AGRONOMÍA DE PRECISIÓN • COEFICIENTES KC • GESTIÓN DEL BULBO RADICULAR

Fisiología de Cultivos y Asignación de Dosis de Riego: Del Césped a Grandes Cultivos

Cada variedad agrícola posee una profundidad radicular, tolerancia osmótica y dinámica transpiratoria específicas. Explicamos los coeficientes de cultivo (Kc), la traslación a volúmenes hidráulicos y el cómputo de tiempos en la plataforma ProPresta IT.

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AGRICULTURA EXTENSIVA • PIVOTES CENTRALES • CINEMÁTICA DE MAQUINARIA

Ingeniería de Riego Extensivo: Balance FAO-56, Geometría Circular y Cinemática de Avance

El riego mediante pivotes mecanizados combina la agrometeorología de precisión con el control electromecánico pesado. Presentamos el modelo de cálculo en tiempo real de lámina aplicada, hidráulica de bombeo y velocidad de la torre motriz extrema en el ESP32-S3.

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CULTIVO PROTEGIDO • MICROCLIMA VPD • FERTIRRIGACIÓN DE PRECISIÓN

Ingeniería de Riego en Invernaderos: Déficit VPD, Radiación Solar y Dosificación

En un entorno protegido, la lluvia natural no llega a las raíces. Presentamos el modelo de balance transpiratorio autónomo basado en el Déficit de Presión de Vapor (VPD), radiación solar de onda corta y fertirrigación proporcional A+B implementado en el microcontrolador ESP32-S3.

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AGROMETEOROLOGÍA • AGRICULTURA INTELIGENTE • EDGE AI

Ingeniería de Riego y Balance Hídrico: ESP32-S3 & Waveshare 6CH

Sustituimos los programadores estáticos por analítica autónoma de evapotranspiración en el borde de la red. Instrucciones vectoriales Xtensa LX7, balance hídrico FAO-56 y datos meteorológicos locales sin servidores en la nube.

En los programadores convencionales, las zonas se activan por un reloj fijo sin considerar que el suelo retiene humedad tras días fríos, mientras que el viento y calor incrementan rápidamente la transpiración. El estándar técnico internacional es el modelo FAO-56 Penman-Monteith, permitiendo cuantificar en tiempo real la pérdida de agua en el suelo.

En el ecosistema ProPresta IT, el microcontrolador Waveshare 6CH (ESP32-S3) calcula el factor de riego adimensional $ K_{\text{irrig}} $, que modula dinámicamente el tiempo programado de las electroválvulas:

$$K_{\text{irrig}} = \text{clamp}\left( \frac{\text{ET}_c - P_{\text{eff}}}{\text{ET}_{\text{base}}}, \; 0.0, \; 1.5 \right)$$

Interpretación física de los factores:

$ \text{ET}_c $ [mm/día] – Evapotranspiración del cultivo; volumen perdido del suelo por evaporación y transpiración vegetal.
$ P_{\text{eff}} $ [mm/día] – Precipitación efectiva; lluvia que penetra la zona radicular sin generar escorrentía.
$ \text{ET}_{\text{base}} $ [mm/día] – Demanda diaria de referencia ($ 4.0\text{ mm/día} $), asociada al tiempo de riego fijado manualmente.
$ \text{clamp}(x, 0.0, 1.5) $ – Función de acotación que limita el ajuste entre 0% y 150% para proteger la plantación.

1. Desglose físico: Evaporación y Precipitación Efectiva

A. Evapotranspiración real del cultivo ($ \text{ET}_c $)

La demanda de cada especie vegetal se ajusta con respecto al césped de referencia mediante el coeficiente de cultivo $ K_c $:

$$\text{ET}_c = \text{ET}_0 \times K_c$$

El coeficiente $ K_c $ caracteriza la fenología (ej. césped: $ 0.80 $–$ 0.85 $, arbustos: $ 0.60 $, cultivos en fruto: $ 1.05 $–$ 1.15 $).

En el ESP32-S3, utilizando la temperatura $ T $ [°C] y la humedad relativa $ RH $ [%] de Open-Meteo, se estima la evapotranspiración de referencia $ \text{ET}_0 $ mediante la fórmula de Romanenko-Turc:

$$\text{ET}_0 = 0.013 \times \left( \frac{T}{T + 15} \right) \times \left( 23.88 \times R_s + 50 \right) \times C_h$$

El factor de humedad $ C_h $ modela el déficit de presión de vapor (VPD). Con aire seco y caluroso, el ritmo de pérdida hídrica aumenta:

$$C_h = \begin{cases} 1.0 & \text{para } RH \ge 50\% \\ 1.0 + \frac{50 - RH}{70} & \text{para } RH < 50\% \end{cases}$$

