Ante la necesidad de contar con mecanismos de control y apoyo de la fertilización del terreno al igual que del contenido e impacto del nitrógeno en el suelo, se puso en marcha en 2019 el proyecto NitroSensor, con el fin de lidiar con esta problemática y aportar soluciones ventajosas para la agricultura y el medio ambiente.

NitroSensor ha sido creado (gracias al apoyo financiero del EIT Climate-KIC) mediante la colaboración de la Universidad Tecnológica de Dinamarca, la Universidad de Copenhague, AgriCircle y la Fundación para la Investigación del Clima.

En él, se ha trabajado en el desarrollo e implementación de metodologías innovadoras para el control de la cantidad de nitrógeno en el suelo y para la predicción del momento y cantidades más adecuadas de fertilizantes que emplear según diversos criterios.

Dicho trabajo se desarrolla gracias al uso de la modelización agrícola (planta-suelo), la agricultura de precisión, la implantación e instalación de sensores y estaciones meteorológicas en el terreno o la incorporación de imágenes y productos satelitales, entre otros; todo ello usado para alimentar al modelo de simulación Daisy.

El desarrollo del trabajo de NitroSensor está enfocado a la consecución de una serie de objetivos que llevaría a la obtención y logro de grandes beneficios tanto por parte del agricultor como del medio ambiente, entre ellos:

• Reducción del uso de fertilizantes entre un 20-25%, con el consiguiente beneficio económico.
• Reducción de las emisiones contaminantes de NOx (y por ende de gases de efectos invernadero).
• Reducción de la contaminación de aguas por lixiviación de nitrógeno.
• Gracias a los puntos anteriores, reducción entre un 10.15% de la contaminación total.
• Permitir el cálculo de nitrógeno en el suelo justo tras la cosecha.
• Reducción de los análisis de suelo, con su coste aparejado.
• Mejorar la planificación del cultivo con mejores predicciones meteorológicas.
• Alineamiento con el concepto de «agricultura de precisión».

NitroSensor se desarrolla primero con el calibrado del modelo Daisy con los datos de referencia de las zonas de estudio en España, Polonia, Dinamarca y Finlandia.

A continuación, y por un lado, se le alimenta con observaciones meteorológicas (temperatura, lluvia, humedad…), datos de sensores de suelo (humedad) y observaciones y productos derivados satelitales de Sentinel (Sistema Copernicus) con el fin de establecer la situación actual del terreno; por el otro, se le provee con las predicciones locales del tiempo y estimaciones del Índice de Área Foliar (LAI) para determinar la situación futura.

Con todo esto, y gracias a un sistema construido en la nube y accesible con seguridad desde cualquier punto, Daisy es capaz de estimar y modelizar la concentración de nitrógeno en cualquier momento, permitiendo a NitroSensor generar avisos e informes para el usuario final donde quiera que se halle con el fin de brindar información sobre los mejores momentos para abonar y las cantidades exactas a usar.

Autores: César Paradinas Blázquez y Emma Gaitán Fernández.