Gracias a DIGinvasive ha sido posible caracterizar la magnitud y el patrón geográfico de la infestación de A. palmeri a lo largo del territorio español, hasta ahora inviable

La especie Amaranthus palmeri está considerada como la principal invasora en zonas agrícolas a nivel mundial por su rápido crecimiento, alta fecundidad y resistencia a herbicidas, amenazando la rentabilidad de los campos agrícolas. Para mejorar la gestión de esta grave amenaza, se ha desarrollado DIGinvasive, una plataforma geoespacial interactiva y colaborativa, como herramienta de ayuda y alerta temprana para la vigilancia y gestión espacial de las infestaciones de A. palmeri mediante la integración, estandarización y georreferenciación de registros positivos en el territorio español. DIGinvasive es capaz de transformar datos dispersos en información precisa, oportuna y operativa que permita implementar estrategias de manejo para prevenir la dispersión y mitigar los impactos negativos de A. palmeri en los sistemas agrícolas españoles.

Las malas hierbas invasoras (mhi) constituyen una grave amenaza para la productividad agrícola y la sostenibilidad de los agroecosistemas, ya que provocan pérdidas económicas significativas y alteraciones ecológicas de gran magnitud (Paini et al., 2016). Su éxito adaptativo se basa en atributos como el rápido crecimiento, la elevada plasticidad fenotípica y la capacidad de colonizar hábitats perturbados (Manicardi et al., 2023).

En este contexto, Amaranthus palmeri S. Watson se ha consolidado como una de las especies invasoras más agresivas y destructivas a nivel mundial, convirtiéndose en la mala hierba invasora de cultivos más importante a nivel mundial (Roberts & Florentine, 2022).

Originaria del desierto de Sonora, esta especie presenta una combinación sinérgica de características biológicas que favorecen su expansión. Un ciclo vital corto y una tasa de crecimiento superior a 5 cm/día le confieren ventajas competitivas tempranas sobre los cultivos, especialmente en la captación de luz, agua y nutrientes (Ward et al., 2013). Estas ventajas se ven potenciadas por su fisiología fotosintética C4 altamente eficiente y por un diaheliotropismo marcado, lo que incrementa la acumulación de biomasa (Matzrafi et al., 2025). Además, su extraordinaria fecundidad, de hasta 1,8 millones de semillas por planta en condiciones óptimas, permite la generación de bancos de semillas densos y persistentes (Torra et al., 2020).

A esto se suma su notable capacidad para desarrollar resistencia a herbicidas, favorecida por la polinización anemófila que facilita un amplio flujo génico (Torra et al., 2020; Manicardi et al., 2023). En España, se ha confirmado la presencia de biotipos con resistencia múltiple (doble a glifosato y ALS) y se sospecha de resistencia triple, lo que supone una grave preocupación (Manicardi et al., 2024; Torra, 2025).

Figura 1. Plantas de A. palmeri infestando un campo de maíz.

En España se ha producido una rápida expansión de A. palmeri desde que fue detectada su presencia en cunetas de Binéfar (Aragón) y Menàrguens (Cataluña) en 2007 (Recasens & Conesa, 2011) y ya en ambientes agrícolas en 2018, concretamente campos de maíz de Benavent de Segrià (Cataluña). Actualmente puede encontrarse en diversos cultivos de Cataluña, Aragón y Extremadura, como maíz, girasol, tomate, cereales, alfalfa, remolacha, cebolla y almendro (Figura 1).

Esta situación se repite en países de la cuenca mediterránea, como Chipre, Israel, Italia, Grecia, Turquía y Portugal, lo que llevó a la Organización Europea y Mediterránea para la Protección de Plantas (EPPO) su inclusión en la Lista de Alerta-A2 destinada a organismos de alto riesgo para los ecosistemas (EPPO, 2014).

Esta especie puede generar graves pérdidas de rendimiento, habiéndose constatado en ensayos realizados en España que con una infestación de 40 pl/m² de A. palmeri puede bajar la producción de maíz por debajo de 12 tn/ha, umbral de rentabilidad del cultivo, provocando graves pérdidas económicas a nivel comarcal (Martínez Martínez et al., 2024). Por todo esto, A. palmeri ha sido reconocida como la principal amenaza fitosanitaria en campos agrícolas nivel mundial.

