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Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 p. 609-857 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 p. 609-857 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Página ARTÍCULOS CONTENIDO 609-616 617-623 624-635 636-643 644-649 650-658 659-663 664-671 672-678 679-689 690-697 698-704 705-718 719-727 728-735 736-742 743-746 747-756 757-766 767-773 Publicación Especial Número 4

Vol. Especial Núm. 4

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comité editorial internacional

Agustín Giménez Furest. INIA-Uruguay

Alan Anderson. Universite Laval-Quebec. Canadá

Álvaro Rincón-Castillo. Corporación Colombiana de Investigación. Colombia

Arístides de León. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. El Salvador C. A.

Bernardo Mora Brenes. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Costa Rica

Carlos J. Bécquer. Ministerio de Agricultura. Cuba

Carmen de Blas Beorlegui. Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria. España

César Azurdia. Universidad de San Carlos. Guatemala

Charles Francis. University of Nebraska. EE. UU.

Daniel Debouk. Centro Internacional de Agricultura Tropical. Puerto Rico

David E. Williams. Biodiversity International. Italia

Elizabeth L. Villagra. Universidad Nacional de Tucumán. Argentina

Elvira González de Mejía. University of Illinois. EE. UU.

Hugh Pritchard. The Royal Botanic Gardens, Kew & Wakehurst Place. Reino Unido

Ignacio de los Ríos Carmenado. Universidad Politécnica de Madrid. España

James Beaver. Universidad de Puerto Rico. Puerto Rico

James D. Kelly. University State of Michigan. EE. UU.

Javier Romero Cano. Instituto Nacional de Investigación y Tecnología Agraria y Alimentaria. España

José Sangerman-Jarquín. University of Yale. EE. UU.

Ma. Asunción Martin Lau. Real Sociedad Geográfica-Madrid. España

María Margarita Hernández Espinosa. Instituto Nacional de Ciencias Agrícolas. Cuba

Marina Basualdo. UNCPBA. Argentina

Moisés Blanco Navarro. Universidad Nacional Agraria. Nicaragua

Raymond Jongschaap. Wageningen University & Research. Holanda

Silvia I. Rondon. University of Oregon. EE. UU.

Steve Beebe. Centro Internacional de Agricultura Tropical. Puerto Rico

Valeria Gianelli. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Argentina

Vic Kalnins. University of Toronto. Canadá

editores correctoresDora Ma. Sangerman-Jarquín

Agustín Navarro Bravo

editora en jefaDora Ma. Sangerman-Jarquín

editor asociadoAgustín Navarro Bravo

Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. Pub. Esp. Núm. 4, 1 de noviembre - 31 de diciembre 2012. Es una publicación bimestral editada por el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Progreso No. 5. Barrio de Santa Catarina, Delegación Coyoacán, D. F., México. C. P. 04010. www.inifap.gob.mx. Distribuida por el Campo Experimental Valle de México. Carretera Los Reyes-Texcoco, km 13.5. Coatlinchán, Texcoco, Estado de México. C. P. 56250. Teléfono y fax: 01 595 9212681. Editora responsable: Dora Ma. Sangerman-Jarquín. Reserva de derecho al uso exclusivo: 04-2010-012512440200-102. ISSN: 2007-0934. Licitud de título. En trámite. Licitud de contenido. En trámite. Ambos otorgados por la Comisión Calificadora de Publicaciones y Revistas Ilustradas de la Secretaría de Gobernación. Domicilio de impresión: Imagen Digital. Prolongación 2 de marzo, Núm. 22. Texcoco, Estado de México. C. P. 56190. ([email protected]). La presente publicación se terminó de imprimir en diciembre de 2012, su tiraje constó de 1 000 ejemplares.

REVISTA MEXICANA DE CIENCIAS AGRÍCOLAS

ISSN: 2007-0934

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comité editorial nacional

Alfonso Larqué Saavedra. Centro de Investigación Científica de YucatánAlejandra Covarrubias Robles. Instituto de Biotecnología de la UNAMAndrés González Huerta. Universidad Autónoma del Estado de México

Antonieta Barrón López. Facultad de Economía de la UNAM Antonio Turrent Fernández. Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias

Bram Govaerts. Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y TrigoDaniel Claudio Martínez Carrera. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas-Campus Puebla

Delfina de Jesús Pérez López. Universidad Autónoma del Estado de MéxicoDemetrio Fernández Reynoso. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas

Ernesto Moreno Martínez. Unidad de Granos y Semillas de la UNAMEsperanza Martínez Romero. Centro Nacional de Fijación de Nitrógeno de la UNAM

Eugenio Guzmán Soria. Instituto Tecnológico de Celaya Froylán Rincón Sánchez. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro

Guadalupe Xoconostle Cázares. Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPNHiginio López Sánchez. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas-Campus Puebla

Ignacio Islas Flores. Centro de Investigación Científica de Yucatán Jesús Axayacatl Cuevas Sánchez. Universidad Autónoma Chapingo

Jesús Salvador Ruíz Carvajal. Universidad de Baja California-Campus EnsenadaJosé F. Cervantes Mayagoitia. Universidad Autónoma Metropolitana-XochimilcoJune Simpson Williamson. Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPN

Leobardo Jiménez Sánchez. Colegio de Postgraduados en Ciencias AgrícolasOctavio Paredes López. Centro de Investigación y Estudios Avanzados del IPN

Rita Schwentesius de Rindermann. Centro de Investigaciones Económicas, Sociales y Tecnológicas de la Agroindustria y Agricultura Mundial de la UACH

Silvia D. Peña Betancourt. Universidad Autónoma Metropolitana-Xochimilco

editores correctores

Dora Ma. Sangerman-JarquínAgustín Navarro Bravo

editora en jefaDora Ma. Sangerman-Jarquín

editor asociadoAgustín Navarro Bravo

REVISTA MEXICANA DE CIENCIAS AGRÍCOLAS

ISSN: 2007-0934

La Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas es una publicación del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Tiene como objetivo difundir los resultados originales derivados de las investigaciones realizadas por el propio Instituto y por otros centros de investigación y enseñanza agrícola de la república mexicana y otros países. Se distribuye mediante canje, en el ámbito nacional e internacional. Los artículos de la revista se pueden reproducir total o parcialmente, siempre que se otorguen los créditos correspondientes. Los experimentos realizados puede obligar a los autores(as) a referirse a nombres comerciales de algunos productos químicos. Este hecho no implica recomendación de los productos citados; tampoco significa, en modo alguno, respaldo publicitario.

La Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas está incluida en el Índice de Revistas Mexicanas de Investigación Científica y Tecnológica del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT).

Indizada en: Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe (REDALyC), Biblioteca electrónica SciELO-México, The Essential Electronic Agricultural Library (TEEAL-EE. UU.), Scopus, Dialnet, Agrindex, Bibliography of Agriculture, Agrinter y Periódica.

Reproducción de resúmenes en: Field Crop Abstracts, Herbage Abstracts, Horticultural Abstracts, Review of Plant Pathology, Review of Agricultural Entomology, Soils & Fertilizers, Biological Abstracts, Chemical Abstracts, Weed Abstracts, Agricultural Biology, Abstracts in Tropical Agriculture, Review of Applied Entomology, Referativnyi Zhurnal, Clase, Latindex, Hela, Viniti y CAB International.

Portada: mecanización agrícola en México.

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árbitros de este número

Alma Velia Ayala Garay. INIFAP

Amalio Santacruz Varela. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas

Agustín Navarro Bravo. INIFAP

Dora Ma. Sangerman-Jarquín. INIFAP

Ema Zavaleta Mejía. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas

Eloy Conde Barajas. Instituto Tecnológico de Celaya

Guadalupe Beatriz Xoconostle Cázares. CINVESTAV

Irineo Torres Pacheco. Universidad Autónoma de Querétaro

José Antonio Rangel Lucio. Instituto Tecnológico de Roque

José de Jesús Luna Ruíz. Universidad Autónoma de Aguascalientes

José Hilario Hernández Salgado. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas

José Manuel Vargas Sállago. INIFAP

Leila M. Vásquez Siller. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro

Leopoldo Mendoza Onofre. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas

Marco Antonio Audelo Benítez. INIFAP

Miguel Ángel Escalona Aguilar. Universidad Veracruzana

Néstor Bautista Martínez. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas

Oscar Javier Galindo Tijerina. Universidad Autónoma Chapingo

Patricia Rivas Valencia. INIFAP

Ramón Jiménez Regalado. INIFAP

Roberto Núñez Escobar. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas

Rocío Cervantes Osornio. INIFAP

Sergio Hugo Sánchez. Universidad Autónoma de Zacatecas

Sergio Hernández Verduzco. Universidad Autónoma de Sinaloa

Teresa Susana Herrera Flores. Universidad Politécnica de Pénjamo

editores correctores

Dora Ma. Sangerman-JarquínAgustín Navarro Bravo

REVISTA MEXICANA DE CIENCIAS AGRÍCOLAS

ISSN: 2007-0934

editora en jefaDora Ma. Sangerman-Jarquín

editor asociadoAgustín Navarro Bravo

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ARTÍCULOS

Estudio de la eficiencia de troceado de Agave tequilana Weber empleando un molino con cuchillas articuladas. Alberto Saldaña Robles, César Gutiérrez Vaca, Ryszard Jerzy Serwatowski Hlawinska, Noé Saldaña Robles, José Manuel Cabrera Sixto, Oscar Alejandro Martínez Jaime, J. Concepción Quiroz Ramírez, Adrián Flores Ortega, Salvador García Barrón y José Armando Juárez Guaní.

Análisis de diferentes álabes de un aerogenerador de eje vertical para oxigenar estanques de peces. Mauricio Pablo Baldomero.

Diseño de un sistema para la desinfección de sustrato utilizado en la producción de micorrizas. Marco Antonio Audelo Benítez y Martha Blanca Irízar Garza.

Análisis del desempeño de cuatro modelos de discos corta-paja usados en sembradoras para siembra directa. Salvador García Barrón, Ryszard Serwatowski Hlawinska, José Manuel Cabrera Sixto, Noé Saldaña Robles, Adrián Flores Ortega y César Gutiérrez Vaca.

Determinación de las propiedades físico-mecánicas para el descascarado de las cápsulas de la higuerilla (Ricinus communis L.). Pedro Cruz Meza, Samuel García Silva, Conrado Márquez Rosano y Gilberto López Canteñs.

Potencial para el uso directo de los aceites vegetales en los motores de combustión. Hipólito Ortiz Laurel, Dietmar Rössel Kipping y Ulrike Schümann.

Estudio experimental para la determinación de los coeficientes de cultivo de la vainilla (Vanilla spp.)Henry-Arturo Kelso Bucio, Khalidou-Mamadou Bâ, Saúl Sánchez Morales y Delfino Reyes López.

Modelo en elementos finitos de la interacción neumático-suelo. Omar González Cueto, Miguel Herrera Suárez, Ciro E. Iglesias Coronel, Fidel Diego Navas, Guillermo Urriolagoitia Sosa y Luis Héctor Hernández Gómez.

Caracterización de suelos en una localidad tipo que alberga cactáceas priotarias para su conservación. Adriana Luna Olvera, Monserrat Espino Armendáriz, Laura Luna Martínez y Juan Ramiro Pacheco Aguilar.

Discriminación de la superficie agrícola sembrada bajo labranza de conservación empleando análisis multitemporal. Noé Saldaña Robles, Agustín Zavala Segoviano, José Manuel Cabrera Sixto, Ryszard Serwatowski, Salvador García Barrón, César Gutiérrez Vaca, Adrián Flores Ortega y Álvaro Flores García.

Propiedades físicas y químicas del suelo bajo labranza de conservación y su relación con el rendimiento de tres cultivos. Agustín Navarro Bravo, Benjamín Figueroa Sandoval, Dora Ma. Sangerman-Jarquín y Esteban S. Osuna Ceja.

Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia. Rocío Cervantes-Osornio, Ramón Arteaga-Ramírez, M. Alberto Vázquez-Peña y Waldo Ojeda-Bustamante.

Implementación de riego a precisión en un sistema de pivote central. José Andrés León Mostacero, Héctor Flores Magdaleno y Roberto Ascensio Hernández.

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Efectos de tres sistemas de labranza y mejoradores de suelo en la disponibilidad de humedad y volumen de exploración de raíces. Genaro Demuner Molina, Martín Cadena Zapata, Santos Gabriel Campos Magaña, Alejandro Zermeño Gonzalez y Félix de Jesús Sánchez Pérez.

Energía requerida para el corte de hojas de Agave tequilana Weber. Alberto Saldaña Robles, Ryszard Jerzy Serwatowski Hlawinska, Noé Saldaña Robles, César Gutiérrez Vaca, José Manuel Cabrera Sixto y Salvador García Barrón.

Eficiencia en el uso de la energía en invernaderos mexicanos. Raquel Salazar Moreno, Pedro Cruz Meza y Abraham Rojano Aguilar.

Predicción de la transmitancia de un invernadero con techo removible. Adrián Flores Ortega, Gerardo Martínez Soto y J. Concepción Quiroz Ramírez.

Redes neuronales artificiales aplicadas a mediciones de fitomonitoreo para simular fotosíntesis en jitomate bajo invernadero. José Manuel Vargas Sállago, Irineo Lorenzo López Cruz y Enrique Rico García.

Calibración y validación de un modelo de transpiración para gestión de riegos de jitomate (Solanum Lycopersicum L.) en invernadero. Antonio Martínez-Ruiz, Irineo L. López-Cruz, Agustín Ruiz-García y Armando Ramírez-Arias.

Perspectivas de la cosecha de la caña de azúcar cruda en México. Hipólito Ortiz Laurel, Sergio Salgado García, Mepivoseth Castelán Estrada y Samuel Córdova Sánchez.

Diseño de un sistema de recirculación y enfriamiento del agua para la destilación del mezcal. Magdaleno Caballero Caballero, Luis Silva Santos y José Luis Montes Bernabé.

Efecto de aspersiones del dimetilsulfóxido en la productividad del chile habanero (Capsicum chinense Jacq.). Juan Martín Cruz Campos, Juan Luis Medina Arceo y Francisco Alfonso Larqué Saavedra.

Diseño de maquinaria para el envasado de agua de coco. Marco Antonio Audelo Benítez.

Sensor para la medición continúa de la compactación del suelo. Miguel Herrera Suárez, Ciro Iglesias Coronel, Darina Lara Coba, Fidel Diego Nava, Jaime Ruiz Vega, Omar González Cueto y Elvis López Bravo.

Automatización de un lisímetro de pesada. Henry-Arturo Kelso Bucio, Khalidou-Mamadou Bâ, Saúl Sánchez Morales y Delfino Reyes López.

Los tractores agrícolas de México. María Isabel Palacios Rangel y Jorge Ocampo Ledesma.

Análisis de la mecanización agrícola de la región Atlacomulco, Estado de México. Bertha Sofía Larqué Saavedra, Lorena Cortés Espinoza, Miguel Ángel Sánchez Hernández, Alma Velia Ayala Garay y Dora Ma. Sangerman-Jarquín.

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Situación de la mecanización del Estado de México: el caso de Teotihuacán, Tepotzotlán y Zumpango. Alma Velia Ayala Garay, Lorena Cortés Espinosa, Bertha Sofía Larqué Saavedra, Dora Ma. Sangerman-Jarquín y Martha Garay Hernández.

Organismo de Certificación de Implementos y Maquinaria Agrícola (OCIMA). Alma Velia Ayala Garay,

Marco A. Audelo Benítez, Rocío Cervantes Osornio, Dora Ma. Sangerman-Jarquín, Miguel Sánchez Hernández y Martha Garay Hernández.

Los impactos económicos derivados de la interrupción del caudal por una presa. Felipe Flores Vichi.

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Estudio de la eficiencia de troceado de Agave tequilana Weber empleando un molino con cuchillas articuladas

Alberto Saldaña Robles1, César Gutiérrez Vaca1§, Ryszard Jerzy Serwatowski Hlawinska1, Noé Saldaña Robles1, José Manuel Cabrera Sixto1, Oscar Alejandro Martínez Jaime1, J. Concepción Quiroz Ramírez1, Adrián Flores Ortega1, Salvador García Barrón1 y José Armando Juárez Guaní1

1Departamento de Ingeniería Agrícola. Campus Irapuato-Salamanca. Universidad de Guanajuato. Ex-Hacienda “El Copal”. Carretera Irapuato-Silao, km 9. Irapuato, Guanajuato, México. C. P. 36820. Tel: 52 462 6245215. Ext. 1590. [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

En el presente estudio se evaluó la eficiencia de troceado de hojas y piña del Agave tequilana Weber, empleando un molino con cuchillas articuladas acopladas en forma de “Y”. Los factores estudiados que influyen en la eficiencia de troceado se emplearán en el diseño del cabezal de troceado de un prototipo de cosechadora-troceadora de agave, cuyo fin es obtener la materia prima para la difusión y obtención de bioetanol. La eficiencia de troceado se definió como el porcentaje de trozos de agave menores a 5 mm medidos transversalmente a la fibra, valor recomendado para una difusión eficiente. La eficiencia de troceado de las hojas se evaluó mediante un arreglo factorial 2 ∗ 2 completamente al azar con cuatro repeticiones. Los factores fueron: velocidad angular del rotor a 1 500 y 2 000 rpm; y posición angular de alimentación de la hoja respecto al eje del molino: 45 y 90 grados. Los resultados mostraron que la posición de la hoja no influye en la eficiencia de troceado, mientras que para las velocidades de 1 500 y 2 000 rpm los valores de eficiencia resultaron de 91.25 y 94.95, respectivamente, mostrando una diferencia estadísticamente significativa. En la eficiencia de troceado de piña se estudió la influencia de la velocidad a 1 500 y 2 000 rpm usando la prueba de ‘t’ bajo muestras aleatorias independientes con cuatro repeticiones, lo cual mostró una eficiencia muy superior para 2 000 rpm.

Palabras clave: Agave tequilana Weber, cosechadora, desmenuzado, mecanización, eficiencia.

Introducción

La demanda excesiva de combustibles fósiles así como su impacto ambiental, generan no solo en nuestro país, sino en todo el mundo, la necesidad de aprovechar fuentes de energía alternativa. El bioetanol es un producto de origen biológico que ha demostrado ser un excelente sustituto de los combustibles fósiles (UNESCO, 2007). En México se produjeron 56 millones de litros de bioetanol en 2008, pero su consumo en ese mismo año fue de 164 millones, importando el restante (Honty, 2008). Para el 2012 México tiene como meta producir 412 millones de litros de bioetanol, utilizando principalmente como materia prima el maíz y la caña de azúcar, siendo estos dos cultivos considerados en primera instancia como fuente alimenticia (Sierra, 2011).

En los últimos años se han realizado diversas investigaciones para el aprovechamiento de biomasa como fuente de energía (Whitney et al., 2002; González, 2008; Madrigal, 2009), las cuales demuestran que es viable biológicamente producir bioetanol de la planta de Agave tequilana Weber obteniéndose un mayor rendimiento que de la caña de azúcar y el maíz, hasta 7 000 L ha-1 año-1 únicamente de las hojas. La producción de bioetanol resulta viable en lo biológico más en lo económico sería necesario mecanizar algunas etapas del proceso, que reduzcan el costo de producción, entre ellas la cosecha (jima).

Tan sólo para la producción de tequila el precio de dicha actividad es de $ 22 500 por ha, que corresponde a 75% de los costos de producción (Sierra, 2011). La jima le da un sentido

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artesanal al proceso de producción de tequila, más si el destino es la producción de bioetanol, carece de importancia, por lo que, una máquina cosechadora-troceadora de agave permitiría aprovechar la planta completa, reducir tiempos y gastos de mano de obra evitando en campo la extracción, jima y recolección, así como en la industria procesadora el desmenuzado, además de poder realizar la hidrólisis durante el transporte.

El proceso adoptado recientemente por empresas del ramo del tequila para la obtención de los azúcares del agave, es la difusión, por tener una mayor eficiencia que los métodos tradicionales de cocimiento. El proceso de difusión requiere de un material previamente preparado, que se logra mediante dos etapas bien diferenciadas, en ambas etapas se emplean molinos. La primera etapa se encarga de la reducción de la planta en trozos pequeños y la segunda realiza el desfibrado de los mismos.

Lo anterior ha llevado al grupo de Diseño de Maquinaria y Equipo Agroindustrial del Departamento de Ingeniería Agrícola de la Universidad de Guanajuato (UG), a desarrollar un prototipo de cosechadora-troceadora de agave que sea capaz de conseguir, mediante dos procesos consecutivos, la materia prima adecuada para la difusión con orientación a la obtención de bioetanol. El presente estudio cubre una de las necesidades de dicho proyecto, y tuvo como objetivo evaluar la eficiencia de troceado de la planta de agave (hojas y piña), empleando un molino de cuchillas articuladas acopladas en forma de “Y”.

Los factores estudiados que influyen sobre la eficiencia en el troceado se emplearán en el diseño del cabezal troceador de un prototipo de cosechadora-troceadora de agave, dicho cabezal estará conformado por dos tambores verticales contra-rotantes provistos de cuchillas acopladas en forma de “Y”. El diseño de la máquina pretende un implemento acoplado, accionado y tirado por el tractor cuya labor será el troceado-desmenuzado de la planta de agave completa sin extraerla del suelo. La investigación se realizó en las instalaciones de la División de Ciencias de la Vida (DICIVA), de la Universidad de Guanajuato, localizada en la ciudad de Irapuato, estado de Guanajuato, México.

Materiales y métodos

Evaluación de la eficiencia de troceado del molino. Sierra (2011) reporta una serie de visitas a industrias tequileras del estado de Jalisco cuyo objetivo fue obtener

la caracterización geométrica del material que resulta de la etapa de troceado y de la etapa de desmenuzado que se emplean en el proceso de difusión para la producción de tequila, obteniendo también la caracterización geométrica del material resultante posterior a la difusión. El autor clasificó el tamaño de los trozos de agave de acuerdo a lo mostrado en el Cuadro 1, con base en la información proporcionada por las empresas, para la etapa de troceado. Dicha información se empleó para evaluar la eficiencia del presente estudio.

Preparación de la maquinaria y materia prima para los ensayos. Para la realización del estudio la DICIVA proporcionó los siguientes equipos; un tractor New Holland de potencia mediana (78 hp) con 66.4 hp a la toma de fuerza; un molino de martillos para picar forraje marca “Triunfo” serie: 05069811 (Figura 1a) cuyo órgano de trabajo es un tambor rotativo provisto de 11 discos, 30 martillos, 30 bujes separadores (para los martillos) y 6 pernos para posicionar los martillos en diferentes arreglos (Figura 2b). El molino es accionado por la toma de fuerza del tractor y tiene un juego de poleas con un incremento de uno a seis, por lo que, el tambor puede alcanzar una velocidad rotacional máxima de 3 240 rpm, dicha velocidad varía dependiendo de la velocidad aplicada del tractor a la toma de fuerza.

Los martillos que posee el molino fueron diseñados y fabricados especialmente para el triturado de forraje seco, siendo éste un material frágil y ligero, características muy diferentes a las que posee la planta de Agave tequilana Weber, compuesta por 40% de fibra y 60% de jugo, por lo que dichos elementos no resultan convenientes para la etapa de troceado de agave. La construcción del molino ofrece la ventaja de ensamblado y desensamblado rápido tanto de ejes, bujes y martillos, ventaja que permitió sustituir, estos últimos, por cuchillas tipo “Y” que son las más empleadas en máquinas trituradoras y picadoras de uso agrícola para el troceado de material fibroso con características similares a las del agave.

Cuadro 1. Clasificación del troceado de agave como función del tamaño de los trozos para su uso en la difusión.

A= medida más grande en dirección transversal a la fibra.

Clasificación Muy bueno (MB)

Bueno(B)

Regular(R)

Malo(M)

Dimensiones de la fibra

A < 0.5 cm 0.5 cm < A < 2.5 cm

2.5 cm < A < 5 cm

A > 5 cm

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Estudio de la eficiencia de troceado de Agave tequilana Weber empleando un molino con cuchillas articuladas 611

La cuchilla se diseñó y fabricó de acuerdo a las características geométricas del molino y de los elementos que lo conforman así como por la resistencia de los pernos-pivotes. También se le proveyó un borde liso con un ángulo de ataque de 30°, seleccionado para su fabricación solera comercial (ASTM-A36) de 1.5 pulgadas x 0.25 pulgadas, valores recomendados que precisan la menor fuerza para realizar el corte de la planta de agave (Sierra, 2010) sin perder la rigidez y resistencia. Se fabricaron 30 de ellas (Figura 2a), 15 con borde liso derecho y 15 con izquierdo, que posteriormente se colocaron en arreglos con forma de “Y” (Figura 2b). También se fabricaron 30 bujes, dos para centrar cada arreglo entre discos. La distribución geométrica mostrada en la Figura 3 fue la que permitió cubrir el mayor ancho de trabajo del molino, colocando tres pares de cuchillas equidistantes, en tres ejes, y en los otros tres, dos pares, alternando los ejes.

Figura 1. Molino de martillos: a) vista general del equipo; y b) tambor rotativo.

Figura 2. Cuchillas: a) ½ ”Y” dimensiones; y b) 1 ”Y” modelado 3D en Autodesk Inventor 2010.

Figura 3. Distribución de cuchillas: a) vista esquemática eje 1 a 4; y b) construidas y acopladas.

a) b)

a) b)

Eje No.

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La materia prima empleada para la realización del presente estudio fue una planta de Agave tequilana Weber, extraída del campo experimental de agave de la DICIVA, dicha planta se trasladó al laboratorio de prototipos donde fue jimada separando hojas y piña.

Determinación de la eficiencia de troceado de las hojas de agave. Se planteó un arreglo factorial 2 x 2 bajo un diseño completamente aleatorio con cuatro repeticiones, para evaluar la eficiencia de troceado de las hojas de agave, que fue la variable respuesta. Este modelo evaluó el efecto de dos factores que fueron: la velocidad rotacional del tambor (1 500 y 2 000 rpm), y la posición de alimentación de la hoja (entrada de la hoja con ángulo de 45° y 90°, denotados por H45° y H90°).

Niveles de velocidad rotacional. Debido a que no existen datos experimentales de velocidad rotacional reportados en la bibliografía con respecto al troceado mecánico de agave, se propusieron dos velocidades 1 500 (V1) y 2000 (V2) rpm lo que corresponde teóricamente a 75 cortes por segundo con una velocidad lineal de 34.9 m s-1 y 100 cortes por segundo con velocidad lineal de 46.5 m s-1, respectivamente.

Las velocidades elegidas abarcan el rango de velocidades empleadas en plantas tequileras para el troceado de la piña de agave, así como el rango de velocidades empleadas en diversa maquinaria agrícola que tiene la función de trocear material de origen biológico en distintas condiciones. También fueron las que limitaron el intervalo de valores de velocidad que correspondieron a un producto con composición deseada visualmente durante una serie de pruebas preliminares. Cabe mencionar, el material demasiado desmenuzado no es deseable debido a su difícil manejo (apelmazamiento) y pérdida de jugo que contiene los azúcares del agave.

Niveles de posición de alimentación de la hoja. De acuerdo a la geometría de la planta de agave existen tres casos extremos en que la hoja entrará al par de molinos para ser troceada, según la geometría de la Figura 4: que la hoja entre completamente perpendicular al eje del molino (H90°); que la hoja entre paralela al eje (posibilidad no considerada para el estudio debido al evidente corte); o que la hoja entre con un ángulo de 45° (H45°). En el diseño del cabezal se requerirá colocar una tolva que guíe las hojas a los tambores de tal manera que al entrar las de los costados se doblen, por tanto los casos en que la hoja entre paralela al eje se presente en contadas ocasiones.

o 2 hojas con ángulo de 45° según fue la repetición y la combinación correspondiente empleando un total de 32 hojas, resultado en 16 ensayos. El par de hojas se introdujeron al molino con una velocidad aproximada de 5 cm s-1, que corresponde a la velocidad propuesta de avance del prototipo de cosechadora-troceadora de agave, que pretende cosechar ¼ de hectárea durante una jornada de 8 h.

Figura 4. Troceado de hoja: a) esquema propuesto; y b) posiciones extremas de troceado. a) b)

H90°Hoja perpendicular al rotor

H45°Hoja a 45°

Procedimiento para la realización de los ensayos. El molino se acopló a la toma de fuerza del tractor agrícola proporcionando al eje la velocidad conveniente, empleando un tacómetro digital Cole Parmer 08199, de acuerdo con la repetición y la combinación correspondiente entre velocidad-posición de alimentación. En cada ensayo se alimentaron dos hojas a 90° respecto al rotor (Figura 4a),

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Estudio de la eficiencia de troceado de Agave tequilana Weber empleando un molino con cuchillas articuladas 613

Posteriormente a cada ensayo se recogió el material troceado y se clasificó de acuerdo con el Cuadro 1, registrando el peso total de los trozos resultantes por clase; para el registro de los pesos se empleó una balanza analítica ScoutTM Pro con precisión de ±0.1 g. Con los valores obtenidos de masa se calcularon los contenidos en porcentaje para cada clase por ensayo. Se definió la eficiencia como la relación de la masa de los trozos resultantes que cayeron en la clase MB entre la suma total de las masas de los trozos de la prueba. Para realizar el análisis estadístico se utilizó el programa SAS (SAS, 2001).

Determinación de la eficiencia de troceado de la piña. En la evaluación de la eficiencia de troceado de piña se estudió únicamente la influencia de la velocidad a 1 500 y 2 000 rpm, ya que su alimentación se realizó de la única forma que ésta pudiera ser troceada al emplear molinos verticales sobre la planta. La piña fue seccionada en ocho partes iguales, número de partes que proporcionaron las dimensiones adecuadas del material, para poder ser introducido por la garganta de alimentación del molino. Se empleó la metodología de los ensayos para las hojas, resultando ocho ensayos. La evaluación de la eficiencia se realizó de la misma manera que en las hojas, con el mismo paquete estadístico.

Resultados y discusión

En las Figuras 5 y 6, se puede apreciar el resultado de los ensayos para hojas a diferente velocidad y posición, asimismo, para la piña.

Figura 5. Material troceado a 1 500 rpm a) hojas a 45°; b) hojas a 90°; y c) piña.

Determinación de la eficiencia de troceado de la hoja de agave. El Cuadro 2 muestra los resultados en forma condensada de los ensayos de hojas, donde se observa que los valores más altos de la clasificación MB definida como la eficiencia del molino, se obtuvieron con V2, al compararlos con los de V1.

La variable dependiente eficiencia, del Cuadro 2, no cumplió el supuesto de normalidad motivo por el cual se realizó la prueba de Kruskal-Wallis (K-W), que constituye la alternativa no paramétrica para la prueba de F de un diseño completamente al azar. Adicionalmente, se utilizó la prueba de comparación múltiple de medias de rangos asignados (medianas) de tratamientos, conocida como la diferencia mínima significativa (DMS) con p< 0.05. En resumen los resultados obtenidos de la prueba K-W se muestra en el Cuadro 3.

La prueba de K-W demuestra que el factor velocidad así como la combinación con el factor posición, mostraron diferencias altamente significativas para la eficiencia de troceado de las hojas de agave. Mientras que el factor posición de la hoja no muestra diferencia estadística para esta variable respuesta a un nivel de confianza de 95%.

La prueba (DMS) de comparación múltiple de medias de rangos asignados (medianas) de tratamientos se muestra en el Cuadro 4, donde se observa que los valores de las medianas de la eficiencia para el factor posición de la hoja son casi iguales, y la pertenecen al mismo grupo estadístico, según la

Figura 6. Material troceado a 2 000 rpm: a) hojas a 45 °; b) hojas a 90°; y c) piña.

a) b)

c)

a) b)

c)

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prueba DMS. Por su parte, en el factor velocidad, se observa que las medianas pertenecen a grupos estadísticos diferentes, de acuerdo a la prueba DMS, lo que demuestra que se obtuvo una eficiencia de troceado mayor a la velocidad de 2 000 rpm. En lo que respecta a la combinación de factores se observa

que el peso de la significancia estadística del factor velocidad transfiere su efecto, ya que no existe diferencia significativa entre tratamientos con diferente posición de la hoja, pues pertenecen al mismo grupo estadístico, y la diferencia estadística se observa entre tratamientos con diferente velocidad.

La variable de eficiencia de troceado de la piña del agave, cumplió con el supuesto de normalidad y la homogeneidad de varianzas entre muestras de ambas velocidades, motivo por el cual se utilizó la prueba de t para comparar las medias de dos tratamientos bajo muestras aleatorias independientes, en el Cuadro 6 se presenta una síntesis de esta prueba.

Cuadro 2. Resultados de la clasificación MB para los ensayos de hoja.

Velocidad V1 (1 500 rpm) V2 (2 000 rpm)Posición H 45° H 90° H 45° H 90°

Clasificación MB (%) MB (%) MB (%) MB (%)Repetición 1 71.5 90.4 94.4 96.2Repetición 2 81.2 93.2 94.8 96.7Repetición 3 92.6 92.6 95.6 94.5Repetición 4 92.1 90.3 95.1 94.1

Cuadro 3. Análisis de Kruskal-Wallis para los factores (posición y velocidad), y la combinación (cuatro tratamientos) con cuatro repeticiones para la variable eficiencia de troceado de hojas en porcentaje.

ns= diferencia no significativa; y **= diferencia altamente significativa.

Variable respuesta Factor (F) F (nivel) Estadístico K-W Valor - PEficiencia de troceado

de hojasPosición (P) H 90°

H 45°0.2237 0.6363 ns

Velocidad (V) V2V1

11.3108 0.0008**

Combinación V-P V2 (H 90°)V2 (H 45°)V1 (H 90°)V1 (H 45°)

11.6035 0.0089**

Variable respuesta Factor (F) F (nivel) Medianas DMS (p< 0.05)Eficiencia de troceado

de hojasPosición (P) H 90°

H-45°93.65 A93.50 A

0.5314

Velocidad (V) V2V1

94.95 A91.25 B

0.3761

Combinación V-P V2 (H 90°)V2 (H 45°)V1(H 90°)V1 (H 45°)

95.35 A94.95 A91.50 B86.65 B

0.8171

Cuadro 4. Prueba DMS para comparar las medias de los rangos asignados (medianas) de tratamientos, para la variable eficiencia de troceado de hojas en porcentaje.

Determinación de la eficiencia de troceado de la piña.

El Cuadro 5 muestra los resultados obtenidos de los ensayos de piña y en el cual se puede observar, al igual que en hojas, que los valores más altos de la clasificación MB se presentaron a V1, comparado con los valores encontrados para V2.

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Dada la diferencia estadística significativa de la prueba de t, se deduce que el valor medio 92.20% de eficiencia para el troceado de la piña a la velocidad de 2 000 rpm superó el promedio 77.05% observado en la velocidad de 1 500 rpm.

Conclusiones

El factor velocidad rotacional en el molino de cuchillas articuladas acopladas en forma de “Y” resultó tener un efecto significativo sobre la eficiencia de troceado, tanto en hojas como en piña, de la planta de Agave tequilana Weber resultando ser un factor substancial para el troceado. El factor de la posición de la hoja no mostró influencia sobre la eficiencia de troceado de las hojas de agave.

La velocidad rotacional que proporciona mayor probabilidad de ausencia de los trozos de tamaño no deseado, poco apto para un proceso de difusión eficiente, es la velocidad lineal de corte de 46.5 m s-1 correspondiente a 2 000 rpm. La investigación cumple con el objetivo de generar los datos recomendables para el diseño del cabezal de trituración en el prototipo de cosechadora-troceadora de agave, cuyo principio de funcionamiento y geometría de los órganos de trabajo serán similares a los utilizados en el experimento descrito.

Cuadro 5. Resultados de la clasificación MB para los ensayos de piña.

Velocidad V1 (1 500 rpm) V2 (2 000 rpm)Clasificación MB (%) MB (%)Repetición 1 87.3 93.5Repetición 2 70.0 92.6Repetición 3 77.8 93.0Repetición 4 73.1 89.7

Cuadro 6. Prueba de t para el factor velocidad con dos niveles y cuatro repeticiones para la variable eficiencia de troceado de piña en porcentaje.

Variable respuesta Factor Nivel Medias Estadístico T Valor - PEficiencia de troceado de hojas Velocidad (V) V2

V192.20 A77.05 B

- 3.9153 0.0078**

**= diferencia altamente significativa.

Agradecimientos

A los organismos de financiamiento: Consejo de Ciencia y Tecnología (CONACYT) y al Consejo de Ciencia y Tecnología del estado de Guanajuato (CONCYTEG) por la aportación de recursos para el desarrollo del proyecto “Diseño y Construcción de una Cosechadora-Trituradora de Agave” (GTO-2009-02-118718) del cual emerge el presente estudio y la formación de recursos humanos en licenciatura y posgrado. A la División de Ciencias de la Vida (DICIVA) por su aportación de maquinaria y materia prima y a la empresa tequilera Casa Cuervo, S. A. de C. V., por el acceso y la información proporcionados para la realización del presente trabajo.

Literatura citada

González-Pérez, G. 2008. Producción potencial de bioetanol a partir de diferentes especies de agave en el estado de Guanajuato. Tesis de Licenciatura. Instituto de Ciencias Agrícolas de la Universidad Autónoma de Guanajuato. 62 p.

Honty, G. y Gudynas, E. 2008. Agrocombustibles y desarrollo sostenible en América Latina. In: IV Congreso Regional de Ingeniería Química. Montevideo, Uruguay. 34 p.

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Madrigal, R. 2009. Agaves para producir bioetanol. In: Seminario México después del petróleo. ¿Serán los biocombustibles y geotermia una alternativa? México, D. F. 15 p.

Statistical Analysis System (SAS). 2001. SAS User's Guide, Version 8. SAS Institute Inc. Cary, N.C. USA. 250 p.

Sierra-Sierra, L. A.; Gutiérrez, C.; Saldaña, A. y Serwatowski, R. 2010. Energía necesaria para el corte de la piña de agave con cuchillas de diferente borde cortante. In: XIX Congreso Nacional de Ingeniería Agrícola, Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. Saltillo, Coahuila, México. 100-109 pp.

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United Nations Educational, Scientific y Cultural Organization (UNESCO), 2007. Problemáticas nuevas e incipientes en relación con la conservación y utilización sostenible de la diversidad biológica. Paris, Francia. 18 p.

Whitney, G. K.; S.T. Lioutas; W. L. Henderson & L. Combs. 2002. Production for tequila US Patent 2002/0119217 A1. Patent. 1-4 pp.

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Análisis de diferentes álabes de un aerogenerador de eje vertical para oxigenar estanques de peces

Mauricio Pablo Baldomero1§

1Posgrado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua. Universidad Autónoma Chapingo Carretera México- Texcoco, km 38.5, C. P. 56230, Texcoco, Estado de México. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El alimento y la oxigenación son vitales para la acuacultura pero también representan más de 60% del costo total de producción. Si una energía alterna pudiera utilizarse, la producción sería más rentable. Dos diferentes tipos de álabes fueron comparados para evaluar su desempeño en un aerogenerador de eje vertical. Se fabricaron seis álabes de cada tipo y se montaron en una pequeña turbina en la que se colocaron a distintos ángulos y cantidad de estos dentro de un túnel de viento. La turbina fue probada usando dos, tres, cuatro y seis álabes variando la velocidad del viento. La velocidad angular de la turbina y la velocidad del viento fueron las variables monitoreadas. Esta última se midió directamente con un sensor ubicado dentro del túnel de viento, mientras que para la velocidad de la turbina se utilizó un optoacoplador.

Palabras clave: cantidad de álabes, desempeño, distintos ángulos, túnel de viento.

Introducción

La piscicultura es una de las mejores técnicas ideadas por el hombre para incrementar la disponibilidad de alimento y se presenta como una nueva alternativa para la administración de los recursos acuáticos. Tiene una gran cantidad de ventajas respecto a la pesca tradicional; sin embargo, a pesar de todas estas ventajas, es importante subrayar que siempre el cultivo tiene que ser rentable, es decir, que

se debe recuperar lo invertido, y obtener una ganancia razonable. La electricidad representa el principal problema de ésta técnica, más de 60% del costo total de producción es debido a la utilización de esta (Cifuentes, 1997). De aquí podemos observar la importancia que tiene el reducir o eliminar este costo. Una alternativa para resolver este problema son las energías renovables y dentro de estas podemos destacar la utilización de aerogeneradores para generar la energía requerida.

Los aerogeneradores producen más 1% de la electricidad en todo el mundo, pero existe una tendencia de crecimiento exponencial cada año (Hogg, 2007). Los aerogeneradores de eje horizontal (Figura 1) son máquinas con un rotor giratorio, cuyo movimiento es producido por la energía cinética del viento al incidir este sobre las palas del rotor, las cuales aprovechan al máximo la velocidad del viento debido al avanzado diseño de los perfiles aerodinámicos de las palas. El movimiento de rotación es transmitido e incrementado a través de un multiplicador de velocidad para posteriormente conectarse a un generador eléctrico (Morales, 2009). En la actualidad la gran mayoría de los aerogeneradores que se construyen conectados a red son tripalas de eje horizontal.

A pesar de ser una buena opción para resolver este problema y de contar con suficiente información para construir un aerogenerador de este tipo, se tienen algunos inconvenientes entre los que destacan el elevado costo para construirlo e instalarlo, las velocidades de viento requeridas para que

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pueda funcionar y la altura del mecanismo, entre otros. Una alternativa para los aerogeneradores de eje horizontal son los de eje vertical, los cuales son, básicamente, maquinas en las que el rotor se mueve debido a los esfuerzos de arrastre que el viento origina en dirección perpendicular al eje de giro (Morales, 2009).

Los aerogeneradores de eje vertical tienen la ventaja de adaptarse a cualquier dirección del viento y por ello se les llama panémonos (todos los vientos). No precisan dispositivos de orientación (www.angelongo.en). A excepción del rotor Darrieus, los aerogeneradores de eje vertical operan con vientos de baja velocidad donde difícilmente superan las 200 rpm (Los aerogeneradores horizontales de alta velocidad empiezan a generar a las 1 000 rpm). Se emplean para generar potencias que van de los 200 W a los 4MW (Morales, 2009). En estricto rigor no necesitan de una torre. Generalmente se caracterizan por tener altos torques de partida (Lucas, 2008).

La referencia más antigua que se tiene es un molino de viento que fue usado para hacer funcionar un órgano en el siglo I (Drachmann, 1961). Los primeros molinos de uso práctico fueron construidos en Sistán, Afganistán, en el siglo VII (Figura 2). Estos fueron molinos de eje vertical con hojas rectangulares. Aparatos hechos de 6 a 8 velas de molino cubiertos con telas, fueron usados para moler cereales o extraer agua (Hassan, 1986).

En 1922 el finés J. Savonius fue el primero en utilizar el concepto del eje vertical, desarrollado por la civilización Persa, para estructurar su homónimo rotor vertical en la generación eléctrica (es.wikipedia.org). En la actualidad es una solución interesante sobre todo en la conversión a energía mecánica. Más exitoso que el anterior fue el rotor de eje vertical patentado en 1931 en Estados Unidos de América por el ingeniero francés Darrieus y luego cayó en un olvido casi total. Su estudio volvió a iniciarse en Canadá en 1973 y en Estados Unidos de América a partir de 1975 ya que estas máquinas, con capacidades de 1 a 60 KW, podían construirse a precios inferiores al de los molinos de viento clásicos de eje horizontal (www.angelongo.en).

Durante las últimas dos décadas la potencia de las turbinas eólicas aumentó hasta superar los 3 MW. Se han probado y desarrollado diferentes conceptos. Entre las modificaciones y evoluciones más importantes en el área de control se encuentran la implementación de paso variable de las palas (cambio del ángulo de incidencia) y el control por entrada en perdida aerodinámica de las palas. Debido a la rápida evolución de la electrónica de potencia, que ofrece tanto mayor potencia transmitida como menor precio por kW, la implementación de dicha electrónica se encuentra en aumento (Muñoz, 2008).

Algunos tipos de aerogeneradores de eje vertical son:

Savonius: es el modelo más simple de rotor, consiste en cilindros huecos partidos por la mitad desplazados respecto su eje, de forma que ofrecen la parte cóncava al empuje del viento, ofreciendo su parte convexa una menor resistencia al giro, por lo que girarán en el sentido que menos resistencia ofrezcan (Figura 3). Este sistema tiene el inconveniente de presentar una sobre presión en el interior

Figura 1. Aerogenerador de eje horizontal.

Figura 2. Primer turbina eólica.

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Análisis de diferentes álabes de un aerogenerador de eje vertical para oxigenar estanques de peces 619

de las zonas cóncavas al no poder salir el aire, perjudicando el rendimiento; el sistema queda mejorado separando ambas palas y dejando un hueco entre ambas para que exista un flujo de aire (www.opex-energy.com).

No son útiles para la generación de electricidad debido a su elevada resistencia al aire, la utilización de multiplicadores de velocidad reducirían su rendimiento. Su bajo coste y fácil construcción les hace útiles para aplicaciones mecánicas como el bombeo de agua (www.opex-energy.com).

Darrieus: patentado por G. J. M. Darrieus en 1931, es el modelo de los aerogeneradores de eje vertical de más éxito comercial. Permite mayores velocidades que las del rotor Savonius, pero no alcanza a las de un rotor de eje horizontal. Consiste en un eje vertical asentado sobre el rotor, con dos o más finas palas en curva unidas al eje por los dos extremos, el diseño de las palas es simétrico y similar a las alas de un avión, sin embargo la unión de estas es compleja (www.opex-energy.com).

Al poseer una forma parecida a una cuerda para saltar, hace que los alerones del Darrieus experimenten una fuerte fuerza centrífuga. Al trabajar en pura tensión hace que los alerones sean simples y económicos. Este rotor presenta el problema que no puede arrancar por si mismo, teniendo que emplearse un sistema de arranque secundario, aunque una vez en marcha es capaz de mantenerse gracias a la aerodinámica de sus palas. Una vez que el Darrieus (Figura 4) se encuentra en velocidad de operación empieza a otorgar potencia. Este tipo de generador es simple, robusto y barato respecto a los otros tipos utilizados en generación eólica, por lo menos en teoría, ya que las ventajas que tiene este diseño son menores a todas las desventajas propias de su diseño (en.wikipedia.org).

Giromill: este tipo de generadores también fueron patentados por G. J. M. Darrieus. Consisten en palas verticales unidas al eje por unos brazos horizontales, que pueden salir por los extremos del aspa e incluso desde su parte central (www.opex-energy.com). Una variante del Giromill es la Cycloturbine (Figura 5), con palas verticales que cambian su orientación a medida que se produce el giro del rotor para un mayor aprovechamiento de la fuerza del viento. A diferencia del Darrieus original este si puede comenzar a girar por si mismo. (en.wikipedia.org).

Windside: este novedoso aerogenerador de eje vertical es un prototipo concebido por la empresa finlandesa Windside, tiene la particularidad de producir energía a partir de 1.5 m/s y soportar velocidades de hasta 60m s (www.windside.com).

Figura 3. Aerogenerador Savonius.Figura 4. Aerogenerador Darrieus.

Figura 5. Aerogenerador Giromill.

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Es un sistema similar al rotor Savonius, en vez de la estructura cilíndrica para aprovechamiento del viento, consiste en un perfil alabeado con torsión que asciende por el eje vertical (Figura 6). La principal diferencia frente a otros sistemas de eje vertical es el aprovechamiento del concepto aerodinámico, que le acerca a las ficiencias de los aerogeneradores de eje horizontal (www.opex-energy.com).

WM (palas abatibles): consiste en un molino provisto de brazos giratorios alrededor de un eje de giro con la particularidad de que a dichos brazos se unen articuladamente unas palas abatibles (Figura 7). Las palas abatibles ofrecen la máxima resistencia al viento cuando se sitúan en la zona de avance de giro y prácticamente nula resistencia al viento cuando están en la zona de retorno del generador (Paul, 2007).

La curva de potencia del generador eólico se inicia a velocidades del viento inferiores a la de los de eje horizontal y crece exponencialmente con la velocidad de este, guardando una relación directa con la verdadera energía que contiene el viento y aprovechando las velocidades más energéticas; las que están por encima de 25 m s-1 (www.generadoreolicowm.com).

Tomando esto en cuenta se plantea diseñar una turbina eólica de eje vertical, para esto es necesario comprender la importancia que tienen diferentes variables al momento de elegir y diseñar un alabe para este tipo de aerogeneradores. La intención del diseño es que sea un sistema no muy complejo y a su vez, eficiente, por lo cual es necesario elegir el mejor álabe y su distribución, con la finalidad de obtener el mejor aprovechamiento del viento a velocidades bajas.

Materiales y métodos

Para realizar dicho análisis, se eligieron dos álabes muy simples: unos semicirculares, construidos con tubos de pvc de 3/4 de pulgada de diámetro cortados por la mitad y bases de acrílico de 3 milímetros de espesor (Figura 8); y otros rectos, hechos con lámina galvanizada calibre 26 a los que se les pegaron tuercas de 1/8 de pulgada (Figura 9), se crearon seis álabes de cada uno, en las siguientes figuras se muestran las dimensiones generales de los álabes.

Figura 7. Aerogenerador WM.

Figura 6. Aerogenerador Windside.

Figura 8. Alabe semicircular.

Base de acrílico

TUBO DE PVC 3/4''

Dimensiones en milímetros

3

6

60

φ3.175

R9.525

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Análisis de diferentes álabes de un aerogenerador de eje vertical para oxigenar estanques de peces 621

Estos álabes se colocaron entre dos bases circulares de acrílico de 3 milímetros de espesor y 65 milímetros de diámetro (Figura 10), en las cuales se hicieron perforaciones para poder colocar los álabes en sus distintas distribuciones.

Las piezas se unieron entre si utilizando tornillos de 1/8 de pulgada y 1/2 pulgada de largo. En la parte externa de las bases se colocaron rodamientos de bolas de 21 milímetros de diámetro externo, 8 milímetros de diámetro externo y 7 milímetros de espesor, entre los cuales pasa un esparrago de 8 milímetros que funciona como eje y soporte de la turbina, en la siguiente imagen se muestra el ensamble general.

La turbina se colocó dentro de un túnel de viento marca Armfield, modelo C15-10 (Figura 12), centrada en la zona de pruebas, la cual tiene una área transversal cuadrada de 16 cm, debajo de la turbina se colocó un optoacoplador que sirve como sensor de revoluciones por minuto ya que este detecta cada vez que una pequeña lamina, colocada debajo de la base inferior de acrílico, pasa entre este, indicando cuantas vueltas giró la turbina durante un periodo de tiempo determinado, en este caso el tiempo dado es de 30 segundos, por lo cual el valor obtenido se multiplicaba por 2 para obtener a qué revoluciones por minuto giraba la turbina a una determinada velocidad del viento.

Las pruebas se realizaron del 15 al 28 de junio de 2012 en el laboratorio de energía de la Universidad Autónoma Chapingo (UACH), en un horario de 9:00 am a 9:00 pm, se tomaron mediciones utilizando 6, 4, 3 y 2 álabes, a la vez que se variaba el ángulo de ataque de estos (se colocaron a 0, 45, 90 y 135 grados). Se tomaron muestras a partir de una velocidad de 11 m/s y posteriormente se fue disminuyendo la velocidad en una unidad, hasta llegar a la velocidad a la cual

Figura 11. Ensamble de la turbina.

Figura 12. Túnel de viento.

Dimensiones en milímetros

Figura 9. Alabe recto.

φ3.175

60

20

Figura 10. Base de la turbina.

Dimensiones en milímetros

φ3.175

φ65

5

12

30°

60°φ13

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se detuviera la turbina, se tomaron 20 mediciones en cada caso y se promediaron para obtener una velocidad de giro promedio. La velocidad del viento se midió con el sensor del túnel de viento ubicado al comienzo de la zona de pruebas.

Resultados

En todos los casos se realizaron la misma cantidad de pruebas, pero sólo se colocaron aquellas que dieron resultados positivos, en los otros casos el dispositivo no comenzaba a trabajar sin importar la velocidad del viento, inclusive llevando a su máximo al túnel de viento, que en este caso es una velocidad de 30 m s-1. En el Cuadro 1 se muestran los resultados (promedios) obtenidos.

En las cuatro opciones para las pruebas con los álabes semicirculares a 90 grados no hubo movimiento alguno sin importar la velocidad del viento, sólo había una vibración mínima o en ocasiones nula en la turbina. Para la opción de 3 álabes semicirculares a 135 grados, a partir de los 10 m s-1 comienza a moverse pero se orienta en una posición para autoestabilizarse y por lo cual no gira a velocidades superiores, sólo se mantiene en dicha posición.

Para los álabes rectos sólo se hicieron tres pruebas (a 0, 45 y 90 grados), se omitió la de 135 grados, porque entre esta y la de 45 grados sólo cambiaba la dirección del giro de la turbina, cabe destacar que en el caso de los álabes semicirculares a 135 grados sólo se invirtió la dirección de giro de la turbinas en las pruebas hechas con 2 y 4 álabes.

Cuadro 1. Resultados promedio.

Velocidad del viento (m s-1)2.4 2.7 3 4 5 6 7 8 9 10 11

6 álabes semicirculares a 0 grados (6 AS 0)0 47.1 99.7 374.7 552.6 723.5 894.2 1053.9 1195.4 1372.8 1627.4

6 álabes semicirculares a 45 grados (6 AS 45)68.5 116.6 141.8 237.9 394 561 702.7 866.7 1037 1291 1608.2

6 álabes semicirculares a 135 grados (6 AS 135)0 0 96.7 194.9 352.9 532.9 680.7 841.6 1009.1 1265 1525.9

3 álabes semicirculares a 0 grados (3 AS 0)71.6 112.3 159.7 303.8 438.7 556.4 657.1 768.9 877.1 1022 1237

3 álabes semicirculares a 45 grados (3 AS 45)0 0 0 0 0 67.3 104.1 165.6 210.4 265.8 370.1

4 álabes semicirculares a 0 grados (4 AS 0)0 0 0 0 113 277.2 394 508.4 587.7 699.1 842.8

4 álabes semicirculares a 45 grados (4 AS 45)0 0 0 100.3 178 275.6 426.3 613.9 742.7 917.5 1138

4 álabes semicirculares a 135 grados (4 AS 135)0 0 0 128.1 225.6 380.8 528.4 697.7 845.6 1057.7 1355.8

2 álabes semicirculares a 0 grados (2 AS 0)0 0 0 0 88.2 162.1 249.1 340.3 492 606.5 760.2

2 álabes semicirculares a 45 grados (2 AS 45)0 0 0 0 0 0 0 84 135.7 234.2 315.8

2 álabes semicirculares a 135 grados (2 AS 135)0 0 0 0 0 0 0 90.1 201.1 314.3 509.6

6 álabes rectos a 45 grados (6 AR 45)0 0 0 0 73.5 130.6 221.6 330.9 466.8 831.3 1330.7

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Análisis de diferentes álabes de un aerogenerador de eje vertical para oxigenar estanques de peces 623

Para los álabes rectos sólo se muestra el resultado de la prueba con 6 álabes rectos a 45 grados, ya que las pruebas a 90 grados tienen el mismo resultado de los álabes semicirculares. Para las otras tres opciones a 45 grados no hay datos porque la turbina únicamente se mueve de un lado a otro sin comenzar a girar únicamente hacia alguna dirección, en ningún momento completaban una vuelta. Para los álabes a cero grados ocurre lo mismo que en las pruebas a 90 grados, a excepción de la muestra con 3 álabes en la cual la turbina comenzaba a girar a una velocidad promedio de 14.72 m s-1 y se detenía a los 11.7 m s-1, por lo cual se descartó dicha prueba por estar fuera del rango de las demás muestras.

En la Figura 13 se muestran los resultados con los datos obtenidos a manera de comparación entre estos.

Conclusiones

Como puede verse el rango de operación de los álabes a diferentes configuraciones es muy variado y puede tener tanto diferencias mínimas como otras muy significativas entre ellas, por lo que es de gran ayuda comprender la influencia que tienen estas configuraciones para elegir la más eficiente. Tomando en cuenta los resultados obtenidos las mejores configuraciones a utilizar en el diseño de la turbina eólica son la de 6 álabes semicirculares ubicados a una inclinación de 45 grados ya que esta es la que mejor desempeño tiene en las velocidades más bajas, y la configuración de 6 álabes semicirculares a 0 grados la cual

tiene un mejor desempeño pero a velocidades mayores, a la velocidad máxima registrada tienen un rendimiento similar, sin embargo el propósito del diseño es que trabaje eficientemente a velocidades bajas, por lo cual se elegirá la primer opción.

A partir de esto será necesario hacer una evaluación de los materiales a utilizar, así como las dimensiones de la turbina, a manera de prototipo, para poder evaluar su desempeño en un ambiente real y compararla con los datos obtenidos en el laboratorio, y poder conocer la variación existente entre ellos.

Literatura citada

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Drachmann , A . G . 1961 . Heron ' s Windmi l l . Centaurus.145-151 pp.

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Morales, M. A. 2009. Energía eólica y diseño de control de voltaje y frecuencia para un convertidor de potencia con topología CA/CD- CD/CD - CD/CA. Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica. Instituto Politécnico Nacional (IPN). México, D. F. 85 p.

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Velocidad del viento (m s-1)

Velo

cida

d de

giro

(rpm

)

1600

1400

1200

1000

800

600

400

200

02 3 4 5 6 7 8 9 10 11

6 AS 06 AS 456 AS 1353 AS 03 AS 454 AS 04 AS 454 AS 1352 AS 02 AS 452 AS 1356 AR 45

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 624-635

Diseño de un sistema para la desinfección de sustrato utilizado en la producción de micorrizas

Marco Antonio Audelo Benítez1§ y Martha Blanca Irízar Garza2

1Centro Nacional de Estandarización de Maquinaria Agrícola (CENEMA)- INIFAP. Carretera Los Reyes- Lechería, km 18.5. Texcoco, Estado de México. C. P. 56230. 2Campo Experimental Valle de México- INIFAP. Carretera Los Reyes-Texcoco, km 13.5. Coatlinchán, Texcoco, Estado de México, C. P. 56250. Tel: 12657 [email protected]. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El aumento de la necesidad de maximizar la producción de alimentos de origen agrícola ha ocasionado que se tenga un uso indiscriminado de fertilizantes químicos, a su vez esto trae como consecuencia un aumento en los costos de producción y daños al medio ambiente. Una alternativa es el uso de biofertilizantes en lugar de los fertilizantes químicos. En este sentido, el INIFAP ha identificado diversos microorganismos que han demostrado inducir el desarrollo vegetal de las plantas, y además ha desarrollado el método para su multiplicación masiva. Uno de estos productos es la micorriza INIFAPMR. Un paso importante dentro de la producción de micorriza es la desinfección del sustrato, actualmente se utiliza bromuro de metilo como desinfectante, desafortunadamente el uso de este producto trae fuertes problemas ambientales. Por lo anterior y con el objetivo de encontrar alternativas de producción amigables con el medio ambiente se propone la generación de una propuesta a base de vapor de agua, que no sea contaminante y que asegure un sustrato libre de patógenos y herbáceas para obtener un producto a base de micorriza de calidad. La metodología utilizada para el cumplimiento del objetivo es la usual en los proyectos de diseño: definición de los requerimientos de los usuarios -clientes-, diseño conceptual, diseño de detalle, construcción y evaluación del prototipo. Se presentan los resultados de cada uno de los pasos establecidos en la metodología mencionada.

Palabras clave: diseño, producción de micorrizas, vapor de agua.

Introducción

El uso indiscriminado de fertilizantes químicos y su proceso de obtención y aplicación ha incrementado los costos de producción agrícola y los problemas ambientales debido a la contaminación del aire, el suelo y las aguas. Se ha planteado como alternativa la aplicación de fertilizantes biológicos como una herramienta económica y limpia para el manejo sostenible de los ecosistemas.

La importancia que tienen los mcroorganismos en la naturaleza y en sus relaciones con el hombre es cada día más evidente. Cuando la agricultura tiene la necesidad de adoptar medidas conservacionistas, los microorganismos utilizados como biofertilizantes tienen un papel sustancial. El desarrollo y uso de los biofertilizantes se contempla como una importante alternativa para la sustitución parcial o total de los fertilizantes minerales (Kennedy y Smith, 1995; Shah et al., 2006).

El Instituto Nacional de Investigaciones Forestales Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), a través de su programa de investigación en biofertilizantes, ha identificado diversos microorganismos que han demostrado inducir el desarrollo vegetal de las plantas. Así mismo, se ha desarrollado el método para su multiplicación masiva. Entre éstos productos se encuentra la micorriza INIFAPMR, consta de una bolsa con 1 kg de suelo (con esporas, hifas y raíces colonizadas por el hongo endomicorrícico Glomus intraradices) y adherente.

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Actualmente, en la producción de micorriza el método de desinfección de sustrato utilizado es con base al bromuro de metilo (Duran et al., 2000) o metam sodio. Éste producto se ha utilizado ampliamente para el control de patógenos, como hongos, bacterias, nemátodos, e insectos, además de malezas, siendo considerado uno de los mejores fumigantes en la desinfección de suelos, para la producción de hortalizas en invernaderos. Sin embargo, se ha demostrado que, junto a otras sustancias, es un destructor de la capa de ozono que cubre al planeta, lo cual representa un serio problema para la supervivencia de los seres vivo en la tierra.

La Organización de Naciones Unidas (ONU) y los gobiernos de los principales países han promovido medidas que permitan reducir la producción y uso del bromuro de metilo, estableciendo un programa de retiro gradual del mercado de manera que se llegue a prohibir totalmente su uso a partir del año 2015. Un método más amigable es el uso de vapor de agua para la desinfección de sustrato el cual resulta igual de efectivo pero con menor impacto ambiental.

Por lo anterior, el presente trabajo tuvo como objetivo diseñar un sistema de desinfección de sustrato por medio de vapor de agua que no fuera contaminante y que asegure su sustrato libre de patógenos y herbáceas para obtener un producto a base de micorriza de calidad.

Materiales y métodos

Para el cumplimiento de los objetivos planteados se propuso la utilización de la metodología que comunmente se usa en los proyectos de diseño mecánico.

Un proyecto de este tipo comprende:

La detección de una necesidad;La conceptualización de las soluciones;La selección de la mejor solución;El desarrollo del diseño de detalle;La construcción y prueba evaluación del prototipo.

Se utilizó el modelo sinérgico de desarrollo de productos en donde se consideran todas las aportaciones de las personas involucradas en el proyecto, directa o indirectamente, y en

donde los detalles del diseño se especifican en las primeras etapas de éste ahorrando tiempo en las modificaciones que pudieran hacerse incluso en el proceso de fabricación (Watanabe, 2002).

En este modelo, una vez ya identificada la necesidad se procede a formar el equipo de trabajo, se comprende a fondo el problema, pudiéndolo descomponer a su vez en subsistemas; se hace una revisión del proyecto para determinar si tiene una solución factible y continuar o finalizar; si se decide continuar se generan conceptos que pueden dar solución al problema y se evalúan. Una vez más se revisa el proyecto y se determina si se continúa o se termina el proceso; si se continúa se realiza el diseño a detalle y se vuelve a revisar para determinar si es factible su producción (Watanabe, 2002).

Para el desarrollo del proyecto, en la etapa de comprensión del problema, aplicaremos una herramienta desarrollada en Japón en la época de los 60´s conocida como “despliegue de las funciones de calidad” (Quality Function Deployment QFD, por sus siglas en inglés), consiste en determinar sistemáticamente todos los requerimientos del cliente para después traducirlos a requerimientos técnicamente mensurables con el objetivo de saber las características con que el producto debe contar (Watanabe, 2002).

El QFD contempla lo siguiente:

Identificación del cliente;Determinación de los requerimientos del cliente;Clasificación de los requerimientos del cliente;Ponderación de los requerimientos del cliente;Estudio comparativo (BenchMarking); Traducción de los requisitos del cliente en términos mensurables. Para el desarrollo del diseño conceptual se siguieron los siguientes pasos:

Delimitación de la función global con los factores a los que afecta y que lo afectan;Establecimiento de la descomposición funcional;Generación el árbol de funciones correspondiente;Elaboración la tabla morfológica del diseño;Evaluación de conceptos;Selección de la mejor opción.

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Diseño de un sistema para la desinfección de sustrato utilizado en la producción de micorrizas 626

El diseño de detalle consiste en definir las especificaciones de los equipos a construir, esto quiere decir que como resultado de esta etapa, se debe disponer de dimensiones, materiales y los medios de accionamiento de los equipos. Esta etapa consta de los siguientes pasos:

Memoria de cálculo;Dibujo de detalle o construcción;El siguiente paso es la construcción y evaluación del equipo diseñado;Para le evaluación del equipo se hicieron dos tipos de pruebas, uno fue para determinar el tiempo requerido para alcanzar la temperatura requerida, el otro fue para verificar que se cumple con la desinfección del sustrato.

Para la realización del primer tipo de prueba se preparó un cantero de la misma forma que se hace en la producción normal de micorrizas. Para el monitoreo de las temperaturas se utilizaron seis termopares tipo K en diferentes puntos del cantero, lo cuales se ubicaron en el plano horizontal como se muestra en la Figura 1a. En los extremos se colocó solo un termopar a 5 cm del suelo, mientras que para los puntos intermedios se colocaron 2 a diferentes profundidades, los termopares 3 y 5 a 1.5 cm y los termopares 2 y 4 a 18 cm (Figura 1b).

Los termopares utilizados se calibraron y, en general, presentaron una variación de 0.5 grados, lo que representa menos de 1% de las magnitudes medidas. El cantero se cubrió con plástico con el fin de mantener el mayor tiempo posible el vapor de agua sobre la tierra (Figura 2).

La caldera trabajó en un intervalo de presión de 2.5 a 3 kg cm-2

El monitoreo se realizó cada 30 min durante las 5.5 h que duró la prueba (Figura 3).

Resultados y discusión

Determinación de los requerimientos del cliente

Como resultado de esta etapa se obtuvieron los siguientes requerimientos, a los cuales llamaremos “requerimientos de calidad”:

1. Económicos

a) Precio competitivo. El equipo debe tener un precio que no supere el precio de los equipos de características similares ya existentes en el mercado.

b) Bajo costo de refacciones. Las refacciones utilizadas para la reparación de los equipos deben ser de costo razonable y que se encuentren disponibles en la región en donde se va a instalar el equipo.

Figura 1. Distribución de los termopares para el monitoreo de temperatura: a) plano horizontal; y b) plano vertical.

Figura 2. Cubierta de plástico de la columna de sustrato.

Figura 3. Monitoreo de las temperaturas.

a) b)

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c) Bajo costo de fabricación. El costo de fabricación de los equipos no debe superar al precio de fabricación de los equipos existentes.

2. Funcionales

a) El método para desinfectar debe ser a base de vapor de agua.

b) Facilidad de instalación. El equipo no debe presentar problemas para su instalación.

c) Fácil operación. La operación del equipo debe ser de manera sencilla, no debe presentar ningún tipo de problema para el operador u operadores. La capacitación para esta persona no debe ser muy especializada y la cantidad de personas para operarlo debe ser de máximo dos personas.

d) Durabilidad. La duración de este equipo debe superar a la duración que ofrecen las compañías que fabrican transportadores.

e) Facilidad de mantenimiento. El mantenimiento debe realizarse por cualquier persona que tenga conocimiento del funcionamiento del equipo. La preparación de la persona no debe causar una inversión furte al productor. La realización del mantenimiento debe hacerse en un tiempo corto y el número de personas para realizarse debe ser el mínimo.

f) Facilidad de accionamiento. El accionamiento debe hacerse de manera sencilla y en un tiempo mínimo.

g) Facilidad de reparación. La reparación debe realizarse de manera que sea lo mas rápida posible, teniendo el personal adecuado y una disposición de refacciones.

h) Facilidad de paro en caso de accidentes.i) Capacidad. Se deben procesar por lo menos 1 cantero en

8 h de trabajo.

3. Necesidades del constructor

a) Tiempo de construcción e instalación. b) Utilización de maquinaria no especializada. c) Disponibilidad de materia prima para su fabricación. d) Facilidad de fabricación.

4. Seguridad

a) Su funcionamiento debe garantizar la integridad del operador y de personas que laboren en sus alrededores.

b) Colocación de señalamientos de zonas de riesgo. c) Seguridad en la fabricación. d) Utilización de protectores por los empleados.

5. Del producto obtenido

a) La presencia de patógenos (hongos, bacterias, nemátodos e insectos), además malezas con igual o menor al producto obtenido cuando se usa bromuro de metilo como desinfectante.

Clasificación de los requerimientos del cliente

La clasificación de los requerimientos del cliente se haceconsiderando si son mensurables y si son obligatorios (Cuadro 1).

Cuadro 1. Clasificación de los requerimientos del cliente.

Ref. Requerimientos Valor Unidad Mesurable Obligatorio1. Económicosa. Precio competitivo $ b. Bajo costo de refacciones $ c. Bajo costo de fabricación $ 2. Funcionalesa. El método para desinfectar debe ser a base de

vapor de agua✗

b. Facilidad de instalación ✗ ✗c. Fácil operación ✗ d. Durabilidad 10 años e. Facilidad de mantenimiento ✗ f. Facilidad de accionamiento ✗ g. Facilidad de reparación ✗ h. Facilidad de paro en caso de accidentes ✗ i. Capacidad ≥1 Cantero/día

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Ponderación de los requerimientos del cliente

Para la ponderación de los requerimientos deseables se analizó la tabla anterior y se tomaron sólo los requerimientos que son deseables para evaluar la importancia de los mismos. Esto para saber en cuál o cuáles requerimientos es necesario poner más atención durante el diseño y cumplir mejor nuestros objetivos. Como resultados de este análisis se generó el Cuadro 2.

Para obtenerlo se consideró lo siguiente: += requisito más importante; -= requisito menos importante; con esto se utilizó la siguiente relación:

Donde: N= número de requisitos deseables

Para calcular el peso relativo se utilizó la siguiente relación:

Estudio comparativo (BenchMarking)

El siguiente paso fue el estudio comparativo o Benchmarking, el propósito de este estudio entre diversos productos que satisfagan de igual manera una necesidad, es el de analizar y evaluar la forma en que cada producto cumple con los requerimientos de calidad, y así conocer las fortalezas y debilidades de cada uno.

3. Necesidades del constructora. Tiempo de construcción e instalación ≤3 meses ✗

b. Utilización de maquinaria no especializada ✗ ✗c. Disponibilidad de materia prima para su

fabricación✗ ✗

d. Facilidad de fabricación ✗ ✗

4. Seguridada. Su funcionamiento debe garantizar la integridad

del operador y de personas que laboren en sus alrededores

b. Colocación de señalamientos de zonas de riesgo ✗ c. Seguridad en la fabricación ✗ ✗

d. Utilización de protectores por los operadores Los mínimos requeridos Pza

5. Del producto obtenidoa. La presencia de patógenos, como hongos,

bacterias, nemátodos, e insectos, además de malezas sea igual o menor al producto obtenido cuando se usa bromuro de metilo como desinfectante, en todo el sustrato

Ref. Requerimientos Valor Unidad Mesurable Obligatorio

Cuadro 1. Clasificación de los requerimientos del cliente (Continuación).

No. de combinaciones= N (N-1) = Total 2

Peso relativo= Número de + x100 Total

Cuadro 2. Ponderación de los requerimientos deseables.

Req. deseables

2b 3a 3b 3c 3d 4c No de +

Peso relativo (%)

2b + + + - - 3 203a - + + + - 3 203b - - - - - 0 0.003c - - + - - 1 6.673d + - + + - 3 204c + + + + + 5 33.33

Total 15 100

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Desafortunadamente no se encontraron equipos en el mercado nacional y la información disponible de otros equipos a nivel internacional no fue suficiente para poder realizar este análisis.

Traducción de los requisitos del cliente en términos mensurables

La traducción de lo requerimientos del cliente en términos mensurables, permite procesar dos tipos de información; por una parte, el estudio comparativo entre productos de la competencia puede adquirir un nivel objetivo, en tanto la comparación deja de ser relativa para convertirse en una comparación metrológica. Por otro lado, se preestablecen las principales especificaciones del producto. Esto es, cada

requerimiento mensurable relacionado a una unidad de medida se convierte en una meta de diseño al asociarse a una cifra.

La traducción se puede observar en el Cuadro 3.

Conceptualización de las soluciones

Delimitación de la función global con los factores a los que afecta y que lo afectan

La función global es la desinfección del sustrato y para poder realizarla es necesario contar con tres operaciones primarias: controlar el proceso (Ra), abastecer de desinfectante (Rb) y suministrar el sustrato.

Cuadro 3. Traducción de los requerimientos en términos mensurables.

2 FuncionalesA El método para desinfectar debe

ser a base de vapor de aguaSe debe utilizar vapor para desinfectar el sustrato

El requerido Adimensional

B Facilidad de instalación Tiempo necesario de adiestramiento 16 HorasEscolaridad mínima necesaria Primaria Grado escolarCantidad de personas necesarias para instalar

2 Personas

C Fácil operación Tiempo necesario de adiestramiento 8 HorasEscolaridad mínima necesaria Primaria Grado escolarCantidad de personas necesarias para operar

2 Personas

E Facilidad de mantenimiento Tiempo necesario de adiestramiento 8 HorasEscolaridad mínima necesaria Primaria Grado escolarCantidad de personas necesarias para dar mantenimiento

2 Personas

Tiempo de mantenimiento 6 HorasF Facilidad de accionamiento No. de personas máximo para accionar el

sistema1 Persona

Tiempo máximo para accionar el sistema ≤ 10 MinutosG Facilidad de reparación Tiempo de adiestramiento 20 Horas

Escolaridad mínima Primaria Grado escolarCantidad mínima de personas para reparar

3 Personas

H Facilidad de paro en caso de accidentes

No. de personas máximo para detener el sistema

1 Personas

Tiempo máximo para detener el sistema < 5 Segundos3 Necesidades del constructorB Utilización de maquinaria no

especializadaNo. de máquinas especializadas < 5 Máquinas

Ref. Requerimientos Traducción Valor Unidad

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Diseño de un sistema para la desinfección de sustrato utilizado en la producción de micorrizas 630

Rb3: introducir el desinfectante al sustratoRb4: mantener el desinfectante en contacto con el sustrato

Rc: suministrar el sustrato

Árbol de funciones

Desinfectar sustrato con vapor de agua

Descomposición funcional

Función global: desinfectar sustrato

Funciones primarias:Ra: controlar el procesoRb: abastecer de desinfectanteRc: suministrar sustrato

Funciones secundarias:Ra: controlar el proceso

Ra1: accionar el suministro de desinfectanteRa11: accionar la fuente de desinfectante

Ra2: asegurar el buen funcionamiento del equipoRa21: verificar que los componentes se encuentran en buen estadoRa22: verificar el buen funcionamiento del equipo

Ra3: Realizar el mantenimiento del equipoRa31: realizar el mantenimiento correctivoRa32: determinar el mantenimiento preventivoRa33: realizar el mantenimiento preventivo

Ra4: detener el suministro de desinfectanteRa41: detener la fuente de desinfectante

Rb: abastecer de desinfectante al sistemaRb1: generar o almacenar desinfectanteRb2: mover el desinfectante de su origen al sustrato

C Disponibilidad de materia prima para su fabricación

Tiempo de adquisición de materia prima < 5 Días

D Facilidad de fabricación Tiempo de fabricación ≤ 3 meses4 SeguridadA Su funcionamiento debe garantizar

la integridad del operador y de personas que laboren en sus alrededores

Número de accidentes durante su operación

0 Accidentes

B Colocación de señalamientos de zonas de riesgo

Núm. de señalamientos colocados Los necesarios Señalamientos

C Seguridad en la fabricación Núm. de accidentes durante su fabricación 0 Accidentes 5 Del producto obtenidoA La presencia de patógenos, como

hongos, bacterias, nemátodos, e insectos, además de malezas sea igual o menor al producto obtenido cuando se usa bromuro de metilo como desinfectante

Presencia de hongos UFC/g de sueloPresencia de bacterias Análisis

negativo a bacterias

fitopatógenasPresencia de nematodos Análisis

negativo

Ref. Requerimientos Traducción Valor Unidad

Cuadro 3. Traducción de los requerimientos en términos mensurables (Continuación).

Controlar el proceso

Abastecer de desinfectante al

sistemaSuministrar

sustrato

Accionar el suministro de vapor• Accionar fuente de desinfectante

Asegurar el buen funcionamiento del equipo• Verificar que los componentes se

encuentran en buen estado• Verificar el buen funcionamiento

del equipo

Realizar el mantenimiento del equipo• Realizar el mantenimiento

correctivo• Determinar el mantenimiento

preventivo

• Realizar el mantenimiento

Detener el suministro de vapor• Detener la fuente de desinfectante

Generar o almacenar desinfectante

Mover el desinfectante de su origen al sustrato

Introducir el desinfectante al sustrato

Mantener el desinfectante en contacto con el sustrato

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Tabla morfológica del diseño

Una vez realizado el árbol de funciones se puede pasar a la generación de conceptos. Para esto se utiliza la herramienta denominada “tabla morfológica del diseño” la cual, para este caso, se presenta a continuación.

Para las funciones primarias se tiene el Cuadro 4.

Con esto se realiza una segunda tabla morfológica pero ahora con las funciones secundarias (Cuadro 5).

Después de este análisis se generaron tres conceptos, aunque habría que considerar el primer análisis, por que pudieran ser en realidad seis opciones, las tres mencionadas pero con dos variantes de desinfectante, uno químico y otro físico.

Evaluación de conceptos

La toma de decisiones se puede dividir en cuatro pasos:Juicio de fiabilidad;Estado de arte;Contra los requerimientos del cliente;Comparación relativa.

Entonces las opciones quedan como sigue:

i. Combinación entre manual y automática, con la aplicación del vapor de agua en la parte superior.

ii. Combinación entre manual y automática, con la aplicación de vapor en la parte inferior.

iii. Aplicación completamente automática, con la aplicación del vapor de agua en la parte superior.

iv. Aplicación completamente automática, con la aplicación del vapor de agua en la parte inferior.

El tercer paso consiste en comparar los conceptos existentes contra los requerimientos del cliente. Teniendo los resultados del Cuadro 6.

Cuadro 4. Generación de conceptos a partir de las funciones primarias.

Funciones ConceptosI II III IV

Ra Manual Automático Semi automáticoRb Físico QuímicoRc Manual Mecánico

= opción 1; y = opción 2. Cuadro 5. Generación de conceptos a partir de las funciones secundarias.

Funciones ConceptosI II III IV

Ra1 Manual Automático Semi automáticoRa2 Manual Automático Semi automáticoRa3 Manual AutomáticoRa4 Manual Automático Semi automático

Rb1 Manual Automático Semi automáticoRb2 Manual Automático Semi automáticoRb3 Manual Automático Semi automáticoRb4 Manual Automático

= opción 1; = opción 2; = opción 3.

Como resultado de los dos primeros pasos se obtuvieron las opciones siguientes:

Las opciones que quedarían viables serían las opciones en las que se utiliza un desinfectante físico, ya que de entrada es un requerimiento del cliente. La opción tres también se descarta debido a que si se va a utilizar vapor de agua resulta inviable la aplicación manual.

La opción uno y dos se pueden dividir en dos variantes, una la aplicación directa del vapor sobre el suelo o la utilización de un dispositivo a que vaya inyectando el vapor desde la parte inferior.

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Diseño de un sistema para la desinfección de sustrato utilizado en la producción de micorrizas 632

Cuadro 6. Evaluación de conceptos con base a los requerimientos del cliente.

Ref. Requerimientos Conceptos1 2 3 4

1 EconómicosA Precio competitivo ✗ ✗B Bajo costo de refacciones ✗ ✗C Bajo costo de fabricación ✗ ✗2 FuncionalesA El método para desinfectar debe ser a base de vapor de agua B Facilidad de instalación ✗ ✗ ✗C Fácil operación ✗ D Durabilidad E Facilidad de mantenimiento F Facilidad de accionamiento G Facilidad de reparación H Facilidad de detención en caso de accidentes ✗ I Capacidad 3 Necesidades del constructorA Tiempo de construcción e instalación ✗ ✗B Utilización de maquinaria no especializada C Disponibilidad de materia prima para su fabricación D Facilidad de fabricación ✗ ✗4 SeguridadA Su funcionamiento debe garantizar la integridad del operador y de personas que

laboren en sus alrededores

B Colocación de señalamientos de zonas de riesgo C Seguridad en la fabricación D Utilización de protectores por los operadores 5 Del producto obtenidoA La presencia de patógenos, como hongos, bacterias, nemátodos, e insectos,

además de malezas sea igual o menor al producto obtenido cuando se usa bromuro de metilo como desinfectante en todo el sustrato

✗ ✗

Req. Deseables

Peso relativo (%)

Conceptos1 2 3 4

2b 20 0 -1 -13a 20 -1 -1 -13b 0 0 0 03c 6.67 0 0 03d 20 0 -1 -14c 33.33 0 0 0

Total 100 -1 -3 -3

Como último filtro se tiene la comparación relativa. Para esto se utiliza el Método Pough, el cual consiste en comparar las diferentes opciones que se tienen contra los requerimientos opcionales del cliente tomando como base una de las opciones, obteniendo los resultados del Cuadro 7.

Para todos los casos la opción de referencia es la opción 1.

Selección de la mejor opción

Después de haber hecho la evaluación anterior se llegó a la conclusión de que la opción el concepto a desarrollar es la opción 1.

Cuadro 7. Evaluación de conceptos con base a los requerimientos deseables.

0= la opción cumple de igual forma con el requerimiento evaluado que la opción de referencia; +1= la opción cumple de mejor manera con el requerimiento evaluado que la opción de referencia; y -1= la opción cumple de menor manera con el requerimiento evaluado que la opción de referencia.

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Diseño de detalle

Memoria de cálculo

El equipo básicamente consiste en un generador de vapor (caldera) las líneas que llevan el vapor desde la caldera hasta el sustrato y la cubierta que mantiene el mayor tiempo posible el vapor en contacto con el sustrato.

Cálculo de la caldera

Masa del sustrato a desinfectar:

Se considera que la columna de sustrato a desinfectar tiene dimensiones en m de la Figura 4.

Por lo que el volumen es de 13.5 m3. Si se considera la densidad del sustrato igual a 1 200 kg m-3, tenemos una masa de 16 200 kg. Ahora, para calcular la cantidad de vapor requerido se tiene la siguiente relación:

Donde: CVR= cantidad el vapor requerido, kg de vapor por kg de sustrato; Q= calor requerido por el suelo para cambiar su temperatura, kJ kg-1.

Ǫreqs= c(T2 - T1)

Donde: c= calor específico del sustrato, kJ (kg °C)-1= 1.05 kJ (kg °C)-1; T2, T1= temperaturas inicial y final del suelo, °C; CVA= calor latente de vaporización del agua, kJ kg-1= 2 256 kJ kg-1.

Sustituyendo los datos se tiene: Ǫreqs= 88.2 kJ kg-1 Por lo que: CVR= 0.04 kg de vapor por kg de sustrato. Si se considera la cantidad de sustrato que se requiere desinfectar, 16 200 kg, se tiene: 633.16 kg de vapor de agua. Aquí se deben considerar las pérdidas de propio sistema y se considera 50% más, por lo que tenemos: 949.74 kg de vapor.

Construcción y evaluación

Para la construcción del sistema se utilizó la infraestructura con la que se cuenta en la unidad de producción de micorrizas del Campo Experimental “Valle de México”- INIFAP.

En principio y con objetivo de reducir el mínimo la manipulación del sustrato y su posible contaminación, la desinfección se realiza en el mismo lugar en donde se va a colocar para su utilización en la producción de micorrizas (Figura 6).

De acuerdo con los requerimientos de vapor de agua, se seleccionó la caldera de la marca PowerMaster, modelo A2-FD2 con una capacidad de 469 kg h-1 a una presión de operación de 3 kg cm-2.

Figura 6. Sustrato utilizado en la producción de micorrizas.

Figura 7. Caldera utilizada.

Figura 4. Dimensiones de la columna de sustrato.

0,3

1,5

30

CVR= Ǫ CVA

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Diseño de un sistema para la desinfección de sustrato utilizado en la producción de micorrizas 634

Para mantener el mayor tiempo posible el contacto del vapor de agua con el sustrato se colocó una cubierta de plástico utilizado en la construcción de invernaderos.

Una vez instalado el sistema, se obtuvo los resultados de la (Figura 9).

En general , todos los puntos t ienen el mismo comportamiento, una vez que llegan a los 40 °C se acelera el aumento de la temperatura, sin embargo en el termopar 1 se observa un comportamiento diferente. Cuando terminó la prueba se destapó el cantero para las condiciones en las que se encontraba y se pudo notar que la parte en donde se encontraba el termopar se había acumulado mucha humedad.

En la segunda prueba se utilizaron las condiciones del último ensayo (tapado con plástico, presión 3 kg cm-2 por 6 h), se desinfectó un cantero completo y otro con una lata de bromuro de metilo por parcela (2.5 t sustrato). Se tomó una

muestra compuesta de cada cantero con sustrato de las cuatro parcelas y se realizó el análisis de hongos fitopatológicos. El Cuadro 8 muestra la eficiencia de los tratamientos para desinfectar el sustrato. Se observó que se eliminaron los hongos patógenos Fusarium y Aspergillus con ambos tratamientos, y aunque con vapor aun se tuvieron conteos de Penicillium sp., Cladosporium sp., Chrysosporium sp., estos también se tienen en el tratamiento de bromuro de metilo por lo que la metodología sigue siendo eficiente.

Conclusiones

Se cumplió con el objetivo de diseñar un sistema que utiliza vapor de agua para desinfectar sustrato utilizado para la producción de micorrizas, que no sea contaminante y que asegure un sustrato libre de patógenos y herbáceas para obtener un producto a base de micorrizas de calidad.

El sistema diseñado cumple con los requerimientos establecidos por los usuarios de este sistema, incluyendo el de la presencia de patógenos, como hongos, bacterias, nemátodos, e insectos, además de malezas que se requiere que sea igual o menor al producto obtenido (sustrato) cuando se usa bromuro de metilo como desinfectante.

Literatura citada

Kennedy, A. C. and Smith, K. L. 1995. Soil microbial diversity and the sustainability of agricultural soils. Plant Soil. 170:75-86 pp.

Figura 8. Sustrato cubierto con plástico.

Figura 9. Temperatura del sustrato durante la evaluación.

Tem

pera

tura

(ºC

)

Tiempo (h)

10090

80

70

60

50

40

30

20

10

0

Termopar 1Termopar 2Termopar 3Termopar 4Termopar 5Termopar 6

0 1 2 3 4 5 6 7

Cuadro 8. Resultados del diagnóstico de suelo antes y después del ensayo.

Técnicas: diluciones, siembra en diferentes medios, siembra directa, aislamiento, purificación, tamizado, tamizado-centrifugado y observación bajo microscopio LADIFIT-11/270-274.

Núm. de muestra Hongos(UFC/g suelo)

Suelo sin tratar 1 Fusarium sp., Trichoderma sp., Mucor, Aspergillus sp.

Bromuro de metilo 7 000 Rhizopus sp., 7 000 Mucor sp., 3 000 Penicillium sp.

Vapor de agua 13 000 Penicillium sp., 1 000 Cladosporium sp., 66 000

Chrysosporium sp.

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635 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Marco Antonio Audelo Benítez y Martha Blanca Irízar Garza

Shah, S. K.; Shah, R. P.; Xu, H. L. and Aryal, U. K. 2006. Biofertilizers: an alternative source of nutrients for sustainable production of tree crops. J. Sust. Agric. 29:85-95.

Durán, P. A.; Aguirre, M. J. F.; González, C. G.; Peña del Río, M. A. y Schonhoven, C. E. 2001. Producción in vivo de micorriza-arbuscular Glomus intraradix con Brachiaria brizantha como hospedero en camas reproductoras. Campo Experimental Cotaxtla. Instituto Nacional de Investigaciones Forestales Agrícolas y Pecuarias. Folleto técnico Núm. 29. 27 p.

Watanabe, J. 2002. Curso de diseño mecánico 1. Sección de Estudios de Posgrado. Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica. Instituto Politécnico Nacional (IPN). México, D. F. Libro. 10-11 pp.

Page 36: Vol. Especial Núm. 4

Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 636-643

Análisis del desempeño de cuatro modelos de discos corta-paja usados en sembradoras para siembra directa

Salvador García Barrón1§, Ryszard Serwatowski Hlawinska1, José Manuel Cabrera Sixto1, Noé Saldaña Robles1, Adrián Flores Ortega1 y César Gutiérrez Vaca1

1Departamento de Ingeniería Agrícola. Universidad de Guanajuato. Ex Hacienda El Copal, Carretera Irapuato Silao, km 9. C. P. 36500. Irapuato, Guanajuato, México. [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]. §Autor para correspondencia: §[email protected].

Resumen

Se determinó la eficiencia de corte de los residuos de cuatro tipos diferentes de discos cortapaja, utilizados en las sembradoras para siembra directa en el estado de Guanajuato. Se valoró el desempeño de cada disco comparándose entre sí simultáneamente el nivel de desempeño. Se consideraron variables como: tipo y volumen de residuos (t ha-1), temperatura ambiente, presión del disco sobre el suelo (kg) y la velocidad de avance de la sembradora. Los resultados mostraron diferencias significativas entre el desempeño de cada disco así como sobre el volumen y tipo de residuos. La calidad del desempeño de corte de residuos se ve más afectado por el grado de humedad de la paja que por el tipo de disco.

Palabras clave: discos corta-paja, evaluación, sembradoras, siembra directa.

Introducción

Cualquier sistema de conservación del suelo debe comenzar con un manejo adecuado de los restos de la cosecha del cultivo. En definitiva se trata de conseguir que su distribución en el suelo sea uniforme y suficiente para que quede protegido. Conforme el suelo esté más cubierto mejor, pues así estará más protegido de la acción de la lluvia, aumentará más su fertilidad natural (materia orgánica) a medio plazo y retendrá más agua (menor evaporación). No obstante, un

exceso de paja, sobre todo si no está bien picada y distribuida, y no se dispone o no se maneja adecuadamente la maquinaria para siembra directa, puede dificultar la siembra del cultivo siguiente (Asociación Española de Laboreo).

El picado y distribución de los restos vegetales de los cultivos puede llevarse a cabo durante la cosecha o poco después de ésta. En el caso de los cereales (trigo, cebada, avena), si se empaca gran parte de la paja se facilita la siembra del cultivo siguiente, al permanecer sobre el suelo poca cantidad de residuos; no obstante, en este caso se disminuye la presencia de cubierta protectora del suelo, como antes se ha comentado. En el caso de que no se empaque la paja, ésta se debe de picar y esparcir; operaciones que pueden llevarse a cabo con la propia cosechadora, dotándola del sistema de picado-esparcimiento correspondiente (Bragachini et al., 2003).

En la siembra directa se requiere maquinaria específicamente diseñada o la adaptación de componentes originalmente destinados a sembrar en suelo labrado sin residuo, para que sean capaces de operar con restos de cosechas de distintas formas y situaciones (anchos estrechos, cortos o largos, en pié o tendidos, unidos al suelo o sueltos). En ningún caso se puede esperar que las sembradoras específicas o adaptadas a la siembra directa trabajen adecuadamente en suelos en los que los restos vegetales no está bien picados y distribuidos, por ejemplo; se hayan depositado en gran medida en hileras o cordones, habiendo en cambio zonas desprovistas de paja (Bragachini et al., 2004).

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637 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Salvador García Barrón et al.

Corte de rastrojo. Los elemento de corte de residuos e inicio de la franja de siembra, si se usan separadamente, preceden a todos los demás y cortan y orientan los residuos superficiales en la hilera de siembra y cortan o aflojan el suelo para mejorar la acción de los siguientes componentes. Para ello se puede recurrir a elementos separadores o cortadores; los elementos separadores no se pueden utilizar en las sembradoras a chorrillo por la poca distancia entre líneas, quedando reducida su aplicación a la siembra de cultivos en hileras.

Los elementos cortadores son discos. Los hay de diversos tipos: lisos, acanalados, estriados, ondulados accionados con diámetros de 300 a 600 mm y espesores de 3 a 12 mm. Los más utilizados son los ondulados. El número de ondas por disco dependerá del ancho de franja requerido y de la profundidad de la misma. Los de franja ancha (pocas ondulaciones) se adaptan mejor a suelos pesados con abundante cantidad de residuos. Los de franja estrecha (muchas ondulaciones) penetran más en el suelo, siendo utilizados en condiciones de suelos duros y en renovación de pastos. En términos generales, cuanto más grandes, mejor se comportan, si bien requieren mayor peso (García, 2006).

También se usan a veces elementos accionados tipo fresadora. Estos elementos van a veces montados en un bastidor independiente, lo que permite una mayor separación con los elementos posteriores, facilitando una mejor circulación de los residuos.

El disco turbo sin duda ofrece una amplia ventaja con respecto a las otras alternativas de corte ofrecidas por el mercado, solo que es pertinente aclarar que en situaciones de suelos muy pesados, con arcillas plásticas con gran adhesividad, este disco parece no ser el indicado, dado que cualquier remoción de rastrojo y suelo trae problemas con el tren de siembra y la generación de cámaras de aire, con rápida pérdida de humedad y fallas de emergencia (Fundación Guanajuato Produce, 2010).

Materiales y métodos

Para la realización del diagnóstico de la evaluación, se determinó realizar los ensayos aprovechando el ciclo de siembra otoño invierno, se seleccionaron los cuatro tipos de discos existentes en el mercado de uso común: liso,

ondulado, turbo 18 y turbo 20. Los discos fueron colocados en una sembradora para maíz de cuatro líneas para siembra directa marca; sembradoras del Bajío Mod: LC-2002-M, y un tractor New Holland 5610 S, la parcela utilizada pertenece al campo experimental de la División de Ciencias de la Vida, se trata de un suelo franco limoso que durante los dos últimos ciclos se ha practicado la siembra directa.

