En ambientes diferenciados en Villa del Totoral (Córdoba, campaña 23-24)
Ing. Agr. (MBA) Ignacio Lo Celso, consultor agrícola en ILC | AGRICULTURA & Profesor de postgrado en Protección Vegetal (UCC)
Trabajo presentado en el 20° Congreso de Agricultura de Precisión
Resumen
La agricultura de precisión presenta nuevos desafíos e interrogantes. Para procurar responder a algunos de esos interrogantes, en nuestra zona de influencia, realizamos un ensayo de dosis fijas (0, 100, 200, 300 y 400 l ha-1), de fertilizante nitrogenado (Solmix 28%), en ambientes diferenciados como alta y baja productividad. Los ambientes fueron diferenciados por calidad de suelo: el ambiente de bajo potencial de rendimiento es atravesado por un paleocauce, con presencia de CaCO3 y, además, es un suelo más pobre en materia orgánica y fósforo.
El fertilizante fue chorreado en V11-12 y se incorporó a la solución de suelo 25 días después de la labor (R1). Para aislar el efecto suelo, se calculó un índice ambiental para cada franja que fue utilizado para ajustar la respuesta de las mismas a las distintas dosis de fertilizante. A partir de ello, se calcularon la rentabilidad de las distintas dosis, para cada ambiente. El resultado fue que el ambiente de alto potencial respondió productiva y rentablemente a las primeras dos dosis (100 y 200) pero luego encontró otro “techo” para seguir respondiendo: el agua.
El ambiente de bajo potencial, si bien obtuvo respuestas productivas positivas a la fertilización, las mismas no fueron rentables en ningún caso. También pudo verificarse la importancia de contar con más de una capa de información (particularmente precipitaciones promedio, según fase ENSO) y discernir si los ambientes de menor potencial son corregibles con manejo o no, porque de eso depende el nivel de respuesta potencial a la fertilización.
Introducción
La adopción cada vez mayor de sensores remotos, plataformas digitales, softwares específicos y de equipamientos con posibilidad de realizar dosis variable, nos ha permitido pasar de considerar a la agricultura de precisión como un enunciado teórico a ser una realidad cada vez más movilizadora entre asesores, productores e investigadores (Villarroel et al. 2020, Lachman et al. 2022).
A su vez, la agricultura de precisión presenta nuevos desafíos e interrogantes concretos: ¿cómo gestionamos la variabilidad de nuestros lotes en, por ejemplo, el cultivo de maíz? ¿cómo asignamos los recursos limitados de manera eficiente? ¿todos los años tenemos respuestas productivas en todos los ambientes? ¿esas respuestas son rentables? Para procurar responder a algunos de esos interrogantes en nuestra zona de influencia, se planteó como objetivo cuantificar la respuesta productiva y económica del maíz a distintas dosis de un fertilizante nitrogenado, en ambientes con distintos potenciales de rendimiento en Villa del Totoral, provincia de Córdoba.
“Contar con la mayor cantidad de capas de información nos permite tomar decisiones más inteligentes y eficientes”
Material y método
Caracterización de los sitios de ensayo
Los ensayos se realizaron en la Estancia San Juan ubicada a unos 7 km hacia el NE de Villa del Totoral. El promedio anual de precipitaciones histórico de dicho establecimiento es de 750 mm. Sin embargo, si consideramos sólo los años agrícolas (alrededor del año 2000, se intensifica el pasaje de ganadería a siembra directa), ese promedio se reduce hasta los 636 mm. En dichos años, el registro promedio entre los meses de noviembre a marzo (período en el cual se desarrollan gran parte del ciclo de cultivos estivales) es de 498 mm (Tabla 1). La presente campaña agrícola, según el fenómeno ENSO, fue el primer evento “El Niño”, después de tres “La Niña” consecutivas. Por esta razón, nos resultó imposible medir (con barreno hidráulico) el nivel de recarga de humedad en el perfil, por lo que lo asumimos en cero.
Los suelos de los sitios de ensayo son Argiustoles típicos de textura franco limosa (Series Barranca Yaco y Las Mercedes) y poseen una capacidad de uso IIIc (IDECOR, 2024). En ellos, se seleccionaron dos ambientes: a) Ambiente de Bajo Potencial de rendimiento (ABP): definido por un paleo cauce, con mayor incidencia de CaCO3 y b) Ambiente de Alto Potencial de rendimiento (AAP) sin limitaciones más que las descriptas en la clasificación de suelo (climática).
