Post on 03-Aug-2015
VISIÓN Y RESULTADOS DE LA TECNOLOGÍA GIS
Ing Agr Fernando Perea Muñoz
Asesor Crea Herrera Vegas
Coordinador Técnico de Agricultura Zona Oeste
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005Producción mundial 117.8 137.7 125.0 131.2 149.6 159.8 159.9 176.0 185.1 197.0 186.3 213.4 221.6Importación 28.4 32.8 32.3 36.3 38.8 40.6 47.7 53.2 54.5 62.9 54.3 65.1 67.7Importación China 0.13 0.16 0.80 2.3 3.0 3.9 10.1 13.2 14.0 15.0 16.9 25.8 27.5Exportación 28.2 32.2 32.0 36.1 38.9 38.7 46.7 53.9 53.4 61.2 55.9 65.0 68.5Molienda 102.1 109.8 112.1 116.0 122.8 135.9 136.2 146.7 158.2 165.6 163.6 175.3 185.9Stock finales 17.3 23.7 17.5 12.7 18.6 26.6 27.0 31.9 33.3 40.5 35.2 43.0 46.8Precio USA 208.0 273.0 277.6 233.4 176.6 174.8 168.8 173.8 231.7 294.4 214.0Precio Arg 214.0 277.0 287.8 231.5 178.5 179.5 174.9 178.9 221.0 284.8 228.0Precio Rotterdam 248.0 304.0 307.0 258.5 224.5 207.6 200.3 202.5 267.1 322.8 277.0Molienda + Export 130.3 142.0 144.1 152.1 161.7 174.6 182.9 200.6 211.6 226.8 219.5 240.3 254.4
PRODUCCIÓNEEUU 59.5 79.7 69.0 74.8 83.1 84.4 82.3 84.9 89.8 83.9 76.6 96.0 94.9Brasil 24.7 25.9 24.2 27.3 32.5 31.3 34.7 39.5 43.5 52.0 50.5 51.0 58.5Argentina 12.4 12.5 12.4 11.2 19.5 20.0 21.2 27.8 30.0 35.5 33.0 39.0 40.5Part. Argentina en la prod. Mundial 11% 9% 10% 9% 13% 13% 13% 16% 16% 18% 18% 18% 18%Part. Arg + Brasil en la prod. Mundial 31% 28% 29% 29% 35% 32% 35% 38% 40% 44% 45% 42% 45%
Indice producción 100 117 106 111 127 136 136 149 157 167 158 181 188Indice importación 100 116 114 128 137 143 168 187 192 222 191 229 239Stock/consumo 15% 17% 14% 10% 12% 17% 17% 18% 18% 21% 19% 20% 21%
Importaciones mundiales de soja (poroto)
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
60.0
70.0
80.0
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Mundial
China
Indices de prod e imp (1993=100)
0
50
100
150
200
250
300
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Producción
Importación
-Cambio en la estructura de la demanda
X 200
-Globalización
Las empresas dependen cada vez más de factores extra-agropecuarios:
En el pasadoMercadosTipo de cambio (macroeconomía local)
En la actualidad
MercadosTipo de cambio (macroeconomía local)Tecnología de comunicacionesFondos de inversión (macro economía global)Competencia por la tierraAcceso a la tecnología
En el futuro(Harvard Buissnes School)
Mercado pan-americano“Global Farmer”
Cambio tecnológico acelerado
Tiempo
Pro
duct
ivid
ad
-Cada escalón es una tecnología nueva (insumo o proceso).-De dónde proviene la ventaja competitiva permanente?-Cada tecnología individual sólo confiere ventajas transitorias y cada vez de menor duración.-La mejor manera es generar un estructura inteligente que sea capaz de absorber, adaptar y transformar conocimiento en productividad, eso genera una ventaja competitiva permanente.
EL ESCENARIO
-97-97: Globalización de internet.-99:00: Generalización de la soja RR.
A partir de estos hitos, pasa a ser importante la velocidad a que ocurren los cambios y no tanto la magnitud de cada uno de forma individual.
Y donde estamos parados?...
Promedios Reales y simulados por Campaña
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
0 1 2 3 4 5 6
Campaña
Rin
de
Real
Modelo
3500 kg
500 kg
02-03
Poco Baguette
76 kg PDA
27% Fungicida en Baguette
0% Ambientación
06-07
60 % Baguette
123 kg PDA
100% Fungicida en Baguette
60% ambientado
Rindes reales (línea inferior) y simulados (línea superior) en el Crea Herrera Vegas, últimas 5 campañas.
