Agricultura por Ambientes
Santiago Gonzalez VenzanoSoroush Parsa
Agenda
1. Que estamos haciendo en la Argentina.
2. Altillanura.
Primeros pasos de la Agricultura por Ambientes.
3. Visión del Proyecto.
AxAAgricultura por Ambientes
Nuestro recorrido en la argentina
Dentro del movimiento CREA, aprendimos que para gestionar conocimiento, es mejor organizarse en redes
En el año 2007, con los productores del CREA Henderson Daireaux, viajamos a Silicon Valley, y entendimos el poder de la Web 2.0
Luego fue integrar lo aprendido en el camino:•Redes: Inteligencia Colectiva•Procesos: Mejora continua•Tecnología: Plataforma Web-GIS
La Plataforma GIS WEB S4•700 .000 has de productores•500 franjas de ensayos
Un zoom en la Pcia de Bs As…
Que hace el productor en la Plataforma S4?
1- Una interface GIS que
permite dibujar fácilmente
3- Reportes gráficos
on-line
2- Carga de Información
MacroambientesPara decidir:•Cultivo•Genotipo•Fecha de Siembra
2 Escalas de Trabajo: Macro y Micro ambientes
MacroambientesEstas decisiones no implican tecnología en la maquinaria.El 100% esta ambientado en esta escalaSon grandes y simples para conseguir eficiencia operativa
Nomenclatura consensuada
2 Escalas de Trabajo: Macro y Micro ambientes
Microambientes:Para decidir:•Fertilización•Densidad
15%
MacroambientesEstas decisiones implican tecnología en la maquinaria.El 15% esta ambientado en esta escalaPueden ser chicos y de forma compleja
Nomenclatura consensuada
Las EMG para sacar muestras de suelo
Estaciones
Georeferenciadas de
Muestreo
En un radio de 0,5 has se sacan 20 submuestras de suelo
Toma de DecisionesQue información registra el productor?
Cargando los análisis de suelos calcula el stock de nutrientes
Que es relevante registrar y no esta en los sistemas administrativos?Analisis de SueloFertilizaciónDensidad de plantas – Conteo de plantas – Coef de Logro
De acuerdo al ambiente y al protocolo, se define un objetivo. Eligiendo la fuente , calcula los kg que se deben usarFinalmente se registra lo realmente usado
Toma de DecisionesQue información registra el productor?
Como visualizar lo que esta pasando?Los reportes on-line
Toda la información cargada se puede visualizar en reportes que permiten controlar la marcha del proceso de decisión
Permite comparar entre :1. Lo Realizado y los Objetivos
(protocolo)2. Ente mi empresa y el
promedio consolidado de mi zona
Exportables a formato PDF o Excel
Resumiendo hasta aqui:
1. El productor dibuja su finca y sus ambientes.
2. Carga datos.
3. De acuerdo a Reglas de Decisión por Ambiente,
la plataforma calcula las dosis de fertilizante a utilizar.
4. Los reportes permiten evaluar desvíos.
Estas Reglas de Decisión por Ambiente,
son los protocolos de cultivo.
Como son los Protocolos?La definición de los ambientes, es la base de todo
Uso de herramientas Web 2.0 Wikis, docs, etc
Como generamos el conocimiento para enriquecer los protocolos?
% Arena PH % MO P ppm Rend
% Arena 1,00
PH -0,57 1,00
% MO -0,29 -0,55 1,00
P ppm 0,24 0,13 -0,43 1,00
Rend -0,74 0,51 0,21 -0,06 1,00
Ej CREA Henderson Daireaux. Soya
•La variable independiente (datos de suelo) que mejor ajusta con la variable dependiente (rendimiento) es el % de arena.•El pH muestra una relación, pero es por que los pH ácidos están relacionados con texturas mas arenosas, y a la inversa los alcalinos.•La relación negativa con el P del suelo, es también por que esta asociado a la textura.•Es mas fuerte la relación con la textura que con la MO.
Cual es la variable ambiental con mas impacto en el rendimiento?
Ej CREA Henderson Daireaux
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
4,000
5,000
6,000
7,000
8,000
9,000
10,000
11,000
40 50 60 70 80 90
Tn-H
a So
ja
Tn-H
a M
aiz
y Tr
igo
% de Arena
Maiz
Trigo
Soja
Soja 2da
Como se adaptan los cultivos a esa variable ambiental?