Históricamente, el ABP de rendimiento tiene una respuesta productiva entre 20 al 40% menor respecto al AAP de rendimiento (según análisis interanual de mapas de rendimiento). En relación a esto, es necesario destacar que es de suma importancia determinar cuál es la razón que define al ambiente de Bajo Potencial, ya que si tiene un origen genético de difícil o imposible corrección (por ejemplo, paleo cauce arenoso, limitado desarrollo del perfil, presencia de carbonatos de calcio, etc.), su respuesta siempre estará limitada por esa dificultad de origen y siempre será inferior a la del Alto Potencial (Lo Celso, 2020). Ahora bien, si el origen de la limitante es exógena o no genética (por ejemplo, que se haya quemado la cobertura y la materia orgánica (MO) del suelo por un incendio, o presencia de distintas recargas de perfiles por distinto manejo de la rotación, insuficiencia de fósforo, etc.), el ambiente de Bajo Potencial es circunstancial y puede y debe ser corregido con manejo (Lo Celso, 2023).
En relación a la caracterización nutricional natural de cada ambiente, podemos decir que el AAP, no tenía limitante en cuanto a disponibilidad de fósforo (P) y una muy buena provisión natural de nitrógeno (N), si consideramos una mineralización del 3% (262 kg de N) (Tabla 2). En el caso del ABP, la oferta inicial de P era muy pobre (5 ppm) y una provisión natural más limitada de N, si tomamos en cuenta los NO3 y la mineralización potencial (120 kg de N). Ante estos resultados, en el ABP, se decidió volear 160 kg de superfosfato triple (SPT) el 22/08/23, lo que equivaldría a un agregado de 73,6 kg de P2O5. Si la eficiencia fuera perfecta, esa dosis nos habría permitido elevar en 11,1 ppm los niveles de P en la solución del suelo. Las precipitaciones importantes, ocurrieron a partir de mediados de octubre, unos 45 días antes de la siembra, lo que debió facilitar la incorporación y disponibilidad del nutriente para el cultivo. García et al. (2009) refieren que esta técnica tiene resultado similares a la fertilización en la línea si se hace, entre otras razones, en dosis mayores a 100-125 kg de SPT y con suficiente tiempo de antelación a la siembra, lo que resulta en una ventaja operativa importante en una zona donde la ventana de siembra es acotada y las lluvias son erráticas.
Prescripción de siembra
La siembra se realizó el 02/12/2023, con tecnología Precision Planting. Se utilizaron dos densidades de siembra: 55.000 semillas ha-1 en el sitio de Bajo Potencial de rendimiento y 70.000 semillas ha-1 en el sitio de Alto Potencial de rendimiento (Figura 1). El material utilizado fue Pioneer 2021 PWUE.
Supuestos económicos
En la Tabla 3 se detallan los supuestos sobre los que se ancló el análisis económico para un rendimiento real de 7.602 Kg ha-1 y un rendimiento del monitor de 7.293 Kg ha-1 con un ajuste de 1.04.
Aplicación del fertilizante nitrogenado
Se diseñaron 5 franjas de 32 m (ancho del botalón del pulverizador), a lo largo de todo el lote, que atravesaran ambos ambientes. Los tratamientos fueron: testigo (0 l ha-1), 100, 200, 300 y 400 l ha-1 de Solmix (28% N). El método de fertilización fue chorreado, con pulverizador autopropulsado y se realizó el 13/01/24 (V11-V12). No pudo chorrearse antes por falta de piso para realizar la labor. El fertilizante se incorporó a la solución del suelo recién el 08/02/24, con una lluvia (25 días después de la aplicación) estando el cultivo en R1, es decir, con toda la arquitectura foliar desplegada (Andrade, 2023). Además, entre la aplicación y la incorporación, hubo 15 días con temperaturas superiores a los 32 °C (Figura 2)
Ajuste de los rendimientos. Índice Ambiental
Con los datos registrados en el monitor de rendimiento AFS 700 Pro (CNH), se obtuvieron los resultados de cada franja, en cada ambiente. Dentro de cada franja, se seleccionaron áreas (de alrededor de 1 ha de superficie) de lote que se ubicaran exactamente dentro de cada franja y de cada ambiente, para su posterior análisis. Los mapas fueron procesados con la plataforma Agrian de TELUS Agriculture (Nutrien Ag Solutions) (Figura 3). Esos datos, posteriormente fueron ajustados por el rendimiento final real del lote.
