Evaluación de la partición de lluvia en dos especies arbóreas con Arduino

Autores/as

  • Daniel García Hernández Colegio de Postgraduados Campus Montecillo
  • Demetrio Salvador Fernández Reynoso Colegio de Postgraduados Campus Montecillo
  • Teresa Margarita González Martínez Colegio de Postgraduados Campus Montecillo
  • José Donaldo Ríos Berber Colegio de Postgraduados Campus Montecillo
  • Liborio González Hernández Universidad Autónoma Chapingo. México

DOI:

https://doi.org/10.29298/rmcf.v15i85.1459

Palabras clave:

Flujo caulinar, flujo de dosel, hidrología forestal, humedad del suelo, monitoreo ambiental, sensores

Resumen

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.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Arduino. 2021. Arduino IDE (Versión 1.8.16). Ivrea, TO, Italia. Arduino. https://www.arduino.cc/en/software. (19 de noviembre de 2023).

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. DOI: https://doi.org/10.29312/remexca.v7i5.241

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. DOI: https://doi.org/10.3390/s141019639

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. DOI: https://doi.org/10.1002/eco.2196

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).

Divani, D., P. Patil and S. K. Punjabi. 2016. Automated plant watering system. In: Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) (Edit.). 2016 International Conference on Computation of Power, Energy Information and Communication (ICCPEIC). IEEE. Melmaruvathur, TN, India. pp. 180-182. DOI: https://doi.org/10.1109/ICCPEIC.2016.7557245

dos Santos, B. C., M. S. Duarte S., D. N. Buarque P., P. H de Souza and A. R. Bruno T. 2020. Low cost rain gauge prototype for studies and monitoring of precipitation in anthropized watersheds. Cuaderno de Geografía 30(63):923-935. Doi: 10.5752/p.2318-2962.2019v30n63p923. DOI: https://doi.org/10.5752/P.2318-2962.2020v30n63p923

Edwards, I. J., W. D. Jackon and P. M. Fleming. 1974. Tipping bucket gauges for measuring runoff from experimental plots. Agricultural Meteorology 13(2):189-201. Doi: 10.1016/0002-1571(74)90046-6. DOI: https://doi.org/10.1016/0002-1571(74)90046-6

Fankhauser, R. 1997. Measurement properties of tipping bucket rain gauges and their influence on urban runoff simulation. Water Science & Technology 36(8-9):7-12. Doi: 10.2166/wst.1997.0636. DOI: https://doi.org/10.2166/wst.1997.0636

Frost, E. E. and D. F. Levia. 2014. Hydrologic variation of stemflow yield across co- occurring dominant canopy trees of varying mortality. Ecohydrology 7(2):760-770. Doi: 10.1002/eco.1397. DOI: https://doi.org/10.1002/eco.1397

García, E. 1968. Los climas del Valle de México. Colegio de Postgraduados. Texcoco, Edo. Méx., México. 57 p.

Gil-Marin, J., M. Cordova-Rodriguez y A. Zermeño-Gonzalez. 2022. Calibración de sensores de reflectometría de dominio temporal en suelos ultisoles de sabana. Anales Científicos 83(1):57-66. Doi: 10.21704/ac.v83i1.1884. DOI: https://doi.org/10.21704/ac.v83i1.1884

Gómez-Tagle C., A., A. F. Gómez-Tagle R., J. A. Ávila O. y L. A. Bruijnzeel. 2015. Partición de la precipitación en un bosque tropical montano de pino-encino en el centro de México. Bosque 36(3):505-518. Doi: 10.4067/S0717-92002015000300017. DOI: https://doi.org/10.4067/S0717-92002015000300017

Habib, E. H., E. A. Meselhe and A. V. Aduvala. 2008. Effect of local errors of tipping-bucket rain gauges on rainfall-runoff simulations. Journal of Hydrologic Engineering 13(6):488-496. Doi: 10.1061/(ASCE)1084-0699(2008)13:6(488). DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(2008)13:6(488)

Hudson, N. 1993. Field measurement of soil erosion and runoff. Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). Rome, RM, Italy. 139 p. https://www.fao.org/4/T0848E/T0848E00.htm. (19 de noviembre de 2023).

