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Pautas para pensar en la aplicación de nutrientes con dosis variable
Esta herramienta permite aumentar la eficiencia del uso de los fertilizantes; tiene particularidades que conviene tener en cuenta
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Para LA NACIONAgustín Pagani
La Aplicación de Nutrientes de Dosis Variable (ANDV) consiste en aplicar diferentes dosis de fertilizante, enmiendas o estiércol dentro de un lote de producción de acuerdo a una prescripción determinada. Su objetivo principal es aumentar la eficiencia en el uso de los nutrientes respecto a un manejo uniforme, evitando sub o sobre fertilizaciones. En este artículo les comparto las principales cuestiones a tener en cuenta para iniciar un manejo con ANDV.
Existen dos métodos que se utilizan para determinar el requerimiento de nutrientes en un campo. El primero es la creación de un mapa de prescripción basado en zonas de manejo dentro de un campo, también llamado “enfoque proactivo”. El segundo determina los requerimientos de nutrientes específicos del sitio en función de la evaluación de las propiedades ópticas del cultivo y del suelo, conocido como “enfoque reactivo”.
El principal problema que puede afectar el éxito de la aplicación de uno u otro es la determinación adecuada de los niveles de nutrientes a usar en diferentes zonas dentro de un lote de producción. La prescripción adecuada en cada zona representa un gran desafío. Muchos lotes pueden tener potencial para beneficiarse de la ANDV si las características del suelo y el paisaje varían de manera considerable o si el manejo anterior generó variabilidad física, química o biológica. Si bien la tecnología GPS es un requisito importante para la ANDV, lograr control y precisión geográfica no es el problema más difícil de resolver.
La determinación de la cantidad precisa de nutrientes es el principal riesgo asociado con la ANDV debido a su interacción entre las condiciones ambientales y el suelo. Determinar la cantidad precisa de nutrientes que necesita un cultivo es difícil. La recomendación de nutrientes se basa en supuestos, pero las condiciones reales varían mucho (desde sequías a exceso de lluvias).
Por eso, la Agricultura de Precisión y la ANDV ayudan a reducir los riesgos, dado que permiten aplicar altas dosis solo en áreas del campo que probablemente responderán bien, y dosis más bajas en áreas más riesgosas.
Es razonable suponer que los lotes con variabilidad en ciertas características (pendiente, textura del suelo, drenaje, salinidad, la profundidad efectiva y contenido de materia orgánica) tienen mayor potencial de beneficio para la aplicación de dosis variable de nutrientes. Sin embargo, los campos planos, aparentemente uniformes, también pueden presentar una variabilidad considerable. La tecnología disponible es capaz de identificar y cuantificar esta heterogeneidad, incluso si no es evidente.
Factores
El interrogante que cabe formular es ¿cómo gestionar un programa de dosis variable en el largo plazo?
Si bien las zonas de manejo pueden no cambiar significativamente, las recomendaciones específicas de fertilizantes seguramente variarán de un año a otro. Los factores que pueden afectar la recomendación de fertilización incluyen el cultivo a sembrar, el rendimiento del cultivo anterior, las condiciones ambientales anteriores o los precios, entre otros.
Además, es esperable que las dosis de fertilizante cambien a medida que un lote pasa de un historial de dosis uniforme a variable. Por ejemplo, si la dosis variable tiene éxito, se pueden encontrar menores valores extremos que involucren grandes excedentes o deficiencias en el nivel de nutrientes en el suelo, ya que estos tienden a ser utilizados por los cultivos de manera más eficiente.
Finalmente, a medida que aumenta el conocimiento sobre los patrones de rendimiento y de respuesta de los cultivos a la aplicación de nutrientes en diferentes partes de un campo, el modelo se va retroalimentando.
Un aspecto a considerar es que si bien es posible que los productores implementen este programa por su cuenta, la mayoría confía en un asesor o en una empresa especializada. Generar mapas y desarrollar recomendaciones requiere habilidades relacionadas a los sistemas de información geográfica (GIS), el acceso y gestión de varias fuentes de información y el conocimiento de suelos y agronomía para hacer interpretaciones adecuadas.
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El autor es investigador independiente, docente y director del Laboratorio Clarion
Por Agustín Pagani
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