agricultura urbana de precisión - uniandes
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PROYECTO DE GRADO
Agricultura Urbana de Precisión
Presentado por:
Paula Alvarado - 201313033
Andrés Moreno - 201214229
Presentado a:
Harold Enrique Castro Barrera
Jesse Padilla Agudelo
22 de mayo de 2019
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Índice
PROYECTO DE GRADO 0
Índice 1
Resumen 3
1. Introducción 3
2. Problema 4
3. Motivación 7
4. Objetivos 9
4.1. General 9
4.2. Específicos 9
5. Plan de trabajo 10
6. Marco teórico 11
6.1. Arquitecturas de referencia 11
6.1.1. Arquitectura empresarial 11
6.1.1.1. Actores 13
6.1.1.2. Elementos adicionales 13
6.1.2. Arquitectura tecnológica (IoT) 14
6.1.3. Subsistemas Granja Vertical 19
6.2. Selección de arquitecturas 21
6.3. Simuladores de Agricultura 21
7. Diseño del simulador 23
7.1. Identificación de Variables 23
7.2. Requerimientos 24
7.2.1. Funcionales 24
7.2.2. No funcionales 31
7.3. Casos de Uso 31
7.4. Modelo de Clases 32
7.5. Prototipo 34
8. Implementación 34
8.1. Datos sobre cultivos 34
2
8.1.1. Montaje 39
8.2. Datos sobre construcción 42
8.2.1. Estructural 42
8.2.2. Otras redes 43
8.3. Desarrollo tecnológico 44
9. Resultados 44
10. Pruebas 50
11. Comparación Colombia-Alemania 50
12. Carácter multidisciplinario 52
13. ¿Cómo hacer viable el proyecto? 53
14. Conclusiones 54
15. Trabajo futuro 54
Referencias 55
Anexos 59
Anexo 1 59
Anexo 2 59
Anexo 3 59
Anexo 4 60
Anexo 5 67
Anexo 6 68
3
Resumen
La agricultura urbana de precisión es un área de creciente investigación, que busca responder a los
problemas de suelos, eficiencia de producción y transporte en la agricultura tradicional. El modelo
de granja vertical, es decir, de edificios dedicados en su totalidad a la agricultura, representa una
propuesta interesante y tentadora como solución a estos problemas. A pesar de esto, la granja
vertical presenta retos acerca de su viabilidad económica, pues requiere de una gran inversión. Este
reto es aún más significativo si se piensa en la implementación de una granja vertical en Bogotá,
Colombia. Sumado a esto, los métodos de agricultura moderna (o de precisión) como la aeroponía,
preferiblemente requieren de un sistema de internet de las cosas (IoT) para poder monitorear y
controlar automáticamente el cuidado de los cultivos, las variables climáticas y del suelo,
reduciendo la mano de obra humana, el uso del agua y aumentando la producción. Por lo anterior,
un sistema de cultivo aeropónico así como un sistema IoT se consideraron pertinentes para el diseño
de esta granja vertical. Debido a lo mencionado, se diseñó una arquitectura empresarial, una
arquitectura de IoT y un simulador que calcula los valores aproximados de la inversión inicial, los
costos e ingresos anuales y su valor presente neto (VPN) a 15 años, para evaluar la viabilidad de un
proyecto de Granja vertical en Bogotá, Colombia.
1. Introducción
La agricultura siempre ha sido un elemento importante para el ser humano, pues de esta
depende la seguridad alimentaria de las poblaciones. A lo largo de los años se han desarrollado
diferentes técnicas para mejorar la producción de alimentos al tiempo que se busca disminuir su
huella ambiental. A raíz de esto, nació la agricultura de precisión con métodos de ambiente
controlado como la hidroponía, acuaponía y aeroponía. Algunos de estos métodos empezaron a
desarrollarse en lugares con espacios reducidos, lo que dio paso a la agricultura urbana de precisión.
A pesar de esto, este tipo de prácticas se ve en poca escala en ambientes urbanos, incluido el
contexto de Bogotá, Colombia.
Adicional a esto, surge la preocupación del aumento de la población, del uso del suelo, del
cambio climático, de la forma de asegurar la producción de alimentos (sobre todo en las grandes
ciudades) y de buscar soluciones a largo plazo para la producción de alimentos. Esto desembocó en
la definición de la granja vertical, la cual correspondía a grandes rascacielos ubicados en las
megaciudades, dedicados exclusivamente a la agricultura, preferiblemente de precisión.
Continuando con la idea, Bogotá es una megaciudad, capital colombiana cuya población va
en aumento cada año. Debido a esto y a todo lo anterior, se desarrolló una primera aproximación
para plantear una arquitectura empresarial, una arquitectura de IoT y un modelo a un simulador de
granja vertical en Bogotá, Colombia.
Primero se desarrolló una investigación de antecedentes de la granja vertical, estudios
académicos de la granja vertical y la agricultura de precisión (viabilidad, arquitecturas, sistemas IoT,
ontologías, etc), simuladores existentes en agricultura, entre otros. Con esto, se planteó el
problema, se halló la motivación, se trazaron los objetivos y se llegó a la conclusión de que el
4
enfoque más importante para estudiar la granja vertical en Bogotá, era primeramente por medio
de un estudio de su viabilidad. También se encontró que esta viabilidad podría evaluarse por medio
de un simulador.
El planteamiento de las arquitecturas empresarial y de IoT fue desarrollado a partir de la
búsqueda de literatura mencionada previamente. Con ello, fue posible diseñar la infraestructura
necesaria, reconocer a los actores involucrados en el relacionamiento de los procesos y sus
interacciones, la aproximación de las tecnologías a emplear, tanto de software como de hardware,
para el funcionamiento de la infraestructura tecnológica requerida.
Para el diseño del simulador se hallaron las variables de entrada necesarias tanto para la
adición de cultivos que pueden ser rentables para el edificio, como la simulación del edificio que
calculara (como variables de salida) los valores de inversión inicial, costos anuales, producción e
ingresos anuales del edificio, junto con un detalle del impacto del sistema IoT en estos costos. Con
todo esto, finalmente el simulador también calcularía el VPN del proyecto a 15 años, tomando la
inflación actual como costo de oportunidad, para analizar en un primer vistazo, la viabilidad del
proyecto.
Este diseño fue implementado en un lenguaje de programación Java, con datos y fórmulas
que fueron consultados en diferentes fuentes bibliográficas, webgráficas y con conversación y
asistencia de expertos.
Finalmente se realizaron pruebas de usabilidad para conocer la percepción del simulador
AUP, para ello se le presentó el programa a estudiantes o profesionales de ingeniería civil y se les
permitió interactuar con él. Finalmente se les realizó una encuesta para medir la utilidad, tiempo
requerido para concluir la actividad, recuerdo del usuario y respuesta emocional del usuario ante el
simulador AUP.
2. Problema
Se prevé que para 2050 se necesitará 60% más de alimentos que en el 2012, pero la
agricultura sólo aumentará un 2% para 2040 (Banerjee & Adenaeuer, 2014) y para el 2056 la
población será de aproximadamente 10.000 millones de personas (Hanif bin Ismail & Thamrin,
2017). Además, solo el 2% de la superficie terrestre son megaciudades, pero estas consumen 75%
de la madera, 60% del agua y producen 80% de las emisiones de CO2 producidas por los humanos
(Banerjee & Adenaeuer), y la época de quema en la agricultura llega a ser dañina para la tierra, el
aire y puede causar enfermedades a los seres humanos (Hanif bin Ismail & Thamrin).
Este rápido aumento de la población y la centralización de las comunidades dentro de
grandes ciudades, ha llevado a plantearse nuevas soluciones para la producción de alimentos a gran
escala, en la cual se pueda optimizar el terreno y pueda realizarse dentro de las mismas ciudades.
Por eso, el profesor de microbiología de la universidad de Columbia, Dickson Despoimmer, planteó
el término “Agricultura Vertical” para referirse a la idea de desarrollar una agricultura en interiores
de grandes edificios, dedicados exclusivamente a la producción de alimentos.
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A raíz de esto, en el ámbito académico se han realizado diferentes investigaciones para
postular diseños arquitectónicos eficientes, simulaciones de granjas verticales, arquitecturas
tecnológicas enfocadas en IoT, cálculos de la cantidad de energía invertida en este tipo de edificios,
optimización lumínica para favorecer el crecimiento de las plantas, técnicas modernas de agricultura
y cultivos aptos para estas, entre otros estudios. En todos, existe un problema común a desarrollar
en proyectos futuros, y es medir la viabilidad de las granjas verticales según sus costos, la
implementación tecnológica a la escala necesaria, el transporte, mayor optimización de los
descubrimientos, la inversión versus las ganancias, factores sociales, entre otros.
El estudio más profundo realizado al respecto, corresponde al artículo “Up, Up and Away!
The Economics of Vertical Farming” de Chirantan Banerjee y Lucie Adenaeuer, desarrollado por el
Centro Aeroespacial Alemán en Bremen durante el año 2012, y publicado en la Revista de Estudios
Agrícolas de Macrothink Institute en el 2014. Este estudio simula una granja vertical para la ciudad
de Bremen en Alemania, calculando la inversión inicial y los costos de funcionamiento, así como los
precios de los productos producidos. Los resultados mostraron que este proyecto era viable a largo
plazo, pero se debía investigar más sobre “la optimización del proceso de producción de biomasa
comestible (combinación de cultivos y piscicultura)” así como “un diseño de panel innovador
especializado para los requisitos de Agricultura Vertical”, para el ahorro de energía, esta última
como uno de los grandes gastos de la agricultura vertical debido a la necesidad de mantener las
condiciones climáticas (luz, humedad, CO2, temperatura) adecuadas para los cultivos. En este
artículo no se tuvo en cuenta la implementación de un sistema IoT, lo cual puede considerarse que
tenga un alto impacto en los costos de energía e inversión del proyecto, pero pueden disminuir la
mano de obra necesaria. El artículo también considera pertinente la investigación sobre “la mano
de obra (...), los requisitos de servicio, equipo de transporte y el transporte como tal”.
En este orden de ideas, también se observó el impacto de un modelo tecnológico en una
granja vertical, y se encontró un artículo más reciente del 2018 “Advances in greenhouse
automation and controlled environment agriculture: A transition to plant factories and urban
agriculture” de Redmond Ramin Shamshiri, Fatemeh Kalantari, K. C. Ting, Kelly R. Thorp, Ibrahim A.
Hameed, Cornelia Weltzien, Desa Ahmad y Zahra Mojgan Shad, que “revisó varios aspectos de un
sistema de CEA (agricultura de ambiente controlado) de alta tecnología que incluye mejoras en el
marco y los materiales de cobertura, la percepción del entorno y el intercambio de datos, y los
modelos avanzados de control de microclima y optimización de energía”, teniendo en cuenta
invernaderos, factorías de plantas y agricultura vertical.
Al ser principalmente un artículo de revisión, concluyeron que “los investigadores en este
campo están desarrollando modelos matemáticos complejos para minimizar las entradas de
energía, o están interesados en encontrar soluciones innovadoras para reemplazar los invernaderos
que consumen energía fósil con sistemas de CEA de energía neutral que funcionan con energía solar
y eólica” y que “proporcionarle al CEA una estrategia de diseño y control adaptable que tome la
forma correcta y realice la tarea pertinente en el momento adecuado, mientras aumenta las
ganancias y sigue siendo competitivo en el mercado sigue siendo un desafío”. Es decir, que
evidencian las dificultades que enfrenta la granja vertical en un ámbito de rentabilidad y viabilidad,
pues “no se conoce claramente el costo de una mayor automatización en relación con el aumento
de la rentabilidad”. Debido a esto, propone que para el futuro “se requiere un análisis económico
más preciso y justificaciones de los altos costos iniciales relacionados con la agricultura vertical” y
6
que el “costo de un mayor nivel de automatización en relación con los aumentos en la rentabilidad
es una consideración clave, y debe formar parte de un estudio futuro para justificar la
implementación de un mayor nivel de automatización”.
