riego

Live: mxnueel.github.io/riego

Elige un cultivo, tu fecha de siembra y una ubicación en México, y obtén una recomendación real de riego — calculada con el método FAO-56 Penman-Monteith, el estándar mundial que se enseña en ingeniería agrícola, usando pronóstico del clima real. Sin servidor, sin cuenta.

Por qué esto es ingeniería agrícola y no solo consumir una API

Los otros proyectos de este perfil son herramientas de software puro. Este es distinto: es el primero que aplica directamente mi carrera, Ingeniería en Mecatrónica Agrícola. La evapotranspiración de referencia (ET0) la calcula Open-Meteo a partir de datos meteorológicos reales — eso es la parte fácil, una sola llamada a una API. Lo que realmente construí encima es la ingeniería: tomar esa ET0 cruda y aplicarle los coeficientes de cultivo oficiales de la Tabla 12 de la FAO-56 según la etapa de crecimiento real del cultivo, ajustados por humedad y viento reales del pronóstico (Ecuaciones 62 y 65 de FAO-56) — no un número de tabla sin ajustar. Es la diferencia entre "consumir una API" y aplicar de verdad lo que se estudia en un programa de ingeniería agrícola.

Cómo verifiqué los números

Antes de escribir una sola línea de interfaz, extraje el PDF oficial de FAO-56 (333 páginas, fao.org) y comparé cada fórmula contra sus propios ejemplos resueltos en el documento:

• Ecuación 47 (ajuste de viento a 2m): el PDF da un ejemplo con viento de 3.2 m/s a 10m → 2.4 m/s. Mi implementación da exactamente eso.
• Ecuación 62 (ajuste de Kc mid por clima): el PDF resuelve un ejemplo con maíz en Taipei (húmedo) → Kc = 1.07, y en Mocha, Yemen (árido) → Kc = 1.30. Mi implementación reproduce ambos valores exactamente.
• Los coeficientes de cultivo (Tabla 12) y duraciones de etapa (Tabla 11) para los 6 cultivos incluidos se transcribieron directamente del texto del PDF, no de resúmenes de terceros — de hecho, una búsqueda inicial trajo un valor de Kc para alfalfa que contradecía otra fuente; la única forma de resolver la contradicción fue leer la tabla original.

Estas comparaciones contra el texto oficial están en las pruebas unitarias, no solo en este README.

Cómo funciona

1. Escoges cultivo, fecha de siembra y ubicación (buscador con geocodificación real o accesos rápidos a zonas agrícolas de México).
2. Se pide el pronóstico de 7 días a Open-Meteo: ET0, precipitación, humedad mínima y viento — todo real, nada simulado.
3. Se calcula en qué etapa de crecimiento FAO-56 está el cultivo según los días desde la siembra, y se interpola el Kc según la curva estándar (plano en la etapa inicial, rampa lineal en desarrollo, plano en mediados de temporada, rampa a la baja al final).
4. El Kc mid y Kc end de tabla se ajustan con la humedad y el viento reales de cada día del pronóstico (no los valores genéricos de la tabla).
5. ETc = ET0 × Kc. El requerimiento neto de riego es ETc menos la lluvia pronosticada — un balance simplificado y deliberadamente conservador (no modela infiltración, escurrimiento ni lluvia efectiva; eso se documenta como simplificación, no se presenta como algo que no es).

Cultivos incluidos

Maíz (grano), jitomate, chile (pimiento), frijol (seco), trigo y alfalfa — elegidos por ser cultivos reales y relevantes en la agricultura mexicana, con datos de la Tabla 11/12 de FAO-56 para clima árido o semiárido donde estaban disponibles.

Run locally

No build step needed:

python3 -m http.server 8000
# or: npx serve

Testing

npm install
npx playwright install chromium
npm test

17 pruebas en tres niveles:

• fao56.test.js — las fórmulas de FAO-56 comparadas contra los ejemplos resueltos del propio documento oficial (viento, ajuste de Kc), la forma de la curva de Kc por etapa, y validaciones de sensatez física (el riego recomendado nunca es negativo, etc.)
• format.test.js — formato de unidades y etiquetas de etapa
• e2e.test.js — un navegador Chromium real haciendo llamadas reales a las APIs de pronóstico y geocodificación de Open-Meteo, verificando que el flujo completo (elegir ubicación → elegir cultivo → calcular → tabla de 7 días) funciona de punta a punta

CI corre la suite completa en cada push. Un workflow separado despliega a GitHub Pages.

Limitaciones honestas

Esta herramienta da una referencia técnica basada en un modelo simplificado — no sustituye el criterio de un agrónomo, mediciones de humedad de suelo en campo, ni considera tipo de suelo, eficiencia de riego del sistema, o lluvia efectiva real (la infiltración depende del tipo de suelo y la intensidad de la lluvia, algo que un balance simple como este no modela).

License

MIT — see LICENSE.