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Optimizando la nutrición vegetal
Claves de la Agricultura de Precisión para la Sostenibilidad Agrícola
ViLab
January 14, 2024
En el correo de esta semana:
Importancia de la gestión productiva
En tiempos más apretados como el actual, es el manejo eficiente en la gestión productiva, lo que puede salvar nuestro negocio agrícola.
La agricultura de precisión se enfoca justamente en optimizar los recursos y reducir los costos operativos, como lo muestra el siguiente estudio:
Fuente: Paukner, M. 2022
Esto se traduce en ahorros en el uso de fertilizantes, productos fitosanitarios, agua y energía.
Cómo evaluar la situación nutricional del cultivo
Para evaluar la situación nutricional de un cultivo, se utilizan principalmente los análisis de suelo y los análisis foliares.
Dentro de los análisis de suelo, se distinguen análisis físicos y químicos.
Los análisis físicos evalúan propiedades como textura, compactación, densidad aparente y capacidad de retención de agua del suelo.
Por otro lado, los análisis químicos miden variables como el pH, el contenido de nutrientes (nitrógeno, fósforo, potasio, magnesio, azufre) y el porcentaje de materia orgánica.
Estos análisis químicos tienen vigencia a mediano plazo, ya que, con excepción del nitrógeno, los nutrientes tienden a permanecer a lo largo de la temporada, incluso más de un año.
Para una aplicación eficiente de fertilizantes, es esencial contar con recomendaciones geolocalizadas que permitan dosificar adecuadamente cada sector del cultivo de acuerdo a sus necesidades.
Esto implica comprender la variabilidad espacial del suelo dentro del huerto para definir zonas homogéneas, conocer cuales son los factores que están limitando la producción y eventualmente aplicar dosis específicas de fertilizante o enmiendas para cada tipo de suelo.
El reconocer estas zonas de manejo es la clave para poder aplicar agricultura de precisión y obtener ahorro en los costos.
El suelo, al ser una fenómeno natural, es muy variable en sus propiedades físicas, químicas y biológicas. A esa variación natural se agrega la variabilidad generada por razones de manejo histórico.
Zonas homogéneas de manejo
Cuando nació la agricultura de precisión en la década de los 90, se usaban dos tipos de tecnologías para caracterizar la variabilidad del suelo:
Las rastras de conductividad eléctrica que se basan en la respuesta directa del suelo.
Los mapas de rendimiento de las cosechadoras que se basan en la respuesta del cultivo.
En el caso de las rastras de conductividad eléctrica, una baja conductividad se asociaba a bajos rendimiento y alta conductividad a altos rendimientos.
Rastra de conductividad eléctrica
Desde el 2020, se ha optado por utilizar imágenes satelitales históricas para entender la variabilidad del suelo.
No hay nada mejor para detectar tipos de suelos diferentes o limitaciones en el suelo que ver lo que está sucediendo con las plantas.
Es decir, el mejor indicador de lo que sucede en el huerto son los propios cultivos y cómo estos se han desarrollado en forma histórica.
Al comparar muchas temporadas, observamos ciertos sectores que tienden a repetirse en términos relativos en cuanto a su productividad respecto a otros sectores.
Estos patrones se repiten debido a la existencia de diferencias en el suelo, ya sea por problemas físicos o químicos. Por ejemplo, sectores más bajos, con menor profundidad en el suelo o aquellos cuyo suelo se ha compactado con el paso de los años.
Las rastras o mapas de rendimiento de las cosechadoras que se utilizaban en la década de los 90 para estudiar la variabilidad de suelo hoy están siendo sustituidas por los análisis a través de imágenes satelitales históricas, debido a su menor costo y mayor precisión
Zonas homogéneas de manejo para un viñedo
Análisis físicos y químicos por zona
Una vez definidas las zonas homogéneas , es necesario hacer los análisis físicos y químicos de suelo dirigidos en cada una de las zonas.
Estos nos dirán cuáles son los factores limitantes que explican la menor productividad en esas zonas.
La figura siguiente ilustra la ubicación de las muestras para evaluar el suelo de las 3 zonas.
En este caso se tomó la muestra M1 en la zona de alto potencial de color azul, la muestra M2 en la zona de potencial medio de color verde y la tercera muestra M3 en la zona de bajo potencial de color rojo.
Comparando los resultados de las muestras con los rangos adecuados para el cultivo, podremos determinar los factores limitantes de cada zona.
La Ley de mínimo
El químico alemán Justus von Liebig popularizó la “ley del mínimo” en 1843.
Justus von Liebig
Esta ley postula que pueden haber múltiples factores productivos que afectan al rendimiento de un cultivo pero éste no depende del total de los recursos disponibles sino del recurso más escaso.
Para ilustrarlo, utilizó la figura de un barril que contiene agua. Cada una de las tablas que forman la estructura del barril corresponden a un factor productivo.
El rendimiento llegará solo hasta el nivel del nutriente o variable que comience a faltar. En este ejemplo sería el nitrógeno.
Diagrama de Liebig
Pero si aplicamos nitrógeno, el rendimiento subirá solo hasta la altura de la siguiente tabla donde empiece a faltar, que en este caso sería el calor y el fósforo.
En resumen, para una gestión eficiente de la nutrición vegetal, podemos realizar un estudio preliminar con imágenes satelitales históricas para definir las zonas homogéneas, seguido de análisis físicos y químicos del suelo en cada zona.
En el caso de los árboles frutales, se recomienda realizar una calicata en cada punto para estudiar el suelo a distintas profundidades.
Finalmente, se determina qué factores limitan la productividad en los sectores medios y bajos para corregirlos. Dependiendo de los resultados, se decide si es necesario aplicar una dosis diferenciada de fertilización o enmiendas al suelo en cada zona.
Si estás interesado en dar un salto hacia la excelencia la próxima temporada, en ViLab ofrecemos el servicio de estudio de zonas homogéneas a través de imágenes satelitales históricas.
¡No dejes pasar esta oportunidad para comenzar a disminuir costos y cosechar rentabilidad!
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