La estrategia de erradicación en España se muestra completamente inviable (Llenes et al., 2024), siendo la contención la única opción disponible. Sin embargo, el control de A. palmeri es muy difícil, dadas las características antes descritas y que ningún tratamiento químico aplicado de manera individualizada consigue su control total, quedando plantas supervivientes después de las aplicaciones (Rotellar et al., 2024). Por ello, la detección precoz y la monitorización continua se presentan como las estrategias más eficaces y viables para para prevenir la dispersión y mitigar los impactos negativos de A. palmeri en los sistemas agrícolas españoles (Manicardi et al., 2023).

Frente a este desafío, la vigilancia geoespacial adquiere un rol estratégico. Herramientas como los Sistemas de Información Geográfica (SIG) y la teledetección avanzada son claves para la identificación y seguimiento de especies invasoras (de Castro et al., 2024). Desde 2018, los técnicos de los Servicios de Sanidad Vegetal han recopilado los datos relativos a las infestaciones de A. palmeri de forma independiente para cada de las comunidades autónomas, con diferentes criterios y sistematización, por lo que esta información se presenta notablemente fragmentada y heterogénea, dificultando la interoperabilidad de datos y derivando en respuestas reactivas, en lugar de preventivas.

En este contexto, surge DIGinvasive, una plataforma digital interactiva diseñada como herramienta de ayuda y alerta temprana para la gestión espacial de las infestaciones de A. palmeri mediante la integración, estandarización y georreferenciación de registros positivos en el territorio español. Las salidas obtenidas con DIGinvasive suponen una base operativa robusta que permitirán implementar estrategias de manejo preventivas alineadas con un enfoque de gestión integrada y sostenible que conlleven a la contención y control de A. palmeri.

DIGinvasive fue concebida como una solución tecnológica integral para transformar reportes individuales e independientes sobre la presencia de A. palmeri en información espacial estructurada, interoperable y operativa para la toma de decisiones fitosanitarias. El sistema se basa en una arquitectura distribuida que automatiza las fases de adquisición, procesamiento y visualización de datos, garantizando consistencia, trazabilidad y utilidad técnica (Figura 2).

La información de entrada, i.e., los reportes, son proporcionados por técnicos de los Servicios de Sanidad Vegetal de Aragón, Cataluña y Extremadura, quienes registran casos confirmados de presencia de A. palmeri mediante inspección visual directa. Estos reportes, enviados en formatos estandarizados (CSV, Excel, GeoPackage o Shapefile), se integran en flujos de procesamiento ETL (Extracción, Transformación y Carga) desarrollados en Python, que validan la cumplimentación de campos, corrigen errores sintácticos y aseguran la integridad de los datos geomáticos.

Tras un proceso de depuración inicial, los registros se normalizan, se eliminan duplicados y cada incidencia se georreferencia con precisión mediante su anclaje a la parcela agrícola correspondiente conforme a la referencia SIGPAC vigente (año 2024). La información resultante se almacena en una base de datos PostgreSQL/PostGIS, para un eficiente manejo de los datos geoespaciales.

La base de datos se vincula a un servicio de ArcGIS Server que publica las capas vectoriales de los casos de A. palmeri junto con la cartografía SIGPAC. A partir de estos servicios se construyó un visor web interactivo utilizando ArcGIS Experience Builder, desplegado a través de HTTPS con autenticación integrada y escalado automático para responder a picos de demanda (Figura 3). Esta infraestructura permite el suministro casi en tiempo real de información geoespacial a aplicaciones de escritorio y móviles, constituyéndose así la base operativa del proceso.

DIGinvasive ofrece dos modalidades: una vista general, accesible a todo el público, que presenta la información agregada a nivel polígono SIGPAC con un leve desplazamiento de los puntos para preservar la privacidad; y una vista premium, disponible tras autenticación, que permite a los Servicios de Sanidad Vegetal, investigadores y gestores gubernamentales acceder a información más completa y detallada.

El visor integra representaciones dinámicas como mapas de evolución temporal, gráficos y filtros personalizables que permiten desagregar los datos por comunidad autónoma, provincia, municipio y fecha. Además, incluye herramientas para consultar, analizar, filtrar y exportar la tabla completa de registros en formatos estándar como CSV, JSON y GeoJSON.

