Instituto Hispano-Luso de Investigaciones Agrarias (CIALE)
Abstract
X Jornadas de Investigación de la Zona no Saturada del Suelo, Salamanca (España), 2011El estudio de la variabilidad espacial de la
humedad del suelo a escala de parcela o cuenca agrícola
requiere el uso de redes de sensores de humedad de bajo
coste, que suelen mostrar una fiabilidad limitada y requieren
de calibraciones específicas, especialmente en suelos con
elevados contenidos en arcilla. El presente trabajo pretende
plantear una calibración más fiable de sondas de humedad
mediante un análisis mixto campo-laboratorio. Para la
calibración de campo se dispone de datos gravimétricos;
para la calibración en laboratorio se han usado columnas de
suelo inalterado que tras ser saturadas fueron desecadas en
un entorno controlado mientras se monitorizaba la
evolución de su peso y la de su humedad volumétrica,
medida con diferentes sondas capacitivas Decagon. Tras
obtener curvas de secado y la relación entre la humedad
gravimétrica y la volumétrica es posible realizar una
calibración mejorada específica para cada tipo de suelo. Las
redes neuronales son particularmente útiles para el
modelado de procesos físicos y el ajuste de modelos. En
este trabajo se propone el empleo de dichas herramientas
para obtener calibraciones para las sondas analizadas en el
tipo de suelo objeto de estudio. Los resultados muestran que
dichas calibraciones permiten mejorar la precisión de las
mediciones de humedad realizadas.The study of the spatial variability of soil
water content at agricultural plot or catchment scales
requires the use of low-cost soil water content sensor
networks, which usually show a limited reliability and
require specific calibrations, specially for soils with a high
clay content. This work proposes a more reliable calibration
of soil water content probes with a laboratory analysis.
Minimally disturbed soil columns were saturated with water
and dried in a controlled environment while monitorizing
the evolution of their volumetric soil water content (with
different capacitive Decagon Probes) and weights. After
obtaining the drying curves and the relation between the
volumetric and the measured gravimetric soil water contents
it is possible to achieve an improved calibration specific for
different kinds of soil. Neural networks are especially
interesting for the modeling of physical processes and
model adjustment. In this work, these tools were used in
order to obtain improved calibrations for the analyzed
probes in the studied soil type. Results show that this
calibration improves the accuracy and pMinisterio de Ciencia e Innovación AGL2009 C03-03Junta de Andalucía AGR-478
