Optimización Espacial de la Producción Gustavo Ariel Sznaider Ignacio Ferlijiwskyj Departamento de...
-
Upload
victorino-toca -
Category
Documents
-
view
219 -
download
1
Transcript of Optimización Espacial de la Producción Gustavo Ariel Sznaider Ignacio Ferlijiwskyj Departamento de...
Optimización Espacial de la Producción
Gustavo Ariel SznaiderIgnacio Ferlijiwskyj
Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de InformaciónFacultad de Agronomía, UBA
Optimización Espacial
•Heterogeneidad espacial
•Impacto sobre los modelos de decisión
•Herramientas para la detección de la heterogeneidad
•Herramientas para la descripción de la heterogeneidad
•Ejemplos
Heterogeneidad Espacial
Medano
Suelo hidromórfico
Sin Restricciones
Heterogeneidad de la Producción
•Heterogeneidad de la exportación•Heterogeneidad de la respuesta a insumos
QQ/ha U$S/ha25 -3430 2935 9240 15645 21950 28255 345
Agricultura de Precisión
•Detectar heterogeneidad
•Delimitar ambientes
•Aplicar manejos diferenciales por ambiente (automáticamente)
Agricultura por Ambientes
Heterogeneidaddel Terreno
Heterogeneidadde la Producción
Agricultura de Precisión
Interés por la Agricultura Por Ambientes- márgenes económicos
-sustentabilidad
Heterogeneidad por zonas: Tandilia
Chillar
Heterogenediad por zonas. Ventania
Coronel Pringles
Heterogeneidad por zonas. Pampa Arenosa
Catrillo
Heterogeneidad DENTRO vs ENTRE LOTE
81 qq/ha83 qq/ha
98 qq/ha
93 qq/ha
DIFERENCIA MÁXIMA: 17 qq/ha
Maíz 2008-2009 Vedia, Prov. Buenos Aires
Heterogeneidad DENTRO vs ENTRE LOTE
Heterogeneidad DENTRO vs ENTRE LOTE
DIFERENCIA > 100 qq/ha
Dentro del lote vs entre regiones del país
98 qq/ha
90 qq/ha
70 qq/ha
75 qq/ha
Maíz 2007-2008
DENTRO vs ENTRE LOTE vs ENTRE REGIONES
Mayor Heterogeneidad dentro del lote que
entre lotes de un mismo campoentre regiones del país
Regiones con heterogeneidad dentro de los lotes
Regiones con ImportanteHeterogeneidadIntralote
Patrones Espacio - Temporales
- +
2006 2007 2008
alto
bajo potencial
Intermedio
Patrones Espacio - Temporales
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1
1.2
1.3
1.4
2000 maiz103 qq/ha
2003 trigo42 qq/ha
2004 soja16 qq/ha
2007 maiz106 qq/ha
2008 soja48 qq/ha
2009 maiz80 qq/ha
Ren
dim
ient
o R
elat
ivo
Variabilidad interanual
40
50
60
70
80
90
100
110
120
2008-2009 2006-2007 1999-2000
Ma
íz Q
Q/ h
aEstabilidad / Riesgo en cada ambiente
40 qq
15 qq 14 %
75 %
Conclusiones Detección y Caracterización
-Diferencia importante de rendimiento entre ambientes (intralote)
-Repetitividad de las diferencias
-Predictibilidad
-Diferencias de estabilidad/riesgo entre ambientes
-Implicancias sobre los modelos agronómicos y la toma de decisión
-Modelos de Fertilización-Densidad de Siembra -Genotipos-Manejo de plagas (hongos, maleza)
Modelo de Reposición
Fertilizante a Aplicar = Extracción de Cosecha
P en TRIGO
QQ/haP
kg/haExportación P
U$S/ha
Dosis P Fija
kg/ha
Balance luego de dosis fija
kg/haBalance USD/ha
Dosis variable P kg/ha
Beneficio USD/ha
30 -15.0 -52 20.0 5 Sobra 17 15.0 17 Ahorro
40 -20.0 -69 20.0 0 0 20.0 050 -25.0 -87 20.0 -5 Falta -17 25.0 17 Reposición
BENEFICIO FINAL USD/ha 11.42
Modelo de Reposición
Fertilizante a Aplicar = Extracción de Cosecha
P en SOJA
QQ/ha USD/ha P kg/haExportación
P U$S/ha
Dosis P Fija kg/ha
Balance luego de dosis fija
kg/haBalance USD/ha
Dosis variable P kg/ha
Beneficio USD/ha
25 50 -20 -80 28 8 Sobra 32 20 32 Ahorro
