Diseñaron una plataforma que predice el riesgo de emergencia de malezas

PRORIEMA es un modelo que está disponible online y es de uso gratuito. Se basa en la simulación de dos procesos claves que determinan la emergencia de las malezas en el campo: la dormición y la germinación de semillas.

Investigadores de la Facultad de Agronomía de la UBA crearon PRORIEMA, el primer modelo de simulación mecanístico que permite predecir el riesgo de emergencia de malezas a futuro. La plataforma virtual ya se encuentra disponible y es de acceso libre y gratuito.

“Al ser un modelo mecanístico, es decir que los algoritmos que componen el modelo están basados en una compresión del funcionamiento del sistema, nos permite no solo mejorar la comprensión de cómo los distintos factores (ambientales y de manejo) regulan el proceso de emergencia de las malezas en el campo, sino también la posibilidad de hacer pronósticos en escenarios climáticos específicos, como por ejemplo, los asociados al cambio climático”, explicó el Dr. Diego Batlla, profesor de la FAUBA, investigador de CONICET y uno de los desarrolladores de PRORIEMA.

Además, el especialista señaló que el hecho de que el modelo esté disponible online y acoplado a un sistema de pronóstico meteorológico permite hacer predicciones a futuro para distintas zonas del país, “algo que no estaba disponible hasta el momento”, afirmó.

El desarrollo del modelo se llevó a cabo en conjunto con el Dr. Diego Ferraro, profesor de la Facultad de Agronomía (UBA) e investigador del CONICET. Además, participan el Dr. Cristian Malavert, Ingeniero Agrónomo y becario posdoctoral CONICET, y el Dr. Omar Müller, Ingeniero en Informática y docente e investigador de CONICET.

Según explicó Batlla, PRORIEMA es un modelo de simulación que permite predecir el riesgo de emergencia de malezas problemáticas para localidades específicas. “Esta nueva versión del modelo predice la emergencia de tres malezas: Sanguinaria, Yuyo colorado y Capín. Estamos próximos a incluir Raigrás, una maleza de emergencia otoño-invernal”, aseguró.

En este sentido, indicó que el modelo se basa en la simulación de dos procesos claves que determinan la emergencia de las malezas en el campo: la dormición y la germinación de las semillas. “Estos procesos se simulan en función de las condiciones micro-ambientales que experimentan las semillas enterradas en los primeros 10-cm del suelo. Para ello el modelo cuenta con módulos que simulan las condiciones del microambiente edáfico en función de variables meteorológicas (i.e lluvias y temperatura) y de manejo agrícola (i.e. sistema de labranza)”, describió el investigador.

Para obtener los datos de lluvia y temperatura- añadió Batlla- PRORIEMA está acoplado a una interfase con pronósticos meteorológicos provenientes del modelo WRF (Weather Research and Forecasting) que permite generar datos diarios de pronóstico del tiempoen grillas de 15 km. “PRORIEMA utiliza esta información para generar un pronóstico del riesgo de emergencia a futuro que puede tener valores entre valor entre 0 y 1. Estos valores indican el riesgo de ocurrencia de condiciones para que tenga lugar la emergencia de la maleza considerada en la ventana de los próximos siete días”, dijo.

La creación de la plataforma se logró gracias al trabajo de un equipo multidisciplinario donde además de las/os integrantes de FAUBA participaron programadores/as, diseñadores/as gráficos/as, meteorólogos/as, y representantes de usuarios/as del modelo. Asimismo, se firmó un convenio con la Universidad Nacional del Litoral (UNL) y con la Fundación Sadosky (para el financiamiento de la nueva versión) donde también participó Agroconsultas online, una plataforma que vincula productores/as, técnicos/as y expertos/as en diferentes temáticas agrícolas.

El investigador reveló que la predicción del riesgo de emergencia que brinda PRORIEMA puede ser utilizada por productores/as y técnicos/as para planificar sus estrategias de control “de modo de afectar a la mayor proporción de las malezas en estado de plántula (i.e. recién emergidas), donde las plantas de malezas son más susceptibles a las acciones de control”. Según explicó, esto no sólo permite una mayor eficiencia en los controles, sino también aumentar la eficacia ambiental. A su vez, expuso que la capacidad del modelo sirve para planificar el monitoreo de los lotes y detectar la presencia de malezas en estadios tempranos, y de esta manera alertar en qué momento comenzarán a emerger.

“En la FAUBA se genera permanente información de calidad en diferentes áreas de la agronomía. Sin embargo, mucha de esta información no está disponible para el uso por parte de los productores o asesores técnicos. La posibilidad de generar herramientas que ayuden a los productores y técnicos en la toma de decisiones y que estén disponibles online es importante para poder alcanzar los resultados de nuestras investigaciones a los distintos actores del sistema”, finalizó Diego Batlla.

Para ingresar a PRIOREMA, click en el link: http://proriema.malezas.agro.uba.ar