Visión y resultados de la tecnología GIS
VISIÓN GLOBAL
RESULTADO ECONÓMICO INMEDIATO
TRACCIÓN DEL SISTEMA
ORGANIZATIVO
GENERACIÓN DE NUEVO
CONOCIMIENTO
Resultado a campo: fijo vs variable
Análisis abstracto Resultados de experimentación a
campo:Respuesta a PRespuesta a N
Variedades(calidad vs cantidad)
Resultado económico inmediato
-Cuan efectivos fuimos en determinar los ambientes?
Rinde indice por ambiente por zonas
0,55
0,65
0,75
0,85
0,95
1,05
1,15
1,25
1,35
1,45
1,55
1 2 3 4 5
Ambientes
Re
nd
imin
to í
nd
ice
Herrera Vegas
Cor-Pell
Herrera Vegas Corazzi-PellegriniAmbientes Indice Desvío Indice Desvío
1 0,90 0,16 0,78 0,192 0,95 0,16 0,82 0,203 1,02 0,13 0,95 0,164 1,06 0,15 1,16 0,135 1,06 0,15 1,29 0,20
Resultado económico inmediato
-MO como indicador contínuo de ambiente.
Respuesta en rendimiento según MO
R2 = 0,3896
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5
MO en el suelo (%)
Ren
dim
ien
to (
kg/h
a)
Resultado económico inmediato
-Se compararon todos los ambientes de un campo con franja fija (tecnología promedio) y franja variable.
-Se apuntó como promedio a un nivel de N de 110 kg en las lomas y de 180 kg en los bajos.
-Aplicación variable de Urea con equipo Terra, al voleo en macollaje.
Resultado económico inmediato
Ingreso marginal variable vs fijo
0,000
0,100
0,200
0,300
0,400
0,500
0,600
0,700
0,800
0,900
1,000
-100,0 -50,0 0,0 50,0 100,0 150,0 200,0
Ingreso Neto Marginal (U$/ha)
70 % de casos con respuesta mayor a 0.Respuesta promedio u$ 15/ha
Resultado de aplicaciones variables de N versus fija, Vaca Pampa, Maria Lucila, hapludoles típicos y énticos.
Tracción del sistema organizativo
La Revolución digital:
EL ESCENARIO
Línea Gerencial
Línea Subgerencial
Línea de Producción
Contratistas
Sistema Industrial-Servicios
Línea Gerencial
Línea Subgerencial
Línea de Producción
Contratistas
Sistema Agropecuario
No se concibe hoy una empresa industrial moderna sin la inserción en todas las líneas de la tecnología digital (procesos productivos y flujo de información)
Tracción del sistema organizativo
La Revolución digital en el agro:
EL ESCENARIO
Línea Gerencial
Línea Subgerencial
Línea de Producción
Contratistas
Sistema Agropecuario
Línea Gerencial
Línea Subgerencial
Línea de Producción
Contratistas
Sistema Agropecuario
-La tecnología no será un fin en si misma sino una herramienta (proceso internalizado).
-No se trata de una tecnología masificable como la de siembra directa.
-Al final del proceso (o revolución), no agregará mas competitividad.
Tracción del sistema organizativo
La Revolución digital en el agro:
-Toda la tecnología moderna converge hacia la digitalización: audio, video, fotos, datos, electrónica.
-Aquella organización que logre adaptar su sistema a esta realidad obtendrá una ventaja competitiva duradera.
-La tecnología GIS es la puerta de entrada de la digitalización en el agro, no por el uso de la tecnología en sí, sino porque requiere la adecuación de las organizaciones al nuevo sistema.
-Para lograr esta organización, vuelve a ser importante la escala, en una dimensión distinta de la que la conocemos (ahorro de costos e incremento de ingresos), sino como facilitadora del armado de organizaciones (grupos crea, empresas grandes, otro tipo de asociaciones etc).
Generación de nuevo conocimiento
X
0
Fre
cuen
cia
1 No fert Fert
En agronomía trabajamos con poblaciones.Un disturbio externo puede producir una nueva población.Que elementos nuevos tenemos para distinguir y caracterizar esta nueva población?La tecnología GIS ayuda a caracterizar con mayor velocidad y en condiciones mas diversas a una población nueva.Esta forma se adapta mejor a la incorporación acelerada de tecnología a campo (no en investigación básica).
Generación de nuevo conocimiento
Elección de ambientes para muestrear.
