[ca] El present projecte pretén desenvolupar una eina dinàmica per fer una predicció en temps real del creixement de les males herbes i determinar el millor moment per aplicar l'herbicida, a partir de mesures d'emergència i graus hidrotèrmics en el camp on volem aplicar el producte. Les dades utilitzades per dur a terme aquest projecte han estat extretes entre els anys 2005 i 2010 procedents d'ubicacions emplaçades per tota la península Ibèrica: Arganda (Madrid), Huelva, Golega (Portugal), Miralcamp (Lleida), Mollerussa (Lleida), Albacete, Igualada (Barcelona), El Encín (Madrid), La Roca del Vallès (Barcelona) i Murillo (Pamplona). Els camps van ser gestionats amb les pràctiques agronòmiques típiques de cada regió i tenien infestacions de les males herbes estudiades en aquest projecte (Lolium rigidum, Cyperus rotundus, Digitaria sanguinalis, Echinochloa crus-galli, Papaver rhoeas i Portulaca oleracea). Les dades d'emergència es van recollir després de la sembra de cereals i panís. Per descriure el patró d'emergències de les males herbes, el model de Gompertz calibrat en la seva forma integral en funció de la temperatura i la humitat del sòl és una de les formes més emprades actualment. Per facilitar i aportar una eina de predicció senzilla, dinàmica i que no requereixi calibratge previ en aquest projecte es proposa la utilització de l'equació de Gompertz en la seva forma diferencial. Aquest mètode es compara amb l'ús de la versió integral. S'ha optimitzat un protocol de tractament i anàlisi de les dades experimentals on s'utilitzen diverses eines numèriques, com els filtres o la derivada numèrica. S'ha implementat en Matlab, que fa els ajustos de forma automatitzada. Els resultats obtinguts utilitzant els dos mètodes són molt semblants, tot i que utilitzant la forma integral obtenim prediccions una mica més ajustades. No obstant, la versió integral requereix ajustar més paràmetres i l'ús de mètodes de càlcul avançats. En una segona fase s'han estudiat el nombre mínim de dades necessàries i els criteris que han de complir per poder realitzar bones prediccions. S'han imposat restriccions en el nombre mínim de graus hidrotèrmics acumulats, establint un valor mínim a partir del qual s'acceptaria una predicció com a bona. Novament s'ha treballat amb la versió integral i diferencial. En aquest cas les prediccions obtingudes pel mètode diferencial són vàlides excepte en tres casos particulars: en un cas degut a la falta de dades i en els altres dos pel tipus de creixement bifàsic que presentaven. També cal remarcar que aquests tres resultats negatius han sorgit de portar l'ajust als seus límits utilitzant el menor nombre de dades possibles en cada cas. Utilitzant el protocol optimitzat pel mètode diferencial es podria crear una app on l'agricultor pugui anar introduint les dades d'emergència del seu camp i aquesta doni un avís en el moment idoni de l'aplicació de l'herbicida.

[en] This project aims to develop a dynamic tool for real-time prediction of weeds and the possibility to determine the best moment to apply the herbicides using real emergency measures and hydrothermal degrees from the field where we want to utilize the product. The data employed in this project have been obtained between the years 2005 and 2010 originating from these locations of the Iberian Peninsula: Arganda (Madrid), Huelva, Golega (Portugal), Miralcamp (Lleida), Mollerussa (Llleida), Albacete, Igualada (Barcelona), El Encin (Madrid), La Roca del Vallès (Barcelona) and Murillo (Pamplona). The fields were managed with typical agronomic practices of each region; moreover, all of the fields had the infestations of weeds studied in this project (Lolium rigidum, Cyperus rotundus, Digitaria sanguinalis, Echinochloa crus-galli, Papaver rhoeas and Portulaca oleracea). Emergency data were collected after sowing grain and millet. To describe the emergency pattern of the weeds, Gompertz's model calibrated in its integral form depending on the temperature and soil moisture, is currently one of the most employed methods. In order to provide and facilitate a simplistic prediction tool, as well as dynamic and one that does not require of previous calibration, this project proposes the utilization of Gompertz's equation in its differential form. This method is compared with the use of the integral version. A protocol of treatment and analysis of the experimental data has been optimized, where various numerical tools such as filters o numerical derivative are used. It has been implemented in Matlab, which makes adjustments automatically. The results obtained using both methods are very similar, although when using the integral form, the predictions obtained are more adjusted. Nevertheless, the integral version requires to adjust more parameters and use more advanced calculation methods. In a second phase, the minimum amount of data required and the criteria that must be accomplished to make good predictions have been studied. Restrictions have been imposed on the minimum number of Hydrothermal degrees accumulated, establishing a minimum value from which a prediction would be accepted as a suitable one. Once again, it has been studied with the integral and differential version. In this case, the obtained predictions with the differential method are valid, except in three specific cases: In one case due to the lack of data and in the other two cases due to the type of biphasic growth that they presented. It also has to be highlighted, that the three negative results have emerged when setting the adjustment to its limit, using the fewest number of possible data in each case. Using the optimized protocol by the differential method an App could be created, in which the farmer could gradually introduce the emergency data of his field and said App would provide a notification indicating the right moment for the application of the herbicide.