo de Jesús, Olmedo Vazquez, Víctor Manuel, González Sánchez, Alberto, ernández Hernández, Ma. Leticia H, Rómulo Juárez, Anayeli
Tipo de recurso: artículo
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2024
País:México
Institución:UNIVERSIDAD AUTÓNOMA CHAPINGO
Repositorio:Revista de Geografía Agrícola
Idioma:español
OAI Identifier:oai:ojs2.revistas.chapingo.mx:article/449
Acceso en línea:https://revistas.chapingo.mx/geografia/article/view/r.rga.2021.73.8
Access Level:acceso abierto
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description Irrigation water is a crucial factor in agricultural activity, making it essential to use the resource efficiently. In Mexico, the efficiency of irrigation systems is low, largely due to the uneven and limited adoption of technology. In this scenario, it is vital to accurately determine the net irrigation requirements (IR) of crops to quantify the water volumes needed to meet crop demands across the country’s agricultural regions. One prominent region is the state of Guanajuato, Mexico, which dedicates over 30 % of its agricultural land to irrigation. This study identifies the IR for the main crops in Guanajuato, creating maps that display their distribution using QGIS software and the inverse distance weighted (IDW) spatial interpolation method, selected for its simplicity, particularly regarding data input in QGIS. This method produced a clear, relatively continuous surface showing the spatial distribution of interpolated values. The modeled crops were alfalfa, barley, maize, sorghum, and wheat. Three variables were considered to calculate the irrigation requirements: reference evapotranspiration (ETo), Effective Precipitation (Pe), and crop evapotranspiration (ET). ETo was computed using Cropwat 8.0 and the Penman-Monteith method, Pe was estimated with the USDA method, and ET was derived from ETo and the crop coefficient (Kc). The state of Guanajuato has 104 weather stations that recorded maximum and minimum temperatures and precipitation from 1981 to 2010, data that was utilized in this study. The resulting maps allow visualization of water volumes, expressed as irrigation depths. These can be used to evaluate water usage in agriculture and aid in making informed decisions regarding irrigation management.
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One prominent region is the state of Guanajuato, Mexico, which dedicates over 30 % of its agricultural land to irrigation. This study identifies the IR for the main crops in Guanajuato, creating maps that display their distribution using QGIS software and the inverse distance weighted (IDW) spatial interpolation method, selected for its simplicity, particularly regarding data input in QGIS. This method produced a clear, relatively continuous surface showing the spatial distribution of interpolated values. The modeled crops were alfalfa, barley, maize, sorghum, and wheat. Three variables were considered to calculate the irrigation requirements: reference evapotranspiration (ETo), Effective Precipitation (Pe), and crop evapotranspiration (ET). ETo was computed using Cropwat 8.0 and the Penman-Monteith method, Pe was estimated with the USDA method, and ET was derived from ETo and the crop coefficient (Kc). The state of Guanajuato has 104 weather stations that recorded maximum and minimum temperatures and precipitation from 1981 to 2010, data that was utilized in this study. The resulting maps allow visualization of water volumes, expressed as irrigation depths. These can be used to evaluate water usage in agriculture and aid in making informed decisions regarding irrigation management.El agua de riego resulta ser un factor esencial en la actividad agrícola, por lo que es necesario hacer un uso eficiente del recurso. En México, las eficiencias de conducción de las zonas de riego son bajas, lo que está asociado al nivel y parcialización de la tecnificación. En este escenario, es importante determinar con precisión los requerimientos de riego netos (RR) de los cultivos agrícolas, a fin de cuantificar los volúmenes que se requieren para satisfacer la demanda hídrica de los cultivos que se establecen en las distintas regiones agrícolas del país. Entre estas regiones destaca el estado de Guanajuato, México, que dedica más del 30 % de la superficie agrícola al riego. Por lo anterior, el presente trabajo determina los RR de los principales cultivos agrícolas en el estado de Guanajuato, generando mapas con la distribución de los RR por medio del software QGIS y el método de interpolación espacial de la distancia inversa ponderada (IDW) elegido por la simplicidad que presenta, sobre todo, en la cuestión de datos de entrada del software QGIS, lo que permitió obtener una superficie visible y ligeramente continua en la distribución espacial de los valores interpolados. Los cultivos modelados fueron alfalfa, cebada, maíz, sorgo y trigo. Para determinar los RR se utilizaron tres variables: la evapotranspiración de referencia (ETo), la Precipitación Efectiva (Pe) y la evapotranspiración de cultivo (ET). La ETo fue calculada por medio del programa Cropwat 8.0 y la metodología de Penman-Monteith, la Pe fue calculada con el método de la USDA, mientras que la ET se calculó con la ETo y el coeficiente único del cultivo (Kc). El estado de Guanajuato cuenta con 104 estaciones climatológicas registrando la temperatura máxima, temperatura mínima y precipitación en el periodo 1981-2010, información que fue utilizada en este trabajo. El resultado fue la obtención de mapas que permiten visualizar los volúmenes de agua, expresados en láminas de riego, con los cuales es posible determinar, entre varias aplicaciones, los escenarios posibles para contabilizar el uso de agua que se le da a la agricultura y coadyuvar a la toma correcta de decisiones en el riego agrícola.Universidad Autónoma Chapingo2024-11-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.chapingo.mx/geografia/article/view/r.rga.2021.73.810.5154/r.rga.2021.73.8Revista de Geografía Agrícola; No. 73 (2024): Julio-Diciembre; 1-17Revista de Geografía Agrícola; Núm. 73 (2024): Julio-Diciembre; 1-172448-73680186-4394reponame:Revista de Geografía Agrícolainstname:UNIVERSIDAD AUTÓNOMA CHAPINGOinstacron:CHAPINGOspahttps://revistas.chapingo.mx/geografia/article/view/r.rga.2021.73.8/r.rga.2021.73.8Derechos de autor 2024 Aristeo de Jesús López Carranza, Víctor Manuel Olmedo Vazquez, Alberto González Sánchez, Ma. Leticia H ernández Hernández, Anayeli Rómulo Juárezhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs2.revistas.chapingo.mx:article/4492026-01-16T17:00:52Z
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