B. Precipitación efectiva ($ P_{\text{eff}} $) USDA SCS

Lluvias débiles menores a 1 mm se evaporan sobre las hojas antes de alcanzar la raíz. Por otra parte, tormentas intensas sobrepasan la tasa de infiltración y generan pérdidas por escurrimiento superficial. Se aplica el método del Soil Conservation Service (USDA):

$$P_{\text{eff}} = \begin{cases} 0 & \text{si } P_{\text{tot}} < 1.0\text{ mm} \quad (\text{retención foliar / evaporación}) \\ P_{\text{tot}} \times 0.8 & \text{si } 1.0 \le P_{\text{tot}} \le 15.0\text{ mm} \quad (\text{infiltración óptima}) \\ 12.0 + 0.1 \times (P_{\text{tot}} - 15.0) & \text{si } P_{\text{tot}} > 15.0\text{ mm} \quad (\text{saturación del terreno}) \end{cases}$$

Donde el registro pluviométrico $ P_{\text{tot}} $ suma la precipitación de las últimas 24 horas y el pronóstico de las siguientes 12 horas:

$$P_{\text{tot}} = P_{\text{hist 24h}} + P_{\text{pron 12h}}$$

2. Implementación vectorial en ESP32-S3: Linealización de Taylor

Calcular iteraciones no lineales completas de Penman-Monteith penalizaría innecesariamente el rendimiento de un procesador embebido.

En el controlador smart_irrigation.c implementamos una aproximación lineal de Taylor en torno al estado estándar ($ T = 20^\circ\text{C} $, $ RH = 60\% $, $ P = 0\text{ mm} $):

$$K_{\text{irrig}} = 1.0 + 0.03 \cdot (T - 20) + 0.008 \cdot (60 - RH) - 0.20 \cdot P_{\text{eff}}$$

Bloqueo por lluvia (Fail-Safe Soil Interlock):

Las rutinas en interrupción anulan de inmediato el riego si existe lluvia presente o suelo saturado:

$$\left( P_{\text{actual}} > 0.5\text{ mm} \quad \text{o} \quad P_{\text{tot}} \ge 5.0\text{ mm} \right) \implies K_{\text{irrig}} = 0.0$$

3. Integración en registros hardware de Waveshare 6CH

El coeficiente no conmuta relés en bucle constante (lo que podría dejarlos activados tras una desconexión). En su lugar, inicializa temporizadores en RAM: relay_countdown_timers[zone].

$$t_{\text{ejec}} = \left\lfloor t_{\text{base}} \times 60 \times K_{\text{irrig}} \right\rfloor \quad [\text{segundos}]$$

Ejemplo real de funcionamiento:
Con un tiempo base fijado en $ t_{\text{base}} = 10\text{ minutos} $ en el panel táctil, ante condiciones templadas y húmedas (16.7°C, 92% RH, 0.4 mm lluvia), el modelo calcula $ K_{\text{irrig}} = 0.47 $. El tiempo resultante es:

$$t_{\text{ejec}} = 10 \times 60 \times 0.47 = 282\text{ segundos (4 minutos 42 segundos)}$$

El ahorro de agua alcanza un 53% en este ciclo, protegiendo las raíces de la podredumbre por anegamiento.

Parámetro	Tipo y Rango	Origen / Registro	Función en el sistema
$ T $	float [-20.0 .. +50.0 °C]	temperature_2m	Componente térmica de evapotranspiración
$ RH $	int [0 .. 100 %]	relative_humidity_2m	Evaluación del déficit higrométrico (VPD)
$ P_{\text{tot}} $	float [≥ 0.0 mm]	rain + hourly.precipitation	Balance pluviométrico y bloqueo de tormenta
$ K_{\text{irrig}} $	float [0.0 .. 1.5]	smart_irrigation_get_factor()	Multiplicador de tiempo de activación
Watchdog	uint32_t [segundos]	relay_countdown_timers[6]	Temporizador independiente de 1 Hz

Resumen del Despliegue Edge AI

El algoritmo en el microcontrolador ESP32-S3 evita depender de servicios externos en la nube, operando el control microclimático de forma local y autónoma:

Autonomía Total: El factor $ K_{\text{irrig}} $ se procesa en memoria RAM. Ante una caída de conexión a internet, el sistema continúa funcionando con el último estado equilibrado.
Aislamiento FreeRTOS por Núcleos: Las rutinas JSON en Octal PSRAM y operaciones matemáticas corren en el Núcleo 1, sin interferir con la comunicación cifrada UDP (AES-128-GCM) y conmutación de pines en el Núcleo 0.
Estabilidad de Alimentación: La configuración de Wi-Fi activa (esp_wifi_set_ps(WIFI_PS_NONE)) y una fuente de 12V/2A impiden caídas de tensión (Brownout) al activar las bobinas de relé.
Watchdog de Seguridad: El descuento de tiempo por interrupción hardware desconecta las válvulas ante cualquier excepción del software.

Tecnología probada en módulos de relés Waveshare 6CH de la plataforma ProPresta IT.