Agrometeorología: La Precisión Es La Clave Del Éxito
La agrometeorología es fundamental para garantizar el rendimiento de la mayoría de los cultivos. Sin embargo, agricultores y propietarios a menudo confían en datos agrometeorológicos públicos y se encuentran con que la previsión realizada por estas fuentes no coincide con lo que pasa en el campo. Esta disparidad puede provocar grandes pérdidas, sobre todo cuando el mal tiempo golpea de forma inesperada.
Es por eso que la agrometeorología es tan importante. Los agricultores sólo deben utilizar información que haya sido cuidadosamente compilada, específicamente para sus campos, por medio de estaciones, sensores y satélites.
¿Qué Es La Agrometeorología?
La agrometeorología es un concepto que hace referencia a la ciencia que estudia las condiciones meteorológicas, climáticas e hidrológicas y su relación en los procesos agrícolas. La agrometeorología es un subcampo de la meteorología que persigue un mejor aprovechamiento de los recursos climáticos, así como luchar contra las condiciones meteorológicas adversas con el fin de obtener un rendimiento más alto.
El objetivo de la agrometeorología es el de conocer mejor el microclima del campo. Éste está definido por diversos factores meteorológicos, en función de su momento de ocurrencia, frecuencia, duración e intensidad. Algunos de esos factores que se miden en la agrometeorología son los siguientes:
- Temperatura;
- Humedad del aire;
- Lluvia;
- Viento;
- Radiación solar.
La Importancia De La Agrometeorología En La Agricultura
Uno de los problemas más habituales a los que se enfrentan los agricultores es que las plantas se encuentren con malas condiciones meteorológicas que provoquen diferentes tipos de estrés, con la consecuente pérdida de rendimiento. El estrés puede ser:
- Estrés hídrico (exceso o defecto de agua);
- Estrés térmico (temperaturas excesivamente altas);
- Estrés por frío (temperaturas excesivamente bajas).
Además del propio estrés, la debilidad de las plantas les hace más vulnerables a los ataques de plagas o a las enfermedades. La importancia de la agrometeorología radica en que ayuda a los agricultores a comprender la influencia del tiempo y el clima. Esto da más posibilidades de predecir y planificar acciones para mitigar las pérdidas.
¿Cuáles Son Las Aplicaciones De La Agrometeorología?
Aunque las aplicaciones de la agrometeorología son múltiples, todas ellas van enfocadas a conocer mejor el estado del tiempo y el clima para optimizar las operaciones de campo y mantener el rendimiento de los cultivos alto .
Entre las aplicaciones más habituales de la agrometeorología se encuentran:
- Saber cuándo regar y cómo hacerlo para que sea eficiente.
- Cómo proteger a las plantas del sol y del viento y cuándo hacerlo.
- Conocer en qué condiciones cubrir el suelo para alterar el balance calor/humedad.
- Cómo construir sistemas artificiales que puedan modificar el medioambiente, como invernaderos o sistemas de riego.
- Evaluar la influencia de las condiciones atmosféricas en los lugares destinados a almacenar materias como grano o fruta.
¿Cómo Influye La Meteorología En La Agricultura?
La mayoría de los cultivos que crecen en los campos dependen totalmente de la lluvia y el sol para sobrevivir. Las condiciones agrometeorológicas también afectan al bienestar y la disponibilidad del alimento del ganado.
Las pérdidas a causa de las inclemencias meteorológicas pueden ser devastadoras. Altas temperaturas, escasas precipitaciones, inundaciones y heladas repentinas afectan negativamente a los cultivos, sobre todo durante las etapas más vulnerables del crecimiento de las plantas, como la germinación de las semillas. Los estudios han demostrado que la sequía suele ser una de las principales razones de la disminución del rendimiento de los cereales y de las pérdidas económicas en las explotaciones agrícolas .
Entre los efectos indirectos de la meteorología en la agricultura figuran los cambios en los procesos del suelo, la dinámica de la absorción de nitrógeno y la propagación de las poblaciones de plagas. La erosión del suelo y la deficiencia de nutrientes debida a las lluvias torrenciales, así como el fenómeno opuesto, la salinización del suelo durante un período seco, son ejemplos del impacto indirecto del clima en la agricultura.
Sabiendo de los posibles efectos directos e indirectos del tiempo en la agricultura, los productores agrícolas deben planificar con antelación y apoyarse en la agrometeorología para contar con datos precisos y fiables.
¿Por Qué Los Datos Agrometeorológicos Públicos No Son Suficientes Para La Agricultura?
