La presentacion "Manejo Agronómico : herramientas, oportunidades y desafios" , se realizo en el Bloque de tecnolgias agricolas en el marco del Congreso Tecnológico 2011 organizado por el movimento CREA en la ciudad de Córdoba. La presentacion abarca aspecto conceptuales y cuestiones relaiconados a la aplicacion de modelos de cultivo en conjunto con tecnolgias espaciales de mapeo de rendimiento y profunididad de suelo y aplicacion sitio especifica de fertilizante, semilla y potencialmente riego

1. BBllooqquuee AAggrriiccuullttuurraa
MMaanneejjoo ppoorr AAmmbbiieenntteess
MMaanneejjoo AAggrroonnóómmiiccoo::
hheerrrraammiieennttaass,, ooppoorrttuunniiddaaeess yy
ddeessaaffiiooss
GGaabbrriieell VVaazzqquueezz AAmmaabbiillee,, IInngg AAggrr,, PPhhDD
((PPrrooyyeeccttoo AAmmbbiieennttee –– II++DD –– AAAACCRREEAA))

2. Cuál es el nivel de contribución qquuee eell mmaanneejjoo ppoorr
aammbbiieenntteess hhaa ddaaddoo aall eemmpprreessaarriiaaddoo eenn ssuu bbúússqquueeddaa ddee
eeffiicciieenncciiaa yy ccoommppeettiittiivviiddaadd ssuusstteennttaabbllee??
– Por dónde veníamos hace 10 o 15 años? Rotaciones -SD –
Fertilización-Ajuste de Modelos
– Que pasó a fin de los ‘90? : Agric. de Precisión = Tecnología de rebalse
de la industria militar americana – No respondía a nuestros
cuestionamientos.
– Hoy 2011: Agricultura de Precisión: Queremos Pasar del “Lote” al
“metro cuadrado”. Queríamos eso?
– Cuál es la Variabilidad que queremos dominar?
• Toda? O la de factores Permanentes?
• Cómo separo la HETEROGENEIDAD que puedo manejar de la que
NO puedo manejar?

3. QQuuéé tteenneemmooss eenn lliimmppiioo hhooyy ??
 Aparatología de gran utilidad
 Acceso a imágenes de variada resolución (Landsat, Cbers, Quickbird,etc)
 Mapas de Rendimiento, Mapeo de Tosca. Variabilidad intra-lote del
rendimiento
 Altimetría de alta resolución (microambientes /obras hidráulicas)
 Software para analizar y superponer información digitalizada
 LO MEJOR DE TODO:
Nos empujaron al menos a separar la loma del bajo ! Por fin!
Nos complicaron la vida (sobretodo a los técnicos)
Vázquez Amabile - 2010

4. Con todo esto , SSoommooss mmááss CCoommppeettiittiivvooss??
No lo sé, pero tenemos nuevas Herramientas para:
1. Conocer mejor la variabilidad espacial y temporal (entre años)
de nuestros sistemas.(Imágenes, mapas de rinde).
2. Caracterizar mejor nuestros lotes (suelo, topografía, hidrología)
3. “Planificar” mejor y Zonificar mejor los cultivos y actividades
4. Hacer un Uso más eficiente de los insumos (Sitio Especifico):
• Más “rentables”
• Ambientalmente mas eficaces (amigables)
IMPORTANTE:
Recordar que las Herramientas son “Medios” y no “Fines”

5. AAllgguunnooss EEjjeemmppllooss CCoonnccrreettooss
ddee lloo qquuee ppooddeemmooss hhaacceerr hhooyy

6. MMAAPPEEOO DDEE RREENNDDIIMMIIEENNTTOO
Girasol 22000099
11551100 kkgg//hhaa
TTAANNDDIILL -- LLaa EEssppeerraannzzaa
LLoottee 3311 –– 115500 hhaass
Soja 2010
22880000 kkgg//hhaa
Diferentes Patrones de Variabilidad entre años
Error
Toma de Datos
Un promedio de ambos Mapas seria poco informativo
El año Seco aporta mucha informacion, confirmada por el año llovedor

7. Mapa de Tosca 2010
25 m entre puntos
Profundidad (cm)
Profundidad de Tosca
Rendimiento de Girasol
Rend. Girasol (tn/ha)
TTAANNDDIILL -- LLaa EEssppeerraannzzaa
LLoottee 3311 –– 115500 hhaass
vs
2008-2009
Girasol 08-0099
11551100 kkgg//hhaa

8. Girasol 22000099
11551100 kkgg//hhaa
Soja 2010
22880000 kkgg//hhaa

9. Variabilidad
entre años
(Temporal)
Modelos
Matemáticos
Los Modelos matemáticos de cultivo ayudan a cuantificar la
Variabilidad entre años ante distintos escenarios
productivos (suelo, clima, genotipo y manejo) y a definir
estrategias de cultivo y uso de insumos.

