HERRAMIENTAS Y TECNOLOGÍAS PARA EL MONITOREO Y …

25
HERRAMIENTAS Y TECNOLOGÍAS PARA EL MONITOREO Y PRONÓSTICO DEL RIESGO AGROMETEOROLÓGICO Expositor: Ing. Carlos Quevedo Dirección de Agrometeorología SENAMHI Dirección de Agrometeorología

Transcript of HERRAMIENTAS Y TECNOLOGÍAS PARA EL MONITOREO Y …

HERRAMIENTAS Y TECNOLOGÍAS PARA EL MONITOREO Y PRONÓSTICO DEL

RIESGO AGROMETEOROLÓGICO

Expositor: Ing. Carlos QuevedoDirección de Agrometeorología

SENAMHI

Dirección de Agrometeorología

Sumario

CONTENIDO

FACTORES CLIMÁTICOS QUE CONDICIONAN LA PRODUCCIÓN AGROPECUARIA

HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS PARA LA GESTIÓN DEL RIESGO AGROCLIMÁTICO

FACTORES CLIMÁTICOS QUE CONDICIONAN LA PRODUCCIÓN

AGROPECUARIA

Perú: condiciones de clima y suelo

Riesgo agroclimático

El riesgo es la probabilidad de que ocurra un daño o una pérdida de carácter económico, social o

ambiental sobre un elemento dado (personas, elementos materiales o ambientales) en un determinado

sitio y en un periodo determinado. El riesgo es el resultado de la combinación de la probabilidad de que se

produzca un evento y sus consecuencias negativas. Es decir, los factores que lo componen son la amenaza

y la vulnerabilidad (IPCC 2012).

RIESGO = AMENAZA x VULNERABILIDAD

La vulnerabilidad es una característica intrínseca de una población o un sistema productivo, ocurran o no

los eventos adversos, por lo que su medición es por lo general indirecta: aumenta con el nivel de

exposición de un sistema y su sensibilidad, y disminuye con su capacidad de adaptación.

VULNERABILIDAD = EXPOSICIÓN x SENSIBILIDAD / RESILIENCIA

Factores de riesgo agroclimático

Variación del rendimiento asociado a factores climáticos

Ray et al., 2015

❑ En Sequía, a nivel nacional de los 1 729 distritos analizados, 1 301 distritos tienen riesgo a Sequías (con

diferentes niveles de riesgo) representando un 75,25 %.

❑ En Heladas, a nivel nacional, de los 1 729 distritos analizados, 748 distritos tienen riesgo a heladas (con

diferentes niveles de riesgo) representando un 43,15 %.

❑ En Inundación, a nivel nacional de los 1 729 distritos analizados, 685 distritos tienen riesgo a Inundaciones

(con diferentes niveles de riesgo) representando un 39,62 % y que afectan de manera directa a la actividad

agrícola.

❑ En Friaje, a nivel nacional de los 1 729 distritos analizados, 331 distritos tienen riesgo a Friajes (con

diferentes niveles de riesgo) representando un 19,14 % del total.

Fuente: PLANGRACC-A (Minag, 2012)

HERRAMIENTAS TECNOLÓGICAS PARA LA GESTIÓN DEL RIESGO

AGROCLIMÁTICO

Actividades para la gestión del riesgo agroclimático

Productos a diferente escala de tiempo:

a) Los sistemas de alerta temprana

b) Notas de prensa y/o avisos de posibles impactos del clima en cultivos y crianzas

c) Pronósticos diarios de estrés por calor para ganado vacuno

d) Pronósticos agrometeorológicos decadales por cultivo (10 cultivos a junio 2021)

e) Pronósticos mensuales de riesgo agroclimático con un horizonte de 3 meses (10 cultivos)

f) Pronósticos de rendimiento por cultivo para la campaña 2021-2022 en quinua.

