don mario sgv 07

Agricultura por ambientes

Santiago Gonzalez VenzanoIydaAgritestAnticipa

Gestión de Conocimiento

Gestión

Productiva

Agricultura por Ambientes

Modelo de Procesos

Modelo de Organización

Modelo Tecnológico

Escala-Macroambientes

Escala- Microambientes

Protocolización

Inteligencia Colectiva

Estándares-Lenguaje

Control-Reportes

Redes

Desjerarquización

Autonomía

Web

Plataformas Colaborativas

Motor para gestión de Base

de Datos

GIS

Capacitación

Organización de Procesos

•Cultivo•Genotipo•Fecha de Siembra

VRT •Dosis de Fertilizante•Densidad de siembra

Manchoneo Georef•Insecticidas•Herbicidas

1° Etapa 2° Etapa

Un marco Conceptual

Que esta pasando con las organizaciones?

El fatalismo

El poder del dinero en el Corto Plazo

El poder central

El poder de las personas

Las Organizaciones que aprenden

Los Paradigmas Organizacionales

de Peter Senge (La Quinta disciplina)

1. Dios quiera que…

2. Planificación Presupuestaria.

3. Planificación Estratégica

4. Gestión Estratégica

5. La inteligencia Colectiva

Parámetros Permanentes

Indicadores Ambientales

Parámetros Dinámicos

Modificadores Ambientales

AmbientesReglas de Decisión

Agronómicas

Macroambientes:

• Rotación

• Genotipo

• Fecha de Siembra

Microambientes:

• Densidad

• Fertilización

La Gestión de Conocimiento es una

construcción que nunca termina:

1. Convivimos con hipótesis y no con

verdades definitivas

2. Hay que institucionalizar un proceso

de mejora continua de las hipótesis.

3. La Inteligencia Colectiva es la mejor

garantía de este proceso.

La Definición de Ambientes es el cimiento del edificio:

Hace falta crear lenguaje = estándares:

1. Proceso colaborativo de crear intersubjetividad. Web 2.0

2. Permite gestionar bases de datos de manera univoca.

1. Automatizar procesos de gestión de

conocimiento.

2. Benchmarking.

Relieve Característica Factor estructural Rango de valores Fact. modificadores Nomenclatura

Loma Arena + 80 % de arena Loma Arenosa

Arena 70 < 80 % arena Napa L2

Arena < 70 % Napa L3

Media Loma Arena + 80 % de arena Napa M L 1

Arena 70 < 80 % arena Napa M L 2

Arena < 70 % Napa M L 3

Argicos Thapto T a < de 60 cm y sin carbonatos Napa-Hum thapto M L-T

Bajo Argicos Thapto T a < de 60 cm y sin carbonatos Napa-Hum thapto B-T1

Carbonatos Thapto + carbonatos T a < de 60 cm Presencia de carbonatos Napa B-T2

Natricos Thapto + pH thapto T a < de 60 cm pH 8 o mas Napa-Hum thapto B-T3

Dulce MO Sin thapto o > 60 cm MO > 3 % Napa B1

Dulce MO Sin thapto o > 60 cm MO < 3 % Napa B2

Salino-Sódico pH y CE pH > a 8 y/o CE > 5 Napa B3

Zonas que

reciben agua por

escorrentía

Zonas de

escurrimiento

de agua

Zonas de

balance neutro

Clasificacion de Ambientes en la ZO de AACREARiDZO – Agosto 2009

3° Aproximación –una visión-: La materia se “embebe” de conocimiento

DeLa tierra + Mejoras

ALa tierra + Conocimiento

Mapa de Rendimiento

Mapa de Macro Ambientes

Mapa de Prescripción

Mapa de Aplicación

Mapa de Genotipo

Mapa de Costo Directo

Mapa de Margen Bruto

Mapa de Grilla de Puntos

Mapa de Aplicación ManchoneoInsecticidas

Mapa de Micro Ambientes

Mapa de Puntos de Muestreo de Suelos

INFORMACIÓN DATOS

Reporte•Parametros de suelo x Amb

Reporte•Aplic vs Prescr•Veloc.de Aplic•Altimetria

Reporte•Rend x Amb•Rend x Altura•Veloc de Cosecha•Costo x Amb•Rend x Genot x Amb•Rend x Dosis x Amb

CONOCIMIENTO

ProtocoloReglas de decisión

Operación

La Base de Datos de Puntos de La PazTotal son 105 puntos. Esto es una muestra:

FEC_CREA LATITUD LONGITUD CAMPANIAMUESTRA LOTE AMBIENTECULTIVO ARENA MO PH P

11/04/2008 -36,41757 -61,93361 2007-08 LRA-5a2-lo-01 5a2 alto TRIGO 63 1,72 6,20 11,20

