P recision Agriculture (PA) es un sistema de manejo de cultivos que intenta hacer coincidir los insumos con las necesidades reales de los cultivos para áreas o zonas pequeñas dentro de un campo agrícola. En lugar de gestionar campos enteros como una sola unidad, la gestión se modifica para satisfacer las necesidades de cultivo de diferentes zonas dentro de los campos. Para que la AP sea viable, deben considerarse los beneficios económicos y ambientales, así como las cuestiones prácticas de la tecnología adecuada, como los esparcidores de fertilizantes de dosis variable. El desafío de la gestión es gestionar de forma óptima las zonas dentro del campo que tienen diferentes capacidades de producción. Por lo tanto, esto significa que puede que no haya un rendimiento uniforme en todo el campo, sino que se maximiza el potencial de rendimiento de cada zona .
Variabilidad de campo y medidas correctivas
Saber que existe variación en el rendimiento es una cosa, pero decidir qué hacer al respecto es otra. Los rendimientos de los cultivos variarán dentro de un campo debido a la humedad disponible (depende de la textura del suelo, la profundidad del suelo, la materia orgánica), los nutrientes disponibles (depende de la textura del suelo, el nivel de nutrientes, la profundidad del suelo), el drenaje, el pH del suelo, la presión de las malezas, etc. ( Figura 1 ). Muchos otros factores afectarán el rendimiento, ya sea solos o en combinación. Los mapas de rendimiento simplemente cuantifican el grado de variación de un punto a otro y lo presentan en un formato visual. Hay muchos factores que limitan el rendimiento de los cultivos y un mapa de rendimiento solo muestra que existe un problema, pero no qué factores limitan el rendimiento. Por lo tanto, interpretar un mapa de rendimiento para tomar decisiones de manejo puede resultar muy difícil. El mapa de rendimiento indica dónde se encuentran las zonas problemáticas en el campo y la magnitud general de las diferencias de rendimiento. El productor tiene que determinar las causas de las variaciones de rendimiento y si estos factores pueden ser alterados por cambios en las prácticas de producción (no todos los cambios son posibles o económicamente viables). Un mapa de rendimiento es un informe visual de lo que sucedió en el campo el año pasado.. Lo que sucedió el año pasado puede que no suceda en el año siguiente debido a un cambio en el patrón climático o debido a la respuesta de un cultivo diferente.
La variabilidad en un campo es el resultado de factores naturales y prácticas de manejo. El suelo varía debido a factores formadores del suelo como material parental (arcilla pesada marina, arena de río, etc.), topografía (llana o ondulada), actividad biológica (originalmente un bosque -coníferas o caducifolios-, pantano o pastizal), clima (temperatura precipitación) y tiempo. Las prácticas de manejo como la labranza, la fertilización y el esparcimiento de estiércol pueden causar variaciones en el campo. Los arados de vertedera tienden a quitar la tierra de la parte superior de los montículos y depositarla cuesta abajo, lo que hace que la materia orgánica y los nutrientes se acumulen cuesta abajo. Los eventos de los últimos 30 años o más, como las antiguas zanjas de drenaje que ahora se rellenan, a menudo se pueden distinguir cuando se mapean los niveles de nutrientes del suelo como se muestra en la Figura 2.
La pregunta es si la respuesta del rendimiento del cultivo a insumos como nitrógeno (N) o fósforo (P) varía significativamente dentro de un campo. Si la respuesta es sí, entonces bajo una aplicación uniforme de fertilizante o estiércol, algunas partes del campo pueden no estar recibiendo niveles suficientes de nutrientes para alcanzar su máximo potencial, mientras que otras partes pueden estar recibiendo cantidades excesivas, lo que puede tener implicaciones ambientales. La mejor situación sería variar los insumos espacialmente para satisfacer las diferentes necesidades del cultivo en diferentes lugares. Si los sistemas de suelo y agua parecen uniformes (sin cambios en el color del suelo, topografía plana, etc. ) en todo el campo y los mapas de rendimiento muestran rendimientos relativamente consistentes (el rango entre rendimientos máximos y mínimos es pequeño), entonces puede que no sea económico aplicar tecnologías de agricultura de precisión como aplicaciones de dosis variable de fertilizantes o cal. En algunos casos, puede que no exista un método económicamente viable para «solucionar» el problema que limita el rendimiento, como la poca profundidad de la capa superficial del suelo.
