Relaciones aire agua en sustratos de cultivo como base para el control del riego. Metodología de laboratorio y modelización

Terés Terés, Valentín (2001). Relaciones aire agua en sustratos de cultivo como base para el control del riego. Metodología de laboratorio y modelización. Tesis (Doctoral), E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación].

Descripción

Título: Relaciones aire agua en sustratos de cultivo como base para el control del riego. Metodología de laboratorio y modelización
Autor/es:
  • Terés Terés, Valentín
Director/es:
  • Abad Berjon, Manuel
  • Sainz de la Maza, Eduardo
Tipo de Documento: Tesis (Doctoral)
Fecha: Julio 2001
Materias:
Palabras Clave Informales: Porosidad Modelo de porosidad Sustratos de cultivo Cultivo en sustrato Control de riego Modelización Propiedades físicas Metodologia de laboratorio Desarrollo metodológico
Escuela: E.T.S.I. Agrónomos (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Producción Vegetal: Fitotecnia [hasta 2014]
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

La sustitución del suelo agrícola por un sustrato de cultivo reduce considerablemente la capacidad tampón del medio en el que se desarrollan las raíces. Esto presenta la ventaja de facilitar el control del cultivo, y el inconveniente de hacerlo más vulnerable a la incidencia de factores no controlados. El conocimiento preciso de las propiedades físicas del sustrato, junto con el manejo del agua de riego, proporcionan las herramientas adecuadas para potenciar el control del cultivo mediante el control de las relaciones aire agua, y para minimizar las repercusiones negativas derivadas de la incidencia inevitable de factores no controlados. El estudio de las propiedades físicas de los sustratos se plantea como un modelo de cultivo, que a su vez consta de dos submodelos. El primero relaciona las variables medidas en laboratorio con las condiciones físicas creadas en el entorno radicular. El segundo relaciona estas condiciones físicas con la respuesta del cultivo. En este trabajo se aborda el primero de estos dos submodelos. El valor predictivo de un modelo es tanto mayor cuanto mayor sea la fiabilidad de las mediciones efectuadas, y cuanto más fiable sea el modelo de simulación empleado. La obtención de medidas fiables requiere el empleo de una metodología adecuada a las características del material sometido a análisis. Se han analizado cuatro metodologías de laboratorio: la descrita por De Boodt y colaboradores, el “Método de Referencia” de la International Society for Horticultural Science (ISHS), la metodología aplicada por el Agricultural Devepment and Advisory Service (ADAS) del Reino Unido, y la aplicada por el Laboratorio de Horticultura de la Universidad del Estado de Carolina del Norte. A partir de este análisis, se han planteado algunas modificaciones, y se han hecho nuevas propuestas. Las mediciones de laboratorio deben informar sobre su fiabilidad, es decir, sobre la exactitud y la precisión. Todas las metodologías empleadas hasta el momento informan adecuadamente sobre la precisión, pero ninguna lo hace sobre la exactitud. La picnometría de gases proporciona una determinación independiente del volumen ocupado por aire, y constituye una vía de solución a este problema. La saturación de las muestras por vacío, y la aplicación del principio de Arquímedes para evaluar el volumen ocupado por el material sólido, constituyen unas alternativas adecuadas al estudio de las variables relacionadas con la disponibilidad de aire y agua para el sistema radicular de la planta. El desarrollo metodológico se completa con un estudio del origen y la magnitud de los errores de medida en la metodología de laboratorio. Para la simulación del comportamiento hídrico del sustrato se plantea un modelo logarítmico normal, basado en la hipótesis de la distribución normal del logaritmo del diámetro de poro. La ley de capilaridad de Jurin relaciona la distribución del tamaño de poro con la distribución de aire y agua. El modelo se completa con dos parámetros de modulación. Se obtiene -de esta forma- un modelo totalmente conceptual, definido por cuatro parámetros: media, desviación estándar, desplazamiento y escalado, correspondiendo cada uno de ellos a una variable física concreta. El comportamiento de este modelo se compara con otros modelos -tanto experimentales (polinomios de tercer grado) como semi-experimentales (Van Genuchten)- empleados en la bibliografía para describir la curva de retención de agua. Tanto en el desarrollo de la metodología de laboratorio como en el estudio del modelo se ha empleado una gama de sustratos de características muy diferentes –naturales y sintéticos, orgánicos y minerales, granulares y fibrosos, con mayor o menor porcentaje de porosidad interna, etc-, que proporcionan información sobre la fiabilidad de la metodología y del modelo en condiciones muy diversas. Las variantes metodológicas introducidas –saturación por vacío y determinación de volúmenes por inmersión- proporcionan medidas más ajustadas de las variables, para informar sobre la disponibilidad de aire y agua en el medio poroso. La pérdida de sustrato durante la saturación representa, en algunos sustratos, una importante fuente de error. El factor que más influye en esta pérdida es la propia naturaleza del sustrato. La incidencia del tipo de cierre del contenedor portamuestras y del método de saturación es mínima. Se han ensayado distintas variantes de la rutina de laboratorio, que han permitido establecer una metodología con una incidencia escasa de errores de medida. Se ha planteado la picnometría de gases como método alternativo para obtener una medida independiente del volumen ocupado por aire en la muestra de sustrato tensionada. Se ha conseguido un control elevado del proceso de medida, pero, sin embargo, es necesario modificar la metodología, ya que la magnitud del error experimental se encuentra en el límite del intervalo admisible. El modelo logarítmico normal se ha comparado con el modelo de Van Genuchten, y con dos modelos polinómicos. El resultado es claramente ventajoso para el modelo propuesto. Su carácter conceptual le proporciona mayor capacidad de simulación que el modelo de Van Genuchten. El ajuste de los modelos polinómicos es claramente inferior a los otros dos. En el análisis de sensibilidad se ha estudiado la incidencia de los errores de estima de los parámetros del modelo en el valor calculado por el mismo. El valor de la media de la distribución normal incide en el valor de la tensión a la que se produce el error máximo, pero no en su magnitud. La magnitud del error es tanto mayor cuanto menor es el valor de la desviación estándar de esta distribución. La magnitud del error es función, además, de la magnitud de los errores de la media () y de la desviación estándar (). Finalmente, se ha estudiado la incidencia de los errores de medida. La falta de valores de referencia absolutos y relativos, limita la posibilidad de conocer la exactitud de las mediciones efectuadas. En esta situación, el estudio comparativo de los residuos, y de sus valores absolutos, proporciona una estimación de la incidencia relativa de errores sistemáticos (exactitud) y de errores aleatorios (precisión). La precisión muestra variaciones importantes de unos sustratos a otros. Respecto a las tensiones, la mayor variabilidad se presenta a valores bajos (de 0 a 30 cm de columna de agua), disminuyendo considerablemente para valores más elevados (50 a 100 cm de columna de agua). La variabilidad de las medidas tiene una componente debida a la heterogeneidad del sustrato y otra, a los propios errores de medida. Las metodologías aplicadas no discriminan estas dos componentes. La magnitud de la primera tiene una fuerte incidencia en el manejo del riego, por lo que es importante desarrollar rutinas metodológicas que permitan su evaluación.

Más información

ID de Registro: 869
Identificador DC: http://oa.upm.es/869/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:869
Depositado por: Valentín Terés Terés
Depositado el: 20 May 2009
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 06:34
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