Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias
(AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia.




 Secretarias técnicas de las cadenas productivas (mango, aguacate, cítricos, plátano)

                                                        www.frutisitio.org
                                                        www.ciat.cgiar.org
                                      Con la participación de :
OBJETIVO PRINCIPAL

Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el
país por medio de un sistema de Agricultura Especifica por Sitio
basado en compartir experiencias (AESCE) entre productores de
cítricos, aguacate, mango y plátano.
Agricultura de precisión                                     Agricultura específica por
          (AP)                                               sitio (AEPS)
  •Manejo      de    lotes    a     mayor                  •Manejo       de     lotes   según   sus
  escala/resolución dentro del lote                        caractérísticas particulares

  •Mide la variación dentro del lote                       •Mide la variación entre lotes

  •Analiza el efecto de un factor o factor                 •Analiza la combinación de factores
  por factor sobre la productividad.                       sobre su efecto en la productividad

  • Modelos requieren conocimiento                         • Modelos construidos con limitado
  detallado de procesos involucrados en                    conocimiento acerca de la interacción de
  el crecmiento de las plantas.(                           los factores que determinan el
  relaciones más exactas)                                  crecimiento de una planta (caña, café) –
                                                           Relaciones aproximadas

  Referencias:
  Plant, 2001. Computers and electronics in agriculture.
  Jiménez et al., 2009. Computers and electronics in agriculture
  Jiménez et al., 2010. Agricultural Systems
   Laderach et al., 2011. Agricultural Systems
Definición Agricultura Específica por Sitio

 Es realizar las prácticas      agronómicas
 requeridas por un cultivo de acuerdo con las
 condiciones agoecológicas y temporales del
 sitio en donde está sembrado dicho cultivo,
 para obtener de el su máximo rendimiento
 potencial.
Unidad de manejo o lote
Es un área definida por el productor y se diferencian claramente de otras por
características ambientales, prácticas agrícolas o características del cultivar
establecido en ella.
                                                       Tipos de manejo


Edad de las         6
plantas                                  6
                                                                Variedad
Tipo de suelo
                3




Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias
en las características de los suelos, climáticas o topográficas, o debido a la
intervención del agricultor quien implementa y experimenta con diversas prácticas
agrícolas.
Hipótesis
    Si fuese posible compilar la información de lo
    que hizo el agricultor, y caracterizar las
    condiciones de un gran número de éstos
    experimentos, seria posible deducir las
    practicas óptimas para condiciones
    especificas.
“Cada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia, experimento
o evento único”
Objetivos Específicos
• Caracterizar los lotes (UM) comerciales de los productores.
• Compartir experiencias con los actores involucrados en cada
  cadena.
• Establecer protocolos de analisis para grandes cantidades de
  informacion de los productores.
• Implementar una plataforma informatica para facilitar la toma
  de decisiones
Principio 1: Cultura de medición y registro




                                     Lo que no se mide no
                                     se puede manejar
                                     eficientemente

                                     Los fruticultores
                                     establecerán una
                                     cultura de registro de
                                     información.
Principio 2: Conocimiento colectivo



                                      Cada productor
                                      tiene un
                                      conocimiento
                                      valioso que no es
                                      aprovechado.
                                      Si todos
                                      comparten
                                      experiencias,
                                      todos se
                                      benefician
Principio 3: Uso de tecnología informática
moderna

                                    Las tecnologías de
                                    información y
                                    comunicación
                                    (TICs) conectan
                                    conocimiento

                                    Revolución en la
                                    toma,
                                    procesamiento,
                                    análisis y entrega
                                    de información
Informacion de entrada y de salida en una UM o
                       lote
                            Relieve y
   Clima                     Suelo                  Manejo del
Topografía y                                         cultivo
  paisaje




                      • Producción y calidad
           • Mejores condiciones ambientales y de suelos
                    • Prácticas mas adecuadas
                   • Adaptación de variedades
PERFIL DE LOS GRUPOS


•Agrupados por cercanía y/o por los cultivos del proyecto
•Integrantes de asociaciones o no
•Dispuestos a participar en el proyecto
•Afinidad entre los integrantes del grupo.
•Máximo 25 integrantes
Niveles de Intervención

                                                                                          MADR
                         a. Investigadores CIAT


                        b. Facilitadores de las
                                                                                          Asohofrucol
                        Cadenas
Nivel de intervención




                         c. Facilitadores de las
                                                                                Cadenas
                         Secretarías de agricultura


                        d. Individuales acceso                                            Federaciones
                        virtual



