El ingeniero civil agrícola, MSc., de INIA Quilamapu, Marcel Fuentes, coordinador de esta iniciativa interregional, manifestó que el objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema operacional de predicción de sequía a partir de datos satelitales (MODIS), meteorológicos (grados día, radiación solar, entre otros) e índices de circulación general (ENSO, OAA) utilizando redes neuronales espacio-temporales que consideran explícitamente la componente geográfica.

Las Redes Neuronales Artificiales (RNA) son sistemas de procesamiento de la información, cuya estructura y funcionamiento están inspirados en las redes neuronales biológicas. Las RNA, están conectadas entre sí, para transmitirse señales para la predicción de series temporales, esto último, es un conjunto de muestras tomadas a intervalos de tiempo regulares; para el análisis de su comportamiento al mediano y largo plazo, logrando detectar patrones de conducta, que permiten hacer pronósticos de cómo será su comportamiento futuro.

Asimismo, se desarrollará un índice de sequía para praderas de secano basado en mediciones de terreno. De esta manera, señaló Fuentes, los productos que se obtendrán con este trabajo, para las cinco regiones involucradas son: “un índice de sequía que relacione mediciones de praderas de secano con índices satelitales, un pronóstico de los índices satelitales de sequía agrícola para un horizonte de tres meses con una incertidumbre conocida, y un pronóstico del índice de sequía de praderas de secano para ese mismo horizonte de predicción”.

MONITOREO SATELITAL DE LA SEQUÍA AGRÍCOLA

Actualmente el INIA realiza un monitoreo satelital de la vegetación y la sequía agrícola, entregando información relevante a las autoridades para la toma de decisiones respecto de la declaración de zonas en emergencia agrícola. En ese sentido, es crucial adelantarse a los impactos futuros de la sequía a través de su pronóstico para ayudar en la planificación y optimización de un mejor manejo de los recursos hídricos., entre otros parámetros.