Este documento resume los avances en la gestión del riego en parcela. Describe cómo la tecnificación, incluyendo infraestructura y gestión mejoradas, puede aumentar la eficiencia del uso del agua. Explica que el balance hídrico y los sensores pueden usarse para programar y ajustar el riego localmente. Finalmente, enfatiza la importancia de planificar anticipadamente las campañas de riego para optimizar el uso del agua disponible.

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. 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
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
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. RIEGO DE PRECISIÓN
aportar la dosis justa, en el momento y lugar adecuados
Gestión del riego en parcela
¿Cuándo, cuánto, dónde regar?

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. 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. 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. 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. 2ª Oportunidad de mejora
Diseño de los sectores acorde a la variabilidad espacial

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. ?
Riego
Precisión del método de balance hídrico
? ?
?
?
??
?
?
En la práctica, los componentes del balance hídrico
varían localmente y aparecen incertidumbres

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. 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. 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. 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. 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. Los sensores también permiten autoajustar al vigor de la plantaciónRiegodiario,mmRiegoacumulado,mm
G
P

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
• 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. 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. • 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. 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