Una revisión de la Universidad de Aarhus analiza cómo los datos generados por agricultores pueden mejorar las decisiones sobre cultivos e insumos
Redactor: Santiago Duarte
Editor: Karem Díaz S.
Los campos agrícolas comerciales están adquiriendo un nuevo papel en Dinamarca y otros países: además de producir alimentos, comienzan a funcionar como laboratorios donde agricultores e investigadores prueban prácticas de manejo en condiciones reales. Una revisión encabezada por Takashi S. T. Tanaka, profesor asistente del Departamento de Agroecología de la Universidad de Aarhus, examina las herramientas necesarias para convertir los datos de esas fincas en evidencia agronómica útil.
El trabajo, publicado en la revista Plant Production Science, sintetiza más de 100 estudios científicos sobre experimentación en fincas. Los autores evaluaron métodos estadísticos, aprendizaje automático y simulaciones capaces de analizar información procedente de monitores de rendimiento, maquinaria guiada por GPS, equipos de aplicación variable, sensores y teléfonos inteligentes.
Este enfoque amplía una práctica que los productores han realizado durante generaciones: modificar dosis de fertilizante, densidades de siembra o estrategias de manejo para observar su efecto. La diferencia actual es que esas pruebas pueden registrarse con mayor precisión, compararse entre campañas e incorporarse a redes de conocimiento compartido.
De las estaciones experimentales a los campos comerciales
La investigación agronómica tradicional se apoya en parcelas pequeñas y controladas, diseñadas mediante principios como aleatorización, repetición y bloqueo. Estos ensayos siguen siendo esenciales para identificar mecanismos y establecer relaciones causales, pero no reproducen toda la variabilidad presente en una explotación comercial.
En un campo productivo, las propiedades del suelo cambian de un sector a otro, el tiempo atmosférico varía entre campañas y la maquinaria circula por recorridos determinados. Además, los tratamientos suelen aplicarse en franjas extensas y no en pequeñas parcelas uniformes. Estas condiciones dificultan establecer si una diferencia de rendimiento procede del tratamiento probado o de factores previos, como una zona naturalmente más fértil.
Tanaka sostiene que los ensayos controlados y la experimentación en fincas deben complementarse. La segunda permite evaluar prácticas bajo las condiciones económicas, ambientales y operativas que enfrenta cada productor. Este modelo ya cuenta con antecedentes internacionales, como las redes de experimentación agronómica dirigidas con participación de productores.
Nuevos métodos para separar el efecto del tratamiento
La revisión advierte que disponer de numerosos datos no garantiza resultados confiables. Un análisis inadecuado puede producir conclusiones aparentemente precisas que confundan la influencia de una práctica agrícola con las diferencias espaciales del terreno.
Entre las alternativas examinadas aparecen los modelos lineales mixtos, que permiten representar la correlación espacial y ayudan a separar parcialmente el efecto de un tratamiento de la variabilidad de fondo. Su utilidad aumenta cuando se combinan con diseños sólidos, como ensayos en franjas repetidas dentro del campo.
Los métodos bayesianos permiten expresar directamente la incertidumbre. En lugar de limitar el análisis a determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa, pueden estimar la probabilidad de que una práctica eleve el rendimiento o la rentabilidad bajo determinadas condiciones. Esa presentación probabilística puede resultar más comprensible para productores y asesores que una respuesta absoluta.
El análisis conjunto de varias fincas y campañas también es fundamental. Un solo campo durante una temporada difícilmente proporciona evidencia suficiente, porque la variabilidad meteorológica puede ocultar el efecto de los tratamientos. Los metaanálisis y los modelos jerárquicos permiten reunir resultados dispersos e identificar patrones que no serían visibles en un ensayo individual.
El aprendizaje automático requiere cautela agronómica
Los algoritmos de aprendizaje automático pueden reconocer relaciones no lineales dentro de grandes conjuntos de datos y ayudar a predecir rendimientos o ajustar insumos como el nitrógeno en distintas zonas de un terreno. Sin embargo, los investigadores subrayan que una predicción acertada no demuestra necesariamente una relación causal.
Si las mayores dosis de fertilizante coinciden con los sectores de mejor suelo, un algoritmo podría atribuir al insumo un aumento de rendimiento que en realidad depende de la fertilidad del terreno. Una interpretación errónea de este tipo puede elevar los costos productivos y aumentar las pérdidas de nutrientes hacia el ambiente.
Los métodos de aprendizaje automático causal intentan afrontar esta limitación, pero todavía están en desarrollo y ningún algoritmo ofrece el mejor resultado para todas las situaciones. Por ello, Tanaka recomienda comparar diferentes métodos y contrastar sus resultados con el conocimiento agronómico y la experiencia de los agricultores.
El avance también está relacionado con las condiciones necesarias para la adopción de la agricultura digital, entre ellas conectividad rural, capacitación, costos accesibles y servicios técnicos capaces de interpretar los datos.
Los teléfonos inteligentes amplían la participación
Gran parte de la literatura sobre agricultura de precisión se concentra en explotaciones extensas y mecanizadas de Europa, América del Norte y Australia. La revisión plantea, sin embargo, que la experimentación en fincas también puede aportar conocimiento en sistemas de pequeña escala si las herramientas se adaptan a sus recursos.
En Japón existen campos de menos de media hectárea, mientras que numerosas explotaciones de África y Asia carecen de monitores de rendimiento. En esos contextos, las imágenes tomadas con teléfonos inteligentes, la visión computacional y los sensores ligeros pueden ayudar a estimar cosechas y documentar ensayos sin exigir maquinaria costosa.
Estas tecnologías no sustituyen todas las mediciones de campo, pero reducen las barreras de entrada. Su aplicación podría incorporar a más pequeños productores en procesos de investigación y generar recomendaciones ajustadas a condiciones locales que rara vez están representadas en las estaciones experimentales.
Simulaciones para probar los análisis antes de aplicarlos
La revisión también estudia el empleo de datos sintéticos y modelos de cultivos como APSIM y WOFOST. Estas herramientas simulan el crecimiento de las plantas bajo distintas condiciones y generan respuestas de rendimiento con variabilidad espacial conocida.
Al conocer previamente las relaciones incorporadas en una simulación, los investigadores pueden comprobar si un método estadístico consigue identificarlas correctamente antes de utilizarlo con información de una finca real. Los enfoques híbridos, que combinan datos simulados y observaciones agrícolas, pueden ayudar cuando las muestras son reducidas o se necesita evaluar el comportamiento de un modelo en diferentes lugares y campañas.
El nuevo sistema también plantea interrogantes sobre la propiedad de los datos, la transparencia de los algoritmos y la forma de comunicar la incertidumbre. Para los autores, la precisión numérica no debe confundirse con certeza: las recomendaciones necesitan diseños experimentales adecuados, análisis comparados y participación activa de agricultores, asesores y especialistas.
La transformación descrita no elimina las estaciones como AU Flakkebjerg, sino que conecta sus ensayos controlados con lo que sucede en explotaciones comerciales. De este modo, la investigación agronómica puede avanzar mediante ciclos de prueba, análisis y retroalimentación orientados a tomar mejores decisiones productivas.
Fuentes referenciales:
Phys.org
Universidad de Aarhus
Plant Production Science