Como generamos el conocimiento para enriquecer los protocolos?
y = -0,1349x + 12,179R² = 0,4291
y = -0,0402x + 5,1361R² = 0,412
1
2
3
4
40 50 60 70 80
Tn -
Ha
% de Arena
dm4670
dm5.1i
CREA Henderson DaireauxComparación de 2 cultivares de soja y su interacción con el ambiente
Resultados de este proceso en Argentina
Como se adaptan los genotipos a esa variable ambiental?
dm5.1dm4670
Baja Densidad40.000 pl/ha
Alta Densidad80.000 pl/ha
Loma80% de Arena1,5% MO
Bajo60% de Arena2% MO
Ensayo de Densidad en MaízFotos del 20 de Enero
3 Genotipos4 Densidades2 Ambientes3 Repeticiones--------------------72 Parcelas
Rendimientos Maíz Tardío 10-11 Ensayo de Genotipo x Densidad x Ambiente (Monsanto -S4)Densidad x Ambiente (promedio de todos los genotipos)Datos de Monitores de Rendimiento
R² = 0,788
R² = 0,8585
12.000
12.500
13.000
13.500
14.000
14.500
3.500
4.000
4.500
5.000
5.500
6.000
4 5 6 7 8 9
Re
nd
imie
nto
Kg/
ha
Densidad Semilla/m2
Loma Arenosa
Medio
Para el ambiente medio, la densidad optima fue entre 6 y 8,5 sem/m2
Para el ambiente loma, la densidad optima fue de 4,5 semIm2
En el ambiente medio, el ajuste es curvilíneo se exploraron todas las densidades.En la loma el ajuste es casi lineal falta explorar densidades menores.
Rendimientos Maíz Tardío 10-11
R² = 0,6853
R² = 0,9329
R² = 0,9101
R² = 0,8585
12000
12500
13000
13500
14000
14500
15000
4 5 6 7 8 9
Rw
nd
imie
nto
Kg/
ha
Densidad Semilla/m2
DK670MGRR2
DK699MGRR2
DK747MGRR2
Total general
Ensayo de Genotipo x Densidad x Ambiente (Monsanto -S4)Ambiente Medio . Interacción genotipo x densidadDatos de Monitores de Rendimiento
Para estos híbridos , en el ambiente medio, la densidad optima fue 6 sem/m2
Para este híbrido, en el ambiente medio, la densidad optima fue 8,5 sem/m2
La mejor combinación en el ambiente medio: Dk 699 con alta densidad
La investigación sobre la operación misma
bajo
medio
Hay potencia cuando se usa una plataforma GIS-Web para gestionar la operación
Hay una fuerte interacción entre la
respuesta y el Microambiente
Loma Arenosa
LomaMedia Loma
Bajo Riego
Respuesta -0,115 -0,002 0,154 0,341 0,441
Testigo 1,949 2,734 3,203 3,668 3,184
-0,500
0,000
0,500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
4,500
Re
nd
imie
nto
Tn
/ha
Soja
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
57
27
29
7
0
10
20
30
40
50
60
De
nsi
dad
Fosf
oro
Nit
roge
no
Fun
gici
das
Tota
l
uSs
/ha
Maiz
Trigo
Mix
Soja
Cuantos u$s ganan los agricultores en Argentina con AxA?
Pero…
Los productores no solo están preocupados por la eficiencia en el uso de los insumos sustentabilidad económica
También están preocupados por que la productividad se sostenga en el largo plazo sustentabilidad ecológica
¿Como gestionar los datos generando un Tablero de Control con indicadores ambientales?
CREA Henderson DaireauxSeguimiento de la MO4 años de muestreos
La MO mejoro un 17 % en 4 años
La plataforma georeferenciada como “proceso trazable”.¿Se pueden certificar BPA?
Sustentabilidad Ecológica
CREA Henderson DaireauxSeguimiento del P asimilable KyB4 años de muestreos
y = 1,38xR² = 0,6601
0
5
10
15
20
25
30
35
0 10 20 30
P a
sim
20
11
P asim 2007
Evolucion del PasimEl Pasim mejoro un 38 % en 4 añosLa plataforma
georeferenciada como “proceso trazable”.¿Se pueden certificar BPA?
Sustentabilidad Ecológica
• Llegamos en junio 2010 acompañando un productor
argentino
y Colombia nos atrapó 8 viajes en 16 meses!!!
• Hicimos buenos amigos, por que así nos gusta trabajar.
– Instituciones: CIAT, Corpoica, SENA, Unillanos, Fenalce, etc
– Empresas: BASF un convenio de trabajo en conjunto.
– Productores: Fundallanura
• Y con la visión compartida, que los llanos tiene el potencial
productivo para lograr que Colombia se convierta en un país
exportador de alimentos, nos sumamos al proyecto.
Volvamos a Colombia….
