Predicción de evapotranspiración de referencia y empleo de modelos de tiempo térmico junto a la información geomática en la caracterización de cultivos para la gestión del regadío en la Mancha Oriental.

• Autores: Rocío Ballesteros González
• Directores de la Tesis: Miguel Ángel Moreno Hidalgo (dir. tes.), José Fernando Ortega Álvarez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Castilla-La Mancha ( España ) en 2014
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: José María Tarjuelo Martín-Benito (presid.), Valvanera Zapata Ruiz (secret.), Andre Daccache (voc.)
• Programa de doctorado: CIENCIA E INGENIERÍA AGRARIAS
• Materias:
  • Ciencias agrarias
    • Ingeniería agrícola
      • Riego
    • Agronomía
      • Técnicas de cultivo
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: RUIdeRA
• Resumen

  • El principal objetivo de esta Tesis ha sido el desarrollo, calibración y validación de métodos, técnicas y herramientas para la caracterización del crecimiento y desarrollo de cultivos y la predicción de la evapotranspiración de referencia (ETo) para la mejora de la gestión del regadío. El cálculo de la ETo y la caracterización de cultivos hacen necesario el empleo de datos meteorológicos precisos. De esta forma, resulta imprescindible la obtención de variables climáticas fiables, para lo cual se aplicaron procedimientos de evaluación de calidad para el conjunto de datos de las estaciones disponibles desde 1999 hasta 2013 en la Mancha Oriental. Los resultados revelaron un pequeño porcentaje de datos erróneos e imprecisos, siendo similares para todas las estaciones agroclimáticas analizadas. El análisis climático con los datos mejorados permitió clasificar el área de estudio como semiárida con una marcada estacionalidad en la distribución de precipitaciones. La programación de riegos en tiempo real es esencial para la mejora de la gestión del agua en el regadío. Así, se desarrolló una metodología para la predicción de ETo a corto plazo (6 días) basada en el uso de redes neuronales artificiales. Con este objetivo, se emplearon predicciones de temperatura máxima y mínima diaria ofrecidas por la Agencia Estatal de Meteorología (AEMET). Estas predicciones de ETo fueron comparadas con los valores obtenidos a partir de la ecuación de Penman-Monteith con errores inferiores a los 0,80 mm día-1. Con el fin de transferir esta metodología a investigadores, gestores y usuarios finales se desarrolló el software FORETo (ETo forecasting) en un entorno amigable. Además, esta Tesis presenta los resultados derivados de la experimentación en campo desarrollada durante tres campañas sucesivas: 2010-11, 2011-12 y 2012-13. Como cultivos objeto de estudio se incluyeron el trigo de primavera (Triticum aestivum L. Estero), la cebada de primavera (Hordeum vulgare L. Pewter), el maíz ciclo FAO-700 (Zea mays L. Dracma), la cebolla (Allium cepa L. Cíclope) y la viña (Vitis vinifera L. cv. Cencibel and cv. Airén). El seguimiento semanal de los cultivos permitió caracterizar su crecimiento y desarrollo y relacionarlo con el número de grados día acumulados (GDA). Se analizaron diferentes métodos de cálculo y temperaturas umbrales mediante la herramienta GDD-tool, desarrollada en esta Tesis. Los resultados obtenidos mostraron que el método del triángulo fue el más adecuado para la mayoría de cultivos analizados, a excepción del maíz, que se caracterizó mediante el método del seno. Aunque se recomendó el empleo de un único método de cálculo de GDA para todas las etapas de crecimiento y desarrollo de un mismo cultivo, se establecieron distintos umbrales térmicos, máximos y mínimos, en cada una de ellas lo que mejoró los resultados de la modelación. Durante esta experimentación también se midieron otros parámetros del cultivo, como el grado de cobertura verde (GCV), el índice de área foliar (IAF) y otros índices de vegetación basados en el espectro visible. Simultáneamente, se obtuvieron imágenes de alta resolución espacial con el empleo de un vehículo aéreo no tripulado (VANT). Este equipo permitió relacionar los parámetros medidos en campo con aquellos extraídos de las imágenes de alta resolución. Las relaciones entre los diferentes parámetros de cultivo y sus ciclos de crecimiento, incluyendo la evolución de los GDA, permitieron describir el comportamiento del cultivo. La combinación de las metodologías y herramientas desarrolladas, tales como GDD-tool, FORETo y las imágenes de alta resolución obtenidas mediante el empleo de VANTs, permitirán una predicción precisa de las necesidades de agua, siendo así una herramienta de gran utilidad en la mejora de la programación de riegos, el ahorro de agua y por tanto, gestión del regadío.