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Los resultados nos indican que el camino de la intensificación usando fungicidas en soja y maíz es rentable, pero si ademas se administran las "decisiones por ambiente", la captura de valor puede duplicarse. También se pone en evidencia "el poder de las redes" en la generación de conocimiento.
Citation preview
OBJETIVO ESPECÍFICO
Generar reglas de decisión para cada ambiente en la aplicación de
fungicidas foliares en soja, girasol y maíz en la zona oeste de la
provincia de Buenos Aires.
OBJETIVO GENERAL
El proyecto busca llegar al productor con soluciones a medida
para hacer más eficiente el proceso de toma de decisiones en cada
ambiente productivo.
Sobre una plataforma de agricultura de precisión, se diseñan
estrategias de manejo agronómico ajustadas a cada ambiente
productivo en función del conocimiento desarrollado conjuntamente
con el productor y en cada lugar.
EL PROYECTO 1,000 has de experimentación en campos de productores de el
Oeste de la Pcia de BsAs
200 franjas de soja, girasol y maíz geo-referenciadas.
17 empresas de producción agropecuaria.
45 establecimientos manejados con agricultura por ambientes.
Aplicación aérea con seguimiento satelital.
Red de monitoreo climático.
Red de monitoreo sanitario.
La investigación sobre la operación misma
bajo
medio
Control y registro en tiempo real
Oeste Verde ayudó a la toma de decisiones
En los ensayos se
monitorean las
enfermedades y se
hicieron TALLERES
a campo con los
productores
participantes para
ajustar criterios
para una correcta
decisión.
Se hicieron en
Daireaux, Carlos
Casares y Villegas
Aprendiendo en tiempo real,
decidiendo mejor ahora
bajo
medio
Lenguaje consensuado
Proceso Simplificado
Exportación de Prescripciones
para VRT
Importación de Mapas de
Rendimiento
El dibujo permite gestionar espacialmente
toda la información
Tecnología de Aplicación Tecnología de Gestión de Información
Redes de productores, empresas y técnicos, en procesos de tomas de decisión
Tecnología de Relacionamiento
100 franjas con aplicación en SOJA
Aplicaciones de VIVARUS
en soja en estadío V3-V6
y OPERA estadío R3,
con condiciones de
aplicación controladas, y
con toda la información
de cada ambiente para
correlacionar con el
incremento de
rendimiento obtenido.
Sistema de Productividad
AGCELENCE
Soja
Todos los Ensayos
-1,500
-1,000
-0,500
0,000
0,500
1,000
1,500
2,000
1%
6%
12
%
17
%
22
%
27
%
32
%
38
%
43
%
48
%
53
%
58
%
64
%
69
%
74
%
79
%
84
%
90
%
95
%
10
0%
Re
spu
est
a Tn
/ha
Frecuencia acumulada
Soja
Valores
N° Casos Respuesta
77 0,155 El 66% de los
ensayos tuvo
respuesta positiva
El 57% de los
ensayos tuvo
rentabilidad positiva
Según estrategia
Soja 1° Vivarus Soja 1° en R3 Soja 2°
Respuesta 0,188 0,141 -0,028
Testigo 3,186 3,295 1,803
-0,500
0,000
0,500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
Re
nd
imie
nto
Tn
/ha
Rótulos de fila n° Casos
Soja 1° Vivarus 30
Soja 1° en R3 45
Soja 2° 2
Total general 77
Soja
0,3 Vivarus en R1+ 0,5 Opera en R3
Vivarus tuvo poco impacto en el
rendimiento (47 kg/ha) frente a 1
aplicación de Opera.
