SISTEMA DE MONITOREO AUTOMATIZADO DE
VARIABLES AMBIENTALES EN UN CULTIVO
ACUAPÓNICO DE TILAPIA Y LECHUGA
AUTOMATED MONITORING SYSTEM OF ENVIRONMENTAL
VARIABLES IN AN AQUAPONIC SYSTEM OF TILAPIA AND
LETTUCE
Pedro Hernández-Sandoval
Unidad Regional Los Mochis Departamento Académico de Ciencias Naturales y Exactas –
México
Hugo Castillo Meza
Unidad Regional Los Mochis Departamento Académico de Ingeniería y Tecnología – México
Laura Olivia Cruz-Urrea
Unidad Regional Los Mochis Departamento Académico de Ingeniería y Tecnología – México
Francisco Rodimiro Guzmán-Dicochea
Unidad Regional Los Mochis Departamento Académico de Ingeniería y Tecnología - México
José Ricardo Mora-Sánchez
Instituto Tecnológico de Los Mochis Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica Blvd. Juan de
Dios Bátiz y 20 de noviembre S/N. – México
Jaime Bojórquez-Sauceda
Unidad Regional Los Mochis Departamento Académico de Ingeniería y Tecnología – México
Ander Daniel Romero-Luque
Instituto Tecnológico de Los Mochis Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Blvd. Juan de
Dios Bátiz y 20 de noviembre S/N. – México
David Váldez-Martínez
Unidad Regional Los Mochis Departamento Académico de Ingeniería y Tecnología – México
César Enrique Guzmán-Arredondo
Unidad Regional Los Mochis Departamento Académico de Ingeniería y Tecnología - México
pág. 10576
DOI: https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v8i4.13196
Sistema de Monitoreo Automatizado de Variables Ambientales en un
Cultivo Acuapónico de Tilapia y Lechuga
Pedro Hernández-Sandoval
1
pedro.hernandez@uadeo.mx
https://orcid.org/0000-0001-7005-4555
Universidad Autónoma de Occidente
Unidad Regional Los Mochis
Departamento académico de Ciencias Naturales
y Exactas
México
Hugo Castillo-Meza
hugo.castillo@uadeo.mx
https://orcid.org/0009-0005-5587-827X
Universidad Autónoma de Occidente
Unidad Regional Los Mochis
Departamento académico de Ingeniería y
Tecnología
México
Laura Olivia Cruz-Urrea
laura.cruz@uadeo.mx
https://orcid.org/0009-0003-1672-2948
Universidad Autónoma de Occidente
Unidad Regional Los Mochis
Departamento académico de Ingeniería y
Tecnología
México
Francisco Rodimiro Guzmán-Dicochea
francisco.guzman@uadeo.mx
https://orcid.org/0009-0000-6456-7311
Universidad Autónoma de Occidente
Unidad Regional Los Mochis
Departamento académico de Ingeniería y
Tecnología
México
José Ricardo Mora-Sánchez
morasanchezj24@gmail.com
Instituto Tecnológico de Los Mochis
Departamento de Ingeniería Eléctrica y
Electrónica
Blvd. Juan de Dios Bátiz y 20 de noviembre
S/N.
México
Jaime Bojórquez-Sauceda
jaime.bojorquez@uadeo.mx
https://orcid.org/0009-0006-8340-4415
Universidad Autónoma de Occidente
Unidad Regional Los Mochis
Departamento académico de Ingeniería y
Tecnología
México
Ander Daniel Romero-Luque
anderluque32@gmail.com
https://orcid.org/0009-0008-4269-5070
Instituto Tecnológico de Los Mochis
Departamento de Ingeniería Eléctrica y
Electrónica, Blvd. Juan de Dios Bátiz y 20 de
noviembre S/N.
México
David Váldez-Martínez
david.martinez@uadeo.mx
https://orcid.org/0000-0001-9471-4001
Universidad Autónoma de Occidente
Unidad Regional Los Mochis
Departamento académico de Ingeniería y
Tecnología
México
César Enrique Guzmán-Arredondo
ceguzman@hotmail.com
https://orcid.org/0009-0003-3048-6283
Universidad Autónoma de Occidente
Unidad Regional Los Mochis
Departamento académico de Ingeniería y
Tecnología
México
1
Autor principal.
