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7. carlos mosquera 7. carlos mosquera Presentation Transcript

  • Aplicación de la Agricultura de Precisión en RiopailaCastilla S.A. Carlos Mosquera. Ing. Agrónomo. Esp. GIS. Candidato MBA Director Agricultura de Precisión. Guillermo Ramirez Ch. Ing. Agrícola. MSc. Vicepresidente Agrícola Gustavo Barona. Ing. Agrónomo, Msc. Gerente de Campo. Seminario de Agricultura Específica por Sitio y Agricultura de Precisión 2011.
  • Cuadro 1. Evolución de los tipos de agricultura en Riopaila Castilla S.A.EVOLUCIÓN TIPOS DE AGRICULTURA EN RIOPAILA CASTILLA S.A. AGRICULTURAAGRICULTURA AGRICULTURA ESPECÍFICA PORCONVENCIONAL DE PRECISIÓN SITIO A.E.P.S 1998Hasta 1997 Desde 2006 a 2006 • Manejo específico de lotes. (ubicación varietal) • Agricultura altamente intensiva y • Visión de heterogeneidad. especializada • Herramientas • Monitoreo satelital de los cultivos. SIG, GPS, SAS. • Transferencia de datos en tiempo real. Estudio detallado de suelos. • Precisión en aplicaciones aéreas y• Visión de homogeneidad • Grupos de suertes homogéneas terrestres, tasa variada. • Zonas agroecológicas.• Labores estandarizadas • Disminución o racionalización de costos • Modelos digitales • Monitoreo de campo, Sistemas Gestión• Trabajos sobre promedios Escalas 1 : 50.000 Integral• Practicas generales de Escalas 1 : 10.000 • Análisis de variabilidad intra-suerte.• manejo agronómico. • Sistemas. • Levantamientos geo-referenciados.• Experiencia del profesional • Información geográfica. • Control logístico de maquinaria. de campo. • Análisis estadístico. • Uso de sistemas piloto automático y• Estudio semi-detallado de suelos. • Posicionamiento georeferenciado. • paralelismo• Estándares promedio. • Practicas especificas de manejo agronómica. • Modelos digitales. • Análisis y proyección varietal. Escala 1 : 10.000 • Proyecto de desarrollo de aguas. Escala 1 : 5.000 • Formulaciones especificas. • Implementación módulos. • Análisis de variables de producción. Análisis espacial, de rutas, de imágenes. • Hoja de ruta. Analisis de productividad, • Transferencia de datos post – proceso. plan mejoramiento por finca • Continuación de la agricultura especifica por sitio. FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Cuadro 2. Relevancia en producción y efecto ambiental de los efectosvariables que se controlen con AP en diferentes labores. Werner, A, Schwarz, J., Dreger, F. 2008 inicio atrás siguiente
  • Concepto de Variabilidad inicio atrás siguiente
  • Concepto de Variabilidad inicio atrás siguiente
  • Concepto de variabilidad Como se percibía el espacio FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Concepto de variabilidad Variabilidad de Suelos Como se percibe el espacio 106-400 FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Concepto de variabilidad Manejo Promedio Como se maneja el espacio. 106-400 FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Concepto de variabilidad Variabilidad de Fósforo Como se maneja el espacio con Tasa Variada FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Herramientas para manejar la variabilidad Sistemas de localización GPS (Global Positioning System) Herramientas GIS (Geographic Information Systems) Geo-estadística Teledetección (sensores remotos) Mapas de productividad (Yield Maps) Mapas de fertilidad (muestreo de suelos) Mapas de compactación Aplicación de soluciones (equipos, implementos) ◊ Siembra en Tasa Variada (densidad) ◊ Aplicación de herbicidas en Tasa Variada ◊ Aplicación de fertilizantes y enmiendas en Tasa Variada ◊ Autopilot, Banderilleo ◊ Gestión vehicular. inicio atrás siguiente
  • Herramientas para medir la variabilidad Sistemas de localización GPS (Global Positioning System) FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. CONFRONTACION MAPA MUESTREO inicio atrás siguiente
  • Herramientas para medir la variabilidad Herramientas GIS (Geographic Information Systems) inicio atrás siguiente
  • Herramientas para medir la variabilidad Mapas de productividad (Yield Maps), Mapas de fertilidad (muestreo de suelos) inicio atrás siguiente
  • Herramientas para medir la variabilidad Aplicación de soluciones (equipos, implementos) inicio atrás siguiente
  • Herramientas para medir la variabilidad Aplicación de soluciones (equipos, implementos) Menor dosificación Mayor dosificación Máquina FUENTE: APAGRI inicio atrás siguiente
  • Muestreo de suelos inicio atrás siguiente
