19. Cómo funcionan los modelos DSS que revolucionan las decisiones en campo

Los sistemas de apoyo a la toma decisiones en agricultura, DSS (Decision Support System) por sus siglas en inglés, suponen un antes y un después en la gestión de un cultivo. 

La revolución de los sistemas DSS se produce al cruzar datos informativos de diferentes fuentes con modelos matemáticos evaluados previamente que analizan las variables de comportamiento de un cultivo a lo largo de todo su ciclo.   

Gracias a este cruce de datos, el agricultor o técnico de campo obtiene información actualizada a través de una plataforma web que le permite tomar mejores decisiones sobre su cultivo. 

En este podcast de agricultura las respuestas sobre cómo funcionan los modelos DSS las ofrece Elisa González, ingeniera Agrónoma e investigadora en Horta SRL, una spin off de la de la Università Cattolica del Sacro Cuore de Italia, empresa que ha desarrollado la aplicación Agrigenio, de la multinacional BASF, para el manejo de la viña. 

Elisa González

¿Qué se controla con los modelos DSS en agricultura?

Las posibilidades de los sistemas DSS de apoyo a la toma de decisiones parecen infinitas. En cierto modo recuerdan al control exhaustivo de los invernaderos de Holanda y su modelo encaminado hacia el invernadero 100% autónomo. Puedes saber más sobre ello en este podcast con el ingeniero agrónomo Esteban Baeza.

En el caso concreto de la herramienta de Agrigenio para la viña permite evaluar el estado de la planta, abordar situaciones de estrés (helada, sequía, altas temperaturas), tomar decisiones sobre riego y fertilización y actuar con mejores datos frente a plagas y enfermedades como mildiu, oidio o botrytis, entre otros. 

El manejo de datos es la clave en todo este proceso. Por un lado, los datos climáticos obtenidos a pie de campo junto a la previsión meteorológica a siete días vista y el conocimiento exhaustivo de las características de la parcela y el cultivo (suelo, estructura, fecha de siembra…). 

Modelos DSS que “hablan” entre ellos

Por otro lado, y donde centra Elisa González su investigación, se debe establecer y desarrollar el modelo propiamente dicho buscando las relaciones matemáticas o estadísticas que determinan un cultivo. Por ejemplo, para modelos de enfermedades, se analizan las relaciones entre las condiciones climáticas, la fenología del cultivo y la aparición de síntomas. 

Realmente existe una estructura multimodelo. Varios modelos trabajando y “hablando” entre ellos. Elisa González nos pone el siguiente ejemplo. El modelo para el mildiu te avisa cuándo existe un riesgo de infección en función de las condiciones climáticas. Ese modelo “habla” con el de fenología que te predice el desarrollo de la parte vegetativa de la viña (calibrado además para las distintas variedades). Incluso entra en acción un tercer modelo, de eficacia fungicida que te predice, una vez aplicado el tratamiento, durante cuánto tiempo estás protegido, siempre en función de las condiciones climáticas. 

Estamos ante una revolución porque los DSS permiten tomar una decisión mejor en el momento justo, lo que permite reducir los riesgos y, por tanto, mejorar los rendimientos, además de un ahorro de costes a la largo plazo. 

También suponen dejar de gestionar un cultivo en base a un calendario de actividades lo que significa, a veces, dificultades y reticencias para quienes utilizan por primera vez estos sistemas tecnológicos. Aunque eso, quizás, sea otra historia. 

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