Conversamos con Carlos Dibella, investigador del Conicet y docente en la Facultad de Agronomía de la UBA, sobre el desarrollo de los modelos de predicción agroclimática.
El Seguro en Acción (ESEA): ¿De qué manera han avanzado los modelos de predicción agroclimática?
Carlos Dibela (CD): Han avanzado muchísimo en los últimos 40 años, por dos motivos principales.
Uno fue la utilización cada vez más frecuente de información satelital: satélites que proveen información climática que alimentan estos modelos y permiten una mejor representación espacial y temporal de los fenómenos climáticos.
Por otro lado, hubo un gran avance de la tecnología. Los equipos para procesar información y para poder hacer correr estos modelos son cada vez más potentes y hábiles, de acuerdo a las técnicas que se utilizan para simular el clima. Además, tenemos bases de datos e información cada vez más manejable y completa.
Todo esto hace que se haya mejorado enormemente la predicción climática en los últimos 30 años. Se ha avanzado mucho en la predicción a corto plazo, con un margen de error bastante bajo. A medida que nos vamos a pronósticos a mediano y largo plazo, el incremento relativo en la precisión es bastante bajo, a pesar de las mejoras que se siguen haciendo.
ESEA: ¿Qué capacidad de predicción tienen estos modelos?
CD: Los modelos climáticos son realmente muy complejos. Tienen muchísimas variables y componentes, y hay una gran interrelación de todas esas variables en el tiempo y en el espacio. Encima, son comportamientos caóticos donde pequeñas variaciones en alguna variable generan cambios enormes en otra variable o en algún lugar en particular.
Hoy, esos modelos tienen una capacidad de predicción bastante buena, y con eso me refiero a tres días con errores que rondan el 3% en algunas variables. Si nos vamos con las mismas variables a 7 días, capaz que el error aumente al 7%, y si nos vamos a 10 días, el error es del 70%.
ESEA: ¿Cuáles son algunas de las variables que se cargan en esos modelos?
CD: Todo lo que hace a la circulación de la atmósfera, es decir, todo lo que tiene que ver con presión y temperatura a distintas alturas de la atmósfera y cómo eso permite que haya una circulación atmosférica en particular, que va desencadenando distintos procesos.
Hay una dimensión en altura y una en espacio. En el espacio intervienen distintos componentes, que hacen que funcione de manera diferente. Por ejemplo, mar o tierra. Y si es tierra, ¿con vegetación o sin ella?, ¿hay lagunas o hay lagunas y tierra?, y así sucesivamente.
Todo eso le va imprimiendo una complejidad muy importante, lo cual hace tan difícil poder simular estos procesos a mediano y largo plazo.
ESEA: ¿Cuáles son las tecnologías más disruptivas que se aplican en el campo de la predicción agroclimática?
CD: Sin lugar a dudas, todo lo que tiene que ver con información satelital, con sensores remotos y con la posibilidad de obtener información a tiempo real. Por ejemplo, tener cientos de boyas en el mar que van transmitiendo información de temperatura vía satélite. También los radares meteorológicos o la posibilidad de tener información en altura, con distintos tipos de sensores que transmiten información en tiempo real. Todo eso ha mejorado muchísimo las predicciones.
Es un conjunto de herramientas. Muchas son de información remota, porque tienen que estar en contacto con el objeto, como una boya que está tomando temperatura, o un radar que capta cómo se van moviendo las nubes, a qué velocidad y con qué temperatura.
ESEA: ¿Los fenómenos estacionales ayudan a la predicción climática?
CD: Algunos fenómenos son una gran herramienta.
Por ejemplo, el evento del Niño. Con tanta variabilidad, predecir el tiempo a tres meses es bastante difícil. Pero saber que existe este evento nos ayuda a mejorar la predicción a largo plazo, porque sabemos que en algunas zonas viene un poquito menos de agua a tres meses, y que eso tiene un 60% de probabilidades. Tener ese 60% de probabilidades, que parece poco, a tres meses es muchísimo .
Entonces, los fenómenos estacionales ayudan a hacer predicciones a largo plazo. El Niño no se comporta de igual manera en todos lados y en cualquier momento, pero es una herramienta más para poder predecir el clima estacional.
ESEA: ¿Qué podés decirnos desde la predicción climática en relación a los seguros y la agricultura?
En todo lo que tiene que ver con seguros y agricultura, lo que va a suceder en el futuro obviamente es importante. Pero me parece más importante prepararnos para poder convivir con las situaciones que nos van aconteciendo, aún sin conocer el futuro. Porque el futuro realmente es muy difícil de conocer.
Entonces, está bien ir sabiendo lo que va a pasar, pero también conocer lo que tengo en el suelo. Saber que puedo poner una planta o que puedo esperar un poquito más, etcétera. Es decir, hay cosas que podés hacer para vivir mejor en el futuro, sin conocerlo.
Y en el fondo, los seguros tienen que ver con eso, porque son herramientas que te permiten encarar un poco mejor el futuro sin conocer lo que va a pasar en él.
