XXXIV Congreso nacional de riegos. Sevilla, 7-9 de junio de 2016
Full text
XXXI
V
Congreso
Nacional de
Riegos
ETSI
A
Editor:
Luis Pérez Urrestarazu
Edita
E.T.S. de Ingeniería Agronó mica. Universidad de Sevilla
ISBN: 978 ‐ 84 ‐ 608 ‐ 6982 ‐ 5
1
XXXIV Congreso Nacional de Riegos
Sevilla, 7 ‐ 9 de junio de 2016
ENTIDADES OR GANIZADORAS
ASOCIACIONESPAÑOLA DE RIEGOS Y DRENAJES ‐ AERYD
COMITÉ ESPAÑOL DE RIEGOS Y DRENAJES ‐ CERYD
ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA AGRONÓMICA
UNIVERSIDAD DE SEVILLA
CONSEJERÍA DE AGRICULTURA, PESCA Y DESARROLLO RURAL
DIRECCIÓN GENERAL DE DESARROLLO RURAL Y POLÍTICA FORESTAL ‐ MAGRAMA
GRUPO TRAGSA
SOCIEDAD ESTATAL DE INFRAESTRUCTURAS AGRARIAS ‐ SEIASA
CONFEDERACIÓN HIDROGRÁFICA DEL GUADALQUIVIR
INSTITUTO DE INVESTIGACIÓN Y FORMACIÓN AGRARIA Y PESQUERA ‐ IFAPA
FEDERACIÓN NACIONAL DE COMUNIDADES DE REGANTES ‐ FENACORE
INSTITUTO DE RECURSOS NATURALES Y AGROBIOLOGÍA ‐ IRNAS ‐ CSIC
CONSEJO GENERAL DE COLEGIOS OFICIALES DE INGENIEROS AGRÓNOMOS
COLEGIO OFICIAL DE INGENIEROS AGRÓNOMOS DE ANDALUCÍA
COLEGIO OFICIAL DE INGENIEROS TÉCNICOS AGRÍCOLAS DE ANDALUCÍA OCCIDENTAL
COMITÉ ORGANIZADOR
Presidente:
Prof. D. José Manuel Quintero Ariza
Director de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica ‐ Universidad de
Sevilla
Secretarios:
Central: Dña. Pilar Ortiz y Ruiz del Castillo ‐ AERYD
Local: D. Luis Pérez Urrestarazu ‐ Subdirector de Innovación Docente y Movilidad ‐
ETSIA ‐ Universidad de Sevilla
Secretarios Adjuntos:
D. José María de Miguel Pérez, Presidente de AERYD
D. José Antonio Ortiz Fdz. ‐ Urrutia ‐ AERYD ‐ CERYD
Vocales:
D. José Antonio Baso López , Subdirector de Análisis y Estudios del Grupo Tragsa
Dña. Raquel Bravo Rubio , Dirección Gral. Desarrollo Rueral y Política Forestal ‐
MAGRAMA
D. José Manuel Castillo Blesa , Gerente Operaciones de Andalucía y Extremadura del
Grupo Tragsa (Suplente)
D. Rafael Cuevas Navas , Consejería Agricultura, Pesc a y Desarrollo Rural ‐ Junta de
Andalucía
D. Antonio Díaz Espejo , Instituto de Recursos Naturales y Agrobiología IRNAS ‐ CSIC
D. José Fernández de Heredia Moreno , Represenante FENACORE, Presidente de la
Comunidad de Regantes de la Margen Izquierda del Bembéz ar
D. Pedro Gavilán Zafra , Investigador IFAPA
D. Javier Gistas Fernández , Colegio Oficial de Ingenieros Agrónomos de Andalucía
D. Manuel Enrique Grosso Casalini , Jefe Área Explotación Confederación Hidrográfica
del Guadalquivir
D. Álvaro Gutiérrez Valle , Jefe de Obras, Explotación y Proyectos de SEIASA
D. Antonio F. Vergel Román , Presidente del Col egio Oficial Ingenieros Técnicos
Agrícolas Andalucía Occidental
3
COMITÉ CIENTÍFICO
Dña. Raquel Bravo Rubio
Subdirección Gral. Regadíos y Economía delAgua ‐ DGDRPF ‐ MAGRAMA
D. Javier J. Cancel a Barrio
Ingeniería Agroforestal – EPS Campus de Lugo ‐ Univ.Santiago Compostela
Dña. Idoia Ederra Gil
Instituto Navarro de Tecnologías e Infraestructur as Agrarias ‐ NTIA, Navarra
D. Gregorio Egea Cegarra
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, Universidad de Sevilla
D. Antonio Franco Sala s
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica, Universidad de Sevilla
D. Sergio Lecina Brau
Dr. Ing. Agrónomo e Ing. de Montes – Investigador, Zaragoza
D. Manuel López Hernández
Grupo TRAGSA, Madrid
D. David Lozano Pérez
IFAPA, Córdoba
D. Victoriano Martínez Álvarez
Ing. Alimentos y Eq. Agrícola. E.T.S.I.Agronómica Univ. Ptc.Cartagena
D. Francisco José Pérez Latorre
Campus Científico Tecnológico, Mecánica de Fluidos, Universidad de Jaén
D. Ángel Martínez Romero
Investigador del CREA, Universidad de Castilla ‐ La Mancha, Albacet e
D. Francisco Ramírez de Cartagena Bisbe
Ingeniería Hidráulica ‐ Escuela de Ingeniería Agraria ‐ Univ. Gerona
Dña. Mª del Carmen Rocamor a Osorio
Escuela Politécnica Superior de Orihuela, Univ. Miguel Hernández, Alicante
D. Juan Antonio Rodríguez Díaz
Agronomía – E.T.S.I. Agrónomos y Montes ‐ Univ. Córdoba
D. Álvaro Royuela Tomás
Investigador del CVER, ETSIAMN, Universidad Politécnica de Valencia
D. Ángel Ruiz Padín
Ingeniería del Riego ‐ E.S.y T.Ingeniería Agraria ‐ Univ. de León
Dña. Mª del Carmen Ruíz Sánchez
Investigadora del CEBAS ‐ CSIC ‐ Murcia
D. Antonio Jesús Zapata Sierra
Departamento de Ingeniería Rural, Universidad de Almería
4
GRUPO TEMAS A: Agrohidrología. Hidrología de l riego
Relaciones agua ‐ suelo ‐ planta ‐ atmósfera. Necesidades hídricas de lo s cultivos. Balance de agua.
Coeficientes de cultivo. Es trategias de riego en áreas con escasez de agua. Respuesta de los
cultivos a riegos deficitarios. Nuevos métodos y tecnologías de medición del agua de riego,
herramientas de cálculo y modelos de simulación.
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-01
ET O ESTANDARIZADA EN EL SUR DE ESPAÑA. ¿CUÁL DEBE SER
LA REFERENCIA?
Gavilán, P. 1 , Estévez, J. 2 , Berengena, J. 3
1 Investigador Titular. IFAPA Centro Alameda del Obispo, Apdo. 3092, 14080 Córdoba,
[email protected]
2 Profesor contratado doctor. Área de Proyectos de Ingeniería. Universidad de Córdoba.
Carretera Nacional IV Km. 396, 14014. Córdoba. [email protected]
3 Investigador Principal. IFAPA Centro Alameda del Obispo, jubilado
Resumen
La evapotranspiración de referencia (ET o ) cuantifica la demanda evaporativa del aire
y es necesaria para el cálculo del uso cons untivo de agua de los cultivos. Las redes de
estaciones agrometeorológicas proporcionan esta información, utilizando diferentes
versiones de la ecuación de Penman-Monteith, realizando cálculo s horarios o diarios. Este
trabajo pretende arrojar luz sobre la controversia que ex iste en la utilización de ambos
tiempos de cálculo, realizando una comparación a escala local y regional entre las versiones
FAO56 y ASCE de esta ecuación. La compar ación se realizó en 31 localizaciones d e
Andalucía, calculando los valores diarios median te suma d e horarios. Además, se comparó
la estimación diaria de ET o de la ecuación FAO56-PM con la medida en un lisím etro de
pesada en Córdoba. Los resultados de la comparación entre valores medidos y estimados
usando ambas ecuaciones estandarizadas indi can que los métodos más precisos par a
estimar los valores diarios de la ET o fueron FAO56-PM en base diaria y ASCE-PM en base
horaria. Ambos mostraron una precisión similar cuando se compararon con los valores
medidos en un lisímetro de pesada. La ecuación FAO56-PM en base horaria mostró una
menor precisión, con subestimaciones del 5% . A escala regional, la ecuación FAO56-PM en
base horaria subestimó los valores diarios de ET o calculados mediante la misma ecuació n
estandarizada en su versión ASCE hasta un 6%, produciéndose una subestimación media
del 4%. Esta diferencia fue debida al uso de un mayor valor de r c (70 s m -1 ) en la ecuació n
FAO56-PM, en relación con el valor de 50 s m -1 aplicado en la ecuación estandarizada
ASCE durante las horas diurnas.
Summary
The most practical way to quantify water consumption by the crops is by using the
concept of reference crop evapotranspiration ( ET o ). Agrometeorological networks provide
daily ET o values using the Penman-Monteith equation on a daily or hourly basis. Up till now,
the ET o methods are being used mainly for computation with a 24-h timestep because hourly
meteorological data are not readily accessible for the user s to apply ET o procedures on an
hourly basis. This work quanti fi es the differences asso ciated with using two different
timesteps (hourly and daily basis) for computing ET o using two standardized Penman–
Monteith equations (ASCE and FAO56) under diffe rent climatic conditions in Andalusia.
Hourly ET o was measured in Córdoba, southern Spain, using a precision weighing lysimeter.
Close to the lysimeter, an automatic weather station was located to register hourly
meteorological variables. Penman-Monteith equation to estimate ET o was evaluated for
hourly and daily estimates. ASCE and FAO-56 standardized ET o equations were also
compared using data from 31 meteorological stations in Andalusia. Comparisons were made
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
between daily ET o obtained by summing hourly standardized ASCE–Penman–Monteith
estimations and calculat ed from the addition of hourly FAO56–Penman–Monteith estimations
and daily ET o estimated on a daily basis. On an hourly basis, the FAO- 56 version estimated
lower than the ASCE version as 6% in some locations, with a difference of 4% on the
average, mainly due to the higher surface resist ance (70 s m − 1 ) used in the FAO-56 version
during daytime periods, as opposed to the 50 s m − 1 value used by th e ASCE version. The
level of agreement improved when the two comput ational time steps (hourly and daily) were
compared, because differences were lower (2% on the average).
1- Introducción y objetivos
Andalucía es una región semiárida con veranos muy cálidos y secos. Cuenta con
más de un millón de hectáreas de regadío, que representan alrededor del 32% de la
superficie cultivada, el 76% de la producción final agrícola y el 63% d e la producción final
agraria y el empleo agrario. El uso consuntivo de agua de la agricu ltura es elevado y la
ausencia de lluvias limita el desarrollo de los cultivos y la producción de cosechas durante
los periodos de sequía. Esta situación requiere actuaciones para un eficiente uso del agua,
entre ellas la estimación precisa de la evapotranspiración de los cultivos (ET c ).
El método generalmente usado para estimar el uso consunt ivo de agua por parte de
los cultivos es el propuesto por la FAO en su Manual de Riego y Drenaje nº 24 (Doorenbos y
Pruitt, 1977). Está basado en la cuantificación de la demanda atmosférica, mediante el
cálculo de la evapotranspiración de l cultivo de referencia (ET o ), y la posterior aplicación de
un coeficiente de cultivo (K c ), que tiene en cuenta las características del mismo. El producto
de esos dos componentes proporciona una estimación de la ET c . El cultivo de referencia fue
definido como una sup erficie extensa de gramíneas, de alt ura uniforme entre 8 y 15 cm, en
crecimiento activo, con cobertura total y bien abastecida de agua (Doorenbos y Pruitt, 1977).
Este cultivo de referencia ha sido posteriormente redefinido en el Manual de Riego y
Drenaje nº 56 como un cultivo hipotético con una altura asumida de 0.12 m, una resistencia
de la cubierta (r c ) fija de 0.70 s m -1 y un albedo de 0.23 (Allen y col., 1998).
La mayoría de las redes de infor mación agrometeorológica y de los servicios de
asesoramiento al regante proporcionan diariamente valores de ET o en las localizaciones de
sus estaciones meteorológicas. Estos son calculados generalmente aplicando la ecuación
estandarizada de Penman-Monteith, usando para los cá lculos datos meteorológicos medios
diarios. En algunos casos se realizan cálculos intradiarios, usando datos meteorológicos
horarios o semihorarios, que posteriormente son sumados para obtener el valor de ET o
diario. Hace algunos años, los cálculos de la ET o se realizaban siem pre en base diaria
debido a la falta de disponibilidad de datos meteorológicos intradiarios. Las redes de
estaciones meteorológicas automáticas han pe rmitido el cálculo de ET o en base horaria o
semihoraria.
Muchos trabajos indican que existe una mejora de la precisión de las estimaciones
de ET o cuando se usa la versión estandarizada por la American Society of Civil Engineers
(ASCE) de la ecuación de Penman-Monteith (ASCE-PM) y se realizan los cálculos en base
intradiaria (Lecina y col., 2003; Berengena y Gavilán, 2005; Allen y col., 2006). El cálculo
horario tiene en cuenta los efectos de los cambios súbitos que ocurren durante el día en la
velocidad del viento, la temperatura del aire o el déficit de presión de vapor (Irmak y col.,
2005; Itenfisu y col., 20 03). Esta ecuación, apli cada en base horaria, utiliza una resistencia
de la cubierta (r c ) de 50 s m -1 durante los periodos diurnos y de 20 0 s m -1 durante los
nocturnos. La versión FAO56 (FAO56-PM) utiliza un único valor de r c igual a 70 s m -1 . Por
tanto, una comparación entre ambas versiones de la ecuación, con diferentes tiempos de
cálculo (horario y diario), sería aconsejable en las con diciones semiáridas del sur de
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
España, para aclarar las ventajas e inconvenientes del uso de cada una de ellas. Esto es lo
que se pretende con este trabajo.
2. Material y métodos
2.1 Medida de la evapotranspiración de referencia
La comparación entre los valores de ET o medidos y estimados fue realizada en la
estación lisimétrica del Centro IFAPA Alameda del Obispo en Córdoba (37º51’N, 4º51’W,
110 m sobre el nivel del mar), en el valle medio del Guadalquivir. Los datos experimentales
fueron recogidos durante el año 2004 sobre una parcela de festuca ( Festuca arundinacea )
de 1.3 ha aproximadamente que fue usada como superficie de referencia. En total, se
usaron para el análisis 266 días. L a ET o fue medida con un lisímetro de pesada localizado
en el centro de la parcela, con una superficie de 3 x 2 m 2 y una profundidad de 1.5 m. Está
soportado por una plataforma contrapesada y es capaz de detectar variaciones d e 0.1 kg
(equivalente a 0.02 mm de ET o ). El peso del lisímetro fue medido usando una célula de
carga conectada a un datalogger, programado para medir cada media hora. Dentro de la
misma parcela, a 30 m del lisímetro, se ub ica una estación meteorológica automática capa z
de medir la humedad relativa y temperatura del aire, la radiación global, la velocidad y
dirección del viento y la precipitación (Foto 1).
Foto 1 . Estación meteorológica automática de la Red SIAR, usada para estimar la ET o .
2.2 Datos meteorológicos. Análisis regional.
Los datos meteorológicos usados en el análisis regional fueron obtenidos de las
estaciones en Andalucía del Sistema de Información Agroclimática para el Regadío (SIAR)
(Foto 1). Esta red cuenta en Andalucía con 100 estaciones meteorológicas automáticas y
tiene como objetivo fundamental proporcionar valores de pr ecipitación, ET o y otras variables
meteorológicas para la estimación de las necesidades de agua de los cultivos. Los datos
meteorológicos de las estaciones de Andalucía están disponibles en la dirección de Internet
(www.juntadeandalucia.es/agriculturaypesca/ifapa/ ria). Las estaciones están controladas por
un datalogger programable y equipadas con sensores para la medida de la temperatura y la
humedad relativa del aire, la radiación globa l, la velocidad y dirección del viento y la
precipitación en forma de lluvia. Las esta ciones registran valores semihorarios y diarios. En
el trabajo se usaron 31 estacion es, con diferentes condiciones climáticas, incluyendo
estaciones costeras y d e interior. Las elevaciones de las e staciones variaron entre 4 y 1212
m sobre el nivel del mar, la longitu d entre 1.883 W y 7.018 W y la latitud entre 36 .286 N y
38.255 N. La precipitación media anual varió entre 265 y 727 mm, la temperatura media
entre 12.7 y 18.3 ºC, la humedad relativa media del aire entre el 56 y el 71% y la velocidad
media del viento entre 1.0 y 2.9 m s -1 . En el estudio se usaron tres años de datos.
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
expuestos en este trabajo. Finalmente, para el cálculo de los valores horarios o semihorarios
de ET o se aconseja el u so de la ecuación estan darizada ASCE-PM con dos resistencias, 50
y 200 s m -1 , para las horas diurnas y nocturnas, respectivamente.
5. Bibliografía
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ASAE, St. Joseph, Mich., 251–259.
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-02
USO DE IMÁGENES TÉRMICAS AÉREAS EN REMOLACHA
AZUCARERA (Beta vulgaris) PARA PROPUESTA DE RIEGO DE
PRECISIÓN
Quebrajo Moya, L. 1 , Egea, G. 2 , Pérez-Ruiz, M. 2 , Pérez-Urrestarazu, L. 2
1 Técnico apoyo a la Investigación. Departamento Ingeniería Aeroespacial y Mecánica de
Fluidos. ETSIA. Universidad de Sevilla. Ctra. Utrera km.1, 41013. Sevilla. E-mail:
[email protected] .
2 Profesor. Departamento Ingeniería Aeroespacial y Mecánica de Fluidos, Área de Ingeniería
Agroforestal, ETSIA. Universidad de Sevilla. Ctra. Utrera km.1, 41013. Sevilla. E-mail:
[email protected] , [email protected] , [email protected]
Resumen
Para un manejo adecuado del riego es necesario tener información disponible de una
manera rápida y sencilla. Gracias a los avances tecnológicos, esto es posible. En este
trabajo se han utilizado imágenes captadas mediante una cámara térmica montada sobre un
vehículo aéreo para evaluar el estado hídrico de un cultivo de remolacha azucarera en una
parcela con una gran variabilidad espacial en las propiedades del suelo. Los resul tados se
han comparado con mediciones puntuales de la humedad del suelo. No se ha percibido una
relación directa entre el estado hídrico del suelo y del cultivo. Por otro lado, sí se advierte
una tendencia decreciente en la pr oducción en relación al estrés hídr ico detectado en el
cultivo gracias a las imágenes térmicas. Se ob servan claramente las diferencias entre los
distintos tipos de suelo, de modo que queda patente la conveniencia de llevar a cabo
estrategias de riego diferenciales en función de la distribución de los mismos, especialmente
en parcelas muy heterogéneas.
1.- Introducción y objetivos
El sector agrícola se enf renta actualmente a cambios radicales en la forma en que se
recopila, analiza y utiliza la información para optimizar los procesos productivos. En los
últimos años ha crecido el interés por la agricult ura de precisión (AP) a nivel de explotación,
y será cada vez más común que los agricultores tengan a su disposición terabytes de
información sobre cuestiones tan específicas como el tamaño, el pe so y el estado de los
frutos, producción exacta en cada unidad de superficie o el estado de humedad y el nivel de
nutrientes de planta y suelo. Precisamente el gran reto es sacarle partido a toda esa
información generada.
Las particularidades de la agricult ura de regadío en zonas áridas y semi-áridas
ponen de relieve la necesidad de desarrollar técnicas par a utilizar los recursos hídricos
disponibles de manera muy eficiente, aplicando la cantidad justa de agua a la planta en el
momento adecuado. Es por ello por lo que las técnicas de riego de precisión se convierten
en una herramienta muy útil para mejorar la eficiencia del uso del agua. Una de las
posibilidades que abre el uso de sensores remotos es, precisamente, el manejo adecuado
del agua a escala de p arcela, pudiendo seguir diferentes estrategias de riego ate ndiendo a
la variabilidad espacial del suelo y al estado de los cultivos. Debido a esa variabilidad, las
necesidades hídricas reales de los cultivos pu eden cambiar dentro de una misma parcela.
En este caso, el reto del riego d e precisión consiste e n desarrollar metodologías que
posibiliten delimitar zonas de manejo uniformes dentro de las parcelas de cultivo y validar
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
protocolos que permitan una programación precisa del r iego en las distintas sub-unidades
establecidas.
Igualmente, es muy importante que la obtención de información y análisis de datos
se realice en el menor tiempo posible, de manera que se pueda determinar el estado hídrico
de las plantas para poder actuar rápidamente sobre ellas. Muchas de las características de
la fisiología de las plant as responden directamente a los cambios en el estado hídrico en el
tejido de la planta, por lo que pu eden ser utilizados co mo indicadores precisos para la
programación del riego (Jones, 200 4). Dicho estado se mide comúnmente en términos de
potencial hídrico (Jones, 1992), par a el cálculo del cual se ha utilizado tradicionalmente la
cámara de presión (Scholander et al., 1965). De este modo, el déficit de agua se puede
determinar a partir del potencial hí drico de las hojas. Aunque este método es una medida
fiable del estado hídrico de la planta, es mu y lento y laborioso y requiere un análisis
continuado que lo hace poco operativo (Cohen et al., 2005).
Desde hace más de 30 años se acumulan las ev idencias sobre el potencial y utilidad
que presenta la medida de la temp eratura del cultivo para monitorizar el estado hídrico del
mismo. Por ello, la medición de la temperatura de la cubierta ha sido propuesta como una
alternativa a la medida del potencial hídrico. Cua ndo se induce el estrés hídrico, lo s estomas
de la hoja se cierran, la tasa de transpiración se reduce y su efecto refrigerativo disminuye,
lo cual hace que la temperatura de la hoja se el eve. Idso et al. (1981) y Jackson et al. (1981)
propusieron el índice de estrés hídrico del cu ltivo (Crop Water Stress Index, CWSI) como un
indicador de estrés hí drico de la planta. Se ha demostrado que la detección de la
temperatura de una cubierta vegetal usando sensores o imágenes infrarrojas puede ser
aplicada para el cálculo de CWSI y estimar así el estado hídrico del cultivo para establecer
una adecuada programación del riego en multitud de cultivos, como por ejemplo el algodón,
el maíz, vid, y los pistachos (González-Dugo et al., 2006; Payero et al., 2006; Moller et al.,
2007; Testi et al, 2008). Las imágenes térmicas captadas desde un micro-UAV presentan
grandes ventajas frente al uso de termómetros de infrarrojos manuales (mucho trabajo y
poca representatividad de las medidas) e imágenes térmicas satelitales (resolución espacia l
y temporal insuficiente para la mayoría de aplicaciones de riego). Para parcelas de
pequeña/mediana extensión, estas plataformas pueden representar ta mbién una ventaja
competitiva frente a plataformas aéreas de mayores dimensiones/autonomía, como pueden
ser los aviones tripulados de gran envergadura portando se nsores remotos.
El presente trabajo tiene como objetivo evaluar el uso de imágenes térmicas
procedentes de una cámara portada sobre un UAV para conocer el estad o hídrico del cultivo
con el fin de que puedan utilizarse como herramientas de ayuda a la decisión en la gestión
eficiente del riego en remolacha azucarera.
2.- Materia les y métodos
2.1. Parcela experimental
El trabajo se llevó a cabo durante la campaña 2014/2015 en una parcela comercial
de remolacha azucarera ( Beta vulgaris L.) situ ada en la provincia de Cádiz, y co n una alta
variabilidad espacial de las propiedades fí sico-químicas del suelo (36,6965397º N,
6,3184375º W). La variabilidad del suelo se caracterizó por la recogida a leatoria y análisis de
muestras de suelo tomadas a distintas profundidades. Este análisis fue realizad o en los
laboratorios del CITIUS (Universidad de Sevilla) y los p arámetros analizados fueron pH,
conductividad eléctrica (CE), carbono orgánico oxidable (C orgánico), materia orgánica
(MO), capacidad de intercambio catiónico (CIC) y contenido en arcillas, limo y arenas. Se
realizó un muestreo sistemático, que consiste en dividir la parcela en zonas manteniendo
una distancia fijada entre cada dos puntos muestreados (red o malla). Todas las muestras
fueron georreferenciadas por un receptor DGNSS (Differential-Global Navigation Satellite
System), lo que permitió obtener con la ayuda de un sistema de información geográfica
(FarmWorks) los mapas de distribución de las diferentes propiedades del suelo mediante
técnica de krigeado.
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
El mapa de variabilidad del suelo permitió delimitar dentro de la propia parcela una
zona de suelo arcilloso y otra de suelo arenoso (Figura 1). En el suelo arcilloso se
establecieron dos sub-parcelas y otras dos en el suelo arenoso. Todas las sub-parcela s
fueron equipadas con dos tubos de acceso para la monitorización del contenido de humedad
del suelo en profundidad (sonda PR-2, Delta-T Devices Ltd., Cambridge, UK). La sonda PR-
2 fue calibrada para los suelos de la s dos zonas de estudio. Para ello, durante varios días al
final del ciclo de cultivo se tomaron muestr as de suelo inalteradas en las proximidades de
los tubos de acceso. Simultáneamente a la recogida de muestras de suelo, se tomaron
lecturas de humedad con la sonda PR-2. Las muestras de suelo se llevaron a laboratorio
para determinación de densidad aparente y contenido volumétrico de humedad. Las
medidas de humedad realizadas con la sonda PR-2 y las obtenidas en laboratorio se
utilizaron para determinar las curvas de calibración para ca da tipo de suelo.
Con el objetivo de poder comparar las dinámica s de humedad del suelo en ambas
localizaciones, las medidas de humedad en el perfil 0-1 00 cm del suelo se no rmalizaron
mediante el cálculo de la fracción de agua extraíble relativa (REW):
donde R es el contenido de humedad real y R ma x y R min los contenidos de humedad a
capacidad de campo y punto de marchitez, respectivamente, determinados con funciones de
pedotransferencia.
Figura 1 . Varibilidad del suelo en la parcela. En rojo, zona de textura arenosa; en azul, zona
de textura arcillosa; y en amarillo, zona de textura franco arenosa y franco-arcillo arenosa.
2.1. Cámara térmica y plataforma de vuelo (UAV)
Durante la estación de riego y con frecuencia semanal/quincenal se realizaron vuelos
con UAV ( Unmanned Aerial Vehicle ) equipado con cámara termográfica (Tau 2 324, FLIR,
Oregon, USA).
El UAV empleado, modelo Phantom 2 (SZ DJI Technology Co., Ltd.), tiene una
autonomía de vuelo de 25 minutos y 1.000 metros de alcance de comunicación en espacios
abiertos y va equipado con un rece ptor GNSS. La cámara se instaló con una orientación
vertical en la mitad de la parte inferior del UAV, lo que permitió la grabación de im ágenes de
video y el ajuste de umbrales isotérmicos para colorear zonas de interés térmico partiendo
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
de imágenes en escala de grises. L os ajustes y calibración de la cámara se realizaron cada
día que se hicieron medidas de temperatura en campo. Los principales parámetros usados
fueron la emisividad de la superficie de cultivo y la altura de vuelo.
Las imágenes térmicas se tomaron a medio día solar, por presentar ese periodo las
condiciones más idóneas para ello (Bellvert et al. 2014), a una altur a de 30 m y en días
soleados. Posteriormente, se analizaron con un software de segmentación de imágenes
escrito en R (R Development Core Team, 2015) que permite discriminar los pixeles
correspondientes a vegetación de los píxeles correspondientes a suelo desnudo o mezclado
con vegetación así como determinar la temperatura media del dosel vegetal. Para el
mosaicado de imágenes, se usó un software específico (Agisoft PhotoScan, Agisoft LLC).
La evaluación del estado hídrico del cultivo se r ealizó a partir de la difer encia entre la
temperatura media de la cubierta vegetal y la temperatura del aire (
T ). Los valores de
T
fueron asimismo utilizados para determinar la integral de estrés durante el periodo de
medida, para lo que se utilizó una expresión análoga a la p ropuesta inicialmente por Myers
(1988):
donde t es el número de medidas de
T ,
T i,i+1 es la media de
T para cualquier intervalo i,
i+1, c i,i+1 es la media del menor valor de T para cualquier periodo i, i+1 y n es el número de
días en el intervalo. Los valores de c se obtienen a partir de la línea de refere ncia en
condiciones de no estrés (NWSB, de sus siglas en inglés: Non water-stress baseline)
utilizada para el cálculo de CWSI (Bellvert et al., 2014):
donde DPV representa el déficit de presión de v apor y a y b son dos parámetros obtenidos
de forma empírica para cada especie y para unas condiciones ambie ntales determinadas.
En este trabajo han sido utilizados los valores de a y b determinados por Idso (1982) para
remolacha azucarera en días soleados: a = 2.50; b = -1.92. Los datos de DPV se o btuvieron
de una estación agroclimática de la Junta de A ndalucía próxima a la parcela de estudio.
2.2. Estrategia de riego
En cada zona de estudio (correspondientes a los dos tipos de suelo estudiados,
arcilloso y arenoso) se estableció una sub-parcela en la que se practicó el riego d e acuerdo
con el criterio del agri cultor (siglas WW en adelante) y otra en la que se aplicaron dos
periodos de déficit hídri co mediante el cegado de boquillas de los as persores colindantes
(siglas WS en adelante). El primer ciclo de déficit tuvo una duración de 24 días, al cual
siguió un ciclo de recuperación de otr os 24 días, para terminar con un último ciclo de estrés.
2.3. Datos de producción
Al final del ciclo de cultivo (principios de julio) se llevó a cabo la recolección manual
de la remolacha procedente de las cuatro sub- parcelas de estudio. Las muestras recogida s
se enviaron al laboratorio para el análisis de rendimiento, contenido de azúcar (t / ha), índice
económico para el agricultor valorando los ingresos en remolacha tipo de 16º (IEA, t / ha
16º), pureza (%), etc.
3.- Resultados y discusión
La dinámica de humedad en el suelo para las cuatro sub-parcelas se muestra en la
Figura 2. En la misma, se observa que el tratamiento WW de la zona de arena permitió
mantener valores de REW próximos a 1 (condicion es de capacidad de campo) durante todo
19
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
el periodo de estudio. En cambio, el tratamiento WW de la zona de arcilla no consiguió
mantener los valores de REW próximos a la unidad durante la est ación de riego, sin o que se
observó una caída de REW hasta valores próximos a 0.6 durante el p eríodo comprendido
entre los días 80 y 125 aproximadamente. A pesar de haber recibido la misma programación
de riego (dosis y frecuencias), las d iferencias existentes en las condiciones de humedad del
suelo en arcilla_WW y arena_WW ponen d e manifiesto la importancia de a daptar los
sistemas de riego a la heterogeneid ad del suelo. Las diferencias existe ntes en velocidad de
infiltración del agua, capacidad de r etención del suelo e incluso en la estructura del sistema
radicular en cada tipo de suelo van a condicionar sobremanera la eficiencia de aplicación del
riego. Tan solo una correcta delimitación de las áreas que requieren un manejo uniforme,
acompañado del establecimiento de protocolos basados en la monitorización de variables
hídricas como el estado hídrico del suelo y/o del cultivo permitirá garantizar una gestión
eficiente del riego.
La dinámica de REW en las sub-parcelas arcilla_WS y arena_WS fue similar a lo
largo del periodo de estudio, si bien arcilla_WS siempre mostró un valor de REW 15-20%
inferior al observado en arena_WS (Figura 2). La restitución del rieg o al finalizar el primer
ciclo de déficit hídrico en los tratam ientos WS no permitió que los valores de humedad del
suelo alcanzasen los niveles de los tratamientos WW en ninguna de las zonas de estudio.
Este hecho se debe a que el agricultor aplicaba dosis de riego acordes a la
evapotranspiración acumulada durante el período entre riegos, clara mente insuficiente para
recargar las reservas de agua del suelo tras un p eríodo de déficit prolongado.
Figura 2. Evolución de la fracción de agua extraíble relativa (REW) en el perfil 0-100 cm
para las cuatro zonas de estudio. Cada punto es la media de dos medidas realizadas en
sendas localizaciones de cada zona de estudio. El área rayada delimita los períodos en los
que se suprimió el riego en las zonas Arcilla_WS y Arena_WS.
En la figura 3 se muestra un ejemplo de 4 imágenes térmicas obtenidas el mismo día
y a la misma hora en las 4 sub-parcelas de estudio. A partir de la escala de color, se puede
apreciar las grandes diferencias de temperatura existentes entre unas zonas y otras. La
captura de imágenes térmicas debe acompañarse de un procesado de datos posterior que
‘filtre’ todos aquellos pix eles que no corresponden al objeto deseado, en este caso el dosel
vegetal del cultivo. En la figura 4 se presenta, de igual forma, un ejem plo del proceso de
Dí a del año
40 60 80 100 120 140 160 180
REW
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
Arc il la_W S
Arc il la_W W
Arena_W S
Arena_W W
20
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
segmentación de imágenes que debe realizarse para determinar las temperaturas medias
del cultivo en una zona determinada.
Figura 3 . Imágenes térmicas en falso color determinadas desde UAV para las cuatro zonas
de estudio el día 08/05 /15 a medio día solar. Arcilla WW (arriba izda.); Arcilla W S (arriba
dcha.); Arena WW (abajo izda.); Arena WS (abajo dcha.).
Figura 4 . Imagen térmica de zona Arena WS determinada el día 08/05/ 15 a medio día solar
a una altura de vuelo de 30 m. En la imagen de la derecha se obser van en color gris los
pixeles identificados por el algoritmo de segmentación como suelo desnudo y/o mezcla de
suelo desnudo/vegetación.
Referen cia caliente delim itando la zona de estudio
21
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Una vez realizado el procesado de imágenes térmicas para las cuatro sub-parcelas y
todos los días de medida, las d iferencias de temperatura cultivo-aire ( T) fueron calculadas
a lo largo del periodo de estudio y se presentan en la Figura 5. La comparación de la
dinámica de T con REW revela que no existe una clara similitud entre las dinámicas del
estado hídrico del suelo y del cultivo. El día 86, por ejemplo, no se observaron apenas
diferencias en REW, si bien T fue sensiblemente superior en Arcilla _WS con respecto al
resto. El día 114, los contenidos de humedad en Arcilla_WS y Arcilla_WW fueron
relativamente parecidos (Figura 2), coincidiendo con los valores de T obtenidos (Figura 5).