Agricultura de precisión: los componentes
1. Información:
La aplicación de PA puede verse como una herramienta de gestión. La elección de prácticas de manejo agrícola a escala de campo que mantengan la productividad y protejan el medio ambiente es a menudo un procedimiento complejo. Una pregunta es cuánta información se necesita para usar PA. La recopilación de datos, como el muestreo de suelos y la interpretación de análisis de suelos y mapas de rendimiento, puede resultar costosa y requerir mucho tiempo. Es muy importante saber cómo esta información puede beneficiar la producción de cultivos y sobre toda la toma de decisiones. Algunos campos requieren poca información para determinar la causa de la variabilidad del rendimiento (topografía ondulada) mientras que otros campos requieren una recopilación de datos extensa e incluso entonces la variación del rendimiento puede ser impredecible. Las prácticas de manejo que pueden solucionar la causa de la reducción de los rendimientos varían de fáciles a difíciles, de barato a caro y tienen distintos niveles de éxito. La decisión de alterar las prácticas de manejo en áreas de bajo rendimiento debe basarse en el grado y magnitud de la variabilidad del rendimiento, la identificación correcta de la razón del bajo rendimiento y la viabilidad económica de las acciones correctivas.
2. Sistema de posicionamiento global
Los monitores de rendimiento de las cosechadoras utilizan GPS (Sistema de posicionamiento global) para producir mapas de rendimiento georreferenciados. Los datos de rendimiento de los cultivos se recopilan cada 10 segundos (u otros intervalos de tiempo) en el área determinada por el ancho de la franja y la distancia recorrida por la cosechadora. Cada punto de datos de rendimiento tiene una posición de latitud y longitud. Cada punto de rendimiento en el mapa puede relacionarse directamente con un punto del campo. La georreferenciación es el uso de lecturas de latitud y longitud de un receptor GPS para ubicar los niveles de nutrientes del suelo, la textura, las características de elevación y el rendimiento en su ubicación exacta en el campo. Los registros GPS son la base para la gestión específica del sitio (agricultura de precisión). (ver App endix I para más detalles)
3. Datos del monitor de rendimiento
La medición del rendimiento está sujeta a muchos errores aleatorios y sistemáticos como:
Cuando la cosechadora se esté llenando hasta su capacidad de trilla,
Cuando la cosechadora ha dejado de moverse y el grano se está vaciando,
Al principio o al final de una franja,
Al girar,
En topografía ondulada o condiciones húmedas,
Cuando la cosechadora está tapando y durante averías.
Muchos de los software de mapeo de rendimiento asociados con el monitor de rendimiento limpiarán los datos, como la eliminación de puntos de datos de rendimiento extremadamente altos o bajos. Sin embargo, los errores en el rendimiento aún pueden permanecer en los mapas. El productor debe examinar y evaluar cuidadosamente los mapas de rendimiento utilizando su propio conocimiento del campo. Los mapas de rendimiento son solo una aproximación del rendimiento del cultivo en un lugar determinado debido a varias razones, una es que el flujo de grano en la cosechadora no comienza y se detiene abruptamente. El corte de cultivo en los bordes del cabezal de la cosechadora tarda más en llegar al sensor que el corte de cultivo en el centro del cabezal de la cosechadora. Además, existe un efecto «suavizante» de la cosechadora, los monitores de rendimiento tienden a sobreestimar las áreas de bajo rendimiento y subestimar las áreas de alto rendimiento.http://muextension.missouri.edu/xplor/envqual/wq0451.htm
4. Mapas de rendimiento
Los mapas de rendimiento se están volviendo comunes, sin embargo, interpretar estos mapas de rendimiento está resultando más difícil de lo que los productores y los agronomas habían anticipado: muchos factores interactúan para afectar el rendimiento de los cultivos dentro de un campo y año determinados. Además, los mapas de rendimiento pueden no ser estables de un año a otro. Las zonas altas y bajas pueden cambiar, dependiendo del clima u otros factores. Por ejemplo, en un año seco, los suelos arenosos de un campo tendrán rendimientos bajos, pero en un año húmedo estos mismos suelos probablemente tendrán rendimientos más altos que las arcillas del mismo campo. Puntos a recordar al evaluar los mapas de rendimiento.
