Efecto de la biomasa del cultivo de tomate sobre la absorción de agua en el reservorio de agua del suelo. Recientemente, los modelos HYDRUS basados en la ecuación de Richards en derivada parcial se han utilizado ampliamente para simular el movimiento del agua en el suelo.
Agua en la Agricultura
Si bien se han implementado prácticas para usar eficientemente el agua, estas han tenido un mayor impacto en la viabilidad económica y no en la reducción del uso del agua, esto se debe a que los productores ven “eficiencia en el riego”. Si bien existen modelos para hacer más eficiente el uso del agua en la agricultura, no son utilizados por los productores, precisamente porque no concilian la idea de eficiencia del riego: los agricultores buscan aumentar sus beneficios económicos, mientras que los expertos y las organizaciones ambientalistas buscan para conservar agua (Knox, Kay y Weatherhead, 2012).
Movimiento de agua en el suelo
Conductividad Hidráulica en suelos insaturados
La ecuación (5a) estima la retención de agua en el suelo y la ecuación (5b) la conductividad hidráulica. Los parámetros son los siguientes: 𝜙 es la porosidad, 𝜃𝑟 es el contenido de agua residual, 𝛼, 𝑛 𝑦 𝑚 son constantes y 𝐾𝑠 es la conductividad hidráulica saturada (𝜃 = 𝜙).
Potencial total de agua en el suelo
Donde 𝛽 es el ángulo de contacto entre el agua y la superficie mojada, γ es la tensión superficial del agua [N m-1], 𝜌𝑙 es la densidad del agua [kg m-3] y 𝑟𝑐 es el radio de curvatura [m] . El potencial osmótico es equivalente al trabajo necesario para transferir de forma reversible e isotérmica una solución al mismo nivel de referencia que el agua pura.
Absorción de agua debido a las raíces
La segunda vía es la ruta simplásica, donde el agua se mueve a través del citoplasma hasta el plasmodesmo. Cuando hay una reducción en la tasa de transpiración, la vía celular es la vía primaria (Stedle y Peterson, 1998).
Agua en la planta
Finalmente, en la vía transmembrana el agua se desplaza a través del citoplasma hacia las vacuolas, atravesando las membranas, podemos agregar una segunda y una tercera vía llamada vía celular. El potencial al que el agua de menor concentración difunde hacia el interior de la célula se llama presión osmótica y, dado que siempre difunde desde un potencial alto hacia un potencial bajo, la presión osmótica siempre será negativa.
Modelos de crecimiento de tomate
El resultado del potencial de turgencia es que el agua es expulsada de la célula, es decir, hay una salida de agua desde el interior hacia el exterior de la célula con un potencial de presión positiva mayor que el potencial de presión externo, esta es la depresión del potencial. Es importante mencionar que la capacidad de respuesta de los modelos de crecimiento está severamente limitada por la dependencia del coeficiente de partición al dividir el crecimiento de los órganos de las plantas (Connor & Fereres, 1999).
Modelos de transpiración
La ecuación de Penman-Monteith es ampliamente utilizada para estimar la transpiración de las plantas, se basa en la radiación neta y la resistencia celular al aire, (Monteith, 1965), la ecuación es la siguiente donde E es la tasa de transpiración por unidad de área, 𝑅𝑛 es la tasa neta de transpiración por unidad de área. densidad del flujo de radiación absorbida por la hoja, 𝜌 es la densidad del aire, 𝑐𝑝 es la capacidad calorífica específica del aire, 𝜆 es el calor latente de vaporización del agua, 𝛾 es la constante psicométrica, es la pendiente de la curva que relaciona la presión de vapor de saturación a la temperatura, 𝐷𝑎 es el déficit de presión de vapor del aire, 𝑟𝑎 es la resistencia de la capa límite en la lámina y 𝑟𝑠 es la resistencia de los estomas. Donde E, la principal fuente de vapor en el invernadero, 𝐶 es la eliminación de vapor debido a la condensación, 𝑉 es la ventilación, ℎ es la relación entre el volumen de un invernadero y la superficie del suelo, es decir la altura promedio del invernadero. invernadero.