                                                                                          Organizaciones
                                                         Grupos
www.frutisitio.org
Promoción al consumo - Biblioteca con ruedas – Unidad multimedia móvil




            Frutichiva
Tipos de Análisis
Naranja
Departamento   Área     Rendimiento
               (Has)    (Kg/ha)                        Antioquia produce más naranja
Antioquia       1,163       30,035                     con la mitad de las hectáreas
Tolima          2,413       8,625
                                                       cultivadas en Tolima  Oportunidad
Cesar           1,884       11,023

Cundinamarca    1,440       9,939

Magdalena       483         18,772

Bolívar         353         7,453              Fuente MADR (promedio 2002- 2008)
Risaralda       156         10,213

Córdoba         262         18,836


                                      3,000                                           40,000
                                                Area        Producción
                                                                                      35,000
                                      2,500
                                                                                      30,000
                                      2,000
                                                                                      25,000




                                                                                               Tons
                                Has




                                      1,500                                           20,000
                                                                                      15,000
                                      1,000
                                                                                      10,000
                                       500
                                                                                      5,000
                                           0                                          0
                                                                 r




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                                                   Bo e
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                                                   G á
                                                 na ar




                                                  At ca




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                                                    C r
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                                                              a




                                                   nt s
                                                           de
                                                           de




                                                          ad
                                                              i




                                                            cr

                                               La yac
                                               Sa ob




                                                           jir
                                                         lim




                                               Sa da
                                               Am uet
                                                           ld
                                               M arc
                                                         qu



                                                        es




                                                        on
                                                        au
                                                         le




                                                        nt
                                                      Su



                                                      ua
                                                       ra



                                                      an




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                                                      an
                                                    Bo



                                                      rd
                                                     tio




                                                      al
                                                    da
                                                      C




                                                     lá




                                                    az
                                                    m




                                                  isa




                                                   C
                                      An




                                                 ag




                                                  C
                                               di
                                            un




                                            te
                                         C




                                        N
• Identifica sitios edafológica y climáticamente similares

• Si clima y suelos influyen en la adaptabilidad del cultivo, en
  sitios con climas y suelos similares tendrían adaptabilidad
  similar

• El propósito es identificar sitios con potencial para establecer
  nuevas variedades, o extender tecnologías de un sitio a otro
Ejemplos reales en frutales en Colombia
(Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales)



             Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Análisis de relevancia

      0.18
      0.16
      0.14
      0.12
       0.1
      0.08
      0.06
      0.04
      0.02
        0




        Tres variables: 1. Profundidad efectiva, 2. Temperatura y 3. Pendiente fueron
        relevantes para ambas regresiones lineal y no lineal
Ejemplos reales en frutales en Colombia
(Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales)


Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Modelo mixto para conocer los efectos sobre la
productividad de grupos con condiciones ambientales homogéneas

                                                                                                                    Variable ranges               HEC

                                                                                                  Slope (degrees)   EffDepth (cm)     TempAvg_0
                                                                                                                                      (°C)
                                  50.00                                                           5-14              21-40             15 -16.5    1
                                                                                                  8-15              32-69             15 -18.9    2
                                  40.00
                                                                                                  13-24             40-67             15.8 -19    3
                                  30.00
  Lulo yield (kg/plant/week)




                                  20.00

                                  10.00

                                   0.00
                                            1                      2                       3
                                 -10.00

                                 -20.00

                                 -30.00
                                                Effects of clusters of environmental conditions

                               Condiciones ambiental homogénea 3 fue la mas productiva – 41 gr de lulo /planta más que
                               el promedio
Ejemplos reales en frutales en Colombia
(Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales)


Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Modelo mixto para conocer los efectos sobre la
productividad de grupos con condiciones ambientales homogéneas y las fincas


                                          HEC como proxy para variabilidad ambiental
                                          Finca como proxy para manejo

                                     60.00
        Lulo yield (kg/plant/week)




                                     40.00


                                     20.00


                                      0.00
                                              1   2   3   4      5   8   17    5   6    8   10   11   12       13   15   16   17   19   20   7   9   14   18   19   20   21
                                     -20.00
                                                          1                                                2                                              3
                                     -40.00


                                     -60.00
                                                              Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions
                                     -80.00

