Soil moisture is an important variable in agriculture, hydrology, meteorology and related disciplines. Despite its importance, it is complicated to obtain an appropriate representation of this variable, mainly because of its high temporal and spatial variability. In situ observations are scarce, but SVAT (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer) models, which can be used to simulate the temporal behaviour and spatial distribution of soil moisture over a given area, and satellite measurements could complement this information. The main objective of this thesis is to generate fields of soil moisture using the SURFEX (SURFace EXternalisée) simulation model, surface modeling platform developed at the Centre National of Recherches Meteorològiques (CNRM) on Météo-France. This is a SVAT (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer) model that allows simulating the temporal behavior and the spatial distribution of the moisture of the soil in a given area. The meteorological stations located in the area of study of the Valencia Anchor Station (VAS) contain direct measurements of soil moisture and the products of the satellite SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) of ESA (European Space Agency) at different spatial resolutions obtained from CATDS (Centre Aval de Traitement des Données SMOS) and SMOS-BEC (Barcelona Expert Center), the product of level 2 of 15 km of spatial resolution, the product of level 3 of 25 km of spatial resolution and the product of level 4 of 1 km of spatial resolution will help to understand the behavior of soil moisture in the study area and will be fundamental for the generation of fields of soil moisture in the study area. In this thesis, the period of investigation extends from December 2011 to December 2012.In this period, the HyMeX (Hydrological cycle in the Mediterranean Experiment) campaign took place over the Western Mediterranean region focusing on the investigation of extreme precipitation events and related processes. Two strong episodes of precipitation occur in the Iberian Peninsula in the hydrological period of September-October-November, one located in the northwest and another in the south of the Iberian Peninsula. The different products of SMOS for the Iberian Peninsula collect these high episodes of soil moisture in a different way. The distinction between the different orbits of SMOS is important when analyzing the variability of soil moisture. The separation by hydrological periods of the soil moisture of SMOS allows to analyze in a more detailed way the variation of soil moisture. There are fewer available SMOS images of soil moisture, whose coverage is greater than 50% of data available on the Iberian Peninsula, in ascending orbit or descending orbit. The product SMOS Level 2 which is 15 km spatial resolution in ascending orbit has an availability of 17% of the images and shows the high episode of soil moisture in the south of the Iberian Peninsula and in descending orbit, where the availability of Iimages for the Iberian Peninsula is 60%, shows both episodes of elevated soil moisture, both in the south and northwest, so that when combining both orbits is reflected the episode of high soil moisture in the south but is accentuated episode in the northeast of the Iberian Peninsula. The SMOS level 3 product with 25 km of spatial resolution in ascending orbit, whose availability of images with more than 50% coverage on the Iberian Peninsula is 19%, shows the episode of precipitation in the south, and in descending orbit whose availability of images is 57%, shows two episodes of precipitation in the south and in the northeast of the Iberian Peninsula. The SMOS soil moisture level 3 product reflects the soil moisture episodes more sharply than the level 2 product because its spatial resolution is lower. The SMOS level 4 product with a resolution of 1 km has greater availability of images in both ascending orbiting and descending orbit than previous products. In ascending orbit there are 40% of the images available in the Iberian Peninsula and in descending orbit there is a 47% availability. The soil moisture variability in precipitation events is not reflected in ascending orbiting because the SMOS level 4 product is obtained which combines Brightness Temperature from ESA SMOS, with LST (Land Surface Temperature) and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) from NASA Terra/Aqua MODIS, introducing LST from ERA-Interim to the MODIS LST/NDVI space, which allows providing soil moisture estimates independently of cloud cover, therefore, because there are fewer products available from SMOS in orbits ascending does not reflect episodes of high precipitation. By analyzing the impact of