Modelado predictivo de evapotranspiración de referencia en malla sombra mediante programación genética

Resumen

La evapotranspiración de referencia (ETo) es un parámetro esencial para la gestión eficiente del riego, especialmente en sistemas de agricultura protegida ubicados en regiones de clima árido y semiárido. El presente estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo de ETo dentro de una malla sombra, empleando técnicas de cómputo evolutivo, en particular la programación genética (GP). Para la construcción del modelo, se recopilaron datos climáticos con frecuencia de un minuto, lo que permitió capturar con alta resolución las condiciones microclimáticas específicas del entorno protegido. El modelo fue entrenado utilizando como referencia los valores de ETo calculados mediante el método Penman–Monteith recomendado por la FAO, considerado el estándar internacional para la estimación de la evapotranspiración de referencia. El modelo generado mostró un desempeño sobresaliente, alcanzando un error cuadrático medio (RMSE) de 0.217 y un coeficiente de determinación (R²) de 0.99, lo que evidencia una alta precisión en las predicciones. Al compararlo con modelos empíricos ampliamente utilizados, como Hargreaves-Samani (RMSE = 4.82, R² = –0.98) y Priestley–Taylor (RMSE = 1.00, R² = 0.913), se observó que el modelo propuesto supera de forma significativa ambos enfoques tradicionales. Los resultados destacan el potencial de la programación genética como herramienta eficaz para el desarrollo de modelos predictivos robustos, adaptados a condiciones específicas como las presentes en sistemas agrícolas protegidos bajo climas áridos y semiáridos.