OBJETIVO GENERAL  El proyecto busca llegar al productor con soluciones a medidapara hacer más eficiente el proceso de toma...
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La investigación sobre la operación misma            bajo                   medio
Control y registro en tiempo real
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Todos los Ensayos        SojaValores                                 2,000N° Casos Respuesta                      1,500   ...
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Respuesta por incidencia de Roya              Maíz                                              Valores                   ...
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Los resultados nos indican que el camino de la intensificación usando fungicidas en soja y maíz es rentable, pero si ademas se administran las "decisiones por ambiente", la captura de valor puede duplicarse.
También se pone en evidencia "el poder de las redes" en la generación de conocimiento.

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Resultados de una Red de Ensayos de Fungicidas: Oeste Verde

  1. 1. OBJETIVO GENERAL El proyecto busca llegar al productor con soluciones a medidapara hacer más eficiente el proceso de toma de decisiones en cada ambiente productivo. Sobre una plataforma de agricultura de precisión, se diseñanestrategias de manejo agronómico ajustadas a cada ambienteproductivo en función del conocimiento desarrollado conjuntamente con el productor y en cada lugar. OBJETIVO ESPECÍFICOGenerar reglas de decisión para cada ambiente en la aplicación de fungicidas foliares en soja, girasol y maíz en la zona oeste de la provincia de Buenos Aires.
  2. 2. EL PROYECTO 1,000 has de experimentación en campos de productores de el Oeste de la Pcia de BsAs 200 franjas de soja, girasol y maíz geo-referenciadas. 17 empresas de producción agropecuaria. 45 establecimientos manejados con agricultura por ambientes. Aplicación aérea con seguimiento satelital. Red de monitoreo climático. Red de monitoreo sanitario.
  3. 3. La investigación sobre la operación misma bajo medio
  4. 4. Control y registro en tiempo real
  5. 5. Oeste Verde ayudó a la toma de decisiones En los ensayos se monitorean las enfermedades y se hicieron TALLERES a campo con los productores participantes para ajustar criterios para una correcta decisión. Se hicieron en Daireaux, Carlos Casares y Villegas
  6. 6. Aprendiendo en tiempo real, decidiendo mejor ahoraTecnología de Aplicación Tecnología de Gestión de Información Proceso Exportación de Importación de Simplificado Prescripciones Mapas de para VRT Rendimiento El dibujo permite gestionar espacialmente toda la información bajo Lenguaje consensuado medio Tecnología de Relacionamiento Redes de productores, empresas y técnicos, en procesos de tomas de decisión
  7. 7. 100 franjas con aplicación en SOJA Soja Aplicaciones de VIVARUS en soja en estadío V3-V6 y OPERA estadío R3, con condiciones de aplicación controladas, y con toda la información de cada ambiente para correlacionar con el incremento de rendimiento obtenido.Sistema de Productividad AGCELENCE
  8. 8. Todos los Ensayos SojaValores 2,000N° Casos Respuesta 1,500 El 57% de los El 66% de los 77 0,155 Respuesta Tn/ha ensayos tuvo ensayos tuvo 1,000 rentabilidad positiva respuesta positiva 0,500 0,000 -0,500 -1,000 -1,500 12% 17% 22% 27% 32% 43% 53% 58% 64% 69% 74% 79% 84% 90% 38% 48% 95% 100% 1% 6% Frecuencia acumulada
  9. 9. Según estrategia 3,500 Soja 3,000 Rendimiento Tn/ha 2,500 2,000Rótulos de fila n° CasosSoja 1° Vivarus 30 1,500Soja 1° en R3 45 1,000Soja 2° 2Total general 77 0,500 0,000 -0,500 Soja 1° Vivarus Soja 1° en R3 Soja 2° Respuesta 0,188 0,141 -0,028 Testigo 3,186 3,295 1,803 0,3 Vivarus en R1+ 0,5 Opera en R3 0,5 Opera en R3 0,5 Opera en Soja de 2° Vivarus tuvo poco impacto en el Esta respuesta media tiene No mostro respuesta a la rendimiento (47 kg/ha) frente a 1 muy buena rentabilidad: 68% aplicación de fungicida aplicación de Opera. Si esta aplicación se realiza con una aplicación de herbicida, el costo esta equilibrado con el ingreso
