L'agriculture utilise 70 pour cent de l'eau dans le monde, et cela semble être une tendance à la hausse concernant les besoins en eau. Comme la demande dans d'autres secteurs industriels augmente également, et les effets du changement climatique exacerbent les pénuries d'eau, les mesures d'économie d'eau sont devenues un défi incontournable pour maintenir le secteur et préserver la vie.

Le chercheur en agronomie Rafael González a développé un modèle pour prédire à l'avance l'eau dont les utilisateurs auront besoin chaque jour. Cet outil est né d'une volonté de s'allier à la durabilité des ressources en eau.

Le modèle applique des techniques d'intelligence artificielle, notamment la logique floue, un système utilisé pour expliquer le comportement de la prise de décision. Il mélange également des variables plus faciles à mesurer, comme celles agroclimatiques ou la taille de la parcelle à arroser, avec d'autres variables plus compliquées, comme les méthodes traditionnelles dans la région et les vacances pendant la saison d'arrosage.

Le modèle FIS (un système de logique floue) traduit les variables d'entrée (température, humidité, etc.) à la langue par laquelle ses règles fonctionnent. En appliquant des algorithmes génétiques, des courbes optimales sont établies pour ces paramètres d'entrée, et via les réseaux de neurones, la relation entre eux est établie. Par conséquent, la profondeur d'irrigation appliquée est déduite pour établir combien de millimètres seront utilisés par chaque utilisateur d'eau.

Cet outil vise à freiner la demande variable en eau. En faisant cela, les associations d'usagers de l'eau pourront utiliser leur approvisionnement en eau de manière plus organisée et plus précise, anticiper les problèmes d'adaptation des stations de pompage et organiser efficacement les tâches de maintenance et de dépannage sans gaspillage d'eau ni impact sur les périmètres irrigués.

La perspective de préemption de la demande en eau permet également d'embaucher du personnel et de sous-traiter le service électrique uniquement lorsque cela est strictement nécessaire, optimiser ces ressources tout en étant rentable et respectueux de l'environnement.

Comment ces données sont-elles obtenues ?

La création de cet outil se traduit par un changement dans la gestion des associations d'usagers de l'eau, basé sur la connaissance et l'information. Autrefois, cette gestion était principalement basée sur l'intuition ou ce qui avait été fait les années précédentes. Au lieu, ces associations peuvent désormais s'appuyer sur des informations précises.

Mais d'où viennent ces informations ? Dans ce cas, déterminer comment les différentes utilisations des cultures individuelles peuvent influencer la précision du modèle, Rafael González a utilisé les données d'un système de contrôle à distance d'une association d'utilisateurs de l'eau du Canal del Zújar pour le maïs, cultures de riz et de tomates. De cette façon, la faisabilité des systèmes de télécommande et de télémétrie est évidente.

À ce jour, les données générées par ces systèmes ont été utilisées essentiellement pour facturer chaque utilisateur du réseau pour la quantité d'eau utilisée, alors qu'avec ce système, toutes les mesures générées sont utilisées pour la prévision. Par conséquent, le modèle proposé par González est une cause de reconsidération des systèmes de mesure utilisés par les associations d'usagers de l'eau, satisfaire non seulement les travailleurs qualifiés et la direction des associations d'usagers de l'eau, mais aussi des entreprises innovantes dans le domaine de la télémétrie. Tout cela est fait en gardant à l'esprit l'effort mondial pour conserver l'eau.