A pesar de ello, otro artículo de revisión del mismo año (2018) llamado “The Vertical Farm:
A Review of Developments and Implications for the Vertical City”, realizado por Kheir Al-Kodmany,
es más optimista en cuanto a la viabilidad de la granja vertical se refiere, pues comenta que “una
gran cantidad de proyectos de investigación y pioneros ha demostrado el potencial de la agricultura
vertical a escala piloto, los prototipos y el nivel de producción”. También concluye que “la agricultura
vertical tiene varias ventajas sobre la agricultura rural, observada dentro de los tres pilares de la
sostenibilidad: ambiental, social y económico. Los nuevos métodos de cultivo de alta tecnología,
incluidos los cultivos hidropónicos, aeropónicos y acuapónicos, desafían en gran medida la
necesidad de una agricultura basada en el suelo para una variedad de cultivos” y motiva a la
automatización y a que varias áreas de estudio (biología, ingenierías, arquitectura) se unan para la
creación de granjas verticales. Este artículo menciona varias granjas verticales que han sido un “éxito
competitivo” e invita a que los estudios futuros realicen investigaciones cuantitativas sobre los
costos-beneficios de las diferentes granjas verticales, el avance de las técnicas agrícolas para
mejorar la viabilidad, como por ejemplo, métodos de reciclaje y energías limpias y económicas.
Así mismo, el artículo científico “Effect of artificial lighting on typhonium flagelliforme for
indoor vertical farming” (Yusof et. al., 2016) que estudió la luz adecuada para la agricultura vertical,
recomienda una fuente de alimentación de respaldo para las luces LED en caso de una falla de
electricidad, y varios artículos (incluido el de (Banerjee & Adenaeuer, 2014) y (Ismail et. al., 2017)),
concluyen que la luz LED puede llegar a ser la más indicada para la granja vertical, y por ende, se
debe buscar alternativas que disminuyan el consumo de energía.
Otros artículos científicos enfocados a sistemas IoT para agricultura inteligente1, han sido
estudiados en prototipos y configuraciones experimentales de pequeña escala, y todos están de
acuerdo con el hecho de usar materiales tecnológicos económicos (incluso dos de estos diseñaron
un módulo de sensor que era más económico y podía realizar la tarea de varios sensores), aumentar
el modelo con más sensores o funciones, y argumentan la necesidad, en estudios futuros, de probar
sus modelos a mayor escala para observar su funcionalidad; y así mismo, este proyecto podría
1 Los principales artículos de este tema son “Applied internet of thing for smart hydroponic farming ecosystem (HFE)” (Ruengittinun et al., 2017), “Smart farming pot” (Saini et. al.l, 2016), “IoT implementation for indoor vertical farming watering system” (Ismail et. al., 2017), “Propuesta de una Arquitectura para Agricultura de Precisión Soportada en IoT” (Quiroga et. al., 2016), “Design and implementation of an agricultural monitoring system for smart farming” (Bauer & Aschenbruck, 2018), “Hydroponic smart farming using cyber physical social system with telegram messenger” (Noegroho et. al., 2017), “Smart aquaponic with monitoring and control system based on iot” (Vernandhes et. al., 2017), “Web-based monitoring and control system for aeroponics growing chamber” (Sani et. al., 2016), “High-accuracy and low-cost sensor module for hydroponic culture system” (Nishimura et. al., 2016), “A Hydroponic Planter System to enable an Urban Agriculture Service Industry” (Satoh, 2018) y “Hommons: Hydroponic management and monitoring system for an IOT based NFT farm using web technology” (Crisnapati et. al., 2017).
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estudiar, en lo que respecta a lo visto en los artículos anteriores, el impacto económico de estas
soluciones a gran escala.
Los problemas y estudios realizados no son ajenos a la realidad colombiana, ni a su capital,
Bogotá, la cual tiene un crecimiento de más de 100.000 habitantes por año, y cuyas estimaciones
de población total a 2020 es de 8.380.801 habitantes (DANE, s.f.), además, Bogotá es considerada
como una de las ciudades con mayor densidad en el mundo, según un estudio de la Universidad de
California, con 24.643 personas por kilómetro cuadrado, aún más que Nueva Delhi de India y Lagos
en África (Yunda, 2018). Además, en Colombia, la agricultura es el sector que más gasto de agua
genera, con un significativo uso del 50% de toda la extracción hídrica del país (Alianza Uninorte,
2015). Por eso, se considera desarrollar estudios similares a los mencionados anteriormente, como
la simulación de un edificio agrícola en Bogotá, donde se calculen los cultivos a realizar, los costos
asociados (principalmente el energético y de agua), la inversión inicial, el precio, sus implicaciones
ambientales, financieras, sociales, entre otras; su rentabilidad, así como su posible sistema IoT y su
impacto en los costos.
Debido a lo anterior, este proyecto busca atacar el problema de la viabilidad de la
agricultura urbana de precisión realizada en edificios, enfocándose en el contexto actual de
Bogotá, Colombia. Para ello, se tratará como un caso de negocio, en el cual se analizarán los
diferentes costos asociados a un proyecto de granja vertical en Bogotá, teniendo en cuenta sus
posibles arquitecturas de referencia (empresarial y tecnológica). Según esto, la pregunta a
responder en este proyecto dice ¿Es viable realizar un edificio de agricultura urbana de precisión en
Bogotá, Colombia?
3. Motivación
Uno de los mayores problemas que enfrenta la idea de agricultura vertical es el escepticismo
respecto a su viabilidad como negocio y frente a la agricultura tradicional (Banerjee & Adenaeuer,
2014). Se han desarrollado varios estudios en países como Alemania, Tailandia, Estados Unidos,
entre otros, sobre la viabilidad de este modelo de agricultura. Sin embargo, no se ha desarrollado
un estudio al respecto en ninguna ciudad colombiana. Debido a esto, se plantea enfocar este estudio
a la viabilidad de construir una granja vertical en la ciudad de Bogotá, Colombia.
Para aumentar las posibilidades de viabilidad en la granja vertical, la motivación principal se
enfoca en la selección de cultivos, el planteamiento de las arquitecturas necesarias y el ahorro de
recursos, principalmente el ahorro energético. Varias fuentes proponen sistemas, técnicas y
arquitecturas que puedan favorecer la agricultura urbana, como por ejemplo, el libro “Plant factory:
an indoor vertical farming system for efficient quality food production” de Toyoki Kozai, Genhua Niu
y Michiko Takagaki (2016). Este libro propone algunas características de fábricas de plantas con
iluminación artificial (PFALS) que ahorran los recursos, entre estos, posibles reducciones en el
consumo de electricidad y de la inversión inicial.
Como la electricidad es uno de los recursos claves en un edificio dedicado a la agricultura,
medir el gasto energético así como su huella de carbono y compararlo con la agricultura tradicional,
8
es una necesidad clara para poder conocer la viabilidad de la agricultura urbana de precisión. Por
eso mismo, existen algunos estudios que han desarrollado investigaciones y comparaciones sobre
esto, una de ellas es “Vertical farming: Skyscraper sustainability?” de MalekAl-Chalabi (2015). Dicho
estudio calcula la demanda de energía en un mes según la dimensión del edificio, teniendo en
cuenta el bombeo de agua, la luz requerida y el número de paneles de luz necesarios (véase anexo
1). Según este, los cultivos verticales presentan una huella de carbono mucho mayor que la
agricultura tradicional, a no ser que se implemente un sistema de energías renovables, y que
actualmente es altamente viable en lugares donde llega abundante luz solar. Del mismo modo, el
artículo de Banerjee & Adenaeuer (2014) ya mencionado en el “Problema”, hace una comparación
de la cantidad de productos que se cultivan en la granja vertical contra los cultivos tradicionales
(véase anexo 2). Y artículos como estos, también realizaron estudios de mercado sobre la granja
vertical, los cuales analizan la viabilidad de la granja vertical y su análisis DOFA.
Por ejemplo, (Banerjee & Adenaeuer, 2014) motivan a seguir con la investigación de
edificios de agricultura, al afirmar que los cultivos de una granja vertical tienen un rendimiento de
516 veces la granja tradicional y que el gasto de electricidad realmente no es tan preocupante si se
tiene en cuenta que “una granja vertical, como se presenta en su artículo, requiere un total neto de
3.5 GWh de electricidad al año”, y que por “monumental que parezca, esto es menor que la cantidad
de energía eléctrica generada por una central eléctrica de 0,5 MW de capacidad instalada en un año
en funcionamiento a plena capacidad”. Y ponen de ejemplo un aerogenerador de 80 m de longitud,
el cual por sí solo, ya genera 2,5 MW.
Adicional a eso, académicos como Saraswathi Sivamani y Yongyun Cho consideran la granja
vertical como “el futuro de la agricultura con la tasa de población que migra a las áreas urbanas”
(2013), y junto a varios investigadores, han realizado diseños tecnológicos para el manejo
automatizado de este tipo de agricultura en edificios, varios de estos enfocados en una solución de
red de sensores inalámbricos (WSN), y destacan brevemente la necesidad de vincular estos
“granjacielos” con IoT para “obtener beneficios agrícolas precisos” y como este debe tener un
diseño adecuado para el manejo de los datos, esto con el fin de evitar “la pérdida de energía y la
latencia de la comunicación” (2014). También han diseñado ya una ontología para la granja vertical
(VFO).
También se ha observado que en la actualidad ya existen algunas granjas verticales y
proyectos a construir. Como se mencionó anteriormente en la sección “El Problema”, la revisión
literaria de Al-Kodmany (2018) lista varios proyectos de granjas verticales exitosos (véase anexo 3)
y otros proyectos ya existentes2 que deberían evaluarse. Algunos ejemplos de granjas verticales
existentes son Plantagon (Estocolmo, Suecia), Pasona 02 (Tokio, Japón), AeroFarms (Nueva Jersey,
Estados Unidos), Impact Farm (Copenhagen, Dinamarca), VertiCrop ™ (Vancouver, Canadá), entre
otras. Además, existen varias empresas como Freight Farms, Omega Garden, ESPEC MIC
(VegetaFarm) y V-Farms; que venden productos para quienes se dedican a la agricultura vertical.
2 Green Sense Farms (Portage, Indiana y Shenzhen, China), AeroFarms (Newark, NJ, EE. UU.), Metropolis Farms
(Filadelfia, PA, EE. UU.), Plenty (San Francisco, CA, EE. UU.) VerticalHarvest (Jackson, WY, EE. UU.), Lufa Farms (Montreal, QC, Canadá), VertiCropTM (Vancouver, BC, Canadá) y un nuevo proyecto sin nombre en Suwon, Corea del Sur.
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A pesar de todo, los estudios y proyectos anteriores se realizaron en lugares como Asia,
Europa y Norteamérica y no se encontró ningún estudio de granja vertical en latinoamérica ni
Colombia, lo que muestra la necesidad de conocer la situación de Colombia sobre la agricultura, el
uso y cambios del suelo, el impacto económico y social de la agricultura vertical, enfocándose en el
proyecto de un edificio de agricultura urbana de precisión en Bogotá. Referente a la agricultura
moderna en Colombia, solamente se ha encontrado pertinente el proyecto de Identidad IoT, que
tuvo una duración de 4 meses durante 2018 y se utilizó para evaluar un sistema IoT en fincas de café
Caturro (Cardona, 2018); y la única agricultura urbana existente en Bogotá, son las estrategias
promovidas por El Jardín Botánico (quienes capacitaron a los cultivadores de Usme).
También, se conoce que Colombia es un país dedicado a la agricultura, esta última cuyos
precios presentaron la mayor variación positiva en el IPP e IPC junto a la ganadería y pescadería
(DANE, 2019). A pesar de ello, el Boletín semanal SIPSA del 09 de febrero de 2019 al 15 de febrero
de 2019, comunicó que “las cotizaciones de las hortalizas y los tubérculos” disminuyeron, “mientras
que se incrementaron las de las frutas”. También se menciona como los precios de los alimentos
varían mensualmente debido al clima y la FAO (2013) alerta sobre cómo el cambio climático y el
calentamiento global pueden impactar la seguridad alimentaria. Según esto, para este estudio, se
seleccionaron los precios de los diferentes cultivos posibles para la agricultura vertical (verduras,
hortalizas, granos, tubérculos y legumbres) en Colombia, registrados el 09 de febrero de 2019 (véase
anexo 4). La producción de estos alimentos significan el gasto del 50% de extracción hídrica en el
país, con una granja vertical se ahorraría 97% del uso del agua (Plantagon, 2018).
Debido a todo lo anterior, surge la motivación de realizar este proyecto para medir la
viabilidad de esta granja, motivados por los aspectos ya mencionados sobre el uso y cambios del
suelo y los impactos económico, tecnológico, urbanístico, legal y social, además de los tipos de
cultivos rentables en este contexto.
4. Objetivos
4.1. General Analizar la viabilidad de desarrollar un proyecto de agricultura urbana de precisión en edificios en
Bogotá, Colombia.