11/04/2008 -36,49162 -61,86767 2007-08 LRA-1b1-me-01 1b1 bajo TRIGO 57 1,78 7,90 13,30

11/04/2008 -36,50015 -61,87233 2007-08 LRA-1m1-me-01 1m1 medio TRIGO 61 1,54 8,00 3,60

11/04/2008 -36,49937 -61,87915 2007-08 LRA-1m1-bh-01 1m1 medio TRIGO 36 1,42 9,70 11,60

11/04/2008 -36,49937 -61,87915 2008-09 LRA-1m1-bh-01 1m1 medio SOJA 36 1,42 9,70 11,60


11/04/2008 -36,50416 -61,86758 2008-09 LRA-1m1-me-02 1m1 medio SOJA 63 1,48 6,30 5,70

11/04/2008 -36,48627 -61,86859 2007-08 LRA-1m1-me-03 1m1 medio TRIGO 62 1,60 6,80

11/04/2008 -36,48627 -61,86859 2008-09 LRA-1m1-me-03 1m1 medio SOJA 62 1,60 6,80



11/04/2008 -36,48982 -61,85725 2008-09 LRA-1m1-me-05 1m1 medio SOJA 54 1,84 7,50 3,40

11/04/2008 -36,49360 -61,87929 2007-08 LRA-1m1-ba-01 1m1 medio TRIGO 46 1,90 7,50 14,20

11/04/2008 -36,49360 -61,87929 2008-09 LRA-1m1-ba-01 1m1 medio SOJA 46 1,90 7,50 14,20

11/04/2008 -36,51153 -61,85782 2007-08 LRA-2a1-la-01 2a1 alto TRIGO 79 1,10 5,90 17,40

11/04/2008 -36,51153 -61,85782 2008-09 LRA-2a1-la-01 2a1 alto SOJA 79 1,10 5,90 17,40

11/04/2008 -36,49822 -61,85420 2007-08 LRA-2a1-me-01 2a1 alto TRIGO 68 1,84 6,20 14,30



DATOS

Parámetros de suelo x Amb

Loma Arenosa

Loma Medio Bajo Bajo Hidrico

%ARENA 81 73 65 56 50

%MO 1,0 1,7 1,8 2,0 1,5

ph 6,1 4,7 6,4 6,5 8,1

P 15 10 6 10 12

0,0

2,0

4,0

6,0

8,0

10,0

12,0

14,0

16,0

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

%M

O-P

h-P

asim

% d

e A

ren

a

6,4

INFORMACIÓN DATOS

Base de Datos de un monitor de rinde: 285.000 filas para 1.500 has!!!

DATOS

Promedio de REND_SECO Micro ambiente

Variedad

Loma

Arenosa Loma Medio Bajo

Bajo

Hidrico

Bajo

Salino Media

dm3700 2,513 3,321 3,217 1,876 1,069 3,207

dm4670 2,143 2,608 3,975 4,134 2,686 3,922

dm4970 1,212 1,408 2,920 3,055 2,511 2,706

dm4970-dm5.1i 1,433 1,652 3,065 3,010 1,500 2,808

dm5.1i 1,305 1,864 2,803 2,638 2,714

Media 1,316 2,290 3,484 3,566 2,028 1,069 3,366

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

4,500

Loma Arenosa


Bajo Salino

dm3700

dm4670

dm4970

dm4970-dm5.1i

dm5.1i

Media

Rendimiento X Genotipo XMicroambiente

INFORMACIÓN DATOS CONOCIMIENTO

Análisis de CampañaCual es la variedad mas apropiada para cada ambiente?

Los puntos de muestreo se corresponden con un área de 1 ha. Luego se correlacionan los mapas de rendimiento con los parámetros edáficos

Rendimiento X GenotipoParámetros edáficos


R² = 0,6378 y = -0,1349x + 12,179

R² = 0,4291

y = -0,0402x + 5,1361R² = 0,412

1

2

3

4

40 50 60 70 80

Tn -

Ha

% de Arena

Soja 08-09

Media

dm 3700

dm4670

dm5.1i

Análisis de CampañaCual es la variedad mas apropiada para cada ambiente?

+ de 78% de Arena

si

no

Dm5.1i

Dm4670

al Protocolo!!!

