De la Nostalgia a la Necesidad

Recuerdo aquellas tardes en el laboratorio de cómputo, llenando meticulosamente celdas de Excel con temperaturas máximas y mínimas, calculando manualmente la presión de vapor, la radiación extraterrestre para cada día juliano, verificando que las fórmulas de Penman-Monteith no tuvieran errores de referencia circular. Cada proyecto de riego era un ejercicio de paciencia, "copiar, pegar, arrastrar fórmulas", rezar porque no se rompiera alguna referencia. El resultado final, después de días de trabajo, era una hoja de cálculo que nos daba la evapotranspiración de referencia (ET₀) y, con algo de suerte y más fórmulas anidadas, los requerimientos del cultivo.

Figura 1. Cálculos con fórmulas en excel

Esa metodología funciona, Cumple su propósito académico. Pero enfrentémoslo: es ineficiente, propensa a errores humanos, y cada nuevo proyecto significaba empezar casi desde cero. La pregunta que muchos nos hicimos entonces, y que cobra relevancia hoy, es simple: ¿podemos automatizar este proceso sin sacrificar rigor científico?

La respuesta, con las tecnologías disponibles actualmente, es afirmativa.

• Fundamentos Físicos: Lo que No Puede Simplificarse

Antes de hablar de automatización, es crucial reconocer que ciertos principios físicos no admiten simplificaciones arbitrarias. La evapotranspiración de referencia (ET₀) representa la demanda atmosférica de agua bajo condiciones estándar, y su cálculo preciso requiere la integración de múltiples variables meteorológicas.

La ecuación de Penman-Monteith (Allen et al., 1998) expresa esta relación, donde cada término representa un balance energético específico, radiación neta (Rₙ), flujo de calor del suelo (G), términos aerodinámicos vinculados a la velocidad del viento (u₂), y déficit de presión de vapor (eₛ - eₐ). Esta formulación, aunque compleja, ha sido validada globalmente y constituye el estándar recomendado por la FAO para aplicaciones en riego.

El sistema que describimos implementa esta ecuación completa, sin simplificaciones que comprometan la precisión física, pero automatiza la obtención de datos y el procesamiento de resultados.

Arquitectura del Sistema: Principio Modular

El sistema se estructura en cinco módulos interdependientes, cada uno con responsabilidades específicas:

Módulo Climático

Gestiona la conexión con la API NASA POWER (Prediction of Worldwide Energy Resources), que proporciona datos climáticos históricos y en tiempo casi real con resolución espacial de aproximadamente 0.5° × 0.5° (±50 km en el ecuador). El módulo solicita los parámetros requeridos por Penman-Monteith:

• Temperatura máxima y mínima (°C)
• Humedad relativa promedio (%)
• Radiación solar (MJ/m²/día)
• Velocidad del viento a 2 metros (m/s)
• Precipitación (mm)

Figura 2. Web Nasa Power para datos agroclimatologicos

En caso de fallo de conexión, el sistema genera datos sintéticos basados en climatología regional, aunque advierte explícitamente al usuario sobre la reducción en confiabilidad (del ±15% al ±30-40%).

Módulo de Cultivos

Administra una base de datos de cultivos prioritarios en México, cada uno con sus coeficientes de cultivo (Kc) por etapa fenológica según FAO-56 (Doorenbos & Kassam, 1979). El módulo calcula:

donde Kc varía temporalmente según la etapa:

• Inicial: Establecimiento (Kc típicamente 0.3-0.7)
• Desarrollo vegetativo: Crecimiento activo
• Media: Máxima cobertura (Kc hasta 1.15-1.25 en cultivos de cobertura total)
• Final: Maduración (Kc reducido 0.5-0.8)

La interpolación lineal entre valores tabulados permite representar transiciones suaves entre etapas.

Módulo de Balance Hídrico

Implementa el seguimiento diario de la humedad del suelo mediante la ecuación de balance:

donde Dr es el agotamiento de humedad del suelo, P la precipitación efectiva, I el riego aplicado, RO la escorrentía y DP el drenaje profundo. El módulo calcula:

• TAW (Total Available Water): Agua total disponible para el cultivo
• RAW (Readily Available Water): Agua fácilmente disponible sin estrés
• Ks (Water stress coefficient): Coeficiente de estrés cuando Dr > RAW

Esta formulación permite determinar la frecuencia óptima de riego y detectar cuándo el cultivo comienza a experimentar déficit hídrico.

Figura 3. Gráfico del Balance hídrico simulado

Módulo de Conversiones

Transforma las láminas de riego (mm) en unidades operativas:

Y calcula el tiempo de operación del sistema:

Estos cálculos consideran la eficiencia del sistema de riego (goteo 90-95%, aspersión 75-85%, gravedad 60-70%) para convertir requerimientos netos en láminas brutas aplicables.

• Riego Deficitario Controlado: Ciencia Aplicada

Una característica distintiva del sistema es la implementación de estrategias de Riego Deficitario Controlado (RDC), validadas por estudios del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Estas estrategias permiten ahorros del 20-30% en el uso de agua con impactos controlados del 5-15% en rendimiento, y en algunos casos, con beneficios en calidad de fruto.

