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Análisis de 64 variedades de trigo duro cultivadas en secano y regadío

Nuevos avances en la obtención de variedades de trigo duro más productivas y resistentes

Redacción Tierras / Interempresas10/04/2026

Un estudio liderado por la Universidad de Barcelona y Agrotecnio propone una nueva estrategia para identificar variedades de trigo más productivas y adaptadas al cambio climático.

Campos de ensayo del proyecto

Campos de ensayo del proyecto.

Hacer que el trigo se adapte mejor al cambio climático sin perder rendimiento se ha convertido en una necesidad urgente para la agricultura. Un equipo de la Universidad de Barcelona y del centro de investigación Agrotecnio ha encontrado una manera innovadora de afrontar este desafío: combinar tecnología avanzada e inteligencia artificial para seleccionar las mejores variedades.

El estudio 'Fenotipado multisensorial del rendimiento y su estabilidad para la selección de genotipos de trigo duro', publicado en la revista Plant Phenomics, propone un cambio de mirada: no solo fijarse en el rendimiento, sinó también en la capacidad del trigo para mantener cosechas consistentes aunque el clima sea cambiante. Los investigadores Jara Jauregui-Besó, Nieves Aparicio, Sara Álvarez, María Teresa Nieto-Taladriz, José Luis Araus y Shawn Carlisle Kefauver apuntan que esta combinación de productividad y estabilidad es clave para asegurar cosechas seguras en condiciones ambientales cambiantes.

El equipo analiza 64 variedades de trigo duro cultivadas en dos entornos mediterráneos diferentes de España, en regadío y en secano. El objetivo fue identificar qué genotipos combinan una producción elevada con una respuesta estable en ambientes variables, con diferencias en temperatura y disponibilidad de agua.

IA y drones como aliados

Para conseguirlo, los investigadores utilizaron sensores terrestres y drones equipados con cámaras RGB, multiespectrales y térmicas, que permitieron monitorizar el desarrollo de los cultivos durante todo el ciclo. Esta tecnología facilita obtener información clave del trigo antes de segar, eliminando la necesidad de hacerlo y reduciendo tanto los costes como el tiempo necesario para estudiarlo.

Con todos estos datos, el equipo entrenó modelos de inteligencia artificial capaces de predecir con gran precisión tanto el rendimiento como la estabilidad productiva de las variedades. Según los investigadores, esta estrategia puede convertirse en una herramienta muy útil para los programas de mejora genética, ayudando a desarrollar variedades de trigo más preparadas para afrontar los retos del cambio climático.

Las claves de la estabilidad en el rendimiento

Los investigadores analizaron, en primer lugar y por separado, los rasgos de rendimiento y de estabilidad del trigo duro. Observaron que los genotipos con mayor rendimiento se caracterizan por un alto vigor inicial y un verdor sostenido durante las fases de crecimiento rápido hasta el final del ciclo. En cambio, los genotipos más estables presentan un vigor inicial más bajo, un crecimiento más lento y un ciclo más corto, lo que les permite aprovechar mejor los recursos disponibles para el grano.

Con el objetivo de identificar un equilibrio entre estos mecanismos compensatorios, los expertos desarrollaron un método de selección de variedades que combinan un rendimiento competitivo con una buena estabilidad.

Uno de los resultados más sorprendentes del estudio es que las variedades seleccionadas no son las que mantienen las hojas verdes durante más tiempo hasta el final de la temporada, sino aquellas que crecen con fuerza al principio y maduran un poco antes, justo en el momento clave del grano. Por el contrario, las líneas descartadas presentaban un vigor inicial bajo y mantenían las hojas verdes durante más tiempo, lo que no garantiza un mejor rendimiento.

El estudio concluye que un establecimiento vigoroso inicial combinado con una maduración temprana parece ser clave para lograr cosechas más constantes en condiciones ambientales variables, ayudando a que el trigo pueda afrontar mejor la sequía y las altas temperaturas.

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