La Red de Estaciones de Medida de Parámetros Físicos de los Suelos de Cataluña (XMS-Cat) es un proyecto iniciado en 2015 por el ICGC. Comenzó en la cuenca de Tremp, sustituyendo estaciones manuales por estaciones automáticas con registro continuo de la humedad y temperatura del suelo. Desde 2023, también se han empezado a instalar en otras regiones, manteniendo el enfoque en suelos dedicados al mismo tipo de cultivo, concretamente la viña de secano. Los datos generados se alinean con los estándares internacionales de monitoreo promovidos por la International Soil Moisture Network (Dorigo et al., 2021; ISMN, 2023).

El visor XMS-Cat tiene como finalidad generar y proporcionar datos en continuo de temperatura y humedad del suelo a diferentes profundidades y en diferentes lugares del territorio catalán, con un enfoque especial en zonas vitivinícolas. Estos datos, combinados con la medición de parámetros ambientales, permiten realizar diversos estudios como:

• determinación de los regímenes climáticos del suelo según la Soil Taxonomy (Soil Survey Staff, 1999). 
• estudios medioambientales sobre cambio climático, utilizando estos parámetros como indicadores de la resiliencia y resistencia de los ecosistemas (Bradford et al., 2019). 
• estudios hidrológicos, como el cálculo del balance hídrico para la recarga de acuíferos, entre otros (Robinson et al., 2003; SSSA, 2017).

Los principales usuarios de este visor son los siguientes:

• Agricultores y gestores de cultivos: para optimizar el riego y las prácticas agrícolas mediante datos precisos de la humedad y temperatura del suelo (predicción de plagas, optimización del riego, etc.). 
• Investigadores y científicos: para estudiar las características y comportamientos de los suelos en distintas condiciones ambientales. 
• Administraciones públicas: para planificar e implementar políticas relacionadas con la agricultura y gestión del territorio.

Visor ICGC XMS-Cat

En el visor se pueden consultar los datos de los parámetros físicos de los suelos de las estaciones activas, su localización geográfica y la información edafológica del suelo en el que están instaladas. Desde la pestaña de Mapas base de Suelos del visor también se pueden activar las capas de Geoíndex-Suelos relativas al Mapa de suelos de Cataluña a escala 1:250.000 (ICGC y DARP, 2019) y de la Estimación de los regímenes climáticos de Cataluña según la clasificación Soil Taxonomy (ICGC, 2014).

La búsqueda de datos se puede realizar por fecha (día/mes/año y hora), con opción de visualización gráfica y descarga en formato CSV. Los datos disponibles son:

• Humedad del suelo (m³/m³) y humedad relativa del aire (%H₂O). 
• Humedad del suelo (m³/m³) y pluviometría total (l/m²). 
• Temperatura del suelo (ºC) y temperatura del aire (ºC).

Visor a ventana completa 

El uso de los datos recogidos

La humedad del suelo es el agua almacenada en la capa más superficial de nuestro planeta, siendo una variable indispensable en un gran numero de procesos y aplicaciones como:

• predicción de inundaciones.
• disponibilidad y retención del agua.
• la evaluación de la sequía agrícola.
• prevención de incendios.
• gestión de los recursos hídricos.

La temperatura del suelo es importante para conocer:

• productividad y el punto de marchitez de las plantas.
• regular la velocidad del ciclo de los nutrientes.
• actividades de microfauna del suelo.

Ambos parámetros son útiles también para:

• clasificar los suelos (taxonomía) a través de los regímenes climáticos.
• analizar la viabilidad y requerimientos de los sensores en desarrollo de pequeños satélites de observación de la tierra.
• aplicaciones en geotecnia (mecánica de suelos), siendo parámetros fundamentales para el control de deslizamientos y estabilidad de taludes.

Funcionamiento de las estaciones y tecnologías utilizadas
 

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Figura 1. Esquema de una estación de medición de parámetros físicos del suelo.

Las estaciones que componen la red están formadas por 4 sensores de suelo multiparamétricos a 5, 20, 50 y 100 cm de profundidad, sensores capacitivos como los descritos por Bogena et al. (2007) y Rosenbaum et al. (2010), que miden la temperatura y la humedad del suelo (Topp et al., 1980; Ledieu et al., 1986).

La instalación de los sensores multiparamétricos y la interpretación de los datos se adaptan progresivamente a los criterios metodológicos establecidos por la Soil Science Society of America para el análisis físico de los suelos (SSSA, 2017), garantizando la calidad y comparabilidad de los resultados obtenidos.

También dispone de una serie de sensores ambientales: pluviómetro, piranómetro y una sonda de temperatura y humedad relativa del aire, que están instalados en una torreta de acero de 3 m de altura.

Dentro del armario, resguardados de la lluvia, se ubican un sistema de adquisición de datos, un sistema de alimentación y un sistema de comunicación de datos.

El perímetro de la estación se señaliza con una valla que sirve también como protección (Figura 1)..

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Figura 2. Esquema conceptual de la XMS-Cat.

Los datos se registran cada 30 minutos. Los sistemas de adquisición están equipados con un sistema de telemetría (módem con tarjeta SIM) alimentado mediante un panel fotovoltaico de 30 W, que permite enviar los datos automáticamente al servidor del ICGC.