4.2. Específicos
● Diseñar un modelo IoT para un proyecto de granja vertical en Bogotá, Colombia.
● Identificar los tipos de cultivos que pueden ser rentables en un proyecto de granja vertical
en Bogotá, Colombia.
● Calcular la inversión inicial de un proyecto de granja vertical en Bogotá, Colombia.
● Definir los costos anuales de un proyecto de granja vertical en Bogotá, Colombia.
● Calcular el impacto en los costos de la solución tecnológica propuesta.
● Medir los posibles ingresos de un proyecto de granja vertical en Bogotá, Colombia.
● Modelar e implementar un simulador para el proyecto.
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5. Plan de trabajo
Las fechas corresponden al año 2019. El formato es DD-DD/MM, excepto cuando se cruzan dos
meses, que sería DD/MM - DD/MM. El entregable corresponde al último día de la semana.
Semana Tarea Entregable
23-31/01 Consulta de aplicaciones de IoT en agricultura
01-07/02 Consulta de iniciativas de granjas verticales
08-13/02 Revisión de literatura académica en ACM e IEEE.
14-21/02 Preparación de la propuesta de proyecto de grado.
Documento Propuesta. Presentación.
22-28/02 Definición de requerimientos (1)
01-07/03 Definición de requerimientos (2)
08-14/03 Identificación de variables (1)
15-21/03 Identificación de variables (2)
22-28/03 Diseño de simulador
29/03 - 04/04 Mock up del simulador Mock up del simulador
05-11/04 Desarrollo del simulador
12-18/04 Desarrollo Semana de trabajo individual
19-25/04 Desarrollo
26/04 - 02/05 Desarrollo y pruebas Simulador terminado
03-08/05 Correcciones. Simulador y pruebas Documento Proyecto.
09/05 Presentación proyecto. Presentación Final.
11-16/05 Correcciones Correcciones
17-23/05 Correcciones Correcciones
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6. Marco teórico
6.1. Arquitecturas de referencia
Se realizó una consulta de arquitecturas existentes. Esta sección se encarga de describirlas y elegir
la más adecuada para el caso de Bogotá, Colombia.
6.1.1. Arquitectura empresarial El artículo “A reference architecture for Farm Software Ecosystems” (Kruize et. al., 2016),
propone una arquitectura de referencia para la infraestructura organizacional y técnica de un
ecosistema de software para la agricultura. Dicha infraestructura puede adecuarse para los
requerimientos de una granja vertical.
Como base, el artículo presenta un esquema sencillo sobre los diferentes valores de ingreso
y salida que suelen ser generados por empresas que se encuentran adscritas a la industria agrícola,
particularmente aquellas dedicadas a la siembra y cultivo de frutas y vegetales. A partir del modelo
1, el uso de componentes virtuales juega un papel transversal a lo largo de los procesos y unidades
que posee la empresa agrícola, con lo cual un monitoreo y control adecuado puede desarrollarse
durante todas las etapas que dure el procesos de siembra, cultivo y recolección de los productos
que puedan producirse.
.
Modelo 1. Esquema base de componentes
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Es necesario destacar que el modelo propuesto por Kruize es desarrollado para una empresa
agrícola tradicional con ciertos niveles de tecnificación, donde múltiples actores, a partir de
contratos debidamente establecidos entre ellos, liderados por un orquestador quien es el
encargado de manejar el software especializado en agricultura para determinar los procesos de
negocio, parámetros de calidad, entre otras funciones. Teniendo lo anterior en cuenta, la
arquitectura propuesta en el artículo ha de ser modificada para adaptarse a las necesidades del
proyecto, por lo cual elementos como monitoreo y control de tractores, herbicidas y pesticidas no
son necesarios. En su lugar, elementos de monitoreo y análisis pueden ser implementados para
desarrollar tareas de investigación y desarrollo que faciliten generar nuevos procesos de
optimización para aumentar la eficiencia en los cultivos.
El modelo 2 permite ilustrar un ejemplo de un ecosistema de software para el proyecto. En
primer lugar, la arquitectura se encuentra soportada por un Sistema de Manejo de Información de
la Granja (FMIS por sus siglas en inglés) el cual se encuentra configurado sobre una plataforma
donde están adheridos múltiples componentes de diferentes actores. El sistema de información
cuenta con dos componentes de ICT y tres componentes de aplicaciones atómicas. El primer
componente atómico ofrecerá un servicio de monitoreo basado en sensores para los temas de
ambiente, como microclimas y humedad para los diferentes cultivos en producción, el cual se ve
alojado en el componente de ICT número 2; el segundo componente se encarga de realizar un
monitoreo más dedicado a cada cultivo, como su tipo, el tiempo que este lleva en las bandejas de
cultivo y el nivel de nutrientes que tiene, y el tercer componente se encarga de recolectar la
información obtenida por el componente dos para desarrollar tareas de análisis de información para
determinar la calidad de los cultivos y su nivel de riesgo a presentar alguna anomalía o fallo. Estos
últimos dos componentes se encuentran alojados en el componente de ICT número 1. Esta
información se puede presentar a través de un panel de control para facilitar su lectura y posterior
toma de decisiones, en caso de ser requeridas. La información obtenida por el componente de ICT
2 también es desplegada en la nube a partir de un nodo con el fin de que esta información se
encuentre disponible para el ICT 1, a fin de que el monitoreo, en caso de alguna dificultad o fallo
con el ICT 2, no impida el adecuado seguimiento de la información desde el punto del agricultor,
quien está más en contacto con el componente de sensores.
Como puede apreciarse en el modelo 2, el componente de ICT 1 presenta múltiples
proveedores para temas de software, hardware y servicios que impactan el sistema de información
de la granja, los cuales son integrados por un proveedor de servicios para el agricultor. Es necesario
resaltar que el componente de ICT 2 está diseñado con una arquitectura Standalone, lo que le
permite tener independencia en caso de ser requerida, como se mencionó anteriormente, para el
desarrollo de otras tareas complementarias de monitoreo.
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Modelo 2. Ejemplo de un ecosistema de software de agricultura
6.1.1.1. Actores Con respecto a los actores mencionados anteriormente, estos se dividen en 5 arquetipos:
● Orquestador: Como se mencionó, el orquestador es el encargado de velar por el
funcionamiento y el desempeño en general de todo el sistema. En palabras de Kruize, es el
encargado de “crear y aplicar reglas, procesos, procedimientos de negocio, establecer y
monitorear estándares de calidad y/o orquestar las relaciones entre los actores para
determinar la apertura”.
● Jugador de nicho: Desarrolla o agrega componentes de ICT al sistema para proveer
funcionalidades que requiere el usuario final.
● Actores externos: Hacen uso de las posibilidades que ofrece el software de agricultura y
pueden agregar valor a través del desarrollo de pruebas, desarrollo de nuevos
componentes, entre otros.
● Vendedores/Agregadores de valor en reventa: Se encargan de vender los componentes de
ICT a los usuarios finales o de revenderlos a otros.
● Usuarios finales: Son quienes compran u obtiene un producto total o parcial de un servicio
o una configuración de los componentes de ICT. Entre ellos se encuentran los agricultores y
agrónomos.
Estos actores pueden clasificarse en cuatro roles principales: i) Vendedores o
desarrolladores de software, ii) Proveedores de servicios de agricultura, iii) proveedores de
infraestructura y iv) usuarios finales. Entre estos roles, los proveedores de servicios de agricultura
pueden proveer servicios de negocio como lo son servicios de mantenimiento, personalización
despliegue y mantenimiento de los diferentes componentes de ICT, así como proveer servicios
operativos como ventas, análisis de datos y funciones orientadas al usuario final.
6.1.1.2. Elementos adicionales Revisando el documento de Kruize, en este se presenta un concepto importante sobre la
empresa, e implica que el desarrollo de la arquitectura sea basada sobre software abierto. Esta
implicación se desarrolla a partir de la necesidad de que múltiples actores puedan interactuar de
14
manera adecuada y abierta, sin importar su ubicación geográfica para facilitar el desarrollo de las
actividades pertinentes al negocio, tales como brindar servicios de soporte, mantenimiento e
incluso cambios en la infraestructura. Para propósitos prácticos de este proyecto, teniendo en
cuenta su alcance, esta característica no será tenida en cuenta dado que no se busca la colaboración
de diversos actores para su ejecución sino estudiar la viabilidad de que esta clase de proyectos sean
una realidad en Colombia.
Adicionalmente, los diferentes puntos que se expresan con respecto a investigación y
desarrollo no fueron tomados en cuenta dado que estos se realizarán una vez el proyecto ya se
encuentre en marcha. Por ende, no se tomaron como elementos esenciales en la arquitectura
durante esta etapa.
6.1.2. Arquitectura tecnológica (IoT) De acuerdo a varias propuestas de arquitecturas para la agricultura inteligente, se examinarán las
soluciones IoT que más se adaptan a la situación.
En Quiroga et. al (2016) se expone una arquitectura Lambda con 4 capas para la agricultura
de precisión. Esto, pues tiene en cuenta latencia, rendimiento, tiempo real y tolerancia a fallos. Sus
capas son: Captura de datos, la cual obtiene variables de los cultivos con la red de sensores, y las
comparte en tiempo real. Almacenamiento, la cual recopila información en tiempo real de los
sensores y los guarda en un histórico. Procesamiento, que devuelve las predicciones y
recomendaciones (minería de datos y clasificación). Y Consulta , la cual es una interfaz web para
navegar en los datos, tanto de la captura de datos como el histórico. Su vista de implementación
puede verse en la figura 1.
Figura 1. Arquitectura Lambda por (Quiroga et. al, 2016)
15
Como se observa en la figura 1, dicha arquitectura utiliza las tecnologías de Arduino YÚN y
los sensores DHT11, SEN92355P y LDR (temperatura, luz, humedad) para la capa de Captura; la base
de datos ubidots para almacenamiento; y el framework Spark y Weka para la capa de
procesamiento. Se realizaron pruebas de carga en el monitoreo y el procesamiento de Weka y se
encontró que el monitoreo toma 300 ms de latencia por 1000 peticiones, y la consulta en Weka 3
segundos por 1000 peticiones.
Esta arquitectura Lambda es adecuada para la granja vertical, pues tiene en cuenta el
histórico de los datos, así como una capa que funciona en tiempo real para asegurar el buen estado
de los cultivos. Tal vez, el desempeño se podría mejorar con balanceadores de carga, pues al ser un
proyecto de mayor magnitud, con varios pisos y zonas monitoreadas con sensores, las peticiones
serían mucho más de 1000 (el valor de cantidad de peticiones posibles en un segundo se calcularía
más adelante).
En Sivamani et. al (2017) se postula una red de comunicación de sensores WSN, compuesto
por varios sensores nodos, conectados a un sensor central o nodo Sink, el cual se conecta
directamente al servidor como se muestra en la figura 2.
Figura 2. Red de comunicación de sensores inalámbricos por Sivamani et. al (2017)
En otro artículo de la misma autora se explica brevemente cómo funciona esta arquitectura
Middleware:
16
1. “Los datos detectados del sensor, como el sensor de temperatura, el sensor de
humedad o el sensor de luz, se envían al sink (nodo del sensor inalámbrico) a través del
protocolo de comunicación inalámbrica.
2. Los valores detectados se almacenan en la base de datos del servidor.
3. Los valores se envían al actuador a través del protocolo de comunicación por cable.
4. El PLC decide la acción después de analizar los valores para el cultivo correspondiente.
5. La acción de control se realiza en el equipo de control correspondiente para mantener
la condición óptima en el ambiente”.
(Sivamani et. al., 2018)
Para adaptar esta arquitectura a un modo seguro, se incluye un módulo de seguridad, así
como los actuadores, aire acondicionado y calentador. En un invernadero o en cada piso de la granja
vertical, podría lucir como el de la figura 3.
Figura 3. Modelo invernadero inteligente por Sivamani et. al (2017)
Al observar esta propuesta, se puede evidenciar que podría ser correspondiente a la capa
de captura de datos de la arquitectura Lambda de Quiroga et. al (2016), pero con una adición de
seguridad y actuadores. La información de los sensores se transporta en formato JSON.
Bauer & Aschenbruck (2018) también proponen otra arquitectura Middleware con el uso
de Mosquitto como se observa en la figura 4. Ésta, en palabras de los autores, expone como “los
sensores agrupados a nivel del suelo (g) y los motores de referencia anteriores (r) están conectados
a raspberry pi (rpi). A través de la comunicación PLMN, se integran aún más en una arquitectura IoT
17
basada en MQTT, lo que hace que la información de cultivos in situ esté disponible
instantáneamente”.
