N.º 433 noviembre 2016 - Ejemplar en la Argentina $40REVISTA CREA - N.º 433 Noviembre 2016 - Ejemplar en la Argentina $40-
El resultado económico ya no es la única variable al momento de planificar una campaña agrícola. Cuáles son los criterios, herramientas y normas necesarios para introducir el largo plazo en esquemas anuales
Sumario
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Rotación de cultivos Una práctica clave para avanzar hacia una producción sostenible.
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La “calculadora” ambiental Próximamente, estará disponible un sistema de indicadores ambientales de sostenibilidad desarrollado por el Movimiento CREA.
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Ya es obligatorio el triple lavado de envases vacíos de fitosanitarios Nueva exigencia de la Ley N.° 27279.
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El destino de las aplicaciones Hacia una evaluación integral del uso de los fitosanitarios.
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24
Pautas para maximizar rindes de soja Recomendaciones para la zona Norte de Santa Fe.
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Otra perspectiva El rol de la mujer en el sector agropecuario.
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Suplementación mineral Guía de buenas prácticas para lograr mayor eficiencia en la producción de carne.
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54
Un feed lot comunitario con carnicería propia La experiencia de un emprendimiento asociativo de tamberos en Tucumán.
62
Crecer en vacas: una buena idea, si se hace bien Pautas para “ahorrar” en hacienda.
68
Inspirados en la metodología CREA Estudiantes de agronomía buscan vincular teoría y práctica y detectar las oportunidades presentes en el sector agroindustrial.
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Noticias de empresas
SECCIÓN ECONÓMICA 76
El precio de la tierra
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LO AYUDAMOS A PRESUPUESTAR
82
APUNTES
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Rotación de cultivos Una práctica clave para avanzar hacia una producción sostenible Dentro del incipiente Proyecto Nacional de Rotaciones y en el marco de un convenio establecido con la empresa Syngenta, la Unidad de Investigación y Desarrollo de AACREA llevó adelante un análisis de la productividad de los cultivos en función del nivel de participación de gramíneas en las rotaciones agrícolas. El trabajo fue realizado a partir de las bases de datos de lotes de producción correspondientes a las regiones CREA Centro y Litoral Sur, las cuales fueron seleccionadas por el contraste agroecológico existente entre ellas y por la riqueza de los datos disponibles, determinada por la cantidad de registros existentes y por su continuidad en el tiempo. El objetivo principal del análisis fue evaluar el conjunto de lotes de ambas regiones para identificar grupos con diferente historial de rotaciones y cuantificar su impacto sobre la productividad de los cultivos y los atributos clave del suelo.
En el gráfico 1 se presentan las categorías de proporción de gramíneas en los lotes de la región Centro, que evidencian una importante variabilidad. Esta se extiende desde un 5% de lotes con menos de una gramínea cada cinco cultivos en un extremo (categoría 1) hasta un 10% de lotes que fueron rotados con tres o más gramíneas cada cinco cultivos (categoría 4).
Efecto de corto plazo Cuando se evaluó el efecto del primer antecesor, se observó que en ambas regiones la productividad del cultivo de soja se había incrementado
Trazabilidad de los datos En una primera etapa, las bases de datos por cultivo (maíz/trigo/soja) se consolidaron en una única base para cada región, la cual registra la secuencia de cultivos de los últimos 10 a 15 años. De este modo, se logró identificar aquellos lotes informados regularmente como “trazados”, los cuales constituyen el 69% de los datos de la región Centro y el 55% de la región Litoral Sur (cuadro 1).
Índice de gramíneas Para evaluar el historial de rotaciones de cada lote, se definió el índice de gramíneas (IG), que representa la cantidad de estas especies que ocuparon el lote en el total de campañas analizadas (así, un IG = 0,3 significa que en 3 de 10 campañas ese lote fue sembrado con una gramínea). En función de ello se agrupó a los lotes en cuatro categorías. Luego, se evaluó el impacto de este índice sobre la productividad de los cultivos y otros indicadores.
Cuadro 1. Trazabilidad de los datos
Centro
Litoral Sur
Maíz/soja/trigo
Maíz/soja/trigo/cebada
2005-2013
2000-2014
18.416
33.157
1.376.405
2.191.409
Superficie acumulada con trazabilidad (ha)
943.548 (69%)
1.205.275 (55%)
Hectáreas físicas (superficie real analizada)
112.203
206.184
Cultivos Campañas Número de casos Superficie acumulada (ha)
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entre 250 y 500 kg/ha al comparar el antecesor maíz con la soja de primera. A su vez, esta diferencia fue mayor en ambientes de menor calidad productiva (gráficos 2 y 3, para las regiones Centro y Litoral Sur, respectivamente).
