Una nueva herramienta utiliza datos satelitales para combatir la mosca del olivo
Unos investigadores han desarrollado una herramienta que utiliza datos satelitales para combatir las infestaciones de la mosca del olivo en contextos climáticos cambiantes.
En una conferencia celebrada recientemente en la Agencia Espacial Europea, en Frascati (Italia), los investigadores presentaron una herramienta que puede ayudar a combatir y prevenir las infestaciones de la mosca del olivo ante el cambio climático.
El proyecto surge de la integración de los ciclos biológicos del olivo y de la mosca del olivo con datos satelitales relevantes.
«Debemos considerar este proyecto como una nueva contribución a los esfuerzos en curso para el control de plagas», declaró a Olive Oil Times Luigi Ponti, investigador de la Agencia Nacional Italiana para las Nuevas Tecnologías, la Energía y el Desarrollo Económico Sostenible.
«No se pueden llevar a cabo diez años de ensayos de campo en toda Apulia. Pero este modelo permite hacerlo virtualmente en cuestión de minutos».
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Una fuente crucial de datos para el proyecto proviene de las observaciones satelitales realizadas mediante sensores del espectrorradiómetro de imágenes de resolución moderada (MODIS) instalados a bordo de dos satélites de la NASA, el Terra y el Aqua.
Durante las últimas dos décadas, estos sensores han medido varias variables de superficie, como los índices de vegetación, al tiempo que han proporcionado datos altamente fiables sobre la temperatura de la superficie terrestre.
«Miden la temperatura de la superficie desde el espacio con una resolución temporal diaria, y también registran las temperaturas máximas y mínimas diarias aproximadas gracias a sus horas de sobrevuelo», dijo Ponti.
Véase también: Descifrando el secreto simbiótico de la mosca del olivoEn investigaciones anteriores, Markus Neteler, fundador de Mundialis, una empresa alemana asociada al proyecto, ideó un método para extraer datos de temperatura a partir de las observaciones satelitales.
Además, se desarrolló una metodología basada en estadísticas e información espacial para cubrir las lagunas causadas por la nubosidad, ya que los sensores MODIS no pueden ver a través de las nubes.
La investigación presentada por Ponti y sus colegas tenía como objetivo vincular este amplio conjunto de datos con un índice de vegetación derivado de MODIS conocido como Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI).
El NDVI de MODIS mide la cantidad de vegetación verde en la superficie de la Tierra, proporcionando información sobre la cobertura del suelo a lo largo del año. Esa información puede utilizarse para mejorar los datos de temperatura derivados de los satélites MODIS.
La eficacia de este enfoque se basa en investigaciones anteriores de un equipo de científicos israelíes que desarrollaron un método para calibrar las temperaturas de la superficie terrestre derivadas de MODIS utilizando datos del NDVI.
«Instalaron termómetros dentro de las copas de los olivos y descubrieron que la temperatura derivada de los satélites MODIS, una vez corregida mediante el NDVI de MODIS, estimaba la temperatura de la copa mejor que la estación meteorológica más cercana», afirmó Ponti.
Gracias a estos datos, es posible estimar la temperatura que experimentan tanto la planta como la mosca del olivo.
«Si queremos un impacto agrícola real, tenemos que observar lo que ocurre día a día, porque así es como funcionan las plantas y los organismos que interactúan con ellas», señaló Ponti.
La necesidad de información altamente precisa sobre los agroecosistemas condujo al desarrollo del modelo demográfico basado en la fisiología del agroecosistema del olivo, en colaboración con el consorcio científico sin ánimo de lucroconsorcio científico sin ánimo de lucro CASAS Global.
El resultado del modelo es una representación biológica detallada y realista de los ciclos de vida del olivo y de la mosca del olivo, incluidas sus interacciones.
