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Investigación

Ojo al dato

Una investigación de la Estación Experimental de Aula Dei del CSIC y la Universidad de Montana logra hacer del ser humano un evaluador de cultivos.

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Dos agricultores observan el estado en el que se encuentran los cultivos de una explotación. Estación experimental aula DEI-CSIC.

Un equipo formado por investigadores de la Estación Experimental de Aula Dei (EEAD-CSIC) y la Universidad de Montana ha desarrollado un método estadístico que integra la percepción del ser humano como elemento válido para evaluar el estado y rendimiento del estado de los cultivos.

El estudio se basa en las encuestas semanales que el Departamento de Agricultura de Estados Unidos (USDA) realiza semanalmente sobre el estado de los cultivos desde mediados de la década de 1980. Estas encuestas, respondidas por redes de observadores, son una fuente importante de información para los productores agrícolas y empresas del sector de la alimentación, los analistas de mercado y compañías de seguros agrícolas, y para los encargados de formular políticas agrarias. Además, son muy útiles para estudiar cómo responde la producción a las condiciones climáticas. «Sin embargo no se emplean a nivel científico porque se trata de una interpretación subjetiva y que genera una escala subjetiva y no cuantitativa de valoración», explica el doctor Santiago Beguería, investigador de la Estación Experimental de Aula Dei del CSIC y autor principal del trabajo.

«Nosotros hemos convertido esta encuesta cualitativa en una métrica cuantitativa de la condición del cultivo que carece de los sesgos personales o de ubicación de los encuestados, lo que resulta en una métrica objetiva de la condición del cultivo que se puede utilizar para análisis científico o para desarrollar sistemas de monitoreo de cultivos y alerta temprana», añade Beguería.

«Los evaluadores humanos conocen perfectamente las características de los territorios, los tipos de suelo, los diversos sistemas de manejo de cultivos… e incorpora ese conocimiento a su evaluación, por ello, cuando evalúan siempre lo hacen en función de esos factores», apunta el investigador, quien incide en que este modelo da una variable que «tiene una capacidad predictiva buenísima».

De hecho, el trabajo elaborado por la EEAD y la Universidad de Montana (Estados Unidos) demuestra que esta nueva métrica para medir el estado del cultivo predice el rendimiento de la cosecha a mitad de temporada con igual o mayor precisión que las predicciones emitidas por el USDA o los analistas de mercado «o que un satélite».

Los autores de esta investigación avanzan además otras aplicaciones para esta nueva forma de valorar el estado de los cultivos, ya que «se puede utilizar también para anticipar los impactos de la sequía en la agricultura e informar dónde asignar los fondos de ayuda, lo que da estabilidad, evita la especulación y permite hacer previsiones a mayor plazo».

El trabajo supone una reivindicación del conocimiento humano de este sector

Acceso a los datos

Si bien este modelo de evaluación es perfectamente exportable a Europa, los autores del trabajo lamentan la mayor dificultad de acceso a los datos, algo que no existe en Estados Unidos. «Allí son muy conscientes del valor de la información y de que esté puesta a disposición de quien quiera, lo que facilita en gran medida tanto el trabajo de los investigadores como la toma de decisiones de las organizaciones», apuntan.

El factor humano

Además de su vertiente de análisis y creación de modelos, este trabajo supone una reivindicación del conocimiento humano en un sector cada vez más avanzado tecnológicamente: «Los sensores son irreemplazables y nos ofrecen un conocimiento esencial, pero el exceso de tecnología nos ha hecho perder de vista el conocimiento experto del ser humano, que también es muy valioso y a un coste que puede ser cien veces menor», señala el científico de la Estación Experimental Aula Dei. Además, este sistema de observadores «está muy en línea con los tiempos actuales en los que las redes de trabajo y redes sociales son esenciales», puntualiza.

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