AGROECOLOGIA – LOS MODELOS MATEMÁTICOS
En un artículo publicado en mayo en Agropalca, una
revista agrícola de las Islas Canarias, Ginés de Haro, agrónomo y asesor
especializado en el cultivo del plátano, presentaba un interesante artículo
sobre la elaboración de un modelo matemático destinado a realizar una previsión
de recolección fiable en cultivo de plátano en las condiciones muy variables de
las islas Canarias.
Artículo original, en español, página 21:
Foto: http://www.infonortedigital.com/portada/images/noticias/Canarias2015/canarias2016/plataneras.jpg
Quizás no lo sepas, pero la agricultura emplea
diariamente numerosos modelos matemáticos, que le permiten mejorar
constantemente los resultados agronómicos, con un impacto medioambiental cada
vez más reducido, y unos costes de producción contenidos.
¿Por
qué necesita la agricultura modelos matemáticos?
Para responder a la necesidad permanente de adaptarse a
los ciclos biológicos, de las plantas y de los animales, de los cultivos y del
medioambiente, de los parásitos y sus depredadores, que pueden ser muy
variables. Las variaciones climáticas son uno des de los factores clave de
variabilidad, así como la diversidad de las condiciones de cultivo (especies,
variedades, métodos de cultivo, tipos de suelo, tipos de riego, altitud,
pendiente y orientación, configuración geográfica, etc.).
Sin embargo las plantas y los animales van a reaccionar
de manera relativamente homogénea, a pesar de las condiciones muy variables. Es
esta homogeneidad de reacción y de comportamiento que los modelos matemáticos
intentan evidenciar, medir y anticipar.
Tendremos posibilidad de prever los comportamientos en
todas las situaciones, si sabemos poner todas las condiciones variables unas
con otras. Los modelos matemáticos son uno de los medios más efectivos para
predecir los ciclos agrícolas y biológicos.
Permiten especialmente anticipar los desarrollos de
insectos y de muchas enfermedades, prever las necesidades de las plantas, sus
ciclos, las fechas de floración, sus adaptaciones climáticas.
Por ejemplo, es gracias a la puesta a punto de un modelo
matemático específico que las autoridades sanitarias pueden prevenir las nubes
de langostas en África, y así evitar o limitar las hambrunas que pueden
provocar.
Foto: http://www.scidev.net/objects_store/thumbnail/4E6020899E91132C60690CE6CCFD3FFE.jpg
¿En
qué se basan los modelos matemáticos adaptados a la agricultura?
En general se basan sobre registros climáticos, que es
una información fiable, fácil de recoger y de tratar, que van a servir de
elemento de referencia, y sobre observaciones biológicas como el ciclo de las
plantas o la evolución de las poblaciones de insectos dañinos y de sus
depredadores.
La puesta en comparación de esas dos categorías de
elementos, y la acumulación de referencias de los años anteriores permite, por
una parte de establecer correlaciones, y por otra parte de confirmarlas y de
afinarlas año tras año. Este trabajo a largo plazo permite establecer la
fiabilidad del modelo y de determinar sus márgenes de seguridad.
Cuando estén los modelos fitosanitarios puestos a punto,
permiten a los agricultores anticipar los daños de plagas o enfermedades,
gracias a acciones específicas o a tratamientos curativos en algunos casos,
preventivos en otros, situados en el momento ideal, o a poner implantar métodos
de vigilancia o de profilaxis.
Tomemos un ejemplo muy común, que también es uno de los
primeros modelos fiables establecidos en frutales. Se trata de la tabla de
Mills, publicada en 1944, y desde entonces modificada varias veces por equipos
científicos. La puesta a punto de este modelo otorgo, en la época de su
divulgación, una drástica reducción de los tratamientos contra el moteado,
combinada con un aumento enorme de la eficacia de la protección, lo que le dio
una muy gran popularidad entre los profesionales de la producción de manzana y
pera.
El moteado es un hongo que se desarrolla después de la
lluvia. Pero algunas lluvias provocan contaminaciones, y otras no, y su
gravedad es variable. Por otra parte, la protección contra el moteado es
principalmente preventiva, ya que las manchas, cuando aparecen son casi
imposibles de parar, exigen un gran número de tratamientos para evitar que
vayan a más, y deprecian mucho la fruta.
