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Ing.Gustavo A.Duarte gaduarte@dzdagro.com.ar
JAT Agrícola ROA
Como acortar las brechas productivas y hacer sustentable el negocio agrícola…. … o algo así!!!!!
30-08-2016
Sustentabilidad …..”no es lo mismo que inmovilidad, ya que lo fundamental no es eliminar los cambios, sino evitar la destrucción de la fuente de renovación“…… Dr.Atilio Savino (Ex-Secretario de Ambiente y Desarrollo Sustentable de la Nación)
Por lo tanto los sistemas de producción sustentables deben reunir los siguientes requisitos: • Conservar los recursos productivos. • Preservar el medioambiente. • Responder a los requerimientos sociales. • Ser económicamente competitivos y rentables.
Viabilidad Económica
Viabilidad Ecológica
Viabilidad Social
Sostenibilidad
Algunos cambios en los sistemas de producción y sus consecuencias
Sistemas en SD y mas fitosanitarios Mas área en agricultura Modelo de gestión industrial Direccionada al cultivo de soja y mono-herbicida Menor eficiencia en la cosecha de agua
Pastura VI/Girasol Trigo VI/soja Maíz
Girasol Trigo/Soja Maíz Soja
Soja Soja Maíz Soja
Cambios en las secuencias de cultivos
Bajo Moderado Alto
Cont
rol u
ltim
os 3
año
s
Riesgo de resistencia
Pobre
Deficitario
Bueno
Cambios en la trayectoria de los rindes Perdida de calidad de los suelos (C-P-Otros) Problema incremental de malezas y sus efectos derivados
Fuente: DZDAgro 2016 Fuente: Adaptado de HRAC
Soja SP rotada= 76.1 kg/ha.año
Soja LR no rotada = -32.1kg/ha.año
0
500
1000
1500
2000
2500
3000
3500
4000
4500
5000
2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016
Rin
de-K
g/ha
Plan de cultivos
Lo Emocional (Atributos
del entorno)
Lo agronómico
(Rinde)
El mercado (Precio)
Como decide el empresario ?
P * Q - C
Cuanto rendimiento pretendemos alcanzar?
o Recursos disponibles en PC (NG-PG) o Genotipo adaptado o Reducción de stress
Conocemos las limitaciones que impone el ambiente y las probabilidades de ocurrencia?
o Cual es la brecha de rinde? o Cual es el riesgo de perdida económica ?
El modelo de decisión es igual en toda la ROA?
YW YA YP Van Ittersum et al. 2013 (Field Crops Res. 143:4–17) / www.yieldgap.org
FACTORES DEFINITORIOS
Radiación, Temperatura,
CO2, Cultivo
FACTORES LIMITANTES
Precipitaciones
FACTORES REDUCTORES:
Plagas, enfermedades,
malezas +NUTRICION
Brechas (Yield Gaps)
Atribuibles al manejo
Potencial Soja estimado:
>10000 kg ha-1
Donde esta el desafío productivo? “brechas”……
Fuente: www.yieldgapp.org
La magnitud de las brechas a reducir están entre 1 y 3tt/ha El rinde potencial de la region esta por encima de las 6tt/ha
2008
Rend
imie
nto
o br
echa
(T/h
a)
Gualeguaychú Pehuajó
¿Cuánto rendimiento podemos pretender?
