Experiencias en el Oeste

1- La Variabilidad de los Ambientes.

2- Que practicas estamos haciendo.

3- El Desafío.

Santiago Gonzalez Venzano

Landsat 11-2001

Landsat 11-2001 + Curvas de Nivel

Landsat 11-2001 + Curvas de NivelMacroambientes

Landsat 11-2001 + Curvas de NivelMacroambientes + Microambientes

Ambientes

Micro-Ambientes x CultivoConsolidado de 4 años de monitores de rendimientoProductividad

Campaña (Todas)

Promedio de Promedio Rótulos de columna

Rótulos de fila Maíz Soja Soja 2º Trigo

Loma Arenosa 4,773 1,919 1,640 3,724

Loma 8,025 2,886 1,655 4,036

Medio 9,359 3,489 1,804 4,557

Bajo 9,512 3,905 2,130 4,521

Bajo Hidrico 7,802 3,544 2,157 4,027

Total general 8,524 3,295 1,902 4,290

0,000

1,000

2,000

3,000

4,000

5,000

6,000

7,000

8,000

9,000

10,000

Loma Arenosa

Loma Medio Bajo Bajo Hidrico

tn/h

a Maíz

Soja

Soja 2º

Trigo

Cruzando el mapa de microambientes con los mapas de rendimiento

Ambientes x Cultivo

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

Productividad Cruzando los ptos de muestreo con los mapas de rendimiento

Interaccion con el ambiente y la fecha de siembra en Soja

0

1000

2000

3000

4000

5000

Fecha de siembra

Rendim

iento

(kg/h

a)

5,2 3324 3161

5,5 3167 3032

3100 3796 3729

3700 4001 3602 2677

1 2 30

1000

2000

3000

4000

5000

Fecha de siembra

Rendim

iento

(kg/h

a)

5,2 2029 2363

5,5 1899 2242

3100 1350 1387

3700 1538 1815 1825

1 2 3

a a ab ab

bc c c cd

de ab bc

bcd cde de de ef f f

Genotipos Interacción Genotipo x Ambiente y Fecha de Siembra en Soja

En las Lomas

En los Medios

R² = 0,6378 y = -0,1349x + 12,179

R² = 0,4291

y = -0,0402x + 5,1361R² = 0,412

1

2

3

4

40 50 60 70 80

Tn -

Ha

% de Arena

Soja 08-09

Media

dm 3700

dm4670

dm5.1i

Rendimiento X GenotipoParámetros edáficos

INFORMACIÓN DATOS CONOCIMIENTO

Análisis de CampañaCual es la variedad mas apropiada para cada ambiente?

+ de 78% de Arena

si

no

Dm5.1i

Dm4670

al Protocolo!!!

Genotipos Interacción Genotipo x Ambiente y Fecha de Siembra en Soja

2.5-3.5 tn./ha

5.5-9 tn./ha

Rend vs Indicador ambiental

y = -0.13x

R2 = 0.77

y = -0.20x

R2 = 0.61

0.000

0.500

1.000

1.500

2.000

2.500

3.000

3.500

4.000

4.500

5.000

5.500

6.000

6.500

7.000

7.500

8.000

8.500

9.000

60 62 64 66 68 70 72 74 76 78 80 82 84 86 88 90

%Arena

Ren

d (

Kg

/ha)

Trigo

Trigo B10

Genotipos Interacción Genotipo x Ambiente en Trigo

3983

4420

1494 1446

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

0 80

Dosis de PMA

Re

nd

imie

nto

(kg

t/h

a)

BAJO LOMA

a

b

c c

450 kg

0 kg

Fertilización Respuesta al Fosforo x Ambiente en Soja

Respuesta a la aplicación de fungicida en R3 en cultivo de soja DM4670 Campaña 2009-2010

FungicidasRespuesta al Fungicida x Ambiente en Soja

Ridzo 2009- Crea Hd-Dx

150 kg 400 kg 650 kg

Monitoreo de Plagas.Como buscar eficiencia con escala?El Control de

Plagas

Monitoreo Georeferenciado

Ejemplo de Arañuela

Monitoreo de Plagas.Como buscar eficiencia con escala?La “ordenes de aplicación” son

dibujos digitales georeferenciadosEl Control de

Plagas

Devolución: Mapa de Aplicacion

El avión nos devuelve un “mapa de aplicación”

El Control de Plagas

Costos Directos x microambienteCostos por Ha

Loma Arenosa

Loma Medio BajoBajo

Hidrico

M 263 339 424 400 323

T 279 302 339 302 270

S1 167 167 233 233 167

Sda 138 138 138 138 138

100

150

200

250

300

350

400

450

CD

u$

s/h

a

Con las reglas de decisión por ambiente según protocolo

De acuerdo a las reglas de decisión protocolizadas, cada ambiente genera un costo

Del VRTAhorro de costos contra la aplicación gobernada por el ambiente predominante

