Especialistas del Conicet y la Universidad Nacional del Sur, el INTA y la UTN Bahía Blanca diseñaron una herramienta que elabora predicciones para la toma de decisiones en el sector agropecuario. Está construida a partir de un ensamble de modelos meteorológicos aplicados al sudoeste bonaerense y anidados a un modelo de simulación ganadero local. Con ella, se generaron escenarios climáticos futuros a escala mensual en esta región para el período 2010-2050.
> Leer también: Software que anticipa las inundaciones.
La creación se presenta como una página web, y los productores pueden encontrar allí, en el escenario futuro más probable, cómo se traduciría en kilogramos de pastura y luego de carne al año por hectárea cada milímetro de lluvia. Además, tiene otras pestañas donde se puede cargar la forma del campo en una planilla de Excel y, desde allí, hacer un seguimiento casi milimétrico del campo en predicción de las altitudes de las pasturas, que luego es exportable a curvas de crecimiento animal. La descarga o utilización web es gratuita, y única en su tipo en América del sur. Puede verse en www.ceut.frbb.utn.edu.ar/agrosim
“Este modelo está compuesto por tres submodelos: uno es el climático, que simula los niveles de lluvia; otro es el forrajero, que calibramos con experimentos de campo a partir de ecuaciones que nos permitan relacionar las lluvias con el crecimiento de esos forrajes; y un modelo ganadero que permita predecir también el crecimiento de los animales en base a lo que ocurre con esos cultivos. Eso nos permitió representar la realidad de la explotaciones ganaderas con bastante precisión y estudiar qué puede ocurrir con las variaciones en el clima”, explicaron sus creadores a Argentina Investiga. Ellos son el doctor en Control de Sistemas Andrés García y el ingeniero Javier Stacul (UTN Bahía Blanca), el licenciado en meteorología Carlos Zotelo (CERZOS), y el magíster Carlos Torres Carbonell (Agencia Extensión Bahía Blanca, INTA Bordenave).
En su trabajo aplicaron técnicas de modelado matemático para analizar la respuesta de los recursos forrajeros zonales frente a cambios en el régimen de precipitación estacional, y se compararon las variaciones en el comportamiento animal esperado, de acuerdo al sistema pastoril tradicional y a una propuesta tecnificada de manejo ganadero zonal. Así, se identifican variaciones en los índices productivos y económicos de distintos sistemas de producción, lo que hace posible una mejor planificación a futuro.
“Hemos hecho jornadas a campo y todos demostraron mucho interés. Ya estamos modelando datos de cinco forrajeras de la zona. El uso más eficiente de los recursos genera producciones más sustentables y económicas”, detallan. “El desarrollo es una herramienta de la ciencia pública al servicio de la sociedad. Por eso está disponible en la web de manera gratuita, y todos los productores interesados pueden utilizarlo desde allí, o descargarlo a su computadora o dispositivo móvil (tablet o teléfono inteligente) y correr el simulador en el mismo campo”, contaron y agregaron que fue un trabajo vocacional de un grupo de conocidos que no recibió subvención o fondos de ningún tipo.
Sobre la motivación que los llevó a desarrollar esta herramienta, explica Torres Carbonell que “en los últimos años observamos cambios climáticos en la zona, como primaveras más secas, que influyen en los rendimientos de la cosecha fina, muy importantes en esta región. Ello hace bastante difícil la producción de cultivos, y también influye en la ganadería, porque si la producción de pasto en primavera falla, baja el porcentaje de preñez en los rodeos. Todo ello hace que se tengan que utilizar métodos más precisos para planificar la producción”.
“A partir de la década de 1980 comenzamos a hablar de cambio climático y de una de sus características, la variabilidad -por ejemplo- en las precipitaciones. Quizás los promedios en el mediano plazo sean iguales, pero se combinan años con muchas diferencias entre ellos. Eso dificulta planificar”, agrega el meteorólogo Zotelo.
> Leer también: Físico de la UNNE estudiará el cambio climático.
“Todos los datos pueden modelarse con ecuaciones diferenciales y modelos dinámicos. Si podemos escribir eso y ponerlo en una máquina, podemos acoplar todo en una herramienta muy flexible capaz de brindarnos certezas en la falta de previsibilidad en un contexto muy variable”, concluye García.