  •El modelo mixto explicó mas del 80 % de variación en productividad de lulo.
  • Ej. Finca 9 en condición ambiental homogénea 3 produce 51 g de lulo /planta más que el
  promedio
2. Proyecto AESCE: Metodologías empleadas para determinar
cuáles son los nichos ecológicos de cada especie / adaptabilidad
varietal

 curvas de isoproductividad




Caso hipotético donde un cultivador de plátano, quiere saber cual es el cultivar con el que
obtendría mayor número de cajas por racimo, peso racimo o ratio en las condiciones de su
finca.
LUIS ARMANDO MUNOZ l.a.munoz@cgiar.org tel: (2) 445 0000 ext 3280
   DANIEL JIMENEZ d.jimenez@cgiar.org tel: (2)4450000 ext. 3729




               www.frutisitio.org
       AESCEColombia@gmail.com
                      www.ciat.cgiar.org
Clima




      Bases de datos     Clima:
      medioambientales        Promedios anuales, WorldClim

SIG                           Datos diarios actuales, TRMM
Topografia

                       SRTM
                       Significant Improvement
                       Derivados topográficos (paisaje)




GTOPO30
Paisaje
Elevation    Slope               Aspect      Landscape Class




Curvature   Exposure       Solar Radiation     Moisture
Relieve y suelo
RASTA: caracteriza los suelos y terreno en forma rápida, confiable y sencilla
en el sitio
Manejo del cultivo

