Optimización Espacial de la Producción Gustavo Ariel Sznaider Ignacio Ferlijiwskyj Departamento de...

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Optimización Espacial de la Producción Gustavo Ariel Sznaider Ignacio Ferlijiwskyj Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información Facultad de Agronomía, UBA

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Optimización Espacial de la Producción

Gustavo Ariel SznaiderIgnacio Ferlijiwskyj

Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de InformaciónFacultad de Agronomía, UBA

Page 2: Optimización Espacial de la Producción Gustavo Ariel Sznaider Ignacio Ferlijiwskyj Departamento de Métodos Cuantitativos y Sistemas de Información Facultad.

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

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Heterogeneidad Espacial

Medano

Suelo hidromórfico

Sin Restricciones

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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

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Agricultura de Precisión

•Detectar heterogeneidad

•Delimitar ambientes

•Aplicar manejos diferenciales por ambiente (automáticamente)

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Agricultura por Ambientes

Heterogeneidaddel Terreno

Heterogeneidadde la Producción

Agricultura de Precisión

Interés por la Agricultura Por Ambientes- márgenes económicos

-sustentabilidad

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Heterogeneidad por zonas: Tandilia

Chillar

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Heterogenediad por zonas. Ventania

Coronel Pringles

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Heterogeneidad por zonas. Pampa Arenosa

Catrillo

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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

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Heterogeneidad DENTRO vs ENTRE LOTE

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Heterogeneidad DENTRO vs ENTRE LOTE

DIFERENCIA > 100 qq/ha

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Dentro del lote vs entre regiones del país

98 qq/ha

90 qq/ha

70 qq/ha

75 qq/ha

Maíz 2007-2008

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DENTRO vs ENTRE LOTE vs ENTRE REGIONES

Mayor Heterogeneidad dentro del lote que

entre lotes de un mismo campoentre regiones del país

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Regiones con heterogeneidad dentro de los lotes

Regiones con ImportanteHeterogeneidadIntralote

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Patrones Espacio - Temporales

- +

2006 2007 2008

alto

bajo potencial

Intermedio

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Patrones Espacio - Temporales

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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

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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 %

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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)

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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

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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

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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

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Modelos de Balance

Objetivo de Rendimiento

Nfertilizante = NRequeridoPorCultivo – Ninicial - Nmineralizado – Nresiduos + Npérdidas

QQ/haN Requerido por

Cultivo Kg/ha30 9040 12050 150

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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

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Otras decisiones

•Densidad de siembra

•Genotipos

•Funguicidas •diferencias de humedad del canopeo entre ambientes

•Malezas

•Reguladores del crecimiento

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Implicancias Sobre el Medio Ambiente

Evapotranspiración actual

Precipitación

Percolación

Contenido de agua útil

Agroquímicos

Contaminación

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El problema

Estado “claro” Estado “turbio”

Enturbamiento menos fotosíntesis, más descomposición anoxia

Eutrofización:

aumento de la biomasa y un empobrecimiento de la diversidad

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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

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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)

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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

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BALANCE C (TON/HA*AÑO) - BL11

MATERIA ORGANICA MINERALIZACION POR AÑO MINERALIZADO

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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

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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%

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BALANCE C (TON/HA*AÑO)

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MINERALIZADO VS APORTE – LOMA

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MINERALIZADO VS APORTE – MEDIA LOMA

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MINERALIZADO VS APORTE – BAJO

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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)

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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)

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Efecto del aumento de N

Nitrógeno

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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

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Nitrógeno

Aporte Carbono

Rendimiento

Efecto del N sobre la cantidad de biomasa e Índice de Cosecha

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Efecto del N sobre la cantidad de biomasa e Índice de Cosecha

Nitrógeno

Aporte Carbono

Rendimiento

Nitrógeno

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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)?

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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?

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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.

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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)

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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

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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