Author:
García Hernández Daniel,Fernández Reynoso Demetrio Salvador,González Martínez Teresa Margarita,Ríos Berber José Donaldo,González Hernández Liborio
Abstract
Esta investigación se centra en la calibración de un sistema de monitoreo electrónico para evaluar la distribución de la precipitación en dos especies arbóreas: flujo del dosel, flujo caulinar y humedad en el suelo. El sistema, centrado en la aplicación de la plataforma Arduino, incorpora equipos de recolección de agua, balancines y sensores de humedad; ofrece una metodología precisa y de bajo costo para el análisis detallado de la partición de la lluvia. Dicho tipo de análisis es un aspecto crítico para conocer el impacto de las cubiertas vegetales en los ciclos hidrológicos. La falta de métodos de monitoreo accesibles y eficientes han obstaculizado una mejor comprensión de la partición de la lluvia en los ecosistemas forestales. La calibración de balancines, utilizados para determinar la partición de lluvias, ha tenido un desempeño excepcional bajo condiciones de baja precipitación (R2=0.9556 a R2=0.9878), al igual que los sensores de humedad del suelo. El análisis de los datos recolectados de los balancines mostró un alto coeficiente de determinación entre flujo caulinar y precipitación directa, flujo de dosel y precipitación directa (R2>0.8345 y R2>0.7723, respectivamente). Para los sensores de humedad se obtuvo un R2>0.5377 en los datos registrados en campo. Los resultados obtenidos ayudan a un mejor análisis del ciclo hidrológico entre diferentes especies arbóreas.
Publisher
Revista Mexicana de Ciencias Forestales
Reference37 articles.
1. Arduino. 2021. Arduino IDE (Versión 1.8.16). Ivrea, TO, Italia. Arduino. https://www.arduino.cc/en/software. (19 de noviembre de 2023).
2. Barbosa M., F., D. S. Fernández R., E. Rubio G., I. Sánchez C. y J. R. Contreras H. 2016. Dinámica del agua de lluvia en árboles de selva baja caducifolia. Revista Mexicana de Ciencias Agrícolas 7(5):1179-1188. Doi: 10.29312/remexca.v7i5.241.
3. Bitella, G., R. Rossi, R. Bochicchio, M. Perniola and M. Amato. 2014. A novel low-cost open-hardware platform for monitoring soil water content and multiple soil-air-vegetation parameters. Sensors 14(10):19639-19659. Doi: 10.3390/s141019639.
4. Cheng, R.-R., Q.-W. Chen, J.-G. Zhang, W.-Y. Shi, G. Li and S. Du. 2020. Soil moisture variations in response to precipitation in different vegetation types: A multi-year study in the loess hilly region in China. Ecohydrology 13(3):e2196. Doi: 10.1002/eco.2196.
5. Chrit, M. 2022. Ensemble calibration and uncertainty quantification of precipitation forecasts for a risk-based UAS Navigation. https://d197for5662m48.cloudfront.net/documents/publicationstatus/117374/preprint_pdf/eb72b3111da15500d2bee67c85facf6d.pdf. (25 de noviembre de 2023).