Cómo Tomar Mejores Decisiones De Riego En La Práctica

Una Explicación Agronómica Del Momento, La Lámina Y La Escala

La mayoría de los fallos de riego no ocurren porque falten datos. Ocurren cuando una medición se usa como si fuera una decisión.

Si alguna vez usted ha escuchado, o dicho, una de estas frases, ya vio el problema en el campo:

• “La sonda dice que estamos bien, pero el cultivo está estresado”.

• “La ETc dice riegue, pero el sensor casi no se movió”.

• “Seguimos la recomendación y aun así tuvimos un rendimiento desuniforme”.

Estas situaciones ocurren porque a menudo se mezclan dos conceptos fundamentalmente distintos en un mismo panel: la demanda del cultivo, que refleja lo que la atmósfera extrae del dosel, y la oferta del suelo, que refleja lo que la zona radicular realmente puede entregar.

Cuando el productor maneja el riego usando solo una de estas miradas, el sistema puede verse “preciso” en pantalla, pero comportarse de forma inconsistente en el lote.

La ET, los coeficientes de cultivo y los datos meteorológicos son predictivos por naturaleza. Sirven para planificar el riego estimando la demanda futura del cultivo. Las imágenes satelitales y los sensores de suelo cumplen otro rol: describen el estado real del sistema y su respuesta, con sensores reflejando condiciones del suelo y la teledetección reflejando el estado del cultivo. La confusión aparece cuando las herramientas de planificación se tratan como mediciones, o cuando las mediciones se tratan como señales de control.

En la práctica, los roles son claros:

• Los métodos digitales basados en imágenes satelitales y meteorología son más adecuados para definir el momento y la variabilidad espacial.

• Los sensores de suelo son más adecuados para explicar qué ocurrió bajo la superficie.

• Las decisiones de lámina fallan cuando se usa una sola lectura de sensor para representar todo un lote o un sector.

Qué Miden Realmente Los Sensores De Humedad De Suelo

Los sensores de humedad miden el estado físico del agua en el suelo en un punto específico. Según la tecnología, reportan contenido volumétrico de agua o potencial matricial a una profundidad, o a varias profundidades dentro de un perfil vertical.

Incluso las sondas avanzadas de múltiples profundidades muestrean un volumen muy pequeño de suelo en un único punto horizontal. Describen condiciones locales con alta precisión, pero no describen de forma directa cómo interactúa el cultivo con el suelo a escala de lote.

La absorción de agua depende de la densidad y actividad radicular, disponibilidad de oxígeno, estructura del suelo y resistencia mecánica.

Estos factores determinan si las raíces realmente pueden absorber agua del suelo, y los sensores no los miden.

Implicación práctica: una lectura “húmeda” puede igual significar baja absorción por mala aireación, compactación o enraizamiento débil. Una lectura “seca” puede ocurrir sin estrés visible si las raíces están activas en otra zona o si el perfil está amortiguando la demanda.

Las Mediciones Puntuales Tienen Un Problema De Escala (Incluso En Lotes Pequeños)

La limitación central de los sensores no es el tamaño del lote. Existe a cualquier escala. Un sensor mide solo su entorno inmediato, normalmente un volumen de suelo muy reducido alrededor del elemento sensor.

Esto importa porque la humedad del suelo puede cambiar mucho en distancias muy cortas, incluso dentro del mismo evento de riego. Diferencias pequeñas en textura, estructura, compactación, materia orgánica, densidad radicular o condiciones de instalación pueden generar patrones de humectación y secado distintos a solo centímetros de distancia.

Incluso piedras pequeñas, grietas o micro-diferencias de relieve pueden modificar el movimiento local del agua y la continuidad capilar, haciendo que las lecturas diverjan fuertemente en distancias de apenas unos centímetros.

Estas diferencias a micro-escala afectan:

• Infiltración y redistribución después del riego
• Pérdidas por drenaje
• Eficiencia de absorción de agua por las raíces
• Contenido volumétrico local por lentes de textura, estructura de agregados, grietas, macroporos, galerías de lombrices, huellas de ruedas antiguas y micro-relieve que desvían el flujo de agua

Una forma simple de pensarlo:

• La sonda mide un punto (y un punto muy pequeño).
• Usted riega una superficie (incluso un bloque chico contiene varios micro-ambientes).

Cuando se tratan esas dos escalas como si fueran iguales, la recomendación se vuelve una suposición con decimales. El sensor puede ser exacto en su punto y aun así ser una señal de control riesgosa para definir la lámina.

Los Sensores Muestran La Absorción De Agua?

Los sensores no miden la absorción de agua por las raíces. Miden cambios en el estado hídrico del suelo en un punto.

Lo que muchas veces se interpreta como absorción es una inferencia por “depleción”, que puede deberse a:

• Absorción radicular
• Drenaje por debajo de la profundidad del sensor
• Redistribución lateral hacia otras zonas del suelo
• Evaporación desde capas superficiales
• Movimiento capilar hacia zonas más secas

El sensor no puede separar estos procesos. Solo informa que el contenido de agua en ese lugar cambió.

La absorción radicular es espacialmente desuniforme y temporalmente dinámica. Un sensor colocado en una zona con baja densidad de raíces puede mostrar poca depleción aunque el cultivo esté transpirando fuerte. Otro sensor a pocos metros puede mostrar una caída rápida. Ambas lecturas pueden darse bajo la misma demanda del cultivo.

Los sensores multi-profundidad ayudan a ver movimiento vertical, pero siguen muestreando una columna estrecha de suelo. La absorción que ocurre a centímetros de distancia permanece invisible.