Si esta aplicación se realiza con una
aplicación de herbicida, el costo esta
equilibrado con el ingreso
0,5 Opera en R3
Esta respuesta media tiene
muy buena rentabilidad: 68%
0,5 Opera en Soja de 2°No mostro respuesta a la
aplicación de fungicida
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
Hay una fuerte interacción entre la
respuesta y el Genotipo
-0,400
-0,200
0,000
0,200
0,400
0,600
0,800
1,000
1,200
DM
5.1
DM
49
70
DM
37
00
Bio
4.2
A4
61
3
DM
48
70
DM
38
10
DM
46
70
sps3
90
0
A5
00
9
Re
spu
est
a T
n/h
a Respuesta
Casos
Soja
Hay interacción con el
genotipo:
Estos resultados hay que
complementarlos y
reforzarlos con el perfil
sanitario de las variedades
Con algunas, la cantidad
de casos no es suficiente
para sacar conclusiones.
y = 0,0147x + 0,0225R² = 0,3402
-0,400
-0,300
-0,200
-0,100
0,000
0,100
0,200
0,300
0,400
0,500
0 5 10 15 20 25 30
Re
spu
est
a Tn
/ha
% de Septoria
Respuesta e incidencia de
enfermedades en R3
y = 0,0337x + 0,1913R² = 0,0071
-0,300
-0,200
-0,100
0,000
0,100
0,200
0,300
0,400
0,500
0,600
0,700
0,800
0 0,5 1 1,5 2 2,5
Re
spu
est
a Tn
/ha
Foliolos con MOR
0,128
0,290
0,000
0,050
0,100
0,150
0,200
0,250
0,300
0,350
No SI
Re
spu
est
a Tn
/ha
Presencia de Cercospora
Soja
La incidencia de Septoria en
R3 al realizar la aplicación,
mostro cierta correlación con
la respuesta al tratamiento
Fue un año con muy baja
incidencia de MOR, por lo
que su presencia no fue
un indicador de prob. de
respuesta
La presencia de Cercospora
marco también una
respuesta diferencial a la
aplicación de fungicida
Impacto del conocimiento convertido en
“Reglas de Decisión”
Soja
Respuesta Costo Ingreso Resultado Rentabilidad
Kg/ha u$s/ha u$s/ha u$s/ha %
Promedio de todos los ensayos (1) 141 21 35 14 68%
Sin Loma Arenosa ni Loma (2) 172 21 43 22 105%
+ Sin SPS3900 ni DM3810 (3) 191 21 48 27 127%
Diferencia (2-1) 8
Diferencia (3-1) 13
La aplicación “generalizada” de fungicida en R3 tuvo un muy
buen retorno: 14 u$s/ha 68% de rentabilidad.
Sin embargo, si no aplicamos en ambientes sin respuesta (L2 y
L3), el retorno se eleva a 22 u$s/ha aplicada
Y si tampoco aplicamos sobre genotipos de muy buen perfil
sanitario, mejora el resultado otros 5 u$s/ha.
Entonces:
El valor del conocimiento de “donde aplicar” es de 13 u$s/ha
Aplicaciones de OPERA en maíz
en estadíos V8-10, con las
condiciones de aplicación
controladas, y con toda la
información de cada ambiente
para correlacionar con el
incremento de rendimiento
obtenido.
Sistema de Productividad
AGCELENCE
Maíz
50 franjas con aplicación en Maíz
Respuesta de todos los ensayos
Maíz
-1,500
-1,000
-0,500
0,000
0,500
1,000
1,500
2,000
Re
spu
est
a Tn
/ha
Valores
N° Casos Respuesta
29 0,367El 75% de los
ensayos tuvo
respuesta positiva
El 68% de los
ensayos tuvo
rentabilidad positiva
Maíz
LomaMedia Loma
Bajo Tapto Natrico
Respuesta 1,653 0,338 1,027 -0,887 -0,126
Testigo 5,574 9,353 9,048 4,058 2,922
-2,000
0,000
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
12,000
Re
nd
imie
nto
Tn
/ha
Mucha interacción con el ambiente:
En tapto argicos y natricos (BT1 y B3 según nomenclatura de
la RiDZO), no hubo respuestas positivas.
Ademas, estos ambientes limitaron mucho los rendimientos
del testigo.
