Análisis De Rayos Para Validar Siniestros De Granizo
Los seguros contra el granizo en los cultivos son uno de los más populares entre los empresarios agrícolas y las compañías de seguros, especialmente si las explotaciones de los clientes están situadas en regiones donde este fenómeno meteorológico es frecuente. Por ejemplo, en Europa, el granizo es habitual en zonas montañosas y regiones cercanas a los Alpes (Austria y sur de Francia), mientras que Texas, Oklahoma, Nebraska, Dakota del Sur y Kansas fueron los estados de EE.UU. con mayor incidencia de granizo en 2021 .
El granizo puede causar desde daños moderados (por ejemplo, hojas y tallos destrozados) hasta la pérdida total de los cultivos. El alcance de la destrucción depende del diámetro y la forma de las bolas de granizo, la velocidad del viento, la velocidad y orientación de la caída, la longevidad del granizo, el tipo de plantas expuestas a las tormentas de granizo y el estado de crecimiento actual de los cultivos.
Uno de los retos más comunes a los que se enfrentan las compañías de seguros es la presentación tardía de las reclamaciones de daños por granizo en los cultivos (a pesar de que el plazo recomendado es de 72 horas) y la falta de datos para verificar cada una de ellas.
El equipo científico de EOSDA cuenta con una larga experiencia determinando la existencia de granizo para ayudar a las compañías de seguros en la evaluación de las reclamaciones. Uno de estos proyectos consistió en detectar el granizo a nivel de campo: definir si se produjo o no una granizada y, por tanto, si fue la única razón de los daños o pérdidas en los cultivos.
Problema: Detección De Granizadas Ante La Falta De Información Actualizada
La compañía de seguros tenía que procesar las reclamaciones por daños causados por granizo para verificar que el citado fenómeno meteorológico había tenido lugar en un campo determinado. Por desgracia, esto se ha vuelto muy difícil debido a varios factores.
En primer lugar, las tormentas de granizo se desarrollan rápidamente y suelen durar varios minutos; ocasionalmente, su duración puede ser de un cuarto de hora o media hora de duración.
En segundo lugar, el granizo puede producirse en un área tan pequeña como 500 metros cuadrados.
La rapidez de respuesta ante el siniestro también importa. Es posible que los agricultores no presenten inmediatamente la reclamación del siniestro, por lo que las compañías de seguros no pueden enviar rápidamente exploradores para evaluar los daños e informar sobre ellos. Además, el coste de las inspecciones de las explotaciones y las horas/persona que potencialmente pueden dedicarse a recopilar información en un solo caso no compensan, dada la suma a pagar al agricultor.
También es posible que los propietarios de las explotaciones no dispongan de cámaras de vigilancia para complementar su reclamación con imágenes. Por eso hay que encontrar otros medios para detectar si el siniestro asegurado ocurrió de verdad o no.
Solución: Analizar Los Datos Históricos De Daños Por Rayos Y Granizo
Un cliente pensó que utilizaríamos imágenes de satélite históricas de los campos y detectaríamos cultivos dañados o nubes de granizo sobre ellos. Pero la tarea no era tan sencilla. La nubosidad impide que los satélites tomen imágenes nítidas de la superficie del planeta. Por eso, sugerimos detectar el granizo basándonos en la actividad eléctrica.
Los rayos son fenómenos meteorológicos típicos de fuertes lluvias y tormentas de granizo. Además, el aumento repentino de la frecuencia (tasa) de los rayos, conocido como salto de rayo, en un intervalo de tiempo corto podría indicar este fenómeno. Así pues, el método de detección de granizo sugerido por el equipo del proyecto consistía en un análisis de datos históricos sobre rayos en las zonas de interés.
Los datos aportados por la compañía de seguros incluían varias reclamaciones presentadas, especificando la ubicación geográfica de los campos y sus áreas, una fecha estimada de la tormenta de granizo y el porcentaje del área dañada.
EOSDA Crop Monitoring
Una plataforma de monitorización de campos, que aprovecha las imágenes de satélite de alta resolución para identificar y reaccionar a cualquier cambio de forma remota.
