AgroClimaIA ofrece datos climáticos aplicables a comarcas agrícolas de Ourense

En el grupo Environmental Physics Laboratory (EPhysLab-CIM UVigo) viene de desarrollarse un proyecto que ofrece datos climáticos de alta resolución aplicables a comarcas agrícolas estratégicas de la provincia de Ourense. AgroClimaIA fue realizado por un equipo encabezado por Diego Fernández, personal docente e investigador de la Facultad de Ciencias y del Campus Agua, y completado por Beatriz Arguilé y María Teresa de Castro.

El proyecto estuvo orientado a proporcionar datos climáticos de alta resolución aplicables a comarcas agrícolas estratégicas de la provincia de Ourense, centrándose específicamente en dos sectores de especial relevancia socioeconómica: el cultivo de la patata y el sector vitivinícola. Se seleccionaron como casos de estudio la comarca de A Limia, para el cultivo de la patata, y la comarca de O Ribeiro, para el sector vitivinícola, por ser localizaciones altamente representativas dentro de la provincia de Ourense. En el caso de la patata, se amplió además el análisis a la comarca de Bergantiños, por su relevancia en el contexto gallego.

En el estudio se desarrolló “una metodología combinada de técnicas de bajada de escala, aplicación de métodos de inteligencia artificial, así como procedimientos de corrección de desviaciones, que permitió generar series climáticas de alta fidelidad espacial y temporal capaces de capturar la variabilidad local”.

Para la patata se seleccionaron las variables de temperatura y humedad relativa a escala horaria, mientras que para el sector vitivinícola se consideraron la temperatura media, mínima y máxima diarias, así como la precipitación. “El análisis de estas variables permite evaluar tanto los índices de maduración como el riesgo de pérdidas de producción asociadas a la superación de determinados umbrales”, señala Diego Fernández.

En el proyecto se integraron técnicas de inteligencia artificial, en particular redes neuronales, que permitieron corregir y adaptar los datos a las condiciones locales

Los datos resultantes incluyen tanto un período histórico de referencia (1985-2014) como proyecciones futuras (2030-2059) y permiten su integración en los modelos agronómicos específicos de cada cultivo, “favoreciendo una agricultura de precisión orientada a la optimización de la gestión de los recursos naturales, a la adaptación a los escenarios climáticos futuros y a la reducción del impacto ambiental”.

Los análisis realizados indicaron que, especialmente en el caso de la patata, donde es necesario tener una buena representatividad a escala horaria, la mejora de la resolución espacial no resultaba suficiente para reproducir adecuadamente la variabilidad temporal de ciertas variables, con cambios que pueden producirse en escalas de pocas horas.

Para superar esta limitación, en el proyecto se integraron técnicas de inteligencia artificial, en particular redes neuronales, que permitieron corregir y adaptar los datos a las condiciones locales, mejorando su representatividad. En el sector vitivinícola fue necesario aplicar un procedimiento de corrección de desviaciones que optimizó la reproducción de valores medios y extremos, manteniendo la variabilidad climática.

Finalmente, los datos resultantes del proyecto fueron estructurados en un formato estándar y puestos a disposición pública a través de una plataforma web específica del proyecto, facilitando su consulta y descarga por parte de personal investigador, productores y administraciones interesadas.

Se trata de una de las iniciativas beneficiarias de la convocatoria a proyectos del personal investigador en la etapa de formación postdoctoral del campus de Ourense (Inou+PosDou Campus Agua 2025), financiada al amparo del convenio de colaboración entre la Consellería de Educación, Ciencia, Universidades y Formación Profesional y la Universidad de Vigo para el desarrollo de acciones estratégicas en el Campus Agua (2024-2027).