Figura 4. Arquitectura propuesta por (Bauer & Aschenbruck, 2018)
Los componentes de hardware usados fueron un prototipo de sensor compatible con IEEE
802.15.4 y de bajo costo construido por ellos mismos (para temperatura, humedad y luz), un
Rasbperry Pi 3 y un TelosB. Para acuaponía e hidroponía se utilizan arquitecturas similares con
sensores y microcontroladores (que suelen ser Arduino o Raspberry).
Finalmente, en Ruengittinun et. al (2017) proponen un sistema IoT similar (véase figura 5),
pero incluye un sensor de pH y otro de conductividad eléctrica (no mencionan referencia). Además,
automatizan el sistema con una bomba de agua, una válvula de agua y una válvula solenoide (para
mantener el equilibrio de la humedad, el pH y/o la conductividad eléctrica). (Hanif bin Ismail & .
Thamrin, 2017) proponen algo similar para un sistema de agua en granja vertical.
18
Figura 5. Sistema IoT por (Ruengittinun et. al., 2017)
También (Crisnapati et. al., 2017) propone un modelo para una fuente de energía solar que
ayude a sobrellevar los gastos energéticos, como se muestra en la figura 6. Este modelo se midió en
Watt/horas y los resultados de energía de cada componente se ve en la tabla 1.
Figura 6. Fuente de poder por Crisnapati et. al. (2017)
19
Tabla 1. Consumo de energía por Crisnapati et. al. (2017)
Los datos de la tabla 1 corresponden a un microcontrolador + Wi-Fi que son Raspberry Pi 2 Model B
+ Módulo Wi-Fi ESP8266, con un voltaje de 5V y 2A. Las referencias de las bombas y los sensores no
se especifican.
6.1.3. Subsistemas Granja Vertical Si se sigue el modelo de granja vertical de 37 pisos propuesto por Banerjee & Adenaeuer
(2014), de la figura 7, se observa que se necesitan varias tecnologías, entre luces LED, tanques de
agua y nutrientes, bombas de agua en los los tanques de acuicultura de los sótanos y elementos
para control del ambiente, germinación, limpieza, riego (que podrían ser las mismas bombas y
válvulas de agua usadas para equilibrio de las variables), control de residuos, entre otros.
20
Figura 7. Granja vertical por Banerjee & Adenaeuer (2014)
Subsistema de agricultura
Este subsistema es un sistema cerrado donde se necesita temperatura controlada, humedad relativa
en las cámaras de crecimiento y niveles de CO2 controlados y elevados, además de filtrar las
contaminaciones y gases como el etileno que son liberados por la planta. Para asegurar eso, se usa
el aire acondicionado y las calefacciones para la temperatura y la liberación de gases, las válvulas y
bombas de agua para la humedad.
También se requiere un sitio de germinación, en el que se utilizan grandes bandejas de
germinación, dentro de un ambiente controlado con el mismo equipo de aire acondicionado,
calefacción, válvulas y bombas de agua, nutrientes y luces LED.
En general los pisos requieren un sistema estándar de distribución de fluidos como cualquier
edificio industrial, los pisos de cultivos unas adecuaciones especiales de sistema de riego para los
cultivos, y los de manejo de desecho un sistema de alcantarillado.
Como este subsistema es aeropónico, se requiere de unas cámaras de cultivo bio-
regenerativa, como las usadas en los invernaderos de la NASA.
También se requiere de un sistema de reciclaje de agua (construido por tuberías, válvulas y
bombas de agua) pues “el agua adicional que no es absorbida por las plantas se recircula
directamente en el sistema de reciclaje de agua para ser procesada y rociada nuevamente, cerrando
así el circuito” (Banerjee & Adenaeuer, 2014).
21
Subsistema de acuaponía
Para este sistema se requiere de tanques donde desarrollar los procesos de acuaponía. Para cada
tanque se requiere iluminación LED y un disipador de calor. Además, se requiere un sistema de
reciclaje de agua, es decir, bombas y válvulas de agua para recircular el agua de los tanques por todo
el edificio y viceversa.
Subsistema de procesamiento de alimentos
En este sistema se procesan los alimentos, es decir, se necesitan “cocinas” donde se limpien los
productos y máquinas de empaquetamiento para empacar los productos.
Subsistema de manejo de residuos
En este sistema, “las aguas residuales se reciclan a través de un proceso de extracción de nutrientes
bombeando en tubos llenos de partículas de roca volcánica”, por ende, se requiere de un sistema
de tuberías que estén conectadas a todos los pisos, sobre todo los 3 de acuicultura y 28 de cultivo.
6.2. Selección de arquitecturas A raíz de las arquitecturas IoT presentadas en el numeral anterior, las arquitecturas seleccionadas
para el modelaje de la granja vertical son las presentadas por Quiroga et. al (2016), Bauer &
Aschenbruck (2018) y Ruengittinun et. al. (2017). La arquitectura de Quiroga fue seleccionada por
los beneficios de calidad que logra proveer su propuesta y, gracias a las funcionalidades presentes
en sus cuatro capas, permite una recolección, manejo y presentación de datos adecuado para el
propósito de la automatización de la operatividad de la granja. La elección de la arquitectura de
Bauer & Aschenbruck fue tomada gracias a que tiene la capacidad de integrar las ventajas que posee
la arquitectura presentada por Sivamani et. al (2017) junto con Mosquitto como broker para la
integración de los diversos elementos de hardware necesarios. Finalmente, la selección de
Ruengittinun et. al. (2017) se da por la manera en la que sus diferentes componentes,
particularmente los sistemas de monitoreo y control de aguas planteado por ellos, pueden ser
empleados para el subsistema de acuaponía e integrarlo a través de ajustes a la arquitectura de
Bauer & Aschenbruck.
6.3. Simuladores de Agricultura La simulación en la agricultura no es nueva, se ha utilizado para prever la producción de los cultivos
de acuerdo a variables climáticas y de nutrientes. Aunque en el modelo de granja vertical las
variables de ambiente están controladas, se realizó una consulta de simuladores existentes en
agricultura tradicional. Se encontraron varios modelos, entre ellos:
Modelo CERES
https://nowlin.css.msu.edu/wheat_book/
Modelo para simular un escenario de cultivo y obtener el rendimiento.
Variables: Agua del suelo, Radiación solar, Genética (coeficiente genético), Nitrógeno, Manejo,
Clima
22
Resultados: Resumen del archivo de salida que describe las entradas de manejo, el desarrollo del
cultivo, el rendimiento simulado, los componentes del rendimiento y las comparaciones con las
observaciones. Variables de cosecha simuladas en función del tiempo. Resumen de datos
meteorológicos y variables de balance de agua simuladas en función del tiempo. Variables de suelo
y planta N simuladas en función del tiempo.
DSSAT
https://dssat.net/
Utiliza varios modelos, entre ellos el modelo CERES. El Sistema de Apoyo a la Decisión para
la Transferencia de Agrotecnología (DSSAT) “es un programa de aplicación de software que
comprende modelos de simulación de cultivos para más de 42 cultivos (a partir de la Versión 4.7),
así como herramientas para facilitar el uso efectivo de los modelos. Las herramientas incluyen
programas de gestión de bases de datos para suelo, clima, manejo de cultivos y datos
experimentales, utilidades y programas de aplicación. Los modelos de simulación de cultivos
simulan el crecimiento, el desarrollo y el rendimiento en función de la dinámica del suelo, la planta
y la atmósfera”.
Variables: balances de agua, nitrógeno, fósforo y carbono de la planta y el suelo, etapa de desarrollo
vegetativo y reproductivo del cultivo:
Mínimo Set de Datos para Simulaciones DSSAT (Gp:)
● Clima Diario: T Max - T Min - Lluvia
● Radiación Solar
● Características del Perfil de los Suelos
● Manejo Agronómico y Características de Cultivares
Resultados: Rendimiento cultivo, riesgos económicos y los impactos ambientales asociados con el
riego, la gestión de fertilizantes y nutrientes, la variabilidad climática, el cambio climático, el
secuestro de carbono en el suelo y la gestión de precisión.
Triguero 2.0
https://triguero.software.informer.com/2.0/
Basado en el modelo CERES adaptado para Argentina.
Variables: zona de producción, el tipo de suelo, el contenido de agua del suelo al momento de la
siembra, el ciclo y potencial del genotipo a sembrar y diferentes niveles de distintas componentes
tecnológicas y de manejo.
Resultados: simulación de series climáticas históricas prolongadas, permite incorporar el efecto de
la variabilidad climática al análisis y analizar las respuestas en años malos, promedio y buenos.
Modelos Cronos
http://cronos.agro.uba.ar/
23
Permite predecir la ocurrencia de distintos eventos fenológicos en los cultivos de Trigo,
Cebada y Colza-Canola en Argentina.
Variables: Sitio productivo, cultivo, fecha de siembra y el material genético.
Resultados: Manejos a aplicar (por ejemplo en riegos), rendimiento cultivo, características lugar
(clima).
APSIM
http://www.apsim.info/
El simulador de sistemas de producción agrícola (APSIM) es un simulador altamente
avanzado de sistemas agrícolas.
Variables: Clima, manejo, ganado, cultivo, agua del suelo, nitrógeno del suelo, fósforo del suelo,
materia orgánica superficial.
Resultados: Producción, problemas de manejo, resultados económicos y ecológicos.
CropSyst
http://modeling.bsyse.wsu.edu/rnelson/registration/CropSyst.htm
“Modelo multianual de simulación de cultivos diarios en varios pasos”. Se utiliza para
estudiar el efecto de la gestión de sistemas de cultivo en la productividad (presupuesto).
Parametrizado para una amplia gama de cultivos como papas, lentejas, té y uvas. Las opciones de
manejo incluyen rotaciones, riego, fertilización y labranza.
Variables (De Manejo): rotaciones, riego, fertilización, labranza, cultivo (papas, lentejas, té, uvas).
Resultados: Productividad, presupuesto.
7. Diseño del simulador
7.1. Identificación de Variables
DE ENTRADA (inputs)
Para agregar cultivos
● Tipo (de los cuales puede ser arándanos, fresas, frambuesas, agraz, bayas de goji, cerezas,
pimienta)
● Temperatura
● Cantidad agua
● Cantidad luz
● Cantidad nutrientes + fertilizantes (litro)
● Costo litro nutriente
● Rendimiento (kg/ha) de cultivo
● Precio de venta ($/kg)
24
Sobre edificio
● Número de pisos (Mín = 32, Máx = 37)
● Pisos subterráneos (Mín = 2, Máx = 5)
Por piso
● Tipo
● Cultivo
DE SALIDA (resultados, outputs)
Inversión inicial:
● Costos construir edificio
● Costos equipos
● Costos IoT
Producción (cantidad de cosecha de biomasa comestible en kg).
Costos anuales constantes
● Costos agua
● Costos luz
● Costo mano de obra
● Costos servicios IoT
Ingresos anuales
Valor presente neto (VPN).
7.2. Requerimientos
7.2.1. Funcionales
R1. Seleccionar cantidad de pisos sobre suelo
R2. Seleccionar cantidad de pisos subterráneos
R3. Seleccionar cantidad pisos por cultivo
R4. Mostrar inversión inicial
● Costos de construir el edificio con las características seleccionadas
● Costos de equipo
R5. Mostrar impacto en costos de la tecnología para sistema IoT
R6. Mostrar costos anuales
R7. Mostrar cantidad aproximada de producción (total cultivos y tilapia).
25
R8: Mostrar ingresos aproximados al año.
R9. Generar reporte
R10. Agregar cultivo
Nombre R1.Seleccionar cantidad de pisos sobre suelo
Resumen Se selecciona la cantidad de pisos del edificio (sin incluir sótanos),
para luego poder seleccionar las características de cada piso.
Entradas
Número de pisos.
Resultados
La cantidad de pisos se incrementó según la cantidad dada por el usuario.
Nombre R2. Seleccionar cantidad de pisos subterráneos
Resumen Se selecciona la cantidad de pisos subterráneos del edificio, para
luego poder seleccionar las características de cada piso.
Entradas
Número de pisos.
Resultados
La cantidad de pisos se incrementó según la cantidad dada por el usuario.
Nombre R3.Seleccionar cantidad de pisos por cultivo
26
Resumen Por cada cultivo, se elige la cantidad de pisos donde será cultivado.
