Una explotación de maíz prueba un sistema que mide la humedad del suelo en tiempo real y envía avisos al móvil para reducir bombeos, consumo de agua y energía.
- 💧 Siete sensores para unas 81 hectáreas de cultivo.
- 🌱 Humedad del suelo medida día y noche.
- 📱 Avisos de riego directamente en el móvil.
- ⚡ Menos bombeo innecesario y menor gasto energético.
- 🌧️ Capacidad de esperar a la lluvia cuando el cultivo todavía tiene agua disponible.
- 🌽 Ensayo real en una explotación comercial de maíz.
¿Por qué importa?
Regar más no significa necesariamente cultivar mejor. En una explotación agrícola, aplicar agua cuando el suelo todavía dispone de suficiente humedad supone gastar agua, electricidad y trabajo, y puede favorecer la pérdida de nutrientes por lixiviación.
Una explotación de maíz de Maryland, en Estados Unidos, está probando una estrategia bastante distinta: dejar que una red de sensores enterrados determine cuándo empieza realmente a faltar agua en diferentes zonas del terreno. La información llega al agricultor mediante una aplicación móvil y permite retrasar un riego cuando las condiciones del suelo y la previsión meteorológica indican que todavía no hace falta.
No es una idea futurista. Está funcionando ya sobre el terreno.
De mirar un puñado de tierra a medir lo que ocurre bajo el cultivo
Durante años, Brent Ennis recurrió a un método tan sencillo como habitual: sacar tierra, tocarla y estimar a ojo si el cultivo necesitaba agua.
El problema aparece cuando una explotación ocupa decenas de hectáreas.
La humedad observada en un punto no tiene por qué representar lo que sucede cien metros más allá. La textura, profundidad y capacidad de retención del suelo cambian dentro de una misma finca, y esas diferencias determinan cuánto tiempo permanece disponible el agua para las raíces.
Ennis también utilizaba recomendaciones desarrolladas para regiones agrícolas del Medio Oeste y las Grandes Llanuras estadounidenses. Su explotación, en cambio, se encuentra en la costa oriental de Maryland, con suelos más arenosos y unas condiciones climáticas diferentes.
La Universidad de Maryland está intentando sustituir esas aproximaciones por datos obtenidos directamente de la finca.
En la explotación se han distribuido siete sensores en unas 200 acres, aproximadamente 81 hectáreas. Los dispositivos se introducen hasta unos 0,61 metros de profundidad y monitorizan continuamente el estado hídrico del suelo.
La información permite saber no solo si hay agua, también con qué facilidad puede extraerla la planta.
≈81 hectáreas de maíz monitorizadas.
7 sensores distribuidos por la explotación.
Mediciones hasta unos 0,61 m de profundidad.
Información disponible durante todo el día.
El teléfono avisa cuando llega el momento de regar
Los sensores constituyen solamente la primera pieza.
El sistema analiza cómo evoluciona la humedad y utiliza las características hidráulicas del suelo para determinar cuándo el cultivo se aproxima a un nivel en el que conviene aportar agua.
El agricultor recibe entonces una alerta en el teléfono.
No existe una frecuencia fija. Con determinadas condiciones puede recibir avisos diariamente; con otras, puede pasar alrededor de una semana.
Ahí está una de las diferencias importantes respecto a un programa de riego basado únicamente en calendarios: la decisión se adapta a lo que ocurre realmente en el terreno.
El objetivo es mantener el suelo en una franja adecuada. Ni demasiado seco para provocar estrés hídrico ni innecesariamente húmedo.
Parece una diferencia pequeña. En agricultura puede separar un riego necesario de varias horas de bombeo desperdiciadas.
Una lluvia a tiempo también forma parte del sistema
Una de las situaciones más interesantes observadas durante el ensayo de 2026 se produjo precisamente cuando el sistema recomendó no hacer nada.
Los datos permitieron a Ennis posponer varios riegos porque el suelo todavía conservaba suficiente agua. Después llegó la lluvia y terminó aportando gratuitamente el agua que habría bombeado.
La Universidad de Maryland señala que estas decisiones han permitido ahorrar al agricultor cientos de dólares en costes energéticos, además de trabajo.
Hay otro detalle relevante. Ennis comparte una fuente de agua limitada con otra explotación. Reducir extracciones cuando no son necesarias deja de ser únicamente una cuestión económica: aumenta la disponibilidad del recurso durante los periodos realmente críticos.
La tecnología no busca simplemente aplicar menos agua. Busca evitar el riego que todavía no hace falta. Si el suelo conserva suficiente humedad y posteriormente llueve, un ciclo completo de bombeo puede evitarse.
El suelo no funciona como un depósito uniforme
Esta es probablemente la parte más interesante del proyecto.
Dos zonas aparentemente idénticas de una parcela pueden comportarse de manera muy diferente después de recibir la misma cantidad de agua.
Un suelo arenoso puede drenarla rápidamente. Otro con mayor capacidad de retención puede mantenerla disponible durante más tiempo. También influyen la profundidad, las raíces, la evaporación y las condiciones meteorológicas.
Por eso el equipo dirigido por Hemendra Kumar, responsable del Digital and Precision Agriculture Lab de la Universidad de Maryland, no se limita a instalar dispositivos electrónicos.
Los investigadores recogen muestras del terreno y estudian en laboratorio cómo cada suelo retiene y libera agua. Además, visitan semanalmente la explotación para medir variables como la altura de las plantas y el área foliar.
El sensor aporta la lectura. El conocimiento del suelo permite interpretarla.
Una investigación anterior ya mostró por qué importa medir a distintas profundidades
El trabajo no ha comenzado de cero.
