Manejo de plagas: la modelización como herramienta valiosa para la toma de decisiones

1. ¿Cómo se usan los modelos de simulación en manejo de plagas?

Los modelos sirven para explorar la variación de estados de un sistema y sus componentes frente a una o más variables rectoras, las que pueden o no ser pasibles de intervención. Frente a la imposibilidad técnica o inviabilidad económica de someter un sistema a experimentación para evaluar cuál es la intervención más conveniente, se toman aquellos modelos en cuya representatividad del sistema objeto de estudio o de manejo se ha ganado confianza y se les formulan preguntas de intervención y/o de respuesta ante cambios ambientales. ¿Qué táctica conviene aplicar, entre dos o más alternativas? ¿Cómo evolucionará la epifitia de una virosis transmitida por un insecto vector en un año con invierno lluvioso? ¿Cuál es el riesgo de evolución de resistencia a un cultivo Bt en una población de insectos si no se siembra el refugio? Estas y muchas otras preguntas sólo pueden responderse a través del uso de modelos, ya que es imposible o altamente costoso hacerlo a través de experimentación. De allí el interés como respaldo de toma de decisiones.

2. ¿Cuál es el estado del arte en la modelización como herramienta de toma de decisiones en la agricultura?

A lo largo de los años los enfoques de formulación de modelos se han diversificado, surgieron nuevas capacidades computacionales por la incesante mejora del hardware y se han complementado disciplinas para modelar la interacción cultivo-plaga, plaga-enemigos naturales, plaga-ambiente, plaga-acciones de manejo, etc. Pero esta profusión de líneas de I+D en modelación no está acompañada por una adopción equivalente por parte del productor. El problema no son los modelos, sino su integración inteligente y ágil a los múltiples aspectos involucrados en la toma de decisiones.

Actualmente se está poniendo mucha atención a los sistemas de captura de grandes volúmenes de información. La explosión de apps para la recopilación y centralización de datos de monitoreo de cultivos, plagas, variables meteorológicas, etc., y las expectativas de capacidad analítica de grandes volúmenes de datos (Big Data), se están proponiendo como nueva base para consolidar una pirámide que desemboca en mejores tomas de decisiones. Una de las aplicaciones de la Big Data en manejo de plagas es el desarrollo de sistemas de alerta temprano: en otros países se apunta a generar alertas tempranas mediante el uso de redes neuronales y algoritmos genéticos. Este encuadre tiene un carácter fuertemente inductivista y a mi criterio corre el riesgo de terminar siendo excesivamente tecnocéntrico. 

Un punto importante a considerar es que en Argentina aún no tenemos la capacidad de cumplir los requisitos de Big Data (alto volumen, alta velocidad y variedad). Por otra parte, en caso de cumplirlos, se debería contar con expertos específicos. Sin estas dos categorías de condiciones, sólo nos veríamos obnubilados por los rutilantes dispositivos de recopilación de datos y la promesa incumplida de un producto de apoyo a la toma de decisiones que mejore nuestra contribución al manejo sustentable de plagas agrícolas.

En mi opinión, la clave para lograr innovaciones que incorporen las bondades de los modelos es integrar herramientas que convergen en la toma de decisiones a nivel de cultivo o establecimientos y mejorar la participación de los usuarios, fundamentalmente productores y asesores, en instancias de validación y adaptación. Sin avances en este sentido, las nuevas tendencias en modelación tienen pocas chances de lograr un impacto significativo en términos de eficiencia y sustentabilidad.