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Estudio pionero de la Universidad Nacional de Colombia

Colombia perdería hasta un 35% de la producción de aguacate por el cambio climático

El aguacate colombiano estaría en riesgo en zonas como Antioquia y Caldas, que concentran el 58% de área cultivada, debido al aumento de la temperatura, la disminución de lluvias y el aumento de plagas de ácaros u hongos que dañan el cultivo. El estudio identificó el riesgo a largo plazo que presenta el cambio climático para este fruto, con proyecciones de más de 50 años.

31 de Enero 2025 Equipo Redagrícola
Colombia perdería hasta un 35% de la producción de aguacate por el cambio climático

Colombia podría perder una gran producción de aguacate Hass si no toma medidas contra el cambio climático.

La Organización Meteorológica Mundial ha asegurado que para el periodo 2024 a 2028, la temperatura aumentaría entre 1,1 y 1,9 ° C por cuenta del cambio climático poniendo en riesgo al planeta. Esto despertó el interés del investigador Diego Fernando Sánchez Vivas, magíster en geomática de la UNAL por determinar qué zonas productoras de aguacate se verían más afectadas con el aumento de la temperatura de los próximos años. 

Encontró que, para las zonas de clima cálido y húmedo, en regiones como el norte de Antioquia y Magdalena Medio, hay condiciones óptimas para el desarrollo del aguacate Hass, pero la productividad se reduciría hasta en un 15% si no se adoptan estrategias para combatir el cambio climático.

También pudo evidenciar que Risaralda y Quindío tienen las áreas más prometedoras para mantener una producción estable en la actualidad; sin embargo, hay una mayor vulnerabilidad a enfermedades que pudren la raíz (pudrición), y, por ende, todo el cultivo.

Por otro lado, evidenció que, en Tolima y Huila, el sector del aguacate Hass ya enfrenta problemas de escasez de agua, y se proyecto una pérdida de hasta el 40% de las hectáreas que son aptas para cultivo en el peor escenario de cambio climático; en el sur de Caldas y el norte del Valle del Cauca, los cambios de temperatura también reducirían en un 20 % de la productividad para 2060.

ALGORITMOS Y DRONES MULTIESPECTRALES, CLAVES EN LA INVESTIGACIÓN

Todo esto lo descubrió gracias a una serie de herramientas tecnológicas novedosas, entre ellas los algoritmos de redes neuronales (ConvLSTM y Bi-LSTM), capaces de predecir los cambios de temperatura y precipitación en estas zonas; los drones multiespectrales, que monitorean en tiempo real el estado de los cultivos (entre 118 y 237 imágenes por vuelo, cubriendo áreas de 1,414 m² a 3,313 m²), identificando plantas afectadas por plagas o condiciones climáticas adversas; y mapas de riesgo internacionales (cerca de 27.000 datos) que facilitan la proyección del rendimiento del cultivo entre los años 2024 y 2100.

Estas herramientas le permitirían a cualquier productor de aguacate Hass o de otra planta de interés, saber si la zona en la que cultiva es idónea o no, resistiendo el aumento de temperatura de los próximos años. En las proyecciones se veían intervalos en los que el calor podría ascender de 2,6 a 8,5°C.

Vale destacar que, los algoritmos de redes neuronales son como “cerebros artificiales”, que analizan grandes cantidades de datos históricos de clima, que el investigador recopiló de la base de datos del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (entre 1981 y 2011). Allí observó temperatura y lluvias para identificar patrones entre las regiones.

Uno de estos algoritmos combinó mapas climáticos y series de tiempo en que ha variado la temperatura y las precipitaciones, para ver cómo esto cambiaría en los próximos años. El estudio consideró escenarios climáticos en periodos entre: 2021-2040, 2041-2060 y 2061-2080. En el escenario más crítico la temperatura podría aumentar hasta 8,5 °C para 2080, representando una pérdida de hasta el 35% de la producción nacional.

Finalmente, se realizó un trabajo de campo en 8 fincas de los municipios de Sonsón y La Unión (Antioquia), en el que se usaron drones con cámaras especializadas, que pueden ver más allá de lo que los ojos humanos, capturando imágenes de diferentes longitudes de onda, y detectando, gracias a la luz que reflejan las plantas en pigmentos de color llamados clorofila, si están enfermas o estresadas por falta de agua.

 

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