Entradas
Cantidad de pisos.
Resultados
Esa cantidad de pisos cambia su cultivo.
Nombre R4. Mostrar inversión inicial
Resumen Se debe mostrar el costo aproximado de realizar el edificio, según
las características guardadas en la configuración.
Entradas
Configuración del edificio.
Resultados
Costo de construcción del edificio y del equipo.
Nombre R5. Mostrar impacto en costos de la tecnología para sistema
IoT
Resumen Se muestran los costos aproximados de la tecnología necesaria
para implementar un sistema IoT en el edificio.
Entradas
Configuración del edificio.
27
Resultados
Costos de la tecnología para sistema IoT.
Nombre R6. Mostrar costos anuales
Resumen Al correr la simulación con la configuración elegida, se muestran los
valores de costos anuales de funcionamiento del edificio.
Entradas
Configuración del edificio
Resultados
Costos por servicios (agua (m3), electricidad (kWh), internet) en ese edificio
Costos de tecnología (servidores, instancias, bases de datos)
Costos de materia prima (fertilizantes, solución nutritiva)
Costos por mano de obra
Costo total
Nombre R7. Mostrar cantidad aproximada de producción al año.
Resumen Al correr la simulación con la configuración elegida, se muestran los
valores de cantidad aproximada de producción anual del edificio.
Entradas
28
Configuración del edificio
Resultados
Kilogramos de biomasa comestible producida anualmente por los cultivos
Kilogramos de tilapia producida al año
Nombre R8. Mostrar ingresos aproximados al año.
Resumen Al correr la simulación con la configuración elegida, se muestran los
valores de ingresos aproximados anuales de funcionamiento del
edificio (suponiendo que toda la producción se vende).
Entradas
Configuración del edificio
Resultados
Precio promedio por kg de producto
Valor del ingreso total del edificio
Nombre R9. Generar reporte
Resumen Se genera un reporte de los resultados en un archivo excel.
Entradas
29
Configuración del edificio.
Resultados
Costo de construir el edificio con las características seleccionadas
Costos de la tecnología IoT
Recursos usados al año en ese de edificio
Costos anuales del edificio
Cantidad de producción del edificio
Precio promedio por kg de producto
Ingresos anuales del edificio
Nombre R10. Agregar cultivo
Resumen Se agrega un cultivo al programa
Entradas
Tipo (de los cuales puede ser arándanos, frambuesas, bayas de goji, papa, lechuga,
tomate, cannabis, pimienta)
Superficie
Temperatura
Cantidad Agua
30
Cantidad Luz
Cantidad nutrientes+fertilizante
Costo litro de nutrientes
Producción (kg/ha) de cultivo
Precio de venta ($/kg)
Resultados
Se agrega el cultivo entre las opciones de cultivo del programa
Nombre R11. Reiniciar simulador
Resumen Los valores del simulador vuelven a los valores por defecto.
Entradas
Ninguna.
Resultados
Número de pisos sobre suelo vuelve al valor por defecto = 32
Número de pisos subterráneos vuelve al valor por defecto = 5
Tipo de piso vuelve a valores por defecto
Tipo de cultivo vuelve al valor por defecto = “N/A”
31
7.2.2. No funcionales
Escenario Escenario 1.1
Identificador EC1
Prioridad Media
Atributo de calidad Desempeño
Fuente Usuario
Estímulo Calcular el valor final de una granja vertical
Ambiente Normal
Medida esperada (Respuesta)
La velocidad de respuesta de los servicios del programa no puede durar más de 1 minuto.
Escenario Escenario 2.1.
Identificador EC3
Prioridad Alta
Atributo de calidad Integridad de datos
Fuente Usuario
Estímulo Calcular el valor final de una granja vertical
Ambiente Normal
Medida esperada (Respuesta)
Los datos devueltos por el programa están completos.
7.3. Casos de Uso El simulador tiene dos funcionalidades, agregar un cultivo y calcular los costos e ingresos de un
edificio de agricultura vertical. La última funcionalidad solo puede tener en cuenta los cultivos
agregados en la primera funcionalidad. Los casos de uso del diseño de la solución del simulador para
la granja vertical se muestran en la figura 8.
32
Figura 8. Casos de uso
7.4. Modelo de Clases El diseño del modelo de clases de la solución del simulador para la granja vertical se muestran en la
figura 9.1. El modelo de dominio (una visión más general) se puede ver en la figura 9.2.
34
Figura 9.2. Modelo de dominio
7.5. Prototipo Para el prototipo se utilizó la herramienta para diseño de mock up UX Balsamiq. Se puede visualizar
el prototipo interactivo en el anexo 4. Este fue el primer vistazo, a lo largo del proyecto este
prototipo estuvo sujeto a cambios. Las pruebas de manejo del prototipo fueron desarrolladas a
través de la consola provista por el ambiente de desarrollo de Eclipse.
8. Implementación
8.1. Datos sobre cultivos Podemos guiarnos de un invernadero de 16X5 m del Manual de Aeroponía (Lafosse, 2010). Ahí se
ponen 994 plantas en 80 m2, con un uso de eficiencia de espacio de 63% o 12.4 plantas/m2. Es decir,
cada cuarto de un piso va a tener 80m2, y van a caber 994 plantas. Cada piso puede tener 2500 m2
(o 0.25 ha, según (Banerjee & Adenaeuer)) y un área de cultivo de 68 ha tanto vertical como
horizontalmente. El rendimiento de cada plant por aeroponía se deberían obtener
experimentalmente para conocer el rendimiento kg/ha de cultivo de cada especie en un módulo
como este. Para este proyecto, se tendrá en cuenta (Banerjee & Adenaeuer), que dice que los
cultivos aeropónicos tienen 45-75% de mayor rendimiento de los cultivos. Eso quiero decir que a los
valores de rendimiento calculados se les puede calcular sobre el 45% de rendimiento.
La regla industrial indica que se deben utilizar 1 libra de fertilizante por cada 1000 pies
cuadrados de terreno o 2 libras de fertilizante por cada 2000 pies cuadrados.Eso quiere decir 1kg o
1L por 186m² o 0.0186 ha. Por piso, se circulan 13 litros de nutrientes. Cada litro de nutrientes
cuesta $25.000, es decir que cada piso consume $325.000 de nutrientes al mes, o $3.900.000 al año.
Como la combinación de nutrientes (fósforo, potasio, nitrógeno y fertilizantes) puede variar de
acuerdo a la especie y a preferencia del agricultor, la cantidad de nutrientes más el costo del litro
de nutrientes de cada combinación también corresponde a una variable de entrada del simulador.
A 2019, el valor del agua es costo fijo de 2 meses a industriales por $16.865 y costo por m3
de $3.497 (Acueducto y Alcantarillado de Bogotá, 2019). Y el de electricidad es de $447,7 pesos por
kWh de corriente en estrato 3 (Codensa, 2019). Esto corresponde a constantes para calcular los
costos anuales de servicios públicos.
35
Excepto por las fresas, debido a los bajos precios de los alimentos propuestos por (Banerjee
& Adenaeuer) en Bogotá, Colombia (véase tabla 2), se eligieron otros cultivos con mayor precio en
la ciudad (véase tabla 3).
Producto Precio promedio (kg) Rendimiento (kg/ha)*
Zanahorias $1.352 75.000
Rábanos $1.447 28.700
Papas** $1.594 1.400
Tomates*** $1.656 102.289
Pimienta $24.000 12.900
Fresas $5.378 85.000
Arvejas $3.769 5.600
Repollo**** $1.905 10.000
Lechuga***** $1.342 27.403
Espinaca $840 7.039
Tilapia $8.667 N/A
*Rendimientos obtenidos de Agromática **Se tiene en cuenta los precios de papa sabanera, que
es la producida en la región. ***Se tiene en cuenta los tomates larga vida. ****Repollo verde.
*****Lechuga crespa verde.
Tabla 2. Precios alimentos (DANE, 2019)
Problema: Excepto por las fresas, ninguno de estos suele hacerse con aeroponía, por lo que
requiere de estudios previos para observar cómo responden las siembras al método. Aunque todos
los cultivos se pueden hacer por los dos métodos, se deben investigar (experimentalmente)
primero.
36
Producción arándanos: El arándano suele demorarse 2 años en dar frutos, pero la planta
dura hasta 15 años dando frutos, por ende, se podrían sembrar las semillas por primera vez mientras
se construye el edificio. 1000 semillas cuestan $160.000 y se requieren 4 semillas por planta, o sea,
da abasto para 250 plantas. Si son 10.934 plantas, 44 paquetes de 1000 semillas, que serían
$7.040.000 en semillas, pero solo se paga 1 vez cada 15 años. El arándano produce más cada año,
el año 3 produce 3000 kg por hectáreas al año, pero el año 7 en adelante llega a los 14.000kg/h. Si
se calcula un aproximado, con 6.000 kg de arándanos al año por 10.000 m2, y tenemos 2.323 m2
plantados, es decir, 3.871 kg por piso. Cuesta $3.900.000 en nutrientes al año, cada kg de arándano
cuesta $1.008 (las semillas se contarían como inversión inicial). El consumo de agua de arándanos
es de 9.468 m3/ha al año. Es decir, que en los 2.323 m2 cultivados se necesitaría normalmente
0.9468m3/m2 * 2.323 m2 = 2.199,4164 m3 de agua al año. Con aeroponía se ahorraría un 97% de
esta cantidad, es decir se consumiría al año 66 m3. Es decir que si el precio del m3 de agua es de
$3.497, el total anual por la producción de arándanos sería de $230.802
Producción fresas: Cada planta florece en 90 días (3 meses). Serían 28.825 cada 3 meses,
115.300 al año. Cada fresa pesaría 40 gramos, eso dice que cada kg tiene aprox. 25 fresas. Eso quiere
decir que al año, se produce 4.612 kg de fresa al año. El costo de realizar estas fresas (en un piso) es
de $3.900.000 en nutrientes al año, y 5 gramos de semillas de fresas, que equivalen a 4.000 fresas
potenciales, cuesta $15.000, es decir, se necesitarían 28.825 paquetes de 5 gramos de semilla y el
costo en semillas sería de $432.375 al año. En total, serían $4.332.375 al año sin contar agua ni luz,
$37.47 el precio por fresa, y $940 el kg de fresas. Las fresas requieren normalmente al año una
cantidad de 6.000 m3/ha, eso es 0.6 m3/m2 * 2.323m2 de cultivos = 1.394 m3 necesarios. Con
aeroponía serían 42 m3 al año. Por $3.497 m3 para un igual de $146.874 al año. Tiene un
rendimiento de 85 t/ha/año u 85.000 kg/ha.
Producción frambuesas: Da frutos 2 veces al año y rinde 15 t/ha, es decir, 15.000kg/ha por
cosecha, 30.000kg/ha al año. Eso son, 3kg/m2, y en 2.323 m2 tendríamos 6.969kg de frambuesas al
año. 100 semillas valen $50.777 y se necesitan 1-2 semillas por planta. Si son 28.825 plantas, 288
paquetes a $14.623.776 bianuales, es decir $29.247.552 al año en semillas, más $3.900.000 en
nutrientes, son $33.147.552 al año, es decir, $4.800 el kg. Requiere 12.000 m3 por hectárea de agua
al año, lo que sería 1,2 m3/m2 al año. Eso en 2.323 m2 cultivados sería 2.788 m3 al año, pero con
aeroponía tan sólo sería 84 m3; que por $3.497 daría un costo anual de agua de $293.748.
Producción Agraz: Al igual que el arándano, demora su producción hasta el tercer año, y
llega a madurar al año 7 con una producción de 10 t/ha, es decir 10.000kg/ha. La planta tiene una
vida útil de 30 años. Si realizamos una aproximación de 10.000kg/ha o 1kg/m2, tenemos 2.323kg al
año. La plántula es de $12.000. Por 28.825 plantas es de $345.000.000, una cifra elevada (se espera
que con el precio de la semilla baje mucho), pero que solo debe pagarse cada 25 años. Por ende,
este precio se deja para inversión inicial y el agraz se calcula con los $3.900.000 de nutrientes, que
sería $1.700 el kg. Necesita 1.800 mm de agua, es decir, 1.800 l/m2, eso es 1,8 m3/m2 por 2.323 m2
de terreno igual a 4.182 m3 de agua, o con aeroponía de 126 m3 al año. Lo anterior por $3.497 es
igual a $440.622 al año.
