Metodologías de generación de secuencias meteorológicas características para la valoración de la producción vegetal

• Autores: Ousmane Wane
• Directores de la Tesis: Luis Fernando Zarzalejo Tirado (dir. tes.), Rita Ximena Valenzuela Balderrama (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2025
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    La simulación numérica como herramienta de predicción del crecimiento de cultivos juega un papel importante en la toma de decisiones con respecto al efecto de los parámetros meteorológicos en la producción vegetal bajo condiciones ambientales limitantes, o incluso para orientar las inversiones hacia otros objetivos económicos circulares más relevantes. Por lo general, la proliferación de estos organismos requiere rangos específicos de temperatura y radiación fotosintéticamente activa, lo cual explica por qué la productividad de los cultivos está notablemente influida por la variabilidad meteorológica. Es técnicamente significativo, en el marco de un proyecto agrario, contar con una visión global de las condiciones meteorológicas de la región de estudios y poder emplear estos datos de manera eficiente en simulaciones computacionales para establecer de forma anticipada la factibilidad del proyecto.

    Esta tesis tiene como objetivo generar secuencias meteorológicas tipo (Typical Meteorological Sequences, TMS, por sus siglas en inglés), cada una de ellas compuesta por una serie de días consecutivos, que representen la variabilidad meteorológica de cada estación del año, o temporada de cultivo en particular, en una localización geográfica específica; para su uso, a posteriori, en la simulación numérica de la producción vegetal que ayude a la toma de decisiones, la selección óptima de cultivos y el uso racional del agua, del terreno y de la energía para una agricultura sostenible.

    Con esta finalidad, se desarrollaron modelos regionales de radiación fotosintéticamente activa. Asimismo, se llevaron a cabo reducciones de volumen de series temporales plurianuales agrupadas por estación del año, tomando como referencia distintas metodologías de generación del año meteorológico tipo (Typical Meteorological Year, TMY) previamente desarrolladas. En nuestro estudio, la metodología basada en el estadístico de Finkelstein-Schafer adaptando los criterios de selección final de la secuencia más representativa a la disponibilidad de datos y objetivos de investigación . Esa tarea se llevó a cabo con el fin de generar las TMS de las estaciones del año. Finalmente, se utilizaron para simular, en nuestro caso de estudio, la producción de biomasa algal combinada con el tratamiento de las aguas residuales domésticas.

    Las conclusiones obtenidas están en relación con las percepciones de la adaptabilidad respecto al tipo de cultivo y de la representatividad de las TMS para una temporada meteorológica o periodo de cultivo correspondiente. En perspectiva, se proponen algunas reformulaciones de la metodología de generación de las TMS mediante el uso de series temporales horarias o sub-horarias a largo plazo, más extensas y completas, que permitan conseguir una mayor resolución temporal y una mejora de la robusteza del método.

  • English

    Numerical simulation as a tool for predicting the growth of plants and other photosynthetic organisms plays an important role in making decision about the effect of meteorological parameters on crop production under limiting environmental conditions or even to guide investments towards other more relevant circular economy goals. In general, the proliferation of these organisms requires specific ranges of temperature and photosynthetically active radiation, as a result of which crop productivity is strongly influenced by climate variability. Knowledge of the meteorological conditions in the study region and the ability to effectively use this data in numerical simulations to assess the feasibility of a project in advance are technically important when it comes to agricultural projects targeting the same area.

    The main objective of this doctoral thesis is to generate separate typical meteorological sequences, each consisting of consecutive days that represent the climatic variability of each particular season of the year, or crop season, in a specific geographical location, to be used, a posteriori, in the numerical simulation of the production of photosynthetic organisms.

    For this purpose, regional models of photosynthetically active radiation were established. Likewise, volume reductions of multi-year time series grouped by seasons of the year were carried out, using as a reference the generation of the typical meteorological year (TMY) method previously developed. In our study, the methodology based on Finkelstein-Schafer statistics was used, adapting the criterion for the final selection of the most representative sequence to the availability of data and research objectives. This task was carried out to generate all the Typical Meteorological Sequences (TMS) for the seasons of the year. Finally, they were used to simulate, in our case study, the production of algal biomass combined with the treatment of domestic wastewater obtained after primary treatment.

    The results of this study focus on the perception of the representativeness and adaptability of TMS to the specific type of crop and the weather season. In perspective, some reformulations of the TMS generation methodology are proposed, using extensive and complete long-term hourly or sub-hourly time series for high temporal resolution of the TMS and robustness of the method.