Propuesta didáctica para modelizar evapotranspiración de referencia con redes neuronales artificiales en el aula

Abstract

Las redes neuronales artificiales constituyen una buena alternativa a los modelos convencionales para estimar diferentes variables en ingeniería del riego, entre ellas la evapotranspiración de referencia, clave en la determinación de las necesidades de agua de riego. En este artículo se presenta una metodología didáctica para introducir al alumno en la aplicación de redes neuronales para el cálculo de evapotranspiración de referencia mediante el programa MATLAB©.

Además de aprender a usar esta herramienta en una aplicación concreta dentro de su campo de competencias profesionales futuras, el alumno toma contacto con líneas actuales de investigación en el campo de la ingeniería del riego y se promueven eventuales colaboraciones de investigación.

Artificial neural networks are a robust alternative to conventional models for estimating different targets in irrigation engineering, among others, reference evapotranspiration, a key variable for estimating crop water requirements. This paper presents a didactic methodology for introducing students in the application of artifcial neural networks for reference evapotranspiration estimation using MATLAB© . Apart from learning a specific application of this software within their field of future professional competencies, students would get in touch with current research work in irrigation engineering, and eventual future research collaborations might be promoted.