La lógica RDC opera bajo principios fisiológicos específicos por cultivo:

• Etapas críticas (floración, cuaje): Riego al 100% ETc sin restricción
• Etapas tolerantes (vegetativo, maduración): Reducción controlada al 70-80% ETc

Por ejemplo, en jitomate, estudios INIFAP documentan que el déficit durante maduración (60-70% ETc) incrementa sólidos solubles totales (°Brix) y firmeza sin pérdida significativa de rendimiento comercial. El sistema genera ambos escenarios —ideal y RDC— permitiendo al usuario evaluar el trade-off agua-rendimiento-calidad.

Figura 4. Comparativa visual entre IDEAL(100% ETc) y RDC(Deficitario)

Limitaciones y Transparencia Científica

Sería irresponsable presentar esta herramienta sin reconocer explícitamente sus limitaciones inherentes:

Resolución Espacial

La API NASA POWER proporciona datos con resolución de ±50 km, lo que significa que no captura variaciones microclimáticas significativas. Un viñedo en ladera puede tener condiciones muy diferentes a las del centroide de la celda de datos.

Generalización de Coeficientes

Los valores Kc provienen de tablas FAO-56 para cultivares estándar. Variedades específicas, densidades de plantación no convencionales, o prácticas de manejo particulares pueden requerir calibración local.

Propiedades del Suelo

El sistema utiliza valores tabulados para tipos de suelo (arenoso, franco, arcilloso). Una caracterización in situ de capacidad de campo, punto de marchitez permanente, y densidad aparente mejoraría significativamente la precisión del balance hídrico.

Eficiencia Operacional

Los valores de eficiencia del sistema de riego son asumidos. La eficiencia real depende del mantenimiento, uniformidad de emisores, y operación del sistema.

• Precisión esperada: Con parámetros calibrados localmente, ±15-20%. Con parámetros estándar, ±20-30%. Con datos sintéticos, ±30-40%.

Estas cifras no son defectos, sino reconocimientos honestos de las incertidumbres inherentes a cualquier modelo hidrológico. La validación cruzada con software comercial como CropWat de la FAO o AquaCrop sería un paso natural para cuantificar desviaciones sistemáticas y mejorar algoritmos de cálculo.

• Resultados Operativos: Lo que el Usuario Obtiene

El sistema genera salidas diseñadas para soporte a decisiones inmediatas:

Panel de Resultados

Tabla con ET₀, Kc, ETc, litros/planta, coeficiente de estrés (Ks), y observaciones del ciclo.

Eventos programados con fecha, volumen total (m³/ha y L/planta), duración del evento (horas), y notas específicas (crítica, tolerante, post-lluvia).

Figura 5. Evolución y resultados de ET0

• Gráficos de Análisis
• Comparativa acumulada Ideal vs RDC
• Evolución temporal de ETc
• Distribución mensual de requerimientos
• Progreso fenológico del cultivo

Potencial de Integración

El Ecosistema Tecnológico Emergente, la arquitectura modular del sistema facilita integraciones futuras que ampliarían significativamente sus capacidades:

• Sensores IoT en Tiempo Real: La conexión con sensores de humedad del suelo (e.g., capacitancia, tensiometría) permitiría retroalimentación continua, ajustando recomendaciones basadas en condiciones reales versus estimadas. Plataformas como opeNET (Open Eddy-covariance data Network) proporcionan mediciones directas de evapotranspiración mediante torres de flujo de covarianza eddy, ofreciendo validación empírica de los modelos FAO-56.
• Imágenes Satelitales y NDVI: La integración con índices de vegetación de diferencia normalizada (NDVI) de Sentinel-2 o Landsat permitiría ajustar dinámicamente los valores Kc según el vigor vegetativo real del cultivo, capturando variabilidad intra-parcela que los modelos tabulados no pueden representar.
• Modelos de Crecimiento Sofisticados: La interoperabilidad con sistemas como DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer) o AquaCrop permitiría simulaciones mecanísticas que relacionan riego, nutrición, y rendimiento bajo escenarios climáticos múltiples, incluyendo proyecciones de cambio climático.
• Optimización Multi-objetivo: Algoritmos que balanceen simultáneamente minimización de costos (agua, energía), maximización de rendimiento, y restricciones ambientales (disponibilidad de agua en cuenca, impacto en acuíferos).

Estas no son aspiraciones distantes. Las APIs existen, las librerías están disponibles, y la arquitectura del sistema actual está diseñada para facilitar estas extensiones sin reescrituras mayores.

Perspectiva de Desarrollo: Más Allá del Prototipo

Este sistema representa un punto de partida funcional, no un producto terminado. Los próximos pasos naturales incluyen:

• Validación cruzada sistemática: contra software comercial y mediciones de campo en parcelas experimentales
• Calibración regional: de coeficientes Kc para variedades específicas cultivadas en México
• Caracterización de incertidumbre: mediante análisis de sensibilidad de Monte Carlo
• Interfaz móvil: para acceso en campo sin depender de computadora.
• Módulo de pronóstico: integrando predicciones meteorológicas a 7-10 días para programación anticipada

Es posible probar el sistema en la última sección de este articulo, permitiendo a investigadores, extensionistas y desarrolladores adaptarlo a contextos específicos, corregir errores identificados, y extender funcionalidades según necesidades locales.