Monitoreo en cultivo de flores. Foto cortesía: John Steven Romero Cruz. Soluciones Wiga.

Este es el fenómeno meteorológico que ocurre habitualmente en la noche, la madrugada o las mañanas, cuando la temperatura del aire, llamada también temperatura ambiente, disminuye a valores iguales o inferiores a 0°C (punto en el que se congela el agua). Las heladas causan serias afectaciones en los cultivos, hasta la pérdida total de los mismos; por esta razón, la estudiante, Evelin Calderón, desarrolló un modelo para su predicción o detección temprana, que permite un margen de acción en las siembras para mitigar su impacto.

Las heladas son similares a una ola de frío intenso que cubre con un manto de hielo o escarcha las plantas, quemando plantas y pastizales debido a su intensidad. Este es uno de los fenómenos atmosféricos que más afecta los sistemas productivos agrícolas del país, especialmente a cultivos de clima frío como flores, papa, maíz, hortalizas y frutales, afectando costos de producción, productividad e indicadores de rendimiento.

En Colombia “muchos cultivos están ubicados en los altiplanos de las regiones andinas, en altitudes superiores a 2.500 m s.n.m, (metros sobre el nivel del mar) donde se concentra la mayor susceptibilidad a la ocurrencia de heladas”, destaca en su investigación Predicción temprana de heladas en cultivos de altura, empleando métodos de aprendizaje de máquinas, Evelin Calderón Caro, estudiante de Maestría en Ingeniería – Analítica de la Facultad de Minas de la UNAL Medellín.

Mortales y silenciosas

De acuerdo con el Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales, IDEAM, “desde el punto de vista agrometereológico podría definirse una helada como la temperatura a la cual los tejidos de la planta comienzan a sufrir daño. En esta definición entran en juego aspectos fisiológicos, como la resistencia o susceptibilidad del cultivo a bajas temperaturas en sus diferentes estados de desarrollo, altura de la planta sobre el nivel del suelo y la temperatura de la hoja”.

En ese sentido, la entidad colombiana destaca que, fisiológicamente se puede presentar la helada en una planta, así no se presente el fenómeno desde el punto de vista climático. “Además, en una noche de helada y bajo determinadas condiciones de la planta, la temperatura interna de la hoja puede ser más baja que la del aire, o sea que la intensidad de la helada, desde el punto de vista agronómico, puede ser mayor que la intensidad climática registrada”.

Ante esta situación, y debido a su experiencia como ingeniera agrónoma en el sector floricultor (altamente susceptible al comportamiento de fenómenos climáticos), Evelin identificó que hacía falta entender más el clima y su influencia dentro del ciclo de vida de las flores. Lo anterior sumado a que las heladas se presentan con más frecuencia entre noviembre y febrero, meses cruciales para la exportación de flores en el país, debido a la demanda del mercado estadounidense por la celebración del 14 de febrero conocida como San Valentín.

De la mano de Soluciones Wiga y Growers Hub Trading -GHT-, una red de empresas asociadas dedicadas a la producción, exportación y comercialización de flores con cultivos en la Sabana de Bogotá y el Oriente Antioqueño en Colombia, y en la región de Cayambe, en Ecuador; además de una red de importadoras, comercializadoras, bouqueteras y distribuidoras en 10 estados de Estados Unidos de América, exploraron la posibilidad de predecir eventos climáticos e identificaron que uno de los factores que más estaba afectando los cultivos en Cundinamarca eran las heladas.

“Para las flores la temperatura se mide por grados día, que es la acumulación de temperatura que necesitan estas especies para florecer. Vimos que era posible predecirla en esta forma y también identificamos con las personas que están en campo 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 p.m. y las 9:00 a.m. estaba por debajo de 10°, ya se tenía la idea de que iba a ocurrir una helada, este monitoreo por así decirlo, se hacía a partir de las observaciones de quienes están en los invernaderos”, señala Evelin.

Ciencia y tecnología al servicio del agro colombiano

Además de estas observaciones, en la recopilación de información climática disponible y en las visitas de campo realizadas, encontraron que este fenómeno estaba afectando no solo los cultivos de flores sino de otros productos principalmente en la región de la Sabana bogotana, por lo anterior, propusieron 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.

“En el contexto colombiano no pudimos encontrar otras formas para predecir heladas además de las recomendaciones y el conocimiento de campo, donde las personas aprenden a conocer ciertos patrones climáticos de la región, pero encontramos que no había tecnologías relacionadas con este fenómeno”, señala la estudiante de Maestría, quien agrega que para este tipo de predicciones es necesario contar con un histórico de datos de calidad, una limitante en el país.

De acuerdo con la investigación, las variables registradas fueron “temperatura, humedad relativa, punto de rocío, radiación fotosintéticamente activa y precipitación, estas 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”.

Producto de la exploración, se identificó que las horas previas a la ocurrencia de un evento de helada se caracterizan por presentar baja humedad, bajo punto de rocío y alta radiación. De allí surgieron cinco modelos de aprendizaje de máquinas.

“Cuatro de ellos se desempeñaron satisfactoriamente, con métricas de evaluación superiores al 91 %. Las métricas utilizadas para la evaluación del rendimiento de los cinco métodos fueron precisión, sensibilidad (tasa de verdaderos positivos), especificidad (tasa de verdaderos negativos), exactitud y puntuación. La validación cruzada y el análisis estadístico demostraron que el modelo de potenciación del gradiente para la detección de heladas presentó la mayor precisión”, explica Evelin Calderón en el estudio.

Entre los principales hallazgos también se destaca una 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 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”.

El futuro de la predicción

Desde el 2020, se implementó la primera versión del modelo 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 el 2020 y 2021 se hicieron ajustes y actualizaciones al modelo, esta última temporada que inició en noviembre de 2022 hasta febrero de 2023 también se hizo el monitoreo para las 13 estaciones y se predijeron todos los eventos de heladas que ocurrieron. Aunque para algunas estaciones se generaron falsos positivos, la temperatura presentó valores cercanos al punto de congelación del agua (entre 1 y 2 °C). Llevamos tres temporadas de heladas haciendo seguimiento al modelo, estamos enfocados en la Sabana de Cundinamarca porque es donde están las estaciones e información disponible, también estamos evaluando el desempeño del modelo en una estación meteorológica ubicada en el departamento de Tolima. La idea es implementar el modelo en otras zonas donde se desarrollen actividades agrícolas a una altura mayor a los 2.500 m.s.n.m, y que sean susceptibles a la ocurrencia de heladas”.

Aunque aún no se tienen cifras establecidas en términos monetarios, esta implementación ha permitido pasar de un monitoreo empírico y artesanal basado en el conocimiento adquirido en campo, a un modelo para la detección temprana de heladas a partir de la implementación de cuatro métodos de clasificación de aprendizaje de máquinas y regresión logística basados en variables climáticas, que contribuye a mitigar estas afectaciones en los cultivos, 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.

(FIN/JRDP)

24 de abril de 2023