24/07/2024

La Chacra Aapresid Justiniano Posee (JP) está formada por 19 empresas agropecuarias que, de la mano de expertos, buscan acortar la brecha productiva en ambientes con y sin influencia de napa. Sus objetivos son aumentar la productividad y el consumo de agua disponible, mitigando problemas de anegamiento y salinización.

En ese camino, vienen desarrollando herramientas digitales a medida que los ayuden a mejorar la toma de decisiones, puntualmente relacionadas con la adopción de plataformas de ambientación y con el manejo de cultivos de servicios.

Herramientas digitales para la ambientación
La AP es una aliada para ajustar el manejo a cada ambiente y hacer un uso más eficiente de recursos e insumos. “Pero en la zona de Posse a comienzos del 2022, su adopción era escasa, lo que probablemente tiene que ver con que la influencia de la napa permitía maximizar rindes y ‘tapar’ la variabilidad de cada lote. El uso de AP no se justificaba económicamente”, recuerda Claudio Razquin, Responsable Técnico de Desarrollo (RTD) de la Chacra. 

Por eso, el primer paso fue definir la variabilidad de los lotes. “El mejor insumo para esto son los mapas de rendimiento, pero eran pocas las empresas que disponían de esa información. Para llenar esa brecha de información faltante acudimos a un análisis  estadístico de imagen satelitales que nos permita describir esa variabilidad con indicadores simples, como el coeficiente de variabilidad”, continúa Razquin. 

Este historial de datos se trabajó con plataformas de programación y se generó una primera herramienta digital capaz de analizar la variabilidad de cualquier lote, e identificar aquellos que justifican un manejo por ambientes

Este último es un punto clave, ya que si bien la AP es una aliada para ganar eficiencia, no todos los lotes justifican un manejo diferencial. “Muchas veces se invierte en implementos muy costosos – como muestreo intensivo de nutrientes – para medir parámetros en lotes que son lo suficientemente homogéneos y que no justifican la inversión en el corto plazo. 

O peor aún, se avanza en un manejo diferencial – por ejemplo de nutrientes como N o P – en ambientes que en realidad eran muy similares, lo que en largo plazo, termina generando ambientes diferentes donde antes no los había. 

“Invertir en procesos de ambientación es muy importante para conocer en detalle cada ambiente, pero la herramienta que desarrolló la Chacra ayuda a decidir sobre qué lotes conviene comenzar esa ambientación, y así planificar la inversión para que valga la pena el retorno”, explica el RTD. Además, las herramientas desarrolladas se ensamblan desde el uso de otras herramientas gratuitas y muy simples de manejar.

La Chacra también generó una segunda herramienta digital para validar si la ambientación generada es correcta, así como para identificar y “unir” ambientes similares de manera de tener menor cantidad de zonas de manejo.

Herramienta digital para la prescripción
Definidos los ambientes viene la gran pregunta de “cómo prescribir”. La Chacra también trabajó en esto. Durante 2023/24 se llevaron a cabo mega-experimentos en lotes de trigo y maíz, donde se establecieron parcelas en cada ambiente con distintas dosis de urea y densidad de plantas.

Con la información recolectada – más la generada por investigaciones de INTA JP y Laboulaye – se ajustarán algoritmos de inteligencia artificial para estimar la cantidad óptima de insumos (N y semillas) a prescribir en cada ambiente. Esta definición tiene en cuenta la expectativa de rendimiento del cultivo y el escenario hídrico esperado. “Esta herramienta busca cumplir la misma premisa que las demás: ser de manejo simple para que el productor las use y se disminuyan las brechas de adopción”, destaca el RTD.

“Además de maximizar el retorno de la inversión en herramientas de ambientación, este conjunto de desarrollos digitales permite reducir la sobredosificación de fertilizantes en ambientes que no lo necesitan, previniendo impactos negativos sobre la biología del suelo y riesgos de contaminación. También reduce la subdosificación de nutrientes, que termina por aumentar su extracción desde el suelo”, concluye Razquin.

Herramienta digital para saber cuándo secar los cultivos de servicios
Los cultivos de servicios (CS) son aliados clave para regular los niveles de las napas en la zona. En esa línea, la Chacra estudió sus efectos sobre los cultivos de renta para ajustar variables importantes, como el momento de secado. “Sobre todo en años donde los niveles de la napa están bajando y se pronostica año Niña, secar oportunamente evita impactos negativos sobre el cultivo renta posterior” explica el RTD.

Para dar soporte a la decisión de cuándo secar un CS, la Chacra creó un algoritmo basado machine learning capaz de simular el rendimiento del maíz a partir de cambios en el momento de secado del CS, así como la probabilidad de lluvias durante el período entre el secado del CS y la siembra del cultivo de cosecha.

El modelo está basado en algoritmos entrenados para detectar patrones en grandes conjuntos de datos, lo que permite recrear diversas situaciones productivas y tomar decisiones más informadas.

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