Search

The use of water in agriculture represents the largest consumer of water in the world, for this reason the needs of crops must be studied to achieve an efficient use of water. This work will estimate the irrigation needs of the 11 main crops in the area of influence of the Carrizal-Chone system located in Ecuador, which is a pressurized irrigation system that starts at the "La Esperanza" dam and has a irrigable area of 10,000 hectares. The methodology to be used for estimating crop water requirements is the Penman-Monteith method proposed by FAO to determine reference evapotranspiration (ETo) and then the dual crop Kc will be used to determine the evapotranspiration of each crop Cultivation considering both the evaporation of the soil and the transpiration of the plant. With the water requirements of each crop, the production costs will be established and at the same time the risk of the variability of the prices of the different crops will be analyzed by means of the Montecarlo method and later an economic optimization model will be implemented to maximize the Economic gain and minimize the use of water. In this way an efficient allocation will be achieved both in terms of volume of water and economically., El uso de agua en la agricultura representa el mayor consumidor de agua a nivel mundial, por esta razón se debe estudiar las necesidades de los cultivos para lograr un uso eficiente del agua. En este trabajo se estimarán las necesidades de riego de los 11 cultivos principales del área de influencia del sistema Carrizal-Chone ubicado en Ecuador, el cual es un sistema de riego presurizado que inicia en la represa "La Esperanza" y tiene un área regable de 10.000 hectáreas. La metodología que se empleará para la estimación de las necesidades de agua de los cultivos es el método Penman-Monteith propuesta por la FAO para determinar la evapotranspiración de referencia (ETo) y posteriormente se empleará el Kc dual del cultivo para determinar la evapotranspiración de cada cultivo considerando tanto la evaporación del suelo como la transpiración de la planta. Con los requerimientos de agua de cada cultivo, se establecerán los costos de producción y a la par se analizará el riesgo de la variabilidad de los precios de los diferentes cultivos mediante el método de Montecarlo y posteriormente se implementará un modelo de optimización económica que permita maximizar la ganancia económica y minimizar el uso de agua. De esta manera se logrará una asignación eficiente tanto en términos de volumen de agua como económicamente., [CA] El recurs hídric cada dia és més escàs, i l'agricultura al ser el major consumidor d'aigua es veu obligat a millorar l'eficiència de reg. Davall esta premissa, es va realitzar este treball d'optimització de l'assignació d'aigua de reg, i se'l va realitzar per a l'àrea d'influència del sistema de reg Carrizal-Chone, el qual compta amb una superfície de reg de 10.000,00 hectàrees. Es van determinar les necessitats netes de reg per a cada cultiu, davall la metodologia de la FAO 56 usant el Kc dual, posteriorment es va obtindre els costos de producció i es va analitzar el risc de la variabilitat dels preus de venda per mitjà del mètode de Muntanya Carlo, simulant 1 milió de vegades per a cada cultiu. Del resultat de preus es va emprar el valor del percentil 80, 20 i el preu mitjana, i cada preu va ser un escenari d'anàlisi en el model d'optimització econòmic. L'escenari 1 es va basar en el preu de venda del percentil 80, i a l'emprar el model d'optimització es va obtindre un marge-brut de 38.320.354,48 US$ per mitjà de l'assignació de 100,00 hm3 d'aigua, amb la qual cosa es va obtindre un ràtio de 0,38 US$/m3 , mentres que per al mateix escenari, però sense l'ocupació del model d'optimització, es va obtindre un marge-brut de 34.223.212,89 US$ amb una assignació d'aigua de 131,81 hm3 i un ràtio de 0,25 US$/m3 . En l'escenari 2, que va emprar el preu mitjana de venda, va obtindre com resultat a l'emprar el model d'optimització un marge brut de 25.441.544,80 US$ i un ràtio de 0,25 US$/m3 , mentres que per al mateix escenari, però sense emprar el model, es va obtindre un marge-brut de 25.161.434,94 US$ i un ràtio de 0,19 US$/m3 . Finalment, per a l'escenari 3, es va aconseguir un marge-brut davall l'ocupació del model d'optimització de 12.698.807,45 US$ i un ràtio de 0,12 US$/m3 , mentres que sense l'ús del model el marge-brut per a este escenari va ser de 14.718.766,36 US$ i un ràtio de 0,11 US$/m3 .