Los datos se almacenan y gestionan mediante el sistema gestor de base de datos espaciales NetMon© (sistema de monitorización de estaciones de medida y control del ICGC), desde el cual se pueden consultar, analizar y descargar mediante un servicio web.

Estos datos son públicos y accesibles a través del Visor ICGC - Red de Estaciones de Medición de Parámetros Físicos del Suelo, que también permite acceder a la información edáfica de cada estación (Figura 2).

Instalación de las estaciones

Las estaciones se instalan en el margen de la parcela, fuera de la zona de cultivo, en dos fases:

• En una primera fase se hacen las excavaciones para los cimientos de la torre y para la instalación de los sensores enterrados. También se realiza una descripción del suelo para identificar los distintos horizontes edáficos y obtener muestras de suelo que son analizadas en el laboratorio. Este conocimiento edáfico es esencial para interpretar correctamente los datos obtenidos por los sensores a diferentes profundidades. 
• En la segunda fase se instala la torre con los sensores ambientales, el panel solar y el armario con el sistema de alimentación, captación y transmisión de los datos, donde se conectan todos los sensores.

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Proceso de instalación de la estación de Llívia (Cerdanya)

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Proceso de instalación de los sensores a 5, 20, 50 y 100 cm

Estado de implementación (Mayo 2025)

El proyecto se inició en 2013 en la Conca de Tremp con sensores manuales en campos de vid asociados a una iniciativa sobre vinos de altura. Estos sensores presentaban limitaciones (descarga manual, problemas de alimentación, daños por trabajos agrícolas), lo que no garantizaba la continuidad de los datos. Por este motivo, en 2016 empezaron a sustituirse por estaciones automáticas con transmisión remota.

Actualmente, la red cuenta con 19 estaciones distribuidas entre diversas comarcas de Cataluña: Alt Empordà, Alt Urgell, Cerdanya, Noguera, Osona, Pallars Jussà, Pallars Sobirà, Solsonès y Bages.

Por último, la integración de los datos de la XMS-Cat en el portal International Soil Moisture Network (ISMN) (https://ismn.earth/en/dataviewer/) amplía el alcance de estos datos para la investigación internacional, ofreciendo puntos de comparación y validación cruzada con otras redes de suelos a escala global (Dorigo et al., 2021).

Referencias

• Bradford, J. B., Schlaepfer, D. R., Lauenroth, W. K., Palmquist, K. A., Chambers, J. C., Maestas, J. D., Campbell, S. B. (2019). Climate-Driven Shifts in Soil Temperature and Moisture Regimes Suggest Opportunities to Enhance Assessments of Dryland Resilience and Resistance. Frontiers in Ecology and Evolution, 7, 358 p. https://doi.org/10.3389/fevo.2019.00358.
• Bogena, H. R., Huisman, J. A., Oberdörster, C., Vereecken, H. (2007). Evaluation of a low-cost soil water content sensor for wireless network applications. Journal of Hydrology, 344 (1–2): 32–42. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.06.032.
• Dorigo, W. A., Gruber, A., Scanlon, T., Ford, T. W., Hahn, S., & Van der Schalie, R. (2021). The International Soil Moisture Network: Serving Earth system science for over a decade. Earth System Science Data, 13 (4): 2345–2364. https://doi.org/10.5194/essd-13-2345-2021.
• ICGC (2014). Estimació dels règims climàtics de Catalunya segons la classificació de la Soil taxonomy (SSS, 1999). Informes tècnics de l’Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya, ED-0005/14, 40 p., Generalitat de Catalunya.
• ICGC i DARP (2019). Mapa de sòls de Catalunya 1:250.000 (MSC250M). Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya i Departament d’Agricultura Ramaderia i Pesca, Barcelona. Generalitat de Catalunya. ISBN: 978-84-393-9821-9 (imprès), 978-84-393-9836-3 (GeoPDF).
• ISMN (2023). International Soil Moisture Network Data viewer. https://ismn.earth/en/dataviewer/.
• Ledieu, J. P. De Ridder, De Clerck, P., Dautrebande S. (1986). A method of measuring soil moisture by time-domain reflectometry. Journal of Hydrology, 88 (3–4): 319-328.
• Robinson, D. A., Jones, S. B., Wraith, J. M., Or, D., & Friedman, S. P. (2003). A review of advances in dielectric and electrical conductivity measurement in soils using time domain reflectometry. Vadose Zone Journal, 2 (4): 444–475. https://doi.org/10.2113/2.4.444.
• Rosenbaum, U., Huisman, J. A., Weuthen, A., Vereecken, H., Bogena, H. R. (2010). Sensor-to-sensor variability of the ECH2O EC-5, TE, and 5TE sensors in dielectric liquids. Vadose Zone Journal, 9 (1): 181–186. https://doi.org/10.2136/vzj2009.0036.
• SSSA (2017). Methods of soil analysis: Physical methods (SSSA Book Series No. 5). Madison, WI: Soil Science Society of America.
• Soil Survey Staff (1999). Soil taxonomy: A basic system of soil classification for making and interpreting soil surveys (2nd ed.). USDA Agriculture Handbook No. 436.
• Topp, G. C., Davis, J. L.,  A. P. Annan (1980). Electromagnetic determination of soil water content: measurements in coaxial transmission lines. Water Resources Research,  16 (3): 574-582.  https://doi.org/10.1029/WR016i003p00574.