Este ARTÍCULO DEL BLOG se comparte para debatir técnica y científicamente sobre la integración de herramientas geoespaciales en el estudio de la variabilidad climática y su relación directa con el rendimiento del cultivo de trigo.
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Ing. Agr.
(M.Sc.) (H.Cs) Alfredo S. Molinas M.; Como Asesor Agroambiental, como Ex
ministro de AmbComo técnics iente y Ex Ministro de Agricultura y Ganadería de
Paraguay, Actualmente Asesor de la Presidencia de la Universidad San Carlos
(USC);
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Ing. Agr.
(M.Sc.) Diego Rodríguez (Creación,
desde el diseño y su ajuste final del portal AGROCLIMATICO), en la
creación de un portal AGROCLIMATICO; y,
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Ing. Agr.
(M.Sc.) Aldo Noguera aporte técnico/cientifico y funcionamiento adecuado del
portal AGROCLIMÁTICO (Especialista en Gestión de Riesgos y Sistemas de
información Geográfica) - WhatsApp: +595 981 750825.
Variabilidad Agroclimática y
Teledetección: Un Análisis Multitemporal en Itapúa
La producción de trigo en Paraguay es un eje esencial para la seguridad alimentaria y la economía nacional. Sin embargo, este cultivo se enfrenta a una dinámica climática cada vez más errática. En el marco de esta investigación, y con la invaluable colaboración del PhD Man Mohan Kohli, hemos desarrollado un análisis exhaustivo para cuantificar el impacto de las variables ambientales en el rendimiento dentro del Centro de Investigación Capitán Miranda (IPTA).
Figura 1. Mapa interactivo de la distribución espacial y concentración del cultivo de trigo en Paraguay, basado en datos del Censo Agropecuario Nacional (CAN, 2022). A la izquierda se desglosa la superficie total (433.155 ha), destacando la concentración en Alto Paraná (37%) e Itapúa (33%). A la derecha se visualiza la delimitación georreferenciada de las parcelas (en rosa).
Fuente de información:
https://arcg.is/0GKmzj1
ArcGIS StoryMap de los autores, con datos del CAN 2022 / Esri.
1. El desafío: Un escenario
climático complejo
Factores como el régimen de precipitaciones, las
heladas agrometeorológicas y los golpes de calor determinan el éxito de la
campaña triguera. En este contexto, la Food and Agriculture Organization, en su
informe “Evaluación de los impactos del cambio climático en la agricultura en
Paraguay” (FAO, 2020), proyecta una disminución de las lluvias durante otoño e
invierno, lo que comprometería las etapas críticas del desarrollo fenológico
del cultivo de trigo. Ante esta incertidumbre, nuestro objetivo fue transformar
datos complejos en herramientas de decisión para optimizar la productividad y
la resiliencia del sector.
Figura 2. Evolución temporal de la superficie sembrada (hectáreas) y volumen de producción (toneladas) de trigo en Paraguay durante el periodo 2011–2020. Las fluctuaciones evidencian una marcada variabilidad interanual en el rendimiento del cultivo a lo largo de la década analizada, reflejando el impacto directo de factores climáticos extremos (como heladas en etapas críticas y sequías prolongadas) sobre la consolidación de la cosecha nacional.
Fuente de información: Cámara
Paraguaya de Cereales y Oleaginosas CAPECO (2020
2. Pilares Metodológicos:
Innovación en Geoprocesamiento y Big Data
Para alcanzar resultados con rigor científico, el
trabajo se estructuró en etapas estratégicas utilizando herramientas de última
generación:
Ingeniería de Datos y Cloud Computing: Implementamos
flujos de trabajo avanzados combinando la potencia de Google Earth Engine (GEE)
para el acceso masivo a colecciones de datos climáticos y satelitales, junto
con scripts en Python y R.
Gestión Geoespacial: Utilizamos PostGIS para el
almacenamiento y estructuración de bases de datos geoespaciales, permitiendo
consultas espaciales complejas y una integración fluida con QGIS para la
cartografía y visualización de resultados.
