Maestría en Ingeniería Agrícola y Uso Integral del Agua Departamento de Ingeniería Mecánica Agrícola, Departamento de Irrigación, 2011. Maestría

Se simuló la tasa de fotosíntesis foliar de plantas de tomate, cultivadas bajo invernadero, empleando el modelo mecanicista de Goudriaan y dos modelos de caja negra: Modelos Auto-regresivos de Variables Exógenas (ARX) y Redes Neuronales Artificiales (ANN). Las mediciones de las tasas de fotosíntesis foliar, se realizaron en tres diferentes invernaderos experimentales, uno localizado en la Universidad Autónoma de Querétaro, México y dos en la Universidad Humboldt de Berlín, Alemania. Se usó el Fitomonitor PTM-48M (Daletown Company Ltd.) para el registro del intercambio de dióxido de carbono (CO2 ) de las hojas. Además, se midieron también la temperatura del aire, humedad relativa, radiación fotosintéticamente activa (PAR), concentración de CO2 y déficit de presión de vapor (VPD). Estas variables meteorológicas fueron usadas como entradas de los modelos ARX y de los modelos de redes neuronales de retropropagación. El modelo mecanicista reportó errores de 6.7%, 12.6% y 13.7% entre los valores resultantes de las simulaciones contra los valores medidos, para los tres invernaderos respectivamente. Las Redes Neuronales tuvieron errores de 4.6%, 4.7% y 5.6%. Por el contrario, el mejor modelo ARX presentó una R2 apenas superior al 50%. Tomando los resultados de los mejores modelos (ANN) se realizó una optimización estática, relacionando dos variables climáticas con la tasa de fotosíntesis (mediante gráficas 3D) a fin de encontrar estrategias para maximizar esta última variable.

ALEPH 10 20130110

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