precipitation on SMOS products it is observed that the product level 4 SMOS remains close to observations in days with precipitation as in days without precipitation. The re-scaling of the products of SMOS allows to analyze them of more detailed form in the Iberian Peninsula as in the zone of study of the 50x50 km2. The level 4 product (1km) is re-scaled at 15km and 25km, matching the SMOS pixel size at level 2 (15 km) and level 3 (25 km) respectively and the level 2 product ( 15 km) is re-scaled to 25 km making it coincide with the level 3 SMOS pixel (25 km). When the SMOS products are intercompared at 25 km resolution for the Iberian Peninsula, the re-scaled product of level 4 (1km) to 25 km has a correlation coefficient of 0.9 and a standard deviation of 0.012 for the hydrological period of SON and product rescaled level 2 (15 km) to 25 km has a higher standard deviation (0.03) and a correlation coefficient of 0.08. The intercomparison of SMOS products for the 50x50 km2 study area for the level 4 product (1 km) re-scaled at 15 km has lower correlation values. Level 3 SMOS products (25 km) show correlation coefficients with low soil moisture measurement stations (0.003 to 0.2) as their spatial resolution is lower. The analysis of the SMOS data in the area of 50x50 km2 is done with the data at 15 km of spatial resolution. The largest differences between level 2 product (15 km) and re-scaled product level 4 (1km) at 15 km are observed in the period from December to May, during this period the vines are peeled and the moisture content of the strain influences the soil moisture measure of SMOS (M. Schwank et al., 2012). The SMOS level 2 product (15 km) underestimates soil moisture relative to the product level 4 (1 km) and its soil moisture values are more variable than those of the level 4 product (1 km). SMOS level 2 (15 km) soil moisture is the same for all measurement stations from the study area falls within the same SMOS pixel of level 2 (15 km), has better correlations in the period of SON, being the stations of Nicolas, Cubera and Melbex_I the best values of slope shown is the whole period of study, these stations are very representative of the type of soil and vegetation of the whole area (almond, Mediterranean scrub and vines). For the SMOS level 4 product, having 1 km of spatial resolution, each in situ soil moisture measuring station is located at a different pixel for this product. When comparing the average soil moisture for all the in situ measurement stations and the average level 4 SMOS pixels for these stations, it is obtained that level 4 SMOS underestimates the soil moisture during wet periods and in the dry periods presents a good correlations. The periods where we find most variation of soil moisture is when the vines are peeled and major precipitation events occur. The best correlations are found in the stations of Nicolas, VAS and Cubera, these stations are located in vineyards. In general for the different products of SMOS we obtain better results in the hydrological period of September, October and November. The products of SMOS of level 2 (15 km) and level 3 (25 km) to have greater spatial resolution than the product of level 4 (1km) have measures with greater variation. The SMOS product that shows the best results in the study area is level 4 (1 km), so the SMOS level 4 product (1 km) has a great potential to determine soil moisture in the zone of study. Because of its high resolution, good results are obtained when compared to in situ measurements of soil moisture The most relevant of this thesis is to generate soil moisture maps that allow the spatialization of the point measurements of the stations and for this the SURFEX simulation model is used and the meteorological stations located in the study area that contain direct measurements soil moisture To know well the characteristics of the study area allow to define in a more accurate way the soil moisture content and its evolution throughout the study period. SURFEX is a suitable instrument to obtain soil moisture fields in the study area. The simulation of SURFEX soil moisture is influenced by the initial soil moisture value in the model. The study of stations measuring soil moisture shows that entering a correct value in the model initialization influences the simulation of soil moisture markedly until the first heavy precipitation events occur where the model reduces these differences significantly of soil moisture since it is simulated in the surface layer of the soil that is strongly influenced by precipitation. Soil moisture simulations at each of the stations individually show good performance with Correlation Coefficient (R2) near 1. The average soil moisture of all the in situ measurement