Sin embargo, para el mismo día, los valores de REW en Arena_WS y Arena_WW mostraron
una reducción en el contenido de humedad del primero con respecto al segundo, aspecto
que no se tradujo en un incremento de T en Arena_WS como se hubiese esperado. Lo que
se observó a nivel de cultivo es que, ese día (114), las sub-parcelas de la zona de arena
presentaron un estado hídrico del cultivo similar y más favorable que el de las zonas de
arcilla. A partir del día 114, el cultivo de la sub-parcela Arena_WS incrementa los valores de
T con respecto al resto de sub-parcelas. Atendiendo a la dinámica de REW (Figura 2),
dado que Arcilla_WS mostró valores inferiores de REW con respecto a Arena_WS, se
habría esperado que ambos tratamientos hubiesen mostrado valores similares de T o,
incluso, superiores en A rcilla_WS.
Figura 5 . Evolución de la diferencia de temperatura entre la cubierta vegetal
determinada con UAV y la temperatu ra del aire ( T) para las cuatro parcelas de estudio. Las
barras de error indican el error estándar de la media.
La interpretación de estos resultados arroja dos conclusiones claras. En primer lugar,
T determinada a partir de imágenes térmicas tomadas desde un micro-UAV permiten
identificar variaciones en el estad o hídrico del cultivo debidas a una gestión del riego
diferente o a la variabilidad natural de las propiedades físico-químicas del suelo. En segund o
lugar, se observa que la dinámica del contenido de humedad del suelo determinada en un
número limitado de puntos de muestreo (dos por sub-parcela en este e studio), no permite
representar adecuadamente la variación del estado hídrico del cultivo. Las limitaciones de la
Día de l año
90 105 120 135 1 50 165
T (º C)
-4
-2
0
2
4
6
8
10
12
Arci l la _W S
Arci l la _W W
Ar ena_W S
Ar ena_W W
22
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
monitorización del estado hídrico del suelo como herramienta de ayuda para la gestión del
riego ya han sido puestas de manifiesto en muchos traba jos de investigación. Este trabajo
añade más evidencias a esta problemática y destaca el potencial de herramientas como la
termografía infrarroja que permiten muestrear toda la superficie de cult ivo, evitando de esta
forma disponer de una información muy sesgada a nivel espacial.
En un intento de integrar el estrés hídrico acumulado por el cultivo en las distintas
sub-parcelas para el período de medida, se utilizó la expresión de Myers (1988)
originalmente desarrollada para cuantificar la integral de estrés a partir de medidas de
potencial hídrico foliar. La relación obtenida entre la integral de estrés hídrico determinado
por métodos térmicos (S T ) con respecto a la producción total de remolacha y la producción
normalizada atendiendo a criterios económicos para el agr icultor (IEA) se presenta en la
Figura 6. Se puede observar que la producción mostró una tendencia lin ealmente
decreciente con S T , si bien el tratamiento que menor producción most ró a pesar de no ser
el que mayor S T tuvo fue Arcilla_WS. Sin e mbargo, la IEA obtenida en Arcilla_WS fue
similar a la obtenida en las parcelas WW, por lo que la relación IEA vs S T mostró una
tendencia decreciente a partir de un cierto umbral de S T , por encima del cual el indicador
IEA no se vio afectado.
Figura 6 . Relación entre la producción (símbolos blancos) e IEA (símbolos negro s) con la
integral de estrés determinada a partir de la te mperatura de cubierta vegetal tal y como se
ha descrito en la metod ología. Línea discontinua: regresión entre prod ucción e integral de
estrés. Línea continua: regresión ent re IEA e integral de estrés.
4.- Conclusiones
La medida de la temperatura del cultivo determinada de forma remota mediante UAV
ha demostrados ser una medida eficaz para determinar el estado hídrico del cultivo en
remolacha azucarera. Asimismo, se observa cómo no existe una relación directa en el
tiempo entre el estado hídrico del suelo y del cultivo, por lo que se refuerza la hipótesis de
que la medida de la humedad del suelo mediante unos pocos sensores distribu idos por la
parcela puede no ser la mejor estrategia, aunque ciertamente ayuda a realizar ajustes en la
programación de los riegos, especialmente en parcelas con características d el suelo
uniformes. Los ensayos realizados h an permitido comprobar que las parcelas de remolacha
Integral de estrés (ºC · día)
100 120 140 160 180 200 220 24 0 260
Producción e IEA (t ha
-1
)
70
80
90
100
110
120
130
Arc illaW W
Arc illaW S
ArenaW W
ArenaW S
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
azucarera con alta heterogeneidad espacial de l suelo requieren de un manejo del riego que
atienda a las particularidades de cada zona. Tanto las sub-parcelas regadas según el criterio
del agricultor como aquellas que fueron deliber adamente sometidas a periodos de déficit
hídrico mostraron patrones de respuesta hídrica diferentes en función del tipo de suelo. La
producción de remolacha en las zonas con limitación de riego fue inferior a la o btenida en
las zonas sin alteració n del riego, siendo la re ducción más acusada en la zon a con textura
arenosa.
Estos resultados confirman la necesidad de establecer programas de riego
adaptados a la variabilidad espacial del terreno en las parcelas de remolacha altamente
heterogéneas, especialmente bajo condicione s de riego deficitarias donde las mermas
productivas pueden ser más acusad as en unas zonas que en otras.
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24
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
sombreadas de los distintos elementos. El valor promedio de ET c diario para el periodo de
estudio resultó 3,1 mm día -1 , con un término de evaporación representando un 30% del total
de ET c para toda la campaña. Estos resultado s muestran el potencial de la caract erización
térmica de la viña para una mejor programación y gestión de los riegos.
Agradecimientos
Este trabajo ha sido financiado conjuntamente por el Ministerio de Economía y
Competitividad (proyectos CGL2013-46862-C2-1/2-P, cofinanciado con Fondos FEDER de
la Unión Europea, y AGL2014-54201-C4-4-R), el Instituto Nacional de Investigaciones
Agrarias (INIA) (proyectos RTA 2011-00100-C05-04 y RTA 2014-00049-C05-03), y la
Generalitat Valenciana (proyecto PROMETEOII/2014/086).
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32
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-05
¿ES POSIBLE MEJORAR LA EFICIE NCIA EN EL USO DEL AGUA DE
UN VIÑEDO MEDIANTE UN ACOL CHADO ORGÁNICO DEL SUELO?
López-Urrea, R. (1) , Montoro, A. (2) , Martínez, L. (3) , Mañas, F. (4) , Sánchez, J.M. (5) , Intrigliolo,
D.S. (6)
1 Director, ITAP-FUNDESCAM, Polígono Campollano, Avda. 2ª-42 B, 02007 Albacete.
[email protected]
2 Investigadora, ITAP, Polígono Campollano, Avda. 2ª-42 B, 02007 Albacete.
meli [email protected]
3 Técnica, FUNDESCAM, Polígono Campollano, Avda. 2ª-42 B, 02007 Albacete.
lmm [email protected]
4 Técnico, ITAP, Polígono Campollano, Avda. 2ª-42 B, 02007 Albacete.
fmj [email protected]
5 Profesor, UCLM, Dpto. Física Aplicada, EPC, 16071 Cuenca,
[email protected]
6 Científico Titular, CEBAS-CSIS, Campus Universitario de Espinardo. Espinardo, Murcia. E-
30100, [email protected]
Resumen
El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto que un acolchado orgánico del suelo
(restos de poda) puede tener sobre la evapotranspiración del cultivo (ET c ) de la vid con el fin
de mejorar la eficiencia en el uso del agua. El estudio se realizó durante la campaña de
2015 en la finca “Las Tiesas”, Alba cete (España). Las medidas se llevaron a cabo en un
lisímetro monolítico de pesada ubicado en el centro de una parcela de vid ( Vitis vinífera L.,
cv. Tempranillo) de 1 ha de superficie, y con cepas plantadas a un marco de 3 x 1,5 m y
conducción en espaldera. Se llevaron a cabo tres ciclo s de medidas, cada uno consistió en
mantener el suelo desnudo durante los do s primeros días, los dos sig uientes se cubrió la
superficie del lisímetro con un aco lchado orgánico (restos de poda de la vid) y los dos
últimos días se cubrió el lisímetro con u n acolchado inorgánico (lo na de plástico). Los
resultados indican que para la misma demanda evaporativa y fracción de cubierta vegetal, el
acolchado orgánico redujo la ET c de la vid algo más de un 17%, mientras que el plástico la
redujo un 25%. Los resultados ob tenidos indican que con el acolchado orgánico sigue
produciéndose una cierta evaporación de agua desd e el suelo, pero se reduce
considerablemente la ET c pudiéndose mejorar la eficiencia en el uso de l agua.
1- Introducción, Objetivos
El cultivo de la vid ocupa grandes superficies de terreno en la cuenca Mediterránea,
así como en otras regiones bajo condiciones clim áticas áridas y semiáridas, en las cuales la
evapotranspiración de este cu ltivo es una componente importante del ciclo hidrológico
( Trambouze y Voltz, 2001 ). Castilla-La Mancha es la región que tiene una mayor superficie
de viñedo para vinificación en el mundo con 437.072 ha en 2012 ( MA GRAMA, 2013 ),
representando algo más del 6% de la superficie mundial cosechada ( FAOSTAT, 2012 ). Esta
región produce 2,75 millones de toneladas de uva y la industria utiliza una parte muy
importante de la mano de obra dedicada al sector agrícola en la región.
33
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
En zonas con esta limitación, la prioridad para la agricultura es hacer un uso
sostenible del agua, teniendo en cuenta una se rie de consideraciones medioambientales, la
viabilidad económica, así como ciertos aspectos tecnoló gicos y sociales ( Guerra et al.,
2015 ). Además, la actual escasez de recursos hídricos de muchas zonas de todo el mundo
parece puede agravarse en el futuro debido fundamentalmente al cambio climático y la
tendencia actual a cambios en la d emanda de agua ( Skura y Psaltopoulos, 2012 ).
El manejo del agua en el cultivo de la vid se considera un a herramienta importante
para mejorar el desarrollo de la planta y la calidad de la u va, así como para conseguir la
estabilidad en la producción ( Williams y Matthews, 1990 ). En aquellas zonas donde los
recursos hídricos no son un limitante , se puede realizar una programación de riegos basada
en producir un cierto estrés dura nte determinados periodos de tiempo para controlar el
desarrollo vegetativo e incrementar la calidad de la uva ( Schultz y Matthews, 1993; Jackso n
y Lombard, 1993) . Sin embargo, en zonas árida s y semiáridas donde el agua es un recurso
escaso y de gran valor, los viñedos están sometidos frecuen temente a un estrés hídrico muy
severo, por lo que se hace necesario un manejo del riego preciso para conseguir una
producción sostenible q ue resulte en una actividad económicamente rentable.
Estudios recientes llevados a cabo en La Mancha Oriental ( López-Urrea et al., 2012;
Sánchez et al., 2015 ) indican que la evapotranspiración del cultivo (ET c ) de la vid, sin
restricción hídrica, medida en un lisímetro d e pesada o mediante medidas térmicas y
balance de energía se sitúa entre 500 y 550 mm anuales, siendo la componente evaporativa
del balance de agua un 20-30% del total de la ET c de la vid.
El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto que un acolchado orgánico del suelo
(restos de poda) puede tener sobre la evapotranspiración del cult ivo de la vid con el fin d e
mejorar la eficiencia en el uso del agua.
2- Materiales y métodos
El estudio se realizó durante la campaña agrícola de 2015 en la finca “Las Tiesas”,
Albacete (España). Sus coordenadas geográficas son: 2º 5’ longitud Oeste, 39º 3’ latitud
Norte, y 695 m sobre el nivel del mar. El clima e s semiárido, Mediterráneo templado con una
precipitación media anual de unos 320 mm, concentrada principalmente en primavera y
otoño. Las temperaturas medias, máximas y mínimas son 13,7, 24,0 y 4,5 ºC,
respectivamente. Para una descripción más detallada del clima de la zona ver López-Ur rea
et al. (2006) .
El suelo de la parcela donde se realizó el e studio se cataloga como Petrocalcic
Calcixerepts ( Soil Survey Staff, 2006 ). La profundidad media del suelo de la parcela
experimental es de 40 cm limitado por el desarrollo del horizonte petrocálcico que se
encuentra más o menos fragmentado. La textura es franco-arcillo-limosa, con un 13 % de
arena, un 49 % de limo y un 38 % de arcilla, con un pH básico. El suelo es pobre en materia
orgánica y en nitrógeno, y tiene un alto contenido en caliza activa y potasio.
Las medidas se llevaron a cabo en un lisímetro monolítico de pesada ubicado en el
centro de una parcela de viñedo ( Vitis vinífera L., cv. Tempranillo) de 100 x 100 m. La vid fue
injertada en 1999 sobre patrón 110 Richter, co n un marco de 3 x 1,5 m y conducción en
espaldera. Las dimensiones del recipiente del lisímetro son de 3 x 3 m de lado y 1,7 m de
profundidad, con un peso total aproximado de 18,5 t. El tanque del lisímetro se apoya sobre
un sistema de vigas y un contrapeso que contr arresta la carga muerta del suelo y el tanque
del lisímetro, y reduce la carga en la báscula, con un factor de desmultiplicación de 1000:1.
Un célula de carga (modelo SB2, Epelsa Ind., S.L., España) está conectada a la báscula. El
sistema permite medidas de la evapotranspiración (ET c ) e n el lisímetro con una resolución
de 250 g, lo que equivale a 0,03 mm de agua. En el interior del lisímetro se planta ron dos
vides, ocupando cada una de ellas 4,5 m 2 , al igual que el resto de plantas de la parcela de
protección, proporcionando una medida represe ntativa de la ET c de la vid.
Las variables meteorológicas fueron medidas durante el experimento con una
estación agrometeorológica automática, situada sobre una cubierta de césped y localizada a
menos de 100 m del lisímetro de vid. Los sensores estaban situados entre 1,25 y 2 m de
34
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
altura por encima de la cubierta de césped y se generaron registros cada quince minutos,
horarios y diarios. Las variables medidas fuer on: temperatura y humedad relativa del aire
(MP100, Campbell Scientific Instrument, Logan, UT, USA), velocidad del viento (A100R,
Vector Instruments Ltd., UK), radiaciones de onda corta (CM14, Kipp & Zonen Delft,
Holland), radiaciones de onda larga (CG2, Kipp & Zonen Delft, Holland) y lluvia (ARG100,
Campbell Scientific Instrument, Logan, UT, USA). Toldos los datos registrados se
almacenaron en dos dataloggers (CR10X, Campbell Scient ific Instrument, Logan, UT, USA).
La evapotranspiración de referencia (ET o ) se calculó utilizando la ecuación de Penman-
Monteith FAO56 (P-M FAO56) ( Allen et al., 1998 ). Los valores de coeficiente de cultivo (K c )
se obtuvieron dividiendo la ET c medida en el lisí metro entre la ET o calculada por el método
de P-M FAO56.
Se llevaron a cabo tres ciclo s de medidas en las siguientes fechas: del 12 al 17 de
julio, del 26 al 31 de julio y del 9 al 14 de agosto. Cada ciclo consistió en mantener el suelo
desnudo durante los dos primeros días, los dos siguientes se cubr ió la superficie del
lisímetro con un acolchado orgánico (restos de poda de la vid) y los dos últimos días se
cubrió el lisímetro con un acolchado inorgáni co (lona de plástico impermeable). Al inicio de
cada periodo de 2 días se aplicó u n riego de 3 horas (unos 5 mm) a las 8:00h am (hora
local). De esta forma, se pudo analizar la reducción que se produce en la evaporación (E)
con el acolchado orgánico, así como evaluar si con los rest os de poda se sigue produciendo
algo de evaporación al compararlo con la lona de plástico (evaporación nula). En la Fig. 1 se
presentan dos imágenes del lisímetro con los dos tipos de acolchado u tilizado. Los valores
de ET c de la vid se determinaron a partir de las pérdidas de masa en el lisímetro (por
evaporación y transpiración) dividido por el área del lisímetro (9 m 2 ). Los registros en que se
produjeron ganancias de peso en el lisímetro (por riego), se eliminaron de los cálculos. En
total se obtuvieron 462 registros de valores de ET c cada quince minutos para cada uno de
los ciclos de medida y tipo de suelo (desnudo, r estos de poda y plástico).
Figura 1. Suelo del lisímetro con restos de poda (izq.) y con u na lona de plástico (drcha.).
Durante cada ciclo de medidas se llevaron a cabo una serie de determinaciones en el
suelo y las plantas del lisímetro. Se midió de manera continua el conten ido de humedad del
suelo a 10, 40, 70 y 100 cm mediante sondas FDR (Frecuence Domain Reflectometry)
(EnviroSCANTM, Sentek Pty Ltd., South Australia); los potenciales hídricos de hoja ( Ψ h ) y
tallo ( Ψ t ) se midieron el primer día de cada uno de los tipos de cobertura del suelo (desnudo,
restos de poda y plástico) durante los tres ciclos estudiados y a dos horas distintas (11:00 y
13:30 hora local), para lo que se utilizó una cámara de presión tipo Scholander (modelo 600,
PMS Instrument Company, Albany, OR, US A); la fracción de suelo cubierta por vegetación
(f c ) se determinó diariamente a partir de la metodología clásica desarrollada por Cihlar et al.
(1987) , usando la técnica de la clasificación su pervisada de imágenes con el algoritmo de
máxima probabilidad, con el fin de asignar las diferentes clases de vegetación verde
presentes en la imagen; la conductancia estomática (g s ) se midió con un porómetro (modelo
SC-1, Decagon Devices Inc., Pullman, WA, USA) los días indicados para las medidas de
potencial hídrico y se llevó a cabo un seguimiento del estado fenológico del cultivo durante
cada ciclo de medidas utilizando el código BBCH (Biologische Bundesanstalt,
Bundessortenamt and CHemical industry) ( Meier, 2001 ).
35
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
3- Resultados y discusión
3.1 Medidas de suelo y planta
En la Fig. 2 se presenta la evolución del contenido de humedad del suelo a diferentes
profundidades durante un ciclo de medidas (12-18 julio). Se observa como la sonda más
superficial (10 cm) responde positivamente a cada uno de los riegos, obteniéndose un
contenido de agua en el suelo similar durante todo el periodo estudiado, al igual que en los
otros dos ciclos de medidas.
Figura 2. Evolución del contenido d e humedad en el suelo a distintas profundidade s durante
el ciclo del 12 al 18 de julio.
En la Tabla 1 se presenta un resumen de los valores medios de lo s parámetros
medidos en las planta s del lisímetro durante los ciclos estudiados. Los valore s de los
potenciales hídricos de tallo y hoja a las 13:30h (hora local) indican que las vides en general
no padecían de un estrés hídrico acusado en ninguna de las tres condiciones de manejo del
suelo. Existe una tendencia a menores valores de potencial hídrico en los días en los que el
suelo se cubrió en part icular con lona de plástico segur amente debido a la menor ET c
(resultados mostrados a continuación) y por lo tanto mayor disponibilidad de agua en el
suelo. Los resultados de potencial hídrico además sugieren que tanto la lona de plástico
como la aplicación de restos de poda posiblemente no variaron notablemente el mi cro-clima
de las cepas dado que los potenciales hídrico s no se vieron afectados negativamente por la
aplicación de las técnicas de manejo del suelo. La fracción de cubierta vegetal verde fue la
misma en los tres ciclos de medidas, indicando que las plantas se enco ntraban en el mimo
estado de desarrollo.
Tabla 1. Valores medios de potenciales de hoja ( Ψ h ) y tallo ( Ψ t ), conductancia estomática (g s ),
fracción de cubierta vegetal verde (f c ) y fenología del cultivo.
36
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
3.2 Medidas de evapotranspiración
En la Fig. 3a se presenta la evolución de la ET c de la vid los días 9 de agosto (suelo
desnudo), 11 de agosto (restos de poda) y 30 de julio (plá stico) después de un riego (5 mm),
teniendo el cultivo un desarrollo vegetativo similar (f c = 0,32) y la misma demanda
evaporativa en los distintos días de medida (ET o ~ 5 mm día -1 ). En la Fig . 3b se presenta la
ET c acumulada durante los tres ciclos de medidas para cada uno de los tipos de cubierta de
suelo analizados. En ambas figuras se puede observar como los valores de ET c son
superiores en condicion es de suelo desnudo.
Figura 3. a) Evolución de la evapotranspiración del cultivo (ET c ) cada quince minutos
después de un riego; y b) ET c acumulada para cada tipo de cubierta de suelo durante el
periodo experimental.
En la Tabla 2 se presentan los valor es diarios y el total acum ulado de ET c y ET o para los tre s
tipos de tipo de cubierta. Los resultados indican que para la misma demanda evaporativa y
fracción de cubierta vegetal el acolchado orgánico redujo la ET c de la vid algo más de un
17%, mientras que el plástico la redujo un 25%.
Tabla 2. Valores de evapotranspiración de referencia (ET o ) y de cultivo (ET c ), así como sus
correspondientes coeficientes de cultivo durante los tres ciclos estudiados.
Ti p o c ubi e rt a Fe c ha Ψ h (M Pa ) Ψ t (M Pa ) g s (m m o l m ‐ 2 s ‐ 1 )f
c Fe nol ogí a
Sue l o de snudo 1 3 ‐ Jul i o ‐ 1. 62 ‐ 1. 03 343 0. 32 C i e r r e de raci mo s
Re s to s poda 1 5 ‐ Jul i o ‐ 1. 55 ‐ 1. 03 365 0. 32 C i e r r e de raci mo s
Pl á st i c o 1 7 ‐ Jul i o ‐ 1. 50 ‐ 0. 93 269 0. 32 C i e r r e de raci mo s
Sue l o de snudo 2 7 ‐ Jul i o ‐ 1. 61 ‐ 0. 94 366 0. 32 E n v e r o
Re s to s poda 2 9 ‐ Jul i o ‐ 1. 64 ‐ 0. 96 316 0. 32 E n v e r o
Pl á st i c o 3 1 ‐ Jul i o ‐ 1. 32 ‐ 0. 86 446 0. 32 E n v e r o
Sue l o de snudo 1 0 ‐ ago s t o ‐ 1. 66 ‐ 1. 00 568 0. 32 M a d u r a c i ó n
Re s to s poda 1 2 ‐ ago s t o ‐ 1. 6 6 ‐ 0. 84 557 0. 32 Ma d u r a c i ó n
Pl á st i c o 1 4 ‐ ago s t o ‐ 1. 5 6 ‐ 0. 80 375 0. 32 Ma d u r a c i ó n
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
4- Conclusiones y recomendaciones
En conclusión, los resultados obtenidos indican que a pesar de seguir o bservándose
una cierta evaporación de agua desde el suelo con un acolchado orgánico (alrededor de un
25% de la E obtenida con un suelo desnudo), se con sigue una reducción d e la ET c
pudiéndose alcanzar una mejora importante en la eficien cia en el uso del agua (entorno al
20%). Se trata de resultados preliminares basados en un año de estudio , por lo que
creemos necesario añadir más campañas experimentales al trabajo para obtener re sultados
más robustos y cuantificar con más solidez el efecto del acolchado sobr e la ET c del viñedo.
5.- Agradecimientos
Los autores agradecen la financiación obtenida del Ministerio de Economía y
Competitividad a través de los proyectos con co-financiación FEDER AGL2014-54201-C4-4-
R, RTA 2011-00100-C05-04 y RTA 2014-00049-C05-03
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Ti p o c ubi e rt a Fe c ha E T
c
(m m dí a
‐ 1
)E T
o
(m m dí a
‐ 1
)C o e f i c i e n t e de c u lt ivo
Sue l o 1 2 ‐ Juli o 2 .7 7 5 .7 1 0 .4 9
de snudo 1 3 ‐ Juli o 2 .8 4 6 .0 0 0 .4 7
26 ‐ Juli o 2 .6 6 5 .5 5 0 .4 8
27 ‐ Juli o 2 .6 2 7 .5 2 0 .3 5
9 ‐ A g o s t o 3. 46 4 . 78 0. 72
10 ‐ A g o s t o 3. 93 6. 95 0. 57
T o t a l 18. 28 36. 51 0. 50
Re st os de 1 4 ‐ Juli o 2 .5 3 6 .0 0 0 .4 2
poda 1 5 ‐ Juli o 2 .8 1 7 .0 9 0 .4 0
28 ‐ Juli o 2 .0 1 5 .9 8 0 .3 4
29 ‐ Juli o 2 .4 5 7 .5 3 0 .3 3
11 ‐ A g o s t o 2. 61 5. 05 0. 52
12 ‐ A g o s t o 3. 62 7. 05 0. 51
T o t a l 16. 03 38. 70 0. 41
Plást i c o 1 6 ‐ Juli o 2 .1 6 4 .6 9 0 .4 6
17 ‐ Juli o 2 .6 7 6 .7 6 0 .3 9
30 ‐ Juli o 1 .5 6 5 .1 4 0 .3 0
31 ‐ Juli o 1 .9 7 5 .3 9 0 .3 7
13 ‐ A g o s t o 2. 02 6. 35 0. 32
14 ‐ A g o s t o 2. 31 5. 38 0. 43
T o t a l 12. 69 33. 71 0. 38
38
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
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39
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-06
UMBRALES SOSTENIBLES DE EST RÉS HÍDRICO DURANTE EL
ENDURECIMIENTO DEL HUESO EN LA PRODUCCI ÓN DE
ACEITUNA DE MESA
Corell, M (1), Martín-Palomo, MJ (2), Girón, I (3), Torrecillas, A (4), Pérez-López, D (5),
Moreno, F (6), Moriana, A (7)
1 Profesora, Universidad de Sevilla, Departamento de Ciencias Agroforestales,
[email protected]
2 Profesora, Universidad de Sevilla, Departamento de Ciencias Agroforestales,
[email protected]
3 Técnico superior, Consejo Superior de Investigaciones Científicas, IRNAS,
[email protected]
4 Profesor de Investigación,Consejo Superior de Investigaciones Científicas, CEBAS,
[email protected]
5 Profesor, Universidad Politécnica de Madrid, Departamento de Producción
Vegetal:Fitotecnia, [email protected]
6 Profesor de Investigación,Consejo Superior de Investigaciones Científicas, IRNAS,
[email protected]
7 Profesor, Universidad de Sevilla, Departamento de Ciencias Agr oforestales,
[email protected]
Resumen
La programación del riego deficitario controlado (RDC) es una necesidad derivada de la
escasez de agua disponible para el riego. La resistencia al estrés hídrico de los diferentes
estados fenológicos en olivar está bastante bien documentada pero no así los niveles de
estrés hídrico. El objetivo de este trabajo es sugerir en base a experimentos realizados en
los últimos 7 años los niveles de estrés hídrico para el manejo del RDC en olivar.Los
experimentos descritos en la presente comunicación se han desarrollado en la finca “La
Hampa” propiedad del IRNAS (CSIC) en Coria del Río (Sevilla), en un olivar de 37 años cv
“Manzanillo” y a un marco de 7*5m. Los experimentos se establecieron con diferentes
tratamientos de riego, aplicando condiciones de estrés híd rico durante endurecimiento de
hueso y unas semanas antes de cosecha. Se discute los diferentes u mbrales detectados y
su efecto en cosecha, cantidad y calidad, y en la fisiología de la planta en el años en curso
en el ciclo bianual del olivo.
1.- Introducción
El olivar es uno de los cultivos leñosos que ha sufrido un mayor cambio en las
últimas dos décadas. Este cultivo ha pasado de ser tradicional de secano con una baja
inversión, a un cultivo en el que aproximadamente un 20% de su superficie está en regadío
(400.000 ha, Magrama, 2016) y con un aumento considerable en el número de árboles por
hectárea y en la inversión realizada. Esta transformación supuso la aparición de un nuevo
consumidor de agua sin apenas trabajos de inve stigación que permitan una optimización del
riego.La programación de riego deficitario c ontrolado (RDC) especialmente en cultivos
leñosos es una necesidad derivada de la esca sez de agua disponible para el riego. En el
caso del olivar es aún más importante por la escasa do tación de agua y por su gran
capacidad de resistencia al estrés hídrico. La resistencia al estrés hídrico de lo s diferentes
estados fenológicos está bastante bien documentada en la mayor parte de los cultivos y el
olivo no es una excepción (Goldhamer, 1999). Sin embargo, aunque en base a esta
información se sugieren manejos, incluso para las nuevas plantacione s
40
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
hídrico se redujo en el año 2014 al último periodo previo a cosecha no hubo diferencias
entre tratamientos aunque los niveles de estrés hídrico en el tratamiento de RDC 4s
estuvieron ligeramente por debajo de -2.0 MPa. Finalmente lo que se ha obtenido es un
ahorro de agua considerable respecto a los árboles Control. Las dotaciones de los
tratamientos RDC estuvieron alrededor de las permitidas por las confederaciones
hidrográficas para este cultivo, incluso en algunos años claramente por debajo. Es de
destacar que la cantidad de agua empleada en los RDC fue muy variable y estuvo ligada al
manejo del agua en función de los umbrales de estrés hídrico marcados.
4.- Conclusiones y recomendaciones
Un nivel de estrés hídrico superior a -2.0 MPa de potencial hídrico de tronco medido
al mediodía durante la fase de endurecimiento del hueso no supuso una alteración de la
cosecha del año en curso. Valores inferiores ha sta niveles alrededor de -3.0 MPa afectaron
al crecimiento del fruto pero el periodo de re hidratación fue suficiente para no detectar
pérdidas significativas en el tamaño del fruto. E stos niveles de estrés hídrico, tras 7 años d e
experimentos, tampoco afectaron a la cosecha a medio plazo. Solamente se det ectó una
tenencia a perder cosecha en tratamientos en los que se restringió el riego durante cuajado
por efecto, probablemente, de un menor tamaño de árboles. Sin embargo, es probable que
el manejo de la poda en la explota ción compense esta disminución. Estos do s umbrales de
estrés pueden ser valores muy útiles para el manejo del r iego deficitario en olivar de mesa
que aseguren un uso sostenibles d e los recursos con niveles de cosech a adecuados para el
agricultor.
5.- Agradecimientos
Los datos presentados en este trab ajo han sido financiados por sucesivos proyectos
del MINNECO (AGL2007-66279-C03-00; AGL2010-19201-CO4-03; AGL2013-45922-C2-1-
R).Los autores agradecen la colaboración de tod os los alumnos proyecto fin de carreara que
han colaborado en este periodo y las ayudas de D. Antonio Montero y Pepe Rodriguez,
técnicos del CSIC por su inestimable ayuda. Este trabajo se ha desarrollado gracias a la
Unidad Asociada CSIC-US “Uso sostenible de suelo y agua en la agricultura”.
6.- Referencias
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48
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-07
DESARROLLO DE UN ALGORITMO DE SOLUCIÓN DIRECTA PARA
EL CÁLCULO DE DISTRIBUCIONES ÓPTIMAS DE CULTIVOS BAJO
RIEGO DEFICITARIO CONTROLADO
López-Mata, E. 1 (P), Orengo-Valverde, J.J. 2 , Tarjuelo, J.M. 1 , Martínez-Romero, A. 1 y
Domínguez, A. 1
1 Investigador, Centro Regional de Estudios del Agua (CREA), Universidad de Castilla-La
Mancha, Ctra. de Las Peñas, km 3.2 , 02071 Albacete (Spain), [email protected] ;
[email protected] ; [email protected] ; [email protected]
2 Profesor, Departamento de Matemáticas, Área de Matemática Aplicada, Universidad de
Castilla-La Mancha, Campus Universitario, s/n,02071, Albacete, (Spain ),
[email protected]
Resumen
La adecuada gestión de un recurso natural cada vez más escaso, como es el agua, implica
maximizar la eficiencia en su uso. Desde el punto de vista de una explotación agraria, es de
la máxima importancia encontrar la distribución óptima de cultivos que maximice el margen
bruto obtenido con el agua de riego disponible . Actualmente, los métodos de opti mización
disponibles para resolver este pro blema no lineal, recurren a métodos de optimización
heurísticos de propósit o general mucho más lentos y menos eficientes de lo que sería un
algoritmo de optimización de solución directa, donde se conocen los mecanismos
involucrados y las sinergias existentes entre los cultivos para la obtención de la solución
óptima del problema. El objetivo del presente trabajo es desarrollar un a lgoritmo de solución
directa capaz de determinar la distribución óp tima de cultivos que sea compatible con el
modelo MOPECO (Modelo de Optimización Económica del agua de riego). La solución
óptima se consigue con sólo uno o dos cultivos, pero esta solución no es la más ad ecuada
desde el punto de vista agronómico (p.e. rotación de cultivos, PAC, etc.), por lo que ha sido
necesario adaptar el algoritmo desarrollado para manejar este tipo de situaciones. Para una
hipotética explotación de 100 ha, considerando 10 cultivos diferentes y 11 escenarios de
volumen de agua total disponible, se h an comparado los resultados del algoritmo
desarrollado con las soluciones ofr ecidas por el software de optimización LINGO y los
algoritmos genéticos. El algoritmo desarrollado consigue márgenes brutos un 0,5% in feriores
a los de LINGO, y un 1,1% mayores que los al goritmos genéticos, reduciendo el tiempo de
cálculo entre 50-100 y 2000 veces, respectivamente.
1- Introducción
El agua es un recurso escaso que debe ser gestionado de forma eficiente. Desde
mediados del siglo X X se han desarrollado modelos complejos como Aquacrop, ISAREG,
CROPSYS o WOFOST , que permiten simular el comportamiento de los cultivos bajo un
amplio rango de condicionantes. MOPECO (Ortega et al., 2004) ha sido concebido para la
optimización del margen bruto (MB) de las explotaciones de riego, en especial en zonas con
escasos recursos hídricos y/o con altos costes de cultivo. Bajo condiciones reales, el sector
productivo requiere de una herramienta que les asesore sobre cual es la superficie y el
volumen de agua de riego, normalmente deficitario, que debe asignar a cada cult ivo para
maximizar la rentabilidad. Los datos requeridos para realizar esta tarea de optimización son
las relaciones entre el margen bruto y la lámina de riego. Estas relaciones no son lineales,
49
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
por lo que se deben de utilizar té cnicas de optimización no lineal durante el proceso de
optimización.
En la actualidad MOPECO utiliza los algoritmos genéticos para resolver este
problema de optimización. Esta metodología presenta dos problemas. Por una parte, el
resultado obtenido no es el óptimo absoluto. Y, por otro lado, el tiempo de cálculo requerido
es muy elevado, lo que limita la posibilidad de g enerar una versión on-line del modelo para
su utilización por los regantes y gestores de amplias zonas regables con un elevado número
de usuarios.
