Una nueva herramienta analiza cómo responderán los cultivos al cambio climático

La creciente incidencia de fenómenos climáticos extremos está obligando al sector agropecuario a revisar las herramientas con las que analiza el comportamiento de los cultivos. En ese contexto, un trabajo conjunto entre el Centro Internacional de Mejoramiento de Maíz y Trigo (CIMMYT) y la empresa tecnológica Calice propone una nueva forma de aprovechar la información agronómica acumulada durante años de investigación para comprender mejor la relación entre ambiente y productividad.

La iniciativa se basa en la integración y reorganización de datos obtenidos a lo largo de más de una década de ensayos y estudios agronómicos. El resultado es una plataforma de análisis que permite interpretar la respuesta de los cultivos desde una perspectiva más amplia, incorporando variables ambientales que hasta ahora solían analizarse de manera fragmentada.

El enfoque cobra especial relevancia en un escenario marcado por el avance del cambio climático, donde las condiciones productivas futuras podrían diferir significativamente de las observadas hasta el momento. Frente a ese desafío, la capacidad de extraer conocimiento de los datos históricos se convierte en una herramienta estratégica para la toma de decisiones.

Del dato aislado a una visión integrada del ambiente

Tradicionalmente, gran parte de la información generada en ensayos agrícolas se evaluaba de manera independiente, vinculada a un sitio geográfico o a una campaña específica. Si bien ese esquema permitió obtener resultados valiosos, también limitó la posibilidad de identificar patrones comunes entre distintas regiones, años o condiciones productivas.

La propuesta desarrollada por CIMMYT y Calice apunta a superar esa barrera mediante la adopción de criterios FAIR, una metodología que promueve que los datos sean localizables, accesibles, interoperables y reutilizables.

Bajo esta lógica, la información deja de funcionar como un conjunto de registros independientes para convertirse en una base integrada capaz de generar nuevas conexiones y relaciones. La reorganización permite combinar datos de distintas fuentes y analizarlos dentro de un mismo marco conceptual, ampliando significativamente su potencial de uso.

El principal cambio, sin embargo, está en la manera de interpretar el ambiente. En lugar de considerarlo únicamente como una característica asociada a una ubicación determinada, el sistema lo descompone en múltiples factores climáticos, edáficos y temporales que interactúan durante todo el ciclo del cultivo.

El aporte de la enviromics

Esta metodología se apoya en la denominada “enviromics”, una disciplina emergente que utiliza herramientas de ciencia de datos para estudiar el conjunto de variables ambientales que influyen sobre el desarrollo de organismos y sistemas productivos.

A través de este enfoque, los investigadores pueden evaluar cómo interactúan factores como la temperatura, la disponibilidad de agua, las características del suelo o determinadas prácticas de manejo, y determinar de qué manera impactan sobre el rendimiento final.

Como prueba de concepto, los equipos trabajaron sobre cultivos de maíz sometidos a escenarios complejos, caracterizados por estrés hídrico y altas temperaturas. El objetivo fue identificar patrones de comportamiento que permitan comprender mejor qué variables explican las diferencias observadas en productividad, rentabilidad y estabilidad de los sistemas agrícolas.

La metodología también incorpora indicadores económicos y prácticas agronómicas, lo que amplía el alcance del análisis y facilita una visión más integral de los factores que condicionan los resultados productivos.

Una red ambiental para comparar escenarios distintos

Uno de los principales aportes de la herramienta es la posibilidad de comparar información proveniente de diferentes ensayos, regiones y campañas bajo un mismo esquema analítico.

Para ello se desarrolló una red de comportamiento ambiental que permite vincular datos generados en contextos diversos e identificar respuestas similares de los cultivos frente a condiciones ambientales equivalentes.

Esta capacidad resulta especialmente relevante en un contexto de creciente incertidumbre climática. Al detectar patrones repetitivos en distintos escenarios, los investigadores pueden construir modelos más robustos para anticipar comportamientos futuros y diseñar estrategias de adaptación más precisas.

“Esta colaboración con CALICE ofrece un ejemplo concreto del valor de contar con datos armonizados, estandarizados y multidisciplinarios. Demuestra lo que es posible cuando dejamos atrás los silos y conectamos información de distintas disciplinas. Con frecuencia hablamos de la importancia de la integración, pero este producto nos brinda un resultado tangible: evidencia que puede respaldar una toma de decisiones más informada y estratégica”, señaló Andrea Gardeazabal, líder del Grupo de Monitoreo, Evaluación, Rendición de Cuentas y Aprendizaje (MEAL) de CIMMYT.

Una herramienta con potencial de expansión

Los responsables del proyecto destacan que el modelo desarrollado no está limitado al maíz. La metodología puede extenderse a otros cultivos y programas de investigación siempre que los datos disponibles cumplan con criterios de interoperabilidad y estandarización.

Desde esa perspectiva, el valor de la iniciativa no radica exclusivamente en la tecnología utilizada, sino en la posibilidad de aprovechar de forma más eficiente información que ya existe y que muchas veces permanece subutilizada.

La propuesta representa un nuevo paso dentro del proceso de digitalización de la investigación agropecuaria. Al transformar grandes volúmenes de datos en conocimiento aplicable, busca fortalecer la capacidad del sector para responder a desafíos vinculados con la sostenibilidad, la seguridad alimentaria y la adaptación al cambio climático.