La posibilidad de un evento intenso de El Niño (ENSO) vuelve a encender las alarmas en el norte argentino. De acuerdo con un análisis elaborado por Fernando Gustavo Suárez, la consolidación de una fase positiva de la Oscilación del Sur presenta indicadores de anomalía térmica en la región Niño 3.4 que anticipan un fenómeno de intensidad severa, con consecuencias directas sobre la producción agropecuaria de Tucumán y Salta.
El estudio sostiene que este escenario modifica la circulación atmosférica regional al incrementar el transporte de humedad desde el Atlántico y potenciar los procesos convectivos sobre el pedemonte, una combinación que podría traducirse en mayores precipitaciones y un incremento del riesgo de inundaciones.
Para comprender la magnitud del fenómeno, el trabajo compara el escenario actual con dos antecedentes recientes. Por un lado, el evento de 2015, cuando un Niño de intensidad fuerte provocó acumulados extraordinarios de lluvia durante el verano y el otoño, saturando tempranamente los perfiles de suelo y colapsando los sistemas de drenaje en zonas bajas. Por otro, el episodio de 2017, caracterizado por precipitaciones muy intensas concentradas en cortos períodos, que generaron crecidas repentinas e importantes inundaciones.
Según el informe, las proyecciones para los próximos meses muestran un posible solapamiento de ambos escenarios: elevados volúmenes acumulados de lluvia junto con una mayor frecuencia de tormentas severas. Esta situación podría afectar la sanidad del complejo citrícola, retrasar las siembras de granos y complicar la logística y los rendimientos del sector sucroalcoholero.
El análisis también describe que durante 2026 la presión hidrometeorológica sobre el NOA alcanzó niveles críticos. Tucumán y Salta registran una persistencia inusual de días con precipitaciones, manteniendo los suelos en un estado de saturación casi permanente e impidiendo el oreo necesario para realizar labores agrícolas.
Como consecuencia, la escorrentía superficial excedente ya provocó inundaciones de importancia que afectaron sistemas productivos e infraestructura, especialmente en el sur de Tucumán y el sur de Salta.
Frente a este contexto, el trabajo propone abandonar una respuesta meramente reactiva y avanzar hacia estrategias de manejo hidráulico-agronómico dentro de los establecimientos productivos.
Entre las principales recomendaciones se encuentra la implementación de sistemas de drenaje dinámicos mediante la limpieza, rediseño y sistematización de canales de desagüe adaptados a las pendientes del terreno para facilitar la evacuación del agua superficial.
Asimismo, plantea la importancia del manejo de coberturas vegetales y cultivos de servicio para mejorar la infiltración del suelo y reducir la erosión hídrica, especialmente en las zonas de pedemonte.
Otro aspecto considerado clave es la planificación logística adaptativa, basada en el monitoreo permanente del estado de caminos internos y en la identificación de los lotes con mayor vulnerabilidad al anegamiento, permitiendo priorizar cosechas, aplicaciones y otras labores críticas.
El informe también pone el foco en las limitaciones de los modelos numéricos tradicionales utilizados para realizar pronósticos meteorológicos.
De acuerdo con el análisis, herramientas globales como el GFS y configuraciones regionales como el WRF presentan dificultades para representar correctamente la compleja geografía del NOA. La brusca transición entre la llanura chaqueña y los cordones montañosos de las Sierras Subandinas y el Aconquija provoca que estos modelos subestimen el volumen de las tormentas convectivas o desplacen significativamente su ubicación.
Esta falta de precisión genera consecuencias directas para la producción agropecuaria. Un pronóstico de lluvias que finalmente no ocurre puede paralizar innecesariamente la maquinaria y elevar los costos operativos, mientras que una tormenta severa no anticipada puede provocar pérdidas de insumos, daños en la infraestructura productiva y disminuciones en los rendimientos debido a la asfixia radicular o al retraso de las cosechas.
Como respuesta a estas limitaciones, el trabajo presenta una propuesta tecnológica basada en algoritmos de Machine Learning que buscan optimizar la información generada por los modelos meteorológicos tradicionales.
La iniciativa no pretende reemplazar herramientas como el WRF o el GFS, sino incorporar capas de inteligencia artificial entrenadas específicamente para la dinámica atmosférica del NOA.
Según el documento, estos algoritmos funcionan como un filtro corrector que realiza un proceso de downscaling predictivo de alta resolución. Para ello, combinan las variables meteorológicas provenientes de los modelos globales con series históricas de estaciones de superficie y datos obtenidos mediante sensores remotos, identificando y corrigiendo de manera dinámica los sesgos sistemáticos en las estimaciones de precipitación y temperatura.
La principal innovación del sistema radica en el acoplamiento entre los pronósticos corregidos y modelos de caudales y balance hídrico superficial. De esta manera, los milímetros de lluvia previstos pueden transformarse en curvas de escurrimiento, tasas de infiltración y mapas de probabilidad de saturación hidrológica a escala de cuenca.
De acuerdo con el análisis, esta integración entre ingeniería de datos, inteligencia artificial y modelos hidrológicos permitiría brindar una herramienta de previsibilidad táctica para el agro del norte argentino, aportando información más precisa para la toma de decisiones frente a un escenario climático que se presenta cada vez más desafiante.
(Fuente: Metripoint)