35 250 -28 -112 28 0 0 28 045 450 -36 -144 28 -8 Falta -32 36 32 Reposición
BENEFICIO FINAL USD/ha 21.3
Modelo de Umbral Crítico
P Disponible
0.00
5.00
10.00
15.00
20.00
25.00
30.00
35.00
40.00
45.00
50.00
BL 1 BL 9 BL 10 BL 11 FL 3 FL 4 FL 5
P p
pm
Modelos de Balance
Objetivo de Rendimiento
Nfertilizante = NRequeridoPorCultivo – Ninicial - Nmineralizado – Nresiduos + Npérdidas
QQ/haN Requerido por
Cultivo Kg/ha30 9040 12050 150
Modelos de Respuesta
Modelos de Simulación
Textura , Profundidad(capacidad retención hídrica)
Disponibilidad de H20 , N
Rendimiento Cultivo
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
10 30 50 70 90 110 130 150 170 190
N suelo + fertilizante
Kilo
s /
ha
Otras decisiones
•Densidad de siembra
•Genotipos
•Funguicidas •diferencias de humedad del canopeo entre ambientes
•Malezas
•Reguladores del crecimiento
Implicancias Sobre el Medio Ambiente
Evapotranspiración actual
Precipitación
Percolación
Contenido de agua útil
Agroquímicos
Contaminación
El problema
Estado “claro” Estado “turbio”
Enturbamiento menos fotosíntesis, más descomposición anoxia
Eutrofización:
aumento de la biomasa y un empobrecimiento de la diversidad
Implicancias Sobre el Medio Ambiente
Evapotranspiración actual
Precipitación
Percolación
Contenido de agua útil
Agroquímicos
Contaminación
Diferencias en:Capacidad de almacenaje de aguaCapacidad de captura del cultivo
Oportunidad de minimizar Contaminación mediante aplicación variable de agroquímicos
Balance de Carbono
y = -0.558x + 1183.R² = 0.036
0102030405060708090
2003 2005 2007 2009 2011 2013
y = -0.085x + 214.9R² = 0.001
0102030405060708090
2003 2005 2007 2009 2011 2013
y = -0.361x + 777.9R² = 0.013
0102030405060708090
2003 2005 2007 2009 2011 2013
Toneladas de Carbono 30 cm vs. año
Pérdida: ½ Ton carbono año (p-value 0.01)
Balance de Carbono
Para los siguientes cálculos se aplicaron las fórmulas descriptas en:Roberto Alvarez y Haydée S. Steinbach, Capítulo 4. BALANCE DE CARBONO EN AGROSISTEMAS. Libro de Materia Orgánica de la cátedra de Fertilidad. FAUBA
BALANCE C (TON/HA*AÑO) - BL11
MATERIA ORGANICA MINERALIZACION POR AÑO MINERALIZADO
BALANCE C - BL11 - 2009/2010-MAIZ
APORTE MINERALIZADO BALANCE
Maíz MO CARBONO MINERALIZACIÓN APORTE CULTIVO BALANCEQQ/HA % C TON/HA C TON/HA/AÑO C TON/HA/AÑO C TON/HA/AÑO
94 1.7 39 2.2 1.9 -0.3111 2.4 54 3.1 2.2 -0.9122 3.3 75 4.3 2.4 -1.8
BALANCE C – POR CULTIVO RENDIMIENTOS TIPO
Ambiente MO% Ton C/haMineralización C Ton/ha/año Cultivo
Rendimiento Ton/ha
Aporte C Ton/ha/año
Balance C Ton/ha/año
Balance C relativo a
Stock CLoma 1.7 38.5 2.20 Trigo - soja2da 3.2 - 2.7 2.0 -0.2 -0.5%
Media Loma 2.4 54.4 3.10 Trigo - soja2da 4.0 - 3.0 2.4 -0.7 -1.3%Bajo 3.3 74.8 4.27 Trigo - soja2da 4.6 - 4.4 2.7 -1.5 -2.1%
Loma 1.7 38.5 2.20 soja 3.6 1.0 -1.2 -3.2%Media Loma 2.4 54.4 3.10 soja 4 1.1 -2.0 -3.7%
Bajo 3.3 74.8 4.27 soja 4.4 1.2 -3.1 -4.1%
Loma 1.7 38.5 2.20 maíz 7.4 1.5 -0.7 -1.9%Media Loma 2.4 54.4 3.10 maíz 10 2.0 -1.1 -2.0%
Bajo 3.3 74.8 4.27 maíz 11.4 2.3 -2.0 -2.7%
BALANCE C (TON/HA*AÑO)
MINERALIZADO VS APORTE – LOMA
MINERALIZADO VS APORTE – MEDIA LOMA
MINERALIZADO VS APORTE – BAJO
Conclusiones
Todos los cultivos tienen balances negativos en todos los ambientes
De mejor a peor balance:Trigo/SojaMaízSoja
El balance es peor en el ambiente de alto potencial (donde hay más MO => más mineralización)
¿Como hacemos para mejorar el balance?
