Paisajes multifuncionales en agroecosistemas extensivos

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Prácticas Agronómicas

Aplicada

Tecnológica

2023

Activo

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Resumen ejecutivo

En Argentina y Uruguay, la agricultura representa un pilar económico destacado por sus niveles excepcionales de producción que satisfacen las necesidades de la población y generan ingresos significativos. Sin embargo, la expansión agrícola, impulsada por avances tecnológicos, fenómenos de cambio climático y condiciones del mercado, ha generado un impacto negativo en el ambiente. En ambos países, las prácticas agrícolas se encuentran ligada al uso excesivo de insumos agrícolas y a la adopción de secuencias de cultivo intensivas.

En este proyecto, nos proponemos demostrar que la preservación de ambientes naturales o seminaturales y la diversificación del paisaje son importantes para la restauración y mantenimiento de servicios ecológicos esenciales para los cultivos. Entre otros beneficios, estos aspectos promueven el rendimiento agrícola, reducen la dependencia de agroquímicos, minimizan la presencia de plagas y malezas y disminuyen las emisiones de gases de efecto invernadero. Nuestro objetivo es avanzar hacia una transición sostenible mediante el diseño, implementación y evaluación de paisajes multifuncionales. Para lograrlo, emplearemos metodologías que integren información satelital, herramientas estadísticas y machine learning en el análisis de datos agrícolas, modelado virtual de paisajes, implementación y monitoreo de soluciones basadas en la biodiversidad a campo, y estrategias de comunicación para compartir conocimientos y promover su adopción.

La solución tecnológica

Esta iniciativa busca impulsar las transiciones hacia paisajes multifuncionales en Argentina y Uruguay a través de prácticas sostenibles, fortaleciendo el manejo de grandes volúmenes de datos y mejorando la gobernanza mediante mecanismos participativos.

La solución resuelve la falta de predictibilidad en el manejo mediante tres pilares técnicos:

• Integración de Datos Híbridos: Fusiona mapas de rinde (agricultura de precisión) con métricas de paisaje (MapBiomas) para cuantificar sistemáticamente cómo la cercanía a hábitats naturales modula la productividad.

• Modelado Inteligente: Utiliza algoritmos de Machine Learning (Random Forest y VSURF) que procesan imágenes satelitales Sentinel, datos climáticos y registros de gestión privada (SIMA) para generar modelos predictivos sobre rendimientos y presión de plagas.

• Protocolos de Rediseño: Implementa paisajes multifuncionales con corredores biológicos y cultivos de servicio.

Resultados

Desde el comienzo del proyecto se ha avanzado en cuatro ejes centrales:

Consolidación de Big Data y Modelado Predictivo:

Se ha logrado una infraestructura analítica sin precedentes al procesar 285 mapas de rinde (casi el triple de lo propuesto inicialmente), consolidando una base de datos geoespacial con más de 4 millones de registros

Mediante técnicas de Machine Learning (Random Forest y VSURF), se desarrollaron modelos que explican más del 80% de la varianza del rendimiento en soja, integrando variables satelitales (Sentinel), climáticas y de gestión privada (SIMA)

Resultados en Territorio y Biodiversidad:

El rediseño de paisajes es una realidad operativa en campos como "Monte Hermoso", donde se establecieron corredores biológicos multiespecíficos

El monitoreo sistemático ha recolectado 16,000 ejemplares de insectos, cuyas evaluaciones preliminares confirman un aumento en la diversidad funcional de polinizadores y controladores naturales de plagas

Además, se analizan bancos de semillas para evaluar la dispersión de malezas bajo estos nuevos diseños

Gobernanza y Vinculación Institucional:

Se ha consolidado una red binacional activa entre Argentina y Uruguay, vinculando a la academia con el sector productivo y público a través de talleres, seminarios y jornadas de campo

.Un hito destacado es la inclusión estratégica de esta temática en el Instituto de Transiciones Sostenibles de los Sistemas Alimentarios (ITSSA) y el trabajo actual para el desarrollo de la Plataforma Permanente de Investigación a Escala de Paisaje (PPIEP) junto a la FAO, que asegurarán que estos avances se traduzcan en políticas públicas para una agricultura resiliente.

Gestión del Conocimiento:

Los avances han sido presentados en congresos clave y en artículos científico-académicos y se han generado materiales de difusión, incluyendo videos con más de 7 mil visualizaciones, fortaleciendo la apropiación temprana de los resultados por parte de los actores del sector

Beneficiarios

La iniciativa beneficia tanto al sector público como al privado. Inicialmente, los productores de diferentes escalas se verán favorecidos a través de un intercambio de conocimientos con técnicos e investigadores. Más adelante, obtendrán ventajas derivadas de los efectos positivos de la transición en la producción. Entre las decenas de miles de poductores que proporcionan datos agrícolas a las bases de datos de SIMA, aquellos que tendrán acceso a los modelos predictivos desarrollados para el diseño de paisajes multifuncionales serán directamente beneficiados. Además, los productores recibirán capacitación como parte de las actividades de comunicación. A nivel institucional, la Universidad Nacional de Río Negro (UNRN), el Instituto Sudamericano para Estudios sobre Resiliencia y Sostenibilidad (SARAS) y el Centro Uruguayo de Tecnologías Apropiadas (CEUTA), junto con otros organismos y asociaciones civiles de productores como los Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola (AACREA en Argentina y FUCREA en Uruguay), son beneficiarios directos. La formación de recursos humanos en el marco de este proyecto será especialmente beneficiosa para individuos en etapas iniciales de su carrera dentro de equipos multidisciplinarios.

Los beneficiarios indirectos incluyen el sistema de Ciencia y Tecnología (CyT) y la comunidad académica, ya que todo conocimiento generado contribuirá a fortalecer los modelos económicos, productivos y estadísticos en ambos países. Asimismo, los resultados del proyecto tendrán un impacto más amplio en el sector agrícola de Argentina y Uruguay, así como en los actores involucrados en el Ordenamiento Territorial a nivel municipal, departamental y nacional.

Objetivos de Desarrollo Sostenible

Este proyecto contribuye activamente al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, promoviendo un desarrollo regional más equitativo, resiliente y sostenible.