[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.

[es] El presente proyecto pretende desarrollar una herramienta dinámica para hacer una predicción en tiempo real del crecimiento de las malas hierbas y así determinar el mejor momento para aplicar el herbicida, a partir de medidas de emergencia y grados hidrotérmicos, en el campo donde queremos aplicar el producto. Los datos utilizados para llevar a cabo este proyecto han sido extraídos entre los años 2005 y 2010 procedentes de ubicaciones emplazadas por toda la península Ibérica: Arganda (Madrid), Huelva, Golega (Portugal), Miralcamp (Lleida), Mollerussa (Lleida), Albacete, Igualada (Barcelona), El Encín (Madrid), La Roca del Vallès (Barcelona) y Murillo (Pamplona). Los campos fueron gestionados con las prácticas agronómicas típicas de cada región y tenían infestaciones de las malas hierbas estudiadas en este proyecto (Lolium rigidum, Cyperus rotundus, Digitaria sanguinalis, Echinochloa crus-galli, Papaver rhoeas y Portulaca oleracea). Los datos de emergencia se recogieron después de la siembra de cereales y panizo. Para describir el patrón de emergencias de las malas hierbas, el modelo de Gompertz calibrado en su forma integral en función de la temperatura y la humedad del suelo es una de las formas más empleadas actualmente. Para facilitar y aportar una herramienta de predicción sencilla, dinámica y que no requiera calibración previa en este proyecto se propone la utilización de la ecuación de Gompertz en su forma diferencial. Este método se compara con el uso de la versión integral. Se ha optimizado un protocolo de tratamiento y análisis de los datos experimentales donde se utilizan varias herramientas numéricas, como los filtros o la derivada numérica. Se ha implementado en Matlab, que hace los ajustes de forma automatizada. Los resultados obtenidos utilizando los dos métodos son muy parecidos, a pesar de que utilizando la forma integral obtenemos predicciones algo más ajustadas. No obstante, la versión integral requiere ajustar más parámetros y el uso de métodos de cálculo avanzados. En una segunda fase se han estudiado el número mínimo de datos necesarios y los criterios que tienen que cumplir para poder realizar buenas predicciones. Se han impuesto restricciones en el número mínimo de grados hidrotérmicos acumulados, estableciendo un valor mínimo a partir del cual se aceptaría una predicción como buena. Nuevamente se ha trabajado con la versión integral y diferencial. En este caso las predicciones obtenidas por el método diferencial son válidas excepto en tres casos particulares: en un caso debido a la falta de datos y en los otros dos por el tipo de crecimiento bifásico que presentaban. También hay que remarcar que estos tres resultados negativos han surgido al llevar el ajuste a sus límites, utilizando el menor número de datos posibles en cada caso. Utilizando el protocolo optimizado por el método diferencial se podría crear una app donde el agricultor pueda ir introduciendo los datos de emergencia de su campo y esta dé un aviso en el momento idóneo de la aplicación del herbicida.