  10. 10. Hay una fuerte interacción entre la respuesta y el MicroambienteSoja 4,500 4,000 3,500 Rendimiento Tn/ha 3,000 2,500 2,000 1,500 1,000 0,500 0,000 -0,500 Loma Media Loma Bajo Riego Arenosa Loma Respuesta -0,115 -0,002 0,154 0,341 0,441 Testigo 1,949 2,734 3,203 3,668 3,184 Mucha interacción con el ambiente: En las lomas (L3 y L2 según nomenclatura de la RiDZO), no hubo respuestas positivas. A medida que el ambiente mejora en la disponibilidad de agua para el cultivo, mejoraron los rendimientos de los testigos y la respuesta al fungicida
  11. 11. Hay una fuerte interacción entre la respuesta y el GenotipoSoja 1,200 1,000 Respuesta Respuesta Tn/ha 0,800 Casos 0,600 Hay interacción con el 0,400 genotipo: Estos resultados hay que 0,200 complementarlos y reforzarlos con el perfil 0,000 sanitario de las variedades Con algunas, la cantidad -0,200 de casos no es suficiente para sacar conclusiones. -0,400 DM4970 DM3700 DM4870 DM3810 DM4670 A4613 sps3900 A5009 Bio4.2 DM5.1
  12. 12. Respuesta e incidencia de La incidencia de Septoria en enfermedades en R3 R3 al realizar la aplicación, mostro cierta correlación con 0,500 la respuesta al tratamiento Soja 0,400 0,300 Respuesta Tn/ha 0,200 y = 0,0147x + 0,0225 0,100 R² = 0,3402 0,000 -0,100 0 5 10 15 20 25 30 -0,200 La presencia de Cercospora -0,300 marco también una -0,400 respuesta diferencial a la % de Septoria aplicación de fungicida 0,800 0,700 0,350 0,600 y = 0,0337x + 0,1913 0,290 0,300 0,500 R² = 0,0071 Respuesta Tn/haRespuesta Tn/ha 0,250 0,400 0,300 0,200 0,200 0,150 0,128 0,100 0,100 0,000 -0,100 0 0,5 1 1,5 2 2,5 0,050 -0,200 0,000 -0,300 Fue un año con muy baja No SI Foliolos con MOR incidencia de MOR, por lo que su presencia no fue Presencia de Cercospora un indicador de prob. de respuesta
  13. 13. Impacto del conocimiento convertido en “Reglas de Decisión” Soja Respuesta Costo Ingreso Resultado Rentabilidad Kg/ha u$s/ha u$s/ha u$s/ha %Promedio de todos los ensayos (1) 141 21 35 14 68% Sin Loma Arenosa ni Loma (2) 172 21 43 22 105% + Sin SPS3900 ni DM3810 (3) 191 21 48 27 127% Diferencia (2-1) 8 Diferencia (3-1) 13 La aplicación “generalizada” de fungicida en R3 tuvo un muy buen retorno: 14 u$s/ha  68% de rentabilidad. Sin embargo, si no aplicamos en ambientes sin respuesta (L2 y L3), el retorno se eleva a 22 u$s/ha aplicada Y si tampoco aplicamos sobre genotipos de muy buen perfil sanitario, mejora el resultado otros 5 u$s/ha. Entonces: El valor del conocimiento de “donde aplicar” es de 13 u$s/ha
  14. 14. 50 franjas con aplicación en Maíz MaízAplicaciones de OPERA en maíz en estadíos V8-10, con las condiciones de aplicación controladas, y con toda la información de cada ambiente para correlacionar con el incremento de rendimiento obtenido. Sistema de Productividad AGCELENCE
  15. 15. Respuesta de todos los ensayos Maíz 2,000Valores 1,500N° Casos Respuesta El 68% de los El 75% de los 29 0,367 ensayos tuvo ensayos tuvo 1,000 Respuesta Tn/ha rentabilidad positiva respuesta positiva 0,500 0,000 -0,500 -1,000 -1,500
  16. 16. Hay una fuerte interacción entre la respuesta y el MicroambienteMaíz Rendimiento del Testigo Respuesta menor a 6 tn (6 casos) 119 kg/ha mayor a 6 tn (22 casos) 432 kg/ha 12,000 10,000 Rendimiento Tn/ha También podemos usar el 8,000 “rendimiento esperado” (que esta asociado a una 6,000 caracterización ambiental) 4,000 Sin embargo, “discriminan” mejor los ambientes, que el 2,000 rendimiento del testigo 0,000 -2,000 Media Loma Bajo Tapto Natrico Loma Respuesta 1,653 0,338 1,027 -0,887 -0,126 Testigo 5,574 9,353 9,048 4,058 2,922 Mucha interacción con el ambiente: En tapto argicos y natricos (BT1 y B3 según nomenclatura de la RiDZO), no hubo respuestas positivas. Ademas, estos ambientes limitaron mucho los rendimientos del testigo.
