Este proyecto plantea investigar la predicción de heladas a nivel de microescala meteorológica, que puede estimarse como el tamaño
de una finca típica en la provincia de Mendoza. Actualmente se cuenta con pronósticos que brinda diariamente la Dirección de
Agricultura y Contingencias Climáticas (DACC), en base a estaciones meteorológicas que dispone la misma y a otras mediciones
complementarias. Estas estaciones están clusterizadas en los oasis productivos de la Provincia y en los mismos las estaciones distan
unos 30 km entre sí. El pronóstico brindado tiene características regionales y es difícil adaptar el mismo a condiciones locales como
la topografía del terreno, vegetación, barreras de árboles, etc. En ciertos casos algunas empresas disponen de estaciones
meteorológicas propias que le permiten disponer de información local con lo cual se puede mejorar la predicción regional. El
presente proyecto plantea avanzar todavía más hacia la microescala complementando las mediciones que provee una estación
meteorológica mediante otros puntos de sensado remoto, materializados mediante una red de sensores inalámbricos. De esta manera
se contará con información meteorológica de interés, que mediante técnicas de Inteligencia Artificial como el Aprendizaje de
Máquina Espacial permitirá disponer de mapas de variación de la temperatura y otras variables meteorológicas de interés a lo largo
de una finca. De esta manera se podrá determinar si el riesgo de heladas se extiende a toda la finca, a algunas zonas de ellas o si
existen algunos lotes con mayor potencial de daño por ejemplo. La cantidad y ubicación de los nodos de la red de sensores
inalámbricos en la finca a medir depende de condiciones locales de la misma como la topografía, vegetación, plantaciones, arboledas,
etc., y uno de los objetivos de este proyecto es determinar el número adecuado de puntos de medición para ciertos casos
característicos. Con este propósito se instrumentará una finca de unas pocas hectáreas mediante una estación meteorológica y una red
de sensores inalámbricos complementaria, para lo cual se llevarán a cabo experiencias de laboratorio y posteriormente la disposición
en el campo. Con la instrumentación disponible se procederá a poner a punto la misma y a tomar datos de interés durante una
campaña de heladas como mínimo. A partir de los datos medidos en el campo, que constituyen la base de datos del problema, en base
a técnicas meteorológicas y mediante el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial como el Aprendizaje de Máquina espacial, se
podrá contar con información que permita estimar el riesgo de heladas en un rango de pocos cientos de metros, con lo cual se podrá
optimizar los recursos para eliminar o bien paliar los daños que produce la misma.