Correspondencia: david.martinez@uadeo.mx
pág. 10577
RESUMEN
Desde hace mucho tiempo, la agricultura y la acuicultura han experimentado un progreso significativo,
este no solo se ha limitado a las actividades prácticas, sino también en lo referente a la incorporación de
recursos tecnológicos que simplifican y optimizan las tareas. En la acuacultura, el monitoreo de calidad
de agua se hace de manera manual dos o tres veces en un ciclo de 24 h. Esto puede repercutir en baja
supervivencia, crecimiento, elevado FCA, entre otras. Por lo cual es necesario un monitoreo preciso,
constante y en tiempo real de estas variables ambientales como temperatura y pH. Se desarrolló un
sistema de monitoreo remoto en tiempo real del pH y temperatura del agua en un sistema acuapónico,
se registraron cada hora temperatura (termómetro mercurio) y pH (potenciómetro), al comparar los
grupos de datos no existieron diferencias significativas (U de Mann Whitney; P < 0.05). Sin embargo,
en acuacultura, la toma de datos se realiza únicamente dos o tres veces en 24 h, este análisis muestra
que el monitoreo remoto resulta confiable por la similitud en los datos registrados manualmente, en las
granjas, realizar cada hora el registro manual no es posible por cuestiones de disponibilidad de personal
o económicas.
Palabras clave: framework, iot, nft, hidroponía, sensor
pág. 10578
Automated Monitoring System of Environmental Variables in an
Aquaponic System of Tilapia and Lettuce
ABSTRACT
For a long time, agriculture and aquaculture have experienced significant progress, not only limited to
practical activities, but also in relation to the incorporation of technological resources that simplify and
optimize tasks. In aquaculture, water quality monitoring is done manually two or three times in a 24-h
cycle. This can result in low survival, growth, high FCA, among others. Therefore, precise, constant and
real-time monitoring of these environmental variables such as temperature and pH is necessary. A real-
time remote monitoring system of water pH and temperature in an aquaponic system was developed.
Temperature (mercury thermometer) and pH (potentiometer) were recorded every hour. When
comparing the data groups, there were no significant differences (Mann-Whitney U; P < 0.05). However,
in aquaculture, data collection is only carried out two or three times in 24 hours. This analysis shows
that remote monitoring is reliable due to the similarity of the data recorded manually. On farms, manual
recording every hour is not possible due to staff availability or economic issues.
Keywords: framework, iot, nft, hydroponics, sensor
Artículo recibido 14 julio 2024
Aceptado para publicación: 17 agosto 2024
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INTRODUCCIÓN
Existe un interés creciente en el desarrollo de nuevos métodos para la producción sostenible de
alimentos, dado que la agricultura tradicional requiere un enorme gasto de agua y espacio terrestre
(Ramos-Sotelo et al., 2019) y la acuicultura puede causar efectos negativos al ambiente como resultado
de la acumulación de subproductos metabólicos de las especies cultivadas y la demanda biológica de
oxígeno causada por el alimento no utilizado, especialmente en ambientes limitados donde el
intercambio del agua es lento y el proceso de mezcla reducido. La contaminación del agua es uno de
los principales problemas que enfrenta la acuicultura, a tal grado que pone en riesgo la actividad (Li y
Liu, 2019), por lo que es importante el mantenimiento de la buena calidad de agua para el éxito de la
producción de crías y engorda (Perumal y Pachiappan, 2015). Una apropiada gestión de esta es esencial
para promover la buena salud de los animales, aspecto importante para lograr una producción eficiente
(Jeney, 2017).
Los sistemas acuapónicos se han convertido en una de las nuevas maneras para cultivar distintos tipos
de plantas y criar peces evitando la erosión de la tierra y la contaminación del agua. Durante el paso del
tiempo estos sistemas han evolucionado constantemente mediante la implementación de sistemas
electrónicos a base del internet, automatizando o semiautomatizando dichos sistemas mediante el
monitoreo y control de variables ambientales.
Bórquez-López et al. (2017), implementaron mediante hardware abierto e inteligencia artificial, un
sistema de monitoreo automático de concentración de oxígeno disuelto, pH y temperatura en un cultivo
de Litopenaeus vannamei por 84 días, reportaron que es posible el uso de estos sistemas para monitorear
el índice de calidad de agua (ICA) y su aplicación en la acuicultura, también Arteaga y Wong (2021)
propusieron un framework para el monitoreo de temperatura en tiempo real completo, configurable,
escalable y de bajo costo aplicaron tecnología IoT (internet de las cosas), y reportaron que su uso
permitió la automatización de tareas de monitoreo y análisis del estado de cultivo, lo cual es de suma
importancia, ya que si no se toman las acciones correctivas inmediatas, una inadecuada calidad del agua
puede llegar a afectar el cultivo.
