La amplia extensión de México y sus condiciones climáticas hacen del país uno difícil de clasificar en cuanto al tipo de clima reinante. Además, sus precipitaciones son muy irregulares en función de la zona del país en la que nos encontremos. Esto puede considerarse un problema o una bendición en función de a quién se pregunte, pero lo que está claro es que aquellos agricultores que sepan utilizar el clima en su favor obtendrán mayores beneficios y menos quebraderos de cabeza.
¿Qué es la agricultura climáticamente inteligente?
La agricultura climáticamente inteligente es aquella que persigue la combinación de diferentes métodos de agricultura sostenible que puedan hacer frente a las peculiaridades climáticas de la zona sin que decaiga el rendimiento o, incluso, se pierda la totalidad de la cosecha. Esta visión de la agricultura surge como respuesta a los efectos producidos por el cambio climático durante los últimos años, tales como temperaturas extremas, patrones climáticos cada vez más impredecibles o épocas de crecimiento del cultivo más cortas e irregulares. Encontrar la combinación de técnicas correcta para gestionar la explotación en el día a día y crear fortaleza en los cultivos para posibles impactos climáticos futuros es lo que hace que sea inteligente.
Los 3 pilares de la agricultura climáticamente inteligente
Control de los cultivos. Hacer un seguimiento de las condiciones de los cultivos en el propio campo, metro a metro, es muy costoso en términos de tiempo, además de no ser muy efectivo, por eso se recomienda usar programas como EOS Crop Monitoring para el monitoreo de campos agrícolas. Los datos de satélite tienen diversos fines, siendo algunos de los más habituales el supervisar el rendimiento de los cultivos y contar con una previsión meteorológica fiable que permita mantenerlos a salvo.
En el caso de los cultivos, las imágenes de satélite pueden tratarse con diferentes índices de vegetación para revelar la situación actual de los cultivos, incluso aquellas condiciones que no son visibles a simple vista. Gracias a estos datos, se puede predecir el rendimiento de la cosecha, planificar las actividades de riego y usar insumos como fertilizantes mediante la aplicación de tasa variable (VRA), entre otros.
Respecto al clima, la previsión meteorológica ayuda a los agricultores a planificar las actividades de campo, por ejemplo, evitando que rieguen si va a llover, y estar alerta ante posibles eventos climatológicos extremos, de modo que puedan proteger la cosecha lo mejor posible para minimizar los daños y salvaguardar el rendimiento general del campo.
Utilización de algoritmos. 2 de los términos más utilizados en los últimos años en el mundo de la tecnología son los de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Para lograr esto, las soluciones que incluyen inteligencia artificial deben ser entrenadas con grandes cantidades de datos de sensores, satélites y estaciones meteorológicas para desarrollar los algoritmos de aprendizaje automático y que sepan trabajar por si mismos. Dado que el aprendizaje depende de los datos proporcionados, estos deben ser de alta calidad y perfectamente etiquetados.
Ambos se aplican en la actualidad en herramientas de predicción meteorológica para clasificar datos que van recibiendo y reconocer sucesos como patrones de nubes, las consecuencias derivadas de los más pequeños cambios de temperatura y humedad en una zona o detectar posibles peligros en función de los cambios en la dirección del viento que puedan traer frentes meteorológicos de otros lugares.
Herramientas de predicción y simulación del clima. Los modelos de predicción y simulación estudian qué factores pueden influir en el cambio del clima en una región y qué consecuencias se sufrirían. Dado que no existe una copia de seguridad de la Tierra, todos estos cálculos se realizan en un ordenador, por ejemplo, aumentando la temperatura de los océanos del planeta, disminuyendo la cantidad de precipitaciones que recibe un área concreta o modificando la dirección y fuerza de las rachas de viento. En general, estos modelos buscan entender cómo dichos cambios podrían afectar al clima de la Tierra en distintos periodos (a 10 años vista, a 100, a 1000, etc.)
Conociendo las peculiaridades del país, una herramienta con una previsión meteorológica fiable y, si es posible, datos históricos es una idea llamada a triunfar en el sector de la agricultura en México, pues mitigaría el impacto del cambio climático al proteger a los cultivos de situaciones climáticas anómalas. Con ello, los pequeños y medianos agricultores, así como las grandes explotaciones agrícolas, podrán optimizar sus recursos, mejorar la toma de decisiones diaria y automatizar parte de sus tareas, especialmente en época de cultivo y cosecha.
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