Producción cereza: Rinde 3.700kg/ha, es decir 0.37kg/m2. Según esto, se produciría 859kg
cada 80 días. Eso al año sería 3.436kg al año. 500 semillas cuestan $51.205 y alcanzas para 250
plantas, es decir, para 28.825 plantas se necesitarían 115 paquetes de semillas por $5.888.575 al
37
año. Más los nutrientes que son $3.900.000, $9.788.575. Eso equivale a $2.900 el kg de cereza. El
cerezo requiere de 1.200 mm/año de agua, eso es 1.200 l/m2 o 1,2 m3/m2 al año. . Eso en 2.323
m2 cultivados sería 2.788 m3 al año, pero con aeroponía tan sólo sería 84 m3; que por $3.497 daría
un costo anual de agua de $293.748.
Producción Uvas: La uva tiene un rendimiento de 15.000kg/ha al año. Eso sería 1,5kg/m2
igual a 3.489kg de uva al año. Las semillas se obtienen de las uvas, entonces se compra un kg de
uvas de $2.400 en Corabastos para cada dos plantas. Eso sería $34.590.000 de inversión inicial,
porque el vid (árbol de la uva) puede durar 30 años. Solo contando los nutrientes, sería $3.900.000
al año, para un total de $1.150 kg. La vid necesita poca agua, eso es 600 mm al año, es decir 600
l/m2 o 0.6 m3/m2 por 2.323 m2 de cultivo que daría 1.394 m3 de agua al año; con aeroponía la cifra
sería 42 m3/año por $3.497 = $146.874
Producción Uchuvas: La uchuva es una hortaliza, por lo que se facilita la técnica de
aeroponía. El rendimiento anual es de 6000 kg/ha, o 0.6kg/m2. Para una producción de 1.393 kg al
año. La bolsa de 5 gramos de semillas de $4.500, sirven para 1800 plantas. Necesitamos 16 bolsas
para las 28.825 plantas, que da un total de $72.000. Esta dura 2 años pero produce a los 7 meses,
lo que quiere decir que produce 1 vez al año. Entonces $72.000 más nutrientes sería $3.972.000 al
año. Que se traduce e $2.900 el kilogramo. Requiere 2.000 mm de agua al año, eso son 2.000 l/m2
o 2 m3/m3 por 2.323 m2 = 4.646 m3 al año. Con aeroponía serían 140 m3 al año por $3.497 =
$489.580
Producción Bayas de Goji: Arbusto de hasta 5 metros. Es de la misma familia de los tomates
y las papas, por lo que podría mirarse un cultivo aeropónico. Dependiendo del tiempo, aumenta la
producción de bayas. La primera cosecha produce 100 gramos por planta, pero puede llegar a los 8
kg por planta en 4 años. El promedio puede ser de 1kg por planta. Si son 28.825 plantas, la
producción sería de 28.825 kilos. 100 semillas valen $50.180, y por cada planta se requiere 2
semillas, entonces para 28.825 plantas se necesitan 576 paquetes, para un total de $28.903.680.
Eso se cuenta como inversión inicial pues su vida útil es de 30 años. La precipitación puede decirse
de 778 mm al año, es decir 778 L/m2 o 0,778 m3/m2 por 2.232 m2 que da igual a 1.808 m3 de agua
anual, que en aeroponía podría llegar a ser 55 m3 al año, por $3.497 del m3 de agua, que daría
anualmente un costo por agua de $192.335
Producción Pimienta: Tiene un rendimiento de 12,9t/h o 12.900 kg/ha al año, o 1,29kg/m2.
En 2.323m2 plantados, la producción por piso es de 2.997 kg por piso. Requiere precipitaciones de
1.500 mm. Es decir 1.500 L/m2 o 1,5 m3/m2 por 2.232 m2 que da igual a 3.348 m3 de agua al año,
o 100 m3 de agua anual con aeroponía.
Estos cultivos fueron elegidos al ser los más costosos en el mercado que podían realizarse
con aeroponía. Las descripciones anteriores corresponden a un estimado, pero la mayoría de
características descritas (cantidad y precio nutrientes, rendimiento, cantidad agua) son variables de
entrada. Véanse sus precios en el mercado en la tabla 2.
38
Cultivo Precio
normal
(kg)
Precio
orgánico
(kg)
Producción
Kg/año (en un
piso)
Consumo
piso Agua
normal
Consumo
piso Agua
aeroponía
Costo
año agua
aeroponía
Arándano $48.000 $115.400 3.871 2.199 66 $230.802
Fresas $11.400 $11.869 3.189 1.394 42 $146.874
Frambuesas $44.000 N/A 6.969 2.788 84 $293.748
Agraz $29.600 $36.580 2.323 4.128 126 $440.622
Cereza $15.925 N/A 3.436 2.788 84 $293.748
Uvas $6.580 $12.025 3.489 1.394 42 $146.874
Uchuva $8.800 $12.892 1.393 4.646 140 $489.580
Bayas de
Goji
$160.000 N/A 28.825 1.808 55 $192.335
Pimienta $24.000 N/A 2.997 3.348 100 349.700
Tabla 3 - Precios cultivos
39
8.1.1. Montaje
Los precios de la tabla 3 son para un módulo de aeroponía para un cuarto de 16x5 m. Se recuerda
que un cuarto tiene 80 m2 de área y cada piso tiene 29 cuartos y los precios son obtenidos en su
mayoría del proveedor Easy. Este montaje está basado en Lafosse (2010).
Tabla 3. Precios montaje aeroponía
Ítem Unidad Cantidad Precio Unidad
(COP)
Costo total
(COP)
Tanque y materiales de gasfitería
Tanque de plástico (500-600 lt) Ea 2 $129.990 $ 259.980
Niples galvanizados (o de PVC)
1”
Ea 4 $3.290 $ 13.160
Unión tipo codo (PVC) 1” Ea 6 $1.100 $ 6.600
Unión tipo codo (PVC) ¾” Ea 10 $700 $ 7.000
Unión tipo codo (PVC) 2” Ea 4 $1.600 $ 6.400
Unión universal (PVC) 1” Ea 4 $8.600 $ 34.400
Unión tipo Tee PVC 1” Ea 2 $1.700 $ 3.400
Unión tipo Tee PVC ¾” Ea 6 $900 $ 5.400
Adaptador pvc, macho 1” Ea 16 $1.200 $ 19.200
Tubo PVC doble de 3m, 1” Ea 1 $12.900 $ 12.900
Tubo PVC doble de 3m, ¾” Ea 1 $8.500 $ 8.500
Unión de reducción, PVC, slip,
1” to ¾”
Ea 4 $3.300 $ 13.200
40
Tubo de desagüe PVC, de 3m,
2”
Ea 1 $19.900 $ 19.900
Llave de paso, PVC ¾ x 16mm Ea 8 $6.790 $ 54.320
Tubo negro de polietileno
16mm (5/8”)
M 70 $3,98 $ 279
Cinta teflón Ea 8 $1.290 $ 10.320
Válvula de cierre, tipo bola
(metal) 1”
Ea 2 $29.990 $ 59.980
Válvula de cierre, tipo bola
(metal) ¾”
Ea 10 $17.990 $ 179.900
Válvula check 1” Ea 2 $24.990 $ 49.980
Spin clean filter 1” Ea 2 $31.390 $ 62.780
Nebulizadores Naandan Ea 93 $5.084 $ 472.812
Cajones
Madera para la armazón y
piso, 2”x2”x10’
Ea 280 $9.620 $ 2.693.600
Madera para las tapas
2’x3/8”x10
Ea 30 $8.689 $ 260.670
Planchas de Tecnopor de 2”
(grosor), 2.40x1.20m
Ea 61 $26.377 $ 1.608.997
Plástico negro de 3m de ancho M 100 $4.655 $ 465.500
41
Plástico transparente, de 3m
de ancho
M 50 $4.655 $ 232.750
Cinta Vinil duct Ea 3 $18.929 $ 56.787
Cinta adhesiva gruesa Ea 5 $9.900 $ 49.500
Pegamento silicona 300ml 10 $12.990 $ 129.900
Clavos, 3” Kg 10 $2.845 $ 28.450
Clavos, 4” Kg 4 $2.845 $ 11.380
Equipo y material eléctrico
Electro bomba de 0.5 HP (con
hidroneumático)
Ea 2 $299.990 $ 599.980
Generador eléctrico (para
cortes de energía)
Ea 1 $1.199.990 $ 1.199.990
Programador de tiempo
(timer)
Ea 2 $55.990 $ 111.980
Cable eléctrico, No 12 M 50 $1.400 $ 70.000
Llave electromagnética Ea 1 $74.777 $ 74.777
Interruptor de cuchillo
eléctrico
Ea 2 $11.290 $ 22.580
Tecnología IoT
Sensor de pH para Arduino Ea 80 $95.000 $ 7.600.000
Medidor de CE (conductividad) Ea 80 $30.950 $ 2.476.000
42
Sensor DTH11 de temperatura
y humedad
Ea 80 $10.250 $ 820.000
Sensor de luz LDR Ea 80 $1.600 $ 128.000
Sensor de humedad del suelo
SEN92355P
Ea 80 $18.400 $ 1.472.000
Microcontrolador Arduino
UNO
Ea 1 $59.173 $ 59.173
Módulo Wi-Fi ESP8266 Ea 1 $16.690 $ 16.690
Total $ 21.489.115
8.2. Datos sobre construcción
8.2.1. Estructural
El edificio del simulador tiene una longitud de ancho de base de 50 metros y de largo de base de 50
metros, para un área de terreno de 2500 metros cuadrados. El terreno se eligió en la zona central
de Bogotá (Calle 26 con Carrera 14) y se obtuvo un precio de $330.000 pesos por metro cuadrado
para un total de $825 millones de pesos, en el sitio web de Catastro Bogotá (UAECD).
El modelo de cálculo de cantidades para obra negra fue facilitado por el ingeniero Raúl
Rincón. Los precios que fueron multiplicados por dicho cálculo de cantidades de concreto reforzado
(concreto y acero), excavación y pilotes se obtuvo de Construdata y se pueden ver los precios en la
tabla 4.
ITEM DESCRIPCIÓN UND VR. Unitario Mano de obra VR. TOTAL
1 Concreto m3 $ 388.595 $ 129.392 $ 517.987
2 Acero de refuerzo kg $ 93.900 $ 46.370 $ 140.270
43
3 Excavación m3 $ 196.168 $ 131.460 $ 327.617
4 Concreto de pilotes m3 $ 535.530 $ 129.392 $ 664.922
Tabla 4. Precios items estructura
8.2.2. Otras redes
Con la referencia de una especialista con su experiencia de más de 30 años, indicó una forma de
aproximar los precios "como un primer vistazo", que se decidió agregar al simulador, en la cual
indicó que para calcular el costo de un diseño hidrosanitario, el cual cuesta un 3% del proyecto total,
entonces el 100% constructivo se puede aproximar con ese respecto, entonces:
El diseño tiene un costo obtenido por la ecuación 1.
𝑙𝑜𝑔10 (Á𝑟𝑒𝑎)5.7 ∗ 0.4 ∗ 𝑆𝑀𝐷𝐿𝑉 (Ecuación 1)
Donde SMDLV (es salario mínimo diario legal vigente). Y el edificio a construir tiene 92.500
m2 en total (vertical y horizontal) basados en (Banerjee & Adenaeuer), entonces el diseño
hidrosanitario de las instalaciones cuesta aproximadamente 100 millones de pesos. Por ende, la red
hidráulica y sanitaria costaría aproximadamente 3.500.000.000.
Dependiendo del sistema contraincendio, tiene un costo diferente, entonces aquí tiene un
precio mayor al típico, entonces en base a experiencias previas de sistemas y obras:
● Red contraincendio = 4.000.000.000 (porque es agua nebulizada y tiene un costo mayor).
● El de gas vale por lo general la mitad o el 60% del diseño hidrosanitario.
● La eléctrica cuesta un poco por encima de la red contraincendio (son más caros los cables
que los tubos)
● Red eléctrica = 4.500.000.000
● Voz y datos suelen valer lo mismo que la red de gas.