A partir de datos de http://www.yieldgap.org/argentina
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
2006 2007 2009 2010 2011 2012
Gap
YW
YA
YP
-1
0
1
2
3
4
5
6
7
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Respuesta a las tecnologías nutricionales: Contexto actual
Ing. Agr. (MSc) Gustavo N. Ferraris “V Jornadas Bonaerenses de INTA EEA Pergamino Microbiología de Suelos”
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Rend
imie
nto
(kg/
ha)
Fecha de siembra (días desde 1/5)
ZOA: Fecha de siembra -P75 de RendRelMax(07/08 a 15/16)
Trigo Cebada
Trigo: Fecha de siembra
Necesidad de hacer ajustes para evitar penalidades (15kg/ha.dia a partir del 1/6 en P75) Respuesta asociada a genotipos
Tecnología Base Optimo Respuestakg/ha
Calidad de Sitio-% Arena >70 55-65% 829Napa 2,5 1,2 ??Antecesor Soja Maíz 375Genetica DM4670 DM4612 280Fecha Siembra Octubre Noviembre 436Densidad 20 30 183Distancia EH 52 35 117Fijacion Biologica Sin inocular Inoculado 205Nutrición P <8 >12 250Otros nutrientes Sin aporte B-S 90Control malezas Sin residual Con residual 230Control de EFC Sin Con residual 165Perdidas de cosecha 100 60 40
3200
Rendimiento en soja : respuesta de los factores asociados
DZDAgro 2013
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
Rendimiento de trigo (kg/ha)
Probabilidad de rendimiento de grupos de calidad(base ZOA n=692 lotes entre 07/08 y 14/15)
G1 G2 G3
3956 kg/ha
4416 kg/ha
3225 kg/ha
Existe una brecha de 1tt entre grupo 1 y el resto Los G2 se parecen mas a los G3 en términos de rendimiento A bajos niveles de rinde las limitaciones afectan a todos de manera similar G3 exploran rindes Max de 8tt/ha, mientras que los G1 en el rango de las 5tt/ha
Trigo pan vs trigo de calidad: que hacemos ?
0.0
50.0
100.0
150.0
200.0
250.0
300.0
28.0
4.20
1610
.03.
2016
21.0
1.20
1603
.12.
2015
15.1
0.20
1527
.08.
2015
10.0
7.20
1522
.05.
2015
06.0
4.20
1513
.02.
2015
26.1
2.20
1413
.11.
2014
26.0
9.20
1408
.08.
2014
24.0
6.20
1407
.05.
2014
19.0
3.20
1429
.01.
2014
10.1
2.20
1323
.10.
2013
05.0
9.20
1318
.07.
2013
31.0
5.20
13
u$s/
tt Tr
igo
Calid
ad A
rg. B
ase
HRW
-40.0
-20.0
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
100.0
Dif.
U$s
/tt
X=37.2 u$s/tt
X=202.7u$s/tt
Trigo pan vs trigo de calidad: que hacemos ?
No ha sido muy claro el concepto de calidad en términos comerciales No hay bases de datos confiables sobre el plus de precio a pagar por la industria Por lo tanto el diferencial de 37 u$s/tt intenta solo hacer una aproximación a dicho déficit
La decisión de uno u otro dependerá del diferencial de precio que cada empresa pueda capturar El desafío además esta en reducir las brechas de rinde entre ambos El potencial del ambiente a explorar será un factor definitorio en la misma Con los rangos de precios de uno y otro el iso-margen se sitúa entre 4,41tt/ha (trigo pan) y 3,73tt/ha (calidad), es decir unos 700 kg/ha de diferencia
Trigo pan vs trigo de calidad: que hacemos ?
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
0 100 200 300 400 500 600 700
R Tr
igo-
kg/h
a
Lluvias E-A-mm
Agua disponible para el cultivo
La disponibilidad de agua en el ciclo es el factor limitante mas importante Agua a la siembra es un estimador robusto del rendimiento alcanzable
Rto.Anterior Actual %Neutro Niña 5143 1251 32Neutro Neutro 4354 462 12Niño Niña 4130 238 6Niña Niña 3867 -26 -1
Neutro Niño 3806 -86 -2Niña Neutro 3408 -484 -12Niña Niño 2880 -1013 -26
Niña 4380 487 12Neutro 3881 -11 0Niño 3343 -550 -14
ENSO --------- (kg/ha) ---------
Dif. (Obs.- Prom.)
