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!