El método utilizado para los ensayos consistió en transitar la sembradora en condiciones reales de operación en la parcela experimental conteniendo 100% de los residuos del ciclo vegetativo anterior de sorgo y maíz. Acto seguido, se tomaron cinco muestras aleatorias a lo largo de 1 m de longitud de los cuatro discos y se midió para cada línea la cantidad de rastrojo cortado en centímetros de longitud (considerado como la eficiencia de corte de los discos), estas muestras se tomaron tanto para los rastrojos de maíz como de sorgo. Una semana después de tomadas las primeras lecturas, se repitieron una vez más los ensayos con el propósito de contrastar ambas lecturas y tener una mejor apreciación del desempeño de los discos. Preparación de la sembradora: colocar en la sembradora un disco corta-paja de cada tipo en las cuatro líneas del tren de siembra, acoplarla al tractor y con la ayuda de un dinamómetro, medir la fuerza ejercida por cada disco sobre la superficie del suelo (presión promedio recomendada por el fabricante).

El volumen de rastrojo por hectárea de calculó utilizando el método del “cinco de oros” que consiste en lanzar al aire un marco metálico de 50 x 50 cm y recoger el rastrojo contenido dentro del marco y pesarlo, se repite esta operación haciendo un total de cinco veces en la forma del cinco de oros distribuidas en la parcela. Se pesa el total de las muestras, se promedia el peso y con este valor se estima la cantidad del volumen de rastrojos de la parcela (t ha-1).

Resultados y discusión

Los Cuadros 1, 2, 3 y 4 contienen la información capturada en campo para cada tipo de residuo, el número de repeticiones registradas y el valor de la eficiencia de corte de cada disco expresada en centímetros de longitud de residuos cortados por metro para cada tipo de disco. Los Cuadros 1 y 2 corresponden al primer periodo de ensayos, y los Cuadros 3 y 4 al segundo periodo, observándose únicamente un cambio de la temperatura ambiente entre cada periodo.

Page 38: Vol. Especial Núm. 4

Análisis del desempeño de cuatro modelos de discos corta-paja usados en sembradoras para siembra directa 638

En el Cuadro 1, los resultados obtenidos se obtuvieron el 15 de marzo de 2012 a las 11:30, se tuvo una cobertura de 10.8 t ha-1, la temperatura ambiente fue 25 °C, día soleado, las actividades se realizaron con un tractor New Holland 5610S y una sembradora marca sembradoras del Bajío Modelo, LC-2002-M.

En el Cuadro 2, los resultados obtenidos se obtuvieron el 15 de marzo de 2012 a las 11:30, se tuvo una cobertura de 7.24 t ha-1, la temperatura ambiente fue 25 °C, día soleado, las actividades se realizaron con un tractor New Holland 5610S y una sembradora marca sembradoras del Bajío Modelo, LC-2002-M.

En el Cuadro 3, los resultados obtenidos se obtuvieron el 9 de marzo de 2012 a la 13:00, se tuvo una cobertura de 23.6 t ha-1, la temperatura ambiente fue 29 °C, día soleado, las actividades se realizaron con un tractor New Holland 5610S y una sembradora marca sembradoras del Bajío Modelo, LC-2002-M.

En el Cuadro 4, los resultados obtenidos se obtuvieron el 9 de marzo de 2012 a las 13:00, se tuvo una cobertura de 41.16 t ha-1, la temperatura ambiente fue 29 °C, día soleado, las actividades se realizaron con un tractor New Holland 5610S y una sembradora marca sembradoras del Bajío Modelo, LC-2002-M.

El Cuadro 5 muestra el análisis de varianza en términos de longitud de corte para las variables independientes disco y residuo. Los discos muestran diferencia significativa 95% de certidumbre, no así para los residuos de sorgo y maíz. La interacción de la variable tipo de disco y tipo de rastrojo no muestra diferencias significativas. Al realizar un análisis de medias para determinar los posibles grupos homogéneos, quienes mejor desempeño muestran son los discos ondulados formando un grupo, de ellos el mejor es el disco turbo 18. Aunque el tipo de residuo forma un grupo homogéneo se aprecia que en el maíz la eficiencia de corte es más alta.

En la Figura 1 se puede apreciar la interacción de las variables en términos de eficiencias, destacando el disco turbo 18.

A diferencia de la primera evaluación, en la segunda no se encuentran diferencias significativas entre tipos de disco, tipos de residuo, ni la interacción entre ellos (Cuadro 6). Por tanto hay grupos homogéneos en tipos de disco como en tipos de residuo. Cabe mencionar que revisando los valores de medias se reitera que el disco turbo 18 muestra la mayor eficiencia de longitud de corte, así como que la mayor eficiencia se encuentra en el residuo maíz.

Cuadro 1. Residuos de sorgo.

Núm. de ensayo

Disco 1turbo 18

Disco 2liso

Disco 3turbo 20

Disco 4ondulado

1 95 80 95 752 70 90 80 703 95 85 90 95

4 95 90 95 955 100 95 95 90

Presión de los discos cortapaja sobre el suelo (kg)80 84 80 72

Cuadro 2. Residuos de maíz.

EnsayoNúm.

Disco 1turbo 18

Disco 2liso

Disco 3turbo 20

Disco 40ndulado

1 90 65 90 95

2 90 90 85 85

3 95 95 80 85

4 100 95 95 95

5 95 90 95 95

Cuadro 3. Residuos de sorgo.

EnsayoNúm.

Disco 1turbo 18

Disco 2liso

Disco 3turbo 20

Disco 4ondulado

1 90 30 70 702 100 70 80 803 95 75 100 954 95 85 75 955 95 95 100 95

Cuadro 4. Residuos de maíz.

EnsayoNúm.

Disco 1turbo 18

Disco 2liso

Disco 3turbo 20

Disco 4ondulado

1 90 70 80 652 100 50 80 903 90 95 85 954 100 90 80 955 95 100 90 100

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639 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Salvador García Barrón et al.

Figura 1. Gráfica de interacción tipo de rastrojo- tipo de disco, primera medición.

Cuadro 5. Análisis de varianza para la variable dependiente longitud de corte, primera evaluación.

Fecha Hora Temp.09/03/2012 13:00 29

Source Sum of squares Df Mean square F- ratio

Main effects

a: disco 1887.5 3 629.167 3.09

b: residuo 62.5 1 62.5 0.31

interactions

ab 207.5 3 69.1667 0.34

residual 6520 32 203.75

Total (corrected) 8677.5 39

Disco Count LS Mean LS sigma Homogeneous groups

Liso 10 76 4.51387 B

Turbo-20 10 84 4.51387 BA

Ondulado 10 88 4.51387 BA

Turbo-18 10 95 4.51387 A

Residuo Count LS Mean LS sigma Homogeneous groups

Sorgo 20 84.50 3.19179 A

Maíz 20 87 3.19179 A

Efic

ienc

ia

95

91

87

83

79

75

71Maíz Sorgo

Residuo

Disco Liso Ondulado Turbo_18 Turbo_20

Page 40: Vol. Especial Núm. 4

Análisis del desempeño de cuatro modelos de discos corta-paja usados en sembradoras para siembra directa 640

En la Figura 2 se puede apreciar el comportamiento de los discos en los dos tipos de residuos en términos de eficiencia en la longitud de corte, que a diferencia de la Figura 1 el comportamiento es más desordenado aunque oscila en un menor rango, de ahí que no exista significancia.

En el Cuadro 7 se muestra el análisis de varianza para las variables tipo de disco y temperatura de campo, en condiciones de suelo con residuo de sorgo, evaluando la variable

dependiente longitud de corte. No existe diferencia significativa en tipos de disco, temperatura de campo, ni la interacción entre ellos. Sin embargo, al realizar un análisis de diferencias de medias para la determinación de grupos homogéneos, el disco turbo 18 muestra la mejor eficiencia, así como las condiciones de temperatura de campo a 25 °C.

En la Figura 3 se puede apreciar el comportamiento de las variables, donde la menor deficiencia se encuentra en el tipo de disco liso a temperatura de campo de 29 °C.

Figura 2. Gráfica de interacción tipo de rastrojo- tipo de disco, segunda medición.

Cuadro 6. Análisis de varianza para la variable dependiente longitud de corte, segunda evaluación.

Fecha Hora Temp.15/03/2012 11:30 25

Source Sum of squares Df Mean square F- ratioMain effects

a: disco 155 3 51.6667 0.69 b: residuo 22.5 1 22.5 0.3interactions

ab 102.5 3 34.1667 0.45residual 2 410 32 75.3125

Total (corrected) 2 690 39 Disco Count ls mean LS sigma Homogeneous groupsLiso 10 87.5 2.74431 A

Ondulado 10 88 2.74431 ATurbo-20 10 90 2.74431 ATurbo-18 10 92 2.74431 AResiduo Count LS Mean LS Sigma Homogeneous groupsSorgo 20 88.75 1.94052 AMaíz 20 90.25 1.94052 A

95

93

81

89

87

85

Efic

ienc

ia

Maíz SorgoResiduo

Disco Liso Ondulado Turbo_18 Turbo_20

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641 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Salvador García Barrón et al.

Figura 3. Gráfica de interacción temperatura de campo- tipo de disco, en residuo sorgo.

Cuadro 7. Análisis de varianza para la variable dependiente longitud de corte, evaluación residuo sorgo.

ResiduoSorgo

Source Sum of squares Df Mean square F- ratio

main effects

a: disco 936.875 3 312.292 1.9

b: temperatura 180.625 1 180.625 1.1

interactions

ab 681.875 3 227.292 1.38

residual 5270 32 164.688

Total (corrected) 7069.38 39

Disco Count LS Mean LS sigma Homogeneous groups

Liso 10 79.5 4.05817 B

Ondulado 10 86 4.05817 BA

Turbo-20 10 88 4.05817 BA

Turbo-18 10 93 4.05817 A

Temperatura Count LS Mean LS sigma Homogeneous groups

29 20 84.5 2.86956 A

25 20 88.75 2.86956 A

Disco Liso Ondulado Turbo_18 Turbo_20

95

91

87

83

79

75

71

Efic

ienc

ia

25 29Temperatura

Page 42: Vol. Especial Núm. 4

Análisis del desempeño de cuatro modelos de discos corta-paja usados en sembradoras para siembra directa 642

En la Cuadro 8 se muestran resultados similares de evaluar la eficiencia de longitud de corte pero ahora en maíz, analizando las variables tipo de disco y temperatura de campo. De igual forma no se muestran diferencias significativas en tipos de disco, temperaturas de campo, ni la interacción entre ellas. También el disco turbo 18 muestra la mejor eficiencia de longitud de corte, así como también la temperatura de campo a 25 °C.

La Figura 4 muestra el comportamiento de las variables, donde a diferencia del residuo sorgo, se aprecian menos contrastes (Figura 3).

En el Cuadro 9 se muestra una tabla comparativa de los tipos de disco utilizados en el estudio, se puede observar que el disco turbo 18 es el que mayor eficiencia promedio muestra, alcanzando un valor de 94.5 cm de corte por cada metro evaluado sobre el residuo maíz. El disco liso muestra valores medios más bajos de eficiencia, 76 cm de longitud de corte en residuo de sorgo a temperatura de 29 °C.

Cuadro 8. Análisis de varianza para la variable dependiente longitud de corte, evaluación residuo maíz.

ResiduoMaízSource Sum of

squaresDf Mean

squareF- ratio

main effects a: disco 646.875 3 215.625 1.89b: temperatura 105.625 1 105.625 0.92interactions ab 86.875 3 28.9583 0.25residual 3660 32 114.375 Total (corrected) 4499.38 39 disco Count LS

MeanLS sigma Homogeneous

groupsliso 10 84 3.38194 BTurbo-20 10 86 3.38194 BAOndulado 10 90 3.38194 BATurbo-18 10 94.5 3.38194 ATemperatura Count LS

MeanLS sigma Homogeneous

groups29 20 87 2.39139 A25 20 90.25 2.39139 A

Temperatura

Figura 4. Gráfica de interacción temperatura de campo- tipo de disco, en residuo maíz.

96

93

90

87

84

81

Efic

ienc

ia

25 29

Disco Liso Ondulado Turbo_18 Turbo_20

Disco turbo-18 Disco liso residuo= maíz residuo= sorgo residuo= maíz residuo= sorgo

Count 10 10 Count 10 10Average 94.5 93 Average 84 79.5

t= 0.493197 P-value= 0.627837 NS t= 0.562378 P-value= 0.580795 NS Temp= 25 Temp= 29 Temp= 25 Temp= 29

Count 10 10 count 10 10Average 92.5 95 Average 87.5 76

t= -0.83205 P-value= 0.416283 NS t= 1.51256 P-value= 0.14775 NSDisco turbo-20 Disco ondulado

residuo= maíz Residuo= sorgo residuo= maíz residuo= sorgoCount 10 10 Count 10 10

Average 86 88 Average 90 86t= -0.507093 P-value = 0.618246 NS t= 0.850657 P-value = 0.406134 NS

Temp= 25 Temp= 29 Temp= 25 Temp= 29Count 10 10 Count 10 10

Average 90 84 Average 88 88t= 1.61645 P-value= 0.123388 NS t= 0 P-value = 1 NS

Cuadro 9. Análisis comparativo entre disco evaluando eficiencia de longitud de corte de residuo.

Page 43: Vol. Especial Núm. 4

643 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Salvador García Barrón et al.

Conclusiones

El disco turbo de 18 ondulaciones es quien mejor eficiencia de corte de residuos presenta, notándose que se obtiene mayor eficiencia cuando se trabaja en residuos de maíz, y en temperatura de campo baja.

Los residuos de maíz son más accesibles al corte que los de sorgo, pues la eficiencia lograda es más alta al utilizar cualquiera de los discos de corte ensayados. Se percibe que la estructura vegetal de los residuos de sorgo es quizá más compleja lo que dificulta el corte; sin embargo, se requiere de investigaciones más específicas para demostrar esa hipótesis.

Se estima que una mayor temperatura de campo, y por tanto de los residuos, se traduce en una menor eficiencia de corte. Quizá debido a que el material vegetal, en ambos residuos, se torna más elástico; sin embargo, un estudio dirigido hacia el comportamiento de la eficiencia de corte evaluando solo la variable temperatura, en un rango más amplio, ayudaría a entender ese fenómeno.

Prácticamente la temperatura asociada con la humedad es fundamental para el buen desempeño de los discos corta-paja, es muy importante que los rastrojos estén bien secos, sin la humedad del rocío, por lo que es recomendable iniciar la operación de siembra una vez que el día comienza a calentar (arriba de 20 °C).

Es importante la selección del tipo de discos ya que cada uno tiene sus propias características de desempeño que los diferencian y que sin embargo impactan en los costos de adquisición: los discos lisos tienden a ser más económicos comparados con los ondulados y los acanalados (turbo).

Comparativamente, el disco liso realiza el corte del rastrojo sin movimiento de las partes seccionadas mientras que el disco ondulado simultáneamente al corte, son desplazadas ambas secciones del material cortado dejando un espacio libre hacia el suelo entre 10 y 30 mm dependiendo de la prolongación de las ondulaciones del disco, finalmente el disco acanalado (turbo) realiza también la separación de las secciones cortadas con una separación aproximada a los 15 mm mostrando un efecto de mayor agresividad durante el corte.

La presión del disco corta-paja (kg) sobre la superficie de los rastrojos no se observó un efecto crítico comparativamente como lo es el contenido de humedad.

Literatura citada

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Bragachini, M.; Méndez, A.; Peiretti, P. y Scaramuzza, F. 2004. Siembra directa de trigo con abundante rastrojo en superficie- equipamiento de la sembradora. Proyecto Agricultura de Precisión, INTA Manfredi. 1-13 pp.

García, R. F. J. 2006. Criterios para la elección de una sembradora de siembra directa. Dossier. N° 236. 1-20 pp.

Fundación Guanajuato Produce. 2011. Desarrollo de Tecnologías para la Agricultura bajo el Sistema de Siembra Directa. Informe del Proyecto de la Fundación Guanajuato Produce. 5 p.

Page 44: Vol. Especial Núm. 4

Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 644-649

Determinación de las propiedades físico-mecánicas para el descascarado de las cápsulas de la higuerilla (Ricinus communis L.)

Pedro Cruz Meza1§, Samuel García Silva1, Conrado Márquez Rosano1 y Gilberto López Canteñs1

1Departamento de Ingeniería Mecánica Agrícola. Universidad Autónoma Chapingo. Carretera México-Texcoco, km 38.5, C. P. 56230. [email protected], [email protected]; [email protected]. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El descascarado de la higuerilla en nuestro país se realiza de forma manual, utilizando gran cantidad de mano de obra, por lo que existe una baja productividad en la realización de esta labor, aspecto que debe mejorarse en el futuro por la gran demanda de este producto para la producción de biodiesel. Como parte del proyecto de investigación dirigido al desarrollo de una máquina para el descascarado de las cápsulas de higuerilla, se determinaron las propiedades físico-mecánicas de higuerillas del tipo I (criolla) y tipo II (roja) colectadas en las poblaciones de San Bernardino, Estado de México y Santa María Roaló, Oaxaca. Estas propiedades constituyen datos de entrada imprescindibles para la evaluación de modelos matemáticos que posibilitan calcular los principales parámetros de diseño y explotación de las máquinas descascaradoras. Las principales propiedades determinadas son: dimensiones y masa de las cápsulas y granos, ángulo de reposo del fruto en diferentes superficies y resistencia a la compresión de la cápsula en posición horizontal y vertical.

Palabra clave: descascarado, higuerilla, mecanización, propiedades físico-mecánicas.

Introducción

La higuerilla es, una planta que crece silvestre en muchas latitudes del mundo, incluido México. Sin embargo, las variedades silvestres no son susceptibles de

aprovechamiento. Esta planta oleaginosa produce, racimos de bellotas que contienen compartimentos donde almacena sus semillas y éstas producen un aceite que puede llegar a tener hasta 500 aplicaciones diferentes en la industria de los biocombustibles, farmacéutica, lubricantes, surfactantes, pinturas, plásticos, detergentes y tintes (Guzmán, 1970; Martínez, 1970; Vázquez, 1993; Goytia et al., 2011). Uno de sus productos principales es el biodiesel, el cual es obtenido por países como Brasil a manera de alternativa y prevención ante la futura escasez del petróleo (Soares et al., 2009).

El creciente desarrollo de la aviación y el constante empleo de motores de altas revoluciones, le dan gran demanda al aceite como lubricante por su alta densidad, porque conserva su viscosidad a altas temperaturas y porque solo se congela a los 10 °C bajo cero (Tobar, 1981; Scholz y Da Silva, 2007).

La cosecha de esta planta se inicia normalmente a los 120 días, cuando las variedades son precoces y a los 150 días en las más tardías. En las variedades cuyo fruto no se abre (indehiscente), la cosecha se hace cuando todos los frutos están secos, por lo que la mayoría de las veces se hace una sola recolección (Savy Filho et al., 2007 citado por Fanan et al., 2009). La cosecha mecanizada requiere variedades enanas y uniformes tanto en crecimiento como en ramificaciones, con cápsulas indehiscentes y las hojas deben eliminarse ya sea natural o artificialmente con defoliantes. La cosechadora típica de granos, sirve para cosechar este cultivo con simples ajustes y cambio en la velocidad del cilindro (Schoenleber y Bouse, 1964; Hussain et al., 1980).

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El beneficiado de la higuerilla puede ser manual o mecanizada y tiene tres etapas básicas: secado, separación, limpieza y ensacado de las semillas. El secado puede ser natural o mediante secadoras. La separación a través de la máquina descascaradora y la limpieza puede ser manual (aventado) o por abanicos mecánicos. Para los frutos indehiscentes el proceso de separado debe ser mecanizado. Dos de los métodos manuales son:

Método de impacto. Consiste en sujetar y golpear con un ladrillo la punta del diámetro polar del fruto, para que se desprendan las 3 semillas de éste; este método es lento y tedioso. Otra variante de este método es que los frutos se colocan en el lugar a descascarillar y mediante una tabla o banquito (Figura 1) se golpean estos para posteriormente limpiarlos mediante una corriente de aire. Este método es más rápido, pero se puede dañar mecánicamente la semilla, lo que ocasiona que se rancie ésta.

Método de pisoteado. Los frutos se colocan en el lugar a descascarillar y con los pies se pisotean en sentido horario proporcionándole sobre la superficie de éstos un ligero giro para que se separe la semilla y posteriormente se ventea. Este es un método masivo de descascarillado.

En el estado de Oaxaca se cultiva la higuerilla asociado con el maíz. Para el descascarado se realiza el desprendimiento del raquis del racimo. El descascarado se realiza después del mediodía, para facilitar el desprendimiento de la semilla del fruto, en forma manual. El presente trabajo tiene como objetivo determinar las propiedades físicas y mecánicas para el diseño del órgano de trabajo de la descascaradora de higuerilla.

Materiales y métodos

El material fue recolectado en la población de San Bernardino, Texcoco, Estado de México, y en la población de Santa María Roaló, Oaxaca. De un lote de alrededor de 3 000 frutos se seleccionaron al azar, además que no tuvieran daño mecánico y biológico.

El material de estudio fueron de dos tipos: tipo I (diferenciado en campo como “criolla” o silvestre, frutos de forma esférica, de semilla pequeña, colectada en el Estado de México) y tipo II (diferenciado en campo como “roja”, frutos de forma ovoide, de semilla grande, colectada en el estado de Oaxaca).

La metodología presente fue desarrollada a partir de diferentes investigaciones que se han realizado a diversos cultivos por diferentes autores (Souza et al., 1998; García et al., 2003; Mayorga et al., 2004; Almeida et al., 2007; Bouza et al., 2007; Ferreira et al., 2007; Valdés et al., 2008; López et al., 2011).

Dimensiones y masa de la cápsula

Para determinar las dimensiones y la masa de las cápsulas se escogen de manera aleatoria 100 cápsulas y utilizando un vernier digital marca Mitutoyo serie 500 de 6 pulgadas de longitud, con valor de división de 0.01 mm, se mide el diámetro polar y ecuatorial del fruto de la higuerilla (Figura 2). Para la medición de la masa se utiliza una balanza analítica Ohaus Explorer de 4 200 g de capacidad, con un valor de precisión de 0.01 g (Figura 3). Para ello se toman 4 muestras de 25 cápsulas. Determinar el promedio y la desviación estándar según la metodología propuesta por Canavos (1999) e Infante y Zárate (2000).

Figura 1. Descascarado manual utilizando un “banquito”.

Figura 2. Determinación de las dimensiones de la cápsula y de la semilla.

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Dimensiones de los granos

Para determinar las dimensiones del grano es necesario seleccionar 100 granos de las muestras utilizadas en la determinación de la densidad del grano, para ello es necesario tomar 25 granos de forma aleatoria en cada muestra. El valor de la longitud, ancho y espesor del grano, corresponden a los valores máximos medidos en la semilla para cada caso, y su valor se especifica en milímetros. Calcular la media y la desviación estándar de los granos.

Ángulo de reposo

Para la determinación del ángulo de reposo se seleccionaron al azar un grupo de cápsulas de higuerilla tipo II o de granos para posteriormente colocarlo sobre un plano inclinado (Figura 3) con diferentes superficies de madera, caucho y metal. Posteriormente se comienza a levantar la superficie hasta que comienzan a deslizarse el primer fruto y se toma la lectura indicada por la aguja en el transportador.

Resistencia a la compresión

Se seleccionaron 30 frutos de higuerilla tipo I por tratamiento (una por cada intervalo de longitud) eligiendo 2 tratamientos (posición horizontal y vertical del fruto), que se montaron en una máquina universal Instron modelo 3382 (Figura 4) accionada por medio de una computadora equipada con el software BLUEHILL, utilizando dos platos paralelos de 15 cm de diámetro, con una capacidad de 100 kN y una velocidad de cruceta de 25 mm min-1. La prueba se realizó a 25 oC y 65% de humedad relativa, determinando la carga máxima soportada por la cascara del fruto y el módulo de Young.

Resultados y discusión

En los Cuadro 1, 2 y 3 se muestran las principales propiedades dimensionales de las cápsulas y granos de la higuerilla, en las cuales se aprecia que el tipo I (criolla) presenta menores dimensiones con respecto al tipo II (roja). El material I presenta la forma de una esfera, mientras que el material II, es un elipsoide. En el material silvestre el espesor de la cáscara es mayor comparado con la roja, por lo cual se puede descascarar a mayores revoluciones por minuto del órgano de trabajo.

Los resultados del procesamiento estadísticos de los datos obtenidos durante la determinación del ángulo de fricción estático de las cápsulas sobre acero, madera y hule se muestran en el Cuadro 4.

Figura 3. Determinación de la masa de la cápsula y de la semilla.

Figura 3. Determinación del ángulo de reposo de las cápsulas de higuerilla tipo II.

Figura 4. Compresión del fruto de la higuerilla tipo I: posición vertical y horizontal.

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Cuadro 1. Estadígrafos de las principales propiedades físico-mecánicas de la higuerilla tipo I (criolla).

Parámetro Diámetro ecuatorial (mm)

Diámetro polar (mm)

Espesor cáscara (mm)

Masa fruto (g)

Masa semillas (G)

Masa cáscara (g)

Promedio 16.83 17.42 1.25 1.25 0.67 0.59Desv. est. 0.86 0.89 0.21 0.27 0.2 0.17Máximo 18.83 19.5 1.84 1.7 1 0.9Mínimo 13.7 15.36 0.8 0.5 0.2 0.3

Cuadro 2. Estadígrafos de las principales propiedades físico-mecánicas de la higuerilla tipo II (roja).

Parámetro Diámetro ecuatorial (MM)

Diámetro polar (MM)

Espesor cáscara (MM)

Masa fruto(G)

Masa semillas (G)

Masa cáscara (G)

Promedio 21.81 25.59 0.76 3.32 2.1 1.22Desv. est. 1.43 2.06 0.16 0.87 0.68 0.26Máximo 25.57 30.54 1.23 5.5 3.4 2.1Mínimo 18.21 18.45 0.36 1.1 0.5 0.5

Cuadro 3. Estadígrafos de las dimensiones de las semillas de la higuerilla tipo I y II.

Parámetro Tipo I Tipo II

Longitud (mm) Ancho (mm) Espesor (mm) Longitud (mm) Ancho (mm) Espesor (mm)Promedio 11.92 7.62 5.4 17.76 11.71 7.9Desv. est. 0.81 0.4 0.23 1.29 0.95 0.67Máximo 13.6 8.38 6.14 20.04 13.55 9.98Mínimo 9.94 6.69 4.87 11.9 8.59 5.25

Cuadro 4. Ángulo de reposo del fruto de higuerilla tipo II (roja) en diferentes superficies de fricción.

Superficies Media (grado) Desviación estándar Error estándar (%) Coef. Variación (%)Metal 21.58 2.34 21.35 10.84 Madera 25.35 1.55 14.13 6.11 Hule 23.39 1.55 14.12 6.61

Para la búsqueda de las condiciones y regímenes de trabajo de las máquinas, con las cuales se realiza la compresión del material de trabajo, es necesario estudiar correctamente las propiedades físico-mecánicas, con el fin de hacerlo con el mínimo gasto de energía. Los diagramas de trabajo de compresión del fruto de la higuerilla en las posiciones horizontales y verticales de los ejes de coordenadas: fuerza de compresión (N) por la vertical y la extensión (mm) por la horizontal se muestra en la Figura 5 y 6. En estas se observa que se requiere una mayor fuerza de compresión para romper la cascarilla del fruto en la posición del fruto vertical (diámetro polar del fruto) que en la posición horizontal (diámetro ecuatorial). Además en esta última posición es más alta la posibilidad de dañar la semilla mecánicamente. En el Cuadro 5 se muestra la variación del modulo de Young de la cápsula de higuerilla.

Figura 5. Diagrama de compresión del fruto de la higuerilla tipo I en posición horizontal.

300

200

100

0

-100

Car

ga d

e com

pres

ión

(N)

-15 -14 -13 -12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2Extensión (mm)

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Conclusiones

Como resultado de la investigación fueron determinadas las principales propiedades dimensionales y físico-mecánicas de los frutos de la higuerilla (Ricinus communis L.), requeridas para los estudios relacionados con la postcosecha mecanizada de este producto.

Se determinó la carga máxima que soporta el fruto a compresión en dos posiciones para el descascarado del fruto de la higuerilla tipo I, siendo menor la carga aplicada en el diámetro ecuatorial, pero existe mayor riesgo de dañar mecánicamente la semilla. Lo ideal para efectuar el descascarado es orientar el fruto en la posición polar, para no dañar mecánicamente el grano.

Literatura citada

Almeida, F. A. C.; De Oliveira, M. E. C.; Pereira, P. G. J.; Rubens, F. da Costa, F. R.; Neto Figueirêdo, A. e Oliveira, F. M. de M. 2007. Avaliação da debulha mecânica em sementes de milho. Rev. Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. 11(2):217-221.

Bouza, M. Y.; Martínez, R. A.; Mederos, L. D. y Pérez, B. P. 2007. Determinación de propiedades físico-mecánicas de los frutos del Neem relacionadas con la cosecha mecanizada por vibración. Rev. Cien. Téc. Agrop. 16(3):37-42.

Canavos, G. C. 1999. Probabilidad y estadística. Ed. Mc Graw Hill. México. 651 p.

Fanan, S.; Fratin, M. P.; Paes de Camargo, M. B. and Galbieri, R. 2009.Description of agronomic characteristics and harvest time evaluation in the yield of castor bean cultivar IAC 2028. Bragantia, Campinas. 68:2.

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García, R. F.; de Queiroz, D. M.; Fernándes, H. C. e Miyagaki, O. H. 2003. Simulação do comportamento dinâmico de um conjunto trator-colhedora de feijão. Rev. Bras. Enge. Agríc. Amb. 7(3):565-571.

Goytia, J. M. A.; Gallegos, G. C. H. y Núñez, C. C. A. 2011. Relación entre variables climáticas con la morfología y contenido de aceite de semillas de higuerilla (Ricinus communis L.) de Chiapas. Revista Chapingo. Serie Ciencias Forestales y del Ambiente. 17(1):41-48.

Guzmán, S. E. 1970. El cultivo de la higuerilla en Oaxaca. Dirección General de Agricultura. Departamento de Extensión Agrícola. Sección de divulgación. Chapingo, Texcoco, Estado de México. 5 p.

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Infante, G. S. y Zárate de, L. G. P. 2000. Métodos estadísticos. Ed. Trillas. México. 643 p.

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Mayorga, H. E; Rössel, K. D.; Ortiz, L.; H.; Quero, C. A. R. y Amante, O. A. 2004. Análisis comparativo en la calidad de fibra de agave lecheguilla torr. procesada manual y mecánicamente. Agrociencia. 38(2): 219- 225.

Figura 6. Diagrama de compresión del fruto de la higuerilla tipo I en posición vertical.

Extensión (mm)

Car

ga d

e com

pres

ión

(N)

300

200

100

0

-100 -15 -14 -13 -12 -11 -10 -9 -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0

Cuadro 5. Módulo de Young de la higuerilla tipo I.

Núm. Parámetro Módulo de Young (pa)1 Valor máximo 180000002 Valor mínimo 27000003 Valores medios 11.778x106

4 Desviación estándar 3169363.43

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40(1).Souza, A. C. M.; Pinto, de C. F. de A.; Mantovani, Ch. E.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 650-658

Potencial para el uso directo de los aceites vegetales en los motores de combustión

Hipólito Ortiz Laurel1§, Dietmar Rössel Kipping2 y Ulrike Schümann3

1Campus Córdoba. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas. Carretera Federal Córdoba-Veracruz, km 348. Congregación Manuel León, Amatlán de los Reyes, Veracruz, México. C. P. 94946. Tel. 2717166000. 2Campus San Luis Potosí. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas. Iturbide Núm. 73. Salinas de Hidalgo, S. L. P. México. C. P. 78600. Tel: 4969630448. [email protected]. 3Faculty for Mechanical Engineering and Marine Technics. University of Rostock. Albert Einstein Str. 2. 18059. Rostock. Germany. [email protected]. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

Los combustibles fósiles son aquellos que provienen de restos orgánicos vegetales y animales y se extraen de la naturaleza. Estos combustibles son contaminantes del medio ambiente a través de los gases que salen de los motores de combustión. El biodiesel es un combustible de origen vegetal obtenido a partir de los aceites vegetales de semillas, plantas y algas oleaginosas. El biodiesel es menos contaminante que los combustibles fósiles. Este trabajo presenta una revisión de las propiedades entre del biodiesel y del aceite vegetal con el propósito de determinar la posibilidad de usar directamente el aceite vegetal en lugar de procesarlo y transformarlo en biodiesel. Aunque algunas son muy parecidas, otras difieren bastante y son éstas últimas las causantes de los mayores problemas de su uso en los motores de combustión. Los aceites vegetales crudos se pueden utilizar en automotores diesel, aunque debe prestarse especial atención, sobretodo, a la cristalización de sus ceras a bajas temperaturas y a su contenido de agua, cosa que llevaría problemas en los filtros de combustible y en el sistema de inyección respectivamente. Por el contrario, para que un automóvil cualquiera de serie pueda utilizar un tipo de biodiesel determinado sin problemas, éste último debe cumplir unos requisitos mínimos, principalmente por el hecho de que se deben realizar procesos diferentes a los aceites en función de su procedencia. Una operación confiable y de bajo impacto ambiental del uso de los motores de combustión interna solamente será posible si, las propiedades relevantes de estos combustibles están definidas y con valores dentro de los límites especificados.

Palabras clave: aceite vegetal, bioenergético, biodiesel, combustible, propiedades.

Introducción

A lo largo de la historia la humanidad ha sido exitosa en la producción de alimentos para su sustento: como ejemplo, en el siglo pasado el estimado de la demanda de alimentos se duplico. Sin embargo, este logro se alcanzo utilizando una mayor cantidad de energía para producirlos que la energía obtenible a partir de éstos. Bajo esta premisa y con el propósito de estar en condiciones de equilibrar este consumo energético excesivo, conviene recordar el concepto de la producción orgánica que por definición utiliza mucho menos energía, lo cual no solo es favorable para la salud humana, pero también para el balance energético, lo que da como resultado de que se requiera 20% menos de alimentos, con lo que se utiliza 50% menos de energía técnica. De ahí que surge el cuestionamiento, acerca del uso que se da a la producción de la energía biológica, que en el caso de los cultivos bioenergéticos: por ejemplo, debiera ser en la obtención de biomateriales o bioenergía, en cumplimiento de la definición de la energía técnica (Meier et al., 2007).

Los aceites vegetales obtenidos a partir de cultivos como la colza, palma, soya, girasol y olivo, son ya utilizados como combustibles alternativos en los motores diesel desde hace

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ya casi nueve décadas y es este uso potencial el que ha atraído recientemente la atención de los investigadores (Altin et al., 2000; Jones y Peterson, 2002; Blauensteiner y Gruber, 2009).

En promedio para la producción agrícola se requiere alrededor de 12% de energía para la obtención del fruto del cultivo, mientras que para su almacenamiento, transporte y la transformación se requiere una cantidad muy superior a esa. En el caso de utilizar el aceite vegetal en la elaboración de biodiesel se necesita 27% de energía adicional. Estos últimos datos son contradictorios, cuando por un lado, se le otorga mayor atención a la selección de la especie vegetal, a los agroquímicos empleados, al clima, al almacenamiento técnico, a la preparación del material orgánico, la extracción del aceite y procesos pos-limpieza y en segundo término al almacenamiento y al transporte del aceite que se requiere para su procesamiento (Stumborg et al., 1999; Schwab et al., 2003).

Esta fase también influye en las características finales del aceite vegetal, las cuales pueden ser diferentes, debido a; la calidad de la semilla, al procesamiento, su almacenamiento y transporte y en el que se pueden presentar las siguientes particularidades sujetas a una irregular variabilidad, como son; una impureza total, su contenido de ácidos, la estabilidad de la oxidación, el contenido de azufre, de calcio y de magnesio, el contenido de ceniza y el contenido de humedad (Pryde, 1982; Blauensteiner y Gruber, 2009).

Básicamente el aceite vegetal es un combustible muy confiable (Peterson et al., 1983). Se caracteriza por tener una mayor viscosidad así como un mayor punto de combustión (Hewett, 2007). Estas propiedades le confieren la muy conocida capacidad para cocinar, aunque se tienen dificultades para lograr una combustión óptima, debido principalmente a no disponer de un producto libre de residuos. Siendo un producto de la naturaleza, es normal que el aceite vegetal puro se encuentre aún con materiales en suspensión y con diversos grados de suciedad (Peterson, 1986).

A simple vista, las ventajas que se le conceden al aceite vegetal natural son: alto potencial calorífico (gran densidad energética); forma líquida, y por ello, fácil de usar; cuando se quema emite menos hollín; tiene una alta eficiencia energética; no es tóxico ni dañino para los humanos, animales o agua; no es inflamable ni explosivo y no emite gases tóxicos; es fácil de almacenar, transportar y utilizar; no causa daños si se vierte accidentalmente; en su manejo no se requiere tomar precauciones especiales; es producido de forma directa por la naturaleza (no ha de ser transformado); es

una forma reciclable de energía; no tiene efectos ecológicos adversos cuando es utilizado; no contiene sulfuro (no genera lluvia acida cuando es usado); cuando se quema es neutral en CO2 (no contribuye al efecto invernadero).

De lo anterior, es conveniente señalar que el valor potencial del producto, es lo que le interesa al usuario final está sujeto a la duración y calidad de su almacenamiento, así como su permanencia en el tanque de combustible del vehículo, que sin lugar a dudas se reduce aún más por la acción del oxígeno, del hidrógeno, de las altas temperaturas y del tipo de material de que está construido ese contenedor (Pryde, 1982; Tickell, 2003).

Ante esta serie de vicisitudes, surge el cuestionamiento de si resulta favorable elaborar biodiesel (Griffin Shay, 2003) a partir del aceite vegetal ó es más eficiente la obtención de la energía técnica, para alcanzar un equilibrio para el medio ambiente y la economía al utilizar el aceite directamente en el motor (Lawson, 2006; Hewett, 2007; Blauensteiner y Gruber, 2009). Para dar una primera respuesta a esta pregunta, es conveniente revisar qué problemas plantea el uso del aceite directamente en el motor de combustión interna.

Antecedentes

El uso de los aceites vegetales para el funcionamiento de los motores de combustión interna presentan exigencias especiales, por lo que, el proceso de evaluación de la calidad del funcionamiento y la detección de los parámetros que intervienen para asegurar una calidad satisfactoria son de vital importancia (Blauensteiner y Gruber, 2009). Por un lado, el conocimiento de las propiedades de los materiales de las piezas y su exposición al contacto con este producto y de su comportamiento cuando se exponen a las probables variaciones en sus especificaciones (aceite vegetal de varias fuentes). Los probables resultados de esta constante interacción, dirigida a lograr un producto de calidad para conseguir un correcto funcionamiento de los motores de combustión interna es un área en la que la investigación es aún incipiente.

El aceite vegetal como producto natural, nunca está completamente limpio, por ello es transportado bajo condiciones controladas, con un sistema de filtrado (generalmente utilizando dos filtros) así como calentado

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en un intercambiador de calor (Jones y Peterson, 2002). Para poder usar el aceite vegetal como combustible, es recomendable realizar una serie de modificaciones técnicas en el motor. Por ejemplo, se deben colocar filtros fabricados específicamente para manejar este producto, se debe modificar el sistema de inyección, en las bujías y en la mecánica de control así como en la electrónica de control. Es necesario hacer notar que sin estas modificaciones tecnológicas la mezcla de aceite vegetal ocasionaría graves daños inevitables en el motor diesel (Nwafor et al., 2000; Nwafor, 2004).

¿Cuáles son las exigencias respecto al funcionamiento del motor frente al aceite vegetal? Entre las más importantes se encuentran; el sostenimiento de la misma calidad para su funcionamiento independientemente del tiempo en el que va ser utilizado, la variación de las características solo en el rango definido y una reserva de la calidad para el tiempo de almacenamiento y el transporte (Ryan III et al., 1984; Remmele y Thuneke, 2007; Blauensteiner y Gruber, 2009). Los Cuadros 1, 2 y 3 muestran una comparación de parámetros que orientan sobre las múltiples ventajas de utilizar el aceite vegetal en un motor de combustión interna.

Cuadro 1. Empleo de mano de obra y energía necesaria para la obtención de aceite y biodiesel.

Aceite vegetal BiodieselMano de obra

a) Limpieza de la semilla a) Limpieza de la semillab) Extracción de aceite en frío b) Tratamiento con vapor

c) Filtración de aceite c) Extracción en caliented) Extracción de hexanoe) Destilación de hexano

f) Limpieza de la goma seleccionada del aceiteg) Refinación del aceite

h) Esterificación del aceiteEnergía necesariaProducción de aceite vegetal 12% 12%Preparación del aceite 3% 7%Esterificación - 17%Ganancia por la glicerina - 4% (positivo)Total 15% 32%

Cuadro 2. Almacenamiento, transporte, medio ambiente y aspectos sociales.

Aceite vegetal BiodieselAlmacenamiento y transporte

Totalmente sin problemas Mayor riesgoMás inflamable

Daña más al ambienteMedio ambienteDegradación por microorganismos Muy rápido LentoContaminación de agua Ninguno LeveToxicidad hacia los humanos Ninguno (aceite comestible) VenenosoCiclo de la materia Sencillo de cerrar el ciclo Reciclaje costosoAspectos socialesEstrategia Descentralizado de tamaño pequeño Centralizado, instalación grandeLogística o transporte Sencillo Más complejoDistancias de transporte Pequeño LargasFuncionalidad Grande ReducidoGanancia regional Alto Pequeño

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su conductividad térmica, su capacidad para expulsar el aire, su capacidad para cambio de estado a gas, la capacidad del gas de desprender olor, su estabilidad térmica, su capacidad térmica, su densidad, su capacidad de expulsión del material con alto punto de la temperatura de ser líquido (triglicéridos saturados de cadenas largas) y su compresibilidad.

El segundo grupo lo componen las características particulares de las especies vegetales, por lo que a través de la selección de las especies es posible determinar, por ejemplo, el contenido de yodo, la estabilidad de la oxidación, el contenido de azufre, la viscosidad y su capacidad para transformarse en carbón. Como tercer grupo se tienen las características que pueden modificarse con la adición de aditivos; por ejemplo, esas que influyen en el punto de inflamación, la viscosidad (parcial), la estabilidad de la oxidación, el punto de solidificación y su capacidad para facilitar el arranque del motor en frío.

A manera de ejemplo, puede mencionarse que para el uso del aceite de colza se han elaborado ciertas normas, como la ISO 3170, DIN 51750 parte 1 y 2 y el Cuadro 4 presenta la lista de parámetros que deben ser sujetos de control, de conformidad con la norma DIN 51605:2010-09 (Deutsches Institut für Normung e.V., 2006; Remmele y Thuneke, 2007).

Cuadro 3. Costos para la técnica de elaboración de biodiesel y de obtención de aceite vegetal.

Aceite Biodiesel Valor ($)TécnicaAplicación del motor al combustible 20 mil a 60 mil 3 mil a 4 mil Pesos/cada motorPara producción en el taller (a gran escala) Menos de 3 mil Menos de 3 mil Pesos/cada motorCombustiblesGastos de producción 3.75 hasta 6 6.65 hasta 9 Pesos/litroPrecios de mercado 7.5 hasta 9 9.75 hasta 12 Pesos/litro

Cuadro 4. Parámetros establecidos por la norma DIN 51605:2010-09 que requieren control.

Del análisis de los cuadros anteriores, es conveniente cuestionarse nuevamente si existen mejores usos para estos productos sin que se impacte negativamente al medio ambiente, a la energía y a la economía. El principal elemento de los aceites vegetales que afectan su uso directo en los motores son los triglicéridos, cuya cantidad puede variar desde 94.4 hasta 99.1% (m m-1). En segundo término, se encuentran: los lípidos de fósforo, los ácidos grasos libres, los alcoholes grasosos, las parafinas, las ceras, los tocoferoles, la clorofila y los enlaces con azufre (Graboski y McComirck, 1998).

Un grupo final que requiere de atención es la influencia de la estructura química del progenitor; es decir, las especies vegetales que dieron origen al aceite y los aditivos agregados en su procesamiento (Hewett, 2007). Por esto último, antes de planificar un desarrollo tecnológico y genético se debe investigar el comportamiento de las características y su posible impacto en su potencial aplicación.

Se distinguen tres grupos de características que influyen en los atributos del producto final. El primero se refiere a esas características que ya están definidas por la estructura química y que no pueden ser cambiadas con facilidad (Deutsches Institut für Normung e.V., 2006). Por ejemplo,

Parámetro Protocolo de la prueba Unidad Valor límite por DIN 51605:2010-09

Dictamen visual Libre de impurezas visualesCantidad de ácidos DIN EN 12662 mg kg-1 24 maxEstabilidad de oxidación 110 °C DIN EN 14104 mg KOH g-1 2.0 maxContenido de P DIN EN 14107 mg kg-1 12 max (2012 31 max)Contenido de agua DIN EN ISO 12937 (%) de la masa 0.075 maxContenido de ceniza DIN EN ISO 6245 (%) de la masa 0.01 maxDensidad con 15 °C DIN EM ISO 12185,

DIN EN ISO 3675kg m-3 900-925

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Una densidad fuera de esos límites es una señal inequívoca de que se tienen materiales extraños en la mezcla, que pueden ser otras grasas o aceites.

Punto de explosión. Éste valor se mide por medio de la norma DIN EN 2719 siguiendo el método de Pensky-Martens, empleando un recipiente de fundición cerrado a presión y debe tener un valor límite de temperatura de 101 °C establecido por la norma DIN 51606:201009.

Este valor es importante para la seguridad de los usuarios durante el transporte del producto y durante su almacenamiento. En el caso de la existencia de un punto de explosión ≤ 100 °C, se le considera como material peligroso (≥ 20% (m m-1) para diesel) y si éste punto se presenta a ≤ 55 °C es un sustrato peligroso (≥ 5% en el caso de la gasolina).

Viscosidad cinética. Éste valor se mide a 40 °C mediante la norma DIN EN ISO 3104 y es importante para facilitar el bombeo del material y para la eficiencia de la función de los inyectores. El valor límite es 36.9 mm2 s-1, definido por la norma DIN 51605: 2010-09. Los resultados están directamente relacionados a la composición de los ácidos grasos y a la temperatura del material.

Cantidades mayores a ese límite provocan problemas del flujo del material (arranque del motor en frío), sobrecarga de las bombas de transporte del material y las bombas de inyección e inducen una preparación deficiente de la mezcla en el motor. Las causas probables se deben a procesos incompletos de maduración y a la presencia de aceites grasos con cadenas largas.

Cuadro 4. Parámetros establecidos por la norma DIN 51605:2010-09 que requieren control (Continuación).

Parámetro Protocolo de la prueba Unidad Valor límite por DIN 51605:2010-09

Contenido total de Ca y Mg DIN EN 14538 mg kg-1 20 maxPunto de inflamación por P- Mg-1 DIN EN 22719 °C 101 minPoder calorífico DIN 51900-1-2-3 MJ kg-1 36.0 minViscosidad cinética a 40 °C DIN EN ISO 3140 mm2 s-1 38 maxResiduos de carbón DIN EN ISO 10370 (%) de la masa 0.40 maxCantidad de yodo DIN EN 14111 G 100 g-1 125 maxContenido de azufre DIN EN ISO 20884 y

DIN EN ISO 20846mg kg-1 10 max

Análisis de la información

Producto de la revisión de las diferentes características, se pueden establecer los indicadores de las variaciones que pudieran diferir del estándar de la calidad, cuando el producto está destinado a utilizarse en el motor (Deutsches Institut für Normung e. V., 2006; Remmele y Thuneke, 2007; Blauensteiner y Gruber, 2009).

Evaluación visual por medio de la norma DIN 51605:2010. El protocolo de este estándar establece el procedimiento de la percepción visual, en el que bajo esta revisión se detecte los sólidos de las impurezas y del agua libre.

La presencia de esos parámetros es indicativa de un probable incremento de las cantidades límites permisibles de la impureza total, de la cantidad de P-, Ca- y Mg- o del contenido de agua.

Olor. El olor percibido tiene que ser típico, no rancio o picante.

Un olor atípico es una señal inequívoca de la probabilidad de que exista un valor superior al del límite para la estabilidad de la oxidación y de elementos extraños no deseados.

Densidad a 15 °C. Determinada mediante el protocolo de la norma DIN ENISO 3 675, el cual permite un valor límite mínimo de 900 kg m-3 y de 925.0 kg m-3 propuesto por la norma DIN 51605:2020-09. Éste valor es importante para planear la logística y el mercadeo, además de que influye en el cálculo del volumen de la masa.

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Poder calorífico. Ésta característica como valor bajo de calor presenta la energía de calor cual se libera en el caso de quemar y reducido por la energía para la condensación del vapor que se genera medido bajo de DIN 51999-1 y -3. Este valor tiene el límite de 36 000 kJ kg-1 definido por la norma DIN 51605: 2010-09 y el valor promedio está fijado en 37 500 kJ kg-1. Estos valores son importantes para el contenido de energía y la cantidad del consumo por el motor. Valores fuera de los límites catalogados por la norma DIN son causa para un consumo extendido en el motor.

Explosividad. La explosividad está caracterizada por el valor cetano, que es definido por la norma DIN EN ISO 15195 y está caracterizada por la capacidad de auto-explosión del material. El valor límite es 40 como mínimo establecido por la norma DIN 51605: 2010-09 y el valor promedio es 44.5.

Si hay un retraso largo de la explosión en el motor se suceden altas cargas de los elementos de la construcción y un deficiente encendido del motor con bajas temperaturas del ambiente. La determinación del valor cetano en un motor de pruebas con el uso de aceites vegetales es muy complicada y como de momento no se dispone de este motor, este valor aún no está determinado con precisión.

Residuos de carbón en el motor. Estos residuos son restos de carbón y de ceniza definidos por la norma DIN EN ISO 10370 y el valor límite es 0.40% (m m-1) mediante la norma DIN V 51605: 2006-03. Esta particularidad se distingue por la capacidad de generar carbón, lo que conduce a que estos residuos de material se adhieran (incrustaciones) sobre los elementos de construcción calientes y en particular ante la ausencia de aire.

La presencia de esta característica genera incrustaciones de carbón en el área de la bomba de inyección, los inyectores, en los anillos de los pistones, las válvulas y otras partes que intervienen en el proceso del encendido. La causa se debe a impurezas en los aceites que contienen una gran cantidad de ácidos grasos no saturados, por ejemplo, el aceite de linaza. Los cuales; sin embargo, pueden aprovecharse para mejorar el valor cetano.

Cantidad de yodo. Esta característica se distingue porque en promedio se exhibe un enlace doble en la molécula. Este enlace y la cantidad de yodo se pueden determinar con nitratación con la preparación de una solución Wijs, como está establecido por la norma DIN EN ISO 14111 y que

debe tener un valor límite de 125 g yodo 10 g determinado por la norma DIN 51605:2010-09. Lo fundamental de esta característica es que influye en la cantidad de halógenos expresados en unidades de yodo.

Los problemas que exhibe esta característica se detectan como sedimentaciones en el área de la bomba de inyección y los inyectores, así como en los anillos de los pistones, la polimerización de los aceites usados para la lubricación, ocasiona pérdidas por una lubricación deficiente y la presencia de gomas en el tanque del diesel. Las causas a las que se les atribuye estas consecuencias son; impurezas en los aceites con una alta cantidad de enlaces múltiples, como el aceite de girasol o de linaza.

Contenido de azufre. El contenido de azufre se determina por el análisis de roentgen haciendo uso de la norma DIN EN ISO 20884 y tiene el valor límite máximo de 10 mg kg-1 establecido por la norma DIN 51605: 2010-09. Cuando el valor de ésta característica supera el límite previsible, se incrementa la emisión de gases de escape, la corrosión y muy probablemente una acción de ácidos. De lo anterior, es importante entender que, el contenido de azufre es perjudicial para los catalizadores, ya que promueve la corrosión y propicia la acidez del aceite del motor.

Impurezas totales. Las impurezas totales se miden con el método de filtración para un diámetro de los poros de 0.8 µm, haciendo uso de la norma DIN EN ISO 12662 y se puede permitir un valor límite máximo de 24 mg kg-1 determinado por la norma DIN 51605: 2010-09. Las impurezas tienen su origen en el polvo, en las partes de las plantas, residuos en los medios de filtración y oligómeros de los ácidos grasos.

Cantidades mayores a los límites establecidos provocan el tapado de los filtros, una deficiente lubricación y acelerado desgaste de las bombas de inyección. Estos perjuicios se deben a una defectuosa técnica de filtración, filtros de seguridad incorrectos, recipientes de almacenamiento con impurezas y un incompleto vaciado del aceite de los recipientes.

Cantidad de ácidos. La cantidad de ácidos se mide por titración, donde se incluye también la determinación de KOH por la norma DIN EN ISO 14104, mientras que la norma DIN 51605: 2010-09 establece un valor límite de 2 mg KOH g-1. Esta característica influye en el contenido de ácidos grasos libres y puede provocar una aceleración en la madurez del aceite por la división molecular de los iones de hidrógeno.

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Cantidades en excesos de esta característica provoca corrosión de las bombas de inyección y causa la congelación del aceite lubricante. El origen de que se genere esta situación se debe a la presencia de semillas sin madurar, un gran porcentaje de granos rotos, semillas en proceso de germinación y a un deficiente almacenamiento de la semilla y del aceite.

Estabilidad de la oxidación. Ésta característica a una temperatura de 110 °C acelera el proceso de madurez y ésta se mide mediante la norma DIN EN ISO 4112. El valor límite mínimo está definido en 6 h por la norma DIN 51605-09. Éste valor es importante para determinar su capacidad de almacenamiento, la pre-madurez debido al oxigeno y la reacción con el aceite del motor.

Un exceso de esta característica promueve el desarrollo de polímeros no solubles con el aceite, de resinas adheridas a los elementos de las bombas de inyección, de las agujas de los inyectores, a los anillos de los pistones, a los tanques y a la polimerización del aceite de lubricación. Los agentes causantes son el jugo de los ácidos grasos, la calidad del almacenamiento a que son sometidas las semillas, el almacenamiento del aceite y al uso de aditivos como antioxidantes. De ahí que se tenga un aceite muy espeso, se realice la polimerización de aceite lubricante, el desgaste de los cilindros, entre otras secuelas.

Contenido de fósforo. Los elementos de fósforo se miden con ICP/OES por la norma DIN EN ISO 14107 y el valor límite es 12 mg kg-1 como máximo (a partir del año 2012, éste será 3 mg kg-1 como máximo) por la norma DIN 51605:2010-09. Este es importante debido al incremento en la cantidad de ceniza y por el daño que ocasiona al catalizador.

Por lo anterior, los problemas más inmediatos se reflejan en la posibilidad de saturar el filtro por el incremento de los lípidos de fósforo, de las sedimentaciones tanto en el cilindro, de esas en la parte superior de las válvulas, como en los catalizadores, etc., y las causas se deben principalmente a la presencia de una gran cantidad de semillas rotas, así como el empleo de elevadas temperaturas durante la extracción del aceite.

Contenido de calcio y magnesio. La suma de las cantidades de calcio y magnesio se mide con la determinación de elementos, mediante el protocolo ICP/OES de la norma DIN EN ISO 14538 y el valor límite máximo es 20 mg kg-1 (a partir de 2012; en Ca el máximo será de 1 mg kg-1 y en Mg el máximo será de 1 mg kg-1) establecido por la norma DIN 51605: 2010-09. El contenido de estos elementos es muy importante, ya

que influyen en la cantidad de ceniza producida, además de que ésta es perjudicial para el catalizador. Por lo anterior, una cantidad superior al límite es la responsable de las incrustaciones en el cilindro y encima de las válvulas además de que provoca la desactivación de los catalizadores. Las causas se deben a la presencia de una gran cantidad de granos rotos y a que la extracción del aceite se realiza con calor excesivo. Las consecuencias del uso de éste producto es el desgaste de las superficies exteriores de los pistones, de los anillos con capas de minerales, entre otros.

Contenido de ceniza. La ceniza de óxido está definida por la norma DIN EN ISO 6245 y el valor límite máximo es 0.01% (m m-1), introducido por la norma DIN V51605: 2006-03. Ésta característica es responsable de la presencia de residuos en el motor y en otras partes. Las sedimentaciones y desgaste en el cilindro (superficie del cilindro y anillo del pistón, asientos de las válvulas, etc.) son producto de la excesiva cantidad de éste compuesto. Las principales causas que conducen a ésta cualidad son la gran cantidad de granos rotos, la extracción del aceite con temperaturas elevadas y la contaminación con polvo durante el almacenamiento.

Contenido de humedad. El contenido de humedad a partir del proceso Karl Fischer- la titración está definido por la norma DIN EN ISO 12937 y el valor límite máximo establecido por la norma DIN 51605: 2010-09 es de 750 mg kg-1. Este valor tiene importancia para el proceso de maduración del aceite y su efecto en la aceleración de la corrosión.

Esta particularidad provoca en su acción la expulsión del agua libre, el proceso de emulsión, la cristalización del hielo, el crecimiento de bacterias, la capacidad de inflamación de los lípidos de fósforo y la hidrólisis de los triglicéridos. El origen de estas causales es un secado incompleto de las semillas y a un deficiente almacenamiento de las semillas y del mismo aceite vegetal.

Conclusiones

Las características del producto como combustible están directamente vinculadas con la estructura molecular que ostenta, debido en parte a las especies vegetales de los que proceden, a los aditivos agregados, al procesamiento, a su almacenamiento y a su porte, que lo orilla a modificarse tanto positiva como negativamente.

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Para garantizar el uso de este producto en los motores de combustión interna es conveniente que el combustible cumpla con los lineamientos de las normas. Por lo anterior, el aceite vegetal necesita exhibir y mantener una reserva de la calidad como combustible para el transporte y el almacenamiento. El cumplimiento de los valores límites establecidos por las normas es fundamental para garantizar la seguridad del funcionamiento de los motores, por lo que es importante poner especial atención a ese aspecto mediante un desarrollo programado con pruebas de validación, para cumplir fielmente con el procedimiento del uso de los aceites vegetales en los motores.

Los riesgos más comunes que pueden manifestar los motores de hoy en día, al no cumplir con los límites establecidos por las normas que han sido desarrolladas para este propósito son; presencia de carbón, impurezas totales, contenido de P, Ca y Mg, mayor cantidad de ácidos y estabilidad de oxidación. Por lo anterior es conveniente instalar un sistema de control que asegure una calidad uniforme del aceite vegetal.

Los procesos requeridos en la producción del biodiesel comparados al material de salida del aceite vegetal resultan más caros en la fabricación y por lo tanto de su venta en el mercado. Asimismo, en comparación con el aceite vegetal y con el combustible diesel, el biodiesel proporciona un valor energético un poco menor, lo que se traduce en un aumento del consumo que puede oscilar entre 5 y 8%.

Las características típicas de los aceites vegetales que influyen en su comportamiento como combustible en los motores de combustión interna son: a) excelente comportamiento: viscosidad- temperatura (mayor de 200); b) mayores cantidades de ácidos no saturados en la molécula que ayudan a mejorar el comportamiento en el rango frío; c) considerables cantidades de yodo, que causan una menor estabilidad contra la madurez; y d) grandes valores para elaborar jabón, debido a que existe una gran cantidad de grupos de esteres en el molécula.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 659-663

Estudio experimental para la determinación de los coeficientes de cultivo de la vainilla (Vanilla spp.)

Henry-Arturo Kelso Bucio1§, Khalidou-Mamadou Bâ1, Saúl Sánchez Morales2 y Delfino Reyes López3

1Facultad de Ingeniería. Universidad Autónoma del Estado de México. Centro Interamericano de Recursos del Agua. Cerro de Coatepec, Ciudad Universitaria, C. P. 50110, Toluca, Estado de México, México, [email protected]. 2Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias. Campo Experimental Ixtacuaco. Carretera Martínez de la Torre-Tlapacoyan, km 4.5. Colonia. Rojo Gómez, C. P. 93600, Tlapacoyan, [email protected]. 3Escuela de Ingeniería Agrohidráuilica. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. San Juan Acateno, Teziutlán, Puebla, México, [email protected]. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El coeficiente de desarrollo del cultivo y la evapotranspiración de referencia, son los dos factores indispensables para la estimación de los requerimientos hídricos de los cultivos. El objetivo de esta investigación fue estimar los coeficientes de cultivo ex situ de la Vanilla spp. para la etapa inicial, desarrollo, y mediados de temporada. Para estimar los coeficientes de cultivo (Kc), se midió la evapotranspiración real (ETr) y la evapotranspiración de referencia (ETo). La ETr se determinó mediante un lisímetro de pesada con precisión ± 0.108 mm y la ETo con el método de Penman Monteith (PM), estimado mediante una estación climatológica instalada dentro del sitio experimental Ixtacuaco, ubicado en el Campo Experimental Ixtacuaco del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Los resultados de la estimación de Kc para el periodo 2010 - 2012, fueron ajustados con el método Linear-Plateau, donde se obtuvo un Kc para la etapa inicial (Kcini) de 0.34, un Kc para la etapa de desarrollo (Kcdes) de 0.34 - 0.90, y un Kc para la etapa media (Kcmed) de 0.9. Finalmente, se obtuvo un requerimiento hídrico promedio para la etapa inicial de 0.68 mm d-1, 0.27 mm d-1 para la etapa de desarrollo y 0.19 mm d-1 para la etapa de mediados de temporada, con una densidad de plantación de seis plantas m-2 y un acomodo de plantas tipo “M”.

Palabras clave: coeficiente de cultivo, lisímetro de pesada, evapotranspiración real, evapotranspiración de referencia, Vanilla spp.

Introducción

La vainilla es una orquídea de crecimiento epífito que posee un tallo cilíndrico conformado por entrenudos con hojas lanceoladas, ambos muy suculentos (Correll, 1953), crece en climas subtropicales, cálidos y húmedos (Castillo et al., 1993). La vainilla carente de una raíz pivotante, genera sus raíces a nivel de entrenudos, donde se encuentran los meristemos axilares y posee un sistema radical fasciculado, el cual tiene un rango exploratorio no mayor a 30 cm de profundidad, que se desarrolla entre la materia orgánica. Además, posee raíces adventicias utilizadas como sujetadoras y después de su crecimiento descendente en busca de materia orgánica, dichas raíces absorben nutrientes (Reyes et al., 2008).

El género Vanilla incluye 110 especies de orquídeas distribuidas en diferentes regiones tropicales del mundo, entre ellas Vanilla planifolia A y Vanilla tahitiensis son las especies de mayor importancia económica en el mercado; la primera es la más conocida en el mundo y es la referencia cuando se habla de vainilla (Reyes et al., 2008).

Etapas del crecimiento del cultivo de vainilla

Las etapas de crecimiento del cultivo de Vanilla planifolia A y su determinación dependen del manejo cultural ejercido y en particular del tipo de encauzamiento de las guías de crecimiento de la vainilla.

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El ciclo del cultivo varía de acuerdo al mantenimiento que recibe y puede ser de 3 a 10 años. Las plantaciones comerciales en México tienen una vida promedio de cinco años, de los cuales, los primeros tres años son de desarrollo vegetativo, mientras que los últimos dos años son de producción (Elorza et al., 2007)

De acuerdo con la descripción realizada por Allen et al. (1998) las diversas etapas de desarrollo vegetativo adaptadas para la vainilla por Kelso (2009) son las siguientes:

Etapa inicial (Kcini). Comprende de la fecha de siembra hasta 200 días después de la siembra (DDS); este tiempo es el necesario para que la planta tenga una elongación mínima de 1.5 m, y representa aproximadamente 10% del ciclo de cultivo y de cobertura del suelo.

Etapa de desarrollo del cultivo (Kcdes). Comprende desde el momento en que la planta tiene 200 DDS hasta el inicio de floración o hasta el momento de alcanzar la cobertura efectiva completa.

Etapa de mediados de temporada (Kcmed). Comprende desde el inicio de la floración al inicio de la madurez del fruto, indicada generalmente por el amarillamiento del extremo distal del fruto.

Etapa final (Kcfin). Comprende desde el inicio de la madurez de los frutos hasta la cosecha o dehiscencia de los mismos.

La vainilla se encuentra catalogada como uno de los cultivos más redituables que existen en México (ASERCA, 2002). Sin embargo, en la plantación existe una alta incidencia de problemas fitosanitarios como pudrición de raíz (Fusarium oxysporum f sp.), pudrición basa (Phytophtora sp.), antracnosis (Colletotrichum sp.) y roya (Uromyces joffrini) (Mesak et al., 1994; Sánchez et al. (2001) por lo que cada año se tiene que resembrar aproximadamente 30% de la plantación, para mantener una densidad de 2 280 a 10 000 plantas ha-1 (Sánchez, 1992). A pesar de que algunos autores como Bouriquet (1954), y Damirón (2004); Elorza (2007) reconocen la importancia de contar con un sistema de riego desde el establecimiento del cultivo y durante todo el año para evitar estrés hídrico en las plantas, y en consecuencia pérdidas económicas (Pereira, 2007).

El sistema de riego usado para la vainilla es por aspersión con nebulización, el cual mejora el follaje de la planta, incentiva el crecimiento y ayuda a mantener la humedad relativa alta

durante el verano (Sadanandan y Hamza, 2006; Sujatha y Bhat, 2010). También el sistema de riego por goteo es utilizado para esta actividad, la cual reduce el área de mojado, disminuye la humedad relativa y la incidencia de hongos fitopatógenos (Kelso, 2009; Castro, 2011). Sin embargo, a pesar de estos esfuerzos, se desconocen los requerimientos hídricos de la vainilla.

Debido a la importancia del cultivo en México por ser país de origen de esta orquídea y al desconocimiento de los requerimientos hídricos de la vainilla, se ha planteado esta investigación la cual tiene por objetivo estimar los coeficientes de cultivo ex situ de la Vanilla spp. para la etapa inicial (Kcini), desarrollo (Kcdes), y mediados de temporada (Kcmed).

Materiales y métodos

El presente estudio se desarrolló en el sitio experimental Ixtacuaco a 112 msnm, entre las coordenadas 20º 02’ 36’’ latitud norte y 97º 05’ 52.5’’ latitud oeste. Ubicado en las instalaciones del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP) Campo Experimental Ixtacuaco, perteneciente a la región Golfo Centro, km 4.5 carretera Martínez de la Torre - Tlapacoyan, estado de Veracruz.

El sitio experimental se conformó por una cubierta plástica de 200 µm de espesor y un sombreado de 85% para controlar los aportes de la precipitación en el balance hidrológico, evitar problemas fungosos en el desarrollo del cultivo debidos al exceso de agua, y proporcionar la sombra requerida por el cultivo para evitar lesiones en el tejido de la planta por quemaduras de sol. La superficie aprovechable fue de 33 m2, donde se instaló un lisímetro de pesada.

Lisimetría

El lisímetro de pesada se conformó por un recipiente metálico rectangular de 1.515 m de longitud ∗ 1.22 m de ancho ∗ 0.29 m de alto (Figura 1), el cual se colocó sobre 4 celdas de carga con capacidad de 1 t, situadas en una base de 1.2 m de largo ∗ 1.2 m de ancho. La señal transmitida por la variación de peso en el recipiente se cuantificó con un indicador modelo IPEN, mismo que fue conectado a una impresora de impacto SRP-275 para efectuar la impresión del peso actual a intervalo horario.

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661Estudio experimental para la determinación de los coeficientes de cultivo de la vainilla (Vanilla spp.)

La precisión del lisímetro se determinó mediante la ecuación (1).

(1)

Donde: PB= precisión de la báscula (g); y AL= área del lisímetro (cm2).

La evapotranspiración de referencia ETo, se obtuvo directamente de la estación climatológica instalada dentro del sitio experimental Ixtacuaco que estima ETo con el método de Penman Monteith (PM), ubicado en el Campo Experimental Ixtacuaco del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP).

Para llevar a cabo la estimación de ETr mediante el balance hídrico se utilizó la ecuación de balance (Sánchez, 1992).

ETri= Pi + Ri – Di – Ei ± ∆Si (2)

Donde: ETri= evapotranspiración real del cultivo para el periodo i (mm); Pi= precipitación para el periodo i (mm); Ri= lámina de riego aplicada para el periodo i (mm); Di= drenaje del lisímetro para el periodo i (mm); Ei= escurrimiento superficial para el periodo i (mm); y ∆Si= cambio en el contenido de almacenamiento de agua en el suelo para el periodo i (mm).

El riego se efectuó de acuerdo con el potencial mátrico del sustrato (Ψm) y el intervalo de riego se estableció a -20 kPa.

Establecimiento del cultivo

El sustrato del lisímetro fue una mezcla de lombricomposta y viruta de madera en proporciones iguales de volumen (v v-1), donde se establecieron seis esquejes de Vanilla

planifolia, dos esquejes de material resistente Vanilla spp. y dos esquejes de Vanilla pompona todos de 1.5 m de longitud, para obtener 6 plantas m-2.

Encauzamiento del cultivo. El manejo cultural establecido correspondió al encauzamiento de guías tipo “M”, la cual cosiste en evitar que la vainilla crezca por encima de la horqueta del tutor, a una altura promedio de 1.7 m, dejando a libre crecimiento la parte apical de la vainilla y dirigirla hacia la materia orgánica, para posteriormente realizar el capado de la vainilla. Su fin es promover la emisión de brotes vegetativos a la altura de la horqueta del tutor (1.7 m) y consiste en eliminar la parte apical, más un entrenudo (10 cm) cuando la planta alcanza una longitud aproximada de seis metros. Así, la planta quedará preparada para la producción de fruto y de esqueje, formando ramas desde la horqueta del tutor (Sánchez, 1992).

Determinación de los coeficientes de cultivo

El coeficiente de cultivo se determinó mediante la relación entre la ETr y ETo (Ecuación 3). El coeficiente de cultivo integra los factores de la planta y el suelo. Sin embargo, cuando no hay limitación de agua en el suelo, el factor planta influye netamente en el Kc.

(3)

Donde: Kci= coeficiente de cultivo en la etapa i; ETri= evapotranspiración real del cultivo en la etapa i (mm d-1); EToi= evapotranspiración de referencia en la etapa i (mm d-1).

Los resultados obtenidos fueron sometidos a un ajuste mediante el modelo Linear-Plateau y posteriormente fueron graficados con el programa SigmaPlot® (versión 11), para obtener la curva del Kcini, Kcdes y Kcmed.

El modelo Linear-Plateau utilizado en este estudio fue (Schabenberger y Pierce, 2002):

E[Y]= (β0 + β1x)|{x ≤ α1} + (β0 + β1α1)|{x > α1} (4)

Donde: E[Y]= variable dependiente; x= variable independiente del modelo de regresión lineal simple; α= punto de combinación; β0 y β1= la ordenada β0 y la pendiente β1 del modelo (son los coeficientes de la regresión).

Figura 1. Croquis del lisímetro.

1.5

1.220

0.290

1.515

0 0.2 0.7 12 m

Simbología

Estructura de PVC para el soporte de las plantas

Sustrato de lombricomposta y aserrín 20 cm de espesor

Recipiente metálico

Celda de carga

PBPrecisión (mm) = 10 AL

ETriKci= EToi

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662 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Henry-Arturo Kelso Bucio et al.

Resultados y discusión

El lisímetro instalado con capacidad de 1 t y precisión ± 200 g, correspondió a una precisión de ± 0.108 mm (Figura 2). En el área del lisímetro se establecieron seis esquejes de Vanilla planifolia, dos esquejes de material resistente Vanilla spp. y dos esquejes de Vanilla pompona todos de 1.5 m de longitud, con una densidad de plantación de 6 plantas m-2, conformando la estación lisimétrica para estimar ETr de la vainilla.

Los aportes de agua en el lisímetro se efectuaron mediante riegos, manteniendo Ψm del sustrato entre 0 y -20 kPa, y la frecuencia de riego fue de cuatro días en promedio. El consumo requerido por las plantas en el lisímetro para la etapa inicial, en que la planta tenía sólo 200 días, fue de 0.68 mm d-1. En la etapa de desarrollo, el consumo llegó a ser de 0.27 mm d-1. Sin embargo; en la etapa media, el consumo fue de 0.19 mm d-1.

Durante la duración de esta investigación se reflejaron las etapas de desarrollo del cultivo (Figura 3), donde la etapa inicial Kcini presentó valores casi constantes entre los 0-200 DDS, el valor ajustado de Kcini fue de 0.34. La etapa de desarrollo se determinó entre los 200-562 DDS, con un Kcdes que fue en aumentando de 0.34 a 0.9. Finalmente, la etapa media de desarrollo se estableció a partir de los 562 DDS, con un Kcmed de 0.9 para el periodo 2010 - 2012.

De acuerdo con estos resultados y efectuando una comparación con otras investigaciones referente a laminas de riego, Sánchez (1997) aplicó una lámina de 46 mm d-1 mediante aspersión en los meses de seca, donde se sobreestiman las lámina obtenidas en esta investigación para

las tres fases analizadas. Por otra lado, Castro (2011) aplicó riegos localizados durante los meses de mayo y junio de 1mm d-1, 0.5 mm d-1, 0.25 mm d-1 y temporal para reducir la caída de frutos, donde los requerimientos de agua adicionales en el cultivo de vainilla para aumentar la producción de frutos, aparentemente son mínimos. Como se observa en los resultados obtenidos, el consumo para la etapa media corresponde al orden de los 0.19 mm d-1, con una frecuencia de riego promedio de cuatro días.

Sin embargo, en ambas referencias se investigan los requerimientos adicionales de agua y no estiman los requerimientos hídricos de la vainilla, como se contempla en esta investigación.

Conclusiones

El conocimiento de los coeficientes de cultivo para las diversas etapas de desarrollo son fundamentales en la estimación de los requerimientos hídricos de la vainilla, contribuyendo a una mejor estimación de las necesidades hídricas de este cultivo, que por primera vez, se logró determinar experimentalmente de manera ex situ en un lisímetro de pesada.

El coeficiente de cultivo se puede englobar en un sólo Kc por etapa de desarrollo vegetativo, sin que se presenten síntomas de enfermedades fungosas, entre la biodiversidad genética establecida en esta investigación para la Vanilla spp.

Figura 2. Lisímetro de pesada.Figura 3. Coeficiente de cultivo.

feb/11 abr/11 jun/11 ago/11 oct/11 dic/11 feb/12 abr/12DDS

200

300

400

500

600

Kc

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2obspred

Y = 0.0298 + 0.0015 X1.2

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

Kc

200

300

400

500

600

feb/11 abr/11 jun/11 ago/11 oct/11 dic/11 feb/12 abr/12

Y= 0.0298 + 0.0015 X

feb/11 abr/11 jun/11 ago/11 oct/11 dic/11 feb/12 abr/12DDS

200

300

400

500

600

Kc

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2obspred

Y = 0.0298 + 0.0015 X

feb/11 abr/11 jun/11 ago/11 oct/11 dic/11 feb/12 abr/12DDS

200

300

400

500

600

Kc

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2obspred

Y = 0.0298 + 0.0015 X obspred

DDS

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663Estudio experimental para la determinación de los coeficientes de cultivo de la vainilla (Vanilla spp.)

La implementación del encauzamiento tipo “M”, permite modificar la estructura de la vainilla formando ramas, incrementar la densidad de plantación, reducir el crecimiento vegetativo de la planta, y permite un mejor control en el manejo del cultivo de forma intensiva.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 664-671

Modelo en elementos finitos de la interacción neumático-suelo

Omar González Cueto1§, Miguel Herrera Suárez2, Ciro E. Iglesias Coronel3, Fidel Diego Navas4, Guillermo Urriolagoitia Sosa5 y Luis Héctor Hernández Gómez6

1Departamento de Ingeniería Agrícola. Universidad Central “Marta Abreu” de las Villas, Santa Clara, VC, Cuba. 2Departamento de Ingeniería Agrícola. Universidad Central “Marta Abreu” de las Villas, Santa Clara, VC, Cuba. ([email protected]). 3Centro de Mecanización Agropecuaria. Universidad Agraria de la Habana, San José, Mayabeque, Cuba. ([email protected]). 4Centro Interdisciplinario de Investigación para el Desarrollo Integral Regional, Unidad Oaxaca, IPN, Oaxaca, México. ([email protected]). 5Estudios de Posgrado e Investigación, ESIME. Zacatenco, IPN, México, D. F. ([email protected]). Sección de Estudios de Posgrado e Investigación, ESIME. Zacatenco, IPN, México, D. F. ([email protected]). §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

En el presente trabajo se desarrolló un modelo, válido para la simulación de la interacción neumático-suelo, mediante el Método de los Elementos Finitos, que permite investigar los factores que provocan compactación del suelo. Para cumplimentar este objetivo se determinaron las propiedades y parámetros constitutivos del modelo de Drucker Prager Extendido para representar las propiedades del suelo Rhodic Ferralsol. Se desarrolló y validó en condiciones experimentales un modelo en Método de los Elementos Finitos de un neumático 3, 5 x 10; el cual se utilizó para interaccionar con el suelo y formar el modelo de la simulación de la compactación, validándose este en condiciones de laboratorio. La aplicación del modelo permitió hacer recomendaciones para el diseño y administración de la maquinaria agrícola y constituye una base metodológica para la realización de investigaciones sobre el tema.

Palabras clave: compactación del suelo, método numérico, rueda, tráfico, transmisión de presiones.

Introducción

Las investigaciones sobre la compactación del suelo han estado dirigidas a evaluar el efecto de la humedad, la presión sobre el suelo, la carga sobre los sistemas de rodaje, la distribución de peso del vehículo y la

influencia de las tecnologías de labranza. Determinándose fundamentalmente mediante el registro de la resistencia a la penetración, la densidad de volumen, la porosidad total y otras variables (Domínguez, 1986 y 1987; Rodríguez, 1999; Rodríguez y González-Cueto, 2001; Herrera et al., 2003; González-Cueto et al., 2007). En los estudios realizados en condiciones de campo, no es posible evaluar todo el intervalo de valores de las diferentes variables que influyen en la respuesta del suelo al tráfico de la maquinaria agrícola, resulta difícil mantener en el tiempo y el espacio las condiciones establecidas de experimentación y se involucran gran cantidad de recursos materiales y humanos.

La modelación y simulación ofrecen la posibilidad de disminuir el tiempo, esfuerzos y cantidad de recursos para la investigación. La expansión de las capacidades computacionales y la necesidad de desarrollar soluciones a muy corto plazo para los problemas actuales de manejo agrícola y medioambiental han propiciado el desarrollo de la simulación en el área agrícola (López et al., 2007).

La aplicación del método de los elementos finitos (MEF), para resolver problemas de modelación del suelo agrícola, es muy novedoso en Cuba, debido a que no es hasta el año 2006 que se introduce esta técnica. Herrera (2006) desarrolló aspectos metodológicos de aplicación general a problemas relacionados con la interacción herramienta de labranza-suelo. Dentro de los principales resultados de este trabajo

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665 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Omar González Cueto et al.

está la definición del modelo constitutivo de Drucker-Prager como adecuado para la modelación de la respuesta mecánica de los suelos Ferralíticos rojos compactados. Con respecto a la modelación de la compactación en Cuba, es con los trabajos de González-Cueto et al. (2009 y 2011) que se inicia la aplicación de estos métodos.

La simulación de la interacción neumático-suelo permite predecir la respuesta de este último en términos de distribución de presiones en el perfil y del cambio en la densidad de volumen u otras variables, ante el tráfico de maquinaria; permitiendo hacer recomendaciones a los agricultores con respecto a las tecnologías y equipamiento agrícola a emplear, las condiciones del suelo que reducen el riesgo de compactación, la profundidad hasta la que se produce esta, o a la que se encontrará la capa de arado; además, constituye un medio indispensable para los diseñadores y fabricantes predecir el comportamiento de sus equipos o prototipos respecto a su efecto sobre el suelo.

En el ámbito internacional se han desarrollado modelos de interacción neumático-suelo que cuando han estado dirigidos a investigar la compactación tienen como principal limitación que el neumático no se representa, solo se simula el efecto de una presión sobre un área del suelo con forma preestablecida, constituyendo una excesiva simplificación del problema, debido a que se desprecia la deformación del neumático y su influencia en la forma y dimensiones de la huella. Cuando han estado dirigidos a investigar diseño de neumáticos, traficabilidad o dinámica del vehículo se hace una representación del neumático que incluye todos los elementos de su estructura, demandando una alta capacidad computacional y ensayos especializados para la obtención de las propiedades del material.

Debido a las limitaciones de los modelos desarrollados para simular la compactación es necesario buscar nuevas vías de modelación que permitan representar la deformación del neumático y su influencia en la forma y dimensiones de la huella y que no demanden una alta capacidad computacional. Precisamente esta es la idea básica para desarrollar la modelación y simulación de la interacción neumático-suelo que enfrenta este trabajo, la cual se logra representando el neumático con un modelo del material elástico lineal y una sola capa con las propiedades promedio de este, que resuelve el problema de las limitaciones de los modelos anteriores. A partir de los elementos presentados anteriormente se fundamenta esta investigación, la cual presenta como objetivo: desarrollar un modelo, válido para la simulación

de la interacción neumático-suelo, mediante el MEF, que permita investigar factores que provocan compactación del suelo Ferralítico rojo compactado.

Materiales y métodos

Implementación del modelo en elementos finitos

Descripción del problema objeto de simulación. Representa el proceso de compactación del suelo provocada por el tránsito de un neumático 3, 5 x 10.

Modelo geométrico. El modelo geométrico del neumático comprendió un sólido tridimensional que en su conjunto representó las diferentes capas del neumático. Este incluyó las principales dimensiones y formas del neumático 3, 5 x 10; representándose la banda de rodadura como una superficie lisa, debido a que el neumático utilizado no es de tracción y sus estrías conforman casi una capa uniforme; además, de este modo se disminuye la demanda computacional. La Figura 1a, muestra el aspecto del neumático después de implementado en el software ABAQUS/CAE 6.8-1 y la Figura 1b el neumático original.

El modelo geométrico del suelo es un sólido rectangular que representa la porción del canal donde se realizaron los ensayos. Para mejorar la eficiencia computacional se calibró el dominio geométrico variando las dimensiones del bloque en los tres ejes principales. Luego se seleccionaron las menores dimensiones en que las condiciones de bordes no influyen en los resultados.

Figura 1. a) modelo del neumático representado en ABAQUS/CAE 6.8-1; y b) modelo original del neumático 3, 5 x 10.

a b

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666Modelo en elementos finitos de la interacción neumático-suelo

Modelo del material. El neumático fue representado por un modelo elástico lineal. El coeficiente de Poisson (ν) se estableció con un valor de 0.48 y el módulo de elasticidad (E) se obtuvo mediante un procedimiento de análisis inverso. Para el suelo se empleó el modelo elastoplástico de Drucker Prager Extendido. Los parámetros constitutivos se determinaron a partir de ensayos de compresión triaxial y de cortante directo (Cuadro 1). Las propiedades del material corresponden a las de un bloque de suelo homogéneo e isotrópico dado que el suelo utilizado para la validación en condiciones de laboratorio tiene esta característica.

Condiciones de cargas y bordes. Al neumático se le aplicaron en dos pasos; en el primero, se aplicó una presión uniforme en la superficie interior con valor igual a la presión de inflado del neumático y en el segundo, se aplicó una fuerza concentrada en el centro de la llanta con valor igual a la carga sobre el neumático. Al neumático se le asignó una restricción de acoplamiento cinemático, logrando que el centro de este simule una llanta (Figura 2a). En el punto central se asignó un punto de referencia (RP) que controla el desplazamiento de todo el neumático.

En este se restringieron los desplazamientos en X y Y, dejando libre el desplazamiento en Z de modo tal que el neumático se pueda comprimir contra el suelo, (Figura 2b). En el bloque de suelo se restringió el desplazamiento en los tres ejes de la superficie inferior, en el plano XY se restringió el desplazamiento en el eje Z y en el plano YZ se restringió el desplazamiento en el eje X. En el tercer paso, el que provoca movimiento y rotación del neumático al punto de referencia se le restringió el desplazamiento en X, se permitió el desplazamiento en Y y se impuso un desplazamiento en Z, dejando libre la rotación en X y limitando la rotación en Y y Z.

Tipo de elemento finito y densidad de malla. Para la discretización del neumático se utilizaron elementos híbridos, lineales, hexaédricos de ocho nodos (C3D8H), y para el suelo, elementos de integración reducida, lineales hexaédricos de ocho nodos (C3D8R).

Metodologías empleadas para la determinación experimental, en condiciones de laboratorio, de la compactación del suelo

Las investigaciones experimentales se realizaron en el canal de suelos del, para lo cual se desarrollaron varios dispositivos y metodologías. El suelo centro de mecanización agropecuaria utilizado para la realización de los ensayos fue un Rhodic Ferralsol, tomado de las parcelas agrícolas de la Universidad Agraria de la Habana.

Metodología empleada para la preparación y acondicionamiento del canal de suelos

Partió de la selección de los dos valores de humedades a las que se realizaron los experimentos de tráfico. En el capítulo I se estableció que las operaciones agrícolas deben hacerse cuando el suelo tiene un contenido de humedad de 0.7-0.9 del límite plástico (LP); por lo tanto se seleccionó un valor de 0.8 LP; correspondiente a 25% de humedad; es decir, un suelo seco dentro del intervalo recomendado para la realización de las operaciones agrícolas. El otro valor seleccionado fue de 0.96 LP equivalente a 30% de humedad. La Figura 3 muestra los resultados de ensayos Proctor al suelo objeto de estudio, determinándose que el contenido de humedad óptima de compactación es 31%. En la figura se aprecia la posición de las dos humedades seleccionadas y como la densidad de volumen se incrementa con el aumento del contenido de humedad hasta alcanzar la humedad óptima de compactación, a partir de este valor no se obtienen aumentos de la densidad de volumen.

Cuadro 1. Parámetros constitutivos del suelo.

Propiedades E (MPa) ν σf

(MPa) β° K Ψ°

Suelo seco 16 0.34 0.106 23 1 23Suelo húmedo 1.2 0.24 0.055 9 1 0

Figura 2. a) restricción de acoplamiento cinemático; y b) condiciones de cargas y bordes.

a b

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667 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Omar González Cueto et al.

La Figura 4 muestra operaciones de acondicionamiento del canal de suelos para la realización de los experimentos.La longitud total del canal de suelos es de unos 8 m; este se dividió en dos zonas de cuatro metros cada una, la primera para el desplazamiento inicial y estabilización del neumático y la segunda para la realización de las mediciones. En esta última se depositó el suelo fuera del canal, quedando el espacio libre para la instalación de las cinco celdas de carga (dos a 0.25 m de profundidad y las otras tres a 0.1 m). Primero se colocaron los cinco soportes, dos de estos con las celdas de carga previamente acopladas (0.25 m de profundidad). Luego se depositó el suelo hasta cubrir la altura de todos los soportes y se compactó el área removida hasta obtener una densidad de volumen de 1 g cm-3.

Posteriormente se liberó el suelo encima de los otros tres soportes y se situaron sobre estos las tres celdas de carga restantes. Para finalizar se terminó de adicionar el suelo, se realizó la nivelación con un alisador acoplado al carro portaherramientas del canal y se procedió a compactar. Se tomaron muestras de suelo para determinar la densidad de volumen seca, a profundidades de 0 a 10, 10 a 20 y 20 a 30 cm al centro y en los bordes del canal, compactándose el suelo hasta el valor prefijado de densidad de volumen (1 g cm-3). Para establecer las condiciones de humedad, dos semanas antes del experimento se humedeció el suelo y se dejó en reposo para que secara y alcanzara el equilibrio hídrico interno.

Durante este período de tiempo, frecuentemente, mientras el suelo se secaba se determinó la humedad, hasta obtener 25% de ésta. Luego de realizados los experimentos en la primera condición de suelo (25% de humedad) se retiraron las celdas de carga y los soportes, se procedió a descompactar nuevamente el suelo y se repitió todo el proceso. Posteriormente se aplicó agua al canal dejándolo en reposo durante una semana hasta alcanzar la humedad deseada (30%) y el equilibrio hídrico interno del suelo.

Dispositivo desarrollado para el tráfico del neumático 3, 5 x 10 en el canal de suelos. Al carro portaherramientas del canal de suelos se le adicionó un soporte para el neumático y las cargas (Figura 5). El número de vueltas del neumático y de las ruedas del carro portaherramientas se controlaron mediante un contador de vueltas conectado al sistema de adquisición de datos.

Figura 4. Proceso de preparación y acondicionamiento del canal de suelos para la realización de los experimentos en condiciones controladas.

Figura 5. Carro portaherramientas y dispositivo desarrollado para el experimento de tráfico del neumático.

Figura 3. Curva de ensayo proctor al suelo Ferralítico rojo compactado (Wópt: humedad óptima de compactación), adaptado de Herrera et al. (2006).

ρ d, g

/cm

3

19 23 27 31 35 39 43W, %

W= 0.8LP

W= 096LP

W= ópt

ρd= 0,027804 + 0,0866569W - 0,00136941W2

R2= 98,16 %

1,4

1,35

1,3

1,25

1,2

1,15

1,1

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668Modelo en elementos finitos de la interacción neumático-suelo

Metodología aplicada para la realización de los experimentos de tráfico. El Cuadro 2 muestra las diferentes cargas y presiones de inflado del neumático a las que se realizaron los experimentos de tráfico, cuatro en condiciones de suelo seco (25% de humedad y 1 g cm-3 de densidad de volumen) y cuatro en suelo húmedo (30% de humedad y 1 g cm-3 de densidad de volumen). El primer experimento de cada humedad se desarrolló con el suelo tal y como quedó después de preparado y los demás transitando el neumático sobre la huella de la corrida anterior.

Se realizaron cuatro ensayos de tráfico para cada condición de humedad, en los que se determinaron la presión vertical sobre las celdas de carga y la deformación del perfil del suelo. Este último se obtuvo mediante la utilización de un soporte indicador situado en el extremo superior del canal de suelos. Con un pie de rey se midió la distancia desde el soporte hasta la huella dejada por la rueda en el suelo (Figura 6).

Resultados y discusión

La Figura 7 muestra los resultados de la presión en el contacto neumático-suelo para diferentes condiciones Pi-C, tanto en suelo seco como húmedo. En la Figura 7a se aprecia como a Pi de 100 kPa la presión en el contacto es máxima en los ejes del neumático e inferior en el centro. Este resultado se explica porque a bajas presiones de inflado la carcasa sostiene la mayor parte del peso sobre el neumático. A presión de inflado de 325 kPa y soportando el neumático la misma carga (712 N), este es más rígido y la Pi en su interior soporta mayor carga (Figura 7b), por lo tanto; la presión en el centro del contacto es mayor. Cuando al neumático con Pi de 100 kPa se le incrementa la carga hasta 2 350 N (Figura 7c), se observa como la diferencia entre la presión en el centro y en los ejes se hace más marcada, debido a que en este caso la carcasa transmite una mayor presión al suelo.

Las Figuras 7d y 7e muestran que en suelo húmedo la presión de inflado tiene poca influencia en la distribución de la presión en la superficie de contacto. En la Figura 7f se aprecia que el incremento de la carga a 2 350 N provoca el aumento de la presión en los ejes del neumático, lo cual manifiesta que en suelo húmedo, la carga sobre el neumático tiene mayor influencia que la Pi.

En los neumáticos agrícolas sometidos a baja presión de inflado la carcasa soporta la mayor parte de la carga total y la mayor presión se distribuye en los ejes del neumático cuando el suelo está seco. Para alta presión de inflado el incremento de la rigidez del neumático provoca que la presión se distribuya con mayores valores en el centro del neumático. En suelo húmedo la presión de inflado no influye en la distribución de presiones en la superficie de contacto, esta depende de la carga sobre el neumático.

Schjonning et al. (2008) determinaron experimentalmente la distribución de presiones en un neumático 650/65R30, 5 a 100 y 240 kPa de presión de inflado respectivamente. La Figura 8 permite comparar entre los resultados de las simulaciones realizadas en este trabajo y los registrados por Schjonning et al. (2008), demostrándose como la distribución de presiones predichas es muy similar a la experimental, en ambas Pi, lo cual señala la validez del modelo desarrollado.Figura 6. Determinación de la deformación en el perfil del suelo.

Cuadro 2. Valores de presión de inflado y carga sobre el neumático a las que se realizaron las mediciones.

Humedad a 25% Humedad a 30%Núm.

ensayoPi

(kPa) C (N) Núm. ensayo

Pi (kPa) C (N)

I 100 712 V 100 712

II 325 712 VI 325 712

III 325 2 350 VII 325 2 350

IV 100 2 350 VIII 100 2 350

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Figura 8. Distribución de presión vertical en la superficie del suelo bajo un neumático 650/65R30, 5. a) Pi= 100 kPa; c): Pi= 240 kPa) (Schjonning et al., 2008). Simulaciones, presiones verticales en Pa; b) Pi= 100 kPa, d) Pi= 325 kPa).

Figura 7. Presión en la superficie de contacto neumático suelo.

Pi= 100 kPa, C= 712 N Pi= 325 kPa, C= 712 N Pi= 100 kPa, C= 2350N

a b c

d e f

Pi= 100 kPa, C= 712 N Pi= 325 kPa, C= 712 N Pi= 100 kPa, C= 2350N

Pres

ion

verti

cal,

kPa

Pres

ion

verti

cal,

kPa

400

300

200

100

0

400

300

200

100

0

-0.6-0.4-0.2

0.00.20.40.6

-0.6-0.4

-0.20.0

0.20.4

0.6

-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6

-0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6

y, m

y, m

x, mx, m

a

c d

b

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670Modelo en elementos finitos de la interacción neumático-suelo

Los resultados presentados aquí coinciden con los de otros autores respecto a la limitación que representa asumir la distribución de presiones en la superficie de contacto neumático-suelo como uniforme dado que esta depende de la presión de inflado, la carga sobre el neumático y las condiciones de suelo (van den Akker, 2004; Keller, 2005; Schjonning et al., 2006; Keller et al., 2007; Schjonning et al., 2008).

Las Figuras 9 y 10 muestran, en sentido general, que existe ajuste entre predicciones y resultados experimentales, tanto para la presión vertical como para la deformación del suelo en el área de contacto.

Los valores de error absoluto medio de 15% para las presiones se consideran aceptables para el tipo de problema que se investiga; valores de error de hasta 20% han sido

alcanzados en modelos presentados por Mouazen et al. (1999); Rosa y Wulfsohn (1999); Herrera (2006). Éstos resultados permiten afirmar que los procedimientos implementados, así como, las propiedades y parámetros constitutivos adoptados son adecuados para la simulación de la compactación provocada por el tráfico de neumáticos de los vehículos agrícolas.

