Andy J - Site Specific Agriculture based on Farmers Experiences for fruits in Colombia February 2010

  • 1,763 views
Uploaded on

Presentation given to the ASOHOFRUCOL Board and other invited guests on the CIAT project for Site Specific Agricultural development in the fruit industry in Colombia. GIven by Andy Jarvis from the …

Presentation given to the ASOHOFRUCOL Board and other invited guests on the CIAT project for Site Specific Agricultural development in the fruit industry in Colombia. GIven by Andy Jarvis from the Decision and Policy Analysis program of the International Centre for Tropical Agriculture (CIAT).

More in: Travel , Business
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Be the first to comment
No Downloads

Views

Total Views
1,763
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0

Actions

Shares
Downloads
42
Comments
0
Likes
1

Embeds 0

No embeds

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
    No notes for slide

Transcript

  • 1. Agricultura especifica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia. Cadenas productivas (mango, aguacate, citricos, plátano)
  • 2. Agricultura específica por sitio compartiendo información (AESCE) Definición Agricultura específica por sitio : Según CENICAÑA : El arte de realizar las prácticas agronómicas requeridas por una especie vegetal de acuerdo con las condiciones espaciales y temporales del sitio donde se cultiva, para obtener de ella su máximo rendimiento potencial. De acuerdo a éste enfoque, la información de las características; de cada sitio de cultivo es empleada como la base para orientar los procesos de transferencia de tecnología que traen consigo impacto económico (Isaacs et al., 2004)
  • 3. El Concepto
    • Los paisajes productivos son altamente heterogénea
    • Necesitamos grandes cantidades de datos para entender la variabilidad
    • Cada finca es esencialmente una estación experimental.
    • Cada ciclo de cultivo, y practica de manejo es un evento (prueba, n)
    • El agricultor aprende y adapta de un n + 1 +1…
    • Aprender del conocimiento colectivo es mucho más poderoso ( n of 1,000s)
    • Pero, todas las ‘pruebas‘ pasan sin compilarse– Aprendemos, pero no lo suficiente.
  • 4. Hipótesis
    • Si fuese posible compilar la información de lo que hizo el agricultor, y caracterizar las condiciones de un gran número de éstos experimentos, seria posible deducir las practicas óptimas para condiciones especificas.
    “ Cada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia, experimento o evento único”
  • 5. La oportunidad
    • La existencia de bases de datos “glob-locales” medioambientales y socioeconomicas – estas son globales en cobertura, y locales en relevancia, pues pueden caracterizar cualquier experimento en-finca que se lleve a cabo
    • Mecanismos de captura y entrega de información a través de TCIs– celulares, internet
      • Mover informacion hacia arriba, abajo, a traves y en rededor
    • Un mundo en organización – revolución en organizaciones rurales alrededor de las cadenas productivas
      • Linea base: revolución en organizacion de agricultores
  • 6.
    • El objetivo principal es aumentar la competitividad de los productores de frutales en el país por medio de un sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias (AESCE) entre productores de cítricos, aguacate, mango y plátano .
    • El sistema está diseñado para que se mantenga a largo plazo y contribuya a mejorar la toma de decisiones sobre la escogencia y el manejo de frutales por parte de los cultivadores en todo el país.
    Objetivo del proyecto
  • 7. Sistemas de información Cropster/Redcampo 3 x Coordinación – CIAT + ASOHOFRUCOL 1er año 3er año Recopilación “eventos” (sistema centralizado) Sistema de monitoreo (sistema descentralizado) 1 2 Contacto con productores Protocolos de análisis automatizados 3 Análisis de información Formación de grupos 4 Capacitación hacia sostentabilidad - TODOS CIAT + otros CORPOICA, Cadenas + otros Cadenas, CIAT + otros
  • 8. Beneficios
    • Minimo 100 agricultores por cadena productiva
    • Elevar la productividad y la competitividad de los productores.
    • Mejorar el nivel de vida de las familias de los productores a partir del aumento de sus ingresos.
    • Incorporar cambios en los comportamientos socio- culturales de los productores
  • 9. Agricultura específica por sitio compartiendo información (AESCE )
    • Componentes del proyecto:
    • Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores
    • Analizar e interpretar la información recopilada.
    • Grupos de productores
    • Capacitación
  • 10. Agricultura específica por sitio compartiendo información (AESCE )
    • Componentes del proyecto:
    • Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores
    • Analizar e interpretar la información recopilada.
    • Grupos de Productores
    • Capacitación
  • 11. Dame un punto y le digo….
  • 12. Caracterización de sitios con bases de datos de medio-ambiente
    • Con latitud y longitud, se puede extraer información de bases de datos espaciales… generación de bases de datos usando SIG ….
    • Clima :