En un ensayo realizado por el mismo equipo de la Universidad de Maryland en 2024 se instalaron sensores aproximadamente a 15, 30 y 61 centímetros de profundidad en parcelas experimentales de maíz.
Se compararon tres estrategias de irrigación con un cultivo sin riego.
Los investigadores comprobaron que las parcelas irrigadas presentaban mayor crecimiento y rendimiento que el cultivo no irrigado, y observaron variaciones importantes de humedad según la profundidad y el momento de la temporada.
La conclusión resulta relevante para el proyecto actual: una única regla de riego difícilmente puede representar correctamente todos los suelos, profundidades y momentos del ciclo del cultivo.
El paso de 2026 consiste en llevar ese conocimiento fuera de una parcela experimental y probarlo en explotaciones agrícolas comerciales.
Riego convencional: “toca regar”.
Riego basado en sensores: “el cultivo necesita agua aquí y ahora”.
La diferencia parece semántica. En una explotación grande puede traducirse en agua, electricidad y horas de bombeo.
El agua ahorrada es solo una parte de la ecuación
Menos electricidad para mover agua
El regadío necesita energía para captación, presurización y bombeo. Evitar operaciones innecesarias reduce directamente ese consumo.
Cuando la electricidad procede parcialmente de combustibles fósiles, existe además una reducción indirecta de emisiones.
Menor pérdida de nutrientes
Un exceso de agua puede desplazar nutrientes solubles hacia capas más profundas, fuera del alcance de las raíces, o contribuir a transportarlos hacia masas de agua.
En Maryland esta cuestión resulta especialmente sensible por la proximidad de muchas explotaciones a la cuenca de la bahía de Chesapeake, donde la contaminación por nutrientes constituye desde hace décadas un importante problema ambiental.
Más margen durante una sequía
La eficiencia también cambia la forma de gestionar una reserva limitada.
Si una explotación consume agua innecesariamente al principio de un episodio seco, puede disponer de menos recurso cuando el cultivo alcanza una fase especialmente sensible.
Medir permite administrar esa reserva con más criterio.
Qué impacto puede tener en el medio ambiente
El beneficio ambiental depende de cómo se utilice la tecnología.
En el escenario más favorable, el riego de precisión puede reducir extracciones innecesarias de acuíferos, ríos o embalses, disminuir el consumo eléctrico asociado al bombeo y limitar la lixiviación de fertilizantes.
También puede ayudar a mantener la productividad utilizando mejor el agua disponible. Esto adquiere importancia a medida que aumentan las sequías rápidas, las temperaturas elevadas y la irregularidad de las precipitaciones.
Pero existe una condición importante.
Mejorar la eficiencia de una parcela no garantiza automáticamente una reducción del consumo total de agua. Si el ahorro permite ampliar la superficie regada, cultivar especies más exigentes o aumentar las dotaciones en otros lugares, parte del beneficio puede desaparecer.
Por eso la sensórica funciona mejor cuando forma parte de una gestión hídrica más amplia: límites de extracción, medición del consumo, planificación por cuencas y seguimiento de los recursos disponibles.
Un sensor puede indicar cuándo conviene regar, pero no crea agua. La tecnología mejora la eficiencia de una explotación; la sostenibilidad final depende también de cuánto se extrae de la cuenca y de cómo se gestiona el recurso a escala regional.
Del sensor a una agricultura que toma decisiones por zonas
El potencial aumenta cuando las mediciones del suelo se combinan con otras tecnologías.
Los satélites pueden detectar diferencias en el desarrollo vegetal. Los drones permiten observar estrés hídrico en áreas concretas. Las estaciones meteorológicas anticipan evapotranspiración y precipitaciones. Los caudalímetros muestran cuánta agua se está utilizando realmente.
Con suficientes datos, un sistema puede pasar de responder a una pregunta básica —“¿hay que regar?”— a otra bastante más útil: “¿qué parte de la parcela necesita agua, cuánta y durante cuánto tiempo?”
Eso abre la puerta al riego de tasa variable, capaz de aplicar distintas cantidades dentro de una misma explotación.
La inteligencia artificial también puede ayudar a elaborar predicciones, aunque aquí conviene mantener los pies en el suelo. Un algoritmo no arregla un sensor mal colocado, una caracterización deficiente del terreno o datos meteorológicos poco representativos.
La calidad de la decisión sigue dependiendo de la calidad de los datos.
Sensores bajo el cultivo + comportamiento del suelo + meteorología → una recomendación de riego específica para esa parcela.
Las limitaciones que todavía debe resolver
El proyecto de Maryland ofrece resultados prometedores, pero todavía no demuestra cuánto puede aumentar el rendimiento final del maíz.
La cosecha de 2026 será necesaria para cuantificar esa parte del resultado.
Tampoco existe todavía un porcentaje publicado de ahorro de agua para la explotación de Ennis. La Universidad informa de riegos evitados y ahorros energéticos, pero convertir esos episodios en una cifra anual requerirá completar la campaña.
Hay más cuestiones.
Los sensores cuestan dinero, requieren instalación, conectividad y mantenimiento. Su ubicación debe representar adecuadamente la variabilidad de una explotación. Las recomendaciones también tienen que adaptarse al cultivo, al tipo de suelo y al sistema de riego disponible.
Una pequeña explotación podría encontrar difícil justificar una infraestructura sofisticada. En esos casos pueden resultar interesantes redes compartidas, servicios de asesoramiento o soluciones más sencillas combinadas con información meteorológica.
Y hay algo especialmente importante: los datos obtenidos en Maryland no pueden trasladarse directamente a cualquier otra región. Precisamente el proyecto nació porque los agricultores locales estaban utilizando recomendaciones desarrolladas para suelos y climas diferentes.
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