Cambios sutiles en las precipitaciones y eventos climáticos más extremos llevan a los productores de arroz colombianos a hacer a un lado suposiciones familiares sobre qué variedades sembrar y cuándo. Foto: Neil Palmer / CIAT.
En vísperas de la Cumbre de las Naciones Unidas sobre el Clima el pasado mes de septiembre en la ciudad de Nueva York, científicos del CIAT figuraron entre los dos ganadores del premio Desafío Climático Big Data, en reconocimiento al uso novedoso de herramientas de datos complejos (big data) en colaboración con socios colombianos para ayudar a menguar los impactos del cambio climático en la producción de arroz del país. El concurso, que atrajo muestras de trabajo de 40 países, fue organizado por Global Pulse de Naciones Unidas, una iniciativa de la Secretaría General de Naciones Unidas dirigida a aprovechar los datos complejos, como un bien público, para el desarrollo sostenible.
#BigDataClimate at #COP20: Big data research by @CIAT_ helps protect rice farmers from drought http://t.co/vR1U7Rzrik ht @cgiarclimate — Global Pulse (@UNGlobalPulse) December 8, 2014
Soluciones novedosas es exactamente lo que necesitan los productores de arroz colombianos con urgencia, en tanto que cambios sutiles en las precipitaciones y eventos climáticos más extremos los llevan a hacer a un lado suposiciones familiares sobre qué variedades sembrar y cuándo. En los últimos 5 años, los rendimientos del arroz de riego han disminuido de un promedio de 6 toneladas por hectárea a 5 toneladas, según la Federación Nacional de Arroceros (Fedearroz), y los científicos sospechan que el cambio climático es el principal culpable. Está en juego la capacidad del sector arrocero de Colombia de seguir siendo competitivo – abasteciendo a sus consumidores nacionales al tiempo que trata de generar ganancias por exportación – dentro de las políticas de liberalización comercial del país.
El cambio climático también representa una mayor amenaza para la capacidad de América Latina de cosechar los frutos de su enorme potencial como despensa centrada en las exportaciones para la población mundial que muestra un rápido crecimiento. Para atacar el problema inmediato que enfrentaban los productores de arroz colombianos, científicos del CIAT y Fedearroz analizaron montones de datos de la encuesta anual arrocera realizada por la Federación, conjuntos de datos de monitoreo de cosechas y cúmulos valiosos de resultados experimentales sobre manejo de cultivos. Los investigadores también emplearon datos meteorológicos recopilados por Fedearroz y el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (IDEAM) de Colombia. Utilizando distintas técnicas de minería de datos (con nombres como “red neural artificial” y “curvatura dinámica de espacio-tiempo”), aportaron unas conclusiones bastante claras.
.@CIAT_ presents on how #bigdata can help rice farmers in Colombia make #climate smart choices. pic.twitter.com/r7OOoiHUFT — Global Forest Watch (@globalforests) September 22, 2014
“En un estudio de caso llevado a cabo en el departamento de Tolima, Colombia, observamos que un factor climático clave que limita los rendimientos en algunas áreas es la energía solar acumulada durante la fase de maduración del grano”, señala Daniel Jiménez, investigador del CIAT. “Para asegurar que los cultivos reciban una óptima radiación, los agricultores pueden cambiar la fecha de siembra, y para reducir aún más las pérdidas en rendimiento, pueden adoptar variedades de arroz que sean menos sensibles a la cantidad de radiación recibida”.
Este hallazgo coincide con los resultados de muchos años de la investigación en campo. La única diferencia es que el enfoque de datos complejos llegó a esta conclusión en tan solo 6 meses. Además, crea la posibilidad de vincular la investigación con análisis de datos climáticos para brindar a los agricultores recomendaciones oportunas y específicas para el sitio donde se encuentran.
Jiménez es parte del equipo de modelación de cultivos y clima en el Área de Investigación en Análisis de Políticas (DAPA) del CIAT. Su trabajo en arroz forma parte de una mayor iniciativa sobre cambio climático, llevada a cabo por el CIAT en alianza con el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural (MADR) de Colombia.
El enfoque de datos complejos parece estar funcionando. En el departamento de Córdoba, Fedearroz presentó simulaciones climáticas a productores de arroz, las cuales proyectaron bajos rendimientos empleando condiciones meteorológicas estimadas, incluidas menos lluvias y menos radiación solar. Según Patricia Guzmán, quien tiene a su cargo el departamento técnico de Fedearroz, 170 productores con 1.800 hectáreas en los distritos de riego de Mocarí y La Doctrina acogieron la recomendación de no sembrar y de este modo evitaron perder US$3.000, la suma que cada agricultor habría gastado en costos de producción.
El alcance del enfoque de datos complejos parece no tener límites: “A medida que obtengamos más y más datos, pronto podremos desarrollar recomendaciones específicas por sitio para cada zona productora de arroz en Colombia”, afirmó Sylvain Delerce, otro miembro del equipo de modelación de DAPA y coganador del premio.
Investigaciones adicionales también incorporarán datos sobre suelos y otros factores en las nuevas herramientas para incrementar su poder predictivo. Los investigadores del CIAT también trabajarán con el Fondo Latinoamericano para Arroz de Riego (FLAR) para escalar el enfoque con asociaciones de productores de arroz en otros países. DAPA incluso recibió una solicitud del Ministerio de Agricultura de Nigeria para ayudarles con el uso de herramientas de datos complejos para enfrentar los impactos del cambio climático en el sector arrocero del país.
“El cambio climático nos obliga a manejar nuestros sistemas alimentarios de una forma más dinámica, y los datos complejos brindan la manera más efectiva de lograr esto”, aseguró Andy Jarvis, coganador del premio y director de DAPA. “Como el azadón y la pala, estas nuevas herramientas se están convirtiendo en implementos cruciales para la producción mundial de alimentos”.