Aumentar Biomasa/Rendimiento
Aplicar más N (en los ambientes de peor balance)
Aumentar Biomasa/Rendimiento
¿Cuanto tiene que rendir cada cultivo para no perder Carbono?
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
25.0
1.5 2 2.5 3 3.5
Ton/
ha R
endi
mie
nto
% Materia Orgánica
Maíz Ton/ha
Soja Ton/ha
Trigo ton/ha (Soja2da 3 ton/ha)
Efecto del aumento de N
Nitrógeno
Efecto del N sobre la cant. de biomasa e Ind. Cosecha
R. Alvarez,* H. S. Steinbach, S. M. Grigera, E. Cartier, G. Obregon, S. Torri, and R. García. 2004Agronomy Journal
La producción de biomasa responde al N más que el rendimiento
TRIGO
Nitrógeno
Aporte Carbono
Rendimiento
Efecto del N sobre la cantidad de biomasa e Índice de Cosecha
Efecto del N sobre la cantidad de biomasa e Índice de Cosecha
Nitrógeno
Aporte Carbono
Rendimiento
Nitrógeno
Efecto del N sobre coeficiente de aporte humus
Modelo Century convalida esta idea, otros modelos no(falta concenso)
Nitrógeno
¿Disminuye C:N
Hipótesis:Favorece transformación residuos a materia orgánica(modifica Coeficiente Humificación)?
Conclusiones y Preguntas
El agregado de más Nitrógeno en los ambientes de peor balance (mayor potencial de rendimiento)Impacta positivamente mediante:
Aumento del rendimiento
Aumento de la Biomasa que es mayor que el aumento de rendimiento (Trigo !!!, ¿Maíz? ¿otros?)
¿Mejora en el Coeficiente de Humificación?
Repercusiones
Aumentar N en ambientes de alto potencial No solo sirve porque aumenta rendimiento
También sirve porque:• se genera más biomasa• el aumento de biomasa es proporcionalmente mayor que el aumento de rendimiento (Trigo)• mayor proporción de residuos pasa a la materia orgánica (¿?)
…justo en el ambiente donde más hay que cuidar el balance de carbono.
Repercusiones
Cambio de Paradigma
Pasamos de Agricultura CortoPlacista
(recomendaciones según curvas de respuesta de rendimiento al N)
A Agricultura sustentable de largo plazo y por ambientes
(recomendaciones que además consideran largo plazo: generación de residuos, humificación, balance de C)
Mejoras en el ABC
En Century, CH está afectado por la textura
Podemos revisar la fórmula de Century y adaptarla a nuestros cálculos
También podemos ver en Century como se afecta con textura: CM
Buscar otros trabajos científicos que estimen CH y CM
Experimentar
Conclusiones
Agricultura de Precisióndetectar ambientes intralotecuantificar las diferencias de productividad
Importante Heterogeneidad Espacial
Diferencias entre ambientes de: rendimientos alcanzablesestabilidad/riesgo
Implicancias sobre modelosfertilización (exportación, respuesta)densidadplagas, malezas
Impacto Ambiental
Oportunidad de Agricultura por Ambientesmejora en los márgenes y sustentabilidad