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Manejo por ambientes: herramientas, oportunidades y desafios agronomicos

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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

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Manejo por ambientes: herramientas, oportunidades y desafios agronomicos

  1. 1. BBllooqquuee AAggrriiccuullttuurraa MMaanneejjoo ppoorr AAmmbbiieenntteess MMaanneejjoo AAggrroonnóómmiiccoo:: hheerrrraammiieennttaass,, ooppoorrttuunniiddaaeess yy ddeessaaffiiooss GGaabbrriieell VVaazzqquueezz AAmmaabbiillee,, IInngg AAggrr,, PPhhDD ((PPrrooyyeeccttoo AAmmbbiieennttee –– II++DD –– AAAACCRREEAA))
  2. 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. 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. 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. 5. AAllgguunnooss EEjjeemmppllooss CCoonnccrreettooss ddee lloo qquuee ppooddeemmooss hhaacceerr hhooyy
  6. 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. 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. 8. Girasol 22000099 11551100 kkgg//hhaa Soja 2010 22880000 kkgg//hhaa
  9. 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. 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. 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. 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. 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. 14. QQuuéé oottrraass ccoossaass ppooddeemmooss hhaacceerr??
  15. 15. Análisis retrospectivos ddee eexxcceessooss hhííddrriiccooss ((iimmáággeenneess)) OOcctt 22000022 DDiicc 22000033 FFeebb 22000088 FFeebb 22000088 OOcctt 22000022 22% Agua 3% Agua
  16. 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. 17. DDeelliinneeaacciióónn ddee VVaagguuaaddaass aa uunn ccoossttoo aacccceessiibbllee AAllttiimmeettrrííaa ddee AAllttaa RReessoolluucciioonn ++ MMooddeellooss hhiiddrroollóóggiiccooss CC..MMuueerrttoo –– BBss AAss 11448800 hhaa Pendiente 0.1%
  18. 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. 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. 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. 21. EEssccuurrrriimmiieennttoo OObbsseerrvvaaddoo --UUSSGGSS-- EEssccuurrrriimmiieennttoo SSiimmuullaaddoo --SSWWAATT MMooddeell--
  22. 22. Sedimiento -HUMUS
  23. 23. Fósforo-HUMUS
  24. 24. Nitrógeno-HUMUS
  25. 25. CCuuáálleess rreessuullttaarroonn llaass pprriinncciippaalleess lliimmiittaanntteess aa llaa aaddooppcciióónn yy ccuuaalleess ssoonn llooss ddeessaaffííooss??
  26. 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. 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. 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. 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. 30. MMuucchhaass GGrraacciiaass

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