Manju et al. (2027), propusieron para un sistema acuapónico, un sistema de monitoreo continuo de la
calidad del agua y el entorno de la planta mediante el uso de diferentes sensores, a la información
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recopilada por los sensores se accede de forma remota mediante o IoT. Aseguran que el uso de este tipo
de tecnologías puede ayudar a implementar sistemas acuapónicos en áreas urbanas donde la agricultura
tradicional es imposible y por lo tanto, las ciudades inteligentes pueden hacer uso de este sistema para
producir alimentos sostenibles orgánicos cultivados localmente. Flores y Aracena (2018) desarrollaron
un sistema de monitoreo con acceso remoto de las condiciones del agua de los estanques y del ambiente
de un criadero de camarones, indicaron que el software entrega herramientas que permiten al usuario
visualizar datos del ambiente a través del tiempo, con el fin de analizar el comportamiento y prevenir
condiciones críticas del medio acuático en el que vive el organismo cultivado, obtuvieron un prototipo,
que demostró ser eficaz y necesario de aplicar en lugares donde se requiere llevar un control preciso de
las condiciones ambientales. Con la finalidad de realizar un monitoreo constante de temperatura (°C) y
pH en la fracción acuícola de un sistema acuapónico de manera automática, remota y mantener un
registro en la web disponible de manera inmediata, se diseñó y construyó un framework basado en IoT.
METODOLOGÍA
Descripción del sistema acuapónico
El Sistema Acuapónico (SA) fue compuesto por una Fracción Acuícola (FA) y una Fracción
Hidropónica (FH) (Figura 1), la FA consistió en un contenedor cúbico plástico de 1 m
3
y la FH en un
sistema tipo Técnica de Película Nutritiva o NFT (por sus siglas en inglés: Nutrient Film Technique)
compuesto de cinco tubos de PVC sanitario de 4” de diámetro, y 2.0 m de longitud, a la salida de cada
FA se colocó un filtro mecánico de 20L de capacidad para remoción de sólidos, compuesto por piedra
caliza (4-7 mm) y malla de 5µ de luz de malla y conectado a este, un filtro biológico de 90L compuesto
de tezontle para permitir el desarrollo de bacterias nitrificadoras. El agua fluyó por gravedad, de la FA
hacia el filtro mecánico a través de un tubo de PVC de 1” de diámetro conectado en la parte superior,
posteriormente hacia el filtro biológico, para después conectarse, a un sistema distribuidor de cinco
válvulas acoplado a la FH, después de pasar a través de la FH, el agua fue colectada en un reservorio de
80 L a nivel del suelo, el flujo se mantuvo constante con el uso de una bomba sumergible (Evans®,
12W) de 600L/h que envió de manera constante el agua del reservorio a la FA. La densidad de siembra
fue de 25 tilapias por m
3
, y en la FH fue de 30 plántulas por m
2
, las cuales fueron colocadas en pequeños
vasos (50 mL) con tezontle como sustrato de soporte.
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Figura 1-Sistema Acuapónico: 1- Fracción acuícola (FA); 2- Filtro mecánico; 3- Biofiltro; 4- Sistema
distribuidor; 5- Fracción Hidropónica (FH); 6- Reservorio y 7- Bomba sumergible (25 W). Las flechas
amarillas indican la dirección del flujo de agua (basado en Valdez-Martínez, D. 2024).
Sistema de recolección y registro de datos en el sistema acuapónico
El sistema de monitoreo estuvo compuesto de un módulo ESP32, un sensor de temperatura DS18B20,
un sensor de pH Gravity: Analog pH Sensor/Meter Kit For Arduino, una base de datos controlada por
DBMS y un código de programación en lenguaje C++ y javaScript. El sistema de monitoreo se colocó
en la FA del SA.
Módulo ESP32
La función del microcontrolador es gestionar y trasferir los datos de los sensores a un computador
controlado por el microcontrolador elige el sensor a analizar, transmite, procesa y almacena sus datos.