Generación de nuevo conocimiento
Crea Herrera Vegas, respuesta a P por ambiente
y = -0,0244x2 + 0,7146x - 0,2889R2 = 0,1734
Hapludol entico (loma)
y = -0,0176x2 + 0,7158x - 0,0596R2 = 0,4065
Hapludol típico (bajo)
y = -0,0149x2 + 0,5094x + 4,5936R2 = 0,1684
Suelo thapto
0,000
2,000
4,000
6,000
8,000
10,000
12,000
14,000
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0
ppm de P (suelo+fert)
Rin
de
Respuesta a P: ensayos campaña 06-07
En la campaña 05-06 testeamos que cambios hay en el P del suelo con altos niveles de fertilización. En esta campaña nos interesaba saber cuál era el punto de respuesta económica por ambientes, principalmente en el caso de campos alquilados.
Generación de nuevo conocimiento
Crea Herrera Vegas, Margen de la fertilización con P por ambiente
-50,0
-40,0-30,0
-20,0
-10,00,0
10,020,0
30,0
40,050,0
60,0
6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
ppm de P (suelo+fert)
Ing
res
o n
eto
ma
rgin
al
Bajo
Loma
Thapto
Costo FDA: U$/tn 520Precio trigo: U$/tn 110 neto
Para la fórmula que manejamos, levantar una ppm de P en suelo implica el uso de 20 kg de FDA/ha.
90 kg de FDA 110 kg de FDA
Generación de nuevo conocimiento
Potencial del nuevo conocimiento
Fijo VariableLoma 33% 4,877 4,877Media loma 33% 5,574 5,574Bajo 34% 6,271 7,216Rinde promedio 5,581 5,903
Diferencial rinde 0,321Diferencial ingreso 35,3Diferencial costo 19,4Margen total 15,9
Partiendo de un suelo con 9 ppm de P.En fijo se considera una fertilización de 90 kg de FDA.Sin considerar variaciones en las zonas medias y bajas.
Generación de nuevo conocimiento
Precio trigo: 380Factor Baguette: 0,9
MO Rinde B10 Rinde G1 Dif rinde Fung+apl Dif en $/ha Bonificación %0,30 4458 4465 -7 30 -32 -7,2 -2%0,33 4479 4466 13 30 -25 -5,6 -1%0,36 4502 4468 35 30 -18 -3,9 -1%0,40 4528 4469 59 30 -9 -2,1 -1%0,44 4557 4471 86 30 0 0,0 0%0,48 4588 4472 115 30 10 2,2 1%0,53 4622 4474 148 30 21 4,7 1% CALIDAD0,58 4660 4477 183 30 33 7,4 2%0,64 4701 4479 223 30 47 10,4 3%0,71 4747 4481 266 30 61 13,7 4%0,78 4797 4484 313 30 78 17,3 5%0,86 4853 4487 365 30 95 21,3 6%0,94 4914 4491 423 30 115 25,6 7%1,04 4981 4495 486 30 137 30,4 8%1,14 5054 4499 555 30 160 35,7 9%1,25 5135 4503 632 30 187 41,4 11%1,38 5224 4508 716 30 215 47,7 13%1,52 5322 4514 808 30 247 54,7 14%1,67 5430 4520 910 30 282 62,3 16%1,83 5549 4527 1022 30 320 70,7 19%2,02 5679 4534 1145 30 362 79,8 21%2,22 5822 4542 1280 30 408 89,9 24%2,44 5980 4551 1429 30 459 100,9 27%2,69 6154 4561 1593 30 515 113,0 30% CANTIDAD2,95 6345 4572 1773 30 577 126,2 33%3,25 6555 4584 1971 30 645 140,6 37%3,58 6786 4597 2189 30 719 156,4 41%3,93 7040 4611 2429 30 801 173,7 46%
Calidad vs Cantidad, campaña 05-06
Generación de nuevo conocimiento
Crea Herrera Vegas: rendimiento por variedad según calidad ambiental
y = 2355,4Ln(x) + 3803,7
R2 = 0,3896
y = 2019,8Ln(x) + 3007,5
R2 = 0,2598
y = 538,11Ln(x) + 4567,8
R2 = 0,1008
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
9000
0 0,5 1 1,5 2 2,5 3 3,5 4
% MO
Re
nd
imie
nto
Logarítmica (Baguette 10)
Logarítmica (Onix)
Logarítmica (Bio inta 3000)
Cantidad vs calidad: campaña 06-07
Generación de nuevo conocimiento
