Casos de uso

Descubrir y analizar la variabilidad en lotes supuestamente «parejos»
@Danel Leiva Compartir caso

Muchos productores suelen usar la expresión «este lote es una tabla», haciendo referencia a que es «parejo» o presenta poca variabilidad ambiental.
En este caso, las múltiples opciones de análisis que nos brinda GeoAgro 360 nos permitieron descubrir una variabilidad en apariencia inexistente, lo cual nos desafía a seguir investigando las diferencias para afinar las decisiones de manejo en próximas campañas.

A pesar de la percepción inicial de que el lote María Margarita tenía niveles de productividad uniformes y altos, acceder a diferentes mapas digitales nos permite descubrir nuevos escenarios:

Campaña 2022/2023: siembra fija de maíz, generación de mapa de productividad histórica y mapeo de rindes
El mapa de productividad histórica (MP) proporcionaba información sobre la existencia de cierta variabilidad. Sin embargo, el lote fue sembrado a dosis fija y cosechado con monitor de rinde, para evaluar resultados.
Mediante el cruce del MP vs rinde logramos encontrar diferencias significativas, variando de 2.600 kg/ha en las zonas de menor productividad a más de 6.100 kg/ha en zonas de alta productividad.

Campaña 2023/2024: ensayos en siembra de soja para validar productividades
Luego del conocimiento adquirido en la campaña anterior, para este período se realizó un enfoque más estratégico a través de la siembra de soja a dosis fija, con la excepción de algunos hexágonos ubicados en las zonas de baja y alta productividad, sometiendo estas regiones a distintas densidades con el fin de experimentar la variabilidad en áreas específicas.

Conclusiones / Beneficios

  • Los cruzamientos entre mapas de rendimiento y mapas de productividad histórica permiten validar la variabilidad ambietal de forma simple y efectiva. Para esto se utiliza el Reporte de Rindes por Area
  • La experiencia confirmó la importancia de desafiar percepciones arraigadas, demostrando que incluso en lotes aparentemente uniformes, la variabilidad puede ser un factor crucial.
  • Con el respaldo de GeoAgro fue posible tomar decisiones mediante información precisa
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