El futuro está primero en una pantalla

Un grupo interdisciplinario desarrolló un  software para proyectar escenarios y tomar así mejores decisiones. El simulador acopla datos de precipitaciones, producción forrajera y crecimiento animal.

Un grupo interdisciplinario desarrolló un  software para proyectar escenarios y tomar así mejores decisiones. El simulador acopla datos de precipitaciones, producción forrajera y crecimiento animal.
Los escenarios para tomar las decisiones en la producción agropecuaria son inciertos. Con el fin de aportar una herramienta de apoyo, un grupo interdisciplinario de profesionales del INTA, de la Universidad Tecnológica Nacional y del Conicet desarrolló “Agro Sim”, un modelo que simula el comportamiento de los sistemas agropecuarios de una región bajo escenarios de cambio climático. El cambio climático está modificando el comportamiento de las variables climáticas que tanto afectan la producción y, por eso, los estudios de sus efectos a nivel regional son importantes.

“Un modelo de simulación es una representación de los procesos y relaciones que se observan en la realidad”, explicó Carlos Torres Carbonell, del INTA Bordenave. “Permiten hacer una evaluación anticipada -y a menor costo- sobre el comportamiento de un sistema agropecuario en un período largo de tiempo, antes de probarlo en la realidad”, agregó.

En los sistemas agropecuarios interactúan numerosas variables imposibles de analizar en la realidad. Generar información del tipo “¿qué pasaría si…?” es muy útil, más aún cuando los efectos de los eventos a predecir involucran la sustentabilidad, la conservación de recursos o la seguridad agroalimentaria.
El software Agro Sim es un simulador on line de uso público gratuito, basado en la modelización de los eventos climáticos, biológicos y empresariales para mejorar las predicciones y las decisiones. Se trata de un modelo integrado que acopla tres submodelos: precipitaciones, forrajes y crecimiento animal.

El submodelo precipitaciones genera predicciones en términos de probabilidad de ocurrencia de los distintos niveles de lluvia para una determinada región geográfica para cada día y mes del año, según indicó Torres Carbonell. “Con la carga de datos de lluvias históricos de un sitio, el modelo identifica los patrones históricos que permiten ser aplicados en las simulaciones y así identificar el riesgo de ocurrencia de los distintos rangos de lluvia para dicho sitio”, detalló.
Esto permite a Agro Sim realizar contrastes respecto a los posibles cambios esperados en la distribución histórica de las lluvias y construir escenarios de riesgo del impacto del cambio climático.

“Comenzamos con la generación de simulaciones climáticas -variable precipitación- identificando patrones para el futuro cercano (2013-2050) y lejano (2051-2099) para varias localidades del sudoeste bonaerense”, amplió el técnico del INTA. A partir de las predicciones de lluvia para distintos meses del año, el submodelo forrajes predice la producción en kilos de materia seca por hectárea de distintas especies de la zona (verdeos de avena y sorgo, pasturas de alfalfa y agropiro). “Permite estudiar la posibilidad de respuesta de diferentes forrajes frente a distintos rangos de precipitación y predecir su producción en los próximos meses”.
El submodelo crecimiento animal predice el crecimiento de distintas categorías bovinas a partir de la integración de la oferta forrajera estimada por el submodelo forraje. “Se logra una mejor representación de la realidad, relacionando indirectamente -por ejemplo- la lluvia ocurrida que deriva en cierto crecimiento de los forrajes que, a su vez, permite un cierto rango de crecimiento de los animales en función del manejo, alimentación y tecnología aplicados”, explicó Torres Carbonell.

Y agregó: “Los submodelos están integrados y así la representación de un establecimiento de la región se adecúa más a la realidad, optimizando la toma de decisiones. Los resultados de estas simulaciones permiten predecir distintos escenarios para determinar el resultado productivo y económico de la aplicación de distintas tecnologías agropecuarias sobre explotaciones concretas”.
Para calibrar los submodelos a cada zona se ensamblan ecuaciones generadas por organismos científicos internacionales más algunas ecuaciones con datos experimentales locales.

“Estamos probando el modelo, calibrándolo a campo, y hasta fin de año sólo lo usan los asesores de 10 grupos Cambio Rural del INTA, que asesoran a los 103 productores de nuestra agencia. Los usuarios nos comunican si hay algo para ajustar. La segunda etapa, de acceso masivo, se iniciaría para fin de año”, concluyó entusiasmado el técnico.

Fuente: Clarin Rural  / FyO