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Daily evaporation from 23 irrigated and rainfed crops worldwide from 2000 to 2025

Este artículo presenta CropET, un conjunto de datos globales que proporciona estimaciones diarias de evaporación para 23 cultivos de regadío y de secano desde el año 2000 hasta 2025 con una resolución de 5 minutos de arco, el cual combina la modelización FAO-56 con el mapeo dinámico de cultivos y datos satelitales para ofrecer un recurso validado para analizar los impactos agrícolas en el ciclo hidrológico.

Autores originales: Akash Koppa, Sara Bonetti

Publicado 2026-10-06

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CC BY 4.0

Autores originales: Akash Koppa, Sara Bonetti

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

El agua que cae del cielo y el agua que regresa al aire forman un ciclo continuo que sostiene la vida en la Tierra. Este ciclo no trata solo de lluvia y ríos; está profundamente ligado a las plantas que cultivamos para alimentarnos. Cuando los agricultores plantan cultivos, cambian la forma en que el agua se mueve a través de la tierra. Algunos cultivos beben agua del suelo, mientras que otros dependen de sistemas de riego que bombean agua de ríos o acuíferos. A medida que la población mundial crece y el clima se calienta, la forma en que estos cultivos usan el agua está cambiando. En algunos lugares, los campos se están expandiendo hacia nuevas áreas, mientras que en otros, el aumento del calor está haciendo que el aire tenga más sed, extrayendo más humedad del suelo. Comprender exactamente cuánta agua consumen los cultivos, y de dónde proviene esa agua, es esencial para gestionar los suministros de alimentos y proteger las reservas de agua dulce del planeta.

Para resolver este rompecabezas, los investigadores Akash Koppa y Sara Bonetti han creado un nuevo y detallado registro de la pérdida diaria de agua de los cultivos en todo el mundo. Llaman a este conjunto de datos CropET. Rastrea la evaporación de veintitrés tipos diferentes de cultivos, que van desde el arroz y el trigo hasta la soja y el café, para cada uno de los días entre los años 2000 y 2025. El mapa cubre la Tierra con una resolución lo suficientemente fina como para ver campos individuales, en lugar de solo regiones amplias. Al combinar datos satelitales sobre la lluvia y el clima con mapas actualizados de dónde crecen realmente los cultivos, el equipo construyó una imagen de cómo ha cambiado el uso del agua agrícola a lo largo del tiempo. Este trabajo va más allá de las estimaciones anteriores que trataban las áreas de cultivo como fijas e inalterables, ofreciendo en su lugar una visión dinámica que captura la expansión real de la agricultura y el cambio climático.

Los investigadores descubrieron que la cantidad total de agua que se evapora de los cultivos en todo el mundo es inmensa. Para el año 2000, sus cálculos mostraron que los cultivos liberaron aproximadamente 5.814 kilómetros cúbicos de agua a la atmósfera. Esta cifra coincide estrechamente con otros estudios importantes, lo que da confianza en que el nuevo modelo es preciso. Cuando desglosaron esta cifra, vieron que el arroz, el trigo y el maíz eran los mayores consumidores, representando juntos el 40 por ciento de toda la evaporación de los cultivos. El arroz destacó como el cultivo que dependía más fuertemente del riego, extrayendo cantidades significativas de agua de fuentes creadas por el hombre. En contraste, cultivos como la soja, la yuca y el cacao dependían casi totalmente de la lluvia, mostrando poca dependencia del riego.

Durante las dos décadas cubiertas por el estudio, el patrón de uso del agua cambió notablemente. En muchas partes del mundo, particularmente en la India, el este de China y el sudeste asiático, la cantidad de agua que se evapora de los cultivos aumentó. Este incremento fue impulsado por dos fuerzas principales: la expansión física de las tierras de cultivo y la creciente demanda de agua causada por un aire más cálido y seco. En estas regiones, los agricultores plantaron más cultivos, y esos cultivos bebieron más porque el calor los hizo tener más sed. El estudio destacó que en China e India, tanto los campos de secano como los regados contribuyeron a este aumento. Sin embargo, la historia fue diferente en otros lugares. En el oeste de los Estados Unidos y partes de América del Sur, el uso del agua de los cultivos en realidad disminuyó. En el Valle Central de California, por ejemplo, una sequía severa y nuevas leyes de gestión del agua llevaron a los agricultores a dejar campos en barbecho, reduciendo la cantidad de agua que se evapora de la tierra.