Favorecer las Redes (1)
Inteligencia Colaborativa
Web 2.0Wiki
•4 Talleres en Villavicencio CIIAT-Corpoica•1 Capacitación en el SENA•1 Seminario en CIAT•Muchas presentaciones del proyecto•Wiki
Favorecer las Redes (1)
Inteligencia Colaborativa
Web 2.0Wiki
Textura % de Arena
Condicion
de Manejo
% Sat de
Bases
Arenoso > 60 % Sabana Nat 15 a 25%
Franco 40 a 60% Praderas 35 a 40%
Fr-Arc < 40 % Ciclo Agric 50 a 80%
Parametros Estructurales Modificadores
Preguntas Hipótesis = Protocolo dinámico•Cual es la rotación apropiada para cada ambiente?•Cuales los Genotipos?•Cual la Fecha de Siembra?•Cual la densidad?•Cual la corrección de suelo?•Cual el nivel de fertilidad (N-P-K)?
Como contestar estas preguntas?Aprendiendo de la experiencia de los productores
Identificando“best practices”
160 estacionesNos permitirán hacer una matriz que cruce 1. variables de suelo, 2. De manejo, 3. Rendimiento
Para contestar estas preguntas se implementan las
Estaciones Georeferenciadas de Muestreo
Donde están ubicadas? EGM Estaciones Georeferenciadas Muestro
arrozmaizsoya
EGM Estaciones Georeferenciadas Muestro
6% 6% 6%
29%
18% 18% 18%
1 1.5 2 2.5
100.0%
99.5%
97.5%
90.0%
75.0%
50.0%
25.0%
10.0%
2.5%
0.5%
0.0%
maximum
quartile
median
quartile
minimum
2.58307
2.58307
2.58307
2.57228
2.42014
2.00383
1.79516
1.27662
1.05559
1.05559
1.05559
Quantiles
Mean
Std Dev
Std Err Mean
Upper 95% Mean
Lower 95% Mean
N
2.0304254
0.4380864
0.1062516
2.2556687
1.8051822
17
Mom ents
Rendimiento
4%2%
9%11%
16%
24%
18%
4%9%
2%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
100.0%
99.5%
97.5%
90.0%
75.0%
50.0%
25.0%
10.0%
2.5%
0.5%
0.0%
maximum
quartile
median
quartile
minimum
10.6537
10.6537
10.5099
9.23613
7.57579
6.39731
4.76326
3.33733
1.76071
1.74085
1.74085
Quantiles
Mean
Std Dev
Std Err Mean
Upper 95% Mean
Lower 95% Mean
N
6.1780336
2.0579878
0.3067867
6.7963216
5.5597457
45
Mom ents
Rendimiento
2%4%
11%
23%30%
13%13%
2% 2%
0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
100.0%
99.5%
97.5%
90.0%
75.0%
50.0%
25.0%
10.0%
2.5%
0.5%
0.0%
maximum
quartile
median
quartile
minimum
4.70399
4.70399
4.63664
3.70651
3.17554
2.64084
2.0641
1.51668
0.90899
0.83008
0.83008
Quantiles
Mean
Std Dev
Std Err Mean
Upper 95% Mean
Lower 95% Mean
N
2.6578993
0.8179262
0.1193068
2.8980515
2.4177472
47
Mom ents
Rendimiento
EGM
Variables independientes
• Ambiente: suelo, clima, tiempo
• Historia: ciclo -1, ciclo -2, ciclo -3, ciclo -4, ciclo -5
• Siembra: preparacion, enmiendas, fecha, variedad,
densidad
• Nutricion: fertilizacion
• Fitosanidad: plagas, enfermedades, malezas,
fumigaciones
• Cosecha: fecha
Variable dependiente
• Rendimiento
• Calidad
EGM
Propuesta de investigación 2012 – 2014
• Continuidad del proyecto FUNDAMENTACIÓN PARA EL DESARROLLO DE UNA AGRICULTURA POR AMBIENTES para el 2012 al 2014.
• Una plataforma virtual para agricultura de precisión convenio con solapa 4-Basf.
• Involucrar equipamiento necesario para maquinas precisas (monitores, banderilleros satelitales, siembras y fertilización variables , etc.)
• Automatización y desarrollo de mapas de rendimiento por ambientes y condiciones edáficas y agronómicas de los lotes
Se pueden generar servicios que se integren a la operación gestionando flujos de información?
Favorecer las Redes (2)
Para Operar la ProducciónProcesos que gestionan flujos de datos entre empresas Vínculos
•Las maquinas operan según “mapas de prescripción” : hay que hablar el idioma de las maquinas: Digital y Georeferenciado•Las maquinas se “controlan” gestionando la información que generan
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
0 50 100 150 200Dosis Realizada
Frecuencia Acumulada
60
80
100
120
140
Resumiendo
AxAEstamos gestionando un sistema mas complejo
Creemos que la estrategia es:
RedesIntegraciónColaboración
La tecnología GIS-Web, cuando se acierta en los procesos, potencia y simplifica la operación y la gestión de conocimiento.
En los llanos el proceso está en marcha
Agricultura por Ambientes
Santiago Gonzalez VenzanoSoroush Parsa
Muchas Gracias!