Resumen

ZAVALA, Manuel; SAUCEDO, Heber  y  FUENTES, Carlos. Modelos analíticos fractales para las propiedades hidráulicas de suelos no saturados. Agrociencia [online]. 2018, vol.52, n.8, pp.1059-1070. ISSN 2521-9766.

La capacidad predictiva de los modelos mecanicistas de las propiedades hidráulicas de los suelos no saturados debe conocerse a detalle antes de desarrollar simulaciones de procesos de transferencia de agua en la zona vadosa del suelo. El objetivo de este estudio fue evaluar la flexibilidad de ajustar datos experimentales y la capacidad de predicción de tres modelos fractales para la curva de retención de humedad y la curva de conductividad hidráulica que satisfacen las propiedades integrales de la infiltración (poro geométrico, poro neutro y poro grande). Los modelos consideran conceptos de geometría fractal, las leyes de Laplace, Poiseuille y Darcy, se estableció su nivel de descripción y su desempeño respecto de dos modelos mecanicistas tradicionales. La evaluación incluyó 208 suelos seleccionados de la base Unsaturated Soil Hydraulic Database, con los que se cubrieron nueve clases texturales. Series experimentales de retención de humedad se usaron para calibrar los parámetros de forma y escala de las funciones de retención. Los datos experimentales de conductividad hidráulica se usaron para validar los modelos fractales de conductividad. El análisis de correspondencia lineal, entre datos teóricos y experimentales, mostró que la capacidad predictiva de los modelos fractales para la conductividad relativa es buena, porque el coeficiente de determinación en las clases texturales fue positivo (>0.75 y <0.86). Así, al menos 75 % de la variabilidad de la conductividad lo explica el modelo de regresión ajustado. Los modelos fractales presentaron predicción mayor respecto a la de la combinación de modelos mecanicistas clásicos, usados en la física de suelos.

Palabras llave : conductividad hidráulica relativa; curva de retención de humedad; modelos fractales; ley de Laplace; ley de Poiseuille y ley de Darcy.

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