El objetivo principal del presente trabajo es desarrollar una metodología capaz de
determinar la distribución de cultivos que maximiza el margen bruto de una explotación,
conocida la superficie regable y la cantidad de agua disponible, así como las funciones
margen bruto vs. lámina de riego de cada cultivo, con ba jos requerimientos de tiempo de
cálculo. Los objetivos específicos son: i) Desar rollar un algoritmo de solución directa para el
cálculo de distribuciones óptimas de cultivos bajo riego compatible con MOPECO; ii) Mejorar
la eficiencia y velocidad en la resolución de problemas de distribución óptimas de cultivos
respecto a los algoritmos genéticos; iii) Analizar los mecanismos y sinergias entre los
cultivos para obtener la solución ó ptima.
2- Materiales y métodos
2.1- Formulación del problema
El problema de optimización de la distribución de cultivos en una explotación agraria
bajo condiciones de estrés hídrico se puede formular de la siguiente m anera:
A partir de una parcela de superf icie (S total ), una dotación de volumen de agua de
riego (V total ), unos cultiv os de los que se conocen sus fun ciones margen bruto frente a la
lámina de riego aplicada, se desean encontrar los valores de superficie (S i ) y volumen de
agua de riego (Vi) que maximicen el margen bruto de la ex plotación (MB total ), expresión (1).
Siendo: n el número total de cultivos a tener en cuenta en el problema y f la func ión que
representa el margen bruto obtenido con respe cto a la lámina aplicada (función MB/lam). La
ecuación (1) está sujeta a las restricciones (2), ( 3), (4), (5) y (6):
n
1 = i i
i
i i total S
V
f S = MB
(1)
n
1 = i i total
S S
(2)
n
1 = i i total
V V
(3)
0
i
S
(4)
0
i
V
(5)
ima x i lam lam
(6)
2.2- “Funciones margen bruto / lámina”
Las funciones MB/Lam dependen de las condiciones particulares de cada temporada
(climatología, precio de venta de la cosecha, costes de cultivo, etc.). Siendo las mismas
diferentes para cada año. Además, otros factores, como la aplicación de un adecuado
50
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
calendario de riegos durante la et apa de crecimiento lo que afecta al MB final para una
misma cantidad de agua aplicada al cultivo. López-Mata et al. (2010) simuló 146410
calendarios de riego del cultivo maíz modificando el déficit hídrico y la eficiencia del sistema
de riego de forma aleatoria. Una línea de puntos denominada “Frontera de Pareto”
(Darshana et al., 2011) representa el máximo MB posible por cada lámina suministrada al
cultivo (Figura 1) . En ésta línea, es imposible mejorar la variable MB sin perjudicar a la
variable lámina de riego.
a B
Figura. 1 . a) Simulación de 146.410 calendarios de riego par a el cultivo maíz. b) Algoritmo
de recubrimiento.
Es inaceptable, en términos de tiempo de cálculo, simular una gran cantidad de
calendarios de riego para obten er la frontera de Pareto del cultivo. Por ese motivo,
MOPECO utiliza la metodología de riego deficitario controlado (ORDI) para determinar el
calendario de riegos ópti mo para una determinada cantidad de agua de riego (Domínguez et
al., 2012a) . La serie d e datos climáticos utilizada por MOPECO es el año mete orológico
típico (TMY) de la zona (Domínguez et al., 2013) , consiguiendo de ésta forma una única
función (MB/lam) por cultivo, teniendo en cuenta el valor medio de ciertos parámetros
económicos.
2.3- Algoritmo de optimización
Se ha determinado matemáticamente que el óptimo margen bruto de la ecuación (1)
con un solo cultivo con una funció n (MB/lam) positiva, creciente y cóncava (Figura 2a) ,
denominada ideal en el presente trabajo, se obtiene cuando todo el volumen de agua es
aplicado a toda la superficie disponible de la parcela (
total total opt /S V lam
). Si se dispusiera
de un volumen de agua superior a MBmax total lam S , la solución óptima sería total
S S y
MBmax total lam S V , regando con MBmax
lam lam .
En los siguientes apartados, se de sarrollarán una serie de transformaciones factibles
donde se convertirá un problema con cualquier número de cultivos, con cualquier forma
MB/lam en una única función MB/lam ideal, con una respuesta de margen bruto mejor y
cuyo óptimo ya se ha determinado anteriormente.
2.4 Consideraciones sobre el reparto de agua
Una misma dotación de agua se puede aplicar uniformemente a la totalidad de la
parcela o se puede dividir en dos zonas de riego con diferentes láminas de agua aplicada,
siendo el margen bruto medio por hectárea diferente.
51
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
La figura (2b) muestra 3 funcione s MB/lam que pasan todas ellas por dos puntos P 1 y
P 2. Una misma lámina lam opt obtendrá el valor más alto de margen bruto por hectárea con la
función cóncava. Con la función convexa, la parcela puede ser dividida en dos superficies de
riego diferentes con el mismo cultivo, una regada con la lámina lam 1 (punto P 1 ) y la otra
regada con la lámina lam 2 (punto P 2 ) elegidas de tal forma que la lámina media coincida con
la lámina lam opt . De esta manera, el margen bruto por hectárea obtenido por la función
convexa es igual al obtenido por la función line al. Obteniendo las siguientes expresiones
1 2
1 opt
total 2 lam lam
lam lam
S S
=
(7)
2 2 2
lam S = V (8)
2 total 1 V V = V (9)
2 total 1 S S = S (10)
a
b
Figura 2. a) Función MB/lam “ideal”; b) Comparaciones entre funciones MB/lam cóncava,
lineal y convexa que pasen por los mismos dos puntos.
2.5 Transformación de funciones MB/Lam no cóncavas ni crecientes
Si la función MB/Lam no es creciente y/o cóncava, la función se pu ede transformar
detectando estas partes de la misma (p.e., la parte comprendida entre los puntos P 1 y P 2 de
la figura 3a ) y trazando una línea que una ambos puntos (Apartado 2.4) . Esta línea será
utilizada como nueva función MB/lam entre los puntos P 1 y P 2 y es tá definida por las
ecuaciones (7), (8), (9), y (10).
2.6 Transformación de funci ones MB/lam no siempre positivas
Estas funciones pueden ser transformada de la misma forma que en la
transformación anterior añadiendo un cultivo virt ual con una función MB/lam constit uida por
solo un punto (lam = 0 m 3 ha -1 y MB = 0 € ha -1 ) (Figura 3b) .
2.7 Transformación de n funciones MB/lam en una sola función
Para el caso de dos cultivos (Figura 4a) , el cultivo 1 respon de mejor con láminas de
riego bajas, mientras que el cultivo 2 responde mejor a láminas altas. Por lo tanto, la nueva
función MB/lam estará formada, desde la lámina lam=0 hasta lam 1 por la función MB/lam del
52
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
cultivo 1, entre lam 1 y lam 2 por una línea tangente a las funciones de ambos cultivos, y
desde lam 2 la función MB/lam del cultivo 2. El procedimiento para encontrar el ópt imo para
cualquier número de cultivos es simplemente una generalización del procedimiento para dos
cultivos (Figura 4b) .
a b
Figura 3. a) Transformación de una función MB/Lam no cóncava y no creciente; b)
Transformación de una función MB/lam no siempre positiva.
a b
Figura 4. a) Transformación de las curvas MB/lam de dos cultivos en una sola curva
MB/lam; b) Transformación de las funciones M B/lam de 5 cultivos en una sola función.
2.8 Algoritmo de recubrimiento
Para seleccionar únicamente los puntos pertenecientes a la “frontera de Pareto” de
los cultivos y aplicar todas las transformaciones explicadas se ha desarrollado un algoritmo
de recubrimiento, que lo procesa todo a la vez. El algoritmo ha sido diseñado para trabajar
con listas de puntos.
Como primer punto de referencia se elige el primer punto de la lista ordenada de
puntos, a continuación, se calculan las pendient es de los puntos que lo siguen con respecto
al punto de referencia, eligiendo como segundo punto de referencia el punto de mayor
pendiente positiva. Los puntos entre ambos p untos de referencia son eliminado s. Este
proceso es repetido sucesivamente hasta llegar al final de la lista, obteniendo una función
cóncava (Figura 1b) .
53
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
2.9 El proceso de optimización
El proceso de optimización con sta de dos procesos d iferentes. El primer proceso
determina la “Frontera de Pareto” de cada uno de los cultivos, y el segundo proceso
determina la distribución óptima en términos de superficie y el volumen de agua para el
conjunto de los cultivo s considerados, siguiendo la metodología de scrita en los puntos
anteriores.
2.10 Adaptación del algoritmo a la gest ión real de explotaciones agrarias.
Se ha demostrado, hasta este punto, que la solución ó ptima del problema de
distribución de cultivos es o bien uno o dos cultivos. En la gestión de explotaciones agrarias
reales, hay numerosos argumentos en favor de limitar la superficie máxima de un cultivo
individual y adoptar la rotación de cultivos. Co nsecuentemente, la implementación de ésta
metodología en el modelo MOPECO requiere que los usuarios puedan limitar la superficie
máxima de cada cultivo. La manera de resolver éste problema es la siguiente:
Paso 1. Realizar la optimización siguiendo los p asos descritos en el apartado 2.9.
Paso 2. Si la superficie asignada para cua lquiera de los cult ivos de la solución
obtenida es mayor a la máxima permitida por el usuario, el exceso de superficie y su
correspondiente volumen de agua serán utilizados en una nueva optimización en la cual las
funciones MB/lam de los cultivos q ue han alcanzado la superficie máxima son eliminadas.
Este proceso debe ser repetido hasta que sea p osible.
Paso 3. Es posible que una cierta cantidad de agua quede disponib le al final de la
última optimización. Éste volumen de agua es asignado al cultivo con el mayor incremento
de margen bruto por unidad de agua suministrada (la función MB/lam con mayor pendiente
positiva para la lámina determinada), pudiendo incluso ser a signado a varios cultivos.
2.11 Evaluación de la metodología desarrollada.
Se han utilizado diez cultivos ficticios para evaluar la distribución de cultivos que
maximice el beneficio de una explotación agraria con el algoritmo desarrollado bajo dos
escenarios: sin restricción de superficie a los cultivos (sin rotación), y siguiendo la
metodología descrita en el apartado 2.10 considerando restricciones de superficie en los
cultivos (rotación). En éste último caso, se ha considerado que la máxima superficie para
cada cultivo sea 1/3 de la superficie total de la explotación. Las funcion es MB/lam utilizadas
son funciones polinómicas, tal y como sugieren diferente s autores (English et al., 2002;
Domínguez et al., 2012b,c) (Figura 5) . Para este ejemplo, la superficie de riego total ha sido
de 100 ha, y se han considerado 11 volúmenes de agua de riego. Los resultados con
limitación de superficie en cultivos has sido comparados con los obtenidos por los algoritmos
genéticos y el software de optimiza ción LINGO (LINDO, 20 15) .
0
200
400
600
800
1000
1200
0
600
1200
1800
2400
3000
3600
4200
4800
5400
6000
6600
7200
7800
8400
9000
9600
10200
10800
11400
12000
12600
13200
13800
14400
15000
Margen bruto (€ ha -1 )
Lámina de riego (m 3 ha -1 )
Cultivo 1
Cultivo 2
Cultivo 3
Cultivo 4
Cultivo 5
Cultivo 6
Cultivo 7
Cultivo 8
Cultivo 9
Cultivo 10
54
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 5. Funciones “MB/lam” de 10 cultivos ficticios.
3 Resultados y discusión
La principal diferencia entre las metodologías de optimiza ción ha sido el tiempo de
cálculo (Tabla 1) . El alg oritmo propuesto (AP) ha sido capaz de obtener los resultados 2000
veces más rápido que los algoritmos genéticos (AG), y entre 10-100 veces respecto a
LINGO. Éste hecho es particularmente relevante para el desarrollo futuro de una versión
online del modelo MOPECO para su utilización por agricultores. El margen bruto alcanzado
por el " AP (rotación)" es siempre más bajo que el margen bruto alcanzado por el "AP (sin
rotación)" (disminución media igual a 7,1%), mientras que los requisito s de tiempo de cálculo
fueron similares (Tabla 1) .
Tabla 1. Resumen de los resultados de la comparación de los diferentes algoritmos.
AP (sin rotación) AP (rotación) AG (rotación) LINGO (rotación)
Agua
(m 3 ) MB
(€) t
(s) MB
(€) t
(s) MB
(€) t
(s) MB
(€) t
(s)
0 25000,0 0,02035 18428,4 0,02165 18428,4 26,21 18428,4 1
130000 43436,0 0,02044 41703,4 0,02041 40698,8 41,56 41819,7 1
260000 61871,9 0,02048 58050,5 0,02015 57903,9 52,72 58105,6 2
390000 80173,8 0,02036 72909,2 0,02032 72005,7 44,41 73274,9 1
520000 92287,3 0,02045 85939,2 0,02025 86106,5 46,53 86145,1 2
650000 102002,4 0,02066 98331,0 0,02052 97142,4 46,53 99009,7 1
780000 110976,4 0,02047 107491,8 0,02020 104185,6 40,78 108224,0 2
910000 116422,7 0,02024 110264,0 0,02018 109601,1 43,26 111118,0 2
1040000 121752,5 0,02026 112204,3 0,02018 110926,9 51,11 112632,4 2
1170000 124165,0 0,02014 113054,3 0,02029 111036,7 45,99 113059,6 <1
1300000 124165,0 0,02029 113054,3 0,02025 111709,9 53,07 113059,6 <1
Donde: MB: margen bruto; t: tiempo
Figura 7. “Frontera de Pareto” y puntos de referencia obtenidos por el algoritmo
desarrollado.
Los resultados del algoritmo propuesto con las restricciones de superficie "AP
(Rotación)" se han comparado con los generados por "LINGO (Rotación)" y "AG (Rotación)",
también con límites de superficie . En términos generales, las distribuciones d e cultivos
propuestas por las tres metodologías fueron muy similares en términos de cultivos
seleccionados en la mayoría de los escenarios, difir iendo ligeramente en los valores de
superficie y lámina asignados. Las diferencias en el uso de agua disponible aumentaron con
55
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
la disponibilidad de agua, donde los AG dejaban recursos sin utilizar en cuatro escenarios.
En todos los casos, se ha utilizado toda la superficie, mientras que en los dos últimos
escenarios se ha dejado agua sin utilizar. LINGO ha sido la metodología que ha ob tenido los
valores más altos de margen bruto en todos los escenarios, aunque las diferencias entre
ellos son pequeñas (inf eriores a 3,9% para los AG y 2,2% para el AP, siendo la diferencia
media del 1,5% y 0,5%, respectivamente). Es necesario destacar que la adaptación d el
algoritmo propuesto para la gestión de una explotación con restricciones de superficie de
cultivos puede no ser la óptima, lo que permite a los AG y LINGO lograr mejores resultados
en algunos escenarios (Tabla 1) . Por el contrario, el algorit mo sin restricciones de superficie
(sin rotación) siempre obtiene la solución óp tima global. En consecuencia, el algoritmo
desarrollado genera resultados que son similares a los obtenidos por los otros dos métodos
anteriormente probados. AG es la metodología con los más altos requerimientos de tiempo
de cálculo.
Otro resultado relevante es que, para cada cultivo, el algoritmo determina láminas de
riego inferiores a la lámina de máximo margen bruto (Figura 7) , excepto en los dos últimos
escenarios debido a una alta disponibilidad de agua de riego. Este hecho pone de manifiesto
la importancia del riego deficitario controlado e n la gestión económica de las explotaciones
de regadío con baja disponibilidad de agua, según lo recomendado por otros autores
(English et al., 2002; Ortega et al., 2004; Georgiou and Papamichail, 20 08) .
La combinación del algoritmo de optimización propuesto con ORDI en el modelo
MOPECO puede ayudar a los agricultores a mejorar la eficiencia del uso del agua y la
rentabilidad de sus explotaciones. Este modelo también puede ayudar a los mismos a
determinar distribución de cultivos más rentable y a aplicar estrategias de riego deficitario
controlado a gran escala.
4 Conclusiones y recomendaciones
El algoritmo propuesto determina la superficie y la lámina de riego para un conjunto
de cultivos seleccionados que maximiza el margen bruto de la explotación. La determinación
precisa de estas funciones es crucial para obtener resultado s fiables en condiciones reales.
En comparación con LINGO y con lo s algoritmos genéticos, el tiempo de cálculo y los
recursos computacionales requeridos por e l algoritmo desarrollado para la obtención de los
resultados de los escenarios analizados son entre 50-100 y alrededor de 2000 menor,
respectivamente.
Si no se limita la superficie máxima cultivable para cada uno de los cultivos, la
solución óptima al problema de optimización es uno o dos cultivos. Tres o más cultivos
nunca obtendrán el máximo margen bruto absoluto. Sin embargo, bajo condiciones d e
manejo para explotaciones de regadío, hay much os argumentos a favor de la limitación de la
superficie máxima ocupada por un cultivo individual.
La adaptación de la metodología propuesta para resolver esta limitación obtien e
resultados adecuados, consiguien do unos márgenes brutos alrededor del 0,5 % inferior a
LINGO, y un 1,1 % más alto que los algoritmos genéticos para los casos de este estu dio.
La mayor parte de los resultados obtenidos por el algoritmo proponen el manejo de
los cultivos en condiciones de riego deficitario.
La velocidad de cálculo del algoritmo de optimización propuesto permite utilizarlo
como parte de algoritmos de optimización m ás complejos que tengan en cuenta otros
factores. Aún más importante que este hecho en la búsqueda de la distribución óptima de
cultivos es la de sacar a la luz los mecanismos involucrados y cuáles son las sinergias entre
los diferentes cultivos para la consecución de la solución óptima, permitiendo su
conocimiento a los agricultores y técnicos desa rrollar mejores estrategias de riego. En este
sentido, el funcionamiento del alg oritmo es fácil de ent ender y replicar, siendo posible
hacerlo de forma manual. Esta metodología nace de la necesidad de optimización de la
distribución de cultivos, pero es razo nable pensar que puede ser aplicada en otros campos.
5 Agradecimientos
56
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Tabla 2. Resultados de los análisis de calidad fí sico-química de los frutos de la primera
recolección.
Momento de análisis
Cosecha (t 0 ) Frigoconserv ación (t 1 ) Comercialización (t 2 )
Parámetro unid ad CTRL RDC A GR CT RL RDC AGR CTRL RDC AGR
Saturación croma 30,7 29,04 29,73 29,27 29,61 29,85 19,18
b
20,09
b
22,68 a
Matiz áng hue 25,89 a
b
26,81 a 25,49
b
22,72 22,68 21,39 18,13 17,01 17,17
Diám. Ecuat. mm 29,59 29,13 29,95 29,52 29, 22 30,00 29,43 29,25 29,25
Volumen (cm3) 10,54 10,03 10,85 10,54 10, 36 10,97 10,56 10,46 10,31
Pérdida peso (%) 0,70 0,44 0,81 2,23 1,50 2,41
Firm. Compr. (N mm -
1
) 12,21 12,23 12,23 9,25 9,22 10,13 8,76 8,84 8,96
Firm. Rotura (N mm -
1
) 4,82 4,63 5,10 4,02 4,13 4,41 3,74 3,59 3,79
SST (ºBrix) 18,51 18,7 18,46 18,72 19, 12 19,23 19,15 20,54 19,89
AT (g L -
1
) 9,34 a
b
9,83 a 9,13
b
7,97 7,97 8,35 6,81
b
7,28 a 6,52
b
IM 19,88 19,07 20,24 23,57 24,06 23,84 28,13 28,21 30,54
Valores medios segui dos de letras diferentes en la misma fila indican diferenci as significativas entre
tratamientos para ese parámetro d e acuerdo con el test de Duncan (P>0,05). L a ausencia de letras
indica que no es significati vo.
Crisosto et al. (2003) indicaron que las tres características principales de aceptación
de la cereza eran el color, los sólid os solubles totales y la acidez titula ble. El poder contar
con una relación que englobe a los tres factores puede ser interesante de cara a estimar su
comportamiento de mercado. En “Prime Giant” se encontró una relación polinómica entre el
matiz, color de la piel de las cerezas, y la concentración d e sólidos solubles totales y a su
vez con la acidez titulable, siendo éstas de sentido opuesto (Figura 3). Estas relaciones,
muy similares a las descritas por Yommi et al. (2012) para las variedades Lapins y
Sweetheart, pueden resultar de interés para determinar el momento adecuado de la
cosecha, así como la evolución de SST y AT en refrigeración, en función del color de las
cerezas.
Matiz (ángulo hue)
16 18 20 22 24 26 28
Acidez titu lable (g L -1 )
6,0
6,5
7,0
7,5
8,0
8,5
9,0
9,5
10,0
Matiz (ángulo hue)
16 18 20 22 24 26
Sólidos soluble totales (º Brix)
17,5
18,0
18,5
19,0
19,5
20,0
20,5
21,0
R 2 = 0,79 6 R 2 = 0,926
CTRL
RDC
AGR
CTRL
RDC
AGR
Figura 3. Relación entre el matiz (ángulo hue) y los sólidos soluble totales (ºBrix) y la acidez
titulable (g L -1 ).
4- Conclusiones y recomendaciones
El déficit hídrico ligero aplicado en precosecha no afectó negativamente a la calidad
en ninguno de los tres momentos de evaluación: cosecha, frigo-conservación y
comercialización. Incluso, en el momento de cosecha se d ieron valores más altos de acide z
63
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
titulable y matiz en RDC que en AGR. Independientemente de la inexistencia de diferencias
significativas en volumen de fruto y firmeza, se observó una alta correlación entre ellas y el
agua aplicada. Tanto los sólidos solubles totales como la acidez titulable presentaron
buenas correlaciones con el matiz, las que pueden ser de interés de cara a determinar el
momento de cosecha. Las pérdidas de peso durante la conservación no dieron lugar a
diferencias entre tratamientos. Sin embargo, RDC presentó una tendencia a menores
pérdidas de peso, cara cterística que por su int erés deberá ser comprobada en sucesivas
cosechas. Ahorros de agua precosecha en RDC del 17% y 35% respecto a CTRL y AGR,
respectivamente no afectaron a la producción de ninguna de las dos r ecolecciones ni a la
total (15,5 t ha -1 ).
Teniendo en cuenta que son los pr imeros resultados obtenidos tras un único año d e
aplicación del déficit hídrico liger o en precosecha de “Prime Giant”, es pronto par a
recomendar su aplicación a nivel comercial, de ahí el interés de poder validarlos en las
siguientes campañas.
5.- Agradecimientos
Este trabajo fue financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad (MINECO)
y está encuadrado en el proyecto: 'Evaluación de la automatización del riego deficitario en
frutales. Mejora de la gestión del agua para asegurar la productividad y sostenibilidad'.
Referencia: AGL2013-49047-C2-1R.
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-09
DESARROLLO DE UN SERVICI O EXPERIMENTAL DE
TELEDETECCIÓN EN LOS RIEGOS DEL PORMA (LEÓN) PARA EL
CÁLCULO AJUSTADO DE NECESIDADES HÍDRI CAS Y MEJORA EN
LA GESTIÓN DEL REGADÍO
Valdés Mora, I (1); Escudero Barbero, R (2); Rubio Melón, A (3); Fernández Pesado, P (4);
Checa Alonso, MJ (5); Sanchez Hernández, B (6); Iglesias Gómez, S (7).
1 Responsable Técnico de Proyecto OPTIREG1316, Gerencia de Ingeniería y Edificación
(Tragsatec), Julián Camarillo 6, 28037 Madrid, [email protected]
2 Jefe de Departamento de Teledetección, Gerencia de Sist emas de Información Geográfica
(Tragsatec), Julián Camarillo 6, 28037 Madrid, reb@tragsa. es
3 Coordinador de Obras (Tragsa), Cruz Roja de León 26 A. 24008 León, [email protected]
4 Analista (Tragsa), Cruz Roja de León 26 A. 24008 León, [email protected]
5 Jefe de Grupo de Actuaciones y Proyectos, Dpto de Teledetección, Ger encia de Sistemas
de Información Geográfica (Tragsatec), Julián Camarillo 6, 28037 Madrid, [email protected]
6 Jefe de Actuaciones y Proyectos, Dpto de Teledetección, Gerencia de Sistemas de
Información Geográfica (Tragsatec), Julián Camarillo 6, 28037 Madrid, [email protected]
7 Responsable de apoyo y supervisión de proyecto OPTIREG1316. Subdirección de I+D+i
(Tragsa), Conde Peñalver 84, Madrid, [email protected] )
Resumen
El proyecto de innovación tecnológica OPTI REG Eficiencia Hídrica, impulsado por el
Grupo Tragsa, tiene entre sus objetivos princip ales introducir el uso de la teledet ección,
como tecnología de apoyo a la gestión hídrica. Para ello se está desarr ollando un servicio
web gis experimental que servirá de repositorio único de imágenes y de sus productos
derivados y que facilitará, tanto a los regantes, como a los gestores del riego, el seguimiento
de los cultivos y de sus necesidade s hídricas.
Diversos estudios científicos han d emostrado la buena relación lineal existente entre el
índice de vegetación normalizado (NDVI), derivado de las imágenes de satélite, y el
coeficiente de cultivo, K c (Torres, 2010), utilizado en el cálculo de la ev apotranspiración y las
necesidades hídricas. Una primera evaluació n de los resultados obtenidos en la campaña
2015 para los principales cultivos en regadío e n la zona de estudio del Porma (León), indica
que el K c calculado a partir del NDVI, se ajusta mejor que el de FAO. Por ello, se considera
un sistema muy válido como referencia para ajustar no sólo la cantidad de agua, sino
también para determinar el momento más adecuado de riego, que redundará en una mayor
eficiencia hídrica.
1) Introducción y objetivos
Los planes de modernización de regadíos han sido el mecanismo más importante para la
mejora de la gestión y el uso del agua, habiendo conseguido tanto una reducción del
consumo como un aumento de la eficiencia en su uso.
La Teledetección es una de la s tecnologías que hoy en día ofrecen m ayor potencial de
desarrollo para integrarse en los sistemas de telecontrol de riego, contribuyendo a conseguir
una mayor eficiencia hídrica. Se trata de una tecnología que en los últimos años se ha
beneficiado de las grandes inversiones realizadas en las misiones espaciales de
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
observación de la Tierra, como es el caso en Europa, del Programa Copernicus y su
constelación de satélite s Sentinel.
El proyecto de innovación tecnológica OPTI REG Eficiencia Hídrica, impulsado por el
Grupo Tragsa, tiene como uno de los objetivos principales introducir el uso de la
teledetección como tecnología de apoyo en el ámbito de la gestión hí drica. Este proyecto
está desarrollando un servicio de teledetección experimental, casi en tiempo real, que cubre
de momento unas 17.000 ha de regadío pertenecientes a varias comunidades de regantes
gestionadas por Tragsa en el Porma (León).
Distintos trabajos experimentales han derivado el coeficiente de cultivo (K c ) a partir de
índices de vegetación obtenidos con imágenes de satélite, como el de Calera et al, 2014.
Con este estudio se pretende conseguir, un mayor ajuste de la curva de K c a lo largo del
periodo de desarrollo fenológico, que el ofrecido en las tablas de cultivo del estudio de la
FAO 56 de riegos y drenajes, empleadas tradicionalmente para el cálculo de la
evapotranspiración del cultivo (ET c ) y las necesidades hídricas.
2) Materiales y métodos
2.1. Imágenes multiespectrales obtenidas por satélite
Los sensores de observación de la Tierra han sufrido un enorme avance en los últi mos
años, optimizando sus característi cas de:
Resolución espacial, compitiendo en capacidad de captura y resolución espacia l
con las cámaras fotogramétricas, alcanzando lo s 50 cm de tamaño de pixel.
Resolución espectral y radiométrica de algunos sensores, con mayor número de
bandas espectrales y mayor sensibilidad (10 – 12 bits).
Resolución temporal, con periodos de revisita cada vez más cortos, g racias a la
existencia de constelaciones de satélites, como son el caso de las misiones Spot
6-7 o Pléiades 1A-1B, empleadas en este proyecto.
Estas innovaciones tecnológicas, junto con la apertura de los archivos de imágenes de
las agencias espaciales de NASA (
http://earthexplorer.usgs.gov/)
y ESA
( https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home ), que ofrecen imágenes de libre distribución y
media resolución espacial (30 metros de tamaño de pixel para Landsat y 10 metros para
Sentinel2), al día siguiente de su captura, están dando un enorme impulso a las aplicaciones
de la teledetección.
Además de las capacidades comentadas, la característica más importante de las
imágenes multiespectrales obtenidas por satélite es que, gracias a su calibración
radiométrica, es posible realizar conversiones a valores físicos de ref lectividad, dotándolas
de una homogeneidad que las hace perfect amente comparables entre sí en estudios
multitemporales. Es decir, son susceptibles de ser pr ocesadas mediante técnicas de
teledetección para obtener parámetros biofí sicos, a partir de los cuales se ca lculan índices
de vegetación, como el NDVI (Normalized Differ ence Vegetation Index). Éste es un indicador
probado de la actividad fotosintética de la planta y del que es posible derivar el coeficiente
de cultivo (K c ), utilizado en el ajuste de las ne cesidades hídricas de los cultivos dentro del
modelo FAO56 (Allen et al, 1998).
En la campaña de 2015 se utilizaron imágenes Landsat8 OLI de libre distribu ción,
combinadas con una programación específica de imágenes Pléiades y Spot, con el
propósito tanto de trabajar con imágenes de mayor resolución espacial (50 cm y 1.5 m, en la
banda pancromática respectivamente), como de disponer de una imagen semanal,
frecuencia que se ajusta de forma óptima a la programación automatizada del rieg o en el
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Porma. Los productos derivados y entregados en un periodo generalmente inferior a la
semana son: imágenes RGB, NDVI y sus variables derivadas, K cb (coefic iente de culti vo
basal) y K c (coeficiente de cultivo).
En la campaña 2016 se ha incorporado al servicio de imág enes las del nuevo satélite de
la ESA Sentinel2 que cuenta con unas capacid ades espaciales y espectrales mejores que
las de Landsat8.
Las principales características té cnicas de los tres tipos de imágenes a emplear en la
campaña de teledetección OPTIREG 2016 se muestran en la Tabla 1.
Tabla 1 . Principales características técnicas de los sensores empleados en OPTIREG.
Satélite y sensor An cho de pasa da
(Swath) en Km
Resolución
espectral (nº de
bandas y rango
espectral)
Resolución
espacial de las
bandas Ms y Pan
Resolución
temporal
LANDSAT 8 OLI 185 10 bandas:
Visible, IRC, IRM
30 m Ms
15 m Pan
16 días (8 en zon a
de solape)
SENTINEL 2A MSI 290
13 bandas:
Visible, Borde del
Rojo, IRC, IRM
10 a 60 m Ms 10 días
PLÉIADES 20 4 band as:
Visible, IRC
2 m Ms
0.5 m Pan
Programadas 6
imágenes entre
Mayo y
Septiembre
Dadas las características de las im ágenes empleadas, la prioridad para
seleccionarlas será: Pléiades, Séntinel y Landsat, por este orden.
2.2. Metodología aplicada para el cálculo de K c
La metodología aplicada en OPTIREG para el cálculo del K c a partir de l as imágenes de
satélite, es la seguida en la Universidad de Albacete y descrita en d iversas publicaciones
(Calera et al, 2014). Según esta m etodología el coeficiente de cultivo (K c ) se det ermina de
forma directa a partir del NDVI derivado de las imágenes de satélite.
El NDVI (
Normalized Difference Vegetation Index )
es un índice de vegetación con
significado biofísico que informa sobre la actividad vegetativa de las plantas. Este índice se
calcula a partir de las bandas roja (R) e infrarrojo cercano (IRC) del espectro
electromagnético, donde las diferencias en los valores de reflectividad para la vegetación
sana son mayores.
NDVI = (IR – R) / (IR + R)
Sus valores varían entre -1 y 1, donde los valores más altos indican mayor actividad
vegetativa.
En el cálculo del coeficiente de cultivo, K c , se pueden distinguir dos componentes que
reflejan la evaporación directa del suelo y la transpiración d e la planta (Wright, 1982).
K c = K cb * K s + K e
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Donde:
K cb , es el coeficiente de cultivo basal.
K s , es el coeficiente de estrés. Éste varía entre 0 y 1, tomando valores de 1 en ausencia
de estrés, como ocurriría en los cultivos en regadío.
K e , es el coeficiente evaporativo del suelo y expresa la reducción de tr anspiración que se
produce en las plantas como consecuencia del déficit de agu a en el suelo.
Para el cálculo de K c es necesario modelizar la componente evaporativa de la fracción
de suelo desnudo, que está relacionada con la superficie efectivamente mojada, el sistem a
de riego y la frecuencia, las caracterí sticas del suelo, etcétera.
En la metodología propuesta por Calera et al, 2014, la ecuación lineal que relaciona el K c
y el NDVI es:
K c = 1.25 * NDVI + 0.1
Según los autores, está simplificación de la ecuación, conlleva una serie de limitaciones
que es importante tener en cuenta a la hora de aplicarla para el cálculo de la ET c y las
necesidades hídricas de los cu ltivos de estudio. De manera que sólo se considera válida
para cultivos herbáceos en regadío (con sistemas de riego tipo pivot o aspersión) que en su
fase de máximo desarrollo alcanzan una cobertura completa del sue lo. En la fase de
nascencia o en el caso de cultivos como los ajos, cebollas, etcétera, donde en su fase de
máximo desarrollo no alcanzan una cobertura completa del suelo, la componente
evaporativa del suelo puede ser muy alta, y por lo tanto, este método tenderá a infraestimar
el valor del K c .
2.3 Procesado de imágenes de satélite y generación de productos derivados
El procesado de imágenes incluye los siguien tes pasos:
• Selección y adquisición de las imágenes, conforme a la prioridad establecid a:
Pléiades (6 fechas programadas entre mayo y septiembre), Sentinel2 (cada 10 días)
y Landsat8 (cada 16 días). El objetivo es dispo ner de una imagen semanal libre de
nubes.
• Procesado de las imágenes de satélite. El procesado estándar de las imágen es
consiste en una corrección geométrica y radiométrica de las imágenes que asegure
la perfecta superposición de la s mismas y las haga radiométricamente comparables
entre sí, minimizando las diferencias derivadas de las distintas condiciones de
iluminación durante la captura y las vinculadas al sensor.
