AGRICULTURA 2.0: MEJORES COSECHAS, MENORES COSTES

En el post anterior hablábamos de las interesantes aplicaciones que el uso que los drones tienen para el sector agrícola. Sin embargo, no siempre se puede disponer de esta tecnología para recabar información valiosa para la cosecha, lo que lleva a buscar otras fuentes, en este caso de origen bioinformático.

Desde nuestra experiencia, hay técnicas muy depuradas y eficaces capaces de mejorar el rendimiento del campo, no sólo desde el punto de vista económico sino también medioambiental. Consistiendo en analizar esa serie de variables que influyen en el resultado de la cosecha, como, por ejemplo, poblaciones bacterianas presentes en el suelo, humedad, etc.

Es la llamada Agricultura de Precisión (o Agricultura 2.0), que puede definirse como la gestión de parcelas agrícolas sobre la base de la observación, la medida y la actuación frente a la variabilidad inter e intra-cultivo. Los datos que se obtienen pasan por filtros y análisis bioinformáticos y de inteligencia artificial (machine learning), dándonos unas guías que nos ayudarán a tomar decisiones efectivas respecto a la siembra, el uso de agua, fertilizantes y fitosanitarios, así como para predecir con relativa exactitud el rendimiento y la producción de los cultivos.

Las cifras que se arrojaron el pasado año en el II Simposio Nacional de Ingeniería Hortícola, organizado por la Sociedad Española de Ciencias Hortícolas (SECH) y celebrado en Almería, demuestran la eficacia de este concienzudo sistema: permite ahorrar al agricultor un 30% en los costes de fertilización, un 40% del consumo del agua y hasta un 75% en herbicidas, con el consecuente beneficio que ello conlleva para el medio ambiente.

También es un ejemplo más que notable el caso estadounidense, donde el 60% de los agricultores recurren ya a estas técnicas. Según el medio económico norteamericano Business Insider, en 2015 aquellos que optaron por pasarse al 2.0 agrario consiguieron aumentar sus cosechas un 13% y disminuir sus costes un 15%.

MODUS OPERANDI

¿Pero cómo consigue una empresa como Helix BioS mejorar el rendimiento de una explotación de estas características? A través de un minucioso y extenso proceso que arranca con el estudio de pequeñas zonas representativas con un muestreo del suelo. Dependiendo de la extensión, del cultivo y del tiempo que se lleve cosechando en el lugar que se va a estudiar, se tomarán más o menos muestras antes de la siembra, durante el crecimiento de la planta y tras la recogida del fruto.

De esta fase se extraerán las propiedades físico-químicas del suelo: su composición, textura, acidez, intercambio iónico, presencia de cationes, humedad, grosor de la capa de suelo fértil, etc. Y también su composición microbiológica, es decir, el conjunto de especies de microorganismos que crecen bajo la planta. El conocimiento de estos microorganismos tiene una doble importancia: por un lado existen especies que pueden afectar, de forma positiva o negativa, al crecimiento de la planta. Por otro lado, debido a la gran sensibilidad de estos organismos a condiciones las condiciones externas, detectando variaciones en las especies o en su proporción relativa, será posible detectar y corregir a tiempo aquellos factores que podrían afectar a la planta.

Gracias a la metagenómica, es posible aislar todo el ADN de las diferentes especies presentes en una muestra de suelo y determinar que géneros y especies bacterianas y fúngicas están presentes y en qué proporción, a través de diversas técnicas basadas en la secuenciación genética y el análisis computacional de datos. Conociendo esta composición y su proporción relativa, se puede hacer una lectura más precisa del grado de optimización del suelo y saber las necesidades de nuestro cultivo en cada momento.

Esta información se cruza con otra obtenida a través de determinadas fuentes de acceso público: meteorología, contaminación, producción agrícola nacional… trabajando de forma estrecha con los responsables operativos de la explotación que pueden dar información exacta y fiable sobre el cultivo a tratar, su productividad anual por hectárea, métodos de recolección, de sembrado, etc.

Todos los resultados obtenidos se transformarán en variables con las que se diseñan modelos matemáticos que serán capaces de predecir las necesidades de cada parcela y tipo de planta según el momento del año que sea. Por último, y con el fin de conseguir un sistema más sencillo e intuitivo, los resultados se trasladan a un dashboard, una guía que nos muestra los principales indicadores que intervienen en el proceso desde la siembra hasta la cosecha. 

Éste es un proceso dinámico y retro-alimentado: con cada nueva cosecha se consiguen nuevos datos que permiten afinar aún más los modelos y las predicciones y que, por ende, mejoran las siguientes cosechas. 

En definitiva, se trata de una metodología eficaz que le ahorrará al empresario agrícola no sólo costes generados por el consumo de agua y el empleo de fitosanitarios que, en muchas ocasiones, son innecesarios y que tienen un alto componente contaminante. También se traducirá en tiempo de trabajo, de riegos que no hay que realizar, o de productos que se pueden evitar. Y todo ello para mejorar el rendimiento de sus cultivos y llegar a la personalización de los métodos y productos.

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