stations with respect to the mean of the simulations of each of the stations shows good results, adequately reflecting the soil moisture at the in situ measurement stations. In order to spatialize soil moisture in the study area, ECMWF data of 0.125 degrees of spatial resolution and SAFRAN data of 8 km of spatial resolution are used as input data. SURFEX soil moisture simulation using ECMWF data has worse results than SURFEX simulation using SAFRAN data because SAFRAN has higther spatial resolution and has more input data than ECMWF simulation. The soil moisture fields obtained with the SURFEX-SAFRAN combination show higher spatial variability, and values closer to in situ observations, than using SURFEX-ECMWF. SURFEX_ECMWF simulation underestimates soil moisture in each of the in situ soil moisture measurement. The SURFEX-SAFRAN simulation has a low BIAS in each of the soil moisture measurement stations and slopes very close to one along the entire hydrological period (from 0.7 to 0.9). The mean of the simulation for all soil moisture measurement stations reflects the good performance of the simulation with SURFEX-SAFRAN products. The re-scaling of the SMOS product of level 4 to 8 km of spatial resolution allows a direct comparison of the soil moisture fields obtained with the SURFEX-SAFRAN simulation model. To determine if it is positive to use the soil moisture value to initialize the SURFEX simulation model and to analyze the sensitivity of the SURFEX simulations both local and regional, a experiment with different soil moisture initialization values of SMOS Level 4 is performed. For a wet period from 1 December 1, to 4 March, soil moisture is initialized with a value of SMOS near from the real value of soil moisture and SMOS far of the real value of soil moisture in the study area. It is obtained that when initializing with a value remote from the real soil moisture in the study area, the SURFEX_SAFRAN simulation shows high differences in the simulation of soil moisture up to the first precipitation episode where the simulation model reduces these differences significantly. The RMSED shows high values for the SURFEX-SAFRAN simulation initialized with a SMOS value far from reality. When performing the average soil moisture for this period, the moisture fields that are obtained reflect that difference in the simulations. When initializing soil moisture in a drier period from July 24 with a value of SMOS near to the actual value of soil moisture and a value of SMOS far from the actual value of soil moisture in the area, it is observed that the simulation SURFEX-SAFRAN with the initial value of SMOS near to the real value adequately reflects the evolution of soil moisture in the area with low RMSED values. On the other hand, the SURFEX-SAFRAN simulation with the initialization of the value SMOS far from the real value of the soil moisture shows greater differences until the first precipitation event in the study area. The initialization of the SURFEX simulation model depends on the period of initialization. So, after having performed different experiments for the area of studies with different values of initialization of soil moisture, it is concluded that when we have soil moisture observations the initialization of the SURFEX simulation model with real values of soil moisture is the best result we can get. As soil moisture measurements are not available for the entire study area to perform spatialisation if we use the initial soil moisture value of SMOS in a dry period where SMOS adequately represents soil moisture the SURFEX-SAFRAN simulation adequately represent the soil moisture fields in the study area.La humedad del suelo es una variable importante en agricultura, hidrología, meteorología y disciplinas afines. A pesar de su importancia, es complicado obtener una representación adecuada de esta variable, principalmente por su alta variabilidad temporal y espacial. Las observaciones in situ son escasas, pero los modelos SVAT (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer) pueden utilizarse para simular el comportamiento temporal y la distribución espacial de la humedad del suelo en un área determinada. El objetivo principal de esta tesis es generar campos de humedad del suelo que permitan la espacialización de las medidas puntuales de las estaciones de la Valencia Anchor Station y para ello se utiliza el modelo de simulación SURFEX (SURFace EXternalisée), plataforma de modelado de superficies desarrollada en el Centro Nacional de Recherches Météorologiques (CNRM), en Météo-France y que es un modelo SVAT (Soil-Vegetation-Atmosphere-Transfer) que permite simular el comportamiento temporal y la distribución espacial de la humedad del suelo en un área