HC352 - horticultura

FERTILIZACIÓN 29 minados productos como puede ser la huella de carbono, huella hídrica, huella de nitrógeno, etc. La mala ges- tión del N en los cultivos hortícolas, además de tener repercusiones en el medio ambiente, tiene también con- secuencias negativas desde el punto de vista económico para el agricultor, incrementando de forma injustificada los costes de producción. MODELO PREDICTIVO El uso óptimo de inputs como agua y fertilizantes en una parcela concreta es un problema complejo ya que intervie- nen un gran número de variables que no siempre es fácil predecir. Las nuevas tecnologías se están abriendo paso en los últimos años a una velocidad asombrosa en los distintos ámbitos de nuestra vida como herramientas para mejorar el bienestar o como soporte a la realización de infinidad de actividades y tareas. El término de nuevas tecnologías es un concepto que engloba una gran cantidad de instrumentos, ideas, dispositivos, etc. Ejemplo de ello puede ser, en el ámbito agrario, la maquinaria desarro- llada para la mecanización de cultivos o los modelos de predicción que ayu- den al manejo de una explotación a la persona responsable de la misma. Pero, ¿qué es exactamente un modelo predictivo? Unmodelo predictivo es un conjunto de numerosos y frecuentes cálculos de datos y algoritmos, basado en estadísticas capaz de predecir el comportamiento que tendrá una determinada variable, como puede ser en el ámbito agrario la producción de un cultivo, las aportaciones de fito- sanitarios, etc. Utilizando un histórico de datos de situaciones similares de otras campañas y las características particulares de la explotación que se quiere estudiar, ayuda a los técnicos y agricultores a tomar decisiones en cuanto a las prácticas agrícolas que se llevan a cabo en una parcela. El desarrollo de modelos de predic- ción ha sido un ámbito de trabajo de gran importancia en los últimos años en la investigación, y la evolución de esta herramienta se ha visto incre- mentada de manera exponencial en las últimas dos décadas debido a los avances informáticos y a la difusión de las investigaciones. El aumento de factores y variables que los modelos de predicción pueden tener en cuenta es otra de las razones por lo que cada vez son más fiables y precisos. Esta precisión permite a los encargados de explotaciones un manejo de las mismas manteniendo o aumentando la productividad a la vez que se produce un ahorro de insu- mos y un menor impacto al medio ambiente. Debido a que la producción de cultivos hortícolas representa uno de los mayores sectores de la agricul- tura en España, es muy interesante implantar estas nuevas herramientas en estos cultivos. CONCEPTO DSS (SISTEMA DE APOYO A LA TOMA DE DECISIONES) Con el fin de que los modelos predic- tivos consigan llegar al mayor número de usuarios posibles eliminando el grado de dificultad que conlleva la utilización de modelos complejos, se desarrollan los DSS. Las siglas DSS hacen referencia a la expresión en inglés ‘Decision Support System’, o lo que es lo mismo en español “Sistema de apoyo para la toma de decisiones”. Los DSS incorporan uno o más modelos de simulación de cultivos y simplifica el funcionamiento de los mismos para obtener recomenda- ciones sobre las prácticas culturales. Para el correcto funcionamiento de estos sistemas es necesario intro- ducir una serie de información (lo que llamamos ‘entradas’) sobre la explotación donde se quiera implantar, como puede ser el cultivo a trasplantar, las aportaciones de N, datos climáticos, etc. Con estos datos de entrada el DSS realiza las recomendaciones de manejo, esto lo que conocemos como ‘salidas’. Algunos de los DSS desarrollados tie- nen la capacidad de incluir los datos climáticos en tiempo real, fotos de satélite, etc. de manera automática gracias a que están interconectados con plataformas web. En la revisión reciente sobre las DSS publicada por Gallardo et al. (2020) se indica que los primeros DSS desarrollados en la década de 1980 y principios de la de 1990 fueron hojas de cálculo simples o programas independientes, en los cuales había que ingresar datos de manera manual, trabajo muy tedioso y que consumía mucho tiempo, lo cual hizo que se descartase su uso en parcelas comerciales. Las nue- vas versiones suelen plantear como objetivo simplificar estos procesos convirtiendo los DSS en herramientas amigables y prácticas. DSS EXISTENTES Los DSS desarrollados en el ámbito de la agricultura suelen comprender diversos cultivos y estar dirigidos a dis- tintos fines como puede ser el manejo del riego, el manejo de nutrientes, la combinación de ambos, etc. A conti- nuación se nombran algunos de ellos (Gallardo et al., 2020).