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Hoy en día el riego de precisión es cada vez más importante debido a la necesidad de optimizar el uso de los recursos agua y la energía, los cuales son cada vez más limitantes. Sin embargo, aplicar un riego de precisión no es una tarea fácil para la mayoría de los agricultores, ya que es necesario conocer los factores que influyen en el crecimiento del cultivo. El avance tecnológico está permitiendo que cada vez sea más factible medir, recopilar datos y analizar el manejo del riego, utilizando diferentes tipos de sensores y servidores, de esta manera se pueden calcular de forma automática las necesidades de riego y aplicar el agua de forma precisa justo cuando es más necesaria. No obstante, la mayoría de las plataformas IoT son sistemas cerrados que no permiten la integración con plataformas y sensores de terceros y se limitan a mostrar los valores de estos sensores de manera gráfica, sin entrar en el cálculo de las necesidades del cultivo y, por tanto, no son del todo útiles para funcionar como sistemas de apoyo a la toma de decisiones. El presente trabajo pretende mostrar la metodología para el desarrollo de una plataforma IoT de bajo coste para el riego de precisión, así como la integración de diferentes estrategias de riego en la misma. Para desarrollar la plataforma se ha utilizado el framework Django, de código abierto. Con el fin de conectar diferentes sensores a la plataforma se ha diseñado un dispositivo de toma de datos, de código abierto y eficiente energéticamente, que soporta una gran cantidad de protocolos de comunicación. Finalmente se ha calculado una programación de riego para una finca de estudio. Dicha finca consta de 44 hectáreas de almendros en intensivo y organizados en dos sectores de riego. Las estrategias se han desarrollado con el lenguaje de programación Python y se conectan automáticamente a la red de estaciones meteorológicas de la AEMET y a la página web de elTiempo.es para obtener tanto datos climáticos de la serie histórica como las p

El olivar es un cultivo de gran repercusión económica en toda España, siendo el país con la mayor superficie del mundo dedicada a éste. Esta importancia se acentúa en Andalucía, donde es el cultivo más representativo e icónico en la región. De hecho, debido a la superficie que ocupa, el olivar es el cultivo que más agua consume en toda la Cuenca Hidrográfica del Guadalquivir. En cuanto a su fertilización, ésta suele ser poco precisa y, con frecuencia, basada en prácticas culturales y en la experiencia del agricultor. Esto conlleva que se realicen aplicaciones de fertilizantes innecesarias, ocasionando la contaminación de suelos y aguas subterráneas. En este escenario, la utilización de agua regenerada para riego de olivar surge como alternativa a las fuentes de agua tradicionales. Sin embargo, uno de los problemas asociados al riego con este tipo de agua es la gestión de la fertilización, pues ésta ya incorpora una importante cantidad de nutrientes, que es además variable a lo largo del año. Por ello, en este trabajo, se ha desarrollado una aplicación móvil (Reutivar-App) para la programación conjunta y en tiempo real del riego y la fertilización del olivar considerando el riego con agua regenerada. Reutivar-App está destinada a técnicos y agricultores e integra metodologías complejas y ya consolidadas, pero en un formato muy amigable. La aplicación tiene en cuenta tanto registros agroclimáticos históricos como predicciones climáticas, características hidráulicas del sistema de riego, dotación de agua concedida, análisis foliares y análisis de calidad del agua periódicos. Como resultado, genera una recomendación semanal del tiempo de riego y la cantidad de fertilizante óptimos a aplicar. Dichos resultados ponen de manifiesto que se puede hacer un uso mucho más eficiente del agua y el fertilizante y que, gracias a los nutrientes que este tipo de aguas aporta, el uso de fertilizantes adicionales puede ser innecesario, implicando importantes beneficios tanto medioambie

La gestión óptima de los recursos agua y energía en todos los sectores económicos, incluida la agricultura, tiene cada vez más importancia. El sector del riego, que ha experimentado una profunda transformación hacia sistemas de riego a presión, más eficientes en el uso del agua, pero con mayor demanda energética, también requiere medidas encaminadas al aumento de la eficiencia en la gestión de estos recursos. Este trabajo presenta una metodología fundamentada en la rehabilitación de redes de riego, mediante su rediseño, que determina el funcionamiento óptimo de la estación de bombeo que conlleva un coste de operación mínimo. La estrategia planteada se ha desarrollado en varios módulos. El primero de ellos consiste en la aplicación del algoritmo multiobjetivo NSGA-II, enlazado al simulador hidráulico EPANET, que minimiza el coste de rediseño de la red y de operación considerando un 100 % de simultaneidad de hidrantes. El segundo módulo contempla un análisis de la operación a la demanda de la red, generando múltiples patrones aleatorios de hidrantes abiertos/ cerrados. El tercer módulo analiza la operación a la demanda de la red en cada uno de los rediseños propuestos en el primer módulo y determina el funcionamiento de la estación de bombeo que minimiza el coste energético, teniendo en cuenta la tarifa eléctrica. La metodología propuesta se ha analizado en la CR El Villar (Sevilla) proporcionando un frente de Pareto que ofrece soluciones quasi óptimas con distinto grado de satisfacción de los objetivos propuestos. Mediante el posterior análisis financiero se ha determinado que la solución más viable a largo plazo, considerando una vida útil para la red de riego de 40 años y un interés del 5 %, conlleva un coste de inversión asociado al reemplazo de tuberías de 205.627 €, un coste de operación anual de 300.532 € y un coste total (inversión en el diseño, costes asociados a la renovación de las bombas y coste de operación) a lo largo de la vida útil de 6.019.447 €, lo q

