Pais: España

Fecha: 06 de Mayo del 2022

Investigadores ceiA3, España desarrollan un algoritmo que mejora los cálculos para predecir las necesidades hídricas de los cultivos

El grupo de investigación adscrito al Campus de Excelencia Internacional Agroalimentario ceiA3 ‘Hidrología e hidráulica agrícola | AGR-127‘ de la Universidad de Córdoba desarrolla nuevos modelos basados en aprendizaje automático para predecir con una semana de antelación estimaciones que permiten conocer las necesidades hídricas de los cultivos, a través de un nuevo algoritmo que a diferencia de otros desarrollados hasta la fecha necesita menos variables meteorológicas

La evapotranspiración se define como la cantidad de agua que pierden los cultivos por evaporación desde el suelo y transpiración de la cubierta vegetal. Su estimación es fundamental para calcular las necesidades hídricas de las plantas, permitiendo establecer un programa de riego eficiente con el que minimizar el consumo de agua. Tradicionalmente, los valores de referencia de este parámetro se calculan a través de un complejo algoritmo, una función matemática basada en un balance de energía y que requiere un gran conjunto de datos climáticos. Pero, ¿sería posible simplificar este proceso para hallar el mismo resultado? ¿Y si se encuentra un camino más corto que conduzca al mismo sitio?

Esto es precisamente lo que ha conseguido un grupo de investigación del área de Proyectos de Ingeniería de la Universidad de Córdoba en un nuevo estudio cuyos resultados han sido publicados en la revista Agronomy. El equipo ha desarrollado nuevos modelos basados en inteligencia artificial que predicen con una semana de antelación las estimaciones que permiten conocer las necesidades hídricas de los cultivos, a través de un nuevo algoritmo que, a diferencia de otros desarrollados hasta la fecha, necesita menos variables meteorológicas para realizar dichas estimaciones.

Concretamente, se nutre de hasta 9 variables, todas relacionadas con parámetros térmicos, como, por ejemplo, hora de la temperatura mínima y máxima o la energía térmica. «La gran ventaja de este algoritmo», explica el investigador ceiA3 del grupo ‘Hidrología e hidráulica agrícola | AGR-127‘, Javier Estévez, es que «prácticamente con un termómetro se puede predecir con precisión la evapotranspiración de referencia, y posteriormente la demanda de agua de un cultivo».

Para calcular exactamente lo mismo, los sistemas tradicionales necesitan disponer de una serie de variables meteorológicas como la velocidad del viento, la humedad o la radiación solar, «parámetros más costosos de medir y que, a diferencia de la temperatura, no están disponibles en todas las estaciones meteorológicas», concluye el profesor Estévez.

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