Page 21 - Revista - UNIFRUT 23.3 - Rood
P. 21
La evapotranspiración del cultivo (ETc) se estimó AGVOOSLT.O23-EODCICTIUÓBNRE3
a partir de los datos generados por los sensores
instalados en campo, los cuales registran información Figura 4. Valores de Kc promedio en distintas etapas fenológicas.
en tiempo real cada 20 minutos sobre variables como
la humedad del suelo, temperatura y conductividad Los resultados del monitoreo en tiempo real del
eléctrica. El cálculo de ETc se basó en la metodología coeficiente de cultivo (Kc) en una huerta de manzanos
propuesta por Kharrou et al., 2021. en Cuauhtémoc, Chihuahua, muestran variaciones
Por su parte, la evapotranspiración de referencia (ETo), significativas según la etapa fenológica y la edad de
que representa la pérdida de agua de una superficie de los árboles (Tabla 1). Durante el desarrollo del fruto
cultivo de referencia bien irrigada, se estimó mediante (mayo-agosto), se registraron los valores más altos de
la ecuación de Penman-Monteith. Kc, alcanzando hasta 1.23 en árboles de 24-25 años,
Los resultados en términos de ahorro de agua se reflejando su mayor demanda hídrica en comparación
observan en la Figura 3, donde después de ajustar con árboles jóvenes. En contraste, durante la dormancia
parámetros de riego en el mes de mayo en adelante y el reposo, los valores disminuyen notablemente.
se pudo reducir el riego en un 30 % con riegos más Esta variabilidad confirma la importancia de adaptar el
frecuentes y cortos. riego según la edad del árbol y su estado fenológico, y
destaca la utilidad de integrar sensores y tecnologías
de agricultura 4.0 para una gestión hídrica eficiente y
precisa.
Figura 3. Modificación en la tendencia de riego por el productor Tabla 1. Valores de Kc por edad de plantación y etapa fenológica.
al tomar decisiones con los datos de humedad en tiempo real.
La Figura 4 presenta los valores promedio de Kc de los
ocho sensores, donde indican valores de Kc inicial de
0.2, Kc medio de 0.8 y Kc final de 0.4, en las distintas
etapas fenológicas del manzano.
Referencias:
Cera Campos, J.I. and Peña, L.C.B. (2015) Prospección de indicadores de respuesta frente al abatimiento del acuífero: una
exploración entre menonitas y mestizos de la región de Cuauhtémoc, Chihuahua.
Santiago Santos Valle (2020) Agricultura 4.0 – Robótica agrícola y equipos automatizados para la producción agrícola sostenible.
Madrid: Editorial Agricultura 4.0. Valente, A., Costa, C., Pereira, L., Soares, B., Lima, J. & Soares, S., 2022. A LoRaWAN IoT
System for Smart Agriculture for Vine Water Status Determination. Agriculture, 12(10), p.1695.
Kharrou, M. H., Simonneaux, V., Er-Raki, S., Le Page, M., Khabba, S., & Chehbouni, A. (2021). Assessing irrigation water use
with remote sensing-based soil water balance at an irrigation scheme level in a semi-arid region of Morocco. Remote Sensing,
13(6), 1133.
21
