Mapas de Zonas de Manejo y Agricultores de Maíz: ¿Qué Tanto Importan?

Durante análisis que abarcan varios años, los investigadores han comprobado si los mapas de zonas de gestión basados en las condiciones del suelo, la topografía u otras características del paisaje pueden predecir de forma fiable qué partes de un campo de maíz se beneficiarán más de un aumento en las tasas de siembra o en la aplicación de nitrógeno.

El estudio reveló que, contrariamente a lo que se suele creer, la respuesta de los cultivos a los mismos insumos varía significativamente de un año a otro. El factor más impredecible, el clima, pareció tener el mayor impacto en la respuesta de los cultivos a estos insumos. Sin embargo, los agricultores aún pueden tomar medidas para gestionar los efectos del clima en sus cultivos.

La elaboración de mapas de zonas de gestión surgió debido al creciente interés en la agricultura digital: el uso de nuevas tecnologías de recopilación y análisis de datos para comprender mejor la interacción de los factores que afectan al rendimiento de los cultivos, explicó Nicolas Martin, profesor de ciencias agrícolas de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign, quien realizó el análisis junto con el ex investigador postdoctoral Carlos Agustín Alesso.

Estos métodos implican el uso de sensores de campo, datos satelitales y otras herramientas digitales para monitorear cómo responden los cultivos a las condiciones locales, los fertilizantes, las dosis de siembra y otros insumos. El objetivo es minimizar las prácticas derrochadoras o destructivas y maximizar el rendimiento, agregó Martin.

El estudio reciente empleó un método único para validar las predicciones de los mapas de zonas de gestión.

“Utilizamos nuestra maquinaria agrícola como impresora, generando una mezcla de insumos similar a un edredón de varios colores”, explicó Martin. “Llevamos a cabo nuestro experimento en múltiples sitios, empleando un diseño completamente aleatorio”.”

Los investigadores llevaron a cabo su estudio en siete sitios típicos de producción de maíz sin riego en Illinois. Cada sitio se dividió en numerosas parcelas. A cada parcela se le asignaron aleatoriamente diferentes dosis de siembra de maíz y de aplicación de nitrógeno.

Además, los investigadores midieron la composición del suelo, la topografía y otras características del paisaje específicas de cada sitio. Estandarizaron todas las variables, excepto las condiciones climáticas, en todos los campos. Este estudio se realizó entre 2016 y 2021.

Los investigadores evaluaron el rendimiento de cada parcela en el momento de la cosecha durante varios años. Esto les ayudó a identificar qué parcelas respondían mejor a diferentes insumos cada año. Emplearon un algoritmo avanzado de bosque aleatorio para determinar qué factores —como las condiciones climáticas, las características del suelo o la pendiente— predecían con mayor precisión si aumentar la aplicación de nitrógeno o utilizar una mayor densidad de siembra incrementaría los rendimientos.

Martin explicó que las variables climáticas son los factores principales que influyen en los patrones espaciales de respuesta al nitrógeno o a las dosis de siembra, seguidos de cerca por las características del paisaje y del suelo. Además, señaló que estas respuestas varían anualmente debido a los efectos climáticos, lo que genera inconsistencia, al menos en los campos que examinamos.

“Esto significa que una parcela que responde bien a una mayor dosis de nitrógeno un año podría no responder igual de bien la próxima vez que se siembre maíz”, explicó. “Esto hace que el concepto de mapeo de zonas de manejo sea un predictor poco fiable de la respuesta de los cultivos a los insumos”.”

“Creemos que estos hallazgos pueden explicar en parte por qué las tecnologías de agricultura de precisión no han sido adoptadas de forma uniforme por los agricultores”, dijo Martin.

Los investigadores creen que recopilar más datos durante varios años y utilizar mejores herramientas para el análisis in situ podría mejorar la precisión de la elaboración de mapas de zonas de gestión.

Esta investigación fue financiada por el Servicio de Conservación de Recursos Naturales del Departamento de Agricultura de los Estados Unidos y el Instituto Nacional de Alimentación y Agricultura.