Gemelo Digital Funcional para la Predicción Anticipada del Cierre Estomático y Gestión Óptima de Riego en Cultivos de Alto Valor

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Authors: Víctor Jesús Eguren Saez
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Abstract

Este trabajo de investigación presenta el desarrollo de un Gemelo Digital (Digital Twin) diseñado para transformar la gestión hídrica en la agricultura de precisión. A diferencia de los métodos tradicionales basados únicamente en la humedad del suelo, esta arquitectura se centra en la respuesta fisiológica de la planta en tiempo real. El núcleo de la investigación aborda el fenómeno del cierre estomático como indicador crítico de estrés hídrico. Mediante la integración de sensores IoT y modelos de computación avanzada, el sistema es capaz de predecir con antelación el punto de inflexión fisiológico del cultivo. Se introduce y valida la metodología de "Colapso por Ancla Foliar", permitiendo una gestión de riego proactiva que optimiza el uso del agua sin comprometer la salud ni la productividad de cultivos de alto valor. Este modelo no solo ofrece una solución a la escasez de recursos hídricos, sino que establece una nueva frontera en la interacción entre la biotecnología vegetal y la inteligencia de datos.

Fields of Study & Subjects

Smart Agriculture and AI Irrigation Practices and Water Management Innovations in Aquaponics and Hydroponics Systems

Publication details

Journal / source
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Publication date
12 February 2026
Language
ES
Document type
Thesis