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R. Niclòs et al.inversión de la ecuación [1], requiere conocer laemisividad efectiva para cada superficie. Estaemisividad fue obtenida aplicando el Método deCobertura Vegetal (MCV, Valor y Caselles, 1996y 2005). La proporción de vegetación se estimóconociendo las dimensiones de la estructura vegetal,asociada a un modelo de cubos de acuerdocon el MCV, y se comprobó a partir de ortofotos.En la zona A la proporción de vegetaciónpara la visión nadir era de 48,8%, aumentando a60% para un ángulo de 20° y 95% para 55°. Losvalores de emisividad de la vegetación, matorralcompuesto predominantemente por romero(Rosmarinus officinalis L.) y aliaga (Ulex parviflorusL.), y del suelo (70% de Luvisol crómicoy 30% de Leptosol lítico) se obtuvieron conel Método de la Caja (Rubio et al., 1997; Rubioet al., 2003). La emisividad efectiva resultantede aplicar el MCV para esta zona es de0,986 ± 0,007 para un ángulo de observación de20° y de 0,989 ± 0,008 para 55°. Para la zona B,había una proporción de vegetación del 100%durante los meses de verano (ver Fig. 2b), conuna emisividad de 0,985 ± 0,005.ANÁLISIS DE DATOSY RESULTADOST s -T a (K)151050–5T s -T a = 0,01308 I – 4,6r 2 = 0,73 error ajuste = 0,9 K0 200 400 600 800 1.000I (W m –2 )Figura 4. Dependencia de T s -T a con I en condiciones decielos despejados (zona A).Con el fin de establecer correlaciones entre laT a y la T s obtenida con la ecuación [1], en primerlugar nos centramos en los datos medidosdurante el día, cuando la irradiancia solar tieneun efecto importante. Para ello, consideramosun valor límite de 20° en el ángulo de elevaciónsolar, ya que por debajo de este valor la imprecisiónen la medida de la irradiancia solar es elevada.Por otro lado, también distinguimos los datosmedidos con y sin nubosidad. Para ello,simulamos la irradiancia solar, I, que mediríanuestro piranómetro con el modelo SBDART 2.4(Ricchiazzi et al., 1998), el cual tiene en cuentala elevación del terreno, y calculamos el cocienteentre el valor instantáneo medido en campo yel simulado. Cuando este cociente es próximo ala unidad (> 0,8) significa que el dato fue medidoen condiciones de nubosidad nula o despreciable,y cuando difiere que la medida fue realizadacon cielos nubosos. Además, para estadiscriminación también se consideró un valor límiteen la medida radiométrica de la temperaturaatmosférica, que fue de unos 253 K. En cualquiercaso este valor depende del IFOV del instrumentoutilizado y también ligeramente de lalatitud geográfica y la estación en que se realizanlas medidas.Los primeros resultados de este análisis muestranque la diferencia de temperaturas superficie-airetiene una dependencia con la I y la velocidaddel viento en superficie, U. La Figura 4muestra dicha dependencia con la I para los datosmedidos con cielos despejados en la zona A,además de un ajuste lineal, con el que obtenemosun coeficiente de estimación razonable de0,7 y un error estándar de estimación para elajuste de ± 0,9 K.Así, la T a puede obtenerse a partir de la T susando una función lineal de I (W m –2 ):T a = T s – ( a I + b ) [2]donde a = 0,01308 ± 0,00005 Km 2 W –1 y b =–4,6 ± 0,9 K. Si ajustamos una ecuación de estetipo separando los datos por rangos de velocidadesde viento en superficie, los coeficientes a yb muestran una ligera dependencia con esta velocidad,pero los errores obtenidos indican quela precisión en la determinación de T a no mejoraríaapreciablemente. El uso de la ecuación [2]para obtener mapas de T a a partir de imágenesde satélite de T s requiere a su vez disponer de informaciónespacial de irradiancia solar, que podríaobtenerse mediante un modelo de transferenciaradiativa teniendo en cuenta la topografíadel terreno. Dado que a escala regional el relievedel terreno puede ser variable, en futuros estudiospretendemos comprobar si el ajuste pro-40 Revista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 34: 36-43
Análisis de correlaciones entre la temperatura del aire y la temperatura de las superficies vegetadas...151515101010T s -T a (K)5Ts-Ta (K)5T s -T a (K)50000 ms –1
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