Un mapa de rendimiento solo documenta la distribución espacial del rendimiento de los cultivos y no explica qué factores causaron las variaciones.
Un mapa de rendimiento refleja todos los insumos, variables ambientales y variabilidad del campo del cultivo anterior. La utilidad de un mapa de rendimiento para la siguiente temporada es incierta incluso para el mismo cultivo.
La clave para la interpretación del mapa de rendimiento es comprender más acerca de las causas de la variación del rendimiento y qué causas pueden alterarse con el manejo del cultivo.
Si los rangos de rendimiento no se seleccionan correctamente, la apariencia del mapa puede ser engañosa. Las Figuras 3
y 4 son mapas de rendimiento del mismo cultivo en el mismo campo durante un año. La Figura 3 parece tener menos variación que la Figura 4 , pero son dos representaciones visuales del mismo rendimiento.
El mapeo de rendimiento será valioso solo cuando los productores puedan convertir esta información en mejores decisiones de manejo en su operación. Sin embargo, el mapeo de rendimiento tiene un costo relativamente bajo en comparación con el muestreo intensivo del suelo y proporciona una cobertura completa del campo, lo cual es imposible incluso cuando se toman muestras de suelo en una cuadrícula intensiva.
5. Muestreo de suelo
Se pueden tomar muestras de suelo de campo utilizando varios métodos diferentes. El método estándar de muestreo de suelo es que cada campo esté representado por una sola muestra compuesta de suelo que es una mezcla de varias (5 a 10) submuestras tomadas en todo el campo (generalmente una sola muestra compuesta puede representar un tamaño máximo de 4 decir ah). Estas submuestras deben representar condiciones «promedio» en el campo, es decir, las submuestras no deben tomarse en los bordes del campo, en pequeñas depresiones, donde se apiló el fertilizante, donde se apiló el estiércol o en cualquier otra pequeña zona no representativa. Las submuestras tomadas en estos lugares pueden tener niveles extremadamente altos o bajos de nutrientes del suelo y, por lo tanto, no representan las condiciones promedio del campo. Una submuestra no representativa afectará los niveles de nutrientes de la muestra compuesta única y, por lo tanto, cambiará las recomendaciones de fertilizantes. Las muestras de suelo compuestas que representan campos individuales completos no están georreferenciadas.
Las muestras de suelo georreferenciadas que se utilizan para AP se pueden tomar de tres formas. Al utilizar un muestreo sistemático del suelo, las muestras se toman en una cuadrícula intensiva, por ejemplo de 40 por 40 m, en todo el campo. Para muchas empresas comerciales, la densidad de muestreo estándar es una muestra compuesta por hectárea, pero no en una cuadrícula real. El método final utiliza un muestreo dirigido en el que se toman muestras de suelo en zonas dentro de los campos que se seleccionan mediante fotografías aéreas, topografía o mapas de rendimiento. En estos tres métodos, las muestras de suelo están georreferenciadas. Esto implica, por ejemplo, que el nivel de P del suelo tiene una posición exacta de latitud y longitud en el campo. Se requieren muestras de suelo georreferenciadas para que los mapas de niveles de nutrientes se puedan usar junto con los mapas de rendimiento para ayudar a explicar la variabilidad en el rendimiento.