Las imágenes Landsat8 y Sentinel2 se suministran ya georreferenciadas y en valores
de reflectividad al techo de la atmósfera (TOA, Top Of Atmosphera). En el caso de
las imágenes Pleiades y Spot6/7 es necesario realizar su ortorrectifica ción (usando
puntos de control sobre el terreno y un modelo digital del terr eno) y su transformación
a valores de reflectividad TOA.
Además, con el fin de asegurar la congruencia de los valores de NDVI derivados de
los distintos de sensores de la serie de imágenes de la campaña, se realiza u n
intercalibrado entre ellas, tomando como referencia el NDVI procedente de Landsat.
• Generación de la máscara de nubes y sombras, con el fin de eliminar éstas de la s
imágenes. Para crear la máscara de nubes se usa la banda de calidad de los
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
sensores y las sombras se eliminan a partir de los v alores de las bandas del rojo e
infrarrojo cercano y medio.
•
Elaboración de productos RGB para fotointerpr etación. Para cada fecha de image n
se elaboran dos compuestos RGB, uno en falso color infrarrojo creado a partir de las
bandas, verde, infrarrojo cercano y rojo y otro en color natural, utilizando las bandas,
rojo, verde y azul, cuyos ejemplos se muestran en la Figura 1 .
Figura 1 . Compuesto RGB de una imagen Landsat8 en falso Falso Color infrarrojo
(izquierda) y en color natural (derecha).
Para las imágenes que cuentan con banda pancromática, Landsat 8 y Pléiades, los
compuestos RGB se generan empleando un algoritmo de Pansharpening que
produce una imagen de fusión en color de máxima resolución espacial, conforme a
las características de su banda pancromática (15 m en el caso de Lan dsat8 y 50 cm
en el caso de Pléiades). Estas imágenes son óptimas para la fotointerpretación y el
seguimiento de las explotaciones agrícolas por parte de los regantes.
• Generación del NDVI, a partir de las imágenes en valores de reflectividad TOA, y de
los parámetros K cb y K c , aplicando la fórmula de Calera et al, 2014, explica da
anteriormente a la resolución espacial origina l de las bandas multiespectrales de
cada sensor.
• Carga de imágenes y productos derivados en el servicio web de imágenes.
• Obtención de las curvas de K c por cultivo para cada unidad de riego y análisis de
resultados. Contraste de los valores del K c derivado de teledetección y análisis de la
evolución del NDVI- K c a partir de los datos de referencia disponibles, detección de
anomalías, estudio de heterogeneidades, etcétera.
La Figura 2 muestra un flujograma con el proto colo de análisis de imágenes y prod uctos
de teledetección obtenidos.
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 2: Protocolo de análisis de imágenes y generación de productos de valor añadido
3) Resultados y discusión
3.1 Resultados y comparativa de coeficiente de cultivo
El método de cálculo del coeficiente de cult ivo más extendido es el de FAO56 (Allen et al
1998). En éste se fijan tres valores de K c para las cuatro fases de de sarrollo del cultivo:
inicial (desde la siembra al 10% de suelo sombreado), desarrollo (hasta el 70-80% de suelo
sombreado), media (hasta el comienzo de la senescencia de las hojas) y final (hasta la
maduración o recolección). Estos valores se fijan en función de cada cultivo, considerando la
duración de cada etapa de crecimie nto y la fecha de siembra.
El problema principal del método FAO es determinar correctamente la duración de las
distintas fases de cultivo (condicion ada por las variedades y las condiciones climáticas de
cada región) y el K c que le corresponde a cada etapa.
La tabla adjunta describ e las fechas de siembra y recolección de los principales cultivos
de la zona, facilitados por las comunidades de r egantes del Porma implicadas.
Tabla 2: Fechas de siembra y recogida de los cultivos prin cipales.
GRUPOS DE CULTIVOS SIEMBRA RECOGIDA
Cereal Noviembre Juni o-julio
Girasol Mayo-ju nio Septiembre
Maíz Abril-mayo Octubre
Remo lacha Abri l O ctubre
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A partir de estas fechas se elaboró la curva K c según FAO 56 (Allen et al, 1998),
atendiendo a la duración de las eta pas de crecimiento establecidas en dicha publicación.
Por otro lado, se han obtenido las curvas K c derivadas por teledetección. Observándose
que los valores del K c derivados de las imágene s, a lo largo del periodo de desarrollo de los
cultivos, reproducen con mayor fidelidad la evolución de éste a lo largo de su ciclo
fenológico.
En la figura 3A a 3D están representadas las curvas del K c obtenidos por los dos
métodos anteriormente citados, FAO y teledetección.
Figura 3: Comparativa de las curvas del K c obtenida por teledetección y curva FAO para
cereal (A), girasol (B), maíz (C) y remolacha (D).
• Cereal. Los datos suministrados por la comunidad de regantes solo in cluyen datos a
partir de mediados de julio, con d os poblaciones, una con valores de K c muy altos
(próximos a 1) y otra con valores muy bajos (próximos a 0,25). Los valores de K c
derivados de las imágenes de satélite presentan una evolución acorde con el ciclo
fenológico de los cereales de invierno, presentando valores máximos desde principio
de abril a principio de junio, coincidiendo con la fase de máximo desarrollo. Los
valores a partir de julio corresponderían al cultivo ya cosecha do.
• Cultivos de verano: girasol, maíz y remolacha. La evolución del K c derivado de las
imágenes de satélite es congruente con su ciclo fenológico y con los valo res de K c de
referencia para las fases de desarrollo y máxima cobertura. Aunque la teledetección
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
4
bibliografía existente (Hans on y Bendixen, 2004; Allen et al. , 1998). El tratamiento T2_1.2 5T1
y el tratamie nto T3_1.5T1 aplic aron un 25% y un 50% más q ue T1 respectivamente.
Campaña 2 013/2014
Conocer la i nfluencia del siste ma y la programaci ón del riego en la producción final d e
fresa fue el objetivo del segundo año de ensayos. Las características principales del sistema
de riego son: el tipo d e gotero, el caudal de la cinta d e riego, la presión de trabajo, l a
topografía y el tamaño de la unidad de riego . Por otro lado, la p rogramación d el riego en
cultivos hortícolas y suel os muy arenosos se ve condicio nada en gran medida por la duraci ón
del pulso de riego, pues la duración del pulso de riego afecta a la uniformidad de d istribución
del agua y a la frecue ncia de aplicaci ón del riego (Loza no et al. , 2014).
Para conocer la infl uencia del cau dal de la cinta de riego en la producción de fresa se
realizó un ensa yo en la finca ‘Ála mo’ con la vari edad Antill a . El ensayo tuvo tres tratami entos
con cuatro repeticiones cada uno. Cada trat amiento se regó con una cinta d e riego de
diferente caudal. El primer tratamiento (T1 _2.5lhm) se regó con un a cinta de riego de 2.5 l h -1
m -1 , mientras que en el segundo (T2 _3.8lhm) y tercer tratam iento (T3_5lh m) se usaron cintas
de 3.8 y 5 l h -1 m -1 , respecti vamente.
Para conocer la influencia de la duración del p ulso de riego sob re la producción, s e
plantearon d os ensayos. Los trata mientos T1_5mi n, T2_10mi n y T3_15mi n regaro n con pulsos
de riego de 5, 10 y 15 minutos res pectivamente. Todos l os trata mientos aplicaron la mis ma
dosis diaria de riego. La dosis de rie go se calculó midiendo la cobertura del cultivo y utilizando
la relación entre cobe rtura y coeficiente de cul tivo obtenida el año anterior (Loz ano et al. ,
2016). Las eficiencias de aplicación utilizadas garantizaron que el riego no fuera deficitario.
Además, en la finca ‘Álamo’ se realizaron eval uaciones de la uniformi dad de
distribución del agua d e riego. La m etodología emplead a para la realización de la e valuación
está descrita en Lozano et al. (2014). El indicador utiliz ado fue la uniformidad de di stribución
del menor cuarto, (Merrian y Keller, 1978):
(1)
donde:
V 25% :
media del volu men recogido en la cuarta parte d e los goteros que aplican menos agua
:
media del volumen recogido en todos los goteros e valuados
Campaña 2 014/2015
Durante la campaña 2014/2015 se re alizaron dos ensa yos de producción para evaluar
la programación del rie go con pronóstico mete orológico en base semanal. Un ensayo tu vo
lugar en la finca ‘Álamo ’ y otro en la finca ‘ C uínes’. En la finca ‘Álamo ’ se ensayaron tres
tratamientos para pro bar la efectivid ad del gel H-3 HIDROMAX©. En los tratami entos
T1_Gel60 y T2_Gel40 s e aplicó al suelo el gel H-3 HIDROMAX© en concentraciones d e 60 y
40 kg ha -1 respecti vamente. En el tratamiento T3 _SinGel no s e aplicó gel. En la finca ‘Cuínes’
se ensayaron tres tratamie ntos con diferentes d osis de fertilización basadas en conductividad
eléctrica ( CE ). El prim er tratam iento tuv o la mi sma CE que la finca (T1_CEfinca), el segundo
tratamiento tuvo un 25% más CE que la finca (T2_1.25 T1) y el tercer trata miento tuvo un 50%
más CE que la finc a (T3_1.5T1).
Igualmente, durante la c ampaña 2014/20 15, se realizó un ensayo de prod ucción de
fresa para evaluar el p ronóstico meteorológico en base se manal frente a otras opc iones de
programaci ón del riego. El primer tratamiento tu vo una programación del riego con p ronóstico
meteorológi co en base s emanal (T1_Se manal), el segundo tratamiento tuvo una progra mación
del riego co n pronóstico mete orológico en bas e diaria (T2_Diario) y el tercer tratamiento
aplico un 90% del agua progra mada para T1 (T3_0.9T1).
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5
Productivida d del riego
La productividad del ri ego de los veinticuatro trata mientos planificados en los och o
ensayos de prod ucción se evalúo utili zando el siguiente indic ador (Pereira et al. , 2 012):
3. Resultados y discusión
3.1 Campaña 2012/2013
Los ensayos realiza dos durante la campaña 2012/2013 p ermitieron la dete rminación
de las necesidades de riego d e la fresa de Huelva c on mayor precisión . En primer lugar, se
probó con éxi to la metodología pa ra el cálculo de la ET o bajo plásti co desarrollada por
Fernández et al. (2010) para l os invernaderos de Almería. En segund o lugar, se obtuvie ron
coeficientes de culti vo adaptados a las condiciones de Huel va, con valores máximos, 1.1 ,
notablemente superio res a los descritos en la bibliografía a fe cha del ensayo, 0.7 (Hanson y
Bendixen, 2004), 0.85 (Allen et al. , 1998). Así mismo, se calculó la ET c para las variedades
Sabrina , 441 mm, y Antilla , 352 mm, en una campaña de 240 días util izando lisímetros de
drenaje. Por últi mo, se establec ió una relación entre el K c y el porcentaje de co bertura que
permite el cálculo del c oeficiente de cultivo en futuras campañas i ndependientemente de la
fecha de siembra o la variedad cultivada (Figura 2).
Figura 2. Relación entre el coeficie nte de cultivo ( K c ) y el po rcentaje de cobertura ( f c )
obtenido por Lozano et al. (2016), Allen y Pereira (2009) y Grattan et al. (1 998).
Los resultados de l os ensayos indican que el exceso de riego aplicado en los
tratamientos T2_1.2 5T1 y T3_1.5 T1 no tuvo ning ún beneficio en términ os de aumento de la
producción (Figura 3 a,b). De hecho, las producciones de todos los tratamient os de la
campaña 2012/2013 alcanzaron el p otencial de producci ón de la finca. La variedad Sa brina en
la finca ‘Co rralizas’ alcanzó prod ucciones de 78 t ha -1 (Figura 3a). La variedad Ant illa en la
finca ‘La Antena’ alcanzó producciones de 50 t h a -1 (Figura 3b). Las diferencias d e producción
entre los dos ensayos fueron consecuenci a, principalmente, de la dife rente variedad
empleada. Aunque la co secha comenzó a media dos de enero, la durac ión de la campaña fue
de 240 días (Tabl a 2). Esta ma yor duración hizo que l os valores de pro ducción máximos de
Sabrina y Antilla se alcanzara n en la campañ a 2012/2013.
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Figura 3. Riego (R) y producción (P) en b ase quincenal de l os ocho ensayos realizados
durante las campañas 2012/2013 (a,b), 2013/2014 (c,d ,e) y 2014/2015 (f,g,h)
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
7
3.2 Campaña 2013/2014
Los ensayos de producción de la campaña 2 013/2014 se caracterizaro n por emplear
menores dosis de riego que en 2012/2013 . Aunque la duraci ón de la campaña 2013/2014 fue
sensiblemente menor a la 2012/201 3 (Tabla 2), la men or dosis de riego empleada en todos los
tratamientos (Figuras 3c ,d,e), se debió fundamental mente a una mejora en la programación
del riego fruto del cono cimiento adquirid o durante la camp aña anterior. Sin embargo, estas
menores dos is de riego alcanz aron los val ores de producc ión potencia l de las fincas en la
campaña 2013/20 14. La variedad Sabrina en la fi nca ‘Corralizas’ alcanzó producciones de 70 t
ha -1 (Figura 3c). La variedad Antilla en la finca ‘Ala mo’ alcanzó produ cciones de 41 t ha -1
(Figura 3d). La varied ad Sabrin a en ‘La Antena’ alcanzó pro ducciones de 64 t ha -1 (Figura 3e).
Igualmente, las diferencias de producciones e ntre ensayos se debieron a las difere ntes
variedades y densidades de plantación (Tabla 2). Sabrin a tuvo en a mbas fincas producciones
en torno a los 1000 g planta 1 . Sin e mbargo, la me nor densidad de plan tación en la finca ‘La
Antena’ respecto a la fi nca ‘Corralizas’, hizo q ue en términos de producción po r superficie
plantada se alcanzarán mayores producciones en la fi nca ‘Corralizas’.
Por otro la do, los ensayos realiza dos durante la campaña 2013 /2014 permitiero n
determ inar la infl uencia de la du ración del pulso del ri ego y del caud al de las cintas de r iego
sobre la producción de fresas. La duración del pulso de riego ópti mo en las c ondiciones de
producción de Huel va está condicionada por los diferentes valores de uniformidad de
distribución del ag ua de riego. A igu aldad del resto de factores (presión, ta maño de la unid ad
de riego, topografía ), cada cinta de riego tiene asociada un a uniformidad de distri bución del
agua en función de la duración del pulso de rie go. Esto es debid o, fundamental mente, a la
influencia de los tie mpos de llenad o y vaciado de las tuberías. A menor duración d el pulso de
riego menor es la uniformid ad de distribución, tal y como se ve en la Fi gura 4.
Figura 4. Uniformidad d e distribución, UD (%), e n función de la du ración del pulso d e riego
(min) para ci ntas de riego con c audales de 2.5, 3.8 y 5 l h -1 m -1
La evaluación de la UD en el ensayo de la variedad Antilla en la finca ‘Álamo’ durante
campaña 2013/2014, ha permitido generar una herramienta de evaluación de la duración
óptima del pulso del riego. La UD para un sistema de riego localizado se considera
excelente si es superior al 95% y buena si está en el rango del 85% al 95%, no siendo
aceptables valores inferiores al 85 %. En todos los casos, un aumento del tiempo de riego
supuso un incremento de la UD (Figura 4). Un tiempo de riego igual o superior a 10 minutos
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8
fue el umbral mínimo requerido para los tres tipos de cint as ( UD > 85%). Valores de UD
superiores al 90% se obtuvieron cuando la duración mínima de los riegos para las cintas de
5, 3.8 y 2.5 l h -1 m -1 fue de 15, 13 y 20 minutos respectivamente. Para tiempos de riego
inferiores a 5 minutos, la UD descendió notablemente. A la vista de los resultados de la
Figura 4, no parece razonable regar con pulsos de riego inferiores a 10 minutos, siendo
recomendable una duración del pulso del riego en torno a 15 minutos. Una mayor duración
del pulso de riego tiene poca o nula ventaja en términos de UD para cualquier tipo de cinta
de riego y, sin embargo, aumenta notablemente el riesgo de drenaje de agua y fertilizante,
especialmente en suelos arenosos como los de las fincas donde se realizaron los ensayos
(Tabla 1).
Los valores medios de producción de los dos e nsayos con tratamientos de diferente
duración del pulso del riego, parecen confirmar la idoneidad del pulso de 15 minutos frente a
menores duraciones. El ensayo de la variedad Sabrina en la finca ‘Corralizas’ tuvo pérdidas
de producción, respecto al riego de 15 minutos, del 7% y 3% para los riegos de pulsos con
duración de 5 y 10 minutos (Figura 3c). El ensayo de la variedad Sabrina en la finca ‘La
Antena’ tuvo pérdidas de producción, respecto al riego de 15 minutos, del 2% y 3% para los
riegos de pulsos de riego de 5 y 10 minutos respectivamente (Figura 3e). Las pérdidas de
producción corresponden a valores medios obtenidos por tra tamiento.
El ensayo de producción con cintas de riego de diferente caudal parece confirm ar
que la cinta de 5 l h -1 m -1 , la más usada en Huelva, es la mejor opción, al menos, en suelos
muy arenosos. El ensayo con cintas de d iferente caudal se llevó a cabo con la variedad
Antilla en la finca ‘Álamo’. Los volúmenes suministrados a cada tratamiento no fueron todo lo
similares que hubiéramos deseado (Figura 3d). El tratamiento que menos agua recib ió fue el
de la cinta de 5 l h -1 m -1 . Sin embarg o, fue este tratamiento el que alcanzó un mayor valor de
producción final media (Figura 3d). El incremento en producción media respecto al
tratamiento regado con cintas de 2.5 l h -1 m -1 fue de un 11%, mientras que respecto al
regado con la cinta de 3.8 l h -1 m -1 fue de un 5%. Aunque en este trabajo no se presenta un
análisis estadístico de significació n, un descenso en la producción de más de un 10%
habiendo aplicado una mayor dosis de riego, parece desaconsejar el uso de este tipo de
cintas en, al menos, suelos muy arenosos, como es el ca so de la finca ‘Álamo’ (Tabla 1).
3.3 Campaña 2014/2015
En esta campaña el objetivo principal fue validar un nu evo modelo de ge stión del agua
de riego de la fresa e n la provincia de Huelva. Al c onocimiento adquirido so bre el desarrollo de
la fresa (Lozano et al . , 2016) y el comporta miento del sistema de riego en func ión de la
duración del pulso d el riego, se le su mó en esta campaña un método de pronóstico
meteorológ ico de los valores d e ET o basado en los trabajos de Gavilán et a l. (2015). Los datos
necesarios para la real ización del p ronóstico meteorológ ico de ET o se obtuvie ron de la página
web de la AEMET ( http://www.aemet .es ).
Los tres ensayos de producción d e la campaña 2014/2015 validaron la progra mación
del riego basada en es te nuevo modelo de gestión . Los dos ensayos que util izaron la
programaci ón del riego con pronóstic o meteoroló gico en base sema nal, alcanzaron los valores
potenciales de prod ucción de la finca en la camp aña 2014/2015. La variedad Victory en la
finca ‘Álamo ’ alcanzó producciones de 72 t ha -1 (Figura 3f). La va riedad Fortuna en la finca
‘Cuínes’ alcanzó producciones de 75 t ha -1 (Figura 3g). En el ensayo de la variedad Victo ry se
demostró que el gel H-3 HIDROMAX©, con supues tas propieda des de aumento d e la
capacidad de retenci ón de la humed ad en el suelo, n o tuvo efecto algu no sobre la producció n
de fresas a dosis de riego d e 4.500 m 3 ha -1 (Figura 3f). Igual mente, en el ensa yo con la
variedad Fortu na , el incremen to de la dosis de fertilizan te no tuvo ningún efecto sobre la
producción (Figura 3g).
Finalmente, el ensa yo de la variedad Victory en la finc a ´Corralizas´ mos tró vari os
resultados interesantes. En pri mer lugar, el riego aplicad o en el tra tamiento qu e usó el
pronóstico meteo rológico en base semanal (T1_Sem anal) fue superio r en 150 m 3 ha -1 (un
3.5%) al ri ego aplicado en el tratamiento c on pronóstic o meteorológico en ba se diaria
83
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
9
(T2_Diario), tenien do ambos producc iones similares en torno a las 70 t ha -1 (Figura 3 h). Por
tanto, para s u aplicación en finca, l a mayor dificul tad en la progra mación y aplicación d el agua
de riego co n pronóstico meteo rológico en base diaria, pa rece no compe nsar el volu men de
ahorro de agua. En segundo luga r, mostró el buen ajuste de los parámetros del modelo d e
programaci ón del riego, pues el tratamie nto deficitario que apl icó un 90% de la dosis de riego
del tratamiento T 1_Semanal (T3_ 0.9T1), sufrió u na pérdida de producci ón del 6% respecto a
dicho tratamiento (Fig ura 3h). Esta caída e n el rendimiento demu estra que el riesgo d e incurrir
en pérdidas de producción cua ndo disminui mos la dosis de riego por d ebajo de los cálculos
realizados con el nuevo modelo de gestión es alto.
3.4 Evolución del agua de riego apli cada
Los volúmenes de rieg o aplicados en los en sayos se han ido ajustando a las
necesidades reales de agua de la fresa a lo la rgo de los tres años de ens ayos. Bien es verdad
que el valor final del volumen de riego aplica do está condicionado en buena pa rte por la
duración de la campaña de rie go. No es igual te rminar la ca mpaña el 15 de mayo que el 1 5 de
junio, pudiendo estos 30 días significar un incremento d el riego de unos 1500 m 3 ha -1 . Si n
embargo, un indicador certe ro de esta evolució n lo podemos encontrar en el riego aplicado
hasta medi ados de febrero. Hasta esa fecha, las necesida des del cultivo son bajas y mu y
parecidas, indepe ndientemente de la campañ a y de la variedad de fresa. A fec ha 15 de
febrero, en la campa ña 2012/2013 el agua aplic ada en los ensa yos fue de 1733 y 1955 m 3
ha 1 , en la campaña 2013/2014 el agua aplicada en los ensay os fue de 1363, 1751 y 1825 m 3
ha -1 y en la campaña 2014/2015 , con el mo delo de progra mación ajus tado en todos sus
parámetros, el riego aplicado a fech a 15 de febrero fue de 8 88, 1131 y 1141 m 3 ha -1 , lo que
refleja una n otable evolución en términos de ahorro d el agua de riego aplicada.
Otro indicador que muestra la evol ución de la gestión del riego hacia un uso má s
eficiente del agua es la producti vidad del riego. El valor d e productivi dad del riego se ha
incrementado ca mpaña a campaña i ndependientemente de la vari edad de fresa, si bien Antilla
tiene un menor potencial producti vo que Sabrina , Fortuna y Vi ctory (Figura 5).
Figura 5. Productividad del riego (kg m -3 ) en l as campañas 2012/2 013, 2013/2014 y
2014/2015 en las va riedades de fresa Sabrina , Antilla , Victory y Fortuna .
84
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
10
4. Conclusiones
Los ensayos de producción del IFAPA en fincas comerciales han permitid o desarrollar
un nuevo modelo de gestión del riego de la fres a en la provi ncia de Huel va. Estos en sayos de
producción han permiti do conocer los valores de los coeficientes de culti vo de la fresa
adaptados a las condiciones de Huel va, proponi endo una rela ción entre el grado de cobertura
del cultivo y el valor del coeficiente de culti vo. Igualmen te, la evaluaci ón de la uniformid ad de
distribución del agua de riego en unidades de riego de fincas co merciales, así como la
posterior validación de su efecto en ensa yos de producción, ha p ermitido recomendar
duraciones de pulso de riego en torno a 15 minutos. El ensayo de cintas de riego con distintos
caudales parece con firmar que la elección mayori taria de los agricul tores, cintas de 5 l h -1 m -1
es acertada. Los ensayos de produc ción de la última campaña, 201 4/2015, han des cartado
tanto la influencia d el Gel H-3 HIDROMAX© en el aume nto de la produc ción de fresas, co mo
la necesida d de aumentar la c oncentración de nutrientes e n el fertirriego co n respecto a lo
tradicionalmente a portado por los agricul tores de la zona. Finalme nte, estos trabajos han
incluido en l a programación del rieg o todo el conoci miento generado e n las dos campañas
anteriores y, además , han validado un modelo de pronóstico de la evapotranspi ración de
referencia p ara el cálculo de las necesidad es de riego de la fresa. El IFAPA realiza
actualmente labores d e transferencia del conocimiento g enerado. Igualme nte se encuentra en
fase de experi mentación de este nuevo mo delo de gestión del ri ego a escala de fi nca
comercial en varias explotaciones de l a provincia de Huel va.
Agradecim ientos
Estos trabajos h an sido financiados por los proyectos TRANSFORMA
PP.TRA.TRA2010.1 (Siste ma de Asistencia al Regante), PP.T RA.TRA2013.1 (CONECTA-
SAR), cofinanciados con fondos FEDER y po r el proyecto P09-RNM5069 financia do por la
Consejería de Inno vación, Cie ncia y Empresa de la Junta de Andalucía. L os autores
agradecen la colaboraci ón de las empresas Frutas Bo rja SL y Surexport Compañía Ag raria
SL.
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-11
TRANSPIRACIÓN NOCTURNA EN VID
Montoro, A. (1) ; López-Urrea, R. (2) ; Mañas, F. (3) ; Martínez, L. (4) ; Sánchez, J.M. (5)
1 Investigadora, ITAP, Polígono Campollano, Avda. 2ª-42 B, 02007 Albacete.
meli [email protected]
2 Director, ITAP-FUNDESCAM, Polígono Campollano, Avda. 2ª-42 B, 02007 Albacete.
[email protected]
3 Técnico, ITAP, Polígono Campollano, Avda. 2ª-42 B, 02007 Albacete. fmj [email protected]
4 Técnica, FUNDESCAM, Polígono Campollano, Avda. 2ª-42 B, 02007 Albacete.
lmm [email protected]
5 Profesor, UCLM, Dpto. Física Aplicada, E.U. Politécnica de Cuenca, 16071 Cuenca,
[email protected]
Resumen
Se presentan las medidas de transpiración media cada quince minutos, de la vid
( Vitis vinifera cv. Tempranillo), en tr es periodos fenológicos del cultivo: cerrado de racimo,
envero y maduración. El estudio se realizó en dos plantas de 16 años de edad, a un marco
de plantación de 3 m x 1,5 m, re gadas mediante goteo y plantadas en un lisímetro de
pesada continua monolítico de 9 m 2 de superficie. Con la finalidad de poder medir la
transpiración, la superficie del lisímetro fue cu bierta con una lona impermeable, para evitar la
pérdida de agua por evaporación, dejándose únicamente al aire libre el cultivo; de esta
manera, las medidas registradas de pérdida de peso se debieron únicamente al efecto de la
transpiración. Los resultados indicaron transpir ación antes y después de la salida del sol,
oscilando los valores de un 7% a un 16%, con respecto a la transpiración total del día.
1- Introducción y objetivos
La transpiración (T) determina el estado hídrico de la planta. Este proceso
comprende la evaporación del agua desde las célula s superficiales en el int erior de los
espacios intercelulares y su difusión fuera del tejido vegetal. Esta difusión la realizan
principalmente a través de los estomas, los cuales se abren para captar CO 2 y en ese
proceso se produce la pérdida de vapor de agua, debido en part e a su menor peso
molecular (18 g/mol de la molécula de agua, frente a 44 g/ mol del anhídrido carbónico) y en
gran medida al fuerte gradiente de diferencia de presión de vapor (DPV) entre el aire y la
hoja. Por tanto, los estomas ejercen el mayor control a corto plazo en las relacio nes hídricas
de una planta (Squeo y Leon, 2007).
La conductancia estomática y la T se ven afectadas por los factores externos
medioambientales que determinan la demanda evaporativa de la atmósfera, entre los que
destacan la temperatura, radiación solar, velocidad de viento y humedad relativa del aire.
Junto a estos factores, el contenido de humedad del suelo y su mayor o menor facilidad para
ponerla a disposición de la planta son determinantes en el proceso de T. En tercer lugar, un
complejo y gran número de variables biológicas intervendrán en el proceso de la T:
respuestas hormonales a nivel radicular, señales de conductividad hidráulica del xilema
(Sperry et al., 1998) y control estomático. Por último, todo lo referente a la arquitectu ra de la
planta (altura del cultivo, cantidad y estructura fo liar), determinará el proceso transpirativo.
Los mecanismos que subyacen en la apertura estomática y por tanto en la T, no
están totalmente aclarados, pues aunque usualmente la apertura de los estomas ocurre en
presencia de luz, Sharkey y Raschke (1981) demostraron que a niveles bajos de radiación,
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
la concentración de CO 2 sería el principal factor regulador de la apertura estomática.
Actualmente hay una controversia acerca de la apertura est omática nocturna y por tanto de
la transpiración durante la noche en plantas C3 y C4.
El objetivo de este trabajo fue medir la transpiración diurna y nocturna en el cultivo de
la vid, utilizando un lisímetro de pesa da continua.
2- Materiales y métodos
El estudio se realizó en 2015, en la finca experimental “Las Tiesas” (Albacete,
España), cuyas coordenadas geográficas son: 2º 5’ longitud Oeste, 39º 3’ latitud Norte, y
695 m sobre el nivel del mar. Las medidas se llevaron a cabo en vid ( Vitis vinifera L., cv.
Tempranillo), en dos cepas de 16 años de a ntigüedad plantadas en u n lisímetro monolítico
de pesada continua conducidas en espaldera, poda doble cordón y marco de p lantación 3 x
1,5 m. El riego se aplicó por goteo, mediante una lí nea portagoteros con goteros
autocompensantes de 4 l/h y 2 gote ros por planta (López- Urrea et al., 2012) y de día. Las
dimensiones del recipiente del lisímetro son de 3 x 3 m de lado y 1,7 m de pro fundidad,
conteniendo el cultivo en las mismas condiciones de desar rollo que el resto de la parcela de
protección para que los datos sean representativos. El suelo del lisímetro se cubrió con una
lona impermeable, con la finalidad de evit ar el proceso evaporativo y po der medir
directamente la T del cultivo cada 15 minutos. La T se calculó como la diferencia de las
pérdidas de masa consecutivas registradas del lisímetro y repartidas entre toda la superficie
del mismo (9 m 2 ).
Con la finalidad de parametrizar el cultivo, se realizaron medidas a nivel de planta ,
éstas fueron la conductancia estomática ( g
s
)
y el potencial hídrico de hoja ( Ψ l ). Estas
medidas se hicieron sobre hojas ad ultas elegidas del tercio medio de los pámpanos y a las
12 horas solares, la primera de ellas en las plantas del lisímetro y la segunda en vides de la
parcela de protección, con la finalidad de no alterar las p lantas del lisímetro, al ser el método
de medida destructivo. La g
s
se midió con un porómetro modelo SC-1 (Decagon Devices
Inc., Pullman, WA, USA) y el Ψ l , con una cámara Scholander (PMS Instrument Company,
Albany, Oregon, USA).
El desarrollo vegetativo del cultivo nos lo determinó el porcentaje de fracción de
cubierta vegetal verde (f c ). Para ello se inst aló una cámara de vídeo en una estructura
metálica de 4 metros de alta, anclada en los laterales exteriores del lisímetro. Se tomaron
fotogramas diarios y posteriormente se clasifica ron utilizando la técnica del algorit mo de
máxima probabilidad con ayuda del programa informático ENVI®, obteniendo el porcentaje
de cubierta vegetal verde y del suelo (Montoro, 2008).
El contenido de humedad del suelo fue medido de manera continua a 10, 40, 70 y
100 cm mediante sondas FDR (Frecuence Domain Reflectometry) (EnviroSCANTM, Sentek
Pty Ltd., South Australia).
Las medidas atmosféricas se midieron en una estación meteorológica con medias de
quince minutos, sincro nizados estos con el r eloj del lisímetro. Las medidas f ueron de
radiación solar (sensor piranómetro modelo CM14, Kipp & Zonen Delft, Holland), velocidad
del viento (anemómetro modelo A100R, Vector Instruments Ltd., UK), temperatura y
humedad del aire (sensor PRT 100 Ohm e higrómetro C-80, respecti vamente, ambas del
modelo MP100, Campbell Scientific Instrument, Logan, UT, USA). La evapotranspiración de
referencia (ET o ) se calculó utilizando la ecua ción de Penman-Monteith FAO56 (P-M FAO56)
(Allen et al., 1998).
3- Resultados y discusión
La tabla 1 muestra los valores de evapotranspiración de referencia (ET o ), riego
aplicado y transpiración diurna y nocturna en los días que el lisímetro estuvo tapado con una
lona impermeable, durante los estados fenológicos d e cierre del racimo, envero y
maduración, cuya fracción de cubierta vegetal verde era de 0.32. En todos los días
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
frente a altura de plantas y altura de plantas frente a DDE, fueron sometidos a un análisis
estadístico descriptivo. Las ecuaciones y gráficas que mejor se ajusta ron a los modelos
fueron estimadas utilizando el software MATLAB R2013b.
3 – Resultados y discusión
Los resultados estadísticos indican que la MS frente a DDE (Figura 1) presentó mejor
ajuste en el modelo logístico, con un R 2 de 0,96 y RMSE= 248,6 g m -2 . Eso indica que el
cultivo del maíz tiene una producción de MS lenta en la etapa I (1 a 47 DDE), aumentando
su crecimiento en la etapa II (48 a 75 DDE), hasta que alcanza su máxima producción de
MS en la etapa III (76 a 154 DDE), alcanzando una producción máxima puntual de MS total
de hasta 31.200 kg ha -1 en una de las zonas de muestreo. A partir de entonces hay una
pequeña reducción no relevante en la MS en la etapa IV (a partir de 155 DDE), debido al
proceso de senescencia del cultivo.
Figura 1. MS frente a DDE en maíz.
Resultado similar fue encontrado por Junior et al., (2014), que, estudian do el maíz en
condiciones semiáridas en Alagoas, Brasil, describió cómo el maíz, en el inicio del ciclo,
prioriza la acumulación de fotoasimilados para el crecimien to de sus hojas y tallo, y que,
llegando a la etapa III, dirige su reserva para el desarrollo de la mazorca y posterior llenado
de granos. Singer, Meek, Sauer, P rueger, & Hatfield (2011), estudiando la produ cción de
biomasa en maíz, encontraron valores de MS similares a los de este estudio, con el
crecimiento inicial un p oco más lento, una rápida producción de biomasa en la etapa de
crecimiento y alcanzando su máxima MS media en la etapa productiva, con valores menores
que los de este estudio (2.300 g m -2 frente a 3.00 0 g m -2 de este estudio).
