Data from "DIGITAL TWIN IRRIGATION STRATEGIES TO MITIGATE DROUGHT EFFECTS IN PROCESSING TOMATOES" from ET4DROUGHT(PID2021-1273450R-C33)and DigisPAC (TED2021-131237B-C22) Projects

Data from “DIGITAL TWIN IRRIGATION STRATEGIES TO MITIGATE DROUGHT EFFECTS IN PROCESSING TOMATOES" from ET4DROUGHT(PID2021-1273450R-C33)and DigisPAC(TED2021-131237B-C22)Projects CAMPILLO TORRES, CARLOS (Project leader) ¹ Millán Arias, Sandra (Project member) ²; ²;Vadillo Hurtado, Jose Maria (Project member) ² ;Casadesus,Jaume(Project member) ² 1.Título del conjunto de datos: Datos experimentales relativos al estudio del uso de un gemelo digital para mitigar los efectos de la sequía en el tomate de industria 2.Autoría: Nombre: Sandra Millán Arias Institución: CICYTEX Correo electrónico: [e-mail] ORCID:https://orcid.org/0000-0002-7209-0338 Contribuciones: redacción del borrador original, análisis formal, revisión y edición. Nombre: Jaume Casadesus Institución: IRTA Correo electrónico: [e-mail] ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7036-8212 Contribuciones: metodología, análisis formal, revisión Nombre: Jose Maria Vadillo Hurtado Institución: CICYTEX Correo electrónico: [e-mail] ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6468-4948 Contribuciones: metodología, procesado de datos, análisis formal Nombre: Carlos Campillo Torres Institución: CICYTEX Correo electrónico: [e-mail] ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2606-8770 Contribuciones: Administrador del proyecto, metodología, redacción del borrador original, análisis formal, revisión y edición. 3. Contacto: Nombre: Carlos Campillo Torres Institución: CICYTEX Correo electrónico: [e-mail] ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2606-8770 DESCRIPCION -------------------------- 1.Idioma del conjunto de datos: Español 2. Resumen: El aumento de la frecuencia e intensidad de las sequías, consecuencia del cambio climático, amenaza especialmente a cultivos con alta demanda de agua como el tomate de industria. Este estudio evaluó el gemelo digital IrriDesK para gestionar de forma automática el riego y aplicar estrategias de riego deficitario regulado (RDR) adaptadas al estado hídrico y la fase fenológica. Durante dos campañas (2023–2024) en una parcela experimental ,se compararon tres tratamientos: riego completo basado en lisímetros (T1) y dos estrategias RDR controladas por IrriDesK (T2 y T3). Los tratamientos deficitarios redujeron el consumo de agua un 30–45 % (277–400 mm) frente a los ~570 mm de T1, manteniéndose dentro de los límites de sostenibilidad. El seguimiento de Ψleaf y NDVI confirmó que el sistema ajustó el riego de forma precisa. Aunque T1 alcanzó el mayor rendimiento (≈135 t ha⁻¹), los tratamientos RDR produjeron 90–108 t ha⁻¹ y mejoraron la calidad del fruto, aumentando los sólidos solubles un 10–15 %. En conjunto, IrriDesK demostró ser una herramienta eficaz para optimizar el uso del agua y aumentar la resiliencia del cultivo ante la sequía. 