determinada. Las estaciones de humedad del suelo situadas en la zona de estudio de la Valencia Anchor Station (VAS) contienen medidas directas de este parámetro. Sobre ellas también se han obtenido los productos de humedad del suelo del satélite SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity) de la ESA (Agencia Espacial Europea) a diferentes resoluciones espaciales obtenidos de CATDS (Centre Aval de Traitement des Données SMOS) y del SMOS-BEC (Barcelona Expert Center), como son el producto de nivel 2 de 15 km de resolución espacial, el producto de nivel 3 de 25 km de resolución espacial y el producto de nivel 4 de 1 km de resolución espacial que ayudarán a entender el comportamiento de la humedad del suelo en la zona de estudio y serán fundamentales para la generación de campos de humedad del suelo sobre la misma. En esta tesis, el período de investigación se extiende desde diciembre de 2011 hasta diciembre de 2012. En este período, la campaña HyMeX (Hydrological cycle in the Mediterranean Experiment) tuvo lugar en la región del Mediterráneo occidental centrándose en la investigación de eventos de precipitación extrema y procesos relacionados. Dos episodios fuertes de precipitación ocurren en la Península Ibérica en el periodo hidrológico de Septiembre-Octubre-Noviembre, uno situado en el noroeste y otro en el sur de la Península Ibérica. Los diferentes productos de SMOS para la Península Ibérica recogen episodios elevados de humedad del suelo de manera diferente. La distinción entre las diferentes órbitas de SMOS es importante a la hora de analizar la variabilidad de la humedad del suelo en la Península Ibérica y en la zona de estudio. La separación por periodos hidrológicos la humedad del suelo de SMOS permite analizar de una forma más detallada la variación de la humedad del suelo. Existen menos imágenes disponibles de SMOS de humedad del suelo cuya cobertura es mayor al 50% de datos disponibles sobre la Península Ibérica en órbita ascendente que en órbita descendente. El producto de SMOS de nivel 2 que tiene 15 km de resolución espacial en órbita ascendente tiene una disponibilidad del 17% de la imágenes y muestra el episodio elevado de humedad del suelo en el sur de la Península Ibérica y en órbita descendente, donde la disponibilidad de imágenes para la Península ibérica es del 60%, muestra ambos episodios de humedad del suelo elevada, tanto en el sur como en el noroeste, de modo que al combinar ambas órbitas se vea reflejado el episodio de alta humedad del suelo en el sur pero se acentúa el episodio en el noreste de la Península Ibérica. El producto de SMOS de nivel 3 con 25 km de resolución espacial en órbita ascendente cuya disponibilidad de imágenes con más del 50% de cobertura sobre la Península Ibérica es del 19%, muestra el episodio de precipitación en el sur y en órbita descendente cuya disponibilidad de imágenes es del 57% muestra ambos episodios de precipitación en el sur y en el noreste de la Península Ibérica. Al combinar ambas órbitas tal y como ocurre en el nivel 2 de SMOS se suavizan ambos episodios de precipitación en la Península Ibérica. El producto de nivel 3 de humedad del suelo de SMOS refleja los episodios de humedad del suelo de forma más acentuada que el producto de nivel 2 debido a que su resolución espacial es menor. El producto de nivel 4 de SMOS, con una resolución de 1 km, tiene mayor disponibilidad de imágenes, tanto en órbita ascendente como en órbita descendente, que los productos anteriores. En órbita ascendente hay un 40% de las imágenes disponibles en la Península Ibérica y en órbita descendente hay un 47% de disponibilidad. En órbita ascendente no se refleja la variabilidad de la humedad del suelo en los eventos de precipitación debido a que el producto de nivel 4 de SMOS es la combinación del producto de temperatura de brillo de SMOS de la ESA y los productos de LST (Land Surface Temperature) y NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) de la NASA Terra/Aqua MODIS, introduciendo el LST de ERA-Interim para los productos LST/NDVI de MODIS que permite proporcionar estimaciones de humedad del suelo independientemente de la cobertura de nubes, por tanto, al haber menos productos disponibles de SMOS en órbita ascendente no refleja los episodios de precipitación elevada. Al analizar el impacto de la precipitación en los productos de SMOS se observa que el producto de nivel 4 de SMOS tiene pendientes próximas a 1 tanto los días con precipitación como los días sin precipitación. La re-escala de los productos de SMOS permite analizarlos de forma más detallada tanto en la Península Ibérica como en la zona de estudio de 50x50 km2. Se re-escala el producto de nivel 4 (1km) a 15 km y a 25 km haciéndolos coincidir con el tamaño