text new page (beta)
Spanish (pdf)
Article in xml format
Article references
Automatic translation
Send this article by e-mail
Cited by SciELO 
Similars in
SciELO 
Permalink
Introducción
En la agricultura es necesario hacer un uso eficiente del agua y proveer una solución al uso óptimo de este recurso para equilibrar la oferta y la demanda, ya que en regiones semiáridas y áridas existe una creciente competencia entre los limitados recursos hídricos y la creciente demanda por los cultivos (Li et al., 2012). Para incrementar la eficiencia de aplicación en los métodos de riegos superficial es necesario entender el proceso de infiltración, que permite calcular el tiempo óptimo de riego (Barry et al., 2005), conociendo la curva de retención de agua en el suelo, que se define como la relación entre el contenido volumétrico de agua y el potencial mátrico que determinan el flujo de agua en la zona no saturada (Moret y Latorre, 2016). Esta relación es fundamental para estudiar el drenaje, proceso de infiltración, conductividad hidráulica, programación de riegos y estrés hídrico en las plantas, además, es una variable esencial en los modelos hidrológicos y balances hídricos (Solon et al., 2012). Existen materiales considerados como mejoradores del suelo que, por sus características físicas y químicas, ayudan a mejorar la retención de humedad, entre ellos están los hidrogeles y otros materiales orgánicos obtenidos por pirólisis de la biomasa residual de plantas, que promueven tanto la retención del agua como la de nutrimientos (Opatokun, 2017). La infiltración es el componente del ciclo hidrológico que conecta el flujo superficial y el agua subterránea, esta propiedad del suelo es importante en el diseño de sistemas de riego y drenaje, transporte de sedimentos y solutos, manejo de cuencas (Ali et al., 2016), estimación de escurrimiento hidrológico y recargas de acuíferos (Van den Putte et al., 2013; Mao et al., 2016). Se ha desarrollado un gran número de modelos para calcular la infiltración acumulada y la tasa de infiltración, tales modelos se clasifican en empíricos como el propuesto por Kostiakov (1932) y en semi-empíricos y físicos (Muñoz-Carpena y Gowdish, 2005). El primero no es capaz de describir el proceso de infiltración a detalle, sin embargo, los modelos basados en principios físicos describen con mayor detalle dicho proceso; entre los modelos físicos se encuentra el modelo de Richard y el de Green y Ampt (Ali et al., 2016; Deng y Zhu, 2016). La ecuación de infiltración de Green y Ampt es una de las más extensamente usadas en la simulación del proceso de infiltración (Ali et al., 2016) y de erosión (Mao et al., 2016), ya que aplica directamente la ley de Darcy. Además, debido a la simplicidad y precisión en su resolución, este modelo se utiliza para simular la infiltración vertical en una dimensión en el suelo (Green y Ampt, 1911), a diferencia del modelo complejo de Richard, que requiere una técnica numérica implícita iterativa discreta en el tiempo y en el espacio para su solución, que implica un alto costo computacional (Rao et al., 2009). El modelo de Green y Ampt se aplica en suelos uniformes, estratificados, condiciones de precipitación estable o inestables y condiciones homogéneas en contenido de agua (Deng y Zhu, 2016; Rao et al., 2009; Haibili y Heidarpour, 2015), ya que asume una conductividad hidráulica constante y un porcentaje en el contenido de agua en la zona de humedecimiento y una carga negativa constantes en el frente de mojado (Haibili y Heidarpour, 2015). Este conjunto de propiedades físicas del suelo, involucradas en su uso y manejo, son importantes para entender en qué medida y cómo influyen en el crecimiento de las plantas (Thompson y Troeh, 1988). Algunas modificaciones al modelo que se han propuesto se han combinado con los eventos de precipitación y han sido adoptadas en programas computacionales de modelación de cuencas como el SWAT (Neitsch et al., 2002) y HEC-HMS (USACE, 2001). Con base en lo anterior, el objetivo de esta investigación fue estudiar la retención de agua y la infiltración del agua en un suelo agrícola franco arcilloso con y sin mejoradores orgánicos en diferentes proporciones, para estimar el tiempo de riego por gravedad.