Análisis Histórico (1979-2024): Caracterizamos 45 años
de comportamiento climático, evaluando fluctuaciones térmicas y pluviométricas
mediante el procesamiento de mallas de datos agrometeorológicos.
Teledetección de Precisión: Procesamos series
temporales de imágenes Sentinel-2, extrayendo índices de vegetación (NDVI, EVI
y SAVI) como indicadores clave del vigor y la salud del cultivo en sus
diferentes fases.
3. Resultados Aplicados y
Toma de Decisiones
La integración de datos históricos (1979-2024) y el
procesamiento satelital arrojaron hallazgos relevantes para el sector:
A. El impacto del aumento de las temperaturas
Se confirmó una tendencia sostenida al aumento de las
temperaturas mínimas en Itapúa. Este fenómeno altera el proceso de
vernalización y el ciclo biológico del trigo, lo que nos obliga a una revisión
técnica de las fechas de siembra y la selección de variedades para mitigar la
pérdida de potencial productivo ante el acortamiento de las etapas críticas.
Figura 3. Temperatura media y frecuencia de heladas agrometeorológicas en el mes de mayo (1979–2024).
Fuente de información:
CPC Global Daily Temperature del Climate Prediction Center de la NOAA.
B. Variabilidad del régimen pluviométrico
Se evidencia una marcada variabilidad interanual, con
años que presentan precipitaciones excepcionalmente altas, como en el año 1983,
con valores que superan los 500 mm, contrastando con años secos como 1989, 2003
y 2011, con precipitaciones por debajo de los 50 mm.
Figura 4. Evolución anual de la precipitación acumulada durante el mes de mayo en la localidad de Capitán Miranda.
Fuente de información:
CPC Global Daily Temperature del Climate Prediction Center de la NOAA.
C. El EVI como predictor de rendimiento
Dentro de los sensores remotos analizados, el EVI
(Enhanced Vegetation Index) demostró ser el predictor más robusto,
especialmente entre la fase de antesis y el llenado de grano. Esta métrica
permite anticipar la productividad antes de la cosecha, facilitando la
planificación logística y comercial.
Figura 5. Mapeo y cálculo de índices de vegetación a partir de teledetección óptica de alta resolución. Las capturas multiespectrales corresponden a la constelación Sentinel-2 (misiones 2A y 2B) operadas bajo una órbita sincrónica con el sol
Fuente de información:
Programa
Copernicus de la Agencia Espacial Europea (ESA, 2021).
D. Manejo Específico por Ambientes (MSA)
Mediante el uso de QGIS y el análisis multitemporal,
revelamos una marcada heterogeneidad incluso en parcelas experimentales. Este
hallazgo valida la necesidad de transitar hacia una Agricultura de Precisión,
donde los recursos se optimizan según el comportamiento específico de cada
sector del campo (Manejo Específico por Ambiente).
Figura 6. Comportamiento mensual de
variables climáticas durante el ciclo del cultivo de trigo y su rendimiento.
E. Resiliencia y Mejoramiento Genético
Los datos cuantificados sobre estrés térmico e hídrico
proporcionan a los fitomejoradores una base científica sólida para seleccionar
genotipos más resilientes, garantizando la estabilidad del trigo paraguayo ante
escenarios climáticos extremos.
4. CONCLUSIÓN: La
integración tecnológica como herramienta clave para el éxito
La sostenibilidad del trigo en Paraguay depende de
nuestra capacidad para integrar la agronomía, la climatología y la estadística
avanzada. El uso de plataformas como Google Earth Engine y QGIS ya no es
opcional; es una necesidad estratégica para transformar datos en conocimiento
aplicable.
Este estudio constituye un paso firme hacia una
agricultura que no solo reacciona al clima, sino que utiliza la tecnología para
anticiparse y tomar decisiones inteligentes. ¡Sigamos construyendo un campo más
eficiente, tecnificado y resiliente!.
