Un grupo de expertos de la Universidad del Litoral desarrolló herramientas informáticas que permiten evaluar y predecir resultados antes de iniciar una inversión en el área agrícola. Se trata del FitoSim, un modelo de simulación gratuito y único en el país, que también aporta datos del campo para su valuación.

La tecnología no para de dar sorpresas al mundo del campo. A la conectividad inalámbrica que ya se viene instrumentando en buena parte del interior del país ahora se suma un nuevo desarrollo informático que le ayudará al productor agropecuario a predecir variables y así reducir el riesgo de fracaso de un emprendimiento.

Se trata de FitoSim, un software creado por investigadores de la Universidad Nacional del Litoral (UNL) que permite ensayar diferentes alternativas, como cambiar la fecha de siembra, elegir otro cultivo o agregar más fertilizantes, entre otras variantes con el fin de mejorar la rentabilidad de una inversión.

Esta herramienta informática desarrollada por expertos de la Facultad de Ciencias Agrarias santafesina es en realidad un modelo de simulación del crecimiento y desarrollo de cultivos que permite el procesamiento conjunto, interactivo y dinámico de numerosas propiedades químicas y físicas entre suelo y planta.

Es decir que a través de complejas expresiones matemáticas, el software es capaz de interpretar relaciones entre variables y predecir qué ocurriría en caso de ser modificadas.

El software es único en su tipo y además de predicir variables tiene un rol clave a la hora de determinar el valor de un campo. Además, tal como dio a conocer la casa de altos estudios, la disponibilidad de ese modelo permitió también el desarrollo de otras herramientas tecnológicas: índices para el diagnóstico de situaciones de degradación y la evaluación de alternativas de conservación o recuperación del suelo.

"Esta tecnología es de las más avanzadas. Una de sus características más importantes es que los modelos son adaptables a cualquier sitio, no sólo a situaciones locales. La principal limitación es el acceso a los datos necesarios para hacerlo funcionar", manifestó el Ingeniero Miguel Pilatti, investigador de la FCA y uno de los autores del desarrollo que se encuentra disponible de forma gratuita en el sitio web de la facultad.

Cómo funciona

El proceso comienza con la obtención de información básica de cultivos, registros meteorológicos históricos y composición del suelo. La información climática necesaria incluye mediciones de radiación solar, temperatura, lluvia y velocidad del viento.

En cuanto al suelo, se requieren mediciones de componentes y propiedades tradicionales (nitrógeno, fósforo, potasio, pH, salinidad) y otros más complejos, como la estabilidad de agregados del suelo, la dinámica y capacidad de retención de agua en el suelo, entre otros.

"Si bien mucha de esa información ya ha sido generada, no está fácilmente disponible. Con esfuerzo pudimos crear una base de datos de nuestra región y con ella trabajamos. Para reducir la cantidad de mediciones necesarias, estamos desarrollando funciones de edafotransferencia, es decir, averiguando cómo, a partir de ciertos datos conocidos, pueden calcularse otros que no se tienen", explicó Pilatti.

Una vez que la información está cargada en el programa se lo hace funcionar. Los resultados expresan la capacidad productiva y los riesgos de producción de acuerdo con las condiciones planteadas. En caso de que las conclusiones no fueran convincentes es posible probar alternativas tecnológicas que estén al alcance del productor hasta encontrar la que más lo satisfaga.

Otros usos

Más allá de su poder de predicción, el FitoSim mostró resultados que le permitieron a Jorge de Orellana y su grupo desarrollar indicadores que permiten evaluar la sostenibilidad de la capacidad productiva de un suelo dependiendo de cómo fue manejado.

Se trata de los índices de "Producción Potencial" y de "Degradación del suelo". Mientras el primero determina el rendimiento que podría alcanzar un cultivo si el suelo se aproximara a un suelo ideal, el otro compara el rendimiento de un cultivo habitual en el estado en que se encuentra el suelo en el momento del estudio, con el que tendría ese cultivo en el mismo suelo si nunca hubiera sido cultivado.

De esta manera, la información que proveen estos indicadores permite diagnosticar el estado del suelo y evaluar su desempeño, pudiendo convertirse en una importante herramienta a la hora de tasar un campo. En situaciones de compra-venta podrían tenerse en cuenta para establecer el valor no sólo de la productividad natural del suelo sino también el uso que se hizo de él y determinar si se degradó, mantuvo o mejoró con respecto al suelo original.

También aparece una interesante alternativa de uso en los casos de arrendamiento. La evaluación del campo permitiría establecer cuáles son las condiciones en que se entrega el lote y -luego de un período mínimo de 5 ó 6 años- compararla con las condiciones en que es devuelto, expresado esto en valores de cosecha.

"Los procesos edáficos son lentos y por lo general muy difíciles de revertir cuando se hacen mal las cosas. Por eso necesitábamos una herramienta que nos permitiera adelantarnos a esos efectos y cuantificar el impacto de lo que se hará sobre el suelo", señaló el ingeniero Daniel Grenón, otro de los integrantes del grupo.

Todos estos instrumentos fueron creados por un equipo de investigación integrado por De Orellana y los ingenieros agrónomos Pilatti y Grenón, quienes llevan más de 20 años indagando la problemática de la agricultura sostenible. En los últimos tiempos se incorporaron al grupo profesionales de otras áreas que complementan su enfoque multidisciplinar. Sus investigaciones fueron financiadas por la UNL a través de los Cursos de Acción para la Investigación y el Desarrollo (CAI+D).

"No conocemos en la Argentina otros trabajos importantes en cuanto a desarrollo de este tipo de modelos. Sí existen experiencias de usuarios de modelos extranjeros. Pero esos modelos actúan como cajas negras: se introducen datos y salen resultados; si éstos no coinciden con la realidad, el modelo no sirve. La ventaja de haber desarrollado un modelo propio es que, al conocer su mecanismo, es posible perfeccionarlo, e identificar y corregir errores, lo que representa, además, una oportunidad para seguir aprendiendo", agregó. Clarin.