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Avances en la gestión del riego en parcela

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Presentació realitzada per Jaume Casadesús (IRTA) a la jornada Projectes internacionals de millora de la gestió del reg (28/06/2019)

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Avances en la gestión del riego en parcela

  1. 1. Avances en la gestión del riego en parcela Jaume Casadesús Joaquim Bellvert Joan Girona IRTA Programa d’Ús Eficient de l’Aigua en l’Agricultura Proyectos internacionales de mejora de la gestion del riego Jornada técnica BARCELONA, viernes 28 de junio de 2019
  2. 2. 0 10 20 30 40 50 60 Riego por gravedad Goteo ++gestión Goteo ++++gestión Riego “Inteligente” Goteo +++gestión Goteo +gestión Riego por goteo 69 litros 31 litros 36 litros 36 litros 42 litros 44 litros 63 litros Efecto de la tecnificación en la eficiencia de uso de agua (Girona et al., 2012) TECNIFICACIÓN Huella hídrica de 1 manzana según FAO
  3. 3. 3 Tecnificación = infraestructura + gestión Infraestructura -Red de distribución eficiente -Capacidad de control -Medición de consumo Gestión -Planificación de las campañas de riego -Coordinación de los sectores de riego -Adecuación del riego a la demanda real Información
  4. 4. 4 Modernización de las infraestructuras de riego • Redes distribución abiertas • Sistemas de riego por gravedad • Conducciones cerradas • Presurización para riego localizado (Gómez-Limón y Villanueva, 2017)
  5. 5. RIEGO DE PRECISIÓN aportar la dosis justa, en el momento y lugar adecuados Gestión del riego en parcela ¿Cuándo, cuánto, dónde regar?
  6. 6. Transpiración lluvia Riego (+fertirriego) Evaporación escorrentía DrenajeAscenso capilar La ciencia detrás de la optimización del riego Crecimiento vegetativo € Cosecha (¿Contaminación?) Meteorología H2O CO2 Fotosíntesis
  7. 7. Funciones de producción del agua 0 5 10 15 20 25 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Evapotranspiració (mm) Producció(tm/ha) blat de moro (Hanks, 1983) Agua evapotranspirada (mm) Cosecha(t/ha) Maíz • Si comparamos un mismo cultivo entre distintas disponibilidades de agua Cómo el riego puede determinar la cosecha Producción potencial
  8. 8. Transpiración lluvia Riego (+fertirriego) Evaporación escorrentía DrenajeAscenso capilar Crecimiento vegetativo € Cosecha (¿Contaminación?) Meteorología H2O CO2 Fotosíntesis Transpiración Riego Fotosíntesis La ciencia detrás de la optimización del riego
  9. 9. Transpiración lluvia Riego Evaporación Escorrentía DrenajeAscenso capilar Programación por balance hídrico ETo Riego para asegurar la transpiración Riego ≈ ETp – Lluvia efectiva ETp: evapotranspiración potencial ETo: evapotranspiración de referencia Kc: coeficiente de cultivo ETp = ETo *Kc 1ª Oportunidad de mejora Método para determinar la programación de riego Método de balance hídrico
  10. 10. 2ª Oportunidad de mejora Diseño de los sectores acorde a la variabilidad espacial
  11. 11. CULTIVO RELACIÓN AUTOR Maíz Kcb=1.26*NDVI-0.06 Neale et al. 1989 Alfalfa Kcb=1.81*NDVI-0.26 Neale et al. 1989 Soja Kcb=1.638*NDVI-0.003 Jayanthi et al. 2001 Trigo Kcb=1.36*NDVI-0.03 Gonzalez-Piqueras et al. 2006 Patata Kcb=1.085*SAVI-0.0504 Jayanthi et al., 2007 Viña Kcb=1.44*NDVI-0.10 Campos et al. 2010 Girasol Kcb=1.23*NDVI-0.01 Gonzalez et al. 2010 3ª Oportunidad de mejora Ajustar los coeficientes de cultivos al vigor de la parcela
  12. 12. ? Riego Precisión del método de balance hídrico ? ? ? ? ?? ? ? En la práctica, los componentes del balance hídrico varían localmente y aparecen incertidumbres
  13. 13. Balance hídrico + sensores Usamos feedback de los sensores para tunear el balance hídrico Dosis diaria de riego  ETo · Kx Evapotranspiración de referencia: • Estación meteorológica • Sensores locales Coeficiente de riego Partiendo de un coef. de cultivo, lo vamos reajustando sobre la marcha • Respuesta a los sensores • Estrategia de riego 4ª Oportunidad de mejora Reajuste local del balance hídrico con sensores