La MS frente a GDA (Figura 2) presentó un mejor ajuste con el modelo logístico, con
R 2 = 0,96 y RMSE= 247,6 g m -2 . En esa gráfica se puede ver que la MS, cuando rela cionada
con los GDA, presenta un crecimiento más lento en la primera etapa (hasta 562,12 GDA), en
la etapa II presenta crecimiento exponencial (562,13 a 1. 015,84 GDA), luego estabiliza el
crecimiento en la etapa III, alcanzando su mayor desarrollo (1.015,85 a 2.262,85 GDA) y
empieza la senescencia y disminuye un poco su MS en la etapa IV (desde 2.262,86 GDA).
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 2. MS frente a GDA en maíz.
En relación al IAF, se nota el mismo comportamiento en la s dos metodologías (DDE y
GDA) (Figuras 3 y 4), ya que ambos presentaron mejor ajuste en el modelo polinomial
cuadrático, con R 2 = 0,85 y 0,88, y RMSE= 0,88 m 2 planta m -2 suelo y 0,78 m 2 planta m -2
suelo, respectivamente.
Figura 3. IAF frente a DDE en maíz.
Eso indica que el IAF aumenta de acuerdo con el desarrollo de la planta de ma íz,
alcanzando su máximo valor en el final de la etapa II, manteniendo los valores similares
hasta el final de la etapa III, cuando empieza a decaer, debido a la senescencia del cultivo.
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 4. IAF frente a GDA en maíz.
Autores como Zegada-Lizarazu, Zatta, & Monti (2012), encontraron valores de IAF en
maíz semejantes a los encontrados en este estudio, ya que el valor de IAF estuvo cerca de
6 m 2 planta m -2 suelo, en la etapa III del ciclo del maíz, reduciendo su valor al final de esta
etapa, coincidiendo con el inicio de la senescencia del maíz. Lo mismo ocurrió en el trabajo
de Quanqi, Yuhai, Xunbo, Songlie, & Changch eng (2012), que obtuvo un comportamiento
del IAF en el ciclo del maíz muy similar al de este estudio, obteniendo valores cercanos a lo s
6 m 2 planta m -2 suelo en la etapa III, y luego disminuyendo los valores en la fase final del
ciclo del maíz.
La MS frente a altura de plantas (Figura 5) pr esentó mejor ajuste en el modelo de
Gompertz, con valores de R 2 = 0,87 y RMSE= 434 g m -2 . A partir del modelo se nota que, en
el cultivo del maíz, a medida en que aumenta la altura de las plantas, el cultivo aumenta su
producción de MS. Normalmente, las plantas más altas pr oducen más MS, debido a que sus
tallos almacenan sus reservas. Otra razón es que plantas más altas interceptan más
radiación solar, posibilitando así un mejor desarrollo de la mazorca.
97
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 5. MS frente a Altura de plantas de maíz.
Schittenhelm & Schroetter (2014), comparando la MS de plantas de maíz con su
altura, encontraron que las plantas con altura media de 280 cm tenía n una producción de
MS de 1.910 g m -2 , en cuanto que en este estu dio, las plantas con altura media de 280 cm
tuvieron una producción de MS de 3.279,37 g m -2 .
En relación a la a ltura de plantas frente a DDE (Figura 6), se observa que la altura de
las plantas tiene un aumento muy lento en la etapa I, aumenta exponencialmente en la
etapa II, alcanza su máximo en la etapa III, y se mantiene constante hasta el fin del ciclo. El
modelo que mejor se ajustó a ese parámetro fue el logístico, con R 2 = 0,97 y RMSE=
17,01cm.
Figura 6. Altura de plantas frente a DDE en maíz.
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Autores como Liu, Chen, Liu, Wen, & Liao (2016), obtuvieron valores de altura de
planta muy similares a los de este estudio durante todo su ciclo, con alturas medias en la
etapa III cerca de los 250 cm.
4 – Conclusiones y recomendaciones
Con los valores de los GDA calculados, fue posible definir la duración de cada etapa
del desarrollo fisiológico del maíz, lo que permite hacer una planificación del ciclo del cultivo,
en lo que corresponde a la aplicación de agua, fertilizantes y operaciones culturales en el
cultivo de maíz.
La MS y el IAF presentan comportamientos distintos en el cultivo del maíz, ya qu e el
cultivo sólo alcanza su máxima MS al final de la etapa III, en cuanto el IAF máximo se da en
el final de la etapa II y se mantiene hasta el fin de la etapa III. En relación al final del ciclo, la
MS decrece muy poco en relación a su máximo valor alcanzado, en cuanto que el IAF se
reduce mucho en la última etapa.
5 – Agradecimientos
Agradezco al Proyecto IBrasil – Erasmus Mundus por financiar mis estudios de
doctorado en la Universidad de Castilla-La Mancha.
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100
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-13
COMPARACIÓN DE MODELOS MENSUALES Y ANUALES PARA
ESTIMAR EL COEFICIENTE DE H ARGREAVES EN LA COMUNIDAD
VALENCIANA
Martí, P. 1 (P), Zarzo, M. 2 , Royuela, Á. 3 ,Turégano, J.V. 4
1 PDI, Universitat de les Illes Balears, De partament de Biologia, Àrea d’Enginyeria
Agroforestal (UIB). Ctra de Valldemossa km 7.5 07122 Palma, [email protected]
2 PDI, Departament d’Estadistica i Investigació Operativa, Universitat Politècnica de Valencia
(UPV). Camí de Vera s/n 46022 València, [email protected]
3 PDI, Universitat Politècnica de València (UPV), Centre Valencià d’Estudis sobre el Reg
(CVER). Camí de Vera s/n 46022 València, [email protected]
4 PDI, Universitat Politècnica de València (UPV), Departament d’Enginyeria Rural i
Agroalimentària, Camí de Vera s/n 46022 València, [email protected]
Resumen
El modelo de Hargreaves (HG) para estimar evapotranspiración de referencia (ET o )
es una alternativa interesante a la ecuación de Penman Monteith (PM), propues ta como
método estándar por la FAO, pero que no es aplicable en muchas situaciones porque
requiere muchas variables climáticas que no suelen estar disponibles o cuyos valores
medidos no son fiables. Para la aplicación de esta ecuació n se recomienda una calibración
local preliminar del llamado coeficiente de Hargreaves (AHC). Sin embargo, la obtención de
valores concretos de AHC tiene un uso limitado, dado que se requieren valores locales de
PM, que se aplicará realmente para determinar la ET o de l a estación. Asimismo los valores
de AHC no pueden extrapolarse. Por ello es preciso proponer y estudiar modelos para
estimar el AHC, dado que en las condiciones en las que la ecuación de HG pretende ser út il
no habrá posibilidad de calibración previa mediante valores de PM.
Este estudio analiza si está n justificadas las parametrizaciones mensuales o
estacionales del AHC. Para ello se compararon tres escalas temporales en el desarrollo de
los modelos de AHC: la anual, la mensual y la estacional. Los resultados sugieren que el
desarrollo de modelos mensuales podría reducir el error relativo alrededor del 2% para AHC
diarios y alrededor de 1% para AHC medios mensuales, es decir, un único modelo anual de
AHC podría ser insuficiente para recoger toda la variabilidad anual de AHC. Por ello, la
aplicación de modelos mensuales (o estacionales) podría estar justifica do para una correcta
estimación de los AHC. Asimismo, los resultados muestran que la estimación mensual del
AHC fue más ajustada de ma yo a septiembre que de octubre a abril, y, particularmente, que
de noviembre a enero.
1- Introducción
La estimación precisa de la evapotranspiración (ET) puede contribuir a mejorar el
diseño y gestión de instalaciones de riego. La ET es un parámetro crucial del ciclo
hidrológico en agricultura, particula rmente en sistemas de regadío. Jensen (1968) introdujo
la metodología ampliamente extendida de estimar la ET como el producto de la
evapotranspiración de referencia (ET o ), i.e. la ET de una superficie de referencia, y un
coeficiente de cultivo, r epresentativo de prácticas culturales, tipo de cultivo y desarrollo de l
mismo.
101
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
La ecuación de Penman-Monteith (FAO56 PM), (Allen et al. 1998), es el método de
referencia propuesto por la FAO para determinar la ET o y validar otras ecuaciones, pero en
muchas situaciones no es ap licable porque requiere muchas variables climáticas
(temperatura, humedad relativa, radiación solar y velocidad del viento) que no suelen estar
disponibles o cuya medida puede no ser fiable. Este hecho ha dado lugar al desarrollo de
ecuaciones más sencillas que r equieren menos variables climáticas de entrada. La
estimación de la ET o con métodos empíricos se hace necesaria a escala local para l a
gestión de recursos hídricos y del r iego en particular, debid o a que no es posible obtener
valores experimentales de ET o o aplicar otros modelos más complejos.
Sin embargo, la validez de muchos de estos modelos e mpíricos depende de los
rangos climáticos para los que fueron calibrados. Por otra parte, la aplicación de la ecuación
FAO56 PM adoptando valores estimados de los inputs en lugar de valores medidos puede
acarrear también errores. El estudio de modelos térmicos de ET o está justificado por
diversas razones. En primer lugar, la temperatura y la radiación solar explican al menos el
80% de la variabilidad de la ET o (Sa mani 2000). En segundo lugar, d iversos estudios indican
que el rango térmico diario puede relacionarse con la humedad relativa y la nubo sidad (Di
Stefano and Ferro 1997). En tercer lugar, la advección depende de la interacción entre
temperatura, humedad relativa, presión de vapor y velocidad del viento, y estas variables
pueden relacionarse con el rango térmico (Vanderlinden et al. 2004). Finalmente, la
temperatura constituye la variable más amplia mente disponible en las estaciones climáticas
de entre las que se necesitan para el cálculo de la ET o (Mendicino and Senatore 2013).
La ecuación de Hargreaves, HG, (Hargreaves y Samani 1985) sólo requiere datos
medidos de temperatura media del aire y rango térmico, al margen de valores calculados de
radiación extraterrestre. Jensen et al. (1997) recomendó la ecuación de HG como una de las
más simples y exactas de entre las ecuaciones empíricas para estimar ET o . Según Allen et
al. (1998), la ecuación de HG proporciona estimaciones razonables de ET o con va lidez
global. A pesar de que se han constatado aplicaciones de HG a escala diaria con bajos
errores (Di Stefano and Ferro 1997), Hargreaves y Allen (2003) sugirieron que las
estimaciones más precisas serían de esperar a partir de periodos de cinco días o
superiores, debido a que las estim aciones diarias están sujetas a un a mayor variabilidad,
causada por el movimiento de frentes, la fluctuación de la velocidad del viento y la
nubosidad. Sin embargo, numerosas aplicaciones agrícola s e hidrológicas requieren datos
diarios de ET o .
Según Maestre-Valero et al. (2013), la valide z de la ecuación original de HG se ve
fuertemente influenciada por las condiciones climáticas locales bajo las que se calibró.
Según Samani (2000), la ecuación de HG no debería extrapolarse sin ser previamente
calibrada a escala local. Esta calibración puede llevarse a cabo usand o valores
experimentales de ET o (e.g. Jensen et al. 1997; López Urrea et al. 2006) o, como es má s
habitual en la práctica , mediante valores calculados de la ecua ción FAO56 PM (e.g.
Vanderlinden et al. 200 4; Gavilán et al. 2006; Mendicino y Senatore 2013). El proceso de
calibración da lugar a valores ajustados del co eficiente de Hargreaves (AHC).
Sin embargo, las ecuaciones calibradas de HG tienen sólo validez local y no pueden
ser extrapoladas a otros lugares donde no existen valores de referencia de ET o para efectuar
una calibración local. De hecho, en las estacio nes donde se puede calibrar la ecuación de
HG porque hay variables suficientes para calcular los valores de referencia requeridos de
ET o FAO56 PM, se utilizaría directamente ésta última como método para calcular la ET o ,
dejando relegado el método de HG para casos de fallo del sistema de medida. Por ello,
además de la calibración local de los AHCs, diferentes aut ores han sugerido la ca libración
paramétrica de AHC, es decir, la modelización de AHC a partir de diferentes inputs, como
rango térmico (Samani 2000; Mendicino y Senatore 2013; Maestre-Valero et al. 2013), el
cociente temperatura media-rango térmico ( T media / Δ T) (Vanderlinden et al. 2004; Lee 2010;
102
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Thepadia y Martínez 2012; Mendicino y Senatore 2013; Maestre-Valero et al. 2013; Martí et
al. 2015), velocidad del viento (Jensen et al. 1997; Martínez-Cob y Tejero-Just e 2004),
humedad relativa (Hargreaves y Allen 2003), precipitación (Droogers y Allen 2002), y altitud
(Ravazzani et al. 2012). Shahidian e t al. (20 13) llevaron a cabo un análisis en profun didad de
los siete parámetros más prometedores para efectuar la calibración de HG testando
diferentes modelos bajo condiciones climáticas uniformes y no uniformes. Como co nclusión,
sugirieron que la velocidad del viento aparecía como el parámetro más importante para
mejorar las estimaciones de HG. Sin embargo, los valores de velocida d del viento no suelen
estar disponibles en los casos en los que la ecuación de HG puede ser út il.
Hasta hoy los estudios sobre modelización del AHC han propue sto
fundamentalmente modelos que calculan un único valor de AHC por estación, excepto en
algún caso donde se han propuesto modelos mensuales (e.g. Maestre-Valero et al. 2013).
Sin embargo, no se han encontrado análisis comparativos entre ambos procedimientos. El
trabajo actual pretende evaluar si la obtención de modelos mensuales de AHC podría estar
justificada frente a la metodología de obtener un único AHC por estación. Para ello se
compararán modelos mensuales y anuales de AHC en 30 estaciones de la Comunidad
Valenciana.
2- Métodos
2.1. Datos considerados
En este estudio se han utilizado datos diarios d e temperatura máxima ( T max ), mínima
( T min ) y media ( T m ) del aire, humedad relativa (HR), radiación solar ( R s ) y velocidad del viento
a 2 m de altura ( u 2 ) obtenidos en 30 estacion es de la Comunidad Valenciana durante el
periodo 2000-2007. Los datos fueron suministrados por el S ervicio de Tecnología del Riego
del Instituto Valenciano de Investigaciones Agrarias ( http://estaciones.ivia.es ). Para obtener
más información sobre las estaciones y las condiciones climáticas del área de estudio puede
consultarse Martí y Zarzo (2012).
2.2. Métodos para estimar ET o
2.2.1. Ecuación FAO56 Penman Monteith
Debido a la ausencia de lisímetro u otros instru mentos para medir experimentalmente
la ET, se aplicó la ecuación FAO56-PM para validar las estimaciones y para calibrar la
ecuación de HG. Esta práctica es muy habitual en ausencia de datos experimentales y está
recomendada por la FAO (Allen et al. 1998). Así, la E T o de calculó en mm/día con la
expresión
) 34 . 0 1 (
) (
273
900
) ( 408 . 0
2
2
u
e e u
T
G R
ET
a s n
PM
o
, (1)
donde R n es la radiació n neta en la superficie del cult ivo (MJ/m 2 /día); G es la den sidad de
flujo de calor del suelo (M J/m 2 /día); T es la temperatura diaria media del aire a 2 m d e altura
(ºC); γ es la constante psicrométrica (kPa/ºC); Δ es la pendiente de la curva de presión de
vapor (kPa/ºC); e s es la presión de saturación de vapor (kPa); e a es la presión de vapor real
(kPa); y u 2 es la velocidad del viento a 2 m de altura (m/s). Todos los parámetros se
calcularon según las ec uaciones propuestas por Allen et al. (1998). G se supuso 0 para
cálculos diarios, mientras que para cálculos mensuales se a plició la expresión
) ( 07 . 0
1 1
i mes i mes i me s
T T G
(2)
103
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
donde G mes i es el flujo de calor del suelo en el mes i , T mes i+ 1 es la temperatura media en el
mes i +1, mientras que T mes i -1 es la temperatura media en el mes i -1.
Figura 1 . Localización de las estacio nes estudiadas (Martí et al. 2015). ‘c’ indica
estación costera, ‘i’ indica estación interior
2.2.2. Ecuación de Hargreaves
La ecuación de HG para estimar evapotranspiración de referencia (ET o HG , mm/día) e s
según Hargreaves y Samani (1985)
T T R AHC ET
a
HG
o
) 8 . 17 (
(3)
donde R a es el equivalente en mm de agua de la radiación extraterrestre (mm/día); ∆ T es el
rango térmico diario (ºC); T es la temperatura media diaria (ºC), AHC es el coeficiente
ajustado de Hargreaves, igual a 0.0023 en la ecu ación original.
La evolución histórica de la e cuación de HG puede encontrarse en Hargreaves y
Allen (2003), donde se detalla la evolución de los valores de AHC. Vanderlinden et al. (2004)
sugiere que AHC parece aumentar en áreas costeras, donde ∆ T disminuye debido al efecto
del mar, y parece disminuir en zon as montañosas, donde el movimiento de las masas de
aire eleva el rango térmico. Vanderlinden et al. (2004) propusieron la siguiente expresión
para estimar AHC basándose en el análisis de 16 estaciones en Andalucía durante un
periodo de 38 años
104
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Thepadia, M. & Martínez, C.J. (2012). Regional calibration of solar radiation and reference
evapotranspiration estimates with minimal data in Florida. J. Irrig. Drain. Eng.,
138(2),111-119.
Vanderlinden, K., Giráldez, J. V., and Van Meirvenne, M. (2004). Assessing reference
evapotranspiration by the Hargreaves method in Southern Spain. J. Irrig. Drain. Eng.,
130(3), 184–191.
111
XXXIV C ongreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-14
GESTIÓN ECONÓMICAM ENTE OPTIMIZADA DEL AGUA DE RIEGO
EN UNA EXPLOTACIÓN AGRÍCO LA MEDIANTE EL MODELO
“MOPECO”
Martínez, A.(1)(P), Martínez-Romero, A.(2), López-Mata, E.(2), Tarjuelo, J.M.(2), Pardo, J.J.
(1), Domínguez, A.(2)
1 Ingeniero Agrónomo, Doctorando, Universidad de Castilla-La Mancha.
[email protected]
2 Investigador, Centro Regional de Estudios del Agua (CREA), Universidad de Castilla-La
Mancha, Ctra. de Las Peñas, km 3.2 , 02071 A lbacete (Spain), [email protected] ;
[email protected] ; [email protected] ; [email protected] ;
[email protected]
1- Introducción y Objetivos
Es un hecho que los recursos hídricos para la agricultura e n Castilla-La Mancha son
escasos y el coste de utilización de éstos cada vez más elevado, por lo que los márgenes
brutos obtenidos por los agricultores están llegando a los límites de la via bilidad económica.
Desde hace varios años se viene desarrollando en el CREA el modelo MOPE CO
(modelo de optimización económica del agua de riego) (Ortega et al., 20 04), cuya finalidad
es maximizar el margen bruto de beneficio de las explotaciones de regadío mediante una
mayor eficiencia en el uso del agua de riego. Para una superficie regable y una cantidad de
agua de riego disponible limitada, este modelo determina la superficie y la cantidad de agua
de riego a aplicar a cada cultivo, estableciendo estrategias de riego deficitario optimizado
por etapas (ORDI) (Domínguez et al., 2012) que maximizan la eficiencia en el us o del agua
de riego en términos de kilogramo de cosecha por mm de agua aplicada.
En explotaciones que disponen de una cantidad limitada d e agua de riego, parte de
la explotación puede quedar sin cultivar (salvo con cultivos de secano) si se introducen en la
rotación cultivos de altas nece sidades, por lo que la a plicación de técnicas de riego
deficitario permitiría incrementar el porcentaje de superficie regable cultiva da de la
explotación, pudiendo incrementar el margen bruto total obte nido.
El objetivo de este trabajo es aplicar MOPECO en una explotación de regadío real, y
comparar los resultados económicos obtenidos con el manejo tradicional del riego de la
misma, es decir, aplicando a los cultivos la cantidad de agua suficiente para cubrir sus
necesidades, para una distribución de tres cultivos: cebada, cebolla y maíz.
2- Materiales y métodos
El trabajo de campo se ha realizado en una explotación de regadío ubicada en la
provincia de Albacete. L os cultivos a introducir en la distrib ución que se pretende optimizar
son: maíz C700, cebolla grano y cebada.
En todos los cultivos se han realizado dos tipos diferentes de estrategias de riego
(No deficitario y ORDI) con cuatro repeticion es durante la campaña 2015. En el No
deficitario se ha tratado de cubrir el 100% de las necesidades hídricas de los cultivos,
112
XXXIV C ongreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
calculadas según la metodología FAO (Allen et al., 1998) y en el se gundo tratamiento el
modelo MOPECO ha determinado el nivel de déficit global y por etap a a aplicar a cada
cultivo, así como el calendario de riegos deficitarios, basado en la metodología ORDI, capaz
de lograr los objetivos de déficit. La metodología ORDI (optimized regulated deficit irrigation)
determina los niveles de déficit óptimos a aplicar (rela ción ETa/ETm) en cada etapa de
desarrollo de los cultivos herbáce os en función del nivel de déficit global que se dese e
alcanzar. Para el control efectivo del contenido de humedad del suelo, se han utilizado
sensores de tipo tensiómetro (Watermark) y vo lumétrico (Enviroscan), cuyas lecturas se han
comparado con las estimadas por el modelo MOPECO. Los datos climáticos u tilizados
pertenecen a la estación “El Sanchón” (Casas de Fernando Alonso, Cuenca), situada
próxima a la explotación y perteneciente a la red de estaciones SIAR.
Una vez obtenidos los valores de cosecha de los cultivos para ambos tratamientos,
se han calculado y comparado los márgenes brutos reales obtenidos con las dos estrategias
para un escenario económico (Tabla 1). Así, se ha considerado una explotación de 100 ha
regables con una dotación de 5.000 m 3 /ha. Con el fin de lograr una distribución de cultivos lo
más realista posible en términos de cumplimiento de la nor mativa establecida por la PAC,
así como los condicionantes agron ómicos que recomiendan realizar una adecuad a rotación
de cultivos, se ha establecido que la superficie mínima que se debe dedicar a cad a cultivo
es de 20 ha.
Tabla 1 . Precios de venta, costes de cultivo y coste del agua de riego.
Coste del agua (€/m
3
): 0,12 €
Precio venta cosecha (€/ K g) Paja (€/Kg) Coste cultivo (€/ha
Cebada 0,16 0,04 580,20
Cebolla 0,11 2.924,90
Maíz 0,17 0,02 1.751,00
3- Resultados y discusión.
Mopeco determinó como niveles globales de déficit: 70% de la ETm para cebada, y
90% de la ETm para cebolla y maíz. Los niveles de déficit (entendidos como relaciones
ETa/ETm) a aplicar en cada una de las etapas de desarrollo de estos tres cultivos según
ORDI aparecen recogidos en la Tabla 2. Bajo condiciones reales de cu ltivo, en ocasiones no
es posible alcanzar las relaciones ETa/ETm objetivo como consecuencia de la distribución
de las lluvias y los condicionantes que afectan al manejo de los sistemas de riego (T abla 2).
Tabla 2 . Relaciones ETa/ETm objetivo por etapas y reales alcanzadas.
TRATAMIENTOS SIN DÉFICIT
Cebada Cebolla Maíz
Etapas
fenológicas ETa/ETm
real ETa/ETm
objetivo ETa/ETm
real ETa/ETm
objetivo ETa/ETm
real ETa/ETm
objetivo
Establecimiento 1,00 1,00 0,99 1,00 1,00 1,00
Desarroll o
vegetativo 1,00 1,00 0,95 1,00 1,00 1,00
Floración 0,97 1,00 --- --- 0,99 1,00
Desarrollo de l
grano
/bulbificación 0,95 1,00 0,95 1,00 1,00 1,00
Maduración 0,96 1,00 0,94 1,00 0,99 1,00
113
XXXIV C ongreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Total 0,97 1,00 0,96 1,00 1,00 1,00
TRATAMIENTOS ORDI
Cebada Cebolla Maíz
Etapas
fenológicas ETa/Etm
real ETa/Etm
objetivo ETa/Etm
real ETa/Etm
objetivo ETa/Etm
real ETa/Etm
objetivo
Establecimiento 1,00 0,80 0,96 0,88 1,00 0,80
Desarroll o
vegetativo 0,75 0,55 0,89 0,92 0,67 0,70
Floración 0,74 0,80 --- --- 0,98 1,00
Desarrollo de l
grano /bulbifica ción 0,54 0,79 0,95 1,00 1,00 0,99
Maduración 0,55 0,54 0,68 0,65 0,85 0,94
Total 0,70 0,70 0,90 0,90 0,92 0,90
Las figuras 1 y 2 muestran, a modo de ejemplo para el maíz, la evolución del
contenido de humedad del suelo teórico según el modelo y la distribución de los riegos. En
el caso de los tratamientos no d eficitarios (Fig. 1) el objetivo fue que el contenido de
humedad del suelo (línea negra), se mantuviera por encima del nivel de agotamiento
disponible (línea gris), con el fin de que el cultivo no entrara en estrés. La Figura 2, muestra
como durante las etapas de desarrollo vegetativo y maduración, el contenido de humedad
del suelo estuvo por debajo del niv el de agotamiento disponible hasta alcanzar la relación
ETa/ETm objetivo de estas etapas (línea negra rayada) (Tabla 2). Las líneas verticales
indican el momento en el que se produce el cam bio de etapa.
Figura 1. Evolución del agua en el suelo en Maíz Sin Déficit.
0
3
6
9
12
15
18
21
24
27
30
33
36
39
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
20-abr.
25-abr.
30-abr.
5-may.
10-may.
15-may.
20-may.
25-may.
30-may.
4-jun.
9-jun.
14-jun.
19-jun.
24-jun.
29-jun.
4-jul.
9-jul.
14-jul.
19-jul.
24-jul.
29-jul.
3-ago.
8-ago.
13-ago.
18-ago.
23-ago.
28-ago.
2-sep.
7-sep.
12-sep.
17-sep.
22-sep.
27-sep.
2-oct.
7-oct.
12-oct.
Net water (mm)
Parts pe r unit
Day of year
Daily progr ession
AW 1-p
Accumulated ETa/ E Tm per stage Da ily ETa/ETm
Pe (mm) Net ir rigation (m m)
114
XXXIV C ongreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 2 . Evolución del agua en el suelo en Maíz ORDI.
Las figuras 3 y 4 muestran la evolución del contenido de humedad del suelo
registrado por los senso res volumétricos a 3 profundidades para el caso del maíz.
Figura 3 . Lectura sonda Enviroscan en Maíz Sin Déficit.
0
3
6
9
12
15
18
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24
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0,0
0,1
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0,3
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0,5
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20-abr.
25-abr.
30-abr.
5-may.
10-may.
15-may.
20-may.
25-may.
30-may.
4-jun.
9-jun.
14-jun.
19-jun.
24-jun.
29-jun.
4-jul.
9-jul.
14-jul.
19-jul.
24-jul.
29-jul.
3-ago.
8-ago.
13-ago.
18-ago.
23-ago.
28-ago.
2-sep.
7-sep.
12-sep.
17-sep.
22-sep.
27-sep.
2-oct.
7-oct.
12-oct.
Net water (mm)
Parts pe r unit
Day of year
Daily pr ogre ssion
AW 1-p
Accumulated ETa/ ETm per stage Daily ETa/ETm
Pe (mm) Net irrigation (mm )
0
5
10
15
20
25
30
0
5
10
15
20
25
30
35
40
11/05/ 2014 21/05/ 2014 31/05/201 4 10/06/2014 20/06/ 2014 30/06/201 4 10/07/2014 20/0 7/2014 30/0 7/2014 09/08/201 4 19/08/2014
R+P (mm)
H volumétrica (m3 m ‐ 3)
T ubo
10 cm 20 cm 30 cm 40 cm R+P
115
XXXIV C ongreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 4 . Lecturas sonda Enviroscan en Maíz ORDI.
El modelo MOPECO asignó menores restricciones de agua a los cultivos más
rentables como el maíz o la cebolla, es decir, propuso un menor déficit (máximo 10%). En
consecuencia se encontraron menores diferencias de rendimiento neto entre los
tratamientos sin restricciones (metodología FAO) y los tratamientos ORDI en esto s cultivos
(cebolla y maíz) que entre los dos tratamientos de la cebada (Tabla 3). La princip al
diferencia entre las estrategias es que los tratamientos deficitarios o btuvieron una mayor
eficiencia en el uso del agua tanto en términos de rendimiento (EUAY) como en el de
margen bruto obtenido (EUAMB) por unidad de volumen de agua de riego aplicada.
Tabla 3 . Rendimientos y eficiencias en el uso del agua.
Rendimiento (kg/ha)
A
gua de riego (m
3
/
ha) EUA Y (kg/m
3
) EUAMB (
€
/m
3
)
Cultivo ORDI
No
déficit Diferencia
(%) ORDI
No
déficit Diferencia
(%) ORDI
No
déficit ORDI No
déficit
Ceba da 74 79 9441 26,2 2184 32 20 47,4 3,42 2,93 0,30 0,29
Cebolla 91583 95646 4,4 7382 79 81 8,1 12,41 11,98 0,85 0,83
Maíz 14852 17360 16,9 4716 5572 18,2 3,15 3,12 0,17 0,16
La mejora en la eficiencia en el uso del agua permite conseguir una distribución d e
cultivos que mejora la rentabilidad global de la explotación, en este caso hasta un 11,4%
(Tabla 4). Como era d e esperar, el optimizador dedica a los cultivos menos rentables la
superficie mínima establecida como restricci ón. El agua ah orrada con el maíz y la cebada
permiten incrementar la superficie de cebolla (también por aplicar a ésta una menor cantidad
de agua de riego), pasando de 33,9 ha a 41,8 ha, siendo esta la principa l causa de la mejora
en la rentabilidad de la explotación.
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11/05 /2014 31/ 05/2014 20/ 06/2014 10/ 07/2014 3 0/07/20 14 19/08/20 14 08/09/2 014 28/09 /2014 18/ 10/2014
R+P (mm)
H volumétrica (m3 m ‐ 3)
T ubo
10 cm 20 cm 30 cm
116
XXXIV C ongreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Tabla 4. Comparativa económica entre tr atamiento sin déficit y ORDI.
Escenario A (Riego sin déficit) Escenario B (Tratamiento ORDI) Comparativ a
Margen Bruto
Sup. Mínima por cultivo : 20 ha. Sup. Mínima por cultivo : 20 ha.
Sup. Total : 100 ha. Sup. Total : 100 ha.
Cultivo Superficie
(ha) Beneficio
(€) Cultivo Superficie(ha) Beneficio
(€) Beneficio (€/% )
Cebada 20,0 18.432 Cebada 20,0 13.070 -5.362
Cebolla 33,9 225.070 Cebolla 41,8 261.692 +36.622
Maíz 20,0 17.575 Maíz 20,0 16.053 -1.522
Total 73,9 261.077 Total 81,8 290.815 +29.737
4- Conclusiones y recomendaciones.
La combinación de técnicas de riego deficita rio optimizado con una adecuad a
distribución de cultivos, permitiría incrementar el beneficio de las explotaciones para una
misma dotación de riego y superficie regable.
Por lo tanto, para una cantidad anual limitada de agua de riego y de superficie
cultivable, reducir la aplicación de a gua en los cultivos con menor margen bruto para dotar
de una mayor superficie y una mayor disponibilidad de agua a los cultivos con mayor
margen bruto, hace posible incrementar la rentabilidad económica de las explotacio nes de
regadío y realizar un uso más eficiente y sostenible de los recursos disponibles, reduciendo
adicionalmente la huella hídrica de los productos agrícola s.
5- Bibliografía.
Allen R.G., Pereira L.S., Raes D., Smith M., 1998. Crop Evapotranspiration: Guide- lines for
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MOPECO: an economic optimization model for irrigati on water management.
Irrigation Science 23(2), 61-75.
117
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-15
DISTRIBUCIÓN OPTIMIZADA DE VOLÚMENES LIMITADOS DE
AGUA DE RIEGO Y SU EFECTO SOBRE EL RENDIMIENTO Y LA
CALIDAD DE LA CE BADA CERVECERA
Pardo, J.J. 1 (P), Léllis, B .C. 2 , Martínez-Ro mero, A. 3 , Tarjuelo, J.M. 4 , Domínguez, A. 5
1 Ingeniero Agrónomo, Investigador; Centro Regional de Estudios del Agua (CREA), UCLM,
Ctra. de Las Peñas km. 3.2, 02071 Albacete; josejesus. [email protected]
2 Ingeniero Agrónomo, Investigador; Centro Regional de Estudios del Agua (CREA), UCLM,
Ctra. de Las Peñas km. 3.2, 02071 Albacete; [email protected]
3 Dr. Ingeniero Agrónomo, Profesor Asociado; E IIAB, Departamento de Mecánica Aplicada e
Ingeniera de Proyectos, UCLM; [email protected]
3 Dr. Ingeniero Agrónomo, Catedrático de Universidad; Departamento de Producción Vegetal
y Tecnología Agraria, UCLM; [email protected]
5 Dr. Ingeniero Agrónomo, Profesor Contratado Doctor; Departamento de Producción Vegetal
y Tecnología Agraria, UCLM; [email protected]
Resumen
En Castilla-La Mancha (C-LM), la cebada es un cultivo con bajas necesidades de agua de
riego (lámina neta, In=2.500 m 3 ha -1 ) y con una gran diferencia de rendimiento entre secano y
regadío. Sin embargo, por la escasez de recursos hídricos, las dotaciones limitadas de
agua, y el alto coste de la energía, los agricultores se están planteando aplicar riego
deficitario a este cultivo. El objetivo de este trabajo es deter minar, para las condiciones de
C-LM, las estrategias de riego deficitario contr olado que, con volúmenes limitados de agua
de riego, maximizan el rendimiento de la cebada cervecera sin que la calidad del producto
se vea afectada. Se han desarrollado ensayos de campo considerado 5 volúmenes de agua
disponible (Ilimitada, 1 I n, 0.9 In, 0.8 In, y 0.7 In), optimizando los ca lendarios de riegos
combinando las metodologías “año meteorológico típico” (Tipical Meteorological Ye ar,TMY)
y “riego deficitario optimizado por etapas” (Optimized Regulated Deficit Irrigation, ORDI) con
el modelo MOPECO. Se ha conseguido una buena distribución del agua disponible a lo
largo de la campaña, sin alcanzar un estrés severo global en ninguna de las etapas de
desarrollo, logrando un alto rendimiento sin decremento de la calidad, pese a desconocer las
condiciones climáticas en las que se iba a desarrollar el cultivo. Los rendimientos obtenidos
fueron similares a los estimados al inicio de la campaña y los parámetros de calidad
medidos, excelentes en todos los tratamientos.
