EOSDA Mejora El Modelo PySawit Para Elevar Su Precisión
La palma aceitera que suele crecer en la región de Asia-Pacífico se enfrenta cada vez a más peligros debido al cambio climático. Los drásticos fenómenos meteorológicos provocan caídas de rendimiento y hacen que los productores se pregunten: ¿tiene fin? ¿Qué debo hacer ahora, pelear por superar estas condiciones adversas o abandonar? Por supuesto, la primera opción tiene mucho más sentido.
Lo primero que se nos ocurre es estudiar el problema, es decir, comprender mejor el impacto del cambio climático en el rendimiento del aceite de palma. Para ello, los productores necesitan herramientas fiables de predicción del rendimiento. La tecnología moderna ya permite a los productores recopilar datos históricos y saber qué esperar de la próxima temporada. EOS Data Analytics, proveedor mundial de análisis de imágenes de satélite impulsados mediante IA, ofrece una de estas soluciones para ayudar a los productores de aceite de palma a predecir el rendimiento con precisión.
El Mercado Del Aceite De Palma
El mercado del aceite de palma es actualmente grande y sigue creciendo. El tamaño total del mercado en 2023 alcanzó los 68 mil millones de dólares, donde la región Asia-Pacífico generó más del 73% de la cuota de ingresos en 2023 . En 2024, esa cifra no hizo más que crecer, impulsada por la creciente demanda de aceite de palma en las industrias alimentaria, cosmética y de los biocombustibles . De los países de la región, Indonesia es el mayor productor de aceite de palma, no sólo allí sino en todo el mundo, utilizándolo en la producción de biocombustibles e intentando por todos los medios reducir el impacto medioambiental de la industria .
Las perspectivas de crecimiento son prometedoras, con la previsión de aumentar en 57.000 millones de dólares el valor entre 2024 y 2028 . Precedence Research afirma que se espera que el mercado del aceite de palma alcance unos 121.800 millones de dólares en 2034, con un crecimiento interanual del 5,4% entre 2024 y 2034. Las cifras son asombrosas, y cada vez son más los actores que entran en el mercado para cosechar esas hermosas ganancias. No es de extrañar que los productores busquen constantemente nuevas vías que les aporten una ventaja competitiva. Sin embargo, sean cuales sean esas vías, su rentabilidad debe estimarse antes de modificar el proceso de cultivo de la palma aceitera. Aquí es donde una herramienta de predicción del rendimiento resultaría más útil.
Conscientes de las necesidades del mercado, en EOS Data Analytics hemos observado que la predicción del rendimiento se ha convertido en un requisito crítico para diversas partes interesadas en la industria del aceite de palma. Las organizaciones públicas y no gubernamentales dependen de una predicción del rendimiento precisa para supervisar las tendencias de producción, evaluar los esfuerzos de sostenibilidad y fundamentar las decisiones políticas para minimizar el impacto medioambiental. Del mismo modo, las empresas que han salido a bolsa dependen de datos precisos sobre el rendimiento para mejorar sus prácticas de supervisión e información empresarial. Este tipo de predicciones son necesarias a la hora de ofrecer transparencia a los accionistas, cumplir las obligaciones y demostrar el compromiso de la empresa con unas operaciones sostenibles y eficientes, especialmente en un sector que se enfrenta al escrutinio sobre su huella medioambiental y social.
Métodos Manuales De Predicción Del Rendimiento De La Palma Aceitera
Se pueden utilizar varios métodos para predecir el rendimiento. Históricamente, los factores considerados en la predicción del rendimiento eran la edad de la palmera, el tipo de suelo, el análisis foliar y del suelo, y los parámetros de crecimiento de la palmera. Veámoslos más detenidamente. La edad de los árboles influye en el rendimiento y en las tasas de producción de los racimos. El tipo de suelo influye en el crecimiento, la salud y el desarrollo del fruto de la palmera. El análisis foliar y del suelo es un método de evaluación de nutrientes. Y los parámetros de crecimiento de la palmera incluyen mediciones físicas que se correlacionan con el potencial de rendimiento. Las técnicas empleadas fueron el recuento del racimo negro, del racimo de frutos maduros y no maduros, y del ramo, así como la estimación basada en la edad, todas ellas realizadas manualmente, una a una, por supuesto.
Sin embargo, estos métodos son cada vez más difíciles de aplicar. La gran dependencia de la mano de obra y la posible escasez de personal, la lentitud en la recopilación de datos, que retrasa las decisiones, y los registros manuales inexactos e incoherentes son las razones por las que los productores de aceite de palma buscan formas nuevas, más tecnológicas y automatizadas, de calcular la predicción del rendimiento.