3. Palabras clave: Riego de precisión; conductividad eléctrica aparente; eficiencia en el uso del agua; riego por déficit regulado 4. Tipo de datos: Datos experimentales 5. Fecha de recogida de datos: 1/04/2023-10/08/2024 6. Fecha de publicación de los datos: 26/diciembre/2025 7. Financiación recibida: Organismo financiador: Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades/Agencia Estatal de Investigación/10.13039/ 501100011033 cofinanciados por el FEDER, una forma de construir Europa, y por el Plan Next Generation/Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia de España. Código del proyecto: TED2021-131237B-C22 (DigisPAC) y ET4DROUGHT (PID2021-127345OR-C33) 8. Localización geográfica de los datos. Finca experimental La Orden,Guadajira(Badajoz), España INFORMACION PARA EL ACCESO -------------------------- 1. Creative Commons license for the dataset: CC-BY 4.0 International 2. DOI del conjunto de datos: doi.org/103390/horticulturae VERSION Y ORIGEN --------------------------------- 1. Fecha última modificación 2. ¿Son datos derivados de otra fuente? No 3.Datos adicionales relacionados no incluidos en este conjunto de datos No aplicable INFORMACION METODOLOGICA -------------------- 1.Descripción de los métodos usados para recoger y generar los datos: Los datos fueron recogidos en una parcela experimental perteneciente a CICYTEX de tomate de industria, durante las campañas 2023 y 2024, en la que se establecieron diferentes estrategias de riego. Se midieron parámetros relativos a : SUELO: a) Conductividad eléctrica aparente a dos profundidades: mediante el uso del sensor Dualem 1S antes de inicio de campaña 2023, b) realización de muestreo de tierras en parcela mediante barrena, a 20cm de profundidad obteniendo valores de: textura, materia orgánica y pH RIEGO: a) Control diario del funcionamiento de sensores de humedad instalados en puntos de control en parcela b) control del volumen aplicado de riego mediante caudalímetro en cada zona, semanalmente. CULTIVO: a)Uso de imágenes de satélite multiespectrales (Sentinel-2) para estimar el vigor de los cultivos (NDVI), b) producción y calidad. 2.Métodos de procesamiento de los datos: Los datos se tabularon en hojas Excel según tipo de análisis (textura, dosis de riego, potencial hídrico de hoja, ndvi) así como archivos GIS para su posterior análisis estadístico y explotación en publicaciones científicas. 3.Software o instrumentos necesarios para interpretar los datos:Microsoft Excel u hojas de cálculo compatibles (LibreOffice, Google Sheets). Análisis estadístico con SPSS . Programa ArcGIS para el procesado, análisis y gestión de los datos espaciales. 