El equipo también analizó cómo estos cambios se desarrollaron en el tiempo y el espacio. Descubrieron que el aumento en el uso del agua no fue uniforme. En África Occidental y la sabana brasileña, el aumento se debió casi por completo a la expansión de cultivos de secano hacia nuevas áreas. En el centro de la India, sin embargo, el aumento fue impulsado principalmente por el riego. Los investigadores validaron sus cifras comparándolas con mediciones del mundo real tomadas de torres que rastrean el vapor de agua que asciende desde el suelo. Aunque sus estimaciones diarias eran ligeramente inferiores a las mediciones de las torres, los patrones generales coincidían bien, confirmando que el modelo captura el comportamiento esencial de los cultivos. El estudio también señaló que para los años 2021 a 2025, los datos dependen de las áreas de cultivo registradas en 2020, ya que no había mapas más nuevos disponibles, lo que significa que los años más recientes reflejan una visión estática de la agricultura en lugar de las últimas expansiones.

Este nuevo conjunto de datos ofrece una herramienta poderosa para comprender la compleja relación entre la producción de alimentos y el ciclo del agua. Al proporcionar una visión diaria y global de cómo los cultivos usan el agua, permite a los científicos y planificadores ver exactamente dónde y cuándo la expansión agrícola está remodelando los presupuestos hídricos regionales. Revela que, mientras algunas regiones están viendo que sus cultivos beben más debido al clima y al crecimiento, otras están retrocediendo debido a la escasez de agua. El trabajo no solo cuenta el agua; cuenta la historia de cómo las elecciones humanas y los cambios ambientales están reescribiendo las reglas del ciclo hidrológico de la Tierra, campo por campo.

Resumen Técnico: Conjunto de Datos CropET

Planteamiento del Problema
La estimación precisa de la evaporación de los cultivos (ET) a escala global sigue siendo un desafío científico significativo, a pesar de su papel crítico en el ciclo hidrológico de la Tierra. Mientras que la creciente demanda agrícola y el cambio climático han alterado sustancialmente los presupuestos hídricos globales, los conjuntos de datos existentes a menudo no distinguen explícitamente entre cultivos de secano e irrigados o carecen de la resolución temporal necesaria para capturar los impactos no lineales de la expansión agrícola. La mayoría de los productos globales de ET dependen de mapas de cultivos estáticos (p. ej., MIRCA2000) que no tienen en cuenta la expansión dinámica de las tierras de cultivo entre 2000 y 2025, ni proporcionan la resolución temporal diaria necesaria para la gestión detallada del agua y la evaluación de modelos.

Metodología
Los autores presentan CropET, un conjunto de datos global de evaporación diaria de cultivos para 23 clases de cultivos de secano e irrigados que abarca los años 2000–2025 con una resolución espacial de 5 minutos de arco (~9.3 km en el ecuador). El conjunto de datos se genera utilizando un modelo de balance de agua en el suelo basado en la FAO-56 con los siguientes componentes clave:

Datos de Entrada: El modelo es forzado por el MSWEP (Multi-Source Weighted Ensemble Precipitation) v2.8 y la evaporación potencial de referencia (hPET) derivada de la reanálisis atmosférico ERA5.
Datos de Cultivo Dinámicos: Una innovación central es el uso de MIRCA-OS, que proporciona áreas de cultivo y calendarios espacialmente explícitos para 23 clases de cultivos para los años 2000, 2005, 2010, 2015 y 2020. Los autores interpolan linealmente estos puntos de datos para crear una serie anual continua para 2000–2025. Para 2021–2025, los datos de 2020 se mantuvieron constantes debido a la falta de una base de extrapolación.
Física del Modelo: El modelo resuelve un balance de agua en el suelo diario de forma independiente para cada celda de la cuadrícula, cultivo y subestación. Calcula la ET diaria del cultivo ( $E_c$ $E_{c}$ ) utilizando la ecuación $E_c(j) = K_c(j) K_s(j) E_0(j)$ $E_{c} (j) = K_{c} (j) K_{s} (j) E_{0} (j)$ , donde $K_c$ $K_{c}$ es el coeficiente del cultivo y $K_s$ $K_{s}$ es el coeficiente de estrés hídrico.
- Coeficientes de Cultivo: Regionalizados basándose en seis zonas agroclimáticas para tener en cuenta las variaciones en la duración de las etapas de crecimiento.
- Coeficientes de Estrés: Para los cultivos de secano, $K_s$ disminuye linealmente a medida que el agotamiento del agua en el suelo supera la fracción fácilmente disponible. Para los cultivos irrigados, $K_s$ se fija en 1.0, y el volumen de irrigación se calcula para satisfacer la demanda.
- Casos Especiales: El cultivo de arroz incluye ajustes específicos para la saturación de la zona radicular y el encharcamiento (se añaden 200 mm a la ET azul).
Partición de Salida: El conjunto de datos particiona la ET en agua verde (sustentada por la precipitación) y agua azul (sustentada por la irrigación).

