{"id":8013,"date":"2026-03-13T21:26:13","date_gmt":"2026-03-13T20:26:13","guid":{"rendered":"https:\/\/innova.campogalego.gal\/?p=8013"},"modified":"2026-03-13T21:26:13","modified_gmt":"2026-03-13T20:26:13","slug":"agroclimaia-ofrece-datos-climaticos-aplicables-a-comarcas-agricolas-de-ourense","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/innova.campogalego.gal\/es\/vina-es\/agroclimaia-ofrece-datos-climaticos-aplicables-a-comarcas-agricolas-de-ourense.html","title":{"rendered":"AgroClimaIA ofrece datos clim\u00e1ticos aplicables a comarcas agr\u00edcolas de Ourense"},"content":{"rendered":"

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Imagen de archivo<\/p><\/div>
\nEn el grupo Environmental Physics Laboratory (EPhysLab-CIM UVigo) viene de desarrollarse un proyecto que ofrece datos clim\u00e1ticos de alta resoluci\u00f3n aplicables a comarcas agr\u00edcolas estrat\u00e9gicas de la provincia de Ourense. AgroClimaIA fue realizado por un equipo encabezado por Diego Fern\u00e1ndez, personal docente e investigador de la Facultad de Ciencias y del Campus Agua, y completado por Beatriz Arguil\u00e9 y Mar\u00eda Teresa de Castro.<\/p>\n

El proyecto estuvo orientado a proporcionar datos clim\u00e1ticos de alta resoluci\u00f3n aplicables a comarcas agr\u00edcolas estrat\u00e9gicas de la provincia de Ourense, centr\u00e1ndose espec\u00edficamente en dos sectores de especial relevancia socioecon\u00f3mica: el cultivo de la patata y el sector vitivin\u00edcola. 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 vitivin\u00edcola, por ser localizaciones altamente representativas dentro de la provincia de Ourense. En el caso de la patata, se ampli\u00f3 adem\u00e1s el an\u00e1lisis a la comarca de Berganti\u00f1os, por su relevancia en el contexto gallego.<\/p>\n

En el estudio se desarroll\u00f3 \u201cuna metodolog\u00eda combinada de t\u00e9cnicas de bajada de escala, aplicaci\u00f3n de m\u00e9todos de inteligencia artificial, as\u00ed como procedimientos de correcci\u00f3n de desviaciones, que permiti\u00f3 generar series clim\u00e1ticas de alta fidelidad espacial y temporal capaces de capturar la variabilidad local\u201d. <\/p>\n

Para la patata se seleccionaron las variables de temperatura y humedad relativa a escala horaria, mientras que para el sector vitivin\u00edcola se consideraron la temperatura media, m\u00ednima y m\u00e1xima diarias, as\u00ed como la precipitaci\u00f3n. \u201cEl an\u00e1lisis de estas variables permite evaluar tanto los \u00edndices de maduraci\u00f3n como el riesgo de p\u00e9rdidas de producci\u00f3n asociadas a la superaci\u00f3n de determinados umbrales\u201d, se\u00f1ala Diego Fern\u00e1ndez.<\/p>\n

En el proyecto se integraron t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, en particular redes neuronales, que permitieron corregir y adaptar los datos a las condiciones locales<\/p><\/blockquote>\n

Los datos resultantes incluyen tanto un per\u00edodo hist\u00f3rico de referencia (1985-2014) como proyecciones futuras (2030-2059) y permiten su integraci\u00f3n en los modelos agron\u00f3micos espec\u00edficos de cada cultivo, \u201cfavoreciendo una agricultura de precisi\u00f3n orientada a la optimizaci\u00f3n de la gesti\u00f3n de los recursos naturales, a la adaptaci\u00f3n a los escenarios clim\u00e1ticos futuros y a la reducci\u00f3n del impacto ambiental\u201d.<\/p>\n

Los an\u00e1lisis realizados indicaron que, especialmente en el caso de la patata, donde es necesario tener una buena representatividad a escala horaria, la mejora de la resoluci\u00f3n espacial no resultaba suficiente para reproducir adecuadamente la variabilidad temporal de ciertas variables, con cambios que pueden producirse en escalas de pocas horas.
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\nPara superar esta limitaci\u00f3n, en el proyecto se integraron t\u00e9cnicas de inteligencia artificial, en particular redes neuronales, que permitieron corregir y adaptar los datos a las condiciones locales, mejorando su representatividad. En el sector vitivin\u00edcola fue necesario aplicar un procedimiento de correcci\u00f3n de desviaciones que optimiz\u00f3 la reproducci\u00f3n de valores medios y extremos, manteniendo la variabilidad clim\u00e1tica. <\/p>\n

Finalmente, los datos resultantes del proyecto fueron estructurados en un formato est\u00e1ndar y puestos a disposici\u00f3n p\u00fablica a trav\u00e9s de una plataforma web<\/a><\/strong> espec\u00edfica del proyecto, facilitando su consulta y descarga por parte de personal investigador, productores y administraciones interesadas.<\/p>\n

Se trata de una de las iniciativas beneficiarias de la convocatoria a proyectos del personal investigador en la etapa de formaci\u00f3n postdoctoral del campus de Ourense (Inou+PosDou Campus Agua 2025), financiada al amparo del convenio de colaboraci\u00f3n entre la Conseller\u00eda de Educaci\u00f3n, Ciencia, Universidades y Formaci\u00f3n Profesional y la Universidad de Vigo para el desarrollo de acciones estrat\u00e9gicas en el Campus Agua (2024-2027). <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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