USO DE MODELOS DE PREDICCIÓN ESPACIAL PARA LA MEJORA DEL USO EFICIENTE DEL AGUA EN UNA PARCELA AGRÍCOLA DEL SURESTE DEL ESTADO DE COAHUILA
Las prácticas agrícolas convencionales han satisfecho las necesidades básicas de la población humana, sin embargo, el constante incremento de la población humana, el cambio climático derivado de las emisiones de gases de efecto invernadero, están ejerciendo una presión cada vez mayor sobre dos de los recursos no renovables más limitantes para la agricultura, el suelo y el agua. Es por ello que en los últimos años se ha llegado al consenso de que se necesita un cambio de paradigma hacia nuevos métodos de producción que garantice una agricultura sostenible.
La demanda de agua de riego por parte de los usuarios agrícolas desencadena la competencia por los recursos hídricos y aumenta la preocupación ambiental. El riego se convierte en un problema mayor cuando las regiones se encuentran bajo condiciones climáticas adversas donde las fuentes de agua son limitadas como lo son las regiones áridas y semiáridas, por lo tanto, la escasez de agua se considera una limitante importante para promover la agricultura de manera sostenible.
Existen muchas necesidades en el campo que pueden ser cubiertas con la agricultura de precisión. La agricultura de precisión aporta a los agricultores una forma de gestionar de manera eficiente y sostenible sus cultivos y hacer frente a algunas de las problemáticas actuales como: la escasez del agua, el cambio climático y la seguridad alimentaria al mejorar la productividad.
En este trabajo se aplican estrategias de agricultura de precisión para conocer el efecto del manejo en los sistemas productivos agropecuarios sobre el uso eficiente de los recursos hídricos y brindar pautas sobre las prácticas de riego que ahorren agua y proporcionen un uso eficiente de los recursos hídricos en la producción agrícola de la región.
En una parcela experimental ubicada en el municipio de General Cepeda, donde los cultivos principales son forrajeros y con el manejo habitual de los propietarios se pretende emplear modelos predictivos basados en geoestadística y machine learning para probar su utilidad en la predicción espacial de diversas variables ambientales que puedan ser de utilidad para la mejora en el uso del agua de la región sureste de Coahuila.
Para ello se realizo previamente un muestro sistemático de la parcela recolectando muestras de suelo que se procesaron en laboratorio para determinar diversas características fisicoquímicas del suelo. Posteriormente se obtiene información adicional de covariables ambientales de diferentes bases de datos para probar el modelado de características fisicoquímicas del suelo en la parcela. Dando como resultado el primer mapa de humedad del suelo. Para la validación de los mapas generados se examinó la diferencia entre los valores observados y predichos utilizando el error medio (ME), el error cuadrático medio (RMSE) y el coeficiente de correlación (r), todo esto para comprobar la bondad de ajuste de los resultados.
Este primer acercamiento relaciona la presencia de vegetación con la humedad del suelo, si bien la bondad de ajuste es alta con valores mayores a la literatura es un primer acercamiento en el uso de modelos de predicción espacial en la región.