A su vez, para aislar el efecto de la variabilidad de suelo entre cada tratamiento, según ambiente, se calculó un Índice Ambiental. Para ello, se tomaron los rendimientos de cada franja tratamiento y se lo comparó con el promedio del rendimiento de las cinco franjas, para cada campaña. Al relacionar el rendimiento de una franja, en una determinada campaña, con el promedio de las cinco franjas, para la misma campaña, se obtuvo el Índice Ambiental de la franja en dicha campaña. Luego, se promedió los índices ambientales, de todas las campañas, para cada franja (seis campañas en total) y se obtuvo el Índice Ambiental Promedio de cada franja tratamiento.
“Los ambientes fueron diferenciados por calidad de suelo”
Con el Índice Ambiental Promedio, se corrigieron los datos del “rendimiento real”. A partir de allí, se calcularon los siguientes parámetros: Eficiencia de Uso de Agua (EUA, relacionando los rendimientos con las precipitaciones obtenidas en el período noviembre-marzo); Requerimientos Agronómicos de Fertilización (RAF) (relacionando kg de N fertilizados por Tn de grano de maíz obtenida); Costo del Tratamiento (CT) (labor de fertilización + costo de dosis de fertilizante); Resultado Económico Bruto (REB) (USD netos obtenidos por cada dosis de fertilización); Resultado Económico Neto (REN) (REB – CT); y Rentabilidad (R) (REN / CT).
Resultados y discusión
Con los datos provistos por los análisis de suelo y los rendimientos de los testigos, se calculó la mineralización real de la materia orgánica para cada sitio de ensayo (Tabla 4).
Como se observa en la Tabla 4, se produjeron distintos niveles de mineralización de la materia orgánica para cada sitio de ensayo (4.2%, en el ABP y 2.2% en el AAP). A su vez, estos fueron diferentes al presupuestado (3%).
En el sitio de ensayo del AAP, en general, hubo respuesta productiva al agregado de fertilizante. En relación a la respuesta económica, los primeros dos tratamientos (100 y 200) fueron rentables, pero las dosis mayores (300 y 400), ya no (Tabla 5). Si lo relacionamos con la EUA para los meses de noviembre-marzo, podemos inferir que estas últimas ya no obtuvieron respuestas porque se encontró con otra limitante que ya no era el nitrógeno sino posiblemente el agua.
En el sitio de ensayo de Bajo Potencial, hay respuestas productivas positivas a la fertilización, pero no rentables (Tabla 6). Es decir, en un ambiente limitado por “genética” y/o calidad nutricional de suelo, cuesta mucho más mejorar el rendimiento con fertilizante nitrogenado. Estos mismos resultados se obtuvieron en un ensayo, en el mismo lote, en la campaña 19-20 (Lo Celso, 2020). A esto, hay que sumarle que el cultivo, cuando recibió el “alimento” (en R1), tenía una “maquinaria” muy limitada para transformarla en grano: esto se observó en las recorridas a campo (plantas más chicas, hojas más pequeñas, etc.) y eso, teniendo en cuenta que cada planta gozó de mayores recursos ambientales (radiación y precipitaciones) respecto al AAP, por una menor de densidad de siembra en la prescripción (55.000 vs 70.000) (Figura 1). El sitio de ensayo del ABP, aún a las mayores dosis de fertilizante, no alcanza el rendimiento del tratamiento testigo del AAP. Por otra parte, la mejor EUA del ABP, es inferior al tratamiento testigo del AAP (Tablas 5 y 6)
Es interesante destacar que hubo respuesta de los tratamientos teniendo en cuenta las demoras en la realización de la labor, las condiciones ambientales que sufrió el fertilizante antes de incorporarse a la solución del suelo y el momento en que esto último sucedió. Sin embargo, en contraposición con lo que menciona García et al. (2016), estos hechos indeseados generaron requerimientos demasiados altos e ineficientes de N, con su correlato de rentabilidades bajas y/o negativas.
Por último, cabe agregar el ruido no menor del efecto “chicharrita” (Dalbulus maidis), que ocasionó una menor expresión general del cultivo respecto a la oferta ambiental de la campaña, pero especialmente en las zonas o ambientes más restringidos.
