77 dosa capaz de revelar la heterogeneidad de los valores de temperatura registrados en las distintas posiciones en el interior del contenedor a lo largo de un transporte tran- soceánico. El rango máximo de variación de la tempera- tura registrado por las tarjetas RFID fue de 6,82 °C, siendo el máximo rango espacial (diferencia de máxima de temperaturas en distintas posiciones en el reefer en el mismo instante de tiempo) 6,64 °C, que se produjo a lo largo del SSS. Estos datos ponen de relieve la falta de efectividad del sistema de control de la temperatura de una unidad de refrigeración estándar, basado en dos úni- cos sensores. La disponibilidad actual de sensores de bajo coste posibilitaría la supervisión multidistribuida de la temperatura en el reefer lo que permitiría superar esa limitación. En este trabajo se propone una metodología para el análisis de series de datos, basado en la represen- tación del diagrama de fases. Hasta donde los autores tie- nen conocimiento, no se habían utilizado hasta el momento los diagramas de fases para estudiar la tempe- ratura de un contenedor refrigerado. La reconstrucción bidimensional del espacio de fases permite poner de re- lieve, en un espacio acotado, las diferencias en las condi- ciones de almacenamiento en las que viajan los frutos dentro del contenedor. Es importante destacar que los diagramas de fase permiten comprimir la información de- bido a su forma cíclica, siendo por tanto independientes de la escala de tiempo, lo que permite la comparación de ensayos de muy diferente duración.I Agradecimientos Los autores agradecen la ayuda técnica a las empresas Milagro (Uruguay) y Victor Garrigós (España) y la financia- ción a los proyectos Smart-QC (GL2008-05267-C03-03) y red Cyted Frutura (109RT0383). Referencias bibliográficas • Costa, C., Antonucci, F., Pallottino, F., Aguzzi, J., Sarria, D., and Menesatti, P. (2013). A Review on Agri-food Supply Chain Tra- ceability by Means of RFID Technology. Food and Bioprocess Technology 6, 353-366. • Eckmann, J. P., and Ruelle, D. (1985). Ergodic-theory of chaos and strange attractors. Reviews of Modern Physics 57, 617-656. • Fernández, D. G. (2012). Análisis de recurrencia visual. Dinámica caótica en los Mercados de Valores mundiales. In “XXVII Jor- nadas Anuales de Economía”. Banco Central de Uruguay, Montevideo (Uruguay). • Garcia, M. R., Vilas, C., Banga, J. R., and Alonso, A. A. (2007). Optimal field reconstruction of distributed process systems from partial measurements. Industrial & Engineering Chemistry Research 46, 530-539. • Huang, B., Yan, G., Zan, P., and Li, Q. (2009). Study on gastric interdigestive pressure activity based on phase space recons- truction and FastICA algorithm. Medical Engineering & Physics 31, 320-327. • James, S. J., James, C., and Evans, J. A. (2006). Modelling of food transportation systems – a review. International Journal of Refrigeration 29, 947-957. • Jedermann, R., Geyer, M., Praeger, U., and Lang, W. (2013). Sea transport of bananas in container– Parameter identification for a temperature model. Journal of Food Engineering 115, 330-338. • Jedermann, R., Ruiz-Garcia, L., and Lang, W. (2009). Spatial temperature profiling by semi-passive RFID loggers for perishable food transportation. Computers and Electronics in Agriculture 65, 145-154. • Laguerre, O., Hoang, H. M., and Flick, D. (2013). Experimental investigation and modelling in the food cold chain: Thermal and quality evolution. Trends in Food Science & Technology 29, 87-97. • Lang, W., Jedermann, R., Mrugala, D., Jabbari, A., Krieg-Brueckner, B., and Schill, K. (2011). The “Intelligent Container”-A Cog- nitive Sensor Network for Transport Management. Ieee Sensors Journal 11, 688-698. • Packard, N. H., Crutchfield, J. P., Farmer, J. D., and Shaw, R. S. (1980). Geometry from a time-series. Physical Review Letters 45, 712-716. • Rodriguez-Bermejo J., Barreiro P., Robla J.I., Ruiz-Garcia L. (2007) Thermal study of a transport container. Journal of Food En- gineering 80:517-527 • Takens, F. (1981). Detecting strange attractors in turbulence. In “Dynamical Systems and Turbulence”, Vol. 898, pp. 366-381. Springer Berlin Heidelberg, Warwick. • Villarroel, M., Barreiro, P., Kettlewell, P., Farish, M., and Mitchell, M. (2011). Time derivatives in air temperature and enthalpy as non-invasive welfare indicators during long distance animal transport. Biosystems Engineering 110, 253-260. poscosecha