Los cultivos de flores ubicados en el altiplano cundiboyacense -en altitudes superiores a 2.500 metros sobre el nivel del mar (msnm)- son algunos de los más susceptibles a afrontar las heladas, fenómeno meteorológico que ocurre cuando la temperatura ambiente disminuye a valores iguales o inferiores a 0 °C , momento en el que el frío intenso cubre con un manto de hielo o escarcha las plantas.

Generalmente, este fenómeno se presenta con más frecuencia entre noviembre y febrero, meses cruciales para la exportación de flores en Colombia, debido a la demanda del mercado estadounidense por la celebración del Día de San Valentín, el 14 de febrero.

Ante esta situación, Evelin Calderón Caro, estudiante de la Maestría en Ingeniería – Analítica de la Facultad de Minas de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, identificó que hacía falta entender más el clima y su influencia dentro del ciclo de vida de las flores. Así lo dio a conocer un artículo publicado por la Agencia de Noticias UNAL. 

Por ello, con el apoyo de Soluciones Wiga y Growers Hub Trading (GHT), red de empresas dedicadas a la producción, exportación y comercialización de flores con cultivos en Colombia, y en Ecuador, además de una red de importadoras, comercializadoras, bouqueteras y distribuidoras en Estados Unidos, se desarrolló un modelo de predicción temprana de heladas basado en la relación entre estos eventos y las variables climáticas, a través de la implementación de algoritmos de aprendizaje de máquinas.

“Para las flores la temperatura se mide por grados/día, que es la acumulación de temperatura que necesitan estas especies para florecer. Identificamos que para las heladas se tenían ciertas reglas: si para el medio día la temperatura aumentaba a cierto valor, o si entre las 8:00 pm y las 9:00 am estaba por debajo de 10°C, ya se tenía la idea de que iba a ocurrir una helada”, menciona la ingeniera agrónoma.

Método de predicción

Temperatura, humedad relativa, punto de rocío, radiación fotosintéticamente activa y precipitación, constituyeron las variables explicativas de los eventos de heladas. Para la obtención de estas y el entrenamiento de los modelos se utilizó información recopilada de 13 estaciones meteorológicas ubicadas entre el norte y el occidente de la sabana de Bogotá dentro de predios de cultivos de flores pertenecientes a GHT.

En el trabajo de campo se había identificado que en las horas previas a la ocurrencia de una helada se presenta baja humedad, bajo punto de rocío y alta radiación. Así, surgieron cinco modelos de aprendizaje de máquinas. El desempeño de cuatro de ellos fue satisfactorio y ofrecieron métricas de evaluación superiores al 91%.

Otro resultado del trabajo es la predicción con una ventana de tiempo más amplia que permite mayor rango de acción ante esta situación. “En la revisión de la literatura de los modelos desarrollados en los últimos años tenían apenas un lapso de entre dos y tres horas, seguro porque en otros países los invernaderos tienen un mayor nivel de automatización, mientras que acá necesitábamos más de 10 horas desde que se emite la alerta de helada porque las personas tienen que desplazarse al campo y hacer una activación manual de los sistemas de riego”, señala Calderon. 

La primera versión del modelo se implementó en 2020, para la temporada de heladas, con un monitoreo en tiempo real a través de las estaciones que miden la temperatura, identificando cuando esta alcanzaba valores iguales o inferiores a 0 °C y si el modelo efectuaba la predicción (probabilidad de ocurrencia de helada superior al 50%).

Entre 2020 y 2021 se hicieron ajustes y actualizaciones, y la última temporada inició en noviembre de 2022 hasta febrero de 2023, el monitoreo realizado a las 13 estaciones permitió la predicción de todas las heladas que ocurrieron, lo cual evidencia su eficacia.

Aunque aún no se tienen cifras establecidas en términos monetarios, esta implementación contribuye a mitigar el impacto de las heladas, un mejor despliegue de las estrategias y un ahorro en recursos como el agua, el transporte, el tiempo y toda la gestión que se requiere para atender una alerta de helada, sumado al ahorro de los costos de producción al evitar que se reduzca tanto la calidad como la cantidad de las flores.