      • Promedios anuales, WorldClim
      • Datos diarios actuales, TRMM
    • Topografía
      • SRTM
      • Derivados topográficos (paisaje)
  • 13.  
  • 14.
    • Caracterización de los sitios de producción
    Clima ~1500 estaciones Bases de datos: WorldClim, BioClim, TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)
  • 15. Topografia
  • 16. Significant Improvement GTOPO30 SRTM
  • 17. Paisaje Elevation Slope Aspect Landscape Class Moisture Solar Radiation Exposure Curvature
  • 18.
    • Suelos
    • RASTA: C aracteriza  los suelos y terreno  en forma rápida, confiable y sencilla
    • en el sitio
  • 19.
    • Suelos: RASTA
  • 20.
    • Suelos: RASTA:
  • 21.
    • Suelos: RASTA:
  • 22.
    • Suelos: RASTA:
  • 23.
    • Suelos
    • RASTA: C aracteriza  los suelos y terreno  en forma rápida, confiable y sencilla
    • en el sitio
  • 24.
    • MANEJO
  • 25.  
  • 26.  
  • 27.  
  • 28.  
  • 29.
    • Compilación de la información en bases de datos
    • Formato de registro (unidades, tipo)
    • Dispositivos parametrizados
    • Control en tiempo real
  • 30.
    • Compilación de la información en bases de datos
  • 31. Sistema de informacion
  • 32. Sistema de informacion
  • 33. Agricultura específica por sitio compartiendo información (AESCE )
    • Componentes del proyecto:
    • Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores
    • Analizar e interpretar la información recopilada.
    • Grupos de Productores
    • Capacitación
  • 34.  
  • 35.
    • Identifica sitios climáticamente y pedologicamente similares como sitios conocidos
    • Si el clima y los suelos influyen la adaptabilidad del cultivo, sitios con climas y suelos similar tendrán adaptabilidad similar
    • El propósito es identificar sitios con el potencial de introducir nuevas variedades, o para mover tecnologías de un sitio al otro con máxima probabilidad de éxito
  • 36.  
  • 37.  
  • 38. Análisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas 
    • OLS: ( Ordinary least squares)
    • Regresiones robustas: (permiten contrarrestar la influencia de outliers)
    • BLUP ( Best Linear Unbiased Predictor ): permiten estimar efectos fijos o aleatorios
    Regresiones lineales Kilos/lote = Clima (b 1 ) + Suelos (b 2 ) + manejo (b 3 ) + (B)
  • 39. Regresiones no lineales (redes neuronales artificiales) Análisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas  Kilos/lote Suelos Manejo Info adicional Parámetro Mat. Parámetro Mat. Parámetro Mat. Clima Bases de datos
  • 40. Caso de estudio: Mora ( Rubus glaucus ) Analisis de relevancia: I nterpretación de la información recopilada
  • 41. Caso de estudio: Mora ( Rubus glaucus ) Análisis de las variables mas relevantes (a) Plano indicando la productividad de mora. La escala a la derecha indica el valor de productividad kg/planta/semana. La parte superior indica valores altos de producción mientras la parte inferior muestra bajos valores. (b) mapa de red neuronal mostrando 6 grupos de productividad y sus etiquetas de acuerdo a los valores de productividad I nterpretación de la información recopilada
  • 42. Ejemplo hipotético en plátano Un caso hipotético donde un cultivador de plátano, quiere saber cual es el cultivar con el que obtendría mayor número de cajas por racimo, peso racimo o ratio en las condiciones de su finca. I nterpretación de la información recopilada
  • 43. Agricultura específica por sitio compartiendo información (AESCE )
    • Componentes del proyecto:
    • Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores
    • Analizar e interpretar la información recopilada.
    • Grupos de Productores
    • Capacitación
  • 44. Organización de grupos de productores – El compartir conocimiento de la propuesta “ Compartir información y discusión sobre posibles métodos para mejorar la competitividad en base al conocimiento colectivo y científico” La Revolucion en Inglaterra El sistema CREA en Argentina
  • 45.
    • Los agricultores trabajan en un ámbito agrícola y social en lo cual surge una plétora de condiciones variables a los cuales reaccionan continuamente ajustando sus prácticas y manejo (Thompson y Scoones 1994).
    • Cada vez que el agricultor siembra un lote es un experimento y un evento único.
    • Los agricultores observan los resultados de estos experimentos o eventos y toman decisiones basadas en ellos.
    Agricultura Tradicional
  • 46.
    • Esta experimentación continua y el ajuste a las condiciones locales pueden conducir a cambios notables en la productividad y la eficiencia.
      • En Inglaterra la productividad agropecuaria aumentó 3-4 veces durante un período de dos siglos desde 1650
      • Esta revolución agropecuaria se basó en la experiencia y los conocimientos de los mismos agricultores
      • Se transfirieron las tecnologías innovadoras compartiendo experiencias
    Agricultura Tradicional Fuente: Pretty 1991 y Cock et al en preparación
  • 47. Agricultura Tradicional
    • En la mayoría de los casos un gran numero de innovadores contribuyeron a la revolución agropecuaria por medio de avances incrementales basados en prueba y ensayo.
  • 48. Agricultura Tradicional
