Evaluación de potenciales pronósticos de rendimiento de cultivos en la provincia de Buenos Aires basados en variabilidad climática - Maisonnave, Thomas (2025)
Las predicciones del rendimiento de los cultivos son cada vez más esenciales para la toma de decisiones de los sectores agrícolas públicos y privados, ya que permiten a los agricultores realizar ajustes oportunos destinados a mejorar los resultados, contribuyendo directamente a la maximización del rendimiento. Los pronósticos de rendimiento estacional varían en función de sus escalas temporales y espaciales (Basso y otros, 2013), influyendo a diferentes niveles. Existen distintos tipos de modelos de rendimiento de cultivos, como los empíricos, los probabilísticos y los de aprendizaje automático (ML). En la modelización de cultivos, se suelen utilizar principalmente datos satelitales y de teledetección debido a las limitaciones espacio-temporales que restringen la utilidad de datos observados de estación para aplicaciones en tiempo real. No obstante, cabe destacar el trabajo de Thomasz y otros (2023) quienes desarrollaron un modelo de predicción de rindes basado en datos observados en la región pampeana. Argentina es un actor destacado en los mercados agroalimentarios internacionales y los cultivos primarios -soja, trigo y maíz- comprenden el 78% de la superficie cultivada del país, región dentro de la cual se encuentra la provincia de Buenos Aires. Por lo expuesto, el objetivo principal de este trabajo es evaluar distintos modelos ML para la prospectiva del rendimiento de los cultivos en función de la variabilidad climática en la provincia de Buenos Aires. Para ello, se utilizaron datos de estaciones meteorológicas terrestres, índices de forzamiento climático y series medias de rendimiento de cultivos a nivel comarcal.