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Big data para adaptar la agricultura a la variabilidad climática en los EE. UU.

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Un nuevo estudio de la Universidad del Estado de Michigan (MSU) apunta a una forma en que las tecnologías digitales y el big data pueden ayudar a los agricultores a adaptarse mejor a las amenazas presentes y futuras del cambio climático.

El estudio, publicado en Scientific Reports, es el primero en cuantificar las características del suelo y el paisaje, así como variaciones espaciales y temporales en la producción agrícola en respuesta a la variabilidad climática. También es el primero en utilizar big data para identificar puntos dentro de cada campo de cultivo donde la producción es inestable, es decir, fluctúa anualmente.

En el Medio Oeste de EE. UU., se calcula que las variaciones en producción agrícola en tierras cultivables debidas a la variabilidad climática dieron lugar a pérdidas de unos 536 millones de dólares entre 2007 y 2016. Se calcula que más del 25% de los terrenos de cultivo de maíz y soja en la región son inestables.

Bruno Baso, profesor de MSU, junto con su investigador postdoctoral Rafael Martinez-Feria han estudiado la variación de la producción agrícola de maíz y soja en el país, utilizando big data para desarrollar soluciones para la agricultura que tengan en cuenta aspectos climáticos para reducir costes, a la vez que se aumenta la producción y se limita el impacto ambiental.

Encontraron que la interacción entre la topografía, el clima y el suelo tiene un gran impacto en la respuesta de las cosechas al clima extremo en áreas inestables. Las variaciones en el terreno, como depresiones, zonas más elevadas o zonas inclinadas crean puntos en los que el agua se queda estancada o por el contrario hay escorrentía. Aproximadamente dos tercios de las zonas inestables ocurren en estos puntos, donde el relieve controla el estrés hídrico (por exceso o por defecto) que sufren las cosechas. La producción en puntos con déficit de agua puede ser un 23-33 % menor que la media para el campo de cultivo en épocas de sequía, mientras que en los puntos con exceso de agua la producción puede ser 26-33 % menor que la media en años húmedos.

Bassi opina que su trabajo ayudará a determinar el futuro de las tecnologías agrícolas que tienen en cuenta aspectos climáticos. Según él, saber si un punto tendrá más o menos agua disponible servirá para planificar la aplicación de fertilizante conforme a ello.

“Combinar big data a nivel espacial con la ubicación en el paisaje de esta forma puede cambiar para siempre la forma de fertilizar las cosechas en el Medio Oeste, y en última instancia reducir la cantidad de nitrógeno reactivo que acaba en las aguas”, comenta Jim Dobrowolski, líder de programa a nivel nacional del NIFA (National Institute for Food and Agriculture, EE. UU.).

Puedes leer la noticia completa en Smart Water Magazine.

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19/03/2020 · Digitalización · 5.521 10

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