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Smart Water y Big Data: Oportunidades y objetivos para la agricultura

Sobre el blog

Santos Gómez-Carreño Tapial
Gerente de Saleplas, S.L. Siempre innovando, en constante evolución.

Publicado en:

Portada iAgua Magazine
  • Smart Water y Big Data: Oportunidades y objetivos agricultura

Cuando hablamos de Smart Water y Big Data en la agricultura hay que tener claro que una de las cuestiones más relevantes es el ahorro. La agricultura es el mayor consumidor de agua a nivel mundial, lo que también conlleva un elevado consumo de energía. Agua y Energía van siempre unidas, y este binomio debe estar siempre presente en la mente del usuario final en la agricultura. Ahorrando agua, también ahorramos energía, y hay que trabajar para hacerlo realidad.

Podemos nombrar cuatro objetivos para sacar el máximo partido a las dotaciones de agua. El éxito dependerá del uso de las tecnologías disponibles y la gestión de los datos, los cuales deben estar adaptados a la realidad de cada momento.

  • 1er Objetivo: Obtener el mayor rendimiento posible por cada unidad de agua consumida, es decir, hay que aprovechar hasta la última gota de agua. La escasez de este recurso nos obliga a ir aún más allá y procurar que los cultivos también obtengan el mayor rendimiento posible en términos de producción, calidad, sostenimiento de las plantas, etc. Ya existen tecnologías a nuestra disposición, como la dendrología, que en su definición general se refiere al estudio de las plantas, y aplicado a la agricultura, consiste en el uso de sensores para medir el vigor, la circunferencia de los tallos y troncos de las plantas, así como también el calibre y la calidad de los frutos.
  • 2º Objetivo: Cubrir solo y exclusivamente las necesidades de agua específicas de cada planta o cultivo. En otras palabras, dar a las plantas el agua que necesitan, ni una gota más ni menos. Las plantas requieren una dosificación muy exacta de la humedad durante todo el ciclo vegetativo anual. Los sensores de humedad colocados a varios niveles de profundidad nos indicarán el índice de humedad del terreno. Gracias a la información recogida por los sensores podremos monitorizar la instalación y proporcionar las dosis de agua estrictamente necesarias para mantener un nivel de humedad óptimo.
  • 3er Objetivo: Saber las necesidades hídricas de las plantas según la época del año y el ciclo vegetativo en que se encuentren. Aparte de los sensores de humedad ya mencionados, existen medidores de estrés hídrico que nos dan valores exactos del estado de la planta en cada momento. Además, hay organismos públicos de investigación y desarrollo que, gracias a las tecnologías de la información, recogen datos fiables sobre los recursos hídricos, suelo y cultivos gracias a las estaciones meteorológicas que hay repartidas a nivel nacional, fomentando la transferencia tecnológica para con los usuarios e implicándoles directamente en la gestión adecuada.
  • Entre estos organismos destacamos el CREA (Centro Regional de Estudios del Agua) y el SIAR (Servicio Integral de Asesoramiento al Regante), ambos gestionados por la Consejería de Agricultura y Universidad de Castilla-La Mancha.
  • 4º Objetivo: El uso eficiente de los recursos en cada momento, lugar o circunstancia. Sin duda esto es lo más difícil de conseguir, debido a las demasiado frecuentes sequías y la consecuente escasez de recursos. Entonces, ¿cuándo, cómo y dónde tenemos que utilizar dichos recursos en épocas de sequía? Supongamos que en un momento de sequía disponemos de un 50 % menos de agua que en una época normal. Ahí es donde entra en juego la valiosísima información recogida en los 3 pasos anteriores para ayudarnos a decidir cuándo vamos a utilizar el agua, cómo la repartiremos y en qué cantidad se suministrará a las plantas.

Partiendo siempre de la automatización de las instalaciones, hemos visto que hay multitud de herramientas tecnológicas a nuestro alcance. Sin embargo, todavía queda mucho para conseguir el que podríamos definir como quinto objetivo: una buena gestión de los datos. El objetivo final de toda esta inteligencia artificial sería una estructura de datos que, utilizados correctamente con un software adecuado, podrían resolver tareas con unos resultados que rocen la eficiencia casi perfecta.

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