Ingeniería agronómica y Big Data para seguir avanzando en la optimización del riego

Lo hemos comprobado a nivel global durante la pandemia: el esfuerzo conjunto de científicos y técnicos ha puesto a nuestra disposición un remedio llamado vacuna, que sin duda ha comenzado a atajar un grave problema planetario. El intercambio de información y experiencia ha sido crucial.

Algo similar ocurre con el proyecto Supromed, auspiciado por Prima, una entidad dependiente de la UE, que pretende fomentar la I+D en el área mediterránea. Este proyecto busca una óptima gestión del riego para conseguir ahorros, tanto en agua como en energía. Supromed agrupa hasta una decena de partners de cuatro países bañado por el Mar Mediterráneo: España, Túnez, Grecia y Líbano. Entre ellos figuran universidades públicas (Castilla-La Mancha, de Tesalónica, del Líbano), entidades públicas, institutos y empresas tecnológicas como Hispatec.

Modelos matemáticos para calcular necesidades hídricas

“Trabajamos a partir de modelos matemáticos que permiten el cálculo de las necesidades hídricas de las plantas o los paneles que necesita cada instalación. Son modelos generados en las universidades, con 20 años de desarrollo, que ahora tienen su aplicación en el campo”, explica Ali Zidi, consultor en Data y Agricultura de Hispatec. “Utilizamos el MOPECO (Modelo de Optimización Económica del Riego), desarrollado por la Universidad de Castilla La Mancha, que nos permite aplicar tres modelos: el primero te hace el calendario de riego, el segundo te dice cuántos cultivos se podría plantar y el tercero calcula el agua disponible”.

Localizamos a José Tarjuelo, director del CREA, el Centro Regional de Estudios del Agua, dependiente de la UCLM, para que nos dé más detalles sobre el MOPECO: “Una parte de ese modelo es un sistema de ayuda a la programación de riegos. Hacemos visible para el agricultor la evolución del consumo de agua diaria, la evapotranspiración del cultivo y el régimen de lluvias, así como el riego neto y el drenaje. Generamos gráficas que mediante zonas sombreadas les dicen, por ejemplo, si está en un área con déficit hídrico o si tiene percolación”.

El modelo permite al agricultor tomar decisiones. Según Tarjuelo, “podemos decidir trabajar con déficit hídrico en momentos en que la planta necesita menos agua, algo que sabemos gracias al modelo, e introducir más variables”. El director del CREA nos cuenta un caso concreto, ya que trabajan con agricultores líderes, los que mejor hacen las cosas, para mejorar todavía más el rendimiento de sus cultivos: “Se trata de un regante de la Comunidad Balazote-La Herrera. Tiene un montón de hectáreas, y utiliza agua del Balazote y también de acuíferos. Su cultivo estrella es el ajo. Este agricultor líder, para minimizar el riesgo de la falta de agua, procuraba tener cultivo cerca de la capacidad de campo, no dejaba que tuviera mucho déficit. Y tampoco aprovechaba las lluvias. Tras utilizar nuestro modelo, generó casi un 20% de ahorro en agua”.

¿Cómo llegar a formar parte de un proyecto como Supromed?

Responde a la pregunta Ali Zidi: “En Hispatec siempre disponemos de un presupuesto para desarrollar proyectos de investigación. No vivimos aislados del mundo universitario, sino que nos alimentamos de ellos. Patrocinamos el máster Digital Agri en la Universidad de Córdoba e impulsamos diferentes programas de investigación. También tenemos presencia en Datagri, un gran evento anual que reúne a especialistas en big data de agricultura. Queremos ser parte activa de la sociedad, estar en foros, en grupos de pensamiento. No somos una empresa más de informática, sino que sino que somos una empresa de tecnología digital 100% agrícola”.

En Hispatec, empresa que aporta al proyecto Supromed su know how y la plataforma digital, son muy conscientes de la llegada del cambio climático y de sus repercusiones en la agricultura: “Tenemos que aprender a producir productos de más calidad con menos insumos. Estamos obligados a adaptar los cultivos y los modos de producción. El agricultor ha de saber cuánta agua necesita la planta en cada momento, para dejar de regar sin conocer los datos exactos reales, como se ha hecho hasta ahora. Hay que utilizar sensores, saber cuánta agua necesita cada suelo, porque nos percolan más que otros”, detalla Ali.

En busca de la huella hídrica

“Estamos en el camino para optimizar el riego. El big data nos ayuda porque es complicado saber cuánta agua se puede ahorrar. Hay muchas estrategias para regar, mucha teorías también. Una de las prácticas que puede generar grandes ahorros es la del riego deficitario: riegas menos pero no afectas negativamente a la planta, porque sabes cuánta agua necesita en cada momento. Por ejemplo, adaptar el riego a los diferentes estados fenológicos de la planta, porque hay estados que requieren más agua que otros. Y los porcentajes de ahorro son bastante significativos: si cada planta ahorra un litro y tienes diez mil, son diez mil litros que no gastas”, relata este consultor en Data Agricultura.

Es fundamental cuantificar el ahorro. “Aunque no he visto aún ningún estudio, una de las partes más importantes de esta estrategia de ahorro es estimar el impacto económico. Todo el mundo habla de eso. El Euopean Green Deal habla de la huella hídrica de cada producto, un tema de gran interés para la empresas agrícolas y sobre todo los retailers. Hay mucha gente trabajando en esto. Hay que conseguir una producción amigable con medio ambiente”, remacha Ali.