Efecto de largo plazo Región Centro Los resultados mostraron diferencias contundentes en la productividad de soja y de maíz para las diferentes categorías de IG. Tal como muestra el gráfico 4, los lotes mejor rotados (IG mayor de 0,6) presentaron rendimientos de soja notablemente superiores al promedio, mientras que los peor rotados (IG menor de 0,2) mostraron rendimientos inferiores. En promedio, la diferencia entre ambas situaciones fue de 450 kg/ha, lo que representa alrededor del 15% del rendimiento medio zonal, mientras que en las mismas curvas de distribución se aprecia que en el percentil 90 (los ambientes con mayor diferencia respecto de la media), la diferencia alcanza 850 kg/ha. Asimismo, el grupo de lotes mejor rotado ofreció los mejores balances de carbono (según simulación con modelo AMG) y de fósforo con relación a los peor rotados (cuadro 2), como así también una menor dificultad para el control de malezas (gráfico 5). Región Litoral Sur En lo que respecta al efecto de la participación acumulada de gramíneas en la rotación, a diferencia de lo que ocurrió en la zona Centro, en la región Litoral Sur prácticamente no se observaron diferencias en la productividad de los cultivos en función de las categorías de IG (gráfico 6).
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Consideraciones finales
Cuadro 2. Balance medio de materia orgánica del suelo (BMOS) dentro de cada categoría de índice de gramíneas
Variable
Categoría 1
Categoría 2
Categoría 3
Categoría 4
Número de casos
429
2567
4459
704
Media BMOS (kg cos./ha)
-188
83
286
444
Balance de fósforo (kg/ ha)
-14
-11
-6
-3
La participación de gramíneas en la rotación tiene efectos positivos sobre el sistema productivo. Su efecto como primer antecesor se verificó tanto en la región Centro como en Litoral Sur y alcanza una magnitud de 2 a 5 qq/ha de soja a favor del antecesor maíz, aumentando a medida que la calidad del ambiente es menor. En la zona Centro se verificó, además, un impacto sobre la productividad por la rotación de largo plazo. Este resultado es independiente del primer antecesor y se incrementa al mejorar el ambiente de producción. De este modo, se puede suponer la existencia de mecanismos independientes de aporte de las gramíneas en la rotación –donde la cantidad y la calidad de la cobertura superficial es de mayor importancia en los ambientes más frágiles de las regiones en estudio– y otros mecanismos de mejora en las propiedades físicas y químicas del suelo, que adquieren mayor relevancia en ambientes de mayor calidad, aunque sólo pudo ser verificado en la región Centro. Al mismo tiempo, en esta región los ambientes con mayor participación de gramíneas en la rotación recibieron un mayor aporte de carbono (balance de materia orgánica), lograron un mejor balance de fósforo y presentaron menos dificultades para el control de malezas. El efecto de mediano/largo plazo no pudo verificarse con claridad en la región Litoral Sur. Dentro de las hipótesis consideradas para explicar este
Proyecto Sojero Ya se encuentra en la etapa final de consolidación el proyecto Sojero del Movimiento CREA, que permitirá simular la respuesta productiva del cultivo de soja en diferentes escenarios ambientales y de manejo. La base de la plataforma Sojero está integrada por datos de 5,1 millones de hectáreas (81.000 lotes de producción CREA) relevados en 14 regiones con características ambientales similares para el cultivo de soja. “Una vez caracterizadas las zonas, se seleccionaron 31 estaciones climáticas y se definió su área de cobertura para asignar un tipo de suelo representativo de cada una; luego se identificaron las estrategias de manejo más frecuentes y fueron simuladas para crear 104 escenarios diferentes”, indicó el técnico CREA José Micheloud durante una presentación del proyecto, realizada junto a María Eugenia Blanco, en la última reunión de la Mesa de Planes Nacionales de AACREA coordinada por Emilio Satorre. El programa –que será evaluado en la campaña 2016/17 por técnicos CREA de diferentes regiones productivas– permite identificar las fechas de siembra y los grupos de madurez de cultivares más convenientes para diferentes localidades, tipo y serie de suelo.
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resultado, se encuentra la dinámica de funcionamiento de estos ambientes asociada a la textura del suelo. El análisis de las bases de datos trazadas genera un valor adicional respecto del análisis convencional, abriendo un potencial de evaluación del efecto de mediano/largo plazo sobre la productividad en otras regiones del Movimiento, que puede complementarse con otras aproximaciones de estudio del efecto de rotaciones (por ejemplo, ensayos de larga duración). El equipo de trabajo del proyecto Rotaciones agradece especialmente la generosidad y la predisposición de los miembros y asesores CREA, que año tras año comparten la información de sus lotes de producción, permitiendo construir las bases de datos que constituyen la fuente para este tipo de análisis. f CREA Ariel Angeli Asesor del CREA Carnerillo y coordinador de la Mesa de Intercambio Agrícola Región Centro Gustavo Martini Líder del Área de Agricultura de AACREA Federico Bert Líder de la Unidad de Investigación y Desarrollo de AACREA Hernán Papes Colaborador del proyecto Rotaciones