Nicaragua és un país on la generació d'electricitat a partir de biomassa és una alternativa interessant per a reduir el consum de combustibles derivats del petroli. En els últims anys, entre un 70 i 81% de l'electricitat s'ha generat a partir de derivats de petroli (Fuel Oil o Gasoli). Amb la pujada dels preus del petroli el país ha de dedicar gran part dels seus recursos econòmics per a la importació d'aquests combustibles. Per a trobar una sortida a l'enorme dependència energètica, cal investigar una font d'energia que sigui renovable i que tingui efectes positius des del punt de vista econòmic, social i ambiental. La utilització dels residus agrícoles, forestals i la biomassa que es pot obtenir de plantacions forestals energètiques és una alternativa interessant. No obstant això, la planificació de localitzacions i les grandàries òptimes de les plantes generadores requereixen un procés complex comparat amb generadores que utilitzen combustibles fòssils. Per tant l'objectiu d'aquest estudi és desenvolupar un model espacial per a estimar la disponibilitat potencial de biomassa a Nicaragua.La metodologia ha consistit de dues fases, primer a una escala nacional s'ha fet una zonificació agroecológica i s'han seleccionat ubicacions favorables per a les plantes generadores. En la segona fase, les àrees seleccionades són objecte d'un estudi més detallat i mitjançant un procés d'optimització entre la demanda i el subministrament de biomassa es determina la grandària de les plantes. Addicionalment es prenen en compte aspectes ecològics i socioeconòmics.En ambdues fases, el procés parteix de la recopilació de dades per a conformar una base de dades cartogràfica desenvolupada en un SIG. S'efectua una zonificació agroecológica i s'estimen els rendiments potencials amb el mètode ZAE (Kassam, 1977), posteriorment es calculen els rendiments limitats per aigua a través del mètode CROPWAT i els resultats són confrontats amb dades de terreny i dades d'experts per a estimar el rendiment agronómicamente assolible. L'optimització econòmica i energètica es fa sobre la base del balanç d'oferta i demanda i els costos de producció i transport de la biomassa.Els resultats obtinguts ens indiquen que a Nicaragua hi ha suficient biomassa per a ser utilitzada amb fins energètics. D'acord a la zonificació agroecológica, el 47% del territori té un potencial forestal, i el model espacial desenvolupat estima en 62 milions de Mg de biomassa en aquesta àrea. A això li podem agregar 644 mil Mg de residus amb valor energètic que prové de cultius agrícoles. Si s'utilitzéssin solament els residus agrícoles, es generarien 64 MW a l'any. Les zones amb major potencial per a produir biomassa amb finalitats energètiques són la part nord oriental del país (entri Bilwi i el triangle miner), el centre (entri Waslala i Siuna) i la regió centre oriental (Muelle de los Bueyes). Per la seva ubicació i condicions contrastants es van seleccionar tres llocs per a realitzar els estudis de cas: Wasakin, Sébaco i Tipitapa.L'anàlisi detallada dels llocs seleccionats ens indica que a Tipitapa hi ha potencial per a generar electricitat en una planta de 37 MW, considerant la biomassa disponible en un radi de 25 km d'acord a l'optimització econòmica i energètica. L'altre lloc, Sébaco, on es concentren gran quantitat de residus com pellofa d'arròs i clofolla de cafè té un potencial de 35 MW. Finalment, Wasakin, considerant només l'àrea concesionada per a una empresa forestal i utilitzant únicament els residus forestals generats es va estimar un potencial de 1.37 MW que provenen de les activitats de tallada i processament de la fusta en una àrea de 9 mil ha. Malgrat això, hi ha limitacions de tipus tècnic i econòmic per a construir-hi una central de producció de biomassa.La combinació del mètode ZAE i el model CROPWAT, aplicats per mitjà d'un SIG proporciona resultats molt aproximats al terreny i permeten modelizar diferents escenaris per al suport en la presa de decisions., Nicaragua es un país en donde la generación de electricidad a partir de biomasa ha probado ser una alternativa interesante para reducir el consumo de combustibles derivados del petróleo. Pero en los últimos años, entre un 70 a 81% de la electricidad se ha venido generando con derivados de petróleo (Fuel Oil o Gasoil). Con la subida de los precios del petróleo el país tiene que dedicar gran parte de sus recursos económicos para la importación de estos combustibles. Para encontrar una salida a la enorme dependencia energética, es necesario investigar una fuente de energía que sea renovable y que tenga efectos positivos desde el punto de vista económico, social y ambiental. La utilización de los residuos agrícolas, forestales y la biomasa que se puede obtener de plantaciones forestales energéticas es una alternativa interesante. La planificación de localizaciones y los tamaños óptimos de las plantas generadoras requieren un proceso complejo comparado con generadoras que utilizan combustibles fósiles. Por lo tanto el objetivo de este estudio es desarrollar un modelo espacial para estimar la disponibilidad potencial de biomasa en Nicaragua.La metodología ha consistido de dos fases. primero, a escala nacional se ha realizado una zonificación agroecológica y se han seleccionado ubicaciones favorables para las plantas generadoras. En la segunda fase, las áreas seleccionadas han sido objeto de un estudio más detallado y mediante un proceso de optimización entre la demanda y el suministro de biomasa se ha determinado el tamaño de las plantas. Adicionalmente se han tomado en cuenta aspectos ecológicos y socioeconómicos.En ambas fases, el proceso parte de la recopilación de datos para conformar una base de datos cartográfica desarrollada en un SIG, se efectúa una zonificación agroecológica y se estiman los rendimientos potenciales con el método ZAE (Kassam, 1977). Posteriormente se calculan los rendimientos limitados por agua a través del método CROPWAT y los resultados son