del pixel de SMOS de nivel 2 (15 km) y de nivel 3 (25 km) respectivamente y el producto de nivel 2 (15 km) se re-escala a 25 km haciéndolo coincidir con el pixel de SMOS de nivel 3 (25 km). Al intercomparar los productos de SMOS a 25 km de resolución para la Península Ibérica, se obtiene que el producto re-escalado de nivel 4 (1km) a 25 tiene un coeficiente de correlación de 0.9 y una desviación estándar 0.012 para el periodo hidrológico de SON (Septiembre-Octubre-Noviembre) y el producto re-escalado de nivel 2 (15 km) a 25 km tiene una desviación estándar mayor (0.03) y un coeficiente de correlación de 0.08. La intercomparación de los productos de SMOS para la zona de estudio de 50x50 km2 para el producto de nivel 4 (1 km) re-escalado a 15 km tiene valores de correlación menores. Los productos de SMOS de nivel 3 (25 km) muestran coeficientes de correlación con las estaciones de medida de humedad del suelo bajos (0.003 a 0.2) ya que su resolución espacial es menor. El análisis de los datos de SMOS en la zona de 50x50 km2 se realiza con los datos a 15 km de resolución espacial. Las mayores diferencias entre el producto de nivel 2 (15 km) y el producto re-escalado de nivel 4 (1km) a 15 km se observan en el periodo desde Diciembre a Mayo, en este periodo las viñas están nada o poco desarrolladas y el contenido de humedad de la cepa influye en la medida de humedad del suelo de SMOS(M. Schwank et al., 2012). El producto de nivel 2 (15 km) de SMOS subestima la humedad del suelo con respecto al producto de nivel 4 (1 km) y sus valores de humedad del suelo son más variables que los del producto de nivel 4 (1 km). El producto de nivel 2 (15 km) de SMOS en cada una de las estaciones de medida in situ de la humedad del suelo de la zona de estudio, teniendo en cuenta que todas las estaciones de medida in situ de humedad del suelo caen dentro del mismo pixel de SMOS de nivel 2 (15 km), tiene mejores correlaciones en el periodo de SON, siendo las estaciones de Nicolas, la Cubera y Melbex_I las que mejores valores de pendiente muestran es todo el periodo de estudio, estas estaciones son muy representativas del tipo de suelo y vegetación de toda la zona (almendro, matorral mediterráneo y viñas). El producto de nivel 4 de SMOS, al tener 1 km de resolución espacial, cada estación de medida de humedad del suelo in situ está situada en un pixel diferente para este producto. Al realizar la media de la humedad del suelo para todas las estaciones de medida in situ y realizar la media de los pixeles de nivel 4 para estas estaciones, para los periodos donde hay precipitación se obtiene que SMOS de nivel 4 subestima la humedad del suelo y en los periodos secos, SMOS de nivel 4 tiene una buena correlación de la humedad del suelo con respecto a las estaciones de medida in situ. Los periodos donde encontramos más variación de la humedad del suelo son cuando las viñas están poco desarrolladas y mayores eventos de precipitación. Las mejores correlaciones las encontramos en las estaciones de Nicolas, VAS y la Cubera, estas estaciones están situadas en viñas. En general, para los diferentes productos de SMOS obtenemos mejores resultados en el periodo hidrológico de Septiembre, Octubre y Noviembre. Los productos de SMOS de nivel 2 (15 km) y nivel 3 (25 km) muestran mayor variabilidad al tener mayor resolución espacial que el producto de nivel 4 (1 km). El producto de SMOS que mejores resultados muestra en la zona de estudio es el de nivel 4 (1 km), por lo que el producto de SMOS de nivel 4 (1 km) tiene un gran potencial para determinar a humedad del suelo en la zona de estudio. Su alta resolución espacial hace que tenga un buen comportamiento con las estaciones de medida de la humedad del suelo in situ. El objetivo principal de esta tesis es generar mapas de humedad del suelo que permitan la espacialización de las medidas puntuales de las estaciones y para ello se utiliza el modelo de simulación SURFEX y las estaciones meteorológicas situadas en la zona de estudio que contienen medidas directas de humedad del suelo. Conocer bien las características de la zona de estudio permite definir de una forma más exacta el contenido de humedad del suelo y su evolución a lo largo de todo el periodo de estudio. SURFEX es un instrumento adecuado para obtener campos de humedad del suelo en la zona de estudio. La simulación de la humedad del suelo de SURFEX está influenciada por el valor inicial de la humedad del suelo en el modelo. El estudio realizado sobre las estaciones de medida de la humedad del suelo, demuestra que introducir un valor correcto en la inicialización del modelo influye en la simulación de la humedad del suelo de forma acentuada hasta que se producen los primeros episodios fuertes de precipitación