AIDspat calcula diariamente la humedad del suelo y la demanda de cada cultivo, incorpora la técnica de riego y puede simular desde una parcela hasta grandes regiones bajo diferentes escenarios climáticos
Redacción: Redacción Mundo Agropecuario
Editor: Eduardo Schmitz
Investigadores del Instituto Thünen de Alemania desarrollaron un sistema capaz de calcular con alta resolución espacial y temporal cuánta agua necesita la agricultura de regadío. La herramienta, denominada AIDspat, combina información sobre suelo, clima, cultivos y técnicas de irrigación para determinar diariamente cuándo una parcela necesita agua y qué volumen debe aplicarse.
El nuevo modelo fue presentado por el Instituto Thünen el 22 de septiembre de 2026 y su desarrollo científico aparece publicado en la revista Agricultural Water Management. La investigación fue realizada por Jacob Jeff Bernhardt, Franziska Potts, Jan Bug, Maximilian Zinnbauer, Max Eysholdt y Jochen Hack en el marco del proyecto de Gestión del Agua Agrícola en Alemania, conocido como LAWAMAD.
La herramienta responde a un problema cada vez más importante para la producción: la cantidad de agua necesaria para regar no depende únicamente de las precipitaciones. El tipo de suelo, la evaporación, el desarrollo de las plantas, la profundidad de las raíces, la especie cultivada y la eficiencia del sistema utilizado para distribuir el agua modifican sustancialmente la demanda real de cada parcela.
La necesidad de ajustar el suministro a esas variables explica el creciente interés por sistemas de riego capaces de utilizar el recurso con mayor precisión. En otros contextos productivos, el riego por goteo ha mostrado potencial para elevar los rendimientos de cultivos extensivos, aunque su rentabilidad y ahorro efectivo dependen de las condiciones de cada explotación.
AIDspat calcula diariamente la humedad disponible
El núcleo de AIDspat combina un modelo de balance hídrico del suelo con otro encargado de programar el riego. El primero estima diariamente cuánta agua permanece disponible en el perfil del terreno; el segundo utiliza esa información para determinar cuándo se alcanza el umbral que hace necesaria una nueva aplicación.
Para realizar los cálculos, el sistema incorpora datos de precipitación y evapotranspiración, propiedades físicas del suelo, profundidad efectiva de las raíces, etapas de desarrollo de las plantas, coeficientes específicos de los cultivos y características de la tecnología utilizada para regar.
La representación del suelo utilizada durante la validación fue dividida en cinco capas de 30 centímetros. El agua procedente de la lluvia o del riego entra primero en la capa superior y, cuando supera su capacidad de almacenamiento, continúa hacia niveles inferiores. El procedimiento permite representar tanto el agua retenida dentro de la zona radicular como la que termina drenando por debajo de ella.
Esta relación entre infraestructura, distribución y aprovechamiento resulta determinante para la eficiencia final. Un sistema técnicamente mal dimensionado puede perder parte de las ventajas de una planificación precisa, por lo que las redes hidráulicas forman parte esencial de la eficiencia del riego agrícola.
El modelo decide cuándo debe activarse el riego
AIDspat sigue diariamente la evolución del contenido de agua disponible en el suelo. Cuando esa reserva cae por debajo de un umbral definido para el cultivo y el sistema de manejo, el modelo activa un evento de riego y calcula el volumen necesario para elevar nuevamente la humedad hasta el nivel establecido.
El procedimiento evita trabajar únicamente con cantidades anuales de agua. Dos parcelas que reciben un volumen semejante durante una campaña pueden tener necesidades completamente diferentes si el agua se aplica en momentos distintos del desarrollo de las plantas.
La herramienta incorpora por ello un componente fenológico. A medida que el cultivo avanza por sus diferentes etapas, cambian la profundidad de las raíces y el coeficiente utilizado para calcular su demanda hídrica. De esta manera, la necesidad estimada de agua evoluciona durante la temporada en lugar de mantenerse constante.
Los responsables del modelo también pueden delimitar los periodos en los que es posible regar. Esto permite, por ejemplo, impedir aplicaciones fuera de la temporada de crecimiento o restringirlas a fases específicas en las que el déficit de humedad puede tener mayores consecuencias sobre la producción.
Los resultados se compararon con riego medido entre 2017 y 2023
La validación se realizó en una región agrícola del sur de Alemania utilizando datos correspondientes al periodo 2017-2023. Los investigadores compararon las cantidades calculadas por AIDspat con volúmenes de riego realmente registrados.
La concordancia fue elevada. El error porcentual absoluto medio fue de aproximadamente 16,9 %, mientras la correlación entre los volúmenes anuales modelados y medidos alcanzó aproximadamente 0,93. El sesgo porcentual global fue cercano al 4,7 %.
Los autores advierten que las diferencias de determinados años pueden ser mayores: la desviación porcentual anual entre resultados modelados y mediciones se situó entre aproximadamente -34,7 % y +47,5 %. Por ello, AIDspat debe entenderse como una herramienta de modelización y apoyo a la planificación, no como un sustituto de la observación directa de cada explotación.
El trabajo destaca que, hasta donde conocen sus autores, esta es la primera evaluación alemana de la demanda agrícola de riego que valida los resultados modelados mediante volúmenes medidos durante varios años en una región irrigada.
