11.5 HP Modelado de invernadero

El uso del agua de los cultivos y la absorción de nutrientes es un subsistema central de acuapónica. La parte de HP es compleja, ya que la absorción pura de agua y nutrientes disueltos no se limita a seguir una relación lineal bastante simple como, por ejemplo, el crecimiento de los peces. Para crear un modelo completamente funcional, se necesita un simulador completo de invernadero. Esto implica sistemas submodelo de física de invernadero, incluyendo controladores climáticos y biología de cultivos que cubren procesos interactivos con factores de estrés biológicos y físicos.

Sin embargo, desde el punto de vista de HP, el clima de invernadero es el principal motor del sistema aquapónico completo, incluyendo, junto a los balances nutritivos, bucles de retroalimentación de calor producidos por los peces y COSub2/sub adicional suministrado a las plantas, según informa Körner et al. (2017) (Fig. 11.15).

En este modelo, el cultivo de peces produce calor a través de procesos metabólicos. La cantidad de calor producida por los peces se calcula directamente a partir del consumo de oxígeno, que es una función de la temperatura y una constante para la producción de calor de una unidad de oxígeno consumida (es decir, 13608 J gsup-1/sup fish). El calor procedente de la descomposición de la materia orgánica (QSubbio/sub), por ejemplo, las heces y los piensos, también contribuye al equilibrio térmico. El suministro de energía al sistema de agua puede entonces calcularse mediante la producción de calor a través del pescado calculado a partir de una tasa media de consumo de oxígeno (FSUbo2, TWB/sub). La producción adicional de calor puede entonces calcularse mediante la descomposición biológica de las heces (Fig. 11.16).

La producción de COSub2/sub del subsistema acuático (DsubCOSub2/sub/sub, g hsup-1/sup), es decir, la entrega al entorno aéreo (d, g hsup-1/sup), puede calcularse para la temperatura del agua dada (TsubH2O/sub, K) a partir del suministro de oxígeno al sistema (DsuboSub2/sub/sub, g hsup-1/sup) a la temperatura base del agua) (TSubH2 O, b/sub, K) y el valor QSub10/sub de la respiración de los peces (Qsub10, R/sub). Se utilizan las siguientes relaciones:

Fig. 11.15 Comportamiento simbiótico adicional de un sistema aquapónico

$d_ {O_2} = f_ {fish}\ f_ {O_2} W_ {O_2} $

$d_ {CO_2} =\ frac {[CO_2]} {[O_2]}\ d_ {O_2}\ Q_ {10, R} (T_ {H2O, b}) /10$ (11,16)

con la cantidad de alimento para los peces (fsubfish/sub, g hsup-1/sup), la tasa de consumo de oxígeno a la temperatura base (FSUBO2/sub, kg [OSub2/sub] kgsup-1/sup [pienso]), la fracción de pérdida de pienso WSUBO2/sub (sup-/sup) y el balance de masa de OSub2/sub/COSub2/sub (sup-/sup).

Para calcular la base de la acuapónica, es decir, el flujo del proceso (indicado con flechas, →) macroclima de invernadero → microclima → evapotranspiración → absorción de nutrientes, varios simuladores de invernadero desarrollados en el pasado se pueden utilizar y combinar con la acuicultura a un sistema acuapónico . Todos los modelos de invernadero incluyen un modelo de crecimiento de cultivos. La calidad del modelo, sin embargo, puede variar mucho desde modelos de regresión empírica simples, como Boote y Jones (1987), pasando por modelos deterministas, como Heuvelink (1996), hasta modelos funcionales de plantas estructurales (FSPM), por ejemplo Buck-Sorlin et al. (2011). Dado que los modelos actuales de crecimiento y desarrollo de cultivos son inexactos y tienen un poder predictivo limitado (Poorter et al. 2013), los modelos se emplean ocasionalmente en la gestión de cultivos, pero luego principalmente para cuestiones de planificación en simuladores de invernadero, por ejemplo, Vanthoor (2011) y Körner y Hansen (2011). La precisión de la predicción se ve comprometida por muchas fuentes de incertidumbre, como la modelización

Fig. 11.16 Sistema de acuicultura implementado en el invernadero con concentraciones de humedad, temperatura y CO2 del aire (RHSubair/Sub TSubair/Sub, CoSub2, aire/sub), calor de (Q) ambiente de peces (peces), descomposición biológica (bio) y flujos de calor ($$), tomado de Körner et al. (2017)

errores, variabilidad entre plantas, variabilidad entre invernaderos y condiciones climáticas externas inciertas. En cuanto a las predicciones, la precisión también varía fuertemente según la situación. Sin embargo, la introducción en línea de la información del sensor en el modelo de planta puede hacer que las predicciones del modelo de planta sean mucho más fiables y útiles para el cultivador.

