Con modelo matemático se optimiza producción de la tierra

La metodología permite pronosticar cuáles actividades agropecuarias generarían más utilidades, menos riesgos económicos y menores costos en mano de obra, para mejorar la rentabilidad de los productores.   María Ligia Casas Moreno, candidata a magíster en Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Colombia (U.N.) Sede Palmira, realizó un estudio con resultados prácticos, que permite mejorar la rentabilidad de los productores.   La investigadora aplicó una metodología que permite pronosticar cuáles actividades agropecuarias generarían más utilidades, menos riesgos económicos y menores costos en mano de obra, informó la Agencia de Noticias de la U.N.   La finca objeto de estudio está ubicada en el municipio de El Cerrito, Valle del Cauca. Tiene cerca de 63 hectáreas, de las cuales 52 están destinadas a caña de azúcar, 4 a uva, 1 a maracuyá y 6 a ganadería. Después de aplicar el modelo la distribución recomendada fue: 46 para la caña de azúcar, 6 para uva, 1 para maracuyá y 10 para ganadería.   Con esta asignación del terreno se generarían alrededor de 386 millones de pesos en utilidades en la finca y se requerirían 61.878 horas hombre de trabajo por hectárea al año.   La investigadora asegura con base los resultados reportados por el modelo de programación lineal multiobjetivo (Plmo) que aplicó, que estas medidas requerirían un 22 % menos de la mano de obra que el agricultor se disponía a implementar para aumentar las ganancias en su finca.   “Es un resultado relevante si se tiene en cuenta que en la región hay cada vez menos disponibilidad de mano de obra para labores de agricultura. Con el modelo se utiliza la información registrada por los productores acerca de las utilidades –ingresos menos costos–, pérdidas y horas de trabajo por hombre aplicadas en cada hectárea al año, entre otros factores”.   Para esta investigación se tuvieron en cuenta 7 años de datos de la finca, los cuales se introdujeron y homologaron en el programa Excel, para convertirlos en indicadores procesables por el software Matlab. Este programa facilita el análisis simultáneo de gran cantidad de datos, para proyectar simulaciones sobre los resultados que se obtendrían a partir de las diferentes distribuciones del predio posibles.   Índices de riesgo   Dijo que aunque la uva Isabella mostró un margen de utilidades mayor en las proyecciones, su índice de riesgo fue más alto que el de la caña de azúcar y el de la ganadería. “Esta dinámica se debe a variables externas que afectan la producción de uva y maracuyá, como el clima, la alta fluctuación de los precios de venta en el mercado y el comportamiento del precio del petróleo, que incide directamente en el costo de agroquímicos hechos a partir de sus derivados”, precisa la investigadora.   Algo similar ocurrió con el maracuyá, que evidenció el mayor riesgo y por ello no resultó recomendable aumentar el lote destinado a su cultivo.   “Producir zapatos o ropa, por ejemplo, implica menores riesgos porque estos artículos no se dañan si no se venden inmediatamente. En actividades agropecuarias se trabaja con organismos vivos que se pueden morir o enfermarse, lo que aumenta los riesgos y eso es lo que buscamos reducir”, asegura Luis Miguel Ramírez Náder, profesor de la U.N. Sede Palmira y director de la investigación.   Para calcular el riesgo, la investigadora evaluó la variabilidad entre el valor promedio histórico de utilidades y el obtenido específicamente cada año. Disminuciones o aumentos drásticos de las utilidades anuales en relación con el promedio representaban altos índices de riesgo.   A pesar de que en el estudio se utilizaron estas operaciones matemáticas para pronosticar indicadores económicos, la investigadora asegura que los procesos también se podrían aplicar para calcular otras proyecciones como la disponibilidad de agua o la pérdida de fertilidad y biodiversidad en los suelos.   “En el se