Agricultura Urbana de Precisión - Uniandes

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

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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,

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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

11

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

12

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.

13

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


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.


valores de cantidad aproximada de producción anual del edificio.

Entradas

28


Resultados

Kilogramos de biomasa comestible producida anualmente por los cultivos

Kilogramos de tilapia producida al año

Nombre R8. Mostrar ingresos aproximados al año.


valores de ingresos aproximados anuales de funcionamiento del

edificio (suponiendo que toda la producción se vende).

Entradas


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


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.

33

Figura 9.1. Modelo de clases

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 subterraneos: 3

● Cultivos: 29 pisos de:

○ arándanos: 4

○ fresas: 5

○ frambuesas: 5

○ agraz: 5

○ cerezas: 5

○ bayasGoji: 4

○ pimienta: 1

Escenario 3:


● Pisos subterráneos: 2


○ arándanos: 5

○ fresas: 5

○ frambuesas: 4

○ agraz: 5

○ cerezas: 4

○ bayasGoji: 4

○ pimienta: 4

Escenario 4:




○ 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



● Inversión IoT: 13.865’282.341

49






● VPN: -371.639’480.687

Escenario 4:



○ Costo Estructura: 3.649968252261572E11 ○ Área m2: 85.000 ○ Costo m2 construido: 5’039.205



● Inversión IoT: 11.632’172.286






● 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:




○ arándanos: 5

○ fresas: 5

50

○ frambuesas: 4

○ agraz: 5

○ cerezas: 4

○ bayasGoji: 4

○ pimienta: 4

Salida:



○ Costo Estructura: 432.262’905.310 ○ Área m2: 105.000 ○ Costo m2 construido: 4’828.307



● Inversión IoT: 13.865’282.341






● 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)

60

Anexo 4

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



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

70

Fea

Fácil de entender

Fácil de usar

¿El simulador le pareció fácil de usar? *

Sí

No

¿Tiene alguna opinión adicional sobre el simulador?

______________________________

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Agricultura Urbana de Precisión - Uniandes

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