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Diseño de prototipo multisensor económico basado en arduino para monitoreo de GEI en ecosistemas de arrozales
dc.contributor.advisor | Flores del Pino de Wright, Lisveth Vilma | |
dc.contributor.advisor | Ramos Fernández, Lía | |
dc.contributor.author | Bonilla Cordova, Mirko Williams | |
dc.date.accessioned | 2024-06-26T02:10:41Z | |
dc.date.available | 2024-06-26T02:10:41Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12996/6579 | |
dc.description | Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias. Departamento Académico de Ingeniería Ambiental, Física y Meteorología | es_PE |
dc.description.abstract | El calentamiento global está influenciado por el incremento de la concentración de gases de efecto invernadero (GEI) en la atmósfera. El arroz (Oryza sativa) es el segundo alimento básico principal del mundo y una importante fuente de emisiones de GEI. Por otro lado, el Intercambio Neto de Ecosistemas (NEE, por sus siglas en inglés) es el principal factor que influye en el flujo de carbono (C) entre la atmósfera y el suelo. Por eso, los ecosistemas agrícolas son un sumidero de dióxido de carbono (CO2) en potencia, y en particular los arrozales. Para medir estas emisiones, se diseñó e implementó una cámara estática con un prototipo multisensor portátil de CO2 para tres parcelas o repeticiones. Además, se instaló una estación meteorológica automática para registrar las variables meteorológicas. La fase vegetativa, reproductiva y de maduración del cultivo duraron 95, 35 y 42 días después de la siembra (DDS), respectivamente. Los resultados del monitoreo estacional de GEI, el analizador subestimó y sobreestimó los flujos de CH4 y N2O, respectivamente. Por lo que, estos flujos mostraron diferencias significativas con respecto al método de las cámaras estáticas. En contraste, los flujos de CO2 tuvieron un comportamiento similar al método de referencia, por lo que, no presentaron diferencia significativa. Por otro lado, los resultados del monitoreo de NEE diurno tuvo la mayor capacidad de absorción de CO2 a las 10:00 a.m. para las etapas de macollamiento (82 y 89 DDS), primordio floral (102 DDS), estado de huso (111 DDS) y floración (126 DDS). Por otra parte, la máxima emisión de CO2 en los 82, 111 y 126 DDS fue a las 18:00 p.m. En los 89 y 102 DDS se dio a las 4:00 y 6:00 a.m., respectivamente. El NEE en la etapa vegetativa fue de -25 μmolCO2 m−2 s −1 y en la etapa reproductiva fue de -35 μmolCO2 m−2 s −1 , siendo esta la mayor capacidad de absorción por parte de las parcelas. Estos resultados no presentaron diferencias significativas con los estudios previos obtenidos covarianza de remolinos (EC). La dinámica estacional de NEE estuvo controlada principalmente por temperatura dentro de la cámara (Tc) (R = −0,69), humedad relativa dentro de la cámara (RHc) (R = −0,66) y Radiación neta (Rn) (R = −0,75). | es_PE |
dc.description.abstract | Global warming is influenced by the increase in the concentration of greenhouse gases (GHG) in the atmosphere. Rice (Oryza sativa) is the world's second largest staple food and a major source of GHG emissions. On the other hand, the Net Ecosystem Exchange (NEE) is the main factor that influences the flow of carbon (C) between the atmosphere and the soil. For this reason, agricultural ecosystems are a potential carbon dioxide (CO2) sink, and rice fields in particular. To measure these emissions, a static chamber with a portable multi sensor CO2 prototype was designed and implemented for three plots or repetitions. Additionally, an automatic weather station was installed to record meteorological variables. The vegetative, reproductive, and maturation phases of the crop lasted 95, 35, and 42 days after sowing (DAS), respectively. The results of seasonal GHG monitoring, the analyzer underestimated and overestimated the fluxes of CH4 and N2O, respectively. Therefore, these flows showed significant differences with respect to the static chamber method. In contrast, the CO2 fluxes had a similar behavior to the reference method, therefore, they did not present a significant difference. On the other hand, the results of diurnal NEE had the highest CO2 absorption capacity at 10:00 a.m. for the tillering stages (82 and 89 DAS), floral primordium (102 DAS), spindle stage (111 DAS) and flowering (126 DAS). On the other hand, the maximum CO2 emission on 82, 111 and 126 DAS was at 18:00 p.m. In 89 and 102 DAS it occurred at 4:00 and 6:00 a.m., respectively. The NEE in the vegetative stage was -25 μmolCO2 m−2 s −1 and in the reproductive stage it was -35 μmolCO2 m−2 s −1 , this being the highest absorption capacity by the plots. These results did not present significant differences with previous studies obtained eddy covariance (EC). The seasonal dynamics of NEE was mainly controlled by temperature inside the chamber (Tc) (R = −0.69), relative humidity inside the chamber (RHc) (R = −0.66) and Net radiation (Rn) (R = −0.75). | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Agraria La Molina | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_PE |
dc.subject | Sensores | es_PE |
dc.title | Diseño de prototipo multisensor económico basado en arduino para monitoreo de GEI en ecosistemas de arrozales | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería Ambiental | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Agraria La Molina. Facultad de Ciencias | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero Ambiental | es_PE |
dc.subject.ocde | Pendiente | es_PE |
renati.author.dni | 73582344 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-8478-680X | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-3946-7188 | es_PE |
renati.advisor.dni | 07935967 | es_PE |
renati.advisor.dni | 07462206 | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.discipline | 521066 | es_PE |
renati.juror | Sotomayor Melo, Diego Alejandro | |
renati.juror | Alva Yance, José Fernando | |
renati.juror | Cruz Villacorta, Lena |
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