Cuando hablo con clientes de Malasia, me cuentan que la escasez de mano de obra es uno de los principales problemas. Cada vez es más difícil encontrar gente dispuesta a trabajar en el campo, porque muchos prefieren ahora la comodidad de los empleos de oficina a un trabajo físicamente exigente. Este reto también es evidente en Indonesia, donde están surgiendo tendencias similares. El trabajo manual sobre el terreno no sólo requiere mucho tiempo, sino que también es muy exigente, sobre todo para los grandes productores de palma aceitera que gestionan cientos de miles de hectáreas.
Los registros manuales de datos tampoco son fiables, ya que a menudo se desvían, se sustituyen y, finalmente, se pierden. Sin embargo, existe una forma de utilizar la biofísica y calcularlo todo automáticamente en lugar de manualmente mediante el modelado de datos.
Nuevo Modelo De Predicción Del Rendimiento Más Preciso
El modelo PySawit es un enfoque mejorado basado en la biofísica para la predicción del rendimiento de la palma aceitera. Utiliza relaciones biofísicas y se basa en la información meteorológica, las propiedades del suelo, la densidad de plantación, el estrés hídrico y térmico y otros parámetros para predecir el rendimiento. Los componentes originales del modelo incluyen datos meteorológicos, de cultivo, de humedad del suelo, de balance energético y de fotosíntesis. Esos datos se utilizan para diferentes funciones del modelo:
- Los datos meteorológicos se utilizan para actualizar la información del día actual y calcular parámetros secundarios esenciales para la modelización.
- Los datos de cultivo se basan en simulaciones de los patrones de crecimiento de los árboles y tienen en cuenta actividades de mantenimiento como la poda y la fertilización.
- Los datos de humedad del suelo permiten calcular la humedad del suelo por capas, evaluar los niveles de estrés hídrico y valorar la influencia de las aguas subterráneas en la humedad del suelo.
- El balance energético ayuda a conocer la temperatura del dosel para calcular las condiciones óptimas de fotosíntesis y analizar el equilibrio entre las entradas y salidas de energía que afectan al metabolismo de las plantas.
- Por último, los datos de fotosíntesis se utilizan para modelar la asimilación de CO₂ durante la fotosíntesis y definir las etapas de crecimiento posteriores en función de la actividad fotosintética.
EOS Data Analytics decidió mejorar la precisión del modelo PySawit hasta en un 90% desde el 78% anterior. El equipo científico de EOSDA añadió componentes adicionales y luego recalibró el modelo actualizado. Aplicaron un enfoque semiautomatizado que permitía realizar ajustes en función de parámetros como la variedad de cultivo y mejorar la precisión y la variabilidad.
El modelo actualizado aprovecha las fuentes de datos meteorológicos de mayor resolución para ofrecer una mayor precisión en la predicción climática. Los datos de índices de vegetación derivados de imágenes de satélite también mejoran la precisión del modelo. Por último, los indicadores de humedad del suelo ayudan a revelar el estrés hídrico de las plantas con mayor precisión en comparación con las capacidades del modelo original.
| Característica | Modelo PySawit mejorado | Enfoque manual |
|---|---|---|
| Precisión | Alcanza una precisión de hasta el 90% mediante el modelado automatizado. | Depende de la calidad de la mano de obra; propenso al error humano. |
| Frecuencia de actualización | Ofrece actualizaciones quincenales, mensuales y trimestrales gracias a la automatización. | Irregular; dependiente de la disponibilidad de los trabajadores sobre el terreno. |
| Dependencia de la mano de obra | Reduce la necesidad de un extenso trabajo manual, haciendo frente a la escasez de trabajadores. | Requiere mucha mano de obra; vulnerable a la escasez de trabajadores. |
| Integración de los datos | Combina imágenes de satélite con datos medioambientales para la monitorización. | Limitada a observaciones manuales sin datos de satélite. |
| Monitorización medioambiental | Lleva a cabo un seguimiento de más de 5 parámetros meteorológicos, datos del suelo, rendimiento histórico y temperatura del dosel. | Se centra en la edad del árbol, el tipo de suelo y parámetros básicos de crecimiento. |
| Enfoque | Aprovecha predictores biofísicos como el LAI, la humedad del suelo, la temperatura del dosel y las tasas de CO₂. | Se basa en la observación física y el recuento manual de racimos. |
A medida que se incluyen más y más parámetros en el modelo, éste se vuelve más preciso. A modo de ejemplo, si el modelo PySawit inicial utilizaba datos meteorológicos con una resolución espacial de unos 9 km o 5 km, nuestro equipo utilizó datos de proveedores meteorológicos con una resolución espacial de 90 m. Esto nos permitió obtener datos para cada plantación específica y no para todo el bloque o región de plantación. Esto nos permitió obtener los datos de cada plantación concreta y no de todo el lugar o región de plantación.