4.Informacion sobre instrumentos, calibraje y estándares: Estación meteorológica, situada a 6,5 km de la parcela de estudio, gestionada por el Centro de Investigaciones Científicas y Tecnológicas de Extremadura(CICYTEX). Software para procesado de imágenes, sondas de humedad Teros 10 y Sensor Dualem 1S. 5.Condiciones ambientales o experimentales: Parcela lisimétrica de pesada(CICYTEX) experimental de tomate de industria de 6000 m² de regadío, con riego por goteo. Tres zonas de manejo con estrategias de riego diferencial. 2 zonas gestionadas por el sistema de riego automático Irri_Desk con 3 puntos de control en cada una de las zonas de manejo, con tres sensores de humedad de suelo (teros10) y una tercera zona correspondiente al lisímetro de pesada con 5 multisensores drill and drop y caudalímetro en cada zona de manejo. 6.Procedimiento seguidos para asegurar la calidad de los datos: Control diario, del funcionamiento del sistema de riego automático establecido (Irri_DesK) y del resto de puntos de control en las de zona de manejo, en oficina y semanal en parcela. Descarga de datos y procesado semanal de los mismos. ESTRUCTURA DE LOS ARCHIVOS ------------------------------------ 1. Convenciones de nombres:Cada hoja representa un tipo de análisis asociado al experimento 2. Lista de archivos:- 8 archivos de datos en formato xlsx + readme -1 archivo gpkg 3. Relación entre los archivos:Los archivos generados están relacionados por áreas: Suelo: DATOS_textura.xlsx; CONDUCTIVIDAD ELECTRICA LP.gpkg Agua: DATOS_plan_campaña.xlsx; DATOS_riego.xlsx Cultivo:DATOS_potencial_hidrico.xlsx; DATOS_produccion.xlsx; DATOS_calidad.xlsx; DATOS_ndvi.xlsx;DATOS_cultivo.xlsx 4. Formato de los archivos:xlsx. y gpkg 5. Estructura del depósito de datos: han generado 8 archivos excell +readme y un archivo GIS relativo a la conductividad eléctrica aparente del suelo. El archivo en formato gpkg, presenta la distribución espacial de la conductividad eléctrica aparente superficial del suelo en la parcela del ensayo una vez procesados los datos obtenidos con el sensor DUALEM 1S en la parcela de ensayo.本数据集数据源自ET4DROUGHT（项目编号PID2021-1273450R-C33）与DigisPAC（项目编号TED2021-131237B-C22）资助项目的《数字孪生灌溉策略缓解加工番茄干旱胁迫》研究成果。 项目团队： CAMPILLO TORRES, CARLOS（项目负责人）¹；Millán Arias, Sandra（项目成员）²；Vadillo Hurtado, Jose Maria（项目成员）²；Casadesus,Jaume（项目成员）² 1. 数据集标题：加工番茄干旱胁迫缓解的数字孪生应用试验数据 2. 作者信息： - 姓名：Sandra Millán Arias 所属机构：埃斯特雷马杜拉科学技术研究中心（CICYTEX） 电子邮箱：[e-mail] ORCID：https://orcid.org/0000-0002-7209-0338 贡献：初稿撰写、正式分析、审核与编辑 - 姓名：Jaume Casadesus 所属机构：加泰罗尼亚农业食品研究与技术研究所（IRTA） 电子邮箱：[e-mail] ORCID：https://orcid.org/0000-0001-7036-8212 贡献：方法学设计、正式分析、审核 - 姓名：Jose Maria Vadillo Hurtado 所属机构：埃斯特雷马杜拉科学技术研究中心（CICYTEX） 电子邮箱：[e-mail] ORCID：https://orcid.org/0000-0001-6468-4948 贡献：方法学设计、数据处理、正式分析 - 姓名：Carlos Campillo Torres 所属机构：埃斯特雷马杜拉科学技术研究中心（CICYTEX） 电子邮箱：[e-mail] ORCID：https://orcid.org/0000-0002-2606-8770 贡献：项目管理、方法学设计、初稿撰写、正式分析、审核与编辑 3. 