Un nuevo estudio de la Universidad Estatal de Michigan arroja luz sobre cómo los macrodatos y las tecnologías digitales pueden ayudar a los agricultores a adaptarse mejor a las amenazas, presentes y futuras, de un clima cambiante.

El estudio, publicado en Informes científicos , es el primero en cuantificar con precisión las características del suelo y el paisaje y las variaciones de rendimiento espaciales y temporales en respuesta a la variabilidad climática. También es el primero en utilizar big data para identificar áreas dentro de campos individuales donde el rendimiento es inestable.

Entre 2007 y 2016, la economía de los Estados Unidos sufrió un impacto económico estimado de $ 536 millones debido a la variación de rendimiento en tierras agrícolas inestables causada por la variabilidad climática en el Medio Oeste. Más de una cuarta parte de las tierras de cultivo de maíz y soja en la región es inestable. Los rendimientos fluctúan entre un rendimiento superior y otro inferior anualmente.

Bruno Basso, Profesor de la Fundación MSU de Ciencias de la Tierra y del Medio Ambiente, y su becario de investigación postdoctoral, Rafael Martinez-Feria, se propuso abordar los pilares clave del Proyecto Agrícola Coordinado del Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura que Basso ha liderado desde 2015.

"Primero, Queríamos saber por qué, y dónde, los rendimientos de los cultivos variaban de un año a otro en el cinturón de maíz y soja de EE. UU. "Dijo Basso." Siguiente, Queríamos averiguar si era posible utilizar big data para desarrollar e implementar soluciones agrícolas climáticamente inteligentes para ayudar a los agricultores a reducir los costos. aumentar los rendimientos y limitar el impacto ambiental ".

Basso y Martinez-Feria primero examinaron el suelo y descubrieron que solo, no podía explicar suficientemente variaciones tan drásticas de rendimiento.

"El mismo suelo tendría bajo rendimiento un año y alto rendimiento al siguiente, "Dijo Basso." Entonces, ¿Qué está causando esta inestabilidad temporal? "

Utilizando una enorme cantidad de datos obtenidos de satélites, avión de investigación, drones y sensores remotos, y de los agricultores a través de conjuntos de sensores geoespaciales avanzados presentes en muchas cosechadoras modernas, Basso y Martinez-Feria unieron big data y experiencia digital.

Lo que encontraron es que la interacción entre la topografía, El clima y el suelo tienen un impacto inmenso en cómo los campos de cultivo responden al clima extremo en áreas inestables. Variaciones del terreno, como depresiones, cumbres y laderas, crear áreas localizadas donde el agua se detenga o se escurra. Aproximadamente dos tercios de las zonas inestables ocurren en estas cumbres y depresiones y el terreno controla el estrés hídrico experimentado por los cultivos.

Con datos completos y la tecnología, el equipo cuantificó el porcentaje de cada campo de maíz o soja en el Medio Oeste que es propenso al exceso de agua o al déficit de agua. Los rendimientos en áreas con deficiencia de agua pueden estar entre un 23% y un 33% por debajo del promedio del campo para las temporadas con poca lluvia, pero son comparables al promedio en años muy húmedos. Las áreas propensas al exceso de agua experimentaron rendimientos del 26 al 33% por debajo del promedio del campo durante los años húmedos.

Basso cree que su trabajo ayudará a determinar el futuro de las tecnologías agrícolas climáticamente inteligentes.

"Nos preocupa principalmente ayudar a los agricultores a ver sus campos de una manera nueva, ayudándoles a tomar mejores decisiones para mejorar el rendimiento, reducir costes y mejorar el impacto medioambiental, ", Dijo Basso." Sabiendo que tiene un área que ha demostrado tener deficiencia de agua, planeará sus aplicaciones de fertilizantes de manera diferente. La cantidad de fertilizante para esta área debe ser significativamente menor que la que se aplicaría en áreas del mismo campo con más agua disponible para las plantas ".