La sonda captura con detalle la dinámica vertical de humedad en un solo punto, mientras que el mapa del lote muestra la variabilidad espacial más allá de ese punto. Esta imagen muestra agua penetrando a capas más profundas en un momento en que el dosel todavía es limitado, un patrón consistente con sobre-riego en relación con la absorción del cultivo.

Sensores Volumétricos Y La Incertidumbre Detrás De La Capacidad De Campo

Las lecturas volumétricas de humedad tienen poco significado agronómico si no se interpretan respecto a dos referencias: capacidad de campo y punto de marchitez permanente.

Estas referencias definen el rango de agua disponible para la planta y son necesarias para calcular depleción y lámina de reposición.

En la práctica, estas referencias rara vez se miden de forma directa. La capacidad de campo varía con textura, estructura, materia orgánica, compactación y profundidad. El punto de marchitez varía con propiedades del suelo y con la capacidad de extracción del cultivo. Ninguno de los dos valores es uniforme dentro de un lote, ni siquiera dentro del mismo perfil.

En lugar de medirlos, se suele:

• Tomarlos de tablas genéricas por textura
• Inferirlos a partir del comportamiento del sensor tras riego o lluvia en el corto plazo
• Ajustarlos manualmente hasta que “parezcan” razonables

Todo esto implica estimación. Por eso, incluso con una medición volumétrica correcta, la interpretación depende de límites inciertos. Errores pequeños en capacidad de campo o punto de marchitez asumidos se traducen en errores grandes cuando se calcula lámina.

Qué Representa La Programación Digital Del Riego

Los sistemas digitales basados en satélite y meteorología se enfocan en la demanda del cultivo más que en la oferta del suelo.

Estiman evapotranspiración, detectan estrés del dosel, mapean variabilidad espacial e integran pronóstico para anticipar demanda futura.

Sus fortalezas incluyen:

• Cobertura espacial de todo el lote
• Identificación de variabilidad entre sectores
• Evaluación de riesgo orientada hacia adelante

Esto se alinea con cómo el cultivo “siente” el estrés hídrico, que está dominado por la demanda atmosférica y la función del dosel.

Sus limitaciones son estructurales. Los modelos de ET asumen que el agua puede extraerse cuando el cultivo la demanda. Los indicadores satelitales de estrés reflejan respuesta del dosel, que muchas veces aparece después de que restricciones en la zona radicular ya limitaron la absorción.

Los métodos digitales indican dónde y cuándo el cultivo necesita agua. No confirman si el suelo puede suministrarla físicamente a la tasa requerida.

Por Qué Los Datos De Sensores Y Las Estimaciones De ET Rara Vez Coinciden

La falta de concordancia entre lecturas de sensores y demanda estimada por ET suele interpretarse como error. En realidad, refleja dos procesos distintos.

La ET representa demanda atmosférica promediada en el espacio y el tiempo. Los sensores representan condiciones locales del suelo condicionadas por estructura, infiltración, redistribución y actividad radicular. La relación entre ambas no es lineal ni estable durante la campaña.

Esperar coincidencia consistente entre señales es confundir su rol agronómico.

Cuándo Los Sensores Aportan Valor Real

Los sensores son más efectivos como herramientas de diagnóstico. Son especialmente útiles para:

• Verificar cómo se mueve el agua en el perfil
• Identificar drenaje por debajo de la zona radicular activa
• Detectar zonas donde el agua se acumula pero las raíces funcionan mal
• Explicar por qué el cultivo no respondió como se esperaba al riego

En la práctica, hay muy pocos sistemas donde los sensores puedan sostener por sí solos decisiones de lámina de manera confiable. Pueden ayudar con láminas solo en ambientes altamente controlados, con suelos realmente uniformes, zona radicular bien caracterizada y condiciones hidráulicas muy estables.

Qué Funciona Agronómicamente En La Práctica

Un manejo de riego confiable combina estimación de demanda del cultivo con interpretación del comportamiento del suelo.

Los datos ambientales y modelos de cultivo se usan para estimar cuándo y dónde es probable que el cultivo requiera agua, considerando clima, desarrollo del dosel y variabilidad espacial.

Luego, los sensores se usan para evaluar si el sistema suelo-raíz puede sostener esas decisiones. Ayudan a identificar limitantes como infiltración deficiente, drenaje excesivo, estrés por falta de oxígeno, compactación o enraizamiento efectivo superficial, que los modelos de demanda no ven.

Qué implica para plataformas digitales: el soporte de decisión funciona mejor cuando la capa principal se construye alrededor de la demanda del cultivo y la variabilidad espacial, y los sensores se integran como herramientas opcionales de validación, no como controladores primarios. Datos ambientales, satélite y modelos aportan el marco para definir momento y riesgo. Las mediciones en suelo confirman si los eventos realmente se comportaron como se esperaba en la zona radicular efectiva, o si dominan restricciones locales como límites de infiltración, drenaje o estrés por falta de oxígeno.

Esta arquitectura se mantiene robusta aun sin sensores, y es flexible cuando los hay. Evita dependencia rígida de un dispositivo, permite integrar múltiples tecnologías vía API y calza con la realidad agronómica: el suelo varía localmente, pero las decisiones deben tomarse a escala de sector o lote.

Una Regla Práctica Que Funciona

• Use métodos digitales para responder: Dónde se acumula el riesgo, cuándo debo regar y cuánto?
• Use sensores para responder: El último riego humedeció la zona radicular efectiva, o la evitó?

Si Usted Recuerda Una Sola Línea

El riego funciona cuando la demanda se estima a escala de lote y las restricciones del suelo se verifican localmente.

Cuando las estrategias se construyen con esa lógica, las fuentes de datos se complementan. Cuando no, más datos solo aumentan la confusión.

Si quiere ver cómo aplicamos esta lógica en campo, puede explorar nuestro flujo de riego en yieldsApp.