Assessment of irrigation water volumes through the FEST-EWB hydrological model using satellite data in the Oglio-Mella consortium area

Irrigation is the largest water consumer worldwide and its accurate quantification is essential for sustainable water management under increasing climatic variability. This study applies the distributed hydrological model FEST–EWB (Flash–Flood–Event–based Spatially distributed rainfall–runoff Transformation – Energy Water Balance) to the Oglio–Mella Irrigation Consortium in Northern Italy to estimate irrigation water volumes and analyse the spatial–temporal dynamics of agricultural water demand. Three model configurations were tested: the irrigation-based approach, where irrigation is directly inserted as input (run only for a specific area and year); the FAO-based approach, where irrigation is triggered by soil water stress; and the SM-based approach, where irrigation is inferred through the assimilation of satellite soil moisture. The model was run for 2021–2024 using high-resolution meteorological, pedological and land-use data. Validation at the consortium scale was performed by comparing modelled LST with Landsat LST, modelled soil moisture with Sentinel-1 SM (FAO approach only) and modelled evapotranspiration with a regional eddy covariance benchmark. Irrigation volumes were validated only in the Mairano district, where indirect estimates from pump energy data were available. The FAO-based configuration systematically underestimated irrigation volumes (−55% to −73%), while the SM-based model underestimated irrigation in the dry year 2022 (−46%) but overestimated it in wetter years (+45% to +26%). These results confirm the conservative behaviour of the FAO formulation and the satellite data uncertainty of the SM used in the SM assimilation scheme. The study also highlights the influence of meteorological interpolation and satellite data resolution on model accuracy. Despite these limitations, combining remote sensing and physically based modelling proved effective for reconstructing irrigation patterns. Future developments for this area should focus on improved soil-moisture downscaling, enhanced meteorological interpolation and the adoption of the LST-based FEST–EWB configuration, which has shown promising results in similar Mediterranean contexts.

L’irrigazione è il principale consumatore di acqua a livello globale e la sua corretta quantificazione è fondamentale per una gestione sostenibile delle risorse idriche. In questo studio il modello idrologico distribuito FEST–EWB è applicato al Consorzio Irriguo Oglio–Mella, nel Nord Italia, con l’obiettivo di stimare i volumi irrigui. Sono state testate tre configurazioni: l’approccio irrigation-based, in cui l’irrigazione è inserita come input; l’approccio FAO-based, in cui è attivata in funzione dello stress idrico del suolo; e l’approccio SM-based, in cui è stimata tramite assimilazione dell’umidità del suolo satellitare. Il modello è stato eseguito per il periodo 2021–2024 utilizzando dati meteorologici, pedologici e di uso del suolo ad alta risoluzione. La validazione a scala consortile è stata effettuata confrontando la LST modellata con la LST Landsat, l’umidità del suolo simulata con i dati Sentinel-1 (solo approccio FAO) e l’evapotraspirazione con un dataset regionale derivato da misure eddy covariance. I volumi irrigui sono stati validati nel solo distretto di Mairano, dove erano disponibili stime indirette basate sui consumi energetici dei pozzi. La configurazione FAO-based ha sistematicamente sottostimato i volumi irrigui (−55% ÷ −73%), mentre il modello SM-based ha sottostimato l’irrigazione nell’anno siccitoso 2022 (−46%) e l’ha sovrastimata negli anni più piovosi (+45% ÷ +26%). Questi risultati confermano il comportamento conservativo della formulazione FAO e la maggiore incertezza legata all’assimilazione dei dati satellitari dello schema SM. Lo studio evidenzia inoltre come l’interpolazione delle forzanti meteorologiche e la risoluzione dei dati satellitari influenzino l’accuratezza del modello. Nonostante tali limiti, l’integrazione tra telerilevamento e modellazione fisicamente basata si è dimostrata efficace nel ricostruire i pattern irrigui del consorzio. Gli sviluppi futuri dovrebbero concentrarsi sul miglioramento del downscaling dell’umidità del suolo, sull’affinamento dell’interpolazione meteorologica e sull’adozione della configurazione FEST–EWB basata sulla LST, che ha già mostrato risultati in contesti mediterranei analoghi.