BOGOTÁ, Septiembre 26 de 2014.- Investigadores del CIAT reunieron un gran número de datos compartidos por la Federación Nacional de Arroceros, Fedearroz, incluyendo información de la Encuesta Nacional Arrocera (ENA), un conjunto de datos de monitoreo de la cosecha y resultados de experimentos en la fecha de siembra de arroz en el departamento de Córdoba y así lograron salvar un cultivo de 1.800 hectáreas de arroz en la región. También aprovecharon los pronósticos agroclimáticos generados en el marco del convenio clima y sector agropecuario y datos meteorológicos proporcionados por Fedearroz y el Instituto Colombiano de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, Ideam.

Posteriormente vino la parte más divertida para los devoradores de datos: Utilizando diversas técnicas de exploración de información (con nombres como redes neuronales artificiales y túnel del tiempo dinámico), analizaron una avalancha de datos generando algunas conclusiones.

Y es precisamente este trabajo investigativo, catalogado como proyecto único e innovador que usa Big Data (grandes datos) para impulsar la acción climática uno de los dos ganadores del Desafío Cambio Climático Big Data que fue premiada durante la Cumbre del Clima de Naciones Unidas en Nueva York.

A través de un estudio de caso en dos áreas de cultivo de arroz, observamos que uno de los factores climáticos que limita los rendimientos en una de las zonas es la radiación solar acumulada durante la fase de llenado del grano y, en otros lugares, la frecuencia de las lluvias, dijo Daniel Jiménez, investigador del CIAT y líder del proyecto. Para asegurar que los cultivos reciban la radiación óptima, los agricultores sólo deben cambiar la fecha de siembra y adoptar variedades de arroz que son menos sensibles a la cantidad de radiación recibida, señaló el experto.

De acuerdo con el investigador, resultados similares se han obtenido en otras regiones donde se ha evidenciado que ciertas variedades son más sensibles a un determinado rango de temperatura dependiendo de la etapa de desarrollo del cultivo.

Estos hallazgos en ocasiones coinciden con los resultados de muchos años de investigación de campo, pero la diferencia es que gracias al Big Data se llegó a esta conclusión en un solo año, con la posibilidad de vincularlo con el análisis de datos climáticos para dar a los agricultores recomendaciones específicas por sitio.

El Desafío Climático Big Data fue lanzado en mayo pasado por Global Pulse, una iniciativa de la ONU creada para aprovechar los sistemas Big Data como un bien público para el desarrollo sostenible, junto con el equipo de Cambio Climático de la Secretaría General. La iniciativa tiene como objetivo “hacer frente al cambio climático a través de las mejores ideas en el mundo para fortalecer la acción climática”.

Precisamente esa ‘acción climática’ es lo que necesitan desesperadamente los arroceros colombianos: con un clima tan aparentemente loco (sutiles cambios en las precipitaciones y más eventos climáticos extremos) que les obliga a descartar las premisas familiares acerca de cuándo y qué plantar. En los últimos cinco años, los impactos emergentes del cambio climático ya han reducido los rendimientos de arroz de riego de un promedio de seis toneladas por hectárea a cinco toneladas, de acuerdo con Fedearroz.

El método parece estar funcionando: “El análisis fue muy útil para la discusión de posibles impactos del cambio climático con los agricultores; hemos sido capaces de evitar grandes pérdidas económicas para cerca de 170 productores de arroz en 1.800 hectáreas “, dijo Patricia Guzmán, quien lidera el departamento técnico de Fedearroz, en un reporte de las pruebas de campo de las recomendaciones en el departamento de Córdoba.

También en el Meta

En otro estudio de caso, el análisis de datos meteorológicos históricos reveló que un conjunto diverso de patrones climáticos que han ocurrido en los últimos años en el departamento del Meta, una zona importante de arroz secano, se asocia claramente con las condiciones de crecimiento que son favorables o no para la producción. Esto significa que, basándose en los pronósticos agroclimáticos realizados con avanzadas herramientas de simulación, los investigadores pueden dar a los agricultores recomendaciones confiables acerca de las mejores fechas de siembra y la variedad de arroz más apropiada para las condiciones climáticas que van a ocurrir en los próximos meses con suficiente antelación al evento climático, ayudándoles a evitar pérdidas de entre una a dos toneladas por hectárea, explicó Jiménez.

El investigador Daniel Jiménez y Sylvain Delerce, su colega y co-ganador del premio, forman parte del grupo de agricultura específica por sitio y de modelación de cultivos y clima en el CIAT.

El trabajo sobre el arroz forma parte de una importante iniciativa de cambio climático emprendida por el Ministerio de Agricultura y Desarrollo Rural en colaboración con el CIAT, que también lidera el Programa de Investigación de CGIAR en Cambio Climático, Agricultura y Seguridad Alimentaria.
El alcance de la metodología de Big Data de CGIAR (una alianza mundial que reúne a organizaciones comprometidas con la investigación para lograr una mayor seguridad alimentaria) parece no tener límites: “A medida que obtenemos más y más datos, pronto estaremos en condiciones de elaborar recomendaciones específicas por sitio para todas las áreas de producción de arroz en Colombia”, dijo Jiménez. Esta información también es valiosa para los mejoradores de arroz, optimizando tiempo y recursos en sus investigaciones y generando