Modelo de estimación regional de la humedad del suelo para determinar las demandas de riego

Abstract

RESUMEN: La estimación regional de la humedad del suelo basada en estimaciones puntuales evita los problemas asociados con su medición cuando se implementa un sistema de riego automático. En esta tesis, se desarrolla un modelo de estimación regional basado en estimaciones puntuales de la humedad del suelo, el cual está conformado por tres etapas. La primera, corresponde a un modelo de estimación difusa basado en la toma de decisiones (FEADM) para obtener estimaciones puntuales que está compuesto por un proceso de toma de decisiones y una estimación difusa; requiere las condiciones meteorológicas, las características del suelo y del cultivo. Sin embargo, FEADM no se puede explotar completamente si no se adapta y utiliza otro modelo como complemento, tal como el ajuste inteligente de condiciones climáticas basado en características espaciales (IWeCASF), el cual es la segunda etapa. IWeCASF ajusta las condiciones climáticas medidas en un punto de control de acuerdo con los factores que las modifican y que afectan al resto de los puntos. Adicionalmente, la tercera etapa, es el modelo integrado IWeCASF-FEADM para la estimación regional; utiliza IWeCASF para proporcionar a FEADM las entradas necesarias y lograr una estimación puntual. FEADM se ejecuta 𝑅 veces, que es el número de puntos de control donde se obtiene la estimación puntual. De esta manera, la estimación regional se logra cuando se completa el conjunto de estimaciones puntuales. Cada modelo fue validado comparándolo con las mediciones de las variables que fueron estimadas y modelos similares de la literatura. De acuerdo con los resultados, el modelo de estimación regional presenta un desempeño satisfactorio para determinar el nivel de humedad, en cualquier región que cumpla con las características descritas en este trabajo.

ABSTRACT: The regional estimate of soil moisture based on point estimates avoids the problems associated with its measurement when an automatic irrigation system is implemented. In this thesis, a regional estimation model based on point estimates of soil moisture is developed. This model is made up of three stages. The first corresponds to a fuzzy estimation model based on decision making (FEADM) to obtain point estimates. FEADM is made up of a decision-making process and fuzzy estimation. This model requires the weather conditions, the characteristics of the soil and the crop. However, FEADM cannot be fully exploited if another model is not adapted and used as a complement, such as the intelligent adjustment of climatic conditions based on spatial characteristics (IWeCASF), which is the second stage. IWeCASF adjusts the weather conditions measured in a checkpoint according to the factors that modify them and that affect the rest of the points. In addition, the third stage, the IWeCASF-FEADM integrated model for regional estimation, uses IWeCASF to provide FEADM with the necessary inputs for achieving a point estimate. FEADM is executed 𝑅 times, which is the number of control points where a point estimate is obtained. In this way, the regional estimate is reached when the set of point estimates is completed. Each of the models was validated by comparing them with measurements of the estimated variables and similar models of the literature. According to the results, the regional estimation model presents an adequate performance to determine the level of soil moisture in any region that fulfills the characteristics described in this work.