Rinde A = 191.63x + 2345.3
Rinde F= 83.773x + 3499.9
Rinde T= 59.52x + 1867.1
0
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000
2006 2008 2010 2012 2014 2016
Rind
e-kg
/ha
Arenoso Franco Tosca
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
18%
20%
22%
Frec
uenc
ia r
elat
iva
Clases de rendimiento (kg/ha)
Distribución de rendimientos de Trigo
Menos de 68% arena Más 68% arena
y = -1122x + 7159,R² = 0,611
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3
Rend
im. (
kg/h
a)
Profundidad de la napa (mts)
Profundidad de la napa vs rendimiento
Suelos y Rinde-AACREA ROA
La textura es un indicador relevante para definir RP Mayor frecuencia de altos rendimientos por debajo de 68% de arenas Contribución positiva de la freática al rendimiento al mejorar la oferta de recursos
Calidad de sitio y suelos
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000
Probabilidad de rendimiento de lotes SinPN vs ConPN para trigo (base ZOA n=969 lotes entre 07/08 y 14/15)
P0N0 P1N1
2706 kg/ha 3897 kg/ha
En 8 años respuesta de 1.2 tt/ha al agregado de fertilizantes Esto genera una respuesta económica de 135u$s/ha Los buenos ambientes sin fertilizante nunca compensan a los ambientes fertilizados
Nutrición: P-N
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
07-08 08-09 09-10 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15
Frecuencia aplicación fungicida en trigo(base ZOA n=610 lotes)
NO
SI
Protección : control de enfermedades
Pasa a ser una práctica difundida Las respuestas medias superan los 500 kg/ha Retrasos en las aplicaciones disminuyen los niveles de respuesta
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
0 1,000 2,000 3,000 4,000 5,000 6,000 7,000 8,000
Rendimiento de trigo (kg/ha)
Frecuencia de rindes de trigo, con y sin funguicida(base ZOA n=805 lotes entre 07/08 y 14/15)
Trigo SF Trigo CF
4100 kg3800 kg
y = 74.16x - 2390.5R² = 0.73
-500
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
3,500
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Resp
uest
a Re
lativ
a al
Max
imo-
kg/h
a
Fenologia Zadocks
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000
Rendimiento de girasol (kg/ha)
Probabilidad de rendimiento Girasol ZOA(base ZOA n=4.580 lotes entre 03/04 y 15/16)
Arenoso Franco Tosca
2452 kg/ha2162 kg/ha1662 kg/ha
21.0% 68.8% 10.2%
20.3% 78.0% 1.8%
49.5% 50.4% 0.1%
0 750
-500 0 500 1000 1500 2000
0.0000
0.0005
0.0010
0.0015
0.0020
0.0025
MN x ambiente (U$S/ha)
MN Franco
Mean 287
Std Dev 329
10% -98
90% 755
Values 100
MN Arenoso
Mean 209
Std Dev 233
10% -85
90% 526
Values 100
MN Tosca
Mean 32.
Std Dev 206
10% -21
90% 323
Values 100
Isomargen para rindes zonalesGirasol Conv Franco Arenoso Tosca
Rinde (kg/ha) 2452 2162 1662Margen (U$S/ha) 288.2 288.2 288.2Gtos directos (U$S/ha) 269 269 269Gtos indirectos (U$S/ha) 100 100 100Precio bruto (U$S/ton) 305 340.5 429
• Brecha media entre cultivos = 400 kg/ha • Pierde competitividad agronómica en buenos ambientes • Las relaciones de precio hacen mover los cultivos hacia determinados ambientes
Brecha de rendimiento para la RPA
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
0 500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500
Prob
abili
dad
acum
ulad
a
Rendimiento (kg/ha)
SAGPyA- Oeste Bs AsVillegas-Rivadavia-Trenque Lauquen-Casares-Pehuajo-9 Julio-Daireaux-Tejedor (96/97 a 14/15)
Girasol Soja
2200 kg/ha 2600 kg/ha
3300 kg/ha 3900 kg/ha
Girasol Conv RESULTADO Siembras (U$s/ha) % del redimiento 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Rendimiento (qq/ha) 7 12 17 22 26 31 35
120 80.0 -308 -272 -236 -200 -169 -138 -106183 148.3 -264 -195 -127 -59 0 59 118247 216.6 -219 -118 -18 82 169 256 343310 284.8 -174 -41 91 223 338 453 567
