Comparing irrigation estimates from energy-water balance models based on satellite data in the Garda Chiese Consortium

Accurate quantification of irrigation volumes is essential for sustainable water resource management, particularly in regions where agriculture places significant pressure on water availability and where climate change is increasingly affecting hydrological processes. In this context, the combination of remote sensing data and energy-water balance models provides a valuable tool to represent soil moisture dynamics, evapotranspiration, and irrigation practices in agricultural areas. This thesis builds upon the FEST-EWB model (Flash-flood Event-based Spatially-distributed rainfall-runoff Transformation - Energy Water Balance) to implement and test three approaches for irrigation estimation. Two configurations integrate satellite-derived soil moisture (SM) and land surface temperature (LST), while the third incorporates the FAO-56 methodology. By maintaining the same core modelling framework, the study ensures a consistent comparison of how different data sources and parameterisations affect model performance, with a case study in the Garda Chiese Consortium in Northern Italy. The comparative analysis demonstrates that integrating satellite data significantly enhances the realism and reliability of irrigation estimates. Among satellite-derived models, the results indicate that the FEST-EWB-SM configuration most accurately reproduces observed soil moisture fluctuations, while the FEST-EWB-LST configuration best represents actual irrigation volumes, evapotranspiration dynamics, and surface temperature patterns. In contrast, the FAO-based model provides estimates of optimal crop water requirements. Overall, the LST model emerges as the most suitable for comprehensive assessments of all key energy-water balance parameters. By demonstrating that integrating satellite data enhances irrigation volume estimation accuracy, this thesis establishes the proposed framework as a reliable and transferable tool for application in other agricultural regions.

La stima accurata dei volumi irrigui è essenziale per una gestione sostenibile delle risorse idriche, soprattutto nelle zone dove l’agricoltura e i cambiamenti climatici influenzano sempre più i processi idrologici e la disponibilità d’acqua. In questo contesto, l’uso di dati da telerilevamento rappresenta un nuovo strumento per simulare la dinamica dell’umidità del suolo, l’evapotraspirazione e le pratiche irrigue nelle aree agricole. Questa tesi sfrutta il modello FEST-EWB (Flash-flood Event-based Spatially-distributed rainfall-runoff Transformation - Energy Water Balance) per implementare e testare tre approcci di stima dei volumi irrigui. Due configurazioni integrano dati satellitari relativi all’umidità del suolo (SM) e alla temperatura della superficie terrestre (LST), mentre la terza impiega la metodologia FAO-56. Mantenendo lo stesso modello di base, lo studio garantisce un confronto coerente su come diverse fonti di dati influenzino la precisione delle simulazioni, con un'applicazione pratica presso il Consorzio Garda Chiese. L’analisi comparativa dimostra che l’integrazione dei dati satellitari aumenta significativamente l’accuratezza delle stime irrigue. Infatti, tra i modelli basati sul telerilevamento, i risultati indicano che il FEST-EWB-SM riproduce con maggiore accuratezza le fluttuazioni di umidità del suolo, mentre il FEST-EWB-LST rappresenta al meglio i volumi irrigui, l’evapotraspirazione e la temperatura superficiale. Al contrario, il modello basato sul metodo FAO fornisce una simulazione ottimale della domanda irrigua nei campi e dei principali parametri del ciclo idrologico. Dimostrando che l’integrazione dei dati satellitari aumenta la precisione nella stima dei volumi irrigui, questa tesi qualifica la metodologia proposta come uno strumento affidabile e applicabile ad altri contesti agricoli, oltre al caso di studio analizzato.