Las heladas son un fenómeno natural que puede causar importantes daños a la agricultura, especialmente en zonas con climas fríos o templados. En España, las heladas son un problema recurrente en varias regiones, como Aragón, La Rioja, Navarra y Castilla y León, donde afectan a una amplia variedad de cultivos, como frutales, viñedos y cereales. Debido al cambio climático, éstas ya no siguen un patrón normal para lo que es esperable dentro del invierno sino que cada vez con más frecuencia se dan incluso en estadíos avanzados de la primavera.
¿Puede este fenómeno ser predicho con antelación utilizando para ello tecnologías como la Inteligencia Artificial? La respuesta es sí, pero comencemos por el principio:
Los diferentes tipos de heladas y sus parámetros clave
¿Qué datos hay que tener en cuenta a la hora de prevenir la llegada de un episodio de helada primaveral?
La importancia de los datos en tiempo real y su precisión para prevenir el riesgo de heladas en primavera
Desde un punto de vista agrícola, no se puede considerar como helada la ocurrencia de una determinada temperatura, ya que existen vegetales que sufren las consecuencias de las bajas temperaturas sin que ésta llegue a cero grados.
Sin embargo, en función del origen de la helada, ésta se pueden catalogar de diferentes formas.
- Heladas de advección
En primer lugar, las heladas de advección se caracterizan por la llegada de una masa de aire frío cuya temperatura es inferior a 0ºC. El viento es un parámetro importante en este tipo de heladas ya que no se caracterizan por una inversión térmica (es decir, la temperatura disminuye a medida que aumenta la altitud), suele situarse por encima de los 15km/h.
- Heladas de radiación
Por el contrario, las heladas de radiación se producen por una estratificación del aire en donde las capas más bajas son más frías y las capas más altas son más cálidas (inversión térmica). Esto es debido a la pérdida de calor terrestre por irradiación durante la noche. Este tipo de heladas se produce en condiciones de viento calmo o escaso, ya que la ausencia de viento impide mezclar estas capas, y además, con cielo despejado que permite una mayor pérdida de calor desde la superficie terrestre. La pérdida de calor es mayor cuando las noches comienzan a ser más largas y el contenido de humedad del aire es menor. Las zonas de acumulación de humedad y los suelos cubiertos favorecen este tipo de heladas. Sin embargo, la cubierta puede actuar como aislante evitando la pérdida de calor del suelo si está controlada.
- Heladas de evaporación
Por último tendríamos las heladas de evaporación. Provocadas por la pérdida de agua por evaporación desde la superficie de la planta. Ocurre cuando la humedad relativa disminuye y el rocío se evapora. Ese traspaso de energía para evaporar el agua requiere calor lo que conlleva al enfriamiento de la planta.
Este tipo de heladas pueden clasificarse en dos categorías si nos basamos en los efectos visuales:
- En primer lugar, las heladas blancas. Se producen cuando se observa formación de hielo sobre las plantas. Este tipo de heladas se produce con masas de aire húmedo, viento tranquilo y cielos despejados.
- Y las heladas negras, donde no se forma hielo. Adquieren ese nombre por el color que los órganos vegetales pueden tener debido a su destrucción por el frío. Este tipo de heladas se produce cuando la masa de aire es seca. El cielo cubierto o semicubierto o la turbulencia en capas bajas de la atmósfera favorece la formación de este tipo de heladas.
Predicción tradicional de heladas
Tradicionalmente, la predicción de heladas se ha basado en la observación y análisis de variables meteorológicas como la temperatura, la humedad, la velocidad del viento y la nubosidad. Estas variables se utilizan para generar modelos predictivos que permiten estimar la probabilidad de que se produzca una helada en un lugar determinado.
Limitaciones de la predicción tradicional
Sin embargo, la predicción tradicional de heladas presenta algunas limitaciones. En primer lugar, los modelos predictivos tradicionales no siempre son precisos, especialmente a corto plazo. En segundo lugar, estos modelos requieren de una gran cantidad de datos históricos para ser calibrados, lo que puede ser un problema en zonas con pocos datos disponibles.
Sistemas de inteligencia artificial
Los sistemas de inteligencia artificial (IA) se han convertido en una herramienta prometedora para la predicción temprana de heladas. Estos sistemas son capaces de analizar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes, como sensores meteorológicos, imágenes de satélite y datos históricos, para identificar patrones y relaciones que no son detectables por los métodos tradicionales.
Ventajas de la IA para la predicción de heladas
Los sistemas de IA ofrecen varias ventajas frente a la predicción tradicional de heladas:
- Mayor precisión: Los sistemas de IA pueden generar predicciones más precisas, especialmente a corto plazo.
- Mayor adaptabilidad: Los sistemas de IA pueden adaptarse a diferentes condiciones climáticas y a diferentes tipos de cultivos.
- Mayor eficiencia: Los sistemas de IA pueden automatizar el proceso de predicción de heladas, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios.
Ejemplos de sistemas de IA para la predicción de heladas
En España, se están desarrollando varios proyectos de investigación para aplicar la IA a la predicción temprana de heladas.
Los sistemas de IA son una herramienta prometedora para la predicción temprana de heladas en España. Estos sistemas ofrecen una serie de ventajas frente a la predicción tradicional, como una mayor precisión, adaptabilidad y eficiencia. Los proyectos de investigación que se están desarrollando en España en este ámbito son un buen ejemplo del potencial de la IA para mejorar la gestión del riesgo de heladas en la agricultura.
Recomendaciones para los agricultores
Los agricultores pueden beneficiarse de los sistemas de IA para la predicción de heladas de la siguiente manera:
- Utilizando los sistemas de IA para obtener información precisa y actualizada sobre el riesgo de heladas en sus cultivos.
- Adoptando medidas de protección contra las heladas en base a las predicciones de los sistemas de IA.
- Colaborando con los investigadores y las empresas tecnológicas para desarrollar y mejorar los sistemas de IA para la predicción de heladas.
