73 En España la exportación de frutas y hortalizas se in- alta frecuencia de adquisición de datos en tiempo real, que crementó un 13% (datos 2012), alcanzando los 9.461 millones de euros, mientras que el volumen de ventas se elevó un 6% situándose en 11 millones de toneladas comercializadas. El sector hortofrutícola es uno de los principales sectores agroalimentarios de España. Representa el 33% del total de la producción agraria es- pañola, y sólo en 2012 generó una cifra de negocio cerca- na a los 14.000 millones de euros. Es, por tanto, un sector motor para la economía española, que parece que va se- guir creciendo. El punto de partida de este estudio es la vocación de con- tribuir a mantener la calidad de las frutas y las hortalizas para su consumo en fresco: es bien sabido que esa cali- dad cambia rápidamente cuando los productos se some- ten a temperaturas y/o humedades relativas inadecuadas durante el transporte y el almacenamiento. Varios estu- dios han demostrado niveles significativos de heteroge- neidad en los valores de temperatura y humedad registrados en diferentes localizaciones de recintos refri- gerados como consecuencia de la falta de uniformidad del flujo de aire generado por el equipo de frío, lo que conduce a acentuar el deterioro de la calidad y la pérdida de segu- ridad de los alimentos. Las temperaturas inadecuadas de almacenamiento son el segundo factor causante de en- fermedades transmitidas por los alimentos, siendo el pri- mero la microflora inicialmente presente (Laguerre et al, 2013; Rodriguez-Bermejo et al, 2007). El transporte y la logística tienen un papel significativo en el proceso, por lo que su supervisión, control y modelización para evaluar / simular y estimar el estado de la calidad con la que las cargas llegan a su destino tiene un claro interés práctico. El transporte constituye una fase importante del sistema de calidad y debe tener la vocación de proveer un servicio óptimo, basado en los avances científicos y tecnológicos y de gestión de la información que le sean de utilidad (Costa et al., 2013). Los rápidos avances en sensores y comunicacio- nes inalámbricas ponen a nuestra disposición dis- positivos de bajo coste y autónomos, desde el punto de vista de la fuente de alimentación y me- moria, adecuados para la supervisión y control de cámaras de frío como por ejemplo contenedores multimodales refrigerados o reefer (Costa et al., 2013). Estos dispositivos permiten crear redes de hacen factible reconstruir la distribución temporal y espa- cial de variables tales como los campos de la velocidad del aire a partir de mediciones puntuales (Garcia et al., 2007) o la temperatura. Se han desarrollado diferentes tipos de modelos para ex- plicar y predecir los cambios de temperatura en el interior de contenedores refrigerados (Jedermann et al., 2013). El análisis de si una serie de datos es aleatoria o presenta por el contrario un comportamiento caótico, se traduce en investigar si sus elementos pueden considerarse muestreados en las trayectorias de un sistema determi- nista desconocido cuya dinámica converja a un atractor extraño (Fernández, 2012). Es decir, según demostraron Packard et al. (Packard et al.,1980), Takens (Takens, 1981), y Eckmann Ruelle (Eckmann and Ruelle, 1985) y otros autores, se trata de analizar una serie temporal asu- miendo que ésta es una muestra observable de la trayec- toria que describe la solución de un sistema dinámico. Para diagnosticar la presencia de caos a partir de una serie temporal se utilizan herramientas que tratan de en- contrar evidencias de que el sistema dinámico generador de la serie temporal converge a atractores, es decir, se centran en la estimación de la estabilidad local del atrac- tor. Para ello, un aspecto previo que tendremos que con- siderar será el de la reconstrucción del atractor a partir de la serie temporal de forma que se conserven las mismas propiedades cualitativas del sistema dinámico descono- cido (Fernández, 2012). Figura 1. Imagen de los pallet de limones dentro del contenedor reefer. poscosecha