Es importante añadir información meteorológica al modelo porque existe una peculiaridad en la región: los agricultores pueden volver a sembrar los cultivos debido a una climatología adversa. Por eso, para que el modelo fuera preciso, era necesario conocer tanto la fecha de resiembra como las condiciones meteorológicas del campo.
Otros parámetros y datos de entrada pueden influir en la precisión del modelo. Sin embargo, cada proyecto es único y aporta sus peculiaridades al proceso de calibración, por lo que no puede haber una solución estándar para la actualización definitiva del modelo.
Parámetros Utilizados Para Calibrar El Modelo
La aplicación del proyecto conlleva varios conjuntos de datos. Los datos esenciales comprenden las tasas de edad y replantación, la densidad de plantación, la estrategia de aclarado, los contornos del área de interés (AOI) y el rendimiento histórico. La densidad de plantación también incluye el número total de árboles por hectárea. La estrategia de aclarado debe tenerse en cuenta si se ha utilizado alguna vez. Los contornos AOI incluyen el formato vectorial, el número de campos o parcelas y las hectáreas. Por último, pero no por ello menos importante, se necesita el rendimiento histórico de las últimas 3-5 temporadas, incluyendo datos mensuales, trimestrales o anuales.
Por otro lado, los datos adicionales no son tan esenciales, pero permitirán calibrar aún más el modelo. En este caso, bastarán los mapas y la composición del suelo, la profundidad de la capa freática, el peso medio de los árboles, los datos de las estaciones meteorológicas o los sensores de suelo, y cualquier dato de gestión del cultivo, como la fertilización, el riego y la labranza.
El uso de nuestro modelo PySawit mejorado tiene varias ventajas. Su mayor precisión permite mejorar la planificación financiera, el apoyo a la sostenibilidad, la planificación optimizada de la cosecha, la gestión del riesgo, la competitividad en el mercado, la reducción de costes y la optimización de la asignación de recursos. Una frecuencia de modelado flexible permite tomar decisiones basadas en datos, ahorrar tiempo y gestionar con precisión la cadena de suministro.
El Modelo En Acción, ¿Cómo Puede Utilizarse?
Uno de los clientes más destacados que aprovechan las ventajas de nuestro modelo PySawit mejorado se encuentra en Indonesia. Gestiona una finca de unas 15-17 mil hectáreas y quería conocer el rendimiento previsto para la temporada 2024-2025. Este es el aspecto de salida del modelo, en concreto, la capa vectorial del rendimiento previsto en diferentes partes del campo.
Los agricultores experimentados y acostumbrados a los métodos agrícolas tradicionales suelen desconfiar de las nuevas tecnologías, ya que sus beneficios no son siempre evidentes y los resultados fiables. Sin embargo, a pesar de la complejidad del propio modelo PySawit, su uso es lo más sencillo posible: al final, se obtienen datos sobre el rendimiento previsto de una forma similar a la que se obtenía antes con los cálculos manuales, pero la precisión será mayor.
El mundo avanza, y los productores también deberían hacerlo. No hace mucho, la gente no sabía lo que era Internet, pero ahora lo utilizamos en todos los aspectos de nuestra vida. Lo mismo ocurre con la agricultura de precisión y sus métodos: algún día, los agricultores ni siquiera se darán cuenta de que hubo un tiempo en que la gente contaba los árboles a mano y calculaba así el rendimiento.
Nuestro equipo es flexible y está preparado para afrontar cualquier reto que se nos presente.
Podemos modificar el modelo en función de las necesidades específicas. Queremos mejorar la precisión haciendo varias iteraciones y demostrar que PySawit puede ser mucho más eficaz que cualquier modelo que esté utilizando ahora.
Si está pensando en cambiar el enfoque del cultivo de palma aceitera, contacte con nosotros. Nuestros expertos, como Sergii y Oleksii, pueden ayudarle a determinar qué datos necesita para su proyecto. Con la creciente demanda del mercado y el endurecimiento de las condiciones meteorológicas, es inteligente mirar al futuro y tomar decisiones con conocimiento de causa. EOSDA está aquí para echarle una mano. Crezcamos y cambiemos juntos.
Acerca del autor:
Kseniia Kunakh cuenta con más de 6 años de experiencia como redactora en diversos campos, como negocios, educación y medios de comunicación. Sus experiencias previas como directora de desarrollo en una ONG ecológica ucraniana y como reclutadora de talento en una empresa tecnológica la convierten en una combinación perfecta de persona apasionada por las innovaciones ecotecnológicas y capaz de comunicar sobre ellas con facilidad.
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