Examinando el impacto productivo y ambiental de políticas agrícolas con teledetección: Un piloto en Argentina
En América Latina y el Caribe (ALC), el uso ineficiente y no sostenible de insumos agrícolas sigue contribuyendo a la sobreexplotación y contaminación de los recursos naturales de la región, amenazando la biodiversidad y poniendo en riesgo la sostenibilidad de la producción agropecuaria. La región enfrenta presiones vinculadas al cambio de uso del suelo y a la deforestación, principalmente debido a la agricultura comercial, lo cual plantea una amenaza al medio ambiente y la biodiversidad, y contribuye de forma significativa al cambio climático. La evidencia empírica indica que la disponibilidad de información ambiental oportuna y de alta calidad mejora la sostenibilidad ambiental. Por ejemplo, datos científicos y georeferenciados son imprescindibles para asegurar la efectividad de políticas ambientales y agrícolas, como la administración de sistemas de pagos por servicios ecosistémicos. No obstante, la información sobre la producción agrícola y el medio ambiente en ALC es insuficiente, dispersa y, con frecuencia, desactualizada, lo que no permite llevar a cabo un seguimiento sistemático de la eficacia de las políticas sectoriales.
En los últimos años, el papel de la tecnología digital y la teledetección mediante imágenes satelitales u orto-fotogramétricas (tomadas desde aviones o drones) ha cobrado importancia en la agricultura, ya que el uso sistemático de información ofrece una gran oportunidad para monitorear y evaluar la salud y el cambio de cultivos, suelos y rendimientos agrícolas. Por ejemplo, las imágenes satelitales pueden mostrar variaciones en los patrones de material orgánica y drenaje. Por otra parte, las imágenes de vegetación pueden mostrar crecimiento de cultivo desde la siembra a la cosecha, así como cambios a medida que las estaciones y los años progresan.
Una de las varias herramientas que aprovecha datos de teledetección para medir los impactos productivos y ambientales como resultado de diferentes políticas agrícolas es el modelo de denitrificación-decomposición, o DNDC, originalmente desarrollado por la Universidad de New Hampshire en los años 90. Este modelo de simulación informático se orienta en los procesos bio- y geoquímicos para modelar las interacciones entre factores ecológicos, los ciclos de agua, de carbono y nitrógeno, además de la gestión de sistemas agroecológicos para entender el crecimiento del cultivo. El modelo tiene varios insumos – un entendimiento de las prácticas agrícolas vigentes (y cambios en ellos resultantes de una determinada intervención), las características del suelo, y data climática histórica – para poder modelar el crecimiento de cultivos a través del ciclo agrícola. De esta forma, el uso de datos de teledetección nos permite tener una mejor comprensión de cómo una política o un programa agrícola impacta el medioambiente y la producción de los agricultores beneficiarios.
Para evaluar si el modelo DNDC puede servir para el monitoreo y la evaluación de programas agrícolas apoyados por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), implementamos un piloto con apoyo técnico de la empresa Applied GeoSolutions para un proyecto de extensión agrícola en Argentina. El Programa de Desarrollo Rural y Agricultura Familiar, o PRODAF, fue implementado entre 2013 y 2019 en dos provincias en el noreste del país. El programa apoyó la incorporación de nuevas tecnologías y proveyó asistencia técnica y capacitación a más de 2.000 productores agropecuarios en las dos regiones, ofreciendo un menú amplio de tecnologías a productores de algodón, citrus, ganado y leche, con el propósito de atender las varias brechas tecnológicas observadas en este estrato de agricultores familiares según demanda y necesidad del productor individual. Para evaluar el desempeño del PRODAF, implementamos una encuesta en 2021 entre una muestra de aproximadamente 900 productores de la región, comparando los resultados productivos entre un grupo de beneficiarios del PRODAF, y un grupo de productores que no participaron en el programa, pero que tienen características similares. Durante esta encuesta, se recopiló la georeferenciación de las parcelas de los productores algodoneros y citrícolas para permitir la medición de la productividad de estos cultivos a través de la teledetección.
Los resultados del modelo DNDC muestran que el PRODAF tuvo impactos positivos en los rendimientos de la producción algodonera y citrícola entre las parcelas tratadas en comparación con las no tratadas. En términos de los efectos ambientales, el impacto dependió del tipo de cultivo y de la tecnología promovida por el programa: Para algodón, se observó un efecto negativo sobre el cambio anual de carbono orgánico del suelo, un indicador importante de la salud del suelo y de su capacidad de secuestrar carbono como factor mitigante del cambio climático. Sin embargo, las tecnologías contribuyeron a una reducción del potencial de calentamiento climático de la producción. Por otro lado, para la producción de citrus el análisis identificó impactos positivos en el carbono orgánico del suelo para aquellos productores que implementaron la práctica de abono orgánico, lo cual también se tradujo en una reducción del potencial de calentamiento climático. Sin embargo, se observó un impacto negativo en el potencial para emisiones de gases de efecto invernadero para la instalación de riego.
La experiencia con este piloto resalta la importancia de aprovechar de las nuevas tecnologías y herramientas digitales para evaluar nuestros programas en todas sus dimensiones – productivas, socioeconómicas y ambientales. Si bien las encuestas en terreno representan un componente imprescindible para el monitoreo y la evaluación de las intervenciones, la teledetección representa una herramienta complementaria de bajo costo que permite entender mejor la importante interacción entre la agricultura y el medioambiente. La generación de este conocimiento servirá para promover la adopción de aquellas tecnologías que no solo aumentan la productividad, sino también conservan los recursos naturales, y así contribuyen al avance de una agricultura sostenible y climáticamente inteligente en la región.
Créditos fotográficos: Shutterstock
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