Dada la importancia de la precisión de la previsión de la agrometeorología, es fácil comprender por qué es necesario disponer de la mejor información disponible. Con múltiples fuentes públicas de libre acceso, puede parecer que sólo hay que elegir una para obtener los informes necesarios. Sin embargo, la mayor parte de los que forman el sector agrícola prefieren estaciones meteorológicas agrícolas y proveedores fiables por una sencilla razón: los datos precisos les ayudan a aumentar sus beneficios gastando menos.
Por lo general, las estaciones meteorológicas que cubren un determinado territorio a su alrededor son la fuente de datos agrometeorológicos más fiable para monitorizar la agricultura, pues cuanto mayor es la distancia, menos precisa es la previsión. Los modelos habituales que no son de agrometeorología permiten hacer pronósticos basados en condiciones específicas y sus combinaciones. Sin embargo, estas sugerencias distan mucho de ser precisas y no siempre pueden ayudar a tomar decisiones correctas.
Por ejemplo, los cultivos de un determinado campo no reciben la humedad adecuada a pesar de que se prevé lluvia en la zona. Este es un ejemplo de por qué los datos agrometeorológicos públicos no son suficientemente precisos para llevar a cabo un diagnóstico preciso y útil para la agricultura.
Precisión E “Hiperlocalidad” De Los Datos Agrometeorológicos Con EOSDA Crop Monitoring
Con el fin de proporcionar información precisa al sector agrícola, EOSDA Crop Monitoring se ha asociado con Meteomatics para ofrecer un análisis de la agrometeorología útil. La precisión se consigue mediante:
- una red mundial de sensores y estaciones agrometeorológicas, complementada con datos de satélite;
- zonas de operación más cercanas y concentradas;
- examen y estudio topográfico local;
- algoritmo avanzado de procesamiento de datos;
- conjuntos de datos únicos de alta resolución (espacial y temporal) con un enfoque hiperlocal;
- fusión de los resultados de varios modelos de predicción para obtener la información más fiable.
La amplitud de la información proporcionada por las evaluaciones meteorológicas agrícolas de recursos compartidos suele ser insuficiente para la agrometeorología.
Entre las variables más relevantes de la agrometeorología para la agricultura figuran la suma de las temperaturas activas, la precipitación por horas y el porcentaje de nubosidad; sin embargo, estas métricas no están accesibles siempre. Además, la disponibilidad de estos criterios no garantiza su precisión. A fin de cuentas, depende del modelo utilizado para extrapolar los datos de las estaciones agrometeorológicas. La precisión de los datos disminuye a medida que disminuye la resolución del modelo.
Con una precisión de hasta 90 metros, el modelo de Meteomatics es extremadamente preciso y realmente valioso para llevar a cabo la agrometeorología. Además, Meteomatics ofrece un historial meteorológico que se remonta a 1979, mientras que la mayoría de las herramientas de código abierto sólo disponen de datos actuales.
En última instancia, la monitorización meteorológica hiperlocal es crucial en la agricultura. Para proporcionar los datos meteorológicos para EOSDA Crop Monitoring se utilizan varias fuentes de Meteomatics relevantes para la agricultura:
- registros de estaciones agrometeorológicas (redes de estaciones nacionales y algunos otros proveedores);
- datos de modelos meteorológicos (ECMWF, ECMWF-ERA5, DWD-ICON, MF-Arome, GFS, HRRR, UKMO, Ensembles, etc.);
- lecturas de radar (datos sobre precipitaciones recogidos por redes de radar de todo el mundo);
- información recogida por satélites (Himawari-8, Meteosat, GOES-16 y GOES-17).
Con el software EOSDA Crop Monitoring, los productores agrícolas pueden implementar la agrometeorología de precisión: supervisar las condiciones climáticas actuales de cada campo por separado, incluidas la temperatura y la nubosidad. Además, también están disponibles indicadores tan importantes como la humedad, la velocidad y dirección del viento y las precipitaciones. Para facilitar su uso, la plataforma permite seleccionar medidas métricas o imperiales.
EOSDA Crop Monitoring proporciona informes de agrometeorología altamente fiables, ya que recopila datos de múltiples fuentes, no sólo de la más cercana al campo en cuestión. Los análisis se basan en algoritmos que eligen los recursos más relevantes entre radares, satélites, sensores y estaciones agrometeorológicas. Además, el algoritmo analiza peculiaridades topográficas locales y utiliza correcciones adiabáticas para las discrepancias de elevación entre las estaciones y el área de interés. Las técnicas de agrometeorología aplicadas ofrecen la máxima precisión de datos para la agricultura inteligente.
EOSDA Crop Monitoring
Herramienta de análisis de campos con acceso a imágenes de satélite de alta resolución para la identificación de áreas remotas con problemas.