Foto: http://www.omafra.gov.on.ca/english/crops/facts/apscabf6.jpg
¿Qué puede hacer el agricultor para evitar daños?
Debe tratar antes de ver las manchas. Pero en eso tampoco
es algo sencillo.
¿Esta lluvia es contaminante?
¿Puede provocar daños una simple niebla?
¿En qué plazo después de la lluvia tengo que intervenir
para evitar daños?
¿Al cabo de cuánto tiempo van a aparecer las manchas?
El agricultor podría por ejemplo decidir tratar una vez
por semana, pase lo que pase, para no complicarse la vida. Pues debería tratar
muy a menudo, sin siempre conseguir la efectividad requerida, y con un coste
medioambiental y económico disparatado.
Pues tiene la solución de emplear los modelos matemáticos,
como la tabla de Mills o de uno de los modelos más modernos. Le es suficiente
estar equipado de un humectómetro, que mide la duración de humectación de las
hojas, y de un termómetro registrador, equipos fáciles de encontrar y
asequibles, o más simplemente estar registrado en una de las estaciones
agroclimáticas especializadas de su región.
De un modo o del otro tendrá, en tiempo real, las
informaciones fiables sobre los riesgos. Esas informaciones le permitirán tomar
la decisión la más adecuada sobre la necesidad de tratar y sobre la gravedad de
la contaminación, con lo que también sobre el tipo de producto a utilizar.
El agricultor, haga producción ecológica, convencional o
integrada, utiliza las mismas referencias y los mismos métodos. Solo cambia la
lista de los plaguicidas utilizables en cada situación.
Imagen: http://www.agrometeo.fr/img/Tavelure_automne.jpg
El sistema también funciona al revés, es decir poniendo
en relación el ciclo del cultivo con las condiciones climáticas, para
determinar los periodos de sensibilidad a ciertos problemas sanitarios o
fisiológicos, y de actuar en consecuencia.
Ginés de Haro nos explica:
“Hemos
tomado diferentes alturas sobre el nivel del mar y orientaciones (fincas del
norte y del sur) (…)
Del
modelo podemos sacar algunas conclusiones. Como era de esperar, los ciclos
están relacionados directamente con la cota sobre el nivel del mar (ya que la
temperatura es más fría según ascendemos), pero también influye la orientación.
Por ejemplo una finca a 45 metros en Fuencaliente tiene un ciclo de unas dos
semanas más corto que una en Gáldar a 16 metros sea cual sea la época de
parición.”
En el caso de Canarias, es especialmente importante, en
la medida en que son islas, bastante alejadas unas de otras, diversas y
montañosas, en las que los factores de variabilidad son enormes, y a pesar de esto,
el modelo permite hacer unas previsiones fiables en cualquier situación.
El uso de las matemáticas es incluso uno de los desafíos
del futuro, ya que la agricultura de precisión, concepto reciente que pretende
optimizar la producción agrícola por la precisión de las técnicas empleadas, es
una vía obligada para el futuro de la humanidad. Esta agricultura de precisión
pasa, entre otras cosas, por la modelización de un gran número de conceptos,
para hacer previsible todo el aspecto actualmente imprevisible de la
agricultura, es decir la influencia de condiciones climáticas variables sobre
los seres vivos.
Mira lo que se ha producido este año en muchos países de
Europa. Condiciones climáticas anormales han gravemente perturbado las cosechas
de numerosos cultivos. Los cerealistas franceses han sido muy afectados por
esas perturbaciones. http://www.terre-net.fr/actualite-agricole/economie-social/article/les-chiffres-d-une-recolte-catastrophique-de-ble-tendre-s-affinent-202-121268.html
Pero reconocen haberse dejado sorprender. A finales de
junio, el trigo tenía una densidad aparente normal, las plantas eran bonitas.
Nadie se imaginaba que las espigas estaban tan vacías.
Es el tipo de problema que es importante aprender a
evitar, o al menos a gestionar. El agricultor, un poco por cultura, un poco por
su ritmo de vida, vive a menudo día a día, y la anticipación de los fenómenos
futuros es a veces difícil.
