Calibración de parámetros del suelo
Conductividad hidráulica (Ks) y potencial de presión en el frente de humedecimiento (hf)
Convertir las observaciones de campo en parámetros físicos del suelo: el puente entre los datos empíricos y la ingeniería de riego.
De los datos de campo a parámetros del suelo
Una vez concluida la prueba de riego en campo, contamos con una radiografía del comportamiento del agua en nuestra parcela. Sin embargo, los datos crudos (tiempos y gastos) por sí solos no nos dicen cómo diseñar el riego óptimo. Para ello, necesitamos traducir esas observaciones en propiedades físicas del suelo: la Conductividad hidráulica (Ks) y el Potencial de presión en el frente de humedecimiento (hf).
Este artículo describe el procedimiento metodológico para procesar los datos de campo utilizando herramientas de simulación, específicamente mediante el software RISUR.
1. Organización de los insumos de campo
Antes de iniciar el software, es necesario sistematizar la información recabada. Para que el modelo matemático funcione, requerimos cuatro conjuntos de datos precisos:
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Geometría de la parcela: Debemos introducir las dimensiones precisas de la parcela: longitud y ancho, así como la pendiente longitudinal. También se debe definir el espaciamiento entre surcos o el ancho de las melgas utilizadas.
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Condiciones iniciales: El contenido de humedad inicial del suelo (θi) determinado antes del riego.
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Gasto de entrada: El caudal promedio que ingresó a cada surco o melga, calculado mediante el aforo volumétrico en las compuertas.
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Curvas de avance y recesión: La tabla de tiempos que tardó el agua en llegar a cada estaca (fase de avance) y los tiempos en que desapareció de la superficie (fase de recesión).
2. El proceso de calibración
El cálculo de Ks y hf no se realiza con una fórmula directa simple, sino a través de un proceso iterativo conocido como «solución inversa» o calibración del modelo.
Utilizando el software RISUR, introducimos la geometría de la parcela y el gasto promedio real que entra al surco. El software simula cómo debería avanzar el agua teóricamente bajo ciertos parámetros de suelo. Nuestro objetivo es encontrar la combinación de Ks y hf que haga que la curva simulada se ajuste lo más posible a los puntos observados en campo.
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Alimentación del modelo: Se ingresan los datos de la prueba: gasto promedio por surco, longitud, pendiente, contenido de humedad a saturación, contenido de humedad actual del suelo, espaciamiento entre surcos, lámina de riego por aplicar, y los demás parámetros del suelo, incluidos los coeficientes Ks y hf obtenidos en la literatura, así como el tiempo de riego observado.
Fig. 1 — Datos de entrada en RISUR para la simulación del riego y calibración de datos. -
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Simulación del riego: Ingresados los datos del punto anterior, se ejecuta la simulación del riego. Una vez concluida, presionamos Ctrl+F y capturamos los tiempos de avance y recesión; presionamos «Graficar». En este punto observamos la curva simulada del avance y recesión del riego, así como los puntos del avance y recesión observados en campo.
Fig. 2 — Puntos de avance y recesión vs curva simulada sin ajuste. -
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Ajuste de curvas: El software compara los tiempos de avance medidos en campo contra los calculados. El siguiente paso consiste en modificar los valores de Ks y hf de tal forma que la curva simulada se ajuste a los puntos observados en campo.
Fig. 3 — Puntos de avance y recesión vs curva simulada con parámetros ajustados. -
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Determinación de parámetros: Una vez que logramos el ajuste entre lo observado y lo simulado, los valores resultantes de esta operación son la Ks y hf que mejor representan la realidad física para la parcela en que realizamos la prueba de riego.
Fig. 4 — Desempeño del riego con parámetros Ks y hf ajustados.
3. De los parámetros al riego óptimo
Nos indica la velocidad con la que el suelo transmite el agua cuando está saturado. Un valor alto sugiere suelos permeables donde el agua se infiltra rápido (riesgo de pérdidas profundas), mientras que un valor bajo indica suelos más impermeables (riesgo de escurrimiento).
Representa la fuerza capilar del suelo seco que «jala» el agua hacia el frente de avance. Determina con qué rapidez avanza el frente de agua a través del perfil del suelo.
4. Diagnóstico y diseño
Con los parámetros Ks y hf validados, ya no estamos adivinando. Ahora podemos evaluar la calidad del riego actual, calculando indicadores precisos:
Ea — Mide qué fracción del agua aplicada queda almacenada en la zona de raíces.
Er — Mide la proporción del requerimiento hídrico del cultivo que realmente se satisface con el riego.
CU — Indica qué tan uniformemente se distribuye el agua a lo largo de todo el surco o melga.
Estos indicadores los podemos leer en la parte superior del software, cuando hemos validado los parámetros (Figura 4). Lo más importante es que estos parámetros nos permiten diseñar el riego. Podemos simular qué pasaría si cambiamos el gasto, el tiempo de riego o el largo de los surcos, buscando siempre el gasto por surco o melga que nos dé la máxima eficiencia posible.
Del 50% al 80%+ de eficiencia
El procesamiento de los datos de campo mediante la calibración de modelos es el puente entre la observación empírica y la ingeniería de riego. Pasar de una eficiencia menor al 50% a una superior al 80% depende en gran medida de la precisión con la que determinemos estos parámetros.
¿Quieres que realicemos la calibración y el diseño de riego para tu parcela?