Un grupo internacional de agrónomos pide un nuevo enfoque para evaluar el potencial de rendimiento de los cultivos: información que es fundamental para planificar la satisfacción de la creciente demanda de alimentos.
Investigadores de la Universidad de Nebraska-Lincoln contribuyeron significativamente a un estudio publicado en la revista Nature Food que examina la cuestión de evaluar el potencial de rendimiento de los cultivos.
Nos encontramos en una carrera por alimentar al mundo y a la población con las tierras agrícolas disponibles. Esto requiere estimaciones que predigan tanto el potencial de rendimiento, determinado por las propiedades climáticas y del suelo, como las brechas de rendimiento, que son la diferencia entre el potencial de rendimiento y el rendimiento actual de una explotación agrícola, lo que indica el margen disponible para aumentar la producción de alimentos en las tierras de cultivo existentes. Estas evaluaciones tienen importantes implicaciones para la inversión en investigación y desarrollo agrícola, tanto de fuentes públicas como privadas. La pregunta es cuál es la mejor manera de realizar estas estimaciones», afirma Patricio Grassini, profesor emérito de agronomía y uno de los autores del artículo.
En el artículo, un equipo de científicos de la Universidad de Nebraska-Lincoln y otras tres instituciones cuestiona los métodos estadísticos que ahora se utilizan ampliamente. Además de Grassini, los autores del estudio fueron Fátima Tenorio, Fernando Aramburu Merlos y Juan Rattalino Edreira, profesores asociados de agronomía.
“En Estados Unidos, por ejemplo, los modelos estadísticos actuales tienden a depender demasiado de los mejores escenarios posibles: los condados más productivos con los suelos más fértiles en el año con mejor clima”, explica Grassini. – Los métodos también extrapolan un único potencial de rendimiento a grandes regiones con amplias variaciones en clima y suelo, que probablemente producirán un rango igualmente amplio de potencial de rendimiento. «Por lo tanto, si utiliza ese año como referencia, sobreestimará su potencial de producción porque el mejor condado con los mejores suelos en el mejor año en realidad no refleja su clima promedio ni el suelo más típico de todo el estado».
Pero en otras partes del mundo –como África– estos modelos pueden subestimar los rendimientos. Allí, los agricultores pueden tener un acceso limitado a los recursos en comparación con los productores de otras regiones, logrando así rendimientos muy inferiores a los que el clima puede soportar.
Este enfoque estadístico también produce resultados inconsistentes: las estimaciones del potencial de producción casi se duplican de un método a otro. Grassini dijo que el enfoque, apoyado principalmente por geógrafos y estadísticos más que agrónomos, había sido ampliamente aceptado y que se necesitaba un análisis más riguroso.
El estudio comparó estimaciones de rendimientos potenciales y brechas de rendimiento para los principales cultivos de secano de Estados Unidos (maíz, soja y trigo) a partir de cuatro modelos estadísticos con estimaciones de un enfoque de reducción de escala espacial de abajo hacia arriba basado en modelos de cultivos sólidos y datos locales sobre el clima y el suelo, como el Atlas global de rendimiento y brecha de productividad del agua desarrollado en la Universidad de Nebraska-Lincoln.
Los modelos de cultivos basados en procesos utilizados en este estudio fueron probados rigurosamente para determinar su capacidad de estimar el potencial de rendimiento basándose en datos experimentales obtenidos de cultivos bien gestionados y cultivados en una amplia gama de entornos. Este enfoque de abajo hacia arriba, que tiene mejor en cuenta los datos de largo plazo y las diferencias regionales, supera claramente las expectativas, descubrió el equipo.
«Ahora espero cierta controversia», dijo Grassini sobre los hallazgos del equipo, que desafían la sabiduría convencional.
El enfoque recomendado por el grupo debería captar mejor las brechas de rendimiento, lo que «puede ayudar a identificar las regiones con el mayor potencial para aumentar la producción agrícola, lo que a su vez proporciona una base para orientar los programas de investigación y desarrollo agrícola».
«Este es un llamado a dejar las cosas claras, porque si vamos a usar esta información para dar forma a las políticas y a nuestras inversiones, más vale que nos aseguremos de que la información sea confiable y verificada», concluyó Grassini.
Fuente: Universidad de Nebraska-Lincoln. Autor: Dan Moser.