Materiales y métodos
El experimento se llevó a cabo en el laboratorio de drenaje y física de suelos del Departamento de Suelos de la Universidad Autónoma Chapingo, ubicada a 19º 20’ latitud norte, 98º 53’ longitud oeste, 2240 m. Este consistió en la toma de 15 muestras de un kg de suelo en forma homogénea y estratificada a una profundidad de 30 cm, en un terreno ubicado en el distrito de riego número 35 “el Burrión” en Guasave, Sinaloa, México. Se determinaron los intervalos de riegos para cultivo de maíz para el ciclo agrícola otoño-invierno con la información climatológica del lugar más cercano al sitio experimental en Guasave, Sinaloa. La evapotranspiración se calculó aplicando el método de Blaney y Criddle (1950). Se obtuvieron los costos de producción de los tratamientos, que consistieron en mezclas en diferentes proporciones de suelo con los materiales orgánicos que se usaron como mejoradores de suelos. Los mejoradores orgánicos se obtuvieron a partir de los residuos de cosecha del cultivo de maíz. Se aplicó material procesado mediante pirólisis y no procesado (material orgánico sin ninguna modificación), e hidrogel sintetizado a partir de pectinas del extracto del fruto de tejocote, mediante hidrólisis ácida (Heano, 2012). Se estableció un experimento con ocho tratamientos que se formaron con la adición de diferente dosis de mejorador, los cuales se establecieron en un diseño completamente aleatorizado (DCA) con tres repeticiones de cada uno. Se utilizaron 8 muestras de suelo con textura franco arcilloso, las cuales fueron procesadas a través del tamiz No. 10 para obtener partículas menores de 2 mm de diámetro. Estas muestras de suelo se mezclaron con diferentes proporciones de los materiales orgánicos evaluados como mejoradores de suelo. Los tratamientos evaluados fueron los siguientes: T1 = Suelo sin mejorador (testigo); T2 = Suelo + 20 g material procesado; T3 = Suelo + 20 g material sin procesar; T4 = Suelo + 20 g hidrogel; T5 = Suelo + 40 g material procesado; T6 = Suelo + 40 g material sin procesar; T7 = Suelo + 40 g hidrogel y T8 = Suelo + 20 g material procesado + 20 g material sin procesar + 20 g hidrogel.
Variables medidas y estimadas en laboratorio
Las variables que se midieron en laboratorio (propiedades físicas directas) para cada tratamiento fueron: la densidad aparente ρb (método de la parafina), conductividad hidráulica S (permeámetro de carga constante), porosidad total η, humedad inicial (método gravimétrico), densidad real ρa (método del picnómetro), saturación efectiva (Se), textura (método de Day), humedad a capacidad de campo (CC), humedad en el punto de marchitez permanente (PMP) y se obtuvo la curva de retención de humedad mediante el método de la olla de presión; a partir de dicha curva se obtuvieron la humedad inicial, humedad a sa saturación (Ө𝑠), presión de entrada del aire (ψb) y presión capilar en el frente de humedecimiento (ψf), humedad residual (Ө𝑟) e índice de porosidad (β) (Prado et al., 2017).
Modelo de infiltración de Green y Ampt
W. H. Green y G. A. Ampt (Jintao et al., 2008) desarrollaron el primer modelo físico del proceso de infiltración. Este modelo describe ecuaciones simples para describir el cálculo de la infiltración. Green y Ampt lograron simplificar la teoría de la infiltración considerando el frente de humedecimiento. La Ecuación 1 de infiltración de Green y Ampt tiene tres parámetros que se necesitan estimar, estos son la conductividad hidráulica a saturación Ks (mm·h-1), la carga de presión capilar en el frente de humedecimiento ψf (cm) y el contenido del cambio de humedad, el cual es la diferencia entre la porosidad y el contenido de agua inicial del suelo θi.
Donde F (t) es la infiltración acumulada (cm), t es el tiempo (h), ψf es la carga de presión capilar en el frente de humedecimiento (cm), 𝑝 es la profundidad del agua sobre la superficie (cm), θi y θs son los contenidos volumétricos de agua en el suelo inicial y a saturación, respectivamente (cm3·cm-3), y Ks es la conductividad hidráulica a saturación (cm·h-1). Corey y Brooks (2009) estudiaron las variaciones de la carga de succión ψ, con el contenido de humedad θ, en diferentes tipos de suelo y encontraron una relación gráfica y empírica entre la succión del suelo y la saturación efectiva Se conocida como la ecuación de Brooks-Corey (1964) (Ecuación 3).
Donde ψ es la presión capilar (cm), β es el índice de distribución de tamaño de poros (cm3·cm-3), ψb es la presión de entrada del aire (cm).
La saturación efectiva se puede expresar como la relación entre la humedad disponible θ − θr (condición inicial) y el máximo contenido de humedad en el suelo o porosidad efectiva ϕ𝑒 (Ecuación 4) (Van Genuchten, 1980).
