Informe sobre la Adaptación del Sector Agropecuario Argentino al Cambio Climático y su Alineación con los ODS

El sector agropecuario argentino enfrenta un desafío ineludible: la adaptación a un escenario de cambio climático en constante evolución. Este imperativo no solo redefine las prácticas productivas, sino que también se alinea directamente con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), en particular con el ODS 13 (Acción por el Clima) y el ODS 2 (Hambre Cero), que promueve la agricultura sostenible y la seguridad alimentaria.

Manifestaciones y Consecuencias del Cambio Climático

El análisis presentado por el Instituto de Clima y Agua del INTA evidencia una serie de transformaciones climáticas con impacto directo en la producción. Estas manifestaciones requieren una acción urgente para proteger los ecosistemas y la viabilidad del sector.

• Incremento sostenido de la temperatura media anual: Una tendencia lineal que afecta tanto a las regiones productivas de Argentina como al planeta en su totalidad.
• Mayor frecuencia e intensidad de eventos extremos: Se observa un aumento de lluvias torrenciales, sequías prolongadas y olas de calor más duraderas, lo que amenaza la estabilidad de los cultivos y la gestión de los recursos hídricos.

Las consecuencias agronómicas directas de estos fenómenos ponen en riesgo la sostenibilidad del sector y el cumplimiento del ODS 15 (Vida de Ecosistemas Terrestres), que busca proteger y restablecer los ecosistemas terrestres.

• Pérdidas directas de cultivos o de rendimiento esperado.
• Necesidad de adaptar el manejo agronómico, como mantener la cobertura del suelo para mitigar el impacto de las olas de calor y los vientos secos.

Innovación Tecnológica como Herramienta de Adaptación

La transición hacia una agricultura resiliente se ve impulsada por la adopción de nuevas tecnologías. La inteligencia artificial (IA) emerge como un pilar fundamental, contribuyendo directamente al ODS 9 (Industria, Innovación e Infraestructura) al modernizar un sector clave para la economía.

El Rol de la Inteligencia Artificial en la Mitigación de Riesgos

• Extensión de la precisión de los pronósticos: La IA permite ampliar la exactitud de las previsiones meteorológicas hasta 15 o 20 días.
• Mejora del análisis climático estacional: Revoluciona la capacidad de proyectar escenarios para primavera o verano mediante el cruce de datos globales y la identificación de nuevas teleconexiones.

Hacia una Nueva Cultura de Toma de Decisiones

La adaptación climática exige una transformación cultural en la forma en que los productores y profesionales del agro interpretan y utilizan la información. Este cambio es crucial para una gestión eficiente y sostenible.

1. Análisis de datos avanzado: Es necesario ir más allá de los promedios para identificar extremos, tendencias reales e índices específicos (ej. días cálidos consecutivos).
2. Incorporación de la lógica probabilística: La toma de decisiones debe asimilar que las proyecciones climáticas futuras son inherentemente probabilísticas.
3. Profesionalización del sector: La agronomía debe avanzar en el dominio del análisis estadístico y el manejo de datos para interpretar correctamente los escenarios futuros.

Sinergias entre la Adaptación Climática y la Agricultura Sostenible

Una mayor previsibilidad climática, habilitada por la tecnología, es una herramienta clave para la rentabilidad y la sostenibilidad. Permite una gestión que se alinea con el ODS 12 (Producción y Consumo Responsables) al optimizar el uso de recursos.

• Planificación mejorada: Permite anticipar eventos adversos y aprovechar las ventanas de oportunidad climática.
• Gestión eficiente de recursos: Facilita un uso más racional de insumos y recursos naturales, reduciendo el impacto ambiental.
• Menor exposición al riesgo: Una planificación basada en datos fundamentados disminuye la vulnerabilidad del productor frente a la incertidumbre climática.

Conclusión: La Inteligencia Predictiva como Pilar para el Cumplimiento de los ODS

La inteligencia predictiva se consolida como un diferencial competitivo y una herramienta estratégica para la sostenibilidad. La capacidad de anticipar y planificar con base en datos precisos no solo prepara al sector para los desafíos, sino que lo posiciona para aprovechar oportunidades. La adopción de estas tecnologías es fundamental para que la agricultura argentina avance en sus compromisos con la Agenda 2030, construyendo un futuro más resiliente, productivo y sostenible en consonancia con los ODS 2, 9, 12, 13 y 15.

1. ¿Qué Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) se abordan o están conectados con los temas destacados en el artículo?

• ODS 13: Acción por el Clima

  Este es el objetivo central del artículo. Todo el texto se enfoca en los efectos del cambio climático en la agricultura argentina y las estrategias para mitigar sus impactos. Se mencionan directamente fenómenos como el “incremento sostenido de la temperatura media anual”, la “mayor frecuencia e intensidad de eventos extremos” y la necesidad urgente de “adaptarse a un escenario climático en transformación constante”.

