Estimación de la evapotranspiración del cultivo de cebolla y coeficientes de cultivo mediante lisímetros ponderales y modelos de aprendizaje automático en una región semiárida

Por qué importan las cebollas y su uso del agua

La cebolla es un ingrediente básico en las cocinas y un cultivo importante en Irán, pero exige mucha agua en una región donde cada gota cuenta. Agricultores y gestores hídricos necesitan saber con precisión cuánta agua pierden los cultivos de cebolla a la atmósfera para regar de forma inteligente, evitar desperdicios y mantener buenas cosechas. Este estudio combinó mediciones de campo cuidadosas con modelos informáticos modernos para comprender mejor el uso del agua de la cebolla en una zona semiárida de Irán.

Midiendo cómo los campos de cebolla pierden agua

Las plantas pierden agua de dos maneras principales: desde la superficie del suelo y a través de las hojas. En conjunto, esta pérdida de agua se denomina evapotranspiración. Para seguirla con alta precisión, los investigadores usaron grandes contenedores ponderales enterrados en el suelo, cada uno con plantas de cebolla y suelo. Registrando cómo cambiaba el peso en el tiempo, y controlando la lluvia, el riego y el drenaje, pudieron determinar exactamente cuánta agua salió del sistema cada día. Durante dos temporadas de cultivo, el cultivo de cebolla consumió alrededor de 447 milímetros de agua en el primer año y 432 milímetros en el segundo, con un clima más frío en el segundo año que llevó a un uso ligeramente menor.

Separar la sed de la planta del secado del suelo

El agua no solo es absorbida por las raíces de la cebolla; también se evapora directamente desde el suelo desnudo entre las hileras. Para descomponer estas contribuciones, el equipo colocó pequeños cilindros de suelo, llamados micro-lisímetros, dentro de las unidades principales ponderales. Estas pequeñas muestras se pesaron diariamente para mostrar cuánta agua salía únicamente de la superficie del suelo. Al restar esto de la pérdida total de agua, pudieron estimar cuánto agua pasaba realmente a través de las plantas de cebolla. Encontraron que aproximadamente un tercio de la pérdida total de agua provenía de la superficie del suelo, mientras que el resto correspondía a la transpiración de las plantas. También siguieron cómo cambiaban estas proporciones a lo largo de la temporada, con mayor evaporación del suelo cuando las plantas eran pequeñas y la cobertura foliar limitada.

Números simples que guían el riego

Los agricultores y asesores suelen apoyarse en coeficientes de cultivo, factores sencillos que relacionan la meteorología local con la cantidad de agua que utilizará un cultivo específico. En este estudio, el equipo calculó coeficientes de cultivo tanto simples como duales para la cebolla en condiciones semiáridas iraníes. El coeficiente simple vincula el uso total de agua de la cebolla con una referencia estándar de césped, mientras que la forma dual divide el efecto entre las hojas de la planta y el suelo desnudo. Para la medida combinada, los valores medios fueron 0,41 al inicio de la temporada, 0,68 alrededor del pico de crecimiento y 0,51 hacia el final. La parte correspondiente a las hojas se mantuvo por debajo de los valores reportados en algunos otros países, reflejando el área foliar y la altura relativamente modestas de la variedad local de cebolla y los inviernos frescos que ralentizaron su crecimiento.

Enseñar a los ordenadores a predecir el uso de agua

Dado que los grandes dispositivos ponderales son caros y poco comunes, los investigadores también evaluaron si los modelos informáticos podían estimar el uso de agua de la cebolla usando mediciones meteorológicas y del cultivo de uso común. Entrenaron cinco tipos de modelos de aprendizaje automático con dos años de datos, incluyendo temperatura del aire, humedad, velocidad del viento, radiación solar, área foliar y altura de la planta. Los modelos aprendieron a imitar la pérdida de agua medida y se probaron con días no vistos. Dos métodos basados en árboles, Random Forest y Decision Tree, ofrecieron las predicciones más precisas, seguidos de cerca por redes neuronales y regresión por vectores de soporte. Un método lineal más sencillo, la regresión LASSO, fue menos preciso, lo que sugiere que el uso de agua de la cebolla responde de forma compleja y no lineal al clima y al crecimiento de la planta.

Qué impulsa el uso de agua de la cebolla

Al analizar el mejor modelo, el equipo identificó qué entradas eran las más relevantes. Las medidas del tamaño de la planta, como el área foliar y la altura, ocuparon los primeros puestos, junto con la radiación neta del sol y la velocidad del viento. En contraste, la humedad del aire tuvo un papel menor en este entorno semiárido. Esto significa que, para predecir las necesidades de agua con fiabilidad, ayuda conocer no solo el tiempo atmosférico, sino también cuánto follaje verde tiene el cultivo en un momento dado.

Qué significa esto para los agricultores

Para los productores y planificadores en regiones secas, este trabajo ofrece dos herramientas clave. Primero, proporciona valores probados localmente que relacionan datos meteorológicos estándar con el uso de agua de la cebolla, ayudando a diseñar mejores programas de riego. Segundo, demuestra que modelos de aprendizaje automático bien entrenados pueden sustituir a instrumentos de campo costosos, siempre que haya datos básicos de clima y crecimiento del cultivo disponibles. En conjunto, estos avances pueden apoyar un uso más eficiente de recursos hídricos escasos sin sacrificar la producción de cebolla en paisajes semiáridos.

Cita: Shirazi, S.H.M., Razzaghi, F. & Sepaskhah, A.R. Estimation of onion crop evapotranspiration and crop coefficients using weighing lysimeters and machine learning models in semi-arid region. Sci Rep 16, 16166 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43887-w

Palabras clave: riego de cebolla, evapotranspiración, agricultura semiárida, coeficientes de cultivo, modelos de aprendizaje automático