“Sistema de riego inteligente para reducir costos de mantenimiento de las áreas verdes de la Plaza Central de Túcume, Lambayeque”

Abstract

La presente investigación desarrolla el diseño de un sistema de riego inteligente orientado a optimizar el uso del recurso hídrico y reducir los costos de mantenimiento en las áreas verdes de la Plaza Central de Túcume, Lambayeque, el estudio parte de la problemática del riego manual, caracterizado por un consumo excesivo de agua, altos costos operativos y ausencia de monitoreo ambiental, el sistema se fundamenta en una arquitectura basada en una Raspberry Pi 5, conectada a sensores de humedad del suelo y ambientales (DHT22), junto con un módulo relé que activa válvulas y bombas de riego, se realizaron simulaciones y pruebas que demostraron la capacidad del sistema para automatizar la irrigación según umbrales definidos, considerando factores ambientales y sociales como lluvia y presencia de personas, resultados que proyectaron un ahorro de agua del 40–50 % y una reducción de costos de mantenimiento entre 20–25 %, el sistema, además, permitió el monitoreo remoto y almacenamiento de datos en la nube, facilitando la gestión municipal. Se concluyó que el modelo es viable técnica y económicamente, y constituye una alternativa sostenible y replicable para otras municipalidades.

This research presents the design of a smart irrigation system aimed at optimizing water use and reducing maintenance costs in the green areas of Túcume’s Central Plaza, Lambayeque. The study addresses the limitations of manual irrigation, which is characterized by excessive water consumption, high operational costs, and the absence of environmental monitoring. The proposed system relies on an architecture based on a Raspberry Pi 5, connected to soil moisture and environmental sensors (DHT22), and a relay module that controls irrigation valves and pumps. Simulations and tests demonstrated the system’s ability to automate irrigation according to predefined thresholds while considering environmental and social factors such as rainfall and the presence of pedestrians. Results project water savings between 40–50% and maintenance cost reductions of 20–25%. Additionally, the system enables remote monitoring and cloud data storage, supporting more efficient municipal management. The study concludes that the proposed design is both technically and economically viable, representing a sustainable and replicable alternative for urban green space management in other municipalities.