  14. 14. Algoritmo general para reajuste de riego mediante sensores 1. Estimación de necesidades de riego (riego  ETo × Kx ) 2. Adaptación a la interfaz del autómata (unidades y formato) 3. El automata ejecutará el programa 4. Monitorización del suelo o de la planta 5. Interpretación de los sensores ¿Exceso de riego? ¿Déficit? ¿OK? ¿Anomalías? 6. Respuesta a anomalías 7. Reajuste de las estimaciones: si exceso→  Kx si déficit→  Kx Casadesús et al. (2012) Computers and Electronics in Agriculture, 83: 11-20
  15. 15. 150-200 m Water status (ψleaf) & prescriptions at irrigation sector level Increase irrigation Suppress irrigation Reajuste del riego basado en teledetección térmica Thermal 30-cm resolution Color image 5-cm resolution
  16. 16. Cómo acabamos reajustando el riego con sensores 16 Opción A: por vía manual Opción B: en un Sistema automatizado 1. Estimación de necesidades de riego (riego  ETo × Kx ) 2. Adaptación a la interfaz del autómata (unidades y formato) 3. El automata ejecutará el programa 4. Monitorización del suelo o de la planta 5. Interpretación de los sensores ¿Exceso de riego? ¿Déficit? ¿OK? ¿Anomalías? 6. Respuesta a anomalías 7. Reajuste de las estimaciones: si exceso→  Kx si déficit→  Kx
  17. 17. Ejemplo en manzano • ETc: el consumo real medido mediante lisímetro de pesada • Manual: la mejor programación manual que somos capaces EFFIDRIP ETc y riego, mm El riego ajustado con sensores suele ajustarse mejor a la casuística del lugar
  18. 18. Los sensores también permiten autoajustar al vigor de la plantaciónRiegodiario,mmRiegoacumulado,mm G P
  19. 19. ¿Y si sólo disponemos de 400 mm/año? Demanda de riego diaria Demanda de riego acumulada Ajustar el riego a las condiciones actuales no es suficiente Necesitamos integrarlo en una estrategia de campaña 5ª Oportunidad de mejora Planificar anticipadamente las campañas de riego
  20. 20. 20 • Caso 1: Riego completo Evitar limitaciones hídricas ≈ maximizar Transpiración • Caso 2: Riego de soporte Limitado por dotación de riego ¿Cómo distribuir en el tiempo la dotación disponible? ≈ maximizar la “Transpiración más productiva“ • Caso 3: Riego “inteligente” Optimo para € ≠ óptimo para T Optimización multiobjectivo ≈ adaptar localmente recetas ya demostradas max biomasa€ Cosechapotencial Riego anual Tres principales estrategias de riego € ≠ biomasa ? cosecha ≈ biomasa biomasa ≈ T Agua no disponible biomasa ≈ T Riego ajustado a las fases más sensibles Balance hídrico ajustado localmente Experiencia y modelización Función de producción del agua de riego
  21. 21. Algunos desafíos en la gestión del riego en frutales Estado fenológico Cubierta vegetal discontinua Riego localizado y fertirriego Estrategias de riego sofisticadas Importa mucho la calidad Sensible a cambio climático Cultivos perennes Posible variabilidad intraparcelaria
  22. 22. • Herramientas públicas de recomendación • Herramientas de suscripción, sin visita técnica • Servicios privados, con visitas de técnicos • Servicios con instalación de dispositivos • Servicios de automatización remota Costo + - Personalización + - Herramientas y servicios de soporte al riego
  23. 23. max biomasa€ Cosechapotencial Riego anual € ≠ biomasa ? cosecha ≈ biomasa biomasa ≈ T Agua no disponible biomasa ≈ T Transpiración lluvia Riego Evaporación Escorrentía DrenajeAscenso capilar 23 Y para acabar, hablemos de política: ¿al final quién debe decidir cuánto regar? • ¿el sensor? • ¿una asamblea de árboles? • ¿un árbol portavoz? • ¿un algoritmo? • ¿el regante? • ¿Google? Planificación de campaña de riego ≈ mesa de negociación

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