Conclusiones

El desarrollo de modelos, mediante el MEF, para la simulación del neumático y del suelo y la interacción de ambos, permitió obtener un modelo válido para la simulación de la interacción neumático-suelo.

Para las condiciones de suelo tanto húmedo como seco y neumáticos con presión sobre el suelo de 150 a 450 kPa y presiones de inflado de 100 a 325 kPa, la distribución de presiones en la superficie de contacto no es uniforme, la presión de inflado y la presión sobre el suelo influyen sólo en los primeros 15 cm de la capa superficial, a partir de esta profundidad las presiones verticales son resultado sólo de la carga sobre el eje.

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Figura 9. Presión vertical en suelo seco (W= 25%), experimental vs simulación.

0 100 200 3000

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

Prof

undi

dad,

m

Presión vertical (suelo seco), kPa

Simul I, Pi= 100 kPa, C= 712 NExp I, Pi= 100 kPa, C= 712 NSimul II, Pi= 325 kPa, C= 712 NExp II, Pi= 325 kPa, C= 712 NSimul III, Pi= 325 kPa, C= 2 350 NExp III, Pi= 325 kPa, C= 2 350 NSimul IV, Pi= 100 kPa, C= 2 350 NExp IV, Pi= 100 kPa, C= 2 350 N

Figura 10. Presión vertical en suelo húmedo (W= 30%), experimental vs simulación.

0

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

Prof

undi

dad,

m

Presión vertical (suelo húmedo), kPa0 100 200 300

Simul V, Pi= 100 kPa, C= 712 NExp V, Pi= 100 kPa, C= 712 NSimul VI, Pi= 325 kPa, C= 712 NExp VI, Pi= 325 kPa, C= 712 NSimul VII, Pi= 325 kPa, C= 2 350 NExp VII, Pi= 325 kPa, C= 2 350 NSimul VIII, Pi= 100 kPa, C= 2 350 NExp VIII, Pi= 100 kPa, C= 2 350 N

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 672-678

Caracterización de suelos en una localidad tipo que alberga cactáceas priotarias para su conservación

Adriana Luna Olvera1, Monserrat Espino Armendáriz1, Laura Luna Martínez1 y Juan Ramiro Pacheco Aguilar1§

1Laboratorio de Suelos de la Facultad de Química. Universidad Autónoma de Querétaro. Cerro de las campanas s/n. Colonia, Las Campanas. Querétaro, Queretaro. C. P. 76010. Tel: (442)-1921200. Ext. 5531. Fax: (442) 1921302. ([email protected]; [email protected]; [email protected]). §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El 60% del territorio mexicano está constituido por zonas áridas y semiáridas, cuya vegetación de matorral xerófilo y pastizales se caracteriza por la presencia de cactáceas y plantas arbustivas. En el estado de Querétaro se tiene registrado la presencia de 112 especies de cactáceas, algunas endémicas como Mammillaria mathildae Kraehenb. et Krainz. Sin embargo, algunos agentes de disturbio, como el saqueo de especies y el cambio en uso de suelo entre otros, han contribuido a la disminución de individuos que afectan en general a la mayoría de las poblaciones de cactáceas. El conocimiento de las condiciones ambientales en las cuales se desarrollan estás plantas es determinante para establecer estrategias encaminadas a la conservación de su hábitat. En el presente trabajo se determinaron la fertilidad de los suelos, las poblaciones microbianas y las actividades enzimáticas de la rizósfera de cuatro cactáceas: Ferocactus latispinus, Mammillaria mathildae, Coryphantha radians y Mammillaria magnimamma, que crecen en la localidad de “La Cañada” perteneciente al municipio El Marqués, Querétaro. Encontrando que son suelos de origen volcánico clasificados como franco-arenosos, con bajo contenido de materia orgánica y nitrógeno, donde la mayor parte del carbono está constituido por cenizas. No se encontraron diferencias significativas en cuanto a las poblaciones microbianas en los suelos rizosféricos con respecto a los suelos desnudos sin vegetación, pero si existió una mayor actividad enzimática en la rizósfera de las cactáceas, lo que indica un recambio constante de nutrientes generado por el metabolismo de los microorganismos que se desarrollan in situ.

Palabras clave: deshidrogenasa, fosfatasa, nutrientes, rizósfera, ureasa.

Introducción

Una gran parte del territorio mexicano está constituido por zonas áridas y semiáridas (60%), donde las lluvias son escasas, y la evapotranspiración supera a la precipitación, con poca cobertura vegetal, y condiciones de suelo que favorecen la erosión. Su presencia se extiende a los siguientes estados de la República: Baja California, Baja California Sur, Durango, Coahuila, Chihuahua, Nuevo León, San Luis Potosí, Sonora, Zacatecas y Tamaulipas, Hidalgo, Oaxaca, Puebla y Querétaro. Estas zonas albergan gran parte de la biodiversidad de México cuyas condiciones ambientales favorece también la presencia de especies endémicas (Montaño y Monroy, 2000).

La vegetación característica de estas zonas incluye la familia etnobotánica de las cactáceas, cuya diversidad se ha reportado que alcanza los 63 géneros y 669 especies. En Querétaro la diversidad de especies de cactáceas está cuantificada entre 93 y 112 especies, la mayoría de ellas distribuidas en la zona árida ubicada entre los estados de Querétaro e Hidalgo, la cual también ha sido catalogada como una de las áreas con mayor número de cactáceas amenazadas (Chávez et al., 2006), encontrando quince

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especies enlistadas en la NOM-059-SEMARNAT-2001, con riesgo de extinción y seis especies con bajas poblaciones, que las colocan en riesgo similar a las señaladas por la norma ambiental (Chávez et al., 2007). Otra zona que amerita atención similar es La Cañada en el municipio del Márques, una localidad cercana a la ciudad de Querétaro en la cual se han registrado 21 especies endémicas de cactáceas (Cabrera y Gómez, 2005; Martínez et al., 2008).

Algunos agentes de disturbio identificados en una o ambas zonas son el saqueo de especies para su comercialización, la destrucción del hábitat por cambio de uso de suelo, la extracción de cantera, la contaminación del Río Querétaro, la agricultura y la ganadería no planeada, todo esto ha provocado una disminución generalizada en las poblaciones de cactáceas en el estado (Chávez et al., 2007; Hernández et al., 2007; Martínez et al., 2008), tal es el caso de Mammillaria mathildae, una especie catalogada en peligro de extinción (NOM-059-ECOL-2001), cuyo hábitat ha sido reducido a poco más de 1 ha.

Otras especies que ameritan atención especial en la Cañada son Mammillaria magnimamma Haw. Briton et Rose, Stenocactus dichroacanthus (Mart. Ex Pfeiff.), A. Berger ex Backeb. et F. M. Kunth y Stenocereus queretaroensis (F. A. C. Weber) Buxb, aunque sus poblaciones son relativamente numerosas son objeto de explotación con fines ornamentales y de consumo. Especies como Coryphantha radians, Burseri palmeri, Echinocactus platyacanthus y Ferocactus latispinus, requieren de estudios de distribución y conservación en la región de El Bajío y en el estado de Querétaro que aclaren su aparente extinción (Cabrera y Gómez, 2005).

Los suelos áridos presentan baja fertilidad, en los cuales las poblaciones microbianas que se desarrollan in situ son indispensables para el desarrollo de la plantas. Particularmente, las actividades enzimáticas que se presentan en la rizósfera son de vital importancia ya que contribuyen a la disponibilidad de nutrientes como el nitrógeno (N) y el fósforo (P). La rizósfera es la porción de suelo directamente influenciada por las raíces de las plantas, siendo el rizoplano la superficie de la raíz, que incluye además las partículas de suelo adheridas a las raíces. La rizósfera es una zona de interacción dinámica entre las raíces de las plantas y los microorganismos del suelo, donde se presenta una alta actividad biológica caracterizada también por un aumento en la biomasa microbiana. Dicha actividad se ve altamente influenciada

por los exudados radicales, los cuales sirven de nutrientes para el desarrollo de las poblaciones microbianas rizosféricas (Calvo et al., 2008).

Otros parámetros del suelo que se ve influenciados por la rizósfera son las actividades enzimáticas que interviene en la mineralización y adquisición de nutrientes para las plantas. Actividades como la deshidrogenasa (ADH) es considerada un parámetro clave para determinar la fertilidad del suelo. Dicha actividad es un indicador del sistema redox microbiano (Mirás et al., 2007), la cual ha sido empleada para evaluar suelos degradados y suelos de cultivo, así como también ha sido utilizada para evaluar la incorporación de residuos orgánicos y el impacto de la contaminación por metales pesados, plaguicidas y lluvia ácida (Chanders y Brooker, 1991; Acosta y Paolini, 2005; Zamora et al., 2005).

La mineralización del fósforo proveniente de la materia orgánica, es llevada a cabo por un grupo de enzimas conocidas como fosfatasas; las cuales catalizan la hidrólisis de ésteres y de anhídridos de ácido fosfórico. Las fosfatasas ácidas se encuentran principalmente en suelos ácidos, mientras que las alcalinas predominan en suelos con pH básico (Fernández, 2008). La ureasa es una enzima que lleva a cabo la hidrólisis de uniones peptídicas de amidas lineales generando amonio como producto, su actividad está relacionada con la mineralización de la urea proveniente de residuos orgánicos y de fertilizantes químicos (Quintero et al., 2003).

El objetivo del presente trabajo es conocer las fertilidad del suelo donde crecen las cactáceas Mammillaria mathildae, Coryphantha radians, Mammillaria magnimmama y Ferocactus latispinus, en la localidad de “La Cañada” perteneciente al municipio El Marqués, y determinar el efecto de la rizósfera sobre las poblaciones microbianas y las actividades enzimáticas del suelo.

Materiales y métodos

Área de estudio y fertilidad de suelos

Los suelos de estudio en este trabajo fueron obtenidos de “La Cañada”, El Marqués en marzo de 2010. Para lo cual se muestrearon 14 transectos de 25 m2, las muestras fueron etiquetadas como MRCI a MRCXIV. “La Cañada”

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se localiza a 3.5 km al sureste de la ciudad de Santiago de Querétaro (20° 36’, 20° 38’ latitud norte y 100° 18’, 100° 20’ longitud oeste). Su altitud oscila entre 1 850 y 2 030 m. El clima se considera semiseco templado con lluvias entre los meses de mayo a septiembre. La temperatura media anual es de 18 °C, con una máxima de 22 °C durante el mes de mayo (Chávez et al., 2006).

En esta localidad crecen las cactáceas: M. mathildae, C. radians, M. magnimmama y F. latispinus entre otras, las cuales son objeto de estudio en el presente trabajo (Figura 1). Las muestras de suelo fueron analizadas de acuerdo a la Norma Oficial Mexicana NOM-021-RECNAT-2000, que establece las especificaciones de fertilidad, salinidad y clasificación de suelos, muestreo y análisis.

sobre el sustrato p-nitrofenol fosfato (PNP), empleando una solución amortiguadora a pH 6.5 u 11, dependiendo la actividad a medir, fosfatasa acida o alcalina respectivamente. Las muestras fueron incubadas a 37 °C por 1 h y el nitrofenol liberado fue medido en un espectrofotómetro a 410 nm, su cuantificación fue determinada empleando una curva estándar de 10 a 50 µg de p-nitrofenol (Tabatabai, 1999).

Análisis microbiológicos

Para cuantificar las poblaciones cultivables de bacterias, hongos y actinomicetos, se emplearon alícuotas de diluciones decimales de los suelos, las cuales fueron sembradas en placas conteniendo agar nutritivo para bacterias, rosa de bengala para hongos y agar almidón-caseína-nitrato para actinomicetos. Las placas fueron incubadas a 30 °C durante tres días para bacterias, cinco días para hongos y 10 días para actinomicetos, al término del tiempo fueron contadas las colonias y expresadas como unidades formadoras de colonias por gramo de suelo (Mora, 2010).

Resultados y discusión

El análisis fisicoquímico que se presenta en el Cuadro 1, nos indica que los suelos rocosos donde crecen las cactáceas son de textura franco arenoso, los cuales además

Figura 1. Especies de cactáceas consideradas en este estudio: a) Mammillaria mathildae; b) Coryphantha radians; c) Mammillaria magnimamma; y d) Ferocactus latispinus.

a) b) c) d)

Actividades enzimáticas

Para la determinación de las actividades enzimáticas fueron obtenidos suelos de la rizósfera de las cactáceas: M. mathildae (suelo 1), C. radians (suelo 2), M. magnimmama (suelo 3) y F. latispinus (suelo 4), también se empleo un suelo testigo desnudo sin vegetación (suelo G).

La actividad deshidrogenasa en las muestras fue medida por la reducción del sustrato trifeniltetrazolio (TTC) a trifenilformazán (TPF), la mezcla de reacción fue incubada por 24 hrs a 37 °C y el TPF producido fue leído en un espectrofotómetro a 485 nm. La concentración fue determinada empleando una curva estándar de 0.01 a 0.08 µM de TPF (Tabatabai, 1999).

Para determinar la actividad ureasa se empleo el método descrito por Tabatabai (1994), el cual se basa en la incubación de la muestras con una solución de urea 0.2 M por 2 h a 37 °C. El amonio resultante se determino mediante el método del azul de indofenol, el complejo colorido fue medido en un espectrofotómetro a 640 nm, y la concentración de amonio fue determinada empleando una curva estándar de 1 µM a 5 µM N-NH4 (Calvo et al., 2008; Tabatabai, 1999).

La determinación de la actividad fosfatasa ácida y alcalina se realizó mediante el método descrito por Tabatabai y Bremner, el cual está basado en la acción de las fosfatasas

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poseen una conductividad hidráulica media que permite la retención de humedad. De acuerdo al pH son considerados como fuertemente a moderadamente ácidos con efectos despreciables de salinidad. Por su origen volcánico poseen bajo contenido de materia orgánica donde la mayor parte del carbono estaría constituido por cenizas (Pajares et al., 2010). La capacidad de intercambio catiónico (CIC) es variable, ya que se encontraron lugares con mediana y alta capacidad.

En cuanto al nitrógeno total, se encontró que los suelos poseen un bajo contenido, correlacionado también con el muy bajo contenido de nitrógeno inorgánico. En cuanto al contenido de fósforo disponible se encontraron cuadrantes donde se registraron valores bajos de 6.2, hasta valores altos de 51.4 mg kg-1 de suelo. Esto indica una heterogeneidad en cuanto a disponibilidad de fósforo, el cual fue correlacionado de manera positiva con el pH del suelo.

Las bases intercambiables en los suelos como el sodio (Na) y magnesio (Mg) y calcio (Ca) se encontraron en valores dentro de los normales en la mayoría de los sitios de muestreo. El potasio fue la única base intercambiable que se encontró en altas concentraciones, característico de suelos volcánicos (andisoles) jóvenes (Pinochet et al., 2005).

El Cuadro 2 muestra que la abundancia de poblaciones bacterianas fueron constantes en todos los suelos, mientras que para las poblaciones de hongos, el suelo 3 presenta una mayor abundancia que los suelos restantes, a diferencia de

las poblaciones de actinomicetos la cuales se mantuvieron del orden de cinco, solo para el suelo 4 fue detectada una menor población.

La fertilidad de un suelo involucra no solo la parte mineral sino también las poblaciones microbianas que mejoran la disponibilidad de nutrientes en las plantas (Reyes y Valery, 2007). Comparando los resultados de las poblaciones microbianas con un suelo agrícola arcilloso del rancho “El Colmenar” en Querétaro, Querétaro, se pueden comentar que la abundancia de las poblaciones de bacterias se mantuvieron en un mismo orden, mientras que las poblaciones de actinomicetos fueron menores en un orden, contrario a lo que ocurrió con los hongos los cuales se vieron aumentados en un orden (Mora, 2010).

La Figura 2 muestra la actividad enzimática deshidrogenasa encontrada en las muestras de suelo, podemos apreciar que en la rizósfera de M. mathildae, se presenta mayor actividad con respecto a las demás muestras, la rizósfera de M. magnimamma fue la que mostró menor actividad junto con el suelo testigo (G). Los valores encontrados en esta actividad enzimática son similares cuando son comparados con actividades obtenidas de suelos enmendados con carbón orgánico al 1% o aquellos donde se realizan prácticas de rotación de cultivos hortícolas (Acosta y Paolini, 2005; Zamora et al., 2005).

Cuadro 1. Propiedades fisicoquímicas de los suelos de estudio.

Propiedad del suelo RangopH 3.8 - 6.5Conductividad (dS m-1) 0.04 - 0.043Materia orgánica (%) 0.84 - 7.53Nitrógeno total (%) 0.01 - 0.025N inorganico (mg kg-1) 0.004 - 0.017Fósforo disponible (mg kg-1) 4.5 - 51.4CIC (cmol(+) kg-1) 12.5 - 28.5K (cmol(+) kg-1) 0.53 - 1.64Na (cmol(+) kg-1) 0.62 - 1.23Ca (cmol(+) kg-1) 7.78 - 17.3Mg (cmol(+) kg-1) 3.45 - 7.85Textura Franco arenoso

Cuadro 2. Poblaciones microbianas en los suelos de estudio.

M. O. Suelo Suelo 1 Suelo 2 Suelo 3 Suelo 4 Suelo GBacterias 6.32 6.28 6.46 6.38 6.48Hongos 4.78 4.78 5.19 4.87 4.95Actinomicetos 5.3 5.05 5.55 4.95 5.69

Figura 2. Actividad enzimática deshidogenasa en la rizosfera de: 1) M. mathildae; 2) C. radians; 3) M. magnimamma; 4) F. latispinus; y G) suelo control.

10

9876543210

µg d

e Tf/h

/g

1 2 3 4 GSuelo

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676Caracterización de suelos en una localidad tipo que alberga cactáceas priotarias para su conservación

En la Figura 3 se muestran las actividad enzimática ureasa, la rizósfera de M. mathildae fue la que presento mayor actividad; mientras que la de menor actividad fue la rizosféra de M. magnimamma, pudiera correlacionarse con la actividad deshidrogenasa, donde también la rizosféra de M. magnimamma, presento los índices más bajos en las muestras de suelos ensayadas. Los valores encontrados en estos ensayos son menores con respecto a los reportados para los suelos de cultivo y pudiera estar correlacionado con la poca cantidad de materia orgánica y nitrógeno, que se encontró en los análisis químicos del suelo (Wyszkowska et al., 2006; Lichner et al., 2007; Shahinrokhsar et al., 2008), aunque reportes de actividad ureasa en suelos áridos indican que los resultados encontrados en este estudio son mayores tanto en la rizósfera como en el suelo control (García et al., 2009).

Finalmente en la Figura 4 y 5 se muestran los resultados de la medición de la actividad fosfatasa ácida y alcalina respectivamente. Para ambas fosfatasas la rizósfera de M. mathildae presento la mayor actividad, mientras que para la fosfatasa ácida, la rizósfera de C. radians, mostro los menores valores, y para la actividad fosfatasa alcalina, la rizósfera de M. magnimamma fue la que presento los valores más bajos. Los valores encontrados en este ensayo son semejantes a los reportados en suelos agrícolas, donde se ha evaluado la labranza convencional y el efecto del encalado del suelo (Barroti y Nahas, 2003; Balota et al., 2004). En general en la rizósfera de M. mathildae se presentó la mayor actividad enzimática, lo que muestra su adaptación al sitio como especie endémica.

En todas las determinaciones, la rizósfera de las cactáceas tuvo un efecto positivo incrementando las actividades enzimáticas.

Conclusiones

Aunque la fertilidad de los suelos donde crecen las cactáceas, presenta bajo contenido de nitrógeno y materia orgánica, la rizósfera de las cactáceas provee exudados que incrementan el metabolismo de las poblaciones microbianas, reflejado también por un incremento en la actividad enzimática. Las relaciones planta-microorganismos que se establecen en la rizósfera dependen del genero y especie de la planta, estas modifican la estructura de la comunidad microbiana y las actividades enzimáticas.

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Figura 3. Actividad enzimática ureasa en la rizosfera de: 1) M. mathildae; 2) C. radians; 3) M. magnimamma; 4) F. latispinus; y G) suelo control.

1 2 3 4 GSuelo

30

25

25

15

10

5

0

µg d

e N-N

H4/

h/g

Figura 4. Actividad enzimática de la fosfatasa ácida en la rizosfera de: 1) M. mathildae; 2) C. radians; 3) M. magnimamma; 4) F. latispinus; y G) suelo control.

1 2 3 4 GSuelo

10.90.80.70.60.50.40.30.20.1

0

mg

de p

-NF/

h/g

Figura 5. Actividad enzimática en la fosfatasa alcalina de la rizosfera de: 1) M. mathildae; 2) C. radian; 3) M. magnimamma; 4) F. latispinus; y G) suelo control.

1 2 3 4 GSuelo

0.35

0.3

0.25

0.2

0.15

0.1

0.05

0

mg

de p

-NF/

h/g

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 679-689

Discriminación de la superficie agrícola sembrada bajo labranza de conservación empleando análisis multitemporal

Noé Saldaña Robles1§, Agustín Zavala Segoviano1, José Manuel Cabrera Sixto1, Ryszard Serwatowski1, Salvador García Barrón1, César Gutiérrez Vaca1, Adrián Flores Ortega1 y Álvaro Flores García2

1Departamento de ingeniería agrícola. División de Ciencias de la Vida. Universidad de Guanajuato. Carretera Irapuato-Silao, km 9. Ex-hacienda “El Copal”, Irapuato, Guanajuato. ([email protected]), ([email protected]), ([email protected]). 2Departamento de ingeniería ambiental. División de Ciencias de la Vida. Universidad de Guanajuato, Tel 462 624 5215, ([email protected]). §Autor para correspondencias: [email protected].

Resumen

La labranza de conservación (LC) ofrece una solución a la erosión de los suelos agrícolas, debido al intenso laboreo. En el estado de Guanajuato existen instituciones que promueven la adopción de LC y fueron estás quienes solicitaron un estudio para el ciclo primavera-verano 2010, lo que permitió obtener las primeras estadísticas sobre la superficie sembrada en LC en el corredor de El Bajío guanajuatense. Las estadísticas se generaron empleando clasificación supervisada y tres imágenes de satélite Spot 4 para diferenciar dos clases, LC y LT. La clasificación realizada discriminó LC con precisión de 92.7%. El 7.3% de error se debió principalmente a las fechas de toma de las imágenes de satélite y a la dinámica del campo agrícola. Por lo anterior, en el presente trabajo se llevó a cabo, la clasificación de una imagen de satélite Landsat 7ETM+ de toma posterior a las imágenes Spot 4. El objetivo fue mejorar la precisión de la clasificación del primer análisis mediante un análisis multi-temporal. La precisión de ambas clasificaciones se evaluó y comparó empleando la matriz de error y el índice kappa y se contrastaron los resultados empleando un análisis de matriz cruzada. La clasificación de la imagen Landsat 7ETM+, obtuvo una precisión de 96.3% para LC y 97.4% para LT, mayores a las precisiones logradas para las imágenes SPOT 4; sin embargo, la superficie analizada fue 83.6% de la analizada en las imágenes SPOT 4. La combinación de los resultados de ambas clasificaciones logró una precisión de 93.2 y 95.3% para LC y LT respectivamente.

Palabras clave: Landsat 7ETM+, Spot 4, labranza tradicional, percepción remota, quema de residuos.

Introducción

En el estado de Guanajuato existen instituciones que promueven la labranza de conservación como una alternativa para lograr la sustentabilidad de la agricultura y la reducción de problemas de erosión, entre las que se encuentran Centro Internacional de Mejoramiento del Maíz y Trigo (CIMMYT) la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA), Centro de Desarrollo Tecnológico Villadiego, Asociación para la Siembra Directa (ASOSID), Distrito de Riego 011, Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP) y Universidad de Guanajuato, las cuales a través de recursos federales desarrollan tecnologías y actividades de promoción para la labranza de conservación.

En México las estadísticas actuales para la estimación del área bajo el sistema de labranza de conservación son con base a los apoyos otorgados por el gobierno para la adquisición de equipo y específicamente sembradoras para labranza de conservación, la cual fue estimada en 650 000 ha; sin embargo, se ha encontrado que los agricultores utilizan éstas máquinas para el sistema de labranza convencional. Por lo tanto contar con estadísticas confiables para las instituciones que impulsan la adopción de LC, resulta importante para medir el impacto de sus actividades, conocer el avance de adopción y las zonas con menor adopción (oportunidad).

Durante las últimas dos décadas se han realizado investigaciones, para discriminar los suelos en donde se práctica la labranza de conservación de aquellos bajo

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labranza de convencional, empleando para ello técnicas de percepción remota. Las investigación para determinar el tipo de labranza (conservación o convencional), se ha encaminado a través de tres grandes vertientes: 1) el cálculo de índices de residuo y suelo desnudo a partir de la información espectral de las imágenes de satélite que resalten y faciliten la discriminación del tipo de labranza, por mencionar algunos está el índice de diferencia normalizada para labranza (por sus siglas en inglés NDI, desarrollado por McNairn y Protz 1993); 2) los métodos de clasificación basados en algoritmos de análisis de los niveles digitales pixel por pixel en las imágenes de satélite; y 3) el desarrollo de metodología que combine la clasificación supervisada pixel por pixel con conocimiento experto de la zona agrícola bajo estudio. Aun cuando los mejores resultados se han logrado a través de índices, la información espectral requerida para su cálculo no existe en los satélites disponibles para la observación de la tierra en la resolución adecuada a un nivel regional.

Los índices desarrollados son aplicados a una imagen para resaltar áreas en donde existe una característica de interés. Entre los índices desarrollados para facilitar la discriminación de residuo agrícola en una región mediante imagen de Landsat, están el NDI5 y NDI7 (McNairn y Protz, 1993); el índice de diferencia normalizada para vegetación en senescencia (NDVSI por sus siglas en inglés) fue creado por Qi et al. (2002), el realizó investigación con mediciones de luz reflejada en un rango de longitudes de onda dentro del infrarrojo de onda corta, de donde se derivó el índice de absorción por celulosa (por sus siglas en inglés CAI, ec. 1.1). CAI fue desarrollado con el objetivo concreto de disponer de un parámetro que se relacione directamente con el porcentaje de superficie cubierta por residuo de cultivos.

Este índice se calcula empleando el alto porcentaje de luz absorbida por la celulosa del residuo en las longitudes de onda de 2.1 µm, 2.2 µm y 2.3 µm (Daughtry et al., 1996) y requiere de bandas espectrales que sólo se encuentran actualmente en el satélite Hiperion. Daughtry et al. (2005) evaluó varios índices espectrales (CAI, NDI5, NDI7) y desarrolló el índice de absorción por lignina (LCA) para medir el porcentaje de área cubierta con residuo agrícola en las parcelas, llegando a la conclusión de que el mejor índice para discriminar residuo era CAI. Sin embargo, Hiperion está disponible para investigaciones militares del Departamento de Defensa de Estados Unidos de América, en conjunto con muy pocas universidad de ese mismo país.

Puesto que el residuo agrícola es la característica principal de la labranza de conservación y se ausenta en la labranza convencional, Ben-Dor (2002); Ben-Dor et al. (2003); Daughtry et al. (2001); Daughtry et al. (2005); Serbin et al. (2009); Brown et al. (2006) realizaron estudios para comparar la firma espectral de diferentes tipos de suelos y residuos, la contribución de la humedad del suelo, el porcentaje de materia orgánica, los minerales y la textura del suelo.

Llegaron a la conclusión que la información espectral contenida en CAI es la más adecuada para separar los residuos agrícolas de suelos desnudos y vegetación agrícolas. Sin embargo, el estudio de Serbin et al. (2009) afirma que para una gran cantidad de tipos de suelo existe la posibilidad de usar información espectral contenida en satélites como Lansat 7ETM+ o Spot 4 (cuyas imágenes contienen información de cuatro bandas espectrales contenidas en los Lansat 5 y 7). Lo anterior explica porque los resultados de estudios basados en métodos de clasificación como Biard y Baret (1997); Bannari et al. (2000); Bricklemyer et al. (2002); Bannari et al. (2006) y otros más, han generado resultados satisfactorios en la separación de residuos de suelos desnudos, empleando imágenes de satélite como Landsat 7ETM+ o Ikonos.

Saldaña et al. (2012) realizó un estudio separando el área del estado de Guanajuato que ofrece un suelo Vertisol pélico, y realizando una clasificación supervisada para discriminar la LC de la LT. El método empleado consistió en analizar tres imágenes Spot 4 mediante clasificación supervisada. El área analizada en el estado de Guanajuato se separó empleando datos de INEGI (2011), correspondiendo al tipo de suelo Vertisol pélico y dicha área correspondió también principalmente a la zona agrícola más importante del estado de Guanajuato. La clasificación supervisada de las imágenes se realizó por separado y las imágenes clasificadas se unificaron para evaluar la precisión de toda la zona estudiada. Para mejorar la separabilidad de la firma espectral se observó que era necesario separar las clases LC y LT en cinco clases.

LC se separó en siembra directa y labranza mínima, mientras que LT se separó en lLabranza convencional sin residuo visible, labranza convencional con residuo abundante visible y siembra directa con quema del residuo agrícola. Lo anterior respondió a que cada práctica de preparación del suelo ofreció cambios importantes en el perfil espectral de los pixeles en las imágenes Spot 4 empleadas. Puesto que los métodos de clasificación supervisada se basan en medidas estadísticas como la media, mediana, desviación estándar, varianza,

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681Discriminación de la superficie agrícola sembrada bajo labranza de conservación empleando análisis multitemporal

En el presente estudio se empleó la imagen de satélite Landsat 7ETM+ (Figura 1). La superficie que representa el traslape de las dos zonas, representa la superficie estudiada en el presente estudio, la cual tiene un área de 632 026.7 ha. En el caso de la imagen Landsat debido a la falla de uno de sus sensores, se pierde información en franjas periódicas, y por tanto la superficie de estudio se redujo a 514 991 ha, que representa 55.7% de la superficie original estudiada por Saldaña et al. (2012). La imagen Landsat fue recortada para estudiar el área en que fue realizado el muestreo original para las imágenes Spot 4.

Características de la zona de estudio

Ésta región agrícola se encuentra en promedio a 1 700 msnm, con una precipitación promedio anual de 700 mm. Las temperaturas oscilan entre los 3 y los 30 oC, con un promedio anual de 20 oC. Predominan el Vertisol pelico y textura fina en los suelos. En el estado de Guanajuato se establecen cultivos en dos ciclos (SDA Guanajuato, 2010): 1) otoño-invierno con siembras entre octubre y febrero, con la mayoría sembrando en diciembre. Se establecen principalmente: trigo, cebada y la mayor parte de las hortalizas; y 2) primavera-verano (PV). Las siembras se realizan entre marzo y septiembre, con la mayoría sembrando en mayo. La mayor superficie la ocupan los cultivos de maíz y sorgo.

Adicionalmente, la superficie agrícola del estado tiene cultivos perennes como alfalfa, agave y fresa, y hortalizas con un promedio de 60 mil hectáreas, siendo alfalfa la de mayor superficie con 90% (Flores-López y Scott, 2000). Los

etc., agrupar esas clases comprometería los resultados de la clasificación supervisada. En los resultados obtenidos se pudo observar que 92.7% de las parcelas de referencia en campo fueron correctamente clasificadas. Sin embargo, 7.3% restante correspondía a parcelas mal clasificadas.

Por lo tanto, el estudio anterior asume los siguientes supuestos para afirmar tal precisión: el residuo agrícola que se detectó sobre las parcelas, en todos los casos representa parcelas con LC, lo mismo para los suelos agrícolas sin residuo son asumidos como LT. La fecha escogida para la toma de imagen satelital, consideró que ya se realizó una amplia mayoría de la siembra, por lo que no habrá cambios como la remoción de residuos o quema de los mismos, y que la fecha escogida permitirá que el residuo agrícola sobre las parcelas participe de manera determinante en la reflectancia al momento de la toma; por último la fecha escogida para la toma de la imagen, asume que la mayor área posible con LC o LT detectables por la clasificación estará disponible, y las parcelas con cultivos cuya cobertura ya oculta el residuo o el suelo desnudo será la mínima posible.

Por lo anterior, el presente trabajo consistió en analizar una imagen de satélite Landsat, 7ETM+ de fecha posterior a las imágenes Spot 4 analizadas por Saldaña et al. (2012). El trabajo tuvo como objetivos, mejorar la precisión de la clasificación supervisada mediante un análisis multi-temporal, comparar la precisión de las clasificaciones en la primera y segunda fecha, reportar cuantitativamente los cambios agrícolas relacionados al tipo de labranza entre la primera clasificación de las imágenes Spot, y la segunda clasificación de la imagen Landsat y comparar la superficie total en que aún pudo ser clasificado el tipo de labranza para ambos análisis.

Materiales y métodos

En Saldaña et al. (2012) se estudió la zona agrícola del estado de Guanajuato delimitada por la línea verde mostrada en la Figura 1, cubierta por tres imágenes Spot 4 quedando incluidos los siguientes municipios: Salamanca, Irapuato, Valle de Santiago, Pueblo Nuevo, Abasolo, Huanímaro, Pénjamo, Manuel Doblado, Juventino Rosas, Villagrán, Cueramaro, Apaseo el Alto, Apaseo el Grande, Celaya, Comonfort, Cortazar y Jaral del Progreso; además se incluyeron Jerecuaro, Salvatierra y Tarímoro (un área parcial menor a 70% para estos últimos).

Figura 1. Área de estudio definida por las tres imágenes Spot 4.

ZONA DE ESTUDIO

LABRANZA DE CONSERVACIÓN

LABRANZA DE CONVENCIONAL

ÁREA DE ESTUDIO

21°0'0''N

20°40'0''N

20°20'0''N

20°0'0''N

21°0'0''N

20°40'0''N

20°20'0''N

20°0'0''N

102°20'0''W 102°0'0''W 101°40'0''W 101°20'0''W 101°0'0''W 100°40'0''W 100°20'0''W

102°20'0''W 102°0'0''W 101°40'0''W 101°20'0''W 101°0'0''W 100°40'0''W 100°20'0''W

0 15 30 60 90 120Kilometers

N

W E

S

LÍMITE ESTATAL

LÍMITE MUNICIPAL

MAPA DE LOCALIZACIÓN

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cultivos se establecen bajo riego con agua proveniente de dos fuentes: agua almacenada en las presas y agua del subsuelo obtenida mediante bombeo. La agricultura de temporal se sustenta sólo en la humedad proveniente de las lluvias. De acuerdo con García y Martínez (2007) la superficie agrícola de temporal en el estado es de 671 588 ha mientras que 502 973 ha son de riego.

Características de la imagen empleada

En el estudio realizado por Saldaña et al. (2012) se utilizaron tres imágenes del satélite Spot 4 (Cuadro 1). Las características de las imágenes se resumen en: 1) resolución radiométrica de 8 bits; 2) resolución espacial de 20 m ∗ 20 m/pixel; y 3) resolución espectral de cuatro bandas, banda 1-infrarrojo cercano (0.69-0.89 µm), banda 2-rojo (0.61-0.68 µm), banda 3 - verde (0.5- 0.59 µm) y banda 4 - infrarrojo medio (1.58-1.75 µm).

Imagen 1 582 309 con fecha del 26 de mayo de 2010, tomada a las 17:32:08.

Imagen 2 584 309 con fecha del 26 de mayo de 2010, tomada a las 17:16:28.

Imagen 3 583 309 con fecha del 06 de junio de 2010, tomada a las 17:16:29.

En el presente estudio se empleó la imagen de satélite Landsat 7ETM+ con fecha del 03 de Junio de 2010. La imagen Landsat correspondió a la región definida por la ruta del satélite paso: 28, línea: 46. Las características de la imagen empleada son: 1) resolución radiométrica de 8 bits; 2) resolución espacial de 30 m ∗ 30 m/pixel; 3) resolución espectral de 7 bandas, azul (0.45-0.515 µm), verde (0.525-0.605 µm), rojo (0.63-0.69 µm), infrarrojo cercano (0.775-0.9 µm), infrarrojo de onda corta baja (1.55-1.75 µm), infrarrojo térmico (10.4-12.5 µm), infrarrojo de onda corta alta (2.09-2.35 µm).

Preparación de la imagen de satélite para el análisis

La imagen de satélite Landsat 7ETM+ fue descargada del sitio oficial del Servicio Geológico de Estados Unidos de América (por sus siglas en inglés USGS, 2011), y ya contaba con la corrección geométrica, por lo que sólo se realizó la corrección radiométrica mediante el método del cuerpo negro, para lo cual se consideraron las presas y cuerpos de agua de la región. Además se aplicó el método de ecualización del histograma para mejorar el contraste. La

separación de la zona agrícola de la imagen Landsat, se realizó empleando el mismo método que Saldaña et al. (2012) y que es muy similar al aplicado por (Mehdi et al., 2010).

Muestreo en campo y definición de clases

Los datos del muestreo de campo fueron los mismo empleados en Saldaña et al. (2012), sin embargo; en el presente trabajo se considera importante describir la metodología de muestreo para presentar claramente los resultados. La preparación de parcelas para ser cultivadas se dividió en labranza de conservación y labranza convencional. Además, para el estudio se consideró importante dividir la preparación de los terrenos en cinco clases descritas a continuación y mostradas en la Figura 2.

Siembra directa (SD1). Parcelas con residuo de trigo o cebada, cubierta de residuo del 30% o mayor, sin remover el suelo se siembra maíz o sorgo.

Labranza mínima (SD2). Igual a SD1, además se lleva a cabo un mínimo laboreo del suelo, remarcando los surcos para favorecer el riego por gravedad.

Labranza convencional sin residuo (C1). El residuo se empaca al mayor porcentaje posible y de forma común se pueden llevar a cabo las siguientes operaciones en el suelo: cincelado (opcional), barbecho, rastreo. El residuo se integra de tal forma que desaparece por completo de la superficie.

Labranza convencional con residuo (C2). El residuo del cultivo anterior se integra al suelo sin removerlo y se llevan a cabo las siguientes operaciones en el suelo: cincelado, barbecho, rastreo (una o dos veces) y nivelación, por la abundancia del residuo este se mantiene presente en la superficie.

Siembra directa sobre residuo quemado (SD3). El residuo del cultivo anterior es quemado en diferentes proporciones y con el suelo sin alterar se siembra el siguiente cultivo.

Otras coberturas en parcelas agrícolas (B). Alfalfa, brócoli, calabacita, agave, cebolla, ajo, sandia, etc., suelos no preparados para siembra y residuos de vegetación ajenos a la labranza de conservación.

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683Discriminación de la superficie agrícola sembrada bajo labranza de conservación empleando análisis multitemporal

Clasificación supervisada de la imagen Landsat 7ETM+ y evaluación de resultados

La clasificación de la imagen Lansat 7ETM+ se realizó de la misma forma en que se clasificaron las imágenes Spot 4 (Saldaña et al., 2012) mediante un análisis de componentes principales, seguido de una clasificación supervisada empleando el método de Mahalanobis por paralelepípedos, para lo cual se empleó el programa ERDAS IMAGINE 9.1 (ERDAS Inc., Atlanta, GA 30329, Estados Unidos), los pixeles que no cayeron en los paralelepípedos establecidos se dejaron sin clasificar. El entrenamiento del algoritmo de clasificación supervisada se hizo empleando 12 parcelas para cada uno de los cinco tipos de labranza.

A la imagen resultante de la clasificación se aplicó un filtro de “mayoría”, básicamente limpiando pixeles aislados o altamente descartables. Los resultados de la clasificación supervisada se evaluaron a través de la matriz de error y el índice kappa (Maclure y Willet, 1987; Cook, 1998). La matriz de error y el índice kappa se calcularon a partir de los datos restantes del muestreo que no se utilizaron en el entrenamiento, empleados como puntos de verificación. Los resultados de evaluación en el presente estudio para la imagen Landsat 7ETM+ se contrastaron con los obtenidos por Saldaña et al. (2012) para las imágenes SPOT 4.

Figura 2. a) siembra directa de conservación (SD1); b) labranza convencional sin residuo (C1); c) labranza convencional con residuo (C2); d) labranza mínima (SD2); y e) siembra directa con quema de residuo (SD3).

(a) (b) (c)

(d) (e)

El muestreo en campo para obtener la información consistió en levantar los siguientes datos: posición geo-referenciada de la poligonal de la parcela con un sistema compuesto de un GPS, Garmin 60 csx (sistema de posicionamiento global, por sus siglas en inglés, Garmin International Inc., Olathe, KS, USA) y una computadora portátil con el programa ARCGIS 9.3 (ESRI Inc., Redlands, CA, USA); tipo de residuo (trigo o cebada) o última operación de preparación del suelo; fecha de siembra aproximada (en caso de planta emergente); cultivo sembrado y tipo de siembra (hileras por surco). El muestreo se realizó bajo un esquema estratificado-sistemático que consistió en dividir la región de estudio de acuerdo a los límites municipales y las carreteras primarias y secundarias.

El muestreo se llevó a cabo del 24 al 28 de mayo y se consideró que las parcelas que se registraron dentro de algún tipo de labranza estuviesen ya sembradas (regadas, con planta emergente o con semilla de maíz o sorgo visible). Los registros originales del muestreo en campo se describen en Saldaña et al. (2012) y de dichos datos se emplearon aquellos que quedaron dentro de la imagen Landsat 7ETM+ con información espectral útil para el análisis, por lo que se usaron 196 parcelas de referencia en C1, 25 en C2, 139 en SD1, 88 en SD2 y 100 en SD3 sumando un total de 548 parcelas verificadas en campo. Las referencias de otras coberturas se redujeron hasta 13 parcelas, por lo que se consideró inapropiado incluir esta clase en el presente estudio.

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Análisis multi-temporal

Una vez que se llevó a cabo la clasificación supervisada de la imagen Landsat 7ETM+ Se procedió a realizar un análisis multi-temporal entre los resultados de la clasificación realizada por Saldaña et al. (2012) y la resultante de este estudio. El análisis se realizó mediante un método denominado matriz cruzada que consiste en superponer la imagen de clases de labranza resultante de la imagen Landsat 7ETM+ a la imagen de clases resultante de las imágenes Spot 4, para observar los cambios que hubo sobre la superficie. En el método de matriz cruzada

obtenida para cinco clases de labranza en cada ficación, se espera una imagen con 25 clases, aunque puede ser menor dependiendo de las coincidencias entre clases.

Clasificación multi-temporal

Para generar una imagen final de las clases de labranza se empleó la matriz presentada en el Cuadro 1, que destaca los cambios de cobertura en los suelos agrícolas que presentan lógica, y se descartan cambios de las clases que no presentan lógica en el campo agrícola.

De la imagen resultante para las cinco clases de labranza, se obtuvo la imagen de dos clases de labranza que son labranza de conservación (SD1 y SD2) y labranza tradicional (C1, C2 y SD3). Las imágenes resultantes se evaluaron nuevamente mediante el método de matriz de error e índice kappa y los resultados se contrastaron con los obtenidos para las clasificaciones de la imagen Landsat 7ETM+ y las imágenes Spot 4.

Cuadro 1. La palomita indica los cambios lógicos que se pueden presentar entre las cinco clases de labranza.

Clasificación de la Imagen Landsat 7ETM+03 de junio 2010

Cla

sifi

caci

ón d

e las

im

ágen

es S

POT

4m

ayo

26 y

juni

o 1 C1 C2 SD1 SD2 SD3

C1 √ X X X XC2 √ √ X X X

SD1 √ √ √ √ √SD2 X X X √ XSD3 √ √ X X √

Por ejemplo; una parcela que fue clasificada como labranza convencional sin residuo (C1) (en las imágenes Spot 4) no puede en fecha posterior aparecer con reflectancia de una parcela con residuo sobre su superficie (imagen Landsat 7ETM+). De esta manera, las clases lógicas esperadas son 12, incluyendo las clases que en ambas clasificaciones coinciden y están marcadas con una palomita, y las clases ilógicas quedan marcadas con una cruz.

Por tanto la imagen de clases final combinando la información de la primera clasificación y la información de la segunda clasificación, se generó clasificando cada pixel en las cinco clases de labranza, aceptando sólo los cambios lógicos ocurridos en la imagen Landsat 7ETM+ e incorporándolos a los resultados de la clasificación de las imágenes Spot 4, ya que ésta última tiene mayor área de análisis y corresponde al primer resultado de clasificación en orden cronológico. De igual manera se realizó el procedimiento de matriz cruzada para el análisis donde sólo se utilizó las clases de labranza de conservación la cual incluye SD1 y SD2, y labranza tradicional que vez incluye C1, C2, y SD3, utilizando el Cuadro 2 para definir los cambios.

Cuadro 2. La palomita indica los cambios lógicos que se pueden presentar entre las dos clases de labranza LC y LT.

Clasificación de la Imagen Landsat 7ETM+

03 de junio 2010

Clasificación de imágenes Spot 4

mayo 26 y junio 1

LC LT

LC √ √

LT X √

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685Discriminación de la superficie agrícola sembrada bajo labranza de conservación empleando análisis multitemporal

Resultados y discusión

Clasificación supervisada para la imagen Landsat 7ETM+

El resultado de la evaluación de la clasificación supervisada para la imagen Landsat 7ETM+ se presenta en el Cuadro 3, mediante la elaboración de la matriz de error

y el cálculo del índice kappa Cuadro 4. De las 196 referencias de campo C1 se clasificaron correctamente 140, 37 quedaron clasificadas en SD3 y 18 en C2, y de las 100 referencias para SD3 se clasificaron 23 en C1. Lo anterior muestra la mayor dificultad de separar espectralmente C1 y SD3 entre si, y a su vez de C2, recordando que estas clases pertenecen a LT. En SD1 se presentó la mayor confusión con SD2 y viceversa, pertenecientes ambas a LC.

para la clasificación de las imágenes Spot 4. También el porcentaje de la clasificación global de cayó desde 75.8% en la clasificación supervisada de las imágenes Spot 4, hasta 64.6% en la clasificación supervisada de las imágenes Landsat 7ETM+.

En el Cuadro 5 se muestran los índices kappa para cada clase lo que confirma, una menor separabilidad de todas las clases que la mostrada en la clasificación de las imágenes del primer periodo.

Cuadro 3. Matriz de error para clasificación supervisada de la imagen Landsat 7ETM+.

Clases Parcelas de referencia en campo TotalesC1 C2 SD1 SD2 SD3

Cla

sifi

caci

ón

C1 140 7 2 0 23 172C2 18 10 0 0 0 28

SD1 0 0 94 44 2 140SD2 1 0 39 44 9 93SD3 37 8 4 0 66 115

Totales 196 25 139 88 100 548

Los resultados obtenidos por Saldaña et al. (2012) para la matriz cruzada, reflejaron el mismo comportamiento de las cinco clases de preparación del suelo observado en el presente estudio, reafirmando que las clases de LT son mucho más similares entre si, y las clases de LC igualmente, pero con mayor facilidad de separación entre LT y LC. Con respecto a los porcentajes de aciertos se puede observar en el Cuadro 4 que éste disminuyó para C1, C2, SD2 y SD3 y aumentó para SD1 en la clasificación de la imagen Landsat 7ETM+, con respecto a los resultados obtenidos

Cuadro 4. Resumen de las coincidencias para cada una de las cinco clases de labranza propuestas para las clasificaciones de las imágenes Spot 4 y Landsat 7ETM+.

Clases C1 C2 SD1 SD2 SD3 Totales(%) Referencias clasificadas correctamente en Spot 4 (Saldaña et al. 2012) 71.4 40 67.6 50 66 64.6(%) Referencias clasificadas correctamente en Landsat 7ETM+ 83 76.7 60.9 71 75.4 75.8

Cuadro 5. Índice kappa para las dos clasificaciones supervisadas.

Clases Índice kappa-clasificación Landsat 7ETM+ Índice kappa-clasificación Spot 4 (Saldaña et al., 2012)C1 0.6589 0.9243C2 0.3296 0.4559SD1 0.5789 0.7151SD2 0.3873 0.4752SD3 0.5219 0.6377

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periodo (Landsat 7ETM+), permitieron revisar los pixeles que permanecieron en la misma clase (Figura 3) y los pixeles que fueron reclasificados en el segundo periodo. Los pixeles clasificados como C1, C2 y SD3 no sufrieron cambios y quedaron nuevamente clasificados en su misma clase.

Por otro lado, algunos de los pixeles de las imágenes Spot 4 que quedaron clasificados en SD1 y SD2, se clasificaron como C1 y SD3 en la imagen Landsat ETM+. Lo anterior, se resumió en un cambio de 3 169 ha representado 1.21% de las 262 104 ha clasificadas en las imágenes SPOT 4, que influyeron principalmente en el porcentaje de labranza de conservación estimada para Pénjamo, Cuerámaro y en menor grado Abasolo. Lo anterior podría indicar que son los últimos municipios que preparan sus suelos en el año (parcelas de regadío únicamente donde puede haber residuos agrícolas del ciclo anterior).

Clasificación multi-temporal

Los resultados de la evaluación de la clasificación de los pixeles, que surgió de combinar ambas clasificaciones de imágenes Spot 4 y Landsat 7ETM+, se resumen en el Cuadro 7 mediante el índice kappa. Puede notarse un incremento del índice kappa en las cinco clases de labranza propuestas para la reclasificación con la información multi-temporal con respecto a las clasificaciones de imágenes Spot 4 y Landsat 7ETM+. Por otra parte con respecto a la clasificación global en dos clases de labranza (convencional y conservación), se observó un aumento en la precisión con que se logra la discriminación de la labranza de conservación empleando el análisis multi-temporal (Cuadro 8).

En general puede destacarse un mejor desempeño de la clasificación supervisada, para separar las clases de labranza definidas en las imágenes Spot 4 del primer periodo, que para la imagen Landsat 7ETM+ del segundo periodo, lo cual pudiera que la vegetación de algunas parcelas para la imagen del segundo periodo se desarrolló y generó un perfil espectral con mayor similitud entre clases del mismo tipo general de labranza.

Contrario a la clasificación supervisada para las cinco clases de labranza definidas, la clasificación para dos clases generales (LC y LT) presentó un porcentaje de referencias de campo clasificadas correctamente para la labranza convencional 96.3% y 97.4% para la labranza de conservación, lo que en ambas clases representó un incremento en la precisión de la clasificación con respecto a los valores obtenido para la clasificación de las imágenes Spot 4 del primer periodo (Cuadro 6).

Lo anterior pudiera explicarse, ya la corrección que de forma natural se integra en la clasificación de la imagen Landsat 7ETM+ que al pertenecer a una fecha posterior a las imágenes Spot 4, integra cambios de laboreo del suelo en algunas parcelas que fueron clasificadas erróneamente: por ejemplo, por tener residuo que pocos días después fue removido con la preparación tradicional del suelo, y habiendo mayor separabilidad entre la información espectral de LC y LT, mejoró la precisión con que se ficaron correctamente las parcelas en estas dos clases a pesar del desarrollo de la vegetación que si influyó entre las cinco clases de labranza en entre las cuales ya existía mayor similitud para algunas.

Análisis multi-temporal

Los resultados del análisis de matriz cruzada, que consistió en traslapar los pixeles de la imagen resultante de la clasificación del primer periodo (Spot 4), con los pixeles de la imagen resultante de la clasificación del segundo

Cuadro 6. Resumen de las coincidencias para cada una de las dos clases de labranza propuestas para las clasificaciones de las imágenes Spot 4 y Landsat 7ETM+.

Clases LT LC Totales(%) Referencias clasificadas correctamente en Spot 4 93.7 92.7 93.2

(%) Referencias clasificadas correctamente en Landsat 7ETM+ 96.3 97.4 96.7

Figura 3. Matriz cruzada para dos clasificaciones supervisadas de diferente fecha. Acercamiento a zona de Pénjamo con cambios de clases.

PRÁCTICAS DE LABRANZAMATRIZ CRUZADA

LANDSAT-SPOT

20°20'0''N

102°0'0''W

Kilometers0 2.5 5 10 15 20

MAPA DE LOCALIZACIÓN

LÍMITE ESTATAL

LÍMITE MUNICIPAL

LABRANZA DE CONSERVACIÓN

LABRANZA DE CONVENCIONAL

CAMBIOS DE SD1, SD2 A SD3

ÁREA DE ESTUDIO

N

W E

S

102°0'0''W

20°20'0''N

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687Discriminación de la superficie agrícola sembrada bajo labranza de conservación empleando análisis multitemporal

análisis multi-temporal a 0.9481 para labranza convencional y 0.9611 para labranza de conservación, estos a su vez ligeramente menores a los índices kappa obtenidos para la clasificación de la imagen Landsat 7ETM+, reiterando nuevamente una mayor área analizada para el análisis multi-espectral y mayor precisión para las cinco clases de labranza definidas. La cartografía resultante de esta primera clasificación supervisada se muestra en la Figura 4, y los datos por municipio en el Cuadro 9, en donde se obtuvo 14.9% de labranza de convencional, y 84.1% de labranza de conservación.

Figura 4. Cartografía final empleado clasificacion multi-espectral.

Cuadro 7. Comparación del índice kappa para las clasificaciones en diferente fecha y el análisis multi-temporal.

ClasesImagen spot 4 Imagen landsat 7etm+ Análisis multi-temporal

índice kappaB 0.4786 - 0.5026C1 0.9243 0.6589 0.9307C2 0.4559 0.3296 0.4678SD1 0.7151 0.5789 0.7856SD2 0.4752 0.3873 0.5117SD3 0.6377 0.5219 0.6813

Cuadro 8. Porcentaje de aciertos logrados por el método de análisis multi-temporal.

Clases Referencias de campo

Clasificación supervisada

Coincidencias entre referencias y clasificación

(%) referencias clasificadas correctamente

LT 633 616 603 95.3%LC 368 352 343 93.2%Totales 1044 1044 985 94.3%

Aunque en la clasificación realizada a la imagen Landsat 7ETM+, el porcentaje de precisión fue aún mayor (97.4%), cabe señalar que debido a la fecha en que fue tomada la imagen y el error del sensor se reduce el área de estudio 19.5%. Adicional a lo anterior, la facilidad para separar las cinco clases propuestas disminuye notablemente.

Lo anterior también se pudo ver reflejado en el índice kappa que aumentó con respecto a la clasificación de las imágenes Spot 4, para ambos tipos de labranza en la clasificación por

PRÁCTICAS DE LABRANZA

21°0'0''N

20°40'0''N

20°20'0''N

102°20'0''W 101°40'0''W 101°20'0''W 101°0'0''W 100°40'0''W

Km0 20 40 80 120 160

MAPA DE LOCALIZACIÓN

ÁREA DE ESTUDIOLÍMITE ESTATALLÍMITE MUNICIPAL

LABRANZA DE CONVENCIONALSIN RESIDUO C1LABRANZA DE CONVENCIONALCON RESIDUO C1ÁREA DE ESTUDIORESIDUO QUEMADO

SIEMBRA DIRECTADE CONSERVACIÓNLABRANZA MÍNIMA

21°0'0''N

20°40'0''N

20°20'0''N

102°20'0''W 101°40'0''W 101°20'0''W 101°0'0''W 100°40'0''W

PRÁCTICAS CONVENCIONALES

PRÁCTICAS DE CONSERVACIÓN

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Conclusiones

El análisis multi-temporal permitió mejorar la precisión para discriminar la superficie agrícola sembrada bajo labranza de conservación, ya que la clasificación supervisada para un primer periodo de imágenes obtuvo una precisión 2.7% al discriminar labranza de conservación, y mediante análisis multi-temporal se logró 93.2%. El porcentaje de labranza de conservación, para la superficie total analizada entre las dos clasificaciones con diferente fecha, sólo representó un cambio de 1.21% que se concentró en Pénjamo, Cuerámaro y Abasolo, representó porcentajes de cambio importantes para éstos municipios.

La superficie clasificable para las imágenes Spot 4 del primer periodo fue 24.2% mayor a la superficie clasificable para la imagen Landsat 7ETM+ del segundo periodo, esto se debió en parte al crecimiento de los cultivos en las parcelas para el

Cuadro 9. Estadísticas generadas de la clasificación basada en el análisis multi-temporal.

Municipios Labranza convencional Labranza de conservación TotalC1 C2 SD3 SD1 SD2

Abasolo 14 947.9 3 083.9 3 574.1 3 207.2 2 261.7 27 074.8Apaseo el Alto 4 060.4 22.2 1 868.8 34.6 10.7 5 996.7Apaseo el Grande 6 778.3 192.2 6 088.2 138.4 132.5 13 329.6Celaya 6 801 399.3 4 714.6 95.8 105.8 12 116.5Manuel Doblado 4 830.9 170.4 1 158.8 2 122 358.9 8 641Comonfort 1 715.7 48.6 1 662.2 97.4 83.9 3 607.8Cortazar 7 101.6 1 007.7 3 728.4 384.8 793.3 13 015.8Cuerámaro 3 688 198.4 1 944.6 252.7 878.8 6 962.5Huanímaro 2 017.1 984.7 1 415.5 856.9 486.2 5 760.4Irapuato 7 436.4 7 324.3 3 965.3 1 799.4 2 183.9 22 709.3Jaral del Progreso 6 727.1 1 047.5 1 991.4 436.4 706 10 908.4Jerécuaro 1 390.7 0 536.8 3.1 16.5 1 947.1Pénjamo 27,928.2 1 186.4 12 164.7 2 931.6 1 798.8 46 009.7Pueblo Nuevo 1 946.8 389 167.8 181.6 107.4 2 792.6Salamanca 10 294.4 7 491.7 3 492.1 2 378.7 3 252.2 26 909.1Salvatierra 5,281.3 441.7 2 612.7 233.4 342.4 8 911.5Juventino Rosas 2 638.7 1 130.1 5 259.8 405.9 890.2 10 324.7Tarímoro 4 069.6 45.9 901.6 86.7 68.6 5 172.4Valle de Santiago 7 809.1 4 392 2 906.9 3 179.4 4 343.6 22 631Villagrán 2 394.4 976.3 2 434.1 533.7 944.6 7 283.1Total 129 857.6 30 532.3 62 588.4 19 359.7 19 766 262 104Porcentajes 49.5 11.6 23.9 7.4 7.5

85.1 14.9

Aun cuando el porcentaje de labranza de conservación para la superficie analizada sólo cambió 1.21%, para algunos municipios que fueron los principales contribuyentes a dicho cambio de labranza de conservación a labranza convencional, representó un mayor cambio porcentual, implicando que hubo quema de residuo en algunas parcelas.

Por ejemplo, Pénjamo presentó en el análisis de la primera clasificación de las imágenes Spot 4, 14.4% y en la clasificación supervisada se redujo a 10.3%. Lo mismo ocurrió con Cuerámaro que presentó 29.9% de labranza de conservación según la clasificación de las imágenes Spot y en el análisis multi-temporal cambió a 16.3%.

Inicialmente de la clasificación supervisada de las imágenes Spot 4, se obtuvo 16.1% de labranza de conservación y el resto de labranza convencional, reportado por Saldaña et al. (2012); a partir del análisis multi-temporal se observó 14.9% de labranza de conservación (Cuadro 9).

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689Discriminación de la superficie agrícola sembrada bajo labranza de conservación empleando análisis multitemporal

segundo periodo; sin embargo, la precisión de discriminación del tipo de labranza aumentó para el segundo periodo, por lo que la fecha de las imágenes es un compromiso entre la precisión de discriminación y la superficie total que es clasificable por tipo de labranza.

En el presente estudio se encontró 14.9% de las superficie total analizada bajo el esquema de labranza de conservación y el resto fue bajo labranza tradicional.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 690-697

Propiedades físicas y químicas del suelo bajo labranza de conservacióny su relación con el rendimiento de tres cultivos

Agustín Navarro Bravo1§, Benjamín Figueroa Sandoval2, Dora Ma. Sangerman-Jarquín3 y Esteban S. Osuna Ceja3

1Centro Nacional de Estandarización de Maquinaria Agrícola (CENEMA). INIFAP. Carretera Los Reyes- Lechería, km 18.5. Texcoco, Estado de México. C. P. 56230. 2Campus San Luis Potosí. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas. Iturbide Núm. 73, Salinas de Hidalgo, San Luis Potosí. C. P. 78600. México. ([email protected]). 3Campo Experimental Valle de México. INIFAP. Carretera Los Reyes-Texcoco, km 13.5. Coatlinchán, Texcoco, Estado de México, C. P. 56250. ([email protected]). 3Campo Experimental Pabellón. INIFAP. km 32.5. Carretera Aguascalientes-Zacatecas, Mpio. Pabellón de Arteaga, Aguascalientes. C. P. 20660. Tel: 01 465 958 01 86. ([email protected]). §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El manejo físico del suelo implica optimizar, en la zona de las raíces de las plantas, las propiedades físicas, tales como: estructura, porosidad, infiltración, retención de agua, entre otras; que son importantes para el manejo sustentable del recurso e identificación de indicadores físicos del suelo. Por ello, se evaluó un agroecosistema de haba-maíz-frijol en rotación con labranza de conservación, para conocer los indicadores físicos a través de las propiedades físicas y químicas del suelo que se relacionen con el rendimiento de los cultivos, en el Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas, Texcoco, Estado de México. Las propiedades de suelo medidas fueron resistencia mecánica, densidad aparente, materia orgánica, conductividad eléctrica, porosidad, distribución del tamaño de partículas, humedad aprovechable, saturada y residual, conductividad hidráulica saturada, infiltración acumulada, sorbilidad; asimismo, se evaluó el rendimiento de haba, maíz y frjol. Los datos se analizaron mediante análisis de regresión simple y múltiple. Los resultados mostraron que la materia orgánica y la conductividad hidráulica saturada, son los indicadores físicos del suelo que definen el rendimiento de los tres cultivos bajo labranza de conservación.

Palabras clave: estructura del suelo, rendimiento de grano, sostenibilidad.

Introducción

El suelo es un recurso natural y un sistema muy complejo; que permite el sostenimiento de las actividades productivas, pero por su amplia variabilidad, es difícil establecer una sola medida física, química o biológica que refleje su calidad (Bandick y Dick, 1999).

Los métodos agrícolas de producción de cultivos se han concentrado en la labranza intensiva, suministro de insumos externos como estrategia para incrementar la fertilidad del suelo y el rendimiento de la cosecha. Sin embargo, las consecuencias de la labranza intensiva son la compactación del suelo, la pérdida de la biodiversidad, la contaminación del suelo y el agua por el uso excesivo de agroquímicos, así como el incremento de la erosión. Por el contrario, la labranza de conservación es un esquema de producción de cultivo, diferente a los métodos convencionales y es una alternativa de manejo productivo del suelo. Sus principales ventajas son: mejorar el contenido de materia orgánica en la superficie del suelo, mejorar la estabilidad estructural, incrementar la retención de agua, y reducir el escurrimiento y producción de sedimentos. Lo anterior promueve aumento en la calidad física de los suelos agrícolas y del ambiente en general (Gregorich y Carter, 1997).

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691 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Agustín Navarro Bravo et al.

Para cuantificar la calidad física del suelo, los indicadores necesitan ser medidos espacialmente a través de la evaluación de las propiedades del suelo (físicas, químicas y biológicas), las cuales deben ser fáciles de medir, aun los más sensibles a cambios generados por las prácticas de manejo, cuyos valores indicarían la calidad (Larson y Pierce, 1991; Dexter, 2004).

La calidad física del suelo se asocia con el uso eficiente del agua, nutrientes, y pesticidas; lo cual reduce las emisiones de gases que generan el efecto invernadero. Como consecuencia, se presenta un incremento en la producción agrícola (Lal et al., 1998). La calidad física del suelo no se puede ser medir directamente, pero se infiere a través de indicadores de calidad del suelo estáticos o dinámicos, y medición de atributos del mismo, que se influencian por el uso y prácticas de manejo (Sanchez-Maranon et al., 2002; Carter, 2002; Dexter, 2004).

Los cambios temporales en las propiedades del suelo con la labranza, son indicadores que se usan para determinar si mejora la calidad del suelo, si es estable o si disminuye con el tiempo (Lal, 1998). Lo anterior permite establecer niveles críticos de indicadores de calidad del suelo, asignar un factor de peso y relacionarlo con la productividad (Lal, 1994).

En un sistema de manejo sustentable, la interpretación se mide en los cambios adquiridos por los indicadores de calidad del suelo en el tiempo (Larson y Pierce, 1991). Las variaciones en espacio y tiempo de los indicadores de calidad del suelo, son la consecuencia de numerosos factores físicos, químicos y biológicos. Por lo tanto, se han propuesto varias series de datos mínimos para valorar cuantitativamente la sustentabilidad de un suelo con prácticas de manejo (Doran y Perkin, 1994; Lal, 1994; Larson y Pierce, 1991). La regresión lineal (factor simple) y el análisis multivariado son herramientas estadísticas que se utilizan para evaluar la calidad del suelo (Li y Lindstorm, 2001; Mendham et al., 2002), así como funciones de pedotransferencia (Salchow et al., 1996; Dexter, 2004), y análisis de componentes principales (ACP), para determinar indicadores de calidad del suelo (Brejada et al., 2000).

La hipótesis de este estudio fue que el rendimiento de los cultivos evaluados bajo el sistema de rotación que se implemento en labranza de conservación, se puede explicar mediante el comportamiento de las propiedades físicas y químicas del suelo. Por tanto, el objetivo del presente trabajo

fue: encontrar los indicadores físicos del suelo a través de las propiedades físicas y químicas de éste, y que se relacionen con el rendimiento del haba maíz y frijol.

Materiales y métodos

El estudio se realizó en el Campus Montecillo del Colegio de Postgraduados, Texcoco, Estado de México, que se ubica en las coordenadas geográficas (19° 28' 4. 26" latitud norte y 98° 53' 42.18" longitud oeste con una altitud de 2 250 m). La precipitación media anual es de 550 mm, con una buena distribución (> 450 mm) durante la estación de crecimiento del haba, maíz y frijol, y temperatura media anual de 18 oC con un período libre de heladas de 150 días. El suelo tiene textura migajón arcillo limoso, de origen aluvial y lacustre, moderadamente drenado, clasificado como Fluvaquentic Endoaquolls (Gutiérrez-Castorena, 1999).

Durante el ciclo primavera-verano de 1995 se estableció un experimento de largo plazo con labranza de conservación, donde se realizan prácticas de rotación de cultivos de gramíneas y leguminosas para producción de grano. En esta área experimental (0.84 ha), se realizó un análisis geoestadístico de materia orgánica (MO) en la capa arable (5, 10, y 15 cm de profundidad) del suelo, porque en esta capa hay mayor acumulación de MO en un sistema de producción de cultivos con labranza de conservación, dando las 10 parcelas de escurrimiento (2 m ∗ 7 m, 14 m2) con aplicación de lluvia simulada con diferentes niveles de MO, para medir propiedades físicas y químicas del suelo en tres puntos centrales equidistantes y lineales de las parcelas de escurrimiento; así mismo se evaluó el rendimiento de grano de los cultivos dentro y alrededor de dichas parcelas.

El contenido de humedad volumétrica (θv) en el perfil edáfico (15 cm), la resistencia mecánica (Rm) y la infiltración acumulada del agua (Ia), se determinaron con métodos no invasivos de exploración electromagnética: reflectometría del dominio del tiempo (TDR), penetrómetro de ultrasonido (PU) y un simulador de lluvia móvil tipo ARS/USDA respectivamente. Además se uso métodos tradicionales para medir densidad aparente (ρa), materia orgánica (MO), conductividad eléctrica (CE) y textura del suelo. La determinación de ρa se realizó al igual que la θv y Rm en cada punto de muestreo a 15 cm de profundidad, se utilizó el método del cilindro de volumen conocido (Jury et al., 1991).

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692Propiedades físicas y químicas del suelo bajo labranza de conservación y su relación con el rendimiento de tres cultivos

La porosidad total (ƒ) se determinó a partir de la densidad aparente (ρa) medida y se consideró una densidad real igual a 2.6 Mg m-3 (Hillel, 1980).

La humedad aprovechable (θa) se estimó como la diferencia en humedad entre capacidad de campo (CC) y punto de marchitamiento permanente (PMP); la humedad residual (θr) fue predicha por el modelo propuesto por Rawls et al. (1991).

La CE y MO se evaluaron en muestras de suelo que se recolectaron en los tres puntos de muestreo de las parcelas de escurrimiento. En el laboratorio se efectuaron las determinaciones a través del método de pasta de saturación y Walkley y Black, respectivamente.

La infiltración del agua (I) se determino al usar un simulador de lluvia tipo ARS/USDA (Norton et al., 1995), con el cual se aplicaron tres eventos de lluvia en cada área de muestreo respectivo con una intensidad de 20, 60 y 100 mm h-1. La tasa de infiltración se determinó a partir de la diferencia entre la intensidad de la lluvia y el escurrimiento ocurrido (Q). La conductividad hidráulica saturada (Ks) se determino con los datos de la tasa de infiltración, los cuales se graficaron contra el tiempo para los eventos de 60 y 100 mm h-1 de lluvia que se aplicco en cada área de muestreo, y se calculó el promedio aritmético de los tres últimos valores de la tasa de infiltración. Estos valores corresponden a la porción de la curva de velocidad de infiltración donde ésta se hace constante. La infiltración acumulada (Ia) se obtuvo de la diferencia entre la lluvia total y el escurrimiento. La sortilidad (So) se calculó de acuerdo con Chong (1983).

La siembra de los cultivos de haba, maíz y frijol se realizó a equidistancias (entre hileras y entre plantas) de 30 cm en forma manual, para garantizar una densidad de 100 000 plantas ha-1 en cada uno de los cultivos evaluados; como alternativa para obtener una alta población de plantas en un sistema de labranza de conservación que maneja residuos de cosecha sobre la superficie del suelo.

Se determinaron las estadísticas descriptivas básicas y posteriormente se hicieron análisis de correlación por pares de parámetros con los 14 atributos de suelo medidos en la capa de 0-15 cm de profundidad y el rendimiento de los tres cultivos, se uso el software SAS V8.0 (1999). Los atributos que se uso para el análisis de correlación fueron: Rm, ρa, MO, CE, ƒ, contenido de arena(Ar), limo (Li), arcilla (Ac), θa, θs, θr, Ks, Ia,

So, rendimiento de haba (Ŷh), maíz (Ŷm) y frijol (Ŷf). También se realizó un análisis de regresión múltiple, con el rendimiento de grano de los cultivos (Ŷh, Ŷm y Ŷf) como variables dependientes y los atributos del suelo como variables independientes.

Resultados y discusión

Las propiedades del suelo que presentaron coeficientes de variación (CV), mayores de 25% fueron la Rm, Ia, CE y Ks. Lo que indicó una mayor variación espacial de estos en el área donde se ubicaron las parcelas. Los coeficiente de variación de las variables físicas: θa, θs, θr, So, Ar, Lm y Ac, fueron menores de 20%; pero la ρa y ƒ fueron cercanos a cero o con una distribución espacial uniforme. Para el rendimiento de grano del haba (Ŷh), maíz (Ŷm) y frijol (Ŷf), los coeficientes fueron de bajos a moderados, con un rango de 4.38 a 24.96%. Otras estadísticas tales como: mínimo, máximo, media, mediana y la desviación estándar se muestran en el (Cuadro 1).

El análisis de correlación por pares de parámetros de los 14 atributos de suelo y tres rendimientos de cultivos, mostró una correlación significativa con una probabilidad p≥ 0.05 en 21 de los 136 pares de atributos del suelo (Cuadro 2). La Rm se correlacionó negativamente con CE (R2= -0.85), pero con las demás variables disminuyó; la CE tuvo un R2= 0.75 con la Ar, y disminuyó estadísticamente con las otras variables. Por el contrario, la MO se correlacionó ficativamente con ρa, ƒ, Ks, So, Ŷh y Ŷm (R2> 0.70), y correlación R2 = 0.59 con el rendimiento del frijol. Una alta correlación positiva fue obtenida entre Ia con Ks y Ŷf (R2> 0.77), pero negativamente con ρa (R

2= -0.55). La Ks, tuvo una alta correlación positiva con Ŷh, Ŷm, Ŷf, Ia y MO (R2> 0.72) y una correlación negativa con Ac (R2= -0.7). La So se correlacionó positivamente con MO y ƒ (R2> 0.72), y negativamente con ρa (R2= -0.72). La ƒ se correlaciona positivo con So y MO (R2= 0.72), pero con ρa tuvo una R2= -1, (dado que ésta se estimó a partir de la ρa). De la misma manera, existió una alta correlación positiva entre θa y θs (R2= 1), pero estas dos variables presentaron una correlación baja (R2< 0.52) con las otras variables estudiadas. La θr se correlacionó positivamente con Lm (R2= 0.75) y negativamente con Ac (R2= -0.99). En este análisis de correlación las variables θa y θs fueron las únicas que no se correlacionaron significativamente con el total de variables estudiadas (Cuadro 2).

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693 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Agustín Navarro Bravo et al.

θr (cm3 cm-3) 10 0.034 0.049 0.044 0.046 0.005 10.82Ks (cm h-1) 10 0.157 0.527 0.394 0.432 0.113 28.59Ia (cm) 10 7.9 59.3 38.8 40.05 15.442 39.8So (cm s-½) 10 0.703 0.992 0.829 0.829 0.079 9.58Ŷh (t ha-1) 10 1.83 2.76 2.17 2.09 0.307 14.13Ŷm (t ha-1) 10 5.38 6.19 5.75 5.73 0.251 4.38Ŷf (t ha-1) 10 1.25 2.62 1.95 2.03 0.487 24.96

Cuadro 1. Estadística descriptiva de las propiedades del suelo Fluvaquentic Endoaquolls.

DE= desviación estándar; Rm= resistencia mecánica; ρa= densidad aparente; MO= materia orgánica; CE= conductividad eléctrica; ƒ= porosidad total; Ar= arena; Li= limo; Ac= arcilla; θa= humedad aprovechable; θs= humedad saturada; θr= humedad residual; Ks= conductividad hidráulica saturada; Ia= infiltración acumulada; So= sorbilidad y Ŷh, Ŷm y Ŷf= rendimiento de haba, maíz y frijol respectivamente.

Propiedades N Mínimo Máximo Media Mediana DE CV (%)Rm (kPa) 10 680 3567 2105.18 2365.15 1024.53 48.67ρa (g cm-3) 10 1.16 1.18 1.17 1.17 0.006 0.51MO (%) 10 1.70 2.20 1.94 1.95 0.135 6.96CE (dS m-1) 10 0.44 1.33 0.778 0.714 0.279 35.89ƒ (%) 10 0.546 0.553 0.550 0.551 0.002 0.36Ar (%) 10 13 17 14.9 15 1.287 8.64Li (%) 10 50 55 52.1 52 1.969 3.78Ar (%) 10 30 37 33 32 2.211 6.70θa (cm3 cm-3) 10 0.164 0.382 0.303 0.305 0.058 19.19θs (cm3 cm-3) 10 0.379 0.598 0.519 0.521 0.058 11.2

Cuadro 2. Coeficientes de correlación entre propiedades físicas y químicas del suelo Fluvaquentic Endoaquolls y el rendimiento de haba, maíz y friiol.

Rm= resistencia mecánica (kPa); ρa= densidad aparente(g cm-3); MO= Materia orgánica (%); CE= Conductividad eléctrica (dS m-1); ƒ= Porosidad total (%); Ar= Arena (%); Li= Limo (%); Ac= Arcilla (%); θa= Humedad aprovechable (cm3 cm-3); θs= Humedad saturada (cm3 cm-3); θr= Humedad residual (cm3 cm-3); Ks= Conductividad hidráulica saturada (cm h-1); Ia= Infiltración acumulada (cm); So= Sorbilidad (cm s-½) y Ŷh, Ŷm, Ŷf= Rendimiento de haba, maíz y frijol (t ha-1) respectivamente.

Rm ρa MO CE ƒ Ar Li Ac θa θs θr Ks Ia So Ŷh Ŷm Ŷf

Rm 1ρa 0.58 1MO -0.45 -0.72 1CE -0.85 -0.48 0.29 1ƒ -0.58 -1.00 0.72 0.48 1Ar -0.67 -0.07 -0.04 0.73 0.07 1Li -0.25 0.05 0.32 0.25 -0.05 -0.13 1Ac 0.62 0.00 -0.26 -0.65 0.00 -0.47 -0.82 1θa -0.11 0.08 -0.07 0.24 -0.08 0.24 0.31 -0.41 1θs -0.11 0.08 -0.07 0.24 -0.08 0.24 0.31 -0.41 1.00 1θr -0.63 0.03 0.21 0.69 -0.03 0.55 0.75 -0.99 0.42 0.42 1Ks -0.63 -0.52 0.74 0.50 0.52 0.17 0.68 -0.70 0.11 0.11 0.66 1Ia -0.15 -0.55 0.69 0.13 0.55 -0.15 0.35 -0.22 0.12 0.12 0.19 0.77 1So -0.33 -0.72 0.87 0.32 0.72 0.08 -0.02 -0.02 -0.05 -0.05 0.02 0.53 0.66 1Ŷh -0.49 -0.33 0.77 0.43 0.33 0.28 0.51 -0.61 0.20 0.20 0.57 0.72 0.52 0.65 1Ŷm -0.44 -0.50 0.70 0.38 0.50 0.30 0.31 -0.45 0.03 0.03 0.43 0.72 0.69 0.53 0.69 1Ŷf -0.18 -0.29 0.59 0.15 0.29 -0.17 0.69 -0.52 0.52 0.52 0.46 0.77 0.81 0.45 0.62 0.48 1

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694Propiedades físicas y químicas del suelo bajo labranza de conservación y su relación con el rendimiento de tres cultivos

Al efectuar las regresiones lineales simples, la MO, Ks, Ia y So tuvieron una regresión lineal aceptable con el rendimiento de los tres cultivos. En la Figura 1 se ilustran que la MO y Ks se relacionaron con el rendimiento de

haba, maíz y frijol (R2< 0.60; Figura 1a-f); So con el rendimiento de haba (R2= 0.42; Figura 1g); mientras que la Ia se relacionó con el rendimiento de maíz y frijol (R2< 0.66; Figura 1i-j).

a θr la pendiente es cero, es decir, indica que en forma acumulativa estas variables no explican un aumento razonable como lo hacen individualmente.

El rendimiento del frijol se debió a la Ia, Ks, Lm, MO, Ac, θa, θs, θr, So y ρa, con un rango de 65.2 a 8.5% y las variables restantes explican individualmente menos del 8% (Figura 2c). En la misma figura se muestra la línea del porcentaje acumulativo de las variables del suelo que explicaron el 100% el rendimiento del cultivo del frijol, en este caso existen pendientes marcadas, por ejemplo, de Ia a Lm se encuentra el mayor porcentaje de explicación (85.5%); además, se observan tramos de MO a θa, y θr, a ρa, con menor porcentaje de explicación, pero hay tramos de Lm a MO y θa a θr, donde no hay pendiente del rendimiento.

Con la inclusión de dos o más propiedades del suelo como variables independientes y el rendimiento de grano del haba, maíz y frijol como variable dependiente en las regresiones múltiples la R2 mejoró de 0.64 a 0.97. La MO, Ks y Ac,

Figura 1. Relación lineal entre el rendimiento de grano de haba, maíz y frijol con MO, Ks, Ia y So.

Las propiedades del suelo que explican el rendimiento del haba de mayor a menor importancia son: MO, Ks, So, Ac, θr, Ia, Lm, Rm y CE. Estas variables del suelo aportaron una explicación individual de 59.1 a 18.2%; otras como la ρa, ƒ, Ar, θa y θs explicaron individualmente menos del 12% (Figura 2a). En la misma figura se muestra la línea acumulativa del porcentaje de explicación de las propiedades del suelo sobre el rendimiento del haba. Se observa que la línea comienza con 59.1% de MO, con un ligero aumento a Ks, del mismo modo en los tramos de So a θr y de Ia a CE existieron aumentos que llegaron al 100% en forma acumulativa; pero de Ks a So, θr a Ia no existe aumento en forma acumulativa.

El rendimiento del maíz se influenció por Ks, MO, Ia, So, ρa, ƒ, Ac, Rm, θr y CE; las cuales explicaron individualmente de 51.8 a 14.2% (Figura 2b). Además, se observó que la línea acumulativa inicia con Ks a So, con un ligero aumento en porcentaje de acumulación, pero de ƒ a Rm y de θr a CE, existe un mayor aumento que finaliza con un 100% de explicación. Por el contrario, en el tramo de So a ƒ y de Rm

a) Haba

1.6 1.8 2 2.2 2.4MO (%)

32.5

21.5

10.5

0

Ren

dim

ient

o (t

ha-1)

Ren

dim

ient

o (t

ha-1)

Ren

dim

ient

o (t

ha-1)

32.5

21.5

10.5

0

32.5

21.5

10.5

0

1.6 1.8 2 2.2 2.4 1.6 1.8 2 2.2 2.4MO (%) MO (%)

6.46.2

65.85.65.45.2

32.5

21.5

10.5

0

b) Maíz c) Frijol

y = 1.7476x - 1.2193R2= 0.5914 y = 1.311x + 3.2017

R2= 0.4941y = 2.1159x - 2.1548

R2= 0.3442

d) Haba

g) Haba

e) Maíz

h) Maíz

f) Frijol

i) Frijol

Ks (cm h-1)0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6

Ks (cm h-1) Ks (cm h-1)

0.65 0.75 0.85 0.95 1.05 7 27 47 67 7 27 47 67So (cm s-½) Ia (cm) Ia (cm)

6.46.2

65.85.65.45.2

6.46.2

65.85.65.45.2

32.5

21.5

10.5

0

32.5

21.5

10.5

0

y = 1.9648x + 1.3963R2= 0.5212

y = 1.6077x + 5.1111R2= 0.5181

y = 3.326x + 0.6386R2= 0.593

y = 2.5182x + 0.0817R2= 0.4261

y = 0.0113x + 5.3068R2= 0.4798

y = 0.0254x + 0.9625R2= 0.6517

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695 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Agustín Navarro Bravo et al.

explicaron 80% el rendimiento de haba, pero al incluir Rm y Ar se explicó 85% y al incluir la θr se alcanzó 96% (Cuadro 3).

El rendimiento de grano del cultivo de maíz se influenció por Ks, MO y Ar, las cuales explican 64% dicho rendimiento, pero al incluir la Ia, aumentó a 73% y

posteriormente al adherir a So, se alcanzó 94% (Cuadro 3). De la misma manera, las propiedades del suelo que influenciaron el rendimiento de grano de frijol fueron Ia, Ks y MO, variables que explican 71% el rendimiento, pero al incluir θa a la ecuación, aumento a 88% y finalmente al adherir Ar se alcanzó 97% (Cuadro 3).

Figura 2. Porcentaje explicativo individual y acumulativo de las propiedades del suelo sobre el rendimiento de los cultivos, en las parcelas de escurrimiento.

Cuadro 3. Ecuaciones de regresión múltiple para el rendimiento (t ha-1) de haba, maíz y frijol.

Ŷh, Ŷm, Ŷf= rendimiento de haba, maíz y frijol respectivamente; MO= materia orgánica; Rm= resistencia mecánica; ρa= densidad aparente; Ks= conductividad hidráulica saturada; Ac= arcilla; Ar= arena; θr= humedad residual; Ia= infiltración acumulada; So= sorbilidad; θa= humedad aprovechable.

Núm. Ecuación R2

1 Ŷh= 2.03MO - 1.09Ks - 0.09Ac + 1.67 0.82 Ŷh= 2.17MO - 0.57Ks - 0.08Ac + 0.0001Rm + 0.08Ar - 0.52 0.853 Ŷh= 1.88MO - 0.04Ks - 0.63Ac + 0.0002Rm + 0.23Ar - 274.13θr + 2.68 0.964 Ŷm= 0.73Ks + 0.88MO + 0.05Ar + 2.98 0.645 Ŷm= 0.01Ks + 0.71MO + 0.08Ar + 0.008Ia + 2.94 0.736 Ŷm= -2.17Ks + 3.45MO + 0.16Ar + 0.02Ia - 4.56So + 0.49 0.947 Ŷf= 0.02Ia+1.85Ks - 0.44MO - 1.38 0.718 Ŷf= 0.02Ia + 1.37Ks + 0.19MO + 3.61θa - 0.64 0.889 Ŷf= 0.008Ia + 2.45Ks + 0.08MO + 4.28θa - 0.13Ar+1.22 0.97

a) Haba b) Maíz

c) Frijol

120

100

80

60

40

20

0

120

100

80

60

40

20

0

120

100

80

60

40

20

0

Porc

enta

je

Porc

enta

je

Porc

enta

je

Propiedades dek suelo Propiedades dek suelo

Propiedades dek suelo

MO Ks

So Ac θr Ia Li R

m CE ρaf

Ar θa θs K

sM

O Ia So ρaf

Ac

Rm θr CE Li Ar θa θs

Ia Ks Li

MO Ac θa θs θr So ρaf

Rm Ar

CE

IndividualAcumulativo

IndividualAcumulativo

IndividualAcumulativo

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696Propiedades físicas y químicas del suelo bajo labranza de conservación y su relación con el rendimiento de tres cultivos

De nueve ecuaciones de regresión múltiple que se muestran en el Cuadro 3, en ocho de ellas el coeficiente de la MO fue positivo, lo cual indicó que el rendimiento de grano de los cultivos estudiados aumenta conforme el contenido de MO fue mayor en el suelo. Cada una de las variables del suelo tuvieron una influencia diferente para explicar el rendimiento de los cultivos, pero en general la Ks, MO y Ar fueron tres de 14 variables del suelo que estuvieron presentes en las regresiones múltiples con el rendimiento de grano de los tres cultivos (haba, maíz y frijol). Otras variables que influenciaron en menor importancia en las ecuaciones de regresión múltiple fueron: Ac, Rm, y θr para explicar el rendimiento del haba, así también Ia y So influenció en el rendimiento del maíz, del mismo modo Ia y θa en el rendimiento de fríjol (Cuadro 3).

Conclusiones

La materia orgánica, conductividad hidráulica saturada y contenido de arcilla fueron las variables que definieron el rendimiento del haba. El rendimiento de maíz influenciado por la conductividad hidráulica saturada, materia orgánica y contenido de arena. El rendimiento de frijol está asociado con la infiltración acumulada, conductividad hidráulica saturada y materia orgánica. Por lo tanto, la conductividad hidráulica saturada y la materia orgánica (agua y nutrimento) son los indicadores del suelo que definen el rendimiento de los tres cultivos manejados con labranza de conservación.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 698-704

Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia

Rocío Cervantes-Osornio1§, Ramón Arteaga-Ramírez1, M. Alberto Vázquez-Peña1 y Waldo Ojeda-Bustamante2

1Universidad Autónoma Chapingo. Carretera México-Texcoco, km. 38.5 C. P. 56230. Tel 01(595) 21500 Chapingo, Estado de México. ([email protected], [email protected]). 2Instituto Mexicano de Tecnología del Agua. Paseo Cuauhnáhuac 8532, Col. Progreso. C. P. 62550, Jiutepec, Morelos. [email protected]. §Autora para correspondencia: [email protected].

Resumen

En la agricultura resulta importante conocer con cierto grado de anticipación algunas variables climáticas tal como la evapotranspiración de referencia, variable primordial en la planeación y distribución del recurso agua en los distritos de riego. En el presente trabajo se utilizaron métodos convencionales y modelos de redes neuronales artificiales, específicamente feedforward backpropagation, con las mismas variables de entradas que sus homólogos modelos empíricos, para estimación de la evapotranspiración de referencia, esto se realizó para la estación Santa Rosa 1 III AC, ubicada en el Distrito 075, Valle del Fuerte, Los Mochis, Sinaloa. Los resultados obtenidos mostraron que las redes neuronales artificiales representan una alternativa de modelo confiable en la estimación de la evapotranspiración de referencia.

Palabras clave: calendarización del riego, evapotranspiración de referencia, redes neuronales artificiales.

Introducción

Calendarizar el riego redunda en la idea de estimar con anticipación cuanto y cuando aplicar riego a los cultivos a lo largo de su ciclo fenológico. Específicamente en cultivos bajo invernadero o en sistemas en tiempo real, resulta particularmente útil contar con un dato ágil de evapotranspiración de referencia, principal componente del ciclo hidrológico, resultando necesario conocerla con antelación para estimar las necesidades de agua de los cultivos y realizar una planeación acertada de las láminas de

riego y distribución del recurso agua de manera adecuada, (Jensen et al., 1990; Ojeda, 2004). El método Penman-Monteith propuesto por la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación en el (FAO) en el boletín 56, es el único método estándar recomendado para el cálculo de la evapotranspiración de referencia (ET0). Las variables climáticas que requieren ser conocidas e influyen en la evapotranspiración son: la temperatura del aire, humedad atmosférica, radiación solar y velocidad del viento (Allen et al., 1998). Debido a que no todas éstas variables están disponibles en cualquier estación meteorológica han sido propuestos diferentes modelos para estimar la evapotranspiración de referencia (ET0) como la ecuación de Hargreaves (1993), que la estima en función de temperatura y ha producido resultados razonables de ET0 con cierta validez global (Allen et al., 1998). Otro modelo para estimar la ET0 es Priestley-Taylor que relaciona la evapotranspiración con la radiación y demanda el conocimiento de menos datos al usuario (Thornley y France, 2007).

En fechas recientes los modelos de redes neuronales artificiales han demostrado ser una herramienta excelente, debido a su capacidad para manejar las interrelaciones no-lineales existentes al estimar diversos fenómenos climáticos (Tymvios et al., 2008). Trabajos de investigación para estimar la evapotranspiración de referencia (ET0) con redes neuronales artificiales se han hecho, tal como el de Zanetti et al. (2007), que evaluaron una red neuronal artificial multicapa en función de las temperaturas máximas y mínimas del aire. De igual manera se encuentra el trabajo

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699 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Rocío Cervantes-Osornio et al.

de Kumar et al. (2002) que utiliza una RNA con el algoritmo backpropagation para estimar la ET0 con las variables de entrada: temperatura máxima y mínima, humedad relativa máxima y mínima, velocidad del viento y radiación solar.

El objetivo del presente trabajo fue determinar si un modelo de red neuronal backpropagation con las mismas variables de entrada que utilizan los métodos convencionales de: Hargreaves (HARG), Hargreaves calibrado (HARGC) y Priestley-Taylor (P-T), es mejor al estimar la evapotranspiración de referencia obtenida con Penman-Monteith (P-M) FAO-56.

Materiales y métodos

Se utilizaron datos climatológicos de la estación: temperaturas máximas y mínimas en °C, radiación global en MJ m-2 día-1, humedad relativa en (%) y velocidad del viento en m s-1; obtenidos de la base datos de la red agroclimática automatizada Valle del Fuerte proporcionada por el Distrito de Riego 075, ubicada en Los Mochis, Sinaloa. Las coordenadas de dichas estación se presentan en el Cuadro 1.

kPa; ea= presión de vapor actual en kPa; es - ea= déficit de presión de vapor en kPa; ∆= pendiente de la curva de presión de vapor a saturación en kPa ºC-1; γ= constante psicométrica en kPa ºC-1 (Allen et al., 1998).

Modelos ut i l i zados en la es t imación de la evapotranspiración de referencia (ET0)

Se consideraron los siguientes modelos para la estimación de la ET0

Modelo 1. Hargreaves

La ET0 se puede estimar usando la ecuación de Hargreaves:

ET0= 0.0023(Tmedia + 17.8)(Tmax - Tmin)0.5 Ra (2)

Donde: Tmedia= temperatura media en °C; Tmax, Tmin= temperaturas máximas y mínimas respectivamente y Ra= radiación extraterrestre en mm día-1. Este parámetro de acuerdo con Allen et al. (1998) se calcula como:

(3)

Donde: dr= 1 0.033cos , es la distancia relativa inversaTierra-Sol, J= número de día en el año; ωs=arccos[-tan(φ)tan(δ)], es el ángulo de radiación a la puesta del sol en radianes; φ= latitud positiva para el hemisferio norte y negativa para el hemisferio sur en radianes;

Cuadro 1. Nombre, clave, longitud, latitud y altitud de la estación objeto de este estudio.

Clave de estación Nombre estación Longitud Latitud Altitud (m)

3765 III-1 AC Santa Rosa 1 108º 57’ 21” 25º 45’ 03” 40

Estos datos se pre procesaron a nivel diario, comprendieron del periodo abril de 1997 a mayo de 2001, generando vectores de 1484 datos, los cuales se utilizaron para el ajuste de los modelos estimándose la evapotranspiración de referencia (ET0), así como para entrenamiento, validación y prueba de las RNA. Un nuevo conjunto de datos de 229 días se utilizó para realizar la validación de los modelos realizando una predicción de la evapotranspiración de referencia. Los datos se pre procesaron en hojas de cálculo y el software a usado para el entrenamiento de las RNA es el toolbox de redes neuronales para Matlab 7.0T.M.

Penman-Monteith FA0 56

Debido a la dificultad de obtener datos de lisímetro de evapotranspiración se tomaron como datos observados la evapotranspiración de referencia obtenida por el método FAO Penman-Monteith. La ecuación utilizada por éste método de manera diaria es:

(1)

Donde: ET0= evapotranspiración de referencia en mm día-

1; Rn= radiación neta en la superficie del pasto en MJ m-2 día-1; G= densidad de flujo de calor del suelo en MJ m-2 día-1; T= temperatura media del aire a 2 m de altura en °C; u2= velocidad del viento media a 2 m de altura en m s-1; es= presión de vapor a saturación a la temperatura del aire T en

900 0.408∆ (Rn - G) + γ u2 (es - ea) T + 2.73ET0= ∆ + γ (1 + 0.34 u2) 24*60Ra= 0.082dr[ωs sin(φ)sin(δ) + cos(φ)cos(δ)sin(ωs)] π21 0.033cos365

π = +

rd J 2πJ 3652 10.033cos365

π =+

r dJ

Page 100: Vol. Especial Núm. 4

700Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia

, es la declinación solar en radianes.

Modelo 2. Hargreaves calibrado

De acuerdo con Trajkovic (2007) la ecuación de Hargreaves se puede reescribir como:

ET0,PM= 0.0023(Tmedia + 17.8)(Tmax - Tmin)HE Ra (4)

Donde: ET0,PM= evapotranspiración de referencia calculada con la metodología de Penman-Monteith (Allen et al., 1998); HE= exponente empírico ajustado de Hargreaves, que es calibrado con los vectores de los 1 484 datos disponibles para cada una de las estaciones.

