Lunes, 07 Octubre 2024 10:38

Un modelo diseñado por la UCO permite calcular los nutrientes que llegan a cada finca regada con aguas regeneradas

Escrito por UCC+i
Los investigadores Emilio Camacho, Juan Antonio Rodríguez e Ignacio Gómez Los investigadores Emilio Camacho, Juan Antonio Rodríguez e Ignacio Gómez

Investigadores del grupo Hidráulica y Riegos de la Unidad de Excelencia María de Maeztu – Departamento de Agronomía (DAUCO) presentan Nitrinet, una herramienta innovadora que permite predecir la variación de la concentración de nutrientes nitrogenados a lo largo de las redes de distribución, permitiendo así un cálculo más ajustado de las necesidades de fertilización

Investigadores del grupo de Hidráulica y Riegos de la Unidad de Excelencia María de Maeztu – Departamento de Agronomía de la Universidad de Córdoba (DAUCO), en el marco del proyecto Reutivar 2.0, han desarrollado Nitrinet, un modelo predictivo que permite calcular la concentración de nitrógeno amoniacal y nitrógeno nítrico presente en el agua regenerada a lo largo de las redes de distribución de comunidades de regantes. Se trata de una herramienta innovadora que permite conocer la cantidad de nutrientes que llega a cada parcela, permitiendo así llevar a cabo estrategias de fertirrigación de precisión.

Tal y como explican los investigadores Ignacio Gómez Lucena, Emilio Camacho Poyato y Juan Antonio Rodríguez Díaz, en las comunidades de regantes las parcelas de riego se abastecen de agua a través de redes de distribución que pueden llegar a tener varios kilómetros de longitud. En la primera fase de Reutivar quedó probado que la calidad del agua que se distribuye por esas tuberías no permanece constante, sino que llega a las parcelas con diferentes concentraciones de nitrato y amonio en función de la distancia a la que se encuentren de la estación de bombeo. La segunda fase del proyecto ha permitido el desarrollo del modelo predictivo Nitrinet, que permite calcularla concentración de nutrientes con la que el agua llega a cada parcela.

El estudio de caso para este modelo se ha realizado en la comunidad de regantes del Tintín, en Montilla (Córdoba), que emplea aguas regeneradas. Para calcular el tiempo que tarda el agua en llegar a cada parcela, Nitrinet realiza la simulación hidráulica de la red de distribución. Esos datos se combinan con el modelado de la nitrificación, el proceso químico a la que es sometida el agua regenerada en el interior de las tuberías. El resultado es una información útil para implementar un fertirriego de precisión, ya que ofrece al agricultor datos rigurosos sobre los nutrientes que están llegando a su finca a través del agua regenerada, lo que le permite planificar mejor las dosis de fertilizante que emplea sobre los cultivos. Esto supone un ahorro económico y repercute positivamente en el medio ambiente, ya que reduce el uso de insumos de síntesis química que pueden resultar contaminantes.

Reutivar 2.0

Liderado y coordinado por Feragua, la Universidad de Córdoba, la Comunidad de Regantes del Tintín, Aguas de Montilla y la Agencia de Medio Ambiente y Agua de Andalucía (AMAYA), Reutivar 2.0 pretende contribuir al desarrollo y fortalecimiento del olivar andaluz, en un contexto de escasez hídrica y cambio climático, a través del uso de aguas regeneradas óptimamente tratadas para este fin y el empleo de técnicas de fertirriego de precisión.

Está cofinanciado por la Junta de Andalucía y la Unión Europea a través del FEADER 2014-20, en el nuevo marco de las ayudas al funcionamiento de los grupos operativos de la Asociación Europea para la Innovación (AEI) en materia de productividad y sostenibilidad agrícolas en el sector Agroalimentario. El proyecto también tiene como socios no beneficiarios a la Confederación Hidrográfica del Guadalquivir y a la empresa tecnológica Regaber.

Referencia: I. Gómez-Lucena, E. Camacho-Poyato, I. Martín-García, K. Fahd Draissi, J. A. Rodríguez-Díaz. “NITRINET: A predictive model for nitrification in reclaimed water distribution in pressurised irrigation networks”. Agricultural Water Management, 302 (2024). Received 4 April 2024; Received in revised form 23 July 2024; Accepted 28 July 2024. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2024.108982

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