“El ambiente de alto potencial respondió productiva y rentablemente a las primeras dos dosis (100 y 200) pero luego encontró otro “techo” para seguir respondiendo: el agua”
Conclusiones
En el AAP obtuvimos respuestas productivas y rentables a las primeras dos dosis de fertilizante (100 y 200 l Ha-1), pero luego este ambiente se encontró con la falta de agua para seguir respondiendo al N. No fue así en el ABP: allí, en general, obtuvimos respuestas productivas, pero no rentables. Esto pudo deberse a distintas causas propias de ese ambiente, por ejemplo, proximidad de CaCO3 a las raíces, una inadecuada incorporación del P en la solución del suelo (con la consiguiente limitante de crecimiento del cultivo para expresar una mejor respuesta al agregado de N). A su vez, tanto la fertilización, como la incorporación del N a la solución del suelo, fueron de manera tardía, lo que afectó la producción del cultivo con su correlato de rentabilidades bajas y/o negativas. Por último, hubo un empeoramiento de la relación insumo / producto, respecto de la campaña anterior.
Por otro lado, creemos importante remarcar que es necesario discernir si la diferenciación de ambientes es circunstancial o definitiva porque, como hemos visto, eso puede anticiparnos potenciales respuestas. También consideramos valioso, en nuestra zona, tener en cuenta con qué niveles de recarga de perfil vamos a enfrentar la próxima campaña y que fase ENSO tendremos. Ambas fuentes de información nos van a facilitar ajustar mejor la fertilización nitrogenada.
El presente ensayo nos ha permitido reconocer que las decisiones de manejo que tomamos en materia de fertilización pueden no ser productivas y/o rentables, en cada ambiente y/o en las diferentes campañas agrícolas. Contar con la mayor cantidad de capas de información (mapas de rendimientos, análisis de suelo georreferenciados, registros de precipitaciones históricos, imágenes satelitales, etc.) nos permite tomar decisiones más inteligentes y eficientes, ajustadas a la oferta ambiental que puede ofrecernos cada ambiente del lote y en cada año.
En un escenario de alta presión impositiva y de márgenes ajustados, la agricultura de precisión deja de ser un tópico del marketing para ser una necesidad concreta e imperiosa. Pero esta nos abre un abanico casi infinito de posibilidades de manejo y de decisiones a tomar, lo que hace necesario que los técnicos nos tomemos el trabajo de probar y medir para aprender y ajustar y volver a probar, porque como dice la frase (que se le suele atribuir a Peter Drucker, parafraseando a William Thomson) “lo que no se puede medir, no se puede controlar. Lo que no se puede controlar, no se puede gestionar. Lo que no se puede gestionar, no se puede mejorar”
Agradecimientos
A los socios (familia Bottaro) de las empresas para las que trabajo, por apoyar siempre la innovación y la adopción de tecnología. Al Ing. Agr. Diego Picos, Ing. Agr. Joaquín Benedetti, Luis y Hugo Heredia, por la colaboración en la confección del ensayo y en la cosecha de los datos. Un agradecimiento muy especial al Dr. Antonio Aoki por su revisión, valiosos aportes y sugerencias al presente trabajo.
Referencias
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García, F. y Correndo, A. (2016). Cálculo de requerimientos nutricionales. International Plant Nutrition Institute. http://lacs.ipni.net/article/LACS-1024
Lachman, J., Gómez-Roca, S. y López, A. (2022). Adopción de tecnologías de agricultura de precisión en los grupos CREA. Serie Documentos de Trabajo del IIEP, 79, 1-43. https://ojs.econ.uba.ar/index.php/DT-IIEP/issue/view/427
Lo Celso, I. (2020). Apuntes sobre zonas de manejo variable y gestión de la variabilidad. https://www.linkedin.com/posts/ignacio- lo-celso-6b01867b_zonas-de-manejo-diferenciado-y-gesti%C3%B3n-de-activity-6839552285601783808- 6AXM?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
Lo Celso, I. (2023). https://www.linkedin.com/posts/ignacio-lo-celso-6b01867b_precisionfarming-agriculturadeprecision-activity- 7092951562368483328-sxyt?utm_source=share&utm_medium=member_desktop
Villarroel, D., Scaramuzza, F., Melchiori, R. (2020) Estimación de la evolución en la adopción de componentes de Agricultura de Precisión de cara al inicio de una década de Agricultura digitalizada. INTA. https://repositorio.inta.gob.ar/xmlui/bitstream/handle/20.500.12123/9513/INTA_CRCordoba_EEAManfredi_Villarroel_D_estim acion_evolucion_adopcion_componentes_agricultura_precision.pdf?sequence=1&isAllowed=y