360 338.7 -138 19 177 335 471 608 745410 392.6 -103 80 263 446 605 763 922460 446.5 -67 141 349 558 738 919 1,099
PRECIO INDIF. U$s/Ton 610 376 280 227 198 177 161
Rinde Esperado Sin @RiskGirasol Conv 21.7 21.7 214.4 59.7%
Precio Bruto (U$s/Ton)
Neto campo (U$s/Ton)
Rdo Esperado Renta
Soja RESULTADO Siembras (U$s/ha) % del redimiento 0% 0% 0% 0% 0% 0% 0%
Rendimiento (qq/ha) 10 16 21 27.0 42 56 71
180 130.4 -241 -175 -109 -42 128 298 468210 159.8 -214 -132 -51 31 240 450 660240 189.2 -187 -90 7 104 353 602 851270 218.6 -160 -47 65 177 466 755 1,043
293 241.5 -139 -14 110 234 554 873 1,192317 264.3 -117 19 155 292 642 992 1,342340 287.2 -96 52 200 349 729 1,110 1,491
PRECIO INDIF. U$s/Ton 446 303 236 197 146 121 107
Precio Bruto (U$s/Ton)
Neto campo (U$s/Ton)
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
Arenoso Franco Tosca
Rend
imie
nto
prom
edio
(kg/
ha)
Rendimiento Girasol x ambiente ZOA(4.580 lotes)
SinP-SinN ConP-SinN SinP-ConN ConP-ConN
2,271b 2,371b
1,862a
2,489a2,605a
1,672b(4datos)
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
Arenoso Franco Tosca
Rend
imie
nto
prom
edio
(kg/
ha)
Rendimiento Girasol x ambiente ZOA(2.147 lotes; solo campañas con lotes con y sin funguicida)
Sin Fung Con Fung
y = -128.09x + 2624.4R² = 0.9122
y = -66.775x2 + 341.3x + 2192.7R² = 0.932
y = 27.84x2 - 340.13x + 2587.7R² = 0.6874
0
500
1,000
1,500
2,000
2,500
3,000
20/09 al 30/09
01/10 al 10/10
11/10 al 20/10
21/10 al 31/10
01/11 al 10/11
11/11 al 20/11
despues 21/11
Rend
imie
nto
prom
edio
(kg/
ha)
Fecha de Siembra
Rendimiento Girasol x ambiente ZOA(4.554 lotes)
ARENOSO FRANCO TOSCA
0.000
0.050
0.100
0.150
0.200
0.250
0.300
0.350
0.400
0.450
0.500
Arenoso Franco Tosca
Rend
imie
nto
rela
tivo
al m
axim
o ab
solu
to d
e la
se
rie (5
.714
kg/h
a)
Rendimiento Girasol x ambiente ZOA(4.580 lotes)
Prom Niña Prom Neutro Prom Niño
Como acortar brechas ? Caso Girasol
0,620,69
0,65
0,41
37%
22%
32%
46%
0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%50%
0,00
0,10
0,20
0,30
0,40
0,50
0,60
0,70
0,80
hasta 60% (n=16) 61-70% (n=47) 71-80% (n=105) más 80% (n=64)
CV d
e la
med
ia
Rend
rela
tivo
al m
áx d
e ca
mpa
ña
Arena (%)
Girasol. Textura y rendimientos en la pampa arenosa (profunda) – n = 232, 2007/8 – 12/13
A A
A
B
Fuente: DZDAgro-2011
1.07 1.010.83 0.75
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
Soja Maíz V.Invierno Girasol
Fuente: ROA-AACREA
Texturas muy arenosas penalizan la distancia al máximo rinde
El antecesor explica de manera potente el rendimiento del cultivo.
Soja y Maíz son los antecesor mas favorables para desarrollarlo (Agua en el perfil y presión de malezas)
Método de balance Necesidades de N según oferta de suelo y objetivos de rendimiento
Concepto Nivel N-kg/ha >25qq/ha >35qq/ha
Dosis de N a aportarObjetivo de Rendimiento
N en su
eloBajo <30 50 80Medio 30-60 30 60Elevado >90 0 30N en
suelo
Adaptado de Terres Inovia
Girasol Manejo de la Fertilización Nitrogenada
Método de banda de N (Heliotest) Hacer banda de N con 60-80 kg/ha Observar respuesta entre 6 y 14 hojas Diferencias de color, altura y biomasa acumulada aplicar
Diferencia VisualN° Hojas 20 25 30 35 407 a 8 0 20 40 60 809 a 10 0 0 20 40 6011 a 12 0 0 0 20 4013 a 14 0 0 0 0 20
Objetivo de Rendimiento-qq/ha
Adaptado de Terres Inovia
Un 10-20% de los ambientes no podrían hacer viable el cultivo (pasar a MD) Los ambientes Francos exploran los máximos rendimientos (30% de estar por encima de las 10tt/ha) Hay ambientes limitados que en un 10-20% superan las 8tt/ha (Napa?, profundidad de tosca?) y habría que describirlos mejor.