Rendimiento X CultivoParámetros edáficos

INFORMACIÓN DATOS

4 años de monitores de rinde cruzado con análisis de sueloCuál es la rotación apropiada para cada ambiente?

y = -0,0099x2 + 1,193x - 25,653

y = -0,0062x2 + 0,9457x - 29,592

y = -0,0015x2 + 0,1684x - 1,5467

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

11,000

40 50 60 70 80 90Tn

-Ha

Soja

Tn-H

a M

aiz

y Tr

igo

% de Arena

Maiz

Trigo

Soja

Soja 2da

CONOCIMIENTO

MAPA DE AMBIENTES

Estandarización

PROTOCOLOReglas de decisión

por ambiente

Mapa de Aplicación


Dosis Prescriptavs Dosis Aplicada

INFORMACIÓN DATOS

Como controlarla la calidad de una aplicación?Aplicación de Urea al voleo

CONOCIMIENTO

Prescripta Realizado AnchoLabor Velocidad Hora

240,000 146,000 24,000 10,000 17:30:11

240,000 175,000 24,000 12,000 17:30:14

240,000 235,000 24,000 12,000 17:30:17

240,000 237,000 24,000 12,000 17:30:20

240,000 237,000 24,000 12,000 17:30:23

240,000 236,000 24,000 12,000 17:30:26

240,000 265,000 24,000 10,000 17:30:29

240,000 165,000 24,000 17,000 17:30:32

240,000 172,000 24,000 21,000 17:30:34

240,000 179,000 24,000 22,000 17:30:35

240,000 194,000 24,000 23,000 17:30:37

240,000 210,000 24,000 23,000 17:30:38

240,000 227,000 24,000 23,000 17:30:40

240,000 227,000 24,000 23,000 17:30:41

240,000 235,000 24,000 23,000 17:30:43

240,000 236,000 24,000 23,000 17:30:44

240,000 239,000 24,000 23,000 17:30:46

240,000 239,000 24,000 23,000 17:30:48

240,000 238,000 24,000 23,000 17:30:49

240,000 237,000 24,000 23,000 17:30:51

240,000 238,000 24,000 23,000 17:30:52

240,000 239,000 24,000 23,000 17:30:54

240,000 239,000 24,000 23,000 17:30:55

Dosis Prescriptavs Dosis Aplicada

INFORMACIÓN DATOS

Como controlarla la calidad de una aplicación?Aplicación de Urea al voleo

CONOCIMIENTO

Valores

Rótulos de fila Promedio de RealizadoDesvest de Realizado

40 55 43

120 121 33

140 160 32

160 173 22

220 215 20

240 226 33

260 248 23

Total general 189 64

100

150

200

250

300

350

400

450

500

la lo me ba bh bs media

u$

s/h

a

Maiz

Trigo

Soja

Densidad

P

N

P

N

P

N

P

N

P P

2% 16% 61% 13% 6% 2%

Costo DirectoX Cultivo XMicroambiente

INFORMACIÓN DATOS

Cada ambiente tiene una tecnologia apropiada que genera un CD por ambiente.

380343

217

0

100

200

300

400

500

600

Loma Arenosa


Bajo Salino

Media

MB

u$

s/h

a

Soja

T/S2

Maiz

2% 16% 61% 13% 6% 2%

Ambientes donde el Trigo-Soja es

competitivo!!!

Margen BrutoX Cultivo XMicroambiente


Finalmente, calculamos con el CD y el Rendimiento x Ambiente, calculamos el MB por ambiente.

Monitoreo de Plagas.Como buscar eficiencia con escala?

Ejemplo de Arañuela

Monitoreo de Plagas.Como buscar eficiencia con escala?

Devolución: Mapa de Aplicacion

El Control de la Aplicación Aerea

Mapas de Rendimiento

Mapas de Puntos de

Muestreo de Suelos

Mapas de Ambientes

Mapas de Prescripción

Mapas de Aplicación

Protocolos

Mapas de Curvas de

Nivel

Mapas de Imágenes

Mapa de Aplicación Manchoneo Insecticidas

Mapa de Rendimiento


Mapa de Micro Ambientes

Mapa de Puntos de Muestreo de Suelos

Mapa de Prescripción

Mapa de Aplicación

Mapa de Grilla de Puntos

Mapa de Genotipo

Mapa de Costo Directo

Mapa de Margen Bruto



1. Maximizar la eficiencia de los recursos .

2. Maximizar flexibilidad y velocidad en la toma de decisiones usando plataformas web colaborativas.

3. Diseñar y controlar los procesos gestionando flujos de información on-line.

Agricultura por Ambientes:

Ejes clave para ir a la ACCIÓN

Técnología

Integración

Gestión

ESTRATEGIA

· De la información· Del Conocimiento· De Riesgo

· Digital· Internet· GIS

· Con TODO

•De la Información•Del Conocimiento•Del Riesgo

•Digital•Web•GIS

•Outsourcingestratégico


• Protocolos productivos• Tablero de control• Gestión de reportes • Decisiones real time• Web es “LA ” plataforma • Procesos • Redes y Comunidades

Implementado los conceptos en la ACCIÓN


don mario sgv 07

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