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NOTIGROBO | Septiembre 2011
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Agricultura por Ambientes

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La producción agrícola se enmarca dentro de un contexto mundial  actual caracterizado por:
• Aumento de la demanda mundial de alimentos
• Bajos Stocks internacional de granos
• Fortalecimiento del sector de agro negocios
• Creciente demanda de Bioenergía
• Crecimiento de barreras tarifarias a las exportaciones
• Demanda de alimentos seguros (certificados y trazables)
• Preocupación por el medio ambiente
• Crisis financiera mundial, recesión

Motivo por el cual es muy importante enfocar nuestra perspectiva del negocio (1) en:
• Optimizar  recursos
• Reducir costos
• Maximizar la rentabilidad
• Garantizar productos de calidad y seguros
• Ser más competitivos  
• Identificar estrategias para aumentar la eficiencia

 

Pero, ¿cómo hacemos para trabajar estos grandes paradigmas a la realidad diaria de cada RT?,

 

Todas estas expectativas encuentran respuesta en una técnica:

 

“Agricultura por Ambientes”

 

Cuyo objetivos es Maximizar el lucro y  la Calidad de los Productos,  Minimizando  el impacto ambientales y  Riesgos Económicos.
Mediante el estudio de cada las situaciones presente en los distintos Establecimientos y lotes de: que, donde y como estamos produciendo, se plantea el trabajo a dos escalas:
La primera estrategia es a nivel macro: La región productiva Argentina presenta escenarios muy diversos. Como estrategia, se establece la ubicación de los campos en regiones con diferentes
potenciales agrícolas con el objetivo de diversificar riesgos.


En mapa de la figura 1,  se puede apreciar la gran cantidad de suelos, presentes en toda la región pampeana y alrededores, permitiendo hacer caracterizaciones de manejo ajustadas a que cultivo, genotipo y fecha de siembra.

Figura 1: Suelos de la Argentina y distribución de Producción (Fuente: Instituto de Suelos INTA)

La segunda estrategias es a nivel micro: avanzando el estudio hacia la variabilidad productiva presente dentro de un mismo establecimiento, entre y dentro de los lotes, causada por diferentes factores, físicos y químicos del suelo. Ejemplo: un lote de soja rinde en promedio 30 qq/ha (A), pero ese promedio está compuesto por zonas de 35qq, 15qq y 10 qq/ha.(B)

Figura 2: Rendimiento Promedio y Rendimiento por Zona

Esto es muy bien conocido por los ingenieros que recorren día a día los lotes, pero el desafío es poder capitalizar estas diferencias con herramientas que nos permita identificar, cuantificar y
evaluar  estos sitios, planteando estrategias de manejo de cultivos,  que permita administrar los insumos de manera racional a cada situación dentro de cada “ambiente”.
En este caso podemos observar las diferencias de rendimiento en el Lote 13, del Establecimiento San Carlos, zona de Girodias, al Oeste de la provincia de Buenos Aires. Esta es una región donde predominan los ambientes con lomas arenosas, condicionando  la productividad de los cultivos  que se ve fuertemente afectada.

Figura 3: Gráfico de Ambientes (Lote 13 San Carlos % Superficie por Ambiente)

Una forma de cuantificar estos ambientes es mediante los monitores de cosecha, que permiten ir tomando registros GPS a su paso de los qq/ha de los cultivos, diferenciando las zonas, ya mencionadas, donde el cultivo presenta diferente comportamiento.

Figura 4: Monitor de Cosecha de Soja Lote 13 San Carlos (Kg/ha)

A partir de estos datos, para esta situación, el manejo por ambientes se fundó en  el uso diferencial de semillas de Maíz, ajustando el planteo a los potenciales de cada ambiente.

Figura 5: Mapa de Ambientes Lote 13 San Carlos

De este modo, se establecieron dos densidades de siembra: 30 semillas/10 mts para los ambientes de bajo potencial (loma Arenosa) y 36 semillas/10 mts para los de alto potencial (Media Loma).

Figura 6: Tabla de análisis económico Manejo AxA vs. Manejo por Promedio
Figura 7: Gráfico de comparativo de resultados Densidad Variable vs. Promedio

A partir de modelos de simulación “MAICERO” (UBA), se determinaron las variables de manejo por Zona y por Cultivo, de mayor impacto, arrojando el Potencial de Ganancia, en esta ocasión para maíz en la Zona Oeste de Buenos Aires.

Figura 8: Resultados de Modelo de Simulación MAICERO

Los valores son expresados en dólares por hectáreas, y los resultados son pintados en color de semáforo indicando el peso de la variable, para cada caso considerado.
El modelo indica que solo en elección de “Genotipo” se logró el mayor ahorro, seguido por el Nitrógeno, Fósforo y Densidad.
En conjunto se logró, según el modelo 70 dólares por hectáreas.

 

Mediante la validación del modelo, en el lote 13 de San Carlos,  se determinó que el impacto de la Siembra Variable, “Densidad”,  no es de 5*sino de 10,4 dólares/ha, elevando el ahorro potencial
del cultivo de maíz a 80,4 dólares/ha. Se deberían tener en cuenta además el impacto de Fertilización por ambientes Nitrogenada y Fosforada, para complementar la validación, que aumentarían el margen aún más. La implementación e interacción de estas variables  tiene un impacto directo sobre el resultado del negocio, siendo una Decisión de Producción, lo que nos permita mejorar los resultados obtenidos dentro de nuestra perspectiva del negocio (1).


Este, es solo un caso, en uno de los tantos lotes, donde puntualmente una de las variables determinantes del rendimiento es la presencia de lomas arenosas, a partir de la cual se ajustan todos los factores citados, que juegan un rol decisivo a la hora de definir el rendimiento. En cada región, existen variables de mayor o menor peso, como lo es la profundidad de los suelos en el sur por “Tosca”, la presencia de alto porcentaje de “Arcillas” en Entre Ríos, entre otras, que deben ser evaluadas, mediante distintas herramientas (imágenes satelitales y aéreas, topografía, textura de suelo, ph…..)  a los fines de poder entender y ajustar más el proceso de nuestra industria a cielo abierto, en un entorno muy competitivo, de márgenes cada día mas acotados.


Por Gabriel Aguilera
Resp. AxA, Área de Prod. Agrícola, LGA

 

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