Modelo 3. Priestley y Taylor

La ecuación de Priestley y Taylor (1972) se define como:

(5)

Donde: E= evapotranspiración de referencia mm día-1; Rn es la radiación neta medida a 2 m en MJ m-2 día-1; G= densidad de flujo de calor en el suelo, en MJ m-2 día-1; G= 0 en una escala en el tiempo diaria de acuerdo con Allen et al. (1998); λ= calor latente de vaporización igual a 2.45 MJ kg-1; , es la constante psicrométrica; cp= calor especifico a presión constante, 1.013 x 10-3 en MJ kg-1 °C-1; ε= cociente del peso molecular de vapor de agua/

aire seco = 0.622; , es la presión

atmosférica en kPa; z= altitud en m.

Modelo 4. RNA función de base radial (RBF)

La red neuronal de función de base radial con n entradas y un escalar como salida se representa en la ecuación 6 tal red implementa un mapeo fr: Rn → R de acuerdo con:

(6)

Donde: x∈ Rn es el vector de entrada, ϕ(⋅) es una función dada de R+ a R, ||⋅|| denota la norma euclidiana, λi, 0 ≤ i ≤ nr, son los pesos o parámetros, ci ∈ Rn, 1 ≤ i ≤ nr, son conocidas como los centros RBF, y nr es el número de centros. Aunque el caso de salida escalar es considerado aquí por simplicidad rotacional. De hecho, una red RBF multisalida puede separarse siempre

en un grupo de una red RBF de una sola salida. En la red RBF la forma funcional ϕ(⋅) y los centros ci se asumen son fijos. Se suministra un conjunto a la entrada x(t) y la salida deseada correspondiente d(t) para t= 1 hasta N, los valores de los pesos λi pueden determinarse usando el método lineal de mínimos cuadrados. Sin embargo, las elecciones de ϕ(⋅) y ci deben considerarse cuidadosamente para que la red RBF sea capaz de igualar exactamente la representación de la red neuronal de dos capas.

Resultados teóricos y prácticos de investigación sugieren que la elección de la no-linealidad ϕ(⋅) no es crucial para la realización de la red RBF. Por ejemplo; sea la elección una función Gaussiana

ϕ(v)= exp(-v2/ β2) (7)

Donde: β es una constante real. Para la no-linealidad ϕ(v) → 0 así como v → ∞, (Chen et al., 1991).

Escenarios y variables de entrada utilizados en las RNA de base radial

Se utilizaron seis escenarios para las redes neuronales artificiales de base radial (RNABR) que a continuación se presentan, así como las {variables de entrada} que se utilizaron en cada una de ellas: RNABR1 {Tmin, Tmax}, RNABR2 {Tmedia, Ra}, RNABR3 {Tmin, Tmax, Ra}, RNABR5 {Tmedia, Rn}, RNABR7 {Tmin, Tmax, Rn}. Donde: Tmin y Tmax son temperatura máxima y mínima respectivamente, Tmedia promedio de las temperaturas, Ra radiación extraterrestre, Rn radiación neta.

Índices estadísticos para evaluar los modelos

Se obtuvieron los siguientes estadísticos de prueba para los diferentes modelos el error estándar promedio o raíz cuadrada del cuadrado medio del error (RMSE), calculándose con la siguiente ecuación:

, (8)

se obtuvo también el índice de Willmot (Willmot, 1981):

(9)

el coeficiente de determinación, R2, dado por:

2π δ= 0.409 sin J - 1.39 365

20.409 sin 1.39365

Jπδ = −

20.409 sin 1.39365

Jπδ = −

2 0.409sin1.39365

J π δ =−

2 0.409sin1.39365

J π δ =−

α ∆E= (Rn - G) λ ∆ + γ

cpPγ= =0.665 x 10-3 x P ελ

293 - 0.0065z 5.26P= 101.3 293

5.26293 0.0065101.3293

zP − = 5.26

2930.0065 101.3293

z P− =

nrfr (x)= λ0 + ∑ λi ϕ(||x-ci||) i=l

N

RMSE= ∑i=1 (ai - ti)2

N

n ∑i=1 (ai - ti)2

d= 1- n ∑i=1 (|ai - t| + |ti - t|)2

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701 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Rocío Cervantes-Osornio et al.

(10)

Donde: R= coeficiente de correlación, ai es el dato estimado por el modelo, ti es el dato observado, N es el número de observaciones o estimaciones, a es el promedio de los datos estimados por el modelo, t es el promedio de los datos observados (Cai et al., 2007).

Resultados y discusión

El valor de HE del exponente de la formula de Hargreaves calibrada fue 0.1051. Se observó que el modelo HARGC presentó mejor ajuste que el HARG, esto concuerda con lo

encontrado por Trajnovic (2007), que comenta que la ecuación de Hargreaves sin calibrar tiende a sobreestimar la evapotranspiración en regiones húmedas y puesto que Valle del Fuerte Los Mochis, Sinaloa, es una zona de riego presentando una humedad relativa de 70.4%, clasificándose de acuerdo con Doorenbos y Pruitt (1980) como zona de humedad relativa alta.

Del Cuadro 2 se observa que el Modelo RNABR1 presentó un mejor ajuste que el Modelo HARG pero no que HARGC. El Modelo que obtuvo RMSE más cercano a cero fue el RNABR7 con las variables de entrada temperatura mínima, máxima y radiación neta, siendo el Modelo que mejor ajuste presentó y corroborándolo el valor más cercano a uno del índice de Willmott (d). De los modelos convencionales el que mejor ajuste presentó fue el de P-T.

se incluyan para entrenar la red neuronal, se obtienen mejores ajustes. El problema aquí radica en que no todas las estaciones cuentan con todos los sensores para medir el global de variables, aunque la mayoría de estaciones si cuenta con aparatos para medir al menos temperaturas máximas y mínimas (la radiación neta se calcula), entonces es donde cobran importancia los entrenamientos que sólo toman en consideración dichas variables.

Validación de los modelos

Se realizó una estimación para un nuevo conjunto de 229 días de la evapotranspiración de referencia, los resultados se muestran en el Cuadro 3 y en la Figura 1.

N ∑i=1 (ai - a)(ti - t) 2

R2= N N ∑i=1 (ai - a)2 ∑i=1 (ti - t)2

2

12

2 21 1

( )( )

( ) ( )

Ni ii

N Ni ii i

a a t tR

a a t t=

= =

− − = − −

∑∑ ∑

2

1 2

2211

()()

()()

Nii i

NNii ii

aattR

aatt=

==

−− = −−

∑∑∑

2

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( )( )

( ) ( )

Ni ii

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2

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a a t tR

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= =

− − = − −

∑∑ ∑

Cuadro 2. Estadísticos de prueba de ajuste entre la evapotranspiración de referencia observada y la estimada para Santa Rosa 1 AC.

m= pendiente; b= intercepto; R2= coeficiente de determinación; RMSE= raíz cuadrada del cuadrado medio del error (mm d-1); d= índice de Willmott. Tmin, Tmax= temperatura mínima y máxima respectivamente; Tmedia= temperatura media; R=: radiación neta; Ra= radiación extraterrestre, ésta última variable calculada con la metodología que propone Allen et al. (1998).

Modelo m b R2 RMSE dEstación Santa Rosa 1HARG 0.7856 1.654 0.6642 1.1727 0.8498HARGC 0.7088 1.1656 0.7679 0.7553 0.9234RNABR1 {Tmin, Tmax} 0.6816 1.3787 0.6816 0.8691 0.8977RNABR2 {Tmedia, Ra} 0.788 0.9181 0.788 0.7092 0.9382RNABR3{Tmin, Tmax, Ra} 0.8473 0.6611 0.8473 0.6019 0.9572P-T 1.0914 -0.3613 0.9099 0.5482 0.9719RNABR5{Tmedia, Rn} 0.9143 0.3710 0.9143 0.4508 0.9772RNABR7{Tmin, Tmax, Rn} 0.9342 0.2848 0.9341 0.3951 0.9827

Estos resultados indican que una variable, la cual resulta imprescindible, es la radiación neta, puesto que el Modelo de P-T la utiliza para su calibración, al igual que el Modelo RNABR7 y los estadísticos de ambos modelos presentan un mejor ajuste que los modelos que no incluyen a la radiación neta. Se realizó un entrenamiento adicional de red neuronal artificial con las variables de entrada temperatura mínima, máxima, humedad relativa mínima, máxima y velocidad del viento obteniendo valores de R2= 0.9938, RMSE= 0.1221 y d= 0.9984.

Estos resultados presentaron mejor ajuste que cualquiera de los escenarios presentados en el Cuadro 2, dichos resultados muestra que entre mayor número de variables de entrada

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702Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia

Figura 1. Estimación para un nuevo conjunto de 229 días de la evapotranspiración de referencia, comparación de Modelos HARG vs RNABR3, HARGC vs RNABR3, P-T vs RNABR7.

Modelo m b R2 RMSE dHARG 0.7993 1.6840 0.8750 1.0046 0.9009HARGC 0.7180 1.4231 0.856 0.7055 0.9425RNABR1 {Tmin, Tmax} 0.6572 2.0211 0.7394 1.0085 0.8835RNABR2 {Tmedia, Ra} 0.8214 1.1456 0.8534 0.7365 0.9452RNABR3 {Tmin, Tmax, Ra} 0.8827 0.8998 0.9137 0.6254 0.9621P-T 1.0827 -0.1282 0.9518 0.4904 0.9805RNABR5 {Tmedia, Rn} 0.9106 0.5614 0.9561 0.3961 0.9848RNABR7 {Tmin, Tmax, Rn} 0.9127 0.5637 0.972 0.347 0.9883

Cuadro 3. Estadísticos de prueba de los datos de validación entre la evapotranspiración de referencia observada y la estimada.

m= pendiente; b= intercepto; R2= coeficiente de determinación; RMSE= raíz cuadrada del cuadrado medio del error (mm d-1); d= índice de Willmott. Tmin, Tmax= temperatura mínima y máxima respectivamente; Tmedia= temperatura media; Rn= radiación neta; Ra= radiación extraterrestre, ésta última variable calculada con la metodología que propone Allen et al. (1998).

8

7

6

5

4

3

2

1

0 0 50 100 150 200

AC Santa Rosa 1

ET0

Datos observadosHARGRNABR3

Días

8

7

6

5

4

3

2

1

0 0 50 100 150 200

ET0

Días

AC Santa Rosa 1Datos observadosHARGCRNABR3

8

7

6

5

4

3

2

1

0 0 50 100 150 200

ET0

Días

AC Santa Rosa 1Datos observadosPTRNABR7

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En esta validación, en el Cuadro 3, se observó mayor error en la estimación únicamente de los modelos convencionales por el modelo HARG, que por los modelos de redes neuronales artificiales. En la Figura 1 se observa que HARG sobreestima a los datos observados, mientras que HARGC los subestima. Los errores se comportaron en esta validación de igual forma que en el ajuste.

Los resultados de los modelos en todos sus escenarios son similares a lo encontrado por Trajnovic et al. (2003), que utilizó una RNA RBF para estimar ET0 pero de manera mensual, puesto que el coeficiente de correlación que obtuvieron en su trabajo fue de 0.97 proporcionando una R2 de 0.94. De igual forma Sudheer et al. (2003) encontraron coeficientes de correlación para diferentes combinaciones de variables de entrada con una RNA función de base radial, para un escenario similar al de este trabajo, cuyas variables de entrada fueron temperatura media, humedad relativa, velocidad del viento y duración de las horas brillo sol, y encontraron una R de 0.93.

Se desprende de aquí que los modelos de redes neuronales artificiales integran en la estimación de los pesos características diversas entre ellas la flexibilidad que repercute en un buen ajuste en la estimación de la ET0. Se puede afirmar que los modelos convencionales tienen ya parámetros definidos para su uso en la estimación de ET0. El Modelo Hargreaves calibrado posee también esta flexibilidad de integrar en el ajuste de HE conocimiento que ayuda en la estimación de la evapotranspiración de referencia, sin embargo no mejoró la estimación que realizó el modelo de RNA.

Conclusiones

De los modelos convencionales el que mejor estimó a los datos observados de evapotranspiración de referencia fue el de Priestley y Taylor; sin embargo, no superó a los modelos de redes neuronales en los escenarios RNABR5 y RNABR7.

El modelo de red neuronal artificial función de base radial (RBF) con las variables de entrada temperatura máxima, mínima y radiación neta es el modelo que mejor desempeño mostró en la estimación de la evapotranspiración de referencia.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 705-718

Implementación de riego a precisión en un sistema de pivote central

José Andrés León Mostacero1§, Héctor Flores Magdaleno1, Roberto Ascensio Hernández1

1Posgrado de Hidrociencias. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas. Carretera México-Texcoco km 36.5. C. P. 56230. Montecillo, Texcoco, Estado de México. ([email protected]; [email protected]). §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

La investigación se desarrolló en el pivote central del Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas, campus Montecillo. El objetivo fue diseñar, construir, implementar y evaluar un prototipo de riego diferenciado. La metodología consistió en: 1) sistema de control de riego electromecánico que fue la ubicación del prototipo, cableado e instalación de ocho electroválvulas; 2) sistema electrónico consistió en la elaboración de dos tablillas electrónicas, integración de GPS, dispositivos de comunicación con la computadora y control de válvulas; 3) desarrollo del software basado en la comparación de los datos obtenidos por el GPS con un mapa establecido -zonas “homogéneas” de riego- a lo largo del recorrido de las ocho últimas salidas del pivote central; y 4) evaluación del sistema de riego se basó en la comparación de la cantidad de agua aplicada (ordenada por el programa) y el agua colectada a nivel del suelo. Los resultados obtenidos fueron: a) diseño e implementación de un sistema de riego a precisión que permite la operación de electroválvulas en función al geoposicionamiento; b) elaboración de un programa de riego diferenciado abierto y adaptable a cualquier equipo de rodamiento circular (pivote central), bajo cualquier criterio de programación de variabilidad del suelo o desarrollo y crecimiento del cultivo; c) adaptación de un sistema de riego electromecánico de control individualizado de ocho salidas; d) la diferenciación del riego permitió un ahorro de 39.09% de agua en comparación con la aplicación uniforme, para las condiciones de operación del pivote central bajo estudio; y e) la variación entre la lámina aplicada y colectada fue 8.41%.

Palabra clave: riego de control automático, riego en tiempo real, riego de tasa variable.

Introducción

La concepción de riego hoy en día difiere de la que se tenía 20 años atrás, que consistía en la aplicación del agua suplementaria a la obtenida de la lluvia, mientras que en los años recientes se define como “un medio artificial de aplicar agua a la zona radicular de los cultivos de forma que ésta pueda ser utilizada al máximo”.

El riego a precisión incluye la exactitud en volumen y tiempo de aplicación de agua, impactando en el incremento de la rentabilidad de la cosecha, y disminuyendo el riesgo ambiental (Ortega, 2008). Es una metodología que consiste en procedimientos sencillos para la aplicación de agua al suelo de manera diferenciada a un cultivo. Emplea tecnologías de punta como los sistemas de posicionamiento; de medición y monitoreo de propiedades de suelo, condiciones de cultivo y clima en tiempo real; uso de información de sensores remotos y satélites; aprovechamiento y desarrollo de software para procesar información que facilite la toma de decisiones; implementación de sistemas de control automático que permiten monitoreo remoto vía internet; evaluación mediante mediciones periódicas y “exactas” de desarrollo; y rendimiento de cultivos como fin principal (Balastreire, 2001).

La relación entre una acción simple como el riego (dentro de un sistema de producción moderno) con temas como la precisión, exactitud, adelantos tecnológicos, sistemas de comunicaciones, y la transversabilidad de ciencias: electrónica, electromecánica, inteligencia artif icial, robótica, cada vez es menos raro, considerando un enfoque de sistemas y en el que se van incorporando actores y procesos que lleven a incrementar la cantidad y calidad de las

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cosechas, a través de facilitar, hacer eficiente y agilizar los procesos productivos en la agricultura, y además favorecer de manera positiva en el cuidado del ambiente.

Desde 1990 se está trabajando en la modificación de equipos de riego móviles (pivotes centrales y avances laterales), para hacer riego diferenciado, en función a la medición y monitoreo de un sin número de variables de suelo y cultivo. Estas investigaciones se vienen realizando en países de la Unión Europea y EE. UU., así como en países latinoamericanos como Argentina, Brasil, Chile y México.

El presente documento contiene una propuesta de riego diferenciado, que incluya el diseño, construcción, implementación, operación y evaluación de un prototipo capaz de aplicar agua en forma eficiente y eficaz a los cultivos. Los objetivos específicos son la elaboración del programa de riego en función a la variación espacial de la humedad del suelo y desarrollo del cultivo, adaptación de un sistema de

control de aplicación de riego diferenciado en función a los requerimientos del cultivo, y la evaluación comparativa entre el riego diferenciado y la aplicación de láminas uniformes.

Materiales y métodos

Ubicación

El proyecto de investigación se realizó en el Campo Experimental del Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas, campus Montecillo que se localiza en el km 36.5 de la carretera federal México-Texcoco, Texcoco, Estado de México a 19° 28’ 00’’ de latitud norte; 98° 54’ 20” de longitud oeste y 2 245 msnm. Las evaluaciones se realizaron en los lotes 17 a 20 del bloque E y F, donde opera el equipo de riego “pivote central”, como se muestra en la Figura 1.

Figura 1. Plano de la ubicación del experimento en el Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas, Campus Montecillos (Ascencio, 2009).

Materiales

El equipo de riego es un pivote central y consiste en una estructura de tubos y ángulos de acero galvanizado acoplado al sistema de rodamiento, alineación, energía eléctrica y operación (Cuadro1 y Figura 2).

Para el diseño y construcción del sistema de riego a precisión se usaron diferentes tipos de materiales, los cuales fueron adquiridos en el mercado local o confeccionados a partir de otros, tales como electromecánicos y componentes electrónicos especializados.

Parámetro DescripciónNúmero de torres 4 tramos (1°= 42.58, 2°= 48.77, 3°=

48.77, 4º= 59.80 m)Longitud del sistema 199.92 m de brazoAltura máxima 4.96 mDiámetro de tubería 6” de Ø interno, 6 5/8” de Ø exteriorNúm. de aspersores 72 bajantes con 1 ó 2 aspersores

D3000 NelsonEnergía requerida Mínimo 350, máximo 505 Voltios

(promedio 440 V.)

Cuadro 1. Especificaciones técnicas del sistema pivote central de riego por aspersión.

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707Implementación de riego a precisión en un sistema de pivote central

Método

Sistema de control de riego electromecánico. Se inició con la localización de control o cabezal, que se ubicó junto al sistema de encendido y apagado de rodamiento de la cuarta y última torre, por la cercanía del abastecimiento de la energía eléctrica, evitar la interferencia del funcionamiento del GPS, facilitar el cableado a cada electroválvula y aprovechar una base fija incorporada al sistema de riego (Figura 3).

Posteriormente, se hizo el cableado (cable de uso rudo núm. 18) desde el sistema de control a cada una de las electroválvulas con la finalidad de tener un control individualizado de cada salida. Se aprovechó el cable adjunto que conduce la energía del panel central del pivote y las

mangueras bajante para fijar el cable. La longitud total para la conexión a ocho válvulas equidistantes en 2.7 m y con el sistema de control intermedio fue de 90 m.

Las válvulas utilizadas fueron de la marca NaanDanJain de diámetro interno de ¾ de pulgada, regulador de flujo y seguro manual de operación, con conexión hembra ambos lados, operada con 24 voltios y una presión máxima de operación de 10 bar (145 psi) (NaanDanJain, 2012). Estas electroválvulas se ubicaron en cada bajante de las ocho válvulas en operación, antes de la “T” de distribución, regulador de presión y sistema de rociado de las salidas (Figura 4).

Sistema electrónico. Se inició con la ubicación del GPS LS20031 (Electronics, 2012a) y la adaptación de cinco cables soldados a la tablilla construida. El GPS se puso expuesto en la parte superior para facilitar la ubicación de satélites y evitar interferencias.

El GPS LS20031 es un completo receptor de antena inteligente que incluye circuitos de flujo de información, es de bajo costo, genera una asombrosa cantidad de información de la posición a una velocidad de cinco veces por segundo. Su tecnología Locosys ha sido probada para hacer un seguimiento de hasta 66 satélites o torres de corrección en tierra. La navegación y la actualización lo hacen con bajo consumo de energía

Figura 2. Diseño e imágenes del sistema de riego pivote central del Colegio de Posgraduados en Ciencias Agrícolas.

Figura 3. Ubicación del sistema de control de riego diferenciado.

Control de sistema de riego diferenciado

Control de torre 4

Figura 4. Ubicación de electroválvula.

Electro válvula

Reguladores de presión

Boquillas

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(Electronics, 2012b). No tiene un conector unido, al obtener los datos de la unidad necesita conectar algunos cables a un dispositivo de almacenamiento y display, para mantener la antena de cerámica cuadrada hacia el cielo.

La tablilla construida en bronce (Figura 5) integra el GPS, punto de comunicación (puerto serial) para conexión a la computadora, abastecimiento de energía con una intensidad de hasta cinco voltios que puede ser dado por un puerto serial de la computadora con el uso de un adaptador de 110 a 5 voltios y la conexión de la tablilla a la pantalla digital.

Los circuitos de la tablilla 1 se conectaron a una tablilla 2 (Figura 6) vía puerto serial, donde recibe la información de la computadora para la operación de las válvulas. La tablilla 2 desarrolló los circuitos para la operación de cada válvula en forma independiente, estuvieron conectados al switch de cada control obteniendo la potencia necesaria para el cierre y apertura.

Para el funcionamiento del prototipo se consideraron accesorios como un convertidor de conexión serial a USB (para hacerlo funcional con los equipos de computo actuales); transformador de energía de 110 v a 24 v. (energía necesaria para la operación de válvulas); accesorios de seguridad como un fusible para evitar sobre cargas de energía; un ventilador para evitar calentamiento de todo el prototipo; computadora que es necesario dejar junto al equipo de riego mientras opera; y caja de protección hecha en policarbonato y reforzada con marco de hierro para evitar contaminantes -como el polvo- y evitar la interferencia con el GPS (Figura 7). Todo este prototipo fue montado en el pivote central aprovechando una base perforada integrada al brazo de riego junto a la caja de control de la torre 4, en esta se emperno la base del prototipo asegurando su fijación.

En la Figura 8 se describe el flujo de información y energía de los componentes del sistema. La información que se obtuvo por el GPS se transmitió a la tablilla 1 y a su vez a la computadora. Por otro lado, se definieron zonas “homogéneas” que determinaron el riego diferenciado, los datos generados fueron procesados e integrados al programa. Después de la comparación de la posición del GPS con el mapa pre-establecido envió la orden de tiempo de apertura y cierre de válvulas según el agua que se requirió a la tablilla 2, esta recibió la información del tiempo y envió el impulso a los relevadores, los cuales tenían la energía necesaria para operar las válvulas.

De la tablilla 2 regresó el cálculo de tiempo de las válvulas abiertas, para el control de apertura. En este caso, la energía fue tomada de la estructura del pivote en su sistema

Figura 5. Diseño de la tablilla e integración de sistemas.

GPS

Conexión al puerto serial

Abastecimiento de energía

Figura 6. Diseño de la tablilla de control individualizado de las válvulas.

Relevadores de válvulasSwitch individual de las válvulas

Comunicación (Puerto serial)

Abastecimiento de energía (5 V)

1

2

3

4

8

7

6

5

Figura 7. Diseño de la tablilla de control individualizado de las válvulas.

Abastecimiento de energía (5 v)Fusible (2.5 amperes)

Abastecimiento de energía (110 v)

Tablilla 2

Convertidor de puerto

serial a USB

Tablilla 1

Ventilador

Transformador

Conexión a computadora por

puerto USB

Conectores a cables de electroválvulas1 2 3 4 5 6 7

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709Implementación de riego a precisión en un sistema de pivote central

de control de la torre 4, de 110 voltios y fue variada a 24 voltios para la operación de las válvulas o usada para el funcionamiento de la computadora, la que dio 5

voltios mediante un puerto USB para el funcionamiento de las tablillas y por ende para el GPS, y su respectivo display.

matemáticas, puerto serial y tiempo. También se declararon las variables a usar y se encendió el puerto serial para conectar a la computadora, y a su vez se solicitó la operación de objetos.

El cuerpo del programa se definió en 3 tiempos o sub rutinas: la primera fue la definición de los ciclos de riego mostrados en la pantalla 4. La segunda muestra una imagen de barra en la pantalla 1 o principal que indica la actualización del programa cada segundo, que es el tiempo cuando el programa solicita una nueva posición al GPS. La tercera hace la comparación de la posición del GPS con el mapa diferenciado, para esto es necesario la creación de la tabla de

Figura 8. Diagrama de flujo de información y energía del sistema de riego diferenciado.

Software del sistema de riego. El programa fue desarrollado en Phyton versión 2.7.3 (Python, 2012), para ello se utilizó las librerías de imágenes de Phyton, PIL versión. 1.1.7 (Phyton, 2009) y del software como el PyQt versión 4.8 (Limited, 2007), librerías para soportar conexiones a puertos seriales como Pyserial (Phyton, 2010), y compiladores como el Py2.exe (Phyton, 2007). Para facilitar la programación se escribió el código en el programa de apoyo Aptana Studio 3 versión 3.1.3 (Appcelerator, 2009) (Figura 9).

El Software se inició con la creación de la forma gráfica o pantalla del programa, que fue importada a Python, para realizarlo se activaron las librerías de imágenes, funciones

Computadora Obtención de mapasDefinición de riegoComparación de mapa con datos del GPS (programa de riego)Orden de tiempo de riego

GPS (Geoposicionamiento) latitud, longitud, fecha, hora

Tablilla 1 (Obtención de datos del GPS y transferencia a la computadora y display)

Tablilla 2 (Recepción de información y operación de electroválvulas, estimación de apertura de válvulas)

Relevadores (Incremento de energía de 5 a 24 voltios para actuación de válvulas, control de cierre y apertura)

Electroválvulas (Efectúan riego diferenciado)

Pantalla digital (Visualización de datos: latitud y longitud)

Medición (Variables físicas del suelo georeferenciadas: Da, pH, CE, MO, Textura)

Estimación de variables: cc, pmp e Interpolación de datos (obtención de mapas)

Mapas (Elaborado a partir de la interpolación de variables físicas del suelo)

Visualización (programa de riego, visión en Google Earth, tiempo de apertura de válvulas)

Adaptador(110 a 5 voltios)

Transformador (110 a 24 voltios)

Energía Eléctrica (Obtenida del pivote central de 110 voltios)

Flujo de información

Flujo de energía

Flujo de energía alternativo

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áreas, es decir el límite de las zonas donde cambia el patrón de ciclos de riego y el ancho de acuerdo al porcentaje de error (franja) que se considere.

Para que los puntos sean tomados en cuenta es necesario la creación de dos tablas: la “tabla de datos” especifica la coordenada de cambio de los límites de cada sección, y la “tabla de riego” define el ciclo de riego adoptado para cada sección y por cada electroválvula. Obtenidas las tablas de datos, de riego, y la del GPS son convertidas

en archivos de extensión .kml, que son mostrados en el programa Google Earth. El GPS tiene la capacidad de actualizar su posición a medida que obtiene el nuevo dato de su ubicación (1 segundo).

Al cierre del programa se completa la impresión de la latitud, longitud, hora, sección de riego, la sumatoria del tiempo de apertura de cada válvula y hora exacta de inicio y fin de riego en una tabla de texto y archivada con el nombre que coincide con el año, mes y día del riego.

Figura 9. Diagrama de flujo del sistema de riego diferenciado.

Forma principal (diseño de forma grafica en PyQt)

Importación (de formas graficas, librerías de python: tiempo, funciones matemáticas, otras)

Declaración de variables (variables a usar en lo siguiente del programa)

Configuración de puerto USB (creamos una tabla con el número de puerto USB y especificamos en número)

Solicitud de operación de objetos (tipo de riego, número de válvula, número de sección, dato del GPS, impresión de historial)

Tipos de riego (definición del tipo

de riego -en este caso 5 tipos-, muestra de

imágenes en pantalla 4)

Comparación (posición del GPS que se ubica en una tabla temporal de las que se toma los valores de latitud y longitud y son filtrados dentro del rango permitido, estos datos se comparan con los valores calculados en las secciones y se envía la orden para ejecutar el ciclo de riego especificado)

Riego grafico (visualización de

movimiento de barra de operación en

pantalla principal (1))

Tabla secciones (creación de tabla de datos que especifica el punto (latitud y longitud) de cambio así como la tolerancia que permite para la comparación con el valor tomado por el GPS. Esta tabla también guarda los ciclos de riego de cada una de las 8 válvulas.

Tabla riego (creación de tabla de datos que especifica el la cantidad de segundos que la electroválvula permanecerá abierta en un total de tiempo denominado ciclo que para nuestro caso se considera hasta 5 diferentes ciclos

Google Earth (exportación de la tabla de secciones, riego y GPS, las que se muestran como archivos .kml y se visualizan en google earth).

Cierre del programa (cierra el programa y guarda los datos en la tabla log, guardando datos de latitud, longitud, hora y hace la sumatoria de los tiempos de apertura de válvulas total de la sesión de riego.

Tabla de información (creación y escritura de datos, inicia con la hora de inicio de riego)

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711Implementación de riego a precisión en un sistema de pivote central

Evaluación del sistema

Medición del gasto de los aspersores. Para esta medición se escogió una sección con riego de ciclo completo, es decir las válvulas siempre estuvieron abiertas. Luego se colocó una bolsa plástica transparente en cada uno de las boquillas de 0.6 ∗ 0.4 m de la que se le corto una esquina, para que el agua saliera en forma de chorro. Después de establecerse la presión de salida del agua a 18 PSI se colectó en una cubeta de 12 L, anotando el tiempo que demoraba en llenarse dicho recipiente, esta actividad se hizo por cinco ocasiones en cada uno de los ocho aspersores en estudio (ocho salidas). De los datos obtenidos se calculó el gasto por salida en l/s para las ocho salidas a una presión de 18 PSI (León, 2008).

Medición de la lámina aplicada. Se midieron distancias de 21.50 m aproximadamente, tomando como guía la rodada de la torre 4 de pivote central y se colocaron “canaletas pluviométricas” alternado su posición, es decir dentro y fuera de la rodada en toda la circunferencia trazada por la huella de la torre 4.

Para las canaletas pluviométricas se utilizaron mitades de tubos de plástico de 8” de Ø externo y 0.185 m de Ø interno por 2.64 m de largo ubicadas a 0.40 m de altura, con la finalidad de reducir el efecto de rebote de agua del suelo y el ladeo al momento de la aplicación de riego. Para ello fue necesario la elaboración de fijadores de madera, que fueron capaces de sostener la canaleta y permitir el vaciado a la cubeta de colección (de 0.26 m de diámetro por 0.40 m de altura). Se llegó a un área de colección total de 0.5415 m2 (Figura 10).

Las canaletas se instalaron en 54 sitios de muestreo a lo largo del perímetro. De manera perpendicular a la rodada de la torre y paralela al paso del brazo del pivote con un desnivel de 3%, a favor de la ubicación de la cubeta para el escurrimiento.

El riego diferenciado se aplicó a la velocidad de 100% (159.44 m h-1 en la punta del brazo de 199.92 m y 145.95 m h-1 en la última rodada donde se ubica el prototipo, 183 m del brazo). Para evitar el efecto de la evaporación del agua colectada se midió inmediatamente después del riego -de la cubeta de colección- y se cambió a la nueva posición de la canaleta. También se consideraron datos como la posición georeferenciada del centro de la canaleta (es importante indicar que en la toma de datos se empleó la media de un mínimo de 120 segundos o puntos a fin de disminuir el error posicional), el tiempo de inicio y final, así como el volumen de agua capturado, registrándolo en el formato de campo elaborado para la evaluación.

Al obtener los datos de gasto de las salidas y el tiempo que permanecieron abiertas cada una de las válvulas se estimó la lámina aplicada en cada sección, así como el volumen de agua total empleado durante el riego. El valor del volumen de agua que llega al suelo en cada sección se comparó con los valores de agua aplicada, a fin de estimar la pérdida por efectos del viento y retraso o desfase de la operación de las electroválvulas (por efecto de magnetismo u obstrucción de basura en la salida de las válvulas).

Finalmente, se estimó la lámina de descarga al conocer el tiempo sincronizado de la hora de inicio y final de riego por la canaleta con el programa, y el ciclo de la sección específica. Con ello se comparó la lámina colectada en las canaletas en 2 mapas. También se hizo un comparativo entre el total de agua aplicada por el riego diferenciado con la suposición de un riego uniforme en todo el área, definiendo así la eficiencia de riego a precisión.

Resultados

Después de haber construido el prototipo e instalado el software se tienen las diferentes gráficas que se describen a continuación (Figura 11).

La “pantalla de riego” especifica el tiempo total del ciclo de riego (recuadro intervalo), el cual se define en segundos y está en función de la velocidad del equipo y el criterio

Figura 10. Canaleta pluviométrica instalada para medición de lámina aplicada.

0.26 m

0.40 m

2.64 m

0.185 m

0.48 m

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del operador, para ello se recomienda tiempos de 30, 60 ó 120 segundos. Al definir el total del ciclo se establece la duración de apertura de cada uno de los 5 tipos de riego, siendo generalmente el 1 (color rojo) de cierre total o sin riego y el 5 (color gris) de apertura total o siempre riego,

dejando el 2, 3 y 4 para especificar la cantidad de segundos que resulte de la necesidad de lámina requerida para las diferentes zonas. El programa calcula la duración del tiempo que las válvulas permanecen cerradas en cada uno de los tipos de riego.

Cada sección debe tener su cantidad de grados de acuerdo al mapa elaborado por interpolación de una variable física del suelo. Para el estudio en cuestión es la conductividad eléctrica, es importante indicar que los valores del ángulo son acumulativos y no deben exceder los 360º, en caso de tener secciones fuera de este rango se deberán borrar. Cuando se especifica el ángulo de la sección es necesario colocar el número de riego que se debe dar (para nuestro caso son 5 tipos), para cada válvula. Al final se actualiza la pantalla, el programa estima las coordenadas (latitud y longitud) de cada uno de los ángulos considerados para las secciones, que son los que se comparara con los datos tomados por el GPS, enseguida se especifican las dimensiones y datos en la pantalla 2 (Figura 13).

En la pantalla 2 se especifica datos para referencia de otros, por eso se inicia definiendo el punto exacto del pivoteo, para ello se debe ser lo más preciso posible y se compara el promedio de datos de varios GPSs “comunes” o se emplea

Figura 11. Pantalla 4 o pantalla de riego.

Tiempo riego 1

Tiempo riego 2

Tiempo riego 3

Tiempo riego 4

Tiempo riego 5

Diferencia de tiempo del ciclo

Definición del ciclo total de riego en s

Actualización de datos

Gráfica riego 1

Gráfica riego 2

Gráfica riego 3

Gráfica riego 4

Gráfica riego 5

La Figura 12 representa gráficamente los riegos donde permanece en movimiento la línea que especifica la variación del tiempo. El recorrido está en función del tiempo del ciclo definido y la cantidad de segundos con la válvula abierta. Esta línea indica la acción exacta que el equipo efectúa cuando coincide con cada línea del tipo de riego y sirve como un primer control de acción de cada válvula. Enseguida se especifican las secciones y tipo de riego en la pantalla 2 o pantalla de secciones.

La pantalla 3 permite especificar el ángulo donde hay una nueva sección, inicia en el 0º de un eje de coordenadas que considera el centro la ubicación del punto de pivoteo del equipo, el valor de la sección es en grados con los decimales que se consideran convenientes, sin embargo, por la precisión del GPS es aconsejable usar grados enteros. El número de sección se toma por default, el cual no es posible cambiarlo pero si modificar su orden, mediante la inserción de otras o borrándolas.

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713Implementación de riego a precisión en un sistema de pivote central

un GPS de precisión, de este número se hace el cálculo para todos y cada uno de los valores de las secciones del programa de riego. Enseguida, se introduce la longitud

“exacta” en m desde el punto de pivoteo hasta la ubicación del prototipo, se pueden considerar los decimales que se deseen.

Figura 12. Pantalla 3 o pantalla de secciones.

Figura 13. Pantalla 2 o pantalla de dimensiones.

Especifica grados de cada sección

Número de sección

Especifica tipo de riego para cada válvula en cada

sección

Agrega nueva sección

Borra sección no útil

Latitud y longitud estimada

Actualización de secciones

Ubicación del prototipo

Actualización de posición de válvulas y

demás datos

Distancia de cada válvula a partir del centro

Calcula el porcentaje de la extensión total en m

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Luego, se incluye el número de válvulas, para el estudio en cuestión fueron ocho (en un sistema completo se colocarán el total de válvulas del pivote), el programa calcula los recuadros para el número de válvulas establecidos en la pantalla de secciones. Seguido se especifica la distancia que existe entre válvulas con lo que el programa construye la tabla de posición de válvulas en forma automática, tomando como la primera posición la distancia de ubicación del prototipo, a partir de ésta se descuenta la distancia entre ellas hasta completar el numero de válvulas.

Sin embargo; los valores de la tabla también se pueden especificar en forma manual, manteniendo el valor aunque se actualice la tabla. Finalmente, es necesario establecer el valor de tolerancia de posicionamiento del GPS, el cual genera un área de cada sección definido por su longitud y ancho en m, obtenido del porcentaje multiplicado por la longitud del

equipo, simulando un área circular que permite no tomar los valores del GPS que no estén comprendidos dentro de esta área. De acuerdo a la extensión del área de estudio: 1% representó 1.83 m cada lado de la ubicación del prototipo, usando valores que van de 2 a 5% de acuerdo al modelo de GPS empleado que aseguró una precisión de 3 m cuando recibió datos de estaciones terrestres para su corrección (LOCOSYS Technology Inc., 2006).

La pantalla 1 o principal (Figura 14) requiere la especificación del puerto de comunicaciones con la computadora y activa una barra gráfica, la tabla de esta pantalla registra y publica hasta 26 datos de numero correlativo de la posición, latitud y longitud y la sección donde se ubica dicha coordenada. En caso que el GPS sufra interferencias para la toma del dato o el punto se encuentra fuera del rango de tolerancia aparecen avisos como “adquiriendo señal” o “sin señal”.

y su ubicación dentro del límite de tolerancia graficado con círculos de color celeste. También, refleja el área de riego que alcanza a cubrir cada una de las válvulas. En la parte inferior tiene una barra numérica que muestra el funcionamiento

Figura 14. Pantalla 1 o pantalla principal.

La pantalla principal también muestra en forma gráfica la extensión de todas las secciones y el tipo de riego que se aplica de acuerdo a los colores establecidos en la pantalla de riego, en esta área se aprecia la posición exacta del GPS

Ubicación actual del GPS

Indicativo de acción de las válvulas

Designación de puerto de

comunicación

Barra indicativa

Datos: nº de punto, latitud, longitud,

sección actual

Visualización Google Earht

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715Implementación de riego a precisión en un sistema de pivote central

individual de las válvulas en operación, siendo “1” cuando está abierta y “0” cuando está cerrada. Se tiene las opciones de “inicio” de funcionamiento del programa y el de “detener” los cuales son dependientes, es decir cuando uno está “activado” el otro se encuentra ejecutando su función y en forma “inactiva”.

Finalmente, la pantalla principal (Figura 14) dispone de la opción de visualización en Google Earht, que al activarse abre dicho programa y exporta tres archivos temporales con extensión .kml, que son el mapa de secciones de cada tipo de riego, el área de tolerancia de posición del GPS y la ubicación del GPS en tiempo real, mismo que se actualiza a medida que se tiene una nueva posición (1 segundo), provocando que la pantalla de Google Earth siempre esté sobre los programas con los que se esté trabajando (Figura 15).

Evaluación del sistema de riego. Al término del riego, el programa imprime los datos en un archivo de texto con el nombre que reúne el “año mes y día” del riego, este documento contiene la hora del inicio de riego, una lista con la hora exacta del momento de riego, un valor correlativo del dato, latitud y longitud en grados decimales y la sección en la que se regó. Se crean tantas líneas como dure el riego a intervalos de 1 a 5 segundos, dependiendo de la capacidad con que se registre la actualización. Se hace una acumulación del tiempo para cada válvula abierta. La sesión finaliza considerando la hora de término de riego (Figura 16 y 17), este archivo se actualiza cada vez que se termine el riego y se cierre el programa. Se crean archivos para cada día de riego en forma independiente, inicia su registro a las 00:00:00 am y termina a las 11:59:59 pm.

Figura 16. Resumen de la sesión de riego.

Figura 15. Presentación del riego en Google Earth.

Nombre de archivo (año, mes, día)

Tiempo de apertura total de las válvulas

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Con el tiempo total del riego (29 842 s) y conociendo el gasto se estima el volumen total aplicado, asumiendo que la apertura está siempre y totalmente abierta. Esta la comparamos con el volumen aplicado en el riego diferenciado multiplicando el tiempo que permaneció cada válvula abierta con el gasto respectivo. Para el estudio se utilizaron cinco diferentes ciclos de riego con una duración total de ciclo de 30 s, riego 1: siempre cerrada, riego 2: 20 s abierta 10 s cerrada, riego 3: 23 s abierta 7 s cerrada, riego 4: 26 s abierta 4 s cerrada, riego 5: siempre abierta, la Figura 18 muestra la comparación del volumen de agua aplicado total en el sistema de riego diferenciado y el riego uniforme.

La Figura 18 muestra la cantidad de agua aplicada por cada aspersor y su porcentaje que representa en comparación de riego uniforme, el ahorro de agua con el sistema diferenciado en promedio es 39.09% para el riego descrito. Obtenida la lámina real ordenada y aplicada por el programa de riego (que va de 6a 8 mm) (Figura 19).

La Figura 19 muestra la variación entre la lámina aplicada y la colectada en promedio 8.41% atribuido al efecto del viento, la influencia de la vegetación al momento de la colección en las canaletas y los desfases de operación de las electroválvulas al momento de la apertura y cierre.

continuo: movimiento lineal (LM) y pivote central (CP) que controlan la aplicación variable de caudal en las válvulas solenoides (Evans et al., 2000).

El riego de tasa variable (VRI) ofrece una flexibilidad total, en función de las necesidades específicas del cultivo. El VRI controla la velocidad del sistema para modificar la profundidad de aplicación de riego. Es compatible con el pivote central, avance frontal de movimiento lateral y reverso. Se puede instalar en sistemas de riego nuevos o como un complemento de los sistemas actuales (Lindsay, 2007).

y= 0.0286x + 0.8375 R² = 0.8253

Número de aspersor

Gas

to en

lt/s

eg 0.92

0.84

0.93

0.96

0.97 0.99 1.06 1.08

1.50

1

0.50

0

1 2 3 4 5 6 7 8

Figura 19. Comparación de la lámina aplicada con la colectada.

Figura 17. Gasto promedio (5 repeticiones) de últimos 8 aspersores utilizados en el riego diferenciado.

Figura 18. Comparación de riego uniforme y diferenciado en ocho aspersores del pivote central.

Volu

men

de r

iego

(L)

Número de aspersor

1 2 3 4 5 6 7 8

40000

30000

20000

10000

0

Riego uniforme Riego diferenciado

10

8

6

4

2

0 555554444444444333333333322222222221111111111987654321

Lám

ina

(mm

)

Lámina aplicada Lámina colectada

Discusión

En los últimos años ha surgido un nuevo enfoque en los sistemas continuos de movimiento de riego (principalmente pivotes y avances), que consiste en controlar electroválvulas de tipo solenoide conectados independientemente o formando grupos de boquillas accionadas en base a mapas de propiedades del suelo y cultivo (Chávez et al., 2010a). Desde 1990, grupos de técnicos en Estados Unidos de América han modificado los sistemas de riego para obtener precisión (Evans et al., 2000; Sadler et al., 2005a) de movimiento

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717Implementación de riego a precisión en un sistema de pivote central

Entre los software desarrollados son PivoRF (De Queiroz et al., 2008), WSU-CPAS RIMCS (Chávez et al., 2010a), AccuFlow VRI (Lindsay International Ltd., 2007) -permiten planear el riego de acuerdo al mapeo previo en el programa FieldMAP-, CropMetrics® VRI Optimization, CropMetrics Virtual Agronomist Pro (VA Pro) -facilitan la identificación del número óptimo y la ubicación de las zonas de control de velocidad para generar la aplicación de agua diferenciada-.

PLC permita la programación, activación, seguimiento en campo, comunicación inalámbrica a un ordenador base, y cambio entre dos sistemas de riego en un sólo equipo-, captura de la señal del GPS (Harting, 1999) y (Evans y Harting, 1999) -requiere de una PC para el ingreso de datos, aunque algunas de sus funciones se puedan establecer en su propio display de control del PLC-, y Farmscan Irrigation ManagerTM para aplicación de VRI en un CP se basa en la división radial del círculo en secciones de 2 a 10º y hasta 48 tramos a lo largo del brazo, definiendo un mapa de aplicación diferenciado a base de la digitalización, utilizando láminas de 0 a 200% de la media propuesta de un riego necesario (Perry y Pocknee, 2003).

Los hardware de un sistema de riego de aplicación de tasa variable consta de: un controlador, nodos inalámbricos, válvulas solenoides, cableado de alimentación, unidad GPS (Lindsay International Ltd., 2007). Cada válvula solenoide opera sobre los valores de la base de datos y la ubicación en el campo, con la finalidad de controlar el riego de cada zona. La ubicación en el campo se determina usando un codificador de posición contando el número de gradas, lo que da una clara ventaja en la lectura de la ubicación exacta del pivote con respecto a un círculo de 360°. (Al-Karadsheh et al., 2002). La aplicación efectiva del VRI en CP, Valley Irrigation ha trabajado en dos aspectos: el cambio de la velocidad y en el agrupamiento de válvulas solenoides a lo largo del brazo (Valley, 2008).

Los sistemas de riego de precisión están diseñados para controlar bancos de boquillas que aplican “láminas uniformes” dentro de una zona específica de riego o el área experimental (Chávez et al., 2010b), tomando este criterio (Perry et al., 2004), la evaluación de un sistema de monitoreo y control instalado en sistemas de riego móvil funciona, porque es flexible y capaz de integrar una serie de láminas de agua aplicadas, de acuerdo a la medición de sensores en tiempo real o mapas de características del suelo, cultivo y clima. Una comparación de los SIG programados

y ejecutados muestra un buen desempeño, operando las solenoides (On/Off) de acuerdo con los mapas incluidos (Chávez et al., 2010b).

Conclusiones y recomendaciones

Se logró diseñar e implementar un sistema de riego a precisión que permite la operación de electroválvulas en función al geoposicionamiento del pivote central.

Se elaboró un programa de riego diferenciado abierto y adaptable a cualquier equipo de rodamiento circular, bajo condiciones variables del suelo y cultivo.

Se adaptó un sistema de riego electromecánico de control individualizado de las ocho salidas, demostrando la compatibilidad para la conversión total del pivote central.

Se comparó el riego diferenciado con la aplicación uniforme de una lámina de riego, definiendo que en las condiciones de operación del pivote central es de hasta 39.09% menos.

La variación entre la lámina aplicada y la colectada 8.41%, debido al efecto del viento, vegetación y desfase de operación de las electroválvulas.

El riego de precisión con aplicación diferenciada de lámina de riego es una técnica plenamente adaptable a cualquier pivote central que opere en el campo agrícola y se puede diseñar, implementar, poner en funcionamiento, monitorear y evaluar con los recursos que se tienen, logrando un ahorro de agua significativo.

Se recomienda seguir probando el prototipo de riego diferenciado, instalado en otros equipos con más válvulas y definiendo la cantidad de recurso a aplicar, de acuerdo a variables directas medidas en el suelo como la humedad o el estrés hídrico del cultivo.

Literatura citada

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 719-727

Efectos de tres sistemas de labranza y mejoradores de suelo en la disponibilidad de humedad y volumen de exploración de raíces

Genaro Demuner Molina1§, Martín Cadena Zapata1, Santos Gabriel Campos Magaña1, Alejandro Zermeño Gonzalez1 y Félix de Jesús Sánchez Pérez1

1División de Ingeniería. Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. Calzada Antonio Narro 1923, C. P. 25315, Buenavista, Saltillo, Coahuila. [email protected], [email protected], [email protected], [email protected]. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

Se evaluó el efecto de tres sistemas de labranza (convencional (LC), vertical (LV) y cero (NL)) y mejoradores de suelo en la disponibilidad de humedad, volumen de raíces y rendimiento en cultivo de avena forrajera (avena sativa) en un suelo franco arcilloso. La investigación se realizó en el campo experimental ubicado en las instalaciones de la Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro, localizado al sur de la ciudad de Saltillo, Coahuila, México (25o 23' 42'' latitud norte y 100o 59' 57'' longitud oeste. El experimento se estableció bajo un arreglo en bloques al azar con arreglo factorial A y B con nueve repeticiones, tres sistemas de labranza, tres tratamientos con mejoradores y un testigo durante el ciclo otoño-invierno 2011. El contenido de humedad se midió a dos profundidades (7.6 y 12 cm) mediante una sonda TDR FIELDSCOUT 300. Finalizando el ciclo se midió el desarrollo radicular y rendimiento por tratamiento en base a materia seca obtenida. Los resultados obtenidos con respecto a humedad NL, muestra mayor retención encontrándose los mismos valores en ambas profundidades, los mejoradores no mostraron influencia. Para raíces LC tuvo buen desempeñó, los mejoradores no influyeron en las raíces. En rendimiento LC es la mejor y LV, NL mantienen promedio similar; en mejoradores la Micorriza obtiene mejor rendimiento de 3.84 t ha-1, Testigo 3.78 t ha-1, Algaenzima y Composta obtuvieron rendimientos similares de 3.4501 t ha-1. En el corto plazo la cero labranza tiene un efecto positivo en la retención de humedad sin embargo aun no se refleja en el desarrollo radicular y rendimiento del cultivo.

Palabras clave: humedad del suelo, sistemas de labranza, mejoradores de suelo, sonda TDR.

Introducción

Es conocido que la labranza en cualquiera de sus variantes (convencional, vertical y cero), interviene en la disponibilidad de humedad y volumen de raíces en el suelo. Sin embargo, es importante demostrar en qué medida influyen y cuantificar las ventajas de cada una.

La labranza cero o siembra directa y la labranza vertical, han resultado ser las técnicas conservacionistas más utilizadas y difundidas, aunque en nuestro país, debido a las particularidades de los suelos, es necesario probar sus ventajas en cuanto al aumento en la retención de humedad, mismo que tendría como consecuencia, un aumento en la eficiencia de uso de este recurso al aumentar la relación entre rendimiento y agua utilizada por el cultivo (Hook y Gascho, 1988). Uribe y Rouanet (2001), determinan si el tipo de labranza afecta el contenido de humedad en el perfil del suelo. Para lo cual comparan el efecto de tres sistemas de labranza sobre la disponibilidad de un suelo Ultisol, utilizan tratamientos de cero labranza con quema, cero labranza sin quema y labranza tradicional; concluyendo que desde el punto de vista de la retención de humedad en el perfil de un suelo Ultisol, es recomendable utilizar cero labranza sin quema de residuos.

La rotación de diferentes cultivos, con sus diferentes sistemas radiculares, optimiza la red de canales de las raíces, propiciando el incremento de la penetración del agua y la capacidad del suelo para el mantenimiento de la humedad, así como una mayor disponibilidad de agua para el uso del cultivo en los estratos más profundos del suelo

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(McGarry et al., 2000). Las rotaciones de cultivos y los sistemas de labranza inciden sobre la estabilidad estructural, factor determinante de una adecuada distribución de la porosidad que influye en el perfil de la humedad y el correcto intercambio gaseoso (Venialgo et al., 2004).

Por cientos de años la materia orgánica ha sido rutinariamente agregada a las plantaciones en el campo. Esta práctica se basa en la lógica aparente de crear un ambiente favorable de raíces, mejorar la estructura del suelo, aeración y la capacidad de retención del agua, mejorando así el establecimiento de la planta y su crecimiento subsecuente (Corley, 1984). Actualmente se utilizan diversos productos comerciales que son químicos u orgánicos para ser aplicados como mejoradores del suelo.

La infiltración es el movimiento del agua de la superficie hacia el interior del suelo. Del agua infiltrada se proveen casi todas las plantas terrestres y muchos animales; alimenta el agua subterránea y a la vez a la mayoría de las corrientes; reduce las inundaciones y la erosión del suelo. La capacidad de infiltración es la cantidad máxima de agua que un suelo puede absorber por unidad de superficie horizontal y por unidad de tiempo. Se mide por la altura de agua que se infiltra, expresada en milímetros por hora. Esta a su vez disminuye hasta alcanzar un valor casi constante a medida que la precipitación se prolonga, y es entonces cuando empieza el escurrimiento. García et al. (2005), evaluaron el comportamiento de sondas de capacitancia en dos tipos de tratamientos, siembra directa (SD) y laboreo convencional (LC). Mediante un análisis de varianza factorial los resultados demostraron que la siembra directa tiende a almacenar más agua en el suelo en los primeros centímetros, agotándose lentamente y apareciendo una distribución más uniforme a lo largo del perfil del suelo.

Martínez y Ceballos (2001), diseñaron y validaron una sonda RDT (reflectometría en dominio del tiempo) para medir la humedad en el suelo. Compararon series de datos de humedad tomados con el RDT y el método gravimétrico en monolitos de diferentes características obteniendo resultados satisfactorios.

Florentino (2006), revisó los métodos usados más frecuentemente para determinar el contenido de agua de un suelo, mencionando sus principios y procedimientos, rangos de medición, resultados obtenidos, costo relativo y su seguridad en el manejo. Los métodos evaluados fueron: 1)

método gravimétrico; 2) galgas de neutrones; 3) atenuación de la radiación gamma; 4) electricidad de cuatro electrodos; 5) resistencia eléctrica; y 7) métodos dieléctricos.

El crecimiento del sistema radicular en los suelos es afectado por la gama de propiedades del mismo pero, a su vez, las propiedades del suelo son modificadas por las raíces. El riego en los cultivos induce cambios significativos en el crecimiento y distribución de los sistemas radiculares los cuales tienen consecuencias importantes para ambos, producción y calidad del cultivo (Gregory, 2006). Se han descrito muchos métodos para estudiar el grado de desarrollo y distribución de las raíces de las plantas. De Roo (1969), utilizó agujas para fijas las raíces en un corte realizado en el suelo, posteriormente practicó un lavado y realizó un conteo de las mismas. Hidalgo y Candela (1969), por medio de excavaciones utilizaron el método de las coordenadas, determinando la trayectoria de las raíces de plantas de vid así como su peso en tres dimensiones.

Para cuantificar el rendimiento en materia seca es imprescindible obtener una muestra representativa del área, que en ocasiones puede ser muy heterogéneo. La complejidad de la toma de muestras está vinculada a que las muestras no son absolutamente homogéneas, es decir presentan discontinuidades tanto en la composición como el contenido del nutriente, pudiendo ser la heterogeneidad de la muestra tanto en el tiempo como el espacio. Martínez et al. (1990), utilizan el método del disco con y sin ajuste a regresión lineal, como técnica de muestreo para predecir la disponibilidad de materia seca. La disponibilidad de materia seca obtenida con y sin ajuste de la regresión difirió de la obtenida por el método de corte y la precisión fue mayor utilizando cinco marcos para la regresión. Por lo que se sugiere debe ser empleada en condiciones de producción.

López et al. (2008), compararon estimaciones manuales y electrónicas para calcular la biomasa aérea en pastos. Se observa un error moderado alto, indicando que algunos métodos indirectos de estimación de rendimiento son apropiados bajo ciertas condiciones por lo que en términos generales los métodos manuales fueron los más apropiados. Los mejores resultados obtenidos fueron modificando modelos generales bajo condiciones y calibraciones locales. En este trabajo se evalúan tres sistemas de labranza en conjunto con un cultivo y mejoradores de suelo para determinar su influencia en la disponibilidad de humedad, volumen de exploración de raíces y rendimiento en materia seca de un cultivo de avena establecido en un suelo franco arcilloso.

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Materiales y métodos

El presente trabajo de evaluación se realizó en un ambiente semiárido durante el ciclo otoño-invierno de 2011 en el campo experimental de Buenavista de la Universidad Autónoma Agraria Antonio Narro. Las coordenadas geográficas que la delimitan son: 25° 23' 42'' de latitud norte 100° 59' 57'' de longitud oeste y una altitud de 1743 msnm., el suelo presente es franco arcilloso (40% de arena, 29% de limo y 31% de arcilla). De acuerdo a la clasificación climática de Koppen, modificada por García (1973), el clima de Buenavista se expresa bajo la fórmula: BS0kx’(w)(e’), que significa seco-árido, templado con verano fresco largo, con régimen de lluvias escasas todo el año tendiendo a llover más en el verano y clima extremoso. La temperatura media anual es de 16.9 °C, con una precipitación media anual de 435 milímetros, la evaporación media anual oscila entre los 1956 milímetros. Los vientos predominantes tienen una dirección noreste, con velocidades de 25.5 km h-1 (Servicio Meteorológico Nacional 2012).

Muestreo de la humedad en campo

El seguimiento a la humedad se realizó por medio de una sonda TDR FIELDSCOUT 300 (Figura 1) a profundidades de 7.6 y 12 centímetros, el cuál calcula el contenido de agua volumétrico disponible en el suelo. Es de operación sencilla, se muestrea en un corto tiempo y los datos son grabados en la memoria interna para después ser descargados a la computadora.

La calibración se realiza por medio de la computadora para poder acceder a la memoria del equipo, sólo se necesita proporcionar los datos de capacidad de campo (CC) y punto de marchitez permanente (PMP). Al encender el equipo solo se selecciona el largo de las puntas a utilizar y se procede a introducirlas en el suelo para presionar el botón de lectura y automáticamente se guarda en la memoria.

Determinación del volumen de exploración de raíces

Para determinar el desarrollo radicular, se obtienen cuatro muestras aleatorias cuidadosamente extraídas por tratamiento y en el laboratorio se mide la raíz con un vernier (Figura 2) a partir de los tres ejes (x, y, z). Los resultados se promedian para obtener el volumen de exploración por tratamiento.

Determinación del rendimiento

Para realizar el muestreo del forraje en campo se utilizó el método del marco, para el cual se construyó un marco de madera cuyos lados miden 0.25 metros y su área total es de 0.0625 m2., (Martínez et al., 1990). Se coloca el marco en el suelo y el material que queda dentro del mismo (Figura 3), se corta y se pesa en verde para posteriormente ponerlo a deshidratar para obtener el rendimiento en forraje seco.

Análisis estadístico

En todo el campo experimental se levantaron los muestreos ya mencionados mismos que nos dieron como resultado un banco de datos con la suficiente información para poder Figura 1. Sonda TDR FIELDSCOUT 300.

Figura 2. Medición de la raíz.

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determinar si se dieron cambios en las variables a estudiar. Para el procesamiento de los datos obtenidos se utiliza un diseño de bloques al azar con arreglo factorial mediante un análisis de muestras repetidas, utilizando el programa R versión 2.9.0

Los datos mostrados en los análisis estadísticos para la primera y la segunda etapa fueron tratados utilizando la transformación de Box-Cox para que mostraran normalidad y así poder realizar los análisis correspondientes. Las medias de los tratamientos corresponden a las medias originales de los datos sin ser tratados.

El modelo lineal

El modelo estadístico propuesto (Montgomery, 1991) para un experimento en bloques al azar con arreglo factorial A y B sería:

Yijk= μ + Βi + αj + τk + ατjk + ℮ijk

Donde: Yijk= ijk-esima observación en el i-esimo bloque que contiene el j-esimo nivel del factor A y el k-esimo nivel del factor B; μ= media general; Βi= factor del i-esimo bloque; αj= efecto del j-esimo nivel del factor A; τk= efecto del k-esimo nivel del factor B; ατjk= interacción del j-esimo nivel del factor A con el k-esimo nivel del factor B; y ℮ijk= error aleatorio NID (0 - σ2).

Resultados y discusión

Análisis para la variable humedad con sus respectivas interacciones (profundidad, labranza y mejorador)

En el Cuadro 1 se muestra el análisis de varianza para la variable humedad con sus interacciones y en el Cuadro 2 la comparación de medias.

Como se puede observar en el análisis de varianza existe alta significancia entre labranzas con respecto a la retención de humedad; en otros trabajos similares se obtuvieron diferencias estadísticas para la retención de humedad a dos profundidades (5 a 7.5 cm y 10 a 12.5 cm) utilizando tres tipos de labranza (convencional, reducida y cero), encontrando que la labranza reducida retuvo significativamente mayores cantidades de agua que la labranza convencional y la labranza cero, Hill et al. (1984). En el Cuadro 2 se observa que en este trabajo, la cero labranza (L3) retuvo mayor porcentaje de humedad que la labranza vertical (L2) y la convencional (L1).

Gráficamente se puede apreciar que la labranza tres (labranza cero) es la que retuvo mayor humedad durante el ciclo del cultivo (Figura 4). Fernández et al. (2009), encontraron que en un suelo de una zona semiárida se obtuvo una mayor retención de agua en el perfil con cero labranza comparado con labranza convencional. El Cuadro 3 muestra la prueba de comparación múltiple de medias (Tukey) entre mejoradores con respecto a humedad.

Figura 3. Muestreo en campo.

Característica F valor Pr(>F)Profundidad 0.67 0.41Labranza 5.28 0.007227 **Mejorador 0.57 0.63506Prof: Lab 0.11 0.887257Prof: Mej 0.51 0.674264Lab: Mej 1.22 0.302143Prof: Lab: Mej 0.61 0.715412CV: 4.014557

Cuadro 1. Análisis para humedad en el segundo ciclo.

Cuadro 2. Comparación múltiple de medias entre labranzas con respecto a humedad.

Grupos Tratamientos MediasA L2 (labranza vertical) 15.53Ab L1 (labranza convencional) 16.4B L3 (labranza cero) 21.32

Figura 4. Gráfica de humedad con respecto a labranzas.

35

30

25

20

15

10

5

0

Húm

edad

vol

umét

rica

% (c

m^3

/cm

^3)

L3 L1 L2Labranzas

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Como se puede apreciar en la comparación de medias y el gráfico (Figura 5) entre mejoradores, éstos todavía no tienen una influencia positiva a favor de la retención de humedad. Tal como se citó en el primer ciclo a Querejata et al. (2000), sobre los efectos benéficos de los mejoradores orgánicos para la retención de humedad; éstos tendrán su efecto en un periodo mayor a los cuatro años después de su aplicación.Brown y Cotton (2011), señalan que los suelos con aplicación de composta incrementan la capacidad de retención de humedad y que estos incrementos se observan mejor en los suelos de textura gruesa que en los de textura fina. También señalan que a altas tasas de aplicación de composta los beneficios de mejora en el suelo son más significativos comparados con los obtenidos con tasas reducidas de aplicación.

El Cuadro 4 muestra la prueba de comparación múltiple de medias (Tukey) entre profundidad con respecto a humedad.

Como se puede apreciar numérica y gráficamente (Figura 6) con respecto a las medias no existe diferencia significativa por lo que ambas profundidades están reteniendo la misma cantidad de humedad. Dalrymple et al. (1993), menciona que no existen diferencias significativas en la disponibilidad de agua en el perfil del suelo entre cero labranza, mínima labranza y labranza convencional.

Análisis para la variable volumen de exploración de raíces con sus respectivas interacciones (labranza y mejorador).

El Cuadro 5 muestra el análisis de varianza para exploración de raíces y el Cuadro 6 la comparación de medias entre labranzas con respecto a volumen de exploración de raíces.

Grupos Tratamientos MediasA M1 (micorrizas) 16.38A M2 (composta) 17.60A M0 (testigo sin mejorador) 17.81A M3 (algaenzimas) 19.21

Cuadro 3. Comparación múltiple de medias entre mejoradores con respecto a humedad.

Grupos Tratamientos MediasA P2 (12 cm) 17.83463A P1 (7.6 cm) 17.67458

Cuadro 4. Comparación múltiple de medias entre profundidades con respecto a humedad.

Figura 5. Gráfica de humedad con respecto a mejoradores.

Húm

edad

vol

umét

rica

% (c

m^3

/cm

^3)

30

25

20

15

10

5

0M3 M0 M2 M1

Mejoradores

Figura 6. Gráfica de humedad con respecto a profundidades.

Húm

edad

vol

umét

rica

% (c

m^3

/cm

^3)

30

25

20

15

10

5

0P2 P1Profundidades

F valor Pr(>F)Mejorador 1.4 0.24485Labranza 3.3 0.04099 *Mej: Lab 0.73 0.6249CV: 22.02135

Cuadro 5. Análisis para volumen de exploración de raíces.

Cuadro 6. Comparación múltiple de medias para labranzas con respecto a volumen de exploración.

Grupos Tratamientos MediasA L1 (labranza convencional) 0.0017A L2 (labranza vertical) 0.0016A L3 (labranza cero) 0.001

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El impedimento mecánico debido a la compactación y a la presencia de capas endurecidas, es una de las principales causas que ocasionan un desarrollo radicular deficiente. En la (Figura 7) se muestra cómo la labranza uno (labranza convencional) y la labranza dos (labranza vertical) proporcionan un ambiente favorable para el desarrollo radicular del cultivo en comparación con la labranza tres (labranza cero). Éste impedimento mecánico se corrige mediante la utilización adecuada y oportuna de implementos de labranza que produzcan aflojamiento del suelo y diminución de la densidad aparente, fundamentalmente subsoladores y cinceles (Arkin y Taylor, 1981; Castro y Amézquita, 1991). Demostrando así que un suelo removido o disturbado opondrá menor resistencia mecánica al desarrollo radicular de un cultivo.

Martínez et al. (2008), estudiando efectos de la labranza a más largo plazo (4 a 7 años) encontraron que la longitud y densidad de raíces en un cultivo de trigo fueron mayores en cero labranza que en labranza convencional. El Cuadro 7 muestra la prueba de comparación múltiple de medias (Tukey) entre mejoradores con respecto a volumen de exploración de raíces.

A pesar de no existir diferencia estadística significativa entre los mejoradores, gráficamente se puede apreciar como el mejorador uno (micorrizas) fue el que mejor se desempeñó en el volumen de exploración radicular (Figura 8). Un factor muy importante en el desarrollo radicular es la densidad aparente que al seguir utilizando mejoradores con el tiempo se ve modificada.

Carmen et al. (1998), incorporan residuos orgánicos de crotalaria (Crotalaria-juncea), pasto elefante (Pennisetum-purpureum) con el propósito de evaluar los efectos sobre algunas propiedades físicas en una siembra de maíz repitiéndolo sistemáticamente durante tres años. Al final del experimento se produjeron efectos favorables en la densidad aparente con relación al testigo, confirmando así el efecto benéfico de la incorporación de residuos en los suelos. Con lo anterior se podría decir que es posible esperar cambios significativos para la densidad aparente al utilizar los mejoradores y los sistemas de labranza en un mediano plazo, mismo que nos favorece en la estructura del suelo y su conservación.

Análisis para la variable rendimiento con sus interacciones (labranza y mejorador)

El Cuadro 8 muestra el análisis de varianza para rendimiento y el Cuadro 9 la comparación de medias para las labranzas con respecto al rendimiento.

Figura 7. Gráfica de volumen de exploración con respecto a labranzas.

L1 L2 L3Labranzas

Volú

men

de e

xplo

raci

ón m

^3

0.0030

0.0025

0.0020

0.0015

0.0010

0.0005

0.0000

Cuadro 7. Comparación múltiple de medias entre mejoradores con respecto a volumen de exploración .

Grupo Tratamientos Mediasa M1(micorrizas) 0.001804756a M3 (algaenzimas) 0.001448125a M2 (composta) 0.00154926a M0 (testigo) 0.001133563

Figura 8. Gráfica de volumen de exploración con respecto a mejoradores.

M1 M2 M3 M0Mejoradores

0.004

0.003

0.002

0.001

0.000Vo

lúm

en d

e exp

lora

ción

m^3

F valor Pr(>F)Labranza 3.919 0.03367 *Mejoradores 0.0164 0.99706Lab: Mej 0.3607 0.89647CV: 20.63626

Cuadro 8. Análisis para rendimiento.

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725Efectos de tres sistemas de labranza y mejoradores de suelo en la disponibilidad de humedad y volumen de exploración de raíces

Gráficamente se puede apreciar que la labranza uno (labranza convencional) es la que obtuvo el rendimiento mayo en comparación de las otras dos (Figura 9). Los beneficios de la labranza de conservación para disminuir erosión y conservar humedad no necesariamente se refleja en mayor rendimiento, Vetsch y Randall (2002), encontraron que en cuatro años continuos de producción de maíz, el rendimiento fue siempre mayor en labranza convencional comparado con cero labranza.

De Vita et al. (2007), señalan que en un experimento de largo plazo con cultivo de trigo en temporal (10 años) el rendimiento en años de mayor humedad fue más alto en labranza convencional, sin embargo en años de escasa precipitación (alrededor de 300 milímetros de lluvia) el rendimiento fue mayor en cero labranza debido a la menor tasa de evaporación lo que permite mayor disponibilidad de agua.

El Cuadro 10 muestra la prueba de comparación múltiple de medias (Tukey) entre mejoradores con respecto al rendimiento obtenido.

Como se puede apreciar el mejorador uno (micorriza) y el mejorador cero (testigo) numérica y gráficamente (Figura 10) obtienen los rendimientos más altos aunque no exista diferencia significativa entre mejoradores en comparación con el mejorador dos (composta) y el mejorador tres (algaenzimas).

Singer et al. (2003), evaluaron tres sistemas de labranza (vertedera, cinceles y no labranza) en una siembra de maíz y soja desde 1998 utilizando diferentes tipos de compostas orgánicas, obteniendo incrementos en el rendimiento en el primer año para la labranza con vertedera y cinceles; por lo que al realizar el siguiente ciclo con una rotación se podría dar diferencias para la interacción labranza-mejorador e incrementar los rendimientos significativamente.

Conclusiones

En las condiciones de este experimento, el sistema de cero labranza (siembra directa) favoreció una mayor retención de humedad comparado con labranza vertical (arado de cinceles) y la labranza convencional (aradura y rastreo con discos).

Los mejoradores orgánicos aplicados no mostraron diferencia estadística en la retención de humedad, rendimiento del cultivo y en el desarrollo radicular en el corto plazo, comparada con el testigo.

En el corto plazo la respuesta de un mejor rendimiento no se da en los sistemas de conservación como la cero labranza pese a una mayor disponibilidad de humedad.

Grupos Tratamientos MediasA L1 (labranza convencional) 5.16Ab L3 (labranza cero) 2.92B L2 (labranza vertical) 2.76

Cuadro 9. Comparación múltiple de medias entre labranzas con respecto a rendimiento.

Grupos Tratamientos MediasA M1 (micorrizas) 3.843951A M0 (testigo) 3.784691A M3 (algaenzimas) 3.350123A M2 (composta) 3.492346

Cuadro 10. Comparación múltiple de medias entre mejoradores con respecto a rendimiento.

Figura 9. Gráfica de rendimiento con respecto a labranzas.Labranzas

L1 L3 L2

Tone

lada

s por

hec

táre

a

10

8

6

4

2

0

Figura 10. Gráfica de rendimiento con respecto a mejoradores.Labranzas

M1 M0 M2 M3To

nela

das p

or h

ectá

rea

8

6

4

2

0

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 728-735

Energía requerida para el corte de hojas de Agave tequilana Weber

Alberto Saldaña Robles1, Ryszard Jerzy Serwatowski Hlawinska1§, Noé Saldaña Robles1, César Gutiérrez Vaca1, José Manuel Cabrera Sixto1 y Salvador García Barrón1

1Departamento de Ingeniería Agrícola. Universidad de Guanajuato. Campus Irapuato-Salamanca. Ex-Hacienda “El Copal”. Carretera Irapuato-Silao, km 9. Irapuato, Guanajuato, México. C. P. 36820. Tel: 52 462 6245215. ([email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]; [email protected]). §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

En el estudio realizado se cuantificó la energía unitaria requerida para el corte de las hojas de la planta de Agave tequilana Weber empleando un dispositivo construido para este fin. Este parámetro se empleará en el diseño de una cosechadora- trituradora de agave. El estudio se realizó en noviembre de 2010 en la comunidad “El Copal”, municipio de Irapuato, Guanajuato, México. Para cuantificar la energía unitaria se evaluaron dos parámetros. El primer parámetro fue la energía que requiere el corte de la hoja de agave, dicha energía se evaluó en diez posiciones a lo largo de una hoja de aproximadamente un metro, realizando cuatro repeticiones. Para esto se empleó un dispositivo que aplica caída libre. El segundo parámetro fue el área de la sección transversal, en las mismas posiciones de la hoja donde se determinó la energía de corte, para lo cual se empleó visión artificial. De esta información se calculó la energía unitaria, resultando un valor de 2.50 J cm-2. La media de los resultados obtenidos concuerda con lo obtenido por otros autores.

Palabras clave: Agave tequilana Weber, cosechadora, energía unitaria, maquinaria agrícola.

Introducción

El principal uso del Agave tequilana Weber hoy en día es la producción de tequila que se obtiene a partir de la piña. Sin embargo existen estudios de investigación que demuestran la factibilidad de obtener bioetanol inclusive a partir de

las hojas con menos contenido de azúcares que la piña. González (2008) manifiesta que la producción de bioetanol es viable en lo biológico, a partir de las hojas y piña de la planta, alcanzando valores de hasta 7000 l/ha/año superior a lo obtenido para caña de azúcar y maíz, además que estos últimos son considerados fuente alimenticia. La producción de bioetanol cobra importancia pues se está en la búsqueda de nuevas fuentes de energía y donde el Agave parece ser una opción prometedora que supondría beneficios económicos importantes (Davis et al., 2011; Sierra, 2011).

Holtum et al. (2011) y Núñez et al. (2011) recomiendan que para abatir los costos de producción es necesario mecanizar el sistema de cosecha, entre otras ideas, pues es el segundo costo más importante a lo largo de los siete años, en promedio, que tarda en madurar la planta. El diseño de una cosechadora requiere de conocimiento de las propiedades físicas de la planta cosechada, como tamaño y peso, densidad de población, fuerzas y velocidades necesarias para realizar satisfactoriamente las operaciones como corte, extracción, separación, desmenuzado; con lo anterior se procede a dimensionar la máquina y sus órganos de trabajo propuestos, así como estimar la potencia requerida para su accionamiento.

Existen estudios publicados sobre las propiedades físicas para gran variedad de productos agrícolas (Irtwange, 2002; Luther, 2004; Isik, 2007), como en el caso del agave variedad Sisal donde se determinaron las dimensiones de la hoja, la piña y la energía de corte que eran requeridas para la mecanización de la cosecha del cultivo (Majaja et al., 1997).

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Sin embargo, existen otras variedades de agave en los que algunas de las propiedades físicas no han sido determinadas. En el presente trabajo se determina la energía unitaria para el corte de hoja y sus posibles relaciones con la posición de la sección a lo largo de la hoja y con el área de la sección transversal. Dichos parámetros serán utilizados en el diseño de un prototipo de cosechadora- trituradora de agave.

Materiales y métodos

Para la realización del presente estudio se emplearon tres plantas de Agave tequilana Weber de entre 7 y 8 años de edad extraídas del campo experimental de agave de la División de Ciencias de la Vida (DICIVA) de la Universidad de Guanajuato (Figura 1).

Estimación de la energía de corte por sección (relación posición-energía). Se diseñó y construyó un dispositivo (Figura 2a) para evaluar la energía de corte. Dicho elemento está formado de un par de marcos en “U” invertida que están soldados en una placa de metal, ambos marcos tienen en su parte media superior un tubo soldado de 6 cm de largo y 0.5 plg de diámetro nominal, el cual sirve como guía. En el primer marco la guía permite el movimiento de una varilla lisa que en un extremo cuenta con una base rectangular y en el otro tiene una cuchilla tipo “Y” (Figura 2b), la cual realiza el corte de la hoja de agave. Similar a la del prototipo que se pretende diseñar, el tipo de cuchilla, es la más empleada en máquinas agrícolas (trituradoras, desmenuzadoras, molinos, etc.).

La cuchilla se proveyó de un borde liso con un ángulo de ataque de 30° y se fabricó de solera comercial ASTM-A36 de 1.5 pulgadas x 0.25 pulgadas, valores recomendados que precisan la menor fuerza para realizar el corte de la planta de agave (Sierra, 2010) asegurando resistencia y rigidez del filo de la navaja. En el segundo marco (que es aproximadamente 4 veces más alto que el primero) el tubo sirve de guía a un porta-pesas. En la placa de metal donde se apoya la cuchilla se colocó una base de madera para mitigar el efecto de la pérdida de filo, por el impacto de la cuchilla sobre la base de metal. El objetivo del dispositivo es transferir energía potencial a cinética empleando caída libre, para realizar el corte de la hoja.

Figura 1. Materia prima para ensayos (planta completa de la DICIVA).

Figura 2. Dispositivo de prueba: a) vista general; b) detalle cuchilla tipo “Y”; c) ensayo a 0.1 m.

(a) (b) (c)

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730Energía requerida para el corte de hojas de Agave tequilana Weber

Se preparó el material para las pruebas seleccionando al azar cinco hojas de una planta de agave, las cuales fueron marcadas cada 10 cm comenzando de la espina en la punta de la hoja, con un total de 10 marcas por hoja, la longitud de las hojas en promedio fue de alrededor de un 1 m. Las marcas fueron identificadas como la posición de corte en la hoja, iniciando con la posición cero en la punta de la hoja y terminando en la posición diez cerca del extremo que estaba unido a la piña de agave. Al porta-pesas se le agregaron pesas de 4, 6, 10 y 20 kg en diferentes combinaciones. Para cortar las posiciones de la hoja con menos espesor se emplearon pesos pequeños, a medida que el grosor y ancho de la hoja aumentó se manejaron pesos más grandes. Sobre la base de madera del dispositivo de prueba se colocó una hoja tres centímetros atrás de la primera marca (0.1 m de la punta) apoyando la cuchilla tipo “Y” ligeramente.

El sistema se elevó una distancia conocida, se liberó y se evaluó de forma visual el corte. Si la cuchilla cortó la hoja completamente, se procedió a disminuir la altura de caída del porta-pesas en un centímetro, y se reubicó la cuchilla a dos centímetros de la posición de corte deseada. Si la hoja se cortó parcialmente, se procedió a aumentar la altura del porta-pesas en un centímetro y se recorrió la cuchilla hasta dos centímetros de la posición de corte deseada. Se repitió la caída del porta pesas y la verificación del corte, hasta que se logró encontrar la altura mínima requerida para conseguir un corte completo de la hoja de la sección transversal. Una vez logrado el corte completo se repitió en la sección indicada a determinar la energía de corte, registrando los valores de masa de las pesas empleadas y altura de caída del porta-pesas. La energía de corte en dicha sección (ECS) se calculó empleando la siguiente ecuación simplificada.

ECS= mP gh 1)

Donde: mP= masa del porta-pesas más masa de pesas (kg); g= gravedad en la ciudad de Irapuato (m/s2); y h= altura de elevación del porta-pesas (m). Para determinar el valor de la gravedad en el municipio de Irapuato se empleó la ecuación recomendada por la Organización Internacional de Metrología Legal que presume una precisión de 0.01% (Thulin, 1992). La ecuación se presenta a continuación.

gl= ge * (1 + f * sen2Ø - (5.8X10-6 * sen2 2Ø) - 3.086X10-6 * H 2)

Donde: gl= aceleración de la gravedad local (m s-2); ge= aceleración de la gravedad a nivel del mar en el ecuador (9.7803 m s-2); f= constante de aplastamiento gravitacional con un valor de 0.0053024; Ø= latitud en grados; y H= altitud ortométrica sobre el nivel medio del mar.

La ecuación anterior utiliza los coeficientes adoptados por la Asociación Internacional de Geodesia (IAG) en el sistema GRS80 (Geodetic Reference System of 1980), dichos coeficientes representan el tamaño, forma y campos gravitacionales de la tierra (Moritz, 1988). La altitud para el municipio de Irapuato es de 1 730 m y la latitud Norte de 20.6° (INEGI, 2010), resultando un valor de aceleración gravitacional de 9.7814 m s-2.

Una vez realizada la prueba de corte a 0.1 m desde la espina, (Figura 2 c) y habiendo calculado la energía con la ecuación (1), se repitió el mismo procedimiento anterior para las siguientes 9 posiciones sobre la hoja; la misma metodología se efectuó para las otras 4 hojas, calculando un total de 50 energías de corte. Una vez realizadas las pruebas en las cinco hojas se obtuvo el valor medio y la desviación estándar de la energía para cada posición en la hoja. Con los datos medios obtenidos de la energía en cada sección de la hoja se buscó la regresión que ajustase mejor a los datos empleando para ello Microsoft Excel 2010. Se verificaron cuatro modelos estadísticos de regresión: lineal, polinomial de orden dos, exponencial y logarítmica, de ellas se escogió la que mejor predijo el fenómeno en función del máximo coeficiente de Pearson.

Determinación del área transversal de la hoja por posición (relación área-energía, energía unitaria)

Se define a la energía unitaria, como la cantidad de energía necesaria para el corte de la hoja por unidad de área transversal. La energía de corte fue estimada anteriormente cada 0.1 m de la hoja a lo largo de 1 m, obteniendo 10 estimaciones, por lo que fue conveniente determinar el área transversal en estas mismas secciones. Para determinar el área se empleó visión artificial mediante el método de análisis digital de imagen (ADI).

El método de ADI consistió en estimar el área de la sección transversal de la hoja de agave cada 0.1 m, a partir de imágenes digitales tomadas por una Cámara Web Intel CS120 (Figura 3a) configurada para una resolución de 320 X 240 pixeles. En el programa MATLAB 8a se elaboró una rutina empleando la librería de ADI. La rutina elaborada permite determinar el área de una imagen remasterizada en blanco y negro. La Cámara Web Intel CS120 fue montada en una estructura (Figura 3b) construida especialmente para el ADI.

La estructura cuenta con varios aditamentos que juegan un papel importante para el adecuado análisis de las imágenes. La iluminación uniforme sobre una muestra

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de área transversal de la hoja de agave es de gran importancia para eliminar las sombras del área transversal; para ello la estructura cuenta con un par de Lámparas StockerYale (Figura 3a) acomodadas a una altura de 45 cm del objetivo (muestra de área), con ángulos de

La Cámara Web Intel CS120 toma una imagen y la rutina en MATLAB posteriza a un nivel de grises con una resolución de 8 bits (Figura 4a). La conversión se realiza promediando los niveles digitales de cada canal de color RGB también de 8 bits. En seguida se empleó un factor de umbralización de 0.7 para obtener imágenes posterizadas en blanco y negro (Figura 4b). Con la imagen en blanco y negro el área transversal de la hoja de agave representada por pixeles blancos y el resto de la imagen en color negro, la rutina hecha en MATLAB se encargó de contar el número de pixeles blancos y convertirlos en área mediante un factor de conversión que se alimentó a la rutina del programa. Para obtener el factor de conversión se requiere realizar una calibración.

La calibración consiste en colocar una serie de objetos planos de área conocida (recortes precisos de una hoja de color contrastante con el fondo), se toma una imagen de los objetos y se umbraliza a una imagen en blanco y negro,

inclinación de 25 grados respecto de la horizontal. A la base donde la cámara toma las imágenes se colocó una hoja de papel color rosa (PANTONE Rhodamine Red) para contrastar el color del área transversal de la hoja de agave (Figura 3c).

se contabiliza el número de pixeles blancos y se obtiene la razón área conocida/pixeles contabilizados. Para el presente estudio se realizó una calibración para establecer el factor de conversión empleado en la rutina del programa, colocando tres cuadros de papel blanco con diferente área; 1 cm2, 9 cm2 y 36 cm2. Una vez calibrado se procedió a realizar la toma de imágenes de los recortes de las hojas de agave.

El procedimiento para determinar el área transversal a cada 10 cm de la hoja de agave se describe a continuación. Se cortaron al azar cinco hojas de una planta de agave, las cuales fueron marcadas cada 10 cm y empleando una navaja fueron troceadas a estas respectivas posiciones, obteniendo un total de 10 trozos por hoja (Figura 5a). De cada trozo se obtuvo una muestra de la sección transversal con un espesor máximo de 2 mm (Figura 5b).

Figura 3. Equipo de visión artificial: a) cámara Web Intel CS120 y lámparas StockerYale; b) estructura de soporte; y c) ensayo de lectura de área a 0.1 m de la hoja 1.

Figura 5. Hoja de agave: a) seccionada en 10 partes de 0.1m; b) sección transversal a 0.7 m.

(a) (b) (c)

Figura 4. Posterización de imágenes: a) nivel de grises con resolución de 8 bits; y b) blanco y negro.

(a) (b)

(a) (b)

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732Energía requerida para el corte de hojas de Agave tequilana Weber

Se colocó la primera muestra de la hoja 1 sobre el fondo empleado en la toma de imágenes, centrándola. Posteriormente se tomó la imagen con la Cámara Web Intel CS120 y se ejecutó la rutina, calculando y registrando el área de la muestra. Esto se repitió para todas las muestras de la hoja 1 (Figura 6). De la misma manera se determinó el área de las muestras de las otras cuatro hojas, registrando todos los valores de área. Una vez obtenidas las 10 áreas de cada una de las cinco hojas, se calculó el área media y la desviación estándar a las diferentes posiciones de la hoja de agave. Con el valor medio del área de la sección transversal de la hoja de agave y el valor de la energía de corte, ambos parámetros a las mismas posiciones

de la hoja, se evaluó el valor promedio de la energía unitaria así como la relación de la energía con el área transversal (área- energía) en función de su posición en la hoja mediante una regresión polinomial elaborada en Microsoft Excel 2010.

Estimación de la energía de corte por sección (relación posición-energía).

Una vez determinado el valor de la energía de corte cada 0.1 m a lo largo de cada una de cinco hojas se determinó el valor medio de energía en cada sección y la desviación estándar, lo anterior se muestra en el Cuadro 1.

mayor posición de la sección a lo largo de la hoja se requiere de una mayor cantidad de energía para realizar el corte, esto se debe a que la sección transversal aumenta al moverse de la punta de la hoja hacia el extremo unido a la piña.

Figura 6. Imágenes de muestras: a) 0.1 m; b) 0.4 m; y c) 1 m.(a) (b) (c)

Distancia en hoja (m)

Altura pesa (m)

Pesa (kg)

Energía (J) Desviación estándarHoja 1 Hoja 2 Hoja 3 Hoja 4 Hoja 5 Media

0.1 0.07 6 4.1 4.7 4.7 4.1 3.5 4.2 0.50.2 0.08 6 4.7 5.3 5.3 4.4 4.1 4.8 0.50.3 0.12 4 4.7 5.9 5.3 4.3 4.7 5.0 0.60.4 0.08 10 8.8 7.1 6.5 7.8 7.8 7.6 0.90.5 0.08 20 15.7 8.2 7.7 15.7 13.7 12.2 40.6 0.10 20 19.6 10.8 13.7 19.6 17.7 16.3 3.90.7 0.11 20 23.5 18.6 19.6 21.6 21.6 21.0 1.90.8 0.13 20 25.5 21.6 21.6 25.5 25.5 23.9 2.10.9 0.15 20 27.5 32.4 29.4 29.4 29.4 29.6 1.81.0 0.16 20 29.4 34.3 30.4 31.4 31.4 31.4 1.8

Cuadro 1. Energía media en función de la posición de la sección a lo largo de la hoja de agave.

El Cuadro 1 muestra la altura media y el peso medio utilizados para realizar un corte satisfactorio en las diferentes posiciones de la hoja, también se observa que la relación de la posición y la energía media es polinomial de grado dos (Figura 8). A

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La ecuación que presentó el coeficiente de correlación (R2= 0.9836) más cercano a 1, es una ecuación polinomial de segundo orden. La ecuación se muestra a continuación.

E= 20.341P2 + 11.395P + 1.5017 3)

Donde: E es la energía necesaria para el corte medida en Joules y P es la posición de la hoja medida a partir de la punta en centímetros. La ecuación anterior puede

emplearse para determinar la energía que requiere el corte de la hoja en cualquier posición propuesta. Es importante destacar que a partir de los 0.3 m los valores de energía en función de la posición de la hoja muestran una tendencia lineal (R2= 0.994), muy probablemente las posiciones de 0.1 y 0.2 m presentaban un grosor y área pequeños y muy parecidos.

Determinación del área transversal de la hoja por sección (relación área- energía y posición- área)

En el Cuadro 2 se muestran las áreas obtenidas de cada una de las 10 secciones a lo largo de cada una de las cinco hojas de agave; asimismo, el área media y la desviación estándar. En dicho cuadro también se puede observar que a partir de los 0.9 m de distancia la desviación estándar aumenta considerablemente comparada con los demás valores; lo anterior se puede deber a que no todas las hojas tienen exactamente la misma longitud y por ende en las hojas más cortas se empieza a exhibir la unión de la hoja con la piña.

La ecuación que rige el comportamiento del área transversal en función de la posición de la sección a lo largo de la hoja se presenta a continuación.

Posición de sección a lo largo de la hoja (m)

Área (cm2) Desviación estándarHoja 1 Hoja 2 Hoja 3 Hoja 4 Hoja 5 Media

0.1 0.7971 0.6978 0.7716 0.7211 0.7284 0.7432 0.0403

0.2 1.5558 1.4245 1.5388 1.5259 1.3767 1.4843 0.079

0.3 2.2441 2.3115 2.3621 2.3421 2.3623 2.3244 0.0495

0.4 3.3829 3.4983 3.5820 3.5332 3.6699 3.5333 0.1059

0.5 4.0838 4.1123 4.4692 4.3374 4.5421 4.309 0.2063

0.6 5.5002 5.2801 5.6239 5.0766 5.6391 5.424 0.2416

0.7 6.8521 7.4236 7.3065 6.9691 7.8093 7.2721 0.3811

0.8 9.6948 9.9158 9.9413 10.1597 9.6612 9.8746 0.2033

0.9 13.4025 13.2066 12.3403 13.7107 14.2707 13.3862 0.7096

1 21.1527 16.9723 20.6078 18.0891 23.4263 20.0496 2.5614

Cuadro 2. Área de la sección transversal a lo largo de la longitud de las hojas.

Figura 8. Relación posición de la sección a lo largo de la hoja- energía media de corte.

35

30

25

20

15

10

5

0

Ener

gía m

edia

de c

orte

(J)

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 1.2Posición de la sección a lo largo de la hoja (m)

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734Energía requerida para el corte de hojas de Agave tequilana Weber

A= 26.875P2 - 10.948P + 2.51420582 4)

Donde: A= área transversal de la hoja en centímetros cuadrados; y P= posición de la sección a lo largo de la hoja en metros.

La función tiene un comportamiento polinomial de segundo orden con una R2 de 0.975, al aumentar la posición de la hoja el valor de área transversal incrementa. Empleando los valores medios del área de la sección transversal de la hoja de agave (Cuadro 2) y los valores medios de la energía de corte (Cuadro 1), ambos parámetros a las mismas posiciones en la hoja, se evaluó el valor promedio de la energía unitaria, resultando un valor de 2.50 J cm-2.

La relación área-energía se puede observar en la Figura 9, donde se aprecia un comportamiento polinomial de orden 2 con una R2 de 0.9789; al aumentar el área en la posición de la hoja el valor de energía incrementa. La ecuación que rige el comportamiento de la energía media de corte en función del área de la sección transversal se presenta a continuación.

E= -0.0903A2 + 3.4185A - 0.5566 5)

Donde: E= energía necesaria para el corte medida en Joules; y A= área de la sección transversal respectiva en centímetros cuadrados.

El crecimiento menor al lineal en la relación energía-área puede deberse al decremento de la relación perímetro-área de la sección de la hoja. Conforme aumenta la sección se va reduciendo el contenido relativo de la piel, más dura para el corte que el interior de la hoja. Calculando con los datos del Cuadro 1 y 2 la energía unitaria del corte para la distancia de 1 m; es decir, para una sección a 8 cm de la base de la hoja, resulta el valor de 1.56 J cm-2.

Este valor puede compararse con los resultados obtenidos por Majaja y Chancellor (1997), para el corte de hojas de sisal a 7 cm de la base, de los cuales puede deducirse el valor de la energía unitaria de corte de 0.59 J cm-2 empleando cuchilla de hoja delgada y hasta 1.32 J cm-2 con herramientas cortantes tipo cizalla, comúnmente utilizadas en la poda de árboles. Es notable la similitud de los resultados, tomando en cuenta que las propiedades de cada especie, la geometría de las herramientas cortantes, así como las velocidades de corte proporcionadas por los dispositivos de prueba empleados influyen en los valores de energía de corte determinados.

Conclusiones

Se propuso y validó una metodología para determinar la energía requerida para el troceado de las hojas de agave. Existe una relación bien definida entre la posición de la sección a lo largo de la hoja y la energía de corte que puede ser explicada en términos de cambio del área de la sección transversal de la hoja, es decir, a medida que la distancia aumenta partiendo de la punta de la hoja hacia la unión de ésta con la piña el área incrementa de acuerdo a un polinomio de orden 2 y lo mismo se puede observar en las mediciones hechas para la energía de corte. El valor de la energía unitaria determinada muestra que requiere de 2.50 J para cortar transversalmente un centímetro cuadrado de hoja de agave usando la geometría de las cuchillas comúnmente usadas en esta clase de maquinaria. Los valores obtenidos en el presente trabajo pueden emplearse en el diseño de maquinaria para la mecanización de la cosecha y procesamiento del Agave tequilana Weber.

Agradecimientos

A los organismos de financiamiento: Consejo de Ciencia y Tecnología (CONACYT) y al Consejo de Ciencia y Tecnología del Estado de Guanajuato (CONCYTEG) por la aportación de recursos para el desarrollo del proyecto “Diseño y Construcción de una Cosechadora-Trituradora de Agave”, (GTO-2009-02-118718) del cual emerge el presente estudio y la formación de recursos humanos en licenciatura y posgrado. A la División de Ciencias de la Vida (DICIVA) y a la tequilera “Real de Pénjamo” por su valiosa aportación de recursos humanos, materia prima (agave) y maquinaria agrícola para la realización del presente trabajo.

Figura 9. Relación área de sección transversal energía media de corte.

