Predecir el futuro de una cosecha fue, en un distante pasado, una de las actividades que solo los médicos brujos hacían en las antiguas tribus. Por supuesto, la efectividad de estos “brujos” no era muy confiable que digamos, tanto en la medicina, como en la agricultura. Hoy día, sin embargo, las cosas han cambiado mucho en ambas ramas.

El uso de modelos de simulación compu-tadorizados es una herramienta muy útil que los investigadores utilizan para ayudar a predecir la efectividad en la siembra de cosechas según el área geográfica. La información que proveen estos modelos, junto a la investigación agrícola convencional y el buen juicio de los agrónomos, permiten predecir el comportamiento de cose-chas bajo diferentes escenarios, dando paso a que la toma de decisiones se haga bajo criterios mejor fundamentados.

Como parte del programa de investigación de la Estación Experimental Agrícola (EEA) del Colegio de Ciencias Agrícolas (CCA), se encuentra un proyecto muy singular relacionado a esta área del conocimiento. El proyecto Implementation of Simulation Models for Productivity Predictions in the Caribbean es auspiciado bajo el Programa TSTAR del Departamento de Agricultura Federal (USDA). El objetivo del proyecto es implementar el uso de modelos de simulación para predecir el comportamiento de siembras a gran escala de de maíz y habichuela. La idea es determinar los coeficientes genéticos (parámetros que descri-ben matemáticamente una variedad) de tres variedades locales de maíz, un híbrido y dos poblaciones de habichuela. Con esta informa-ción y otros insumos sobre el clima y el suelo, se hacen ajustes a modelos matemáticos pre-esta-blecidos que permiten las predicciones sobre la productividad de las cosechas.

Los investigadores a cargo de este proyecto son los doctores Elvin Román y el James Beaver. Además participan los estu-diantes graduados Marilis Esteves y Marcos Salicetti del Departamento de Agronomía y Suelos.

Los modelos matemáticos permiten la predicción de
productividad de cultivos como el maíz.