Resultado

MicroAmb sup relativa M T S1 SdaLoma Arenosa 4% 7 3 3 0

Loma 22% 19 8 14 0

Medio 52% 0 0 0 0

Bajo 17% 5 6 0 0

Bajo Hidrico 5% 5 4 4 0

Ahorro Manchoneo de insecticidas 6 4

Total Ha Media de Cultivo 36 21 27 4Cultivo en la Rotacion 25% 25% 50% 25%

Total Ha Media Agrícola 9 5 13 1

Suma Total 29 u$s /ha

Con las reglas de decisión por ambiente según protocolo

Impacto económico de la agricultura por ambientes en el Oeste

Loma Arenosa

Loma Medio BajoBajo

Hidrico

M 153 360 421 436 352

T-Sda 308 322 372 465 447

S1 190 370 415 492 492

100

150

200

250

300

350

400

450

500

MB

u$

s/h

a

Margen Bruto x microambienteResultado

T-S2 / S1 M / S1 T-S2 / S1

Rotaciones Optimas por Ambiente

Con las reglas de decisión por ambiente según protocolo y

los rendimientos según monitores

En el marco de un Proyecto

metodología de trabajo

Definir Ambientes

Consensuar Protocolos

Gestionar Información

1. Identificar las variables edáficas relevantes.

2. Parametrizar las variables.

3. Definir Nomenclatura de Ambientes.

1. Definir procesos para la gestión operativa de los cultivos.

2. Definir Reglas de Decisión por ambiente.

3. Definir un proceso para la Mejora Continua de los Protocolos.

1. Transformar las Reglas de Decisión en Algoritmos en el sistema de Gestión de información Web Espacial S4

2. Capacitar en el uso de SIG.

3. Diseñar los Tableros de Control.

1 2 3

Reglas de Decisión por

Ambiente

Inteligencia Colectiva

Mejora Continua

Autonomía en la toma de Desicion

Portada del ProtocoloProcesos sobre un eje temporal

Reglas de decisión por ambiente

y = -0,48x + 180

y = -4,5x + 500

y = -0,48x + 200

y = 90

y = -0,48x + 160

0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

50 60 70 80 90 100

% de arena

N o

ptim

o (

kg/h

a)

Arena < 80%

Napa 1m - 1,5m

Arena < 80%

Napa >1,5m

Arena < 80%

Napa < 1m

Sodico salino

Arena > 80%

Reglas de decisión Protocolizadas Nitrógeno en Trigo

Que no es… Que si es…

Verdades definitivas…una “biblia”. Hipótesis sujetas a una mejora continua

La expresión de “un experto” La expresión de la “inteligencia colectiva”

Instrumento de “obediencia de las personas” Instrumento de “autonomía de las personas”

Conocimiento “teórico” Manual de “Buenas Prácticas”

Instrumento para el “control de las personas” Instrumento para el “control de los procesos”

Comunicación “unidireccional” Comunicación “bidireccional”

Hay “consumidores” de conocimiento Hay “prosumidores” de conocimiento

Estancamiento en el desarrollo de las personas Expansión del desarrollo de las personas

Rigidez en la toma de decisiones Agilidad y Flexibilidad

Regla de Desición= Algoritmo

Carga de Datos para operar

Exporta Orden de Trabajo

Reporting y Benchmarking en Tiempo Real

Permite desarrollar un proceso claro y simple de agricultura por ambientes. Tiene formato de pasos correlativos a seguir, con interface GIS-Web, y dibujando, permite geo-referenciar información capturada en carga de datos analíticos necesarios para calcular dosis captura en tiempo real la información necesaria para gestionar la operación. Cálculos de acuerdo a las reglas de decisión protocolizadas, pudiéndose controlar la calidad de los procesos de decisión.

40 s

80 s

70 s

Dibujar ambientes y puntos de

muestreo de suelos

Cargar los datos en la Planilla

Técnica

Exportar el mapa de

prescripción

Importar el mapa de

aplicación

Control de Cultivo

Importar el mapa de

rendimiento

GC: Editar las reglas de decisión de

los Protocolos

Control de la Operación•Tableros de Control•Benchmarking•Muestreos georeferenciados

Operación•Protocolo = Reglas de decisión por ambiente. Autonomía para Decidir.•Flujos de Información en Web= Control del Proceso.

bajoloma

medio

Capacitación•Redes de Servicio.•Estándares de Calidad.•Incorporación de Tec. y Procesos.

Gestión en Tiempo Real•BI - Inteligencia en Base de Datos•Web Espacial Trazabilidad=georeferencia•Reporting.

Control de Hipótesis•Redes•Inteligencia Colaborativa•Web 2.0 Wikis

Lenguaje

EstándaresCalidad

Redes

3 Tn

10 Tn

7 Tn

VRT

•Fertilización de N y P•Densidad Variable•Manchoneo georeferenciadode insecticidas y herbicidas

INFORMACIÓN DATOS CONOCIMIENTO

Reportes on-line

La gestión de la información es funcional a la gestión operativa en tiempo real.

La Lógica del Flujo Primero trabajo construyendo procesos.

DECISIONES

Análisis de campaña ex-post Autopsia

La Lógica del StockPrimero acumulo, después trabajo analizando datos

Pro

fesi

on

al In

du

stri

al•R

uti

nas

An

alis

ta S

imb

ólic

o•

Inte

rper

son

al-C

ola

bo

rad

or

•Co

nce

ptu

aliz

ado

r-C

om

un

icad

or

•In

no

vad

or-

Cre

ativ

o

Lenguaje consensuado

Proceso Simplificado

Exportación de Prescripciones

para VRT

Importacion de Mapas de

Rendimiento

El dibujo permite gestionar

espacialmente toda la información

Web+GIS+Reportes

Filtrado de Variables

Fitrado de Rangos

Que benchmarkse quiere

hacer?

Reporten en tiempo real

Hay Valor•Corto Plazo: 30 u$s/ha•Largo Plazo: Más Conocimiento

Hay Servicios•Los contratistas están equipados

Por que no Escala?•La complejidad del proceso es una barrera de entrada Aparecen servicios tecnológicos para escalar los procesos de gestión de información.

Los Técnicos son los Agentes de Cambio! Es el Desafío que enfrentan!!!

Procesos interdisciplinarios

Integración de Redes

La Web es el “territorio” donde la integración de procesos se materializa