Una nueva forma de interpretar los datos de las máquinas cosechadoras para crear un mapa de la estabilidad de los cultivos en el campo está permitiendo a los expertos desarrollar sistemas de producción de cultivos más productivos.
En un comunicado de la Universidad de Michigan, el autor Cameron Rudolph informa sobre los beneficios de la digitalización de la maquinaria agrícola, en particular, las cosechadoras de soja y maíz: “Un estudio realizado por científicos de la Universidad Estatal de Michigan muestra cómo la evaluación de los rendimientos históricos de los cultivos en diferentes áreas de los campos puede proporcionar a los agricultores información importante sobre las características de la salud del suelo y el secuestro de carbono.
El estudio fue dirigido por el profesor Bruno Basso, científico del suelo de la Universidad de Michigan, e incluyó contribuciones de Ames Fowler, Fidel Moreira, Neville Millar y Ruben Ulbrich del laboratorio de Basso, así como de William Brinton, fundador y científico jefe de Woods End Laboratories, una empresa de análisis de suelos. empresa con sede en un apartamento en Maine.
Durante años, Basso ha trabajado con agricultores de todo el mundo para desarrollar e implementar técnicas de análisis de datos espaciales y temporales que evalúan el manejo de cultivos en el espacio y el tiempo para mejorar los rendimientos y al mismo tiempo reducir los impactos ambientales.
“La agricultura enfrenta grandes desafíos para alimentar a una población mundial en crecimiento, el cambio climático y daños ambientales como la erosión del suelo y la contaminación del agua. La mejora de la salud del suelo desempeñará un papel importante en la lucha contra estos problemas, afirma Basso. «Sabemos que la salud del suelo incluye propiedades biológicas, químicas y físicas, y podemos influir en ellas con prácticas agrícolas adecuadas».
Para su proyecto, los científicos buscaron determinar la relación entre los rendimientos históricos de los cultivos y la salud del suelo, basándose en la hipótesis de que las regiones de campos altamente productivas tienen suelos de mayor calidad, y viceversa.
“Puede parecer obvio que las zonas con buenos rendimientos tienen mejores suelos, pero debemos recordar que existe una enorme variabilidad entre los campos”, afirma Basso. “Por lo tanto, los agricultores deben recibir asesoramiento prescriptivo y preciso sobre cómo optimizar sus operaciones, minimizando el uso de recursos y mitigando los impactos ambientales negativos, así como maximizando los rendimientos. Hacer recomendaciones como esta requiere mucha información y un enfoque de sistemas que integre las interacciones del clima, las plantas y el suelo para reflejar la compleja dinámica de los sistemas agrícolas”.
Basso dice que obtener estos datos anteriormente requería un muestreo intensivo del suelo en grandes áreas para tener en cuenta la variabilidad, lo que era prohibitivamente costoso dada la escala para recopilar información confiable.
Los investigadores pretenden reducir la dependencia de los métodos tradicionales de muestreo del suelo combinando datos históricos de rendimiento con una nueva métrica de análisis conocida como zonas de estabilidad del rendimiento. Estas zonas utilizan tanto el nivel de rendimiento como la estabilidad del rendimiento (consistencia en el rendimiento) a lo largo del tiempo, lo que ofrece una comprensión más granular que tiene en cuenta la variabilidad a pequeña escala dentro de un campo.
Utilizando el nuevo método, se estudiaron diez campos comerciales de maíz y soja en Michigan, Illinois e Indiana con diferentes prácticas de gestión.
Los científicos identificaron zonas de estabilidad del rendimiento en cada campo utilizando datos del monitor de rendimiento de alta resolución descargados de las máquinas cosechadoras. El historial de rendimiento de cada campo osciló entre 11 y 18 años. También se recolectaron y analizaron muestras de suelo utilizando el método tradicional.
Los investigadores descubrieron que las zonas de estabilidad del rendimiento diferenciaban exitosamente los sitios basándose en el contenido relativo de carbono orgánico del suelo y la salud relativa del suelo estadísticamente diferentes. Basso dijo que el análisis es relevante para diferentes tipos de suelo y prácticas de manejo, y que la información puede ayudar a los agentes de extensión y a los agricultores a actuar de manera más efectiva.
Ubicaciones de sitios de campo en Michigan, Illinois e Indiana, con un campo de ejemplo que muestra tres ubicaciones de muestreo de suelo (círculos de colores) seleccionadas al azar dentro de cada uno de los cuatro niveles de zonas de estabilidad del rendimiento (YSZ); Inestable (US), Bajo y Estable (LS), Medio y Estable (MS) y Alto y Estable (HS), definidos en cada campo. Mapa creado por Ruben Ulbrich utilizando el software ArcGis 10.8.2. (www.esri.com).
“Por ejemplo, vimos que las zonas de baja sostenibilidad tienen suelos menos profundos o más compactados y están ubicadas en pendientes bastante pronunciadas. Las zonas inestables experimentaron mayores emisiones de carbono asociadas con procesos de erosión y escorrentía, mientras que las zonas muy estables almacenaron carbono orgánico en suelos que tuvieron un mejor desempeño en una variedad de formas, como una mayor capacidad de retención de agua y nutrientes. Nuestros resultados muestran que las zonas de estabilidad del rendimiento pueden revelar relaciones entre la formación de suelo fértil, la acumulación de carbono orgánico en el suelo, la salud del suelo y el potencial de rendimiento”, concluyó el experto.
Fuente: Universidad Estatal de Michigan Autor: Cameron Rudolph.
