Gracias a modelos de simulación como el PRORIPEST se pronostica el riesgo ambiental del uso de fitosanitarios en agua superficial, agua subterránea, suelo y aire.
Los sistemas agrícolas argentinos entran en la tercera década del siglo 21 con demandas que exceden el aumento de su productividad. La demanda de producción respetuosa con el ambiente y socialmente responsable ya es ineludible en cualquier gestión empresarial e impone un nuevo desafío para los profesionales de las ciencias agropecuarias.
Actualmente uno de los ejes de debate en sistemas agrícolas, es la amenaza sobre la salud humana y los recursos naturales del uso de fitosanitarios. Sin embargo, las advertencias sobre riesgos ambientales necesitan estar apoyadas en elementos objetivos que acerquen (en el mayor grado posible) un síntoma o un riesgo predicho a una acción particular. Es decir que los productores agropecuarios, que usualmente se enfrentan a la necesidad de repensar sus sistemas productivos incorporando la dimensión ambiental de sus acciones, requieren para ello de herramientas de base solida que le permitan tomar decisiones para avanzar en la gestión ambiental de sus sistemas productivos.
Desde la Facultad de Agronomía de la UBA (FAUBA) la consideración de la dimensión ambiental siempre está presente, no solamente en la currícula de formación de sus estudiantes sino también en las acciones de investigación y transferencia. En este contexto, es que desde la Catedra de Cerealicultura de la FAUBA hemos avanzado en el diseño de herramientas, en forma de modelos de simulación, para ayudar a la toma de decisiones que mejoren la eficiencia de los planteos productivos. Recientemente se ha puesto a disposición, de manera libre y gratuita, el modelo PRORIPEST (proripest.agro.uba.ar). PRORIPEST es un modelo de simulación que pronostica el riesgo ambiental del uso de fitosanitarios en agua superficial, agua subterránea, suelo y aire. PRORIPEST es el primer modelo de simulación de riesgo de fitosanitarios que incluye no solo las características fisicoquímicas de los fitosanitarios sino también aspectos de la tecnología de la aplicación, los efectos de la condición de suelo y un punto muy novedoso como el acoplamiento con modelos de pronósticos climáticos zonales. Este acoplamiento le permite a PRORIPEST generar pronósticos diarios y horarios en una ventana futura de 3 días en 50 localidades de la Argentina. El proceso de construcción de PRORIPEST nos mostró también que es posible encarar el desarrollo riguroso de herramientas de toma de decisión en sistemas agrícolas a partir de un modelo de desarrollo de I+D con participación pública-privada (en este caso FAUBA-CONICET y SURCOS S.A.).
PRORIPEST se une a plataformas similares que se vienen desarrollando desde FAUBA como los modelos de la serie CRONOS (cronos.agro.uba.ar) que son softwares sencillos basados en modelos termo-fotoperiódicos y que permiten predecir la ocurrencia de distintos eventos fenológicos en los cultivos de Trigo, Cebada y Colza-Canola, o la plataforma de PRORIEMA (proriema.malezas.agro.uba.ar) que ya es capaz de predecir el riesgo de emergencia de malezas problemáticas en una ventana futura de 7 días y en más de 40 zonas productivas de Argentina y que permite un uso más eficiente de los herbicidas.
El camino por recorrer en el diseño de sistemas agrícolas sostenibles requiere maximizar la eficiencia del uso de insumos apoyada en la aplicación de herramientas de toma de decisión y del conocimiento de los procesos biológicos involucrados. Ese camino requiere acciones para desarrollo de herramientas de toma de decisión entre actores institucionales de diverso origen (estados nacionales y provinciales, asociaciones civiles de productores y empresas privadas) participando en conjunto con instituciones de Ciencia y Técnica. Este camino compartido permite compatibilizar visiones y saberes sobre los sistemas agrícolas y así lograr una producción agropecuaria cada vez más virtuosa en sus ejes ecológico, económico y social.
Dr. Diego O. Ferraro
Profesor Adjunto (FAUBA)
Investigador Independiente (IFEVA-CONICET)