Gracias a DIGinvasive ha sido posible caracterizar la magnitud y el patrón geográfico de la infestación de A. palmeri a lo largo del territorio español, hasta ahora inviable. Entre 2018 y 2023 se registraron 2.526 recintos afectados, lo que equivale a una superficie total de 6.339,34 hectáreas. Cataluña concentró el 49,14% de los casos, seguida de Aragón (43,14%) y Extremadura (7,71 %). A nivel provincial, los focos más importantes se localizaron en Lleida, Huesca y Badajoz (Figura 4), con picos de infestación registrados durante los años 2019 y 2020.

Figura 4. Distribución porcentual provincial del área afectada por A. palmeri.

En conjunto, la plataforma convierte información dispersa y heterogénea en conocimiento geoespacial estandarizado, fortaleciendo la vigilancia territorial colaborativa y facilitando intervenciones tempranas, coordinadas y basadas en datos de alta calidad frente a la expansión de A. palmeri.

Actualmente, el grupo de investigación trabaja en nuevos desarrollos orientados a ampliar las capacidades de DIGinvasive. Entre ellas, la implementación en dicha plataforma de una herramienta basada en algoritmos de Inteligencia Artificial para la detección y cartografía de plantas de A. palmeri en imágenes adquiridas con dron, con el objetivo de ayudar a los usuarios a identificar y mejorar la detección temprana de esta invasora.

Paralelamente, dicho grupo está desarrollando herramientas para dispositivos móviles en el contexto del proyecto DIGITALWEEDS, que permitirá identificar plantas de A. palmeri en campo mediante Inteligencia Artificial, promoviendo la participación de agricultores, técnicos, gestores e investigadores como centinelas distribuidos en el territorio.

Estas mejoras apuntan a consolidar DIGinvasive como una red nacional de alerta temprana ágil, colaborativa y tecnológicamente avanzada.

El grupo de invetsigación trabaja en el desarrollo de herramientas para dispositivos móviles en el contexto del proyecto DIGITALWEEDS, que permitirá identificar plantas de A. palmeri en campo mediante Inteligencia Artificial

La gestión eficaz de A. palmeri requiere una respuesta fundamentada en información oportuna, precisa y estratégica que aporte mayor conocimiento y herramientas a las soluciones convencionales. Para ello, resulta clave disponer del conocimiento espacial preciso sobre esta mhi que permita saber dónde, cuándo y con qué intensidad intervenir.

En este sentido, la plataforma DIGinvasive constituye un avance significativo al convertir datos individuales y dispersos en información geoespacial operativa, capaz de localizar áreas de mayor presión por infestaciones de A. palmeri y señalar potenciales focos emergentes que permitan contener su expansión antes de que se transformen en amenazas a mayor escala.

Su eficacia futura dependerá del fortalecimiento de una comunidad de usuarios comprometida con el intercambio de datos. En un entorno donde la velocidad de expansión de la mhi es alta, solo una red de vigilancia igualmente rápida y coordinada puede resultar eficaz. DIGinvasive ofrece esa posibilidad y su consolidación dependerá de la colaboración entre actores institucionales, técnicos, científicos y agricultores.

¿Quieres sumar tu mirada al mapa? Te invitamos a visitar www.diginvasive.csic.es e informarte sobre cómo puedes contribuir y beneficiarte de esta lucha conjunta contra A. palmeri en España.

Agradecimientos

Este trabajo ha sido financiado por la Unión Europea - NextGenerationEU/PRTR y la Agencia Estatal de Investigación (MCIN/AEI/10.13039/501100011033) a través de los proyectos DigInvasive (TED2021- 132401A-I00), BIOweeding (PID2023-150108OB-C31), NEWeeding (PID2023-150108OB-C32) y del Programa Momentum CSIC: Desarrolla tu talento digital (MMT24-INIA-01). Christian Rueda-Ayala, Personal contratado en el marco de la iniciativa Generación D, impulsada por Red.es, entidad adscrita al Ministerio para la Transformación Digital y de la Función Pública, para la atracción y retención de talento a través de becas y contratos de formación, financiados por el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia a través de los fondos Next Generation de la Unión Europea. También agradecemos a Josep María Llenes (Servicio de Sanidad Vegetal de la Generalitat de Cataluña), Ana Isabel Mari (Centro de Investigación y Tecnología Agroalimentaria de Aragón, CITA) y María Dolores Osuna (Centro de Investigaciones Científicas y Tecnológicas de Extremadura, CICYTEX) por la aportación de los datos, fundamentales para el funcionamiento de esta herramienta.

Referencias: consultar con los autores.