Tras la llegada de Spray Timer en trigo y cebada, ahora xarvio Field Manager ofrece la herramienta para el cultivo de soja, con un modelo desarrollado para detectar Septoria y Cercospora, y que logra un importante retorno de la inversión.
Spray Timer es una de las funcionalidades de xarvio Field Manager, la plataforma de agricultura digital de BASF, que predice la aparición de las enfermedades en trigo, cebada y soja. Este algoritmo, junto a varios elementos que toma en cuenta, puede determinar si se llega a un umbral que afecta en forma económica.
“A través de ese pronóstico, los asesores y productores pueden hacer un mejor uso del tiempo, porque pueden ir a ver los lotes que tienen riesgo alto”, explicó Earle ‘Cocó’ Gastaldi, responsable de Investigación y Desarrollo de la plataforma digital xarvio, quien agregó que “pueden hacer un mejor uso del recurso y una planificación, porque la herramienta también determina cuándo hay que aplicar”.
El usuario debe cargar los lotes de su campo, indicar su variedad y fecha de siembra. El algoritmo toma en cuenta diversas variables como el clima, las características de las variedades, la fenología y los umbrales que se manejan para cada una de las enfermedades.
“xarvio tiene una experiencia de más de 25 años en ajustar modelos de los pilares de la enfermedad, del cultivo y de las condiciones predisponentes”, señaló Gastaldi y explicó que “a partir de ahí se establecen modelos que después se validan con mucha información local”, dado que las enfermedades tienen características regionales o devienen de cómo se hace el cultivo en cada una de las zonas.
El responsable de Investigación de la compañía, destacó que es muy importante que los asesores y productores vayan al lote y confirmen la presencia de enfermedades. “Esto es un elemento de riesgo que habla de condiciones agronómicas”, sostuvo Gastaldi y añadió: “Las decisiones se toman, a veces, por otros factores. Es importante tenerlo en cuenta para ir interactuando con el modelo y poder tomar la mejor decisión en función de otros parámetros, como por ejemplo el económico”.
El modelo en soja
xarvio está trabajando desde hace cuatro años en el proceso de validación de Spray Timer en Argentina para soja. Se hicieron más de 200 ensayos en distintas regiones del país para poder establecer el estado fenológico. Es importante destacar que un modelo trabaja para predecir enfermedades y otro para el estado fenológico.
“Empezamos en el año 2019 haciendo validaciones locales y colectando una gran cantidad de información, no solamente de las enfermedades de los ensayos. Todas las variedades que están registradas en el Inase así como los productos están incluidas en el Spray Timer”, contó el ejecutivo de la compañía.
Para el desarrollo del modelo, se incorporaron varios factores, como la evaluación de la susceptibilidad de diferentes variedades a Septoria y Cercospora, el efecto de diferentes épocas de siembra en distintas regiones y su impacto asociado al clima.
Una forma de validar el modelo y su resultado es a través del retorno de la inversión. Se pudo determinar que una aplicación según la sugerencia de Spray Timer permitió un retorno de la inversión de 35 US$/ha en la última campaña.
“A veces el modelo dice ‘no aplique’”, contó Gastaldi y destacó que “para nosotros es tan importante que recomiende aplicar como no hacerlo”.
Además, el ejecutivo de la compañía resaltó que “las predicciones del sistema tienen una certeza de aproximadamente el 80%”.
La experiencia en el mundo
Con respecto a los ajustes de los modelos, se indicó que la experiencia de xarvio se da en siete países claves y en diferentes cultivos.
En Alemania y Francia, donde hay mayor cantidad de algoritmos, se trabaja con 29 enfermedades para siete cultivos. En el caso de Japón, hay 14 enfermedades para cinco cultivos.
Con respecto a América, en Argentina hay 12 enfermedades en tres cultivos (trigo, cebada y soja); en Brasil hay nueve enfermedades para soja y maíz; en Estados Unidos, hay doce enfermedades para soja, maíz y trigo.
“Se van validando y ajustando los modelos y las enfermedades, por lo que se van modelando los factores que hacen una mayor expresión del riesgo para el productor”, concluyó Gastaldi.