    • Así, el concepto de observar la respuesta de un cultivo a las variaciones en el manejo y el medio ambiente es tan viejo como la misma agricultura.
    • Al mismo tiempo como decía Young 1770 “Cuando me imaginaba que 2 o 3 ensayos habrían sido decisivos ya 40 han sido ejecutados en vano”
    • “ Where I imagined 2 or 3 trials would have proved decisive, 40 have been conducted in vain.”
  • 49. Organización de grupos de productores – El compartir experiencia de la propuesta
    • Acercamiento inicial a productores y socialización del proyecto
    • Capacitación de facilitadores
    • Establecimiento de grupos de productores y primeros talleres para compartir conocimiento
    • Gira nacional de la unidad móvil multipropósito ( Frutichiva) para socializar el proyecto, promover el consumo y facilitar el intercambio de información
    • Segundo ciclo de talleres para compartir conocimiento
    • Formalización de grupos y establecimiento de compromisos de sustentabilidad por los mismos productores
    • Tercer ciclo de talleres para compartir conocimiento
    1 anho 3 anho
  • 50. Agricultura específica por sitio compartiendo experiencia (AESCE )
    • Componentes del proyecto:
    • Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores
    • Analizar e interpretar la información recopilada.
    • Grupos de Productores
    • Capacitación
  • 51.
    • Capacitación
    • Capacitación en cada uno de los componentes del proyecto a personal de ASOHOFRUCOL, CORPOICA, las cadenas productivas y otros socios con el fin de mejorarlo y darle sostenibilidad después de los 3 años.
    • Captura de datos en campo y GPS
    • Caracterización de fincas basado en GIS
    • Organización y formación de grupos de productores
    • Metodología para generar recomendaciones sitio-especificas
    • Manejo de información en sistemas en línea, y métodos de captura de datos en campo
    • Protocolos de análisis de datos
    • Sistemas de información
  • 52.
    • Cafe in Latin America
    • 4,000 farms engaged in supply-chain based analyses of coffee quality and productivity
    • Farm-level data compiled at points further down supply chain (farmer organisations, local-coffee buyers)
    • Capture of cupping quality data (per farm) further down supply chain
    • Spatial analyses to find drivers of coffee quality (environmental and management)
    • Return of information to farmers on potential opportunities for coffee quality (who to sell to), and management options to increase their quality
    Un ejemplo
  • 53. DAPA Output Niche Potential
  • 54. CinfO Webinterface: Interactive Map – Info Finder    Ⓐ Ⓑ Ⓒ Ⓓ
  • 55. CinfO Webinterface: Interactive Map – MU Details
  • 56.  
  • 57. CinfO Webinterface: Interactive Map – Q Module:
  • 58. CinfO Quality Module: Cupping Database (Offline)
  • 59. DAPA Output Niches
  • 60. DAPA Output Niches
  • 61. DAPA Output Niches
  • 62. DAPA Output Niches
  • 63. REALIZAR EL POTENCIAL Experimentos de orientación – Puntaje final Orientación Finca en Concordia Finca en Piendamo Norte 82.0 a 79.8 a Este 80.8 a 80.6 a Sur 83.8 a 72.8 b Oeste 81.9 a 78.0 ab Plano 83.4 a 80.7 a
  • 64. Pasos para arrancar – Primer anho
    • Juntar informacion secundario sobre los cultivos
    • Formalisar equipos de trabajo entre los socios
    • Taller de incepcion y planificacion
    • Gira institucional a gobernaciones, secretarios, ministerios (Comunicacion y Educacion, por ejemplo) para involucramiento de mas actores, y contrapartida para componentes especificos
    • Establecimiento de sistema de informacion para manejar datos de eventos
    • Primera ronda nacional con las cadenas para socialisar proyecto a los productores y recopilar primeros datos de eventos
    • Arranque con fase de analisis de eventos
  • 65. Cojiendo fuerza – Segundo anho
    • Gira nacional de la FRUTICHIVA para socialisar proyecto, y repartir informacion -> mayor visibilidad hacia proyecto
    • Talleres de productores por cultivo en distintas regiones
    • Entrega de primera informacion sitio especifico: variedades recomendadas, y primeros recomendaciones de manejo
    • Ensayos con distintas TICs para captura y compartimiento de informacion (MIT, Google etc.)
    • Establecimientos de protocolos de analisis por cultivo (HEIG-VD)
    • Capacitaciones (talleres de 3 dias en temas especificos)
  • 66. Un sistema funcionando– tercer anho
    • Profundizacion en protocolos de analisis, automatizacion en sistema de informacion
    • Recomendaciones sitios especificos en web
    • TICs funcionando para entrega de recomendaciones y recopilacion de informacion de eventos
    • Talleres de grupos de productores establecidos
    • Segunda gira de la FRUTICHIVA para repartir informacion, conocimiento y facilitar compartimiento de informacion
  • 67. Los Roles
    • Coordinacion tecnica
    • Modelos y analisis
    • Coordinacion operativa
    • Enlaces institucionales
    • Socializacion del proyecto
    • Formacion de grupos
    • Informacion secundario
    • Centros regionales, agronomos
    • Manuales tecnicos
    Cadenas productivas (mango, aguacte, citricos, plátano)
  • 68. GRACIAS