En agrometeorología e ingeniería de riego, el estándar para calcular las necesidades hídricas es el modelo FAO-56 Penman-Monteith (o sus variantes simplificadas adaptadas a microcontroladores, como el modelo Hargreaves-Samani).
Para el microcontrolador ESP32-S3, el coeficiente de riego \( K_{\text{irrig}} \) (multiplicador del tiempo de funcionamiento del sector) se calcula como el balance hídrico en relación con la evaporación y las precipitaciones:

Donde:
- \( \text{ET}_c \) – evapotranspiración real del cultivo (cantidad de agua perdida en el suelo por evaporación y transpiración de las plantas).
- \( P_{\text{eff}} \) – precipitación efectiva (lluvia que se ha infiltrado de forma real en la zona radicular).
- \( \text{ET}_{\text{base}} \) – demanda hídrica diaria base (valor de referencia para el cual el usuario configuró el tiempo base de riego en minutos, típicamente \( 4.0\text{ mm/día} \)).
- \( \text{clamp}(x, 0.0, 1.5) \) – función de saturación que acota el coeficiente a un rango seguro.
1. Desglose de los componentes de la fórmula
A. Evaporación real del cultivo (\( \text{ET}_c \))
- \( K_c \) – coeficiente de cultivo (p. ej., césped = \( 0.8 \)–\( 0.9 \), arbustos = \( 0.6 \)).
- \( \text{ET}_0 \) – evaporación de referencia [mm/día].
En el microcontrolador ESP32-S3, contando con los datos de Open-Meteo (temperatura y humedad), la evaporación \( \text{ET}_0 \) se calcula mediante la fórmula simplificada de Romanenko-Turc:

Para condiciones estándar, utilizando únicamente la temperatura \( T \) [°C] y la humedad relativa \( RH \) [%]:

Cuando el aire es seco (\( RH < 40\% \)) y cálido, el coeficiente \( C_h \) incrementa automáticamente la evaporación del suelo.
B. Precipitación efectiva (\( P_{\text{eff}} \))
Las plantas no aprovechan la totalidad de la lluvia: las precipitaciones torrenciales que superan cierto umbral se pierden por escorrentía superficial o por infiltración profunda bajo las raíces. Según las directrices del USDA (Soil Conservation Service):

Donde:

2. Implementación vectorial en ESP32-S3
El algoritmo heurístico implementado en smart_irrigation.c corresponde a una expansión en serie de Taylor de las ecuaciones anteriores en torno al punto de equilibrio (\( T = 20^\circ\text{C} \), \( RH = 60\% \), \( P = 0\text{ mm} \)):
Ponderaciones lineales específicas derivadas de las ecuaciones diferenciales de evapotranspiración:
Con aplicación de umbrales estrictos:
3. Recálculo del tiempo de activación de la electroválvula
El tiempo final transferido a los registros y a la cuenta atrás por hardware en memoria RAM relay_countdown_timers[zone] se calcula como el producto:
Para un tiempo configurado \( t_{\text{base}} = 10\text{ minutos} \) y un coeficiente calculado \( K_{\text{irrig}} = 0.47 \):
Resumen de la integración Edge AI
El empleo de heurística vectorial en el microcontrolador ESP32-S3 independiza la instalación de plataformas en la nube de terceros, procesando la analítica microclimática íntegramente en el extremo de la red:
- Autonomía decisional: El valor del coeficiente \( K_{\text{irrig}} \) se computa en memoria RAM partiendo del vector continuo de datos meteorológicos de Open-Meteo (\( T, RH, P \)).
- Optimización de recursos: La reducción automática de los tiempos de riego previene la saturación del sustrato, mientras que el bloqueo estricto por lluvia (\( P_{\text{tot}} \ge 5.0\text{ mm} \)) apaga de inmediato las electroválvulas.
- Aislamiento de procesos: La carga matemática en el Núcleo 1 no interrumpe el control de registros en los terminales GPIO ni la transmisión UDP encriptada (AES-128-GCM) ejecutada en el Núcleo 0.
Arquitectura implementada en el módulo de relés Waveshare 6CH como parte de la plataforma ProPresta IT Home Automation.
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