Según eso, se puede sacar el precio por metro cuadrado de las redes que no dependen de
la fórmula (contraincendio y eléctrica), teniendo la cantidad de 92.500 m2 y el precio total
aproximado de cada red. Entonces:
● m2/contraincendio = $43.243,243
● m2/eléctrica = $48.649
44
8.3. Desarrollo tecnológico El sistema IoT de la granja vertical se pensó en una arquitectura Lambda y Middleware (Figuras 1 y
5), con un sensor de cada tipo por metro cuadrado y un microcontrolador por módulo, lo que daba
80 sensores por módulo de aeroponía más un microcontrolador con su respectiva tarjeta Wi-Fi
(véase tabla 3, último apartado “Tecnología IoT”). También, además de monitorear, como
actuadores para controlar automáticamente el sistema aeropónico se tienen válvulas y bombas de
agua y nutrientes y los nebulizadores para el sistema de riego (véase tabla 3: últimos elementos de
primer apartado “Tanques y elementos de gasfitería”, y penúltimo apartado “Equipo y material
eléctrico”).
Además, en términos de software, el sistema contaría con un programa con interfaz para
monitoreo y control del ambiente, un broker Mosquitto, una base de datos Ubidots y un
balanceador de carga y los servidores se desplegarán en AWS (véase tabla 5). Al calcular la inversión
inicial, los costos e ingresos anuales, y con la inflación como referencia, se calculó el VPN.
Objeto Membresía Costo Costo total (año)
Base de datos Ubidots 400 dispositivos, 100 millones de peticiones (uso)
$1’554.335 mes $18’652.020
Servidor linux
Mosquitto Broker
(EC2 - AWS)
Host dedicado, plazo 1 año, pago anticipado
$7’201.650 año $7’201.650
Servidor linux
balanceador de carga
(EC2 - AWS)
Host dedicado, plazo 1 año, pago anticipado
$7’201.650 año $7’201.650
Tabla 5. Componentes de Software (IoT)
Se desarrolló el simulador en lenguaje de programación Java, siguiendo el modelo de clases
de la figura 9 y utilizando los datos y cálculos enunciados en los numerales 8.1. y 8.2. Se realizó el
proyecto en el entorno de Eclipse Java 2018-12.
9. Resultados Algunos resultados arrojados por el simulador fueron:
Se agregaron los cultivos y sus respectivos inputs de la tabla 6 (los precios/costos están en pesos
colombianos).
45
Cultivo Nombre
(ID)
Temperatura
(°C) Agua
(m3/m2)
Luz
(kWh/m2)
Nutrientes
(L/m2)
Costo litro
nutrientes
Precio de
venta
($/kg)
Arándano arandanos 16 0.0284 0.09 0.0056 $25.000 $60.000
Fresas fresas 16 0.0181 0.09 0.0056 $25.000 $12.000
Frambuesas frambuesas 16 0.0362 0.09 0.0056 $25.000 $45.000
Agraz agraz 16 0.05431 0.09 0.0056 $25.000 $35.000
Cereza cerezas 16 0.0362 0.09 0.0056 $25.000 $16.000
Bayas de
Goji
bayasGoji 16 0.0237 0.09 0.0056 $25.000 $160.000
Pimienta pimienta 16 0.0431 0.09 0.0056 $25.000 $24.000
Tabla 6. Cultivos agregados
Cuyos resultados fueron los mostrados en la tabla 7 (precios y costos están en pesos colombianos):
46
Cultivo Nombre
(ID)
Rendimiento
(kg/ha) Precio
producto
Ganancia
producto
Producción
Total (kg)
Área
(m2)
Arándano arandanos 12.000 $232 $59.768 2.784 2.320
Fresas fresas 85.000 $12 $11.988 78.880 2.320
Frambuesas frambuesas 15.000 $4.304 $40.696 6.960 2.320
Agraz agraz 10.000 $92 $34.908 9.280 2.320
Cereza cerezas 3.700 $1.922 $14.078 3.433,6 2.320
Bayas de
Goji
bayasGoji 8.000 $328 $159.672 1.856 2.320
Pimienta pimienta 12900 $4.518 $19.482 2.992,8 2.320
Tabla 7. Resultados cultivos agregados
Con los cultivos agregados se realizaron varias simulaciones de un edificio. Las simulaciones fueron:
Escenario 1:
● Pisos sobre suelo: 32
● Pisos subterraneos: 5
● Cultivos: los 26 pisos de arándanos.
47
Escenario 2:
● Pisos sobre suelo: 35
● Pisos subterraneos: 3
● Cultivos: 29 pisos de:
○ arándanos: 4
○ fresas: 5
○ frambuesas: 5
○ agraz: 5
○ cerezas: 5
○ bayasGoji: 4
○ pimienta: 1
Escenario 3:
● Pisos sobre suelo: 37
● Pisos subterráneos: 2
● Cultivos: 31 pisos de:
○ arándanos: 5
○ fresas: 5
○ frambuesas: 4
○ agraz: 5
○ cerezas: 4
○ bayasGoji: 4
○ pimienta: 4
Escenario 4:
● Pisos sobre suelo: 32
● Pisos subterráneos: 2
● Cultivos: 26 pisos de:
○ arándanos: 4
○ fresas: 4
○ frambuesas: 5
○ agraz: 3
○ cerezas: 3
○ bayasGoji: 4
○ pimienta: 3
48
Y sus resultados dieron
Escenario 1:
● Costos inversión inicial: 445.426’587.958,24664 ● Costos construcción: 443.279’104.311,24664
○ Costo Estructura: 3.772824627261572E11 ○ Área m2: 92.500 ○ Costo m2 construido: 4’792.206
● Costos módulos aeroponia: 558’716.990 ● Costos equipos: 1.588’766.657 ● Inversión IoT: 11.632’172.286 ● Ingresos Anuales: 9.943’040.000 ● Costos Anuales: 690’649.164 ● Costos anuales IoT: 50’575.320 ● Producción anual (kg): 72.384 ● Ganancia anual: 9.252’390.836 ● VPN: -336.631’355.346
Escenario 2:
● Costos inversión inicial: 473.695’535.666,15625
● Costos construcción: 471.548’052.019,15625
○ Costo Estructura: 402.080’303.276,5571 ○ Área m2: 95.000 ○ Costo m2 construido: 4’963.664
● Costos módulos aeroponia: 623’184.335
● Costos equipos: 1.524’299.312
● Inversión IoT: 12.972’038.319
● Ingresos Anuales: 12.925’315.200
● Costos Anuales: 594’518.569
● Costos anuales IoT: 50’575.320
● Producción anual (kg): 514.321
● Ganancia anual: 12.330’796.631
● VPN: -328.702’537.473
Escenario 3:
● Costos inversión inicial: 494.199’257.959
● Costos construcción: 492.051’774.312
○ Costo Estructura: 419.977’267.810 ○ Área m2: 97.500 ○ Costo m2 construido: 5’046.685
● Costos módulos aeroponia: 666’162.565
● Costos equipos: 1.481’321.082
● Inversión IoT: 13.865’282.341
49
● Ingresos Anuales: 10.906’339.200
● Costos Anuales: 483’355.280
● Costos anuales IoT: 50’575.320
● Producción anual (kg): 443.769
● Ganancia anual: 10.422’983.920
● VPN: -371.639’480.687
Escenario 4:
● Costos inversión inicial: 430.479’925.198
● Costos construcción: 428.332’441.551
○ Costo Estructura: 3.649968252261572E11 ○ Área m2: 85.000 ○ Costo m2 construido: 5’039.205
● Costos módulos aeroponia: 558’716.990
● Costos equipos: 1.588’766.657
● Inversión IoT: 11.632’172.286
● Ingresos Anuales: 9.962’934.400
● Costos Anuales: 460’881.023
● Costos anuales IoT: 50’575.320
● Producción anual (kg): 415.999
● Ganancia anual: 9.502’053.377
● VPN: -318.749’008.749
Lo que permite ver que los VPN siempre son negativos, pero las ganancias anuales son
considerablemente altas. Eso significa que a 15 años el proyecto no es viable con los cultivos
elegidos. Téngase en cuenta que existen varias variables no incluidas en esta primera aproximación
(como la depreciación de los equipos, el valor del dinero en el tiempo en algunos aspectos, los
acabados (enchapes, mampostería) en la obra civil, mayor detalle sobre la electricidad y la elección
de paneles, los impuestos, la mano de obra profesional como ingenieros agrónomos, industriales,
de sistemas, entre otros). Lo que quiere decir que en esta primera visión, se observa que el proyecto
no puede ser viable, pero se debe realizar mayor investigación al respecto y agregar variables cada
vez más específicas al simulador. También se considera que una mejor arquitectura de módulos de
aeroponía pueden mejorar (triplicar) la producción.
Finalmente, se realiza el escenario 5 más parecido al edificio de Banerjee & Adenaeuer:
Entrada:
● Pisos sobre suelo: 37
● Pisos subterráneos: 5
● Cultivos: 31 pisos de:
○ arándanos: 5
○ fresas: 5
50
○ frambuesas: 4
○ agraz: 5
○ cerezas: 4
○ bayasGoji: 4
○ pimienta: 4
Salida:
● Costos inversión inicial: 509.119’729.725
● Costos construcción: 506.972’246.078
○ Costo Estructura: 432.262’905.310 ○ Área m2: 105.000 ○ Costo m2 construido: 4’828.307
● Costos módulos aeroponia: 666’162.565
● Costos equipos: 1.481’321.082
● Inversión IoT: 13.865’282.341
● Ingresos Anuales: 15.106’339.200
● Costos Anuales: 917’838.224
● Costos anuales IoT: 50’575.320
● Producción anual (kg): 443.769
● Ganancia anual: 14.188’500.976
● VPN: -342.282’715.220
10. Pruebas Se realizaron unas pruebas de usabilidad con el ingeniero civil Raúl Rincón para comprobar la
facilidad de uso del simulador y la credibilidad de los resultados dados.
Al final, se le pidió responder una encuesta de usabilidad del programa, el formato de la
encuesta puede verse en el anexo 5.
La respuesta indica que el programa es útil, Suele demorarse en usar de 4 a 6 minutos
(mientras se entiende el programa), pero es fácil de recordar como usar y genera tranquilidad,
sorpresa e interés. Su uso le pareció sencillo y fácil de entender, al igual que el simulador en general.
11. Comparación Colombia-Alemania
De acuerdo a los resultados del escenario 5 corrido por el simulador y los resultados de (Banerjee &
Adenaeuer, 2014). Recuérdese que los resultados de (Banerjee & Adenaeuer) son obtenidos con
costos del 2012 mientras los arrojados por el simulador corresponden a costos del 2019. Los euros
fueron convertidos a una tasa de $3.696,04 pesos por cada euro.
51
Recuérdese que los alimentos de Alemania eran cultivos cuyo kg de cultivo en Colombia no cuesta
más de $2.000. Además, son alimentos cuya producción es más económica y mucho más alta que la
de los frutos rojos (cultivos de la Granja vertical en Colombia).
Aspecto Alemania Colombia Diferencia
Altura total (metros) 165,5 185 -20
Pisos de cultivo 25 31 -6
Área terreno (ha) 0.25 0.25 0
Inversión inicial 746.468’707.726,52 509.119’729.725 237.348’978.002
Costos de construcción ($COP)
412.109,01 millones 506.972,25 millones 361.412 millones
Costos de equipos 332.644,04 millones 2.147,5 millones 330.496,54 millones
Producción biomasa (kg)
3’710.000 415.999 3’294.001
Precio por alimento ($/kg)
$18.500 $50.000 -31.500
Ingresos anuales 68.635,0 millones 15.106,34 millones 53.528,66 millones
Costos anuales 29.706,2 millones 917,84 millones 28.788,4 millones
Ganancias anuales 38.928,8 millones 14.188,5 millones 24.740,3 millones
Inflación (2019) 0,960% 3,21% -2,25%
VPN (15 años)* - 205.044,7 millones - 342.282,7 millones 137.238.000.000
VPN (38 años)** 488.123,15 millones -200.156,995 millones 688.280.145.000
*El VPN de Colombia se sacó con un costo de oportunidad de la tasa de inflación de Colombia de 2019 de
3,21%, mientras el VPN de Alemania se sacó con un costo de oportunidad de la tasa de inflación actual de
Alemania (2019) de 0,960 %. ** El VPN de 38 años se consideró pues (Banerjee & Adenaeuer) proyectaban el
proyecto desde 2012 para proveer suficiente alimento a 2050, los costos de oportunidad se sacaron de igual
forma.