Función De Monitorización Meteorológica En EOSDA Crop Monitoring
Para las grandes empresas con intereses en la agricultura, EOSDA Crop Monitoring es un centro flexible y fácil de usar para todas sus necesidades de análisis de datos y recopilación agrometeorológica. Puede obtener información meteorológica de diferentes maneras, por ejemplo, a través de la plataforma web en línea, la aplicación móvil o la API. Sea cual sea el método que elija, tendrá acceso a un registro de datos meteorológicos históricos, a la previsión para los próximos 14 días y a las condiciones meteorológicas de sus campos en tiempo real.
Previsión Meteorológica Precisa
Además de las condiciones actuales presentadas en la sección “El tiempo”, EOSDA Crop Monitoring también ofrece la previsión agrometeorológica para los próximos 14 días. Esta previsión ayuda a reducir o prevenir las pérdidas ocasionadas por desastres meteorológicos. Además, tienen importantes beneficios financieros y sociales para las empresas agrícolas.
Apoyándose en la agrometeorología y utilizando activamente los datos y la previsión meteorológica en tiempo real, las cooperativas agrícolas optimizan sus operaciones de campo de riego y siembra. Esto ayuda a reducir costes al tiempo que se producen plantas más fuertes y sanas.
Datos Históricos
Los interesados en la agricultura pueden utilizar EOSDA Crop Monitoring para conocer las temperaturas y precipitaciones pasadas (diarias y acumuladas), así como las condiciones actuales en el campo y la previsión para los siguientes días. La plataforma puede proporcionar gráficos del tiempo histórico para controlar el impacto en la agricultura cada cinco años, desde 1979 (con o sin comparación).
Esto permite a los negocios agrícolas y a otras empresas relacionadas con la agricultura usar la agrometeorología para comprender mejor los patrones climáticos que se han desarrollado en una zona específica. Si observamos los patrones y tendencias históricos, podemos hacer estimaciones sobre qué cultivos prosperarán en el futuro.
Los consultores agrícolas encontrarán los datos beneficiosos a la hora de proporcionar servicios de asesoramiento relacionados con la meteorología en la agricultura a sus clientes. Las instituciones bancarias y las compañías de seguros pueden calcular mejor los seguros basados en índices meteorológicos para la agricultura si tienen acceso a datos históricos. Además, los métodos basados en el aprendizaje automático pueden revelar información que ayuden a las compañías de seguros a idear nuevos productos que probablemente hagan que la agricultura sea mucho más segura.
EOSDA Crop Monitoring Es Una Solución Integral Para La Agricultura
La tecnología de monitorización de EOSDA Crop Monitoring está estrechamente relacionada con otros datos significativos para el desarrollo de los cultivos y puede ser usada en agrometeorología. Los índices de vegetación y la modelización de las etapas de crecimiento, también disponibles en la herramienta, facilitan enormemente las decisiones agrícolas. Junto a otros factores, la modelización se basa en el uso de la meteorología en la agricultura de precisión, por ejemplo, el régimen de temperaturas.
El éxito de la agricultura depende en gran medida de tres factores principales: la fertilidad del suelo, las condiciones meteorológicas y la calidad del material de siembra. Mientras que seleccionar especies exóticas o mejorar la fertilidad del suelo es relativamente fácil, la gestión de la agrometeorología resulta bastante más difícil. Eventos meteorológicos como el granizo, las inundaciones, el frío intenso o el calor pueden arruinar los cultivos en un solo día, y una previsión agrometeorológica fiable favorece una respuesta adecuada. EOSDA Crop Monitoring alerta a los agricultores de los peligros meteorológicos de las heladas y las sequías.
Otro dato a tener en cuenta en la agricultura es que las discrepancias de un grado de temperatura con la previsión en el plazo de un día tienen poco efecto en la vegetación. Sin embargo, las plantas se ven seriamente afectadas por la acumulación de acontecimientos, como temperatura desfavorable del suelo, encharcamiento continuo o estrés prolongado por calor o frío. Por este motivo, los agentes del sector agroalimentario deben apoyarse en la agrometeorología, con valores como las condiciones meteorológicas diarias y los acumulados en una o dos semanas.
EOSDA Crop Monitoring proporciona todos los tipos de datos necesarios para un análisis fiable en agrometeorología, contribuyendo así al éxito agrícola. Empiece hoy mismo a monitorizar sus campos con nosotros.
Acerca del autor:
Natalia Ivanchuk tiene un máster en Matemáticas aplicadas en la Universidad Nacional de Ingeniería del Agua y del Medioambiente. Es autora de más de 60 publicaciones científicas, monografías y otros trabajos científicos. Su experiencia y constante deseo de aprender diferentes lenguajes de programación (C++, C#, JavaScript, Python) ha sido muy beneficioso para EOS Data Analytics.
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