Área de la sección transversal (cm2)0 5 10 15 20 25

35

30

25

20

15

10

5

0

Ener

gía m

edia

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orte

(J)

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 736-742

Eficiencia en el uso de la energía en invernaderos mexicanos

Raquel Salazar Moreno1§, Pedro Cruz Meza1 y Abraham Rojano Aguilar1

1Universidad Autónoma Chapingo. Carretera México-Texcoco, km 38.5. Chapingo, Estado de México, C.P. 56230. México. [email protected]. §Autora para correspondencia: [email protected], [email protected].

Resumen

La producción bajo invernaderos es una de las ramas de la agricultura que más energía consume, el costo por concepto de consumo de energía en invernaderos varía entre 20-40% del costo total dependiendo del tipo de producción. En México existen diferentes niveles de tecnología distribuidos a lo largo del país, que van desde producción a campo abierto hasta invernaderos de alta tecnología con diversos sistemas de control climático. La producción de alta tecnología presenta rendimientos elevados con alta calidad con un uso óptimo de la tecnología en un esquema amigable con el ambiente. En este trabajo se presenta el análisis energético a detalle en la producción de jitomate para dos invernaderos, uno localizado en Baja California y el otro en Puebla, que se utiliza para dos ciclos de producción durante el año. El primer invernadero no requiere de un sistema de calefacción, debido a que se utiliza para un ciclo de producción. En el segundo invernadero, cuenta con un sistema de calefacción, dado que se utiliza durante todo el año. La productividad energética fue de 2.43 kg MJ-1 y 0.4 kg MJ-1 y el uso de energía por m2 se estimó en 5.14 MJ m-2 y 1085 MJ m-2 para el invernadero sin y con calefacción (Valle de Mexicali y Puebla) respectivamente. Los resultados muestran que es indispensable incrementar la eficiencia en el uso de la energía en los sistemas de calefacción, utilizando otras opciones existentes en el mercado, así como el evitar pérdidas de calor durante la noche.

Palabras clave: calefacción, enfriamiento, enriquecimiento de CO2, jitomate.

Introducción

La energía tiene un papel fundamental en el desarrollo social y económico, representa un sector estratégico en todos los países; sin embargo, hay una falta de políticas de desarrollo en energía rural enfocadas a la agricultura. Este sector tiene un rol dual como usuario y como proveedor de energía. El uso de energía para la producción agrícola puede ser aplicada en diferentes formas, tales como mecánica (maquinas agrícolas, fuerza humana y animal), fertilizantes y químicos (pesticidas y herbicidas). La cantidad de energía utilizada en la producción agrícola, distribución y procesamiento debe de ser adecuada para alimentar la creciente población y alcanzar otros objetivos sociales y económicos.

Uno de los sectores dentro de la agricultura que más energía consumen son los invernaderos. La agricultura protegida en México se ha incrementado de 3 214 ha en 2005 a 15 000 ha en 2010, de las cuales existen 8 682 invernaderos, 2 243 casas sombra y 2 929 túneles (micro y macro) (SIAP, 2010). Los estados de Baja California, Sonora, Sinaloa y Jalisco constituye 71% del total de agricultura controlada en México (Nieves et al., 2011). 79% de los invernaderos en México se encuentra bajo un sistema de producción entre media y alta tecnología (AMHPAC, 2009). El rendimiento del jitomate en invernaderos mexicanos va desde 160.55 t ha-1 para baja tecnología hasta 600.21 t ha-1 para invernaderos de alta tecnología (AMHPAC, 2009). Dado que no se puede expandir el área cultivable, generalmente los productores utilizan más energía para incrementar la producción total, debido a la falta de conocimiento de tecnologías eficientes y a la dificultad en su uso.

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De acuerdo a Djevic y Dimitrijevic (2009) el consumo específico de energía muestra diversos valores para diferentes construcciones de invernaderos. Los valores más bajos fueron obtenidos para los invernaderos interconectados y los más altos para el tipo túnel solitario. Los invernaderos interconectados muestran la menor cantidad de energía utilizada por kilogramo de producto comparada con otras estructuras. Los productores agrícolas no están conscientes de la cantidad de energía, utilizada en el proceso de producción, para tener una idea al respecto en el Cuadro 1 se listan las entradas y salidas de la producción agrícola y su energía asociada. La energía indirecta incluye la energía en semillas, fertilizantes, herbicidas (Treflan and Metribuzin), pesticidas (Diazinon y Metasystox), fungicidas (Mancozeb y Metalaxyl), estiércol y maquinaria, mientras que la energía directa incluye mano de obra, diesel, gasolina, electricidad y agua para riego.

La energía no renovable incluye, diesel, gasolina, electricidad, fertilizantes, herbicidas, pesticidas, fungicidas y maquinaria y la energía renovable incluye mano de obra,

estiércol, semillas y agua de riego. El uso eficiente de insumos ayuda a incrementar la producción y productividad, y contribuye a la economía, redituabilidad y competencia para la sostenibilidad agrícola de las comunidades rurales (Rezvani et al., 2011).

El consumo de energía en invernaderos depende del punto en el que se fija la temperatura interna. Una desviación de1 K puede causar un incremento en el consume de la energía de alrededor de 10% (Hans, 1998).

El análisis de entradas y salidas de energía, así como la estimación de algunos índices relacionados con el uso eficiente de la energía, provee a los investigadores y tomadores de decisiones con las oportunidades para evaluar las iteraciones del uso de la energía sobre la economía de la empresa agrícola. Dado que el jitomate es la hortaliza principal en México, en el presente estudio se realiza el análisis del consumo de energía en su producción bajo dos tipos de invernadero.

Insumo (unidad)Equivalentes de energía (MJ por unidad de área) (Pahlavan et al., 2011; Ozkan et al. 2011 (a y b)

Equivalentes de energía (MJ por unidad de área (Rezvani et al., 2011)

Químicos (kg) 101.2 -Pesticidas (kg) - 101.2Herbicidas(kg o L) - 238.3Fungicidas (kg) - 181.9Macroelementos (kg) (Mandal et al., 2002) 120 -Mano de obra (h) 2.3 1,95Maquinaria (h) 64.8 62.7Estiércol (kg) (Mandal et al., 2002) 0.3 -Fertilizante, Nitrógeno (kg) 66.14 75.46Fosfato P2O5 (kg) 12.44 13.07Oxido de Potasio (kg) K2O 11.15 11.15Sulfuro (S) (kg) - 1.12Zinc (Zn) (kg) - 8.40Micronutrientes (kg) 120 120Estiercol (t) 303.1 300Semillas(kg) 1.0 1.0Diesel (L) 56.31 50.23Electricidad (kW h) 3.6 3.6Agua para riego (m3) 0.63 1.02Jitomate, pepino,Chile morrón (kg) 0.8 0.8Paja (kg) - 7.5

Cuadro 1. Equivalentes de energía de insumos y productos en la producción agrícola.

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738Eficiencia en el uso de la energía en invernaderos mexicanos

Metodología

Existen diferentes medidas del desempeño de la energía en el proceso de producción dados por Shrestha (1998): 1) eficiencia en el uso de la energía; 2) productividad energética; 3) energía específica; y 4). La productividad energética es un índice que mide el uso eficiente de la energía; sin embargo, alta productividad energética no significa que sea económicamente viable.

1)

2)

3)

Un parámetro que puede ser utilizado para comparar el consumo de energía para diferentes tipos de construcción en invernaderos es la energía específica MJ m-2. De acuerdo

con Djevic y Dimitrijevic (2009), este parámetro muestra diversos valores para diferentes tipos de construcciones de invernadero. Comparado con las estructuras de túnel solitario las estructuras de invernaderos interconectados tienen los más bajos valores de energía específica.

Se tiene poca información sobre la cantidad exacta de agua, fertilizantes y otros insumos utilizados por los agricultores. Se realizó una encuesta a un grupo de productores y el promedio obtenido es el que se presenta en este estudio en dos tipos de invernadero el primer tipo localizado en el estado de Baja California y el otro localizado en el estado de Puebla. Debido a la falta de datos, se utilizó la cantidad de agua reportada por Nuño (2007) para diferentes sistemas de goteo (Cuadro 2); así como, la mano de obra utilizada en la producción bajo invernaderos obtenida por Pérez et al. (2003) (Cuadro 3). El Cuadro 4 presenta los rendimientos promedio de jitomate en invernaderos para el Valle de Mexicali.

Sistemas de riego Día Agua total aplicada m3 ha-1

Riego por goteo invernadero tipo Venlo 214 2 658Riego por goteo casa sombra en la zona costera 180 5 000Riego por goteo invernadero tipo Parral España 210 3 193

salida de energía (MJ por unidad de área)Eficiencia en el uso de la energía= entradas de energía (MJ por unidad de área)

Producción de jitomate(toneladas por unidad de área)Productividad energética= entradas de energía (MJ por unidad de área

entradas de energía (MJ por unidad de áreaEnergía especifica= Producción de jitomate(toneladas por unidad de área)

Cuadro 2. Volumen de agua utilizado en diferentes sistemas de riego.

Fuente: Nuño (2007).

Cuadro 3. Mano de obra promedio por hectárea en la producción de jitomate bajo invernadero.

Concepto PromedioRiego 202

Tratamiento 73Plantación 47

Recolección 1 232Cultivo en Lab 1 805

Mantenimiento y limpieza 542TOTAL 3 866

Fuente: (Pérez et al., 2003).

Método de siembra kg planta-1 kg m-2 kg ha-1

Sustrato en bolsas de polietileno 4.17 12.53 125 300Suelo directo en camas 3.6 14.4 144 000Plantas cubiertas con arena 3.29 9.87 98 700Plantación en arena 8.35 15.62 156 200Tubería con peat most y polímeros 2.4 7.32 73 200

Cuadro 4. Rendimiento de jitomate en invernados en el Valle de Mexicali.

Fuente: Nuño (2007).

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El Cuadro 5 presenta la mano de obra utilizada en diferentes operaciones en un invernadero en el estado de Puebla.

Resultados

Basados en los equivalentes de energía de los insumos y productos del Cuadro 1. Se calcularon los índices de energía en la producción de jitomate en Baja California para 1 ha (Cuadro 6) y para el caso del invernadero de Puebla (1 000 m2) (Cuadro 7).

La cantidad total de energía utilizada en la producción de jitomate bajo invernadero de polietileno fue de 51 497.2 MJ ha-1 (5.14 MJ m-2) en el Valle de Mexicali y 1 085 177.6 MJ por 1 000 m2, en Puebla (1 085 MJ m2 en dos ciclos). Debido que el invernadero en el Valle de Mexicali se utiliza para un ciclo de producción, no es necesario el sistema de calefacción. Sin embargo, el invernadero ubicado en Puebla si requiere de calefacción, ya que se utiliza para dos ciclos de producción. El sistema de calefacción consta de tres calentadores cada uno con un rendimiento térmico de 250 000 BTU h-1, en total 750 000. BTU h-1. Éstos calentadores se utilizan sólo durante tres meses, durante 10 h por día, lo cual da un total de 900 h.

Producción de jitomate MO (h) Equivalente (MJ por unidad de área) Energía total utilizada (MJ)Siembra 6 jornales año-1 - -Llenado bolsas 5 jornales año-1 - -Transplante 20 jornales año-1 - -Guía del cultivo 350 jornales año-1 - -Cosecha 40 jornales año-1 - -Total en un año 421 jornales año-1 - -Jornal= 8 h 3 368 h 2.3 7 746.4

Insumos Cantidad por unidad de área

Energía equivalente (MJ por unidad de área)

Energía total equivalente (MJ ha-1)

Porcentaje de energía total agregada (%)

Semillas (kg) 3 1 3 0.01Fosforo (kg) 50 12.44 622 1.21Nitrato de calcio (kg) 249.49 66.14 1 6501.27 32.04Sulfato de magnesio (kg) 97.74 120 11 728.8 22.78Sulfato de potasio (kg) 118.44 11.15 1 320.61 2.56Nitrato de magnesio (kg) 50 66.14 3 307 6.42Triple 15 (kg) 55.25 101.2 5 591.3 10.86Micronutrientes (kg) 13.58 120 1 629.6 3.16Fosforo de aluminio (kg) 2 12.44 24.88 0.05PrevicurN (L) 1 101.2 101.2 0.2Leverage (L) 1 101.2 101.2 0.2Agua para riego m3 2 658 0.63 1 674.54 3.25Fuerza humana (h) 3 866 2.3 8 891.8 17.27Total de insumos de energía - - 51 497.2 100Producción de energía (kg) 125 300 0.8 100 240 -Energía específica (MJ t-1) - - 410.96 -Entradas de energía(MJ kg-1) - - 0.41 -

Productividad energética (t MJ-1)(kgMJ-1)

- - 0.002432.43 -

Uso eficiente de la energía - - 1.946 -

Cuadro 5. Mano de obra utilizada en un invernadero de 1 000 m2 para la producción de jitomate.

Cuadro 6. Insumos utilizados en la producción de jitomate bajo invernadero y sus equivalentes de energía en el Valle de Mexicali (1 ha).

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740Eficiencia en el uso de la energía en invernaderos mexicanos

Un invernadero típico en Europa tiene rendimientos tres veces arriba de un invernadero del mismo tamaño en Turquía. Esto se debe principalmente al uso más eficiente de los insumos variedades productivas y mejor control ambiental.

Insumos (%)Cantidad por

unidad de área(1 000 m2)

Energía equivalente (MJ unidad de área)

Total de energía equivalente (MJ

1000 m-3)

Porcentaje del total de energía

suministrada (%)Semillas (kg) 0.3 1 0.3 0Sustrato de germinación (bulto) 4 1 4 0Potasio (kg) 600 11.15 6 690 0.62Fosforo (kg) 150 12.44 1 866 0.17Nitrato de calcio (kg) 980 66.14 64 817 5.97Total micronutrientes 840 120 100 800 9.29Total químicos (kg) 14 101.2 1 416.8 0.13Fuerza humana (h) 3 368 2.3 7 746.4 0.71Riego por goteo (m3) 265.8 0.63 167.45 0.02Sistema de calefacción (calentador) 3 300 556.55 901 669.65 83.09Total de energía proveniente de insumos - - 1 085 177.6 100 Energía de salida (kg) 44 000 0.8 35 200 -Energía específica (MJ t-1) - - 24 663.12 -Energía de entrada (MJ kg-1) - - 24.6 -Productividad energética (t MJ-1) o (kg MJ-1) - - 0.00004

0.0406 -

Eficiencia en el uso de la energía - - 0.032 -

Lugares Tamaño del invernadero (ha)

Eficiencia en el uso de la energía

Iran (Rezvani et al., 2011) 1 0.18

Turquía (Ozkan et al., 2004 b) 4.5 1.26

Antalya Turquía (Ozkan, 2011a) 0.36 0.2

Puebla, México con calefacción 0.1 0.039

Valle de Mexicali, México 1 1.94

Cuadro 7. Insumos utilizados en la producción de jitomate en Puebla (1 000 m2).

Equivalente a 675 mil BTU ó 712 162 MJ, y el total de insumos de energía con el sistema de calefacción es 901 669.65 MJ. (901.6 MJ m-2). Por lo tanto, el sistema de calefacción constituye 83.09% del total de energía utilizada de los insumos. De ahí que la eficiencia en el uso de la energía es de sólo 0.039 (sin el sistema de calefacción seria de 0.1857). El uso de energía por kg para el invernadero en Baja California y Puebla es de 0.41 MJ kg-1 y 24.6 MJ kg-1 respectivamente.

Los valores presentados en el Cuadro 7 son elevados comparados con los valores reportados por Djevic y Dimitrijevic (2009), 9.76 MJ m-2 para el invernadero interconectado o multitunel y de 13.93 MJ m-2 para el túnel. De acuerdo a los Cuadros 6 y 7 el nitrato de calcio y algunos nutrientes en general son los segundos mayores consumidores de energía en la producción de jitomate bajo invernadero. La cantidad de energía proveniente de las semillas y agua para riego son bajas comparadas con otros insumos de la producción. El Cuadro 8 hace una comparación del uso eficiente de la energía para diferentes tipos de invernadero. El invernadero ubicado en Valle de Mexicali tiene la mayor eficiencia en el uso de la energía, comparado con algunos invernaderos en Irán y Turquía.

Cuadro 8. Eficiencia en el uso de la energía para varios tipos de invernadero.

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741 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Raquel Salazar Moreno et al.

Conclusiones

El propósito principal de este estudio, fue la estimación del uso de energía en la producción de jitomate bajo invernadero en México para dos casos particulares, con y sin sistema de calefacción. El sistema de calefacción consume 83% del total de energía que se introduce en el invernadero (invernadero en Puebla). Por otro lado, el nitrato de calcio, sulfato de magnesio y fuerza humana son los segundos consumidores de energía.

La eficiencia en el uso de la energía fue de 1.94 y 0.32 para los invernaderos de Mexicali y Puebla. Un coeficiente menor de 1 indica un uso ineficiente de la energía durante el proceso de producción. El efecto del sistema de calefacción por metro cuadrado es sorprendente si comparamos los dos tipos de invernadero 5.14 MJ m-2 y 1 085 MJ m-2 y la productividad en el uso de la energía de 2.43 kg MJ-1 y 0.4 kg MJ-1 (Valle de Mexicali y Puebla).

El uso inconsciente de fertilizantes y herbicidas no sólo incrementa el uso de energía sino además daña el ambiente, la salud y genera problemas, que van más allá del área de influencia de la producción agrícola. Estos resultados muestran la necesidad de aplicar insumos más eficientes en el uso de la energía en invernaderos mexicanos.

Sabemos que entre 70 y 80% de la energía consumida en invernaderos corresponde a la calefacción. De ahí que es importante poner atención en este sistema y en todas las cosas asociadas a él, incluyendo el mantenimiento. De acuerdo con Colby (2011) remplazando un calentador que opera de 75-90% de eficiencia puede ahorrar una cantidad considerable de energía. Asimismo, se deben de evitar las pérdidas de energía en el invernadero especialmente durante las noches.

Literatura citada

Asociación Mexicana de Horticultura Protegida (AMPHAC). 2009. Estudio de oportunidades externas para el desarrollo de la inteligencia comercial del mercado de exportación de la horticultura protegida. 208 p.

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742Eficiencia en el uso de la energía en invernaderos mexicanos

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Page 143: Vol. Especial Núm. 4

Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 743-746

Predicción de la transmitancia de un invernadero con techo removible

Adrián Flores Ortega1§, Gerardo Martínez Soto1 y J. Concepción Quiroz Ramírez1

1División de Ciencias de la Vida- Departamento de Ingeniería Agrícola. Universidad de Guanajuato. Carretera Irapuato-Silao km 9, C. P. 36500, Ex Hacienda El Copal. Irapuato, Guanajuato. ([email protected]), ([email protected]). §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

En el presente trabajo se desarrolló un procedimiento para predecir teóricamente y verificar experimentalmente la transmitancia de un invernadero con techo removible, localizado en Irapuato, Guanajuato. Se consideraron los factores más importantes tales como: posición geográfica (latitud), posición del sol en el cielo, geometría del techo, orientación del invernadero, características radiométricas del material de la cubierta y las condiciones meteorológicas locales. Las diferencias entre los resultados teóricos y los experimentales varían entre 4% y 10.8%, entre la zona más despejada y la más sombreada, respectivamente, en el interior del invernadero. Los valores teóricos son 10.84% menores a las especificaciones comerciales de la transmisividad del material de la cubierta. Esta información puede ser de utilidad para tomar decisiones durante la selección de un invernadero, el tipo de cultivo que se va instalar y el manejo para el control del microclima.

Palabras clave: control, microclima, pronóstico.

Introducción

Los invernaderos son construcciones agrícolas con cubierta transparente, cuyo objetivo es atrapar la energía solar y crear artificialmente las condiciones ambientales que requieren las plantas. El desempeño de un invernadero en cuanto a la formación del microclima interior, depende de muchos factores, tales como el diseño (forma), las propiedades ópticas y térmicas del material de la cubierta, la orientación respecto a los ejes cardinales, las condiciones climáticas

locales, así como el tipo y desarrollo del cultivo. Un invernadero modifica el clima mediante la regulación de la entrada de la energía solar y el intercambio de aire con el exterior (Baile, 2003).

Cuando el invernadero es de baja tecnología, no cuenta con calefacción, entonces la fuente de energía es la que proviene del sol y la capacidad de captación de esa energía, es indicada por la transmitancia (t), la cual es definida como la fracción de energía solar incidente que logra penetrar a través de la cubierta (Boulard et al., 2000; Castilla, 2001; Baille, 2003).

1)

Este parámetro depende de las propiedades ópticas del material de cubierta, del ángulo de incidencia de la radiación solar sobre la superficie y de otros factores difíciles de controlar, tales como acumulación de polvo, envejecimiento, condensación de vapor de agua, etc. (Castilla, 2001).

Para un tipo de material dado, el ángulo de incidencia es determinante para que la energía solar pase a través de la cubierta. En la Figura 1 se muestra el porcentaje de transmisividad en dos tipos de material de cubierta en función del ángulo de incidencia.

La dirección de la radiación solar sobre una superficie plana inclinada un ángulo respecto a la horizontal (Figura 1), está dada por la siguiente relación (University of Oregon, 2003):

Energía solar en el interiorτ= Energía solar en el exterior

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744 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Adrián Flores Ortega et al.

Cosα= Senθ Senλ Cosσ - Senθ Cosλ Senσ Cosφ + Cosθ Cosλ Cosσ Cosω + Cosθ Senλ Senσ Cosω Cosφ +Cosθ Senφ Senσ Senω 2)

Donde: θ= declinación solar; λ= latitud del lugar; σ= ángulo de inclinación de la superficie con respecto a la horizontal; ω= ángulo horario; φ= ángulo de dirección. Para cuando la superficie está inclinada hacia el este (φ= -90°) o hacia el Oeste (φ= 90°), la relación se simplifica de la siguiente manera:

Cosα= Senθ Senλ Cosσ - Cosθ Cosλ Cosσ Cosω ± Cosθ Senσ Senω 3)

El objetivo del presente trabajo es utilizar estos modelos matemáticos para predecir la capacidad de captación de energía solar en un invernadero, considerando factores fundamentales tales como la latitud del lugar, la geometría del techo, la orientación respecto a los ejes cardinales y las propiedades radiométricas del material de cubierta. Posteriormente, comparar los valores teóricos con los resultados de mediciones directas de la radiación solar, tanto en el interior como en el exterior del invernadero.

Material y métodos

La evaluación de la transmitancia, se llevó a cabo en un invernadero con techo removible, localizado en el campo experimental de la División de Ciencias de la Vida de la Universidad de Guanajuato, ubicado en el Copal, municipio de Irapuato, Guanajuato (Figura 2).

El techo es semicircular con orientación norte-sur, cubierto con polietileno térmico calibre 800 con transmisividad de 83%. La particularidad del invernadero es que en el techo

tiene una ventana de 2 m de ancho, protegida con malla antiáfidos de 1610 hilos cm-2. La altura máxima es de 6 m y cubre una superficie de suelo de 300 m2. El cultivo establecido fue jitomate.

Para la validación experimental de los valores previstos, se utilizó la información climatológica de la estación meteorológica El Copal de la Fundación Guanajuato Produce A. C., que publica la información de temperatura y humedad del aire, la radiación solar global, la velocidad y dirección del viento y se localiza a unos 300 m del invernadero. Adicionalmente se utilizó una estación meteorológica Vantage Pro2 Plus de la marca Davis, que fue instalada en el interior del invernadero para medir la radiación solar global, la temperatura y humedad del aire. Adicionalmente se utilizó un medidor de luz PAR de la marca Extech modelo 401020, con el que se midió la radiación PAR, tanto en el interior como en el exterior del invernadero.

Las mediciones de la radiación solar global y la radiación PAR, se efectuaron durante los meses de abril y mayo, considerándose las horas soleadas durante tres días consecutivos y los registros de los datos se realizaron cada 15 min para después considerar sólo el promedio durante una hora. La transmitancia del invernadero se determinó dividiendo la radiación solar global en el interior entre la radiación solar global en el exterior para el mismo tiempo, según la definición (Ecuación 1).

Para simplificar la incidencia de la radiación solar en el modelo teórico, la curva semicircular del techo se seccionó en segmentos de líneas rectas continuas de un metro de ancho, para generar superficies planas como se muestra en la Figura 2. Se midió el ángulo de inclinación (s) de cada superficie plana con respecto a un plano horizontal, para que con la Ecuación 3 se pudiera calcular el ángulo de incidencia de la radiación solar.

Figura 1. Ángulo de incidencia (a) y transmisividad.

Solα

100

80

60

40

20

00 20 40 60 80 100

Ángulo de incidencia (grados)

PE-TérmicoTricapa

Porc

enta

je d

e tra

nsm

isivi

dad

(%)

Figura 2. Vista exterior e interior del invernadero.

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745Predicción de la transmitancia de un invernadero con techo removible

Como se puede observar, la radiación en el exterior es mayor que en el interior, debido a las limitaciones que ofrecen la cubierta, el ángulo de incidencia con que actúan los rayos solares sobre su superficie y la propia estructura del invernadero (Wang, 2000).

En la Figura 6 se presenta la transmitancia teórica y experimental del invernadero para las condiciones cuando la planta tiene poca altura (1 m), los valores son muy parecidos, inclusive la transmitancia experimental es ligeramente superior a la transmitancia teórica, en parte puede deberse a que la radiación reflejada por el suelo es considerable.

Para estas condiciones la transmitancia teórica es de 0.76 con desviación estándar de 0.03; mientras que la transmitancia experimental es de 0.78 con desviación estándar de 0.04. Ambos valores son menores a las especificaciones comerciales del material (Enoch, 1986).

En la Figura 7 se muestra la transmitancia para cuando la planta tiene 2 m de altura, se observó que los valores teóricos fueron más grandes que los valores experimentales, lo cual es más razonable porque en realidad la geometría del invernadero se deforma debido al envejecimiento del polietileno y a la acumulación de polvo en la superficie. Un detalle que se observó es que en la parte media del techo, donde solo había malla antiáfidos, visiblemente penetraba más luz; sin embargo las mediciones de radiación global son menores que en el polietileno térmico. Esto coincide con sus respectivas especificaciones técnicas, mientras que el polietileno provoca un sombreo de 17%, la malla antiáfidos lo hace en 25%.

En estas condiciones la transmitancia teórica es de 0.74 con desviación estándar de 0.04, mientras que la transmitancia experimental es de 0.71 con desviación estándar de 0.06.

Una vez conocido el ángulo de incidencia de la radiación solar global, sobre cada una de las superficies planas en que se seccionó el techo, la atenuación de la radiación se calculó interpolando sobre la gráfica de la Figura 1, para posteriormente obtener un valor promedio durante una hora.

Resultados y discusión

La disponibilidad de energía solar en el interior del invernadero es diferente para cada zona, así en la Figura 4 se muestra el comportamiento de la radiación global exterior e interior en la parte media de una nave del invernadero; mientras que en la Figura 5, muestra el comportamiento de la radiación solar en el centro del invernadero, debajo de una canaleta.

Figura 3. Ajuste del contorno curvo a secciones planas.

σ

Figura 4. Radiación global en la parte central de una nave.

Rad

iaci

ón gl

oba (

W/m

2 )

1200

1000

800

600

400

200

006:00 08:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00

Hora

ExteriorInterior

Figura 5. Radiación global debajo de la canaleta.

1000

800

600

400

200

0

Rad

iaci

ón g

loba

(W/m

2 )

06:00 08:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00Hora

ExteriorInterior

Figura 6. Transmitancia del invernadero con plantas pequeñas (1 m).

Tran

smita

ncia

0.80

0.70

0.60

0.50

0.40

0.30

0.20

0.1008:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00

Hora

TeóricoExperimental

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En la Figura 8 se muestra el comportamiento de la transmitancia justo debajo de la canaleta, es de esperarse que la disponibilidad de radiación solar sea menor, debido a la obstrucción de la estructura, sobre todo alrededor del medio día, el sombreo llega a ser de 50%, el cual el modelo teórico no lo contempló. En estas condiciones, la transmitancia promedio teórica fue de 0.74, con una desviación estándar de 0.04 y la transmitancia experimental de 0.66 con desviación estándar de 0.06.

Para la misma localización geográfica y las mismas condiciones constructivas del invernadero, la transmitancia tiende a cambiar a lo largo del año. Se esperaría que los valores más grandes se registraran alrededor del medio día; sin embargo, no fue así, lo cual nos indica que para implementar alguna estrategia de sombreo, es necesario analizar los efectos que se obtendrán. En la mayoría de los casos la transmitancia teórica es mayor al valor experimental, ya que éste último está afectado por factores difíciles de cuantificar, tales como acumulación de polvo, deformación de la cubierta y detalles constructivos, aspectos que el modelo teórico no los considera.

En términos generales, para este tipo de invernadero y en esta situación geográfica, se puede considerar que el valor de la transmitancia estimado con el modelo, es 4% mayor que el valor experimental o que es 10.8% menor del valor especificado por el fabricante del material de la cubierta.

Conclusiones

Es de mucha utilidad analizar los factores que intervienen en los fenómenos físicos, ya que permite entenderlos y ver su contribución. Pero es más importante relacionarlos mediante modelos matemáticos sencillos, que permitan cuantificar los fenómenos y regularlos de acuerdo a las necesidades específicas. Esto disminuye el tiempo y el costo de análisis comparado con los métodos experimentales.

Para el caso específico de la transmitancia de un invernadero, este parámetro puede ayudar a tomar decisiones para la selección de un invernadero, el tipo de cultivo que se va instalar y el manejo para la formación del microclima.

Literatura citada

Baile, A. 2003. Overveiw of greenhouse climate control in the mediterranean region. Cahiers Options Mediterranéennes. 31:59-73.

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Wang, S. and Boulard, T. 2000. Measurement and prediction of solar radiation distribution in full-scale greenhouse tunnels. Agronomie. 20:41-50.

TeóricoExperimental

Figura 7. Transmitancia del invernadero con plantas de 2 m de altura.

08:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

Tran

smita

ncia

Hora

Figura 8. Transmitancia debajo de la canaleta del invernadero.

TeóricoExperimental

08:00 10:00 12:00 14:00 16:00 18:00Hora

0.8

0.7

0.6

0.5

0.4

0.3

0.2

0.1

Tran

smita

ncia

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 747-756

Redes neuronales artificiales aplicadas a mediciones de fitomonitoreo para simular fotosíntesis en jitomate bajo invernadero

José Manuel Vargas Sállago1§, Irineo Lorenzo López Cruz2 y Enrique Rico García3

1Campo Experimental Valle de México. INIFAP. Carretera México-Lechería km 18.5. Chapingo, México. C. P. 56230. Tel: (595) 95 466 72. 2Posgrado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua. Universidad Autónoma Chapingo. Carretera México-Texcoco, km 38.5. Chapingo, México. C. P. 56230. Tel: (595) 95 215 51. [email protected]. 3División de Estudios de Posgrado. Facultad de Ingeniería. Universidad Autónoma de Querétaro. Querétaro, Queretáro. México. C. P. 76010. Tel: (442)192-12-00. Ext. 6005. [email protected]. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

Se utilizaron Redes Neuronales Artificiales (ANN, Artificial Neural Networks) para simular la tasa de fotosíntesis de plantas de jitomate, empleando como variables de entrada: temperatura, humedad relativa, déficit de presión de vapor y concentración de dióxido de carbono (CO2) del aire, así como radiación fotosintéticamente activa. El experimento se desarrolló en un invernadero experimental, con control climático totalmente convencional, de la Universidad Autónoma de Querétaro, México. Se empleó un cultivo con índice de área foliar mayor a 2 para llevar a cabo las mediciones. Para registrar el intercambio de dióxido de carbono (CO2) de las hojas de las plantas, así como las variables meteorológicas, se usó el monitor de fotosíntesis (PTM-48M, Daletown Company, Ltd), con sistema automático de cuatro canales de tipo abierto, así como un sensor de radiación fotosintéticamente activa (Watch Dog Model 450).Para eliminar ruidos de los sensores en las mediciones se aplicó el filtro Savitzky-Golay. Se evaluaron diferentes configuraciones para redes de retropropagación, siendo la de 4 capas con 10 neuronas en la primera capa oculta, 15 en la segunda y 10 más en la tercera, la que generó los mejores índices estadísticos sobre datos de prueba: coeficiente de determinación, R2= 0.9756 y cuadrado medio del error, CME= 0.8532.

Palabras clave: Solanum lycopersicum, fitomonitor, modelos de caja negra.

Introducción

El mejoramiento de muchos sistemas de control ambiental dentro del invernadero, independientemente de si son construcciones simples cubiertas con plástico hasta modernas instalaciones de vidrio con muy alta tecnología, requiere identificar la influencia de factores climáticos en la fisiología y desarrollo de las plantas cultivadas, puesto que la respuesta de la planta es la parte del proceso más importante en los sistemas de producción (Tantau, 1992; Roh et al., 2007; Heuvelink et al., 2008).

Dentro de los aspectos fisiológicos más relevantes que deben ser considerados en un sistema de producción en invernadero, se encuentra el entendimiento del proceso de fotosíntesis y los elementos que influyen en ella positiva o negativamente (Evans et al., 2000). La tasa de fotosíntesis es condicionada principalmente por la intensidad de luz, concentración de CO2 y por la temperatura (Van Ooteghem, 2007), aunque otras variables climáticas tienen bastante influencia en este proceso.

La mayoría de las acciones de control climático afectan más variables de las que debieran y por lo tanto pueden alterar las resistencias internas y externas de la hoja al intercambio gaseoso (Wilkinson, 2000). Por ejemplo, la sola manipulación de la humedad relativa dentro de un invernadero, no es por sí misma un sustituto del manejo que se debe hacer para modificar la tasa de

Page 148: Vol. Especial Núm. 4

748 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 José Manuel Vargas Sállago et al.

transferencia del follaje, sin embargo; juega un papel muy importante durante el intercambio de vapor de agua y CO2 (Stanghellini, 1988).

El monitoreo en tiempo real y continuo de la respuesta fisiológica de la planta a los cambios del ambiente, proporciona información muy importante para controlar el microclima del invernadero de forma precisa; así mismo, el uso de esta tecnología es muy acertado como una herramienta para hacer investigación (Ton et al., 2001). Sin embargo; adaptar una tecnología de fitomonitoreo a sistemas de producción convencional bajo invernadero resulta casi imposible por los elevados costos de los equipos (Roh et al., 2007).

Afortunadamente, la modelación de procesos fisiológicos como la fotosíntesis, es una herramienta que permite conocer el comportamiento de los cultivos bajo ciertas condiciones ambientales de forma muy económica, sólo es necesario contar con modelos que lleven a cabo la predicción de manera precisa del comportamiento del proceso (Marcelis et al., 2009).

Los modelos matemáticos son herramientas muy poderosas para probar hipótesis, sintetizar conocimiento y entender complejos sistemas, así como comparar diferentes escenarios; además, han sido empleados en sistemas de apoyo a toma de decisiones, control de clima y fertirriego, así como para la predicción y planeación de la producción (Heuvelink et al., 2008; Marcelis et al., 2009).

Hasta la fecha se han reportado tanto modelos empíricos simples como modelos teóricos complejos para la fotosíntesis foliar (Pachepsky y Acock, 1996). Esta variedad de técnicas se debe a que muchos modelos fueron creados para resolver diferentes problemas, desde la necesidad de proveer de un sub-modelo de fotosíntesis a un modelo general de productividad de cultivos (Gijzen, 1990); hasta la necesidad de modelos especializados para investigar la naturaleza de uno o más componentes en el proceso de la fotosíntesis (Pachepsky y Acock, 1996).

Por ejemplo; los modelos mecanicistas de fotosíntesis requieren un gran número de parámetros como entradas y éstos deben ser determinados básicamente por medio de mediciones directas que son costosas, destructivas y consumen demasiado tiempo (Anten, 1997). No obstante; la exhaustiva determinación de los parámetros de los modelos, para su uso en otros ámbitos, muchas veces es

necesario reajustar los valores de estos parámetros, haciendo a los modelos poco confiables para su uso (Nederhoff y Vegter, 1994).

Debido al anterior inconveniente, en los últimos años, los modelos llamados de caja negra han sido exitosamente usados en el área agrícola, por ejemplo; para modelar la temperatura del aire al interior del invernadero se han empleado los modelos auto-regresivos (ARX) con variables externas (López et al., 2007), así como las redes neuronales artificiales (Ferreira, 2002; Frausto, 2004; Tantau et al., 2008; Salazar et al., 2008). Otros modelos de caja negra bastante exitosos en la predicción de la temperatura y humedad al interior del invernadero son los modelos neuro-difusos (López y Larragoiti, 2010).

Salazar et al. (2010), encontraron que con el uso de modelos de redes neuronales es posible hacer predicciones precisas (hasta con 5 y 10 min de anticipación) tanto de la temperatura dentro del invernadero, como de la fotosíntesis foliar de plantas de jitomate.

En esta investigación se simuló la tasa de fotosíntesis foliar de plantas de jitomate (Solanum lycopersicum), mediante redes neuronales artificiales, tomando como variables de entrada las condiciones climáticas al interior del invernadero: radiación fotosintéticamente activa, temperatura, humedad relativa, concentración de CO2 y déficit de presión de vapor, sin emplear la variable respuesta, tasa de fotosíntesis, como parte de las variables de entrada del modelo. El comportamiento de las redes neuronales artificiales se contrastó con los valores de intercambio de dióxido de carbono, medidos en plantas de jitomate usando un sistema de fitomonitoreo. Usando el mejor modelo de red neuronal se generaron superficies en tres dimensiones para explicar de forma más sencilla el efecto de la interacción entre variables climáticas y su efecto en la tasa de fotosíntesis.

Materiales y métodos

El cultivo se estableció en un invernadero del Campus Experimental de la Universidad Autónoma de Querétaro (20° 42’ latitud norte), tipo capilla con ventilación natural por medio de cortinas laterales en los cuatro lados, con cubierta de polietileno. Las dimensiones de éste son: 24 m largo ∗ 9 m de ancho y 6 m de altura al caballete, con orientación Norte- Sur en el sentido de las canaletas.

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Redes neuronales artificiales aplicadas a mediciones de fitomonitoreo para simular fotosíntesis en jitomate bajo invernadero 749

El experimento consistió en medir el intercambio de dióxido de carbono (CO2) de las hojas de plantas de jitomate bien desarrolladas, cultivadas en el invernadero usando el equipo de fitomonitoreo PTM-48M (Daletown Company Ltd), automático de cuatro cámaras, con sistema de tipo abierto. Las variables registradas por el Fitomonitor PTM-48M fueron: concentración de CO2 de referencia (ppm), CO2 de la cámara durante la medición (ppm), flujo de aire al sistema de medición (lpm), fotosíntesis (µmolCO2m-2s-1), humedad absoluta del aire (gm-3), temperatura (T, °C) y humedad relativa (HR, %) del aire, presión atmosférica (mbar) y déficit de presión de vapor (VPD, vapor pressure deficit, kPa), todas a nivel de hoja.

Los sensores se colocaron a media profundidad del dosel, así como en la parte superior del mismo, en hojas con ancho mayor a 5cm, excluyendo hojas viejas. Se instaló también un sensor de radiación fotosintéticamente activa (PAR, photosynthetically active radiation, Watch Dog Model 450 (Spectrum Technologies Inc.); este sensor reporta las mediciones cada 5 min en unidades cuánticas, (µmol Fotones m-2s-1). Las mediciones se realizaron del 3 de noviembre (30 días después del trasplante) al 27 de diciembre de 2009.

Con las matrices de información, creadas a partir de las señales de los sensores muestreadas cada 10 min, se procedió a llevar a cabo un filtrado de datos, con la finalidad de eliminar los ruidos de los sensores. El primer filtro aplicado a las matrices de datos fue el propuesto por Savitzky y Golay (1964), por medio de Matlab (The Mathworks INC, 1984-2009). Los coeficientes del filtro quedaron de la siguiente forma: para las variables fotosíntesis y radiación se empleó una función de segundo orden y 25 datos de tendencia de curva; para las variables temperatura, humedad relativa, concentración de CO2 y déficit de presión de vapor, se empleo el mismo orden y 7 mediciones adelante y atrás del valor estimado.

Se eliminaron también los datos del f itomonitor en que el intercambio de CO2 presenta valores negativos, correspondiendo éstos al proceso fisiológico de la respiración durante las horas sin radiación; así mismo, se convirtieron a ceros los registros en que la radiación durante la noche es diferente de ese valor, debido a la alta precisión de los sensores, que captan factores externos. Finalmente, se eliminaron las colas de las curvas de radiación y fotosíntesis que seguían una tendencia negativa debido a la aplicación del filtro Savitzky G. pues, ninguna de estas variables puede tener valores por debajo de cero.

Para la creación de las redes neuronales se realizó una división de la matriz de información, a lo largo de los 4 820 puntos de mediciones, de forma aleatoria, quedando los siguientes subconjuntos: 50% de datos para entrenamiento, 25% para validación y 25% restante para prueba.

Las redes neuronales artificiales (Artificial Neural Network, ANN, por sus siglas en inglés) son modelos de caja-negra, una forma de inteligencia artificial que “aprende” al procesar datos en patrones a través de su arquitectura interna y tienen la capacidad de modelar relaciones altamente no lineales entre variables. Una red multicapa de perceptrones es la arquitectura más usada en una ANN; típicamente, tiene tres capas, consistentes en una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. Cada capa está formada por nodos individuales y éstos se encuentran interconectados a través de las capas por funciones de transferencia no lineales, expresadas en términos de nodos de variables de entrada y conexiones por medio de pesos (Hagan et al., 1996).

Cada capa tiene una matriz de pesos W, un vector de sesgos b, así como un vector de salidas a. En la Figura 1 se muestra una red neuronal de 3 capas, que tiene R1 entradas, S1 neuronas en la primer capa, S2 neuronas en la segunda capa, etc. Es común que se tenga diferente número de neuronas para diferentes capas. Se puede notar que las salidas de cada capa intermedia, son la entrada de la siguiente capa. Por lo tanto, la capa 2 puede ser analizada como una red de una capa con S1 entradas, S2 neuronas, y S2 x S1 matriz de pesos W2. La entrada de la capa 2 es a1; la salida es a2.

Las capas de una red multicapa juegan diferentes roles. La capa que produce las salidas de la red se llama capa de salida (output layer). El resto de ellas son nombradas capas ocultas (hidden layers). La red mostrada en la Figura 1 tiene una red de salida (capa 3) y dos capas ocultas (capa 1 y 2).

Figura 1. Esquema de una red neuronal multicapa.

Entradas Capa 1 Capa 2 Capa 3

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Las salidas para las capas 1, 2 y 3 pueden describirse de la siguiente forma:

a1= f 1(IW1,1 p + b1) 1)

a1= f 2(LW2,1 a1 + b2) 2)

a1= f 3(LW3,2 a2 + b3) 3)

Por lo tanto, la salida de la capa 3, es la salida de interés de la Red Neuronal y puede ser descrita con la siguiente ecuación:

a3= f 3(LW3,2f 2(LW2,1f 1(IW1,1 p + b1) + b2) + b3)= y 4)

Una red multicapa puede ser un aproximador universal. Por ejemplo, una red de dos capas, donde la primera capa es sigmoidal y la segunda capa es lineal, puede ser entrenada para ajustar cualquier función de una manera bastante adecuada (Hagan et al., 1996; Demuth et al., 2009).

Las redes de retropropagación (Backpropagation) son una generalización de la regla de aprendizaje Widrow-Hoff para redes multicapa y funciones de transferencia no lineales diferenciables. Se usan vectores de entrada y los correspondientes vectores objetivos para entrenar la red hasta que ésta pueda aproximar una función o asociar un vector específico de entrada a un vector específico de salida.

Widrow y Hoff tuvieron la idea de estimar el cuadrado medio del error F(x) usando los cuadrados de los errores en cada iteración.

F(x)= (t(k) - a(k)2= e2(k) 5)

Después de cada iteración se calcula el gradiente:

∇F(x)= ∇e2(k) 6)

Los primeros R elementos de ∇e2(k) son derivados con respecto de los pesos de la red, mientras que los R + 1 elementos, son derivados con respecto de los sesgos (Hagan et al., 1996). Entonces, se tiene:

7)

8)

Ahora, la derivada parcial con respecto del error:

9)

O bien,

10)

Donde:pi(k) es el ith elemento del vector de entradas a la kth iteración. Esto se puede simplificar como:

11)

12)

Finalmente, cambiando la matriz de pesos y sesgos queda:

2αe(k)p(k) 13)

2αe(k) 14)

Estas dos ecuaciones forman la base del algoritmo de aprendizaje Widrow-Hoff (LMS). Los resultados se pueden extender al caso de capas múltiples, y escribirse en forma de matriz como:

W(k + 1)= W(k) + 2αe(k)pT(k) 15)

b(k + 1)= b(k) + 2αe(k) 16)

Aquí, el error e, así como el sesgo b son vectores y α es la tasa de aprendizaje. Si α es grande, el aprendizaje ocurre rápidamente, pero si es demasiado grande, pueden surgir inestabilidades y los errores se pueden incrementar.

Una red estándar de retropropagación emplea el algoritmo del gradiente descendente, tal como la regla de aprendizaje Widrow-Hoff, en la cual, los pesos de la red se mueven a través de la parte negativa del gradiente de la función de desempeño. El término, retropropagación, se refiere a la forma en que el gradiente es calculado para redes multicapa no lineales.

Durante la investigación se evaluaron diferentes configuraciones de ANN para predecir la tasa de fotosíntesis en función de 5 variables climáticas de entrada, medidas al interior del invernadero. La diferencia entre las configuraciones de la ANN probadas, radica en su estructura,

∂e2(k) ∂e(k)[∇e2(k)] j= =2e(k) para j= 1,2,..., R ∂w1, j ∂w1, j

∂e2(k) ∂e(k)[∇e2(k)]R+1= =2e(k) ∂b ∂b

∂e2(k) ∂[t(k) - a(k)] ∂[t(k) - Wp(k) + b)] = = ∂w1, j ∂w1, j ∂w1, j

∂e(k) ∂ R = [t(k) - (∑i=1w1, ipi(k) + b)] ∂w1, j ∂w1, j

∂e(k) = - pj(k) ∂w1, j

∂e(k) = -1 ∂b

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Redes neuronales artificiales aplicadas a mediciones de fitomonitoreo para simular fotosíntesis en jitomate bajo invernadero 751

número de capas que las integran y, número de neuronas en cada capa, así como el origen de los datos de entrenamiento, directos de los sensores o filtrados.

Se empleó el ambiente de programación Matlab (Neural Network Toolbox), para la generación, prueba y validación de las redes. Todas las redes diseñadas fueron de retropropagación, usando el algoritmo de Levenberg-Marquardt para su entrenamiento; función de aprendizaje por gradiente descendente con momento; como función de desempeño el cuadrado medio del error; una función de transferencia hiperbólica tangente sigmoidal para las capas ocultas y función de transferencia lineal para la capa de salida. Lo anterior se debe a que, si en la capa de salida se emplean neuronas sigmoidales, la salida de la red se limita a un rango muy pequeño; por el contrario, al usar una neurona lineal, la salida puede tomar cualquier valor (Ljung, 2008).

Para entender, de manera general, el comportamiento de la fotosíntesis (de las plantas de jitomate del experimento) como respuesta a diferentes condiciones de las variables que definen el microclima al interior del invernadero, se generaron superficies en 3 dimensiones de las funciones de respuesta que describen las rutas que toma la fotosíntesis como consecuencia de esta interacción. Cada función se generó usando dos variables climáticas a la vez como entradas (con datos filtrados por medio del método Savitzky Golay) y tomando en todos los casos como variable respuesta, la tasa de fotosíntesis proveniente de la simulación

de la mejor red neuronal artificial. Las superficies se crearon para las siguientes combinaciones en contra de la tasa de fotosíntesis: 1) temperatura-concentración de Co2; y 2) radiación-déficit de presión de vapor.

Resultados y discusión

Las mejores redes se presentan en los Cuadros 1 y 2. Se toman como redes válidas aquellas con el mejor ajuste de sus predicciones sobre el conjunto de datos de prueba, pero evitando sobreestimación; es decir, se consideran aceptables aquellas en las que el grado de ajuste tanto en prueba como en validación es menor que en entrenamiento (estimación).

Para los datos sin filtrar (Cuadro 1), el mejor desempeño sobre el conjunto de datos lo tiene la red neuronal con 3 capas y 15 neuronas en ambas capas ocultas. Como puede observarse, se logró un ajuste de 97.248% con un cuadrado medio del error igual a 1.9802. En el caso de los datos filtrados (Cuadro 2), el mejor desempeño lo tiene la red neuronal con 4 capas, 10 neuronas en la primera capa oculta, 15 en la segunda y 10 más en la tercera. El ajuste llega a 98.821% con un cuadrado medio del error de 0.9908. Puede notarse que a partir del número de neuronas indicado para cada capa, un incremento en el número de éstas, provoca que el desempeño de la red comience a decrecer, tomando en cuenta el cuadrado medio del error.

Cuadro 1. Estadísticos de las mejores configuraciones de red para los datos no filtrados.

Capas Desempeño según arquitectura de la red 2 5 10 15 *

96.08 96.37 96.75 R2

2.8634 2.6591 2.3283 CME3 5,5 10,5 15,5 *

96.412 97.147 97.103 R2

2.522 2.0925 2.4382 CME5,10 10,10 15,10 *

96.363 97.052 97.182 R2

2.7722 2.3559 2.1714 CME5,15 10,15 15,15 *

97.034 96.867 97.248 R2

2.2567 2.1152 1.9802 CME4 10,10,10 10,15,10 15,10,15 *

96.876 97.08 97.491 R2

2.6573 2.4661 2.4434 CME15,10,10 15,15,10 15,15,15 *97.349 97.188 97.576 R2

2.1972 2.4374 2.6369 CME(*) Número de neuronas en las capas ocultas.

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datos filtrados, sin embargo; al tomar en cuenta el cuadrado medio del error, resulta que la Red-2 tiene sólo 50.03% del error generado por la red de datos directos de los sensores. Por lo tanto; la red neuronal más eficiente es la generada con datos filtrados, a pesar de ser más compleja en arquitectura.

el cuadrado medio del error (CME). Esto se hace porque el R2 y CME reportados por el Neural Network Toolbox Graphical User Interface de MATLAB, (Figura 2) es el promedio de esos estadísticos para tres subconjuntos que provienen de 100% de datos: entrenamiento (50%), validación (25%) y prueba (25%). Los datos de cada subconjunto se eligen de forma aleatoria a lo largo de la matriz de información.

Cuadro 2. Estadísticos de las mejores configuraciones de red para los datos filtrados por medio del método Savitzky Golay.

Capas Desempeño según arquitectura de la red 2 5 10 15 *

97.35 97.672 97.816 R2

1.8387 1.5937 1.5065 CME

3 5,5 10,5 15,5 *97.638 97.813 98.147 R2

1.6749 1.7101 1.4984 CME5,10 10,10 15,10 *

98.016 98.241 98.369 R2

1.6603 1.3203 1.2688 CME5,15 10,15 15,15 *

98.019 98.276 98.697 R2

1.4319 1.3082 1.1821 CME4 10,10,10 10,15,10 15,10,15 *

98.522 98.821 98.879 R2

0.99778 0.99088 1.0115 CME15,10,10 15,15,10 15,15,15 *98.692 98.584 98.89 R2

1.1807 1.2792 1.1678 CME(*) Número de neuronas en las capas ocultas.

Al comparar las mejores redes neuronales generadas (Cuadro 3), tanto para datos de entrada sin filtrar (red -1) como para los datos filtrados por Savitzky Golay (Red-2), se observa que, a pesar de que la Red-1 es más simple en estructura, su grado de ajuste es sólo 1.573% menor que la red generada con

Cuadro 3. Comparación entre las mejores redes neuronales para cada tipo de datos de entrada.

Estructura de la red Número de Neuronas en Estadísticos

Origen de los datos capas capas ocultas R2 CME

Sin filtrar 3 15-15 97.248 1.9802

Filtrados 4 10-15-10 98.821 0.9908

Simulación de la tasa de fotosíntesis con la mejor red neuronal

Una vez elegida la mejor red neuronal se emplea para realizar la simulación de todos los datos, tanto de las variables climáticas al interior del invernadero, como del equipo de fitomonitoreo, y se recalcula el grado de ajuste (R2), así como

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Redes neuronales artificiales aplicadas a mediciones de fitomonitoreo para simular fotosíntesis en jitomate bajo invernadero 753

En la Figura 3 se muestra la simulación de la red neuronal, para seis días del periodo de experimentación, donde es clara la alta capacidad de las redes neuronales artificiales para predecir procesos altamente no lineales, como la fotosíntesis foliar de plantas de jitomate.

Para evaluar el comportamiento general de la red neuronal elegida (a lo largo de los 4820 puntos de mediciones), se empleó la herramienta de ajuste de curvas, disponible en

Matlab (Curve Fitting Toolbox). Los estadísticos de la regresión lineal aplicada (Figura 4) entre datos medidos y simulados son los siguientes: R2= 0.9756, CME= 0.8532 y RCME= 0.9237.

Con la regresión lineal se logra 97.56% de ajuste entre los valores de fotosíntesis simulada con la red neuronal y la fotosíntesis medida. Así mismo, se puede observar claramente como la mayor parte de la nube de datos está dentro de los límites de confianza al 95% para la ecuación de ajuste, lo cual se debe a que la raíz del cuadrado medio del error (RCME) es pequeño, 0.9237. Al realizar las pruebas estadísticas a la red neuronal de 4 capas y 10-15-10 neuronas en las capas ocultas, para los datos de entrada filtrados por el Método Savitzky Golay, se observa el excelente desempeño de ésta para todo el conjunto de datos. El valor del ajuste en la regresión mostrada en la Figura 4, es sólo 1.261% menor al reportado por el Neural Network Toolbox Graphical User Interface de MATLAB (Cuadro 3).

El Cuadrado Medio del Error entre la tasa de fotosíntesis simulada por la ANN para todas las mediciones resultó ser menor (0.8532) que el valor generado como promedio de los subconjuntos de datos para entrenar la red (0.9908). Por lo tanto, se encontró una red válida que no sobreestima el ajuste para todo el conjunto de datos, además de conservar las tendencias estadísticas resultantes después de ser entrenada.

Salazar et al. (2010) aplicaron una red neuronal para predecir la tasa de fotosíntesis en hojas de jitomate, en la que, además de las variables climáticas, se emplea como variable de entrada el vector de valores de fotosíntesis, encontrado que el desempeño de ésta se encuentra entre 97.49% y 98.77% para predicciones 5 y 10 min adelante, respectivamente.

Figura 2. Ajuste de la mejor red neuronal para los subconjuntos: entrenamiento, validación y prueba. En el cuarto cuadrante (derecha, inferior) se encuentra el promedio de estos.

15

10

5

0Out

put~

=0.9

7*Ta

rget

+ 0

.046

Target0 5 10 15

Training: R=0.99059

DataFitY= T

Out

put~

=0.9

7*Ta

rget

+ 0

.11

20

15

10

5

0

Target0 5 10 15 20

Test: R=0.98437

DataFitY= T

Out

put~

=0.9

7*Ta

rget

+ 0

.055

20

15

10

5

0

Target0 5 10 15 20

All: R=0.98821

DataFitY= T

Out

put~

=0.9

8*Ta

rget

+ 0

.031

20

15

10

5

0

Target

Validation: R=0.98494

DataFitY= T

0 5 10 15 20

Figura 3. Simulación de la ANN para los datos de seis días.

Foto

sínt

esis

[mcm

olC

O2/m

2 *s]

181614

12

10

8

6

4

2

0900 1000 1100 1200 1300 1400 1500 1600 1700

Mediciones

Fotosíntesis simuladaFotosíntesis media

Figura 4. Regresión lineal entre fotosíntesis medida y simulada con la ANN para todo el conjunto de mediciones.

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

2018

16

14

12

10

8

6

4

2

0

-2

Sim

ulac

ión

de la

AN

N [m

cmol

CO

2/m2 *

s]Mediciones [mcmolCO2/m2*s]

Mediciones vs simulaciónRegresión R2= 0.9756Intervalos de confianza al 95%

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754 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 José Manuel Vargas Sállago et al.

En la presente investigación se logra un coeficiente de correlación de 97.56% sin emplear los datos de fotosíntesis como variable de entrada.

Fotosíntesis en función de su relación con la temperatura y la concentración de CO2

En la Figura 5 se observa, que la tasa de fotosíntesis más alta se obtiene cuando los rangos de temperatura se encuentran entre 25 °C a 30 °C. El máximo de la curva de ajuste para temperatura está situado en 27 °C.

Por su parte, para los datos de entrada a la red neuronal, niveles de 380 ppm en la concentración del CO2 generan las mayores tasas de fotosíntesis registradas. No obstante, al

observar la superficie, se puede notar que la concentración del gas dentro del invernadero de estudio no es lo suficientemente alto para alcanzar el máximo de la función (máxima fotosíntesis), que requiere cerca de 450 ppm.

Fotosíntesis en función de su relación con la radiación y el déficit de presión de vapor

De la Figura 6 es clara la importancia de la radiación fotosintéticamente activa en el incremento de la tasa de fotosíntesis, puesto que a medida que la primera aumenta, la segunda lo hace también. La tasa máxima de fotosíntesis registrada (de acuerdo a la función) se alcanza aproximadamente con una radiación PAR de 230 W m-2. Sin embargo, el máximo de la función se encuentra más allá de 250 W m-2.

Figura 5. Fotosíntesis en función de las variables temperatura y concentración de CO2. Izquierda, superficie de la función polinomial de orden 3-2, con ajuste del 91.95% para los datos.

Figura 6. Fotosíntesis en función de las variables PAR y VPD. Izquierda, superficie de la función polinomial de orden 3-3, con ajuste de 97.67% para los datos.

Foto

sínt

esis

[mcm

olC

O2/m

2 *s]

20

15

10

5

0

-5650 600 550 500 450 400 350 300 5 1

0 15 2

0 25 3

0

CO2 (ppm) Temperatura (°C)

Fotosíntesis [mcmolCO2/m2*s]

650

600

550

500

450

400

350

300

CO

2 (pp

m)

5 10 15 20 25 30

20

15

10

5

0

-5

Temperatura (°C)

20

15

10

5

0

-50 50 100 150 200

Fotosíntesis [mcmolCO2/m2*s]

3

2.5

2

1.5

1

0.5

0

PAR [W/m2]

VPD

[kPa

]

Foto

sínt

esis

[mcm

olC

O2/m

2 *s] 20

15

10

5

0

-5

-10

-153 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0 50 1

00 150 200

PAR [W/m2]VPD [kPa]

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Redes neuronales artificiales aplicadas a mediciones de fitomonitoreo para simular fotosíntesis en jitomate bajo invernadero 755

Por su parte, cuando el déficit de presión de vapor está por arriba de 2.5 kPa, la trayectoria de la fotosíntesis no se dirige hacia el máximo de la función, por el contrario, comienza a decrecer aún para los mismos niveles de radiación PAR. Por lo tanto es importante mantener el VPD por debajo de 2.5 kPa cuando se presentan elevados niveles de radiación, para asegurar la apertura estomática y con ello, el ingreso del CO2 al interior de las hojas.

Conclusiones

Las redes neuronales artificiales describen con un grado de ajuste muy alto, R2= 97.56%, la relación entre la fotosíntesis de un cultivo de jitomate en invernadero y las variables climáticas: radiación, temperatura, humedad relativa, déficit de presión de vapor y concentración de CO2. La mejor configuración de red neuronal, para simular la tasa de fotosíntesis foliar de plantas de jitomate tuvo un arquitectura de 4 capas con 10-15-10 neuronas en las capas ocultas.

A partir de las superficies de respuesta generadas con los valores de tasa de fotosíntesis foliar, predichos por la mejor red neuronal artificial, es posible tener una mejor comprensión de la interacción entre las condiciones climáticas dentro de los invernaderos y la tasa de fotosíntesis foliar del cultivo del jitomate. Es decir, con base en las funciones con que se generaron las superficies, se pueden ver las rutas que deben seguir las variables climáticas, de tal forma de que el control ambiental de los invernaderos siempre esté enfocado hacia el máximo de la función, es decir, a la obtención de la tasa máxima de fotosíntesis dependiendo de las condiciones climáticas prevalecientes.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 757-766

Calibración y validación de un modelo de transpiración para gestión de riegos de jitomate (Solanum lycopersicum L.) en invernadero

Antonio Martínez-Ruiz1, Irineo L. López-Cruz1, Agustín Ruiz-García1 y Armando Ramírez-Arias1

1Postgrado en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua. Universidad Autónoma Chapingo, Carretera México-Texcoco, km. 38.5. Chapingo, Texcoco Estado de México. C. P. ([email protected]; [email protected]; [email protected]). Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El cultivo de jitomate es una de las cinco hortalizas más cultivadas en México por lo que es importante estudiar su tasa de transpiración considerando las variables climáticas más influyentes en el proceso. Esto puede llevarse a cabo mediante modelos matemáticos, los cuales una vez calibrados y evaluados pueden llegar a ser de gran utilidad en el control automático de la aplicación del agua de riego. En el presente trabajo se calibró el modelo de transpiración propuesto por Baille, a partir de la simplificación del modelo de Penman-Monteith, para su aplicación en la gestión de riegos. Se estudió la transpiración de un cultivo de jitomate (Solanum lycopersicon L.) cultivada en hidroponía. El experimento se estableció en un invernadero tipo sierra con ventilación cenital, localizado en el campo experimental de la Universidad Autónoma Chapingo, (19o 29’ latitud norte, 98o 53’ longitud oeste, 2 240 msnm). Las variables meteorológicas temperatura, humedad relativa y radiación global fueron medidas dentro del invernadero promediadas y almacenadas cada 15 minutos en un datalogger marca Campbell Scientific. La transpiración se cuantificó de manera indirecta con la ayuda de una balanza electrónica marca Sartorius modelo QA y las mediciones se almacenaron en una PC cada minuto. El índice de área foliar se determinó mediante un método no destructivo en dos periodos. Usando datos de 4 días se estimaron los coeficientes del término radiativo (A= 0.372) y del término aerodinámico del modelo (B= 30.44). Se evaluó el comportamiento del modelo con los coeficientes estimados usando 8 días de datos restantes, obteniéndose un ajuste de los datos con r2= 0.96 y

SCME= 7.84. El modelo calibrado puede utilizarse de manera confiable para la gestión riegos para el cultivo de jitomate en invernaderos.

Palabras claves: automatización, estimación de parámetros, hidroponía.

Introducción

La producción en invernaderos es una industria en crecimiento, especialmente en climas templados, de gran importancia para la población como una fuente de ingresos y alimentos frescos y limpios. Los invernaderos crean condiciones climáticas óptimas para el crecimiento de los cultivos y los protege de las enfermedades y plagas. Al mismo tiempo la producción en invernadero incrementa la eficiencia del uso del agua y posibilita tener una producción integrada y protegida (Von Zabeltitz, 2011).

En el desarrollo de cultivos, el microclima y sus variaciones influyen en los procesos de intercambio de gases y relaciones hídricas. Esta variaciones no se pueden controlar en campo, pero si es factible hacerlo en cultivos dentro de invernaderos. Uno de los problemas que frecuentemente se presenta en la producción en invernaderos, es el desconocimiento preciso del consumo de agua por el cultivo y esto conlleva a no tener un buen manejo del riego.

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Debido a la problemática de la escases del recurso hídrico, que tiene preocupado a casi todos los agricultores del mundo, es necesario buscar métodos que nos permita ser eficientes en el uso del agua, además de que poco se ha trabajado en medir la cantidad de agua usada por los cultivos en la agricultura protegida. Medir la tasa de transpiración de un cultivo es de suma importancia ya que de este conocimiento se puede tener un mejor manejo de la aplicación del riego dentro de los invernaderos. El uso de la tecnología, en la producción agrícola, ha tomado auge, debido principalmente a la gran necesidad de agua y a su baja disponibilidad de ella. El mayor uso del recurso agua es en el sector agrícola y en tiempos recientes, se tienen problemas de rentabilidad, requiriéndose una atención prioritaria en la programación de riego.

El cultivo de jitomate es una de las cinco hortalizas más cultivadas en México por lo que es importante obtener modelos que permitan estimar la tasa de transpiración de éste, considerando las variables climáticas que más afectan este proceso. Estos mismos modelos pueden llegar a ser de gran utilidad en el control automático de la aplicación del agua de riego. Para cultivos en invernaderos, el enfoque más usado, hasta ahora, para predecir la evapotranspiración se basa en modelos de regresión lineal múltiple entre la evapotranspiración y la radiación global y el déficit de presión de vapor (Bass y Rijssel, 2006).

Desde el punto de vista práctico el modelo matemático propuesto por Baille et al. (1994) predice la tasa de transpiración del cultivo a corto plazo, utilizando como variables de entrada la radiación incidente sobre el dosel Rg (W m-2) y el déficit de presión de vapor D (kPa), los cuales en invernaderos equipados para el control climático, se registran continuamente y el valor de índice de área foliar puede estimarse a partir de correlaciones en las que intervienen las dimensiones de la planta, como su altura o bien en función de los días después de la siembra.

Una vez calibrado este modelo puede ser de gran ayuda en la programación de los riegos. Por lo anterior, en el presente trabajo se planteó estudiar el comportamiento del modelo de Baille en la transpiración de un cultivo de jitomate (Lycopersicon esculentum Mill.) en invernadero, llevar a cabo su calibración y evaluarlo bajo condiciones de clima templado en el centro de México con la finalidad de usar la estimación de la transpiración del cultivo en la gestión de riego.

Materiales y métodos

Descripción del invernadero y cultivo

El experimento se estableció en un invernadero tipo sierra con ventilación cenital, localizada en el campo experimental de la Universidad Autónoma Chapingo, con ubicación geográfica 19o 29’ latitud norte y 98o 53’ longitud oeste, y 2 240 msnm. El invernadero tiene una orientación N-S y está cubierto de una capa de plástico calibre 700 tratado contra los rayos ultravioleta, está constituido por 3 naves cuyas dimensiones son de 8.5 ∗ 76 m con un área total de 1938 m2. Cuenta con 3 ventanas cenitales, 2 ventanas laterales y 2 frontales. Las ventanas laterales miden 2 ∗ 76 m, las ventanas frontales 2 ∗ 25.5 m y las ventanas cenitales 1.6 ∗ 76 m, todas las ventanas están cubiertas con mallas antiáfidos de 25 ∗ 40 hilos in-2 para evitar la entrada de insectos. La apertura y cierre de ventanas se realiza en forma semi-automática. El invernadero cuenta con un sistema de riego por goteo con goteros auto compensados con adaptadores de cuatro salidas, cada salida con su respectivo tubín y estaca que son colocados en cada maceta. Además, cuenta con un temporizador para aplicación de riegos e inyección de fertilizantes.

La variedad de jitomate cultivada fue ‘Rafaello’ de crecimiento indeterminado, la siembra se realizó el 07 de abril de 2011 y el trasplante el 07 de mayo. El manejo del cultivo se desarrolló de acuerdo a las recomendaciones para un cultivo comercial para la zona de estudio. Las plantas fueron cultivadas en un sistema hidropónico, en bolsas de polietilieno de 30 40 cm usando como sustrato una combinación de tezontle y fibra de coco con una relación (30% / 70% respectivamente).

Medición de variables meteorológicas

Se instaló una estación meteorológica en el interior del invernadero marca Campbell Scientific (Campbell Scientific, INC. USA). La temperatura y la humedad relativa se midieron con un sensor HMP50, colocado dentro de un tubo de PVC para evitar el contacto directo con la radiación solar, en un extremo del tubo se colocó un ventilador para evacuar el aire que pudiera quedar atrapado dentro del mismo. El sensor trabaja con un rango de medida de -40 a 60 oC para la temperatura. Para el caso de la humedad relativa tiene un rango de medida es de 0-98%, con precisión de ±3 para rangos de (0-90%), y ±5 para lecturas de (90-98%).

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Calibración y validación de un modelo de transpiración para gestión de riegos de jitomate (Solanum lycopersicum L.) en invernadero 759

La radiación solar se midió con piranómetro modelo CMP3-L de Kipp & Zone, el cual mide la radiación solar con alta precisión esta equipado con una termopila negrecida protegida por una cúpula. La termopila negrecida provee una respuesta espectral plana a espectro completo de radiación. Esto permite el uso de CMP3-L bajo el follaje del cultivo, con lámparas, cuando está nublado y para la medición de la radiación reflejada. Todas las variables meteorológicas se monitorearon durante 12 días consecutivos que comprendieron entre 08 al 19 de julio de 2011.

Medición de la tasa de transpiración

El método para determinar la transpiración E (kg m-2 min-1) consistió en usar una balanza electrónica de acuerdo a la metodología propuesta en la literatura (Sánchez et al., 2008; Medrano, 1999). La balanza se instaló al centro del invernadero sobre una de las líneas del cultivo. El dispositivo consta de una balanza electrónica marca Sartorius modelo QA. Con capacidad de 150 kg y una precisión de ±2 g. Las plantas a muestrear se colocaron sobre una estructura diseñada para tal efecto de tal forma que estas se mantuvieran aisladas del tutoraje de las demás y así disminuir los posibles errores que se pudieran presentar.

Las bolsas del sustrato se cubrieron con un plástico blanco para evitar la evaporación y de esta manera cuantificar únicamente el agua perdida correspondiente a la transpiración. La estructura está compuesta por dos bandejas de acero galvanizado, una de ellas es sobre las que se colocaron las macetas y es por donde fluyen los lixiviados y estos al mismo tiempo caen a una segunda bandeja (situada debajo de la primera) y es donde se almacenan los lixiviados por cerca de 3 días, hasta que sean desfogados desde una llave de paso situada en la parte inferior de esta bandeja. El almacenamiento de los datos de transpiración se tomó durante 12 días (08-julio-2011 al 19-julio-2011).

Medición del área foliar

Esta variable se midió cada 15 días aproximadamente, haciéndose dos mediciones antes y después del bloque de datos usados en este experimento. El área foliar se estimó mediante un método no destructivo, para no destruir las plantas colocadas en la balanza. Para ello fue necesario el uso de un integrador de área foliar LI-COR modelo LI-3100, midiéndose las dimensiones del largo y el ancho, y el área foliar de cuatro plantas tomadas al azar en el invernadero, y con estas medidas se busco mediante una ecuación de

regresión lineal el mejor modelo que correlacionara las dimensiones de las hojas con el área foliar, y el mejor modelo obtenido se utilizó para determinar el área foliar de las plantas de la unidad experimental, midiéndose de estas plantas el largo y el ancho de cada hoja, el mejor modelo al cual se le ajustaron los datos fue del tipo potencial con un R2 de 0.8406 y un RMSE de 69.67 y fue para la dimensión de ancho de hoja.

El área foliar de las plantas de jitomate se determinó en dos ocasiones, la primera medida se llevó a cabo antes de la toma de datos climáticos y transpiración (07 de Julio de 2011), y la segunda medición se hizo después, y con estos dos conjuntos datos se realizó una interpolación usando el ambiente de programación Matlab para obtener el área foliar cada 15 min de todo el bloque de datos obtenidos.

Cálculo de las tasas de transpiración

Se parte de la hipótesis de que la pérdida de masa que registra la balanza entre dos tiempos es igual a la transpiración de las plantas colocadas sobre la estructura y para los casos donde se tenían un evento de riego se realizó su correspondiente filtrado de los datos, para estos casos se consideró el promedio de las diez medidas inmediatamente anteriores durante el tiempo que duró el riego. La masa medida en forma continua de la balanza se registró en un programa de adquisición de datos donde se fijó el intervalo de tiempo entre dos registros de pesada sucesivos, la tasa de transpiración expresada por m2 de superficie [kg m2 min-1] se calculó a partir de los valores obtenidos de la balanza de la siguiente manera.

1)

Donde: ∆t= intervalo de tiempo (s); Ps (t+dt) y Ps (t) representan las masas (kg) registradas entre dos intervalos sucesivos de tiempo y S es la superficie equivalente de invernadero (m2) correspondiente a las plantas situadas sobre la balanza, que será la relación entre el número de plantas (n)= 8 plantas, situadas sobre la balanza y su densidad de siembra Ds= 2.6.

Modelación de la tasa de transpiración

Existen dos enfoques generales para estimar la evapotranspiración indirectamente a partir ya sea de modelos empíricos o modelos teóricos usando datos meteorológicos. El enfoque empírico usa análisis de

1 Ps (t) - Ps (t + ∆t)E= ∆t S

∆+−

∆=

SttPtP

tE ss )()(1

∆ + −

∆=

St t P t P

tEs s) ( ) ( 1

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regresión para identificar correlaciones entre parámetros de entrada y tasa de transpiración. Las deficiencias de este enfoque es que las fórmulas empíricas desarrollados para una región específica durante un periodo especifico puede no ser preciso para condiciones distintas (Prenger et al., 2002). Estos modelos describen la relación entre variables, pero ofrecen poca o nula explicación de la relación causa efecto de los procesos del fenómeno. Por el contrario; un modelo mecanicista o basado en procesos, es aquel que se construye del conocimiento de procesos físicos, químicos o biológicos que gobiernan el fenómeno bajo estudio. Estos modelos también son conocidos como modelos explicativos ya que estos representan la relación causa y efecto de las variables. (Teh, 2006).

En el presente trabajo se usó el modelo propuesto por Baille et al. (1994), el cual está basado en la ecuación para transpiración de Penman-Monteith (Goudriaan y van Laar, 1994; Monteith y Unsworth, 2008). Esta ecuación cuando se aplica a cultivos en invernadero Medrano (2005), Baille et al., (1994); Sánchez et al. (2008); Jolliet and Bailey (1992); se describe como sigue:

λE= Af1(IAF)Rg + Bf2(IAF)Da 2)

Para f1= 1 - exp(-kIAF) y f2= IAF por lo que finalmente se tiene

λE= A(1 - exp(-kIAF)Rg + B(IAF)Da 3)

Donde: λE= tasa de evapotranspiración del cultivo expresados en unidades de energía [W m-2] aunque también se puede expresar con unidades de g m-2 min-1; Rg= radiación solar incidente [W m-2]; Da= déficit de presión de vapor [kPa]; IAF= índice de área foliar [m2 m-2]; f1 y f2= funciones adimensionales de IAF; A y B= parámetros del modelo (A, adimensional; B, [W m-2 kPa-1]). El parámetro A se refiere al término radiativo y B al término aerodinámico (o término advectivo). Por lo tanto A y B también se les conocen coeficiente de radiación y coeficiente aerodinámico, respectivamente.

Medrano (1999) menciona que para calcular los flujos de masa que entran y salen del invernadero, la humedad se expresa en unidades de masa (kg m-3 o kg aire-1); sin embargo, cuando se considera las respuesta de las plantas a la humedad la medidas se suelen expresar en déficit de presión de vapor (Da). La humedad relativa es muy utilizada en la práctica, pero este valor es de limitada importancia ya que no está directamente relacionado con

la demanda evaporativa del aire. A un valor constante de humedad relativa un aumento de la temperatura implica un aumento del Da. El déficit de presión de vapor es un indicador más sensible de las condiciones de vapor del aire y varia en un rango bastante amplio con los cambios de temperatura. La pérdida de agua de las hojas está gobernada por el gradiente de presión entre la hoja y el aire que la rodea y este depende mayoritariamente del déficit de presión de vapor.

Procedimiento de calibración

La calibración del modelo de transpiración de Baille consistió en plantear y resolver un problema de optimización para estimar los valores de los parámetros radiativo (A) y aerodinámico (B) que permitieran aproximar lo más posible las predicciones del modelo (yest) a las mediciones (yobs). La función a minimizar fue definida como sigue:

min Nf(p)= ∑i=1 (yi,est - yi,obs)2 4)

Donde: p= vector que contiene los parámetros a estimar y N= es el número de mediciones de la transpiración. El problema de optimización se resolvió numéricamente usando el procedimiento de mínimos cuadrados no lineales, el cual se encuentra implementado en la rutina lsqnonlin.m del Optimization toolbox de Matlab. El procedimiento de mínimos cuadrados utiliza el algoritmo de Levenberg-Marquardt para minimizar la función (4). Sólo requiere que el usuario defina un vector diferencia entre las estimaciones y las mediciones de la variable de interés.

Resultados

En la Figura 1 se muestran las variables climáticas que requiere el modelo de transpiración de Baille, medidas dentro del invernadero. En la Figura 2 se muestra la transpiración medida con la balanza lisímetro. Ambas mediciones para todo el periodo de duración del experimento.

Inicialmente se ejecutaron simulaciones del modelo usando valores para los parámetros radiativo y aerodinámico reportados en la literatura. Medrano et al. (2008) encontraron buenos resultados para un cultivo de jitomate en Almería España, usando los valores de coeficientes de A y B, 0.59 y 19.1 respectivamente. En la Figura 3 y 4 se

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Calibración y validación de un modelo de transpiración para gestión de riegos de jitomate (Solanum lycopersicum L.) en invernadero 761

presentan las gráficas de transpiración simulada usando estos valores y 4 días de mediciones. Puede observarse que el ajuste de las predicciones con las mediciones de

la transpiración no es bueno por lo que se procedió a la calibración del modelo usando los datos de estos mismos 4 días de mediciones.

Figura 1. Variables meteorológicas medidas dentro del invernadero del 08 al 19 de julio de 2011, Chapingo, Estado de México. a) temperatura; b) radiación solar global; y c) humedad relativa.

Figura 2. Transpiración de un cultivo de jitomate en invernadero medida del 08 al 19 de julio de 2011 en Chapingo, Estado de México.

Figura 3. Valores de transpiración estimados con el modelo de Baille con los parámetros de Medrano (2008), para los días 08, 13, 14, 19 de julio de 2011 para IAF 2.3- 3.02 m m-2.

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

40

30

20

10

0

°C

Tiempo (días)

a)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

100

750

500

250

0

W/m

-2

b)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

Tiempo (días)

Tiempo (días)

100

80

60

40

20

%

c)

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12Tiempo (días)

200

150

100

50

0

gm-215

min

-1

Tiempo (días)0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

200

150

100

50

0

gm-215

min

-1

Transpiración medidaTranspiración estimada

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762 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Antonio Martínez-Ruiz et al.

Calibración del modelo

Las Figuras 5 y 6 muestran la simulación de la transpiración mediante el modelo de Baille para 4 días de mediciones y para un día (08 de julio) usando los nuevos valores de los parámetros radiativo y aerodinámico (0.3723 y 30.44) obtenidos mediante el proceso de calibración. Puede observarse que mejoró la calidad de predicción del modelo.

La Figura 7 muestra el comportamiento de la transpiración estimada por el modelo de Baille separando sus componentes radiativo y advectivo, y la comparación contra mediciones de la radiación global y el déficit de presión de vapor. Puede apreciarse que las tasas de transpiración siguen ambas variables climáticas.

En la Figura 8 se muestra el buen ajuste obtenido mediante la calibración, entre la transpiración medida y la transpiración estimada por el modelo expresado mediante una grafica 1:1 y una ecuación deegresión lineal simple.

Validación del modelo

Para evaluar de mejorar forma la calidad de predicción del modelo, se usaron los datos obtenidos durante 8 días y se ejecutó una simulación usando los resultados obtenidos en la calibración. Las Figuras 9 y 10 muestran la comparación entre las predicciones del modelo y las mediciones. Puede observarse que el ajuste es aceptable con un r2 de 0.951.

Figura 4. Valores de transpiración estimados con el modelo de Baille para el día 08-julio-2011 con los parámetros de Medrano (2008).

Figura 5. Calibración del modelo de Baille para los días 08, 13, 14, 19 de Julio de 2011 para IAF 2.3- 3.02 m m-2.

Transpiración medidaTranspiración estimada

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4Tiempo (días)

gm-215

min

-1

180160140120100806040200

Figura 6. Calibración del modelo de Baille para el día 08-julio-2011 para IAF 2.3 m m-2.

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1Tiempo (días)

gm-215

min

-1

160

140120100806040200

Transpiración medidaTranspiración estimada

0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1Tiempo (días)

gm-215

min

-1

8060402000806040200

Transpiración medidaTranspiración estimada

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Calibración y validación de un modelo de transpiración para gestión de riegos de jitomate (Solanum lycopersicum L.) en invernadero 763

Figura 8. Gráfica de regresión entre la transpiración medida y estimada por el modelo y gráfica 1:1 de todos los días.

Figura 7. Valores de la radiación global a), valores del DPV b), transpiración debido al término radiativo (-), término aerodinámico (-+) y la suma de ambos términos (-o).

W/m

-2

Tiempo (días)0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

500

400

300

200

100

0

c)

W/m

-2

0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

1000

800600400200

0Tiempo (días)

a) Rg

kPa

Tiempo (días)0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4

3

2

1

0

b) DPV

0 1 2 3 4 5 6 7 8Tiempo (días)

gm-215

min

-1

200180160140120100806040200

Transpiración medidaTranspiración estimada

Figura 9. Validación de la transpiración de los días 09, 10, 11, 12, 15, 16, 17, 18 de julio de 2011 para IAF 2.3- 3.02 m m-2.

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180

Tran

spira

ción

del

mod

elo

(gm

-215

min

-1)

180

160

140

120

100

80

60

40

20

0

y= .939x + 3.116r2= 0.963

Transpiración medida (gm-215min-1)

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764 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Antonio Martínez-Ruiz et al.

En la Figura 11. Se grafican la transpiración estimada con sus componentes radiativo y advectivo.

En la Figura 12 se muestra el ajuste obtenido mediante una validación, entre la transpiración medida y la transpiración estimada por el modelo, mediante una gráfica 1:1 y una ecuación de regresión lineal simple.

Figura 11. Transpiración debido al término radiativo (-), término aerodinámico (-+) y la suma de ambos términos (-o).

Figura 12. Gráfica de regresión entre la transpiración medida y estimada por el modelo y gráfica 1:1 de todos los días.

Figura 10. Validación del modelo de transpiración de los días 12 y 15 de julio de 2011 para IAF 2.3- 3.02 m m-2.

3.2 3.4 3.6 3.8 4 4.2 4.4 4.6 4.8 5Tiempo (días)

gm-215

min

-1

180

160

140

120

100

8060

40

20

0

Transpiración medidaTranspiración estimada

Tiempo (días)0 1 2 3 4 5 6 7 8

600

500

400

300

200

100

0

W/m

-2

200

180

160

140

120

100

80

60

40

20

0

Transpiración medida (gm-215min-1)

Tran

spira

ción

del

mod

elo

(gm

-215

min

-1)

y= .973x + 3.249r2= 0.951

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Cuadro 1. Parámetros estadísticos de la calibración y validación del modelo de Baille.

Y= ax + b

Coeficiente A Coeficiente B r2 SCME SSE a B

Calibración del modelo 0.3723 30.44 0.963 7.841 2.3490 0.939 3.116

Validación del modelo - - 0.951 8.82 5.9580 0.973 3.249

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Calibración y validación de un modelo de transpiración para gestión de riegos de jitomate (Solanum lycopersicum L.) en invernadero 765

Discusión

Calibración

Dadas las diferencias entre las condiciones ambientales de Almería, España y Chapingo Estado de México, los valores de los parámetros radiativo y aerodinámico (0.59 y 19.1) del modelo de transpiración de Baille calculados por Medrano et al. (2008) no permiten obtener un buen ajuste entre predicciones y mediciones correspondientes al experimento llevado a cabo en Chapingo, México. Sin embargo, mediante el proceso de calibración realizado se obtuvieron los valores de los parámetros del modelo, mostrados en el Cuadro 1 que reflejan un menor peso para la parte radiativa y uno mayor para la porción aerodinámica del modelo.

El nivel de ajuste logrado mediante la estimación de los parámetros más importantes del modelo de transpiración de Baille fue muy bueno como se observa en la gráfica de dispersión entre la transpiración medida y la estimada (Figura 8) y en la gráfica 1:1 y el coeficiente de determinación correspondiente a la ecuación de regresión lineal para los datos calibrados donde se obtuvo un ajuste de r2= 0.963 y parámetros de la regresión (y= a x + b donde a= 0.939 y b= 3.116), y un SCME= 7.841 (raíz del cuadrado medio del error), y SSE= 2.3490 (suma del cuadrado debida al error).

El nivel de ajuste del modelo a las mediciones después del proceso de calibración mostrado en las Figuras 5, 6 y 7 está en correspondencia con la evaluación cuantitativa mostrada en la Figura 8. Los resultados de nuestra calibración del modelo de Baille son similares a aquellos obtenidos por Sánchez et al., 2011 y Sánchez et al., 2008, en lo que se refiere al coeficiente radiativo y son diferentes respecto al parámetro aerodinámico. Una diferencia importante en la calibración del modelo de transpiración de Baille llevado a cabo por Sánchez et al. (2008 y 2011) es que se determinaron dos valores para el parámetro aerodinámico, uno para la noche y otro para el día.

Validación

Se sabe que para que un modelo calibrado pueda ser usado es necesario que este haya sido evaluado usando conjuntos de datos diferentes a los usados en la calibración, con la finalidad de que se muestre la eficiencia de la predicción que este pueda tener. Por lo que en este trabajo se realizó la validación con 8 días de datos, (para 09, 10, 11, 12, 15,

16, 17, 18 de julio) utilizándose valores de los coeficientes A y B de la calibración hecha al modelo (0.372 y 30.44) respectivamente, para un coeficiente de extinción de luz de 0.7, donde de acuerdo a lo que se aprecia en la Figura 9 y 10 el ajuste muestra ser bastante aceptable y para validar este hecho, es menester el uso de otras herramientas que permitan hacer valido el argumento anterior, por lo que se presenta también la grafica 1:1 y la curva de regresión (Figura 12) para los datos medidos versus los datos estimados por el modelo, teniéndose las estadísticas siguientes, una r2 = 0.951 y los parámetros del ajuste son (y= a x + b para a= 0.973 y b= 3.249). RMSE= 8.82 y SSE= 5.958.

Comparando los resultados obtenidos en la validación del modelo contra los obtenidos en la calibración puede apreciarse que son similares tomando en cuenta que se empleó el doble de datos en el proceso de validación. En especial el nivel de ajuste es muy bueno como puede apreciarse en las estadísticas mostradas en el Cuadro 1. En general los resultados obtenidos muestran que el término aerodinámico del modelo de Baille, aporta alrededor de 46-50% de la transpiración total para la mayoría de los días, como se muestra en la Figura 7. Los resultados encontrados en esta investigación son similares a los encontrados por otros investigadores (Boulard y Jemma 1993).

Conclusión

El modelo de transpiración de Baille permite predecir en forma aceptable el comportamiento de las tasas de transpiración de un cultivo de jitomate bajo condiciones de invernadero y condiciones de clima templado. Aparentemente para las condiciones climáticas y de cultivo estudiadas, el término aerodinámico del modelo tiene un aporte de 46-50% de la transpiración total del cultivo.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 767-773

Perspectivas de la cosecha de la caña de azúcar cruda en México

Hipólito Ortiz Laurel1§, Sergio Salgado García2, Mepivoseth Castelán Estrada2 y Samuel Córdova Sánchez2

1Campus Córdoba. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas. Carretera Federal Córdoba-Veracruz km 348. Congregación Manuel León, Amatlán de los Reyes, Veracruz. C. P. 94946. Tel: 2717166000. 2Campus Tabasco. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas. Per. Carlos A. Molina s/n, km 3.5. H. Cárdenas, Tabasco. C. P. 86500. México. Tel: 9373724099. [email protected], [email protected], [email protected]. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

La quema de los cañaverales predomina en la cosecha de la caña de azúcar tanto manual como mecánica. Ésta técnica de quema genera problemas de carácter ambiental, económico, tecnológico y social, por lo que urge impulsar la cosecha de caña “cruda” y simultáneamente introducir tecnologías y metodologías para el manejo y uso rentable y sustentable de los residuos de cosecha. En las pocas zonas de cosecha total mecanizada de caña “cruda”, los residuos llegan a representar hasta 26% del rendimiento equivalente de caña, aunque aún persiste su eliminación total por la quema después de la cosecha y, poco volumen es colectado y usado como forraje. Por lo anterior, es por demás importante que las prácticas agronómicas se realicen considerando las necesidades de la cosecha de caña cruda, tanto manual como mecánica ya que las prácticas agronómicas contrarias a ese propósito no pueden del todo ser excluidas, únicamente al mejorar el diseño de la cosechadora o a las prácticas de cosecha. Se concluye que la implementación de la cosecha de caña verde tiene el potencial de reducir el impacto de la quema de los cañaverales sobre el ambiente, la salud pública y las condiciones de vida de los pobladores que sufren de los efectos del humo y las cenizas generados por la quema. Se han conseguido varias ventajas de la cosecha de la caña verde en las operaciones de extracción de azúcar del ingenio, entre las que se pueden mencionar; mayor recuperación de azúcar por unidad de área de terreno, mejor manejo de las operaciones de cosecha y una reducción en la cantidad de unidades de transporte. Entre las principales desventajas, se tiene una mayor cantidad de materia indeseable (paja) en la caña cosechada, mayor concentración de ceras, cenizas, polisacáridos y almidones en el jugo extraído, incremento

en la cantidad de melaza, incremento en las perdidas de azúcar por tonelada de caña y disminución en la capacidad de molienda, lo que resulta en un incremento en el costo por unidad de azúcar producida y una mayor concentración de color en el jugo.

Palabras clave: caña de azúcar cruda, técnicas de cosecha, productividad de cosecha, rentabilidad de cosecha, manejo de paja.

Introducción

A nivel mundial, la caña de azúcar es cultivada en un amplio rango de condiciones topográficas y climáticas y los métodos de cosecha empleados son igual de diversos. En el pasado, las industrias del azúcar en muchos países incluido México, ante la necesidad de mejorar la productividad de la mano de obra y de la maquinaria, las orilló a realizar de manera indiscriminada la quema continúa de los cañaverales antes de la cosecha. La industria de la producción de azúcar en México debe mejorar las prácticas agrícolas para mejorar la productividad y rentabilidad a largo plazo del cultivo de la caña de azúcar.

El tipo y cantidad de maquinaria de campo y la infraestructura de la industria fueron determinantes para optar por la selección de la caña quemada como una práctica necesaria previa a la cosecha. La quema del follaje y de la paja de la caña de azúcar es inapropiada en el marco de la sustentabilidad y

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la ecología (Mendoza et al., 2001). Por ello, apremia integrar tecnologías y metodologías sustentables de manejo de los residuos de caña dentro y fuera de los campos azucareros.

La adopción de los sistemas de cosecha de caña verde no solo tiene el potencial de incrementar los rendimientos de la caña, también tiende a asegurar una mejora en la sostenibilidad del suelo y al mismo tiempo la protección del ambiente (Gomez et al., 2006; Núñez y Spaans, 2008; Galdos et al., 2009). En la última década del siglo pasado se introdujeron una nueva generación de cosechadoras para la cosecha en verde de la caña de azúcar (Meyer, 2001). Sin embargo, la industria no transito a la par con este novedoso proceso, lo que significó una barrera para incursionar con mayor decisión en intensificar el uso de esta tecnología. Diversos factores pueden atribuirse a este desánimo, entre los que se encuentran; campos cañeros no adecuados para la introducción de las cosechadoras; variedades de caña no aptas para ser cosechadas con máquina, escasa capacitación de los operadores sobre el manejo eficiente de la tecnología y altos costos de uso de las máquinas.

La práctica de la quema genera problemas de diversa índole (Toledo et al., 2005; Wiedenfield, 2009; França et al., 2012): i) ambientales; contaminación del suelo, aire, agua y masa orgánica; ii) económicos; restringiendo la búsqueda de usos alternativos y rentables para la paja; iii) técnicos; se ha limitado y obstaculizado la generación de tecnología; y iv) sociales; lo que ha impedido generar nuevas oportunidades de negocios y de trabajo.

Por lo anterior, urge instituir reglas más estrictas hacia la operatividad de la quema, incluso llegar al extremo de su prohibición. En concordancia, esas medidas deben sustentarse con soluciones, por un lado, mejorando los ingresos de los cortadores que deciden cosechar caña cruda, así como desarrollar metodologías para el manejo, el destino o uso de los abundantes residuos dejados en el campo (Ortiz et al., 2011). Incluso, es importante determinar la cantidad adecuada de paja que debe permanecer e incorporarse al suelo para mejorar su estructura, fertilidad e incrementar el contenido de materia orgánica. En el aspecto económico, los primeros beneficiados serán los productores cañeros, quienes recibirían un ingreso adicional al que perciben actualmente por su solo rendimiento de tallos molederos quemados.

Respecto al aprovechamiento comercial del residuo y de los procesos que conlleva para colocarlo en un punto de venta, es imprescindible generar en ambos casos una metodología

apropiada y rentable, así como emplear las tecnologías mecanizadas que se encuentran disponibles en el mercado para el manejo de la paja, en función de la cantidad y calidad del material resultante de la cosecha de la caña.

La eliminación de la quema de los cañaverales en los sistemas de manejo del cultivo de la caña de azúcar involucra necesariamente la cosecha de caña verde, la cual puede realizarse tanto manual como mecánicamente y ofrece la oportunidad de desarrollar e implementar tecnologías para el uso de los residuos vegetales (Braunbeck et al., 1999). La cantidad de paja que permanecerá en el terreno o que pueda servir a otros propósitos (tales como alimento animal, fuente de bioenergía, etc.) en diferentes ambientes agroecológicos, dependerá de la variedad de la caña, los niveles de productividad, las fechas de cosecha y la eficiencia de la cosechadora en el corte, levante y limpieza.

Para el corte de la caña de azúcar se practican dos métodos principales de cosecha; el corte manual (caña quemada o cruda) y la cosecha mecánica (caña quemada o cruda) principalmente con equipo autoproulsado, con diferentes combinaciones (Figura 1). En este último método ha habido intentos de introducir tecnologías motorizadas para el corte de los tallos, que sin embargo, a pesar de haber sido probadas en los terrenos cañeros, éstas no han despertado el interés de productores e industriales aduciendo que ésta no responde a los procedimientos y capacidades de los pequeños predios (Grupo BEMUS, 20120) (Figura 2).

Figura 1. Métodos de cosecha de la caña de azúcar en México: a) corte manual de caña quemada; b) corte manual de caña verde; c) cosecha mecánica de caña quemada; y d) cosecha mecánica de caña verde.

a) b)

c) d)

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Aún a pesar de que se realice la cosecha de la caña verde, al final, una vez seco éste es quemado para dejar limpios los campos. En este trabajo se describen las varias ventajas que se le atribuyen al procedimiento de cosecha de caña verde en varios rubros y, el descifrado de los cuestionamientos del porque este proceso no se ha extendido y haya llegado a consolidarse como la técnica común de cosecha de caña verde, así como proponer otras vías para alentar este proceso.