Presentation AESCE talleres

  • 1.
    Agricultura específica porsitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia. Secretarias técnicas de las cadenas productivas (mango, aguacate, cítricos, plátano) www.frutisitio.org www.ciat.cgiar.org Con la participación de :
  • 2.
    OBJETIVO PRINCIPAL Aumentar lacompetitividad de los productores de frutales en el país por medio de un sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias (AESCE) entre productores de cítricos, aguacate, mango y plátano.
  • 3.
    Agricultura de precisión Agricultura específica por (AP) sitio (AEPS) •Manejo de lotes a mayor •Manejo de lotes según sus escala/resolución dentro del lote caractérísticas particulares •Mide la variación dentro del lote •Mide la variación entre lotes •Analiza el efecto de un factor o factor •Analiza la combinación de factores por factor sobre la productividad. sobre su efecto en la productividad • Modelos requieren conocimiento • Modelos construidos con limitado detallado de procesos involucrados en conocimiento acerca de la interacción de el crecmiento de las plantas.( los factores que determinan el relaciones más exactas) crecimiento de una planta (caña, café) – Relaciones aproximadas Referencias: Plant, 2001. Computers and electronics in agriculture. Jiménez et al., 2009. Computers and electronics in agriculture Jiménez et al., 2010. Agricultural Systems Laderach et al., 2011. Agricultural Systems
  • 4.
    Definición Agricultura Específicapor Sitio Es realizar las prácticas agronómicas requeridas por un cultivo de acuerdo con las condiciones agoecológicas y temporales del sitio en donde está sembrado dicho cultivo, para obtener de el su máximo rendimiento potencial.
  • 5.
    Unidad de manejoo lote Es un área definida por el productor y se diferencian claramente de otras por características ambientales, prácticas agrícolas o características del cultivar establecido en ella. Tipos de manejo Edad de las 6 plantas 6 Variedad Tipo de suelo 3 Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias en las características de los suelos, climáticas o topográficas, o debido a la intervención del agricultor quien implementa y experimenta con diversas prácticas agrícolas.
  • 6.
    Hipótesis Si fuese posible compilar la información de lo que hizo el agricultor, y caracterizar las condiciones de un gran número de éstos experimentos, seria posible deducir las practicas óptimas para condiciones especificas. “Cada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia, experimento o evento único”
  • 7.
    Objetivos Específicos • Caracterizarlos lotes (UM) comerciales de los productores. • Compartir experiencias con los actores involucrados en cada cadena. • Establecer protocolos de analisis para grandes cantidades de informacion de los productores. • Implementar una plataforma informatica para facilitar la toma de decisiones
  • 8.
    Principio 1: Culturade medición y registro Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente Los fruticultores establecerán una cultura de registro de información.
  • 9.
    Principio 2: Conocimientocolectivo Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es aprovechado. Si todos comparten experiencias, todos se benefician
  • 10.
    Principio 3: Usode tecnología informática moderna Las tecnologías de información y comunicación (TICs) conectan conocimiento Revolución en la toma, procesamiento, análisis y entrega de información
  • 11.
    Informacion de entraday de salida en una UM o lote Relieve y Clima Suelo Manejo del Topografía y cultivo paisaje • Producción y calidad • Mejores condiciones ambientales y de suelos • Prácticas mas adecuadas • Adaptación de variedades
  • 12.
    PERFIL DE LOSGRUPOS •Agrupados por cercanía y/o por los cultivos del proyecto •Integrantes de asociaciones o no •Dispuestos a participar en el proyecto •Afinidad entre los integrantes del grupo. •Máximo 25 integrantes
  • 13.
    Niveles de Intervención MADR a. Investigadores CIAT b. Facilitadores de las Asohofrucol Cadenas Nivel de intervención c. Facilitadores de las Cadenas Secretarías de agricultura d. Individuales acceso Federaciones virtual Organizaciones Grupos
  • 14.
  • 15.
    Promoción al consumo- Biblioteca con ruedas – Unidad multimedia móvil Frutichiva
  • 16.
  • 17.
    Naranja Departamento Área Rendimiento (Has) (Kg/ha) Antioquia produce más naranja Antioquia 1,163 30,035 con la mitad de las hectáreas Tolima 2,413 8,625 cultivadas en Tolima  Oportunidad Cesar 1,884 11,023 Cundinamarca 1,440 9,939 Magdalena 483 18,772 Bolívar 353 7,453 Fuente MADR (promedio 2002- 2008) Risaralda 156 10,213 Córdoba 262 18,836 3,000 40,000 Area Producción 35,000 2,500 30,000 2,000 25,000 Tons Has 1,500 20,000 15,000 1,000 10,000 500 5,000 0 0 r aq a Bo e ico as na To a G á na ar At ca Vi a nt a a á C r R lí va r or Có a a nt s de de ad i cr La yac Sa ob jir lim Sa da Am uet ld M arc qu es on au le nt Su ua ra an ch an Bo rd tio al da C lá az m isa C An ag C di un te C N
  • 18.
    • Identifica sitiosedafológica y climáticamente similares • Si clima y suelos influyen en la adaptabilidad del cultivo, en sitios con climas y suelos similares tendrían adaptabilidad similar • El propósito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades, o extender tecnologías de un sitio a otro
  • 20.
    Ejemplos reales enfrutales en Colombia (Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales) Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Análisis de relevancia 0.18 0.16 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0 Tres variables: 1. Profundidad efectiva, 2. Temperatura y 3. Pendiente fueron relevantes para ambas regresiones lineal y no lineal
  • 21.
    Ejemplos reales enfrutales en Colombia (Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales) Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogéneas Variable ranges HEC Slope (degrees) EffDepth (cm) TempAvg_0 (°C) 50.00 5-14 21-40 15 -16.5 1 8-15 32-69 15 -18.9 2 40.00 13-24 40-67 15.8 -19 3 30.00 Lulo yield (kg/plant/week) 20.00 10.00 0.00 1 2 3 -10.00 -20.00 -30.00 Effects of clusters of environmental conditions Condiciones ambiental homogénea 3 fue la mas productiva – 41 gr de lulo /planta más que el promedio
  • 22.
    Ejemplos reales enfrutales en Colombia (Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales) Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogéneas y las fincas HEC como proxy para variabilidad ambiental Finca como proxy para manejo 60.00 Lulo yield (kg/plant/week) 40.00 20.00 0.00 1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21 -20.00 1 2 3 -40.00 -60.00 Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions -80.00 •El modelo mixto explicó mas del 80 % de variación en productividad de lulo. • Ej. Finca 9 en condición ambiental homogénea 3 produce 51 g de lulo /planta más que el promedio
  • 23.
    2. Proyecto AESCE:Metodologías empleadas para determinar cuáles son los nichos ecológicos de cada especie / adaptabilidad varietal curvas de isoproductividad Caso hipotético donde un cultivador de plátano, quiere saber cual es el cultivar con el que obtendría mayor número de cajas por racimo, peso racimo o ratio en las condiciones de su finca.
  • 24.
    LUIS ARMANDO MUNOZl.a.munoz@cgiar.org tel: (2) 445 0000 ext 3280 DANIEL JIMENEZ d.jimenez@cgiar.org tel: (2)4450000 ext. 3729 www.frutisitio.org AESCEColombia@gmail.com www.ciat.cgiar.org
  • 25.
    Clima Bases de datos Clima: medioambientales Promedios anuales, WorldClim SIG Datos diarios actuales, TRMM
  • 26.
    Topografia SRTM Significant Improvement Derivados topográficos (paisaje) GTOPO30
  • 27.
    Paisaje Elevation Slope Aspect Landscape Class Curvature Exposure Solar Radiation Moisture
  • 28.
    Relieve y suelo RASTA:caracteriza los suelos y terreno en forma rápida, confiable y sencilla en el sitio
  • 32.