Los modelos de predicción en agricultura son fundamentales para optimizar el análisis, estudio, identificación y lucha contra la aparición de plagas.

La afirmación de una mayor conciencia ambiental y atención a la salud humana por parte de consumidores y productores, junto con la conciencia de los agricultores sobre los costos económicos de los tratamientos, ha llevado a la difusión de la agricultura integrada y orgánica.

Están regulados por los Reglamentos de Producción Integrada autonómicos y por las distintas normativas europeas, estatales y autonómicas.

Este cambio ha supuesto una reducción del impacto ambiental también en la agricultura convencional, lo que se refleja en el uso cuidadoso de los principales suministros del cultivo: agua, fertilizantes y productos para la defensa contra plagas y enfermedades.

Adoptar estrategias específicas

Las estrategias modernas de gestión de cultivos apuntan a optimizar el uso de suministros, prefiriendo, cuando sea posible, los no químicos.

El objetivo es:

  1. reducir los costes de gestión del cultivo,
  2. incrementar la calidad del producto,
  3. proteger las especies animales y vegetales presentes en el agroecosistema.

Por ello es importante elegir las técnicas de gestión adecuadas, determinar las dosis de suministro necesarias para el cultivo, y sobre todo los tiempos más adecuados para su administración.

Las patologías de las plantas se pueden prevenir o limitar en sus efectos nocivos con diferentes técnicas como intervenciones agronómicas, eliminación de las partes de la planta afectadas por la enfermedad, trampas de feromonas, sistemas de control biológico, uso de pesticidas. La fertilización adecuada también es importante para aumentar la fertilidad físico-química del suelo; así como adecuar el riego al cultivo y a cada situación concreta.

Para implementar estrategias efectivas es necesario un monitorizado cuantitativo continuo, que permita tener datos actualizados sobre la presencia de brotes de infestación, el estado fenológico de los cultivos, así como su estrés nutricional o hídrico.

Todo esto implica intensas investigaciones de campo, análisis de laboratorio y un considerable conocimiento científico para la interpretación de las observaciones: métodos poco oportunos y muy costosos.

Modelos de predicción: qué son

Los modelos de predicción brindan al empresario agrícola herramientas capaces de leer y procesar datos ambientales (condiciones climáticas, características y aspectos específicos de los cultivos). De esta manera, se obtiene información cuantitativa temprana sobre las condiciones de los cultivos para implementar intervenciones eficaces, eficientes y focalizadas.

Además de los predicciones meteorológicas, ampliamente difundidas y utilizadas, los modelos de predicción desarrollados ad hoc para el sector agrícola brindan información útil para el apoyo a la toma de decisiones, tales como:

  • fenología del cultivo (etapa de desarrollo del cultivo o etapa de maduración del fruto)
  • riesgo de infestación por patógenos o plagas específicas en cada etapa del ciclo de cultivo
  • necesidades nutricionales de los cultivos
  • requerimientos de agua de los cultivos

Esta información es de alta precisión, además de ser fácilmente legible por los operadores, y permite el control remoto de datos difíciles de encontrar pero esenciales para la toma de decisiones.

Modelos de predicción: cómo usarlos

Los modelos de predicción suponen un valioso apoyo a quienes trabajan en la agricultura. Son un elemento muy importante de todo el DSS (Sistema de Soporte a la Decisión), simplifican el trabajo y aumentan la eficacia de las decisiones en el ámbito de la defensa fitosanitaria, la gestión del riego y la fertilización.

Una valiosa herramienta para técnicos y agricultores, que podrán evaluar la estrategia de defensa más adecuada en función de las características técnicas, sociales y económicas de la empresa.

Modelos de predicción en Agricolus

Agricolus, con el apoyo de la filial Aedit (spin-off de la Universidad de Sant’Anna de Pisa), se dedica desde hace diez años a la investigación y desarrollo de modelos de predicción y DSS para la agricultura. El equipo de expertos agrónomos estudia constantemente las necesidades de los cultivos y valida estos modelos con observaciones de campo y atención al cliente.

Actualmente dentro de la plataforma Agricolus existen modelos de predicción de riego y fenología para 130 tipos de cultivos y modelos de defensa específicos para los siguientes cultivos:

  • Vid: maduración, heladas, mildeo velloso, oídio, botrytis, polilla
  • Olivo: desarrollo y mortalidad de la mosca del olivo
  • Maíz: Noctua amarilla, Gusano de raíz del maíz, Barrenador del tallo del maíz
  • Tabaco: Mildeo velloso, Noctua amarilla
  • Cereales de invierno: Fusariosis
  • Tomate: Mildeo velloso, Tuta absoluta

Todos los modelos se basan en información meteorológica de las estaciones en el campo y se pueden adaptar a situaciones mediante la inclusión de operaciones de cultivo particulares u observaciones fenológicas

¿Quieres saber cómo utilizamos estas tecnologías en la plataforma de Agricolus?