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Agricultura Específica por Sitio

Agricultura Específica por Sitio
brechas
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Site-Specific Agriculture

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    SSA July 2012 presentation SSA July 2012 presentation Presentation Transcript

    • Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) Secretarias técnicas de las cadenas productivas (mango, aguacate, cítricos, plátano) Con la participación de :
    • Agricultura Específica por Sitio Compartiendo Experiencias (AESCE)Caracterización ambiental del sistema productivo Observaciones realizadas por los agricultores de acuerdo a sus condiciones Experiencias productivas de los agricultores AESCE Tecnología de Principios de información investigación moderna operacional Kg/Arbol Temperatura Edad Análisis de las observaciones para optimizar el sistema de producción
    • Sitios, Sistemas de producción y Productividad en diversas condicionesen el país caracterizados.Experiencias productivas completas (CLIMA – SUELOS – PRODUCCIÓN ) 390 Lotes 299 Lotes 657 Lotes 805 lotes 2151 experiencias productivas caracterizadas; 3200 agricultores compartiendo información; 5300 agricultores , técnicos y profesionales capacitados en AESCE
    • Caracterizar los sitios, sistemas de producción y productividad de loscultivos de cítricos, aguacate, mango y plátano en diversas condicionesen el país.Agricultores compartiendo información (LOCALIZACIÓN, MANEJO ) Agricultores compartiendo información de Aguacate 1136 Agricultores compartiendo información de Plátano 1112 Agricultores compartiendo información de Mango 394 Agricultores compartiendo información de Cítricos 558 Total: 3200 Agricultores capacitados en AESCE 5300
    • Análisis de información real encontrada.El Panorama del sector Plátano Frecuencia – Número de lotes Aguacate Mango Cítricos Rendimiento Kg / árbol / año
    • Análisis de informaciónEstrategias para aprovechar las oportunidades – Nuestra experiencia y aprendizajeen los últimos 8 años 9983 9982 9990 9986 9988 9981 9980 4 9991 9987 9989 3271 624579 2067 2064 692621 605 581 3268 9985 586 3269 3261 2742 643 82 3273 3272 3267 3266 3265 3264 3263 3262 619 3270 3198 592 2708687 596 3200 610 2748 3182 615 6132709 595 590 583 589 588 587 585 584 580 650 597 5 578 577Factor 2: 2.518 (31.5%) 2707 2719 2706 2720 2718 2717 2716 2715 2712 2711 1983 2745 2713 cl1 2744 2743 2741 2730 2729 2012 2740 2731 2757 839 2 2728 845 844 840 2752 2754 2753 2751 2750 2749 842 670 2727 682 2722 679 2736 680 2726 675 2791 2721 2714 676 674 691 690 673 672 671 2014 1985 2865 1984 2483 647 Metodologias no lineales - basadas en 2433 1395 0 1393 1391 1327 1326 736 1394 1392 1390 1328 14171405 1335 1325 1324 1323 1322 1321 1320 1329 2550 1611 2580 2563 2547 1612 2572 2562 1421 1420 1419 1404 cons_mths 1361 1360 16241403 1333 1415 1362 1359 1363 1332 1331 1368 1400 15941401 1370 1369 1399 13551402 2571 2570 2569 2566 2555 2551 2577 2565 2564 2561 2560 2559 2554 2553 2552 2549 2548 2546 2568 1382 1381 2556 2567 2558 1367 2579 2557 2578 2574 2573bio_15 1422 1416 1616 1366 bio_6 2576 2575 2836 2822 954 953 871 870 869 925 958 957 956 905 874 873 872 913 912 893 955 924 911 910 895 894 877 876 875 2390 938 906 904923 919 901 900 899 880 879 878 920 918 2829 951 950 898 897 896 929 2825 2851 2849 909 908 907 bio_14 2386 2828 2826 915 914 inteligencia artificial 1364cl2 2070 2079 2078 2077 2146 2090 2089 1386 1365 bio_4 2850 2830 2824 965 964 2512 3034 2855 2102 2099 2096 2093 2084 2081 1551 2069 1550 2106 2100 2137 2136 2124 2114 2113 2112 2111 2101 2143 2130 2129 2128 2123 3055 2857 3066 2856 3068 