Se desarrollaron simuladores de invernadero en y para varios lugares, por ejemplo, Virtual Grower (Frantz et al. 2010), KASPRO (De Zwart 1996), Greenergy Energy Audit Tool (Körner et al. 2008), The Virtual Invernadero (Körner y Hansen 2011), The Adaptive Invernadero (Vanthoor 2011), Hortex (Rath 1992, 2011) y el modelo integrado de invernadero acuapónico (Goddek y Körner 2019). A nivel de investigación, se han desarrollado algunos modelos (es decir, modelos de simulación en combinación con ciertas tecnologías de efecto invernadero) que pueden utilizarse para optimizar las inversiones y las modificaciones estructurales de la unidad de producción y el proceso de producción. Sin embargo, la mayoría de los sistemas implican entornos de software cerrados que sólo pueden ser utilizados por los desarrolladores, y muchos de ellos sólo existen en un modo de investigación y carecen de mayor desarrollo y aceptación por parte de la industria. Sin embargo, todavía no existe una base común para el intercambio de modelos y el desarrollo colaborativo de modelos. Como resultado, la mayoría de los modeladores y equipos de modelización trabajan aisladamente desarrollando sus propios modelos y códigos. Una deficiencia de ese procedimiento es que los modelos de simulación de invernadero se desarrollan paralelamente en entornos de investigación dispares, que fracasan en el crecimiento y el desarrollo cooperativos.

Todos los simuladores de modelos de invernadero HP son una compilación de sub-modelos que dependen del objetivo de integrar la interacción de plantas y equipos de invernadero. La diferenciación general de dos partes en los modelos de invernadero y también en el control y planificación es el entorno de brotes y raíces. Se han hecho enfoques modelo bastante complicados y diferenciados para el clima de invernadero (Bot 1993; de Zwart 1996), y el crecimiento de los cultivos de invernadero se ha modelado intensamente en la década de 1990 para los principales cultivos de invernadero como el tomate (Heuvelink 1996), el pepino (Marcelis 1994) y la lechuga (Liebig y Alscher 1993). Sin embargo, para calcular la absorción de agua y nutrientes de los cultivos, es necesario conocer el microclima, es decir, el clima cercano y sobre los órganos vegetales (Challa y Bakker 1999). Este es un problema permanente en la modelización de invernadero, ya que las variables del microclima, como la temperatura central de las hojas, son altamente variables y dependen de muchos parámetros y variables. Una versión de un modelo de temperatura de hoja utilizado en un dosel de cultivo para la temperatura del cultivo (TSubc/Sub) integrado sobre capas verticales (z) por Körner et al. (2007) que integra flujos netos irradiativos absorbidos (Rsubn, a/sub, WMSUP2/SUP), resistencia de capa límite y estomas (rsubb/sub y rsubs/sub, respectivamente, smsup-1/ sup) y el déficit de presión de vapor en la superficie de la hoja (VPDSubs/sub, Pa) en el dosel, es decir,

$Tc (Z) -t_a =\ frac {\ frac {1} {\ Rho_ac_p} (r_b (Z) +r_s (Z)) R_ {n, a} (z) -\ frac1 {\ gamma} VPD_s (z)} {1+\ frac {\ delta} {\ gamma} +\ frac {r_s z}} {r_b (z)} +\ frac1 {\ Rho_AC_P/4\ sigma Ta^3} (r_b (z) +r_s (z))} $ (11.17)

con temperatura del aire de invernadero (Tsuba/sub, K), presión de vapor densidad del aire (ρsuba/sub, g msup-2/sup), constante de Stefan-Boltzmann (σ, WMSUP-2/SUP KSUP-4/SUP), capacidad calorífica específica del aire (csubp/sub, J gsup-1/sup KSup-1/SUP), la constante psicométrica (γ, Pa SUP-1/SUP) y la pendiente entre el vapor saturado presión y temperatura del aire de invernadero (δ, Pa KSUP-1/SUP).

