Resilia: Resiliencia agrícola al cambio climático

[EL PROBLEMA]

El cambio climático y la agricultura van de la mano, pues las condiciones climáticas representan uno de los factores condicionante de la agricultura más importantes. Cambios en el clima representan como tales cambios en la agricultura. Como afectará el cambio climático a la agricultura, resulta todo menos una ciencia incierta, existiendo por suerte centenas de trabajos de investigación hasta estudios de instituciones internacionales como la FAO, BID, ONU, etc.

Se estima según el IPCC que se esperan reducciones del 10 al 25% de rendimientos para los cultivos para el 2050. Pudiendo llegar hasta el 40% para 2100 en un escenario de altas emisiones de gases de efecto invernadero (causantes del cambio climático). Al respecto la FAO (2016), menciona que en escenarios de altas emisiones (sin acciones de mitigación contundentes), se prevé disminuciones de rendimiento de entre el 20 % y 45 % para el maíz y del 30 % al 60 % para la soja. Esto a nivel mundial.

Para Latinoamérica los efectos son variados, destacando según menciona la FAO (2016) el aumento de las precipitaciones en las regiones frías, pero también el de las sequías en zonas tropicales y subtropicales, junto a salinización y deterioro de los suelos. Los pequeños productores latinoamericanos en escenarios de aumento de 2 °C perderían hasta el 64% de sus ingresos (ONU 2020), mientras que para argentina según adjudica la FAO podrían disminuir los ingresos provenientes del agro de un 20 a un 50%, en el mismo escenario de aumento de temperatura media global.

Esto sumado a que la falta de adaptación al cambio climático por parte del sector agrícola y los pequeños productores no solo se verá representado en la disminución de los ingresos a nivel país y en economías locales. También comprometerá la producción de alimentos en regiones que ya poseen inseguridad alimentaria, además de incrementar los precios a nivel mundial de los cultivos (BID 2021). Según el Banco mundial (2021) solamente Latinoamérica tendrá 17 millones de migrantes climáticos internos, producto de la inseguridad alimentaria.

[LA SOLUCIÓN]

Resilia: es una aplicación de apoyo en la toma de decisiones agrícolas basada en datos satelitales, con el objetivo de permitir a los productores la adaptación al cambio climático tanto al corto como al largo plazo.

Entre los ejes que recomiendan el BID y la FAO para adaptarse al cambio climático por parte de los productores destacan:

• Implementación de prácticas climáticamente inteligentes:
• Gestión y acceso a información climática.
• Diversificación de las fuentes de ingresos y la variedad de los cultivos en los sistemas agroproductivos.
• Combatir la desigualdad entre productores muy vulnerables y de bajos recursos.
• Incrementar la gestión y el uso sostenible del agua
• Recuperación de tierras degradadas e intensificación sostenible

En este sentido Resilia se basa en la “Gestión y acceso a la información climática” principalmente, pero enfocando los otros ejes de manera integrada. De tal manera, que no sea solo otra aplicación de monitoreo de cultivos y alertas agroclimáticas si no que permita gestionar esta información para incrementar la resiliencia de los cultivos.

Resilia ofrece dos productos al usuario

• Alertas tempranas:  se generan alertas tempranas para el productor, mediante el monitoreo en tiempo casi real de su cultivo.  La herramienta perfecta al corto plazo mantener su producción segura. Entregando notificaciones via app o por mensajería.
• Modelos predictivos:  esto permite al productor conocer como afectará el cambio climático sus cultivos al largo plazo. Conocer como cambiarán las condiciones climatológicas de su región y si los cultivos habituales seguirán siendo rentables.

La mayoría de las apps actuales del mercado funcionan solamente como un semaforo agroclimatológico. Pero es información para que el productor tome sus decisiones. En Resilia la información tiene un propósito, que el productor se adapte al cambio climático. 

Nuestro modelo predictivo incluye: recomendaciones de cultivos para el futuro, simulaciones de rentabilidad, notificamos como cambiarán las condiciones climáticas y posibles futuras plagas que aparecerán en la región. Esto ayudará también a revalorizar los campos de los productores, evitar inversiones erróneas con miras al largo plazo, que muchas veces al ser equivocadas terminan en la venta de sus campos y posiblemente en convirtiéndose abandonando la actividad rural.

Además, se incluye información acerca de medidas y recomendaciones para los productores, de manera de que puedan adaptarse de manera gradual a las condiciones futuras y aumente la resiliencia de sus campos. Esto será tanto con información disponible en la plataforma, con jornadas y seminarios en terreno, donde también se promocionará la app.

¿QUÉ INFORMACIÓN USAMOS Y CÓMO?

Para alimentar el motor de procesamiento de Resilia, la aplicación se conecta a los repositorios oficiales a través de APIs, obteniendo así datos de sistemas como Copernicus.