Materiales y métodos

Grandes avances tecnológicos en la mecanización agrícola han contribuido a incrementar los rendimientos de los cultivos. Por lo que respecta al cultivo de la caña de azúcar este ha mostrado una intensificación del uso de maquinaria en varias operaciones culturales, desde la labranza del suelo hasta la cosecha, particularmente en tecnología para la carga de caña a las unidades de transporte. Sin embargo, la cosecha mecánica continúa como la operación que ha recibido la menor intensificación y los campos cañeros continúan incendiándose para facilitar la cosecha manual.

García (2010) en su informe reporta un inventario de equipo agrícola autopropulsado que tienen registrado 46 de los ingenios azucareros del país, siendo éste: a) el número de tractores es de 4 408, los que varían en el rango de potencia de 55 y hasta 115 hp; b) el número de alzadoras es de 1 784; y c) el número de cosechadoras es de 250. Ahí mismo se concluye que “el campo cañero en conjunto no requiere de mayor número de unidades de maquinaria agrícola (tractores), de cosecha y transporte (alzadora, cosechadora y camiones)”.

En este punto es conveniente precisar que en ese reporte no se indica en alguna parte la edad de ese parque de maquinaria y su estado actual de funcionamiento, cuando se tiene evidencia del deterioro que ya tienen muchos de esos equipos, incluso se tiene reportado la disminución del número de cosechadoras en algunos ingenios, que obedece principalmente a la descapitalización en este rubro.

A pesar de la existencia de máquinas cosechadoras, aun prevalece el corte manual para la cosecha de la caña de azúcar en México. La cosecha mecanizada no se ha extendido debido a factores externos al cultivo, entre los

que se encuentran la fragmentación, tamaño irregular, presencia de rocas y topografía desfavorable de los terrenos, alta disponibilidad de mano de obra, y otros factores socioeconómicos. Pueden distinguirse varios aspectos que impactan el grado de mecanización para el cultivo de la caña de azúcar en los campos cañeros de México, las más importantes son: a) 48% de su extensión se cultiva en superficies con alta pedregosidad y fuertes pendientes; b) 30% se encuentra en superficies inundables y con problemas de heladas y salinidad; c) 70% de superficie es cultivada por productores menores a 4 ha; y d) La superficie susceptible de mecanización total en México es de 22%.

Cosecha manual de la caña de azúcar

En un ambiente social y político de escasas restricciones ambientales, previo al corte manual de la caña, se incendia el cañaveral para eliminar la mayor parte de follaje seco y así facilitar el acceso de los cortadores. La cosecha consiste en cortar el tallo con machete, desde su parte más baja, se separa el follaje que no es eliminado por la quema (hojas verdes y punta) y se forman pilas con los tallos, usualmente orientados perpendicularmente al sentido de los surcos siguiendo el frente de corte, lo que facilita su levante por un cargador mecánico que los deposita en una unidad de transporte para su traslado al ingenio (Eggieston et al., 2001).

Figura 2. Equipo motorizado para el corte de tallos de caña de azúcar (Grupo BEMUS, 2010).

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Todo el follaje remanente es dejado sobre el terreno en una orientación similar a la de los tallos, por 2 a 6 días, para su secado, el que depende del orden de trabajo de la cuadrilla de cortadores, para eliminarlos finalmente en una segunda quema. Aún son pocos los casos en que, ese residuo remanente es acomodado manualmente o con equipo mecánico para su hilerado a lo largo de los surcos que eventualmente contribuya a mejorar las condiciones de estructura y contenido de materia orgánica, a través de su descomposición y una lenta incorporación al suelo (Graham y Haynes, 2006; Robertson y Thorburn, 2007).

Los defensores de la quema no vacilan en comentar que ésta elimina alrededor del 30 al 50% de material vegetal indeseable (hojas secas y verdes), lo cual constituye aproximadamente 10% del peso total del tallo; que ésta también mata abejas, víboras, escorpiones y arañas; se disminuyen los accidentes con los machetes y en general todo lo anterior incrementa la capacidad de cosecha tanto para la cosecha manual como para las máquinas cosechadoras. Bajo este esquema de cosecha los cortadores llegan a tener un rendimiento de corte de 5 - 8 t jornada-1, mientras que las máquinas pueden cortar de 45 a 55 t h-1. Argumentándose también que, esta práctica es más confiable para enviar caña más limpia al ingenio.

Regularmente, ha habido intentos de introducir paulatinamente el método de corte manual de caña cruda. Sin embargo; estos previos esfuerzos se han enfrentado a la resistencia de los cortadores, a pesar de que se ha incrementado los beneficios económicos para realizar esta tarea en compensación por la disminución natural de su productividad en el corte. Tradicionalmente, se tienen detectados dos métodos de pago por el corte manual de la caña de azúcar; por un lado, se paga por tonelaje de caña cortada en la jornada de trabajo y su costo varía de ingenio, zona y estado, pudiendo encontrarse en caña quemada un rango de $ 30.00 a $ 42.00 t-1, mientras que en caña cruda fluctúa de $5 5.00 a $ 67.00 por tonelada.

El segundo caso, se refiere al pago por m2 cubierto de corte y similarmente para el corte de caña quemada se tienen rangos de costo desde $ 0.3 a $0.4 m-2, mientras que para caña cruda varían desde $ 0.35 a $ 0.5 m-2.

Cosecha mecánica de la caña de azúcar

La generalización de la cosecha de caña de azúcar en trozos invariablemente resulta en alcanzar un compromiso entre conseguir niveles “aceptables” de paja y de restos de hojas

adheridos en la caña cosechada y que al mismo tiempo se alcance un control “aceptable” de las pérdidas de caña por los sistemas de limpieza de la cosechadora.

Generalmente y sólo bajo excelentes condiciones de campo, una característica propia de la cosecha mecanizada de la caña de azúcar es el alto nivel de paja y restos de hojas adheridos a los trozos. Aunque este material impacta directamente en la capacidad de molienda, también tiene un efecto significativo adverso sobre la calidad y cantidad de obtención de azúcar. Cualquier incremento en la agresividad de los sistemas de limpieza de la cosechadora, por encima de los niveles óptimos de funcionamiento resulta en pérdidas adicionales de cosecha y en condiciones adversas de campo puede aún resultar en niveles indeseables de paja y restos de hojas en la caña suministrada al ingenio (Wood et al., 1972; Saska et al., 2009).

Los usos inmediatos y más frecuentes de los residuos de cosecha de la caña verde son: a) cobertera sobre el terreno; b) combustible ecológico; y c) alimento animal (Purchase et al., 2008).

Asimismo, es importante orientar a los productores cañeros sobre la conveniencia de establecer parámetros agronómicos que faciliten la introducción de los equipos, como son; tamaño de surcos, nivel de aporcado y grado de labores culturales, las cuales coadyuven a mantener sus especificaciones de funcionamiento (Smit et al., 2001).

Es esencial una estrategia integrada para la industria dirigida a adoptar innovaciones que coadyuven a mejorar en lo general la productividad y las eficiencias (Solomon, 2009). Otras áreas de interés son; la selección de variedades de caña “amigables” para la cosecha mecánica y la mejora en la configuración de los “minúsculos” campos cañeros para optimizar el funcionamiento y eficiencias de la cosechadora.

Mucho se ha mencionado sobre la necesidad del acceder al uso de una máquina cosechadora de caña de azúcar, pero relativamente muy poco o nada de atención se le ha dado al tamaño de los trozos de caña (Saska et al., 2009). La simple longitud de este elemento impacta en la calidad, que afecta directamente al procesamiento del material, la deterioración de la caña, las pérdidas invisibles y la densidad de carga de las unidades de transporte.

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771Perspectivas de la cosecha de la caña de azúcar cruda en México

Resultados y discusión

Ventajas de cosechar mecánicamente la caña de azúcar

De la anterior revisión y a través de consulta directa con operadores de maquinaria de cosecha, cortadores, productores y personal técnico de campo que tiene bajo su responsiva las áreas de producción y participa en la programación de los lotes de corte, es posible concentrar los siguientes factores como ventajas de este método de y el desglose de sus descripciones:

I. Entrega de caña más fresca al ingenio

a) En caña sin quemar se reduce el tiempo entre el corte y el traslado de la misma al ingenio.

b) Se minimizan las pérdidas de sacarosa ya que la caña no se degrada tan rápidamente.

c) En caña quemada se reduce también el tiempo entre la quema y el traslado de la caña al ingenio, ya que la productividad de las máquinas se incrementa.

d) En el corte manual es necesario esperar a que termine el corte del campo asignado de la caña para iniciar la carga y transporte de la misma.

e) La cosecha mecanizada permite cosechar las 24 h del día.

II. Menor costo por tonelada cosechada

a) En algunos ingenios se ha reducido el costo por tonelada cosechada mecánicamente hasta 20% respecto al costo por tonelada cosechada de forma manual.

b) Se reduce el costo de administración de personal, ya que dos operadores y un encargado de la cosechadora hacen el trabajo equivalente de 80 a 100 cortadores de caña.

c) Eliminación del destronque (quitar el tronco de la caña que usualmente deja el cortador).

d) Se eliminan todos los gastos relacionados con el manejo de 80 a 100 cortadores.

III. Simplicidad y control de la operación de cosecha

Se programa adecuadamente la cosecha ya que depende de solo dos operadores y un encargado de mantenimiento, quienes cosecharán el equivalente de 80 a 100 cortadores diariamente.

V. Seguridad en la cosecha y entrega de caña

a) No se presentan problemas de entrega de caña los fines de semana y días feriados.

b) Se mantiene un suministro continuo de caña durante toda la zafra.

V. Mejora en el transporte de caña

La caña cosechada mecánicamente en trozos es más densa que la caña entera, especialmente cuando ésta última no es recta. En muchos de los casos, las unidades de transporte de caña verde trasladan un mayor tonelaje de caña.

VI. Facilita el proceso de extracción de azúcar del Ingenio

a) La caña cosechada mecánicamente llega trozada al ingenio lo que reduce el consumo de potencia en las cuchillas del conductor principal.

b) La caña trozada fluye más fácilmente en la mesa de alimentación y a través del conductor principal.

c)Se utiliza una menor cantidad de agua para lavar la caña trozada.

d) Se elimina la posibilidad de que lleguen piedras, troncos u otros objetos indeseables al ingenio, muchos de estos son levantados por las cargadoras.

VII. Protege el medio ambiente

a) La cosecha de caña en verde, evita la quema de la misma con los siguientes beneficios ambientalesEvita el daño de la flora y la fauna.

b) Reduce el calentamiento global.c) Permite la incorporación de materia orgánica (residuo

vegetal) al suelo.d) Evita la erosión al dejar los residuos sobre el suelo.e) En el corto plazo se reducen los gastos de la fertilización.f) Mejora la textura del suelo.g) Conserva la humedad del suelo.h) Se evitan los incendios accidentales en los campos de

cultivos adyacentes.

La cosecha mecanizada de caña de azúcar cruda representa una gran oportunidad de reducir costos, de hacer más eficiente la operación de cosecha y entrega óptima de caña al ingenio,

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hacer más rentable la operación de transporte y minimizar los impactos negativos al medio ambiente contribuyendo con la productividad de los ingenios y conservando el patrimonio de las familias cañeras de México.

Una vez generalizado y perfeccionado este proceso en las áreas donde pueda ser posible su introducción, será posible elaborar estrategias operativas, desarrollar nuevas tecnologías para el cultivo de la caña de azúcar y generar metodologías de manejo integrales en función del destino final del cultivo o sus subproductos.

Manejo de los residuos de cosecha de la caña de azúcar

En el proceso productivo de los cultivos, la generación es un efecto inherente, en el que la caña de azúcar no es ajena. Aunque en cada cultivo se siguen diferentes estrategias para manejar, disponer o tratar a esos residuos, depende de su rentabilidad económica. El proceso que aún predomina, tanto en la cosecha mecánica como en la manual de la caña de azúcar, es quemar estos residuos. Los residuos vegetales de la caña de azúcar comprenden las hojas verdes, hojas secas, la corona terminal (punta), algo de caña aún sin madurar y en algunos casos los restos del destronque.

Aparentemente, la sencillez y rapidez con la que se realiza esta tarea se presume que el propósito final de esta actividad es eliminar todo residuo vegetal del cultivo sobre el terreno. La persistencia de este modelo impide adoptar medidas cautelares, desde mejorar metodologías de incorporación de este material en el suelo, hasta evaluar y desarrollar tecnología mecánica que coadyuve a planear prácticas sustentables de manejo de la paja (Figura 3).

La productividad de tallos molederos y la cantidad de residuos están en función de las variedades, edad y manejo cultural de la caña, las diferentes regiones de producción y la estación del año en que se cosecha. La paja de la caña de azúcar puede considerarse un co-producto del endulzante, que sin embargo, su gran volumen y baja densidad dificulta establecer estrategias rentables y viables para realizar una colecta satisfactoria, que permita definir el uso o destino de éstos una vez extraídos del campo. Estudios recientes han mostrado que en cosecha mecanizada de caña verde, el rendimiento promedio de paja seca es de 18.2 t ha-1 (Gómez et al., 2010).

En numerosos foros se ha cuestionado la continuidad de la práctica de la quema del cañaveral. Incluso, cuando existe evidencia de que la paja de la caña es una piedra en bruto de un potencial nicho de negocio (similar al de otros residuos agrícolas secos, como la paja de maíz, de cebada, de sorgo), ya sea al comercializarlo directamente (en volumen) y usarlo como fuente generadora de energía (complementar con el bagazo como combustible en las calderas de los ingenios) o transformándolo para agregarle valor; elaborando complementos de alimentación animal o briquetas compactas.

La retención de la humedad por el suelo debido a los residuos de la caña después de la cosecha es considerada como uno de los factores que contribuye a conseguir mayores rendimientos en las áreas donde la precipitación es escasa durante parte del ciclo de crecimiento de la caña. Asimismo, la tasa de descomposición de la material orgánica se ha acelerado significativamente por la aplicación de un rociado superficial de pequeñas cantidades (1.5 a 3 kg ha-1) de nitrógeno. Esas observaciones se han acompañado con un incremento en producción (90%) y disminución de los costos de producción (25%). Ante este panorama, es por demás importante cuantificar estrictamente esas observaciones, identificando los procesos relevantes involucrados y así innovar el sistema de cultivo de la caña de azúcar actual en México.

Conclusiones

Para promocionar la cosecha de caña de azúcar cruda en México, urge instituir reglas más estrictas respecto a la libertad con que se realiza la quema de los cañaverales, incluso proponer su prohibición. En concordancia, estas medidas deben estar acompañadas de soluciones acerca del manejo, el destino o uso de los abundantes residuos dejados

Figura 3. Colecta de residuos de cosecha de caña de azúcar cruda: a) corte manual; y b) cosecha mecánica.

a) b)

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773Perspectivas de la cosecha de la caña de azúcar cruda en México

en el campo. Asimismo, estimar la cantidad de paja que debe incorporarse para mejorar el contenido de materia orgánica y la estructura del suelo.

La cosecha de caña verde tanto manual como mecánica ofrece la oportunidad de desarrollar nuevas tecnologías, así como avanzar significativamente en la productividad y rentabilidad. Asimismo, existen retos y oportunidades reales para desarrollar nuevas tecnologías para explotar la planta de caña de azúcar a su máximo potencial, como pueden ser los usos alternativos para la caña y los residuos.

Simultáneamente, deben conducirse investigaciones para determinar el grado de compactación que producirá sobre el suelo irremediablemente por el paso de los equipos y así, establecer métodos para su atenuar sus efectos, por ejemplo; estrategias de tráfico controlado, así como su impacto sobre el desarrollo de los renuevos en las cepas.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 774-784

Diseño de un sistema de recirculación y enfriamiento del agua para la destilación del mezcal

Magdaleno Caballero Caballero1§, Luis Silva Santos1 y José Luis Montes Bernabé1

1Centro interdisciplinario de Investigación para el Desarrollo Integral Regional Unidad Oaxaca. Instituto Politécnico Nacional. Calle Hornos Núm. 1003, Santa Cruz Xoxocotlan, Oaxaca, México. C. P. 71230, Tel: y Fax: (52) 951 517 0610. ([email protected]; [email protected]). §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El presente trabajo muestra una propuesta para hacer mas eficiente la etapa de destilación dentro del proceso de producción artesanal de mezcal, enfocándose al enfriamiento del agua utilizada en esta etapa. Para identificar la problemática, fue necesario hacer un seguimiento del proceso, poniendo especial énfasis en la operación de condensación.

El proceso actual tiene una ineficiencia de 73.25%, provocado por la falta de un gradiente de temperatura, al sobrecalentarse el agua de enfriamiento de manera excesiva, ya que la temperatura inicial es de 21.5 oC y se eleva a 57.2 oC, en un tiempo de 6 h. Para abatir la problemática en la condensación del mezcal, se tiene como alternativa de solución, la adecuación de un sistema de recirculación para el agua de enfriamiento, con el propósito de mantener agua fría en el interior de de la pileta, a una temperatura no mayor de 12 oC respecto a la temperatura inicial o bien 2 a 3 oC, mayor a la temperatura del medio ambiente. Para el sistema de recirculación de agua, fue necesario determinar la potencia real de la bomba, considerando todas las pérdidas en el sistema hidráulico y descarga. El sistema de recirculación comprende un equipo de bombeo de 1/12 HP para elevar el agua caliente a una altura de 3.75 m con un caudal de 16.188 l/min y alimentar una torre de enfriamiento atmosférica, la cual tiene un arreglo de aspersión que expone al agua al medio ambiente.

Palabras clave: condensación, mezcal, torre de enfriamiento.

Introducción

La industria del mezcal, es una aplicación de la transferencia de calor en varias fases del proceso; como es la cocción del agave, la fermentación y la destilación. Éstas etapas se realizan con conocimientos empíricos, lo que hace que el proceso sea ineficiente en cuanto al aprovechamiento de la energía.

Una etapa del proceso de gran importancia dentro del mismo es, la condensación de los vapores del mezcal para ser llevados a su forma líquida, en esta etapa se tiene aplicación directa del intercambio de calor entre los subsistemas relacionados, representados por el vapor del mezcal y el agua de enfriamiento, separados mediante una pared de cobre (tubo serpentín) (Alonso- Rivera 2007).

Cabe señalar que existen varias formas de transferencia de calor, conocidas como conducción, convección y radiación. La conducción se refiere cuando la transferencia de calor ocurre por la existencia de un gradiente de temperatura en un medio estacionario, el cual puede ser un sólido o un fluido. Por el contrario, la convección se presenta, cuando el calor es transferido entre una superficie y un fluido en movimiento. La conducción es la que se presenta actualmente en la condensación del mezcal, pero al presentar deficiencias por no mantener un gradiente constante de temperaturas, se propone implementar la convección, ya que mediante la recirculación constante del agua de enfriamiento, se lograría mantener un gradiente de temperatura adecuado para el proceso.

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Materiales y métodos

Descripción general del proceso de producción del mezcal

Adquisición del agave

Generalmente se realiza con la compra a campesinos de la región, principalmente de los poblados de Mitla y Tlacolula, ya que son pocos los productores que cuentan con sembradíos propios. El agave se adquiere en el terreno de siembra, su cosecha y transporte al palenque es realizada por el mismo productor; la cantidad de agave adquirido es aproximadamente de tres toneladas. Las variedades de agave empleadas son: espadín azul y tobala.

Fase de cocción del agave

La cocción; es la fase donde el agave crudo se somete a la acción del calor, con la finalidad de tener la materia prima con características necesarias para la fase de fermentación, esto es, liberar las propiedades organolépticas del agave, como lo es la separación de azúcares, contenido primordial para el proceso, el tiempo de cocción dura aproximadamente 4 días. La cocción del agave se realiza en un horno de piedra, con forma de cono truncado en posición invertida, la parte superior del horno está al nivel del suelo con un diámetro superior de 3.2 m y con una profundidad de 2.20 m.

Fase de corte-molienda

Una vez extraído el agave cocido, se realiza una selección previa a la molienda, esto es con la finalidad de separar las partes o pencas de la piña que hayan sido quemadas en la cocción, también se desechan los cogollos del agave, los cuales son pencas tiernas y pequeñas que no contienen azucares en su interior. Después de la selección, se realiza el corte de las piñas de agave con la finalidad de facilitar la molienda, el corte se realiza con un machete o un hacha. La molienda, es el triturado o desgarre de las fibras del agave con la finalidad de extraerle sus jugos y mieles; esta operación es realizada en un molino chileno, donde el agave es colocado en el piso, en el cual una rueda de piedra es girada por la fuerza de una bestia de carga machacando al agave.

Fase de fermentación

La fermentación inicia con la generación de levaduras, producto de la reproducción de microorganismos, desarrollados por el medio anaerobio en que se encuentran, un factor determinante de la fermentación es el clima, entre mas calor hay en el medio ambiente, más rápido se efectuara la fermentación y lo inverso ocurre con el clima frío. Para preparar el producto a fermentar, se vacían aproximadamente 720 kg de agave molido dentro de una tina (tina de fermentación) y se le agregan aproximadamente 250 litros de agua tibia, ya que el agua caliente actúa como un acelerador para la fermentación; al segundo día se le agrega agua fría (a unos 200 ó 300 mm antes del borde superior), al tercer día se revuelve todo el bagazo triturado de la tina, después de esto se deja reposar varios días. Al contenido de la tina se le conoce comúnmente como mosto (tepache) y tiene la apariencia de una masa burbujeante, el tiempo de fermentación oscila entre 12 y 15 días (Figura 1).

Fase de destilación

Es la fase de separación de alcoholes generados durante la fermentación. La destilación comprende dos operaciones conjuntas; la evaporación y la condensación de los vapores de mezcal, la primera marca la pauta de la destilación con la evaporación de alcoholes generados en la mezcla fermentada, en donde predomina el alcohol etílico (78.3 oC); y la segunda, es el término de la destilación para la obtención liquida del mezcal. La cantidad a destilar es de ¾ de toda la olla y de esto se obtiene 80 litros de mezcal con un grado alcohólico de 75o a 15 oGL; la fase de destilación dura de 4 a 5 h, Figura 2.

Figura 1. Tina de fermentación.

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776Diseño de un sistema de recirculación y enfriamiento del agua para la destilación del mezcal

Para lograr la destilación se requiere de los siguientes equipos:

Evaporador: el cual consiste en una olla de cobre la cual se expone al fuego para lograr la evaporación.

Conducto de cobre: se utiliza para transportar los vapores alcohólicos del evaporador al condensador

Condensador: (serpentín de cobre): para el enfriamiento de los vapores, que se han desprendido por la acción del calor dentro del evaporador.

Evaporación

El equipo que funge como evaporador es un recipiente de cobre, conocido como olla de destilación, la cual se encuentra empotrada en una estructura de adobe y ladrillo, la estructura de adobe es conocida como horno de destilación, el cual es de forma cúbica o cilíndrica, compuesto en su base por una cavidad con la función de ser el hogar en donde se realiza la combustión.

El calor generado por la combustión, calienta la parte inferior de la olla de destilación y este calor es transferido al fermentado a destilar, la temperatura del hogar alcanza los 446 oC; pero la temperatura del interior de la olla debe ser menor a los 100 oC para evaporar alcohol, ya que de lo contrario se estaría evaporando agua, si esto llega a ocurrir dañaría la calidad del mezcal; el calor del interior se amortigua con la fibra del mosto. El vapor generado comienza a elevarse a la “montera” de la olla de destilación, que es una especie de campana de cobre, que sirve como tapa para la olla además que en su parte superior está conectada con el tubo conductor del vapor (“turbante”). Estas partes

del equipo se encuentran expuestas al aire atmosférico, en este lapso se empieza a disipar calor, aunque es mínimo por ser el tubo conductor de vapor de poca longitud.

Condensación

La condensación del mezcal se realiza en un intercambiador de calor, que consiste en un equipo de cobre sumergido en agua dentro de una pileta de concreto y ladrillo; el vapor se recibe en la parte conocida como “plato del serpentín”, esta parte tiene la función de reducir la temperatura del vapor además que aumenta su densidad, con la finalidad que el vapor al volverse mas denso, se oriente por si mismo hacia abajo a la entrada del tubo serpentín, esta parte del condensador trabaja principalmente por una diferencia de presiones para el vapor.

Después de pasar por el plato del serpentín, el vapor adquiere más velocidad por el estrangulamiento existente en la entrada del tubo serpentín, en esta zona el vapor comienza a ser una mezcla de vapor y liquido, continuando su recorrido por gravedad, hasta alcanzar la salida como final.

Refinamiento

Como se ha mencionado anteriormente, el producto de la primera destilación tiene entre 75o a 15o GL; para alcanzar el grado alcohólico comercial, se procede a redestilarlo con lo cual se alcanza el refinamiento; primero se limpia el equipo de destilación, procediendo a redestilar 200 L, obteniendo el mezcal de punta el cual tiene entre 66 y 75o GL (aproximadamente 20 L) del total, sin interrumpir el proceso se continua refinando, obteniendo un mezcal con un grado inferior de alcohol y así sucesivamente hasta llegar a obtener un mezcal con un grado de 15o a 20 oGL (colas), quedando como residuo en el evaporador agua destilada. El tiempo promedio para el redestilado es de 10 a 12 h.

Para lograr el grado alcohólico final (comercial), se mezclan las puntas de tepache con las colas de refinado. Si estas dan en un grado alcohólico mayor de 50o GL, se adicionan las colas de refinado para obtener un mezcal entre 45 - 50o GL (NOM 070-SCFI, 1994).

Para la determinación del grado alcohólico, por lo regular en estas regiones productoras de mezcal utilizan una pipeta de carrizo. La prueba se realiza absorbiendo con la pipeta el mezcal vertiendo dentro de un recipiente, observando el tamaño de las burbujas o perlas y el de su permanencia,

Figura 2. Destilación.

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determinando así también su grado de calidad según la experiencia del productor. Algunos productores actualmente utilizan el alcoholímetro, el cual es un instrumento de medición de los grados de alcohol del mezcal (Navarrete-Bolaños et al., 2003).

Metodología

Revisión bibliográfica del mezcal

Trabajo de campo: para identificar la problemática existente en los aspectos técnicos y de producción.

Investigación bibliográfica acerca de sistemas de enfriamiento

Determinación del problema ingenieril

De la observación y muestreo se determinó el problema en función a las necesidades del productor.

Determinación de parámetros de diseño

Temperaturas y tiempos de destilado del mezcal

Cantidad de calor generado en la condensación del mezcal

Capacidad en litros de producción de mezcal

Definición de un conjunto de soluciones útiles

La selección de la mejor opción será basándose en las ventajas, principios de diseño y adaptación al sistema.

Análisis de ingeniería

Se efectúo el análisis hidráulico del sistema, a fin de proporcionar el flujo de agua necesario al condensador.

Se realizó un análisis de transferencia de calor, para determinar la cantidad de calor a desechar del sistema.

Diseño detallado

Elaboración de dibujos de definición y ensamble.

Equipo empleado en la operación de condensación

El equipo de condensación está ubicado a un costado del horno donde se lleva a cabo la evaporación. El material de construcción de la pileta de enfriamiento son ladrillos unidos, por una mezcla de cemento y arena. El plato y tubo del serpentín son de cobre. Un elemento más dentro de la condensación es el agua de enfriamiento.

Pileta de agua de enfriamiento

Las dimensiones de la pileta son las siguientes:

A= altura= 124 cma= ancho= 182 cme= espesor= 15 cmH= profundidad= 98 cmV = volumen de agua= 2211.6 l

Serpentín, plato y tubo

El serpentín está ubicado en el centro de la pileta de enfriamiento apoyado por tres soportes. Éste serpentín está formado por un tubo de entrada de vapor, plato (elemento de expansión) y un tubo en forma de espiral (5.5 vueltas).

Temperaturas de trabajo de la fase de destilación

Evaporación:

T0= temperatura del interior del hogar= 446 oC; T1= temperatura del interior de la olla= 88.8 oC; T2= temperatura del vapor al interior de la campana de la olla= 82.7 oC;

Conduccion del vapor:

T3= temperatura a la entrada del tubo conductor= 78.3 oC; T4= temperatura a la mitad del tubo conductor= 70.1 oC; T5= temperatura a la salida del tubo conductor= 62.8 oC;

Condensación

T6= temperatura del vapor interior del plato del serpentín= 60 oC; T7= temperatura liquido-vapor del interior del serpentín= 46.9 oC; T8= temperatura de salida del condensador (liquido)= 26.6 oC; T9= temperatura del medio ambiente (mes de febrero)= 32.5 oC; Ti= temperatura inicial del agua

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778Diseño de un sistema de recirculación y enfriamiento del agua para la destilación del mezcal

de enfriamiento= 20.5 oC; Tf= temperatura final del agua de enfriamiento (sin recirculación)= 57.2 oC; T10= temperatura final del agua de enfriamiento con recirculación (propuesta)= 32.5 oC;

Análisis térmico de la operación de condensación del sistema tradicional

Con análisis previo de la situación en cuanto al tipo de transferencia de calor que se presenta en el sistema, se ha concluido por orientarse a un caso de conducción simple de calor (del fluido a condensar al agua de enfriamiento). Despreciando con esto a los materiales de construcción de la pileta ya que solo tiene la función de ser un recipiente. En este análisis se conocerá la cantidad de calor (Q) absorbido por el agua.

Para el análisis térmico dividiremos los cálculos del condensador en dos partes, la primera comprende el elemento conocido como “plato del serpentín” y la segunda al “tubo serpentín”, debido a que en el interior del “plato del serpentín” se encuentra solo vapor de mezcal mientras que por el “tubo del serpentín” existe una mezcla de vapor-liquido, con liquido en la salida y por que la temperatura del agua de enfriamiento no varia de forma uniforme; es decir, de su superficie hasta 40 cm, de profundidad la temperatura es mayor que en la parte inferior de la pileta. La cantidad de calor (Q) total se obtendrá de la suma del análisis por separado del plato del serpentín y del serpentín.

El análisis I consiste en conocer el valor del calor (Q) al inicio del proceso ya que en este momento es cuando existe una mayor diferencia de temperatura entre el vapor de mezcal y el agua de enfriamiento, esta parte del proceso puede considerarse como el intervalo de mayor eficiencia.

El análisis II consiste en calcular el valor del calor (Q), al final del proceso; considerando como final del proceso cuando el agua de enfriamiento alcanza su máxima temperatura (recordemos que el agua no tiene recirculación) por lo que se estima como la parte ineficiente del proceso por la poca diferencia de temperatura que existe.

Análisis del plato del serpentín

Calculando el área de la superficie cónica

( )1.5708S c D d= +

2 2c a b= +

a R r= −

a = 18- 2.4 = 15.6 cm

( ) ( )2 215.6 8.5c = += 17.78 cm

( )( ) 21.5708 17.76 36 4.8 1138.21S cm= + =20.2276TS m= superficie total (plato del serpentín, área

cónica)

T ES A=

TS =4( ) 2

erπ

De donde:

( )4TSrπ

=

( )0.2276 0.1354

r mπ

= =

Conociendo que el espesor del material del plato es de e= 0.0029 m.

i er r e= −

El análisis térmico corresponde al caso de un intercambio de calor por conducción simple

Q= Calor totalq= calor parcial

Ecuación de intercambio de calor por conducción simple en la superficie de una esfera hueca.

q ks t= ∆

( )( )4 3.1416 e i

e i

r rs

r r−

=−

Donde: q= cantidad de calor en Kcal h-1; k= conductividad térmica del material en ∆t= diferencia de temperaturas del sistema en °C; Ti= temperatura del vapor del mezcal al interior del condensador en o C; Te= temperatura inicial del

kcalmhr °C

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agua de enfriamiento en oC; Tf= temperatura final del agua de enfriamiento en o C; re= radio exterior de la esfera en m; ri= radio interior de la esfera en m.

Análisis del tubo serpentín y selección de la ecuación a emplear

Se resolverá como si fuera un tubo recto en posición vertical

( ) ( )1 2

2

1

2 3.1416

ln

kl T Tq

rr

−=

q= cantidad de calor en Kcal h-1; k= conductividad térmica del material en T0 = temperatura del vapor delmezcal al interior del tubo serpentín en o C; T1 = temperatura inicial del agua de enfriamiento en o C; T2= temperatura final del agua de enfriamiento en oC; r1= radio interior del tubo m; r2 = radio exterior del tubo en m; e= espesor del tubo en m; l= longitud del tubo en m.

= oC2

oi ef

T Tt C−= =

Análisis térmico al inicio del proceso

Calculando el valor de calor (Q) al inicio del proceso

Calor en el plato del serpentín

( ) ( )4 4 0.1345 0.131676.99

0.1345 0.1316e i

e i

r rS m

r rπ π− −

= = =− −

( )( )( )1 330.382 76.699 60 20.5 1000928.776 /q kcal h= − =

Calor en el serpentín:

El calor total del sistema es:

Q= q1 + q2= 1000928.776+4831637.418=5832566.194 kcal h-1

Análisis térmico al final del proceso

Calculando el valor de Q cuando el agua de enfriamiento alcanza su máxima temperatura. Cabe señalar que los valores que varían son la temperatura del agua de enfriamiento (Te) por lo que será para este caso Te

´ y la conductividad del material (k).

Q en el plato del serpentín:

Q en el serpentín:

Por lo tanto el calor total del sistema es:

Eficiencia del condensado

A mayor diferencia de temperatura mayor transferencia de calor, en este caso cuando el gradiente de temperatura (∆t) es mayor se disipan 5 204 043.1 kcal en una hora, pero cuando el gradiente de temperatura disminuye, tan solo se disipan 1 392 483.2 kcal en una hora.

Observando que al inicio del proceso actual la transferencia de calor es mayor se considera este punto con una eficiencia de 100%, pero cuando la temperatura del agua se eleva a 57

oC la eficiencia inicial disminuye 73.24%; es decir, sólo se disipa 26% de calor generado.

Estudios sobre medios de enfriamiento

Existen tres sistemas principales para eliminar el calor del condensador:

1. Circuitos abiertos en los cuales el agua se toma del mar, ríos o lagos grandes y se regresa con un mínimo de recirculación

2. Estanques de enfriamiento3. Torres de enfriamiento

kcalmhr °C

( )( )( )2 330.967 6.22 46.9 20.54831637.418

0.02125ln0.0198

kcalqh

π −= =

( ) ( )( )( )2

2

1

2 2 330.14 6.22 46.9 38.51617606.5

0.02125lnln 0.0198

i ekl T T kcalqhr

r

π π′− −′ = = =

1 2 70590.38 1617606.5 1688196.88 kcalQ q qh

′ ′ ′= + = + =

( )( )( )1 328.72 76.694 60 57.2 70590.38 /q ks t kcal h′ = ∆ = − =

Page 180: Vol. Especial Núm. 4

780Diseño de un sistema de recirculación y enfriamiento del agua para la destilación del mezcal

En cuanto al primer sistema de circuito abierto de recirculación no es considerado para su estudio dentro del proyecto, debido a que cerca de los palenques (lugar de producción de mezcal) no se cuenta con algún río de agua corriente, si no por lo contrario existe escasez de la misma, y los pozos para extraerla son pocos.

Actualmente para disminuir la temperatura del agua empleada durante el proceso de condensación, se ocupan estanques de enfriamiento. Los estanques de enfriamiento no cumplen eficazmente su cometido, ya que dentro de ellos se encuentra el tubo serpentín de condensación y el sistema es estático; es decir, el agua no tiene recirculación, por lo que constantemente su temperatura va aumentando, por lo tanto resulta obvio que el agua caliente no serviría con la finalidad de condensar el vapor de mezcal; esto orilla a una de estas dos decisiones: tirar al suelo el agua caliente o detener el proceso de destilación. Además de que los estanques utilizados se encuentran dentro de la planta en espacio cerrado en donde no existen corrientes de aire lo cual no favorecen al proceso. Por lo que de las tres alternativas de eliminación del calor del condensador se selecciona para ser empleada la de torres de enfriamiento ya que son considerados como el mejor sistema, por la eficacia que se obtiene al emplearlos (Lugo, 2006).

Torres de enfriamiento

Las torres de enfriamiento son dispositivos de enfriamiento artificial de agua, se clasifican como cambiadores de calor entre un volumen de circuito cerrado y el aire atmosférico.

Alternativa de solución-torre de enfriamiento atmosférica con arreglo de aspersión

Para mejorar la operación de condensación, el diseño a logar debe cumplir con los siguientes requisitos:

Ser un sistema de recirculación continuo.Rechazar el exceso de calor del agua proveniente del condensador.Debe tener la suficiente simplicidad para su adaptación.El equipo y material empleado debe ser de bajo costo.

Se ha nominado como sistema de recirculación continuo, por que el flujo del agua será constante, esto porque no contara con depósitos de almacenamiento de agua fría, por lo tanto el agua caliente que salga del condensador sólo estará afuera de este el tiempo necesario para ser enfriada y de inmediato se regresara al condensador.

Para asegurar la perdida de calor de agua, emplearemos la exposición de ésta a corrientes de aire atmosférico, mediante el uso de una torre de enfriamiento, considerando que la temperatura máxima de enfriamiento será la del medio ambiente en ese momento (Kern and Donald, 1999).

Análisis térmico del condensador con recirculación de agua de enfriamiento

Para conocer la cantidad de calor a disipar, mediante la recirculación del agua de enfriamiento debemos analizar el sistema de condensación, considerándolo como un intercambiador de calor de flujo paralelo; esto es, por que el agua de enfriamiento y el vapor de mezcal circulan en el mismo sentido. El agua de enfriamiento procedente de la torre será a temperatura ambiente a la cual se tomaron los datos.

Para determinar la cantidad de calor emplearemos la siguiente ecuación.

Donde TMe=temperatura de entrada del vapor del mezcal en oC; TMs= temperatura de salida de mezcal liquido en oC; TAe= temperatura del agua de enfriamiento a la entrada en oC; TAs= temperatura del agua de enfriamiento a la salida en oC; mc= flujo de masa del vapor del mezcal; Cm= calor específico del mezcal;

Datos: TMe= 60 oC; TMs= 29.04 o C (con agua de enfriamiento a 32 oC); TAe= 32 oC; TAs= 34; oC; Cm= 0.6845

El flujo de masa del mezcal (mc) se determina en promedio a la cantidad de mezcal condensado en un intervalo de 5 h, ya que no se puede determinar directamente, al no existir un proceso controlado de destilación del mezcal; es decir, no existen temperaturas ni presiones controladas actualmente; por lo tanto:

Datos:

Volumen de mezcal condensado= 200 l.Densidad del mezcal= 925.3 kg m-3.Tiempo de operación= 5 h.

kcalkg °C

( )c m ce csW m C T T= −

ckgdemezcalm

Tiempo=

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W= (37.012)(0.6845)(60-29.04)=784.362 kcal h-1

Los 784 kcal por hora de calor (W), serán absorbidas por el agua de enfriamiento y llevados a la torre de enfriamiento para su disposición al ambiente.

Calculo hidráulico del sistema

Determinando el volumen de agua caliente a recircular para una profundidad de 30 cm en la pileta se tiene:

( )( )( ) 31.42 1.52 0.30 0.6475aV m= =

Convirtiendo a litros se tiene 647.52 l, para un tiempo de recirculación de 40 min, y un caudal de succión de 16.188 l/min. (26.98X10-5m3/s).

Los diámetros de la tubería de alimentación= D=1/2”= 0.0127 mDiámetro de la descarga= d= 3/8”= 9.525X10-3 m

Para determinar la velocidad (V) del agua en la tubería de alimentación recurrimos a la siguiente ecuación.

QENT= 26.98 X 10-5 m3/s.A= 12.66X10-5m2

V= 2.1311 m/s

Conociendo la velocidad inicial podemos calcular la velocidad del fluido de entrada del arreglo, empleando la ecuación de continuidad aplicada a una reducción.

V1= 2.1311 m s-1

A1= 12.66X10-5 m2

A2= 7.12 X 10 m2

V2= 3.7893 m s-1

Una vez conocida la velocidad del fluido a la entrada del arreglo, emplearemos este valor para determinar el fluido correspondiente en cada ramal.

Datos del arreglo de espreas:

Diámetro de los ramales: d1 d2 d3= 3/8''= 9.525X10-3m

Longitud de lo ramales:

l1= l3= 0.64ml32= 0.32m

Velocidad después de la reducción:

V2= 3.7893 m s-1

Caudal supuesto para el ramal:

QSup= Q'2= 1X10-4 m3/s}

Número de Reynolds:

Re= 44892.199 para flujo turbulento

Factor de fricción: f= 0.02173

Para el ramal 2, suponiendo un caudal parcial de Q= 1X10-4 m3/s (6 l s-1). La pérdida de carga supuesta (h'f ) para el arreglo.

h'f = 0.73 m

Conociendo el valor de h'f se determinaran los caudales parciales a través de los ramales 1 y 3.

Q'1= 7.07X10-5 m3/s

El ramal (3) tiene las mismas características y dimensiones del ramal (1) por lo tanto no es necesario calcularlo, entonces Q'3 = Q'1

∑Q'= 24.14X10-5 m3/s

Comparando la sumatoria de caudales parciales con el caudal de entrada.

∑Q' < QENT

La sumatoria de caudales parciales (∑Q') es menor que el caudal de entrada (QENT) por lo tanto es necesario ajustar este valor:

Q1= 7.9 X 10-5 m3 s-1

Q2= 11.17 X 10-5 m3 s-1

26.97 X 10-5 m3 /s = 26.98 X 10-5 m3 s-1

∑Q = QENT

185.06 37.012 /5c

kgdemezcal kgm kg hTiempo h

= = =

QV= A

V1 A1V2= A2

Page 182: Vol. Especial Núm. 4

782Diseño de un sistema de recirculación y enfriamiento del agua para la destilación del mezcal

La diferencia entre los dos valores comparados es mínima, por lo que aceptamos los caudales parciales calculados, como caudales parciales reales para el sistema.

Número de orificios en el arreglo de aspersión y caudal total de descarga

Los orificios tendrán una distribución en serie, alineados en la parte superior de la tubería, debido a que en esta posición el comportamiento del gasto y la velocidad será la misma para cada orifício, así para su solución podemos encontrar una velocidad equivalente a la total, o bien una sumatoria de todas las velocidades en los orificios.

Núm. de orifícios= 35.97 orifícios

Caudal por cada orifício:

Qo= Vo Ao= 0.31X10-5 m3 s-1

El caudal total de descarga (QT)= Qo (No. de orificios)= 11.16X10-5 m3 s-1

Reuniendo los caudales totales a la descarga de los 3 ramales:

∑QT= 26.96X10-5 m3 s-1

El número total de orificios es de 105.

Potencia real de la bomba

Es necesario calcular la potencia real para bombear el agua del condensador a la altura del arreglo de aspersión, así también considerando la energía que necesita para conservar el caudal constante en el tiempo de duración del proceso.

Considerando las pérdidas por alimentación, arreglos por aspersión, y descarga se obtuvo una pérdida total de:

Pérdida de energía en el sistema= 9.31 m columna de agua.

Altura manometríca

Valor de la altura manométrica (Hm)Hm = 12.21 m

Cálculo de la potencia real de la bomba

Una vez determinada la altura manométrica del sistema (Hm), podemos determinar la potencia real necesaria para bombear el agua del condensador.

HP Potencia real

El valor calculado representa un valor aproximado de 1/12 de H P

Descripción general del sistema de enfriamiento

El sistema de recirculación diseñado, para el agua de enfriamiento se compone de 2 partes principales, las cuales son, un sistema hidráulico de tubería de Cpcb. Compuesto por un arreglo de aspersión en paralelo, parte del equipo fundamental es una bomba de agua con potencia necesaria para elevar el agua caliente del condensador al arreglo de aspersión (4 m); donde el agua será expuesta a corrientes de aire atmosférico con la finalidad de que pierda temperatura. La segunda, es una torre de enfriamiento, la cual recibe el agua entregada por el arreglo de aspersión; su función es la de disminuir la temperatura del agua en su interior, mediante “empaques” que retarden su caída y aumentan el tiempo de contacto con el agua con el aire. En la base de la torre de enfriamiento existirá un colector de agua fría.

Partes del sistema

Bomba de agua: equipo esencial para la recirculación del agua, el volumen de agua no es muy grande, pero la altura y la descarga.

Tubería de alimentación: es la tubería que conduce el agua caliente del condensador a la torre de enfriamiento, inicia en la toma de succión lo de aspersión, acoplado a la bomba de agua y termina en la reducción anterior al arreglo de aspersión, tiene una longitud aproximada de 8 metros y un diámetro de ½”, una parte de la misma se encuentra tendida sobre el piso y la otra sujeta mediante abrazaderas a la estructura de la torre de enfriamiento.

Arreglo de aspersión: es un arreglo en paralelo de 3 tubos, provistos de una serie de pequeños agujeros con su parte superior para la expulsión del agua (105 agujeros; diámetro= 1/16”) el tamaño del arreglo es de 36 ∗ 36 cm y el diámetro de los tubos es de 3/8”.

39.9131int 1.1095

e

i

VVelocidadEquivalenteVelocidad erior V

= = =

4(62.19)(95.266 10 )(40.60) 0.0863550 550(0.5)

PeQHm XNtη

= = =

int39.9131

int 1.1095e

i

VVelocidadEquivalenteVelocidad erior V

= = =

Page 183: Vol. Especial Núm. 4

783 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Magdaleno Caballero Caballero et al.

Estructura: la estructura tiene forma piramidal de 2.4 m de altura, en su parte superior es un cuadrado de 50X50 cm. Tiene un total de 28 empaques o paletas.

Empaques: son de forma rectangular, los cuales están dispuestos en forma horizontal teniendo una ligera inclinación hacia la parte interior de la torre, con la finalidad de expandir el área de contacto (aire-agua), y retardar la caída del agua (Figura 3).

Colector de agua: es un deposito situado en la base de al torre con capacidad para 100 L de agua fría (Figura 4).

Resultados

Con el diseño, construcción e implementación de este prototipo se logro mantener la temperatura del agua de enfriamiento del condensador 3 oC arriba de la temperatura ambiente, haciendo el sistema de condensación estable y continúo al mantener una temperatura constante del agua de enfriamiento (Figuras 5, 6 y 7).

Figura 3. Empaques o paletas de la torre de enfriamiento.

Figura 4. Colector de agua fría.

Figura 5. Serpentín de condensación.

Figura 6. Bomba y circuito de recirculación de agua.

Figura 7. Torre de enfriamiento de agua.

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784Diseño de un sistema de recirculación y enfriamiento del agua para la destilación del mezcal

Conclusiones

El trabajo realizado representa una aportación directa, a la producción de mezcal, logrando con esto el diseño de un equipo auxiliar, que mejora la fase de destilación sin alterar en lo mínimo, la manera artesanal de producción.

El diseño logrado para el sistema de recirculación de agua de enfriamiento empleada en la operación de condensación del mezcal representa un diseño viable que cumple con la finalidad de mejorar dicha operación 97%; representándose esta mejora en un menor tiempo de operación, anulando las pérdidas por evaporación del mezcal a su salida. El 3% restante son pérdidas por evaporación, en la conducción del vapor del evaporador al condensador, ya que el equipo que actualmente se ocupa no es totalmente hermético.

Por otra parte el sistema de recirculación de agua ofrece otras ventajas como son el ahorro de aproximadamente 23 300 L de agua para un tiempo de proceso de 3 días y anula los daños en las paredes de la pileta como fracturas o fisuras provocadas anteriormente por el sobrecalentamiento del agua al interior de la misma.

Literatura citada

Alonso-Rivera C. I. 2007. Manejo campesino en el sistema de producción de maguey papalota (Agave Cupreata Trel. & A. Berger) para la elaboración de mezcal en la región de Chilapa, Guerrero. Tesis de maestría. Puebla. 245 pp.

Kern, Q. and Donald, R. 1999. Procesos de transferencia de calor, trigésima primera reimpresión. Continental. México. 981 pp.

Lugo, G. E. 2006. Diseño de un sistema de control para el proceso de fermentación del mezcal. Tesis de Maestría. México. Escuela superior de ingeniería mecánica y eléctrica. Instituto Politécnico Nacional (IPN). 182 pp.

Navarrete-Bolaños, J. L.; Jiménez-Islas, H.; Botello-Álvarez, E. and Rico-Martínez, R. 2003. Mixed culture optimization for marigold flower ensilage via experimental design and response surface methodology, J. Agric. Food Chem. 51:2206-2211

Norma Oficial Mexicana NOM-070-SCFI-1994. Bebidas alcohólicas. Mezcal.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 785-788

Efecto de aspersiones del dimetilsulfóxido en la productividad del chile habanero (Capsicum chinense Jacq.)

Juan Martín Cruz Campos1§, Juan Luis Medina Arceo1 y Francisco Alfonso Larqué Saavedra2

1Ingeniería en Agronomía. Instituto tecnológico de Tizimín. Final aeropuerto Cupul S/N. Tizimín, Yucatán. C. P. 97700, 2Unidad Académica. Recursos Naturales. Centro de Investigación Científica de Yucatán, A. C. Calle 43 No. 130. Colonia Chuburná de Hidalgo, Mérida, Yucatán. C. P. 97200. [email protected] y [email protected]. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El chile habanero (Capsicum chinense Jacq.), es un cultivo de gran importancia económica en el estado de Yucatán, el cual es severamente afectado por diversos factores climáticos, que influyen en el rendimiento de la producción. Para revertir estos efectos se evaluó el efecto a diferentes concentraciones de Dimetilsulfóxido (DMSO) (4∗10-4

M, 4∗10-6 M y 4∗10-8 M) en condiciones de campo. Se realizaron tres aspersiones foliares a los 37 45 y 53 días de edad de la planta, al amanecer, hasta punto de goteo; los resultados obtenidos muestras diferencias significativas en los tratamientos evaluados con DMSO 410-4 M y 4∗10-8 M en el parámetro de rendimiento por planta, incrementándose en 8% en comparación al testigo; con respecto al parámetro de altura de la planta el tratamiento 4∗10-4 M DMSO presento diferencia significativa en comparación al testigo con un incremento de 7%.

Palabras clave: Yucatán, cultivo hortícola, factores climáticos, rendimiento agronómico.

Introducción

La península de Yucatán cuenta con la mayor diversidad de chiles criollos en México, de estos, el habanero es el más importante, ya que tiene gran demanda en el mercado local, nacional e internacional (Tun, 2001). El chile habanero

(Capsicum chinense Jacq.), es un cultivo de gran importancia económica y social para la Península de Yucatán y otros estados del país como Tabasco y Veracruz.

La superficie de cultivo en el estado de Yucatán es cercana a las 400 hectáreas y los rendimientos varían entre 8 y 12 t ha-1, en suelos pedregosos al norte del estado, y de 10 a 15 t ha-1 en suelos mecanizados al sur (Instituto Nacional de Estadística Geografía, 2002). Sin embargo; el cultivo de chile habanero es fuertemente afectado por factores climáticos y diversas causas que disminuyen su eficiencia productiva. Una de las más importantes es la caída de un elevado número flores ocasionado por trastornos fisiológicos originados por las altas temperaturas, registradas principalmente en los meses de abril a septiembre, adicionalmente, la producción de chile habanero es severamente afectada por la presencia de plagas y enfermedades.

El dimetilsulfóxido (DMSO), es un compuesto que posee propiedades de ser un gran disolvente, se reconoce muy poco acerca de su efecto como regulador de crecimiento, el único antecedente que se tiene es el aumento del rendimiento de raíces de remolacha mediante aspersiones foliares (Prink Ko et al., 1998). Generalmente se emplea para disolver pesticidas y fertilizantes en las investigaciones y en las pocas ocasiones se ha analizado el efecto que puede tener por sí mismo a bajas concentraciones en las plantas, razón por la cual el presente trabajo tiene como objetivo

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786 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Juan Martín Cruz Campos et al.

saber y conocer más acerca de su acción reguladora en el chile habanero que permita generar un proceso productivo más eficiente.

Materiales y métodos

El estudio se desarrollo en condiciones de campo en el 2003, en el área hortofrutícola del Instituto Tecnológico de Tizimín, en el municipio del mismo nombre, en el estado de Yucatán, coordenadas 21° 08′ 33″ latitud norte 88° 09′ 53″ longitud oeste, con una altura topográfica de 20 msnm y clima Aw0. El material vegetal que se utilizó fueron semillas y plántulas de chile habanero. El semillero se realizó en charolas de poliestireno de 200 cavidades con 2 2 4 de largo por 33 y 8 cm de ancho y altura respectivamente; previamente fueron desinfectadas con una solución de hipoclorito de sodio al 1%.

Se utilizó como sustrato una mezcla de material inerte; cada contenedor llevó un promedio de 1 200 g del sustrato comercial, donde posteriormente se depositó una semilla por cavidad, con el mismo sustrato se cubrieron las semillas manteniendo con buen nivel de humedad durante su desarrollo. Una vez germinadas las plántulas, éstas fueron asperjadas en dos ocasiones con una solución nutritiva de 4 g de triple 19 en 2 l de agua y una aplicación de Imidacloprid a una dosis de 1 mL por un litro de agua, para prevenir daños de mosquita blanca (Bemisa tabaci) y otra de metalaxil al cuello de las plántulas, al momento del trasplante para evitar daños de Damping-off (Phytophthora capsici Leo). A los 40 días de edad de las plantas y a una altura promedio de 20 cm fueron trasplantadas en pocetas previamente abonadas con 500 g de bovinaza y desinfectadas con carbofuran 20 kg ha-1 , a una distancia de 1 ∗ 0.5 m entre hileras y plantas respectivamente. Se empleó un diseño experimental de bloques al azar con cinco replicas.

La unidad experimental consistió de un conjunto de cinco plantas, y los tratmaientos estudiados fueron: tres concentraciones de Dimetilsulfóxido (DMSO) 4∗10-4

M, 4∗10-6 M y 4∗10-8 M y un testigo (agua destilada). Se realizaron tres aspersiones foliares al amanecer a los 37, 45 y 53 días de edad de la planta, con un atomizador de 0.5 L y posteriormente con una bomba de aspersión con capacidad de 15 L hasta punto de goteo. Los parámetros estimados fueron altura y diámetro del tallo principal, número de

frutos, número de ramas primarias, y rendimiento por planta (Cuadro 1). Las variables de crecimiento se determinaron al momento de la primera aplicación de los tratamientos 37 días después del trasplante y la final del ciclo del cultivo.

Las variables agronómicas, al inicio de la aplicación de la primera flor y a partir del inicio de la cosecha. Para el análisis estadístico se empleó el ANOVA para bloques aleatorizados por cada variable, y la prueba de Tukey al 5% para detectar diferencias significativas entre los tratamientos (Jarrold, 1984). Todos los cálculos se realizaron con el paquete estadístico statgraphies ver. 4.1 y las gráficas de barras fueron elaborados con el paquete Sigmaplot ver. 4.0.

Resultados y discusión

En análisis de resultados obtenidos en DMSO, se observó que en la concentración de 410-4 M hubo un incremento significativo 7% en el crecimiento de la planta con respecto al testigo y a los demás tratamientos. Aristeo (1998), menciona que plantas de zanahoria (Daucus carota L.) tratadas con DMSO mostraron un mayor crecimiento sobre el peso de la raíz, con 11% en relación al testigo. En cuanto a diámetro del tallo de la planta se detectó un incremento 7% en 4∗10-4M DMSO en comparación con el testigo, este tratamiento fue el más representativo; arrojando un valor de 3.05 cm contra 2.84 cm del testigo, pero no se observaron diferencias significativas entre tratamientos.

Parámetro Metodología

Altura del tallo principal

Medido “in situ” con flexómetro, en cm desde la base del tronco hasta la primera flor terminal

Diámetro del tallo Medida de la base del tallo, en mm utilizando un vernier

Número de ramas primarias

Número de ramificaciones laterales del tallo principal, después de presentarse la primera flor terminal

Número de frutos Cuantificado físicamente por planta

Rendimiento Cuantificado físicamente por planta

Cuadro 1. Parámetros evaluados en el experimento.

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787Efecto de aspersiones del dimetilsulfóxido en la productividad del chile habanero (Capsicum chinense Jacq.)

Al analizar el número de ramas primarias, se encontró un incremento 17% en el tratamiento 4∗10-4M DMSO respecto al testigo, cabe mencionar que dicha diferencia no es significativa estadísticamente. Al obtener los resultados del número de frutos por planta se observó diferencia en el tratamiento DMSO 4∗10-8 M con 7% más y un valor de 302 frutos en comparación con el testigo que tuvo 282. En todos los tratamientos de DMSO se encontró un aumento en rendimiento por planta, observándose un mayor efecto en las concentraciones de 4∗10-4 M y 4∗10-8 M incrementándose 8% en ambas concentraciones respecto al testigo, se observa además que ambos tratamientos son estadísticamente diferentes al testigo (Figura 1).

Estos datos se ligan con el reportado por Lang (1981) en un estudio realizado en Phaseolus vulgaris L., quien menciona que el DMSO estimula la floración y fructificación. En el rendimiento de fruto, los tratamientos de DMSO 4∗10-4 M y 4∗10-8 M presentaron un incremento significativo de 8% en comparación con el testigo, con valores de 44.23, 44.10 y 40.8 t ha-1 respectivamente del testigo (Figura 2). (Rute y Butenko, 1998) al aplicar DMSO en pepino observó un mayor porcentaje de aumento de flores femeninas. En cuanto a peso por fruto, no presentó diferencia significativa entre tratamientos; sin embargo, los valores obtenidos fueron mayores que el testigo, como se indica a continuación: DMSO 4∗10-4 M, 8.9 g; DMSO 4∗10-6

M, 9 g; DMSO 4∗10-8 M, 8.8 g y, testigo 8.7 g, Aristeo (1998) menciona que plantas tratadas con DMSO presentan una mayor ganancia en el peso fresco de la raíz, en zanahoria.

Conclusiones

Aspersiones de DMSO en concentración 4∗10-4 M, estimuló de manera significativa con un incremento de 8% el dosel y la altura de las plantas cultivadas en condiciones de campo en comparación con el testigo.

Las concentraciones 4∗10-4 M y 4∗10-8 M (DMSO), incrementó significativamente en 8% el rendimiento agronómico del chile habanero en comparación con el testigo, obteniéndose los siguientes resultados: 44.23, 44.1 y 40.8 t ha-1 respectivamente, manteniendo la calidad comercial de los frutos.

El dimetilsulfóxido (DMSO) incrementó de manera significativa el amarre de frutos aunque se mantuvo el peso por frutos de las plantas.

Literatura citada

Aristeo, C. P. 1998. Reguladores del crecimiento XIV: efectos del ácido salicílico (AS) y Dimetilsulfóxido (DMSO) en el crecimiento de zanahoria, betabel y rábano. Tesis de licenciatura. Facultad de ciencias. UNAM. México. 123 p.

Figura 1. Rendimiento por planta de chile habanero cv. habanero.

Ren

dim

ient

o/pl

anta

(Kg)

2.72.86

2.8

2.66

2.6

2.46

2.4

2.36

2.34x10-4 4x10-6 4x10-8 Testigo

DMSO (M)

Figura 2. Rendimiento de fruto por hectárea en planta de chile habanero cv. Habanero.

Ren

dim

ient

o/he

ctár

ea (T

on)

45

44

43

42

41

40

39

384x10-4 4x10-6 4x10-8 Testigo

DMSO (M)

a ab

a

b

a ab

a

b

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788 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Juan Martín Cruz Campos et al.

Instituto Nacional de Estadística Geografía e Informática. 2002. El sector alimentario en México. 307 p.Lang, O. F. P. 1986. Reguladores de crecimiento VIII: efectos

del ácido acetilsalicílico y dimetilsulfóxido en el rendimiento agronómico de Phaseolus vulgaris L. Tesis de maestría en Ciencias. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas. Chapingo, Estado de México. 64 p.

Prink¨Ko, N. V. and Kushitskii, M. F. 1998. Increasing sugar beet productivity by applying dimethylsulfoxide. Khimiya u Sel¨skom Khozyaisture. 16:68-78.

Rute, T. N. and Butenko, R. G. 1998. Effect of physiogically active substance on sex expression in cucumber plants in vitro canditians. Piziologiya Rastenii. 28:1190-1197.

Tun, D. J. C. 2001. Chile habanero características y tecnología de producción de campo. Campo experimental Zona Henequenera, Mococha, Yucatán. 18-24 p.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 789-799

Diseño de maquinaria para el envasado de agua de coco

Marco Antonio Audelo Benítez

Centro Nacional de Estandarización de Maquinaria Agrícola (CENEMA). INIFAP. Carretera Los Reyes- Lechería Km 18.5, Texcoco, Estado de México. C. P. 56230. Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El agua de coco se consume como una bebida refrescante en muchas regiones con plantaciones de cocotero. El aumento de la conciencia sanitaria y de la demanda del consumo del agua de coco que valora las características de su sabor natural y de su aroma, han elevado el interés por identificar tecnologías alternativas para la conservación del producto. Por otro lado, de acuerdo con información del Sistema de Información Agrícola y Pecuaria (SIAP, 2011), el estado de Guerrero es el principal productor de coco en México con una superficie sembrada de 84 801 hectáreas, con una producción de 120 504 toneladas, si consideramos que en el país se producen 134 756 hectáreas, solo en el estado de Guerrero se siembra más de 60% de lo reportado en todo el país; por lo anterior se quiere apoyar a los productores de este cultivo a través del establecimiento de diferentes opciones para su manejo poscosecha. El presente trabajo forma parte de un proyecto financiado por el Gobierno del estado de Guerrero y Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología, para el diseño y construcción de equipos que permitan el envasado de agua de coco, de forma específica este trabajo sólo se enfoca al diseño de la mencionada maquinaria. De forma general los procesos establecidos por la FAO para el envasado de agua de coco son: selección de la materia prima, extracción del agua, filtración, mezcla de aditivos y homogenización, envasado, requerimientos de refrigeración. La metodología utilizada es la comúnmente usada en los proyectos de diseño: definición de los requerimientos de los usuarios (clientes), diseño conceptual de los equipos, diseño de detalle, construcción de prototipo, evaluación del prototipo; las últimas dos etapas no entran en el alcance de este trabajo. Para cada uno de los procesos mencionados se aplicará la metodología propuesta, todo esto como parte de los resultados de esta investigación.

Palabras clave: coco, diseño, envasado, poscosecha.

Introducción

Tradicionalmente, el agua de coco se consume como una bebida refrescante en la mayoría de los países productores de coco. El creciente interés del consumidor por este producto, como bebida refrescante y como bebida para deportistas, ha ampliado considerablemente sus oportunidades de mercado. Sin embargo; estas crecientes oportunidades han hecho necesario que el agua de coco sea accesible en un formato más conveniente, lo que ha impulsado el desarrollo de tecnologías para la conservación y la venta de este producto embotellado.

Al embotellar el agua de coco, no sólo se reduce el costo del volumen de carga y el transporte de cocos inmaduros en largas distancias, sino que mejora su vida comercial, aumenta el valor y produce ingresos y empleos para los pequeños productores e intermediarios vinculados a la agroindustria del agua de coco.

La composición del agua de coco es relativamente alta en potasio y baja en contenido de sodio. Sus elementos principales son los azúcares con una concentración entre 1.4 y 5%, según la variedad del coco y el estado de madurez de la nuez. El agua de coco también contiene pequeñas cantidades de proteínas (0.7%) y grasas (0.2%), así como de aminoácidos, vitaminas y minerales Rolle (2007).

Page 190: Vol. Especial Núm. 4

790 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Marco Antonio Audelo Benítez

La producción del agua de coco envasada tradicionalmente, ha utilizado un proceso de conservación utilizando altas temperaturas y breve tiempo. Sin embargo, el resultado de este proceso ha tenido una limitada aceptación por parte del consumidor en las regiones productoras de coco, debido a la alteración del delicado sabor del producto por causa de las altas temperaturas aplicadas en el proceso. Por esto, la conservación en frío es el método elegido para prolongar la vida comercial del producto.

La conservación en frío del agua de coco incluye, básicamente, la recolección del agua de coco, la filtración y el embotellado en condiciones higiénicas. Las diferentes tecnologías de embotellado y filtración requieren a su vez varios niveles de capacidad técnica e inversiones que pueden aplicarse en la conservación en frío del agua de coco. El grado de desarrollo de la tecnología del proceso influye decisivamente en el estado de conservación y el costo del producto.

Dos aspectos importantes para atraer a los consumidores(as) de agua de coco son la imagen del cien por ciento natural, embotellada según la conservación en frío y el hecho de que puede producirse sin añadir aditivos.

Por lo anterior y con la idea de disponer de nuevas opciones para la comercialización de productos agrícolas, el Gobierno del estado de Guerrero en conjunto con el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT) en 2010 lanzó la demanda de disponer de maquinaria para el envasado del agua de coco la cual está siendo atendida por el Centro Nacional de Estandarización de Maquinaria Agrícola (CENEMA) perteneciente al Instituto Naciona de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP).

Este trabajo es parte del proyecto mencionado anteriormente y tiene por objetivo el diseño de maquinaria que permita el envasado de agua de coco. En particular este documento incluye las fases de diseño hasta la elaboración de los dibujos para la construcción de la maquinaria propuesta.

Materiales y métodos

Para el cumplimiento de los objetivos planteados se empleó de la metodología que comúnmente se usa en los proyectos mecánicos.

Un proyecto mecánico comprende: a) detección de una necesidad; b) conceptualización de las soluciones; c) selección de la mejor solución; d) desarrollo del diseño de detalle; y e) construcción y prueba del prototipo.

Se utilizó el modelo sinérgico de desarrollo de productos en donde se consideran todas las aportaciones de las personas involucradas en el proyecto, directa o indirectamente, y en donde los detalles del diseño se especifican en las primeras etapas de éste ahorrando tiempo en las modificaciones que pudieran hacerse incluso en el proceso de fabricación (Watanabe, 2002).

En este modelo, una vez ya identificada la necesidad se procede a formar el equipo de trabajo, se comprende a fondo el problema, pudiéndolo descomponer a su vez en subsistemas; se hace una revisión del proyecto para determinar si tiene una solución factible y continuar o finalizar; si se decide continuar se generan conceptos que pueden dar solución al problema y se evalúan. Una vez más se revisa el proyecto y se determina si se continúa o se termina el proceso; si se continúa se realiza el diseño a detalle y se vuelve a revisar para determinar si es factible su producción (Watanabe, 2002).

Para el desarrollo del proyecto, en la etapa de comprensión del problema, aplicaremos una herramienta desarrollada en Japón en la época de los 60´s conocida como “Despliegue de las Funciones de Calidad” (QFD: Quality Function Deployment), consiste en determinar sistemáticamente todos los requerimientos del cliente para después traducirlos a requerimientos técnicamente mensurables con el objetivo de saber las características con que el producto debe contar (Watanabe, 2002).

El QFD contempla lo siguiente: identificación del cliente; determinación de los requerimientos del cliente; clasificación de los requerimientos del cliente; ponderación de los requerimientos del cliente; estudio comparativo (BenchMarking); traducción de los requisitos del cliente en términos mensurables.

Para el desarrollo del diseño conceptual se siguieron los siguientes pasos:

• Delimitación de la función global con los factores a los que afecta y que lo afectan

• Establecer la descomposición funcional• Generar el árbol de funciones correspondiente

Page 191: Vol. Especial Núm. 4

791Diseño de maquinaria para el envasado de agua de coco

• Elaborar la tabla morfológica del diseño• Evaluación de conceptos• Selección de la mejor opción.

El diseño de detalle consiste en definir las especificaciones de los equipos a construir, esto quiere de decir que como resultado de esta etapa se debe disponer de las dimensiones, materiales y los medios de accionamiento de los equipos. Ésta etapa consta de los siguientes pasos: memoria de cálculo; dibujo de detalle o construcción; y la construcción de los equipos diseñados.

Resultados y discusión

Los resultados se presentarán siguiendo el orden de la metodología mencionada y considerando los equipos desarrollados. El desarrollo de este proyecto se inicia con un planteamiento general en forma de sistema de los equipos a diseñar; sin embargo, a medida que se va avanzando se va particularizando en cada equipo relacionado con la etapa del proceso, principalmente al momento de iniciar con el diseño conceptual de los equipos.

Detección de la necesidad

El cocotero (Cocos nucifera L.), junto con la palma africana (Elaeis guineensis), son las oleaginosas de mayor importancia en las regiones tropicales y subtropicales del mundo, apreciadas por sus múltiples usos.

El coco, al igual que otras oleaginosas, además de ser consumida de manera directa, su mayor importancia radica en la elaboración de otros productos, tal es el caso de la pasta y el aceite.

Algunos productos elaborados a partir del coco son:

• Pulpa madura: se puede consumir cruda, entera o rallada; o bien asada, formando parte de diversas preparaciones culinarias.

• Pulpa gelatinosa: se obtiene de los cocos aún verdes. Se come directamente, una vez abierto el coco. Contiene los mismos nutrientes que el coco maduro pero en menor concentración.

• Agua de coco: el agua de coco se encuentra en la cavidad central y posee un sabor peculiar y único.

• Leche de coco: la leche se obtiene exprimiendo la pulpa

del coco una vez triturada. Se le puede agregar agua o leche y se toma como refresco o se añade a batidos de frutas u otros platos.

• Aceite de coco: se extrae de la copra o pulpa seca de coco, se utiliza en la elaboración de algunos productos de repostería industrial envasada y botanas por su bajo costo y buen resultado.

• Tuba (bebida): bebida alcohólica • Coco rallado: se seca y se ralla y se espolvorea por encima

en pastelería.

Actualmente, en el estado de Guerrero, se está promoviendo la otorgación de un valor agregado inmediato a cultivos como el cocotero por lo que, en ese sentido, los involucrados en el cultivo mencionado detectaron la necesidad de contar con maquinaria que permita envasar el agua de coco con la particularidad de que conserven las características originales, sabor y apariencia.

Como clientes potenciales del proyecto son:

• Usuarios del producto: productores de coco• Compradores del producto: productores de coco,

constructores de transportadores de productos agrícolas• Clientes productores: constructores de equipo para el

procesamiento de productos agrícolas• Grupos sociales: Agroindustrias del Sur, y el Consejo

Estatal del Cocotero O. P. D.

En esta etapa se hicieron visitas a los usuarios potenciales de los equipos, con la idea de conocer las espectativas con las que deben cumplir los equipos diseñados.

Además se hizo una revisión del estado del arte de esta tecnología, y se observó que la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) tiene una metodología para las buenas prácticas en la obtención de agua de coco (Rolle, 2007), la cual considera las siguientes etapas: selección, almacenamiento, lavado, extracción, filtrado, mezclado, envasado, y almacenamiento.

Para cada una de las fases se aplicó la metodología propuesta. Para el caso de las dos primeras fases no se aplicará este procedimiento, ya que por la naturaleza de los mismos, esto depende de las condiciones en las que se recibe la materia prima y prácticamente estas se hacen basados en la experiencia de los productores (Ohler, 1999).

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Determinación de los requerimientos del cliente

Como resultado de esta etapa se obtuvieron los siguientes requerimientos, a los cuales se le denominará “requerimientos de calidad”:

Económicosa) Precio competitivo. El equipo debe tener un precio que no

supere el precio de los equipos de características similares ya existentes en el mercado.

b) Bajo costo de refacciones. Las refacciones utilizadas para la reparación de los equipos deben ser de costo razonable y que se encuentren disponibles en la región en donde se va a instalar el equipo.

c) Bajo costo de fabricación. El costo de fabricación de los equipos no debe superar al precio de fabricación de los equipos existentes.

Funcionales

a) Facilidad de instalación. El equipo no debe presentar problemas para su instalación.

b) Fácil operación. La operación del equipo debe ser de manera sencilla, no debe presentar ningún tipo de problema para el operador en turno. La capacitación para esta persona no debe ser muy especializada y la cantidad de personas para operarlo debe ser de máximo 4 personas.

c) Durabilidad. La duración de este equipo debe superar a la duración que ofrecen las compañías que fabrican transportadores.

d) Facilidad de mantenimiento. El mantenimiento debe realizarse por cualquier tipo de persona que tenga conocimiento del funcionamiento de la máquina y de los principios de lubricación. La preparación de esta persona no debe causar una inversión importante para el productor. La realización del mantenimiento debe hacerse en un tiempo corto y el número de personas para realizarse debe ser el mínimo.

e) Facilidad de accionamiento. El accionamiento debe hacerse de manera sencilla y en un tiempo mínimo.

f) Facilidad de reparación. La reparación debe realizarse de manera que sea lo mas rápida posible, teniendo el personal adecuado y una disposición de refacciones.

g) Su funcionamiento no debe dañar el producto. Si es que utiliza equipo para el transporte hacia el punto en donde se extrae el agua, este no debe dañar a los cocos a procesar.

h) Facilidad de detención en caso de accidentes. i) Temperatura del agua obtenida. Se debe conservar al

agua que se obtiene a una temperatura requerida. j) Exposición a la luz del agua. Se debe evitar en la medida

de lo posible que le toque la luz directa al agua una vez que sale del coco.

k) Capacidad. Se deben procesar por lo menos 900 cocos en 8 horas de trabajo.

Necesidades del constructor

a) Tiempo de construcción e instalación. b) Utilización de maquinaria no especializada. c) Disponibilidad de materia prima. d) Facilidad de fabricación.

Seguridad

a) Su funcionamiento debe garantizar la integridad del operador y de personas que laboren en sus alrededores

b) Colocación de señalamientos de zonas de riesgoc) Seguridad en la fabricación d) Utilización de protectores por los empleados e) Del producto obtenido f) Los envases para el agua pueden ser de plástico, vidrio

o latasg) Se debe conservar al máximo posible el sabor y sus

propiedades h) No se deben utilizar componentes de conservación

químicosi) El producto debe ser 100% inocuo

Clasificación de los requerimientos del cliente

La clasificación de los requerimientos del cliente se hace considerando si son mensurables y si son obligatorios (Cuadro 1).

Ponderación de los requerimientos del cliente

Para la ponderación de los requerimientos deseables se analizó la tabla anterior y se tomaron sólo los requerimientos que son deseables para evaluar la importancia de los mismos. Esto para saber en cuál o cuáles requerimientos es necesario poner más atención durante el diseño y cumplir mejor nuestros objetivos. Como resultados de este análisis se generó el Cuadro 2.

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793Diseño de maquinaria para el envasado de agua de coco

Ref. Requerimientos Valor Unidad Mensurable Obligatorio1 Económicosa Precio competitivo < 850 000 $ b Bajo costo de refacciones - $

c Bajo costo de fabricación - $

2 Funcionales

a Facilidad de instalación - b Fácil operación - c Durabilidad 10 Años d Facilidad de mantenimiento - e Facilidad de accionamiento - - f Facilidad de reparación - - g Su funcionamiento no debe dañar el producto - -

hFacilidad de detención en caso de accidentes - -

i Temperatura del agua obtenida < 4 °C j Exposición a la luz del agua - - k Capacidad 900/jornada cocos 3 Necesidades del constructor

a Tiempo de construcción e instalación 6 Meses b Utilización de maquinaria no especializada - - c Disponibilidad de materia prima - - d Facilidad de fabricación - -

4 Seguridad

aSu funcionamiento debe garantizar la integridad del operador y de personas que laboren en sus alrededores - -

b Colocación de señalamientos de zonas de riesgo - -

c Seguridad en la fabricación - -

d Utilización deprotectores por los empleados Los mínimos requeridos pza

5 Del producto obtenido

aLos envases para el agua pueden ser de plástico, vidrio o latas - -

b Se debe conservar al máximo posible el sabor y sus propiedades - -

cNo se deben utilizar componentes de conservación químicos - -

d El producto debe ser 100% inocuo - -

Cuadro 1. Clasificación de los requerimientos del cliente.

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Para obtenerlo se consideró lo siguiente:

+: requisito más importante-: requisito menos importante

Con esto se utilizó la siguiente relación:

Donde: N= al número de requisitos deseables

Para calcular el peso relativo se utilizó la siguiente relación:

Estudio comparativo (BenchMarking)

El siguiente paso fue el estudio comparativo o Benchmarking, el propósito de este estudio entre diversos productos que satisfagan de igual manera una necesidad, es el de analizar y evaluar la forma en que cada producto cumple con los requerimientos de calidad, y así darnos cuenta de los puntos fuertes y los puntos débiles de cada uno. Esto nos dará una idea de los aspectos en donde deberemos poner más énfasis durante el diseño del producto para adquirir ventajas sobre los demás (González-Sánchez et al., 2006).

Para nuestro proyecto se vieron algunos modelos que se tienen, sin embargo como esto se trata de un conjunto de equipos, es un poco difícil encontrar algo que haga exactamente lo mismo que el equipo que se desea diseñar.

La mayoría de los equipos encontrados son creaciones de los propios productores y carecen en esencia de la ingeniería para la fabricación de equipos, sin embargo el problema más

importante fue la falta del seguimiento de un programa de buenas prácticas a fin de garantizar la inocuidad del producto obtenido

Los modelos son tomados de la visita que se hizo al estado de Guerrero a plantas que ya realizan esta actividad http://www.fao.org/inpho/content/compend/text/ch15.htm.

La escala de calificación es:

Los resultados del estudio comparativo se pueden ver en el (Cuadro 3).

Traducción de los requisitos del cliente en términos mensurables

La traducción de los requerimientos del cliente en términos mensurables permite procesar dos tipos de información; por una parte, el estudio comparativo entre productos de la competencia puede adquirir un nivel objetivo, en tanto la comparación deja de ser relativa para convertirse en una comparación metrológica. Por otro lado, se preestablecen las principales especificaciones del producto. Esto es, cada requerimiento mensurable relacionado a una unidad de medida se convierte en una meta de diseño al asociarse a una cifra. La traducción se puede ver en el (Cuadro 4).

Modelo DescripciónI Empresa “Teypa”II Empresa “Las palmeras”

Grado de satisfacción CalificaciónTotalmente 4

Casi por completo 3Medianamente 2

Muy poco 1Nada 0

Req. deseables 2a 3a 3b 3c 3d 4d No de + Peso relativo (%)2a + + + - + 4 26.663a - + + - + 3 203b - - + - - 1 6.663c - - - - + 1 6.663d + + + + + 5 33.334d - - + - - 1 6.66

Total 15 100

Cuadro 2. Ponderación de los requerimientos deseables.

N(N - 1)No. de combinaciones= = Total 2

Número de +Peso relativo= x 100 Total

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795Diseño de maquinaria para el envasado de agua de coco

Ref. Requerimientos PonderaciónModelo

I II1 Económicos

a Precio competitivo - 3 3b Bajo costo de refacciones - 2 3c Bajo costo de fabricación - 2 2

2 Funcionales

a Facilidad de instalación 26.66 3 3b Fácil operación - 3 3c Durabilidad - 3 3d Facilidad de mantenimiento - 3 2e Facilidad de accionamiento - 2 2f Facilidad de reparación - 3 3g Su funcionamiento no debe dañar el producto - 1 2h Facilidad de detención en caso de accidentes - 2 2i Temperatura del agua obtenida - 2 2j Exposición a la luz del agua - 3 3k Capacidad - 4 4

3 Necesidades del constructor

a Tiempo de construcción e instalación 20 3 2

b Utilización de maquinaria no especializada 6.66 3 3

c Disponibilidad de materia prima 6.66 3 3d Facilidad de fabricación 33.33 2 3

4 Seguridad

a Su funcionamiento debe garantizar la integridad del operador y de personas que laboren en sus alrededores. - 3 3

b Colocación de señalamientos de zonas de riesgo. - 1 2c Seguridad en la fabricación - 2 2d Utilización de protectores por los empleados 6.66 3 3

5 Del producto obtenido

a Los envases para el agua pueden ser de plástico vidrio o latas. - 4 4b Se debe conservar al máximo posible el sabor y sus propiedades - 3 3c No se deben utilizar componentes de conservación químicos - 0 3d El producto debe ser 100% inocuo - 1 2

Cuadro 3. Estudio comparativo o Benchmarking.

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Cuadro 4. Traducción de los requerimientos en términos mensurables.

Ref. Requerimientos Traducción Valor Unidad2 Funcionales

a Facilidad de instalación

Tiempo necesario de adiestramiento 16 Horas

Escolaridad mínimanecesaria primaria Grado escolar

Cantidad depersonas necesarias para instalar 5 Personas

b Fácil operación

Tiempo necesario deadiestramiento 8 Horas

Escolaridad mínima necesaria primaria Grado escolarCantidad de

personas necesarias para operar 4 Personas

d Facilidad de mantenimiento

Tiempo de adiestramiento 10 HorasEscolaridad mínima primaria Grado escolar

Cantidad máxima de personas para dar mantenimiento 2 Personas

Tiempo de mantenimiento 10 Horas

e Facilidad de accionamientoNúm. de personas máximo para

accionar el sistema 1 PersonaTiempo máximo para accionar el

sistema 5 Minutos

f Facilidad de reparación

Tiempo de adiestramiento 20 HorasEscolaridad mínima primaria Grado escolar

Cantidad mínima de personas para reparar 3 Personas

g Su funcionamiento no debe dañar el producto Porcentaje de producto dañado. 1 (%)

h Facilidad de detención en caso de accidentes.

No. de personas máximo para detener el sistema 1 Persona

Tiempo máximo para detener el sistema 5 Segundos

j Exposición del agua a la luz Tiempo máximo de exposición a la luz <1 Minutos

3 Necesidades del constructor

b Utilización de maquinaria no especializada Núm. de máquinas especializadas <5 Máquinas

c Disponibilidad de materia prima Tiempo de adquisición de materia prime <5 Días

d Facilidad de fabricación Tiempo de fabricación <6 Meses

4 Seguridad

aSu funcionamiento debe garantizar la integridad del operador y de personas que laboren a sus alrededores

Número de accidentes durante su operación 0 Accidentes

b Colocación de señalamientos de zonas de riesgo Núm. de señalamientos colocados Los necesarios Señalamientos

*= Rolle (2007).

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797Diseño de maquinaria para el envasado de agua de coco

Para el envasado se propone un sistema en donde el lavado de las botellas se realiza de forma manual, se colocan en una banda transportadora que conduce a las botellas al punto donde se realiza el llenado, este se hace de forma automática a fin de que no se tenga contacto en ningún momento con el agua. Las tapas se lavan manualmente y colocan en la botella de forma automática.

Diseño de detalle

Como resultado del diseño de detalle se obtuvieron los siguientes dibujos para la construcción del equipo (Figura 1, 2, 3, 4, 5).

Figura 1. Sistema de lavado.

c Seguridad en la fabricación Núm. de accidentes durante su fabricación 0 Accidentes

5 Del producto obtenido

a Los envases para el agua pueden ser de plástico, vidrio o latas Envases del material seleccionado Los requeridos Piezas

b Se debe conservar al máximo posible el sabor y sus propiedades

pH del agua 5-5,4 PhGrados Brix 5-6,5 Grados Brix

c No se deben utilizar componentes de conservación químicos Componentes químicos utilizados 0 Núm. de componentes

químicos

d El producto debe ser 100% inocuo

Conteo total de bacterias aeróbicas/mm <5 000* Núm. de bacterias aeróbicas

/ mmColiformes/ml < 5 000* Núm. de coliformes/ml

Coliformes fecales/ml 0* Núm. de coliformes fecales/ml

Ref. Requerimientos Traducción Valor Unidad

Cuadro 4. Traducción de los requerimientos en términos mensurables (Continuación).

*= Rolle (2007).

Conceptualización de las soluciones

Para el desarrollo del diseño conceptual se siguieron los siguientes pasos: delimitación de la función global con los factores a los que afecta y que lo afectan, establecer la descomposición funcional, generar el árbol de funciones correspondiente, elaborar la tabla morfológica del diseño, evaluación de conceptos, selección de la mejor opción. Como resultado de estos pasos se obtuvieron los siguientes conceptos:

Para el caso del lavado se plantea la utilización de un sistema de cepillos, los cuales desprenden la tierra que pudieran tener los cocos. Además se plantea un sistema de desinfección, por medio de una tina en donde se tendrá una solución desinfectante.

Para el sistema de extracción, este se realizará con una transportadora de bandas mediante cadenas, con un sistema de extracción mediante la aplicación de presión neumática mecanizada y eliminación del coco mecánicamente.

El sistema de purificación se realizará mediante filtros en diferentes categorías, alimentados mediante una bomba hidráulica de alta presión, con controladores de presión y de activación eléctrica manual.

El sistema de mezclado se realiza hidráulicamente, con controlador de presión manual, mediante bandas, la alimentación, y salida será hidráulica y el accionamiento será manual.

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Conclusiones

Se cumplió con el objetivo de contar con los dibujos de fabricación de los equipos para la extracción de agua de coco. El siguiente paso es la construcción y evaluación de estos equipos para definir el grado de cumplimiento que se tienen con relación a los requerimientos del cliente.

Los equipos generados son el resultado de la aplicación de la metodología de diseño con la orientación al cumplimiento de los requerimientos establecidos por los usuarios potenciales de estos equipos, lo que permitirá que, al momento de evaluarlos, se tenga un buen grado de cumplimiento.

Figura 4. Sistema de filtrado.

Figura 5. Sistema de envasado.

Figura 2. Sistema de desinfección.

Figura 3. Sistema de extracción.

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799Diseño de maquinaria para el envasado de agua de coco

Literatura citada

Coconut Post-Harvest Operations. URL: http://www.fao.org/inpho/content/compend/text/ch15.

htm.González-Sánchez, R. F.; Macias- Lepe, L. A.;

Guizar- Moran, B. V. 2006. Estudio de la demanda nacional de pulpa, fibra y agua para la compactación de la oferta regional del cocotero.

121 pp.

Ohler, J. H. 1999. Modern coconut management: palm cultivation and products. Rome. FAO of the United Nations, 458 pp.

Rolle, R. 2007. Buenas prácticas para la producción en pequeña escala de agua de coco embotellada. Servicio de tecnologías de Ingeniería Agrícola y Alimentaria. FAO. Italia. 4-10 pp.

Watanabe, J. 2002. Curso de diseño mecánico 1. Sección de Estudios de Posgrado. Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica. Instituto Politécnico Nacional. México (IPN). 10-11 pp.

Page 200: Vol. Especial Núm. 4

Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 800-806

Sensor para la medición continúa de la compactación del suelo

Miguel Herrera Suárez1§, Ciro Iglesias Coronel2, Darina Lara Coba3, Fidel Diego Nava4, Jaime Ruiz Vega4, Omar González Cueto1 y Elvis López Bravo1

1Departamento de Ingeniería Agrícola. Universidad Central de Las Villas. Carretera a Camajuaní, km 5.5, Santa Clara, Villa Clara, Cuba. C. P. 54830. [email protected]. 2Centro de Mecanización Agropecuaria (CEMA). Universidad Agraria de La Habana. Carretera a Tapaste y Autopista Nacional, km 22.5. San José de Las Lajas, Mayabeque, Cuba. C. P. 54830. ([email protected]). 3Facultad de Ingeniería. Departamento de Mecanización Agropecuaria. Universidad de Granma. Peralejo, km 17.5. Carretera Bayamo-Manzanillo, Bayamo, Cuba. ([email protected]). 4Centro Interdisciplinario de Investigación y Desarrollo Rural, Unidad Oaxaca. IPN. Calle Hornos Núm. 1003, Santa Cruz, Xoxoclotlan, Oaxaca. C. P. 71230. [email protected]. ([email protected]). §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

La repercusión económica y ambiental de la compactación de los suelos agrícolas ha propiciado el desarrollo de nuevos medios y métodos para combatirla, por lo que el presente trabajo tiene como objetivo desarrollar un sensor para la medición continua de la compactación del suelo. Dicho sensor está conformado por un transductor octagonal de anillos extendidos (EORT), acoplado a un órgano de trabajo del tipo escarificador alado. La resistencia o impedancia mecánica del suelo es medida por el transductor, para posteriormente correlacionarla con su estado de densificación o compactación. Finalmente el funcionamiento del transductor desarrollado se comprobó en las condiciones controladas del canal de suelo CS-CEMA-25, ubicado en el Centro de Investigaciones Agropecuarias (CEMA), de la Universidad Agraria de La Habana (UNAH), mostrándose un adecuado funcionamiento del sensor, que lo hace apto para la determinación continua de la compactación del suelo. Los errores en las predicciones de la compactación del suelo oscilaron de 1.50 a 4.16%, quedando demostrado que la exactitud en las predicciones dependerá de las condiciones físicas del suelo y la aptitud de las ecuaciones de predicción empleadas.

Palabras claves: densidad volumétrica, suelo, transductor octagonal de anillos extendidos, canal de suelo.

Introducción

El desarrollo tecnológico sobre todo el de las ciencias informáticas da paso al surgimiento de las tecnologías de la agricultura de precisión, las cuales están orientadas al manejo de los factores que afectan el rendimiento de los cultivos desde una perspectiva particular, poniendo énfasis en cada sector específico del terreno (Helle y Von Conta, 2006). Esta tecnología está indisolublemente ligada al desarrollo de sensores para la determinación remota o en tiempo real (en sitio específico) de los diferentes factores que afectan los rendimientos de los cultivos.

Muchos de estos sensores están acoplados a un sistema de posicionamiento global (GPS), para obtener los mapas de las diferentes variables medidas. Los datos de salida vienen siendo una gran fuente de información que refleja la variabilidad espacial de los factores determinados, sugiriendo en la mayoría de los casos la necesidad de adoptar las tecnologías de manejo en sitio específico y dosificación variable.

Dentro de los factores que mayor incidencia tienen en los rendimientos de los cultivos se destacan los relacionados con las propiedades del suelo, ya sean las que denotan su estado físico, químico, o mecánico. En función de esto, ya desde finales de la década de los años 80 (pasado siglo) se inicia el desarrollo de sensores capaces de determinar las

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801 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Miguel Herrera Suárez et al.

diferentes propiedades del suelo, de forma continua y en tiempo real, recolectando una amplia gama de mediciones de gran utilidad para el posterior manejo en sitio específico del suelo, garantizando su mejoramiento puntual y localizado (Owen et al., 1987; Stafford and Hendrick, 1988; Glancey et al., 1989). Según Adamchuk et al. (2004), una de las principales limitaciones que posee actualmente la agricultura de precisión es la imposibilidad de obtener en muchos casos las propiedades del suelo a un bajo costo de tiempo y recursos.

La Agricultura de Precisión ha sido ampliamente difundida y aceptada, incrementando el interés en el uso de sensores para la extracción de información de las variables del suelo y las plantaciones (Andrade et al., 2004). Numerosos investigadores y fabricantes han intentado el desarrollo de sensores para la medición continua (On-the-Go) de las propiedades del suelo, sin embargo solo unos pocos sistemas están comercialmente disponibles, lo cual ha propiciado la búsqueda de nuevos prototipos (Adamchuk et al., 2004). A partir de esto se han diseñado vario sensores para la medición continua de las propiedades del suelo.

Una de las variables que mayor importancia tiene a la hora de conocer el estado del suelo en función de establecer estrategias para el manejo de los cultivos es la compactación del suelo, determinada a través de la medición indirecta o directa de la densidad volumétrica o de la resistencia a la penetración del suelo. Inicialmente la mayoría de los métodos para la determinación de la compactación del suelo se basaban en el empleo de instrumentos de medición in situ y puntual de las propiedades del suelo que se relacionan con la compactación. Estos métodos tienen como desventaja la gran laboriosidad que se requiere durante las mediciones, sobre todo cuando el intervalo de mediciones se hace más pequeño lo cual aumenta el número de muestras considerablemente (Kaleita y Tian, 2002).

Estas son razones suficientes para que el sensoramiento de la compactación del suelo sea hoy un problema de corte mundial, por lo que existe una gran cantidad de investigadores que han trabajado en el desarrollo de sensores para la determinación continua y en sitio específico de la compactación del suelo (Owen et al., 1987; Stafford and Hendrick, 1988; Glancey et al., 1989; Alihamsyah et al., 1990; Van Bergeijk y Goense, 1996; Gorucu et al., 2001; Adamchuk et al. (2001); Tekeste et al., 2002; Andrade et al., 2003; Raper y Hall, 2003; Chung et al., 2003; Verschoore et al., 2003; Adamchuk et al., 2003a; Andrade et al., 2004; Chung et al. (2004); Hall y Raper (2005); Adamchuk et al., (2006a); Mouazen y Ramon (2006).

A pesar de la importancia del sensoramiento o determinación continua de la compactación del suelo, en Cuba aun no se ha realizado ninguna experiencia práctica que permita contar con un sensor para la determinación continua de la compactación del suelo. Hasta el momento el único trabajo que se reporta en este sentido es realizado por Martínez y Morejón (2006), donde se realiza el diseño teórico de un sensor, que posee características muy similares al desarrollado por Hall y Raper (2005); es decir, el sensor tiene forma de brazo recto con caras inclinadas, provisto de una cuña que al interactuar con el suelo comprime un celda de carga destinada a sensar la resistencia del suelo. Este trabajo a pesar de ser el primer intento por desarrollar un sensor aun no se ha llevado a la práctica.

Tomando en cuenta estos aspectos el trabajo que tiene como objetivo: desarrollar un sensor para la determinación continua de la compactación de los suelos agrícolas.

Fundamentación del sensor

A partir del análisis de la situación actual del diseño de los sensores de compactación se decide que el principio de funcionamiento del sensor a desarrollar se base en el sensoramiento de las tensiones del suelo, es decir según Hemmat y Adamchuk (2008), se clasificará como un sensor de fuerzas verticales y horizontales.

El sensor desarrollado se conformó por un órgano de trabajo del tipo escarificador alado, y un transductor octagonal de anillos extendidos (Figura 1), similar al desarrollado por Godwin (1975), ambos elementos fue construido en el taller de prototipos del Centro de Mecanización Agropecuaria CEMA, Universidad Agraria de La Habana.

Figura 1. Sensor de compactación desarrollado en el CEMA.

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802Sensor para la medición continúa de la compactación del suelo

Principio de funcionamiento del sensor. Al interactuar la reja y la parte frontal del brazo o soporte del sensor con el suelo, este último acciona el transductor octagonal deformándolo de forma tal que se puede determinar mediante la extensometría las fuerzas o resistencia que opone el suelo al ser cortado, tanto en el eje vertical como horizontal. Además el transductor podrá sensar el momento flector (Mxz) alrededor del eje xz. En este caso el soporte o brazo para la medición de las tensiones actúa como un brazo rígido (tine-based).