Hay una fuerte interacción entre la
respuesta y el Microambiente
Rendimiento del Testigo
menor a 6 tn (6 casos) 119 kg/ha
mayor a 6 tn (22 casos) 432 kg/ha
Respuesta
También podemos usar el
“rendimiento esperado”
(que esta asociado a una
caracterización ambiental)
Sin embargo, “discriminan”
mejor los ambientes, que el
rendimiento del testigo
Respuesta por Genotipo
Maíz
-0,900
-0,700
-0,500
-0,300
-0,100
0,100
0,300
0,500
0,700
0,900
1,100
Dk1
90
DK
67
0
DK
70
0
DK
74
7
DM
27
38
H2
74
0m
g
Nk9
00
td m
ax
P1
97
9 Y
R
Re
spu
est
a Tn
/ha
Respuesta
n° Casos
Hay interacción con el
genotipo:
Estos resultados hay que
complementarlos y
reforzarlos con el perfil
sanitario de los híbridos.
Con algunos, la cantidad
de casos no es suficiente
para sacar conclusiones.
Respuesta por incidencia de Roya
Maíz
-1,500
-1,000
-0,500
0,000
0,500
1,000
1,500
2,000
0 20 40 60 80 100
Re
spu
est
a tn
/ha
N° de pústulas
No aparece una tendencia
que indique una relación
entre el n°de pústulas y la
respuesta a la aplicación de
fungicida
Valores
Fenolgía N° Pustulas N° Casos Rend Testigo Respuesta
V13 13 1 8,744 0,076
VT 27 2 8,053 1,024
R1 36 3 10,132 0,011
R2 11 7 9,095 0,122
R3 32 9 9,401 0,794
R3-R4 51 1 4,948 0,323
R4 95 1 11,618 0,338
Total general 29 24 9,170 0,450
Respuesta por incidencia de Roya
Maíz
Momento de Aplicación:
Los tratamientos se
hicieron mas tarde de lo
previsto
Sin embargo, no se nota una
tendencia que evidencie una
interacción entre la
respuesta y el momento
fenológico de la aplicación
Maíz
Respuesta Costo Ingreso Resultado Rentabilidad
Kg/ha u$s/ha u$s/ha u$s/ha %
Promedio de todos los ensayos 341 29 51 22 76%
Sin Ambientes B-T1 y B3 450 29 68 39 133%
Diferencia 16
Impacto del conocimiento convertido en
“Reglas de Decisión”
La aplicación “generalizada” de fungicida en V10-R1 tuvo un muy
buen retorno: 22 u$s/ha 76% de rentabilidad.
Sin embargo, si no aplicamos en ambientes sin respuesta (B-T1 y
B3), el retorno se eleva a 39 u$s/ha aplicada
Entonces:
El valor del conocimiento de “donde aplicar” es de 16 u$s/ha
50 franjas con aplicación en GIRASOL
Aplicaciones de VIVARUS (0,3
lts/ha) en girasol en estadío
R1, con condiciones de
aplicación controladas, y
con toda la información de
cada ambiente para
correlacionar con el
incremento de rendimiento
obtenido.
Sistema de Productividad
AGCELENCE
Girasol
-600
-500
-400
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
500
3%
10
%
17
%
24
%
31
%
38
%
45
%
52
%
59
%
66
%
72
%
79
%
86
%
93
%
10
0%
Re
spu
est
a kg
/ha
Respuesta de todos los ensayos
Girasol
El 67% de los
ensayos tuvo
respuesta positiva
El 50% de los
ensayos tuvo
rentabilidad positiva
-300
-200
-100
0
100
200
300
400
500
DK
39
40
PA
RA
ISO
22
DK
39
48
CL
SPS3
20
0
CF
31
PA
RA
ISO
10
2 C
L
LSL
OLI
SUN
P6
5A
25
DK
40
00
CL
DK
42
00
DK
Oil
39
45
DK
40
50
Re
spu
est
a K
g/h
a
Respuesta
N° Casos
Respuesta por Genotipo
Hay interacción con el
genotipo:
Estos resultados hay que
complementarlos y
reforzarlos con el perfil
sanitario de los híbridos.
Con algunos, la cantidad
de casos no es suficiente
para sacar conclusiones.