Los sensores utilizados fueron calibrados acorde a las recomendaciones dadas por el fabricante. Las
especificaciones técnicas de los sensores cumplen con los requisitos para ser utilizados en la acuacultura
(www.atlas-scientific.com). El ESP32 es un microcontrolador que tiene conectividad Bluetooth y WiFi
integrada en la placa (figura 2), por lo cual puede intercambiar información constantemente con la red
y un bajo consumo energético. Cuenta con un microprocesador Tensilica Xtensa de 32 bits de uno o
dos núcleos; frecuencia de reloj programable hasta 240MHz; WiFi 802.11 b/g/n, 802.1n 2.4Ghz
150Mbit/s; Bluetooth v4.2 BR/EDR; Memoria ROM 448 Kbytes; Memoria SRAM 520 Kbytes;
Memoria QSPI Flash/SRAM 4 Mbytes; 24 pines digitales; 2 conversores análogos digitales de 12 bits
tipo SAR; Volteje de alimentación 5v DC y Voltaje de entrada/salida 3.3v DC.
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Figura 2. Módulo ESP32.
Sensores
Sensor de temperatura
Los sensores de temperatura (figura 3) son componentes eléctricos y electrónicos que permiten medir la
temperatura mediante una señal eléctrica determinada. Dicha señal puede enviarse directamente o
mediante el cambio de la resistencia. El sensor de temperatura que utiliza el chip DS18B20 tiene una
interfaz de bus simple, un encapsulado de acero inoxidable, resistente al agua, humedad y al óxido,
utiliza un solo pin de Arduino/Microcontrolador para tomar la lectura de los sensores que se necesiten.
El sensor emite una señal de tipo serial que envía los datos sobre temperatura. Sus características son:
Voltaje de alimentación: 3.0 V a 5.5 V; resolución ajustable: 9 bits - 12 bits; rango de temperatura de
operación: -55°C hasta 125°C; cables de salida: rojo (VCC), negro (GND), longitud del cable: 100 cm;
medidas del tubo del encapsulado de acero inoxidable: 6 mm × 50 mm; Peso: 30g; precisión de ±0.5 °C
de -10 a +85 °C e interfaz de un sólo cable.
Figura 3- Sensor de temperatura a prueba de agua que utiliza el chip DS18B20
Sensor de pH
Un sensor de pH mide la actividad del ion hidrógeno en soluciones acuosas, indica su grado de acidez
o alcalinidad. Mide la diferencia de potencial eléctrico entre el electrodo y el medio acuoso donde se
encuentre. El sensor DFRobot Gravity: Analog pH meter V2 (figura 4) es comúnmente usado para
aplicaciones tales como sistemas acuapónicos, acuacultura y pruebas ambientales de agua. Cuenta con
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las siguientes especificaciones: Tablero de conversión de señal (Transmisor) V2; alimentación
3.3~5.5V; salida de voltaje: 0~3.0V; conector de sonda: BNC; conector de señal: PH2.0-3P; precisión
de la medición: ±0.1@25℃; dimensión: 42mm*32mm/1.66*1.26in; sonda de pH; tipo de sonda: Grado
de laboratorio; rango de detección: 0~14; rango de temperatura: 5~60°C; zero Point: 7±0.5; tiempo de
Respuesta: <2min; resistencia Interna: <250MΩ; vida útil de la sonda: >0.5 años (depende de la
frecuencia de uso) y longitud del cable: 100cm.
Figura 4- Sensor de pH utilizado en el bioensayo: Gravity: Analog pH Sensor/Meter Kit For Arduino.
Lenguaje de programación
Se utilizó el C++, el cual, es un lenguaje de programación que permite manipular objetos, contiene los
paradigmas de la programación estructurada y orientada a objetos, por lo que se le conoce como un
lenguaje de programación multiparadigma.
Monitoreo en tiempo real
La conexión entre la interfaz de monitoreo y Google Sheets (figura 5) se estableció mediante la
integración de API, lo que permitió una transmisión fluida de datos en tiempo real. Esta integración
aseguró que cada medición capturada por el sistema se reflejara instantáneamente en la hoja de cálculo
correspondiente.
Análisis estadísticos
Se realizaron pruebas de normalidad (P > 0.05) a los grupos de datos registrados de temperatura y pH,
posteriormente se aplicaron pruebas U de Man Whitney (P < 0.05) según resultados de normalidad.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Se construyó un sistema de instrumentación electrónico para la medición de temperatura y pH del agua
(figura 5), de la misma manera se fabricó un sistema acuapónico funcional donde se midieron las
variables en la FA, se obtuvo una base de datos para temperatura y pH en Google Sheets (figura 6) con
pág. 10584
144 registros en 24 h tomados cada 10 min de manera remota con el framework desarrollado (figura 8).