Contribuciones Clave

Datos Temporales de Alta Resolución: CropET proporciona estimaciones de ET diarias, un paso significativo respecto a la resolución mensual típica de los conjuntos de datos globales de agua de cultivos anteriores (p. ej., WATNEEDS, CropGBWater).
Diferenciación Explícita de Cultivo y Fuente de Agua: El conjunto de datos distingue entre 23 clases específicas de cultivos y separa el cultivo de secano del irrigado, permitiendo la cuantificación de los componentes de agua azul y verde.
Expansión Agrícola Dinámica: Al integrar MIRCA-OS, el conjunto de datos captura el impacto variable en el tiempo de la expansión agrícola sobre la ET, yendo más allá de las instantáneas estáticas de los productos globales previos.
Acceso Abierto: El conjunto de datos (aprox. 737 GB) y el código fuente están disponibles públicamente a través de Zenodo y Google Drive bajo licencias abiertas.

Resultados y Validación

Magnitud Global: Para el año 2000, CropET estima una ET de cultivo global de 5,814 km³ (el resumen menciona 5,531 km³ en una instancia, pero la sección de validación especifica 5,814 km³ frente a los 5,868 km³ de WATNEEDS), mostrando una diferencia del 2.8% con respecto al ampliamente utilizado conjunto de datos WATNEEDS.
Patrones Espaciales: Los valores altos de ET se concentran en regiones agrícolas intensivas como la llanura del Indo-Ganges, el este de China y el Medio Oeste de EE. UU. El arroz, el trigo y el maíz representan el 40% de la ET global de los cultivos.
Tendencias Temporales (2000–2020): El conjunto de datos revela un cambio hacia anomalías estandarizadas positivas en la ET para la mayoría de los cultivos, impulsado tanto por la expansión de área como por el aumento de la demanda evaporativa. El arroz, el maíz, la soja, la caña de azúcar y la palma aceitera muestran los mayores incrementos. Por el contrario, la cebada, la remolacha azucarera y el centeno muestran tendencias negativas debido a la contracción de su área.
Validación contra WATNEEDS: Las correlaciones espaciales entre CropET y WATNEEDS para el año 2000 oscilan entre 0.53 (caña de azúcar) y 0.90 (palma aceitera), con la mayoría de los cultivos mostrando un sesgo porcentual dentro de ±20%.
Validación contra FLUXNET: Validado contra 10 sitios de covarianza de flujo, CropET logró una correlación global de 0.77, un error cuadrático medio (RMSE) de 1.26 mm d⁻¹, y una eficiencia de Kling-Gupta (KGE) de 0.64. El modelo subestima sistemáticamente la variabilidad día a día (desviación estándar normalizada < 1), probablemente debido a desajustes en la huella espacial y dinámicas simplificadas del suelo-planta, pero funciona bien por encima de los valores de referencia medios.

Significancia y Reivindicaciones
Los autores afirman que CropET permite una amplia gama de aplicaciones al representar explícitamente la variabilidad temporal en las áreas de cultivo y utilizar entradas climáticas basadas en observaciones. Específicamente, el conjunto de datos se posiciona como un recurso para:

Evaluar modelos del sistema Tierra.
Evaluar las extracciones de irrigación.
Cuantificar cómo la expansión agrícola ha remodelado los presupuestos regionales de agua y energía.

El artículo mantiene un tono modesto respecto a sus limitaciones, reconociendo que los datos de 2021–2025 dependen de áreas de cultivo estáticas de 2020, lo que introduce incertidumbre en la cuantificación del impacto de los cambios agrícolas recientes para esos años específicos. Además, el modelo no simula explícitamente la evaporación del suelo desnudo, la pérdida por interceptación o la ascensión capilar, lo que puede contribuir a la subestimación observada de la variabilidad diaria en los sitios de validación.

Resumen Técnico: Conjunto de Datos CropET

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