  17. 17. Respuesta por Genotipo Hay interacción con elMaíz genotipo: Estos resultados hay que complementarlos y 1,100 reforzarlos con el perfil 0,900 sanitario de los híbridos. Con algunos, la cantidad 0,700Respuesta Tn/ha de casos no es suficiente 0,500 para sacar conclusiones. 0,300 0,100 -0,100 -0,300 Respuesta -0,500 n° Casos -0,700 -0,900 Dk190 DM2738 H2740mg DK670 DK700 DK747 P1979 YR Nk900 td max
  18. 18. Respuesta por incidencia de RoyaMaíz 2,000 1,500 Respuesta tn/ha 1,000 0,500 0,000 -0,500 -1,000 -1,500 0 20 40 60 80 100 N° de pústulas No aparece una tendencia que indique una relación entre el n°de pústulas y la respuesta a la aplicación de fungicida
  19. 19. Respuesta por incidencia de Roya Maíz Valores Fenolgía N° Pustulas N° Casos Rend Testigo RespuestaMomento de Aplicación: V13 13 1 8,744 0,076Los tratamientos sehicieron mas tarde de lo VT 27 2 8,053 1,024previsto R1 36 3 10,132 0,011 R2 11 7 9,095 0,122 R3 32 9 9,401 0,794 R3-R4 51 1 4,948 0,323 R4 95 1 11,618 0,338 Total general 29 24 9,170 0,450 Sin embargo, no se nota una tendencia que evidencie una interacción entre la respuesta y el momento fenológico de la aplicación
  20. 20. Impacto del conocimiento convertido en “Reglas de Decisión” Maíz Respuesta Costo Ingreso Resultado Rentabilidad Kg/ha u$s/ha u$s/ha u$s/ha %Promedio de todos los ensayos 341 29 51 22 76% Sin Ambientes B-T1 y B3 450 29 68 39 133% Diferencia 16 La aplicación “generalizada” de fungicida en V10-R1 tuvo un muy buen retorno: 22 u$s/ha  76% de rentabilidad. Sin embargo, si no aplicamos en ambientes sin respuesta (B-T1 y B3), el retorno se eleva a 39 u$s/ha aplicada Entonces: El valor del conocimiento de “donde aplicar” es de 16 u$s/ha
  21. 21. Girasol 50 franjas con aplicación en GIRASOLAplicaciones de VIVARUS (0,3 lts/ha) en girasol en estadío R1, con condiciones de aplicación controladas, y con toda la información de cada ambiente para correlacionar con el incremento de rendimiento obtenido. Sistema de Productividad AGCELENCE
  22. 22. Respuesta de todos los ensayosGirasol 500 El 50% de los 400 ensayos tuvo El 67% de los 300 rentabilidad positiva ensayos tuvo respuesta positiva 200 Respuesta kg/ha 100 0 -100 -200 -300 -400 -500 -600 10% 24% 31% 38% 45% 59% 66% 72% 79% 93% 17% 52% 86% 100% 3%
  23. 23. Respuesta por Genotipo Hay interacción con elGirasol genotipo: Estos resultados hay que 500 complementarlos y reforzarlos con el perfil sanitario de los híbridos. 400 Con algunos, la cantidad de casos no es suficiente 300 para sacar conclusiones. Respuesta Kg/ha 200 100 0 Respuesta -100 N° Casos -200 -300 LSL OLISUN P65A25 DKOil 3945 SPS3200 PARAISO 22 PARAISO 102 CL DK 3948 CL DK 4000 CL DK 4200 DK 4050 DK 3940 CF 31 Alta frecuencia de Tecnología CL (50% de los ensayos)
  24. 24. Interacción entre la respuesta y el MicroambienteGirasol 3.500 3.000 Rendimiento kg/ha 2.500 2.000 1.500 1.000 500 0 Loma Loma Medio Bajo Arenosa Respuesta 73 178 42 65 Testigo 2.222 1.787 2.510 3.191 No hay una interacción clara entre el ambiente y la respuesta
