s4 apresid exprimiendo monitores
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Se importan los Mapas de
Rendimiento a la plataforma S4
Validar las Ambientaciones
Mejorar las Reglas de Decisión por
Ambiente
OBJETIVO
PROCESOCruzar los datos de rendimiento con los
Microambientes y EGM
Cruzar los datos de rendimiento con los
Microambientes, EGM y Manejo
IMPUTSNecesarios
1. Mapas de MacroAmbientes (Lotes)
2. Mapas de MicroAmbientes
1. EGM (Estaciones
Georeferenciadas de Muestreo)
2. Registro de Manejo (Vinculado al un mapa)
Se importan los Mapas de
Rendimiento a la plataforma S4
OBJETIVO
PROCESO
IMPUTSNecesarios
1. Mapas de MacroAmbientes (Lotes)
2. Mapas de MicroAmbientes
1. EGM (Estaciones
Georeferenciadas de Muestreo)
2. Registro de Manejo (Vinculado al un mapa)
Como generar capas de información Georeferenciada?
1- Una interface GIS que
permite dibujar fácilmente
3- Reportes gráficos
on-line
2- Carga de Información
MacroambientesPara decidir:•Cultivo•Genotipo•Fecha de Siembra
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
Microambientes:Para decidir:•Fertilización•Densidad
MicroambientesEstas decisiones implican tecnología en la maquinaria.El 15% esta ambientado en esta escalaPueden ser chicos y de forma compleja
Nomenclatura consensuada
Escalas de Trabajo: Macro y Micro ambientes
Las EMG para sacar muestras de suelo
Estaciones
Georeferenciadas de
Muestreo
En un radio de 0,5 has se sacan 20 submuestras de suelo
Que información de Manejo 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
Que información de Manejo registra el productor?
Ahora… Importar el Mapa de Rendimiento
En formato shpEstamos construyendo “la aspiradora”
Se estandarizaron los rangos, de acuerdo al promedio de los mapas subidos por cultivo y por zona. De esta manera, el color se convierte en un benchmark visual en tiempo real
Se acumulan los mapas de rendimiento de las distintas campañas, estando siempre disponibles para trabajar con ellos
Además, la tabla de datos cuantifica, el benchmark
Ahora… Importar el Mapa de Rendimiento
Esquema Se importan los Mapas de
Rendimiento a la plataforma S4
OBJETIVO
PROCESOCruzar los datos de rendimiento con los
Microambientes y EGM
Cruzar los datos de rendimiento con los
Microambientes, EGM y Manejo
Se puede editar el mapa incorporando la información de los mapas de rendimiento
Toda la información de manejo, se pasa a “cada punto” del mapa de rendimiento, de acuerdo a la superposición de capas georeferenciadas
Importamos el mapa y cruzamos la información
Excel con Info de Monitores + Ambientes, Suelo+ Manejo
La info cruzada y estandarizada Fácil manipulación con TD!!!
Esquema Se importan los Mapas de
Rendimiento a la plataforma S4
Validar las Ambientaciones
Mejorar las Reglas de Decisión por
Ambiente
OBJETIVO
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
Cada ambiente tiene su cultivo competitivo
En lo ambientes mas arenosos, el trigo es mas competitivo, en cambio en los menos arenosos, la Soja
Cada ambiente tiene su cultivo competitivo
Federico Tagle - GerenagroCnel Suarez
Cando la tosca esta a menos de 60 cm, el maiz pierde competitividad frente a la soja
y = -54,312x + 7573,6R² = 0,8632
3.000
3.200
3.400
3.600
3.800
4.000
4.200
4.400
60 70 80
Re
nd
imie
nto
% de Arena
DM 3810
DM 4210
DM 4670
Total general
EGM´s
Interacción Año-Ambiente
La Paz- DaireauxCampaña 2012-13
y = -54,312x + 7573,6R² = 0,8632
3.000
3.200
3.400
3.600
3.800
4.000
4.200
4.400
60 70 80
Re
nd
imie
nto
% de Arena
DM 3810
DM 4210
DM 4670
Total general
y = -0,1117x + 10,685R² = 0,6727
y = -0,0448x + 6,1909R² = 0,5877
y = -0,09x + 8,7639R² = 0,63291,500
2,000
2,500
3,000
3,500
4,000
4,500
50 60 70 80 90
Re
nd
imie
nto
Tn
/ha
% de Arena
2010-2011
2009-2010
2008-2009
EGM´s
Interacción Año-Ambiente
Pendiente del modelo de regresión:•Años Húmedos: 50 Kg/1% de Arena•Años Secos: 100 kg/1% de Arena
La Paz- Daireaux
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
dm5.1dm4670
Interacción Genotipo-Ambiente
Cuando el contenido de Arena es superior al 75%, los GM largos son mas convenientes
y = 16,923x - 688211R² = 0,9529
y = 2,1559x - 84628R² = 0,0023
y = -19,141x + 785973R² = 0,3555
y = -17,956x + 737414R² = 0,4088
3.000
3.200
3.400
3.600
3.800
4.000
4.200
4.400
19/1
0
24/1
0
29/1
0
03/1
1
08/1
1
13/1
1
18/1
1
Ren
dim
ien
to
Fecha de Siembra
L1
L2
ML 1
B2
B-T1
B3
Total
Monitores de Soja 2011-12La Paz- Daireaux
Los ambientes responden distinto a la Fecha de Siembra:•Los de mas potencial, expresan su rendimiento en fechas tempranas•Los de menor potencial, en las tardías
Lom
as
Are
no
sas
Med
ios
y B
ajo
s
Interacción Fecha de Siembra -Ambiente
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.
Interacción Densidad-Ambiente
Solapa4 en los Llanos Colombianos
160 estacionesNos permitirán hacer una matriz que cruce 1. variables de suelo, 2. De manejo, 3. Rendimiento
Aprendiendo de la misma operación agrícola
La investigación sobre la operación misma
bajo
medio
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
Se importan los Mapas de
Rendimiento a la plataforma S4
Validar las Ambientaciones
Mejorar las Reglas de Decisión por
Ambiente
OBJETIVO
PROCESOCruzar los datos de rendimiento con los
Microambientes y EGM
Cruzar los datos de rendimiento con los
Microambientes, EGM y Manejo
IMPUTSNecesarios
1. Mapas de MacroAmbientes (Lotes)
2. Mapas de MicroAmbientes
1. EGM (Estaciones
Georeferenciadas de Muestreo)
2. Registro de Manejo (Vinculado al un mapa)
Identificando las “Buenas Practicas”
El monitor de rendimiento es el
gran aliado cuando podemos cruzarlo con
otras capas de informacion georeferenciada:1. Ambientes2. EGM3. Manejo
Aprendiendo de la experiencia de los productores
Resumen