Análisis de sensibilidad
Si la derivada parcial (𝜕𝑌𝑖)/(𝜕𝑥𝑗) se llama coeficiente de sensibilidad local de primer orden, la segunda derivada parcial (𝜕2𝑌𝑖)/(𝜕𝑥𝑘𝜕𝑥𝑗) se llama coeficiente de sensibilidad global de segundo orden, etc. . El valor del coeficiente de sensibilidad muestra el cambio en la solución del modelo (en sus propias unidades) debido a un cambio en el valor de un determinado parámetro con determinadas unidades.
Modeling the hydraulic architecture of root systems: an integrated approach to water uptake - Distribution of axial and radial conductivities in maize. Draye, X., Kim, Y., Lobet, G., and Javaux, M.: Model-assisted integration of physiological and environmental constraints influencing dynamic and spatial patterns of soil root water uptake, J. Modeli General Unsaturated Hydraulic Conductivity for Soils with Lognormal Poro-Size Distribution,” Soil Sci.
Resumen
30 agua, tanto en el suelo, en la raíz como en la copa, ya que la transpiración es la única liberación de agua al sistema y no hay entrada. El modelo puede servir como base para el diseño de sistemas de riego y/o ayudar a tomar decisiones en el manejo del riego para ahorrar agua, contribuyendo al uso eficiente del agua en el sector agrícola.
Abstract
Highlights
Introducción
El estudio de la captación de agua puede abordarse desde dos niveles de investigación: microscópico y macroscópico (Raats, 2007). Sin embargo, la ecuación de Richards es una ecuación diferencial parcial y la distribución espaciotemporal del contenido de agua del suelo se obtiene a partir de soluciones numéricas complejas. Recientemente, se derivaron expresiones macroscópicas unidimensionales simples para la absorción de agua de las raíces a partir de principios hidráulicos a pequeña escala en el suelo alrededor de las raíces y dentro del sistema radicular (Cai, Vanderborght, Couvreur, Mboh y Vereecken, 2017).
Materiales y métodos
- Descripción del modelo
- Modelo de dinámico del agua en el suelo, raíz y dosel
- Modelo de transpiración
- Modelo de crecimiento del cultivo (TOMGRO)
- Consideraciones para la solución del modelo computacional
Donde 𝐹𝐴𝐺,𝑟−𝑑 es el flujo de agua desde la raíz hasta la copa en [𝑘𝑔 𝑎𝑔𝑢𝑎 𝑚−2𝑠−1], la diferencia entre los potenciales de raíz y corona, dividida por la resistencia al flujo de la raíz es:-. El potencial hídrico de la raíz Ψℎ,𝑟 [𝑃𝑎], es igual a la suma del potencial de presión Ψ𝑝,𝑟 y el potencial osmótico Ψ𝑜𝑠,𝑟 en [𝑃𝑎], es decir:. Los parámetros del modelo para la dinámica del agua en suelo, raíces y copa se muestran en la Tabla 3.
Resultados y discusión
Las curvas de retención de humedad para diferentes texturas de suelo se representan en la Figura 8, se pueden observar los diferentes rangos de operación en el modelo. Curva de retención de agua del suelo que muestra la relación entre el potencial hídrico y el contenido de humedad, en diferentes texturas del suelo. El resultado que podría tener mayor aplicabilidad es la estimación del contenido de agua del suelo, esto para la toma de decisiones sobre el manejo del agua en la agricultura.
Conclusiones
Agradecimientos
Reparto de materia seca as a factor determining the production of fruit and vegetable crops grown in greenhouses. Errors arising from rapid water loss in the measurement of leaf water potential by the pressure chamber technique. Investigating the role of root system architecture and root-soil interactions with X-ray computed tomography.
Resumen
4 Modelo dinámico de agua en el suelo y planta de tomate (Solanum lycopersicum L.): Análisis de sensibilidad. Tanto el método local como el método global coinciden en la determinación de los parámetros más sensibles.
Abstract
Highlights
Los parámetros de biomasa tienen un efecto sobre las condiciones del agua en el suelo, las raíces y el dosel.