El uso de modelos puede ser de gran ayuda en la
optimización del trabajo.
La aparición de nuevas tecnologías en agricultura también
ha sido ocasión del desarrollo de modelos matemáticos adaptados. Por ejemplo,
las imágenes satélite, combinadas con las coordenadas GPS, la invención de
nuevos sensores y la adaptación de los equipos ha permitido, una reducción de
5% de los aportes de fertilizantes, a veces más. http://www.agronewscastillayleon.com/el-uso-de-nuevas-tecnologias-como-el-gps-permite-ahorrar-hasta-un-5-en-fertilizantes
¿De qué manera? La imagen satélite nos entrega un estado
de la homogeneidad del campo, bien por una simple imagen, bien por colorimetría
(intensidad de la fotosíntesis), bien por imagen térmica (temperatura de la
hoja, lo que corresponde a la capacidad de la planta a regular su propia
temperatura). Esas imágenes son reveladoras del estado de salud y de
homogeneidad del cultivo y permiten, gracias a modelos matemáticos adecuados,
ajustar exactamente la dosis de abono a aportar a cada sector de la parcela.
Esas tecnologías también se pueden utilizar para aplicaciones localizadas de
plaguicidas, para siembras más exactas, y se están estudiando para el riego.
Foto: http://geovantage.com/app/uploads/2013/04/Sample1_20100709_NDVI-1024x653.jpg
¿En qué
medida los modelos matemáticos tienen un papel importante para el desarrollo de
la agroecología?
Uno de los fundamentos de la agroecología es la
agricultura, es decir la producción de alimentos y de materias primas
renovables para las necesidades humanas. El objetivo es de minimizar el impacto
negativo sobre el medioambiente de una agricultura que debe ser cada vez más
productiva para poder asegurar las necesidades de la población. Esas
necesidades aumentan con el aumento de la población, y con la mejora de las
condiciones de vida de las poblaciones más pobres. Pero es imprescindible no
aumentar la superficie agrícola, para no incrementar el impacto medioambiental
negativo del aumento de población.
Los modelos matemáticos tienen como objetivo final la optimización
de la producción agrícola, la reducción de su impacto sobre el medioambiente, y
también la reducción del desperdicio de alimentos, al menos en la parte
importante que ocurre en el campo.
La mayoría de los modelos existentes han sido enfocados hacia
la optimización agronómica de los cultivos, o para la optimización de las
intervenciones culturales y fitosanitarias.
El medioambiente es un sistema muy complejo, en el que
cualquier acción humana tiene impacto, más o menos fuerte, más o menos perturbador,
más o menos negativo. Es obvio que la agricultura es una de las actividades
humanas cuyo impacto medioambiental es importante. Aun es necesario poder
medirlo. El agricultor trabaja con un objetivo de producción, le mejor que
puede, pero en general sin tener medios para medir o estimar las repercusiones
medioambientales de su trabajo.
Es ahora importante que equipos científicos se preocupen
de elaborar modelos, destinados a los agricultores, que pongan en relación las
acciones agronómicas con sus efectos medioambientales. Es todavía un punto
débil del sistema agrícola.
Los cálculos de huella hídrica o de carbono son un primer
paso, pero son extremadamente complejos, lentos y costosos, exigen generalmente
de contratar a especialistas, y no dan soluciones concretas al agricultor en
sus prácticas diarias. Solo es un índice para medir una situación concreta en
un momento concreto. Es lo que explica que muy pocos agricultores lo hayan
iniciado realmente.
Los agricultores necesitan sistemas rápidos y sencillos,
que puedan implantar ellos mismos en su propia finca, y que les ayude a
trabajar de manera más eficiente.
Foto: http://asi.ucdavis.edu/programs/sarep/research-initiatives/are/files/AREbannerimage.png
La aplicación concreta de modelos matemáticos, combinada
con la implantación de técnicas y de métodos de cultivo procedente de la
agricultura de precisión y de la agroecología, deben permitir a la agricultura
hacer frente al enorme desafío de alimentar a una población mundial en
crecimiento constante sin aumentar su impacto medioambiental, por un mejor
aprovechamiento de los recursos disponibles, mientras se adapta a los cambios
climáticos.
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