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AGRO 2.0 URUGUAY: MGAP creará Sistema nacional de información para la agropecuaria

URUGUAY : Con el apoyo de la Universidad de Columbia, el Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca trabaja en la construcción de una innovadora herramienta que busca catapultar a Uruguay a la vanguardia, como lo hizo en su momento con la trazabilidad
Se trata del Sistema Nacional de Información Agropecuaria (SNIA), el que centralizará toda la información agrícola, lechera, ganadera, granjera y forestal, permitiendo que sea intercambiada, incluso, entre los organismos de investigación en tiempo real. El programa es tan amplio que incluso permitirá realizar simulaciones de modelos productivos y adelantarse a los problemas, sean sanitarios o climáticos, para prevenirlos.
La idea surgió en 2010, basándose en toda la plataforma tecnológica que ya funciona con el Sistema Nacional de Información Ganadera (SNIG), la base de la trazabilidad bovina del Uruguay que quiere ser copiada por varios países.
“El SNIG, hasta ahora, estaba acotado al servicio pecuario, atendía todos los asuntos que hacen a la ganadería. Ahora el paso que queremos dar es, a través de una herramienta que nos proporciona la Universidad de Columbia (Estados Unidos), tomar toda la información que está dispersa en diferentes áreas del ministerio y de los Institutos, ordenarla y llevarla a un nivel de operabilidad, donde podamos cruzar datos y así obtener diferentes productos”, adelantó a El País la directora del SNIG, María Nela González, una de las jerarcas que ya trabaja en este programa.
La idea, incluso, fue comentada por el ministro Tabaré Aguerre en alguna reunión, sin dar mayores detalles de la innovadora herramienta que le permitirá a Uruguay sobresalir entre sus competidores, porque le posibilitará dar mayores garantías a los mercados que compren.
“Desde ahora y hasta 2014, nos hemos propuesto algunos resultados”, afirmó González.
Entre esos resultados figura el monitoreo y control de la aplicación de agroquímicos, tanto aéreos como terrestres, que es soporte de la Dirección General de Servicios Agrícolas. “Todas las empresas dedicadas a la aplicación de agroquímicos que estén registradas ante el MGAP y habilitadas para aplicarlos, van a estar controladas, a los efectos de que los agroquímicos se apliquen con el producto que está habilitado, se delimiten bien las zonas de aplicación y se detecten las áreas sensibles ya sean áreas pobladas (escuelas, centros poblados o colmenas) como cauces de agua para evitar contaminaciones”. En ese marco, ya se trabaja en un programa piloto en la Cuenca del Río San Salvador (Soriano).
 Alertas.
Otra de las metas que se persigue con esta nueva herramienta es lograr establecer alertas tempranas en materia de ganadería, conjugando pronósticos de clima con sanidad. Y no menos importante es “poder establecer seguros según los índices de productividad”, explicó la directora del SNIG.
La creación del SNIA requiere un firme compromiso del Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), de la Unidad de Clima de la Universidad de Columbia y otros organismos, los que deberán intercambiar información con otras instituciones para ampliar el espectro disponible.
La Universidad de Columbia no solo proporciona el programa, sino que también capacitará los recursos humanos para el uso de la nueva herramienta que actualmente está en plena construcción.
“Se creará un equipo fuerte de capacidades y de recursos propios, donde tomen los datos que existen dispersos de todos lados, de manera tal de hacer un análisis, cruzar la información y obtener la información adecuada para que luego las autoridades del MGAP tomen mejores decisiones y obtengan políticas diferenciadas, para planificar con datos más ajustados a la realidad”, explicó González.

Siembra modelo

A través de un convenio entre la Universidad de Columbia y la Universidad de la República, se podrán armar modelos de simulación de siembra en determinados suelos, en diferentes épocas del año, teniendo en cuenta los pronósticos climáticos y conociendo lo que sucederá meses más tarde, como si la situación fuera real. Se podrá medir el escenario provocado por el avance de un determinado cultivo y cuáles serían las mejores rotaciones.

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