74 Buque Maersk Laberint BF Maryam Puerto Montevideo, Uruguay Sao Francisco do Sul, Brasil Santos, Brasil Algeciras, España Ceuta, España Cartagena, España TOTAL Zona Horaria GMT-3.0 GMT-3.0 GMT-3.0 GMT+1.0 GMT+1.0 GMT+1.0 Distancia Velocidad Días En el Mar En puerto 789 7 5,6 2 155 10 1,6 1 Salida 28/07/12 04/08/12 06/08/12 17/08/12 22/08/12 23/08/12 Llegada 30/07/12 05/08/12 07/08/12 21/08/12 22/08/12 27/08/12 4.381 17 10,7 1,3 17 7 0,1 4 234 8 1,2 0,2 ---4 5.576 19.2 12.5 (60,3%) (39,7%) Tabla 1: Itinerario del transporte de limones, la distancia en el mar en millas náuticas y la velocidad del buque en nudos. El objetivo de este trabajo es el desarrollo de una nueva metodología de análisis de datos basado en la reconstruc- ción del espacio de fases de las series temporales de temperatura, registrados por una red multidistribuida de sensores inalámbricos de bajo coste, como una herra- mienta rápida para la caracterización de los gradientes es- paciales y temporales de temperatura en el interior de un contenedor refrigerado. Material y métodos Diseño experimental Se realizó el seguimiento, a bordo de un buque transoce- ánico, de un contenedor frigorífico multimodal tipo reefer modelo 40'High Cube (de 11,59 x 2,3 x 2,43 m, medidas interiores) (ver Figura 1) cargado con 25.000 kg de limo- nes, desde Montevideo, Uruguay, a Cartagena, España. La Tabla 1 muestra el itinerario completo seguido por el buque frigorífico durante 31,7 días. Los primeros 22,2 días de viaje se realizaron a bordo del buque Maersk La- berinto, desde el puerto de Montevideo al puerto de Al- geciras, España. A continuación, el contenedor fue trasladado a un segundo buque, el BF Maryam, esta etapa del viaje hasta Cartagena duró 9,5 días. Por último, el reefer fue transportado en camión (2 horas) desde el puerto de Cartagena a la planta de empaque de frutas en Murcia, España. La red multidistribuida de sensores instalada estaba cons- tituida por 43 Tarjetas Rfid TempTrip, (identificadores por radio frecuencia) que incorporan un sensor de tempera- tura (sólo 39 tarjetas registraron datos correctamente). Los sensores se distribuyeron equi-espacialmente cu- briendo los 62 m3 de volumen de la carga, fijándose me- diante un adhesivo a la cara interna de las cajas de cartón. La programación y descarga de los datos se realiza con un lector RFID DR-1 (interfaz a 13,56 MHz) que se usa acoplado a un PC, el tiempo de descarga es de aproxima- damente 2 s, siendo posible la comunicación entre tarjeta y lector desde una distancia de 5-10 cm. Con una memo- ria interna disponible de 702 datos de temperatura, la re- solución temporal seleccionada fue de 100 min/dato. Análisis de datos En el análisis de datos se ha considerado, además del es- tudio de las series temporales de temperatura registradas por los sensores, la reconstrucción del denominado es- pacio de fases. Según Eckmann y Ruelle (Eckmann y Ruelle, 1985) la mejor manera de reconstruir el espacio de fases a partir de una serie temporal es el uso del mé- todo de retardos. La técnica consiste en tomar una serie temporal (t(k), y(k)) con un paso de tiempo fijo. Entonces, podemos construir el espacio de fases N-dimensional (Y, Y,..., YN) a partir de la serie temporal, calculando Y=y (k+∆) con i=1,2, ..., N, y ∆i desde ␣∆i=0 a ␣∆N=N−1, donde cada ␣∆i define un tiempo de retardo dado por tdi = t(k+∆i) − t(k). Obsérvese que el tiempo de retardo no de- pende de k ya que el paso temporal es fijo. La recons- trucción del espacio de fases se consigue al representar la serie temporal frente a sí misma retrasada en el tiem- po. El valor del tiempo óptimo de retardo para la recons- trucción del espacio de fases se establece heurísticamente. Previamente a la reconstrucción del es- pacio de fases, las series temporales de temperatura se suavizaron con una ventana de 5 puntos. En este trabajo se ha realizado la reconstrucción de un espacio de fases bidimensional, representando la temperatura en el tiem- po t(k+∆) versus la temperatura en el tiempo t(k). El valor óptimo de ∆␣ es aquél en el que la representación de la variable temperatura en el espacio de fases permite la observación del atractor o trayectoria cíclica de mayor su- poscosecha