Agronomia guiada por los datos
1 recomendación211 vistas
El documento aborda el enfoque de la agronomía guiada por datos, que emplea herramientas digitales para mejorar la toma de decisiones agrícolas mediante la recolección y análisis de datos específicos. Se destacan estrategias modernas para capturar datos que permiten a los agricultores optimizar su productividad y adaptarse al cambio climático, así como fomentar mejores medios de vida. Se establece el objetivo de ser un líder global en este campo para el año 2022, colaborando con diversos actores del sector agrícola.
Agronomia guiada por los datos
- 1. Factores limitantes del rendimiento y de la calidad Prácticas óptimas de manejo específicas por sitio Patrones climáticos favorables / desfavorables CONOCIMIENTOSAgronomía guiadapor losdatos Qué, dónde, cuándo y cómo sembrar Poniendo los Datos al Servicio de la Agricultura La agronomía guiada por los datos se refiere a un enfoque que utiliza herramientasdigitalesparacolectar,analizarytraducirdatoseninformación oportuna, práctica y sitio-específica con el fin de apoyar a los agricultores a tomar mejores decisiones en sus fincas. Datos de rendimiento de los cultivos Compilar datos existentes a través de alianzas Estrategias modernas para la captura de datos (TICs, IoT, Percepción Remota, etc.) Reducción en la brecha de rendimiento Mayor capacidad adaptativa de los sistemas agrícolas al cambio climático Mejores medios de vida Empoderamiento de los socios ODS: DATOS Equipo de Minería de Datos y Socios en Acción IMPACTO Información de prácticas agrícolas Datos climáticos Datos de suelos Agricultores, servicios de extensión, investigadores
- 2. UN Global Pulse, 2014: Big Data Climate Challenge UNFCC, 2017: Momentum for Change (ICT Solutions) Syngenta, 2018: Desafío Analítico en Agricultura World Bank Innovation Challenge, 2014: Big Data for Development Misión Más de En el 2022, ser un líder global en la agronomía guiada por los datos, trabajando en conjunto con actores claves de la agricultura, en la entrega de información rápida y apoyada en sistemas impulsados por datos con el fin de optimizar la producción agrícola sostenible. d.jimenez@cgiar.org Daniel Jiménez, PhD. Científico Marzo2019 Conoce más en: CONTACTO https://bigdata.cgiar.org/communities-of-practice/data-driven-agronomy/ Selección de artículos científicos Manfre, C., Laytham, W., 2018. Digital Tools For Agriculture. CIAT Case Study. Washington, D.C., USA. https://www.usaid.gov/sites/default/files/ documents/15396/CIAT_Case_Study_.pdf. Mehrabi, Z., Jiménez, D., Jarvis A. 2018. Democratize access to digital agronomy. Nature 555 (30). Delerce, S., Dorado, H., Grillon, A., Rebolledo, M.C., Prager, S.D., Patiño, V.H., Garcés Varón, G., Jiménez, D., 2016. Assessing Weather-Yield Relationships in Rice at Local Scale Using Data Mining Approaches. PLoS ONE 11(8), e0161620. doi:10.1371/journal.pone.0161620. Jiménez, D; Dorado, H; Cock, J; Prager, S.D; Delerce, S; Grillon, A; Andrade Bejarano, M; Benavides, H; Jarvis, A. 2016. From Observation to Information: Data-Driven Understanding of on Farm Yield Variation. PLoS ONE 11(3): e0150015. doi: 10.1371/journal.pone.0150015. Premios Internacionales agricultores aumentan su productividad con base a recomendaciones agronómicas guiadas por los datos en América Latina