Agricultura guiada por datos para maíz en Chiapas, México y altiplano occidental de Guatemala - Navarro Racines, Carlos; Jaimes, Diana; Llanos, Lizeth; Estrada, Oscar; Barrios, Camilo; Agudelo, Diego; Jimenez, Daniel; Gardeazabal, Andrea; Dorado, Hugo; Ramirez Villegas, Julian (2025)
La limitada cobertura y pertinencia de la asistencia técnica agrícola en Mesoamérica ha restringido la adopción de prácticas de manejo adaptadas a la variabilidad climática y a las condiciones biofísicas locales. Esta presentación expone un enfoque de agricultura guiada por datos para el cultivo de maíz, basado en el análisis integrado de información climática, edáfica y de manejo agronómico mediante técnicas de minería de datos y aprendizaje automático. A partir de más de 4,500 registros productivos en Chiapas, México, y 6,500 observaciones en parcelas de pequeños productores del altiplano occidental de Guatemala, se aplicaron modelos Random Forest para identificar factores determinantes del rendimiento y sus interacciones. Los resultados explican entre el 70 % y 74 % de la variabilidad del rendimiento, evidenciando la influencia de variables como densidad de siembra, fertilización nitrogenada, pendiente del terreno y patrones de precipitación. Asimismo, se integraron pronósticos climáticos estacionales para generar recomendaciones agronómicas sitio-específicas, orientadas a la adaptación y mitigación frente al cambio climático. El enfoque demuestra el potencial de los sistemas de información agroclimática para fortalecer y modernizar los servicios de extensión agrícola, mejorando la toma de decisiones en campo y la resiliencia de los sistemas productivos de maíz.