联系方式： 姓名：Carlos Campillo Torres 所属机构：埃斯特雷马杜拉科学技术研究中心（CICYTEX） 电子邮箱：[e-mail] ORCID：https://orcid.org/0000-0002-2606-8770 -------------------------- 数据集描述 1. 数据集语言：西班牙语 2. 摘要：气候变化导致干旱发生频率与强度显著提升，对加工番茄等高需水作物造成严重威胁。本研究评估了IrriDesK数字孪生（Digital Twin）系统在自动灌溉管理及基于作物水分状态与物候阶段的调亏灌溉（Regulated Deficit Irrigation, RDR）策略应用中的效果。2023-2024年在试验田开展两季试验，设置3种灌溉处理：基于蒸渗仪（Lysimeter）的全量灌溉（T1）、以及两套由IrriDesK调控的调亏灌溉策略（T2、T3）。与T1组约570 mm的灌溉用水量相比，调亏处理组节水30%~45%（用水量277~400 mm），且节水幅度处于可持续阈值范围内。叶片水势（Ψleaf）与归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）监测结果证实，该系统可精准调控灌溉量。尽管T1组产量最高（约135 t·ha⁻¹），但调亏处理组产量可达90~108 t·ha⁻¹，且果实品质更优，可溶性固形物（Soluble Solids）含量提升10%~15%。综上，IrriDesK系统可有效优化水资源利用，提升作物应对干旱的抗逆能力。 3. 关键词：精准灌溉；视在电导率；水分利用效率；调亏灌溉 4. 数据类型：试验数据 5. 数据采集时间：2023年4月1日-2024年8月10日 6. 数据发布时间：2025年12月26日 7. 资助信息：资助机构为西班牙科学与创新部/国家研究机构（10.13039/501100011033），由欧洲区域发展基金（FEDER，欧盟建设计划之一）及西班牙“下一代欧盟”复苏、转型与抗逆计划共同资助。项目编号：TED2021-131237B-C22（DigisPAC）与ET4DROUGHT（PID2021-127345OR-C33） 8. 数据地理定位：西班牙巴达霍斯省瓜达赫拉的拉奥尔登试验农场 数据访问信息 -------------------------- 1. 数据集采用知识共享署名4.0国际许可协议（CC-BY 4.0 International） 2. 数据集DOI：doi.org/103390/horticulturae 版本与来源 --------------------------------- 1. 最后修改日期：无明确标注 2. 是否为衍生数据：否 3. 本数据集未包含的相关附加数据：不适用 方法学信息 -------------------- 1. 数据采集与生成方法：本数据集采集自埃斯特雷马杜拉科学技术研究中心（CICYTEX）的加工番茄试验田，2023-2024年两季试验期间设置了差异化灌溉策略。测定参数涵盖： 土壤： a) 两个深度的视在电导率：2023年试验季开始前，采用Dualem 1S传感器进行测定； b) 采用土钻在试验田采集0~20cm深度土壤样品，测定土壤质地、有机质含量与pH值。 灌溉： a) 每日监测试验田内布设的土壤湿度传感器运行状态； b) 每周通过各区域的流量计记录灌溉施用量。 作物： a) 采用多光谱卫星影像（Sentinel-2）估算作物长势（NDVI）； b) 产量与果实品质测定。 2. 数据处理方法：根据分析类型（土壤质地、灌溉剂量、叶片水势、NDVI等）将数据整理为Excel工作表，同时生成GIS文件用于后续统计分析与科学出版物的数据挖掘。 3. 数据解读所需软件或工具：Microsoft Excel或兼容的电子表格软件（LibreOffice、Google Sheets）；统计分析采用SPSS；空间数据处理、分析与管理采用ArcGIS软件。 4. 仪器、校准与标准信息：距试验田6.5km处设有由埃斯特雷马杜拉科学技术研究中心（CICYTEX）管理的气象站；图像处理软件、Teros 10土壤湿度传感器与Dualem 1S传感器。 5. 环境与试验条件：试验田为CICYTEX的6000㎡称重式蒸渗仪加工番茄灌溉田，采用滴灌系统。设置3个差异化灌溉管理区域：2个区域由Irri_Desk自动灌溉系统管控，每个区域布设3个监测点，配置3台土壤湿度传感器（Teros10）；第3个区域为称重式蒸渗仪，每个管理区域布设5台“Drill and Drop”多传感器与流量计。 6. 数据质量保障流程：每日在办公室端监控自动灌溉系统（Irri_Desk）及各管理区域监测点的运行状态，每周开展田间实地核查；每周下载数据并进行预处理。 文件结构 ------------------------------------ 1. 命名约定：每个工作表对应试验中的一类分析任务 2. 文件清单：8份xlsx格式数据文件 + 1份readme文件；1份gpkg格式文件 3. 文件关联关系：生成的文件按研究领域分类： 土壤：DATOS_textura.xlsx、CONDUCTIVIDAD ELECTRICA LP.gpkg 灌溉：DATOS_plan_campaña.xlsx、DATOS_riego.xlsx 作物：DATOS_potencial_hidrico.xlsx、DATOS_produccion.xlsx、DATOS_calidad.xlsx、DATOS_ndvi.xlsx、DATOS_cultivo.xlsx 4. 文件格式：xlsx与gpkg 5. 数据仓库结构：本数据集包含8份Excel文件、1份readme文件与1份土壤视在电导率相关的GIS文件。其中gpkg格式文件展示了试验田采用Dualem 1S传感器采集并处理后，土壤表层视在电导率的空间分布情况。