El equipo obtuvo datos sobre aparato eléctrico de la red ENTLN (Earth Networks Total Lightning Detection Network). Este proveedor gestiona más de 900 sensores de rayos de banda ancha en todo el mundo capaces de detectar con precisión rayos en las nubes (IC, in-cloud) y de las nubes a la tierra (CG, cloud-to-ground) en tiempo real . La eficacia media de detección de la red es del 95,4% y del 60,0% para los rayos nube-tierra y en las nubes, respectivamente. Los resultados de localización 2D de salida de la ENTLN contienen la siguiente información:
- Hora
- Latitud
- Longitud
- Tipo de destello (IC o CG)
- Intensidad de cada fuente radiante de pulso o destello.
Los rayos en las nubes se producen dentro de una nube o de una a otra, mientras que los rayos nube-tierra (cloud-ground) son descargas de una nube de tormenta al suelo.
Los investigadores también utilizaron datos de nueve campos dañados por granizo durante los veranos de 2016, 2018 y 2019 para validar el algoritmo de detección de granizo.
Los científicos eligieron el algoritmo de salto de rayo (LJ, lightning jump) para resolver el problema. Propusieron cuatro descargas por minuto como umbral para detectar la tasa de descargas del algoritmo. Tal tasa de descargas es un indicador fiable de granizo en zonas montañosas, donde se encontraban los campos para el análisis.
Los datos sobre rayos recogidos correspondían a un radio de cinco kilómetros desde el centro del campo, dos semanas antes y dos semanas después del registro oficial de la granizada.
Los rayos tienen sus propias dimensiones geométricas, pero los procesos que causan este fenómeno y el granizo son de una escala mucho mayor. Y si observamos una intensa actividad tormentosa en un radio de cinco kilómetros, la probabilidad de granizo en esta zona es alta. A continuación, analizamos el desarrollo temporal de la actividad eléctrica para detectar impactos de rayo. Si lo encontramos, suponemos que ha caído granizo en un campo en la misma fecha que se indicó.
Resultado: Detección De Eventos De Granizo Y Evaluación De La Magnitud Real De Los Daños
El equipo del proyecto detectó granizo en nueve campos de girasol, trigo y cebada.
En ocho campos, los episodios de granizo se produjeron probablemente durante la recogida de datos (entre dos semanas antes y dos semanas después del registro oficial del episodio de granizo). En un campo, el algoritmo no pudo verificar la existencia de una granizada, pues sólo hubo cuatro descargas en total, lo que significa que la probabilidad de granizo era cercana a cero.
Nuestro análisis también muestra que, en algunos casos, la fecha del suceso asegurado (fecha del siniestro) es diferente de la fecha de máxima actividad eléctrica en la que podría producirse el granizo. En algunos campos, la fecha de máxima actividad eléctrica coincidió con la fecha del siniestro, mientras que en otros fue posterior” resumió Aleksey Kryvobok, director científico de EOS Data Analytics.
El equipo recibió la solicitud en otoño de 2020 y terminó la tarea en dos semanas.
Acerca del autor:
Lidiia Lelechenko tiene un máster en Viticultura, Enología y Marketing obtenido en la ESA (École supérieure d'agricultures d'Angers). Tiene más de 6 años de experiencia en funciones relacionadas con la venta de soluciones SaaS y la investigación. En la actualidad, Lidiia es responsable de reforzar la presencia y reconocimiento de EOSDA en los mercados europeos como Ejecutiva de cuentas.
Artículos recientes
Tecnología De Tasa Variable: Ventajas Y Cómo Funciona
En la tecnología de tasa variable, menos es más. Con ella, los agricultores pueden aplicar menos insumos y obtener más rendimiento, salud del suelo y control sobre cada operación de campo.
Agricultura De Carbono: Qué Es Y Cómo Implementarla
Tradicionalmente, la agricultura ha producido emisiones de GEI en lugar de secuestrarlas. La agricultura del carbono pretende dar la vuelta a esta situación sin dejar de ser económicamente rentable.
Cultivo De Uva: Preparación Previa Y Cuidados Básicos
La tradición y la innovación se unen en el cultivo de uva. La sabiduría ancestral guía la poda y la formación de la vid, mientras que los satélites rastrean el estrés y guían la fertilización.