Cómo reducir los costos de fertilización: un caso práctico
Tiempo de lectura - 10 minutos
Descubra cómo una explotación agrícola redujo los costos de semillas y fertilizantes en US$64/ha y aumentó el rendimiento del maíz mediante agricultura de precisión.
Olha Matsera
OneSoil Agronomist
La agricultura de precisión empieza por comprender el campo
Con frecuencia, la agricultura de precisión se asocia con herramientas específicas: mapas de aplicación variable, imágenes satelitales, análisis de suelo o siembra variable. Sin embargo, el verdadero valor aparece cuando todas estas herramientas forman parte de un mismo proceso de toma de decisiones.
Este caso práctico muestra cómo una explotación agrícola de la región de Vinnytsia, en Ucrania, utilizó las Zonas de Productividad de OneSoil para planificar el muestreo de suelo, identificar los factores que limitaban el rendimiento y aplicar fertilizantes a dosis variable en un cultivo de maíz.
Ya en la primera campaña, la explotación consiguió reducir los costos de semillas y fertilizantes al mismo tiempo que aumentó el rendimiento promedio. Además, estableció una metodología basada en datos que podrá seguir utilizando en las próximas temporadas.
Con frecuencia, la agricultura de precisión se asocia con herramientas específicas: mapas de aplicación variable, imágenes satelitales, análisis de suelo o siembra variable. Sin embargo, el verdadero valor aparece cuando todas estas herramientas forman parte de un mismo proceso de toma de decisiones.
Este caso práctico muestra cómo una explotación agrícola de la región de Vinnytsia, en Ucrania, utilizó las Zonas de Productividad de OneSoil para planificar el muestreo de suelo, identificar los factores que limitaban el rendimiento y aplicar fertilizantes a dosis variable en un cultivo de maíz.
Ya en la primera campaña, la explotación consiguió reducir los costos de semillas y fertilizantes al mismo tiempo que aumentó el rendimiento promedio. Además, estableció una metodología basada en datos que podrá seguir utilizando en las próximas temporadas.
Cultivo:
maíz para grano
Superficie del lote:
34,9 ha
Ubicación:
región de Vinnytsia, Ucrania
maíz para grano
Superficie del lote:
34,9 ha
Ubicación:
región de Vinnytsia, Ucrania
Resultados obtenidos
$64/ha
1.37 t/ha
$2,234
Ahorro en semillas y fertilizantes
Aumento del rendimiento
Ahorro total en todo el lote
Paso 1. Identificar zonas de productividad estables
El primer paso no consistió en definir las dosis de fertilización, sino en comprender cómo se comportaba el campo.
OneSoil analizó imágenes satelitales correspondientes a seis campañas agrícolas y generó un mapa de productividad, descartando automáticamente las imágenes que no cumplían con los criterios de calidad.
El análisis mostró que el 64% del lote mantenía el mismo nivel de productividad año tras año. Esto indicaba que la variabilidad del rendimiento era estable y no aleatoria, por lo que el campo era adecuado para aplicar estrategias de agricultura de precisión.
OneSoil analizó imágenes satelitales correspondientes a seis campañas agrícolas y generó un mapa de productividad, descartando automáticamente las imágenes que no cumplían con los criterios de calidad.
El análisis mostró que el 64% del lote mantenía el mismo nivel de productividad año tras año. Esto indicaba que la variabilidad del rendimiento era estable y no aleatoria, por lo que el campo era adecuado para aplicar estrategias de agricultura de precisión.
Paso 2. Comprobar que el mapa representaba la realidad del campo
Antes de utilizar el mapa para tomar decisiones agronómicas, era necesario validar sus resultados.
Para ello, se comparó con las características del relieve y posteriormente con los resultados del análisis de suelo. La correlación obtenida, de 0,95 a 0,98, confirmó que las zonas identificadas coincidían con las diferencias reales presentes en el campo.
Gracias a esta validación, el mapa pudo utilizarse como base para las siguientes decisiones de manejo.