• ODS 2: Hambre Cero

  El artículo trata sobre la “producción agropecuaria”, que es la base de la seguridad alimentaria. Al discutir cómo el cambio climático causa “pérdidas directas de cultivos o de rendimiento esperado”, se conecta directamente con la necesidad de asegurar la producción de alimentos. Las soluciones propuestas, como “adaptar nuestras prácticas” y lograr una “gestión más eficiente de los recursos”, buscan promover una agricultura sostenible y resiliente, un pilar del ODS 2.

• ODS 9: Industria, Innovación e Infraestructura

  El artículo destaca el papel crucial de la tecnología y la innovación para enfrentar los desafíos climáticos. Específicamente, se enfoca en cómo “la inteligencia artificial está comenzando a jugar un papel fundamental en la predicción y planificación climática”. La promoción del uso de IA para extender la precisión de los pronósticos y el llamado a que “la agronomía tiene que avanzar en análisis estadístico y manejo de datos” son ejemplos claros de fomento a la innovación y mejora de la capacidad tecnológica en un sector clave, como lo promueve el ODS 9.

2. ¿Qué metas específicas de los ODS se pueden identificar en función del contenido del artículo?

• Meta 13.1: Fortalecer la resiliencia y la capacidad de adaptación a los riesgos relacionados con el clima y los desastres naturales en todos los países.

  El artículo aborda esta meta de manera explícita. El director del INTA enfatiza la necesidad de “adaptarse a un escenario climático en transformación constante”. Las estrategias discutidas, como el uso de la IA para “anticiparnos a los eventos adversos y aprovechar las ventanas de buen clima”, son acciones directas para fortalecer la resiliencia del sector agrícola frente a sequías, olas de calor y lluvias torrenciales, reduciendo así la “exposición al riesgo climático”.

• Meta 2.4: Para 2030, asegurar la sostenibilidad de los sistemas de producción de alimentos y aplicar prácticas agrícolas resilientes que aumenten la productividad y la producción, contribuyan al mantenimiento de los ecosistemas, fortalezcan la capacidad de adaptación al cambio climático, los fenómenos meteorológicos extremos, las sequías, las inundaciones y otros desastres…

  Esta meta se refleja en la discusión sobre la necesidad de cambiar las prácticas agronómicas. El ejemplo de “mantener el suelo cubierto para evitar el efecto soplete de los vientos secos” es una práctica agrícola resiliente. El objetivo final de usar la tecnología predictiva es lograr una “gestión más eficiente de los recursos” y una “agricultura más sustentable”, lo cual se alinea perfectamente con la descripción de la Meta 2.4.

• Meta 13.3: Mejorar la educación, la sensibilización y la capacidad humana e institucional respecto de la mitigación del cambio climático, la adaptación a él, la reducción de sus efectos y la alerta temprana.

  El artículo subraya la necesidad de un cambio de mentalidad y de capacidades en el sector. La afirmación de que “todavía nos cuesta pensar en términos de probabilidad” y el llamado a que “la agronomía tiene que avanzar en análisis estadístico y manejo de datos” apuntan directamente a la necesidad de mejorar la capacidad humana e institucional para interpretar la información climática y tomar decisiones de adaptación basadas en ella.

3. ¿Hay algún indicador de los ODS mencionado o implícito en el artículo que pueda usarse para medir el progreso hacia los objetivos identificados?

• Indicadores implícitos para la Meta 13.1

  Aunque no se mencionan códigos de indicadores, el artículo describe acciones que se medirían con el Indicador 13.1.2 (Número de países que cuentan con estrategias nacionales de adaptación y las han puesto en práctica). El trabajo del INTA y la adopción de IA por parte de los productores son ejemplos de la puesta en práctica de estrategias de adaptación a nivel sectorial, que contribuyen al progreso nacional.

• Indicadores implícitos para la Meta 2.4

  El artículo alude al Indicador 2.4.1 (Proporción de la superficie agrícola en la que se practica una agricultura productiva y sostenible). Si bien no da una cifra, describe las características de dicha agricultura (resiliente, con gestión eficiente de recursos, adaptada al clima). El objetivo de las herramientas y prácticas descritas es aumentar esta proporción.

• Mención de datos para la medición del progreso

  El artículo menciona explícitamente variables que son fundamentales para monitorear el cambio climático y sus impactos, las cuales sirven de base para muchos indicadores oficiales. Estas son: “incremento sostenido de la temperatura media anual”, “frecuencia e intensidad de eventos extremos”, “cantidad de días cálidos consecutivos o días sin lluvia”. Estos datos son cruciales para medir el riesgo y la necesidad de adaptación.

4. Tabla de ODS, metas e indicadores

Fuente: clarin.com