La predicción de la demanda de agua es uno de los factores principales en el diseño y gestión de sistemas de abastecimiento y distribución de agua. Recientemente, avanzadas técnicas en inteligencia computacional como las Redes Neuronales Artificiales (RNAs) han sido aplicadas para la predicción de series temporales con importantes resultados. En este trabajo se ha desarrollado una metodología híbrida que combina RNAs y Algoritmos Genéticos multiobjetivo para la predicción a corto plazo de la demanda de agua en una Comunidad de Regantes cuando la disponibilidad de datos es escasa. El modelo fue desarrollado utilizando datos de series temporales del Sector VII de la Zona Regable Bembézar M.D. Tras el proceso de optimización con un algoritmo genético multiobjetivo se obtuvo una RNA de tipo perceptrón multicapa entrenada mediante el algoritmo Regularización Bayesiana con 24 neuronas en la primera capa oculta y 21 en la segunda. El modelo desarrollado fue capaz de explicar el 95 % de la varianza total de los datos observados con un Error Estándar de Predicción del 9.38 % (periodo de test).

In the last decades, irrigated agriculture has undergone a significant expansion, increasing the requirements of a natural and essential resource for the activity development, such as water. This resource is increasingly precious and competition for its use tends to be more intense in the economic sectors. This competition intensifies the need to submit to irrigation, especially in arid and semi-arid areas, a process of modernization by improving their technological level and ensure sustainability of the agricultural sector as a whole. The Spanish government has approved two plans for improving irrigation, National Irrigation Plan (NIP) horizon 2005 and NIP horizon 2008, both of them mainly consisted of promoting the canal lining, pressurized irrigation networks and new automation technologies to improve management in the irrigated areas. This plan has improved water use efficiency, but the new pressurized irrigation networks require large amounts of energy for pumping water. Therefore, energy costs have risen sharply after the modernization, being aggravated by an exponential increment of energy unit prize and compromising the profitability of the sector. In the interests of sustainability and in a context of climate change, where evapotranspiration rate increases water resources decreases, due to the increase of the greenhouse gas (GHG) directly emissions or indirectly caused by the combustion of non-renewable resources, have increased the need to improve efficiency of both resources. This document consists of seven sections. The first one provides an introduction and frame work in which the present PhD thesis is developed. The specific objectives to achieve the main objective of improving the sustainable management of water and energy use are defined in sections 2. Studies to achieve the proposed objectives are developed in sections 3, 4, 5 and 6 correspond to publications in scientific journals included in the database of the Science Citation Index (SCI) Section, La agricultura de regadío ha sufrido una importante expansión en las últimas décadas, incrementándose así los requerimientos de un recurso natural y esencial para el desarrollo de la actividad, como es el agua. Este recurso es cada vez más preciado y la competencia en los diferentes sectores económicos por su uso tiende a ser más intensa. Esta competencia agudiza la necesidad de someter a los regadíos, principalmente en zonas áridas y semiáridas, a un proceso de modernización que mediante la mejora de su nivel tecnológico asegure su sostenibilidad y la del sector agrario en su conjunto. El Gobierno español ha aprobado varios planes para la mejora del regadío, Plan Nacional de Regadíos (PNR) horizonte 2005 y PNR horizonte 2008 que consistieron principalmente en la instalación de redes a presión en las zonas regables y la incorporación de nuevas tecnologías de automatización para mejorar su gestión. Dichos planes han conseguido mejorar la eficiencia en el uso del agua, sin embargo las nuevas redes a presión requieren elevados consumos de energía. Los costes energéticos que debe soportar el sector han crecido bruscamente tras la modernización, siendo agravados por un contexto de incremento exponencial del precio unitario de la energía y comprometiendo la rentabilidad del sector. En aras de la sostenibilidad y en un contexto de cambio climático, donde aumentan las tasas de evapotranspiración y disminuyen los recursos hídricos motivados por el incremento de las emisiones de gases de efecto invernadero, causados directa o indirectamente por la combustión de recursos no renovables, surge la necesidad de mejorar la eficiencia del uso de ambos recursos. Este documento consta de siete apartados. El primero de ellos proporciona una introducción y define el marco en el que se desarrolla la tesis doctoral. Los objetivos específicos para alcanzar el objetivo principal de mejorar la gestión sostenible de los recursos agua y energía, son definidos en el apartado 2. Los estudios rea

Climate change will lead to changed demands on ex isting irrigation systems. This paper presents a methodology for investigating the performance of irrigation networks under climate change, and applies this to an irrigation network in Cordoba , southern Spain. The methodology uses emission scenarios (A2 and B2) developed by the Interg overnmental Panel on Climate Change. A global climate model (HadCM3) is used with downscali ng to predict climate variables for 2050 and 2080 under the emission scenarios. Euro pean agricultural policy scenario s are used to predict future cropping patterns. Irrigation water requirements are th en estimated for various combinations of these climate and cropping pattern scenarios, and the perfo rmance of the irrigation network is evaluated in terms of the equity and adequacy of pressure at the outlets, using EPANET. The methodology was applied to the Fuente Palmera irrigation district, which supplies water on-demand for drip irrigation. The results show that climate change would have a major impact on network performance with the existing cropping pattern, but that expected chang es in cropping pattern would reduce this impact.