Este tipo de modelización, que combina un enfoque descendente (utilizando datos satelitales) con un enfoque ascendente (mecanismos biológicos), supera las limitaciones de ambos y proporciona una potente herramienta para el análisis estratégico en la gestión agrícola.
La combinación de observaciones por satélite, la modelización biológica y las herramientas de información geográfica de código abierto permite a los investigadores visualizar y analizar la dinámica con una resolución temporal (diaria) y espacial (250 metros).
«En el caso de la planta, [el modelo] simula las poblaciones de hojas, ramas y raíces. Con el mismo modelo base, simula el nacimiento, el crecimiento, el envejecimiento y la muerte de los órganos vegetales o las fases de desarrollo de los insectos», explicó Ponti.
«Así que utilizamos el mismo modelo para describir tanto a los insectos como a las plantas en nuestro sistema de olivo y mosca del olivo», añadió.
Para la planta, el recurso principal es la energía de la radiación solar, junto con los nutrientes y el agua del suelo. Para la mosca, el recurso es la planta de la que se alimenta: cuántas aceitunas puede encontrar para poner sus huevos. Sus tasas vitales (crecimiento, reproducción) dependen de la disponibilidad de aceitunas.
«Esto confiere a los modelos un grado de realismo biológico, ya que están limitados por las restricciones de recursos del mundo real a las que se enfrentan los organismos», dijo Ponti.
«Si la mosca no encuentra aceitunas, entra en un estado de inactividad reproductiva, igual que en la naturaleza. Por lo tanto, no es una herramienta para “predecir” una infestación con exactitud, pero puede indicar que, en determinadas condiciones, el entorno es propicio para ella», explicó.
«No se puede decir “la mosca llegará mañana”, pero sí se puede decir “esta zona presenta actualmente condiciones que favorecerían el desarrollo de la mosca”», añadió Ponti.
Al igual que las previsiones meteorológicas, las previsiones biológicas son un reto. La propia predicción meteorológica se considera poco fiable más allá de un breve periodo de unos tres días.
«Aun así, utilizamos datos meteorológicos como datos de entrada para nuestros modelos biológicos, por lo que la incertidumbre se agrava», dijo Ponti. «Lo que aportan nuestros modelos es información estratégica».
Las previsiones pueden indicar cuándo actuar, pero no pueden decirte por qué ocurre algo ni cómo prepararse de forma más eficaz en un clima cambiante.
«Eso requiere comprender los mecanismos y la dinámica sobre el terreno», dijo Ponti. «Esa es la cuestión: si la mosca del olivo es una plaga clave, ¿cómo podemos gestionarla mejor desde el punto de vista económico y operativo, especialmente en un contexto de cambio climático, donde las hipótesis sobre el clima han quedado obsoletas y las normas de gestión resultantes podrían haber dejado de ser aplicables?».
Véase también: Investigadores desarrollan un algoritmo para predecir el potencial de cosecha a partir de datos climáticos«Lo demostramos claramente en nuestro trabajo en Andalucía», añadió. «Por ejemplo, en algunas zonas ya no hay suficientes horas de frío para inducir la floración en los olivos. En las zonas más cálidas, la población de moscas se mantiene por debajo del umbral debido a las altas temperaturas que se acercan o superan la tolerancia térmica de la mosca».
El uso de información climática y vegetativa más precisa puede ayudar a los responsables políticos a redefinir las estrategias de control de plagas.
Las intervenciones y políticas específicas de cada región, como las de Andalucía, donde las organizaciones de control integrado supervisan y prescriben tratamientos, se basan en el análisis de datos históricos.
«Por ejemplo, el monitoraje suele comenzar en mayo, pero si los inviernos son más cálidos, puede ser más útil comenzar antes», dijo Ponti.
La mosca del olivo presenta un rápido crecimiento de la población, está estrechamente sincronizada con el ciclo de vida del olivo y puede reproducirse durante todo el año tan pronto como el fruto del olivo y el clima sean adecuados. Esto la convierte en una plaga significativa para los cultivos de olivo en todo el mundo.