1- Introducción, objetivos
Castilla-La Mancha (C-LM) es el segundo productor de cebada en España con un a
producción de 2.784.281 Tm (28% nacional). E n dicha comunidad se cultivan 857.267 ha,
de las que 97.383 ha son en re gadío (MAGRAMA, 2016). Pese a ser una región con
escasez de recursos hídricos, la gran diferencia de rendimiento entre secano y regadío
(hasta 3 veces mayor) junto con las bajas necesidades de agua riego de este cultivo (unos
2.500 m 3 ha -1 ), justifican la implantación de este cultivo en regadí o. Sin embargo, el
incremento de los costes de producción, especialmente de la energía eléctrica necesaria
para el bombeo del agua subterránea y el funcionamiento de los sistemas de rieg o
presurizados (Moreno et al., 2010), así como el tener d otaciones limitadas de agua por
118
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
campaña de riego, está ocasionando que los agricultores se planteen la posibilidad de
aplicar riego deficitario a este cultivo.
Si el grano de la cebada alcanza unos determinados índices de calidad, como ciertos
calibres y especialmente determinado contenido en proteína, éste pued e ser empleado en la
fabricación de malta para cerveza. La empresa Intermalta España, situada en Albacete, que
se dedica al malteado de cebada para la elaboración de cerveza, fija el contenido de
proteína del grano en torno al 9-12.5% siendo el óptimo 11.5-12%.
El objetivo principal de este trabajo es determinar, para las condiciones de C-LM, las
estrategias de riego deficitario controlado que, con volúmenes limitados de agua de riego,
maximizan el rendimiento de la cebada cervecera sin que la calidad del producto se vea
afectada. Para ello se han combinado las metodologías del “año meteorológico típico”
(Tipical Meteorological Year, TMY) (Domínguez et al., 2013), que dete rmina las
características típicas ambientales de una zona, y del “riego deficit ario optimizado por
etapas” (Optimized Regulated Deficit Irrigation, ORDI) (Domínguez et al., 2012), que
determina mediante optimizaciones sucesivas a lo largo de la campaña la distribución de
una cantidad limitada de agua en cada una de las fases de desarrollo del cultivo en función
de las condiciones ambientales previstas por el TMY y la disponibilidad de agua de riego.
Ambas metodologías se han implementado en el modelo MOPECO y se han validado con
ensayos de campo durante la campaña 2015.
2- Materiales y métodos
Durante la campaña 2015 se realizaron ensayos de campo en los que se analizó el efecto
de 5 tratamientos de riego sobre el rendimiento y los parámetros de calidad de la cosecha.
Los tratamientos planteados fueron: uno sin déficit, y los otros cuatro con distintos
volúmenes máximos de agua de riego disponible, correspondientes al 100 (T100), 90 (T90),
80 (T80), y 70% (T70) de las necesidades netas de riego en cebada para las co ndiciones
climáticas de un año meteorológico típico (TMY) intermedio (fijadas en 2500 m 3 /ha = T100).
Este valor se obtuvo tras la calibración de los datos requeridos por el modelo MOPECO para
la cebada en las condiciones de C-LM, aplicando la metodología TMY como se explicará
más adelante.
Los ensayos tuvieron lugar en la finca experimental del Centro Integrado de F ormación
Profesional situado en Aguas Nuevas (Albacet e), que consistieron en cuatro repeticiones de
cada tratamiento en parcelas de 2.5 x 18 m. distribuidas al azar (Figura 1), salvo en los
tratamientos sin déficit y T100, que tuvieron 3.
Figura 1 . Esquema del ensayo
El agua se aplicó mediante un sistem a de riego localizado por goteo de marco cuadrado (0.5
x 0.5 m de separación entre ramales y emisores) dotado de emisores autocompensantes
119
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
con un caudal nominal de 3.8 L/h. En cada sector de riego, que corresponde con un
tratamiento, se instaló un caudalímetro de pulsos de precisión para controlar el volumen de
agua aplicada en cada riego. Además se realizaron evaluaciones de la uniformidad de
aplicación de agua del sistema de r iego antes de la siembra y periódicamente a lo largo del
ciclo de cultiv o.
2.1- Calibración del modelo MOPECO. Esta blecimiento de las necesidades de riego
netas.
MOPECO utiliza la ecuación propuesta por Stew art et al. (1977) para estimar el rendimiento
del cultivo que relaciona la evapotranspiración real y la máxima (ET a /ET m ) en las diferentes
etapas de crecimiento. Doorenbos y Kassam (1979) consideran cuatro etapas de
crecimiento de acuerdo a la distinta sensibi lid ad de los cultivos a déficit hídrico (desarrollo
vegetativo, floración, formación de rendimiento y período de maduración). El factor de
respuesta del rendimiento del cultivo, Ky, expr esa lo sensible que es el cultivo al déficit
hídrico en cada etapa de crecimiento. Cuando ET a <ET m , la planta sufre estrés por déficit de
agua, lo que puede causar una pérdida en el rendimiento [rendimiento real (Y a ) <máximo
rendimiento (Y m )].
donde Y a e Y m , son el rendimiento real y máximo del cultivo (kg ha -1 ); k, es etapa de
crecimiento real; K yk , es el factor de respuesta del rendimiento por et apa de crecimiento
[desarrollo vegetativo (i), que incluye el establecimiento (Domínguez et al., 2012); (ii) la
floración, (iii) formación de rendimiento; y (iv) periodo de maduración]; ET a y ET m , indican
las evapotranspiraciones acumuladas real y máxima en cada etapa de crecimiento Ky (mm).
La ET m diaria se calcula multiplicando el Kc d iario por la evapotranspiración de referencia
(ET o ) diaria (Allen et al., 1998). ET a diaria requiere un balance diario del conten ido de agua
en el suelo para su estimación, el balance de agua en el suelo diario se calcula como la
diferencia entre las entradas (precip itaciones y riego) y salidas (ET a y percolación profunda)
(Domínguez et al., 2011).
Para la simulación de la cebada también se necesita la duración de las etapas de Kc y Ky en
grados día acumulados (GDD). MOPECO utiliza el método de doble triangulación, que
requiere dos parámetros para el cálculo GDD (Sevacherian et al., 1977): TL (temperatura
umbral mínima para el desarrollo) y TU (temperatura umb ral máxima a la que la tasa de
desarrollo comienza a disminuir). Para establecer los valores de TL y TU en el área de
estudio, se han analizado y comparado con los valores propuestos p or otros autores en
áreas similares (Canadá; Etiopia, Italia, Siria, EE.UU.). TL puede variar de 0 a 10ºC, y TU de
20 a 38ºC (Kirby et al., 1982; López-Bellido, 1991; Juskiw et al., 2001; Araya et al., 2010;
Abrha et al., 2012). Se seleccionó la combinación de valores con la menor desviación
estándar (SD) y menor coeficiente de variación (CV) en función de los datos de ca mpo.
Para determinar la duración de cada etapa Kc y Ky en términos de GDD, se utilizaron los
resultados de los ensayos de campo realizad os durante las campañas 2002, 2004, 2011,
2012 y 2013 en la finca experimental de Las Tiesas, perteneciente al Instituto Técnico
Agronómico Provincial de Albacete (ITAP) complementados con 28 seguimientos
fenológicos de cultivo de cebada lle vados a cabo por el Servicio Integral de Asesoramiento
al Regante (SIAR), perteneciente al CREA, durante los años 2002-2010 por toda C-LM. La
escala fenológica utilizada en ambos casos fue Biologische Bundesanstalt ,
Bundessortenamt y la Industria Química (BBCH) (Bleiholder et al., 2001) .
Una vez calibrado MOPECO y con la ayuda de la metodología TMY, se determinaron las
necesidades de agua de riego típicas del cultivo (lámina neta, In). En base a estas
necesidades, se plantearon los cuatro tratamientos de riego con volumen limitado de agua
citados anteriormente (100, 90, 80, y 70% de In). A partir de los datos climáticos ambientales
registrados por la estación agroclimática completa ubicada en el campo de ensayos, de los
registros de los sensores de humedad en el suelo, y de la combinación de MOPECO con las
120
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
La combinación de las metodologías ha permitido distribuir un volumen de agua limitado
para cada tratamiento sin alcanzar un estrés severo global en ninguna de las etapas de
desarrollo, logrando garantizar un alto rendimiento sin decremento de la calidad, pese a
desconocer la evolución climática de la campaña de riegos.
Debido a la distribución de las lluvias y los parámetros climáticos reales, en algunas etapas,
el déficit real ha sido dist into del objetivo previsto en un principio.
Los rendimientos reales han sido simila res a los simulados por el modelo para cada
tratamiento y a los esperados al inicio de la campaña. Se han encontrado diferencias
significativas entre todos los tratamientos salvo entre el T90 y T80.
El porcentaje de proteína ha estado en el rango óptimo establecido por Intermalta.
5- Bibliografía
Abrha, B., Delbecques, N., Raes, D., Tsegay, A., Todorovic, M., Heng, L., Vanutrecht, E.,
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XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
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128
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-16
EFECTO DE LA FRECUENCIA DE RIEGO SOBRE LA CALIDAD DEL
TOMATE EN LA REGIÓN COST ERA DEL NORDESTE BRASILEÑO
Morais, G.M. 2 (P), Rebouças Neto, M. O. 1 , Brasil, S. O. S 3 , Palau, C.V. 4 ,
Vasconcelos, D.V. 5
1 Profesor, IFPI - Campus Corrente, Correntes – PI, [email protected]
2 Doctoranda en Ingeniería Agrícola, UFC, Fortaleza – CE, [email protected]
3 Estudiante de grado en Ingeniería Agronómica, UFC, Fortaleza – CE,
[email protected]
4 PDI, Universitat Politècnica de València, Dpto. Ingeniería Rural, [email protected]
5 Doctora en Ingeniería Agrícola, Dpto. de Ingeniería Agrícola, UFC, Fortaleza – Ceará,
[email protected]
Resumen
El objetivo de este estudio fue evaluar la calidad de la fruta de los tomates para
diferentes frecuencias de riego en dos años de cultivo en la región costera del nordeste
brasileño. El experimento fue conducido durante el período de agosto a diciembre de 2011 y
2012 en el área experimental de la Estación Meteorológica de la Universidad Federal del
Ceará, situada en la ciudad Fortaleza, nordeste brasileño. El sistema de riego utilizado fue
localizado con goteros integrados de caudal nominal 4 L h -1 . El diseño experimental fue con
bloques al azar factorial de 6x4. Los tratamientos adoptados fueron: F2 (dosis de riego cada
dos días), F3 (dosis de r iego cada tres días), F4 (dosis de riego cada cu atro días), F5 (dosis
de riego cada cinco dí as), F6 (dosis de riego cada seis días) y F7 (dosis de r iego a cada
siete días). La dosis de riego diaria se estimó mediante un balance de agua entre
evapotranspiración del cultivo y precipitaciones efectivas en la zona de estudio. Esta dosis
aplicada será acumulativa en función de la frecuencia de riego de cada prueba experimental.
Al final del experimento, las variables analizadas fueron: la firmeza de la fruta (FF), los
sólidos solubles (SS), la acidez titulable (AT), el pH y la relación SS / AT. El manejo del riego
aplicado al cultivo del tomate ha demostrado ser beneficio so por sus efectos positivos en la
mejora de la calidad de los frutos para la industria de transformación. Los resultados que
comparan diferentes frecuencias de riego dieron información útil sobre la posibilidad de
mejorar su calidad nutricional. El intervalo de riego de 7 días proporcionó frutos de mejor
calidad para el procesamiento industrial, y un intervalo de riego menor proporcio nó frutos
con características óptimas para su consumo en fresco.
1- Introducción y objetivos
Pocas son las hortalizas que a nivel mundial presentan una demanda tan alta como
el tomate. Del grupo de las hortalizas, el tomate es la espe cie más importante, tanto desde
una perspectiva social como desde un punt o de vista económico, por el volumen de
producción y de creación de empleos.
Según los datos de FAOSTAT (Food and Agriculture Organization of the United
Nations), la producción mundial de tomates en 2013 fue de 163 millones de toneladas. Brasil
es uno de los mayores productores, ocupan do el octavo lugar seguido por España. La
producción brasileña fue de cerca de 4 millones de toneladas en una superficie de
129
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
60.000 hectáreas. Aproximadamente el 24% de la producción nacional se destina a la
industria de transformación y el resto para consumo en fresco.
La frecuencia de riego requerida por un cultivo en un clima específico depende del
agua que se puede almacenar en un determinado suelo después de un riego, de la
profundidad efectiva del sistema radicular, del porcentaje de superf icie cubierta y de la
precipitación de la zona. En las regiones semiáridas, en general, las plantas requieren más
agua por ciclo (Andrade y Borges Junior, 2008).
Dentro de las hortalizas, el tomate es uno de losmás exigentes en agua con un
consumo superior a la media. En el fruto maduro del tomate, el c ontenido en agua es
cercano al 93% e su constitución (Santana et al. , 2011). Las necesidades totales de agua a l
año, después de trasplantar el cultivo de tomate son de 400-600 mm, dependiendo del clima
(Silva et al., 2000). Según Oliveira et al. (2011) un exceso o deficit d e agua es uno de los
factores más limitantes para la obtención de altos rendimientos. La influencia de las
prácticas de riego sobre la calida d de los frutos de tomate no ha sido suficientemente
estudiada.
En particular, existen numerosos estudios sobre los efectos de la cantidad de riego
en el cultivo del tomate que consideran la calidad de los frutos sólo en términos de sólidos
solubles y de rendimiento (Hanson & May, 2004; Hanson e t al., 2006; Machado et al., 2005;
Zegbe-Dominguez et al., 2003). Sin embargo, hay poca literatura sobre la influencia de la
frecuencia de riego en el valor nutricional de tomate (Mahajan y Singh, 2006).
Siendo así, el objetivo de este trabajo fue identificar la frecuencia de riego que puede
proporcionar una mayor productividad y una mejor calidad en los fruto s de tomate para su
procesamiento en la industria en las condiciones agroclimáticas de la región costera del
nordeste brasileño.
2- Materiales y métodos
El experimento fue conducido durante el período de agosto a diciembre de 2011 y
2012, en el área experimental de la Estación Meteorológica de la Un iversidad Federal del
Ceará, situada en la ciudad Fortaleza, nordeste brasileño, a 3º44’ de latitud sur, 38º33’ de
longitud oeste y a 19,5 m de altitud. En esta región, el clima es tropical lluvioso, con
precipitaciones importantes en el verano-ot oño. Los dat os mensuales de las variables
climáticas recogidas durante los experimentos se muestran en la Tabla 1.
Tabla 1 . Los datos mensuales de la s variables climáticas durante la realización de
experimentos, Fortaleza, Ceará, 2011 y 2012.
Mes Temperatura del aire (ºC) Precipitación (mm) Humedad Relativa (%)
2011 2012 2011 2012 2011 2012
Agosto 26,6 28,7 51,0 0,0 71,0 73,3
Septiembre 27,0 28,8 0,0 0,0 67,0 73,2
Octubre 27,1 28,9 23,8 2,3 72 72,9
Noviembre 27,4 29,3 7,3 0,5 73 73,3
Diciembre 27,7 29,7 6,7 1,8 71 74,1
Fuente: Estación agrometeorológica de la Universidad Fede ral de Ceará.
El sistema de riego utilizado fue localizado con goteros integrados de caudal nomina l
4 L h -1 . El diseño experimental fue de bloques al azar factorial de 6x4. Los tratamientos
130
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
adoptados fueron: F2 (dosis de rieg o cada dos días), F3 (dosis de rieg o cada tres días), F4
(dosis de riego cada cuatro días), F5 (dosis de riego cada cinco dí as), F6 (dosis de riego
cada seis días) y F7 (dosis de riego a cada siete días).
Para los experimentos, se utilizó el tomate caqui ( Lycopersicon esculentum, Mill),
híbrido F1 de la empresa Topseed, que tiene for ma de crecimiento indeterminado.
La dosis de riego diaria se estimó mediante un balance de agua entre
evapotranspiración del cultivo y precipitaciones efectivas en la zona de estudio. Esta dosis
aplicada será acumulativa en función de la frecuencia de riego de cada prueba experimental.
El tiempo de riego empleado en el experimento se determinó de acuerdo con la
ecuación 1.
(1)
Ti – tiempo de riego (h);
Di – Dosis de riego (mm d -1 );
El – espaciamiento entre las fila s (m);
Eg – espaciamiento entre goteros (m);
Fc – factor de cobertura del suelo ( sin dimensiones);
Ei – eficiencia de riego (sin dimensio nes);
q g – caudal del gotero (L h -1 ).
La dosis del riego (Di) se estimó por ETo de Penman-Monteith, obtenida con los
datos de una estación meteorológica automatizada equipados con sensores y accesorio s
necesarios para calcularla por el método de Penman-Monteith (Allen et al., 1998).
La siembra se realizó manualmente en bandejas de 128 celdas el de 15 julio 2011 y
el 17 de julio de 2012, después de 26 días de la siembra se realizó el trasplante e n campo
con espacios de 1,0 y 0,5 m entre plantas de la misma fila. En el vigésimo día después del
trasplante (DDT), cuando las plantas ya se habían aclimatado en el campo, se iniciaron los
tratamientos.
En la fertilización de las plantas se utilizó urea y cloruro de potasio, correspondient e
a 11,2 g por planta; lo que corresponde a las dosis de 300 y 400 kg ha -1 de N y K 2 O 2 ,
respectivamente. El fósforo se ap licó todo de una vez con una dosis correspondie nte a 200
kg ha -1 de P 2 O 5 , los 2/ 3 restantes de N y 11 aplicaciones parceladas de K 2 O a través de
fertirrigación.
La cosecha se realizó del 70 al 9 0 DDT, donde se recogieron manualmente los
frutos. Después de cose char los frutos se colocaron en bolsas de plástico en cajas y fueron
transportadas al Laboratorio de Fisiología y Tecnología de Postcosecha en EMBRAPA, las
variables analizadas fueron: la firmeza de la fruta (FF), los sólidos solu bles (SS), la acidez
titulable (AT), el pH y la relación SS / AT.
Los resultados fueron sometidos a un análisis de reg resión con un nivel de
significación del 5% probando modelos: lineal, logarítmico, exponencial y polinómial
cuadrático.
131
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
La ecuación que mejor resultados proporcionó, se seleccionó como base en el
análisis de los parámetros de regresión. Los análisis estadísticos se re alizaron con la ayuda
de las aplicaciones de Microsoft Office Excel (2007), y por medio de software ASSISTAT
7.6.
3- Resultados y discusión
De acuerdo al análisis de varianza, presentado en la tabla 2, las diferentes
frecuencias de riego aplicadas influyen significativamente en la firmeza de la fruta (FF), los
sólidos solubles (SS), la acidez tit ulable (AT), y la relación SS / AT en los dos años de
experimentos, el nivel de significación del 1 y 5% en la prueba F. Sólo el pH no mostró
diferencias significativas.
Tabla 2. Resumen del análisis de varianza para firmeza media del fruto (FMF),
sólidos solubles (SS), pH, acidez tit ulable (AT) y relación SS/AT, en plantas de tomate con
diferentes frecuencias de riego.
Fuente de variación GL
Promedio
Agosto-Diciembre, 2011
FMF SS pH AT SS/AT
Tratamientos 5 25.89* 0.074* 0.023 ns 0.011** 21.13**
Bloques 3 4.99 ns 0.002 ns 0.046* 0.00043 ns 3.41 ns
Residuo 15 6.45 0.018 0.012 0.00108 2.74
CV(%) - 17.26 3.26 2.26 9.09 13.36
Promedio
Agosto-Diciembre, 2012
Tratamientos 5 21.77** 1.153** 0.020 ns 0.012** 45.54**
Bloques 3 0.562 ns 0.223 ns 0.018 ns 0.00106 ns 1.65 ns
Residuo 15 0.86 0.109 0.048 0.00150 4.25
CV(%) - 6.23 6.37 4.51 10.52 14.11
FV= Fuente de variación, GL= grado de libertad, CV= coeficiente de variación; T= Testigo,
** = Significativo a 1%, * Significativo a 5% y ns = no significativo.
Para la variable firmeza de la fruta (Figura 1), el gráfico presenta una tendencia
creciente lineal con el aumento de frecuencias de riego. La firmeza y la cantidad de agua
son los principales atributos que determinan la calidad del almacenamiento de los frutos de
tomate (Batu, 2004.; Dorais et al, 2001.; Viskelis et al., 2008). Cuanto mayor es la firmeza de
la fruta mayor es suduración en el estante, deb ido a que la fruta es menos susceptible a los
daños mecánicos durante el transporte.
132
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 1. Firmeza media de los frutos de tomate en función de la frecuencia de riego,
Fortaleza, Ceará, ( ) 2011 y ( ) 2012. **Sig nificativo con un test t de Student, a 1% de
probabilidad.
Las frecuencias de rieg o afectan significat ivamente a los sólidos solubles (SS) entre
los años 2011 y 2012 (Figura 2). El valor medio de SS en los dos años fue de 4,0 y 4,5 °
Brix, respectivamente, en la prueba con menor frecuencia (F2) y de 4,8 y 6,1 ° Brix para la
frecuencia más amplia de aplicación de agua (F7). Estas diferencias entre los valores de
sólidos solubles entre los años de estudiofue debida a lamayor precipitación durante 2011
en comparación con 2012, lo que puede haber causado menor cantidad de SS tanto para la
frecuencia más baja como para la mayor, puesto que en el año de mayor precipit ación las
plantas sufrieron un estrés hídrico m enor (Hanson & Mai, 2004.; Hanson et al, 2006).
Figura 2. Sólidos solubles del fruto del tomate em función de la frecuencia de riego,
Fortaleza, Ceará, ( ) 2011 y ( ) 2012. **Significativo con un test t de Student, a 1% de
probabilidad.
Para la acidez titulable (Figura 3), los valores f ueron de 0,451% y 0,456% para la
mayor frecuencia de riego y de 0,320% y 0,31 9% para la menor frecuencia de riego, en los
años 2011 y 2012, respectivamente. La acidez titulab le de tomate para transformación
industrial es por lo general cercana al 0,35% (Garcia & Barret, 2006).En nuestro estudio, lo s
133
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
tomates con la frecuencia más baja de riego han producido frutos con un valor d e acidez
adecuado para la transformación industrial.
En particular, el aumento de intervalo de riego originó un incremento en la acidez
titulable en ambos años. La verdad es que los valores de acidez titulable disminuyen y
aumentan con la disponibilidad de agua. Algunos autores consideran que las
concentraciones más altas de ácido en la fruta son resultado de un déficit de agua (Mitchell
et al 1991; Tuzel et al., 1994).
Figura 3. Acidez titulable de frutos de tomate en función de la frecuencia de riego, Fortaleza,
Ceará, ( ) 2011 e ( ) 2012. **Significativo con un test t de Student, a 1% de probabilidad.
Para la relación sólidos solubles y acidez t ilulable (Figura 4) se mostr ó un aumento
lineal de esta relación con el aumento en el intervalo de riego, como se ha visto antes, esto
se debe al aumento en sólidos solubles ocasionado por el estrés hídrico, mientras que la
acidez titulable se reduce.
Figura 4. Relación entre sólidos so lubles y acidez titulable en frutos de tomate en función de
la frecuencia de riego, Fortaleza, C eará, ( ) 2011 e ( ) 2012. **Significativo con un test t de
Student, a 1% de probabilidad.
134
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Los valores medios más altos fueron de 15 y 19,2, mientras que los mínimos fueron 9
y 9,9 obtenidos con el máxi mo y mínimo intervalo de riego en el año 2011 y 2012. El valor
alto en esta relación indica una excelente combinación de azúcar y ácido que se
correlaciona con un sabor suave, mientras que los valores bajos dan un sabor ácido al fruto.
Se observa que los valores encontrados en el año 2011 son menores que en 2012 y
esa diferencia puede atribuirse a la variable climática de precipitación como se ha
comentado anteriormente.
4- Conclusiones
El manejo del riego aplicado al cultivo del tomate ha demostrado ser beneficioso por
sus efectos positivos en la mejora de la calidad de los frutos p ara la industria de
transformación.
Los resultados que comparan diferentes frecuencias de rie go dieron información útil
sobre la posibilidad de mejorar su calidad nutricional. E l intervalo de riego de 7 días
proporcionó frutos de mejor calidad para el procesamiento industrial, y un intervalo de riego
menor proporcionó frutos con características ópt imas para su consumo en fresco.
5- Agradecimientos
Agradezco al Universidad Federal de Ceará – Brasil, por permitir el des arrollo
de la investigación y el CNPq por la financiación.
6- Bibliografia
Allen, R. G., Pereira, L. S., Raes, D., Smith, M. (1998). Crop evapotranspiration - Gu idelines
for computing crop water requirements. Rome: FAO, FAO Irrigation and Drainage. Paper 56.
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135
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
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properties of tomatoes harvested at different ripening stages. In: FOODBALT, 166–170.
136
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Las aportaciones de riego efectuadas por el usuario, para que puedan ser tenidas en
cuenta por el sistema en el cálculo de la s necesidades hídricas del cultivo, que sigue las
recomendaciones FAO-56 (Allen et al ., 2006), se pueden introducir de tres maneras (ver
imagen central de la figura 8): hasta cubrir necesidades (es decir, el riego se correspo ndería
con las necesidades hídricas del cultivo calculadas por la aplicación SIAR), introduciendo el
tiempo que efectivamente se ha regado o indicando el volumen aportado.
Para ello hay que haber configurado el riego previamente, de forma que sepamos,
para leñosos, el caudal por gotero o microaspersor y el número de ellos, siendo necesario
para herbáceos determinar el caudal y la superficie de riego.
En la última pantalla de la figura 8 se muestra el resumen de las aportaciones que ha
recibido el cultivo, siendo posible eliminar riegos que han sido introducidos erróneamente o
con el objetivo de realizar una simulación.
Figura 8 . Configuración del riego, aportaciones de riego y consulta acumulada
En la figura 9, se muestran los tres tipos de grá ficos que se generan para cada uno de los
cultivos: el gráfico de est ado del suelo, en el que se represent a el contenido de humedad del
suelo, el límite de estrés y el punto de marchitez del cultivo (primera imagen), el gráfico de
aportaciones de agua, que muestra tanto la p recipitación efectiva como el riego efectuado
(imagen central) y el gráfico de balance hídrico, en el que observa la evolución del déficit de
agua en el suelo junto con la precipitación efectiva y el riego ap ortado (imagen de la
derecha).
143
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 9 . Gráficos de estado del suelo, aportacio nes hídricas y balance hídrico
La aplicación SIAR dispone de un widget (ver figura 10), que se puede tener siempre
visible en la pantalla del dispositivo móvil, para consultar de una manera rápida y sencilla el
estado de los cultivos del usuario, pudiendo navegar mediante las fechas por los distintos
cultivos dados de alta, mostrándose el estado de la parcela y el riesgo de estrés.
Figura 10 . Widget de la aplicación SIAR
5- Pruebas de la aplicación SIAR
Antes de poner a disposición de la ciud adanía la aplicación (comienzo de la campaña
de riego del año 2016), se ha efectuado un proceso de prueba de la versión preliminar
durante la campaña de riego del año 2015, en colaboración con la Sociedad Estatal de
Infraestructuras Agrarias, SEIASA, que ha implicado a 41 participantes, entre técnicos de
SEIASA y usuarios, en las comunidades de regantes que se recogen en la tabla 1, las
cuales representan una superficie de 200.000 ha de regadío repartida entre las
comunidades autónomas de: Andalucía, Aragón, Castilla y León, Cataluña y Comunidad
Valenciana.
144
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Tabla 1 . Comunidades de regantes participantes en las pru ebas de la aplicación SIAR
Comunidad de Regantes (C.R.) Comunidad autónoma
C.R. de las Vegas Altas del Guadalquivir Sector II (Jaén) Andalucía
C.R. de las Vegas Altas del Guadalquivir Sector IV (Jaén)
C.R. de las Vegas Altas del Guadalquivir Sector V (Jaén)
C.R. del Canal del Flumen Sector VII (Huesca)
Aragón
C.R. del Canal del Flumen Sector XI (Huesca)
C.R. Collarada 2ª sección-Montesusín (Huesca)
C.R. El Puntal (Huesca)
C.R. La Campaña (Huesca)
C.R. Lalueza (Huesca)
C.R. Molinar del Flumen (Huesca)
C.R. Montesnegros (Zaragoza)
C.R. de Poleñino (Huesca)
C.R. San Pedro de Castelflorite (Huesca)
C.R. Canal de Babilafuente (Salamanca)
Castilla y León
C.R. Canal de Guma (Burgos)
C.R. Canal del Duero (Valladolid)
C.R. Canal de la Maya (Salamanca)
C.R. Canal del Páramo (León)
C.R. Canal de Pisuerga (Burgos y Palencia)
C.R. Canal de Riaza (Burgos y Valladolid)
C.R. de Tordesillas (Valladolid)
C.R. Canal de Toro (Valladolid y Zamora)
C.R. Pantano de Águeda (Salamanca)
C.R. Simancas-Gería (Valladolid)
C.R. Villagonzalo (Salamanca)
C.G.R. Canal de Aragón y Cataluña-Soses (Lleida)
Cataluña
C.R. Canales de Urgel (Lleida)
C.R. Pantá de Ruidecanyes (Tarragona)
C.R. Presa de Colomers (Girona)
C.R. del Rec del Molí de Pals (Girona)
C.R. Valls (Tarragona)
C.R. Acequia Común de Carlet (Valencia)
Comunidad Valenciana
C.R. Alcudia (Valencia)
Comunidad General de Usuarios del Alto Vinalopó (Alicante)
C.R. Azuebar (Castellón)
C.R. Benimodo (Valencia)
C.R. del Canal Júcar Turia Sector 4 (Valencia)
C.R. del Canal Júcar Turia (Valencia) Sector X
C.R. del Canal Júcar Turia (Valencia) Sector XI
Real Acequia de Carcaixent (Valencia)
C.R. Río Alcoy (Valencia)
C.R. Tollos (Valencia)
Junta Central de Regantes de Turis (Valencia)
C.R. Villareal (Castellón)
145
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Las personas que han colaborado durante esta fase de prueba son los propio s
técnicos de SEIASA y, por parte de las comunidades de regantes, tanto técnicos como
regantes, siendo en algunas ocasiones los propios presid entes de las mismas los que han
contribuido con su experiencia y tiempo al buen desarrollo de la prueba de la aplicación. La
valoración de la utilidad de la aplicación SIAR ha sido muy favorable.
6- Conclusiones
- El papel del SIAR es destacable e n lo que se refiere a la optimización del uso del
agua que realiza el regadío español.
- La aplicación SIAR desarrollada para disp ositivos móviles (Android e iOS) ha sido
valorada positivamente por los colaboradores de SEIASA y de las comunidades de
regantes durante la fase de prueba en la campaña de riego del año 2015 en u na
superficie de riego repr esentativa.
- Gracias a la versatilidad de la aplicación, se prevé que pueda ser utilizada por un a
amplia tipología de usuarios.
7.- Agradecimientos
En lo que se refiere al desarrollo de las pruebas de la ap licación para dispositivos
móviles del SIAR, se agradece el tiempo y dedicación de los propios técnicos de SEIASA,
de los técnicos y usuarios de las comunidades de regantes participante s así como de Javier
Almorox Alonso, profesor titular del Departamento de Producción Agraria de la Escuela
Técnica Superior de Ingenieros Agr ónomos de la Universidad Politécnica de Madrid, quiene s
han participado desinteresadamente en las mismas.
En lo relativo al propio funcionamiento y gestión del SIAR, destacar la contribució n
del equipo de Tragsatec que pre sta el servicio de asistencia técnica a la Subdirección
General de Regadíos y Economía del Agua del Ministerio de Agricultura Alimentación y
Medio Ambiente, y de las comunidades autónomas participantes en el SIAR.
9- Bibliografía
Allen, R.G.; Pereira, L.S.; Raes, D.; Smith, M. (2 006). Evapotranspiración del cultivo: Guías
para la determinación de los req uerimientos de agua de los cult ivos. Estudio FAO Riego y
Drenaje nº 56. Roma: FAO.
Disponible en: http://www.fao.org/docrep/009/x0490s/x0490s00.htm
146
147
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A-18
COMP ARACIÓN DE LA GESTIÓN DEL RIEGO AUT OMA TIZADO CON
TENSIOMETROS FRENTE A LA ESTIMACIÓN DE LA
EV APOTRANSPIRACIÓN EN CUL T IVOS HORTICOLAS BAJ O
INVERNADERO
Alonso López, F ., Contreras París, J.I., Baeza Cano, R.
Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera de Andalucía (IF AP A), Centro La
Mojonera, Camino San Nicolás, nº1, 04745 La Mojonera, Almería.
rafaelj.baeza@junt adeandalucia.es
Resumen
La sostenibilidad del uso del agua en la agr ic ultura se ha convertido en una prioridad
y la adopción de estrategias de riego que permit an un uso eficiente de la misma
manteniendo niveles de producción satisfactorios, en una necesidad. E n particular , en áreas
que present an escasez de recursos hídricos, como la Mediterránea, result a imprescindible
maximizar la eficiencia en el uso del agua y la productividad de la misma. En este trabajo se
comp ara la gestión del riego automatizado empleando tensiómetros electrónicos con la
estimación de las necesidades hídricas en un cultivo de calabacín en invernadero. La
comp aración entre los consumos de agua de los tres tratamientos de riego ensayados y la
ET c estimada a p artir de datos reales de clima (ET c-r ) muestra que el tratamiento T2 con una
consigna de potencial matricial de -25 kPa y una dot ación de 2 L m -2 tu vo un consumo igual
al calculado mediante la ET c-r (315 Lm -2 ). Este trat amiento ju nto con el T3 ( -40 kPa y 3 L m -2 )
present aron los mejores resultados en cuanto a eficiencia e n el uso del agua. Sin e mbargo,
el T3 redujo significativamente la cosecha en un 16%. Por tanto, la activación automática del
riego con la consigna del T2 fue la que mejores resultados arrojó aunando eficiencia y
productividad.
