Necesidad de aplicación con sentido común

Sondas, monitorización del cultivo y control automático del riego en horticultura intensiva

Rodrigo G., M. Fontanet, M. Domene y F. Ferrer, LabFerrer A.Alba, Ispemar03/03/2016

La profesionalización de la agricultura es un reto que responde a un cúmulo de necesidades y que es necesaria a todos los niveles, desde la producción de la semilla hasta que el producto llega al consumidor. La producción en campo, además de ser la etapa con mayor riesgo, mayor impacto ambiental y en ocasiones con la mayor inversión económica, también es en la que se produce una interacción de factores más compleja y, por tanto, más difíciles de manejar.

La horticultura intensiva, bajo plástico o al aire libre, debe ajustar el manejo del riego, la fertilización, las labores culturales y los tratamientos fitosanitarios cada día y en cada momento del ciclo, teniendo en cuenta el sistema propio (substrato, suelo, acolchado, invernadero, sistema de riego, programador), el tipo de material vegetal y las exigencias de la comercialización. La respuesta vegetativa y productiva de la planta vendrá muy condicionada por las condiciones ambientales y de nuestra capacidad para adecuar y ajustar el riego y la fertilización.

Nuestra experiencia demuestra que las explotaciones que van en el pelotón de cabeza, con el fin de minimizar riesgos y controlar cultivo y producción, manejan la fertirrigación en base a análisis de nutrientes (en suelo, solución o planta), los datos microambientales y las sondas de humedad del suelo. Para ello, es necesario establecer un protocolo estricto de muestreo y uso de sondas, y una sistemática para interpretar datos, hacer diagnósticos certeros y no fallar en las decisiones.

Desde hace más de diez años, LabFerrer-Decagon trabajan conjuntamente con investigadores, consultores, productores y fabricantes de programadores de riego para que las sondas de humedad del suelo se utilicen correctamente y con sentido común. Para utilizar sondas y datos microclimáticos para guiar el riego es necesaria una asistencia y un aprendizaje para que los datos obtenidos sean de calidad, representativos y operativamente útiles para tomar decisiones. Las variables mínimas necesarias deben proporcionar información y conocimiento sobre (Tabla 1):

Tabal 1. Información necesaria y sondas de monitorización para horticultura intensiva.

Respecto a las sondas de humedad del suelo, para obtener información fiable y representativa es imprescindible entender cómo funciona el sensor (volumen de exploración, factores de error, rango y resolución) e instalarlo correctamente. Por ejemplo, no es lo mismo el modelo de instalación para un saco de fibra de coco, para un suelo enarenado o para cultivos con diferente sistema radicular. El punto de control que se instale, debe reflejar de forma nítida los pulsos de riego, el drenaje, la CE de la solución del suelo y la dinámica de uso de agua por parte del cultivo.

¿Qué hacemos con los datos? Hoy en día, hay un gran número de sistemas de registro de datos de sondas (dataloggers) y de softwares de visualización. La cuestión es que un software puede ser estético, intuitivo y permitir la visualización de datos, pero incapaz de conectar con nuestra operatividad en la toma de decisiones (junto con la fertilización, control climático, tratamientos, etc.). No podemos mezclar todos los datos dentro de la batidora o big data, sin un buen modelo conceptual detrás. Hay un Plan y un Programa de riego y fertilización, hay unas consignas agronómicas en cada fase del cultivo, hay un riesgo de enfermedades fúngicas relacionadas con las condiciones ambientales, y hay unas variables (Tabla1) que tienen una importancia relativa variable respecto al uso del agua. En este punto es dónde entra el conocimiento y la necesidad que los investigadores hablen con los técnicos y consultores; es imprescindible entender cómo se mueve el agua en el suelo, el balance energético de un invernadero y la respuesta ecofisiológica de la planta en nuestras condiciones concretas de campo.

Datalogger y sensores.

Estos factores, los datos que obtengamos sobre ellos y sus relaciones, son importantísimos si existe la necesidad y el deseo de realizar fertirriego con control automático. Aunque para nosotros, el control del riego o fertirriego automático es un escalón posterior a la monitorización y a la sistematización de un buen modelo conceptual de funcionamiento de cada explotación agrícola. Actualmente, hay sistemas comerciales de controladores que ofrecen esta posibilidad en base a sensores; si bien su incorporación en el sector, a pesar del interés que despiertan, es relativamente pequeña. Sin una correcta instalación de los sensores y un establecimiento de consignas razonable, es difícil demostrar que un sistema de control automático proporciona mayor seguridad y criterio. Hay numerosos trabajos y proyectos de investigación sobre el tema (Casadesus et al., 2012; Zapata et al., 2012; Smart Farms Project; Proyecto INIA RTA2013-00045-C04-01 Incorporación de inteligencia artificial en los algoritmos de reprogramación del riego localizado) que muestran los distintos esquemas de funcionamiento: adquisición de datos de sondas, algoritmos, sistema hardware, micropulsos, niveles críticos y consignas.

En cualquier de los casos, el uso de sondas y tecnología de monitorización, junto con la integración a los programadores de riego para el control automático, requiere de asistencia agronómica y de ir reajustando los valores consigna a cada explotación concreta. La cuantificación de los beneficios productivos, de manejo y ambientales que ello supone es el siguiente reto. Y por cierto, son aspectos que cada vez valora más el productor (relación con coste de producción) y el mercado.

Bibliografia

Casadesús, J., Mata, M., Marsal, J., and Girona, J. 2012. A general algorithm for automated scheduling of drip irrigation in tree crops. Computers and Electronics in Agriculture 83:11-20.
Smart Farms Project 2015. http://www.smart-farms.net/
Zapata, N., Chalgaf, I., Nerilli, E., Latorre, B., López, C., Martínez-Cob, A., Girona, J., and Playán, E. 2012. Software for on-farm irrigation scheduling of stone fruit orchards under water limitations. Computers and Electronics in Agriculture 88: 52- 62.