Jasso M., J. y L. Pimentel B. 1985. Establecimiento de áreas verdes en el predio Montecillo aledaño a Chapingo. In: Secretaría de Agricultura y Recursos Hidráulicos (SARH) (Edit.). III Reunión Nacional sobre Plantaciones Forestales. Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP). México, D. F., México. pp. 606-640.

Kalashnikov, A., H. Zhang, J. Jennings and M. M. Abramriuk. 2017. Remote laboratory: using Internet-of-Things (IoT) for E-learning. In: Faculty of Electronics and Information Technologies (Edit.). The Vth International Conference «Advanced Information Systems and Technologies, AIST 2017». Ukrainian Federation of Informatics. Sumy, BM, Ukraine. pp. 43-46.

Keim, R. F., A. E. Skaugset and M. Weiler. 2005. Temporal persistence of spatial patterns in throughfall. Journal of Hydrology 314(1-4):263-274. Doi: 10.1016/j.jhydrol.2005.03.021 . DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2005.03.021

Krishnamurthi, K., S. Thapa, L. Kothari and A. Prakash. 2015. Arduino Based Weather Monitoring System. International Journal of Engineering Research and General Science 3(2):452-458. https://pnrsolution.org/Datacenter/Vol3/Issue2/64.pdf. (19 de noviembre de 2023).

Lee, D. W., K. Baskaran, M. Mansor, H. Mohamad and S. K. Yap. 1996. Irradiance and spectral quality affect Asian tropical rain forest tree seedling development. Ecology 77(2):568-580. Doi: 10.2307/2265631. DOI: https://doi.org/10.2307/2265631

Levia, D. F. and E. E. Frost. 2006. Variability of throughfall volume and solute inputs in wooded ecosystems. Progress in Physical Geography: Earth and Environment 30(5):605-632. Doi: 10.1177/0309133306071145. DOI: https://doi.org/10.1177/0309133306071145

Lloyd, C. R. and A. de O Marques F. 1988. Spatial variability of throughfall and stemflow measurements in Amazonian rainforest. Agricultural and Forest Meteorology 42(1):63-73. Doi: 10.1016/0168-1923(88)90067-6 . DOI: https://doi.org/10.1016/0168-1923(88)90067-6

Manfroi, O. J., K. Koichiro, T. Nobuaki, S. Masakazu, … and L. Chong. 2004. The stemflow of trees in a Bornean lowland tropical forest. Hydrological Process 18(13):2455-2474. Doi: https://doi.org/10.1002/hyp.1474. DOI: https://doi.org/10.1002/hyp.1474

Morin, J., D. Goldberg and I. Seginer. 1967. A rainfall simulator with rotating disk. Transactions of the American Society of Agricultural Engineers 10:74-77. Doi: 10.13031/2013.39599. DOI: https://doi.org/10.13031/2013.39599

Munishi, P. K. T. and T. H. Shear. 2005. Rainfall interception and partitioning in afromontane rain forests of the eastern arc mountains, Tanzania: implications for water conservation. Journal of Tropical Forest Science 17(3):355-365. https://jtfs.frim.gov.my/jtfs/article/view/1045/881. (19 de noviembre de 2023).

Placidi, P., L. Gasperini, A. Grassi, M. Cecconi and A. Scorzoni. 2020. Characterization of low-cost capacitive soil moisture sensors for IoT networks. Sensors 20(12):3585. Doi: 10.3390/s20123585. DOI: https://doi.org/10.3390/s20123585

Rahman, M., N. E-Jannat, O. Islam and S. Salakin. 2015. Arduino and GSM based smart energy meter for advanced metering and billing system. In: Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE) (Edit.). 2015 International Conference on Electrical Engineering and Information Communication Technology (ICEEICT). IEEE. Savar, D, Bangladés. pp. 1-6. DOI: https://doi.org/10.1109/ICEEICT.2015.7307498