Girasol
Alta frecuencia de
Tecnología CL (50%
de los ensayos)
Loma Arenosa
Loma Medio Bajo
Respuesta 73 178 42 65
Testigo 2.222 1.787 2.510 3.191
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
3.000
3.500
Re
nd
imie
nto
kg/
ha
No hay una interacción clara
entre el ambiente y la
respuesta
Girasol
Interacción entre la respuesta y el
Microambiente
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
250
300
nula baja media alta
Re
spu
est
a a
la a
plic
ació
n d
e f
un
gici
da
(kg)
Roya Blanca
Alternaria
Verticilium
Girasol
Respuesta e incidencia de
enfermedades en R1
Cono era de prever,
no hay relación entre
la presencia de
Albugo y la respuesta
Por las condiciones climáticas del año, la
presencia de enfermedades fue baja.
En los lotes con mas presencia de
Alternaria, la respuesta fue mayor.
Impacto del conocimiento convertido en
“Reglas de Decisión”
En el caso de Girasol, no se encontró un patrón claro de
respuesta por ambientes que justifique protocolizar una
decisión que capture valor.
En el caso de la interacción con Genotipos, hay que seguir
investigando la respuesta de acuerdo al perfil sanitario del
hibrido
Girasol
Conclusiones de la campaña 2010-2011
Respuesta a la aplicación de Fungicida
GirasolMaízSoja
Interacción con
Ambiente + + -Interacción con
Genotipo + ? ?
Resultado Mediode la aplicación (u$s/ha)
14 22 2
Resultado con Reglas
de Decisión (u$s/ha)27 39 2
Intensificar + Eficiencia
Mapa de
Prescripción
Mapa de
Aplicación
Conclusiones de la campaña 2010-2011
Respuesta a la aplicación de Fungicida
Uso de Fungicidas
para el Control de
Enfermedades
Gestionar Reglas de Decisión
y procesos / tecnologías para
aplicaciones georeferenciadas
Aportamos la mejor tecnología en fungicidas.
Aprendemos de la experiencia de los usuarios, que están generando conocimiento por ambiente.
Agregamos valor, ajustando la tecnología para un mejor uso del fungicida.
Aportamos tecnología de aplicación de fungicidas que nos permiten integrarnos a
operaciones que gestionan información digital y geo-referenciada.
Aportamos tecnología y procesos para que los datos se transformen en
conocimiento en tiempo real para una mejor toma de decisiones.
PLATAFORMA
Aprendiendo en tiempo real,
decidiendo mejor ahora
Algo mas que Redes de Ensayos
….una nueva manera de investigar: Living Labs¿Cuáles son sus características?
•Multi-Actores: Los diferentes actores involucrados en el sector
participan en el proceso: universidad y centros de investigación, industria, gobiernos y usuarios.
•Multi-Contexto: En contraposición a los procesos de validación clásicos en
los que se buscaba aislar, en la medida de lo posible, el contexto usuario-producto, creando un experimento de "laboratorio", en un Living Labs se busca
capturar las interrelaciones entre múltiples contextos en un entorno de uso real.
•Feedback: El acceso a la información generada por la tecnología
desplegada en el Living Lab es continua permitiendo modificar aquello que se
considera necesario para afinar el servicio o producto en desarrollo. Mejora continua.
•Interacción entre centros de investigación, empresas, gobiernos y usuarios
en un entorno real. Se busca crear un entorno donde representantes de los diferentes actores interrelacionen y colisionen en base a productos y
tecnologías concretas, facilitando el traspaso de conocimiento entre la el mundo investigador y la empresa
Living Lab
Multicontexto
Entorno real
Multiparticipantes
Algo mas que Redes de Ensayos
….una nueva manera de investigar: Living Labs¿Cuáles son sus características?
Living Lab
Multicontexto
Entorno real
Multiparticipantes
Un restaurante…
donde se “come en la cocina” (se desarrolla la receta con el contexto del usuario)
“conversando los cocineros con los comensales” (feedback)