  25. 25. Respuesta e incidencia de enfermedades en R1Girasol Por las condiciones climáticas del año, la presencia de enfermedades fue baja. En los lotes con mas presencia de Alternaria, la respuesta fue mayor. 300 250 Respuesta a la aplicación de fungicida 200 150 Roya Blanca 100 (kg) Alternaria 50 Verticilium 0 nula baja media alta -50 -100 -150 Cono era de prever, no hay relación entre la presencia de Albugo y la respuesta
  26. 26. Impacto del conocimiento convertido en “Reglas de Decisión”Girasol En el caso de Girasol, no se encontró un patrón claro de respuesta por ambientes que justifique protocolizar una decisión que capture valor. En el caso de la interacción con Genotipos, hay que seguir investigando la respuesta de acuerdo al perfil sanitario del hibrido
  27. 27. Conclusiones de la campaña 2010-2011 Respuesta a la aplicación de Fungicida Soja Maíz GirasolInteracción conAmbiente + + -Interacción conGenotipo + ? ?Resultado Mediode la aplicación (u$s/ha) 14 22 2Resultado con Reglasde Decisión (u$s/ha) 27 39 2
  28. 28. Conclusiones de la campaña 2010-2011 Respuesta a la aplicación de Fungicida Intensificar + Eficiencia Uso de Fungicidas Gestionar Reglas de Decisión para el Control de y procesos / tecnologías para Enfermedades aplicaciones georeferenciadas Mapa dePrescripción Mapa de Aplicación
  29. 29. Aprendiendo en tiempo real, decidiendo mejor ahora Aportamos la mejor tecnología en fungicidas. Aprendemos de la experiencia de los usuarios, que están generando conocimiento por ambiente. Agregamos valor, ajustando la tecnología para un mejor uso del fungicida. PLATAFORMA Aportamos tecnología y procesos Aportamos tecnología de aplicación depara que los datos se transformen en fungicidas que nos permiten integrarnos a conocimiento en tiempo real para operaciones que gestionan información una mejor toma de decisiones. digital y geo-referenciada.
  30. 30. Algo mas que Redes de Ensayos ….una nueva manera de investigar: Living Labs ¿Cuáles son sus características? Entorno real•Multi-Actores: Los diferentes actores involucrados en el sector Multicontextoparticipan en el proceso: universidad y centros de investigación, industria, Multiparticipantesgobiernos y usuarios.•Multi-Contexto: En contraposición a los procesos de validación clásicos enlos que se buscaba aislar, en la medida de lo posible, el contexto usuario- Living Labproducto, creando un experimento de "laboratorio", en un Living Labs se buscacapturar las interrelaciones entre múltiples contextos en un entorno deuso real.•Feedback: El acceso a la información generada por la tecnologíadesplegada en el Living Lab es continua permitiendo modificar aquello que seconsidera necesario para afinar el servicio o producto en desarrollo. Mejoracontinua.•Interacción entre centros de investigación, empresas, gobiernos y usuariosen un entorno real. Se busca crear un entorno donde representantes de losdiferentes actores interrelacionen y colisionen en base a productos ytecnologías concretas, facilitando el traspaso de conocimiento entre la elmundo investigador y la empresa
  31. 31. Algo mas que Redes de Ensayos ….una nueva manera de investigar: Living Labs ¿Cuáles son sus características? Entorno realUn restaurante… Multicontextodonde se “come en la cocina” (se desarrolla la receta con el contexto del usuario) Multiparticipantes“conversando los cocineros con los comensales” (feedback) Living Lab

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