donde el modelo corrige la tendencia de la humedad del suelo ya que se simula en la capa superficial de el suelo que está fuertemente influenciado por la precipitación.. Las simulaciones de la humedad del suelo en cada una de las estaciones individualmente, utilizando como datos de entrada los datos de las estaciones de medida de humedad del suelo, muestran un buen comportamiento con respecto a la humedad del suelo medida in situ con un coeficiente de correlación (R2) cercano a 1. Las simulaciones de humedad del suelo en cada una de las estaciones muestran individualmente un buen rendimiento. La media de la humedad del suelo de todas las estaciones de medida in situ con respecto a la media de las simulaciones de cada estación muestra buenos resultados, reflejando de manera adecuada la humedad del suelo en las estaciones de medición in situ. Con el fin de espacializar la humedad del suelo en el área de estudio, se utilizan como datos de entrada datos ECMWF de 0,125 grados de resolución espacial y datos SAFRAN de 8 km de resolución espacial. La simulación de la humedad del suelo de SURFEX, utilizando datos de ECMWF, tiene peores resultados que la simulación de SURFEX utilizando datos del SAFRAN debido a que SAFRAN tiene una resolución espacial mayor y a que tiene más datos de entrada que la simulación del ECMWF. La espacialización de la humedad del suelo de SURFEX-SAFRAN muestra más variabilidad en la humedad del suelo que la espacialización con datos de SURFEX-ECMWF. La simulación SURFEX-ECMWF subestima la humedad del suelo en cada una de las estaciones de medida de humedad del suelo in situ. La simulación de SURFEX-SAFRAN tiene un BIAS bajo en cada una de las estaciones de medida de humedad del suelo y pendientes muy próximas a uno a lo largo de todo el periodo hidrológico (desde 0.7 a 0.9). La media de la simulación para todas las estaciones de medida de humedad del suelo refleja el buen comportamiento de la simulación con productos de SURFEX-SAFRAN. La re-escala del producto de SMOS de nivel 4 a 8 km de resolución espacial permite comparar de forma directa los campos de humedad del suelo obtenidos con el modelo de simulación SURFEX-SAFRAN. Para determinar si es positivo utilizar el valor de la humedad del suelo para inicializar el modelo de simulación SURFEX y analizar la sensibilidad de las simulaciones de SURFEX, tanto locales como regionales, se realizan unos test con diferentes valores de inicialización de la humedad del suelo de SMOS de nivel 4. Para un periodo húmedo que comprende desde el 1 de Diciembre de 2011 hasta el 4 de Marzo del 2012 se inicializa la humedad del suelo con un valor de SMOS que se aleja del valor real de la humedad del suelo y se utiliza un valor climático cercano al valor real de la humedad del suelo en la zona de estudio. Se obtiene que al inicializar con un valor alejado al real de humedad del suelo en la zona de estudio, la simulación SURFEX_SAFRAN muestra diferencias elevadas en la simulación de la humedad del suelo hasta el primer episodio de precipitación donde el modelo de simulación corrige estas diferencias de forma significativa. El RMSED muestra valores elevados para la simulación SURFEX-SAFRAN inicializada con un valor de SMOS que se aleja de la realidad. Al realizar la media de la humedad del suelo para este periodo, los campos de humedad que se obtienen reflejan esa diferencia en las simulaciones. Al inicializar la humedad del suelo en un periodo más seco desde el 24 de Julio con un valor de SMOS cercano al valor real de la humedad del suelo y un valor climático alejado del valor real de humedad del suelo en la zona, se observa que la simulación SURFEX-SAFRAN con el valor inicial de SMOS refleja de una forma adecuada la evolución de la humedad del suelo en la zona con valores bajos de RMSED. Por otra parte, la simulación SURFEX-SAFRAN con la inicialización del valor climático alejado del valor real de la humedad del suelo muestra diferencias mayores hasta el primer evento de precipitación en la zona de estudio. La inicialización del modelo de simulación SURFEX depende del periodo donde empiece la inicialización. De modo que, después de haber realizado diferentes test para la zona de estudios con diferentes valores de inicialización de la humedad del suelo, se concluye que cuando disponemos de observaciones de humedad del suelo, la inicialización del modelo de simulación SURFEX con valores reales de humedad del suelo es el mejor resultado que podemos obtener. Como no se disponen de medidas de humedad del suelo para toda la zona de estudio para realizar la espacialización, si utilizamos el valor inicial de humedad del suelo de SMOS en un periodo seco donde SMOS representa de forma adecuada la humedad del suelo en el área de estudio.