En la tabla 1 se muestra que no se encontraron diferencias significativas (P > 0.05) entre los datos de
temperatura y pH registrados remota y manualmente cada hora (figura 7; n = 24).
Figura 5. Proceso de integración del dispositivo de monitoreo remoto (ACUAdeO) con el
microcontrolador ESP32, sensores de temperatura (DS18B20) y pH (Gravity: Analog), a) y b)
integración de elementos y pruebas de laboratorio, c) prueba de sensores en entorno ambiental, d) y e)
dispositivo instalado en el sistema acuapónico.
Figura 6. Base de datos generada en tiempo real, Google Sheets registró cada 10 minutos la
información enviada por los sensores de pH y temperatura
pág. 10585
Figura 7. Comportamiento de la temperatura y pH (a y b) en un ciclo de 24 h registrados remota
(sensores) y manualmente (termómetro y potenciómetro respectivamente).
Tabla 1. Estadística descriptiva y prueba de Mann-Whitney (P < 0.05) aplicada a los grupos de datos
(n = 24) de temperatura y pH generados de manera remota y manualmente.
Variable medida
Intervalo
Max
Min
Mediana
25%
75%
Mann-
Whitney
pH sensor
0.400
5.600
5.200
5.500
5.425
5.500
P > 0.05
pH potenciómetro
0.500
5.700
5.200
5.500
5.425
5.575
Temp (°C) sensor
15.800
24.70
0
8.900
15.250
11.05
0
21.42
5
P > 0.05
Temp
(°C)termómetro
14.500
23.50
0
9.000
14.500
10.62
5
19.50
0
pH = potencial de iones hidrógeno; Temp = temperatura; °C = grados centígrados.
pág. 10586
Figura 8. Framework del sistema de monitoreo de temperatura y pH en el sistema acuapónico
propuesto.
Navarro-Pérez et al. (2013) construyeron un sistema de instrumentación para realizar medición de
temperatura, pH y concentración de oxígeno disuelto en agua de sistemas acuícolas en laboratorio,
utilizaron un sensor de temperatura basado en el dispositivo LM35, un sensor comercial para la medición
de PH de referencia PH300 y otro comercial para la medición de oxígeno disuelto de referencia DO600,
el sistema constó de un microcontrolador ATmega8 de Atmel para la adquisición de toda la información,
a su vez, el sistema contó con una aplicación en C++ Builder para la generación de reportes de las
mediciones realizadas por los sensores en archivos de texto en formato .txt para realizar de forma manual
por parte del operario el análisis de dicha información.
Ya y Keong (2017) diseñaron y desarrollaron un sistema de acuaponía inteligente, usaron varios
sensores, actuadores, microcontroladores y microprocesadores para monitorear y controlar la calidad
del agua, la intensidad de la luz y el alimento para peces o crustáceos, se demostró que el sistema es
funcional para realizar una agricultura urbana autosostenible, rentable y ecológica que puede atraer a
agricultores comerciales y jardineros domésticos.
CONCLUSIONES
Se diseñó y desarrolló un sistema de acuaponía monitoreado de manera remota mediante la integración
de sensores de temperatura y pH, una unidad de adquisición de datos, una unidad central de
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procesamiento y registro en Google Sheets, como se muestra en la figura 8. El sistema propuesto puede
monitorear continuamente pH y temperatura del agua y registrar automáticamente en Google Sheets, se
demostró que los datos registrados por este sistema y de manera manual no presentan diferencias
significativas. Con una implementación a gran escala, el sistema propuesto puede reducir
significativamente los costos laborales y operativos, al tiempo que aumenta la producción y rentabilidad,
lo que contribuye a la sostenibilidad.
El monitoreo constante del comportamiento de las variables de calidad del agua en periodos continuos
de 24 horas, permite identificar si existen condiciones de riesgo en algunos momentos, para el cultivo,
bajo criterios óptimos recomendables.
REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
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Guardado, R.H., Ibarra-Gámez, J.C. & Gil-Núñez, J. C. (2017). Monitoreo del índice de calidad
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https://doi.org/10.1109/ICONSTEM.2017.8261342
pág. 10588
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Valdez-Martínez, D. (2024). Evaluación del desempeño productivo de un policultivo de Tilapia
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Lechuga (Lactuca sativa) como estrategia sustentable de producción a pequeña escala. Tesis de
doctorado. Universidad Autónoma de Occidente. 164 pp.
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143, 342-347. https://doi.org/10.1016/j.egypro.2017.12.694 www.atlas-scientific.com
