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Utilización y verificación de servicios climáticos para gestión del regadío
Title: Utilización y verificación de servicios climáticos para gestión del regadío
Authors: Serrano de la Torre, Antonio Ángel ORCID RESEARCHERID Autor AEMETMestre Guillén, IreneAutor AEMETRodríguez Camino, ErnestoAutor AEMETLópez Díaz, José Antonio RESEARCHERID Autor AEMET
Keywords: Aplicaciones de predicción; Moses; Regadíos; Aplicaciones para la agricultura; Análogos de series de tiempo
Issue Date: 2019
Publisher: Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Sexto Simposio Nacional de Predicción, Memorial Antonio Mestre. Madrid: Agencia Estatal de Meteorología, 2019, p. 175-186
Publisher version: https://dx.doi.org/10.31978/639-19-010-0.175
Abstract: El proyecto europeo MOSES1 (Managing crOp water Saving with Enterprise Services) tiene como objetivo principal contribuir al ahorro de agua mediante la mejora de los servicios a los agricultores y la reducción de costes económicos y energéticos. Para ello, implementa, a nivel de usuarios reales, una plataforma que servirá de ayuda en la gestión del almacenamiento del agua de regadío. AEMET participa en el proyecto MOSES realizando predicciones meteorológicas a corto/medio plazo y estacionales. Dichas predicciones abarcan dos áreas piloto en España, y otra en Marruecos. Las variables proporcionadas por AEMET son, básicamente, temperatura, precipitación y evapotranspiración de referencia, siendo esta última de especial utilidad para la planificación del riego. AEMET ha adaptado algunos productos preexistentes para su utilización en el proyecto MOSES. Esta adaptación incluye la regionalización temporal y espacial de las variables previstas a escala climática. Las variables producidas de este modo están destinadas a alimentar un modelo de balance de agua en el suelo, que es el que proporciona la estimación de las necesidades de riego.
Description: Ponencia presentada en: VI Simposio Nacional de Predicción, celebrado en los servicios centrales de AEMET, en Madrid, del 17 al 19 de septiembre de 2018.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.11765/10973
Appears in Collections:6º Simposio Nacional de Predicción (2018)


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