Donde: θ es el contenido de humedad (cm3 cm-3)correspondiente a una presion capilar ψ, θr es el contenido de humedad residual drenado (cm3・cm-3) y ϕ𝑒 es la porosidad efectiva η − θr (cm3・cm-3), donde η es la porosidad total.
La presion capilar del frente de humedecimiento se obtuvo de la integracion de la ecuacion de Brooks y Corey (1964) de la conductividad hidraulica relativa a traves de la (Ecuacion 5) (Rawls et al., 1982; Xiang et al., 2015; Prado et al., 2017).
Donde: ψb es la presion de entrada de aire (cm) y βtiene el mismo significado que en la Ecuacion 3.
Los parametros ψb y β se obtuvieron resolviendo las Ecuaciones (3) y (4), dos formas de calcular la saturación efectiva del suelo (Se), empleando las curvas de retención de humedad del suelo (Brooks y Corey, 1964) propiedades fisicas indirectas que se obtienen de graficos.
Obtención de las curvas de tensión de humedad del suelo
Las curvas de tension de humedad se obtuvieron de muestras de 20 g de suelo por tratamiento, con tres repeticiones, las cuales se colocaron en cilindros (5.1 cm de diametro y 5 cm de altura) y se determino el contenido de humedad mediante el metodo de la olla de presion (Wang et al., 2013) a tensiones (ψ) de 0, 0.01, 0.03, 0.05, 0.1, 0.2, 0.3, 0.5, 1, 3, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 16 y 17 atm. Se determino el contenido de humedad (θ) de cada tratamiento para cada presión aplicada mediante el metodo gravimetrico, y con la densidad aparente del suelo se convirtio a humedad volumetrica. Se graficaron los pares de puntos (θ, ψ) como lo describe Prado et al. (2017).
Calibración y ajuste estadístico del modelo de Green y Ampt
Para encontrar el valor de los parametros del modelo de Green y Ampt (ψb y β) se aplico el metodo de mínimos cuadrados no lineales, el cual establece que: dado un vector de parametros, encontrar el error minimo entre los valores predichos por el modelo y los datos medidos en laboratorio, Ecuaciones 6 y 7.
Donde
Resultados y discusión
Curvas de tensión de humedad
En la Figura 1 se presenta la curva de tension de humedad que caracterizo a cada uno de los tratamientos experimentales, en esta se aprecia la variabilidad en la capacidad de almacenamiento del agua de los ocho tratamientos, siendo el tratamiento testigo T1 (Suelo sin ningun mejorador) el que presento los valores mas bajos, con un contenido de humedad a capacidad de campo (θCC) de 0.41 cm3・cm-3 y un punto de marchitez permanente (θPMP) de 0.135 cm3・cm-3. Los cuatro tratamientos con mayor capacidad de retencion fueron: T2, T7, T6 y T5, cuyos valores de θCC y θPMP, respectivamente, fueron (0.44 y 0.15 cm3・cm-3), (0.44 y 0.15 cm3・cm-3), (0.35 y 0.15 cm3・cm-3) y (0.41 y 0.15 cm3・cm-3); mientras que los tratamientos T8 (0.38 y 0.14 cm3・cm-3), T3 (0.37 y 0.14 cm3・cm-3) y T4 (0.39 y 0.14 cm3・cm-3).
Se aprecia el incremento de humedad retenida por los tratamientos con materiales organicos, los cuales tienen una diferencia de hasta el 0.10 cm3・cm-3 de agua retenida, donde los mejores tratamientos (T2 y T7) fueron con aditivos organicos. En el tratamiento T7 se encontro el mayor almacenamiento de agua facilmente disponible (30%) para la planta.
En la Tabla 1 se presentan, el coeficiente de correlación (r), el sesgo (BIA) y la raiz del cuadrado medio del error (RMSE); se observa que en todos los tratamientos el sesgo fue menores a 0.014 correspondiendo el valor mas bajo para el tratamiento 8; en general los valores de r fueron cercanos a la unidad, lo que indica un excelente ajuste de los datos; el valor más pequeño de RMSE se obtuvo en el tratamiento 4, esto indica la precisión del método. De acuerdo a los ajustes encontrados, se deduce que las estimaciones de la saturación efectiva y las medidas mediante el método volumétrico son similares (Tabla 2). De acuerdo a las investigaciones realizadas por Prado et al. (2017), los valores de ψf son confiables para utilizarlos en el modelo de Green y Ampt. Las variables estimadas y medidas son confiables para determinar la infiltración acumulada en suelos, pero no son confiables para todo tipo de suelo (Green y Ampt, 1911).
