La industria del arándano de Florida enfrenta grandes pérdidas tras una helada histórica

 

Durante el fin de semana del 31 de enero y 1 de febrero, el centro y norte de Florida —regiones donde se cultiva la mayor parte del arándano del estado— fueron golpeados por el clima más frío en décadas.

En Miami, las temperaturas descendieron a 35 grados Fahrenheit (1,6 °C) el domingo por la mañana, el nivel más bajo desde 2010. En Melbourne, Florida, los termómetros cayeron a 25 grados (–3,8 °C), la temperatura más baja registrada en febrero desde 1967. Partes del estado, incluyendo Tampa, Jacksonville, Melbourne y Tallahassee, incluso vieron nieve.

Los productores de arándanos del norte y centro de Florida suelen experimentar temperaturas cercanas a los 20 grados Fahrenheit (entre –6 y –2 °C) en enero, por lo que, tras recibir el aviso de clima helado, los agricultores se prepararon como de costumbre. Sin embargo, este no era un frente frío común.

Los momentos previos a la tormenta

Austin Sigety, dueño de Frogmore Fresh, una finca de arándanos con sede en Tampa, comentó a Portalfruticola.com. que los productores de Florida siempre han lidiado con desastres climáticos y plagas. Aun así, las temperaturas gélidas los tomaron por sorpresa, dejándolos sin un plan claro para proteger adecuadamente su producción.

Tan pronto como Sigety escuchó el pronóstico, envió a su equipo a los campos para una inspección detallada antes de activar cualquier medida de protección contra heladas. El agricultor proviene de una familia de productores y cree que la mejor manera de enfrentar estos desastres es tomar decisiones informadas.

“Quería hacer un censo muy preciso de lo que teníamos y en qué etapa estaba cada cosa en términos porcentuales, ya que hay ciencia e investigación que indican que un brote en etapa tres muy compacto puede soportar temperaturas de hasta los 10 grados Fahrenheit (–12 °C) en las condiciones adecuadas”, explicó.

Con base en el recorrido por el campo y una estimación de 22 grados Fahrenheit (–5,5 °C) y vientos de 15 millas por hora (24 km/h), el equipo decidió proteger contra heladas el 30% del campo: las zonas donde el pronóstico apuntaba a una pérdida total del cultivo. La decisión se tomó apostando a que, si la proyección de temperatura estaba desviada por tan solo tres grados, gran parte del cultivo podría salvarse.

Pero seguía siendo una apuesta arriesgada. Porque, por el contrario, si el pronóstico era correcto o peor, la protección contra heladas podría resultar contraproducente.

“Sabía que el riesgo era que, si hacía tanto frío como decían —o incluso más—, la protección iba a fallar y yo terminaría causando un daño físico bastante severo a los cultivos que intenté proteger”, dijo Sigety a nuestro medio.

La protección contra heladas consiste en rociar continuamente agua sobre las hileras del cultivo para crear una capa de hielo termo-protectora que mantiene la temperatura de la planta y del fruto por encima del punto de congelación. Este proceso es muy meticuloso y normalmente funciona —a menos que el aire se enfríe demasiado. Si el termómetro cae por debajo de 25 grados Fahrenheit (–3,8 °C), el peso del hielo puede romper hojas y ramas, e incluso derribar plantas completas. Esto fue exactamente lo que ocurrió en Florida ese fin de semana.

Las consecuencias para el sector del arándano

Lamentablemente, el clima resultó ser incluso más severo de lo que anticipaba el pronóstico, y el domingo por la mañana Sigety y su equipo enfrentaron la dura realidad.

“Terminamos con temperaturas de entre 19 y 20 grados Fahrenheit (–7 y –6,6 °C), y cuando comenzamos a aplicar agua, se formó hielo de inmediato, con vientos de 10 a 15 millas por hora (16–24 km/h) y ráfagas de 20 millas por hora (32 km/h) o más”.

Los informes preliminares indican la pérdida de más del 30% de los arbustos de Sigety, una cifra que, admitió, podría aumentar con el tiempo. Esta es una pérdida significativa para el productor de arándanos, ya que las plantas son perennes y se espera que produzcan durante muchos años.

Sin embargo, a pesar del golpe devastador, Sigety indicó que está entre los afortunados que aún conservan parte de su cosecha y tienen una oportunidad de recuperarse financieramente este año.

“Conozco a otros agricultores que perdieron el 100%. Aplicaron protección contra heladas y ahora sus campos están completamente aplastados, y es posible que no tengan temporada en 2027”, acotó.

Los productores de arándanos de Florida han sobrevivido huracanes y clima extremo, dijo Sigety, pero este tipo de helada nunca estaba en sus planes.

“Aprendimos mucho en la última semana, no solo sobre el clima, sino sobre cómo necesitamos cambiar —tal vez— nuestra forma de pensar sobre cómo hacemos algunas de estas cosas”, comentó. “De repente, este vórtice polar nos dio matrices de decisión que antes no teníamos”.

Sigety se mantiene optimista sobre el futuro de la industria y planea seguir cultivando arándanos. Como muchos agricultores, es resiliente y cree que logrará recuperarse y adaptarse.

“No estoy para nada desanimado ni abatido por esto —es solo algo que hay que superar”, concluye. “Y si eres inteligente al respecto y aprovechas los recursos que existen, dentro de dos o tres años creo al 100% que la finca estará mejor de lo que está hoy”.

