AgrOptim : una plataforma de simulación y optimización para el diseño de agroecosistemas sustentables

• Autores: Figarola, Lucas Adriel
• Año de publicación: 2024
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de grado
• Colaborador/a o director/a de tesis: Castro, Rodrigo Daniel; Ghersa, Felipe
• Materia: SUSTENTABILIDAD; AGROECOSISTEMAS; MODELADO Y SIMULACION; OPTIMIZACION; ALGORITMOS GENETICOS; AUTOMATIZACION
• Institución: Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales

Los objetivos económicos y ambientales de productores agrícolas a menudo presentan compromisos. Diseñar sistemas agrícolas que cumplan con estos objetivos y reduzcan los compromisos que existen entre ellos requiere evaluar un gran conjunto de combinaciones de variables de decisión agronómica. Esto se ve obstaculizado cuando se utilizan experimentos de campo,que requieren una gran cantidad de espacio, tiempo y recursos para medir adecuadamente las complejas interrelaciones entre los componentes humanos y naturales de los sistemas de producción. Los modelos de simulación de cultivos acoplados con algoritmos de optimización pueden proporcionar una herramienta sólida para diseñar los sistemas de cultivo bajo condiciones ambientales y de manejo actuales y futuras. En esta tesis, se presenta AgrOptim un framework que integra un modelo de simulación de cultivos (DSSAT), un modelo de simulación de riesgo ecotoxicológico (RIPEST), indicadores de Síntesis Emergética y algoritmos genéticos para optimizar objetivos económicos y biofísicos utilizando diferentes combinaciones de variables de decisión agronómica (es decir, secuencia de cultivos, estructura de cultivo, tipos y dosis de pesticidas y fertilizantes). El framework se implementó en Pergamino, Argentina, para (1) caracterizar la relación entre los objetivos económicos y ambientales y (2) evaluar el estado actual y las mejoras potenciales de tres sistemas de cultivo en la región. Para esto, se diseñó un experimento de optimización multiobjetivo para sistemas de cultivo extensivos de 30 años, de acuerdo con prácticas agrícolas modales. Se utilizó la optimalidad de Pareto para optimizar simultáneamente un objetivo económico (retorno de la inversión) y cuatro objetivos biofísicos (entradas de carbono de residuos de cultivo, eficiencia de uso de la precipitación, relación de energía no renovable a renovable, y la ecotoxicidad de fitosanitarios). Los resultados mostraron que, aunque con intensidad variable, existen compromisos entre los objetivos económicos y todos los objetivos ambientales. Además, las variables de decisión que proporcionaron un mejor rendimiento biofísico en términos de residuos de carbono, eficiencia de uso de la precipitación y riesgo ecotoxicológico presentan niveles más altos de uso de energía no renovable. Los sistemas de cultivo mostraron brechas de mejora tanto en los objetivos económicos como biofísicos y se identificaron variables de decisión que permitieron mejorar el rendimiento biofísico mientras se mantenía o mejoraba el rendimiento económico. Estos resultados destacan los desafíos que enfrentan los productores agrícolas a la luz de los compromisos que existen entre sus objetivos económicos y ambientales. Además, exponen las mejoras potenciales que se pueden obtener utilizando modelos de simulación y algoritmos de optimización para rediseñar los sistemas de cultivo.
Fil: Figarola, Lucas Adriel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.