Productos orientados a la vigilancia agrometeorológica:

a) Monitoreo fenológico en 360 estaciones de observación fenológica

b) Red lisimétrica para el monitoreo de la Et máxima de cultivos, 17 lisímetros instalados

c) Reporte de impactos del clima en cultivos y crianzas

d) Red de termohigrómetros

Se tiene 17 lisimietros en las

departamentos de Lambayeque, Lima

Arequipa Tacna Cusco Junin Puno y

Cajamarca.

Por iniciar operaciones están los

departamentos de Huanuco e Ica.

■ SENAMHI –INIA: Red Lisimétrica

Estrés por calor (EC) en ganado bovino, para el sector Pecuario

Índice de temperatura y humedad (ITH).- Es el indicador que asocia el efecto del calor sobre la producción y reproducción del ganado

bovino.

Posibles aplicaciones para la planificación agrícola y toma de decisiones

Calibración y validación del modelo Aquacrop

Modelamiento de cultivos con fines de pronostico de rendimiento

Ya se realizaron las

campañas y se tiene

calibrado el módulo

para el cultivo de

quinua con el modelo

AquaCrop, en el

departamento de

Puno

RedAgro (2017), indica que lasestaciones agrometeorológicas apuntanhacia una agricultura más limpia ysustentable. Es por esto que lanecesidad de generar informaciónagrometeorológica con equipos deprecisión, es fundamental para brindarun servicio oportuno a los usuarios.

Gran parte de esta tecnologíaSenamhi, viene implementando desdeel año pasado, para brindar serviciosoportunos y de calidad.

Agrometeorología de precisión

Fuente: orionis-iot.com

Fuente: smn.conagua.gob.mx Fuente: www.Cenicafe.org

Fuente: www.fontagro.org

En la actualidad existen conceptos y soluciones

aplicando las tecnologías desarrolladas como:

➢ Uso de sensores automatizados para no solo

obtener datos sino pre procesarlos

➢ Uso de la teledetección, he índices espectrales

➢ Conceptos de la agricultura de precisión

➢ Herramientas como Big Data y Machine Learning en

agricultura.

Estaciones meteorológicas automáticas (EMA´s)

Los productores podrían obtener información directamente de sus cultivos, mediante una transmisión inalámbrica detrampas que registran actividad de los insectos por cámara u otro dispositivo de detección.

Sistema remoto de identificación de plagas con inteligenciaartificial

Fuente: semios.com/es/remoto-de-plagas-con-trampas-automaticas/

Sistemas de vigilancia remota para cultivos y frutales.

Fuente: metos.at

Estos equipos, nos permite realizar monitoreo fenológico de

los cultivos, que en tiempo real transmiten la condición del

desarrollo de los mismos donde se puede estimar el grosor

del tallo y calibre de los frutos.

Vehículos Aéreos no Tripulados (VANTs)

Monitoreo Fenológico y crecimiento Detección de enfermedades

Estado del cultivo asociado al estréshídrico

En la búsqueda de tecnificar la DAM, se puede establecerel comportamiento espectral de los cultivos (cualquiercultivo en estudio) en cada una de sus etapas dedesarrollo. Lo que se puede lograr con unespectroradiometro.

Aplicaciones de espectroradiometría

Fuente: Galindo (2014)

Fuente: mappinggis.com

El NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), esun índice de vegetación que se obtiene en base a lamedición de la intensidad de la radiación de ciertasbandas del espectro electromagnético

✓ Arroz

✓ Maíz

✓ Papa

✓ Cacao

✓ Café

✓ Pastos altoandinos

✓ Quinua

✓ Palto

✓ Cebolla

✓ Frijol grano seco

PRONOSTICO Y MONITOREO AGROMETEOROLÓGICOEL SENAMHI monitorea a nivel nacional el impacto del clima en los principales cultivos de seguridad alimentaria e

importancia económica.

https://www.gob.pe/9944

https://idesep.senamhi.gob.pe/geovisoridesep/go?accion=INICIO

SERVICIO NACIONAL DE METEOROLOGÍA E

HIDROLOGÍA DEL PERÚ

https://www.gob.pe/senamhi