CERBERUS: Gestión de Plagas con Alta Resolución de Datos y Ciencia Ciudadana

La agricultura en el Mediterráneo se enfrenta a una encrucijada: una creciente presión regulatoria para reducir el uso de pesticidas y un incremento en la frecuencia e intensidad de plagas debido a los efectos del cambio climático. A esto se suma la evidente desconexión entre la sociedad y el campo. Bajo este contexto, el proyecto CERBERUS busca desarrollar una solución integral para la detección temprana y el manejo sostenible de plagas de frutales a través de la integración de tecnologías digitales y ciencia ciudadana. El proyecto está desarrollando una plataforma de alerta temprana que integra datos satelitales, sensores proximales y trampas inteligentes con Inteligencia Artificial. Estos a su vez, se complementan con datos reportados por ciudadanos en explotaciones familiares, huertos recreativos y áreas periurbanas. Estas actividades permiten aumentar la granularidad espacial y la resolución temporal de los datos colectados en campo, incrementando ell área de monitoreo a un radio de 20-30 km de las áreas piloto. Para este fin, Science for Change ha co-diseñado junto a socios del proyecto un "Plan de Activación de Ciencia Ciudadana" para el monitoreo de Bactrocera oleae en olivos en Castellón (España), Lobesia botrana en viñedos de Reggio Emilia (Italia), y Ceratitis capitata en cítricos en Limassol (Chipre). Para esto, SFC ha provisto de kits de monitoreo para la captura de las plagas que se reportan en la plataforma CERBERUS para su validación, asegurando la calidad y fiabilidad de los datos antes de su ingreso a los modelos predictivos. La estrategia se complementa con capacitación y soporte continuo a distancia, que se complementa con jornadas de formación y monitoreo presenciales. La experiencia de CERBERUS aplicando CS para el monitoreo de plagas va más allá del aporte al enriquecimiento de los modelos de predicción, sino que también actúa como un puente para la adopción tecnológica, fomenta la alfabetización científica y reconecta a la ciudadanía con la producción en el campo y los desafíos que presenta.

Presentar la metodología desarrollada por Science for Change para el Plan de Activación de Ciencia Ciudadana dentro de CERBERUS y describir su proceso de diseño, implementación y validación. La comunicación tiene como objetivo exponer cómo se estructura el protocolo de monitoreo ciudadano, los mecanismos de validación experta, las herramientas usadas y la estrategia de activación y retención de participantes. Asimismo, busca detallar los resultados esperados tras la prueba piloto y explicar cómo este enfoque híbrido contribuye a generar datos de alta resolución para mejorar los modelos predictivos de plagas y fortalecer la vigilancia fitosanitaria.

La metodología se basa en un proceso de co-diseño entre Science for Change, socios científicos y desarrolladores de la plataforma CERBERUS. Se implementa un despliegue en cascada con tres pilotos iniciales. Se diseña un protocolo de monitoreo ciudadano estructurado, con perfiles seleccionados para garantizar calidad de datos y un kit de monitoreo estandarizado. La validación se realiza mediante un sistema experto que revisa y corrige cada envío fotográfico antes de integrarlo a los modelos predictivos. Además, se desarrolla una estrategia de activación y retención basada en jornadas de campo, formación, soporte continuo y retroalimentación personalizada para asegurar participación sostenida y datos comparables y de alta resolución.

Tras la primera ronda, se obtendrá un conjunto de datos validado, geolocalizado y semanal sobre la dinámica de tres plagas clave en un radio de 20–30 km alrededor de las parcelas piloto, antes un punto ciego para el proyecto. La integración de datos de ciencia ciudadana mejorará la precisión de los modelos de riesgo de CERBERUS. El piloto también permitirá validar la metodología, evaluando la precisión de los ciudadanos frente a expertos y las tasas de abandono, aportando evidencia sobre la viabilidad del monitoreo por no expertos. En síntesis, la ciencia ciudadana rigurosa es un componente metodológico esencial para la vigilancia fitosanitaria. El enfoque híbrido de CERBERUS, con validación experta remota integrada, supera la desconfianza histórica hacia los datos ciudadanos y garantiza su fiabilidad para modelos predictivos.