Có­mo sa­ber an­tes el es­ce­na­rio pro­duc­ti­vo

Un nue­vo soft­wa­re pro­ce­sa va­ria­bles cla­ve.

Clarin - Rural - - TAPA - Inés Uma­ran cla­rin­ru­ral@cla­rin.com

Los es­ce­na­rios pa­ra to­mar las de­ci­sio­nes en la pro­du­cre­gión ción 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 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 agroa­crec imien­to li­men­ta­ria.

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 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- iden­ti­fi­rra­je­ra

Es­tas si­mu­la­cio­nes per­mi­ten pre­de­cir re­sul­ta­dos pro­duc­ti­vos y eco­nó­mi­cos

can­do pa­tro­nes pa­ra el fu­tu­ro cer­cano (2013-2050) y le­jano (20512099) 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 fo- 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. t

Me­tien­do más ki­los. El si­mu­la­dor aco­pla da­tos de pre­ci­pi­ta­cio­nes, pro­duc­ción fo­rra­je­ra y cre­ci­mien­to ani­mal.

To­rres Car­bo­nel. IN­TA Bor­de­na­ve.

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