1- Introducción y objetivos
El uso eficiente del agua se ha convertido en uno de los mayores desafí os mundiales
y , la agricultura, en este contexto, constituye un factor clave en la mejor a de la gestión del
agua por ser el princip al consumidor de este recurso (75% del consumo total). En p articular ,
en áreas que present an escasez de recursos hídricos, como la cuenca Mediterránea, resulta
imprescindible maximizar la eficiencia en el u so del agua y la productividad de la misma. En
este sentido, los cultivos hortícolas en invernadero son un modelo a seguir . La productividad
del agua obtenida con este sistema productivo es considerablemente más elevada que la de
los cultivos al aire libre (Gallardo et al. 2007). No obst ante, todavía existe un margen de
mejora que es necesario abordar p ara asegurar la sostenibilidad del sistema.
La program ación del riego perm ite decidir cuándo re gar y qué cantidad ap licar ,
pero está sujet a a la correcta definición de los parámetros que la definen: dot ación y
frecuencia. La dot ación debe ir asociada al tipo de suelo, considerando textura y estructura,
así como profundidad del mismo. La frecuencia irá asociada a las necesidades hídricas de l
cultivo, ET C , a lo largo de su ciclo de desarrollo. Su determinación puede est ar basada en
medidas climáticas, de hidrat ación de los cultivos o de humedad de suelo. En base a
medidas climáticas se ha determinado la ET c de la mayoría de los cultivos hortícolas bajo
148
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
invernadero en el sureste peninsular (Fernández et al. 2001). Para optimizar la gestión de l
riego las investigaciones más recientes se centran en la medida del estado hídrico de la
plant a o en la medida direct a de agua en el suelo (Butt aro et al. 2015, Létourneau et al.
2015). La medida del est ado hídrico de la planta todavía present a muchas dificultades
teóricas y prácticas (Jones 2004). Sin embargo, la medida direct a del agua en el suelo, ya
sea el contenido de a gua o el potencial matricial de l suelo, es más factible por ser
relativamente fácil de medir y automatizar (V a n Iersel et al. 2013). Los tensiómetros, que
determinan el potencial matricial del suelo, se prefieren a menudo fr ente a otro tipo de
sensores de humedad de suelo debido a la precisión y rapidez de la medición, su bajo coste
y simplicidad de uso y a que las medidas no están influenciadas por la temperatura o el
potencial osmótico del suelo. No menos import ante es la posibilidad que ofrecen d e adquirir
electrónicamente datos a través de transductores de pre sión diferencial (Thalheimer 2003)
permitiendo la automatización de la fertirrigación.
El éxito de la gestión del riego empleando tensiómetros electrónicos para la
activación automática del riego depende del est ablecimiento del valor del potencial matricial
de suelo adecuado p ara cada cultivo y condiciones de desarrollo que optimice la producción
y la eficiencia en el uso del agua (EUA) y los nutrientes como demuestran Buttaro et al.
(2015) y Létourneau et al. (2015).
El objetivo de este trabajo ha sido comparar la gestión del riego automatizado con
tensiómetros, con diferentes consignas d e activación, frente a la estimación de la
evapotranspiración del cultivo.
2- Materiales y métodos
El ensayo se ha desarrollado en un invernadero tipo Alme ría de “raspa y amagado”
situado en el Centro IF AP A La Mojonera (Almería), construido sobre un suelo enarenado
artificial, característico d e los cultivos hortícolas intensivos del sureste peninsular . El suelo
present aba los siguientes perfiles: cap a superior de arena de granulometría 1-5 mm y 6-8
cm de espesor , cap a de tierra de cañada aport ada de textura franco-limosa y 20-30 cm de
espesor y cap a de suelo fértil original de textura franco arenosa, elevada pedregosidad y 20-
30 cm de espesor . El material vegetal implant ado fue un cultivo de calabacín ( Cucurbita
pepo L.var . Casiopee). El trasplante se realizó el 13 de e nero de 2015 a un marco de 1
plant a m -2 y el ciclo finalizó el 1 de junio (Figur a 1). El riego se aplicó mediante un sistema
de riego localizado con emisores autocompensantes y antidrenantes de 3 L h -1 y un marco
de riego de 2 emisores m -2 . El invernadero cuenta con 12 lisímetros de drenaje de 1 m -2 de
superficie, inst alados a 50 cm de profundidad (Figura 3). Se establecieron tres trat amientos
de riego. Al trat amiento T1 se le asignó una co nsigna de potencial matr icial de suelo de -10
kPa y dot ación de 1,5 L m -2 , al T2 una consigna de -25 kPa y 2 L m -2 y al T3 una con signa de
-40 kPa y 3 L m -2 . La dotación de rie go se estableció, consid erado la curva de retención de
humedad del suelo, al objeto de no alcanzar niveles de humedad en suelo que generasen
drenaje. En cada trat amiento se instalaron cu atro tensiómetros electrónicos (Irrometer Co,
inc. Riverside, CA, USA) inst alados a 15 cm de profundidad por debajo de la cap a de arena
(zona radicular) y a 15 cm de la plant a y del gotero. T odos los tensiómetros est aban
acoplados a un transductor electrónico que transfería lo s datos a un equipo de control
(Sistema Red Himarcan®) (Figura 2). Cada tratamiento de riego era activado con un único
tensiómetro electrónico, el resto se empleaban p ara registrar medidas del potencial matricial
del suelo.
149
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figuras 1 y 2. Invernadero experimental de calabacín. T ensiómetro electrónico inst alado.
Figura 3. Perfil del suelo y lisímetro
Se realizaron determinaciones del volumen de agua aplicada y volumen de drenaje
(L m -2 ), de la producción comercial (kg m -2 ), del área foliar (cm 2 ) y de la biomasa tot al,
expresada en g m -2 de materia seca. Además, se estimó la evapotranspiración del cultivo
(ET c ) usando el sof tware de riegos PrHo v 2.0 © 2008 (Fundación Cajamar) p ara cultivo de
calabacín en invernadero. La ET c se estima con un modelo que está basado en el modelo
propuesto por F AO y que ha sido adapt ado p ara su uso en los cultivos hortícolas en
invernadero, de manera que la ET c puede ser estimada con precisión a partir de valores
medidos de radiación solar exterior y la temperat ura dentro de invernadero (Fernández et a l.
2001).
La estimación de la ET c se ha realizado a p artir de datos reales (ET c-r ) y t a mbién a
p artir de datos climáticos medios (ET c-m ). Para la obtención de datos medios, se utilizaron
150
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
dos series de datos históricas, una p ara la temperatura interior del invernadero
(perteneciente a la Est ación Experimental Las Palmerillas, 15 años de registros) y otra p ara
la radiación solar exterior (perteneciente a la est ación de La Mojonera de la Red de
Información Agroclimática de Andalucía, 10 años de registros).
3- Result ados y discusión
Los trat amientos han present ado consumos de agua muy diferentes entre sí. El T3
ha recibido la menor cantidad, 272 L m -2 . En el otro extremo estaba el T1 que ha recibido un
46% más que el T3. Por su p arte, el tratamiento T2 con la consigna intermedia ha generado
un consumo de agua de 315 L m -2 , un 16% más respecto al T3 (Figura 4 y T abla 1). La
evolución de los consumos de agu a a lo largo del ciclo de cultivo muestra curvas p aralelas
p ara los tres tratamientos (Figura 4).
Por otro lado, la ET c estimada a partir de datos climáticos medios, ET c-m , ha arrojado
un valor de 264 L m -2 qu e ha sido superado en un 16% cuan do la estimación se ha r ealizado
a p artir de datos reales de camp aña, ET c-r = 315 L m -2 . La diferencia entre a mbas ET c
calculadas son el resu lt ado de una camp aña con una radiación y temperaturas diaria s
superiores a la media en buena p arte del ciclo de cultivo. De estos resultados se de sprende
que la utilización de series climáticas medias p ara la estimación de la ET C es válida, siempre
y cuando los valores de evapotranspiración estimados no se alejen de los reales (Bonachela
et al. 2009).
La comp aración de los consumos de agua de los tratamientos de rieg o ensayados
con la ET c-m y la ET c-r muestra que el trat amiento T3 presentó un consumo similar al
obtenido con la ET c-m (272 vs . 264 L m -2 ) y el trat amiento T2 tuvo un consumo igual al
calculado mediante la ET c-r . Las cur vas de evolución de los consumos de agua a lo largo del
ciclo de cult ivo muestran que estas similitude s ent re trat amientos de riego aplicados y las
necesidades hídricas calculadas a p artir de la ET c se producen a lo largo de todo el ciclo d e
cultivo (Figura 4). La curva del T3 se superpone con la correspondiente a la de la ET c-m y la
del T2 se superpone a la de la ET c-r ( Figura 4).
Figura 4. V olúmenes de agua aplicados por trat amiento de riego y volúmenes de agua
estimados mediante la ET c con datos año medio y la ET c con datos reales de la ca mpaña.
DDT : días desde traspla nte.
Cabe dest acar , que durante la campaña de cult ivo no se produjo drenaje en ninguno
de los trat amientos. Previamente al trasplante y al finalizar el cultivo se realizaron dos riego s
151
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
de hidrat ación hasta superar el p unto de saturación del suelo recogiendo un volumen
significativo de drenaje en todos los lisímetros.
Los trat amientos tuvieron un claro efecto sobre la producción. Lo s result ados
muestran un efecto gradual en función del p otencial matricial del suelo, de manera que
cuanto menor fue la tensión matricial del suelo menor fue la producción (T abla 1). El
trat amiento que activaba el riego a -40 kPa (T3) redujo la producción en un 23% con
respecto al que activaba el riego a -10 kPa (T1) y en un 14% con respecto al que activaba el
riego a -25 kPa (T2). Las diferencias entre los trat amientos T1 y T2 fueron del 10% (T abla 1).
T anto las diferencias en producción, como las de consumo de agua entre
trat amientos están asociadas al desarrollo de las plant as. La activación del riego a mayor
tensión matricial ha derivado en un menor desarrollo de las plantas. La biomasa tot al en el
trat amiento T1 es un 33 % superior a la obtenida en el trat amiento T3 (T abla 2).
El trat amiento T3 junto al T2 fueron los que present aron una mayor eficiencia en el
uso del agua (T abla 1). T eniendo en cuent a que el T2 en términos productivos tuvo una
cosecha comercial significativamente superior a la del T3, en las condiciones de este ensayo
y que además generó un consumo de agua igual al est imado con la ET c a partir d e datos
climáticos reales, se puede concluir que el T2 con una consigna de -25 kPa y y una dot ación
de 2 L m -2 fue el que arrojó los mejo res result ados.
T abla 1. Producción comercial, consumo de agua y eficie ncia en el uso del agua
(EUA) por trat amiento.
T rat amiento Producción comercial
(Kgm -2 ) Consumo agua
(Lm -2 ) EUA
(Kgm -3 )
T1 16,6 a 390 42,6 b
T2 14,9 b 315 47,3 a
T3 12,8 c 272 47,1 a
Letras diferentes en la misma columna indican diferencias significativas ( p ≤ 0.05).
T abla 2. Área foliar , biomasa tot al (expresada en g m -2 de materia seca) y porcent aje
de la biomasa destinada a fruto por trat amiento
T rat amiento Área foliar (cm 2 ) Biomasa tot al (g m -2 ) Porcent aje de biomasa tot a
destinada a fruto
T1 59910 a 1402 a 66 a
T2 46924 b 121 1 b 65 a
T3 32554 c 1054 c 67 a
Letras diferentes en la misma columna indican diferencias significativas ( p ≤ 0.05).
4- Conclusiones y recomendaciones
El riego automatizado con tensiómetros se present a como una opción viable teniendo
en cuent a su aproximación a las necesidades hí dricas del cultivo calculadas mediante la
estimación de la ET c .
152
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
C-04
DISEÑO DE UNA NUEVA CREPINA PARA REDUCIR LA CAÍDA DE
PRESIÓN EN FILTROS DE ARENA
Bové, J. (1)(P); Puig-Bargués, J. (2); Arbat, G. (3); Duran-Ros, M. (4); Pujol, T. (5); Pujol, J.
(6); Ramírez de Cartagena, F. (7)
1 Investigador en formación, Universidad de Girona, Departamento de Ingeniería Química,
Agraria y Tecnología Agroalimentaria, [email protected]
2 Profesor Titular de Universidad, Universidad de Girona, Departamento de Ingeniería
Química, Agraria y Tecnología Agroalimentaria, [email protected]
3 Profesor Agregado Interino, Universidad de Girona, Departamento de Ingeniería Química,
Agraria y Tecnología Agroalimentaria, [email protected]
4 Profesor Agregado Interino, Universidad de Girona, Departamento de Ingeniería Química,
Agraria y Tecnología Agroalimentaria, [email protected]
5 Profesor Agregado, Universidad de Girona, Departamento de Ingeniería Mecánica y de la
Construcción Industrial, [email protected]
6 Profesor Agregado, Universidad de Girona, Departamento de Ingeniería Química, Agraria y
Tecnología Agroalimentaria, [email protected]
7 Profesor Titular de Universidad, Universidad de Girona, Departamento de Ingeniería
Química, Agraria y Tecnología Agroalimentaria, [email protected]
Resumen
La filtración es nece saria para evitar la obtu ración de lo s emisores, que es el principal
problema del riego por goteo. Sin embargo, los filtros necesitan presiones elevadas que
están relacionadas con un mayor consumo energético. Estudios anteriores han mostrado
que la caída de presión en los filtros de arena, considerados como los estándares en riego
por goteo, se localiza principalmente en el drenaje. El principal objetivo del trabajo fue
diseñar un nuevo modelo de crepina que redujera la caída de presión en el filtro. Esta nueva
crepina tiene mayores pasajes a la salida del drenaje, está rodeada con un medio granular
de mayor conductividad hidráulica y modifica la curvatura del flujo por encima de la crepina.
La nueva crepina fue construida y ensayada en condiciones de filtrado y contralavado, con y
sin medio filtrante, en un filtro de laboratorio escalado a partir de un filtro comercial. Est a
nueva crepina redujo considerablemente la caída de presión con respecto el diseño
comercial. Se desarrolló también un modelo CFD para analizar con detalle las zon as donde
se consigue la reducción observada.
Abstract
Filtration is mandatory for preventing emitter clogging, which is the main drawback of
microirrigation. However, microirrigation filters have high pressure requirements, which in
turn are related to higher energy consumption. Previous studies have shown that pressure
loss in sand media filters, which are usually con sidered the standard for microirrigation, are
mainly located in the filter underdrain. The main objective was to design a new underdrain
that could reduce sand media filter pressure dr op. The new underdrain has wider passages
to the underdrain outlet, is surrounded with a granular medium with higher hydraulic
conductivity and it modifies the flow curvature above the underdrain. The new un derdrain
was built and tested under filtration and backwashing conditions and with and without filter
bed using a laboratory filter which was scaled from a commercial filter . The new underdrain
considerably reduced pressure loss compared with a commercial filter. A CFD model was
255
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
developed for further study those filter areas where the underdrain achieved a higher
reduction of pressure drop.
1. Introducción. Obje tivo del trabajo
El riego por goteo es el sistema de riego más extendido en España, puesto que se
utiliza en el 49% de la superficie agr ícola de regadío (Ministerio de Agricultura, Alimentación
y Medio Ambiente, 2015). La adopción de sistemas de rieg o presurizados como el riego por
goteo y por aspersión que se ha producido en los últimos años dentro del progr ama de
modernización de regadíos españoles, ha permitido reducir el uso de agua por hectárea en
un 15% entre 1990 y 2007 pero, en cambio, ha incrementado el consumo de energía por m 3
en un 69% en el mismo periodo (Corominas, 2010).
La filtración es necesaria para evitar la obturación de los emisores en las
instalaciones de riego por goteo y garantizar así un correcto funcionamiento de las mismas
(Ayars et al, 2007). Los filtros de arena son uno de los filtros más utilizados en rie go puesto
que son los más indicados cuando se utilizan aguas de peor calidad puesto que suelen
conseguir mayores reducciones de los sólidos potencialmente obturadores de los goteros
(Duran-Ros et al., 2009). Sin embargo, estos filtros presentan unos requisitos de presión que
son muy superiores a los de los emisores (Burt, 2010), por lo que inciden muy directamente
en el consumo energético de la s instalaciones de riego por goteo. Por lo tanto, si se quiere
reducir el consumo energético en estos sistem as de riego, disminuyendo a la vez el coste
eléctrico para el agricultor, uno de los principa les puntos de actuación sería desarrollar filtro s
que necesitasen menor presión. Diversos autores (Burt, 2010; Arbat et al., 2013; Bové et al.,
2015c) han analizado la caída de presión en los distin tos elementos de los filtros d e arena,
comprobando que es en los drenajes o crepinas del fondo de los mismos donde se produce
una mayor reducción de la presión, por lo que es el primer punto dónde incidir. La caída de
presión en el drenaje de salida se incrementa co n la velocidad superficial de filtración, como
señalaron diversos autores (Bové et al., 2015c; Burt, 2010; Mesquita et al., 2 012) que
estudiaron diferentes diseños de drenaje.
Mediante el uso de la técnica de dinámica de fluidos computacional (CFD), Arbat et
al. (2011) hallaron que la caída de presión en el drenaje del filtro se debía a la aceleración
del fluido al atravesar el drenaje y a la curvatura del flujo hidráulico dentro del medio de
filtración al aproximarse al drenaje. Bové et al. (2015c), utilizando esta misma técnica,
señalaron diversos puntos en los que se podía intervenir para reducir la caída de presión en
el drenaje.
El objetivo del presente trabajo ha sido el de diseñar, construir y verificar
experimentalmente un nuevo modelo de crepina para filtros de arena que permita reducir la
caída de presión.
2. Material y métodos
Se diseñó y construyó un nuevo modelo de crepina (Figura 1) para un filtro d e
laboratorio escalado a partir de uno comercial (Arbat et al., 2013) considerando las
sugerencias de Bové et al. (2015c). En concreto, se in crementó la sección de sa lida del
drenaje, se recubrió el drenaje co n vidrio reciclado triturado previamente tamizado a un
tamaño de partícula entre 0,85 y 1,50 mm para que tuviese mayor conductividad hidráulica
que el resto del medio filtrante formado por arena silícea, tamizada entre 0,63 y 0,75 mm, y
se modificó la disposición de las aperturas en el drenaje para no afectar tanto las líneas d e
flujo hidráulico. Las características físicas e hid ráulicas de ambos medios y granulometrías
256
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
se determinaron en un trabajo anterior (Bové et al., 2015b) . Para retener el vidrio triturado
dentro de la crepina las aperturas d e esta se recubrieron con malla de acero in oxidable de
1,25x1,25 mm de luz.
Para poder determinar la caída de presión a lo largo del filtro experimental, se
dispusieron manómetros digitales (Figura 1) con una precisión de ± 0,01 kPa en 5
posiciones distintas: en la tubería de entrada, en 3 alturas del medio filtrante y en la tubería
de salida. El filtro operó con agua de red procedente de un depósito a partir del cual se
bombeó con una bomba centrífuga (Figura 2), a la salida de la cual se ubicó un caudalímetro
electromagnético de ± 0,05 m 3 /h de precisión p ara determinar el caudal circulante y poder
calcular la velocidad superficial de filtración. Aguas abajo, se dispuso una válvula de
compuerta para ajustar el caudal y 2 válvulas de bola, ubicadas a la entrada y salida del
filtro, respectivamente, para regular la presión.
Figura 1 . Filtro de laboratorio escalado con el n uevo diseño de crepina y su vista
isométrica (B). Dimensiones en mm.
En la instalación experimental (Figura 2) se realizaron pruebas en régimen de
filtración y de contralavado, sin medio filtrante y con medio filtrante de 300 mm de altura.
Cada experimento se repitió 3 veces. En cada repetición, se evaluó el funcionamiento del
filtro trabajando a 12 velocidades de filtración distintas entre los 0,003 y los 0,030 m/s.
Con la intención de mejorar la com prensión del funcionamiento de la nueva crepin a,
se desarrolló un modelo tridimensional mediante CFD. Este modelo se comparó con otro
257
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
desarrollado con anterio ridad (Bové et al., 2015c) para la crepina comercial del filtro que se
utilizó para escalar el filtro de laboratorio.
Figura 2 . Esquema de la instalación experimental.
Se utilizaron los códigos ANSYS ICEMCFD para dibujar y mallar el modelo y ANSYS
Fluent para resolverlo. El modelo desarrollado constaba d e una malla tridimensional que
representaba un cuarto del filtro con un plano de simetría XY y otro en el plano YZ (Figura
3), lo que permitió disminuir el número total de elementos del modelo y reducir así el tiempo
de cálculo. La malla estaba formada por 1.391.082 elementos y, como tenía los 2 planos de
simetría, la geometría del filtro se discretizó en 5.564.328 elementos. Para una correcta
caracterización del nuevo diseño, las aperturas internas de la nueva crepina se discretizaron
en celdas de una longitud máxima de 0,50 mm. El resto del dominio del drenaje se discretizó
con celdas de, como máximo, 1 mm de longitud. En cambio, para el área más ancha del
cuerpo del filtro, fue suficiente utilizar celdas de una longitud máxima de 5 mm. Para verificar
la idoneidad de la malla definida, el modelo fue ejecutado con otras 2 mallas con un grosor
que se incrementó con un factor d e 2,2 con respecto la malla definida anteriormente para
analizar la robustez del modelo. Para un valor determinado de velocidad, las ca ídas de
presión obtenidas con las 3 mallas se diferenciaron en menos del 1%, por lo que se
consideró que la malla descrita cu mplía satisfactoriamente.
Se simularon dos condiciones operacionales del filtro para comparar el
funcionamiento hidráulico del nuevo diseño de crepina con el diseño comercial d e
referencia. En la primera, se consideró un régimen de filtración sin medio filtrante , mientras
que la segunda consistió en un régimen de filtración con un medio filtrante de 300 mm de
altura (posición del manómetro 2 de la Figura 1) formado por arena silícea de un tamaño de
partícula entre 0,63 y 0,75 mm. La operación de contralavado sólo se simuló en co ndiciones
de ausencia de medio filtrante, porque la expansión del lecho filtrante no se consiguió
modelar con precisión en el modelo desarrollado .
El modelo desarrollado se ejecutó con el código ANSYS-Fluent, el cual dispone de
distintos modelos para representar la turbulencia. En este caso, se utilizó el modelo k- ε con
valores de la constante C ε 2 = 1,9, un número efectivo de Prandtl para el transport e de la
energía cinética turbulenta TKE-Prandtl = 1,0, un número efectivo de Prandtl para el
transporte del nivel de disipación de la turbulencia TDR-Prandtl = 1,2, una intensidad de
turbulencia = 5% y un valor del cociente entre la viscosidad turbulenta y la viscosidad
molecular igual a 10 en la entrada del filtro.
7
4
1. DEPÓSITO
2. BOMB A CENTRÍFUGA
3. VÁ LVULA D E COMP UERT A
4. CAUDALÍ METRO
5. VÁLVUL A DE BOLA
6. FILTR O A ESCALA
7. MANÓ METRO
8. VÁLV ULA DE BOLA
9. FI LTRO DE M ALLA
7
2
7
Q
9
6
8
3
7
7
1
5
258
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 3 . Dominio de flujo simulado (un cuarto de la sección del filtro; izquierda) y
malla del elemento de drenaje (derecha superior, con detalle en la derecha inferior).
Los factores de viscosidad y de inercia de cada medio granular se definieron de
acuerdo con la Guía del Usuario de ANSYS-Fluent (ANSYS, 2009). La ecuación (1) es la
que utiliza ANSYS Fluent para calcular la caída de presión en un medio poroso. La ecuación
(1) es equivalente a la ecuación de Ergun, que ha mostrado un buen nivel de predicción d e
la caída de presión en distintos tipos de medios filtrantes (Bové et al., 2015a).
[ 1 ]
Siendo Δ p/ Δ L la caída de presión p or unidad de longitud del medio filtr ante (Pa/m); 1/ α es el
factor viscoso del medio filtrante (1/m²); μ es la viscosidad del fluido (Pa·s); v es la velocidad
de filtración superficial (m/s); C 2 es el factor inercial del medio (1/m); y ρ es la densidad del
fluido (kg/m³). Los valores utilizados en la modelización se indican en la Tabla 1, los valores
para el vidrio reciclado incorporan la malla para retener el medio filtrante.
Tabla 1 . Valores de los parámetros utilizados en la modeliza ción de cada medio.
Parámetro Medio
Arena silícea Vidrio reciclado
Porosidad (%) 42,2 42,7
C 2 (1/m) 67.809 49.944
1/ α (1/m 2 ) 1.426.866.416 794.666.385
Las condiciones de contorno para la modelación fueron un caudal de 0,5 l/s (que se
corresponde con una velocidad superficial de filtración de 0,016 m/s) y una presión a la
salida del filtro de 50 kPa. De esta f orma, se aseguraba que no se generaban zonas con una
presión excesivamente baja en los puntos donde el agua alcanzaba mayor velocidad.
259
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Además, se realizaron 12 simulaciones para cada diseño de crepina (comercial y
nueva) con el mismo rango de velocidad superficial de filtra ción (0,003 – 0,030 m/s) en el
que se realizaron los experimentos de laboratorio descr itos anteriormente. Al proceder de
esta forma, se pudieron comparar los resultados modelados con los simulados utilizando el
coeficiente de eficien cia de Nash y Sutcliffe (1970):
[ 2 ]
Siendo NSE el coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe (adimensional); Oi el valor
experimental de la caída de presión (Pa); Pi el valor predich o de la caída de presión (Pa); O
la caída de presión experimental media (Pa); y N el número de observaciones.
3. Resultados y discusión
La caída de presión con respecto la velocidad de filtración superficial del nuevo
diseño de crepina en comparación con el diseño comercial en las condiciones de filtrado y
contralavado sin medio filtrante, se muestra en la Figura 4. La caída de presión que se
produjo con el nuevo diseño de la crepina se redujo, con respecto al filtro con el diseño
comercial de crepina, e n un 50% para las menores velocidades superficiale s de filtración
(<0,01 m/s) y en más de l 80% para las mayores velocidades superficiales de filtración (>0,02
m/s). Las mismas magnitudes de reducción de la caída de presión se observ aron en
condiciones de contralavado sin medio filtrante.
Figura 4 . Caída de presión en el conjunto del filtro con la crepina comercial y el
nuevo diseño de crepina en condiciones de filtración conven cional y contralavado sin medio
filtrante.
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
0.000 0.005 0.010 0.015 0.0 20 0.025
Δ p (kPa)
Velocid ad superficial (m/s)
Filtración; crepina
comercial
Filtración; nue va
crepina
Contra lavado;
crepina com ercial
Contra lavado;
nueva cr epi na
260
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Cuando se introdujo un medio filtrante de arena silícea de tamaño de partícula entre
0,63 y 0,75 mm y 300 mm de altura, la caída de presión producida con el nuevo diseño de
crepina fue también inferior a la observada con el drenaje comercial (Figura 5). En este
caso, las reducciones d e caída de presión fuer on del 20% para velocidades superfi ciales de
filtración inferiores a 0,01 m/s y del 45% para las que superaron los 0,02 m/s. Estas
disminuciones de caída de presión f ueron inferiores a las observadas cuando no se dispuso
medio filtrante. En condiciones de contralavado, la caída de presión en el filtro fue
prácticamente la misma que sin medio filtrante: 50% y 80% para las velocidades
superficiales de filtración más pequeñas y mayores, respe ctivamente. Si se comparan las
caídas de presión producidas con e l nuevo diseño con datos disponibles en la bibliog rafía de
distintos filtros de arena (Burt, 2010; Mesquita et al., 2012), éstas también son menores con
el nuevo diseño.
Figura 5 . Caída de presión en el conjunto del filtro con la crepina comercial y el
nuevo diseño de crepina en condiciones de filtración conven cional y contralavado con una
columna de 300 mm de medio filtrante.
En la Tabla 2 se muestran los valores del coeficiente de eficiencia de Nash-Sutcliffe
(NSE) obtenidos usando la ecuación (2) con los datos experimentales y con los resultados
del modelo CFD para la crepina co mercial y el nuevo modelo de crepina. Como el NSE fue
mayor de 0,9, la capacitad predictiva del modelo fue muy buena, de acuerdo con Ritter y
Muñoz-Carpena (2013). Por lo tanto, el modelo desarrollado describe con precisión la caída
de presión producida en el filtro.
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
0.000 0.0 05 0.0 10 0.015 0.0 20 0.025
Δ p (kPa)
Velocidad super ficial (m/s)
Filtración; crepin a
comerc ial
Filtración; nu e va
crep ina
Contralavado;
crep ina comer cial
Contralavado; nue va
crep ina
261
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Tabla 2 . Coeficientes de eficiencia de Nash-Suttclife para los datos experimentales y
modelados con CFD para los distintos escenar ios considerados.
Escenario Drenaje comercial Nuevo dren aje
Filtración sin medio filtrante 0,993 0,963
Filtración con medio filtr ante de 300 mm de
altura con arena silícea de tamaño de
partícula entre 0,63 y 0,75 mm.
0,998 0,997
Una vez validada la cap acidad predictiva del modelo desarrollado, é ste se utilizó para
analizar el perfil de caída de presión a lo largo del filtro. En la Figura 6 se compara la caíd a
de presión a lo largo d el filtro en régimen de f iltración con un lecho filtrante de 30 0 mm de
altura y un caudal de 0,50 l/s (es d ecir, con una velocidad superficia l de filtración de 0,016
m/s). Se puede observar que la principal caída de presión se produce en la zona del
drenaje. El nuevo diseño redujo un 42% la caída de presión con respecto a la crepina
comercial. Esta disminución llegó hasta el 80% cuando no se dispuso medio filtrante. La
menor caída de presión obtenida con el nuevo d iseño se debe a la reducción de la velocidad
de paso entre el medio filtrante y la cámara de salida del filtro. En la Figura 7 se muestra la
diferencia entre los contornos de velocidad y presión de los dos diseños de crepina
comparados.
Figura 6 . Comparación entre la caída de presión a lo largo del filtro de ar ena con una
crepina comercial y el nuevo diseño de crepina en régimen de filtració n con medio filtrante.
‐ 0.9
‐ 0.8
‐ 0.7
‐ 0.6
‐ 0.5
‐ 0.4
‐ 0.3
‐ 0.2
‐ 0.1
0
45.0 55 .0 65.0 75.0
Y (m)
Presión (kPa)
Dis eño comerc ia l de crep ina Nuevo di se ño de crepina
262
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 7 . Contornos de velocidad y presión en la crepina comercial (A) y en el nuevo diseño
de crepina (B) operando en filtración con una columna de arena silícea de 0,63 a 0,75 mm
de granulometría con una velocidad superficia l de 0,016 m/s y una presión a la salida de 50
kPa.
4. Conclusiones
Se ha diseñado y construido un nuevo modelo de crepina para reducir la caída de
presión en los filtros arena y, de esta forma, disminuir los re quisitos de presión y el consumo
energético asociado a estos filtro s ampliamente utilizados en riego por goteo. Las pruebas
de laboratorio han confirmado que el nuevo diseño reduce claramente la caída de presión
con respecto a un diseño comercial de referencia.
Un modelo utilizando la dinámica de fluidos computacional fue desarrollado y
validado con los datos experimentales para identificar las zonas donde el nu evo diseño
ejerce su mejora. En concreto, el nuevo diseño redujo la velocidad de paso a la salida del
drenaje y redujo también la curvatura del flujo en la zona de aproxima ción a la crepina. En
esta misma zona, al disponer de un medio de ma yor conductividad hidráulica, se redujo
también la caída de presión por roce en el medio.
Este nuevo diseño de crepina h a sido registrado como el modelo de utilida d
U201530629 (Bové et al., 2015b). Con este nuevo drenaje se podría mejorar el
funcionamiento de los filtros de arena utilizados en instalaciones de riego por goteo,
consiguiendo por tanto una mayor eficiencia en el uso del agua y de la energía.
263
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
5. Agradecimientos
Los autores quieren agradecer al Ministerio de Economía y Competitividad la
concesión de la ayuda para la realización del proyecto de investigación referencia CGL2012-
31180.
9. Bibliografía
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264
XXXIV C ongreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 8. Rendimientos de las diferentes estrategias de rie go.
En el gráfico de la fi gura 7 se reflejan los datos de producción de la campaña
2014.Como se puede apreciar los resultados de producción quintuplican los del 2013,
pero la tendencia en los valores medios es similar.
Los datos de significación estadística entre medias son me nores, una de las posibles
causas es la influen cia de la exposición solar de los árboles de la periferia en los
bordes inferior e izquierdo de la parcela al estar orientadas las filas e n la dirección
Este-Oeste
Por tanto, la orientación de las filas en marco rectangular af ectan a la producción y es
decisivo en el diseño de la plantación es que debería de estar orientadas en la
dirección Norte-Sur.
Si atendemos al rendimiento peso con cascara y pepita, mostrado en la figura 8, existe
una variación sustancial entre los resultados de una campaña y los de la siguiente al
igual que en producción. La figura siguiente recoge los valores obte nidos para cada
tratamiento.
4- Conclusiones.
- En general existe una mayor producción en los tratamientos de riego de menor
déficit de agua. Los datos son corrob orados por las medias de producción y por
existir diferencias significativas entre los tratamientos T1 y T2 frente al T 3.
- Siempre que la dotación de agua sea un factor limitante, es conveniente un
riego deficitario controlado (RDC) con el menor déficit posible, frente al riego
deficitario sostenido (RDS). La poca diferencia entre producción media y la
ausencia de significación estadística entre los tratamientos T3 y T6, confirma la
conveniencia del RDC. En el RDC asegura la mejor formación de los fruto, al
atender las necesidades en el momento de floración y cuajado del fruto,
minimizando la caída de flores y abortos, mientras que en el riego deficitario
sostenido aplica más agua en el engorde del f ruto final de primavera y verano.
Todo ello con mayor consumo de agua en el RDS frente al RDC en cualquier
año pluviométrico.
25%
30%
35%
40%
45%
T1 T2 T3 T4 T5 T6
Ren d im iento p o r ce n t u a l de
pe pi t a/cás c ara
Tr a t a m i e n t o s
R EN DIM IEN TO DE PEPIT A DEL AÑO 2013 Y 20 14
Rto . me dio
2013
Rto . me dio
2014
271
XXXIV C ongreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
- Frente a un diseño de riego de un ramal por fila de árboles a dos (Tratamiento
T6 frente al T5), en una plant ación adulta y suelos franco arcilloso la
distribución horizontal del agua es adecuada, sólo parece haber un ligerísimo
aumento de la producción media para el segundo caso y para un suelo franco
arcilloso, pero no es cor roborado estadísticamente.
- A pesar de lo anter ior, incluso en suelo franco arcilloso, como es el caso
ensayado, la superficie mojada y los puntos de emisión deben ser suficientes.