Tabla 8. Comparación Granja vertical Alemania y Colombia
52
En (Banerjee & Adenaeuer) nunca indicaron un VPN u otro indicador financiero, sino que
mencionaron que el proyecto podía ser viable porque aumentaría el 60% de producción alimentaria
para el 2050, el cual era el problema que ellos querían atacar. Por eso, a 15 años el VPN en la granja
de Alemania también es negativo, pero a 38 años el VPN es considerablemente positivo. Aun así, en
Colombia tanto a 15 años como a 38 el VPN es negativo, lo que podría indicar que parte del
problema de viabilidad del proyecto se puede deber a la diferencia de la inflación y la arquitectura
de los módulos de los cultivos.
También se observa que la producción en Alemania es mucho mayor que en Colombia, eso
se puede deber a que los productos de Alemania son hortalizas y verduras cuyo rendimiento es
mayor y florecen más veces al año (lechuga, tomate, zanahoria, papas, etc) que los productos de
Colombia que son principalmente frutos rojos (arándanos, frambuesas, agraz, bayas, etc) y a la
arquitectura de los módulos de los cultivos. Eso puede causar que las ganancias anuales en Alemania
sean el doble que las de Colombia, a pesar de que los costos anuales en Colombia sean mucho
menores que en Alemania. Aun así, la inversión inicial es significativamente mayor en Alemania que
en Colombia, aunque la construcción es más costosa en Colombia (pero esta diferencia puede
deberse a que Alemania estaba cotizando con precios del 2012 mientras que en Colombia se
cotizaba con precios de 2019).
12. Carácter multidisciplinario
Este proyecto fue de carácter multidisciplinario, se debieron integrar varias áreas de estudio para
lograr obtener resultados certeros y comprender la complejidad que un proyecto como este
significa. Las áreas fueron:
● Ingeniería agronómica (o afines) para el conocimiento, experimentación, arquitectura y
obtención de datos referentes a los cultivos y a las técnicas modernas de agricultura como
lo es la aeroponía.
● Arquitectura, para el diseño de los módulos de aeroponía, su preferente distribución en el
espacio, el diseño de un edificio adecuado para el cultivo aeropónico, y una correcta
distribución en cada piso.
● Ingeniería civil, para el diseño y construcción del edificio, cálculo de cantidades, costo del
edificio, conocer la viabilidad de la construcción en cada sitio, y conocer las limitaciones que
debe tener el edificio.
● Ingeniería de sistemas (o afines), no sólo por la construcción del simulador (el cual funciona
principalmente como herramienta facilitadora para lograr el entendimiento más no como
el fin último del proyecto) que se realizó en este proyecto, sino por el diseño e
implementación de una arquitectura empresarial y un sistema IoT para el edificio.
● Ingeniería industrial (o afines), para la evaluación financiera de la viabilidad del proyecto.
Esta es necesaria para conocer los indicadores financieros adecuados para utilizar con el
proyecto y es complementaria para la elección de la arquitectura empresarial del proyecto.
53
Se deja en claro que este proyecto estuvo más enfocado en la definición de la arquitectura
empresarial y la IoT para el desarrollo de un edificio de agricultura vertical de precisión en zonas
urbanas, que en la creación de la herramienta de simulación, esta última corresponde a una
herramienta sencilla que se utilizó como facilitadora de la evaluación financiera, más que como
producto final.
La arquitectura empresarial propuesta trabaja en conjunto con el área industrial del
proyecto, pues ayuda a calcular los costos asociados.
El diseño IoT es importante para calcular el impacto tecnológico en los costos, pues es
claramente una necesidad el implementar este sistema para controlar las variables ambientales de
los cultivos y así asegurar su calidad y producción. Por ende, se observa que este sistema IoT es
complementario para el área de ingeniería agronómica, pues las técnicas de cultivos modernos
(también agricultura inteligente) se realizan “en ambientes controlados” y para asegurar esto, se
requiere del sistema IoT implementado por ingenieros de sistemas y electrónicos.
Finalmente, un área completamente importante es el de ingeniería civil, pues el producto
final de este proyecto corresponde a un edificio. El área de arquitectura se encargaría de diseñar un
edificio viable, y el de ingeniería civil de construirlo, de calcular las cantidades, de diseñar el modelo
estructural, hidrosanitario, contraincendio y gas. También se necesitaría un ingeniero eléctrico para
el diseño eléctrico y de voz & datos (internet) del edificio.
Este proyecto es un primer vistazo de lo que implica el desarrollo de una granja vertical en
Bogotá, Colombia. Aunque trata de ser una aproximación precisa de un cálculo de viabilidad
financiera, acorde a lo hallado en textos académicos, trabajo con expertos, información de
antecedentes, fuentes de datos y diseño de un simulador; existen varias variables a tener en cuenta
todavía y la integración de un grupo de trabajo más grande y multidisciplinario que realice los
diseños, experimentaciones y obtención de datos más exactos de acuerdo a su área de estudio.
13. ¿Cómo hacer viable el proyecto?
Uno de los problemas del proyecto respecto a Alemania, se deben a la inflación y a la producción.
La inflación no se puede cambiar, pero se puede evaluar ¿Qué pasaría si se aumenta la producción?
Esta producción es fácilmente aumentable con el cambio de módulos de aeroponía, es decir,
diseñando unos módulos más eficientes a los de (Lafosse, 2010).
Si se dobla la producción y la ganancia, los resultados serían:
● Ganancia: 28.377’001.952
● Tiempo: 38 años
● Costo de oportunidad (inflación): 3,25%
● VPN = 108.805’739.714
54
El VPN es positivo y alto. Lo que haría viable al proyecto a 38 años. Aun así, se debe estudiar esto
con más cuidado pues este cambio podría significar cambios en la inversión inicial (pues debería
aumentar las cargas vivas del edificio y el precio de los módulos y equipos), pero también podría
aumentarse la producción más del triple de lo que dan los módulos actuales.
14. Conclusiones
La granja vertical es una buena opción para la producción de cultivos a gran escala en pocas
hectáreas de terreno, pero su inversión inicial es altamente elevada. Los costos de la mayoría de
cultivos no es alto en Bogotá, Colombia, por lo que una granja vertical con cultivos tradicionales
puede no ser la mejor opción de negocio actualmente. Aun así, existen cultivos en consideración
costosos que podrían ser rentables a largo plazo y estudiarse para el caso de granja vertical en
Bogotá. Aun así, por los altos precios de construir un edificio, los resultados del simulador daban
VPN negativos a 15 años, aun cuando el costo de producción de estos cultivos por medio de
aeroponía era considerablemente bajo. El impacto IoT en los costos es significativo, pero no es uno
de los mayores costos en la inversión inicial ni en los costos anuales y reduce los costos de mano de
obra al automatizar la mayoría de procesos de monitoreo y control. Finalmente, un simulador fácil
de usar es considerado una buena opción para la evaluación de viabilidad de un proyecto de
agricultura de precisión urbana en granjas verticales en Bogotá, Colombia, pues en cuestión de
segundos puede dar una primera visión de la viabilidad económica de un proyecto de esta índole.
También, se encontró que si se diseña otros módulos de aeroponía más eficientes que doblen la
producción y en consecuencia, las ganancias del negocio, el proyecto puede ser viable a 38 años
como el de (Banerjee & Adenaeuer). Eso podría realizarse cambiando los módulos realizados en este
proyecto y obtenidos de (Lafosse,2010).
15. Trabajo futuro
El simulador final retorna los resultados de un primer vistazo sobre la viabilidad de un proyecto de
granja vertical en Colombia. Estos resultados corresponden a una visión aproximada de los costos e
ingresos del proyecto y se limita a una granja vertical en Bogotá, específicamente para un terreno
en la zona centro de la ciudad. Las funcionalidades de este simulador podrían ampliarse para poder
elegir la zona de la ciudad disponible para el proyecto, así como ampliarse para varias ciudades del
país como Cali, Medellín, entre otros. Además de esto, ampliar la cantidad de cultivos posibles y no
limitarse solo a los de alto costo en el país sino a varios cultivos de varios precios. También, se ve
necesaria la funcionalidad de variar la técnica de cultivo, no solo aeroponía sino también técnicas
de hidroponía o tradicionales. Adicionalmente, en una versión aún más avanzada, poder elegir los
tipo de paneles y la luz que se quiera utilizar, no solo LED sino también luces PFAL o amarillas, y su
intensidad, porcentajes en la combinación de colores (luz azul, luz roja, luz natural) y los climas y
temperaturas puede verse como un elemento atractivo para su uso. Finalmente, otra funcionalidad
útil para agregar al simulador es permitir la comparación entre simulaciones realizadas,
55
comparaciones entre la granja vertical con los resultados de un mismo cultivo en la agricultura
tradicional (costos, ingresos; usos del agua, tierra y luz; entre otros), y comparaciones entre la granja
en Colombia con la granja en Alemania.
Así mismo, al devolver resultados aproximados, se podría mejorar la precisión de estos con
investigación de las variables involucradas, es decir, debido al carácter multidisciplinario del tema
de agricultura urbana de precisión, y más precisamente de las granjas verticales, se propone para
estudios futuros la integración de minería de datos al simulador (ingeniería de sistemas) para
disminuir las variables de entrada necesarias para agregar cultivos, así mismo la obtención de los
datos que sirvan para esta aplicación por medio de montajes experimentales con aeroponía para
los cultivos (biología, ingeniería agrícola o agronómica) que podrían ser más rentables en la granja
vertical y así poder obtener resultados más precisos y no basarse solo en la suposición. Así mismo,
se debería realizar el diseño de las diferentes redes del edificio para calcular un precio por metro
cuadrado más cercano a la realidad de este tipo de edificio (que es poco común) y menos
aproximado. También, existen simuladores energéticos para edificios como energyPlus, el cual
podría ser integrado al simulador actual y ser de utilidad para realizar un cálculo más exacto del uso
de electricidad de ese edificio, teniendo los diseños específicos de las redes eléctricas,
hidrosanitarias y de voz y datos del edificio. Así mismo, se puede realizar una mejora en el análisis
de viabilidad (ingeniería industrial o afines) y que el simulador no solo se limite a calcular el VPN
inicial con una vida útil de 15 años con flujos de caja libre, sino calcular otros indicadores, elegir la
vida útil del proyecto, mostrar los flujos de caja y calcular flujos de la deuda u otros aspectos a tener
en cuenta en la evaluación financiera. Finalmente, en el campo de la arquitectura, se debería diseñar
módulos de aeroponía eficientes que mejoren la producción y el manejo del espacio, e introducir al
simulador varias variaciones de módulos de aeroponía (y otras técnicas de cultivo) para elegir el más
rentable.
Finalmente, parte del trabajo futuro también puede destinarse a desarrollar modelos a
escala de los cultivos con el fin de revisar las mejores técnicas para ser ejecutadas a la escala
propuesta por el edificio. Dentro de esta sección, la estimación de la cantidad de sensores a emplear
y la cantidad de mediciones a recibir son una excelente oportunidad para estudiar la viabilidad y la
relevancia de las arquitecturas propuestas en el presente documento.
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59
Anexos
Anexo 1 Cálculos de energía por (Al-Chalabi, 2015).
Anexo 2 Estimación de producción de una granja vertical vs agricultura tradicional por (Banerjee &
Adenaeuer, 2014)
Anexo 3 Tabla de granjas verticales por (Al-Kodmany, 2018)
68
Anexo 5
Encuesta para pruebas de usabilidad
Cuestionario Simulador AUP
Después de exponer el simulador y permitirles interactuar con él, se mide utilidad, tiempo requerido para
concluir la actividad, recuerdo del usuario y respuesta emocional del usuario.
*Obligatorio
¿Cuál es su área de estudio? *
Construcción, ingeniería civil y afines
Agricultura, ingeniería agronómica, biología y afines
Administración, ingeniería industrial, economía y afines
Otro:
¿Qué tan útil le pareció el simulador? *
Muy útil
Útil
Medianamente útil
Poco útil
Nada útil
¿Cuánto tiempo en minutos cree que le tomó usar el simulador? *
Menos de un minuto
Más o menos 1-2 minutos
Más o menos 3-4 minutos
Más o menos 5-6 minutos
Mucho más de 6 minutos
69
Después de usar el simulador ¿qué tan probable es que recuerde cómo
usarla después de un tiempo? *
Muy probable
Probable
Poco probable
Nada probable
En general ¿qué emoción le causó utilizar el simulador? *
Felicidad
Tranquilidad
Desesperación
Intranquilidad
Sorpresa
Enojo
Tristeza
Decepción
Interés
Gusto
Disgusto
Indiferencia
Otro:
¿Cómo le pareció la interfaz del simulador? *
Bonita
Aceptable
Soportable
Sencilla
Muy simple
Poco agradable