Obxectivos

 

Obxectivo xeral

Obter proxeccións climáticas futuras máis precisas e aplicables á xestión agraria en comarcas estratéxicas da provincia de Ourense, mellorando a resolución espacial e a precisión dos datos do CMIP6 mediante a integración de técnicas de baixada de escala e redes neuronais. Esta mellora permitirá a unha agricultura máis sostible, tecnificada e resiliente fronte ao cambio climático.

 

Obxectivos específicos

1. Identificación das variábeis climáticas máis relevantes para os principais cultivos da provincia de Ourense, avaliación do seu impacto na productividade agrícola e recompilación de datos históricos.

• Tafefa 1.1. Revisión bliblográfica sobre os principais factores climáticos que afectan á produtividade dos cultivos da zona.
• Tarefa 1.2. Consulta con expertos do sector agrícola para validar a selección das variábeis máis relevantes.
• Tarefa 1.3. Búsqueda e recompilación de información de medidas históricas das variábeis, ben a través de medicións de carácter local, como de organismos xestionados pola administración (como o caso de MeteoGalicia), que permitan a análise de datos históricos e serva como referencia para a aplicación de redes neuronais.

 

2. Aplicación dunha metodoloxía de baixada de escala (downscaling) que permita obter os datos climáticos cunha maior resolución e mellor adaptados á variabilidade local, tanto para un período histórico de referencia como para o futuro. Teranse en conta as variábeis identificadas no obxectivo 1.

• Tarefa 2.1. Recompliación e procesado, mediante técnicas de baixada de escala, das variábeis seleccionadas para a provincia de Ourense, partindo dos datos climáticos do CMIP6.
• Tarefa 2.2. Comparación dos datos obtidos a alta resolución con datos de campo, para avaliar a mellora na precisión espacial.

 

3. Mellora da representatividade dos modelos das variábeis mediante a integración de técnicas de intelixencia articial.

• Tarefa 3.1. Implementación de técnicas de redes neuronais para optimizar a predición climática das variábeis baixo interese, tendo como referencia os datos de medidas históricas recompilados.
• Tarefa 3.2. Análise da mellora obtida na predición das variábeis climáticas mediante a integración das técnicas de intelixencia artificial.

 

4. Creación dunha base de datos climática, publicada nun repositorio público, onde se fornezan os datos das principais variábeis que afectan ao sector agrícola, en alta resolución e mellor adaptadas á variabilidade local.

• Tarefa 4.1. Estruturación e almacenamento dos datos procesados nun formato estándar accesible.
• Tarefa 4.2. Desenvolvemento dunha interface de acceso aos datos para facilitar a súa consulta por parte de investigadores, agricultores e administracións.
• Tarefa 4.3. Publicación da base de datos nun repositorio público, asegurando o acceso aberto e a documentación necesaria para o seu uso.