Método eficiente y oportuno para determinar y evaluar el déficit hídrico en cultivo de tomate en sistemas controlados
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Español
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Resumen
La alta susceptibilidad al déficit hídrico hace que el tomate sea especialmente vulnerable a eventos climáticos extremos, que causan graves pérdidas agrícolas a nivel nacional. Este escenario exige la adopción de herramientas de agricultura de precisión que permitan optimizar el uso del agua, de modo que se garantice una gestión más eficiente y sostenible. En este contexto, el objetivo de este estudio fue desarrollar un método eficiente y oportuno para determinar y evaluar el déficit hídrico en el cultivo de tomate bajo condiciones controladas. Para ello, se analizó la precisión y fiabilidad de la información obtenida a partir de imágenes capturadas con cámaras multiespectrales y térmicas para la detección del déficit hídrico, así como la efectividad del uso de un modelo matemático o de simulación en el diagnóstico y pronóstico de las necesidades hídricas del cultivo. El estudio se llevó a cabo en un invernadero con dos tratamientos: uno con suministro hídrico óptimo para el cultivo y otro en el que, manteniendo constantes las condiciones meteorológicas, de suelo y de manejo, se redujo la lámina de riego al 50%, generando un escenario de déficit controlado.
Para evaluar el estado hídrico del cultivo, se emplearon diversos índices de vegetación y de estrés derivados de imágenes multiespectrales y termográficas. Estos datos de teledetección se complementaron con mediciones directas de la respuesta fisiológica de la planta y de la calidad del fruto. Paralelamente, se utilizó un modelo de simulación de cultivos para pronosticar el rendimiento bajo diferentes escenarios hídricos. Se identificó que el índice de agua de diferencia normalizada (NDWI) y el índice de clorofila verde (GCI) mostraron sensibilidad al déficit hídrico, aunque con limitaciones prácticas, mientras que el índice de estrés hídrico del cultivo (CWSI) ofreció la estimación más robusta al relacionarse directamente con la temperatura de la cubierta vegetal. En cuanto a la simulación, el modelo AquaCrop ajustado con el método de Stanghellini logró representar con mayor precisión la tendencia del rendimiento, a diferencia de otros métodos que no capturaron adecuadamente el efecto del déficit hídrico. Por tanto, se concluye que el CWSI, en sus versiones teórica y empírica, constituye un método confiable y aplicable para la evaluación del estado hídrico del tomate bajo condiciones controladas. Su implementación aporta una herramienta clave para optimizar la gestión del riego y mejorar la productividad, ya que contribuye al avance hacia una agricultura más eficiente y sostenible. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
Tomato is highly susceptible to water deficit, making it particularly vulnerable to extreme climatic events that cause significant agricultural losses at the national level. This scenario demands the adoption of precision agriculture tools to optimize water use, ensuring more efficient and sustainable management. In this context, the objective of this study was to develop an efficient and timely method to determine and evaluate water deficit in tomato crops under controlled conditions. The accuracy and reliability of information obtained from multispectral and thermal cameras for water deficit detection were analyzed, along with the effectiveness of a mathematical simulation model for diagnosing and forecasting crop water requirements. The study was conducted in a greenhouse with two treatments: one with optimal water supply and another in which, keeping meteorological, soil, and management conditions constant, the irrigation depth was reduced by 50%, generating a controlled deficit scenario.
To assess crop water status, various vegetation and stress indices derived from multispectral and thermographic images were employed. These remote sensing data were complemented with direct measurements of plant physiological response and fruit quality. In parallel, a crop simulation model was used to forecast yield under different water scenarios. The Normalized Difference Water Index (NDWI) and the Green Chlorophyll Index (GCI) showed sensitivity to water deficit, albeit with practical limitations, while the Crop Water Stress Index (CWSI) provided the most robust estimation by directly relating to canopy temperature. Regarding simulation, the AquaCrop model calibrated with the Stanghellini method more accurately represented yield trends, unlike other methods that failed to adequately capture the effect of water deficit. It is concluded that the CWSI, in both its theoretical and empirical versions, constitutes a reliable and applicable method for evaluating water status in tomato under controlled conditions. Its implementation provides a key tool for optimizing irrigation management and improving productivity, contributing to the advancement of more efficient and sustainable agriculture.
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ilustraciones a color, diagramas, fotografías, mapas