Los sistemas agropecuarios se caracterizan por una profunda biocomplejidad, resultado de la interacción entre funciones múltiples —como las del ganado multipropósito o la biodiversidad en los cultivos mixtos— y componentes biológicos, fisicoquímicos, técnicos y sociales. Esta red de relaciones requiere ser abordada mediante un enfoque de sistemas complejos que permita optimizar el uso de recursos y comprender mejor las dinámicas emergentes. Desde la década de 1960, la sostenibilidad ha sido una preocupación central para la agricultura, debido a sus impactos sobre la producción alimentaria, la economía rural, el uso intensivo de recursos naturales y sus efectos sobre el medio ambiente y la salud. En sus inicios, el concepto de agricultura sostenible se centró en las dimensiones ecológicas, pero con el tiempo ha incorporado también las dimensiones económicas y sociales. Evaluar la sostenibilidad de forma holística exige, por tanto, herramientas capaces de capturar la complejidad inherente a estos sistemas y orientar el diseño de políticas, programas y prácticas más eficaces.

Abordar los sistemas agrarios desde la teoría de la complejidad ha impulsado nuevos marcos epistemológicos que superan el análisis determinista tradicional. Estos enfoques se basan en dinámicas causal-mecanicistas que ponen énfasis en la organización interna, las interacciones no lineales y la multiescalaridad. El comportamiento de los sistemas agrarios no sigue trayectorias lineales, sino que se estructura en bucles de retroalimentación, donde cualquier cambio en un elemento puede afectar a toda la red. Esta perspectiva permite entender y predecir fenómenos emergentes, y analizar mejor la resiliencia, la adaptabilidad y las transiciones de los sistemas agrícolas.

En nuestro grupo de trabajo, aplicamos esta visión compleja mediante distintas líneas de investigación:

• Estudio de leyes de escala que relacionan distintos niveles de agregación y revelan estructuras subyacentes.

• Desarrollo de modelos predictivos basados en aprendizaje automático (machine learning y deep learning) para analizar grandes volúmenes de datos heterogéneos.

• Identificación de patrones de recurrencia en sistemas agrarios mediante el análisis de series temporales no lineales.

Estas herramientas las estamos aplicando a temas diversos como el análisis de estructuras porosas del suelo, el mapeo de índices de vegetación y propiedades edáficas, la dinámica de pastizales en zonas semiáridas o la deforestación, entre otros.