“Big Data” en el agro, la clave para ajustar pronósticos y ahorrar plata

Hay nuevos servicios que permiten afinar la información climática para tomar mejores decisiones al momento de sembrar, pulverizar y regar.

“Con esta tecnología aprendimos a confiar en los pronósticos”, disparó Marcelo Dip, director de la empresa SeedMech, refiriéndose a las posibilidades que surgen con el Big Data y la ayuda digital para potenciar la precisión y efectividad en la agricultura moderna.

La disertación de Dip se destacó entre los talleres del XXV Congreso de Aapresid “Kairós”, con el eje puesto en la interacción suelo-clima-planta-agua. “Hoy podemos conocer los datos de lo que ocurrió las últimas campañas, lo que está sucediendo en la actual y también podemos saber, cada vez con más precisión, lo que está por venir”, apuntó Dip. Este es el gran desafío para una agricultura que busca los caminos de la eficiencia.

Todas las pronosticadoras climáticas trabajan con grillas en un plano mundial de distintos rangos de superficie (3 x 3 a 10 x 10 kilómetros cuadrados), a partir de la información que obtienen de satélites, radares, boyas marinas y sondas, pero esos datos requieren un anclaje cotejado con datos de campo. “Nosotros hicimos convenio con la empresa suiza MeteoBlu, que son proveedores de pronósticos climáticos específicamente agrícolas para grandes empresas alimenticias a nivel mundial”, indicó Dip.

Entonces, cuando un cliente que tiene una estación meteorológica pide un pronóstico, van al servidor de MeteoBlu en Basilea, que hace esa calibración entre lo que le dicen los satélites y lo que le cuenta la estación en campo. “De esta manera, en vez de quedarnos con un pronóstico de probabilidad estándar del 50% logramos una probabilidad del 80% de ocurrencia de los fenómenos”, aseguró Dip.

“Estos pronósticos son muy eficientes a siete días y permiten tomar decisiones estratégicas para ordenar la logística de fertilizantes y fitosanitarios, sea siembra, pulverización o cosecha y, por supuesto, si regar o no regar”, enumeró Dip.

Por ejemplo, si un el cultivo está al borde del estrés hídrico y un productor debe tomar la decisión de regar o no, si cuenta con un pronóstico con un 80% de seguridad de lluvia en dos días va a convenir esperar hasta que el “alivio llegue del cielo”. Dip hace la cuenta: una sola vuelta del pivote de 120 hectáreas representa un ahorro de 3.000 a 4.000 dólares. Un ahorro de este tipo ya estaría pagando el servicio.

Dos ejemplos interesantes son los de la producción de olivares en Catamarca o la producción de uvas. “Es una herramienta que sirve en plantaciones de olivo catamarqueño. Se lo lleva a estrés inducido en febrero para incentivar la formación de oleosomas, que son los encargados de generar el aceite dentro el fruto, un factor fundamental para el rinde de aceite”, resumió Dip.

Pensando específicamente lo que ocurre en Argentina con las redes y la información, Dip se lamenta porque “acá no se comparten datos, si así fuera podríamos armar redes más grandes y eficientes de generación de datos”.

“Hace 27 años que estamos en esto y no hay nadie que entienda los beneficios de pronosticar la ocurrencia de enfermedades, por ejemplo, la fitófstora en papa que se consume de 10 a 15 pulverizaciones anuales, muchas por las dudas, que se podrían reducir drásticamente con el mismo efecto de control y un beneficio para el ambiente y para el comercio, porque, sin ir más lejos, Brasil ha parado embarques de manzanas por residuos”, advirtió.

Y lo mejor es que a todos estos datos se vuelcan en la nube y se puede acceder desde cualquier dispositivo a través de una web o aplicación. “Hoy se puede hacer casi todo lo que uno se proponga, sólo hay que intentarlo”, concluyó Dip.

Fuente: Aapresid

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