La demanda cambia considerablemente entre cultivos
Los cálculos confirmaron que el cultivo constituye una variable decisiva. En la región utilizada para calibrar el modelo se identificaron 19 tipos de cultivos agrícolas dentro de las superficies irrigadas, cada uno con características y necesidades diferentes.
Las tierras estudiadas incluían cultivos extensivos, hortalizas y producciones especiales. El maíz representaba aproximadamente el 28 % de la superficie agrícola analizada y el trigo de invierno alrededor del 6 %, mientras las hortalizas concentraban aproximadamente el 42 %. También aparecían viñedos y frutales.
Después de la calibración, la demanda media calculada mostró diferencias considerables. Las cebollas alcanzaron alrededor de 175 milímetros anuales de riego, mientras la vid registró cerca de 31 milímetros. Esta variación explica por qué un cálculo regional basado únicamente en hectáreas irrigadas puede ocultar diferencias importantes en el consumo real.
La investigación incorpora además el método utilizado para aplicar el agua. La eficiencia de una instalación modifica cuánto debe extraerse para conseguir que una determinada cantidad llegue efectivamente al cultivo. Esa relación entre tecnología, disponibilidad hídrica y productividad también está detrás de proyectos agrícolas que combinan infraestructura de riego e innovación para estabilizar la producción.
El sistema puede simular hasta 150 años
Una de las características de AIDspat es que puede utilizarse en escalas espaciales y temporales muy diferentes. El Instituto Thünen indica que el sistema permite representar desde una parcela agrícola individual hasta un estado federado completo y trabajar con periodos de hasta 150 años.
Esta capacidad permite utilizar proyecciones climáticas para estimar cómo puede cambiar la necesidad de riego en el futuro. En lugar de limitarse a reconstruir el consumo histórico, el modelo puede plantear escenarios con distintas temperaturas, precipitaciones, cultivos, sistemas de manejo o tecnologías de irrigación.
La posibilidad de anticipar la demanda adquiere importancia cuando varios usuarios compiten por recursos hídricos limitados. Agricultura, abastecimiento urbano, industria y ecosistemas pueden depender de las mismas fuentes, especialmente durante periodos prolongados de sequía.
La experiencia internacional muestra además que aumentar el riego sin considerar la disponibilidad total del recurso puede trasladar el problema hacia acuíferos y ríos. Un análisis global ya destacó los efectos positivos y negativos que la expansión del riego puede producir sobre el agua y los sistemas agrícolas.
El humus también puede incorporarse a las simulaciones
AIDspat no se limita a modificar variables climáticas. El modelo permite analizar cómo determinadas prácticas de manejo del suelo pueden cambiar la necesidad de riego.
El Instituto Thünen pone como ejemplo el aumento del contenido de humus. Una mejora de la capacidad del suelo para almacenar agua puede modificar la cantidad que debe añadirse artificialmente durante la temporada. El sistema puede simular ese cambio y estimar su efecto sobre la demanda de irrigación de la parcela.
Esta capacidad conecta el manejo del agua con la gestión del suelo. Una explotación con mayor capacidad de almacenamiento hídrico puede responder de manera diferente a un periodo sin precipitaciones que otra con suelos menos capaces de retener humedad, incluso cuando ambas cultiven la misma especie y reciban condiciones meteorológicas semejantes.
El enfoque también abre la posibilidad de comparar estrategias antes de realizar inversiones o introducir cambios de manejo. El productor o planificador puede estudiar escenarios con distintos cultivos, tecnologías o propiedades del suelo y observar cómo se modifica la demanda calculada.
Planificar el agua antes de que llegue la sequía
La utilidad de este tipo de herramientas aumenta en un escenario de alternancia entre sequías, olas de calor y episodios de lluvia intensa. Una precipitación abundante en pocos días no garantiza necesariamente que el agua permanezca disponible cuando los cultivos la necesiten semanas o meses después.
Por esa razón, la gestión agrícola del agua incluye tanto el uso eficiente durante la campaña como la conservación de reservas. Entre las estrategias estudiadas internacionalmente figura el aprovechamiento de campos e infraestructuras agrícolas para favorecer la recarga de acuíferos durante periodos de abundancia.
AIDspat aborda otra parte del problema: estimar dónde, cuándo y cuánto será necesario regar. Al generar resultados espacialmente explícitos, puede ayudar a identificar áreas con mayor demanda y analizar la presión que distintos escenarios agrícolas ejercerían sobre los recursos disponibles.
Los investigadores consideran que el modelo puede apoyar tanto la planificación como la evaluación de decisiones agrícolas y políticas de gestión del agua. Su desarrollo permite integrar en un mismo sistema la dinámica diaria del suelo, las necesidades específicas de los cultivos, el comportamiento de las raíces, las condiciones climáticas y la eficiencia de diferentes tecnologías de riego.
El resultado no determina automáticamente la decisión que debe adoptar cada agricultor, pero proporciona una base cuantitativa para anticipar necesidades. En un contexto donde el agua puede convertirse en un factor cada vez más restrictivo para la producción, disponer de estimaciones antes de que aparezca el déficit permite pasar de una respuesta reactiva a una planificación agrícola más precisa.
Fuentes referenciales:
Instituto Thünen – Bewässerungsplanung leicht gemacht
Agricultural Water Management – AIDspat: Introduction of a model framework to estimate spatio-temporal agricultural irrigation demands