A partir de la determinación de estos esfuerzos se puede sensar el estado físico del suelo al correlacionar la densidad volumétrica con la impedancia mecánica, mediante la ecuación obtenida experimentalmente por Mouazen (2003a), que involucra la profundidad de trabajo, estado de humedad del suelo y la fuerza de tiro horizontal.

Materiales y métodos

Las investigaciones experimentales se realizaron en el canal de suelos CS-CEMA-25 del Centro Mecanización Agropecuaria (CEMA), de la Universidad Agraria de La Habana, en los meses abril y mayo de 2004. El mismo fue modificado y perfeccionado con el objetivo de garantizar los requisitos tecnológico-explotativo requeridos para este tipo de investigación. Las modificaciones realizadas y características técnicas del canal se detallan por Iglesias y Herrera (2003a y 2003b).

Metodologías para la preparación y acondicionamiento del suelo contenido en el canal

La preparación y acondicionamiento del suelo contenido en el depósito del canal (Ferralítico Rojo Compactado), siguió una secuencia que garantizo el desmenuzamiento, humedecimiento y compactación del mismo. El desmenuzamiento del suelo se realizó con la ayuda de un cultivador alado tipo escardillo, acoplado al carro portaherramientas, el cual descompactó y mulló el suelo hasta la profundidad de 0.3 m. El humedecimiento del suelo se realizó con una regadera a la cual se le adicionó un contador de flujo para cuantificar la cantidad de agua suministrada en un intervalo de tiempo dado. Para garantizar la uniformidad de riego se subdivide el depósito de suelo en 8 partes iguales de 3 m cada una. La cantidad de agua a añadir en cada caso se determina según la ecuación 1.

1)

Donde: aa= cantidad de agua a añadir (mL); Wopt= humedad óptima (humedad de experimentación) (%); Winic= humedad inicial (higroscópica) (%); cm= cantidad de suelo a humedecer (g).

Finalmente se tapa el depósito de suelo con una banda de nylon durante 24 h, para garantizar la homogenización de las condiciones de humedad del suelo.

En los ensayos que se requiere que el suelo esté compactado se acopla al carro porta herramientas un rodillo que posibilita la compactación del suelo de forma mecanizada.

Metodología para el sensoramiento de la resistencia o impedancia mecánica del suelo

Para el sensoramiento de la resistencia mecánica del suelo se recurrió al empleo de la extensometría, para lo cual se empleó el sensor fundamentado anteriormente, acoplado a un sistema para la adquisición y almacenamiento de datos conformado por un amplificador de señales KYOWA de seis canales; tarjeta de conversión analógica digital; computadora personal Pentium IV con procesador a 1.5 GHz, 500 MB de menoría RAM y 40 HB de disco duro. La computadora controla el sistema mediante un software (Tensoft), que posibilita la adquisición, almacenamiento, visualización y graficación de los datos registrados.

La fuerza de resistencia que opone el suelo a ser cortado en el sentido del movimiento del sensor se determinó a partir de las lecturas de los voltajes de salida del transductor mediante la ecuación 2, obtenida durante la calibración del transductor.

2)

Donde: D= fuerza que opone el suelo a ser cortada en el sentido del movimiento del sensor (kN); Vs= voltaje de salida del puente del transductor (mV).

Determinación experimental de la velocidad de avance de la herramienta de labranza

La determinación de la velocidad de desplazamiento de la herramienta de labranza se mediante el sensor de velocidad, el cual permite determinar de forma indirecta, el espacio recorrido y la velocidad de avance del carro porta herramientas.

Wopt - Winicaa= .cm 100 + Winic

Vs + 0,0002D= 0,8213

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803 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Miguel Herrera Suárez et al.

Planificación de los experimentos

Partiendo de la necesidad de evaluar el funcionamiento del sensor en diferentes condiciones de suelo y velocidades de trabajo, se define como variables independientes: X1= velocidad de trabajo (V), (km h-1); X2= humedad del suelo (MC), (%); X3= densidad volumétrica del suelo (BD), (g cm-3). Como variable dependiente, se define: Y1= fuerza que opone el suelo a ser cortado en el eje x (D), (kN).

La experimentación se realizará a dos niveles de humedad y densidad, considerando dos estados fundamentales del suelo para cada variable (húmedo o seco; suelto o compacto). Los valores absolutos de dichas variables en cada condición dependerán del estado del suelo en el momento de la experimentación.

La profundidad de trabajo se mantendrá constante a 0.2 m, aunque las mediciones de la densidad y humedad del suelo se harán en dos horizontes de profundidad (0 a 0.1 m; 0.1 a 0.2 m).

Conociendo que los modelos toman en cuenta la velocidad de avance como una de sus variables independientes, los experimentos se desarrollan a dos niveles de velocidades de avance del órgano de trabajo; es decir, un nivel alto y uno bajo.

Las corridas experimentales se repetirán tres veces, para los cual se subdividieron los 25 m de longitud total del canal en tres parcelas de 7 m cada una, se dejaron dos parcelas en los extremos del canal de 2 m de longitud cada una, para garantizar la aceleración y desaceleración del carro portaherramientas.

Metodología para la determinación de las condiciones del suelo

Para la determinación del estado de compactación y humedad del suelo las parcelas de pruebas coincidentes con cada una de las replicas de las corridas experimentales, se diseñaron de forma tal que se atenuaron los posibles efectos de borde, pues en la misma se desechan 50 cm a ambos lados de las fronteras con las parcelas contiguas (Figura 2). Se procederá a la recolección de las muestras antes del paso del órgano de trabajo. El número de muestras en cada parcela (5), se determinó según el criterio de Student, las mismas se tomarán en la zona de acción directa del órgano de trabajo, a 10 y 20 cm de profundidad (Figura 2).

Metodología para determinar la humedad del suelo. El método empleado fue el gravimétrico, con secado en la estufa a 60 °C de temperatura durante 24 h, hasta alcanzar una masa constante NAR 6-372:80. El valor de la humedad se calculó mediante la siguiente expresión:

3)

Donde: MC= humedad del suelo (%); P1= masa del suelo húmedo dentro del recipiente (g); P2= masa del suelo seco dentro del recipiente (g); m= masa del recipiente sin muestra (g).

Metodología para la determinación de la densidad aparente. Para la determinación de la densidad aparente se recurre al método de los cilindros de Kopecki, procediéndose para su muestreo de igual forma que para la humedad en cuanto al número de observaciones y rango de profundidades muestreados.

La determinación en la fase de laboratorio se realizó según las normativas establecidas NAR 6-372:80. Finalmente la densidad se calculó, como:

4)

Donde: BD= densidad aparente seca del suelo (g cm-3); Gn= masa del suelo después de secada (g); Vc= volumen del cilindro para la toma de muestras (cm3).

Metodología para la estimación de la compactación del suelo. La estimación de la compactación del suelo a partir de la medida la resistencia mecánica del suelo mediante el empleo de las formulaciones desarrolladas y corregidas por Mouazen et al. (2003a); Mouazen et al. (2003b); Mouazen et al. (2009).

5)

Figura 2. Esquema de las zonas de muestreo en el canal de suelos. Vista en planta y lateral.

80 cm

50 cm 50 cm 50 cm

0,10 cm

0,20 cm

3 m

40 cm

P1 - P2MC= .100 P2 - m

GnBD= Vc

⋅−⋅+=

6734.19313,7336,213 2dMCDBD 3 D+ 21,36.MC - 73,9313.d2

BD= 1.6734

⋅−⋅+=

6734.19313,7336,213 2dMCDBD

⋅ − ⋅ +=

6734 . 19313 , 73 36, 21 32

d MC D BD

Page 204: Vol. Especial Núm. 4

804Sensor para la medición continúa de la compactación del suelo

6)

7)

8)

Donde: BD= densidad volumétrica seca del suelo (g·cm-3); D= fuerza de tiro horizontal (kN); MC= contenido de humedad del suelo (kg kg-1); d= profundidad de trabajo (m); clay= contenido de arcilla del suelo (%).

Resultados y discusión

Resultados de las investigaciones experimentales, realizadas en las condiciones controladas del canal de suelos para comprobar la funcionalidad del sensor desarrollado.

Los resultados muestran (Cuadro 1), que el contenido de humedad del suelo durante la experimentación alcanzó valores de 21 a 35%, o sea, se experimentó en condiciones de suelo seco y húmedo, ligeramente por encima del límite plástico. Los valores de la densidad aparente seca oscilaron entre 0.89 y 1 g cm-3, es decir no alcanzó altos niveles de compactación. La velocidad de trabajo del sensor fue 1.67 y 5 km h-1, garantizando los niveles altos y bajos de lo velocidades requeridos para verificación de la funcionalidad del sensor.

de vista mecánico tiene un comportamiento más cercano a los suelos arenosos que a los suelos arcillosos (Herrera, 2006), lo cual está en correspondencia con los tipos de suelos en los cuales fueron desarrollados y validados originalmente estos modelos. En el caso específico de la velocidad no se aprecia influencia de esta variable en la estimación, resultado que está dado por su exclusión en las formulaciones empleadas para la estimación de la densidad aparente seca.

La comparación de las medias de la densidad predichas, con las medias de la densidad obtenidas experimentalmente mostró (Cuadro 2), que no existen diferencias estadísticamente significativas entre las misma, con 95% del nivel de confianza.

NivelExp

Dmáx kN

MC kg kg-1

d m

Clay(%)

BD g cm-3 Ec 5 Er

(%) Ec 6 Er(%) Ec 7 Er

(%) Ec 8 Er(%)

Vkm h-1

Bajo 0.76 0.21 0.2 45 0.89 0.79 10.5 0.9 0.51 0.85 4.16 0.86 3.13 5Alto 0.42 0.35 0.2 45 1 1.02 1.8 1.16 16.1 1.02 1.5 1 0.23 1.67

⋅−⋅+=

6734.19313,7336,213 2dMCDBD 3 D+ 21,36.MC - 73,9313.d2

BD= .1,14 1.6734

⋅−⋅+=

6734.19313,7336,213 2dMCDBD

⋅ − ⋅ +=

6734 . 19313 , 73 36, 21 32

d MC D BD

⋅−⋅+=

6734.19313,7336,213 2dMCDBD 3 D+ 21,36.MC - 73,9313.d2

BD= .1,14 . (1,240 - 0,592 1.6734

⋅−⋅+=

6734.19313,7336,213 2dMCDBD

⋅ − ⋅ +=

6734 . 19313 , 73 36, 21 32

d MC D BD

⋅−⋅+=

6734.19313,7336,213 2dMCDBD 3 D+ 21,36.MC - 73,9313.d2

BD= . 1 ,14 . (1 ,255 - 1.6734

⋅−⋅+=

6734.19313,7336,213 2dMCDBD

⋅ − ⋅ +=

6734 . 19313 , 73 36, 21 32

d MC D BD

.MC - 0.000792 clay)

0,775.MC)

Fuente Suma de cuadrados Df Media cuadrada F-Ratio P-ValueBetween groups 0.03457 4 0.0086425 0.63 0.6492

Within groups 0.20605 15 0.0137367Total (corr.) 0.24062 19

Cuadro 1. Resultados de la estimación de la densidad aparente seca del suelo.

El análisis de la exactitud del sensor en la estimación de la compactación del suelo a partir del empleo de las formulaciones propuestas por Mouazen et al. (2003a); Mouazen et al. (2003b); Mouazen et al. (2009); es decir, ecuaciones 5 a 8, mostró que las mismas introducen un error en la predicción de la densidad aparente de los suelos ferralíticos rojos compactados que oscila entre de 0.15 a 16.06% (Cuadro 1), en función del estado de humedad del suelo (MC) y el nivel de esfuerzo comprendido en la estimación (D).

La mayor exactitud en las predicciones se alcanzó cuando el suelo se encuentra en estado suelto o poco compacto, como es el caso de las corridas 4 y 5. Este resultado puede estar dado por que en este estado, el suelo objeto de estudio desde el punto

Cuadro 2. Tabla de ANOVA.

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805 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Miguel Herrera Suárez et al.

La aplicación de un test de rangos múltiples mostró que no existen diferencias estadísticamente significativas entre los pares de medias al 95% del nivel de confianza. Finalmente se puede afirmar que la ecuación que predijo con mayor exactitud la densidad del suelo fue la ecuación 7, pues los errores de las predicciones oscilan entre 1.5 y 4.16%, la mínima diferencia significativa entre las medias predichas y observadas fue de 0.025. Estos resultados corroboran la actitud del sensor desarrollado para la determinación continua de la compactación del suelo, quedando aun por investigar la validez de las ecuaciones de predicción en un rango más amplio de condiciones de suelos, sobre todo para suelos más compactos.

Conclusiones

Los resultados evidencian la aptitud del sensor para la medición continua de la compactación del suelo.

Los errores en la estimación continua de la compactación del suelo oscilaron entre 1.5 y 4.16%.

La exactitud de la predicción de la compactación de los suelos objeto de estudio dependerá de las condiciones físicas del suelo y la aptitud de las ecuaciones de predicción empleadas.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 807-811

Automatización de un lisímetro de pesada

Henry-Arturo Kelso Bucio1§, Khalidou-Mamadou Bâ1, Saúl Sánchez Morales2 y Delfino Reyes López3

1Facultad de Ingeniería. Universidad Autónoma del Estado de México. Centro Interamericano de Recursos del Agua, Cerro de Coatepec, Ciudad Universitaria, C. P. 50110. Toluca, Estado de México, México. [email protected], 2Campus Ixtacuaco. INIFAP. Carretera Martínez de la Torre - Tlapacoyan, km 4.5. Col. Rojo Gómez, C. P. 93600, Tlapacoyan. [email protected]. 3Escuela de Ingeniería Agrohidráuilica. Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, San Juan Acateno, Teziutlán, Puebla, México. [email protected]. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

El desconocimiento de las necesidades de agua de los cultivos no tradicionales, es una de las principales preocupaciones de los productores de estos cultivos. Sin embargo; una alternativa es el uso del lisímetro, el cual es utilizado para determinar la lámina de agua requerida por el cultivo. El objetivo de este estudio fue automatizar el registro de las variables de peso y potencial mátrico, y la operación del sistema de riego en un lisímetro de pesada, a partir de una báscula con indicador IPEN. La variable peso se obtuvo del IPEN y el potencial mátrico de un electrotensiómetro. Con esta variable se automatizó el aporte de agua al lisímetro en tiempo real, mediante electroválvulas que activan el sistema de riego, para mantener una humedad de suelo entre -10 y -15 kPa. Finalmente, se utilizó el PIC16F877A para poner en marcha los componentes físicos mediante su programación en lenguaje Pic Basic Pro. La automatización del lisímetro de pesada permitió el monitoreo en tiempo real del potencial mátrico, control del sistema de riego y almacenamiento de las variables a intervalos de una hora, durante cuatro meses. La implementación de esta automatización se llevó a cabo en un lisímetro instalado en el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, Campus Ixtacuaco. Donde el hardware y software interactuaron de acuerdo a lo programado en el registro de datos y manejo del sistema de riego, por lo que constituye una herramienta que puede ser usada para el manejo y control de un lisímetro.

Palabras clave: lisímetro, automatización, PIC16F877A, DS1307, 24LC512, 26PC, RS232.

Introducción

El desconocimiento de las necesidades de agua de los cultivos no tradicionales, es una de las principales preocupaciones de los productores de estos cultivos. Sin embargo; una alternativa es el uso del lisímetro para realizar un balance hídrico y poder determinar la lámina de agua requerida por el cultivo.

Un lisímetro es un recipiente cerrado lateralmente con un drenaje, donde se establece un cultivo de interés y se monitorea la variación del agua con respecto al tiempo mediante un balance hidrológico. Para determinar el incremento en la reserva de agua del suelo utilizable por las plantas, se pueden emplear los métodos de humedad de suelo y por pesada, para lo cual el plano inferior del recipiente esta constituido por una plataforma de una báscula. (Sánchez, 1992). El potencial mátrico o tensión capilar puede ser medio con tensiómetros (Schmugge et al., 1980) para determinar la evolución de los contenidos de humedad en el perfila de la parcela (Royer y Vachaud, 1974). La aplicación de transductores de presión en los electrotensiómetros ha desplazado a los tensiómetros convencionales en la medición de la humedad de los sustratos y la automatización del riego (Marfià et al., 1992).

La importancia de la automatización de los sistemas de riego permite proporcionar a la planta el agua requerida para su crecimiento y desarrollo (Lugo et al., 2011).

En la actualidad, se ha utilizado la automatización en gran parte del sector agrícola, y se han desarrollado sistemas de automatización para el manejo del riego en tiempo

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Los diferentes módulos implementados en la automatización del lisímetro de pesada (Figura 1), se describen a continuación:

DS1307. El reloj calendario en tiempo real (RTC) se estableció mediante la comunicación I2C, y manda al micro controlador la fecha y hora, la cual se despliega en un LCD para su visualización.

RS232 IPEN. El puerto de salida serial del indicador IPEN de la bascula manda una cadena de caracteres como nombre del lisímetro, fecha, hora, peso neto, tara y peso bruto, de los cuales se extrae sólo el peso bruto de los caracteres, y se almacena en una variable byte en el micro controlador.

26PC. El electrotensiómetro se desarrolló mediante un sensor de transducción de presión y una sonda de extracción con punta de baja tensión, también conocida como chupa tubos o lisímetro de succión conformada por la cápsula de cerámica porosa y tubo de resina transparente. Esta variable de potencial mátrico o tensión de humedad del suelo se almacena en una variable Word en el micro controlador y se despliega en un LCD para su visualización.

24LC512. La memoria EEPROM fue utilizada para almacenar una cadena de caracteres que comprendió la fecha, hora y las variables obtenidas en los módulos anteriores de peso bruto y potencial mátrico. Estos datos se pueden transferir a una computadora, mediante la Hyper terminal que utiliza una comunicación serial.

Relevadores. Finalmente, este módulo se creó para activar la electroválvula y el sistema de riego, una vez que el potencial mátrico igualara los -15 kPa, y desconectando el sistema de riego cuando el potencial mátrico disminuye a -10 kPa. De

real, sistemas de riego automatizado en tiempo real para determinar el momento oportuno y controlar la cantidad de riego, monitoreado por medio de las tecnologías de información (Castro, 2008).

La automatización de los sistemas puede cubrir una gran variedad de aplicaciones, reemplazando por completo en ciertas actividades al operador humano (Koumboulis y Tzamtzi, 2005). En la agroindustria se encuentran varias aplicaciones prácticas de sistemas automatizados, la mayoría de estos están diseñados para servir a sectores específicos de la agroindustria, tales como selección y fertilización de variedades de trigo, manejo de algodón (Mc Cown, 2002; Parrot et al., 2003). También, en la industria de procesamiento de vegetales (Berlo van, 1993), manejo de soya (Welch et al., 2002), riego (Mira da Silva et al., 2001), entre otros.

En la mayoría de los casos los sistemas de automatización propuestos están diseñados para ayudar únicamente en un rango limitado de las decisiones a tomar por el agricultor, y facilitar las labores operacionales de toma de decisiones mediante una retroalimentación en un sistema (Pavlovic et al., 2008).

Debido a que el manejo del lisímetro puede realizarse de forma automatizada mediante la integración de los componentes físicos y lógicos, y que en el mercado existen básculas con indicador modelo IPEN que tienen una salida serial RS232. El objetivo de este estudio fue automatizar el registro de las variables de peso y potencial mátrico, y la operación del sistema de riego en un lisímetro de pesada, a partir de una báscula con indicador IPEN.

Materiales y métodos

La implementación de la automatización del lisímetro de pesada, se llevó a cabo en un lisímetro de vainilla instalado en el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), Campus Ixtacuaco en 2012.

En este trabajo se implementó un micro controlador pic16F77A para automatizar un lisímetro de pesada, y controlar los componentes físicos desarrollados en módulos como se observa en la Figura 1. El lenguaje de programación fue Pic Basic Pro (PBP).

Figura 1. Módulos desarrollados en la automatización del lisímetro de pesada.

DS1307Reloj calndario

RS232 IPENLectura

26PCElectrotensiómetro

24LC512Memoria EEPROM

REVELADORESSistema de riego

PIC16F877A

1234567891011121314151617181920

4039383736353433323130292827262524232221

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809Automatización de un lisímetro de pesada

esta manera se controló el aporte del agua en el lisímetro y se redujo a 0 el drenaje en el lisímetro. La función de los relevadores fue de interrumpir la continuidad de una corriente o señal.

El desarrollo de los módulos se llevó a cabo en tres etapas que fueron:

a) Experimental. En esta etapa se realizó el montado y ensamblado de los componentes físicos en una placa de prueba para ajustar y verificar que los componentes realizaran las funciones especificadas por el componente lógico.

b) Elaboración del circuito impreso. Una vez que se probó el proyecto en la etapa experimental, se realizó una placa de circuito impreso, siguiendo los siguientes pasos:

1) Dibujo de pistas y elementos mediante computadora 2) Impresión laser de pistas y screen de los elementos en

papel fotográfico3) Preparación de la placa de baquelita4) Transferencia térmica del papel a la lámina de cobre5) Reducción del cobre6) Perforación de la placa7) Soldadura de elementos

c) Puesta en marcha. En esta última etapa se ensamblaron todos los circuitos y se llevó a campo para automatizar el lisímetro de pesada.

De acuerdo al funcionamiento y conexión de los módulos desarrollados, la elaboración de los circuitos impresos se agrupó en tres placas.

a) La primera estuvo conformada por el PIC16F877A, 24LC512, DS1307, RS232 IPEN, un LCD para desplegar las variables hora, fecha y potencial mátrico, y el RS232 PC que correspondió a la salida serial para leer la memoria de almacenamiento mediante la Hyper terminal de una computadora (Figura 2).

b) La segunda correspondió al 26PC (electrotensiómetro). El cual está conformada por los componentes MAX232 utilizada para generar una fuente dual de 9 V a partir de una alimentación de 5 V, un amplificador operacional LM234, donde se desarrolló un amplificador diferencial y un amplificador no inversor, y un transductor de presión 26PC que se conecta a una sonda de extracción con punta de baja tensión (Figura 3).

c) La tercera correspondió a los RELEVADORES que interrumpieron el paso de la energía o señal que se implementó para coordinar la entrada de la señal del indicador IPEN con su recepción en el micro controlador, y la apertura del sistema de riego mediante una electroválvula y una bomba centrifuga (Figura 4).

La integración de las tres placas elaboradas con los cinco módulos desarrollados con diferentes componentes físicos se observan en la Figura 5.

Figura 2. Primera placa.

Figura 3. Segunda placa.

Figura 4. Tercera placa.

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810 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Henry-Arturo Kelso Bucio et al.

Resultados y discusión

En este estudio se utilizó un electrotensiómetro para mantener el potencial mátrico en el rango establecido de -10 a -15 kPa, controlar el sistema de riego y aplicar oportunamente el requerimiento hídrico en el lisímetro. De esta forma, se desarrolló un control sensible del aporte del requerimiento hídrico en función a la exigencia de la planta y se desplazó el uso de temporizadores que comúnmente son utilizados en los sistemas automáticos de riego.

La integración de los componentes físicos y lógicos desarrollados para la automatización del lisímetro de pesada, permitió el monitoreo en tiempo real del potencial mátrico, control del sistema de riego y almacenamiento de las variables a intervalos de una hora durante cuatro meses satisfactoriamente, por lo que constituye una herramienta que puede ser usada para el manejo y control de un lisímetro. Sin embargo, este módulo de control permitió sustituir al operador humano como lo mencionó Koumboulis y Tzamtzi (2005) y desarrollar un lisímetro de pesada más versátil gracias a la automatización como lo señala Lugo et al. (2011).

El módulo de control desarrollado tiene muchas aplicaciones potenciales en la producción agrícola e investigación, ya que permite monitorear y abastecer el requerimiento hídrico

de los cultivos mediante sistemas de riego por aspersión o goteo que son fáciles de automatizar de acuerdo a Elliot (1990); Yelanich y Biernbaum (1990); van Iersel (1996); con base a mediciones reales como recomienda Nemali y van Lersel (2006).

Conclusiones

La interacción hardware y software interactuaron de acuerdo a lo programado en el registro de datos y manejo del sistema de riego que forman parte de la automatización del lisímetro de pesada, por lo que constituye una herramienta que puede ser usada para el manejo y control de un lisímetro.

El monitoreo continuó del potencial mátrico mediante el electrotensiómetro, logró dar un seguimiento puntual de la energía con la cual el agua es retenida por el suelo, y automatizar el sistema de riego en tiempo real.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 812-824

Los tractores agrícolas de México

María Isabel Palacios Rangel1§ y Jorge Ocampo Ledesma2

1División de Ciencias Forestales. CIESTAAM. Universidad Autónoma Chapingo. Carretera México- Texcoco, km 38.5. Chapingo, Estado de México. C. P. 56230. Tel 52(55)5133-1108. [email protected]. 2Departamento de Preparatoria Agrícola. CIESTAAM. Universidad Autónoma Chapingo. §Autora para correspondencia: [email protected].

Resumen

El uso de tractor ha sido un factor importante para desarrollar la noción de competitividad, al imponerse la idea de que el uso de los tractores permite poner a trabajar tierra que no había sido utilizada para inducirla a la producción. De igual forma, al disminuir costos de producción, posibilita vencer la escasez estacional de mano de obra y liberar trabajo en periodos críticos para otras tareas productivas. Su empleo se ha convertido en un factor central para desarrollar altas tasas de rotación de cultivos, para modificar la infraestructura del campo, y como motor para impulsar modernos sistemas de irrigación, de bodegas y almacenes, de carreteras y caminos, entre otras cosas. El presente trabajo se propone analizar el comportamiento que presenta el parque de tractores nacional en el campo mexicano. Esto se hace a partir de los datos aportados por distintos documentos oficiales como los censos agropecuarios realizados por INEGI (1991 y 2007), y las cifras presentadas en las evaluaciones del Programa Alianza para el Campo. Identificar algunos de los cambios y tendencias registrados en el entorno de la mecanización agrícola, en particular la que se realiza mediante el uso de tractores, a través de la información estadística generada por los Censos Agropecuario y Ejidal, permite de manera puntual describir el comportamiento de los tractores destinados a la producción agropecuaria y forestal en México, a partir de la información mostrada por los censos agropecuarios y forestales, lo que permitirá comprender su importancia en el proceso productivo nacional.

Palabras clave: desarrollo, maquila agrícola, mecanización rural, tractor.

Introducción

El proceso de mecanización agrícola ha sido un componente tecnológico básico que ha acompañado el proceso de modernidad instrumental, desarrollado en el agro por distintos gobiernos nacionales. Como parte de esto, la mecanización agrícola ha formado parte de la instrumentación de políticas de desarrollo rural, mismas que han desencadenado cambios importantes en la agricultura de las regiones integradas a los circuitos comerciales del país.

En congruencia, el uso de maquinaria agrícola se corresponde con una noción tecnológica que incluye, aparte de la máquina específica de que se trate, el uso intensivo de agroquímicos (fertilizantes, insecticidas, plaguicidas), y semilla mejorada, todo lo cual implica la asunción de un enfoque productivo basado en la búsqueda de la alta rentabilidad agrícola. Sobre este punto se puede decir que el desarrollo de un fuerte proceso de mecanización rural en una región se enlaza con nuevas situaciones de cambio tecnológico e impacto social, donde se produce la emergencia de nuevos actores sociales y la conformación de diferentes paisajes regionales.

Después de la revolución mexicana y durante la primera mitad del siglo XX, la adquisición de los tractores y arados se inscribió, con grandes limitaciones, en la orientación productiva que desarrollaron los gobiernos posrevolucionarios. Sin embargo, hacia la mitad de este siglo, con la instrumentación de la revolución verde, la compra de tractores se empezó a dar de forma masiva y creciente, junto con la adopción de los paquetes tecnológicos, hecho

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que marca el inicio de una nueva cultura tecnológica llamada modernizadora entre los agricultores, quienes adoptaron las propuestas de tractorización rural de manera diferenciada.

El uso de maquinaria agrícola, que sustituyó el desempeño manual, amparado en el manejo de herramientas de trabajo simples o en animales de labor, se acompañó de una nueva división social del trabajo (Lara, 1997). Esto último no sólo fue un producto de la creación de nuevos puestos de trabajo, sino también debido a la desaparición o simplificación de ciertas tareas. En ese escenario la tendencia a tractorizar estuvo acompañada de la definición de políticas y de orientaciones económicas, de extensionismo agrícola y de divulgación en aspectos de carácter tecnológico.

La revolución verde dio paso a regiones de alto desarrollo, con rendimientos agrícolas tan altos que según datos aportados por Hewitt (1978), durante los años que se instrumentó el modelo de mecanización agrícola intensiva (1940-1970), los rendimientos obtenidos en el maíz se duplicaron, “pasando de 565 a 1 194 kg ha-1, los de trigo casi se triplicaron”, al obtenerse de 772 a 2 817 kg ha-1. En esa etapa de desarrollo la tractorización de los campos agrícolas se acompañó de los demás componentes tecnológicos y se integró como base tecnológica al mercado de consumo.

El apoyo estatal que se dio entre 1940 y 1970 a la mecanización agrícola, permitió que las existencias de tractores en campo se incrementaran en más de 11% (Masera, 1990), lo que permitió que para la década de los ochenta la afluencia de tractores trabajando la superficie agrícola en los distritos agrícolas fuera de 89%, generando un margen de el coeficiente de mecanización de 60 ha/tractor para las regiones que desarrollan agricultura de riego, y de 144 ha/tractor para las de temporal, lo que permitió un alto valor de mecanización por superficie cultivada en relación con el número de tractores operando en campo.

En la década de los sesenta la oferta de tractores tendió a desplazarse hacia las regiones temporaleras, lo que originó un incremento sostenido de 8.7% anual de tractores trabajando bajo el régimen de temporal (Linck, 1985). Esto se debió en gran medida a la reorientación de las políticas agrícolas en estas las zonas, dando continuidad a un proceso de reestructuración productiva que las insertó dentro del ámbito del mercado nacional.

El ingreso del neoliberalismo en la agricultura nacional inició una nueva etapa del sector, en el cual el papel que desempeñan las transnacionales, modifica las funciones “tradicionales” que desempeñaba la agricultura para convertirla en una actividad con propósitos múltiples, que se aprovechan para que esta actividad pueda lograr una mayor flexibilidad, que le permita adaptarse a las necesidades de un mercado altamente segmentado entre la producción masiva y la de nicho o lujo.

El uso de tractor ha sido un factor importante para desarrollar la noción de competitividad, al imponerse la idea de que el uso de los tractores permite poner a trabajar tierra que no había sido utilizada para inducirla a la producción; asimismo, al disminuir costos de producción, posibilita vencer la escasez estacional de mano de obra y liberar trabajo en periodos críticos para otras tareas productivas. El uso del tractor bajo la noción de competitividad y de incentivar el uso de infraestructura mecánica para estimular la rentabilidad rural, se ha convertido en un factor central para desarrollar altas tasas de rotación de cultivos, para modificar la infraestructura del campo, y como motor para impulsar modernos sistemas de irrigación, de bodegas y almacenes, de carreteras y caminos, entre otras cosas.

En ese sentido este estudio tiene como propósito fundamental identificar algunos de los cambios y tendencias registrados en torno de la mecanización agrícola durante las últimas tres décadas, para describir el comportamiento que ha tenido el parque de tractores destinado a la producción agropecuaria y forestal en México, con el afán de comprender su importancia en el proceso productivo nacional.

De ésta manera el presente ensayo aborda el análisis del comportamiento que ha tenido el parque de tractores destinado a la producción agropecuaria y forestal en México, de tal forma que se pueda comprender su importancia en el proceso productivo nacional. Para lograr esta meta, se realizó el análisis de las estadísticas reportadas por los Censos Agropecuarios, Forestales y Ejidales efectuados a partir de 1971 las cuales fueron armonizadas y estructuradas para su tratamiento en los ordenadores convencionales.

Materiales y métodos

El presente trabajo se inició como parte del taller “Cambios y Tendencias en el Sector Agropecuario Mexicano”, Análisis del Patrón de Desarrollo del Campo Mexicano desde la

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814Los tractores agrícolas de México

perspectiva de los Censos Agropecuario y Ejidal, periodo 1970-2007, realizado por el Centro de investigaciones Económicas Sociales y Tecnológicas de la Agroindustria y la Agricultura Mundial (CIESTAAM), a partir de agosto del presente año, el cual tuvo como uno de sus objetivos centrales:

Identificar los grandes cambios y tendencias que se han registrado en el sector agropecuario y forestal mexicano a través de la información estadística generada por los Censos Agropecuario y Ejidal, a la luz de la ocurrencia de fenómenos como la desregulación, apertura comercial, reformas constitucionales, crisis y el diseño e implementación de políticas públicas y sectoriales.

La discusión y organización del taller ha sido presentada y validada por medio de la realización de diferentes mesas de trabajo que se han venido realizando periódicamente a partir de agosto, mismas que han integrado a profesores(as) y alumnos(as) del Programa de Doctorado en Problemas Económico Agroindustriales, y además ha contado con la participación de un grupo amplio y multidisciplinario de especialistas en desarrollo rural, agronomía, estadística, economía, ciencias forestales, sociología rural y zootecnia, quienes se han dado a la tarea presentar diversas propuestas teóricas y metodológicas, las que han permitido ir afinando el enfoque general del trabajo. La amplitud de la problemática a estudiar se abordó mediante la integración de siete ejes temáticos, quedando el presente estudio integrado en el eje 5, el que se ha denominado “desarrollo tecnológico y sustentabilidad”.

Resultado de los trabajos realizados y debido a la amplitud de los objetivos perseguidos y a la enorme cantidad de información y datos contenida en los documentos estudiados, se organizó el trabajo mediante la instalación de nueve sesiones de trabajo donde se fueron presentado diversos temas entre los que se ubicaron: caracterización de las unidades de producción agropecuaria y forestal, organización rural, cambio tecnológico, tenencia de la tierra y sustentabilidad, agroindustrias, fuerza de trabajo rural, organización agraria por enumerar parte de éstos. Bajo ese marco de trabajo, se planteó realizar un estudio sobre la evolución de la mecanización agrícola, en particular los tractores agrícolas que se utilizan por parte de las unidades de producción en la producción agropecuaria y forestal, mediante su comparación para establecer su pautas de comportamiento a lo largo de los periodos determinados por los censos agrícolas, en un ámbito estatal y nacional.

La propuesta de investigación se orientó al estudio del comportamiento y evolución que presentan el uso de los tractores agrícolas en las unidades de producción agrícola especificadas en los censos seleccionados. Para lograr lo anterior se utilizó información del V Censo Agrícola, Ganadero y Forestal realizado en 1971, del VII Censo Agrícola, Ganadero y Forestal realizado en 1991 y del VIII Censo Agrícola, Ganadero y Forestal realizado en 2007. En el caso del VI Censo Agrícola, Ganadero y Forestal realizado en 1981, éste quedó fuera debido a que en su conjunto no presenta información particular acerca del uso de tractores y maquinaria agrícola en general.

La selección de los tractores agrícolas como la unidad de análisis básica de esta parte del estudio general, partió de considerar el importante papel que desempeña la tractorización agrícola en el sostenimiento de la estructura productiva regional, y en la organización de los procesos de trabajo agrícola y rural, lo cual permite destacar su importancia estratégica en el entorno agrícola no solamente local sino también en el nacional, al ser parte de un modelo globalizador de desarrollo agrícola y tecnológico rural.

El sustento del trabajo así como la comprobación de la hipótesis se hizo mediante la realización del análisis de las variables, aspectos que se estudiaron y cuantificaron en la investigación presente, mismas que sirvieron como guías, conceptos o definiciones clasificatorias de las unidades teóricas y analíticas resultantes del trabajo, ya que contribuyeron a ubicar con precisión el contenido conceptual del tema de investigación. La selección de las variables se realizó partiendo de la revisión preliminar de los datos comprendidos en los censos, lo que sirvió para determinar su grado de comparación y la posibilidad de integrarlos en una hoja de datos que permitiera su manejo y aplicación, con la finalidad de poder validarlos e integrarlos a paneles de información.

Uno de los problemas que se ha tenido ha sido la existencia de inconsistencias de carácter estructural entre los distintos censos, lo que limitó obtener secuencias y correlaciones entre los censos, lo que de alguna manera condicionó obtener mayor profundidad analítica, por lo que se tuvo que trabajar con variables más generales buscando conseguir resultados validos y acordes con la situación que guarda el sector agropecuario tomando en consideración las diferentes etapas de análisis. Con base en lo anterior, se eligieron tres variables relacionadas de manera general con las UP: 1) Superficie total en hectáreas que conforman la unidad de producción;

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2) Número total de tractores por entidad federativa; y 3) tipo de uso del tractor, todas ellas contenidas en los tablas de los conteos y con los valores para las 32 entidades federativas.

El procedimiento metodológico consistió en la revisión de todos los censos buscando encontrar variables comunes con lo que se planteó establecer la correlación entre un censo y otro. Sin embargo; se detectó que con respecto a los tractores, sólo la referida al número total presentes en las UP era comparable a lo largo de tres de los censos (V, VII y VIII). Las variables que se correspondieron con el V censo fueron capturadas y sumadas considerando las unidades de producción para cada entidad federativa. Lo mismo se hizo con los datos mostrados en el VII y VIII censos, mismos que fueron agregados y validados, realizando las sumas correspondientes de los datos reportados a nivel estatal y nacional.

Los datos se procesaron con el apoyo de la hoja de cálculo Excel versión 2007, con lo cual se obtuvieron los valores para describir el comportamiento de los tractores, variable que se aplicó en el entorno estatal y nacional, se extrajeron los datos que plantearon los rangos de mayor y menor número de concentración de unidades por estados y por regiones nacionales. Para facilitar una mejor ubicación de los datos se utilizó una clasificación regional del país en tres fue agrupada en tres regiones geoeconómicas para facilitar su análisis.

Se realizó una revisión bibliográfica de diferentes documentos y autores relacionados fundamentalmente con la actividad agropecuaria lo que posibilitó construir el marco teórico e hipótesis y para explicar el posible comportamiento de los datos obtenidos, entre los que destacan los siguientes: a) datos formulados por Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática (INEGI) en diversos documentos; b) estadística básica presentada por la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA); c) artículos relacionados con la caracterización de las regiones agropecuarias de México; y d) informes de evaluación externa de los programas que operan las dependencias relacionadas con el sector.

Resultados y discusión

1. Contexto general

Como introducción a este apartado cabe señalar que por lo general el proceso de introducción y desarrollo de la mecanización agrícola se corresponde a un proceso de

expulsión de fuerza de trabajo del campo a la ciudad, al incidir directa e indirectamente en una disminución sustancial de la oferta de empleos rurales, situación que se evidencia aún más en la carencia real de mano de obra estacional en ciertas actividades agrícolas como la preparación de los terrenos y en la cosecha de granos y algodón.

También, influye en la selección de los cultivos y de sus patrones productivos, lo que se expresa de forma directa en las necesidades de fuerza de trabajo más especializada, y en el control cada vez más necesario de los costos de producción directos e indirectos, lo que trae como consecuencia que el productor rural medio y sobre todo el campesino, utilicen la maquila para desarrollar las principales actividades agrícolas como la labranza, cosecha y empaque.

La introducción de los tractores en los sistemas de cultivo se ha caracterizado, entre otras cosas por: a) un aumento en la potencia disponible para las operaciones agrícolas, y por lo tanto; la ampliación de la escala operativa del instrumento de labranza frente a la necesidad de generar un mayor aumento en la productividad del trabajo; y b) por el incremento en los costos de capital y de operación, lo que implica un aumento en las necesidades monetarias de los productores que los utilizan.

Esto es así debido a que por su escala operativa y sus costos de inversión los tractores son introducidos mucho más rápidamente en las grandes propiedades, convirtiéndose en un factor clave que permite la ampliación de la superficie cultivada. Ante una escasez de tierras, la mecanización se convierte en un elemento que altera y rompe el equilibrio social comunal y de conf licto entre quienes adoptan maquinaria y buscan realizar su escala productiva ampliando sus predios, y los que no lo logran y contra los que de manera clara se ejerce la presión por la tierra. En la agricultura minifundista el conflicto se ha resuelto de facto a partir de la creación de extensos mercados de la contratación de los servicios de maquila vinculados a la maquinaria e implementos agrícolas.

En las zonas de agricultura campesina de pequeña escala productiva, para cultivos como el maíz, la tracción predominante aun en la actualidad es la animal. Esto se explica por las condiciones orográficas y socioeconómicas que imperan en las zonas de producción temporalera. Sin embargo; pese a esto, lo cierto es que existe una gran demanda de tractores entre los productores dedicados a este cultivo y considerando que éstos utilizan tracción mixta,

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puede decirse que aproximadamente 51% de la superficie de siembra de maíz utiliza tractores en su cultivo (Masera, 1990).

La dinámica de uso del tractor provoca una subutilización de su potencia en la mayoría de las parcelas mexicanas. Esto sucede si tomamos en cuenta que éstas tienen una superficie promedio “...de labor por unidad de producción... baja; así se aprecia que 91.1% de los productores de México poseen superficies medias iguales o menores de 7.65 ha, lo cual parece ser una limitante para el desarrollo de la producción agrícola.” (Cruz y Martínez, 2001).

Al respecto se puede decir, que una extensiva mecanización no necesariamente utiliza fuerza de trabajo especializada, incluso cuando se da el caso de que el productor contrate maquila agrícola para desarrollar ciertas actividades. Lo que si resulta ser un hecho es que el uso de tractor permite simplificar la mayoría de los procesos productivos (Basualdo, 2002).

Un aspecto que cabe destacar es que la intensidad de uso del tractor en relación con la superficie cultivada depende de dos factores básicos. Uno es el sistema de agricultura que se utilice, es decir mientras más intensivo es el sistema agrícola más intensidad de uso se tendrá del tractor. El otro factor que la mide es la fuerza de trabajo agrícola integrada al proceso de producción.

En el país, las modalidades que adopta la tractorización se relacionan con una notoria desigualdad en la distribución de la tierra. La mayoría de los predios ubicados en las regiones de agricultura campesina, tienen un tamaño muy reducido como para que resulte redituable (y rentable) la adquisición de un tractor por campesino. También, los medios que tienen los productores no resultan suficientes para poder adquirirlos. En éste escenario la maquila agrícola se convierte en un instrumento eficaz, que les permite realizar las labores que requieren de mecanización para sostener su producción.

Los productores que poseen superficies agrarias suficientes para realizar su rentabilidad, pueden optar por contratar un buen número de jornaleros o la mecanización, muchos se decide por equilibrar la inversión mediante generar una división del trabajo que flexibilice más las labores que realizan los trabajadores y desarrollar procedimientos de mecanización a lo largo de las actividades agrícolas: preparación, siembra, labores culturales, cosecha o trilla.

2. Introducción de los tractores en el agro nacional

La introducción de tractores en el campo mexicano se desarrolló como parte de las políticas de desarrollo y modernización del agro nacional que se impulsan de manera más dinámica a partir del gobierno de Lázaro Cárdenas, situación que continuará en las administraciones posteriores. Sin embargo; el desarrollo y ampliación del parque nacional de tractores ha dependido fundamentalmente de la instrumentación y orientación de las políticas de subsidios y apoyos a la capitalización rural que han seguido los diferentes funcionarios encargados de su diseño y ejecución.

La revolución verde, dio paso a regiones de alto desarrollo, con rendimientos agrícolas altos según datos reportados por Hewitt (1978), hecho que se dio durante los años del modelo de mecanización agrícola intensiva (1940-1970) en los cuales México pasó de aproximadamente diez mil tractores en el campo a más de medio millón de estas máquinas operando, hecho que se percibe de manera fehaciente en conjunción con otros factores en el aumento de los rendimientos obtenidos, por ejemplo; en maíz se duplicó, “pasando de 565 a 1 194 kg ha-1, los de trigo casi se triplicaron”, al obtenerse de 772 a 2 817 kg ha-1.

Durante la década de los cuarenta y cincuenta la oferta de tractores (y demás maquinaria agrícola), se introdujo de manera predominante en los distritos de riego, donde sus ventas se incrementaron de manera muy rápida, dados los subsidios en forma de créditos y en el precio de los combustibles que mantenía el estado. En la década de los sesenta la oferta de tractores tendió a desplazarse hacia las regiones temporaleras, que originó un incremento sostenido de 8.7% anual de tractores bajo el régimen de temporal (Linck, 1985). Esto se debió en gran medida a la reorientación de las políticas agrícolas en estas las zonas, dando continuidad a un proceso de reestructuración productiva que las insertó dentro del ámbito del mercado nacional.

Los resultados obtenidos en el presente estudio concuerdan con lo expuesto líneas arriba, observándose una etapa de crecimiento en el número de tractores existentes que abarca las décadas 50’s, 60’s y 70’s, al pasar de aproximadamente 194 000 a 581 000 tractores en el campo mexicano (Figura 1); sin embargo, registra un descenso en el número de unidades a partir de los años

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ochenta, situación que se explica por una parte debido al cambio tecnológico que han sufrido estas maquinas en términos de eficiencia en el uso de la energía y rendimiento en campo, es decir han aumentado su potencia de trabajo usando menos combustible, situación que se retoma más adelante.

3. Tasas de crecimiento regional de tractores (1970-2007)

De acuerdo con cifras reportadas por los censos agropecuarios, las unidades de producción han crecido 4.2 millones en número; sin embargo, la superficie cultivada no aumenta al mismo ritmo y ha pasado de 139.9 millones de hectáreas cultivadas en 1970 a sólo 12.7 en 2007; es decir, que la superficie se ha reducido, tendencia que concuerda con el nivel actual del número de tractores disponibles para la producción, pues al presentarse un excesivo fraccionamiento de la propiedad ejidal, principalmente resulta inoperante y mucho menos rentable contar con maquinaria propia.

En términos generales, se puede afirmar que la cantidad de tractores ha disminuido de manera drástica a partir de los años setenta; sin embargo, es importante diferenciar dos grandes periodos en este fenómeno. Al nivel nacional, durante el primer periodo (1970-1991) se observa un crecimiento sustancial del parque motorizado en estudio (75.37%), lo que denota un aumento sustancial en el número de tractores y que pudiese atribuirse básicamente a la renovación de maquinaria adquirida entre los años 50´s y 70´s (Cuadro 1).

agrarios que se dieron y creación de enormes obras de infraestructura hidroagrícola, que permitieron la apertura de grandes extensiones de terrenos planos, trayendo como consecuencia una amplia demanda de tractores para la producción y el un fuerte apoyo por parte del estado para su adquisición.

4. Estado de la mecanización por regiones geoeconómicas

En México, pese al incremento sustancial en el uso del tractor que se ha dado los últimos veinte años en diferentes regiones agrícolas del país, la mayor intensidad de uso alrededor de 70%, se da en determinadas regiones del país. Tal es el caso de las zonas Norte, Noroeste, Pacífico Norte y en el Centro Occidente. De hecho los estados que utilizan porcentajes

Figura 1. Número de tractores destinados a la producción agropecuaria y forestal en México. Fuente: estadísticas históricas y Censos Agropecuarios y Forestales realizados por el INEGI en 1970, 1981, 1991 y 2007.

Mile

s de t

ract

ores

600

500

400

300

200

100

01940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

Años

581

374

203194

1016

76 110

156174

232

317

239

Región 1970 1991 2007 TC(1970-1991)

TC(1991-2007)

TCMA(1970-1991)

TCMA(1991-2007)

Centro 42308 127652 103059 201.72 -19.27 5.40 -1.33Norte 66955 172367 124404 157.44 -27.83 4.61 -2.02Sur 5968 17954 11367 200.84 -36.69 5.38 -2.82Nacional 115230 317312 238830 175.37 -24.73 4.94 -1.76

Cuadro 1. Número y tasas de crecimiento regional de tractores en México, durante el periodo 1970-2007.

Fuente: elaboración con base en datos de los Censos Agropecuarios y Forestales del INEGI, realizados en los años 1970, 1991 y 2007. Notas: TC= tasa de crecimiento calculada con la siguiente fórmula: TC= [(Vf/Vi)] - 1 ∗ 100. Donde: Vf= valor final y Vi= valor inicial. TCMA= tasa de crecimiento promedio calculada con la siguiente fórmula. TCMA = [(Vf/Vi)1/n-1] - 1 ∗ 100. Donde: Vf= valor final; Vi = valor inicial; n= número de años.

El segundo periodo (1991-2007), muestra un descenso significativo con respecto al número de tractores existentes, situación que puede sugerir un cierto nivel de estabilización sobre el número de tractores requeridos para el sector agropecuario y forestal, pues las tasas de crecimiento medias anuales (TCMA) presentan signos negativos. Respecto al volumen de tractores en cada región, se puede observar que la región norte a pesar de ser la que cuenta con el mayor número de tractores crece a un ritmo más lento, siendo el centro del país, la zona que presenta el nivel más alto de crecimiento y el sur siempre se ha mantenido con las tasas de crecimiento más bajas.

Lo anterior, puede explicarse por el hecho de que en la parte norte del país se acentuó más el fenómeno de tractorización durante los años 50´s y 60´s, debido a los grandes repartos

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elevados de tracción mecánica por unidades productivas son: Chihuahua, Baja California Norte, Tamaulipas, Sonora, Sinaloa y Zacatecas.

Lo anterior se tiene que matizar ya que en las regiones del centro, sur y sureste del país, existen proceso intensivos de mecanización sobre todo en las regiones frutícolas, en las cuales el uso del tractor y otras modalidades de mecanización en parcela y bodega se da de manera amplia. Sin embargo; el informe de evaluación nacional de mecanización 2002, plantea que el empleo se ve afectado por la utilización de maquinaria, y se da que en las extensiones compactas, particularmente en las zonas cañeras y entre productores con superficies de cultivo pequeñas y dispersas, fundamentalmente en tierras de temporal. Aunque en Sinaloa se da predominantemente (57%) en zonas de riego con pequeños productores de maíz, caña de azúcar, frijol, trigo, soya y garbanzo blanco. donde el trabajo familiar se protege y además se da un uso de tractores predominantemente por medio de la contratación de maquila agrícola (Cuadro 2).

Según datos dados por el informe de evaluación nacional de mecanización 2002, éstos planteaban las siguientes consideraciones:

a) En 1982 se poseía un parque de maquinaria en activo que ascendía a 168,836 tractores.

b) En 1987 la existencia de tractores era de 161 47; 6.4% menor a 1986 durante el cual fue de 167 872.

c) La necesidad de tractores planteada por el Programa de Desarrollo Rural Integral (PRONARI), para 1988 fue de 19 729 tractores, de los cuales 14 572 eran para reposición y 5 157 para incrementar el parque.

d) Para 1991 se contaba en el país con 177 mil tractores, de loa cuales 25 mil se encontraban fuera de servicio.

e) La SAGARPA estimó para 1995 un total de 190 200 tractores en activo.

f) Para el 2000 se reportaba un parque nacional de tractores de 207 429 en activo.

Otro aspecto interesante es que 70.37% de los tractores se encuentran concentrados en diez estados de la república, de los cuales seis se ubican en las zonas centro y norte que concentra 43.31%, siendo Chihuahua, Zacatecas, Guanajuato y Jalisco, los que registran el mayor número de artefactos de este tipo (Figura 2); mostrando una tendencia general de incremento en cantidad de unidades y que obedece a las necesidades de oportunidad y disponibilidad de la maquinaria para realizar las labores de cultivo, principalmente en temporada de lluvias. En contraparte, Tamaulipas, Veracruz y Sonora muestran una tendencia a la baja, situación que por la caída drástica observada entre los años 70´s y 90´s puede atribuirse, entre otras cosas, al retiro del estado como principal promotor de la mecanización agrícola en dichas entidades.

No obstante lo anterior, figuran como estados que poseen los tractores más viejos en sus unidades productivas, lo que obedece en gran parte a la importación de maquinaria usada proveniente de los Estados Unidos de América, hecho que es percibido por los agricultores como una alternativa para modernizar en el corto plazo sus procesos productivos; sin embargo, los costos por reparación y mantenimiento en el largo plazo superan los beneficios obtenidos, por lo que se presenta un fenómeno de acumulación de maquinaria inservible.

También existen diez estados que concentran sólo 5.3% del total de tractores de México (Figura 3) y que de manera contraria a la región norte estos poseen los equipos más

Concepto Regiones geoeconómicasNorte Centro Sur Nacional

Superficie mecanizable (millones de ha)

6.2 8.3 4.1 18.6

Parque de maquinaria (miles de tractores)

87.5 79.6 18.5 185.7

Índice de mecanización (ha/tractor)

70.8/1 104.3/1 221.6/1 101/1

Cuadro 2. Indicador del estado de la mecanización por regiones.

Fuente: SAGARPA (2000): evaluación nacional de mecanización 2000, México.

Figura 2. Entidades federativas con mayor porcentaje de tractores, según los censos agropecuarios y forestales. Elaboración con base en datos del INEGI.

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No. de tractores 2007 No. de tractores1991 No. de tractores 1970

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nuevos, con un uso no mayor a los cinco años, situación debida principalmente a la reducida superficie disponible para arar, lo cual propicia un área de atención por parte de los programas de apoyo a la mecanización bien definida y como consecuencia una mejor control en la dirección de los recursos públicos destinados a este rubro. Cabe resaltar, que Campeche, presenta una tendencia al alza en cuanto al número de unidades que posee, siendo el único estado que muestra una tendencia positiva.

Querétaro es otra de las entidades que presenta cambios positivos, hecho que obedece al igual que en los estados más pequeños a la ubicación de áreas cautivas para la mecanización, localizadas principalmente en los municipios de San Juan del Rio, Tequisquiapan y Pedro Escobedo. Por su parte, Guerrero, Tabasco y Morelos, con altos índices de marginación y bajo potencial productivo para granos, presentan una tendencia negativa de manera pronunciada en los últimos años y que refleja, entre otras cosas, cierto grado de inaccesibilidad por parte de los productores a los programas de apoyo gubernamental para la adquisición de tractores, ya que la mayor parte del costo debe ser cubierto por el beneficiario.

El empleo de tractores para la producción agropecuaria y forestal en el sur de México continua siendo errática y únicamente en estados como Campeche y Oaxaca se registran números de posible comparación con estados del norte y centro, sin embargo; las áreas mecanizadas son limitadas y muy localizadas, situación que limita la mecanización de los procesos productivos en esta parte de la república, a pesar de los grandes esfuerzos realizados a lo largo de la historia del sector agropecuario.

De manera general en México, pese al incremento sustancial en el uso del tractor que se dio en el siglo pasado en diferentes regiones agrícolas del país, la mayor intensidad de uso continua dándose en determinadas regiones del país. Tal es el caso de las zonas Norte, Noroeste, Pacífico Norte y en el Centro Occidente. De hecho los estados que utilizan porcentajes elevados de tracción mecánica por unidades productivas son: Chihuahua, Baja California Norte, Tamaulipas, Sonora, Sinaloa y Zacatecas.

5. Número de tractores en relación con las UP

Para el censo de 2007 se reportaba un parque nacional de tractores de 238 830 unidades trabajando en campo, correspondiendo a los estados de Chihuahua, Zacatecas, Guanajuato, Jalisco y Sinaloa, los que reportaban un mayor número de estas máquinas. Mientras que Yucatán, Distrito Federal, Quintana Roo, Tabasco y Baja California Sur resultan ser las entidades que cuentan con el menor número de éstos.

Cabe señalar dos aspectos. En primer lugar, el hecho de que esto no implica que los estados que presentan menor número sean los que tengan el parque de tractores más viejo, sino que el reporte de INEGI muestra que en Yucatán y el Distrito Federal los productores cuentan con máquinas más nuevas. En segundo lugar, que en el siguiente Cuadro 3, sólo se presentan las cifras generales por estado sin hacer una distinción acerca de la naturaleza de uso y tipo de posesión de las máquinas, es decir se dan las cantidades no importando si el tractor resulta ser propio, de uso colectivo o maquilado. Con respecto al número total de tractores pertenecientes a unidades de producción en el ámbito nacional los censos reportan las siguientes cifras.

Con todo, el número de tractores por unidad de producción existentes en el campo mexicano, reportados por los censos elaborados por INEGI para las décadas 1971, 1991 y 2007,

Figura 3. Entidades federativas con menor porcentaje de tractores, según los censos agropecuarios y forestales. Fuente: elaboración con base en datos del INEGI.

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No. de tractores 2007 No. de tractores1991 No. de tractores 1970

Año del censo

Unidades de producción

Núm. total de tractores

1970 1 016 569 115 2301991 3 823 063 240 6182007 1 561 300 238 830Total 6 400 932 594 678

Cuadro 3. Número total de tractores por unidades de producción a nivel nacional.

Fuente: V Censo Agrícola, Ganadero y Forestal 1971, VII Censo Agrícola, Ganadero y Forestal 1991 y VIII Censo Agrícola, Ganadero y Forestal 2007.

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820Los tractores agrícolas de México

mostraban que para 1970 el campo mexicano contaba con un total de 1 016 569 unidades de Producción las cuales, a su vez, sostenían un número total de 115 230 tractores en parcela, esto quiere decir que para esa etapa por cada nueve unidades de producción existía un tractor, es decir que la proporcionalidad existente entre unidades de producción y tractores era de 9/1.

Para 1991 el panorama había cambiado ya que para esa tiempo el censo reportaba un total de 3 823 063 unidades de producción contra un total de 240 618 tractores en parcela. Ese dato establece que por cada veinte unidades de producción constituidas sólo les corresponde un tractor, lo cual permite apuntar el hecho de que la cantidad de tractores ha disminuido en términos reales, si se parte del hecho de que en esos veinte años se reporta un incremento en el número de unidades de producción en un porcentaje de poco más de 370%, mientras que el número de tractores sólo se incrementa un poco más de 100%.

El último censo de 2007, presenta cifras que reflejan una realidad rural distinta. En éste se documenta que existen 1 561 300 unidades de producción, así como la existencia

de 238 830 tractores en total. La disminución de más de 200% en las unidades de producción, conlleva varias lecturas, entre las que se puede mencionar el hecho de que las superficies manejadas por unidad de producción se ha incrementado, así también la cantidad de parcelas que se encuentran rentadas y que son registradas como parte del proceso de producción de un sólo productor agropecuario, de tal manera, que aunque existen menos productores la superficie nacional de tierras se ha mantenido más o menos estable, evidenciando un proceso de concentración agraria y de los instrumentos de producción.

6. Tipo de tractores y tamaño de las UP

En relación al tipo de tractores, 36.8% de estos presentan una potencia que oscila entre los 60 a 85 caballos de fuerza por sus siglas en inglés hp, 30% de 85 a 145, 17.1% de 60 HP y 16.1% de más de 145 hp; es decir, que la mayoría de los tractores existentes son los llamados “estándar”. Esta tendencia se encuentra estrechamente relacionada con el tamaño promedio de las unidades productivas (Cuadro 4).

orografía de la nación, ya que las grandes planicies y valles existentes en las dos primeras regiones propician que se facilite el desplazamiento de maquinaria, además de contar con unidades de producción más grandes lo que hace aún más atractiva la modernización de las tareas del campo. Por su parte la región sur registra un crecimiento lento, situación que puede atribuirse a tres factores principalmente: la orografía, tamaño de las unidades de producción y el tipo de agricultura que se desarrolla en la zona.

Como puede apreciarse en la Figura 4, Zacatecas, Nayarit, Tamaulipas y Sinaloa son los estados que emplean mayor cantidad de tractores, lo que puede atribuirse en gran parte a la existencia de grandes extensiones de agricultura de temporal destinadas a la producción de maíz, frijol y sorgo, situación que exige contar con maquinaria de este tipo para realizar las labores de cultivo en tiempo y forma. Por su

Región Norte Centro Sur NacionalUnidades totales (núm.) 802 646 2 624 055 2 122 144 5 548 845Superficie (ha) 67 666 209 21 995 637 23 081 401 112 743 247Tamaño promedio de la UP (ha) 84.3 8.4 10.9 20.2

Cuadro 4. Tamaño promedio de las unidades de producción agropecuaria en México en 2007.

Fuente: Elaboración con base en datos de los Censo Agropecuario y Forestal 2007, INEGI.

En cuanto a eficiencia productiva, Dr. José Gaytán Ruelas (Com. Pers.). Profesor Investigador del Departamento de Ingeniería Mecánica de la UACH. de estos artefactos, quienes aseguran que la relación en potencia/superficie adecuada es de 1 hp ha-1, estos tractores tiene un potencial de cobertura para las labores agrícola de aproximadamente 80 ha.

7. Índice de uso del tractor en las UP agropecuaria y forestal

El índice de uso nacional del tractor obtenido (0.28) sugiere que al menos la tercera parte de las unidades de producción agropecuaria y forestal emplean esta maquinaria en los procesos de producción, destacando el norte del país (0.43) como la zona con mayor empleo de tractores, seguida por la región centro (0.31) y finalmente el sur (0.13). Este comportamiento se corresponde de manera lógica con la

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parte, las entidades que conforman la Península de Baja California, registran un menor uso de tractores, debido en primera instancia que cuentan con un menor número de UP’s

y la agricultura que ahí se realiza es en gran parte de tipo intensivo, concentrándose en regiones como Constitución, Valle de San Quintín y Valle de Mexicali.

de definición de políticas tecnológicas nacionales aplicadas al sector agropecuario. En un escenario de economía global, las políticas tecnológicas aplicadas a la agricultura y a la ganadería, no sólo han tendido a incorporar nuevos procesos técnicos, herramientas o mecanismos productivos, sino que también han pasado a ser parte de una visión de desarrollo generadora de nuevas culturas tecnológicas, orientaciones educativas, productivas y organizativas, dependiendo de las necesidades y estrategias de regionalización de los países centrales y sus circuitos transnacionales.

Por consiguiente, las políticas tecnológicas agrícolas que se han desarrollado en el ámbito nacional han conformado un esquema de incidencia en lo fundamental orientado a promover la modernización rural a partir de la transferencia y adopción de paquetes tecnológicos, donde se incluyen la mecanización agropecuaria y el riego agrícola. Lo anterior ha generado un impacto relativo y desigual tanto en el proceso productivo como en el de los productores rurales.

Las variaciones presentadas por las distintas entidades federativas relacionadas con los índices de mecanización, en ésta se puede apreciar que entre 1991 y 2007, los mayores índices de mecanización se presentan en los estados que tienen un menor número de tractores, pero que por esta razón

Figura 4. Índice estatal de uso del tractor en México (IEUT). Elaboración con base en datos del Censo Agropecuario 2007 y VIII Censo Agrícola, Ganadero y Forestal del INEGI.

IEUT para la Región Centro IEUT para la Región Norte

Veracruz

Tlaxcala

SLP

Querétaro

PueblaMorelos

Yucatán

Tabasco

Q. Roo Oaxaca

Guerrero

Chiapas

MichoacánMéxico

Jalisco

Hidalgo

Guanajuato

D. F.

Campeche

AguascalientesZacatecas

Tamaulipas

Sonora

Sinaloa

Nuevo LeónNayarit

Durango

Chihuahua

Colima

Coahuila

BCSBC

IEUT para la Región Sur

Nota: Este indicador fue calculado con base en el total de unidades de producción agropecuaria y forestal reportadas y el número de unidades de producción que afirmaron usar tractor en alguna de las labores agropecuarias y forestales.

*Para ilustrar el indicador en los gráficos, en estos estados se tomó el límite máximo del indicador.

0.80.60.40.20.0

0.80.60.40.20.0

0.30.30.20.20.10.10.0

Contrario a lo anterior, los estados con menor extensión territorial ubicados en el centro del país registran los más altos índices estatales de uso del tractor (IEUT) y que se corresponde con un bajo número de UP´s, lo que denota que muchos agricultores tienen acceso al servicio de manera más rápida y oportuna debido a la cercanía de las parcelas y/o explotaciones. El Bajío y Altiplano presentan un comportamiento medio aunque debe de mencionarse que son las entidades con mayor número de unidades productivas.Llama la atención que Veracruz es la entidad con el índice más bajo, sin embargo; debe tomarse en cuenta su vocación ganadera, actividad que abarca gran parte de la Llanura Costera del Golfo de México, que es el área con potencial para su mecanización pues las zonas ubicadas en la en la Sierra Oriental presentan un relieve muy accidentado, por lo que las extensiones de cultivo que demandan un mayor uso del tractor no se han mecanizado a la par con otros lugares similares ubicados en Sinaloa y Tamaulipas.

En la Figura 5 se muestra la variación que han tenido los índices de mecanización por entidad federativa, los cuales revelan un incremento paulatino del número de tractores en campo. En la actualidad el ingreso de tractores e implementos agrícolas en las parcelas se nos presenta como un fenómeno cotidiano, que se puede inscribir en un marco

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822Los tractores agrícolas de México

se ven ante la necesidad de incrementar la utilización en campo de sus máquinas. Este es el caso de Yucatán, quintana Roo y Tabasco que para 2007 contaban con el menor número

de tractores en el ámbito nacional, no es el caso del Distrito Federal y Coahuila, estados que presentan otra problemática relacionada con sus índices de mecanización.

A partir de 1970 los nuevos sistemas de cultivo han dado por resultado la intensificación del uso de suelo, y el desplazamiento cada vez mayor del trabajo humano y animal de muchas de las actividades agrícolas, particularmente las de labranza; así como un aumento sustancial en la demanda de máquinas que satisfagan los requerimientos de potencia disponible para el desarrollo de las operaciones agrícolas, y de hecho, en el incremento de la escala operativa de los instrumentos de labranza.

Figura 5. Variación en los índices de mecanización por entidad federativa. Fuente: elaboración con base en datos de los Censos Agropecuarios y Forestales del INEGI, realizados en los años 1970, 1991 y 2007.

Conclusiones

La dinámica de uso del tractor provoca una subutilización de su potencia en la mayoría de las parcelas mexicanas. Esto sucede si tomamos en cuenta que éstas tienen una superficie promedio de labor por unidad de producción baja; así se aprecia que 91.1% de los productores de México poseen superficies medias iguales o menores de 7.65 ha, lo cual parece ser una limitante para el desarrollo del parque de tractores.

Esta

do

0.000 500.00 1000.00 1500.000 2000.00 2500.00 3000.000Índice de mecanización

ZacatecasYucatán

Veracruz LlaveTlaxcala

TamaulipasTabascoSonoraSinaloa

San Luis PotosíQuintana Roo

QuerétaroPuebla

OaxacaNuevo León

NayaritMorelos

Michoacán de OcampoMéxicoJalisco

HidalgoGuerrero

GuanajuatoDurango

Distrito FederalColima

Coahuila de ZaragozaChihuahua

ChiapasCampeche

Baja California SurBaja CaliforniaAguascalientes

Estados Unidos Mexicanos

20071991

Variación del índice de mecanización(ha/tractor) por estado durante el ciclo 1991-2007

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La intensidad de uso del tractor en relación con la superficie cultivada depende de dos factores: del sistema de producción que se esté realizando, ya que mientras más intensivo es el sistema agrícola más intensidad de uso se tendrá del tractor. El otro factor que la mide es la fuerza de trabajo agrícola integrada al proceso de producción.

Pese al incremento sustancial en el uso del tractor que se ha dado los últimos veinte años, en diferentes regiones agrícolas del país, la mayor intensidad de uso (alrededor del 70 por ciento), se da en determinadas regiones del país. Tal es el caso de las zonas Norte, Noroeste, Pacífico Norte y en el Centro Occidente.

Las unidades de producción han crecido 4.2 millones en número; sin embargo, la superficie cultivada no aumenta al mismo ritmo y ha pasado de 139.9 millones de hectáreas cultivadas en 1970 a sólo 112.7 en 2007; es decir, que la superficie se ha reducido, tendencia que concuerda con el nivel actual del número de tractores disponibles para la producción, pues al presentarse un excesivo fraccionamiento de la propiedad ejidal principalmente, resulta inoperante y mucho menos rentable contar con maquinaria propia.

Los tractores se encuentran concentrados en diez estados de la república, de los cuales seis se ubican en la parte norte y concentra 43.31%, siendo Chihuahua, Zacatecas, Guanajuato y Jalisco, los que registran el mayor número de tractores, mostrando una tendencia general de incremento en cantidad de unidades.

De acuerdo con la TCMA se puede afirmar que casi 80% de las máquinas que conforman el parque de tractores, se encuentra en vida de servicio, situación que en términos de competitividad y eficiencia económica, condiciona el avance de las cadenas productivas que usan este artefacto, hacia una mejor posición en el contexto globalizado de las economías mundiales, toda vez que la cantidad y calidad de los tractores determina en muchas partes el proceso de modernización, mecanización y eficiencia de los procesos productivos en el sector agropecuario.

La tendencia a adquirir tractores más grandes obedece a fenómenos relacionados con el incremento de la aparcería y los servicios de maquila entre los productores, el comportamiento regional detectado en cuanto la distribución de la maquinaria, evidencia de manera clara un proceso creciente de reacomodo de los procesos de producción

agropecuarios y redistribución de la tierra, en el afán que tienen los productores por incrementar la competitividad de sus unidades productivas.

En el sector rural actual el tamaño de las UP es un factor básico en la producción agrícola destinada al mercado. La medida de su eficiencia se expresa en su capacidad para desarrollar amplias escalas productivas, y en la forma que integra al sistema de producción sus componentes tecnológicos (tractor e implementos, semillas y agroquímicos).

Literatura citada

Basualdo, E. y Teubal, M. 2002. Economías a escala y régimen de propiedad en la región pampeana argentina. www.basualdoe.edu.arg/mundoagrario/nro2/. (consulta mayo, 2012).

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824Los tractores agrícolas de México

Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA). 2000. Evaluación nacional de mecanización 2000. Informe de labores. México, D. F. 236 p.

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 825-837

Análisis de la mecanización agrícola de la región Atlacomulco, Estado de México

Bertha Sofía Larqué Saavedra1§, Lorena Cortés Espinoza1, Miguel Ángel Sánchez Hernández2, Alma Velia Ayala Garay2 y Dora Ma. Sangerman-Jarquín1

1Campo Experimental Valle de México. Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Carretera Los Reyes-Texcoco, km 13.5. Coatlinchán, Texcoco, Estado de México, C. P. 56250. [email protected], [email protected]. 2Centro Nacional de Estandarización de Maquinaria Agrícola (CENEMA). INIFAP. Carretera Los Reyes- Lechería, km 18.5. Texcoco, Estado de México. C. P. 56230. [email protected]; [email protected]. §Autora para correspondencia: [email protected].

Resumen

La presente investigación se realizó con base en la información de campo obtenida en el trabajo: parque de maquinaria agrícola del Estado de México, que el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias, realizó en 2010 a solicitud de la SAGARPA. Se retomó la muestra de la región de Atlacomulco conformada por 69 productores agrícolas. La información recabada en los cuestionarios, se analizó con la ayuda de estadísticas descriptivas y se soportó con investigación documental. Los objetivos fueron: 1) realizar una caracterización de los productores agrícolas de la región de Atlacomulco, con base en el tamaño promedio de superficie, cultivos y nivel de mecanización; y 2) clasificar a los productores agrícolas con base en el índice de mecanización. Los resultados indican que durante el periodo 2000 a 2010, los productores de la región de estudio lograron equiparse, fundamentalmente, con la compra de tractores. Para 2010, se registró un total de 76 tractores en la región para atender una superficie agrícola de 833.75 ha. Se registró que el número máximo de tractores por productor es de dos, siendo estos casos los menos. El 94% cuenta con un tractor. La potencia media de la región se ubicó en 81.52 hp. De acuerdo con el índice de mecanización sugerido por la FAO (50 ha tractor-1), la región de estudio presenta un índice promedio por debajo de lo recomendado (10.96 ha tractor-1) lo que indica, una subutilización de la maquinaria. Se concluye una probable desventaja financiera de los productores.

Introducción

La mecanización radica en la incorporación de diferentes máquinas, equipos y sistemas en el proceso productivo de las explotaciones agrícolas y pecuarias con el propósito principal de lograr una mayor eficiencia técnica, social y económica que permitan elevar el incremento en la producción, sin degradar los recursos naturales (Aristizábal y Cortés, 2012). La mecanización agrícola se entiende al componente de la ingeniería aplicada en todos sus aspectos al desarrollo agrícola y rural (Smith et al., 1994). De acuerdo con Ullo (1989), la mecanización agrícola implica cualquier herramienta -manual, de tracción animal o motorizada- utilizada para producir o procesar un cultivo que permite mejorar la eficiencia del trabajo para producir más y mejores productos. Las máquinas agrícolas motorizadas “….constituyen unos de los principales medios de trabajo y bienes de capital de la producción agrícola moderna…” (Duran et al., 2002).

De acuerdo con Morales (1995) refiere que la mecanización del campo es un proceso complejo influenciado por múltiples factores; la adecuada administración y operación eficiente de las maquinas, aunado a buena elección de cultivos con alta rentabilidad, suelen ser aspectos fundamentales para la adquisición de la maquinaria agrícola.

En México la agricultura ha pasado por diferentes momentos. El actual, en el que la economía se ha globalizado, demanda la modernización sus procesos. En este marco, la mecanización

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826 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Bertha Sofía Larqué Saavedra et al.

de las labores de producción y cosecha, son necesarios. La región de Atlacomulco en el Estado de México, inició un proceso de mecanización importante en la presente década, principalmente con el equipamiento de tractores, lo que sin duda ha simplificado las labores de preparación del terreno. No obstante, estas ventajas aún falta mejorar aspectos como la subutilización de los mismos. Se registró un índice de mecanización promedio de la región de 10.96 ha tractor-1 y de 12.07/81.52, cuando la propuesta de la FAO es de 50 ha tractor-1.

Debido a la importancia agrícola que tiene la región de Atlacomulco en el Estado de México, se retomó la información obtenida para esta región, y se analizó bajo otro planteamiento. Los objetivos de este estudio fueron: a) realizar una caracterización de los productores agrícolas de la región de Atlacomulco, con base en el tamaño promedio de superficie, cultivos y nivel de mecanización; y b) clasificar a los productores agrícolas con base en el índice de mecanización.

I. Caracterización de la región de estudio

La extensión territorial del Estado de México es de 2 235 680 ha; en 46.30% de las cuales se desarrolla la agricultura (INEGI, 2011). En 2009, la agricultura de riego ocupó 159 712 ha. Esta superficie se caracteriza por ser terrenos aptos para la mecanización, con aplicación de paquetes tecnológicos que incluyen además fertilización y control fitosanitario, entre otras prácticas; las principales limitantes que enfrenta, dada su ubicación en los valles más altos del altiplano, están relacionadas con los factores climáticos. En el resto de la entidad predomina la agricultura de temporal, caracterizada por bajos niveles tecnológicos, en la que prevalece el minifundio con un marcado monocultivo; ocupa una superficie de 748 445 ha (Gaucín, 2007; INEGI, 2011).

La superficie agrícola de riego se distribuye en los Distritos de Desarrollo Rural (DDR) de la siguiente manera: 20.9% Atlacomulco, 16.9% Toluca, 16.6% Zumpango, 14.2% Tejupilco, 8.4% Coatepec Harinas, 7.9% Texcoco, 7.9% Valle de Bravo y 7.1% Jilotepec. Las mayores superficies de riego (punta de riego) se encuentran en Atlacomulco (27.3%), Zumpango (21.2%), Jilotepec (17.9%), y Toluca (13.2%); mientras que las tierras de temporal se distribuyen de manera uniforme entre los ocho distritos, acorde a la superficie agrícola total que se presenta en cada uno de éstos (Rodríguez, 2007).

La producción de granos básicos (maíz, frijol y trigo) para 2007, ocupaba la mayor parte de la superficie sembrada del estado; 67.6% (613 855 ha), siendo el maíz, el cultivo que ocupa maíz superficie sembrada (586 845 ha) (Gaucín, 2007; INEGI, 2011).

II. Región 2. Atlacomulco

2.1 Características regionales

Ubicación. La región V Atlacomulco (Figura 1) se ubica al noroeste de Estado de México; al norte colinda con Hidalgo y Querétaro; al sur con las regiones I, IV y VII del Estado de México; al este con Hidalgo y las regiones II y VII al oeste con Michoacán. Comprende los municipios de: Acambay, Aculco, Amanalco, Atlacomulco, Chapa de Mota, Ixtlahuaca, Jiquipilco, Jocotitlán, Morelos, El Oro, Otzolotepec, San Felipe del Progreso, Soyaniquilpan de Juárez, Temascalcingo, Temoaya, Timilpan, Villa de Allende y Villa Victoria (http://www.inafed.gob.mx/work/templates/enciclo/mexico/mpios/15001a.htm).

Orografía. La región V forma parte de la Sierra Madre Occidental y Eje Volcánico transversal; pertenece a la subprovincia de Lagos y Volcanes de Anáhuac, por lo que se puede apreciar áreas bastante irregulares, contando con cerros, formaciones montañosas muy erectas, barrancas profundas y extensos valles. (http://www.ordenjuridico.gob.mx/Estatal/estado%20 de%20mexico/Municipios/).

Figura 1. Región 2. Atlacomulco, Estado de México, área de estudio.

Estado de México

México

RegiónAtlacomulco

N

O E

S

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827Análisis de la mecanización agrícola de la región Atlacomulco, Estado de México

Hidrografía. La región V Atlacomulco forma parte de las cuencas del Río Moctezuma, Río Lerma que cruza el Valle de Ixtlahuaca. También dentro de la región nace parte del Río Pánuco. Cuenta con presas como la presa de Huapango que cuenta con capacidad para almacenar más de 12 millones de metros cúbicos de agua. Sus aguas son usadas en el riego de extensas zonas agrícolas de municipios como Acambay, Aculco, Jilotepec, Soyaniquilpan, Polotitlán y Timilpan, al igual que de pequeñas zonas de los estados de Hidalgo y Querétaro.

La presa Villa Victoria, construida en la década de 1934 a 1944, que alimenta al sistema hidráulico Miguel Alemán e Ixtapantongo, así como el sistema Cutzamala. La presa de Tepetitlán cuarta en el Estado de México, que logra almacenar 70 millones de metros cúbicos de agua. Además cuenta con cuerpos de agua tales como la Laguna Seca y la Laguna Verde. En esta región se encuentra la planta potabilizadora Cutzamala que surte de agua a la zona metropolitana de la ciudad de México, y en menor porción a la ciudad de Toluca. Se cuenta, además, con ríos temporales y perennes, manantiales, bordos, pozos profundos. (http://www.ordenjuridico.gob.mx/Estatal/estado%20de%20mexico/Municipios/).

Clima. En la mayor parte de la región se registran climas templado sub húmedo con lluvias en verano (CW), frío sub húmedo con lluvias en verano c (e)(w). La temperatura media anual en promedio oscila entre 13.4 °C y 14.8°; la máxima se registra alrededor de 35 °C y la mínima alrededor de los 8 °C, aunque en algunas partes se llegan a registrar temperaturas por debajo de los 0 °C. La precipitación media anual que se presenta en esta región es de alrededor de 800 mm. El inicio de las lluvias se registra en el mes de junio y su término en el mes Octubre, teniendo la parte más abundante en los meses de julio y agosto. La temporada de heladas se registra entre los meses noviembre a febrero, con un promedio de 80 días de heladas al año. En invierno se registran heladas muy intensas y en algunas zonas se tienen nevadas. (http://www.ordenjuridico.gob.mx/Estatal/estado%20de%20mexico/Municipios/).

Ecosistemas. Flores: azucena, gladiola, dalia, alcatraz, tuberosa, agapando, hortensia, begonia, ala de ángel, chimos, huele de noche, geranio, camelia, margarita, clavel, heliotropo, capa de oro, madre selva, hiedra y hoja elegante. Frutales: manzanos, perales capulín, higo, tuna, ciruelo y tejocote, aguacate criollo, limón, naranja agria y dulce,

chirimoya, mora, manzano, peral, chabacano, ciruelo, durazno, chayote, zapote, nuez de Castilla, membrillo, capulín.

Bosques: encino, ocote, madroño, pino, sauce, capulín, álamo, fresno, eucalipto y casuarina, cedro, ocote, abetos, oyamel, madroño, álamo, roble, laurelillo, capulincillo, alcanfor, tepozán, trueno, sauce llorón, mimbre y cedro blanco, encino, bellota, palo santo, mimbre y jacaranda y casuarinas. La superficie boscosa de la serranía del municipio de Jiquipilco desde 1980 quedó integrada como zona de reserva del parque ecológico y recreativo Zempoala- la Bufa, que se denominó parque otomí- mexica del Estado de México.

Arbustos: ahuejote, jarilla, jacaranda, escobilla, grana, mezquite, pericón, saúco, enebro y trueno.

Cactáceas: nopales y órganos.

Cultivos agrícolas: maíz, haba, papa, hortalizas, gramíneas, avena, cebada, trébol y forrajes. También hay hortalizas entre las que sobresalen: zanahoria, lechuga, col, cilantro, epazote y chícharo.

Floricultura: rosa, clavel, dalia, cempasúchil, girasol y mirasol, acahual, dalia, pensamiento, violeta, alcatraz blanco y amarillo, jazmín, f lor de nochebuena o de navidad, balsámica, espárrago, heliotropo, azucena, geranio, flor de mayo, vara de San José, lirio, pensamiento, tuberosa, bugambilia, dalia, girasol, mirasol, pitahaya, heno, musgo, entre otras.

Plantas ornamentales: el alcatraz, bugambilia, clavel, geranio, jacaranda, malvón, y otros. (http://www.ordenjuridico.gob.mx/Estatal/estado%20de%20mexico/Municipios/).

III. Actividades agropecuarias

En la región se desarrollan actividades agrícolas, pecuarias y forestales. La agricultura ocupa más del 40% de la superficie a nivel regional y por municipio.

3.1 Cultivos agrícolas

Se siembran cultivos de los ciclos primavera- verano y otoño- invierno en superficies de riego y temporal. También se siembran cultivos perennes. Del ciclo primavera- verano,

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los más importantes son el maíz grano y trigo grano por ser los que ocupan mayor superficie. La papa es importante por el valor de su producción (Cuadro 1 y Figura 2).

En el ciclo otoño invierno, los cultivos que sobresalieron por la superficie sembrada y el valor de su producción fueron: haba verde y avena forrajera. Por superficie sembrada

y volumen de producción, la avena forrajera es la más importante, sin embargo por valor de la producción, el haba verde ocupa el primer lugar (Cuadro 2).

Los cul t ivos perennes más importantes por la superficie sembrada son los que se muestran en el Cuadro 3.

Cuadro 1. Principales cultivos agrícolas 2003-2008 de la región Atlacomulco. Ciclo primavera- verano*

*= todos son valores promedio; **= valor constante base 2000. Fuente: Elaboración con base en datos de SIAP 2009.

Cultivo Superficie sembrada r+t (ha)

Superficie cosechadaR+t (ha)

Volumen(t)

Valor**(miles de pesos)

Avena forrajera 16 121 16 121 329 806 667 54 774.36Maíz grano 160 172 154 227 485 872.5 549 340Trigo grano 152 583 152 583 3 138.83 42 194Papa 92 317 92 317 23 642.5 502 348

Cuadro 2. Principales cultivos agrícolas 2003-2008. Ciclo otoño- invierno*.

*= todos son valores promedio; **= valor constante base 2000. Fuente: elaboración con base en datos de SIAP 2009.

Cultivo Superficie sembrada(ha)

Superficie cosechada(ha)

Volumen(t)

Valor (miles de pesos)**

Avena forrajera 124.5 123.33 1 966 667 408.53Haba verde 105.83 105.83 975.17 1 962.2Trigo grano 48.33 48.33 124.17 208.8

Ebo 61.67 61.67 633.33 267

Figura 2. Participación porcentual de la superficie sembrada de los cultivos del ciclo primavera-verano.

36 %

22 %4 %

38 %

R+T

Avena forrajeraMaíz granoTrigo granoPapa

Figura 3. Participación porcentual de la superficie sembrada de los cultivos del ciclo otoño- invierno, 2003-2008 (R+T).

18 %

14 %

31 %

37 %Avena forrajeraHaba verdeTrigo granoEbo

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829Análisis de la mecanización agrícola de la región Atlacomulco, Estado de México

3.2 Superficie de riego y temporal

En 2008 la región contaba aproximadamente con 184 646.8 ha de superficie agrícola, 42 730.8 ha de riego (23.14%) y 141 916 ha de temporal (76.8%). (http://www.siap.gob.mx/ventana.php?idLiga=1043&tipo=1).

En 2008 la superficie agrícola de riego y temporal (Figura 5) ocupada por cultivos perennes fue de 1 741 ha, mientras que los cultivos del año agrícola (R+T) ocuparon 184 646.8 ha. (http://www.siap.gob.mx/ventana.php?idLiga=1043&tipo=1).

Metodología

La metodología empleada en el trabajo Parque de Maquinaria Agrícola del Estado de México, se basó principalmente en trabajo de campo. La herramienta de trabajo fue cuestionario. Los sujetos de estudio fueron productores agrícolas del Estado de México beneficiarios de 1996 a 2007 por programas de gobierno, como: Alianza Para el Campo, Diesel Agropecuario, FIDAGRO, proveedores de maquinaria agrícola, FIRA, FIRCO, Financiera Rural, SAGARPA y ayuntamientos.

Para la aplicación de los cuestionarios, se realizó un muestreo probabilístico estratificado, el cual se garantizó una precisión de 10% y una confiabilidad de 85 a 95%, al tamaño de la muestra se le agregó 30% más en donde se consideraron los reemplazos necesarios; además cada área geográfica que ocupan los DDR de la Delegación Federal de la SAGARPA, conformó un estrato. Las unidades muéstrales que conformaron cada estrato fueron seleccionadas empleando un método aleatorio simple.

Para la región 2 Atlacomulco, el tamaño del estrato fue de 69 productores distribuido de la siguiente manera (Cuadro 4).

Figura 4. Participación porcentual de los cultivos principales cultivos perennes.

Figura 5. Participación porcentual de los cultivos en la superficie agrícola total.

Cuadro 3. Principales cultivos perennes 2003-2008 (R+T*).

*= todos son valores promedio; **= valor constante base 2000. Fuente: elaboración con base en datos de SIAP 2009.

Cultivo Superficie sembrada (ha)

Superficie cosechada(ha)

Volumen(t)

Valor(miles de pesos)**

Maguey pulquero 340 340 4826.7 76 987.1Manzana 115.5 115.5 875.3 1 846.5Nopalitos 36.8 36.8 526.2 1 757.6Pera 27.3 27.3 206.3 429.8

22 %

7 %

66 %

5 %

Maguey pulqueroManzanaNopalitosPera

1 %

99 % PerennesAño agrícola

Cuadro 4. Distribución de la muestra de la región 2 de Atlacomulco.

Municipio Núm. de productoresAcambay 7Atlacomulco 5El oro 2Jocotitlán 20Ixtlahuaca 18Morelos 1San Felipe del Rincón 3San José del Rincón 8Temascalcingo 5Total 69

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Para dar cumplimiento a los objetivos de este estudio, la metodología que se siguió fue la siguiente. Para caracterizar a los productores, la información que se obtuvo de los cuestionarios, fue analizada con la ayuda de estadísticas descriptivas y se soportó con una investigación documental. Los niveles de mecanización se definieron en este trabajo, por el número de tractores que cada productor tiene, lo que refiere una característica cuantitativa. Se consideraron también, la potencia del tractor y el año de adquisición, con la intención de referir características cualitativas. No se consideraron implementos para el desarrollo de la producción del cultivo.

De esta manera se generaron los niveles: I que incluye a productores con un o dos tractores y años de adquisición de 2005 a 2010 y potencias de 100 y más hp; nivel II alto con uno o dos tractores adquirido de 2005 a 2010 y potencias de menores a 100. Nivel III con dos o un tractor y años de adquisición de 2004 a 2000 y potencias mayores a 100, nivel IV con uno o dos tractores, adquirido entre 2004 y 2000 con potencias menores a 100. Nivel V, con uno o dos tractores y años de adquisición anteriores a 2000 y diferentes potencias. Para calcular el índice de mecanización, se retomó el propuesto por la SAGARPA que se obtiene de dividir el número de hectáreas entre tractor (ha tractor-1) y el número de hectáreas entre potencia del tractor (ha hp-1) -caballos de fuerza-hp siglas por su nombre en inglés horse power.

Las distinciones entre cada uno de ellos, fue considerando el año de compra del equipo la potencia. Asimismo, el número de implementos que le permiten al productor desarrollar sus actividades.

Resultados

I. Características personales de los productores

Los productores encuestados registraron edades que van de 30 a 91 años. Cinco declararon edades de 30 a 39 años, y 15, de 61 a 91. Estos productores conforman 30% de la muestra. El 70% dijeron tener edades entre 40 y 60 años de edad, siendo el promedio 50 años. Del total, 13% fueron mujeres. En cuanto a su nivel de estudios se registraron niveles de primaria incompleta hasta maestrías. La frecuencia mayor fue para primaria completa con 26 casos.

II .Caracterización de los productores según cultivo, régimen de humedad

De acuerdo con la información reportada por el SIAP, de 2003 a 2008 se registraron como los cultivos anuales de mayor importancia por superficie sembrada, los siguientes: avena forrajera y maíz. Nuevamente para 2010, año en que se realizaron las encuestas de este estudio, avena y maíz registraron el mayor número de productores y mayor superficie sembrada entre los productores que conformaron la muestra. De estos, el maíz fue el cultivo predominante, ya que 100% de los productores lo sembraron. El 75% sembraron únicamente maíz y 25% sembraron varios cultivos en el ciclo, maíz más avena, cebada, haba, trigo y triticale. Los productores que sembraron trigo representaron 6%. Hubo muy pocos casos en haba, triticale, y jícama.

El 48% del total de los productores encuestados, sembraron en superficie de riego y temporal y sembraron más de un cultivo. El 12%, sembraron únicamente en riego y destinaron toda su superficie a la siembra de maíz. El 40% sembraron sólo en temporal, dentro de éstos, 81% sembró sólo maíz.

El tamaño de las superficies fue muy variado, por ello se formaron tres rangos: >0 a 10 ha, >10 hasta 30 ha y >30 ha. El 98% de los productores siembran en superficies de >0 a 10 hectáreas, siendo el tamaño promedio 5.21 ha. El 27% siembran en superficies >10 y hasta 30 ha. El tamaño promedio de la superficie dentro de ese rango fue de 18 hectáreas. El 9% trabajó en superficies mayores a 30 ha con una superficie promedio de 34.666 ha. La suma de los porcentajes no es de 100%, ya que hubo casos de productores que siembran en riego con un tamaño de superficie de >0 hasta 10 ha y que siembran en temporal en superficies mayores a 10 ha, y viceversa. El número de productores según cultivo y superficies de temporal y riego se muestra en el (Cuadro 5 y 6).

III. Nivel de mecanización

De acuerdo con Perea (2011), la modernización del campo mexicano va a marcha lenta y en reversa. De los 238.83 tractores que hay en México, 54% rebasó su vida útil, dado que el mantenimiento y operación resulta costoso ante el alza de combustibles. Además, para adquirir una unidad, un agricultor necesita en promedio entre

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831Análisis de la mecanización agrícola de la región Atlacomulco, Estado de México

De acuerdo con Torres y Sánchez (2010), la demanda del trabajo mecanizado o la utilización del tractor, es muy sensible a la variación de su precio. Según Ramírez (2007), debido a la estructura agraria del país es inviable la modernización del minifundio con paquetes tecnológicos intensivos en capital, por dos razones fundamentales: primero, la maquinaria agrícola está diseñada para cultivar grandes extensiones de tierra y permanecería ociosa la mayor parte del ciclo agrícola. Sin embargo, Reina (2004) identificó 324.890 tractores para México, con un promedio de potencia de 87 hp, para una superficie de 27 300 000 ha.

Por otro lado, en el VIII Censo Agrícola y Ganadero de 2007 (INEGI, 2009) se reporta que se dispone de 238.248 tractores en el país, de los cuales 95.5% se encontraban funcionando y que son usados en una superficie agrícola de 29.9 millones de ha. Con respecto al número de tractores que concentran los productores encuestados es de un total de 76, los cuales cubren una superficie total de 833.75 ha. Los agricultores del grupo 1 son propietarios de 64.47% del parque de maquinaria agrícola identificada en la muestra encuestada, por otro lado los grupos 3 y 5 sólo cuentan con tres cada uno de ellos (Cuadro 7).

Sin ser la intención de este estudio, analizar la conveniencia de la mecanización de la agricultura, o más específicamente, el tipo e intensidad de las labores convenientes para los suelos agrícolas, en este apartado, se clasifican los productores de la muestra según su nivel de mecanización. Dentro del nivel I definido por aquellos productores con uno o dos tractores y años de adquisición de 2005 a 2010 y potencias de 100 y más hp se registraron seis casos (Cuadro 8).

En el Cuadro 9, se muestran los productores con tractores que fueron adquiridos en el periodo del nivel I, pero sin dato de potencia.

375 000 y 800 000 pesos. Este rezago tecnológico generó que hoy en día en el campo mexicano haya 78.483 tractores menos que hace 20 años. Del parque de maquinaria agrícola con que cuentan los productores de la muestra encuestada, 85.42% de los tractores fueron adquiridos entre 2001 y 2010, concentrándose la mayor frecuenciaen 2007 (Figura 6); teniendo menos de 5 años de antigüedad.

Cuadro 5. Número de productores según superficie de temporal o riego y cultivo.

1= número total de productores rebasa los 69 de la muestra, ya que hay productores que siembran en ambos tipos de régimen de humedad. Fuente: elaboración con base a las encuestas aplicadas.

Producto Superficie de temporal

Superficie de riego

Total1

Avena 14 10 24Cebada 1 2 2Haba 2 1 3Jícama 1 0 1Maíz 57 35 93Trigo 3 4 7Triticale 1 0 1Total 80 51 131

Cuadro 6. Número de productores según cultivo, clasificación y tamaño de superficie.

Fuente: elaboración con base en las encuestas aplicadas.

CultivoTemporal Riego

Núm. deProductores

Tamaño de superficie

(ha)

Núm. de Productores

Tamaño de superficie

(ha)Avena 6

53

Hasta 10Hasta 20Hasta 30

73

Hasta 10Hasta 20

Cebada 1 >30 a 50 2 >10 a 30 Haba 2 Hasta 10 1 Hasta 10

Jícama 1 Hasta 10

Maíz 41124

Hasta 10 > 10 a 30 > 30 a 50

27611

Hasta 10>10 a 30 >30 a 50>50

Trigo211

Hasta 10 >10 a 30>30 a 50

13

Hasta 10> de 10 a 30

Figura 6. Antigüedad de los tractores por año de adquisición.

