Un estudio de Loyola propone un controlador predictivo de riego que optimiza el uso de agua y energía
Los científicos de la Universidad Loyola y del Instituto Andaluz de Investigación y Formación Agraria han ideado un sistema de riego que optimiza el uso de agua y energía eléctrica asociada al bombeo manteniendo los niveles adecuados de humedades en las distintas profundidades del suelo.
Científicos del grupo de investigación Optimization and Control of Distributed Systems del Departamento de Ingeniería de la Universidad Loyola junto con investigadores del Instituto Andaluz de Investigación y Formación Agraria (IFAPA) han publicado recientemente un estudio que propone un controlador predictivo de riego que recogiendo datos de humedad del suelo, transpiración de los cultivos, dinámica del agua en el suelo y considerando costes de energía eléctrica y agua, puede lograr reducciones significativas de costes sin afectar al rendimiento de los cultivos.
El artículo científico publicado por la investigadora de la Universidad Loyola Gabriela Cáceres propone la utilización de una técnica de control avanzada llamada Control Predictivo basado en Modelo, que con la ayuda de los sensores que recogen datos del suelo en tiempo real, se puede optimizar el riego clásico que define habitualmente un experto en el área.
La publicación titulada Smart Farm Irrigation: Model Predictive Control for Economic Optimal Irrigation in Agriculture publicada en la revista Agronomy, propone el uso de un controlador predictivo que por primera vez tiene en cuenta tanto las humedades en las distintas capas del suelo como el consumo de agua y el costo eléctrico asociado al bombeo.
El trabajo se ha desarrollado aplicando un controlador predictivo a un caso de estudio de una finca de fresas en Huelva para predecir y gestionar cuánto regar con el fin de minimizar el volumen de agua aplicada y los costes energéticos sin comprometer el rendimiento de los cultivos.
El controlador se compone de dos capas. La primera es de optimización en tiempo real cuya función es calcular la mejor opción de riego (tiempo y cantidad) teniendo en cuenta la transpiración del cultivo, manteniendo las humedades del suelo dentro de un rango determinado, logrando así la pérdida mínima de agua en las capas inferiores, a su vez minimizando el coste eléctrico asociado al bombeo. La segunda capa se basa en un modelo de control predictivo que se encarga de predecir durante una ventana de tiempo la evolución de las humedades, el agua y el consumo eléctrico.
El crecimiento de la población mundial, junto con el cambio climático y la escasez de agua, ha hecho que el cambio hacia una agricultura eficiente y sostenible sea cada vez más importante. Hoy en día, la agricultura representa aproximadamente el 70% del consumo de agua a nivel mundial. Por ello, la gestión eficiente de este recurso en el riego es una preocupación prioritaria, tanto por el agotamiento como por el uso de energía que con lleva su utilización, con la consiguiente pérdida de productividad y contaminación de los acuíferos por los fertilizantes. Es por ello que los responsables de formular políticas ya han mostrado su preocupación y están ideando estrategias con el fin de aumentar la sostenibilidad de la producción de alimentos haciendo hincapié en la necesidad de una gestión eficiente de los recursos hídricos como la estrategia Farm to Fork o el Pacto Verde Europeo.
Sin duda, el reciente desarrollo de sensores y actuadores de bajo coste basados en IoT (Internet de las Cosas) ofrece grandes oportunidades en esta dirección, ya que estos dispositivos pueden ser fácilmente desplegados para implementar técnicas avanzadas de monitorización y control de riego a escala de explotación, ahorrando energía y agua, y consecuentemente disminuyendo costes.
Los investigadores de la Universidad Loyola cuentan con una dilatada experiencia en este ámbito, ya que desarrollan diversas investigaciones relacionadas en diversos proyectos como “AGRICULTURA 4.0. Apoyo a La Producción familiar campesina ecológica en Paraguay mediante una red de dispositivos inteligentes basada en IOT (Paraguay)” financiado por la Agencia Española de Cooperación Internacional para el Desarrollo en el que contribuyen a la digitalización de la agricultura familiar en Paraguay desplegando una red de dispositivos inteligentes de bajo coste basados en internet de las cosas.
Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el proyecto INNOREGA, en el que los investigadores de la Universidad Loyola colaboran con investigadores del IFAPA para la monitorización, mediante un sistema de sensores y cámaras, de plantaciones experimentales de arándanos y frambuesas, financiado por FEDER 2014-2020 ("Programa Operativo de Crecimiento Inteligente", Junta de Andalucía). Asimismo, el trabajo cuenta con otra financiación parcial por parte de la Junta de Andalucía y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional en el marco del proyecto IRRIGATE (subvención PY20 RE 017). El proyecto IRRIGATE, junto con IFAPA y Surexport S.L y el Instituto de Agricultura Sostenible del CSIC, el Departamento de Ciencias Agroforestales de la Universidad de Huelva y el CNRS francés, abordan soluciones al problema de optimización del uso del agua y del consumo energético asociado a su bombeo mediante un sistema basado en monitorización distribuida y control avanzado.
La investigadora principal del trabajo, Gabriela Cáceres, es una investigadora predoctoral de la Universidad Loyola que realiza su tesis en el marco de estos proyectos. A través del Programa de Doctorado de Desarrollo Inclusivo y Sostenible de la Universidad Loyola, la científica propone un uso eficiente del agua y la energía para el riego a través de nuevas tecnologías.