Table 2 Physical and hydrodynamic parameters of the soil treated with different organic improvers.
| Parámetros físicos obtenidos en forma directa | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Símbolo | Tratamientos | ||||||||
| T1 | T2 | T3 | T4 | T5 | T6 | T7 | T8 | ||
| Densidad aparente (g cm-3) | ρb | 1.2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1.1 | 1.1 | 1.1 |
| Densidad real (g cm-3) | ρa | 2.6 | 2.6 | 2.5 | 2.4 | 2.4 | 2.4 | 2.7 | 2.5 |
| Porosidad total (cm) | Η | 0.5 | 0.6 | 0.5 | 0.5 | 0.6 | 0.5 | 0.6 | 0.6 |
| Conductividad hidraulica (mm h-1) | KS | 4.8 | 7.9 | 5.6 | 6.1 | 7.9 | 8.5 | 7.4 | 5.9 |
| Humedad a capacidad de campo (cm3 cm-3) | θCC | 0.4 | 0.4 | 0.3 | 0.3 | 0.4 | 0.3 | 0.4 | 0.3 |
| Humedad a punto de marchitez permanente ( cm3 cm-3) | θPMP | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 |
| Parámetros físicos obtenidos en forma indirecta | |||||||||
| Presion de entrada de aire (cm) | ψb | 17 | 13 | 15 | 14 | 17 | 13 | 12 | 17 |
| Indice distribucion de poros ( cm3 cm-3) | Β | 0.5 | 0.7 | 0.5 | 0.8 | 0.6 | 0.3 | 0.7 | 0.5 |
| Presion capilar en el frente de humedecimiento (cm) | ψf | 32 | 31 | 31 | 35 | 34 | 21 | 28 | 33 |
| Humedad de saturacion ( cm3 cm-3) | θS | 0.4 | 0.5 | 0.4 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.5 | 0.4 |
| Humedad residual ( cm3 cm-3) | θr | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 | 0.1 |
En el Tabla 2 se muestran características físicas que resultaron de la estimación del modelo de Green y Ampt. Para resolver problemas de flujo en suelo no saturado a menudo se requiere el conocimiento de las propiedades hidráulicas del suelo, la distribución del tamaño de partícula, densidad aparente y contenido de materia orgánica (Van Genuchten y Leij, 1980). Binayak (1999), menciona que las propiedades hidráulicas del suelo son importantes para la predicción del flujo de agua en suelos con macro porosidad alta (Textura gruesa).
La conductividad hidráulica (KS) fue la propiedad que más se modificó debido al cambio de porosidad, a mayor porosidad mayor conductividad hidráulica (Tabla 2), esto se debe al efecto positivo de la mayor cantidad de materia orgánica en los tratamientos, lo que implicaría un menor tiempo de riegos en cultivos agrícolas, por el incremento en la capacidad de retención debido a que la adición de mejoradores orgánicos, modifican las propiedades físicas en los suelos; se observó que los tratamientos con materia orgánica procesado (T2) y sin procesar (T6), mostraron mejores características; mientras que la aplicación del gel (T8) y tratamiento testigo (T1) no mostraron mejorías en dichas propiedades. El riego con agua subterránea altamente salada, la liberación de agua de mar en las zonas costeras y la acumulación de sales en regiones áridas son las principales causas de la salinidad de los suelos sin materia orgánica (Clarenc et al., 2020).
Curvas de infiltración acumulada
En la Figura 2 se muestra el comportamiento de la lámina infiltrada acumulada del modelo de Green y Ampt de los 8 tratamientos, los cuales parten de una humedad inicial del 0.15 cm3·cm-3. Para un tiempo de oportunidad de una hora se observa claramente una mayor lámina de agua infiltrada en el suelo con mejoradores orgánicos que en el testigo, maximizándose en el suelo con 40 g hidrogel (T7), con los que se podría tener mayor uniformidad del patrón de láminas infiltradas en el riego por gravedad. Se han evaluado modelos como el de Richard para determinar la infiltración acumulada (Raó, 2006). Sin embargo, este modelo es difícil de implementar por la cantidad de parámetros involucrados; por otro lado, es más factible la aplicación del modelo de Green y Ampt, para el manejo del riego en suelos agrícolas y predice de manera aceptable la tasa de infiltración (Prado et al., 2017). Machiwal et al., (2006) menciona que es posible que la alta variabilidad de los parámetros de los modelos de infiltración, no permitan encontrar un patrón definido de valores, como fue reportado por Machiwal et al., (2006). De acuerdo con esta investigación, los mejoradores orgánicos obtenidos de biomasa seca, ricos en polímeros naturales, procesados por pirólisis pueden ser utilizados para retener humedad en suelos agrícolas, resultados que concuerdan con los encontrados por Xiang et al., (2015).