Núm

. de t

ract

ores

30

25

20

15

10

5

0

1979

1988

1983

1998

2000

2002

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

2010 ND

Año de adquisición

28

11

6 7

5

1 1 1 2 2

4

2 2 3 1

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832 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Bertha Sofía Larqué Saavedra et al.

Grupo Rango por superficie (ha)

Núm. de productores con

Un tractor Dos tractores Tres tractores Cuatro tractores Total

1 >0 a 10 41 2 0 1 49

2 11 a 20 16 0 0 0 163 21 a 30 3 0 0 0 3

4 31 a 40 3 1 0 0 5

5 61 a 70 1 1 0 0 3General 64 4 0 1 76

Cuadro 7. Número de productores por número de tractores.

Fuente: elaboración con base en las encuestas aplicadas.

Cuadro 8. Productores con uno o más tractores con potencia ≥ 100 HP, según cultivo y hectáreas de temporal y riego.

1= este productor puede clasificarse en los rangos alto y medio alto. Fuente: elaboración con base en información obtenida de los cuestionarios.

CultivosTamaño de superficie según régimen de humedad (ha)

Número y características de los tractoresTemporal RiegoMaíz >30 a 50 Un tractor Massey Ferguson, modelo 5310, potencia 105, no dio año

de compra. Un tractor John Deere, modelo 2400T, potencia 100, no dio año de compra

Maíz >0 a 10 >0 a 10 Un John Deere, modelo no dio, potencia 74, año de compra 2006. Un Massey Ferguson, no dio modelo, potencia 108, año de compra 2007. Un New Holland, modelo no dio, potencia 76, año de adquisición 20071

Maíz y avena >0 a 10 >0 a 10 Un New Holland, no dio modelo, potencia 105, no dio fecha de compra

Maíz y avena >10 a 30 1 Massey Ferguson, modelo 529T, potencia 112, no dio año de compra

Maíz > 0 a 10 >0 a 10 1 Massey ferguso, modelo 5300, potencia 105, no dio año de adquisiciónMaíz >0 a 10 >0 a 10 1 Massey ferguson, modelo no dio, potencia 105, no dio fecha de compra

Cuadro 9. Productores con uno o más tractores según cultivo y hectáreas de temporal y riego. Periodo de adquisición de 2005 a 2010.

Fuente: elaboración con base en información obtenida de los cuestionarios

CultivoTamaño de superficie según régimen de humedad (ha) Número y características de los tractores

Temporal RiegoMaíz >0 a 10 >0 a 10 1 Challenger, modelo 380, potencia no dio, año de compra 2009Maíz >0 a 10 1 Ford 6600, modelo 77, potencia no dio, año de compra 2009Maíz >0 a 10 1 New Holland, modelo 6610, potencia no dio, año de adquisición 2008Maíz >0 a 10 1 New Holland, modelo TS620, potencia no dio, año de adquisción 2005Maíz >0 a 10 1 New Holland, modelo 5610, no dio potencia, año de adquisición 2005

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833Análisis de la mecanización agrícola de la región Atlacomulco, Estado de México

El Cuadro 10, muestra los productores que se ubican en el nivel II. Adquirieron sus tractores en el periodo de 2005 a 2010 y la potencia es menor a 100 HP. Como se puede observar, este es el nivel que agrupa a más productores.

Los productores que pertenecen al nivel IV que se caracteriza por tener tractores adquiridos en el periodo 2004 a 2000 y con potencias menores a 100 (Cuadro 11).

Dentro de los productores que se ubicaron en el nivel V con tractores adquiridos antes del año 2000 y con potencias menores a 100 hp, se registraron pocos, solamente tres casos (Cuadro 12).

Finalmente se ubicaron productores que no proporcionaron el dato del año de adquisición pero sí la potencia que se ubica por debajo de 100 hp, por lo que probablemente se encuentren en este rango (Cuadro 13).

Cuadro 10. Productores con uno o más tractores con potencia menor a 100 HP, según cultivo y hectáreas de temporal y riego.

Fuente: elaboración con base en información obtenida de los cuestionarios.

CultivoTamaño de superficie

según régimen de humedad (ha)

Número y características de los tractores

Temporal Riego

Maíz >0 a 10 > 0 a 10 1 Massey Ferguson, modelo 265, potencia 70, año de adquisición 2010

Maíz > 10 a 30 Un tractor John Deere, no dio modelo, potencia 81, año de compra 2009

Maíz > 10 a 30 > 0 a 10 1 John Deere, modelo 5715, potencia 95, año de adquisición 2008Maíz > 0 a 10 1 John Deere, modelo 5715, potencia 90, año de compra 2008Maíz > 10 a 30 > 0 a 10 1 John Deere, modelo 5715, potencia 95, año de adquisición 2008Maíz >0 a 10 >0 a 10 New Holland, modelo TB90, potencia 88, año de compra 2007Maíz y avena >0 a 10 >0 a 10 Un John Deere, potencia 95, año de compra 2007Maíz, avena, haba y trigo > 0 a 10 > 0 a 10 New Holland, potencia, modelo 6610, potencia 90, año de

adquisición 2005Maíz y avena >10 a 30 1 New Holland, modelo 5610, potencia 80, año de compra 2007Maíz > 0 a 10 1 New Holland, modelo 6610, potencia 90, año de adquisición

2006Maíz > 0 a 10 > 0 a 10 Un John Deere, modelo 2651, potencia 75, año de adquisición

2007Maíz > 50 Un John Deere, modelo 5715, potencia 95, año de adquisición

2007Maíz > 0 a 10 Un John Deere, modelo 2651, potencia 75, año de adquisición

2007Maíz > 10 a 30 Un New Holland, modelo 5610, potencia 80, año de adquisición

2007Maíz >0 a 10 >0 a 10 Un John Deere, modelo no dio, potencia 74, año de compra

2006. 1 Massey Ferguson, no dio modelo, potencia 108, año de compra 2007. Un New Holland, modelo no dio, potencia 76, año de adquisición 2007

Maíz > 0 a 10 > 0 a 10 U n New Holland, modelo 6610, potencia 90, año de compra 2006Maíz > 10 a 30 Un John Deere, modelo 57 25, potencia 90, año de compra 2006

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1= productor que puede clasificarse en el nivel medio y bajo. Fuente: elaboración con base en la información obtenida de los cuestionarios.

Cuadro 11. Productores según cultivo, tamaño de superficie, régimen de humedad y características de tractores. Periodo de adquisición 2004 a 2000 y potencias menores a 100 HP.

CultivoTamaño de superficie según régimen de humedad (ha) Número y características de los tractores

Temporal RiegoMaíz > 0 a 10 Un New Holland, modelo 6610 S, potencia 82.5, año de adquisición

2004Maíz > 0 a 10 Un New Holland, modelo 6810, potencia 97, año de adquisción 2004

Maíz > 0 a 10 > 0 a 10 Un John Deere, modelo 5700, potencia no dio, año de adquisición 2003

Maíz > 0 a 10 Un FORD, modelo 6600, potencia 77, año de adquisición 2003Maíz > 0 a 10 Un New Holland, modelo 6610, potencia 78, año de adquisición 2002Maíz > 10 a 30 Un New Holland, modelo 6610, potencia 90, año de adquisición 2002Maíz >10 a 30 Un Massey Ferguson, modelo 390T, potencia 102, año de adquisición

2002Maíz, avena y triticale >30 a 50 Un New Holland, no dio modelo, potencia 95, año de compra 2000Maíz y avena >0 a 30 > 0 a 30 1 Massey Ferguson, modelo 398, potencia 90, año de compra 2000.

Un SIDENA, no dio modelo, potencia 30, año de compra 19781

Cuadro 12. Productores según cultivo, tamaño de superficie, régimen de humedad y características de tractores. Periodo de adquisición anterior al año 2000 y potencias menores a 100 HP.

Fuente: Elaboración con base en información obtenida de los cuestionarios.

CultivoTamaño de superficie según régimen de humedad (ha) Número y características de los tractores

Temporal RiegoMaíz > 0 a 10 >0 a 10 1 Ford, modelo 5000, potencia 77, año de adquisición 1998Maíz > 0 a 10 1 Massey ferguson, modelo 285, potencia 78, año de adquisición 1998Maíz > 0 a 10 1 Ford, modelo 6600, potencia 77, año de adquisición 1983

Cuadro 13. Productores según cultivo, tamaño de superficie, régimen de humedad y potencias menores a 100 HP. Sin dato del año de adquisición.

Fuente: Elaboración con base en información obtenida de los cuestionarios.

CultivoTamaño de superficie según régimen de humedad (ha) Número y características de los tractores

Temporal RiegoMaíz > 0 a 10 Un tractor John Deere, modelo 5415, potencia 86, no dio año de

adquisición. Un tractor John Deere, no dio modelo, potencia 96, no dio año de adquisición.

Maíz, avena, cebada y triticali

>30 a 50 >10 a 30 Un tractor John Deere, modelo 5725, potencia 90, no dio año de compra. Un tractor John Deere, modelo 5303, potencia 44, no dio año de adquisición

Maíz >0 a 10 > 0 a 10 Un New Holland, modelo 6610, potencia 96, no dio año de adquisición

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835Análisis de la mecanización agrícola de la región Atlacomulco, Estado de México

IV. Índice de mecanización

De acuerdo con Ayala et al. (2011) e INEGI (2009), los productores mexicanos utilizan en las actividades agropecuarias y forestales tractores con una potencia entre 60 y 85 hp (caballos de fuerza, hp por sus siglas en inglés horse power). Además, Ochoa (2010) indica que en los últimos años las empresas de tractores han detectado en México una demanda de tractores de 60 hp en adelante, tractores de menor capacidad no son aptos para trabajo a campo abierto, por lo que los agricultores adquieren tractores con una potencia promedio de 70 hp o más, aunque tengan menos superficie que hace 20 años. Con respecto a la zona de estudio, 25% de los tractores utilizados se encuentran dentro de este rango. La potencia media por tractor es de 81.52 hp y 81.58% de este parque de maquinaria agrícola identificada, tiene una potencia menor a o igual a 100 hp (Cuadro 14).

Negrete (2006) indica que a partir de una frontera agrícola con 24 millones de has, con una superficie mecanizable de 18.6 millones de has, se requerirían del orden de 360 000 tractores, con potencias de 50 a 60 hp. Por lo que, significa un índice de mecanización de aproximadamente 51 ha tractor-1. Además, de acuerdo con la FAO se recomienda una superficie de 50 ha tractor-1; por lo tanto, el parque de maquinaria agrícola del área de estudio es mayor al necesario, habiendo una subutilización de éste. Como se puede observar en el Cuadro 15, los agricultores del grupo 1 son los que tienen el menor índice de mecanización; es decir, muy por debajo de lo recomendado por la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO) y otros autores(as).

Para la región de Atlacomulco el índice promedio es de 10.96 ha tractor-1 y 12.07/81.52; por lo que existen tractores con potencia por encima de la necesaria. El grupo 1 es el que tiene un mayor grado subutilización del parque de maquinaria y con una mayor potencia de la necesaria; aunque se encuentran en el rango de potencia señalado por Ayala et al. (2011) e INEGI (2009); sin embargo, es recomendada para 50 ha o más. Sólo en el grupo 5 no existe una subutilización de los tractores, sino que se encuentra ligeramente por arriba de lo recomendado.

Discusión

Debido a los retos actuales que enfrenta la agricultura, la modernización de la misma se vuelve una necesidad. Indiscutiblemente que la mecanización de las labores de producción y cosecha son parte de esta modernización. En México, aún y cuando la mecanización se da desde 1918, tomando un fuerte impulso a partir de 1940 (Hewitt, 1978) y logrando que para 1981, 89% de la superficie de los distritos de riego se trabajaban con tractores (Gómez-Jasso, 1983), no ha significado en todos los casos, una verdadera ventaja económica para el grueso de los productores.

En especial para aquellos que manejan superficies pequeñas; quienes se han caracterizado por trabajar bajo sistemas tradicionales, definidos por el uso de niveles bajos de tecnología, utilizados extensivamente en sus principales cultivos, de donde sobresale el maíz (Ramírez et al., 2007). De acuerdo con los resultados de este estudio, en la región de Atlacomulco se dio un proceso de modernización a través de la compra de tractores que han sido empleados en cultivos como el maíz en primer lugar, la avena en segundo

Cuadro 14. Rango de la potencia de los tractores.

Fuente: elaboración con base en información obtenida de los cuestionarios.

Potencia (hp) Número de tractores (%)30 a 45 2 2.6370 a 80 15 19.7481 a 90 19 2591 a 100 14 18.42101 a 110 12 15.79111 a 120 2 2.63

ND 12 15.79Total 76 100

Cuadro 15. Índice de mecanización por grupo de productores.

Fuente: elaboración propia con base en información obtenida de los cuestionarios.

Grupo Rango por superficie (ha)

Ha por tractor

Ha por HP

1 >0 a 10 4.7 5.23/85.142 11 a 20 15.34 15.34/97.863 21 a 30 30 30/1054 31 a 40 28.2 35.25/97.55 61 a 70 42.33 63.5/76.33

General 10.96 12.07/81.52

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836 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Bertha Sofía Larqué Saavedra et al.

y el trigo en tercero. Esta mecanización de la Región de estudio, de acuerdo con el índice de mecanización, indica una subutilización de los tractores identificados en campo. Se registró que en promedio, cada productor trabaja 12.68 ha, con un índice de mecanización de 10.96 ha tractor-1.

De acuerdo con Jasso (1986) para hacer rentable un tractor mediano, se requiere por lo menos que trabaje en 25 ha. Nuevamente se aprecia que la región de Atlacomulco, se encuentra en una situación poco favorable. Considerando la opinión de Jasso (1986), los resultados de la región sugieren que la subutilización de los tractores, impacta en un bajo rendimiento de la inversión hecha en los tractores.

Conclusiones

La caracterización de los productores de acuerdo al nivel de mecanización se hizo considerando únicamente, los tractores y sus características. La intención fue identificar si existían datos que sugirieran una relación entre el tamaño de superficie y tipo de tractor. Partiendo de considerar que las labores principales que realizan los productores que conformaron la muestra de este estudio, durante el proceso de producción fueron: barbecho (79%) y rastra (84%) y en menor medida subsuelo (sólo 5%) y nivelación (en este caso un productor del total). Bajo este panorama, el aspecto central fue, identificar el tipo de tractor con el que cuentan los productores.

Lo que se pudo observar, es que la mayor parte de los productores se ubican en los niveles II, IV y V. No hubo casos del nivel III. Esto implica que la potencia de la mayoría de los tractores que se registraron en los cuestionarios, está por debajo de los 100 HP y fueron adquiridos en los años 2004 a 2010. La marca más frecuente fue New Holland. A excepción de uno que registró potencia de 105, todos los demás son de potencia entre 95 y 75, los modelos más citados fueron 6610 y 6810. La marca John Deere ocupó el segundo lugar, con las potencias de 75 a 98. Para este caso, hubo varios modelos como, 5715, 5700, 5415, 6403. Las marcas citadas con menor frecuencia fueron FORD, McCormick y Challenger. De acuerdo con la SAGARPA (2010) para el centro del país, el índice de mecanización es de 45 ha tractor-1 y 80.5 hp. De acuerdo con los datos ofrecidos en las encuestas, se calculó un índice promedio de mecanización para la Región de Atlacomulco, de 10.96 ha tractor-1, y de 12.07/81.52 considerando hectáreas/potencia. Esto permite observar

que existe una subutilización de los tractores, siendo mayor, para el grupo de productores que manejan de >0 hasta 10 ha (30 productores del total). Este grupo en promedio maneja un índice de 4.7 ha tractor-1 y 5.23/85.14 ha/potencia, muy por debajo del promedio de la región.

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Situación de la mecanización del Estado de México: el caso de Teotihuacán, Tepotzotlán y Zumpango

Alma Velia Ayala Garay1§, Lorena Cortés Espinosa2, Bertha Sofía Larqué Saavedra2, Dora Ma. Sangerman-Jarquín2, Martha Garay Hernández1

1Campo Experimental Valle de México. INIFAP. Carretera Los Reyes-Lechería, km.18.5. Texcoco Estado de México C. P. 56230. Tel: 01(595) 955 76 25 ([email protected]). 2Campo Experimental Valle de México. INIFAP. Carretera Los Reyes- Texcoco, km 13.5. Coatlinchán, Texcoco, Estado de México. C. P. 56250. Tel: 01(595) 9212657 ([email protected]; [email protected]; [email protected]). §Autora para correspondencia: [email protected].

Resumen

El estudio se llevó a cabo en tres regiones del Estado de México: Zumpango, Teotihuacán y Tepotzotlán, principales productoras de maíz grano, trigo, avena forrajera, maíz forrajero, cebada y frijol. El objetivo del presente fue determinar la situación de la mecanización y proponer alternativas para mejorar su desarrollo. Los sujetos de estudio fueron productores agrícolas del Estado de México beneficiados de 1996 a 2006 por distintos programas de gobierno. Se aplicaron 193 encuestas, por medio de un muestreo probabilístico estratificado, el cual se garantizó una precisión de 10% y una confiabilidad de 85 a 95%, en cuanto a la superficie promedio de la unidad de producción empleada para laborar las unidades de mecanización (tractor implemento) están por debajo (28 ha tractor-1) a la recomendada por FAO (50 tractor), el índice de mecanización es de 2.6 hp ha-1, lo que indica que es un nivel de tractorización elevado, esto debido a que existen tractores con potencia por encima de la necesaria, de acuerdo a la superficie trabajada o actividad realizada. De igual forma se observó que existe desconocimiento de cómo seleccionar un equipo agrícola adecuado por parte de los productores y que el compromiso por parte de los distribuidores o representantes es mínimo o nulo.

Palabras clave: índice de mecanización, maquinaria e implementos agrícolas, mercado de maquinaria, potencia de tractores.

Introducción

La determinación óptima del uso de insumos o factores de la producción es fundamental al incidir directamente sobre los niveles de producción del sector agropecuario (Terrones et al., 2010). La mecanización agrícola es uno de los factores que contribuyen a mejorar la productividad en las actividades agropecuarias; en un sentido más amplio, implica cualquier herramienta usada para producir o procesar un cultivo (Ulloa, 1989). El mismo autor menciona que la mecanización permite mejorar la eficiencia del trabajo agrícola, para producir más y mejores productos, mediante el empleo de herramientas y maquinas (manuales, de tracción animal o motorizadas) con el menor tiempo, costo y esfuerzo físico posibles.

Ocampo et al. (2003) señalan que en México, existen aproximadamente 21.9 millones de hectáreas agrícolas, de éstas, se estima, considerando las características de la pendiente, que 18.6 millones son potencialmente mecanizables (Moreno et al., 2004).

La presencia amplia de las empresas productoras de tractores e insumos, condujo a un acelerado proceso de modernización, donde destaca la subordinación tecnológica y la formación de la cultura agrícola moderna, reforzada desde la visión del estado (Ocampo et al., 2003).

Palacios et al., (2003) señalan en el año de 1930 se tenía en el país 3 875 tractores, en ese mismo periodo se importaron unos 9 000 con un costo de 60 millones de pesos. Entre 1940

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y 1960, con el apoyo del gobierno, las existencias de tractores se incrementaron once veces (Masera, 1990). Hasta 1970 ingresaron principalmente las zonas de riego, para enseguida centrarse en los distritos de temporal.

De acuerdo a Ayala (2011) desde 1997, el mercado mexicano ha sido estable reportando ventas promedio de entre 10 000 y 11 000 tractores anuales (Palacios et al., 2003). Sin embargo, de acuerdo a Flores et al. (2007) la venta total de once mil tractores, representa claramente un déficit sobre el total de la producción, situación principalmente motivada por la crisis que enfrenta el sector, ya que de acuerdo a este autor, el mercado potencial oscila entre 15 y 18 mil unidades.

En México, según estadísticas del INEGI (2009), 28% de las unidades de producción en México utilizan tractor, por otro lado, de los 238 mil 830 tractores que hay en México, 54% rebasó su vida útil, dado que el mantenimiento y operación resulta costoso, ante el alza de combustibles; además para adquirir una unidad un agricultor necesita en promedio entre 375 mil y 800 mil pesos (Ayala et al., 2011).

El rezago tecnológico generó que en 2009, existieran 78 mil 483 tractores menos que en 1991 años (FAO, 2011) y que sólo 3.22% de las unidades de producción de México contaran con tractor propio.

En relación a otro tipo de maquinaria, sólo 1.46% de las unidades de producción en México contaban trilladoras, motogrúas o alguna otra máquina agrícola, pecuaria o forestal (INEGI, 2009).

Con la intención de lograr el desarrollo del campo mexicano el Gobierno Federal y los Gobiernos Estatales pusieron en marcha diversos programas de apoyo que han tenido como objetivo la capitalización e integración regional de los productores. Dentro de esos apoyos, la mecanización es un objetivo fundamental. La Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación de México (SAGARPA) ha apoyado la compra de 59 848 tractores en el periodo 1996-2008 (SAGARPA, 2010), con el fin de solventar la problemática del campo mexicano: falta de liquidez para la adquisición de maquinaria agrícola (Ayala et al., 2010).

Cabe destacar que en el Estado de México se apoyaron programas relacionados con la mecanización agrícola, a través del fideicomiso agropecuario (FIDAGRO). Con la finalidad de mostrar los resultados de las condiciones de la

maquinaria e implementos agrícolas, y ser una herramienta en la toma de decisiones sobre la operación y orientación de futuros programas de apoyo gubernamental se llevó acabo el “Estudio del parque de maquinaria agrícola en el Estado de México”, este estudio se desarrolló bajo la supervisión del Comité Técnico de Evaluación de los Programas de la SAGARPA, 2009 en co-ejercicio con el gobierno del Estado de México (Ochoa, 2010).

Cabe resaltar, que ese estudio se llevó acabo en las diferentes regiones del estado, tres de las principales fueron: Zumpango, Teotihuacán y Tepotzotlán, principales productoras de maíz grano, trigo, avena forrajera, maíz forrajero, cebada y frijol.

Actualmente existen 767 tractores en el área y 60% de los tractores tienen menos de cinco años de vida, esto se debe a que en los últimos cinco años (Ochoa, 2010), el gobierno del Estado de México ha apoyado la adquisición de maquinaria agrícola a través de subsidios, sin embargo mencionan Duran et al. (2002) es necesario analizar si el tipo de maquinaria otorgada es la adecuada a las necesidades del usuario agrícola, pecuario y forestal, según sus condiciones de producción agrícola. Con el objetivo de determinar la situación de la mecanización en esas tres regiones, se desarrolló el presente trabajo, para poder proponer alternativas que permitan mejorarla.

Metodología

El Estado de México se localiza al norte 20° 17', al sur 18° 22' de latitud norte; al este 98° 36', al oeste 100° 37' de longitud oeste. Colinda al norte con el estado de Michoacán de Ocampo, Querétaro de Arteaga e Hidalgo; al este con Hidalgo, Tlaxcala, Puebla, Morelos y el Distrito Federal; al sur con Morelos y Guerrero; al oeste con Guerrero y Michoacán de Ocampo. La superficie del Estado de México es de aproximadamente 2.2 millones de hectáreas y se encuentran distribuidas de la siguiente forma: 34% está destinada al uso agrícola, 17% al pecuario, 34% forestal, 5% zona urbana, cuerpos de agua y zonas erosionadas, y 10% no definida, no obstante; es una de las entidades con mayor área urbana y semiurbana, con más de 90 mil hectáreas (INEGI, 2010).

Los sujetos de estudio fueron productores agrícolas del Estado de México beneficiarios de 1996 a 2006 por programas de gobierno, como: Alianza para el Campo, Apoyo al Diesel

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Agropecuario, FIDAGRO, proveedores de maquinaria agrícola, FIRA, FIRCO, Financiera Rural, SAGARPA y Ayuntamientos. Para la aplicación de los cuestionarios, se realizó un muestreo probabilístico estratificado, el cual se garantizó una precisión de 10% y una confiabilidad de 85 a 95%, al tamaño de la muestra se le agregó 30% más en donde se consideraron los reemplazos necesarios; además cada área geográfica que ocupan los Distritos de Desarrollo Rural de la Delegación Federal de la SAGARPA, conformó un estrato. Las unidades muéstrales que conformaron cada estrato fueron seleccionadas empleando un método aleatorio simple.

En las tres regiones de se realizaron 195 encuestas (Cuadro 1), con preguntas de carácter cuantitativo y cualitativo a productores usuarios de maquinaria agrícola del Estado de México; que fueron beneficiados con algún programa de mecanización del gobierno en un periodo de 10 años (Figura 1).

Se realizó un análisis de estadísticas descriptivas a la información proporcionada por los beneficiarios mediante el cuestionario; también se calculó el índice de mecanización (Figura 1).

De acuerdo a los resultados obtenidos, los principales productos son maíz, cebada, avena, en su conjunto aportan 96% de la superficie cultivada (Figura 3). De acuerdo a Espinoza et al. (2005) el estado de México tradicionalmente había sido uno de los mayores productores de maíz a nivel nacional, llegando a destinar hasta el 80% de su superficie agrícola a la producción de este grano.

Figura 1. Encuestas realizadas georeferenciadas.

Cuadro 1. Regiones estudiadas.

Fuente: datos del INIFAP a partir de encuestas realizadas.

Municipios Número de encuestas por región Superficie mecanizada (ha) Superficie promedio por unidadTeotihuacán 65 2 866 44.09Tepotzotlán 63 1 489 23.63Zumpango 67 1 696 35.87Total 195

Total de encuestas

65

63

67

Teotihuacán

Tepozotlan

Zumpango

N NO NE

O E

SO SE S

Resultados y discusión

El 90% de las unidades de producción visitadas se caracterizan por ser agrícolas, 9% de las mismas se dedican a las actividades pecuarias y sólo 1% se dedica a la producción forestal (Figura 2).

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Respecto a la producción no es proporcional a la superficie cultivada ya que la avena con 45% ocupa el primer lugar seguido de la cebada y maíz con 26% y siendo el trigo el de menor porcentaje con tan sólo 1% (Figura 4).

Del total de unidades de producción visitadas, se encontró que en promedio cada unidad cuenta con 1.11 equipos de maquinaria, que pueden ser desde un surcador, una sembradora, un motocultor, una motobomba, un tractor o una aspersora de mochila. Los valores entre las regiones son similares, ya que las condiciones de producción de estas zonas también son semejantes (Cuadro 2).

modif icación y diseño para nuestra producción y particularidades socio-económicas y culturales, por lo que la orientación en la elección de la maquinaria debe de ser primordial.

Otro dato importante es que es que las regiones de Teotihuacán, Tepotzotlán y Zumpango tienen una relación promedio de 2.5 implementos por tractor encontrado, lo que indica que carecen de implementos y que el tractor está subutilizado, lo cual no lo hace rentable, pues independientemente del tipo de implementos que tenga el productor, sólo dos o tres actividades puede realizarse por el tractor, para el resto se debe de conseguir o rentar el implemento faltante, para realizar la actividad aun teniendo el tractor (Cuadro 4).

Figura 2. Uso de suelo en el estado de México.

Figura 3. Superficie de los principales cultivos.

Figura 4. Producción de los principales cultivos.

Cuadro 2. Promedio de maquinaria por unidades de producción.

Fuente: datos del INIFAP a partir de encuestas realizadas.

Región Unidades de producción Maquinaria Maquinaria/unidad producción (promedio)Teotihuacán 65 71 1.09Tepotzotlán 63 67 1.06Zumpango 67 79 1.18Total 195 72.33 1.11

Pecuaria 9%

Forestal 1%

Agrícola 90%

Cebada 35%

Avena 26%

Frijol 3%

Maíz 35%

Trigo 1%

Cebada 26%

Avena 45%

Maíz 26%

Frijol 2%

Trigo 1%

Algo importante de mencionar es que Teotihuacán reporta la mayor superficie promedio por unidad de producción, 44.09 ha, seguido de Zumpango 35.87 ha y por último Tepotzotlán 23.63 ha.

Sobre el total de maquinaria por superficie agrícola, en promedio las unidades de producción cuentan con 2.5 equipos, Zumpango y Tepotzotlán cuentan con tres equipos por ha, mientras que en Teotihuacán sólo con 2. Cabe hacer mención, que lo importante no es el número de maquinaria por ha, sino que este equipo sea el adecuado para las actividades agrícolas de cada unidad de producción (Cuadro 3).

De acuerdo a Cortés (1990) una selección adecuada de modelos tecnológicos para los procesos de mecanización, sería una primera etapa en la perspectiva de adaptación,

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La superficie promedio de la unidad de producción empleada para laborar las unidades de mecanización (tractor-implemento) están muy por debajo (27.8 ha tractor-1) a la recomendada por FAO (50 ha tractor-1), con un índice de mecanización de 2.6 hp ha-1, lo que indica que es un nivel de mecanización elevado, que podría decirse llamarse como tractorización, puesto que existen tractores con potencia por encima de la necesaria, de acuerdo a la superficie trabajada o actividad realizada.

La maquinaria agrícola debe ser acorde al tipo de trabajo que necesite el productor, con esto, se pro picia una mayor eficiencia en las actividades del campo, por ejemplo; la maquinaria de tecnología de punta permite al productor acelerar sus procesos de barbecho, siembra, cosecha, e incluso de empacado y por consiguiente, mejoras sustanciales para los productores y sus familias (Segura, 2009). A la hora de comprar un equipo, es importante que el agricultor conozca sus características técnicas, con el fin de saber si es el adecuado para las actividades que se pretende realizar, de esta forma reducirá los costos de producción, contribuirá al ahorro energético y disminuirá la emisión de elementos contaminantes, nocivo para el medio ambiente (Arnal, 2001). Así también que el equipo sea seguro para el productor como lo sugiere Arana et al., (2010) se buscan procedimientos para reducir los riesgos, los cuales se toman en consideración por los fabricantes de las maquinas así como el estudio de los métodos de trabajos, la supresión de las causas del riesgo cuando esto no resulta posible, el empleo de dispositivos de protección; otro es de importancia tomar en cuenta las campañas de prevención que es un efecto beneficioso para el productor.

De acuerdo a esto 33.89% de los productores eligen sus maquinarias por recomendaciones de algún conocido, así como técnico, o familiar, la preferencia que ocupa el segundo lugar con 20.55% es por su costo y forma de pago, mientras que la asistencia técnica forma parte de la menor elección (Figura 5).

De acuerdo a Lara (2000), los tractores disponibles en México son demasiado caros para los agricultores individuales del sector de subsistencia de la agricultura de México, por otro lado Ayala et al. (2011) mencionan que dentro de los problemas que enfrentan los productores del campo mexicano, se encuentra la falta de liquidez para la compra de maquinaria agrícola; (el precio promedio mínimo por tractor varía desde 375 mil hasta 800 mil pesos), además de la inversión, el incremento en los costos de combustible y operación de los tractores resulta costosa (Calva, 1998).

Sin embargo hay dos alternativas para el problema de proveer a esos agricultores con una fuente de potencia económica. Una de esas alternativas es el desarrollo de maquinaria que

Cuadro 3. Unidades de producción.

Fuente: Datos del INIFAP a partir de encuestas realizadas.

Cuadro 4. Unidades de mecanización.

Fuente: datos del INIFAP a partir de encuestas realizadas.

Municipio Total de maquinaria Superficie por unidad de producción promedio (ha) Maquinaria/superficie (ha)

Teotihuacán 71 44.09 2Tepotzotlán 67 23.63 3Zumpango 79 25.31 3Promedio 72.33 31.03 2.5

Municipio Total de maquinaria Superficie (ha) (ha) maquinaria-1

Teotihuacán 71 2 866 40Tepotzotlán 67 1 489 22Zumpango 79 1 696 21Total 217 6 051 28

Por su costo y forma de pagoExperiencia con la marcaEspecificaciones del tractorRecomendaciónConsumo especifico ce combustiblePor asistencia tecnicaOtra

34%

11%

3% 5%

20%

18%

9%

Figura 5. Características que definen los productores para elegir su maquinaria.

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843 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Alma Velia Ayala Garay et al.

sea apropiado no solo al tamaño de propiedad agrícola sino también para el nivel tecnológico prevaleciente en el sector (habilidades de reparación, operación y disponibilidad de componentes). El tener equipos de diseño nacional podría satisfacer básicamente la necesidad del sector agrícola de pequeños productores y el impulso del desarrollo de empresas mexicanas dedicadas al sector (Negrete, 2012).

Los agricultores del area estudiada utilizan principalmente tractores de 70-89 caballos de fuerza (horse power- hp, por sus siglas en inglés), 11.13% de los tractores destinados a la actividad agropecuaria coinciden con este mismo rango. El 10.59% de los tractores ocupan una potencia mayor de 100 hp. Los tractores, con potencias de 50 a 60 hp (37.2 a 44.7 kW), deberían de ser los adecuados para esta zona. Por otro lado se observa en la Figura 6 que en Teotihuacán la potencia predominante está por arriba de los 100 hp.

La mayor parte de los tractores que anualmente se incorporan al parque de maquinaria están destinados a la renovación de equipos obsoletos (Negrete, 2012). De acuerdo a los resultados obtenidos, los tractores que tienen menos de cinco años de vida, son los que tiene una potencia superior a 70 hp. De acuerdo a Ochoa (2010) en los últimos años las empresas de tractores han detectado que el mercado predominante en México son los tractores de 60 hp en adelante, tractores de menor capacidad son considerados huerteros o de categoría I, no aptos para trabajo a campo abierto, por lo que el productor adquiere un tractor promedio de 70 hp o más, aun teniendo menos superficie que hace 20 años (Figura 7).

Se debe considerar que existe 20% de tractores de más de 20 años que demandan reparaciones mayores para su mantenimiento y servicio son más costosos. En el caso de los tractores con menos de 5 años de vida, no son reparaciones mayores, pero en muchos se tratan de nuevos modelos y el problema es la existencia de las refacciones al momento de requerirlas (Figura 8).

En la Figura 9 se muestra la distribución porcentual de las reparaciones que reportaron los encuestados, el punto de las reparaciones de los tractores, cabe señalar que no se han considerado tractores o maquinaria de segunda mano ya que en este caso el usuario desconoce el historial mecánico del tractor.

En la Figura 10 se observa que la región de Teotihuacán es la que mayor porcentaje de reparaciones reporta, además se muestra que el problema con mayor tiempo perdido reporta con 47% es el ocasionado por el embrague seguido por el sistema hidráulico (34%), y el motor (18%).

Figura 8. Representación de la edad de vida en los tractores.Figura 6. Distribución de la potencia en los tractores según

la región (%).

Del

egac

ione

s re

gion

ales

>100 hp

90-99 hp

70-89 hp

50-69 hp

31-49 hp

<30 hp

0 1 2 3 4 5Porcentaje (%)

ZumpangoTepotzotlánTeotihuacán

Figura 7. Relación entre la potencia de los tractores según su edad de vida.

Títu

lo d

el e

je

>100 hp

90-99 hp

70-89 hp

50-69 hp

31-49 hp

<30 hp

Porcentaje0 5 10 15 20 25

>20 años16-20 años11-15 años6-10 años<5 años

12%

8%

6%14%

60%<56-1011-1516-20>20

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844Situación de la mecanización del Estado de México: el caso de Teotihuacán, Tepotzotlán y Zumpango

El tiempo perdido a causa de las reparaciones, ya sean menores o mayores, es una consecuencia del desuso de los equipos, de la edad de vida del equipo, del mal manejo de la misma calidad de los equipos, de la falta de servicio de parte del fabricante o distribuidor de estos, del lugar donde se hacen las reparaciones, etc.

A diferencia de los apoyos estatales, en el apoyo para la adquisición de maquinaria a nivel federal, se pidió que los equipos tuvieran la calidad que el usuario final necesitara y que se cumpliera con estándares establecidos por las normas mexicanas referentes a los procesos de producción y funcionamiento en el campo, por lo que se pidió que se contara con una certificación de la calidad por el Organismo de Certificación de Implementos y Maquinaria Agrícola (OCIMA) dentro del Programa de Apoyo a la Inversión en Equipamiento e Infraestructura de la SAGARPA1 (Ayala et al., 2010).

Otro tema importante, es el mercado de la maquinaria en México, las marcas predominantes muestran que John Deere, New Holland y Massey Ferguson, son las marcas más utilizadas en ésta área y representa en su conjunto 76% del total (Figura 11).

Cabe resaltar, la presencia de tractores Ford en la región, lo que implica que existen equipos con más de 20 años de vida, ya que estos no se comercializan en el mercado mexicano desde 1991 (CNH, 2012). Otros equipos como marca Case, McCormick, Challenger, Sidena y Olinko, son importados y tienen presencia en la región. Los tractores Olinko son equipos traidos de China, los usuarios mencionaron que tuvieron problemas de funcionamiento una vez que los adquirieron.

Se detectó, que uno de los principales problemas de los equipos importados es el servicio posventa que se otorga a los usuarios finales, ya que el abastecimiento de refacciones no es eficiente y hay un mal servicio por parte de los distribuidores. Es importante reslatar que las importaciones se han incrementado, estas crecieron a una tasa media anual 4.32% entre 1980 y 2008 (FAO, 2011), a partir de esta situación resulta una prioridad contar con mecanismos que permitan dar seguridad al usuario final en el funcionamiento y calidad de los equipos con el fin de lograr un aumento en la productividad y satisfacción del usuario final.

Conclusiones

La región de estudio tiene una relación promedio de 2.5 implementos por tractor encontrado, lo que indica que carecen de implementos y que el tractor está subutilizado, lo cual no lo hace rentable

La superficie promedio de la unidad de producción empleada para laborar las unidades de mecanización (tractor implemento) están por debajo (27.8 ha tractor) a

Figura 10. Distribución de tiempo perdido por tipo de falla.

Figura 11. Marcas de equipos agrícolas en la región de estudio.

TeotihuacánTepotzotlánZumpango

42%

15%

43%

Figura 9. Distribución de las reparaciones reportadas.

0%

34%

0%

18%

47%

1%

0%

MotorEmbra-gueSistema de InyecciónTransmis-ionesElevador hidraulicoSistema ElectricoDirección

1Reglas de Operación del Programa de Apoyo a la Inversión en Equipamiento e Infraestructura, Título II, Capítulo 1, Artículo 9 del componente Agrícola, se menciona que con el fin de incrementar los niveles de capitalización de las unidades económicas se incluye el apoyo en la adquisición de tractores que cuenten con la certificación emitida por el Organismo de Certificación de Implementos de Maquinaria Agrícola (SAGARPA, 2011).

John Deere 34%

New Holland 34%

Massey Ferguson 8%

Otros 7%

Ford 6%

Case 4%

McCormick 2%

Olinko 3%

Challenger 1%

Sidena 1%

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845 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Alma Velia Ayala Garay et al.

la recomendada por FAO (50 ha tractor), con un índice de mecanización de 2.6 hp ha, lo que indica que es un nivel de tractorización elevado y no un índice de mecanización favorables, puesto que existen tractores con potencia por encima de la necesaria, de acuerdo a la superficie trabajada o actividad realizada.

Las marcas predominantes muestran que en Teotihuacán, John Deere junto con New Holland, son las marcas más utilizadas en esta área y representan cada una 33% del total.

Existe información incompleta en la base de datos que manejan las autoridades operantes de los programas de apoyo, lo cual dificultó el trabajo de campo.

En lo referente a la maquinaria no existe un compromiso por parte de los distribuidores o representantes para der un buen servicio de posventa, puesto que se carece de refacciones, falta de atención al cliente, y generalmente no cuentan con personal capacitado para otorgar el servicio necesario.

También se observó que existe desconocimiento de cómo seleccionar un equipo agrícola adecuado, existe la necesidad de capacitar al personal para el mantenimiento de los tractores.

Literatura citada

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Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 847-850

Organismo de Certificación de Implementos y Maquinaria Agrícola (OCIMA)

Alma Velia Ayala Garay1§, Marco A. Audelo Benítez2, Rocío Cervantes Osornio1, Dora Ma. Sangerman-Jarquín1, Miguel Sánchez Hernández1 y Martha Garay Hernández1

1Organismo de Certificación de Implementos y Maquinaria Agrícola (OCIMA). Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). Tel. 01(595) 9557625. [email protected], [email protected], [email protected], [email protected]. 2Centro Nacional de Estandarización de Maquinaria Agrícola (CENEMA), INIFAP Campo Experimental Valle de México. Carretera Los Reyes-Lechería, km 18.5. Texcoco, Estado de México. C. P. 56230. Tel: 01(595) 95576 25. §Autora para correspondencia: [email protected].

Resumen

La certificación resulta trascendental puesto que da seguridad al usuario final en el funcionamiento y calidad de los tractores, la creación del Organismo de Certificación de Implementos y Maquinaria Agrícola (OCIMA) dependiente del INIFAP como Organismo de Certificación de Producto en Tractores surgió como respuesta a esta necesidad; convirtiéndose en el único a nivel nacional con el propósito de autenticar a los productores agrícolas que la compra de maquinaria agrícola cumple con las especificaciones de calidad establecidas según las normas mexicanas desarrolladas por el CENEMA. El objetivo del presente trabajo es describir a grandes rasgos el proceso de certificación de la maquinaria e implementos agrícolas en México, realizado por el OCIMA-INIFAP.

Palabras clave: certif icación, maquinaria agrícola, tractores.

Introducción

De acuerdo a la FAOSTAT (2011), existen 238 830 tractores en México, pero poco menos de la mitad del parque (121 456 tractores) rebasó su vida útil (Ayala et al., 2010). Por otro lado, las importaciones se han incrementado, estas crecieron a una tasa media anual de 4.32% entre 1980 y 2008, en promedio se importaron 25 mil unidades en 2006-2008 (FAO, 2011). A partir de esta situación, resulta

una prioridad contar con mecanismos que permitan dar seguridad al usuario final en el funcionamiento y calidad de los tractores, con el fin de lograr un aumento en la productividad y satisfacción del usuario final. Aunado a esto, en los últimos años se han estado destinando apoyos a los productores para la adquisición de equipos principalmente a través de los programas a nivel federal operados por la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA) (Ayala et al., 2010).

De lo anterior, en agosto de 2003 la SAGARPA concertó con el Instituto Nacional de Investigaciones Forestales Agrícolas y Pecuarias (INIFAP), la creación del Organismo de Certificación de Implementos y Maquinaria Agrícola (OCIMA), con el propósito de autenticar a los productores agrícolas que la compra de maquinaria agrícola cumple con las especificaciones de calidad establecidas según las normas mexicanas desarrolladas por el CENEMA (Ayala, et al., 2010). En las Reglas de Operación del Programa de Apoyo a la Inversión en Equipamiento e Infraestructura, Título II, Capítulo 1, Artículo 9 del componente Agrícola, se menciona que con el fin de incrementar los niveles de capitalización de las unidades económicas se incluye el apoyo en la adquisición de tractores que cuenten con la certificación emitida por el OCIMA (SAGARPA, 2012).

Algo que es importante mencionar, es que el pasado 6 de marzo de 2012 la entidad mexicana de acreditación, A. C. otorgó la acreditación Núm. 86-12 al Organismo

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848 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Alma Velia Ayala Garay et al.

de Certificación de Implementos y Maquinaria Agrícola (OCIMA) dependiente del INIFAP como Organismo de Certificación de Producto en Tractores lo que lo convierte en el único a nivel nacional.

Objetivo

Describir el proceso de certificación de la maquinaria e implementos agrícolas en México, realizado por el OCIMA-INIFAP.

Materiales y métodos

El proceso de certificación

Cuando el fabricante o comercializador de maquinaria agrícola solicita la certif icación al OCIMA, éste requiere y revisa información técnica referente al diseño y características de fabricación de los equipos a certificar. Posteriormente se lleva a cabo una visita a la planta con el fin de evaluar el cumplimiento de los requisitos establecidos en el “esquema específico de certificación de tractores agrícolas” (INIFAP-OCIMA, 20101). Si se cumple satisfactoriamente, se procede al muestreo del producto. Los equipos muestreados son enviados al laboratorio de pruebas del Centro Nacional de Estandarización de Maquinaria Agrícola (CENEMA). El proceso de certificación de un tractor requiere un máximo de 97 días hábiles (Cuadro 1).

Los tractores seleccionados son probados en el laboratorio del Centro Nacional de Estandarización de Maquinaria Agrícola CENEMA), tomando como referencia los métodos de prueba establecidos en las normas:

a) NMX-O-181-SCFI-2003. Tractor agrícola- cabinas y marcos de protección de tractores agrícolas y forestales-especificaciones y método de prueba (prueba estática).

b) NMX-O-207-SCFI-2004. Tractor- potencia y fuerza de levante hidráulico al enganche a los tres puntos en la capacidad de levante a los 610 mm.

c) NMX-O-169-SCFI-2002. Tractor agrícola- potencia la toma de fuerza.

Resultados

Productos certificados

Actualmente existen 69 modelos de tractores certificados con una potencia a la “toma de fuerza” que va de los 18.3 a los 130 hp o caballos de fuerza (horse power- hp, por sus siglas en inglés), lo que equivale a 13.65 kW hasta 96.98 kW (kilowatt) (Cuadro 2). Los equipos certificados fueron ensayados en el laboratorio de pruebas, tomando como referencia la norma NMX-O-169-SCFI-2002 y la norma en la capacidad de levante a los 610 mm NMX-O-207-SCFI-2004.

Además de las normas anteriores, el OCIMA certifica estructuras de protección contra volcaduras según la norma NMX-O-181-SCFI-2003 tractor agrícola- cabinas y marcos de protección de tractores agrícolas y forestales- especificaciones y método de prueba (prueba estática. El propósito de la cabina y estructura, es mantener una zona de protección para el operador en caso de volcaduras. Actualmente existen 35 estructuras de protección certificadas que se acoplan a los 69 modelos de tractores también certificados (Cuadro 3).

Existen dos empresas fabricantes de implementos que cuentan con equipos certificados y dos empresas comercializadoras de motocultores (Cuadro 4). Cabe mencionar que a partir de 2012, es requerida la certificación OCIMA en las reglas de operación de la SAGARPA, para aquellas empresas que deseen participar en los programas de apoyo para la adquisición de motocultores y actualmente dos empresas cuentan ya con dicha certificación.

Cuadro 1. Tiempo requerido para la certificación de un tractor.

Fuente: Ayala et al., 2010.

Actividad Tiempo máximo (días hábiles) de respuesta

Solicitud 8Régimen financiero 8

Revisión documental 8Auditoría certificación 15Informe de auditoría 8

Ensayos 25Dictaminación 10

Concesión del certificado 15Total 97

Page 249: Vol. Especial Núm. 4

849Organismo de Certificación de Implementos y Maquinaria Agrícola (OCIMA)

Discusión

El certificado del OCIMA supone una ventaja a la hora de la toma de decisiones del productor, esta decisión ya no depende sólo de la información suministrada por el fabricante, sino que se puede fiar del dictamen que ha hecho el OCIMA. Del mismo modo, las empresas fabricantes y/o comercializadoras se ven beneficiadas con la certificación, ya que les permite garantizar que sus productos son de calidad y satisfacen las expectativas de los productores agrícolas, logrando un mejoramiento de la productividad del proceso de producción. Finalmente, los fabricantes participan en los programas de apoyo a la mecanización

Cuadro 2. Modelos de tractores certificados, hasta junio de 2012.

Potencia (hp)

Fotón Harvest King

Mc Cormick

Case John Deere

Massey Ferguson

New H.

YTO Kubota Total

10-20 1 120-40 1 1 240-50 1 4 1 650-70 1 3 1 5 4 1 1 1670-80 1 1 3 3 1 3 1280-90 3 2 4 1 2 1 1 1490-110 1 4 3 2 2 1 13110-120 1 1 2

>120 2 1 3Total 2 3 6 4 23 13 7 7 4 69

Fuente: INIFAP-OCIMA, 2012.

Cuadro 3. Certificados otorgados sobre estructuras de protección por el OCIMA a junio de 2012*.

Marca Núm. de certificados otorgadosModelos Estructura de Rops y cabinas

Case 4 4Fotón 2 2Harvest King 3 3Kubota 4 3John Deere 23 10Massey Ferguson 13 3McCormick 6 4New Holland 7 3Yto 7 3TOTAL 69 35

Fuente: INIFAP-OCIMA, 2012. *información actualizada a junio de 2012.

Cuadro 4. Motocultores e Implementos certificados.

Implemento Núm. modelos

Marca

Aspersoras 6 Swissmex

Aspersoras de mochila 5 Swissmex

Fertilizadora 1 Swissmex

Sembradoras 2 FAMAQ

Motocultores 3 Mekatech

Motocultores 1 Nibbi

Motocultores 1 Pascuali

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850 Rev. Mex. Cienc. Agríc. Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 Alma Velia Ayala Garay et al.

del campo que establece el gobierno federal, puesto que se considera a la “certificación de la maquinaria” como un criterio más para la adquisición y promoción de la misma.

Sin embargo, existen diversas causas del incumplimiento de los requisitos de certificación, las más comunes son las siguientes: fallas de los equipos durante los ensayos. Algunas son debido al calentamiento del fluido hidráulico, o al funcionamiento diferente al especificado en el manual del usuario. Resultados negativos de los ensayos por ejemplo es común que durante la prueba de cabinas y marcos de protección de tractores agrícolas, la zona de seguridad para el usuario, se vea afectada, por lo que no se cumple con lo establecido.

Los fabricantes y comercializadores de maquinaria declaran especificaciones al inicio del proceso de certificación, los cuales no coinciden con los resultados obtenidos al concluir dicho proceso. Incongruencia en la información proporcionada. Tiempos mayores de respuesta por parte del solicitante (comercializador y fabricante). Los clientes del OCIMA deben entregar la información y documentación necesaria en los tiempos establecidos en el esquema de certificación, sin embargo, 33% de las empresas no lograron certificar el total de sus equipos entre 2008-2011, por no cumplir con los periodos señalados.

Cabe resaltar, que se han incrementado las solicitudes para certificar equipos importados de todas las marcas, por lo que el proceso de certificación requiere de mayor tiempo para su realización, ya que los comercializadores no disponen con toda la información solicitada en México.

Conclusión

La certificación de maquinaria e implementos agrícolas es un servicio que ha permitido avanzar en la regulación de un mercado de calidad, ya que ha sido un proceso que confirma que el equipo agrícola cumple con los estándares necesarios

y relevantes para el productor. Además, en la adquisición de un equipo certificado, el productor está consciente que al detectar cualquier anomalía relacionada con el servicio prestado por la compra de su equipo, existe una vía a la que puede acudir para reportar lo sucedido, que en este caso es el OCIMA, el cual actúa como verificador de lo ocurrido.

El OCIMA ha colaborado en el uso eficiente de los recursos públicos destinados a apoyar la mecanización del campo y a ordenar el mercado nacional de la maquinaria agrícola. Y también se vislumbra un mayor compromiso en la interacción con distribuidores, productores y fabricantes para subsanar las deficiencias existentes.

Literatura citada

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Secretaría de Agricultura, Ganadería, Desarrollo Rural, Pesca y Alimentación (SAGARPA). 2012. Diario Oficial. Reglas de Operación del Programa de Apoyo a la Inversión en Equipamiento e Infraestructura. Diciembre 2011. 5° Sección. http://www.conapesca.sagarpa.gob.mx/wb/cona/acuerdo_2011. (consultado consultado agosto, 2011.

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Page 251: Vol. Especial Núm. 4

Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas Pub. Esp. Núm. 4 1 de noviembre - 31 de diciembre, 2012 p. 851-857

Los impactos económicos derivados de la interrupción del caudal por una presa

Felipe Flores Vichi1§

1Instituto de Investigaciones Sociales. Universidad Autónoma de Nuevo León. Avenida Lázaro Cárdenas Ote. y Paseo de la Reforma s/n. Campus Mederos, Monterrey, N. L. México. C. P. 64930. §Autor para correspondencia: [email protected].

Resumen

Este trabajo tiene como objetivo principal evaluar los impactos económicos derivados de la construcción de la presa “El Abrevadero”, ubicada en el municipio de Jantetelco en el Estado de Morelos, mediante los cuales se responderá a la siguiente interrogante; ¿Es la interrupción del caudal, mediante una presa, un elemento de crecimiento económico y de cambio estructural que conduce a una mejora en el nivel de vida de la población de un territorio específico? El conocimiento de los efectos de la presa, a nivel social, económico y ambiental son fundamentales para el integral conocimiento de la factibilidad y gestión de las mismas. Para ello se analizarán las variables que determinan el nivel de ingreso del campo “El Potrero”, en el ejido de Tenango, a través de la aplicación de encuestas a productores locales. Se observó que resulta poco significativo el aumento de la producción en función de la cuota y volúmenes de agua utilizados.

Palabras clave: crecimiento e ingreso, embalse, riego.

Introducción

Hoy en día el territorio de distintas cuencas hidrográficas1 de México y de muchas otras partes del mundo constituye el escenario de profundas contradicciones y conflictos que

se dan en el espacio ecológico y social debido a la falta de armonización entre metas económicas y usos sostenibles de los recursos naturales. Las represas tienen un papel importante en el desarrollo de las cuencas hídricas, en particular, son verdaderos iconos del desarrollo económico y del progreso científico modernos, pero, las mismas podrían impedir el desarrollo sustentable si sus impactos ambientales y sociales no fueran controlados e identificados (Flores, 1998).

Una de las principales actividades humanas dirigidas al manejo del agua es la construcción de presas: lagos artificiales que se forman al construirse un muro grueso que interrumpe el curso de un río, con el fin de controlar el caudal de agua. Estas obras de ingeniería hidráulica actualmente son parte integrante del entorno medioambiental al que influencian y transforman de manera variable (ICOLD, 1995).

Actualmente, el agua regulada por los embalses produce insustituibles beneficios en el riego agrícola, abastecimientos urbanos e industriales, producción hidroeléctrica, actividades recreativas, turismo, principalmente.

A nivel mundial los embalses regulan el agua de alrededor de 40% de la agricultura de riego, lo que significa cerca de 15% de la producción mundial de alimentos. Los indicadores

1Cuenca hidrográfica: es la unidad del territorio, diferenciada de otras unidades, normalmente delimitada por un parte aguas o divisoria de las aguas -aquella línea poligonal formada por los puntos de mayor elevación en dicha unidad-, en donde ocurre el agua en distintas formas, y ésta se almacena o fluye hasta un punto de salida que puede ser el mar u otro cuerpo receptor interior, a través de una red hidrográfica de cauces que convergen en uno principal, o bien el territorio en donde las aguas forman una unidad autónoma o diferenciada de otras, aun sin que desemboquen en el mar. En dicho espacio delimitado por una diversidad topográfica, coexisten los recursos agua, suelo, flora, fauna, otros recursos naturales relacionados con éstos y el medio ambiente. La cuenca hidrológica conjuntamente con los acuíferos, constituye la unidad de gestión de los recursos hídricos. La cuenca hidrológica está a su vez integrada por subcuencas y estas últimas están integradas por microcuencas.

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muestran que en los próximos 20 años, será necesario aumentar el almacenamiento de agua en presas y embalses en unos 1 200 km3 año-1, en la actualidad contribuyen con unos 3 500 km3 año-1; es decir, 28% del total mundial (Berga, 2003). México cuenta con 4 000 presas, de las cuales 667 están clasificadas como grandes presas de acuerdo con la definición de la “Internacional Comisión on Large Dams” (ICOLD). La capacidad de almacenamiento de las presas es de 150 km3 de agua, destacando que 51 presas representan casi 70% de la capacidad de almacenamiento (CONAGUA, 2006).

Uno de los usos principales del recurso hídrico almacenado en los embalses se destina a las actividades agrícolas. Las actividades de agricultura de riego representan el 30% del total de la superficie cultivada en México y en términos absolutos ocupa el octavo lugar mundial en superficie irrigada (CONAGUA, 2004). En el sector agrícola se utiliza el 83% del consumo total de agua del país, y se pierde entre 30 y 50% del recurso hídrico por bajas eficiencias de conducción hacia las parcelas y la incorporación de tecnología de riego por parte de los productores (Ojeda, 2004).

Una de las particularidades2 que distinguen el uso del agua en México se refiere al modelo de aprovechamiento del agua mediante la intensidad temporal y distribución espacial. La construcción y operación de presas han permitido enfrentar la desigual distribución espacial del agua: su tendencia a concentrarse en la zona sureste, así como en parte del este y del oeste del país. Se ha abierto la puerta para el aprovechamiento durante la temporada de secas del líquido almacenado en las presas. Si bien la construcción de presas ha beneficiado a algunas regiones y sectores económicos y sociales (consumidores(as) de energía eléctrica y agricultores(as), principalmente), ha sido de negativas consecuencias ecológicas y socioeconómicas para otros, tales como la desecación de terrenos, mayor incidencia de las inundaciones y desplazamiento de comunidades locales.

A pesar de los beneficios de orden económico que han generado las presas aún persiste el debate relacionado con el impacto ambiental que estas estructuras originan en los ecosistemas. Han causado múltiples cambios, como aquellos de los patrones naturales de flujo del agua, de la fragmentación de la conectividad de los ecosistemas fluviales y sobre la interrupción del flujo y los pulsos que

mantienen a los hábitats riparios, los cuales renuevan y enriquecen las planicies, deltas y suelos de la cuenca baja, y controlan y regulan las fluctuaciones hídricas extremas.

La introducción de estos cambios sobre el flujo natural del agua provoca el aislamiento de poblaciones e interrumpe las migraciones de otras especies, modificando la calidad del agua “presa abajo” en relación a los cambios de temperatura, cantidad de nutrientes, turbidez, gases disueltos, concentración de metales pesados y minerales (Cotler, 2005).

La presa de almacenamiento “El Abrevadero” se ubica sobre el cauce del río Barranca Amatzinac, en su parte baja, en las cercanías del poblado de Tenango, en el municipio de Jantetelco, Morelos. La obra se proyectó para satisfacer las necesidades de riego derivadas de la problemática generalizada de los usuarios de la “Asociación de Usuarios de la Barranca Amatzinac parte Baja”, quienes cuentan con derechos de agua para riego que datan de 1926, otorgados por decreto presidencial. Actualmente abastece agua para uso agrícola a 164 hectáreas en el ejido de Tenango, particularmente en el Campo “El Potrero”, el cual cuenta con 97 productores agrícolas.

La presa tiene una capacidad total de 1 317 Mm3, y cuenta con 504 m de longitud, una altura máxima de cortina de 30.5 m, el ancho de corona es de 5 m y el bordo libre de 1.72 m. El vertedor de tipo CREAGER de cresta libre de longitud de cresta vertedora de 50 m con una capacidad máxima de descarga de 352 m3 s-1, es una obra de toma tipo tubería de acero con una capacidad de 0.300 m3 s-1 y tiene como fuente de abastecimiento la Barranca de Amatzinac, con un beneficio potencial de 224 ha y 97 familias.

La conducción se realiza mediante el canal principal (1.5 km), una red de distribución (3 km) y un bordo de almacenamiento de 160 000 m3 de capacidad.

Las presas o embalses artificiales provocan cambios a nivel local y regional, afectando la dinámica de la cuenca hidrológica, modificando la geomorfología de arenas río abajo, la calidad del agua al alterar los flujos naturales, sedimentos y nutrientes (Poméon). Asimismo, estos embalses están sometidos a un enriquecimiento paulatino de nutrientes, provocando el proceso de eutrofización. Lo que conduce a la proliferación de organismos indeseables y en casos extremos, traen consigo problemas de toxicidad (López y Serna, 1999).

2Existen particularidades sociales y ambientales identificadas con el uso del agua en México: una se refiere a la desigual distribución del recursos, tanto sectorial como regionalmente. En el caso agrícola, se concentra en unas cuantas entidades del noroeste del país, cuya actividad, en vez de satisfacer la demanda nacional de maíz, frijol y otros granos básicos, exporta a Estados Unidos de América; uva, tomate y otras hortalizas y frutas. El desperdicio es el otro rasgo del uso del agua, originado por las deficiencias y la falta de mantenimiento de la infraestructura, y por las pautas de consumo de los usuarios que generan las bajas tarifas.

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En los embalses artificiales la eutrofización se presenta relativamente rápido por los usos a los que son sometidos, aunado a un manejo inadecuado. Por lo tanto; es indispensable el diagnóstico de las condiciones de la calidad del agua, como base para un manejo adecuado.

Las características físicas químicas y microbiológicas, evaluadas como indicadores de calidad del agua en la temporada de secas, muestran diferencias significativas entre las tres secciones de la presa: afluente, presa y efluente; lo cual debe considerarse como un efecto en la interrupción del caudal ecológico.

Materiales y métodos

Se emplea una función de producción construida a partir de un análisis Bayesiano de probabilidad para proveer los medios necesarios para especificar el nivel esperado de producción a partir de escenarios provistos por series de tiempo estacionarias.

Para determinar los ingresos der ivados de la actividad agrícola se emplean técnicas econométricas aplicadas a modelos de producción vinculados a cada

uno de los principales cultivos de la zona de estudio. A partir de los resultados se estima el comportamiento de los ingresos generados con la presencia de la infraestructura hídrica.

Para tales efectos, se recopiló información sobre precios de mercado de los productos agrícolas, la oferta total en toneladas por hectárea, los precio de la dotación de agua para riego y los costos de producción. Los datos se obtuvieron a partir de una encuesta que reveló las prácticas agrícolas y variables que intervienen en el proceso de producción local, así como aspectos de comercialización. Los resultados obtenidos hacen referencia a dos escenarios: a) ausencia de la presa; y b) presencia de la presa.

Los datos y la información se obtuvieron a través de encuestas directas aplicadas a los productores agrícolas del ejido de Tenango, a partir de un muestreo aleatorio simple sobre una población de 97 productores agrícolas, se obtuvo una muestra de 49 unidades de análisis con un nivel de confianza de 95% y un margen de error de 10%. A continuación se presentan las estadísticas descriptivas básicas para el rendimiento agrícola por cultivo empleadas en la construcción de los modelos de producción agrícola bayesianos (Cuadro 1).

Suponiendo que los demás factores de la producción se mantienen en proporciones fijas con la extensión de tierra que posee cada agricultor. Estas proporciones se mantienen constantes para el periodo de observación analizado.

Función de producción sin presa: qkj= f(x1,x2)= c(xk

1j)α (xk2j)β

Sin presa Con presaCultivo Rendimiento (t ha-1) Rendimiento (t ha-1)

Min. Ave. Máx. n Min. Ave. Máx. NSorgo 3 5.1 10 29 3 6.4 10 21Maíz 1 3.7 7 23 1 6.1 12 28Arroz 5 8.1 12 10 5 9.6 12 23Ejote 6 8.0 12 4 4 8.5 10 8Frijol 3 4.7 6 3 2 3.2 6 5Cebolla 3 5.5 8 2 3 3.0 3 1Pepino 3 3.5 4 2 3 3.6 4 3

Cuadro 1. Rendimiento por cultivo.

La construcción de las funciones de producción suponen que el cultivo “j” con una cantidad cosechada “qj” (en toneladas), y un volumen de agua concesionado para riego “x1j” (en unidades monetarias por hectárea), y “x2j” como la superficie de tierra cosechada (en hectáreas), serán las variables que revelen comportamientos de producción agrícola.

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Función de producción con presa: qpj= f(x1,x2)= c(xp

1j)δ (xp2j)φ

Modelo econométrico y estimación

El modelo econométrico propuesto se emplea para definir el comportamiento de los cultivos en función de las condiciones de dotación de agua y superficie cosechada. El aumento en los ingresos derivados de la producción, se limitan a las condiciones técnicas de producción, por lo que el modelo determina el alcance que pueden lograr los cultivos en ambos escenarios:

Modelo sin presa: ln qj(t)= ln c + αlnxk1(t) + βlnxk

2(t) + uk (t)

Modelo con presa: ln qj(t)= ln c + δlnxp1(t) + φlnxp

2(t) + up (t)

Ambos modelos son una versión log-lineal. El modelo se estima por dos procesos estadísticos: mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y mínimos cuadrados generalizados (MCG). Seleccionando la estimación mediante MCG ya que fueron más eficientes. Esta última contempla para la matriz varianza-covarianza del término de error, heteroscedasticidad y autocorrelación de primer orden dentro de cada escenario (sin presa y con presa). Todas las regresiones mostraron un poder explicativo alto.

Para la mayoría de los cultivos, no se rechazó la hipótesis de rendimientos constantes a escala. Por lo tanto, en el ejido de Tenango, los rendimientos a escala son aproximadamente constantes, ya que duplicar la superficie cultivada y el volumen de agua aplicada implicaría aumentar la cosecha dos veces, lo cual dadas las condiciones tecnológicas y de organización para la dotación del recurso hídrico resulta poco factible.

Por otra parte, suponemos que los productores del cultivo “j” buscan maximizar sus ganancias:

Max: [πj= pj f (x1, x2) - p1x1 - p2x2]

Donde: pj= precio del cultivo (pesos mexicanos por tonelada); p1= precio del agua (la cuota de riego por hectárea); y p2= precio de la tierra, entonces el productor debe elegir “x1” y “x2” de manera que obtenga:

La igualdad entre el producto marginal físico relativo al agua y su precio relativo. En realidad el precio del agua es muy bajo para los productores agrícolas, por lo que los productores aplican agua hasta donde “PM1” alcance prácticamente a cero.

Un producto marginal del agua nulo significa que cualquier variación en la dotación de agua, manteniendo la superficie cultivada constante, no produce ningún efecto sobre la cantidad del cultivo cosechada.

Por lo tanto, el agua de riego “en el margen” no tiene ningún valor para los productores. Sin embargo, el agua en su totalidad tiene un valor para los productores ya que en el límite, sin agua no hay producción.

Resultados y discusión

Debido a que el valor estimado del parámetro “α” es numéricamente pequeño para todos los cultivos, el producto marginal del agua es prácticamente nulo para todos los cultivos. Esto se debe al precio relativamente bajo del agua de riego.

Con base en los resultados de la Cuadro 2, es posible verificar el comportamiento de la producción agrícola de acuerdo a la percepción y vocación productiva de los agricultores.

Para el caso del sorgo, maíz, arroz y pepino, el volumen de agua no es significativo en sus decisiones de producción, este resultado supone que los productores no consideran el recurso hídrico como un bien limitado. Mientras que los productores de ejote, frijol y cebolla si introdujeron en su proceso de decisión la importancia relativa del agua en su proceso productivo.

Por el contrario, el recurso tierra es de suma importancia para la producción y refleja una importancia mayor por parte de los productores al momento de tomar decisiones en sus prácticas agrícolas. Para todos los cultivos resulta más relevante la tenencia y propiedades naturales de la tierra para aumentar la producción.

Al momento de construir y destinar el uso de una presa a actividades agrícolas, para el caso de todos los cultivos, excepto para los agricultores de ejote, el agua nuevamente adquiere una importancia relativa, por debajo del recurso

∂f (x1, x2) / ∂x1 PM1 p1 = =∂f (x1, x2) / ∂x2 PM2 p2

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tierra. De acuerdo con estos resultados, el productor recibe y transfiere señales sobre la percepción de que el agua es ilimitada, sobre todo si está presente una estructura hídrica que permita gestionar el agua en cuanto a dotación y cuota.

La presencia de una presa no redunda en mayores incrementos sobre la productividad, ya que el agricultor interioriza información equivocada sobre los límites del agua existentes en la región (Boucher, 2003).

costos de producción en función del número de hectáreas destinadas a la producción de cada cultivo, y finalmente se incluyeron los precios pagados al productor promedio por cultivo. Así, el resumen de los resultados de ambos escenarios son los siguientes (Cuadro 3).

Cultivo α(t-statistic)

β(t-statistic)

δ(t-statistic)

ϕ(t-statistic)

Ho: α+β= 1(t-statistic)

Sorgo -0.0405(-2.18)

1.0461(33.52)

-0.0354(-1.16)

2.3641(28.64) 0.57

Maíz -0.0075(-0.69)

1.0099(62.37)

-0.0042(-1.57)

3.5748(56.33) 0.43

Arroz -0.0219(-0.98)

1.0279(42.16)

-0.0113(-2.57)

1.9751(28.79) 0.98

Ejote 0.0589(3.52)

0.8494(36.51)

0.0789(5.79)

1.1527(17.21) 3.58

Frijol 0.0653(2.44)

0.6783(36.89)

-0.0024(1.94)

0.0054(33.91) -4.79

Cebolla 0.0258(1.42)

0.9921(47.92)

-0.0146(5.96)

0.01255(52.69) 0.25

Pepino -0.0968(-1.09)

0.9633(16.25)

-0.0063(-2.33)

0.0667(27.48) -3.22

Cultivo X2 Promedio hectáreas

Costos Promedio($ USD)

Precio Medio rural ($ USD/t)

Ingreso Esperado($ USD)

Ingreso Promedio/ha($ USD)

Sorgo 2.4 223 118.42 284.2 25.44Maíz 2.9 270 244.73 709.73 151.69

Arroz 2.3 214 192.45 442.67 99.46

Ejote 1 93 343.71 311.6 218.57

Frijol 1.8 167 493.95 889.1 400.98

Cebolla 0.5 47 303.25 151.6 210.26Pepino 1 93 200.18 200.17 107.14

Cuadro 2. Regresiones (MCG) y pruebas de rendimientos a escala.

Por otra parte, con base en la función maximizadora de ganancias, se identifica que la cuota del agua es constante para todos los productores lo que conlleva a un uso regulado por los propios ejidatarios, lo cual se introduce dentro de la función como un costo, por otra parte se identificaron los

Cuadro 3. Ingresos máximos esperados con ausencia de la presa.

Fuente: elaboración con datos de encuesta directa y del Sistema de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP). Anuario Estadístico de la Producción Agrícola. Año 2002.

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Utilizando los precios medios rurales de los cultivos, es posible determinar los ingresos máximos esperados cuando existe una infraestructura hídrica para uso agrícola, se pudo observar que de acuerdo a las características

de producción agrícola, los cultivos que generan un mayor ingreso son el frijol y la cebolla, mientras que el cultivo con menor vocación de ingresos es el sorgo (Cuadro 4).

El hecho de que los rendimientos constantes a escala sea una característica del proceso de producción agrícola en el ejido de Tenango, muestra la necesidad de conocimiento y técnicas agrícolas que redunden en una disminución de los costos de producción, y por ende en un aumento progresivo de la actividad agrícola de riego.

Resulta poco significativo el aumento de la producción en función de la cuota y volúmenes de agua utilizados, con base en los resultados del modelo econométrico propuesto se define a la superficie cultivada como un elemento relevante para el aumento de la cantidad cosechada. Por lo que se debe orientar la capacitación al uso intensivo de las hectáreas disponibles para su uso agrícola.

Con la construcción de la presa “El Abrevadero” los cultivos han mostrado un mayor rendimiento promedio anual lo que ha permitido un incremento en el nivel de ingresos.

Literatura citada

Berga, L. 2003. Economic evaluation of hydraulic projects, including Dams. General Report. Q. 81. In: Transactions XXI International Congress on Large Dams”. Montreal. Icold. Paris. 1:671-737.

Comisión Nacional del Agua (CONAGUA). 2004. Estadísticas del Agua en México. Semarnat-CNA. 2da. Edición. México D.F., 143 pp.

Cultivo X2

promedio (ha)Costos promedio

($ MX)Precio medio rural ($ MX/t)

Ingreso esperado($ MX)

Ingreso promedio ($ ha-1)

Sorgo 2.2 2 160 1 381.03 3 038 399Maíz 1.8 1 767 2 360.64 4 249 1 379Arroz 2.7 2 651 2 439.79 6 587 1 458Ejote 2.3 2 258 3 693.5 8 495 2 712Frijol 1.2 1 178 5 850.57 7 021 4 869Cebolla 0.5 491 4 043.48 2 022 3 062Pepino 1 982 2 266.9 2 267 1 285

Tabla 4. Ingresos máximos esperados con la presencia de la presa.

Fuente: Elaboración con datos de encuesta directa y del Sistema de Información Agroalimentaria y Pesquera (SIAP). Anuario Estadístico de la Producción Agrícola. Año 2002.

El ingreso promedio esperado derivado de la construcción de la presa “El Abrevadero” tuvo un incremento 15% en términos globales. Para cada cultivo en particular, la producción de sorgo aumentó el nivel de ingresos 40%, mientras que el arroz y la cebolla presentaron un aumento en los ingresos por hectárea de 30%. En todos los cultivos analizados se presenta esta tendencia de crecimiento en el ingreso, lo cual puede traducirse en un incremento del desarrollo local (Fontaine, 2006).

Con la introducción de la presa “El Abrevadero” los cultivos han mostrado un mayor rendimiento promedio anual, cabe destacar que el maíz aumento su rendimiento 65%, mientras que el frijol y la cebolla experimentaron una tendencia decreciente, 32% y 45% respectivamente. Esto se debe en primera instancia a una mayor organización y gestión del agua a nivel local. Sin embargo, no es compatible con las señales equivocadas sobre la disponibilidad del recurso en el mediano y largo plazos.

Conclusiones

Los modelos de desarrollo local que permiten cuantificar los niveles de ingreso serán útiles si se enmarcan en un enfoque de territorio, ya que la articulación adecuada de los lazos históricos, materiales e inmateriales dependerá en gran medida del beneficio esperado producido por la actividad agrícola de riego.

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857Los impactos económicos derivados de la interrupción del caudal por una presa

Comisión Nacional del Agua (CONAGUA). 2006. Estadísticas del Agua en México. Sistema Nacional de información sobre cantidad, calidad, usos y conservación del agua. 1ra. Ed. México D.F., 101 pp.

Cotler, H. y Gutiérrez, S. 2005. Inventario y evaluación de presas de la Cuenca Lerma-Chapala. Instituto Nacional de Ecología. Dirección de Manejo Integral de Cuencas Hídricas. URL : http://www.ine.gob.mx/dgoece/cuencas/download/inv_eval_presas.pdf.

Flores, P. 1998. Impacto económico de una sequía en el Distrito de Riego 017. Región Lagunera, y medidas para aminorarlo. Tesis de Maestría. Montecillo, México. Colegio de Postgraduados en Ciencias Agrícolas. 125 p.

Fontaine, R. E. 2006. Evaluación social de proyectos. Colombia. Alfaomega Colombiana. Décimo segunda edición. 471 pp.

ICOLD. 1995. Position paper on Dams and Enviroment. Icold. Paris. 10 pp.

Morin, E. 1980. La Méthode. Tome I. La nature de la naure. Du Seuil, Paris. 399 pp.

López, E. y Serna, J. 1999. Valoración estacional del zooplancton del embalse Ignacio Allende, Guanajuato, México y su relación con el fitoplancton y factores ambientales. Rev. Biol. Trop. 47(4):643-657.

Ojeda, W. y Herrera, J. 2004. Uso eficiente del agua y la energía en sistemas de bombeo. IMTA. Jiutepec, Morelos. ISBN: 968-7417-41-2,2000.

Poméon, T. y Boucher, F. 2006. Las dinámicas colectivas en dos cuencas lecheras mexicanas: Tlaxco, Tlaxcala y Tizayuca, Hidalgo. Agroalimentaria. 22:49-64.

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INSTRUCCIONES PARA AUTORES(AS)

La Revista Mexicana en Ciencias Agrícolas (REMEXCA), ofrece a los investigadores(as) en ciencias agrícolas y áreas afines, un medio para publicar los resultados de las investigaciones. Se aceptarán escritos de investigación teórica o experimental, en los formatos de artículo científico, nota de investigación, ensayo y descripción de cultivares. Cada documento será arbitrado y editado por un grupo de expertos(as) designados por el Comité Editorial; sólo se aceptan escritos originales e inéditos en español o inglés y que no estén propuestos en otras revistas.

Las contribuciones a publicarse en la REMEXCA, deberán estar escritas a doble espacio (incluidos cuadros y figuras) y usando times new roman paso 11 en todo el manuscrito, con márgenes de 2.5 cm en los cuatro lados. Las cuartillas estarán numeradas en la esquina inferior derecha y numerar los renglones iniciando con 1 en cada página. Los apartados: resumen, introducción, materiales y métodos, resultados, discusión, conclusiones, agradecimientos y literatura citada, deberán escribirse en mayúsculas y negritas alineadas a la izquierda.

Artículo científico. Escrito original e inédito que se fundamenta en resultados de investigaciones, en los que se ha estudiado la interacción de dos o más tratamientos en varios experimentos, localidades y años para obtener conclusiones válidas. Los artículos deberán tener una extensión máxima de 20 cuartillas (incluidos cuadros y figuras) y contener los siguientes apartados: 1) título; 2) autores(as); 3) institución de trabajo de autores(as); 4) dirección de los autores(as) para correspondencia y correo electrónico; 5) resumen; 6) palabras clave; 7) introducción; 8) materiales y métodos; 9) resultados y discusión; 10) conclusiones y 11) literatura citada.

Nota de investigación. Escrito que contiene resultados preliminares y transcendentes que el autor(a) desea publicar antes de concluir su investigación; su extensión es de ocho cuartillas (incluidos cuadros y figuras); contiene los mismos apartados que un artículo científico, pero los incisos 7 al 9 se escribe en texto consecutivo; es decir, sin el título del apartado.

Ensayo. Escrito recapitulativo generado del análisis de temas importantes y de actualidad para la comunidad científica, en donde el autor(a) expresa su opinión y establece sus conclusiones sobre el tema tratado; deberá tener una extensión máxima de 20 cuartillas (incluidos cuadros y figuras). Contiene los apartados 1 al 6, 10 y 11 del artículo científico. El desarrollo del contenido del ensayo se trata en apartados de acuerdo al tema, de cuya discusión se generan conclusiones.

Descripción de cultivares. Escrito hecho con la finalidad de proporcionar a la comunidad científica, el origen y las características de la nueva variedad, clon, híbrido, etc; con extensión máxima de ocho cuartillas (incluidos cuadros y figuras), contiene los apartados 1 al 6 y 11 del artículo científico. Las descripciones de cultivares es en texto consecutivo, con información relevante sobre la importancia del cultivar, origen, genealogía, método de obtención, características fenotípicas y agronómicas (condiciones climáticas, tipo de suelo, resistencia a plagas, enfermedades y rendimiento), características de calidad (comercial, industrial, nutrimental, etc) y disponibilidad de la semilla.

Formato del escrito

Título. Debe aportar una idea clara y precisa del escrito, utilizando 13 palabras como máximo; debe ir en mayúsculas y negritas, centrado en la parte superior.

Autores(as). Incluir un máximo de seis autores, los nombres deberán presentarse completos (nombres y dos apellidos). Justificados inmediatamente debajo del título, sin grados académicos y sin cargos laborales; al final de cada nombre se colocará índices numéricos y se hará referencia a estos, inmediatamente debajo de los autores(as); en donde, llevará el nombre de la institución al que pertenece y domicilio oficial de cada autor(a); incluyendo código postal, número telefónico y correos electrónicos; e indicar el autor(a) para correspondencia.

Resumen y abstract. Presentar una síntesis de 250 palabras como máximo, que contenga lo siguiente: justificación, objetivos, lugar y año en que se realizó la investigación, breve descripción de los materiales y métodos utilizados, resultados, y conclusiones; el texto se escribe en forma consecutiva.

Palabras clave y key words. Se escriben después del resumen y sirven para incluir al artículo científico en índices y sistemas de información. Seleccionar tres o cuatro palabras y no incluir palabras utilizadas en el título. Los nombres científicos de las especies mencionadas en el resumen, deberán colocarse como palabras clave y key words.

Introducción. Su contenido debe estar relacionado con el tema específico y el propósito de la investigación; señala el problema e importancia de la investigación, los antecedentes bibliográficos que fundamenten la hipótesis y los objetivos.

Materiales y métodos. Incluye la descripción del sitio experimental, materiales, equipos, métodos, técnicas y diseños experimentales utilizados en la investigación.

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Resultados y discusión. Presentar los resultados obtenidos en la investigación y señalar similitudes o divergencias con aquellos reportados en otras investigaciones publicadas. En la discusión resaltar la relación causa-efecto derivada del análisis.

Conclusiones. Redactar conclusiones derivadas de los resultados relevantes, relacionados con los objetivos e hipótesis del trabajo.

Literatura citada. Incluir preferentemente citas bibliográficas recientes de artículos científicos de revistas reconocidas, no incluir resúmenes de congresos, tesis, informes internos, página web, etc. Todas las citas mencionadas en el texto deberán aparecer en la literatura citada.

Observaciones generales

En el documento original, las figuras y los cuadros deberán utilizar unidades del Sistema Internacional (SI). Además, incluir los archivos de las figuras por separado en el programa original donde fue creado, de tal manera que permita, de ser necesario hacer modificaciones; en caso de incluir fotografías, estas deben ser originales, escaneadas en alta resulución y enviar por separado el archivo electrónico. El título de las figuras, se escribe con mayúsculas y minúsculas, en negritas; en gráfica de barras y pastel usar texturas de relleno claramente contrastantes; para gráficas de líneas, usar símbolos diferentes.

El título de los cuadros, se escribe con mayúsculas y minúsculas, en negritas; los cuadros no deben exceder de una cuartilla, ni cerrarse con líneas verticales; sólo se aceptan tres líneas horizontales, las cabezas de columnas van entre las dos primeras líneas y la tercera sirve para terminar el cuadro; además, deben numerarse en forma progresiva conforme se citan en el texto y contener la información necesaria para que sean fáciles de interpretar. La información contenida en los cuadros no debe duplicarse en las figuras y viceversa, y en ambos casos incluir comparaciones estadísticas.

Las referencias de literatura al inicio o en medio del texto, se utiliza el apellido(s) y el año de publicación entre paréntesis; por ejemplo, Winter (2002) o Lindsay y Cox (2001) si son dos autores(as). Si la cita es al final del texto, colocar entre paréntesis el apellido(s) coma y el año; ejemplo: (Winter, 2002) o (Lindsay y Cox, 2001). Si la publicación que se cita tiene más de dos autores(as), se escribe el primer apellido del autor(a) principal, seguido la abreviatura et al. y el año de la publicación; la forma de presentación en el texto es: Tovar et al. (2002) o al final del texto (Tovar et al., 2002). En el caso de organizaciones, colocar las abreviaturas o iniciales; ejemplo, FAO (2002) o (FAO, 2002).

Formas de citar la literatura

Artículos en publicaciones periódicas. Las citas se deben colocar en orden alfabético, si un autor(a) principal aparece en varios artículos de un mismo año, se diferencia con letras a, b, c, etc. 1) escribir completo el primer apellido con coma y la inicial(es) de los nombres de pila con punto. Para separar dos autores(as) se utiliza la conjunción <y> o su equivalente en el idioma en que está escrita la obra. Cuando son más de dos autores(as), se separan con punto y coma, entre el penúltimo y el último autor(a) se usa la conjunción <y> o su equivalente. Si es una organización, colocar el nombre completo y entre paréntesis su sigla; 2) año de publicación punto; 3) título del artículo punto; 4) país donde se edita punto, nombre de la revista punto y 5) número de revista y volumen entre paréntesis dos puntos, número de la página inicial y final del artículo, separados por un guión (i. e. 8(43):763-775).

Publicaciones seriales y libros. 1) autor(es), igual que para artículos; 2) año de publicación punto; 3) título de la obra punto. 4) si es traducción (indicar número de edición e idioma, nombre del traductor(a) punto; 5) nombre de la editorial punto; 6) número de la edición punto; 7) lugar donde se publicó la obra (ciudad, estado, país) punto; 8) para folleto, serie o colección colocar el nombre y número punto y 9) número total de páginas (i. e. 150 p.) o páginas consultadas (i. e. 30-45 pp.).

Artículos, capítulos o resúmenes en obras colectivas (libros, compendios, memorias, etc). 1) autor(es), igual que para artículos; 2) año de publicación punto; 3) título del artículo, capítulo o memoria punto; 4) expresión latina In: 5) titulo de la obra colectiva punto; 6) editor(es), compilador(es) o coordinador(es) de la obra colectiva [se anotan igual que el autor(es) del artículo] punto, se coloca entre paréntesis la abreviatura (ed. o eds.), (comp. o comps.) o (coord. o coords.), según sea el caso punto; 7) si es traducción (igual que para publicaciones seriadas y libros); 8) número de la edición punto; 9) nombre de la editorial punto; 10) lugar donde se publicó (ciudad, estado, país) punto y 11) páginas que comprende el artículo, ligadas por un guión y colocar pp minúscula (i. e. 15-35 pp.).

Envío de los artículos a:

Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. Campo Experimental Valle de México. INIFAP. Carretera Los Reyes-Texcoco, km 13.5. Coatlinchán, Texcoco, Estado de México. C. P. 56250. Tel. 01 595 9212681. Correo electrónico: [email protected]. Costo de suscripción anual $ 750.00 (6 publicaciones). Precio de venta por publicación $ 100.00 (más costo de envío).

Page 261: Vol. Especial Núm. 4

INSTRUCTIONS FOR AUTHORS

The Mexican Journal in Agricultural Sciences (REMEXCA), offers to the investigators in agricultural sciences and compatible areas, means to publish the results of the investigations. Writings of theoretical and experimental investigation will be accepted, in the formats of scientific article, notice of investigation, essay and cultivar description. Each document shall be arbitrated and edited by a group of experts designated by the Publishing Committee; accepting only original and unpublished writings in Spanish or English and that are not offered in other journals.

The contributions to publish themselves in the REMEXCA, must be written in double-space (including tables and figures) and using “times new roman” size 11 in all the manuscript, with margins in the four flanks of 2.5 cm. All the pages must be numbered in the right inferior corner and numbering the lines initiating with 1 in each page. The sections: abstract, introduction, materials and methods, results, discussion, conclusions, acknowledgments and mentioned literature, must be in upper case and bold left aligned.

Scientific article. Original and unpublished writing which is based on researching results, in which the interaction of two or more treatments in several experiments, locations through many years to draw valid conclusions have been studied. Articles should not exceed a maximum of 20 pages (including tables and figures) and contain the following sections: 1) title, 2) author(s), 3) working institution of the author(s), 4) address of the author(s) for correspondence and e-mail; 5) abstract; 6) key words; 7) introduction; 8) materials and methods; 9) results and discussion; 10) conclusions and 11) cited literature.

Notice of investigation. Writing that contains transcendental preliminary results that the author wishes to publish before concluding its investigation; its extension of eight pages (including tables and figures); it contains the same sections that a scientific article, but interjections 7 to 9 are written in consecutive text; that is to say, without the title of the section.

Essay. Generated summarized writing of the analysis of important subjects and the present time for the scientific community, where the author expresses its opinion and settles down its conclusions on the treated subject; pages must have a maximum extension of 20 (including tables and figures). It contains sections 1 to 6, 10 and 11 of the scientific article. The development of the content of the essay is

questioned in sections according to the topic, through this discussion conclusions or concluding remarks should be generated.

Cultivar description. Writing made in order to provide the scientific community, the origin and the characteristics of the new variety, clone, hybrid, etc; with a maximum extensions of eight pages (including tables and figures), contains sections 1 to 6 and 11 of the scientific article. The descriptions of cultivars is in consecutive text, with relevant information about the importance of cultivar, origin, genealogy, obtaining method, agronomic and phonotypical characteristics (climatic conditions, soil type, resistance to pests, diseases and yield), quality characteristics (commercial, industrial, nutritional, etc) and availability of seed.

Writing format

Title. It should provide a clear and precise idea of the writing, using 13 words or less, must be in capital bold letters, centered on the top.

Authors. To include six authors or less, full names must be submitted (name, surname and last name). Justified, immediately underneath the title, without academic degrees and labor positions; at the end of each name it must be placed numerical indices and correspondence to these shall appear, immediately below the authors; bearing, the name of the institution to which it belongs and official address of each author; including zip code, telephone number and e-mails; and indicate the author for correspondence.

Abstract and resumen. Submit a summary of 250 words or less, containing the following: justification, objectives, location and year that the research was conducted, a brief description of the materials and methods, results and conclusions, the text must be written in consecutive form.

Key words and palabras clave. It was written after the abstract which serve to include the scientific article in indexes and information systems. Choose three or four words and not include words used in the title. Scientific names of species mentioned in the abstract must be register as key words and palabras clave.

Introduction. Its content must be related to the specific subject and the purpose of the investigation; it indicates the issues and importance of the investigation, the bibliographical antecedents that substantiate the hypothesis and its objectives.

Page 262: Vol. Especial Núm. 4

Materials and methods. It includes the description of the experimental site, materials, equipment, methods, techniques and experimental designs used in research.

Results and discussion. To present/display the results obtained in the investigation and indicate similarities or divergences with those reported in other published investigations. In the discussion it must be emphasize the relation cause-effect derived from the analysis.

Conclusions. Drawing conclusions from the relevant results relating to the objectives and working hypotheses.

Cited literature. Preferably include recent citations of scientific papers in recognized journals, do not include conference proceedings, theses, internal reports, website, etc. All citations mentioned in the text should appear in the literature cited.

General observations

In the original document, the figures and the pictures must use the units of the International System (SI). Also, include the files of the figures separately in the original program which was created or made in such a way that allows, if necessary to make changes, in case of including photographs, these should be originals, scanner in resolution high and send the electronic file separately. The title of the figures is capitalized and lower case, bold; in bar and pie graphs, filling using clearly contrasting textures; for line graphs use different symbols.

The title of the tables, must be capitalized and lower case, bold; tables should not exceed one page, or closed with vertical lines; only three horizontal lines are accepted, the head of columns are between the first two lines and the third serves to complete the table; moreover, must be numbered progressively according to the cited text and contain the information needed to be easy to understand. The information contained in tables may not be duplicated in the figures and vice versa, and in both cases include statistical comparisons.

Literature references at the beginning or middle of the text use the surname(s) and year of publication in brackets, for example, Winter (2002) or Lindsay and Cox (2001) if there are two authors(as). If the reference is at the end of the text, put in brackets the name(s) coma and the year, eg (Winter, 2002) or (Lindsay and Cox, 2001). If the cited publication has more than two authors, write the surname of the leading author, followed by “et al.” and year of publication.

Literature citation

Articles in journals. Citations should be placed in alphabetical order, if a leading author appears in several articles of the same year, it differs with letters a, b, c, etc.1) Write the surname complete with a comma and initial(s) of the names with a dot. To separate two authors the “and” conjunction is used or its equivalent in the language the work it is written on. When more than two authors, are separated by a dot and coma, between the penultimate and the last author a “and” conjunction it is used or it’s equivalent. If it is an organization, put the full name and the acronym in brackets; 2) Year of publication dot; 3) title of the article dot; 4) country where it was edited dot, journal name dot and 5) journal number and volume number in parentheses two dots, number of the first and last page of the article, separated by a hyphen (ie 8 (43):763-775).

Serial publications and books. 1) author(s), just as for articles; 2) year of publication dot; 3) title of the work dot. 4) if it is translation ( indicate number of edition and language of which it was translated and the name of the translator dot; 5) publisher name dot; 6) number of edition dot; 7) place where the work was published (city, state, country) dot; 8) for pamphlet, series or collection to place the name and number dot and 9) total number of pages (i. e. 150 p.) or various pages (i. e. 30-45 pp.).

Articles, chapters or abstracts in collective works (books, abstracts, reports, etc). 1) author(s), just as for articles; 2) year of publication dot; 3) title of the article, chapter or memory dot; 4) Latin expression In two dots; 5) title of the collective work dot; 6) publisher(s), compiler(s) or coordinating(s) of the collective work [written just like the author(s) of the article] dot, at the end of this, the abbreviation is placed between parenthesis (ed. or eds.), (comp. or comps.) or (cord. or cords.), according to is the case dot; 7) if it is a translation (just as for serial publications and books); 8) number of the edition dot; 9) publisher name dot; 10) place where it was published (city, state, country) and 11) pages that includes the article, placed by a hyphen and lowercase pp (i. e. 15-35 pp.).

Submitting articles to:

Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas. Campo Experimental Valle de México. INIFAP. Carretera Los Reyes-Texcoco, km 13.5. Coatlinchán, Texcoco, Estado de México. C. P. 56250. Tel. 01 595 9212681. E-mail: [email protected]. Cost of annual subscription $ 60.00 dollars (6 issues). Price per issue $ 9.00 dollars (plus shipping).

Page 263: Vol. Especial Núm. 4

Mandato:

A través de la generación de conocimientos científicos y de innovación tecnológica agropecuaria y forestal como respuesta a las demandas y necesidades de las cadenas agroindustriales y de los diferentes tipo de productores, contribuir al desarrollo rural sustentable mejorando la competitividad y manteniendo la base de recursos naturales, mediante un trabajo participativo y corresponsable con otras instituciones y organizaciones públicas y privadas asociadas al campo mexicano.

Misión:

Generar conocimientos científicos e innovaciones tecnológicas y promover su trasferencia, considerando un enfoque que integre desde el productor primario hasta el consumidor final, para contribuir al desarrollo productivo, competitivo y sustentable del sector forestal, agrícola y pecuario en beneficio de la sociedad.

Visión:

El instituto se visualiza a mediano plazo como una institución de excelencia científica y tecnológica, dotada de personal altamente capacitado y motivado; con infraestructura, herramientas de vanguardia y administración moderna y autónoma; con liderazgo y reconocimiento nacional e internacional por su alta capacidad de respuesta a las demandas de conocimientos, innovaciones tecnológicas, servicios y formación de recursos humanos en beneficio del sector forestal, agrícola y pecuario, así como de la sociedad en general.

Retos:

Aportar tecnologías al campo para:

● Mejorar la productividad y rentabilidad

● Dar valor agregado a la producción

● Contribuir al desarrollo sostenible

Atiende a todo el país a través de:

8 Centros de Investigación Regional (CIR’S)

5 Centros Nacionales de Investigación Disciplinaria (CENID’S)

38 Campos Experimentales (CE)

Dirección física:

Progreso 5, Barrio de Santa Catarina, Delegación Coyoacán, Distrito Federal, México. C. P. 04010

Para más información visite: http://www.inifap.gob.mx/otros-sitios/revistas-cientificas.htm.

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PRODUCCIÓN Dora M. Sangerman-Jarquín

Agustín Navarro Bravo

DISEÑO Y COMPOSICIÓN María Otilia Lozada González

yAgustín Navarro Bravo

ASISTENTE EDITORIALMaría Doralice Pineda Gutiérrez