  • Muestreo de suelos Radio FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Recomendación de FertilizantesF: K, Ca+Mg/K F: %MO, % Arcillas, Productividad FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Recomendación de Fertilizantes FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Comportamientos recomendación productividad eficiencia TCH = 123.2 C.V.= 9.79% Corte = 52008 TCH = 129.2 C.V.= 6.4% Corte = 62009 FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Comportamientos FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Comportamientos 2009 2010 2011TCH=118.3 TCH=106.1 TCH=124.3 FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Recomendación vs Aplicación vs Resultado Aplicación_2008 2009 TCH=118.3 FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Beneficios de la Tasa Variada en productividad yracionalización de insumos. 2010 TCH=106.1 Aplicación_2009 FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Beneficios de la Tasa Variada en productividad yracionalización de insumos. 2011 TCH=124.3 Aplicación_2010 FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Evolución TCHM, variabilidad espacial de la productividad. 2008 2009 2010 inicio atrás siguiente
  • Correlaciones espaciales fertilidad vs productividad Finca 1: 258 puntos AvgYield Coeficiente de Correlación de Pearson.Variables Ph Mo P Ca Mg K Camg Arcillas CaMgK 20m productividad productividadPh 1 -0.29 0.15 0.03 -0.04 -0.12 0.04 -0.15 0.2 -0.05 Variables 2009 2010Mo -0.29 1 -0.13 0.31 0.29 0.38 -0.05 0.53 -0.21 -0.03P 0.15 -0.13 1 -0.06 -0.31 0.1 0.21 -0.28 -0.16 0.17 Ph -10,0 -3,0Ca 0.03 0.31 -0.06 1 0.53 -0.01 0.19 0.39 0.37 -0.16 Mo 2,0 6,0Mg -0.04 0.29 -0.31 0.53 1 -0.08 -0.66 0.65 0.36 -0.19 P -4,0 4,0K -0.12 0.38 0.1 -0.01 -0.08 1 0.05 0.16 -0.83 0.03 Ca 0,0 -2,0Camg 0.04 -0.05 0.21 0.19 -0.66 0.05 1 -0.28 -0.08 0.1 Mg -9,0 -2,0Arcillas -0.15 0.53 -0.28 0.39 0.65 0.16 -0.28 1 0.03 -0.13CaMgK 0.2 -0.21 -0.16 0.37 0.36 -0.83 -0.08 0.03 1 -0.11 K 4,0 5,0AvgYield Na -4,0 -8,020 -0.05 -0.03 0.17 -0.16 -0.19 0.03 0.1 -0.13 -0.11 1 Camg 10,0 -1,0 Finca 1: 100 puntos Cu 1,0 -3,0 Fe 3,0 -1,0 AvgYield Variables Ph Mo P Ca Mg K Camg Arcillas CaMgK 20m Mn 2,0 2,0 Ph 1 -0.1 -0.36 0.51 0.48 -0.1 -0.39 0.39 0.17 -0.33 Zn 1,0 1,0 Mo -0.1 1 -0.01 0.09 -0.03 0.1 0.09 0.08 -0.03 0.14 Arena -7,0 -3,0 P -0.36 -0.01 1 -0.52 -0.61 -0.08 0.44 -0.59 -0.55 0.32 Limos 10,0 9,0 Ca 0.51 0.09 -0.52 1 0.78 0.3 -0.38 0.72 0.16 -0.31 Mg 0.48 -0.03 -0.61 0.78 1 0.36 -0.82 0.77 0.1 -0.51 Arcillas -2,0 -4,0 K -0.1 0.1 -0.08 0.3 0.36 1 -0.25 0.43 -0.51 -0.1 Camgk -9,0 -9,0 Camg -0.39 0.09 0.44 -0.38 -0.82 -0.25 1 -0.54 -0.1 0.47 Pluviosidad 935,0 1773,0 Arcillas 0.39 0.08 -0.59 0.72 0.77 0.43 -0.54 1 -0.05 -0.38 CaMgK 0.17 -0.03 -0.55 0.16 0.1 -0.51 -0.1 -0.05 1 0 AvgYield Muestra en área: 5.503 ha 20 -0.33 0.14 0.32 -0.31 -0.51 -0.1 0.47 -0.38 0 1 Puntos de muestreo: aprox. 2800. inicio atrás siguiente
  • Beneficios de la Tasa Variada en productividad y racionalización de insumos. area Urea KCl Ahorro en Ahorro en TCH TCH año aplicada en racionalizada racionalizado úrea (M$) KCl (M$) TV Trad. TV (ha) (ton) (ton) 2008 12.147 526 463 (14) (12) 131 117 2009 12.883 547 536 56 99 117 109 2010 12.028 472 427 41 45 115 107promedio 12.353 515 475 28 44 121 111 FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Comportamiento del TCH con fertilización en tasa variaday tradicional. 140 Incremento 131 promedio: 4-7% 120 120 117 116,5 115 109 107 100 80TCH 60 40 20 0 2007+TC 2008+TC 2008+TV 2009+TC 2009+TV 2010+TC 2010+TV FUENTE: Ingeniería Agricultura de Precisión, Riopaila Castilla S.A. inicio atrás siguiente
  • Gestión de datos para toma de decisiones inicio atrás siguiente
  • Conclusiones La tasa variada es una tecnología que permite racionalizar el uso de insumos sin afectar la productividad, por el contrario equilibrando cantidades de ingrediente activo o nutriente, bajando costo y creando condiciones ambientalmente más equilibradas, pero en un marco de buenas labores, es decir en calidad y oportunidad puede mejorar la productividad. Los mapas de productividad se presentan como una herramienta objetiva y precisa de entender la variabilidad de la producción y la influencia de los factores locales y a nivel de finca que tienen afectación sobre la misma. Los mapas de productividad permiten verificar las labores, secuencia y cronología que terminan en un mejoramiento o deterioro de la productividad, igualmente permitiría crear planes de manejo por escenarios, como por ejemplo escenarios de exceso y déficit hídrico. La normatividad ambiental cada vez más, exige herramientas como tasa variada para controlar y ajustar las metodologías de recomendación, seguimiento de trazabilidad y seguimiento del desarrollo de cultivos. inicio atrás siguiente
  • GRACIAS