2879 3061 2878 3056 2861 2858 2860 2859 2142 2148 2147 2145 2134 2133 2131 2127 2126 2125 2104 2144 2141 2139 2132 2150 2149 2140 2121 2116 2115 2110 2122 2117 2135 2120 2118 2105 cl3 99842863 2880 2877 2881 2864 2138 2119 bio_12 2509 2523 3131 bio_7 3025 bio_13 3067 3065 3060 3047 3046 3045 3044 2866 3027 2482 2870 2885 2522 2521 2520 2868 28672872 2873 2496 2495 3132 -2 3037 3026 25282511 2481 25273030 2480 2532 2530 25292514 25313038 25263036 25253035 2501 2500 2508 2493 2507 2492 2503 2491 3049 3043 3042 3041 3039 25052490 25042476 25022475 25373022 25363054 25353048 25343040 2516 2515 3023 25063062 2499 2498 2497 3059 3053 3050 3032 3031 3029 3014 2519 2518 2517 2477 2513 3051 3017 3016 3015 3013 3011 3010 3064 3063 3057 2488 3033 3028 3021 3020 3018 3012 3058 3019 2494 2479 2478 3107 2540 2539 2538 3052 3024 2489 2487 2524 2533 2510 2465 2486 2485 2484 3324 -4 3360 1194 -5 0 5 Factor 1: 3.8369 (48%) Metodologias lineales tradicionales
    • Análisis de informaciónEstrategias para aprovechar las oportunidades – Nuestra experiencia y aprendizajeen los últimos 8 años 1 2 3 Zonas Homogenea Climáticamente (ZHC) Estrategia que brinda información de manera rápida para: • Cierre de brecha de produccíón • Mejores condiciones para los agricultores • Agrícultura más competitiva
    • Análisis de informaciónMi finca… Dónde siembro ? – OPTIMIZACIÓN SISTEMA AGRICOLA Descripción de ZHC Aguacate Rango temperatura ZHC Rango precipitación 19.4 23.52 1 2098 3134 20.82 26.7 2 963 2484 16 19.6 3 1991 2453 Temp. promedio anual Precipitación anual acumulada (grados ° C) (mm) Variables no controlables
    • Análisis de informaciónMi finca… Dónde siembro ? – OPTIMIZACIÓN SISTEMA AGRICOLA Descripción de ZHC Plátano Rango temperatura ZHC Rango precipitación 26.5 26.9 1 2443 3091 19.2 26.535 2 964 1553 19.2 22.5 3 1428 2360 17.6 21.8 4 2174.9 2945.25 Temp. promedio anual Precipitación anual acumulada (grados ° C) (mm) Variables no controlables
    • Análisis de informaciónMi finca… Dónde siembro ? – OPTIMIZACIÓN SISTEMA AGRICOLA Descripción de ZHC Mango Rango temperatura ZHC Rango precipitación 21 25.3 1 1290 2102 27.2 27.9 2 1339 1516 27.4 28.1 3 505 867.8 24.36 28.07 4 1345.7 1779.1 Temp. promedio anual Precipitación anual acumulada (grados ° C) (mm) Variables no controlables
    • Análisis de informaciónMi finca… Dónde siembro ? – OPTIMIZACIÓN SISTEMA AGRICOLA Descripción de ZHC CÍTRICOS Rango temperatura ZHC Rango precipitación 15.4 23.9 1 1071 1865.6 21.7 25.2 2 1731 2430.7 27.2 28.1 3 1288 1870 Temp. promedio anual Precipitación anual (grados ° C) acumulada (mm) Variables no controlables
    • Análisis de informaciónMi finca… Cómo siembro ? – OPTIMIZACIÓN SISTEMA AGRICOLA Factores asociados a altos rendimientos en Aguacate VARIABLE ZHC1 ZHC2 ZHC3 CONTROLABLE Dens.siembra < 150 árboles/ha NA >180 árboles/ha (sembrando Hass) Dens.siembra < 150 árboles/ha >180 árboles/ha NA (sembrando Lorena) Arboles injertados Si NO NA Sistema de siembra Tresbolillo Cuadrado Cuadrado Analisis quimico SI NO SI Zona adecuada para SI No Hass
    • Análisis de informaciónMi finca… Cómo siembro ? – OPTIMIZACIÓN SISTEMA AGRICOLA Factores asociados a altos rendimientos en Plátano VARIABLE ZHC1 ZHC2 ZHC3 ZHC4 CONTROLABLE Sistema de Tresbolillo Cuadrado Cuadrado Tresbolillo siembra Cultivos Si (café, la No Si (café en su asociados mayoría) mayoría) Variedad Dominico- Otras Dominico- Hartón Hartón Análisis químico Si No No de suelo Densidad de (medias) (bajas) (medias-altas) (bajo ó medias) siembra 500-1200 < 500 500 a 1200 ó <500 ó 500-1200 (plantas/ha) >1200 Control de P y E Si Si Si
