Minería de datos: clima y rendimientos del arroz
Source: Neil Palmer (CIAT)
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La revoluci√≥n tecnol√≥gica de los √ļltimos a√Īos ha abierto las puertas a la generaci√≥n de millones de micro datos que se analizan bajo la llamada miner√≠a de datos. Esta herramienta ha probado ser extremadamente √ļtil en una vasta gama de temas, desde servicios financieros hasta modelaci√≥n del cambio clim√°tico. El an√°lisis de este tipo de datos, llamado ‚ÄúBig Data‚ÄĚ en la disciplina, requiere gran capacidad de almacenamiento y t√©cnicas espec√≠ficas dise√Īadas por su dimensi√≥n.

En este marco, Investigadores del Centro Internacional de Agricultura Tropical (CIAT) analizaron cómo la variabilidad climática influye a la producción de arroz con la ayuda de datos meteorológicos y diversas bases de cosecha y procesamiento, todas de distinta periodicidad. En total, relevaron más de 1500 eventos productivos en las principales áreas arroceras de Colombia. Se definen eventos productivos como el ciclo de vida de un cultivo, desde la siembra hasta su cosecha. Con la información disponible, los investigadores son capaces de reportar información meteorológica diaria durante todo el evento, y combinarla con los resultados de la cosecha, así obteniendo una imagen más completa de los rendimientos de cada cultivar.

Es destacable el trabajo interdisciplinario entre asociaciones privadas y p√ļblicas, dado que CIAT combin√≥ los datos meteorol√≥gicos generados por las estaciones clim√°ticas del Instituto de Hidrolog√≠a, Meteorolog√≠a y Estudios Ambientales de Colombia (IDEAM) con los de producci√≥n, provenientes de la Federaci√≥n Nacional de Arroceros (Fedearroz). Esto permiti√≥ tambi√©n poder estudiar las decisiones tomadas a nivel finca, al poder inferir informaci√≥n sobre la relaci√≥n espec√≠fica entre los datos clim√°ticos y los rendimientos por varietal de cada finca. En el trabajo final, los autores se enfocaron en dos objetivos: analizar el rol de la variabilidad clim√°tica como factor limitante de los eventos productivos, y observar la diversidad de patrones clim√°ticos¬† en los que se desarrolla la actividad y los rendimientos obtenidos.

En Colombia, el 58 por ciento de la extensi√≥n cultivada del arroz se produce bajo riego en tierras bajas y el 42 restante en condiciones de riego por lluvias, siendo responsables del 65 y 35 por ciento de la producci√≥n total respectivamente. El reporte abarca ambos sistemas, que tambi√©n diferentes tanto en geograf√≠a as√≠ tipolog√≠a de los m√©todos de producci√≥n, para poder realizar un an√°lisis inclusivo. En la regi√≥n donde se produce bajo riego se realizan dos cosechas anuales, en general las fincas suelen ser peque√Īas explotaciones familiares, de hasta 6 hect√°reas y con niveles medios de adopci√≥n tecnol√≥gica. En donde se produce s√≥lo con irrigaci√≥n pluvial, se suele realizar una sola cosecha antes de la temporada de lluvias, los campesinos son m√°s del tipo empresarios, alquilando las tierras de acuerdo a las expectativas que tengan del cultivo.

Con los datos disponibles, se construyeron indicadores para analizar cada una de las tres etapas de crecimiento del cultivo: la vegetativa (desde la germinación hasta los primordios de la panícula), reproductiva (desde la panícula hasta la fertilización de las inflorescencias), y la madurativa (el desarrollo completo de la semilla, desde fruto hasta su madurez). Se estimó para cada evento los inicios de la panícula y floración, de acuerdo a las opiniones de los expertos y tomando en cuenta las diferencias por cultivares.

Para el an√°lisis en s√≠, se combinaron diversas metodolog√≠as dada la complejidad de los datos empleados. En m√ļltiples oportunidades, las plantas estuvieron expuestas a valores de las variables meteorol√≥gicas m√°ximos permisibles para su desarrollo de acuerdo a los estudios te√≥ricos previos. En cuanto a los resultados en s√≠, los autores observan que para el caso del arroz, la importancia de los efectos de las distintas variables difiere de acuerdo a la regi√≥n y cultivar. Por ejemplo, en el cultivar F733 en Salda√Īa, los predictores m√°s relevantes fueron altas temperaturas m√≠nimas promedio durante la etapa reproductiva (efecto negativo), la radiaci√≥n solar acumulada durante las etapas reproductivas y de maduraci√≥n (efectos positivos). Para el cultivar F-60 en Salda√Īa, por su parte, los predictores m√°s relevantes fueron altas temperaturas m√≠nimas promedio durante las etapas vegetativas y reproductivas (efecto negativo) y la temperatura promedio en la etapa vegetativa, con lo que se puede inferir que este cultivar se ve especialmente perjudicado por altas temperaturas en las etapas fenol√≥gicas tempranas. Por √ļltimo, en el cultivar F174 de Villavicencio, caracterizado por ser con riego pluvial y no artificial como los anteriores, el principal factor que aumenta los rendimientos fue tener frecuencias altas de abundantes lluvias durante la primera etapa fenol√≥gica.

Los resultados finales est√°n en la l√≠nea de otros estudios contempor√°neos, donde la variabilidad clim√°tica entre a√Īos explica entre un 32 a 39 por ciento de la variabilidad de los rendimientos de los cultivos, llegando a ser un 60 por ciento para el arroz en ciertas regiones. En el caso de este trabajo, el cultivar F733 de Salda√Īa reporta dicho indicador en casi un 30 por ciento, el cultivar F60 de Salda√Īa un 46.6 por ciento y el de Villavicencio F174 un 28.1 por ciento. Respaldado por la validez de los resultados, el aporte del estudio yace en que el aprovechamiento de la miner√≠a de datos para entender sistemas agr√≠colas implica un marco temporal m√°s corto que los dise√Īos experimentales convencionales, principalmente porque los modelos se pueden actualizar instant√°neamente en cuanto se generan los datos. Esto a su vez permite a los productores entender los factores espec√≠ficos que est√°n limitando efectivamente la productividad y ajustar las pr√°cticas de forma acorde. Adem√°s, dado que se puede entender la respuesta de cada cultivar para la variabilidad clim√°tica local observada por separado, la informaci√≥n generada tiene gran aplicaci√≥n en el √°mbito comercial para poder discernir qu√© cultivar es m√°s propicio para qu√© condiciones, dado que hoy en d√≠a ya se cuentan con pron√≥sticos clim√°ticos de alta precisi√≥n de hasta 5 meses.

Es esperable que con los avances de la tecnología moderna, la disponibilidad de este tipo de datos siga aumentando con el paso del tiempo, y con él, los límites de la capacidad de análisis se empujen cada vez más lejos. Por más información, puede leer un breve resumen del proyecto en el siguiente enlace, o consultar el documento científico (en inglés), aquí.

Escrito por Florencia Paz.

Crédito de la foto:Neil Palmer (CIAT)