Presentation AESCE talleres
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Este documento describe un sistema de Agricultura Específica por Sitio Compartiendo Experiencias (AESCE) aplicado a la producción de frutales en Colombia con el objetivo de aumentar la competitividad de los productores. El sistema propone la caracterización de lotes, el intercambio de experiencias entre productores, y el uso de tecnología para facilitar la toma de decisiones basada en datos sobre condiciones específicas de cada sitio.
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- 1. Agricultura específica por sitio compartiendo experiencias (AESCE) aplicada a la producción de frutales en Colombia. Secretarias técnicas de las cadenas productivas (mango, aguacate, cítricos, plátano) www.frutisitio.org www.ciat.cgiar.org Con la participación de :
- 2. OBJETIVO PRINCIPAL Aumentar la competitividad de los productores de frutales en el país por medio de un sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias (AESCE) entre productores de cítricos, aguacate, mango y plátano.
- 3. Agricultura de precisión Agricultura específica por (AP) sitio (AEPS) •Manejo de lotes a mayor •Manejo de lotes según sus escala/resolución dentro del lote caractérísticas particulares •Mide la variación dentro del lote •Mide la variación entre lotes •Analiza el efecto de un factor o factor •Analiza la combinación de factores por factor sobre la productividad. sobre su efecto en la productividad • Modelos requieren conocimiento • Modelos construidos con limitado detallado de procesos involucrados en conocimiento acerca de la interacción de el crecmiento de las plantas.( los factores que determinan el relaciones más exactas) crecimiento de una planta (caña, café) – Relaciones aproximadas Referencias: Plant, 2001. Computers and electronics in agriculture. Jiménez et al., 2009. Computers and electronics in agriculture Jiménez et al., 2010. Agricultural Systems Laderach et al., 2011. Agricultural Systems
- 4. Definición Agricultura Específica por Sitio Es realizar las prácticas agronómicas requeridas por un cultivo de acuerdo con las condiciones agoecológicas y temporales del sitio en donde está sembrado dicho cultivo, para obtener de el su máximo rendimiento potencial.
- 5. Unidad de manejo o lote Es un área definida por el productor y se diferencian claramente de otras por características ambientales, prácticas agrícolas o características del cultivar establecido en ella. Tipos de manejo Edad de las 6 plantas 6 Variedad Tipo de suelo 3 Las unidades de manejo existen debido a razones naturales como las diferencias en las características de los suelos, climáticas o topográficas, o debido a la intervención del agricultor quien implementa y experimenta con diversas prácticas agrícolas.
- 6. Hipótesis Si fuese posible compilar la información de lo que hizo el agricultor, y caracterizar las condiciones de un gran número de éstos experimentos, seria posible deducir las practicas óptimas para condiciones especificas. “Cada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia, experimento o evento único”
- 7. Objetivos Específicos • Caracterizar los lotes (UM) comerciales de los productores. • Compartir experiencias con los actores involucrados en cada cadena. • Establecer protocolos de analisis para grandes cantidades de informacion de los productores. • Implementar una plataforma informatica para facilitar la toma de decisiones
- 8. Principio 1: Cultura de medición y registro Lo que no se mide no se puede manejar eficientemente Los fruticultores establecerán una cultura de registro de información.