La temperatura de las hojas es la parte central del modelo de microclima, tiene bucles de retroalimentación a varias variables de entrada y especialmente a la resistencia de los estomas (a menudo también utilizada como su recíproca, la conductancia), y el cálculo necesita varios pasos de simulación para el equilibrio. Para HP, como parte del sistema aquapónico, sin embargo, el modelado de los flujos de agua y nutrientes es lo más importante. Todos los balances de agua y nutrientes en un sistema cerrado de bucle múltiple se controlan en función de la tasa de evapotranspiración del cultivo ETSubc/sub (cap. 8). Comúnmente ETSubc/sub se calcula como calor latente de evaporación, es decir, en términos de energía (λe, WMSUP2/SUP), y puede ser de acuerdo con la temperatura de las hojas expresada en diferentes capas de dosel

$\ lambda E (z) = (\ frac {\ frac {\ delta} {\ gamma} R_ {n, a} (z) +\ frac {\ rho _AC_P} {\ gamma} (\ frac1 {r_b (z)} +\ frac1 {\ rho _AC_P/4\ sigma Ta^3} VPD_s (z))} {1+\ frac {\ delta} {\ gamma} +\ frac {r_s (z)} {r_b (z)} +\ frac {1} {\ rho _AC_P/4\ sigma Ta^3} (r_s (z) +r_b (z))}) $ (11.18)

Para calcular ETsubc/sub (L msup-2/sup), λe debe multiplicarse por la constante LsubW/sub (calor de vaporización del agua; 2454 - 103 J kgsup-1/sup) y el peso específico del agua (9.789 kN, msup-3/sup a 20 ˚C).

Fig. 11.17 Sistema de entrada-salida de un invernadero

La ecuación (11.18), sin embargo, sólo calcula el flujo de agua a través del cultivo, mientras que la forma más fácil de estimar la absorción de nutrientes es la suposición de que los nutrientes son absorbidos o absorbidos como disueltos en el agua de riego y suponiendo que no existen resistencias químicas, biológicas o físicas específicas del elemento. En realidad, la absorción de nutrientes es un asunto muy complicado. Por consiguiente, para mantener el equilibrio, todos los nutrientes absorbidos por el cultivo contenidos en la solución nutritiva deben añadirse de nuevo al sistema hidropónico (véase [Cap. 8](/community/articles/capter-8-sistemas aquapónicos disociados)). Sin embargo, la Eq. (11.18) sólo calcula el potencial ETC, mientras que niveles de potencial demasiado altos pueden dar lugar a una mayor transpiración de la que las plantas pueden manejar, y luego la pérdida potencial de agua puede exceder la absorción de agua. Para eso, la simple suposición de absorción de nutrientes no es satisfactoria. Como se describe en [Cap. 10](/comunidad/artículos/capítulo-10-tratamientos aeróbicos y anaeróbicos para-reducción-mineralización de lodos acuapónicos), los diferentes nutrientes pueden tener diferentes estados y cambiar estados con, por ejemplo, el pH, mientras que la disponibilidad de la planta depende en gran medida del pH y de la relación de nutrientes con el uno al otro. Además, el microbioma en la zona de la raíz juega un papel importante, que aún no se implementa en los modelos. Algunos modelos, sin embargo, diferencian entre las vías floema y xilema. La gran cantidad de nutrientes, sin embargo, no se modela en detalle para el equilibrio de nutrientes acuapónicos y el dimensionamiento de los sistemas, mientras que la forma más fácil de estimar la absorción de nutrientes es la suposición de que los nutrientes son absorbidos o absorbidos como disueltos en el agua de riego y aplicar el enfoque de cálculo de ETC explicado anteriormente .

Para fines de control, el invernadero se considera típicamente como una caja negra, donde las condiciones climáticas externas determinan las entradas de perturbación, el suministro de COSub2/sub, la calefacción y la ventilación son las entradas de control, y el macroclima del invernadero y el microclima definen la salida del sistema (Fig. 11.17).

Para controlar el invernadero, las acciones están dirigidas a minimizar los impactos rápidos de las perturbaciones, es decir, estar por delante de los cambios esperados por el control inteligente. Para ello, se utilizan acciones de control tales como retroalimentación y retroalimentación (Cap. 8). El mejor control, sin embargo, se puede lograr cuando se utiliza un modelo completo de invernadero y se combina con el pronóstico del tiempo (Körner y Van Straten, 2008) logrando un control óptimo basado en el modelo basado en el clima de invernadero, tal como fue elaborado por Van Ooteghem (2007).