Modelo predictivo de la deriva de pulverización en aplicaciones agrícolas de botalón

Abstract

La actividad agrícola actual enfrenta diversos desafíos: existencia de una limitada área de cultivo, demanda creciente de producción debido al aumento de la población mundial, necesidad de adecuación a climas adversos, reposición de nutrientes por fertilización, control de plagas, entre otros. Algunos de estos desafíos se sobrellevan mediante la agricultura de precisión que está orientada a la aplicación de productos fitosanitarios de manera eficiente. Para ello, se introducen nuevas tecnologías asociadas a los productos y equipos que los aplican. La efectividad de los productos fitosanitarios depende fuertemente de la habilidad del aplicador para regular la pulverización con el propósito de que el producto alcance el sitio objetivo en la cantidad deseada. La pérdida de estos compuestos no depositados en el lugar deseado se denomina deriva y puede alcanzar hasta un 30% del producto aplicado. Su minimización es una preocupación creciente para asegurar la salud del operador, proteger el medio ambiente, lograr una eficiente protección de los cultivos y transformar la pulverización de fitosanitarios en una actividad sostenible. Por esta razón, el objetivo general de esta Tesis es desarrollar un modelo matemático validado capaz de predecir adecuadamente la deriva resultante de aplicaciones de fitosanitarios mediante pulverizadoras de botalón. Además de su capacidad predictiva, el modelo debe poseer las siguientes características principales: a) requerir un bajo tiempo de cómputo para su resolución, b) poseer un número mínimo de parámetros de ajuste y representar adecuadamente la deriva en ventanas operativas amplias y c) estar en función de variables de entrada de fácil medición o conocimiento (i.e., las habituales que manejan los aplicadores de fitosanitarios). Estas características permiten que el modelo pueda ser acoplado a máquinas pulverizadoras y proveer recomendaciones de operación o controlar variables en línea para minimizar la deriva. En el Capítulo 1, se introducen conceptos acerca del proceso de pulverización de fitosanitarios mediante pulverizadoras de botalón y el panorama productivo nacional de maquinaria agrícola. En el Capítulo 2 se describe el proceso de atomización y las boquillas generalmente utilizadas en la aplicación terrestre de productos fitosanitarios. Además, se desarrolla un modelo matemático que es capaz de predecir satisfactoriamente la distribución de tamaño de gotas atomizadas en boquillas de uso agrícola, utilizando variables de entrada que coinciden con las que el aplicador habitualmente selecciona. En el Capítulo 3 se realiza una revisión detallada de los modelos matemáticos disponibles en literatura a fin de comparar ventajas y desventajas de cada enfoque de modelado. Finalmente, se concluye acerca de la necesidad de desarrollar un nuevo modelo que mejore la relación entre nivel predictivo y costo computacional y que permita resolver de manera simultánea el proceso de atomización, desplazamiento, evaporación y deposición de las gotas. En el Capítulo 4 se desarrolla un modelo matemático para predecir la deriva de pulverización correspondiente a una boquilla. El modelo se valida frente a datos experimentales de campo, sin necesidad de incorporar parámetros de ajuste. Posteriormente, se realiza un análisis de sensibilidad de variables ambientales y operativas sobre la deriva. Se observó que el uso de una velocidad media de viento basada en la población de gotas en vuelo reduce considerablemente la cantidad de cálculos sin perder precisión en el resultado. En el Capítulo 5, se extiende el modelo matemático presentado en el capítulo anterior para ser aplicado a múltiples boquillas. Además, se incorporan efectos de dispersión de las gotas provocados por la turbulencia del aire ambiente. En este caso fue necesario realizar ajuste de dos parámetros vinculados a la dispersión. El modelo se validó frente a datos experimentales de campo reportados por diferentes autores. Una vez validado el modelo completo, se definieron curvas operativas para efectuar recomendaciones operacionales a los efectos de trabajar con deriva aceptable. Estas curvas ilustran cómo optimizar el proceso de pulverización agrícola por botalón, sugiriendo para ello cambios en las variables que conocen y manejan los aplicadores (condiciones ambientales, condiciones operativas y características asociadas a la pulverizadora). Por último, en el Capítulo 6, se resumen los resultados más destacados y se presentan las futuras líneas de investigación que se llevarán a cabo para construir un prototipo a ser incorporado en pulverizadoras para brindar recomendaciones o controlar en línea la calidad de la aplicación.

The current agricultural activity faces several challenges: existence of a limited area of cultivation, growing production demand due to the increase in the world population, need for adaptation to adverse climates, replacement of nutrients by fertilization, pest control, among others. Some of these challenges are overcome with precision agriculture, that is oriented towards the application of phytosanitary products efficiently. To this end, new technologies associated with the products and equipment that apply them are introduced. The effectiveness of phytosanitary products depends strongly on the applicator's ability to regulate spraying so that the product can reach the target site in the desired amount. The loss of the compounds that are not deposited in the desired place is called drift, and it can be up to 30% of the applied product. Its minimization is a growing concern to ensure the health of the operator, protect the environment, achieve efficient crop protection and transform the spraying of phytosanitary products into a sustainable activity. For this reason, the general objective of this thesis is to develop a validated mathematical model capable to adequately predict the drift resulting from phytosanitary applications using boom sprayers. In addition to its predictive capacity, the model must: a) require a low computation time for its resolution, b) have a minimum number of adjustment parameters and adequately predict the drift for wide operating windows and c) have as input data, variables of easy measurement or knowledge (i.e., the usual ones used by the pulverization operators). These features allow the model to be coupled to spray machines and provide operating recommendations or control variables online to minimize drift. Chapter 1 presents concepts about the phytosanitary spraying process by boom sprayers and the state of the Argentinean agricultural machinery. Chapter 2 describes the atomization process and the nozzles generally used in the terrestrial application of phytosanitary products. In addition, a mathematical model is developed that satisfactorily predicts the size distribution of drops atomized by agricultural nozzles, using input variables that match those that the applicator usually selects. In Chapter 3, a detailed review of the mathematical models available in the literature is made in order to compare advantages and disadvantages of each modeling approach. Finally, it is concluded that there is need to develop a new model able to predict the pulverization quality, to have a low computational cost and to solve simultaneously the processes of atomization, displacement, evaporation and deposition of drops. In Chapter 4, a mathematical model is developed to predict the spray drift corresponding to a nozzle. The model is validated against experimental field data, without the need to incorporate adjustable parameters. Subsequently, a sensitivity analysis of environmental and operational variables on drift is performed. It was observed that the use of an averaged wind speed (based on the population of drops in flight) considerably reduces the computational time without losing precision. In Chapter 5, the mathematical model presented in the previous chapter is extended to the pulverization with multiple nozzles. In addition, dispersion effects of the drops caused by the turbulence of the ambient air are also incorporated. In this case, it was necessary to adjust two parameters related to the dispersion. The model was validated against experimental field data reported by different authors. Once the complete model was validated, operational curves were defined to make operational recommendations to reduce the drift. These curves illustrate how to optimize the process of pulverization by boom sprayers, suggesting changes in the variables handled by the applicators (environmental conditions, operating conditions and characteristics associated with the sprayer). Finally, in Chapter 6, the most outstanding results are summarized and the future research to build a prototype to be incorporated in boom sprayers is presented aiming to provide recommendations or control the pulverization quality in real time.