    • Análisis de informaciónMi finca… Cómo siembro ? – OPTIMIZACIÓN SISTEMA AGRICOLA Factores asociados a altos rendimientos en Mango VARIABLE ZHC1 ZHC2 ZHC3 ZHC4 CONTROLABLE Sistema de Cuadrado Tresbolillo Cuadrado siembra Cultivos Si Si Si No injertados Variedad Hilacha Manzano Azúcar Hilacha Análisis químico Si No No de suelo Densidad de (baja) (alta) (alta) (media) siembra <80 >120 >120 80-120
    • Análisis de informaciónMi finca… Cómo siembro ? – OPTIMIZACIÓN SISTEMA AGRICOLA Factores asociados a altos rendimientos en Cítricos VARIABLE ZHC1 ZHC2 ZHC3 CONTROLABLE (Especie) Lima ácida No recomendada Recomendada Recomendada Mandarina Mandarina común Arrayana Naranja Valencia Sweety
    • Análisis de informaciónMi finca … Qué Siembro ? ZHC Máxima de Aguacate Rendimiento Promedio por árbol (ZHC) 60 49.5 Rendimiento promedio 50 43.7 Zona (kg/árbol/año) 40 1 30 2 20 9.4 3 10 0
    • Análisis de informaciónMi finca … Qué Siembro ? ZHC Máxima de Plátano
    • Análisis de informaciónMi finca … Qué Siembro ? ZHC Máxima de Cítricos Rendimiento Promedio por árbol (ZHC) 75 67.8 Rendimiento promedio 61.3 (kg/árbol/año) 60 49.9 45 1 30 15 2 0 3 1 2 3 Zona
    • Análisis de informaciónMi finca … Qué Siembro ? ZHC Máxima de Mango
    • Análisis de informaciónMi finca … Qué Siembro ? Calidad Mango, élites criollos, proyecto financiado Producción y calidad – Oportunidad de mangos por FNFH competitivos
    • Análisis de informaciónMi finca … Qué Siembro ? Oportunidades – Contraste de productividades por cultivo
    • Fortalecimiento de capacidades en AESCE, por parte de Empresarios. • Acompañamiento técnico en georeferenciación, caracterización de suelos, monitoreo de eventos y uso de la plataforma AESCE. • 5 Profesionales – Facilitadores. • 50 Empresas o Productores empresariales • Julio – Diciembre.
    • Fortalecimiento de capacidades para AESCE en grupos ECAs. Lo planeado Resultados • 10 grupos ECAs. • Cauca, Norte de • Diferentes regiones culturales. Santander, Antioquia, Valle del • Establecer una línea base de Cauca, Nariño, Boyaca, Huila, Cald conocimientos, practicas y actitud as y Meta. hacia la toma de registros • 192 productores participando. • Uso de equipos y acceso a TIC. • Facilitadores ECAs - AESCE Conclusiones • Tomar apuntes es útil. • Principalmente se registran gastos y ventas. • Alguna claridad para que se puenden usar. • Estan dispuestos a compartir sus datos. • Bajo uso de computador e internet.
    • Escenario 1 de adopción AESCE (mayor homogeneidad en producción) Cultivo Rendimiento Rendimiento Incremento de Incremento total lotes (t) total lotes(t) productividad (millones de REAL Escenario 1 % pesos) Aguacate 5713 8153 43% $ 5.611 Mango 5787 8211 42% $ 3.636 Plátano 11358 14697 29% $ 2.104 Cítricos 19086 30963 62% (2 % total del sector) Retorno de la inversión a la investigación aprox $11.351 m de pesos
    • ANDREW JARVIS a.jarvis@cgiar.org (tel: (2) 445 0000 ext JAMES COCK j.cock@cgiar.org tel: (2) 445 0000LUIS ARMANDO MUNOZ l.a.munoz@cgiar.org tel: (2) 445 0000 ext 3280 DANIEL JIMENEZ d.jimenez@cgiar.org tel (2) 4450000 ext 3297 www.frutisitio.org AESCEColombia@gmail.com www.ciat.cgiar.org
    • •Sistematización de información GPS Android Inclinómetro
    • AESCE – Gestiones institucionales del proyecto Institución Gestiones HEIG – VD Exploración de metodologías de Análisis (Intelligent Data complementarias y adaptadas a AESCE (160 m de Analysis) pesos) Secretarias de Planes de desarrollo, actividades alimentando el Agricultura y Dllo Rural sistema AESCE (100 m de pesos) Corpoica - ICA Peremeamos estrategia de transferencia de tecnologia – Inclusión de Androids MADR Propuesta de apropiación de herramientas AESCE plátano SENA Solicitud para reforma a curriculum de AP