DATOS AGROCLIMÁTICOS Y ANÁLISIS MULTITEMPORAL MEDIANTE TELEDETECCIÓN EN EL CULTIVO DE TRIGO – PARTE N°3 – Mayo del 2026

 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.

Como equipo técnico multidisciplinario, hemos tomado la decisión de profundizar en la metodología aplicada y los hallazgos de esta investigación, la cual representa un pilar fundamental para la agricultura de precisión en Paraguay. El equipo está conformado por el:

 

-        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);

-        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,

-        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!.