La importancia de la previsión estacional en la agricultura
La agricultura es una industria profundamente dependiente de los patrones meteorológicos, especialmente en las regiones donde la agricultura de secano es importante. Para muchos agricultores, disponer de datos climáticos fiables con meses de antelación puede ser la diferencia entre una temporada exitosa y una cosecha fallida. Unas previsiones precisas permiten tomar mejores decisiones en cuanto a selección de cultivos, épocas de siembra y asignación de recursos. Sin embargo, la complejidad de las previsiones a escala estacional, combinada con los recursos informáticos que suelen ser necesarios, hace que las aplicaciones y servicios agrícolas tengan dificultades para proporcionar a los agricultores los datos precisos que necesitan.
Este es el tema de un reciente trabajo de investigación sobre un nuevo enfoque que hemos desarrollado en finres. Hemos creado un modelo de aprendizaje automático que reduce el coste computacional de las previsiones estacionales sin sacrificar la precisión geográfica. Esto significa que incluso las regiones con una infraestructura meteorológica limitada pueden beneficiarse de los conocimientos que proporcionan unas previsiones estacionales más precisas y demuestra el potencial del uso del aprendizaje automático y otras formas de Inteligencia Artificial para proporcionar datos más procesables a los agricultores.
Estudio de caso: El aprendizaje automático en acción en Tanzania
El trabajo de investigación, publicado en la Revista de Meteorología Aplicada y Climatología se basa en un estudio de caso en Tanzania. En esta región, la agricultura de secano es la norma, y una previsión estacional fiable puede tener un impacto transformador en los resultados agrícolas. Los métodos tradicionales de previsión estacional pueden ser prohibitivamente caros y consumir muchos recursos, pero nuestro nuevo modelo utiliza algoritmos avanzados para ofrecer predicciones precisas con un menor coste computacional:
- Enfoque híbrido para la eficiencia: El nuevo modelo combina métodos de previsión basados en puntos y en conglomerados, preservando la precisión geográfica y reduciendo al mismo tiempo los costes computacionales. Esto permite realizar previsiones estacionales eficientes con una alta resolución espacial.
- Rendimiento superior: Cuando se probó en Tanzania, el modelo demostró un rendimiento superior en comparación con los modelos dinámicos tradicionales, mostrando hasta 20% mejores puntuaciones de correlación y predicciones más precisas en áreas críticas como la temperatura y la precipitación.
- Beneficios agrícolas específicos: El modelo se centró en la predicción de condiciones meteorológicas cruciales para la agricultura, como la temperatura de dos metros y la precipitación mensual total, con hasta seis meses de antelación.
Transparencia y confianza en la ciencia climática
En finres, la transparencia es fundamental en nuestra forma de trabajar. Tanto si desarrollamos herramientas para agricultores como para instituciones financieras, creemos que los datos que proporcionamos deben ser comprensibles y fiables. Por eso hemos hecho pública nuestra metodología publicando nuestra investigación en una revista revisada por expertos y estamos orgullosos de compartir estos conocimientos más allá de la comunidad científica.
Nuestro objetivo es dotar a los agricultores y a los responsables de la toma de decisiones de las herramientas que necesitan para prosperar en una era de mayor incertidumbre causada por el cambio climático. Explicando los métodos en los que se basan nuestros datos, generamos confianza entre las personas que confían en nuestros conocimientos. Háganoslo saber si desea recibir una copia del artículo.
Asociarse para un futuro sostenible
Además de mejorar las previsiones estacionales, utilizamos el aprendizaje automático para reducir la escala de los datos climáticos y priorizar las estrategias de adaptación para determinados cultivos y regiones. Nuestro equipo de I+D mejora constantemente las capacidades de nuestras aplicaciones con funciones que benefician tanto a los agricultores como a las instituciones financieras que los apoyan.
Mientras seguimos innovando, siempre estamos dispuestos a colaborar con socios que compartan nuestra visión de un sector agrícola más resiliente. Si está interesado en saber más sobre cómo finres puede ayudar a su empresa a adaptarse a un clima cambiante, nos encantaría seguir hablando con usted. Póngase en contacto con nosotros para programar una llamada y explorar cómo podemos trabajar juntos por un futuro sostenible y rentable.
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En finres, estamos comprometidos a llevar lo mejor del aprendizaje automático y la ciencia climática a la vanguardia de la adaptación agrícola. Nuestras soluciones están diseñadas para proporcionar a los agricultores la información que necesitan, ahora y en los años venideros.