Para ello, se comparó con las características del relieve y posteriormente con los resultados del análisis de suelo. La correlación obtenida, de 0,95 a 0,98, confirmó que las zonas identificadas coincidían con las diferencias reales presentes en el campo.
Gracias a esta validación, el mapa pudo utilizarse como base para las siguientes decisiones de manejo.
Paso 3. Realizar el muestreo de suelo por zonas de productividad
El muestreo por zonas ofrece una visión mucho más precisa de la variabilidad del lote y facilita la toma de decisiones sobre fertilización.
El siguiente paso después de generar el mapa de Zonas de Productividad fue crear un mapa de muestreo de suelo para realizar el análisis agroquímico.
Un método ampliamente utilizado es el muestreo basado en una cuadrícula. Sin embargo, este enfoque presenta una limitación importante, especialmente en campos heterogéneos: una sola muestra puede incluir tanto zonas de alta como de baja productividad.
Como resultado, el laboratorio obtiene un valor promedio que no representa con precisión ninguna de esas zonas.
Por eso utilizamos el muestreo por zonas homogéneas. Este enfoque no solo reduce el número de análisis y los costos, sino que también proporciona resultados que describen con mayor precisión las características de cada zona del campo.
Un método ampliamente utilizado es el muestreo basado en una cuadrícula. Sin embargo, este enfoque presenta una limitación importante, especialmente en campos heterogéneos: una sola muestra puede incluir tanto zonas de alta como de baja productividad.
Como resultado, el laboratorio obtiene un valor promedio que no representa con precisión ninguna de esas zonas.
Por eso utilizamos el muestreo por zonas homogéneas. Este enfoque no solo reduce el número de análisis y los costos, sino que también proporciona resultados que describen con mayor precisión las características de cada zona del campo.
Paso 4. Identificar los factores que limitaban el rendimiento
Los resultados del análisis de suelo se compararon posteriormente con el mapa de productividad. Se observó que las zonas de menor productividad presentaban menores niveles de azufre y zinc disponibles.
Esto no significaba necesariamente que estos nutrientes fueran la única causa de las diferencias de rendimiento, pero sí indicaba que podían ser uno de los principales factores limitantes en esas áreas.
Esta información sirvió como base para planificar la estrategia de fertilización.
Esto no significaba necesariamente que estos nutrientes fueran la única causa de las diferencias de rendimiento, pero sí indicaba que podían ser uno de los principales factores limitantes en esas áreas.
Esta información sirvió como base para planificar la estrategia de fertilización.
Paso 5. Elaborar el mapa de aplicación variable y establecer un ensayo en campo
Con la información obtenida se creó un mapa de aplicación variable de fertilizantes. Al mismo tiempo, se estableció un ensayo en el propio lote para evaluar diferentes dosis de fertilización (franjas testigo).
El objetivo no era simplemente modificar las recomendaciones habituales, sino comprobar en condiciones reales cuáles eran las dosis más eficientes desde el punto de vista agronómico y económico.
Este enfoque permite mejorar la estrategia de fertilización campaña tras campaña utilizando datos del propio campo.
El objetivo no era simplemente modificar las recomendaciones habituales, sino comprobar en condiciones reales cuáles eran las dosis más eficientes desde el punto de vista agronómico y económico.
Este enfoque permite mejorar la estrategia de fertilización campaña tras campaña utilizando datos del propio campo.
Paso 6. Evaluar el efecto de las diferentes dosis
La principal conclusión fue clara: el ahorro no proviene de aplicar menos fertilizante en todo el campo, sino de aplicar la dosis adecuada según el potencial productivo de cada zona.
Tras la cosecha se analizaron los resultados del ensayo. En las zonas de alta productividad, la dosis más elevada produjo el mayor rendimiento (9,89 t/ha).
Sin embargo, la diferencia con la dosis intermedia no fue estadísticamente significativa.
Esto significa que la explotación puede utilizar una dosis menor sin reducir de forma apreciable la producción. En las zonas de baja productividad ocurrió algo diferente: aumentar la cantidad de fertilizante prácticamente no generó respuesta en el rendimiento.
Desde el punto de vista económico, aplicar más fertilizante en esas áreas no resultaba rentable.