Santana, M. A. A., P. L. O. Guimarães, L. G. Lanza and E. Vuerich. 2015. Metrological analysis of a gravimetric calibration system for tipping‐bucket rain gauges. Meteorological Applications 22(S1):879-885. Doi: 10.1002/met.1540. DOI: https://doi.org/10.1002/met.1540

Segovia-Cardozo, D. A., C. Bernal-Basurco and L. Rodríguez-Sinobas. 2023. Tipping bucket rain gauges in hydrological research: Summary on measurement uncertainties, calibration, and error reduction strategies. Sensors 23(12):5385. Doi: 10.3390/s23125385. DOI: https://doi.org/10.3390/s23125385

Shedekar, V. S., K. W. King, L. C. Brown, N. R. Fausey, M. Heckel and R. D. Harmel. 2009. Measurement errors in tipping bucket rain gauges under different rainfall intensities and their implication to hydrologic models. In: American Society of Agriculture and Biological Engineers (ASABE) (Edit.). 2009 ASABE Annual International Meeting Sponsored. ASABE. Reno, NV, United States of America. pp. 1-9.

Shedekar, V. S., K. W. King, N. R. Fausey, A. B. O. Soboyejo, R. D. Harmel and L. C. Brown. 2016. Assessment of measurement errors and dynamic calibration methods for three different tipping bucket rain gauges. Atmospheric Research 178-179:445-458. Doi: 10.1016/j.atmosres.2016.04.016. DOI: https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2016.04.016

Somavilla, A., P. I. Gubiani and A. L. Zwirtz. 2019. Tipping bucket prototype for automatic quantification of surface runoff rate in plots. Revista Brasileira de Ciência do Solo 43:1-7. Doi: 10.1590/18069657rbcs20180096. DOI: https://doi.org/10.1590/18069657rbcs20180096

Staelens, J., A. De Schrijver, K. Verheyen and N. E. C. Verhoest. 2006. Spatial variability and temporal stability of throughfall water under a dominant beech (Fagus sylvatica L.) tree in relationship to canopy cover. Journal of Hydrology 330(3-4):651-662. Doi: 10.1016/j.jhydrol.2006.04.032. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2006.04.032

Strangeways, I. 2007. Precipitation: Theory, measurement and distribution. Cambridge University Press. Cambridge, Cambs., United Kingdom. 290 p.

Van Stan II, J. T., C. M. Siegert, D. F. Levia and C. E. Scheick. 2011. Effects of wind-driven rainfall on stemflow generation between codominant tree species with differing crown characteristics. Agricultural and Forest Meteorology 151(9):1277-1286. Doi: 10.1016/j.agrformet.2011.05.008. DOI: https://doi.org/10.1016/j.agrformet.2011.05.008

Zimmermann, B., H. Elsenbeer and J. M. De Moraes. 2006. The influence of land-use changes on soil hydraulic properties: Implications for runoff generation. Forest ecology and Management 222(1-3):29-38. Doi: 10.1016/j.foreco.2005.10.070. DOI: https://doi.org/10.1016/j.foreco.2005.10.070

Zimmermann, A., W. Wilcke and H. Elsenbeer. 2007. Spatial and temporal patterns of throughfall quantity and quality in a tropical montane forest in Ecuador. Journal of Hydrology 343(1-2):80-96. Doi: 10.1016/j.jhydrol.2007.06.012. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2007.06.012

Publicado

30-08-2024

Cómo citar

García Hernández, Daniel, Demetrio Salvador Fernández Reynoso, Teresa Margarita González Martínez, José Donaldo Ríos Berber, y Liborio González Hernández. 2024. «Evaluación De La partición De Lluvia En Dos Especies arbóreas Con Arduino». Revista Mexicana De Ciencias Forestales 15 (85). México, ME:70-96. https://doi.org/10.29298/rmcf.v15i85.1459.

Número

Sección

Artículo Científico