Los tratamientos T4, T5 y T6 son RDS, el tratamiento T4 es un RDS con un
60% de déficit sobre las necesidades máximas con 4 puntos de goteo por
árbol, mientras que T5 y T6 tienen 37% de déficit y con 10 puntos de goteo.
Todos ellos tienen valores medios de producción similares y sin ninguna
significación estadística en las producciones, lo que denota que el incremento
de agua no se ha visto reflejado por un incremento de producción.
-
Un sistema de seguimiento de la humedad del suelo en tiempo real y a
distintas profundidades, como el empleado en este ensayo, es muy útil para
adecuar las dosis calculadas, además de, ser una herramienta importante para
el caso de gestionar un RDC.
-
En un marco rectangular de una plantación de almendros es muy importante
que las filas estén orientadas en la dirección Norte-Sur para obtener la mayor
producción, permitiendo una insolación más homogénea de la plantación. En
caso de ser un marco cuadrado ha de ser lo suficientemente amplio para
buena iluminación y aireación.
5- Bibliografía.
- Girona, J. 2006. La respuesta del cultivo del almendro al riego. Revista Vida
rural, Nº 234, págs. 12-16.
- Maña, F., López, R., L ópez, P., Girona, J. 2008. Respuesta del almendro a
diferentes programas de riego deficitario controlado. XX VI Congreso Nacional
de Riegos. Huesca, 24-26 de junio de 2008,, págs. 37-38.
- Fernández, J.L., Oliva, A., Gallego, J.C., Navarro, C., Navarro, A., Arquero, O.
2002. El cultivo del almendro en Andalucía. Revista Fruticultura Profesional
126: 5-14.
- Lorite, I., Arquero, O. 2008. El almendro y el ri ego deficitario como alternativa a
los cultivos tradicionales de regadío en Andalucía. IFAPA. Boletín Trimestral de
Asesoramiento al Regante nº 8, Julio-Septiembre: 9-10..
- Salvatierra, B. 2014. Resultados de experimentación de riego en almendros.
IFAPA. Boletín Trimestral de Asesoramiento al Regante n º 25. Enero-Marzo:
19-26.
272
XXXIV Co ngreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
C-06
LA PRÁCTICA DE RIEGOS ANCESTRALES ANDINOS:
EL RIEGO PO R KANIS
Moreno-Pérez, M.F (1) , Roldán-Cañas, J. (2) (P), Chipana Rivera, R. (3)
1 Profesora Contratada Doctora, Universidad de Córdoba, Dpto. Agronomía (Área Ingeniería
Hidráulica), Edif. Leonardo Da Vinci (Campus Rabanales), 1 4071 Córdoba, [email protected]
2 Catedrático, Universidad de Córdoba, Dpto. Agronomía (Área Ingeniería Hidráulica), Edif.
Leonardo Da Vinci (Campus Rabanales), 14071 Córdoba, [email protected]
3 Profesor, Universidad Mayor de San Andrés, Facultad de Agronomía, Héroes del Acre,
1850, La Paz, Bolivia, [email protected]
Resumen
El riego es una técnica agrícola ancestral desarrollada por las culturas tradicionales
andinas, en armonía con las características ambientales y productivas de la zona. La
práctica de riego tuvo q ue ser adaptada a las g randes pendientes dando lugar a t écnicas
muy particulares que aún hoy día se practican. Los valles int erandinos del Departamento de
La Paz, Bolivia, es un lugar privilegiado para el estudio de sistemas de riego tradicionales. E l
trabajo experimental se llevó a cabo en la comunidad de Jatichulaya, localizada en el pueblo
de Charazani, Bolivia, a una altitud de 3250 msnm con una precipitació n anual media de 450
mm. El sistema de riego tradicional en ella practicado e s el llamado riego por kanis . La
palabra kanis es un vocablo quechua que hace alusión a la apertura de surcos para la
conducción del agua. El sistema de riego no causa erosión del suelo y a que el manejo del
agua se hace siguiendo las curvas de nivel. Sin embargo, las necesidades de mano de obra
son muy elevadas. La persona a cargo de la distribución del agua y de su entrega a los
regantes es el llamado Agente de Aguas .
Abstract
Irrigation is an ancient agricultural technique developed by the Andean traditional
cultures in harmony with environmental and productive characteristics of the area. Irrigation
practice had to be adapted to the steep slopes leading to v ery specific techniques that are
practiced even today In Bolivia, the interandean valleys of La P az’s Department are
privileged places for the study of tr aditional irrigation systems. The experimental work was
carried out in the peasant community of Jatichulaya, located in Charazani, at an alt itude of
3,250 meters above sea level, with an average annual rainfall of about 450 mm. The
traditional irrigation system practiced there is called the ka nis’s method. The word kanis is a
quechua word that refers to furrow irrigation opening for water conveyance. This irrigation
system avoids soil erosion because it foll ows contour lines. Thereby, soil is protected but
manpower required in the irrigation practice wa s excessive. The person in charge of water
distribution and delivery to irrigators is called Agente de Aguas (Water’s officer).
1- Introducción y Objetivos
En Bolivia la superficie total bajo ri ego es de unas 303000 ha, el 65% de las cuales
se localiza en el Altiplano y en los valles interandinos, entre los 150 0 y los 4200 msnm
(Ministerio de Medio Ambiente y Agua, 2013). En estas zonas la pluviosidad anual se sitúa
entre los 350 y los 600 mm que cae, principalmente, entre los meses d e diciembre y marzo.
273
XXXIV Co ngreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
A pesar de las grandes pendientes y del accidentado terreno, el riego mayoritario es por
superficie, y el 70% de los regantes poseen menos de 1 ha.
En los valles mesotermales existentes en las cordilleras andinas se desarrollaron
culturas prehispánicas muy florecientes, como la cultura Mollo (Ponce Sanginés, 1957,
Arellano López, 1978) que transfor maron la abrupta geografía para poder cultiva rla. Los
mollos desarrollaron técnicas para construir terr azas, tanques de almacenamiento de agua
en rocas, canales para conducir agua de formas trapezoidales y triangulares y estructura s
de captación de agua (Chipana et al. , 2011). El riego es una técnica agrícola ancestral
desarrollada por las cu lturas tradicionales andinas, en armonía con las caract erísticas
ambientales y productivas de la zona. La práctica de riego tuvo que ser adaptada a las
grandes pendientes dando lugar a técnicas muy particulare s, como el riego por ka nis o los
surcos corrugados en zigzag (Roldán-Cañas et al. , 2014), que aún hoy día se efectúan en
zonas próximas a la ciudad de La Paz, Boliv ia. Los campesinos lograron, durante siglos,
aprovechar las aguas de los ríos, lagunas y manantiales para complementar o suplir el
régimen de precipitaciones pluviales, caracterizado por su irregular distribución en una corta
estación de lluvias.
La palabra kanis es un vocablo quechua que hace alusión a la apertura de surcos
para la conducción del agua.El riego por kanis consta de unos canales principales de
distribución llamados mama kanis , cuya longitud y número dependen del tamaño de la
parcela a regar. A continuación, se encuentran los canale s secundarios o juchuy kanis que
van en dirección opuesta a los ma ma ka nis . De los juchuy kanis parten los surcos de riego
de corta longitud. El riego se empieza en el extr emo más alejado y se va desplazando hacia
atrás. La particularidad de este rieg o radica en la forma en que se practica pues los canales
y surcos se abren conforme el agua va entrando en la parcela. Ello supone, por un lado, un
tamaño de parcelas relativamente pequeño y, por otro lado, un alto requerimiento de mano
de obra. Por el contrario, cabe esperar una uniformidad muy alta, dad a la pequeña longitud
de los surcos de riego, y un mayor control en la distribución del agua evitando pérdidas
(Chipana Rivera et al. , 2015). Es curioso comprobar que este sistema presenta grandes
similitudes con los sistem as de riego árabes en forma de peine tal y como son descritos por
del Pino et al. (2011).
El objetivo principal de este traba jo es analizar el funcionamiento, eficiencia y
sostenibilidad del riego por kanis .
2- El valle de Charazani y la comunidad de Jatichulay a
Charazani -o Villa Juan José Pérez-, capital del valle al que da nombre, se encuentra
situado a una altitud de 3250 msnm, en la Pr ovincia Bautista de Saavedra, Departamento de
La Paz, Bolivia (ver figura 1). Abarca una superficie de 2524 km 2 y está constituid a por dos
secciones municipales, Charazani y Curva, y 14 ca ntones. Conforma el espacio
sociogeográfico más significativo pa ra el estudio del riego tradicional y a que el agua en la
zona es un recurso escaso del q ue dependen las actividades agrícolas que realiza e l
campesinado. En efecto, la precipitación media anual oscila alrededor de los 450 mm
distribuidos principalmente entre los meses de diciembre a marzo.
Aquí vive, entre otras, la comunidad campesina de Jatichulaya, situ ada entre los
paralelos de 15º8' y 15º12'de Latitud Sur, y los meridianos de 68º57' y 68º59' de Longitud
Oeste, y una altitud entre los 2900 a 3250 m.s.n.m (ver figura 2). En la actualidad, posee
una superficie aproximada de 202 ha, de las qu e 45.5, 22.5%, cuentan con riego siendo el
resto tierras de secano. La zona presenta una topografía acciden tada, con laderas de
pendientes empinadas y terrazas angostas. Los suelos son de tipo coluvial, variando la
textura entre franco arcilloso y franco arenoso.
274
XXXIV Co ngreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 1 . Ubicación del municipio d e Charazani dentro del Departamento de La Paz.
Figura 2 . Ubicación de la comunidad de Jatichulaya.
Las fuentes de agua son las precipitaciones pluviales y las aguas superficia les,
producto del deshielo de la cordille ra de Apolobamba, que dan origen al Río Calaya y a
parte del Río Charazani. El Río Charazani es una de las f uentes de agua de importancia
para la zona de estudio y tiene su origen en las pequeñas vertientes y en los llamados ojos
Zo na de Riego Valle Ch arazani
275
XXXIV Co ngreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
de agua (aguas subterráneas). Ta mbién existen pequeñas vertientes situadas al sureste de
la comunidad de Charazani, que forman el Río Wasawayqho, con caudales reducidos en
épocas de estiaje, de mayo a julio, que aumentan en la época de lluvias. Existe otro ojo de
agua en la parte baja de la comunidad de Inca Roca, situado al Sur d e la comunidad de
Jatichulaya (Quebrada del Inca), originando de esta manera la tercera fuente de agua para
la comunidad.
3- Organización del riego
El manejo del agua está de acuerdo a los ciclos agrícolas qu e se practican en el valle
de Charazani. La distribución del agua de riego varía a lo largo del año. Desde agosto hasta
enero o febrero, se hace bajo un control e stricto del llamado Agente de Aguas y el
establecimiento de un turno específico cuya trasgresión e s sancionada por el mismo. El
Agente de Aguas es elegido anualmente y dentro de sus funciones, que hace mediante
visitas periódicas, están, además, el mantenimiento y cuidado de todas las obras hidráulica s
que posee el sistema, es decir, las obras de to ma, canales de conducción y de distribución
(Céspedes, 1995). El sistema de distribución consiste en programar el uso del agua de riego
de acuerdo a los pedidos que hagan los usuarios en un período dado. El agua se entrega de
acuerdo al turno programado por el Agente de Aguas y el usuario tiene que ajustarse a
dicho turno. La adopció n de la distribución por t urnos comienza en el m es de agosto con la
siembra de papa-milli (papa temprana), cult ivo que requiere de riego. El Agente d e Aguas lo
hace en forma equitativa sin dar preferencia a n adie.
Por el contrario, en la época donde no existe mucha demanda de agua de riego ya
que los cultivos satisfacen, en gran manera, su requerimiento hídrico con las precipitaciones
pluviales, esto es, desde febrero hasta julio, el uso del agua no es por turnos sino a la
demanda y las personas que deseen regar piden permiso, o bien dan aviso al Agente de
Aguas, y van ellos mismos hasta la toma conveniente a soltar el agua.
Los campesinos organizan las asambleas, presididas por el Agente de Aguas, donde
planifican y se estable cen las fechas fijas para los trabajos comunales de reparación y
limpieza de canales. Los trabajos de limpieza incluyen también la reparación de los caminos
de herradura usados para el mane jo del agua. Estos caminos van paralelos al recorrido de
los canales. Las fechas de los trabajos de limpieza generalmente son antes del inicio de la
siembra grande, normalmente en el mes de agosto.
4- La práctica del riego
El riego comienza con la construcción de un canal de re parto de agua dentro de la
parcela. Los principales indicadores para la construcción de dicho canal son, por un lado, la
entrada del agua desde el canal de distribución a la parcela y, por otro lado, la pendiente de
la misma. Una vez que se tienen lo s dos parámetros, se traza una lín ea imaginaria hasta el
otro extremo superior de la parcela de modo q ue tenga una pendiente descendente del 2 al
3%. Una vez trazada dicha línea imaginaria se procede a la apertura del canal con la ayuda
de una Laukana (ver figura 3), de abajo hacia arriba hast a llegar al extremo inicial o parte
superior del canal. El canal tiene la f orma de un surco amplio y es de tierra.
La longitud y el número de canales principales o mama ka ni s es variado y está en
función del tamaño de la parcela a regar lo que const ituye el tercer parámetro para la
construcción de los canales. Generalmente, como mínimo, se construyen 2 o 3 canales. La
separación entre los canales construidos es de 8 a 10 m. Cuando el terreno es accidentado,
o con una topografía irregular, el campesino consigue trazar los canales principales sin
dificultad em pleando todo el conocimiento ancestral heredado de su s padres y abuelos. La
construcción de los mama kanis dentro de la parcela es similar sea cua l fuere el cultivo.
276
XXXIV Co ngreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 3 . Laukana o instrumento utilizado para abrir o cerrar los surcos de riego.
La orientación de las parcelas es importante, ya que las que se encuentran
orientadas al sur no tienen muro de contención, y además se riegan, mientras que la s
orientadas al norte tienen muro de contención y no hay que regarlas. Se observa como las
parcelas orientadas al norte son más verdes que las orientadas al sur q ue son más secas.
Para evaluar la práctica actual de riego, se realizó un ensayo en una parcela
previamente preparada y desbrozada, situada a 3065 msnm, en la que la comunidad de
Jatichulaya hizo una demostración de las práct icas de riego habituale s en la zona. Esta
parcela tiene una extensión aproximada de 150 m 2 y una pendiente que oscila entre 15 y el
45%. Según estimaciones de la propia Comunidad, el canal de abastecimiento de agua o
kani suele llevar entre 4 y 5 l/s, y el tiempo que se invierte en regarla es de unos 15 min. En
la parcela trabajada por los campesinos, el mama kani divide el terreno en dos. En este
caso, se procede al riego de la mitad inferior.
El campesino inicia la apertura de un ma ma k an is para que el agua procedente de un
kanis entre a la parcela y la inunde (ver figuras 4a y b). Para la construcción de los canales
secundarios o juchuy kanis dentro de la parcela se toma al canal principal, como referencia.
Los juchuy kanis generalmente van en dirección opuesta a los mama ka nis , son paralelos
entre si y tienen también inclinaciones que están entre el 2 y el 3 %. La longitud de los
juchuy kanis es menor con relación a la de los mama kanis y tienen, como pro medio, de 6 a
8 m. En cambio, el número de los juchu y kanis es mayor, superior a 6 canale s
habitualmente. La separación entre juchuy kanis es de 4 a 4.5 m. como promedio y son
también surcos aunque más angost os que los canales prin cipales. Una de las funciones de
los juchuy kanis es la de unir los mama kanis , cuando el usuario está conduciendo el agua
hacia la parte baja de la parcela.
Figura 4 . a) Campesino iniciando la apertura de un mama ka ni s . b) Esquematización de 4a.
277
XXXIV Co ngreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Cuando el agua llega al final del mama kani, se van abrie ndo juchuy kanis desde el
final del mama ka ni hacia atrás, para que el agua humedezca la margen derecha d el ma ma
kani (ver figura 5). Mientras el agua va empapando el suelo de la parte final de la parcela,
con cuidado de que no rebose y ca iga a la parcela que hay por debajo, se abre un nuevo
surco que parte desde el mama ka ni por su parte central, y que será otro ma ma ka ni , para
que cuando los juchuy kanis llegue n a éste, se derive todo el agua hacia el nuevo mama
kani . El sistema funcion a apropiadamente, acomodándose a las condiciones topogr áficas de
la zona y eliminando la erosión hídr ica debido a que el manejo del agua, dentro y fuera de la
parcela, está dado por un conocimiento ancestral de los campesinos de acuerdo a las
curvas a nivel, lo que permite la protección del suelo sin provocar erosión.
Figura 5 . Apertura de juchuy kanis desde el fin al del mam a k an i.
Cuando los juchuy kanis han llegado hasta el segundo mam a k an i
() ,
que parte
desde el primer mam a k ani
() ,
se abre el paso de agua hacia este quedándose sin
agua el trozo del primer mama kani situado aguas abajo
( ) (ver figuras 6a y b).
Figura 6 . a) Al abrir un nuevo mama kani , los juchuy kanis aguas arriba se quedan sin agua.
b) Esquematización de la figura 6a.
Cuando el agua ha llegado al final del segundo mama kani se empiezan a abrir
juchuy kanis desde el final y con pendiente descendente (
ver figuras7a y 7b).
278
XXXIV Co ngreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
Figura 7
. a)
Apertura de los juchuy kanis desde el final del segu ndo ma ma ka ni y con
pendiente descendente. b) Esquematización de la figura 7a.
Finalmente, la mitad de la parcela quedó regada (ver figuras 8a y b). El tiempo
invertido fue de unos 40 minutos, muy superior al manifestado previamente por la
Comunidad.
Figura 8 . a) Fase final del riego. b) Esquematización de la f igura 8a.
Una vez que se terminó el riego de la parcela, se midió el caudal que lleva el canal
de riego, utilizando el método del flotador con una hoja seca. La medida se realizó repetidas
veces tomándose la media de los valores obtenidos: L = 2.5 m; t = 7 s.
Teniendo en cuenta la geometría de la sección transversal del canal rectangular( B =
0.25 m; y = 0.036 m)) el caudal circulante resulta ser de:
seg
l
m m
seg
m
v Q 2 . 3 036 . 0 25 . 0
7
5 . 2
valor parecido al que los campesinos comentaron previamente. No se ha aplicado un
coeficiente reductor en e l cálculo del caudal dado el escaso calado de la corriente.
Conocido el tiempo invertido (40 minutos) y la superficie regada (75 m 2 ), se pueden
calcular las característ icas agronómicas del riego:
Volumen aplicado: 3.2 l/s x 40 x 60 s = 7680 litros
Dosis por riego = 7680 litros/75 m 2 = 102.4 l/m 2 ≈ 1000 m 3 /ha
Dado que en una campaña normal de riegos se aplican 4 riegos, el volumen total
aplicado es de 4000 m 3 /ha, bien aju stado a las característ icas de la zona. No obstante, la
mano de obra requerida se aleja del óptimo, ya que se necesitó del concurso de 3 personas.
Posiblemente, nuestra presencia y la necesidad de explicar a la misma vez el procedimiento
de riego aumentaron tanto el tiempo de riego como la mano de obra utilizada.
279
XXXIV Co ngreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
5- Conclusiones
En Bolivia, los valles interandinos de La Paz co nstituyen lugares privilegiados para el
estudio de sistemas de riego tradicionales, por el importante legado de los campesinos
andinos, que durante siglos, lograron aprovechar las aguas de los ríos, lagunas y
manantiales para satisfacer sus ne cesidades, dentro de la cosmovisión holíst ica del mundo
que construyeron, en la que el agua tenía un pap el fundamental.
En este estudio se ha tratado de describir y comprender los sistemas tradicionales de
riego, mediante la descripción de infr aestructuras y la caracterización de la organización en
la distribución de las aguas. El trabajo de ca mpo se desarrolló en la Provincia Bautista
Saavedra del Departamento de La Paz dond e se analizó el sistema de riego tradicional
practicado por comunidades campesinas pertene cientes a la municipalidad de Charazani en
áreas de dominio de las comunidades de Jatichulaya, donde el riego está condicio nado al
método de kanis .
Este método consiste en un riego superficia l, ampliamente desarrollado por las
culturas tradicionales andinas de l país, completamente adecuado y en equilibrio con las
características ecológicas y productivas de la zona. No obstante, se pudo evidenciar un
elevado uso de mano de obra en la práctica del riego quizás derivado de nuestra presencia
y de la necesidad de explicarnos a la vez el procedimiento de trabajo.
6- Agradecimientos
Este trabajo se desarrolló en el marco de proyectos de sarrollados entre 2008 y 2009
y financiados por la Agencia Esp añola de Cooperación Internacional para el Desarrollo
(AECID), a quién se agradece su colaboración, y en el que participaron profesores de las
Universidades de Córdoba, Córdoba, España, y Mayor de San Andrés, La Paz, Bolivia.
7- Bibliografía
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81 p.
Céspedes, R., (1995). Descripción y Análisis del Siste ma de riego Tradicional en la
Comunidad de Jatichulaya de la provincia Bautista Saavedra.Tesis de Grado
Universidad Mayor de San Andrés – La Paz, 140 p.
Chipana, R., Bosque, H., Del Pino, J.L., Roldán-Cañas, J. & More no-Pérez,
M.F.(2011).Sistemas de riego prehispánicos en Bolivia. En: Roldán-Cañas, J. &
Chipana, R. (coords.), 2011. Sistemas ancestrales de riego a ambos lados del
Atlántico. Universidad de Córdoba, España, pp. 1–61.
Chipana Rivera, R., Moreno-Pérez, M.F., Choque Velasco, R.& Rold án-Cañas, J. (2015).
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Agricultural Water Management,Published online 27/11/2015,DOI:
http://dx.doi.org/10.1016/j.agwat.2015.11.010.
Del Pino, J.L., Roldán-Cañas, J. & Moreno-Pérez, M.F.(2011). El agua y el riego en
laPenínsula Ibérica. En: Roldán-Cañas, J. & Chipana, R. (coords.), 2011.
Sistemasancestrales de riego a ambos lados d el Atlántico. Universidad de Córdoba,
España, pp. 63–232.
280
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
completan una serie de datos generales (como superficie y caudal del hidrante) y se les
asigna una parcela y un uso. Estos datos asignados de forma automática pueden editarse y
modificarse manualmente. En la Figura 1b se muestra un ejemplo de la visualización
espacial de los resultad os obtenidos en cuanto a producció n media por hidrante. Si se hace
un clic sobre una parcela salen lo s datos y resultados numéricos de dicha parcela.
Figura 1. Ejemplo de datos de entrada (a) y de salida (b) de la herramienta CINTEGRAL.
3.2 La zona de estudio
La evapotranspiración de referencia (ET 0 ) presentó una media anual de 1205 mm año -1
con un CV de 3,8%, un máximo de 1286 mm año -1 , registrado en el año 2012, y un mínimo
de 1119 mm año -1 , en el año 2008. L a ET 0 mensual máxima fue de 198 mm, que se produce
todos los años en el mes de julio. La ET 0 más baja fue de 25 mm, que se produce en todos
los años en el mes de diciembre.
Figura 2 . Ingresos netos y factura eléctrica en *10 3 € por año, GRD.
Se analizó el efecto de la variabilidad interanual de la meteorología sobre el
funcionamiento de la red de riego a la demanda asegurando una presión de 300kPa en
boquilla. La alternativa de cultivos presentada en la Ta bla 1 y la serie meteorológica
disponible se utilizaron para optimizar la potencia a contratar en cad a uno de los tramos
tarifarios y años meteorológicos. Para ello se utilizó el módulo de opti mización descrito en la
herramienta CINTEGRAL. Los resultados de ingresos netos y factura elé ctrica para la serie
meteorológica analizada se presentan en la Figura 2. La media interanual de los ingresos
netos fue de 2,342 M€, con un CV de 2,6%. El coste de la factura eléctrica medio fue de
287
XXXIV Congreso Nacional de Riegos, Sevilla 2016
0,692 M€, con un CV de 6,2%. El año de menor coste fue 2008 (0,592 M€) y el de mayor
coste (0,760 M€) fue 2005. En el año 2008 se obtuvieron los mayores ingresos netos de la
serie analizada (1,850 M€), mientras que en el 2005 se obtuvieron los menores ingresos
netos (1,545 M€). Parte de la diferencia se debe a los costes de la factura eléctrica, que en
2008 fueron los más bajos y en 2005 los más elevados de la serie estudiada. La
meteorología tiene mucho que decir sobre estos resultados, ya que 2008 fue un año de
precipitaciones por encima de la media (especialmente en los meses de verano), y además
la ET 0 fue de las más bajas de la serie. Por otro lado, 2005 fue un año poco lluvioso en los
meses de mayores necesidades de riego. La variabilidad meteorológica y sobre todo las
necesidades de riego de los meses de verano determinan los costes eléctricos que afectan
a la productividad global de la zona.
En la Figura 3 se muestran para toda la zona y a escala de parcela: la distribución e spacial
de los suelos (Figura 3a), la distribu ción de cultivos utilizada para el análisis (Figura 3b), la
producción media en porcentaje sobre el máximo rendimiento (Figura 3c) y dos par ámetros
de calidad del riego, eficiencia (Figura 3d) y uniformidad de reparto (Figura 3e). Los
resultados de producción y calidad del riego corresponden a la campaña 2014.
Figura 3 . Suelos (a), alternativa de cultivo (b) en la zona de estudio, producción m edia % (c)
Eficiencia % (d) y uniformidad % (e), año 2014.
Se identificaron 9 tipos de suelos según su profundidad y CRA (Figura 3a). Los más
abundantes, el 33% de superficie de la zona, son suelos muy profundos con una CRA muy
alta, los suelos pobres desde el punt o de vista hidráulico (poco profundos y CRA muy baja)
aparecen en un 15% de la superf icie total de la CR. La distribución de los cultivos se realizó
de forma aleatoria y se conservó esta misma di stribución en todos los análisis realizados en
este estudio.
En la Figura 4 se presenta la media por cultivo del co nsumo de agua (Figura 4a), la
producción (Figura 4b), la eficiencia estacion al del riego (Figura 4c) y la uniformidad
estacional (Figura 4d) para el año 2 014.
En cuanto al consumo de agua de riego, el consumo medio de la alfalfa fue de
8333 m 3 ha -1 , con un CV entre parcelas del 5%. El consumo del maíz fue de 6478 m 3 ha -1
con un CV del 5%, el d e la cebada 4069 m 3 ha -1 , con un CV del 11% y el del trigo , 4509 m 3
ha -1 y un CV del 9%.
En 2014 la producción media de alfalfa fue del 98% con un CV de 2,6%, la del maíz del
91% con mayor variabilidad entre parcelas, CV de 10,5%, la de la cebada de 97% con un
CV de 3,4% y la del trigo del 95% con un CV de 4,6%. L os valores de producción media
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tanto de alfalfa como de cebada fueron elevados, indicando que los cultivos se regaron
adecuadamente y también que, si en algún momento se retrasó la aplicación del riego a
estos cultivos, la producción no se vio afectada. Sin embargo, la producción media del maíz
fue menor y su variabilidad entre parcelas más elevada. Esto se debe a que los problemas
que originaron retrasos en la aplica ción del riego en maíz sí que afec taron al desarrollo y
producción del mismo, pues se trata de un cultivo muy sensible al estrés hídrico. La
distribución espacial de las pro ducciones (Figura 3c) está muy relacionad a con la
distribución de suelos (Figura 3a) y con la de cultivos (Figura 3b). Las parcelas que
presentan producciones más bajas, se correspo nden con el cultivo de maíz y se localizan en
suelos con baja calidad para el riego (suelos poco profundos y con un a CRA muy baja). El
riego de suelos de baja calidad hidráulica exige un manejo muy cuidadoso, como aplicar
riegos ligeros con mayor frecuencia. Este manejo a veces no es posible en mome ntos de
máxima demanda hídrica, ya que la disponibilidad de la red no permite aplicar el r iego con la
frecuencia que estos suelos requier en. Cuando estos suelos se combinan con cultivos de
alta sensibilidad al estrés hídrico como el maíz, la producción de dichas parcelas se resiente
(parcelas de colores más oscuros e n la Figura 3c).
Figura 4 . Consumo de agua (a) en m 3 ha -1 , producción media % (b), eficiencia % (c) y
uniformidad % (d) por cultivo, resu ltados del 2014. Las barras indican la variabilidad entre
las parcelas del mism o cultivo.
La eficiencia del riego media global durante la campaña 20 14 fue del 84%. La distribución
espacial de dicha eficiencia (Figura 3d) ind ica que las parcelas que presentan menores
eficiencias de riego se corresponde n con las de los suelos más pobres desde el punto de
vista hidráulico (poco profundos y CRA muy baja o baja). En estos suelos las pérdidas por
percolación profunda fu eron más importantes. El CU medio global en la campaña 2014 fue
del 91%. El análisis espacial de la uniformidad (Figura 3e) muestra parcelas con
uniformidades inferiores al 90% que en la mayoría de los casos están cultivadas de cebada
y de trigo. La baja uniformidad se justifica por el periodo de riego de estos cultivos que
coinciden con los meses más ventosos del año, abril y mayo. La uniformidad del riego por
aspersión se ve gravemente afectada por la velocidad del viento.
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3.3 Análisis de alternativas de gestión y diseño de la zona regable
En la Figura 5 se presenta la comparación entre las 4 alternativas d e gestión y diseño
analizadas en la zona: GRD, GRT DO, GRT DM y GR2R en términos de consumo de agua
(Figura 5a), ingresos brutos (Figura 5b), factura eléctrica (Figura 5c) e ingresos netos
(Figura 5d). El consumo medio de agua en la gestión en turnos de presió n (GRT DO y GRT DM )
fue inferior (entre un 3 y un 3,5%) al consumo en una gestión a la demanda tanto en una red
(GRD) o en dos redes (GR2R). Pero este menor consumo afectó de forma importante a la
producción media de los cult ivos y a sus ingresos brutos (Figura 5b). Las modifica ciones en
el diseño de la red para adaptarla a una gestión por turnos mejoraron los ingresos brutos
respecto a los resultados de aplicar esta gestión en la red original, sin embargo, no se
alcanzaron los ingresos brutos de la GRD. En cuanto a la GR2R, los ingresos brutos
resultaron en valores medios muy similares a los de la GRD, y con menos variabilidad
interanual ya que el CV no supera el 1,5%.
Figura 5 . Ingresos brutos (*10 3 € por año), factura eléctrica (*10 3 € por año), ingresos netos
(*10 3 € por año) y consu mo de agua (m 3 ha -1 ) para las 4 alte rnativas: GRD, GRT DO , GRT DM y
GR2R. Las barras representan la variabilidad entre los años de estudio.
Como era de esperar (ya que el volumen de riego aplica do en notablemente inferior), la
factura eléctrica del riego a turnos en sus dos modalidades (GRT DO y GRT DM ) fue inferior
(aproximadamente un 22%) a la del riego a la demanda, especialmente el de toda la red
GRD. Sin embargo, los valores medios de los ingresos ne tos (Figura 5d) en la g estión a
turnos, GRT DO (1,649 M € por año) y GRT DM (1,677 M€ por año), son muy similares a los
obtenidos en la GRD (1,650 M€ por año), lo que indica que lo que se ahorra en electricidad y
se pierde en producción. La conclu sión es que en esta red de riego el cambio de la gestión
de riego a la demanda a riego organizado en turnos necesita un cambio importante de la red
y que las mejoras en productividad global no son muy relevantes. La división de la zona en
dos redes de riego a la demanda independientes (GR2R) mantiene los ingreso s brutos
respecto a la GRD y permite un ahorro en la factura eléctrica (20%), lo que se traduce en
una mejora de los ingresos netos d el 9% (1,797 *M € por año) comparando a la G RD. Esta
división de la red permite, también, una amortiguación del efect o de la variabilidad
meteorológica interanual sobre les ingresos netos ya que el CV es de 4,2% en la GR2R
frente a 5,6% en la GRD, 7,4% en la GRT DO y 7,2% en la GRT DM .
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Para analizar la disminución de los ingresos brutos de la GRT frente a la GRD se
analizaron los resultad os de las producciones medias por parcela (Figura 6) para el año
2014. En la Figura 6a se presentan los suelos, en la Figura 6b los cultivos, en la Figura 6c la
producción en % de la GRD, en la Figura 6d la producción en % de la GRTDM y en la Figura
6d la producción en % de la GR2R. En general las parcelas con menores producciones
(colores más oscuros) en la gestión a la demanda también resultan en producciones
menores en la gestión a turnos. Sin embargo en la gestión a turnos el número de parcelas
con problemas de producción es mayor, y los valores de producción son en general
inferiores. En la mayoría de los casos se trata d e parcelas que o bien tienen un suelo pobre
(poco profundo y CRA baja o muy baja, colores verde oscuros en la Figura 6a), o/y
presentan un número elevado de sectores/posturas de rieg o, o/y pertenecen a la subzona
(turno) alta o/y están cultivadas de maíz, un cultivo sensible al estrés hídrico
Figura 6. Producción media (%) de los hidrantes para las alternativas: GRD, GRT DM y
GR2R, año 2014.
4. Conclusiones
Este estudio presenta una aplicación de la herramienta de simulación CINTEGRAL que
permite analizar el diseño y la gestión de una zona regable adaptándose a las redes
(colectivas y parcelarias), los suelos, la meteorología, la agronomía, así como a los precios
de cosecha y de los insumos de pr oducción (entre ellos el agua y la e nergía). Este enfoque
permite realizar un análisis global que incorpora la realidad agraria local de la zona regable.
Los resultados obtenidos en una gestión a la demanda muestran el efecto de la
variabilidad meteorológica interanual sobre los ingresos br utos, ingresos netos y la factura
eléctrica. Las produccio nes mínimas se registran en suelos más pobr es desde el punto de
vista hidráulico (poco profundos y CRA muy baja o baja) y para cultivos más sensibles al
estrés hídrico (maíz).
La comparación de las 4 alternativas, gestión a la demanda de la zona global, gestión en 2
turnos de riego adaptados a zonas de presión homogénea (sin y con cambios en el diseño)
y gestión en 2 redes independientes, muestra que la división de la zona en dos redes
permite reducir la factura eléctrica en 20% sin afectar a la producción, lo que arroja un
incremento del 9% de los ingresos netos. Sin embargo, la gestión a turnos reduce la factura
eléctrica pero también produce notables mermas de producción que r educen los ingresos
brutos, resultando en un incremento de los ingr esos netos en un escaso 2% respecto a la
gestión a la demanda.
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5. Referencias
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