Modelado del microclima de un cultivo de candía (Citrullus lanatus) en la sub-región sabana del departamento de Sucre, Colombia

Abstract

El objetivo del presente estudio fue modelar el microclima en un cultivo de sandía (Citrullus lanatus) en el departamento de Sucre en Colombia. Se realizó un estudio de simulación como alternativa de control automático para sistemas de riego. Metodológicamente, se utilizaron los modelos de Penman-Monteith y de balance hídrico para analizar el requerimiento hídrico del cultivo. Como estrategia de control se utilizaron controladores de tipo PID y difuso para comparar su comportamiento y establecer la mejor opción frente a las dificultades de recurso hídrico del cultivo bajo las condiciones climáticas de la sabana del departamento de Sucre. Se concluye que, en el modelamiento aplicado el controlador PID arrojó mejor rendimiento (aproximadamente de 3,3 veces) frente al controlador difuso en términos de un ciclo de trabajo de 24 horas. Además, con el controlador PID también se obtuvieron mejores resultados en términos de consumo energético, cantidad de líquido y estabilidad del sistema, frente al controlador difuso.

The goal of this study was to model the microclimate in a watermelon crop (Citrullus lanatus) in the department of Sucre. For this, a simulation study was done as an alternative to automatic control for irrigation systems. Methodologically, the Penman-Monteith and the water balance models were used to analyze the water requirement of the crop. As a control strategy, PID and diffuse type controllers were used to compare their behavior and to establish the best option in terms of the difficulties for obtaining the necessary water resource for the crop under the climatic conditions of the savannah of the department of Sucre. It is concluded that, in the modeling applied, the PID controller gave better performance (approximately 3.3 times) compared to the fuzzy controller in terms of a 24-hour work cycle. In addition, the PID controller also achieved better results in terms of power consumption, liquid quantity and system stability, compared to the fuzzy controller.