Con estos resultados existe evidencia suficiente para justificar la adición de materiales orgánicos, ya que se podrían aumentar los intervalos en el tiempo de riego y disminuir la cantidad de agua utilizada por los cultivos, lo que propiciaría un ahorro sustancial del vital líquido utilizado por los cultivos.
Estudio de viabilidad de acuerdo a costos de producción de los mejoradores orgánicos
Se realizaron las proyecciones de los costos de producción de los mejoradores orgánicos de suelo, para una tonelada de producción, en donde se obtuvieron los siguientes resultados en pesos ($): T1 (0), T2 (200), T3 (300.3), T4 (18,208), T5 (452.3), T6 (17,304), T7 (18,404), T8 (18,798). El mejorador orgánico más rentable de acuerdo a su retención de humedad es el material procesado con pirólisis. En forma general, sustratos orgánicos elaborados den la glucosa ha sido la mayor fuente de carbono utilizada en los procesos fermentativos, obteniéndose altos rendimientos de biomasa y productividad de lípidos en comparación con otras fuentes de carbono (Silva-Rodríguez et al., 2021). Los hidrogeles son materiales de un costo alto de producción, según estudios realizados por Mehmet (2014). Los altos costos ($) de algunos materiales orgánicos mejoradores de suelos son razones suficientes por las cuales no se aplican a suelos agrícolas, además de que pueden causar daños a los suelos de acuerdo a los materiales sintéticos utilizados (hidrogel) (Hernández, 2012). Una de las ventajas de los materiales procesados con pirólisis, a partir residuos de maíz, es que ayudan a mejorar las propiedades físicas y químicas de los suelos y son de bajo costo, ya que son elaborados de materiales prácticamente de desecho. En el Estado de Sinaloa el residuo de maíz es un material que existe en abundancia por las grandes superficies agrícolas destinados a la siembra de este cultivo (CONAGUA, 2020).
Cantidad y frecuencia de riegos requeridos
En la Figura 3 se muestra la cantidad de riegos que se deben aplicar en un suelo franco arcilloso con diferentes mezclas de materiales orgánicos como mejoradores de suelos. Se observa que existe una diferencia marcada en los intervalos de riegos para todos los tratamientos evaluados; los tratamientos T1, T2, T4, T5, T6 y T8 requieren mayor cantidad de riegos, pero T3 y T7 requieren un riego menos, de acuerdo al calendario de riegos que se aplica de manera normal que el agricultor aplica en el periodo de siembra (5 riegos), los riegos evaluados de acuerdo a datos calculados serian para T1=5, T2=5, T3=4, T4=5, T5=6, T6=6, T7=4 y T8=7 como se muestra en la Figura 3, donde el mejor aditivo es el T3 Y T7 por lo que fueron los mejores tratamientos donde se utiliza menos agua, estudios realizados en laboratorio de física de suelos en la Universidad Autónoma de Chapingo. Esto indica un beneficio para los módulos de riego al reducir la cantidad de agua utilizada en un sistema de riego por gravedad sin que la planta sufra algún daño por estrés hídrico.
Conclusiones
El modelo de Green y Ampt como herramienta para describir el proceso de infiltración mostró alto grado de confiabilidad en suelos con adición de mejoradores orgánicos, con la ventaja de ser un modelo basado en principios físicos y fáciles de implementar por su estructura matemática simplificada. Las adiciones de diferentes mejoradores orgánicos aumentaron en un 30% la retención de humedad, en un 5% la conductividad hidráulica (KS) y en 7% la porosidad total (η), parámetros del modelo de Green y Ampt que resultó adecuado para predecir la velocidad de infiltración del agua en el suelo. La adición de mejoradores orgánicos de suelo incrementó el intervalo y disminuyó el número de riegos en suelos de textura franco arcilloso en Guasave, Sinaloa.
La aplicación al suelo de mejorador orgánico procesado podría ser una alternativa viable para el sector agrícola por su alto grado de retención de humedad, su bajo costo de producción y por su disponibilidad, en Guasave Sinaloa, México.