Inteligencia artificial anticipa el clima hora por hora para mejorar la generación de energía solar

 Un día soleado que se vuelve nublado en pocas horas, lluvias inesperadas en zonas de montaña o cambios bruscos de temperatura entre la mañana y la tarde son ejemplos de la variabilidad climática que dificulta prever cuánta energía solar se podrá producir en un momento específico. Para anticipar estos cambios con mayor precisión, un modelo de inteligencia artificial (IA) predice la temperatura y la radiación solar hora por hora, lo que permitiría planificar mejor la generación de energía y reducir pérdidas en sistemas eléctricos y edificios.

Uno de los mayores desafíos en la transición hacia energías renovables es gestionar la incertidumbre climática que afecta la generación eléctrica. La irradiación solar (cantidad de energía proveniente del Sol que llega a una superficie) y la temperatura influyen directamente en la eficiencia de paneles solares, redes eléctricas y sistemas de climatización. Cuando estas variables cambian inesperadamente se reduce la eficiencia energética y aumenta la dependencia de fuentes convencionales como los combustibles fósiles.

La innovación de Mónica Moreno Revelo, estudiante del Doctorado en Ingeniería - Automática de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Manizales, consiste en el desarrollo de un modelo que predice estas variables climáticas de manera independiente para cada hora del día, en vez de usar un único modelo general para toda la jornada, como suele hacerse actualmente.

Este enfoque permite capturar mejor los cambios rápidos del clima en regiones con alta variabilidad atmosférica como Nariño, en donde los registros meteorológicos pueden presentar discontinuidades y condiciones tropicales complejas que dificultan la predicción de variables como la irradiancia solar y la temperatura, un reto que el modelo busca enfrentar mediante aprendizaje a partir de datos históricos.

En las zonas andinas la topografía y la nubosidad generan microclimas que pueden cambiar en cuestión de horas, lo que vuelve más complejo el pronóstico meteorológico y la planificación de sistemas energéticos basados en el Sol.

Así se entrena la IA para anticipar el clima

El sistema funciona analizando datos climáticos registrados en días anteriores —especialmente temperatura e irradiancia solar— organizados hora por hora. A partir de estos datos históricos el modelo identifica patrones temporales y estima lo que ocurrirá en cada franja horaria del día siguiente, incluyendo un indicador de incertidumbre que muestra qué tan confiable es la predicción.

Para evaluar su desempeño, los investigadores compararon tres enfoques de IA utilizados en la predicción de series de tiempo. Dos de ellos, Long Short-Term Memory (LSTM) y Gated Recurrent Unit (GRU), son redes neuronales diseñadas para aprender patrones en datos que cambian con el tiempo, como el clima. El tercero, el modelo probabilístico Sparse Gaussian Process Regressor (SGPR), permite no solo estimar el valor esperado de la temperatura o la radiación solar, sino también calcular el margen de incertidumbre de la predicción.

“Este modelo no solo nos dice cuál será temperatura o cuánta radiación solar habrá, sino que además nos muestra el nivel de incertidumbre de esa predicción, es decir, indica qué tan confiable es el resultado y en qué momentos puede variar, una información fundamental para tomar decisiones basadas en el clima”, explica la estudiante Moreno.

El análisis se realizó con datos provenientes de tres fuentes. La primera es Jena, una ciudad de Alemania en donde el Instituto Max Planck opera una estación meteorológica con registros continuos de variables climáticas durante varios años. La segunda es Solcast, una plataforma internacional especializada en datos para energía solar. La tercera corresponde a estaciones del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales (Ideam) ubicadas en el departamento de Nariño.

“La elección de estos lugares responde a la necesidad de probar el modelo en escenarios complejos. Mientras en regiones como Nariño la variabilidad climática y los vacíos en los datos representan un reto para la predicción, los registros continuos de Alemania permiten evaluar el sistema en condiciones más estables y controladas”, señala la investigadora Moreno.

Predicción más precisa para sistemas energéticos

En la predicción de temperatura, el margen de error se redujo a alrededor de 0,53 °C en promedio, un resultado comparable o superior al reportado en la literatura científica.

“Aunque medio grado puede parecer poco, en sistemas energéticos esa diferencia es muy importante. Una predicción más precisa permite planificar mejor el uso de la energía y reducir pérdidas”, anota la investigadora Moreno.

Los resultados mostraron que el modelo SGPR con predicción horaria obtuvo el mejor desempeño frente a otros enfoques, alcanzando niveles de precisión muy altos (R² cercano a 0,99) y menos errores de predicción.

El estudio también evidenció un desafío importante para Colombia: la falta de continuidad en algunos registros meteorológicos. “La IA depende directamente de la calidad de los datos; cuando hay vacíos aumenta la incertidumbre”, enfatiza.

Como proyección, el equipo busca mejorar el manejo de datos incompletos y aplicar este enfoque en otras regiones del país con alta variabilidad climática, con el objetivo de fortalecer la planificación energética basada en fuentes renovables y apoyar estrategias de mitigación del cambio climático.

El estudio de la estudiante Moreno ha contado con el apoyo de su director de tesis, el profesor Juan Bernardo Gómez Mendoza, de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la UNAL Sede Manizales.