Introducción
En los métodos globales, el vector de parámetros se considera como un vector con una función de densidad de probabilidad (Turányi, 1990), donde normalmente se desconoce la distribución. La desventaja de los métodos globales es que requieren un mayor recurso computacional, pero se han desarrollado varios métodos, con diferentes requisitos computacionales (Turányi & Tomlin, 2014). Métodos basados en varianza como el método FAST (Fourier Amplitude Sensitivity Test) y el método de Sobol, el primero considera el efecto no lineal pero no la interacción entre factores, el método de Sobol si toma en cuenta esta interacción pero requiere mucho mayor cálculo computacional. recursos que cualquier otro método global (Tian, 2013).
Materiales y métodos
Descripción del modelo
58 generan automáticamente el código necesario para realizar el análisis de sensibilidad local (Pedraza Oropeza, 2019). Los métodos globales son más beneficiosos que los métodos locales; ya investigan una variedad de variaciones de los factores de entrada y, por lo tanto, la información proporcionada por el análisis global es más informativa y sólida (Saltelli et al., 2008). En este estudio, se realiza un análisis de sensibilidad general utilizando el método de coeficientes de regresión estandarizados.
Metodología del análisis de sensibilidad local
Si en algún punto 𝑡 el camino de los estados o salidas es muy sensible a una pequeña variación de un parámetro, la función de sensibilidad 𝑆(𝑡) tenderá hacia grandes valores positivos o negativos y viceversa. Para asegurar una buena estimación de los índices de sensibilidad, se generó un tamaño de muestra de N=15.000. Para generar la muestra se utilizó la caja de herramientas SAFE con el método del hipercubo latino. Se proporciona una explicación de la caja de herramientas utilizada en (Sarrazin, Pianosi y Wagener, 2016). Los valores de los índices de sensibilidad estimados se utilizaron para evaluar la importancia de los factores de entrada en la salida del modelo de dinámica hídrica del suelo y de las plantas.
Resultados y discusión
Resultados del Análisis de sensibilidad local
De esta manera, la Figura 12 presenta un gráfico de barras de los parámetros que tienen efecto en la salida del estado del agua en el suelo (XAGs), y se espera que los resultados muestren que los tres parámetros con mayor sensibilidad son los que tienen que ver con la disponibilidad de agua en el suelo como profundidad (profs), textura (Cags) y el contenido máximo de agua que el suelo puede retener (Tetsmax). En la Figura 13, el gráfico de barras muestra los parámetros con mayor efecto en la salida del estado hídrico de las raíces (XAGr), en este caso los parámetros asociados a la disponibilidad de agua del suelo tienen el mayor efecto en la salida, pero podemos incluir otro parámetro como como la masa molar efectiva de la raíz (Mmer) si la influencia recae en la estimación del potencial osmótico de la raíz. El efecto de los parámetros de disponibilidad de agua del suelo continúa teniendo un impacto en el estado del agua en el dosel (XAGd), como se muestra en la Figura 14, pero además la masa molar efectiva en el dosel (Mmed) tiene cierta influencia en la producción.
Resultados del Análisis de sensibilidad global
Gráfico de los parámetros que tienen mayor efecto en la salida XAGr obtenida con el método CRE. Gráfica de los parámetros que mayor efecto tienen en la salida Bd, obtenidos con el método CRE. En el cálculo de sensibilidades con el método global se analizaron tres rangos de variación con distribución uniforme, el primer rango de variación fue del 10% de los valores nominales.
Conclusiones
75 de variación de parámetros mayor al 20%, el método ODE45 no logra integrar o simplemente tarda demasiado en resolver, para esto se utiliza el método de integración ODE23t que es un método más flexible ya que utiliza interpolación libre, pero falla cuando la variación El rango es 40%, definitivamente ocurre un error.
Agradecimientos
Si la variación del parámetro es mayor al 20%, el método ODE45 falla en la integración o simplemente tarda mucho en resolverse. Para esto se utilizó el método de integración ODE23t, que es un método más flexible porque utiliza interpolación libre, pero falla cuando el rango de variación es del 40%, definitivamente ocurre un error. 76 sativa L.) cultivadas en invernadero.
Diagrama en Simulink del modelo de la dinámica del agua en suelo y
Código Matlab- Simlulink para obtener las soluciones numéricas del
Código en C-Mex-Matlab para obtener las soluciones numéricas del