confrontados con datos de terreno y datos de expertos para estimar el rendimiento agronómicamente alcanzable. La optimización económica y energética se hace en base al balance de oferta y demanda y los costos de producción y transporte de la biomasa.Los resultados obtenidos nos indican que en Nicaragua hay suficiente biomasa para ser utilizada con fines energéticos. De acuerdo a la zonificación agroecológica, el 47% del territorio tiene un potencial forestal y el modelo espacial desarrollado estima en 62 millones de Mg de biomasa en esta área. A esto le podemos agregar 644 mil Mg de residuos con valor energético que proviene de cultivos agrícolas. Si se utilizaran solamente los residuos agrícolas, se generarían 64 MW al año. Las zonas con mayor potencial para producir biomasa con fines energéticos son la parte norte oriental del país (entre Bilwi y el triángulo minero), el centro (entre Waslala y Siuna) y la región centro oriental (Muelle de los Bueyes). Por su ubicación, y condiciones contrastantes se han seleccionado tres sitios para realizar los estudios de caso: Wasakin, Sébaco y Tipitapa.El análisis detallado de los sitios seleccionados nos indica que en Tipitapa hay potencial para generar electricidad en una planta de 37 MW, tomando en cuenta la biomasa disponible en un radio de 25 km de acuerdo a la optimización económica y energética. El otro sitio, Sébaco, donde se concentran gran cantidad de residuos como cascarilla de arroz y cascabillo de café tiene un potencial de 35 MW. Por último, Wasakin, considerando solamente el área concesionada para una empresa forestal y utilizando únicamente los residuos forestales generados se ha estimado un potencial de 1.37 MW que provienen de las actividades de corte y procesamiento de la madera en una área de 9 mil ha. Sin embargo, hay limitaciones técnicas y económicas para poder construir en este sitio una planta de generación a partir de biomasa.La combinación del método ZAE y el modelo CROPWAT, aplicado por medio de un SIG brinda resultados muy aproximados al terreno y permiten modelizar distintos escenarios para el apoyo en la toma de decisiones., Nicaragua is a country where the electricity generation from biomass has proven to be an interesting alternative to reduce the consumption of derived fuels of the petroleum. Nevertheless, in the last years, between a 70 to 81% of the electricity came from petroleum products (Fuel Oil or Gasoil). With increasing fuel prices the country has to dedicate great part of its economic resources for the import of these fuels. In order to look for a solution from this enormous energy dependence, it is necessary to find another energy source that can be renewable and with positive effects from the economic, social and environmental points of view. The use of the agricultural, forest residues and the biomass that can be obtained of forest energy plantations is an interesting alternative. However, the planning of localizations and the good sizes of the generating plants require a complex process compared with those using fossil fuels. Therefore the objective of this study is to develop a spacial model to estimate the potential biomass production for energy in Nicaragua.The methodology consisted of two phases. First, at a national scale an agroecological zonning was made, and favorable locations were selected for the generating plants. In the second phase, the selected areas were object of a detailed study and by means of a process of optimization between the demand and the supply of biomass the size of the plants was determined. Additionally, the ecological and socioeconomic aspects were taken into account.In both phases, the process takes input data to conform a cartographic database developed in a SIG. An agro ecologic zoning is made and the potential yields with the method AEZ (Kassam, 1977) are obtained. Later on the water-limited yields are calculated through the CROPWAT method and the results are confronted with land data and experts' data to estimate the attainable agronomical.yield. The economic and energetic optimization is made based on the balance between offer and demand and the production costs and transport of the biomass.The obtained results indicate us that in Nicaragua there is enough biomass to be used for energetic purposes. According to the agro ecologic zoning, 47% of the territory has a forest potential and the model developed assessed 62 millions of Mg of biomass in this area. Moreover we can add it 644 thousand Mg of residues with energy value that comes from agricultural cultivations. If only the agricultural residues were used, 64 MW a year would be generated. The areas with more potential to produce biomass with energetic value are the oriental north part of the country (between Bilwi and the mining triangle), the center (between Waslala y Siuna) and the eastern center region (Muelle de los Bueyes). According to their location and contrasting conditions three places were selected to carry out the case studies: Wasakin, Sébaco and Tipitapa.The detailed analysis of the selected places indicates that in Tipitapa there is potential to generate electricity in a power plant of 37 MW, taking into account the available biomass in a radius of 25 km according to the economic and energetic optimization. The second place, Sébaco, where great quantity of residues like husk of rice and coffee parchment are produced, has a potential of 35 MW. Finally, Wasakin, considering only the area under concession for a forest company and using the generated forest residues had only a potential of 1.37 MW that came from the activities and processing of the wood in an area of 9000 ha. Nevertheless, there are technical and economic limitations for building and implementing an energy central in this site.The combination of the AEZ method and the CROPWAT frame, applied by means of a GIS offers very approximate results to the field data and allow modeling of different scenarios for decision support.