- 9. Principio 2: Conocimiento colectivo Cada productor tiene un conocimiento valioso que no es aprovechado. Si todos comparten experiencias, todos se benefician
- 10. Principio 3: Uso de tecnología informática moderna Las tecnologías de información y comunicación (TICs) conectan conocimiento Revolución en la toma, procesamiento, análisis y entrega de información
- 11. Informacion de entrada y de salida en una UM o lote Relieve y Clima Suelo Manejo del Topografía y cultivo paisaje • Producción y calidad • Mejores condiciones ambientales y de suelos • Prácticas mas adecuadas • Adaptación de variedades
- 12. PERFIL DE LOS GRUPOS •Agrupados por cercanía y/o por los cultivos del proyecto •Integrantes de asociaciones o no •Dispuestos a participar en el proyecto •Afinidad entre los integrantes del grupo. •Máximo 25 integrantes
- 13. Niveles de Intervención MADR a. Investigadores CIAT b. Facilitadores de las Asohofrucol Cadenas Nivel de intervención c. Facilitadores de las Cadenas Secretarías de agricultura d. Individuales acceso Federaciones virtual Organizaciones Grupos
- 15. Promoción al consumo - Biblioteca con ruedas – Unidad multimedia móvil Frutichiva
- 17. Naranja Departamento Área Rendimiento (Has) (Kg/ha) Antioquia produce más naranja Antioquia 1,163 30,035 con la mitad de las hectáreas Tolima 2,413 8,625 cultivadas en Tolima Oportunidad Cesar 1,884 11,023 Cundinamarca 1,440 9,939 Magdalena 483 18,772 Bolívar 353 7,453 Fuente MADR (promedio 2002- 2008) Risaralda 156 10,213 Córdoba 262 18,836 3,000 40,000 Area Producción 35,000 2,500 30,000 2,000 25,000 Tons Has 1,500 20,000 15,000 1,000 10,000 500 5,000 0 0 r aq a Bo e ico as na To a G á na ar At ca Vi a nt a a á C r R lí va r or Có a a nt s de de ad i cr La yac Sa ob jir lim Sa da Am uet ld M arc qu es on au le nt Su ua ra an ch an Bo rd tio al da C lá az m isa C An ag C di un te C N
- 18. • Identifica sitios edafológica y climáticamente similares • Si clima y suelos influyen en la adaptabilidad del cultivo, en sitios con climas y suelos similares tendrían adaptabilidad similar • El propósito es identificar sitios con potencial para establecer nuevas variedades, o extender tecnologías de un sitio a otro
- 20. Ejemplos reales en frutales en Colombia (Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales) Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Análisis de relevancia 0.18 0.16 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0 Tres variables: 1. Profundidad efectiva, 2. Temperatura y 3. Pendiente fueron relevantes para ambas regresiones lineal y no lineal
- 21. Ejemplos reales en frutales en Colombia (Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales) Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogéneas Variable ranges HEC Slope (degrees) EffDepth (cm) TempAvg_0 (°C) 50.00 5-14 21-40 15 -16.5 1 8-15 32-69 15 -18.9 2 40.00 13-24 40-67 15.8 -19 3 30.00 Lulo yield (kg/plant/week) 20.00 10.00 0.00 1 2 3 -10.00 -20.00 -30.00 Effects of clusters of environmental conditions Condiciones ambiental homogénea 3 fue la mas productiva – 41 gr de lulo /planta más que el promedio
- 22. Ejemplos reales en frutales en Colombia (Redes neuronales artificiales en combinación con metodologías tradicionales) Caso de estudio: Lulo (Solanum quitoense) – Modelo mixto para conocer los efectos sobre la productividad de grupos con condiciones ambientales homogéneas y las fincas HEC como proxy para variabilidad ambiental Finca como proxy para manejo 60.00 Lulo yield (kg/plant/week) 40.00 20.00 0.00 1 2 3 4 5 8 17 5 6 8 10 11 12 13 15 16 17 19 20 7 9 14 18 19 20 21 -20.00 1 2 3 -40.00 -60.00 Effects of farms across the EC clusters of environmental conditions -80.00 •El modelo mixto explicó mas del 80 % de variación en productividad de lulo. • Ej. Finca 9 en condición ambiental homogénea 3 produce 51 g de lulo /planta más que el promedio
- 23. 2. Proyecto AESCE: Metodologías empleadas para determinar cuáles son los nichos ecológicos de cada especie / adaptabilidad varietal curvas de isoproductividad Caso hipotético donde un cultivador de plátano, quiere saber cual es el cultivar con el que obtendría mayor número de cajas por racimo, peso racimo o ratio en las condiciones de su finca.
- 24. LUIS ARMANDO MUNOZ l.a.munoz@cgiar.org tel: (2) 445 0000 ext 3280 DANIEL JIMENEZ d.jimenez@cgiar.org tel: (2)4450000 ext. 3729 www.frutisitio.org AESCEColombia@gmail.com www.ciat.cgiar.org
- 25. Clima Bases de datos Clima: medioambientales Promedios anuales, WorldClim SIG Datos diarios actuales, TRMM
- 26. Topografia SRTM Significant Improvement Derivados topográficos (paisaje) GTOPO30
- 27. Paisaje Elevation Slope Aspect Landscape Class Curvature Exposure Solar Radiation Moisture
- 28. Relieve y suelo RASTA: caracteriza los suelos y terreno en forma rápida, confiable y sencilla en el sitio