Escala de alertas tempranas (pronostico del corto plazo)

• ECMWF (Europena Centre for Medium-range Weather Forecast) Open data: consumimos los pronósticos meteorológicos del sistema, obteniendo las variables climatológicas de importancia para poder generar las alertas para el monitoreo de los cultivos.
• Sentinel-1, Sentinel-2, Setinel-3: Implementamos las imágenes sentinel-1 para estimar la humedad de la capa superficial del suelo, además de monitorear los días con coberturas de nubes. Sentinel-2 para calcular índices de interés como el NDVI (para salud y biomasa de los cultivos), NDMI (estrés hídrico) y otros índices como CCI. Por último, las imágenes del sensor SLSTR de Sentinel-3 nos permiten obtener la temperatura de la superficie terrestre de manera diaria.
• ERA5-Land Hourly: usamos el reanálisis horario de ERA5 para reconstruir el balance hídrico reciente de la zona de los cultivos y calibrar variables como evapotranspiración potencial y real.
• VIIRS: monitoreo de la superficie terrestre en días que no se tenga acceso a productos de sentinel-2 pero con menor precisión y usando algoritmos de downscalling.

Escala de modelos de predicción (pronóstico a largo plazo):

• Proyecciones CORDEX-lat: modelos climáticos regionalizados para Latinoamérica bajo los escenarios del IPCC (SSP2-4.5 y SSP5-8.5) proyectados a 2050.
• Modelo CMIP6: modelo climático global desarrollado WCRP, con proyecciones de las principales variables climáticas de interés bajo los distintos escenarios de cambio climático.
• Mapas de suelos, cultivos y rendimientos locales: mapas de libre acceso y uso provistos por el INTA (Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria) en su portal SIG (GEOINTA), con ellos se proveen las variables para poder calcular las proyecciones usando los modelos mencionados.

 ¿Cómo lo usamos?

Para el MVP se toman solo datos correspondientes a la provincia de Santiago del Estero, provincia con la mayor exportación agrícola de 2025 en la Argentina (La nación, 2021). Luego en la fase de producción se escalarán los datos a las distintas provincias agrícolas del país (para las cuales también existen datos).

En líneas generales el usuario define el polígono de sus cultivos y se cruzan las variables climáticas con los datos de los índices de interés de las variables procesadas. Combinaciones exactas de valores de índices que representan rangos críticos, junto a condiciones climáticas (derivadas del pronóstico), o acumulación de horas con ciertas variables (derivadas de ERA5)  con valores igualmente indeseados declaran alertas para ciertas zonas del cultivo.

Respecto a las predicciones se implementa un algoritmo MaxEnt (máxima entropía) alimentado con variables como condiciones edafológicas, rendimiento de los cultivos más importantes de la provincia, variables climáticas, anomalías históricas.

Arquitectura de datos espaciales de Resilia

[STACK DE DESARROLLO]

Recolección de datos :

1. EODAG (Earth Observation Data Access Gateway)
2. Copernicus Data Space ecosystem (CDSE)
3. ECMWF Open Data API y CDS API

Procesamiento de datos e integración:

1. Xarray y Rioxarray
2. Geopandas
3. Elapid
4. SNAP y QGIS (MVP)

Arquitectura de software y despliegue comercial:

1. Backend API: FastAPI
2. Frontend
   1. React y Leaftlet  (MVP y producción)
3. Mensajería: Telegram API (gratuito) (MVP) / Whatsapp (para la versión de producción dependiendo la receptibilidad de los beta testers a usar Telegram)

[NUESTRO PLAN]

Datos fiancieros clave:

• Inversión Total Requerida: $26.859 USD

• Plazo de Ejecución del Proyecto: 16 meses (en 4 fases operativas).

• Costo de Mantención Fija: $243.67 USD / mes (Infraestructura AWS, Vercel y WhatsApp API).

• Costo de Mantención en Fase Beta: $160.43 USD / mes.

[Para conocer los detalles a profundidad visitar las Slides en la parte superior de la página de proyecto, en PLAN DE GASTOS DETALLADO]

[EQUIPO]

Equipo de estudiantes de la Universidad Nacional de Santiago del Estero, SDE-Argentina.

REFERENCIAS

La Nación. (2025, diciembre 31). Joya productiva del norte: Santiago del Estero tuvo con el agro su mayor exportación. https://www.lanacion.com.ar/economia/campo/joya-productiva-del-norte-santiago-del-estero-tuvo-con-el-agro-su-mayor-exportacion-d

Banco Interamericano de Desarrollo. (2020, 1 de septiembre). Cinco medidas de adaptación para reducir la vulnerabilidad al cambio climático del sector agrícola en América Latina y el Caribe. https://www.iadb.org/es/blog/naturaleza-clima-y-riesgo-de-desastres/cinco-medidas-de-adaptacion-para-reducir-la-vulnerabilidad-al-cambio-climatico-del-sector-agricola

Food and Agriculture Organization of the United Nations [FAO]. (2016). El estado mundial de la agricultura y la alimentación 2016: Cambio climático, agricultura y seguridad alimentaria. https://www.fao.org/3/i6030s/i6030s.pdf

Intergovernmental Panel on Climate Change [IPCC]. (2022). Cambio climático 2022: Impactos, adaptación y vulnerabilidad. Contribución del Grupo de Trabajo II al Sexto Informe de Evaluación del IPCC (H.-O. Pörtner, D.C. Roberts, M. Tignor, E.S. Poloczanska, K. Mintenbeck, A. Alegría, M. Craig, S. Langsdorf, S. Löschke, V. Möller, A. Okem, B. Rama, Eds.). Cambridge University Press. https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg2/

United Nations Development Programme [PNUD], & Food and Agriculture Organization of the United Nations [FAO]. (2025). Human Climate Horizons: Primera estimación global de los impactos del cambio climático en la seguridad alimentaria [Informe]. https://www.fao.org/human-climate-horizons/es/