«Si no se supervisa y controla a tiempo, se descontrola rápidamente», afirmó Ponti. «Por lo tanto, el mejor enfoque puede ser realizar un seguimiento incluso durante la temporada “tranquila”, a finales del invierno o principios de la primavera. Dadas las tendencias climáticas futuras, ser proactivos será crucial».
A medida que el clima se vuelve cada vez más impredecible y los fenómenos extremos se hacen más comunes, hasta el punto de que ya no son excepcionales, a las instituciones agrícolas les resulta cada vez más difícil planificar servicios de protección eficaces.
«Esta herramienta de modelización ofrece una visión realista de lo que ocurre en el campo, algo que nunca se podría obtener mediante observaciones de campo a esta escala y durante este periodo de tiempo», afirmó Ponti.
«En Apulia, simulamos 20 años de dinámica del olivo y la mosca en una escala temporal diaria con una resolución de 250 metros para cientos de miles de ubicaciones, gracias a la computación en la nube proporcionada por el socio italiano Recube», añadió.
«Obtener el mismo tipo de datos a partir de observaciones de campo sería sencillamente imposible. Este tipo de sistema te proporciona esa información a nivel de campo prácticamente de forma gratuita», continuó Ponti.
Dado que el clima afecta de manera diferente a las plantas y a los insectos, sus interacciones y su equilibrio cambian.
«Es importante saberlo. Se podrían simular diferentes escenarios de gestión, como una intervención más temprana, y evaluar lo beneficioso que resulta», dijo Ponti.
«No se pueden llevar a cabo diez años de ensayos de campo en toda Apulia. Pero este modelo permite hacerlo de forma virtual en cuestión de minutos», añadió. «Así pues, aunque no está pensado para la predicción a corto plazo —ya que eso requeriría datos biológicos y climáticos en tiempo real perfectamente detallados—, es ideal para describir y planificar estratégicamente».
Los satélites Aqua y Terra de la NASA están a punto de ser retirados del servicio. Como resultado, los investigadores ya están trabajando en el uso de otros satélites, como los lanzados por Eumetsat y la Agencia Espacial Europea, que llevan sensores similares.
La nueva generación de satélites Sentinel de la agencia tiene una alta resolución espacial y puede observar las temperaturas de la superficie.
«Pero actualmente no tienen resolución temporal diaria, aunque hay planes para alcanzar la resolución diaria en futuras misiones Sentinel», dijo Ponti.
«Eso significa que no pueden proporcionar las temperaturas máximas y mínimas diarias, que son cruciales para los ritmos circadianos, los ciclos naturales que regulan la vida en la Tierra», explicó.
Los datos climáticos derivados de satélites y de otras fuentes, combinados con la inteligencia de modelos demográficos basados en la fisiología, pueden resultar cruciales en los próximos años, no solo para los olivares, sino para muchos cultivos que los investigadores ya han estudiado.
El proyecto se llevó a cabo en el marco del proyecto TEBAKA y se basa en la infraestructura de TIC desarrollada por el proyecto Med-Gold, ambos financiados por la Unión Europea.
Para que estos datos sirvan de base a la estrategia, las instituciones públicas y las organizaciones regionales deben tomar medidas.
«Lo que falta son los recursos de investigación y de proyecto para respaldar la computación en la nube necesaria, al tiempo que se mantiene y amplía la serie temporal del conjunto de datos que utilizamos, que abarca unos 20 años, desde 2003 hasta 2023. Es un período largo y valioso», afirmó Ponti.
«El cambio climático no es algo que vaya a ocurrir a finales de siglo. Es algo que está ocurriendo ahora mismo», concluyó. «Los análisis estadísticos de lo que ocurrió en el pasado en una zona determinada son una herramienta excelente, pero ya no son suficientes, porque el clima está cambiando rápidamente».