Es comprensible que revelar datos pueda parecer una pérdida de ventaja competitiva; sin embargo, Rob ve beneficios más amplios, incluidos posibles incentivos financieros para los agricultores a través del intercambio de datos.
“Esencialmente, si se combina con datos de entrada y rendimiento, tendríamos una ‘prueba de campo rotacional a escala nacional’. Esto sería invaluable para desarrollar resiliencia al cambio climático y evaluar la efectividad de las opciones de manejo de la salud del suelo. También tendríamos una base de datos nacional de suelos ‘viva’ continuamente actualizada”.
“Podría usarse, por ejemplo, para evaluar la efectividad de las opciones de gestión de tierras dentro del SFI o por parte de las compañías de agua, con el objetivo de reducir el fósforo en los ríos, porque sabrían qué campos dentro de sus cuencas fluviales estaban asociados con altos niveles de fósforo y, por lo tanto, apuntarían a opciones de gestión más rentables.
“Hay mucha competencia entre los productores porque lo que hacen les da una ventaja sobre los demás. Sin embargo, si se compartieran datos sobre temas transversales que son importantes para todos, todos se beneficiarían”, añade.
Intercambio de datos a escala nacional.
De cara al futuro, Toby forma parte del equipo de la Universidad de Cranfield que lanza la nueva plataforma de suelos de acceso abierto para permitir el intercambio de datos y la colaboración en investigación dentro de la comunidad agrícola.
Utilizando lo que anteriormente era información sobre suelos del Instituto Nacional de Recursos de la Tierra de Inglaterra y Gales, el equipo de la Universidad de Cranfield está poniendo los datos a disposición de los agricultores y administradores de tierras de forma gratuita.
“En las granjas más grandes, que pueden utilizar contratistas o personas que nunca han estado en los campos de esa granja, el intercambio de datos y la tecnología podrían proporcionar información instantánea sobre la calidad de la tierra, qué cultivos crecen mejor y su rendimiento”, dice Toby.
“Con suficientes conjuntos de datos, conocimientos y patrones históricos, podrías empezar a modelar lo que crees que sería la mejor estrategia para ese campo, incluso si nunca hubieras estado allí”, añade.
