¿Se puede predecir cómo impactará un cultivo de servicios en el rinde del cultivo de renta?

Especialistas de INTA Laboulaye, la Universidad Nacional de Villa María y AAPRESID crean un modelo en base a machine learning capaz de responder esta pregunta.

Los cultivos de servicios (CS) son aliados para intensificar las rotaciones y mejorar los servicios ecosistémicos. ¿Pero cómo incluirlos sin perjudicar el rendimiento de cultivos de renta?

Con el objetivo de brindar una herramienta de decisión, investigadores de INTA Laboulaye, la Universidad Nacional de Villa María y productores de AAPRESID de la Chacra Justiniano Posse presentaron en la última edición de la Revista Aapresid un modelo que permite simular los efectos de diferentes variables de manejo del CS en el rendimiento del maíz tardío.

Sobre el modelo

El modelo desarrollado se trata de un algoritmo capaz de simular el rendimiento del maíz a partir de cambios en la fecha de siembra y momento de secado del CS, así como la probabilidad de lluvias durante el período entre el secado del CS y la siembra del cultivo de cosecha.

Según detallaron los técnicos, el modelo está basado en machine learning, es decir en algoritmos entrenados para detectar patrones en grandes conjuntos de datos, lo que permite recrear diversas situaciones productivas y tomar decisiones más informadas.

Para su desarrollo, se incorporaron datos obtenidos de ensayos de campo de la Red de Cultivos de Servicios Aapresid-BASF, que abarcan una amplia variedad de cultivos, condiciones climáticas, edáficas y prácticas agronómicas en numerosas localidades de la región pampeana.


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Las variables de manejo del CS que más influyen en el rinde del cultivo de grano

Luego de aplicar el modelo a diversos escenarios ambientales y de manejo usual de los productores, revelaron que el rendimiento está principalmente influenciado por factores como: fecha de secado del CS, agua útil inicial a la siembra del CS, lluvia durante el ciclo del CS, duración y lluvia entre el periodo de secado del CS y la siembra de cultivo de cosecha, también llamado “barbechito”, entre otros.

Por ejemplo, el modelo arrojó que el retraso de la fecha de secado puede resultar en una disminución significativa del rendimiento del maíz, especialmente en años secos o sin influencia de napa freática. Contrariamente, adelantar la fecha de secado a septiembre impacta positivamente, sobre todo en años húmedos o con presencia de napa.

Por otra parte, vieron que la variable agua acumulada al inicio del CS influye notablemente sobre el rendimiento del maíz, especialmente en condiciones de recarga media a alta.

La importancia del tipo de cultivo de servicios

El estudio también señala que diferentes CS pueden tener efectos variados en el rendimiento del maíz, que van desde pérdidas del 80% hasta ganancias del 65%. Por ejemplo, el centeno puro o en mezcla con otras especies puede generar caídas significativas en el rendimiento en comparación con la vicia pura o en mezcla (Vicia villosa+trébol persa+centeno). Para esta combinación se registró menor impacto negativo (< 43% de los casos) y costo hídrico en comparación con una situación de barbecho.

Los investigadores afirman que “el modelo predictivo desarrollado permite evaluar escenarios factibles de ocurrir en la región pampeana y cuantificar su impacto en el rendimiento de maíz, convirtiéndose en una herramienta valiosa para facilitar la toma de decisiones de productores y técnicos”.

Fuente: Aapresid

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