El Ing. Carlos Dibella reflexiona sobre la tecnología aplicada a la predicción climática.
El Seguro en Acción (ESEA): ¿A qué tipo de información agroclimática puede acceder el productor agropecuario?
Carlos Di Bella (CD): “Hoy hay muchísima información disponible de predicción de corto, mediano y largo plazo. Con corto me refiero a 3-6 días, mediano plazo me refiero a 15 días y largo plazo, más de un mes.
Pero así como hay mucha información y modelos disponibles, también está muy dispersa, muy atomizada. Muchas veces se le hace difícil al usuario encontrar esa información y, una vez que la encuentra, saber si es de calidad; y una vez que sabe si es de calidad, poder aprovecharla. Porque hay muchísimos modelos de predicción del clima.
Es tan complejo predecir el clima que hay muchísimas intenciones de poder simular ese sistema tan complejo y cada modelo tiene sus limitaciones, entonces hay algunos que son mejores para predecir una variable u otra y en conjunto todos tienen una cierta imprecisión.
Por eso, yo recomiendo usar las aplicaciones climáticas que integran muchos modelos de simulación. En vez de usar sólo una predicción del clima, usar esas plataformas que quizás tengan los resultados de 10 modelos.
Con respecto a los pronósticos de corto plazo, la mayoría son web, pero también hay móviles. Es decir, uno puede acceder a través de la computadora, o a través del teléfono celular, siempre con conexión a internet.
Para los pronósticos de mediano y largo plazo se requiere un poquito más de formación, y están mucho más atomizados, pero también hay información disponible. Esa sería otra problemática.
Y lo más importante que está faltando en el sector agropecuario, es que todas son herramientas muy estáticas. Es decir, vos entras, pones la localidad o te busca tu ubicación y te dice el clima. Pero no hay ninguna que te pregunte: ‘¿tenés maíz? ¿en qué estadío?’; y entonces te diga, ‘mirá que en este estadío la temperatura a más de 30 grados es peligrosa y la probabilidad de que eso ocurra es de 40% esta tarde’.
Entonces hay pocas herramientas climáticas dinámicas que tomen en cuenta al usuario en su conjunto”.
ESEA: ¿Podrías dar otro ejemplo?
CD: “Estamos en la época del trigo, en época de floración, y sabemos que una helada en estos momentos sería terrible. O que una temperatura por más de un umbral determinado de temperatura podría dañar muchísimo la formación de granos. O diferencias entre temperaturas del día y de la noche.
Se sabe, fisiológicamente, que hay variables meteorológicas que afectan a los cultivos.
Si esas aplicaciones estuvieran alineadas con el cultivo, sería mucho más útil que mirar el clima. Si no, la gente está mirando sólo lluvia y viento para ver si aplica algún agroquímico, pero no mucho más”.
ESEA: ¿Existe tecnología para la predicción de las tormentas de granizo?
CD: “Con anticipación, poquito. Casi nada. Con algunas horas quizás tenés suerte y podés hacer alguna previsión.
Pero para lo único que sirve es para saber si en ese lugar hubo un daño, y la probabilidad de recurrencia: hay zonas donde son mucho más recurrentes los eventos de granizo, como en el sur de Córdoba, porque ahí se forman sistemas específicos. O sea que hay zonas donde la peligrosidad es mayor que en otras. Pero en la mayor parte del territorio, predecir el momento y la ubicación es bastante difícil.
Tenés algunas formaciones nubosas que te permiten saber que va a caer un granizo en dos horas. Si esa nube continúa en su evolución, y si continúa en ese lugar, y si justo en determinado momento y en determinado lugar, descarga esa piedra. Pero todo eso es bastante difícil y casi en tiempo real. Saber que eso va a ocurrir mañana es imposible”.
ESEA: ¿Qué lugar tiene la inteligencia artificial en la predicción climática?
CD: “Estos sistemas de machine learning de inteligencia artificial son muy utilizados en la predicción del clima, porque podemos aprender de situaciones pasadas y poder generar modelos de pronóstico más confiables. Pero estos sistemas son tan caóticos, que pequeñas variaciones en una variable en un momento determinado hace que todo cambie.
Hay tres o cuatro variables que determinan la ocurrencia de una precipitación. Pero si una de ellas varía en más de un 1%, hace que las otras se afecten en un 90% y entonces todo el sistema se comporta de una manera bastante impredecible.
En consecuencia, pequeñas variaciones de una variable generan muchos cambios en el sistema, y no de manera directa y lineal. Entonces son sistemas bastante complejos”.
ESEA: ¿Cuáles herramientas pueden utilizar los aseguradores y productores de seguros para mejorar la suscripción de riesgos?
CD: “Si tenés la suficiente información histórica y variación espacial del fenómeno, con inteligencia artificial podrías saber cómo se comporta un determinado lote ante determinado evento climático.
Por ejemplo, si sabés que un lote se comportó de manera homogénea y por encima de la media histórica de la zona los últimos 10 años que tuvo soja, decís ‘este lote, independientemente del clima, es un lote que efectivamente se comporta de manera satisfactoria’. Si no, podrías segregar, podrías agrupar, según cómo se comporta en los años húmedos, en los años secos, cómo se comportan los años secos y con altas temperaturas, cómo se comportan los años húmedos con altas temperaturas, etc.
O sea que uno podría buscar combinaciones de distintas variables y saber cuál es el comportamiento de ese lote en el tiempo.
Ahora, si además tenés a los vecinos, y sabés qué cultivos hicieron, el clima y el suelo, podrías, por ejemplo, comparar un lote de una determinada calidad de suelo con los lotes de la misma calidad, en un radio que tengan el mismo clima y el mismo cultivo, y entonces evaluar si el manejo fue distinto o si el lote se comporta de manera distinta.
Entonces podrías saber, por ejemplo, que un lote, a idéntico clima e idéntico suelo, tuvo un manejo mejor, o se comportó mejor que los de la zona. Podés medir el comportamiento de ese lote.
Hoy hay herramientas para ese tipo de respuestas, y nos orientamos cada vez más hacia ese tipo de herramientas. Pero siguen faltando las herramientas que nos ayuden a tomar decisiones, que integren de manera más dinámica lo que va pasando en el lote”.