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
Rendimiento de maíz temprano (kg/ha)
Probabilidad de rendimiento Maíz Temprano ZOA(base ZOA n=3.741 lotes entre 03/04 y 14/15)
Arenoso Franco Tosca
8756 kg/ha6333 kg/ha4617 kg/ha
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000
Rendimiento de maíz demorado (kg/ha)
Probabilidad de rendimiento Maíz Demorado ZOA(base ZOA n=1.789 lotes entre 03/04 y 14/15)
Arenoso Franco Tosca
7970 kg/ha
6402 kg/ha5633 kg/ha
Un 10% de los ambientes podrían hacer el cultivo solo por el “efecto rotación” Mejora los rinde en los ambientes restrictivos (Tosca) y empeoran en los buenos (Franco) La probabilidad de superar las 10tt/ha en los buenos ambientes se reduce un 50%
Maíz. Respuestas a la fertilización según fechas de siembra Promedio de 24 casos en la región semiárida pampeana (2014/15 y 2015/16)
Fuente: Fertilizar AC (2016)
Sánchez y Iacomuzzi (2015)
Maíz (demorado). Rendimientos y fertilización con nitrógeno en la pampa arenosa
9.6% 85.4% 5.0%
14.9% 72.0% 13.1%
10.1% 78.9% 11.0%
1.2% 95.6% 3.2%
0 615
-400 -200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400
0.0000
0.0005
0.0010
0.0015
0.0020
0.0025
0.0030
MN ambiente Franco (U$S/ha)
MN Sj
Mean 260
Std Dev 201
10% 4.17
90% 531
Values 100
MN Mz
Mean 292
Std Dev 275
10% -51
90% 665
Values 100
MN MzDem
Mean 297
Std Dev 242
10% -0.8
90% 630
Values 100
MN Gir
Mean 312
Std Dev 154
10% 115
90% 520
Values 100
Respuestas a estrategias productivas
Similar resultado para MT y MD, y mejor MN medio de las actividades, aunque MT tiene >probabilidad de pérdida Soja es el peor MN Girasol tiene mejor MN que soja y reduce la probabilidad de pérdida sobre la soja
36.8% 58.2% 5.0%
45.0% 44.8% 10.2%
28.1% 57.7% 14.2%
1.2% 70.6% 28.2%
0 400
-400 -200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400
0.0000
0.0005
0.0010
0.0015
0.0020
0.0025
0.0030
MN ambiente arenoso (U$S/ha)
MN Sj
Mean 78.
Std Dev 178
10% -14
90% 321
Values 100
MN Mz
Mean 59.
Std Dev 250
10% -24
90% 402
Values 100
MN MzDem
Mean 149
Std Dev 223
10% -12
90% 458
Values 100
MN Gir
Mean 312
Std Dev 154
10% 115
90% 520
Values 100
Respuestas a estrategias productivas
Maíz demorado y Girasol son las actividades de mejor MN Girasol es el cultivo con muy baja probabilidad de perdida Maíz temprano tiene mayor MN que soja pero la probabilidad de MN negativo es mucho mayor (cultivo de mas riesgo)
Que consideramos relevante preguntarnos ? 1. Los sistemas asi diseñados y manejados seguirán
siendo funcionales ? 2. Podemos evaluar los cambios ? Respuestas a partir de: Entender la complejidad de los sistemas productivos Entender hasta donde podemos hacer crecer los rindes (brechas) Entender los ambientes y las respuestas de cada cultivo a las tecnologías disponibles en cada uno de ellos Evaluar el riesgo económico de cada decisión al intentar acortar las brechas
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