% MO Rinde B10 Rinde G1 Diferencial Margen Bonificación0,5 2171 4195 -2024 -781 0,000,6 2601 4293 -1692 -655 0,000,7 2964 4376 -1412 -549 0,000,8 3278 4448 -1170 -456 0,000,9 3556 4511 -956 -375 0,001,0 3804 4568 -764 -302 0,00 CALIDAD1,1 4028 4619 -591 -237 0,001,2 4233 4666 -433 -176 0,001,3 4422 4709 -287 -121 0,001,4 4596 4749 -153 -70 0,001,5 4759 4786 -27 -22 0,001,6 4911 4821 90 22 4,611,7 5054 4853 200 64 13,201,8 5188 4884 304 104 21,201,9 5316 4913 402 141 28,682,0 5436 4941 496 176 35,682,1 5551 4967 584 210 42,282,2 5661 4992 669 242 48,502,3 5766 5016 750 273 54,392,4 5866 5039 827 302 59,982,5 5962 5061 901 330 65,292,6 6054 5082 972 357 70,352,7 6143 5102 1041 384 75,172,8 6229 5122 1107 409 79,792,9 6312 5141 1171 433 84,213,0 6391 5159 1232 456 88,45 CANTIDAD3,1 6469 5177 1292 479 92,523,2 6543 5194 1350 501 96,443,3 6616 5210 1406 522 100,213,4 6686 5226 1460 543 103,853,5 6754 5242 1513 563 107,363,6 6821 5257 1564 582 110,753,7 6885 5272 1614 601 114,033,8 6948 5286 1662 620 117,203,9 7009 5300 1709 637 120,284,0 7069 5314 1755 655 123,26
Cantidad vs calidad: campaña 06-07
Generación de nuevo conocimiento
Cantidad vs calidad: campaña 06-07, que pasó con la fertilización nitrogenada?
Total N PH Gluten% Proteína Bonif/desc Prot $/tn Rinde Ingreso116 80,8 22,4 8,8 -5,08% -19,304 4,066 1467
Bajo 158 79,45 23,8 8,7 -5,12% -19,456 4,632 1670192 80,35 25,2 10,1 -1,60% -6,08 4,843 1811222 79,45 26,8 10,3 -1,20% -4,56 5,290 198690 79,45 19,7 9,3 -3,80% -14,44 4,632 1693
Loma 133 79,45 24,3 9,7 -2,60% -9,88 4,914 1819166 80,35 26,6 10,2 -1,40% -5,32 4,671 1750196 78,15 25,8 10,3 -1,20% -4,56 4,838 1816
Calidad comercial según N en el suelo
7,5
8,0
8,5
9,0
9,5
10,0
10,5
116 158 192 222
Nivel de N en el suelo (kg)
Pro
teín
a en
gra
no
(%
)
Proteína bajo
Proteína loma
Variaciones en el rinde y el ingreso con la fertilización nitrogenada (fertilización en macollaje avanzado)
1,00
1,05
1,10
1,15
1,20
1,25
1,30
1,35
1,40
1,00 1,05 1,10 1,15 1,20 1,25 1,30 1,35
Variación en el rendimiento
Var
iaci
ón
en
el
ing
reso
Generación de nuevo conocimiento
Cantidad vs calidad: campaña 06-07, que pasó con la fertilización fosforada?
Crea Herrera Vegas: Calidad comercial según P aplicado (San Luis)
0
2
4
6
8
10
12
14
0 50 100 200
P aplicado (kg FDA/ha)
Pro
teín
a (
%)
Proteína bajo
Proteína loma
Crea Herrera Vegas: Calidad comercial segun P aplicado (Vaca Pampa)
0
2
4
6
8
10
12
14
0 50 100 200
P aplicado (kg FDA/ha)
Pro
teín
a (%
)
Proteína bajo
Proteína loma
-Cuando el N no fue limitante, la adición de P hizo caer el contenido proteico por aumento de rendimiento.
Generación de nuevo conocimiento
Resumen:
Temas trabajados:
-Arrancamos con nitrógeno.-Campaña 07-08 fósforo.-Ajustar momento y dosis para calidad.
Temas a trabajar a futuro:
-Aplicación variable de fungicidas.-Densidad variable bajo-loma para contrarrestar efectos de helada.-Respuesta a azufre por ambientes.-Comportamiento en suelos thapto, donde se invierte la relación de ambientes.
Visión y resultados de la tecnología GIS
El proceso es dinámico y se retroalimenta.
Hoy U$ 15Mas FDA U$ 30RESULTADO
ECONÓMICO INMEDIATO
TRACCIÓN DEL SISTEMA
ORGANIZATIVO
GENERACIÓN DEL
CONOCIMIENTO