10. Rendimiento de Soja Calculado ccoonn DDSSSSAATT 44..00
TTaannddiill-- 44 PPrrooffuunnddiiddaaddeess ddee TToossccaa –– 3377 aaññooss--DDMM 44880000
Rinde indiferencia (sin Estr ni alquiler)
518 kg/ha
1151 kg/ha
2082 kg/ha
3320 kg/ha
Conclusión:
Siembra Variable
Tendría sentido
(No siembro en
sectores someros)
Prom. Ponderado
2170 kg/ha 2455 kg/ha
MB Total 7%>

11. Mapa de
Tosca Analisis Simplificado: Soja con RIEGO
37 años – DM 4800 – Fecha Siembra 15-Nov
4 Prof de Tosca (25 -50-70 y 120 cm)
Calculo de Necesidades de Riego en mm
Para 4500 kg/ha DM 4800 - ( N no limit)
95 mm
135 mm
175 mm
258 mm
Conclusión:
El Riego Variable
Tendría sentido
Lámina
Prom. Ponderado
145 mm, pero
Desuniforme

12. RRiieeggoo aa TTaassaa VVaarriiaabbllee ((VVRRII))
Mapa de
Tosca
http://www.nespal.org/ (Univ of Georgia)
95 mm
258 mm
<< UUssoo ddee AAgguuaa yy CCoommbbuussttiibblleess
++ SSuusstteennttaabbllee yy ++ RReennttaabbllee

13. Mapa de
Tosca Análisis Simplificado: TRIGO Secano (N No Limit.)
Modelo CERES Wheat (DSSAT 4.0)
Tandil -37 años (1974-2010) Baguette 10
Fecha Siembra 20 Junio
4 Prof de Tosca (25-50-70 y 120 cm)
3208 kg/ha
4189 kg/ha
5064 kg/ha
5636 kg/ha
Prom. Ponderado
Lote
4800 kg/ha
100 –X (21 has)
125 - X (30 ha)
150 –X (41 ha)
180 –X (56 ha)
PPrroommeeddiioo
44880000 kkgg/hhaa
115500 --xx
150 ha
Conclusión:
Fertilización Variable
Tendría sentido

14. QQuuéé oottrraass ccoossaass
ppooddeemmooss hhaacceerr??

15. Análisis retrospectivos ddee eexxcceessooss hhííddrriiccooss
((iimmáággeenneess))
OOcctt 22000022 DDiicc 22000033
FFeebb 22000088
FFeebb 22000088
OOcctt 22000022 22% Agua 3% Agua

16. RRoottaacciioonneess DDiiffeerreenncciiaalleess
•SSuueelloo SSoommeerroo ::
TTrr//SSjj -- SSoojjaa
•LLoommaa PPrrooff::
TTrr//SSjj-- SSoojjaa -- ((MMzz RRiieeggoo))
•BBaajjoo AAggrriiccoollaa PPrrooff.. ((FFrriioo))::
MMzz -- GGiirr –– SSoojjaa –– TTrr
((NNoo SSjj 22ddaa xx HHeellaaddaa))
Topografía de alta resolución
DDeelliimmiittaacciióónn ddee lloommaass
yy TTrraazzaaddoo
CCuurrvvaass ddee nniivveell yy tteerrrraazzaass

17. DDeelliinneeaacciióónn ddee
VVaagguuaaddaass
aa uunn ccoossttoo aacccceessiibbllee
AAllttiimmeettrrííaa ddee
AAllttaa RReessoolluucciioonn
++
MMooddeellooss hhiiddrroollóóggiiccooss
CC..MMuueerrttoo –– BBss AAss
11448800 hhaa
Pendiente
0.1%

18. Cómo imaginan qquuee eevvoolluucciioonnaarráánn eessttaass
hheerrrraammiieennttaass tteeccnnoollóóggiiccaass ??
• Iremos a una mayor cuantificación y más detalle. La tecnología
y el avance científico lo estan mostrando.
• También a una mayor capacitación de los técnicos en:
– Uso de GIS para poder manipular (no relevar) todo tipo de
información georreferenciada.
– Modelos matemáticos para cuantificar mejor los procesos y
variables que intervienen en nuestros sistemas de cultivo
(Agua x Suelo x Genotipo x Manejo).
– Manejo de bases de datos (georeferenciadas) (que cada vez
seran mas “Interoperables” )

19. Dónde vislumbran las mayores posibilidades ddee uussoo
((AArreeaass aaggrrooeeccoollóóggiiccaass,, ttiippoo ddee eemmpprreessaass,, pprrooyyeeccttooss
gguubbeerrnnaammeennttaalleess,, eettcc))
– A nivel empresa : En Todas las empresas y en todas las
zonas
– A nivel gubernamental, estas herramientas ayudan a la
planificar a nivel regional y/o nacional:
• A Delinear Redes de escurrimiento (manejo de excesos
hídricos)
• A Identificar áreas “Problema” (Hot Spots) por Erosión,
anegamiento, riesgo de Contaminación, monocultivo, etc