Sin embargo, la diferencia con la dosis intermedia no fue estadísticamente significativa.
Esto significa que la explotación puede utilizar una dosis menor sin reducir de forma apreciable la producción. En las zonas de baja productividad ocurrió algo diferente: aumentar la cantidad de fertilizante prácticamente no generó respuesta en el rendimiento.
Desde el punto de vista económico, aplicar más fertilizante en esas áreas no resultaba rentable.
Paso 7. Confirmar los resultados después de la cosecha
Como paso final, el mapa de rendimiento obtenido durante la cosecha se comparó con el mapa inicial de productividad.
La correlación de 0,8 confirmó que las Zonas de Productividad describían correctamente el potencial de producción del campo.
Además de validar la estrategia utilizada, estos datos servirán como base para seguir optimizando las decisiones agronómicas en futuras campañas.
La correlación de 0,8 confirmó que las Zonas de Productividad describían correctamente el potencial de producción del campo.
Además de validar la estrategia utilizada, estos datos servirán como base para seguir optimizando las decisiones agronómicas en futuras campañas.
El resultado económico
Antes de implantar la estrategia de dosis variable, el coste conjunto de semillas y fertilizantes era de 407,9 USD/ha.
Tras la aplicación de los mapas de prescripción, este coste descendió hasta 343,9 USD/ha, lo que supuso un ahorro de 64 USD/ha (15,7 %).
Al mismo tiempo, el rendimiento medio aumentó 1,37 t/ha, pasando de 8,01 a 9,38 t/ha.
Este resultado demuestra que optimizar la distribución de los insumos no implica necesariamente producir menos; al contrario, puede permitir utilizar mejor el potencial de cada zona del lote y mejorar simultáneamente la rentabilidad y la productividad.
Tras la aplicación de los mapas de prescripción, este coste descendió hasta 343,9 USD/ha, lo que supuso un ahorro de 64 USD/ha (15,7 %).
Al mismo tiempo, el rendimiento medio aumentó 1,37 t/ha, pasando de 8,01 a 9,38 t/ha.
Este resultado demuestra que optimizar la distribución de los insumos no implica necesariamente producir menos; al contrario, puede permitir utilizar mejor el potencial de cada zona del lote y mejorar simultáneamente la rentabilidad y la productividad.
¿Por qué el resultado no consistió simplemente en aplicar menos insumos?
Este caso demuestra que el éxito de la agricultura de precisión no depende de una única herramienta.
La explotación comenzó identificando zonas de productividad estables, validó esa información mediante análisis de suelo, utilizó los resultados para diseñar el muestreo, identificó posibles factores limitantes, implementó la aplicación variable de fertilizantes, comprobó distintas dosis mediante ensayos en campo y finalmente evaluó el resultado con los datos de cosecha.
Como resultado, durante la primera campaña logró reducir los costos de semillas y fertilizantes en US$64 por hectárea y aumentar el rendimiento promedio del maíz en un 17,1%.
Más allá del ahorro obtenido, el mayor beneficio es haber construido una base sólida de información para seguir mejorando las decisiones agronómicas en las próximas campañas. Cada nueva temporada aporta nuevos datos y permite que la estrategia de fertilización sea cada vez más precisa, eficiente y rentable.
La explotación comenzó identificando zonas de productividad estables, validó esa información mediante análisis de suelo, utilizó los resultados para diseñar el muestreo, identificó posibles factores limitantes, implementó la aplicación variable de fertilizantes, comprobó distintas dosis mediante ensayos en campo y finalmente evaluó el resultado con los datos de cosecha.
Como resultado, durante la primera campaña logró reducir los costos de semillas y fertilizantes en US$64 por hectárea y aumentar el rendimiento promedio del maíz en un 17,1%.
Más allá del ahorro obtenido, el mayor beneficio es haber construido una base sólida de información para seguir mejorando las decisiones agronómicas en las próximas campañas. Cada nueva temporada aporta nuevos datos y permite que la estrategia de fertilización sea cada vez más precisa, eficiente y rentable.
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