Proponen un controlador predictivo de riego que tiene en cuenta la humedad del suelo, la transpiración de los cultivos o el coste de la energía

Científicos del grupo de investigación Optimization and Control of Distributed Systems del Departamento de Ingeniería de la Universidad Loyola (con campus en Sevilla y Córdoba) junto con investigadores del Instituto Andaluz de Investigación y Formación Agraria (IFAPA) han publicado recientemente un estudio en el que proponen un modelo de control predictivo de riego gracias a la recogida de datos de humedad del suelo, transpiración de los cultivos, dinámica del agua en el suelo y considerando costes de energía eléctrica y agua. Este sistema, según señalan desde la universidad,” puede lograr reducciones significativas de costes sin afectar al rendimiento de los cultivos”. El artículo científico ha sido publicado por la investigadora Gabriela Cáceres.

La publicación titulada Smart Farm Irrigation: Model Predictive Control for Economic Optimal Irrigation in Agriculture expone que ya se utilizan en la actualidad sistemas de riego automatizado pero propone el uso de un controlador predictivo que, explican, “por primera vez tiene en cuenta tanto las humedades en las distintas capas del suelo como el consumo de agua y el costo eléctrico asociado al bombeo”.

El trabajo se ha desarrollado aplicando un controlador predictivo a un caso de estudio de una finca de fresas en Huelva para predecir y gestionar cuánto regar con el fin de minimizar el volumen de agua aplicada y los costes energéticos sin comprometer el rendimiento de los cultivos.

El controlador se compone de dos capas. La primera es de optimización en tiempo real cuya función es calcular la mejor opción de riego (tiempo y cantidad) teniendo en cuenta la transpiración del cultivo, manteniendo las humedades del suelo dentro de un rango determinado, logrando así la pérdida mínima de agua en las capas inferiores, a su vez minimizando el coste eléctrico asociado al bombeo. La segunda capa se basa en un modelo de control predictivo que se encarga de predecir durante una ventana de tiempo la evolución de las humedades, el agua y el consumo eléctrico.

“El crecimiento de la población mundial, junto con el cambio climático y la escasez de agua, ha hecho que el cambio hacia una agricultura eficiente y sostenible sea cada vez más importante. Hoy en día, la agricultura representa aproximadamente el 70% del consumo de agua a nivel mundial”, destaca la investigadora.

Por ello, resalta, “la gestión eficiente de este recurso en el riego es una preocupación prioritaria, tanto por el agotamiento como por el uso de energía que con lleva su utilización, con la consiguiente pérdida de productividad y contaminación de los acuíferos por los fertilizantes”. Gabriela Cáceres apunta a que “el reciente desarrollo de sensores y actuadores de bajo coste basados en el Internet de las Cosas ofrece grandes oportunidades en esta dirección, ya que estos dispositivos pueden ser fácilmente desplegados para implementar técnicas avanzadas de monitorización y control de riego a escala de explotación, ahorrando energía y agua, y consecuentemente disminuyendo costes”.