20. EEJJEEMMPPLLOO ddee AApplliiccaacciióónn aa NNiivveell GGuubbeerrnnaammeennttaall
PPrrooyyeeccttoo HHUUMMUUSS ((HHyyddrroollooggiicc UUnniitt MMooddeell ooff tthhee UU..SS..))
Proyecto a escala Nacional que utilizó:
• Bases de datos GIS (Suelo, uso de tierras, estaciones
meteorológicos, etc)
• Un modelo hidrológico del USDA (SWAT)
• Datos relevados de 2150 cuencas para:
1. Analizar el efecto de escenarios de Manejo Agrícola (labranzas,
tendencias en uso de tierras agrícolas, sistemas de cultivo,
fertilización, manejo de desechos animales, etc) sobre la
disponibilidad y calidad del agua en el territorio de los EEUU
2. Identificar las Areas mas sensibles a la erosión y con mayor
transporte de Sedimentos y carga de N y P

21. EEssccuurrrriimmiieennttoo
OObbsseerrvvaaddoo
--UUSSGGSS--
EEssccuurrrriimmiieennttoo
SSiimmuullaaddoo
--SSWWAATT MMooddeell--

22. Sedimiento -HUMUS

23. Fósforo-HUMUS

24. Nitrógeno-HUMUS

25. CCuuáálleess rreessuullttaarroonn llaass pprriinncciippaalleess
lliimmiittaanntteess aa llaa aaddooppcciióónn yy ccuuaalleess ssoonn
llooss ddeessaaffííooss??

26. Cuáles rreessuullttaarroonn llaass pprriinncciippaalleess
lliimmiittaanntteess aa llaa aaddooppcciióónn??
• Aluvión de tecnologías que no estaban en línea con
nuestros problemas (“buscarle la aplicación”) y eso
generó:
– Desconcierto en los técnicos
– Expectativas en los productores por bombardeo
de productos poco útiles. Ej mapas temáticos
• Falta de software amigable y libre (GIS sobretodo)-
Hoy ya no es un problema grave.
• Falta de instancias de capacitación (imágenes, GIS y
modelos)

27. LLooss DDeessaaffííooss
• Técnicos y Prestadores de servicios:
– Hay una brecha entre los asesores y los prestadores de servicios
(Ambientaciones, prescripciones variables, muestreos especiales, etc.).
AAcceerrccaarrssee yy ccoommpplleemmeennttaarrssee;; iinntteerraaccttuuaarr yy ccuueessttiioonnaarrssee..
– Seguir capacitándonos para poder manipular y analizar la información
georeferenciada.
– Asesor = Clínico. Conocer los alcances y limites de estas herramientas
para poder utilizarlas.
• Empresarios – Productores:
– Capacitar al personal que maneja los tractores y releva datos.
– Recopilar y ordenar la información de lotes, mapas, etc
– Trabajar con su asesor para identificar las limitantes y definir
estrategias para hacer mas estable y sustentable su planteo agricola
(eventualmente puede ser la Ambientación o el Manejo Sitio
Especifico)

28. LLooss DDeessaaffiiooss ((22))
A las universidades:
• Integrar en los planes de estudio del ultimo año:
– GIS y manejo de información de sensores remotos
– Uso de modelos de cultivo e hidrológicos – Integra las
conocimientos de la carrera en un sistema – Identifica variables
que los modelos no incluyen aun.
• Seguir trabajando en el desarrollando de modelos y sistemas
soporte de decisiones.
• Continuar investigando en las variables y procesos aún “oscuros”
en muchos modelos ambientales (efecto de heladas, anegamiento,
enfermedades, etc).

29. LLooss DDeessaaffiiooss ((yy FFiinnaall))
• A INTA, IGN, SMN, Recursos Hídricos, etc:
– Continuar relevando con mayor detalle información básica y
estratégica: suelos, datos meteorológicos, topografía digital,
caudales, acuíferos, Mapas de uso de tierras, etc
– Acceso a a datos: Poner al alcance de técnicos y empresarios esta
información a través de Internet en formato digital .
• A los tomadores de decisiones / Políticos: Utilizar este tipo de
información para:
– Identificar las limitantes agrícolas a escala regional:
• Impacto de Distancias a Puertos en las rotaciones
• Riesgo Climático (impuestos)
• Riesgo de erosión y anegamiento (redes de drenaje)
– Generar políticas que permitan implementar adecuadas Practicas de
manejo y conservación acorde a las problemáticas zonales.

30. MMuucchhaass GGrraacciiaass