Se analizaron 31 materiales, con 3 densidades diferentes cada uno. Las claves de este ensayo de híbridos de maíz del equipo CREA Gálvez y el rol clave que tuvo FieldView en las conclusiones.
Por Equipo FieldView
Antes, hacer ensayos era complicado. Medir, anotar, entender qué se hizo… muchas eran las complicaciones que enfrentaban quienes se animaban a la tarea, en busca de tener mejores datos para tomar decisiones. Hoy, con la agricultura digital en general, y con FieldView en particular, eso cambió radicalmente. Y así sucedió en un muy interesante ensayo de híbridos de maíz del equipo CREA Gálvez.
El caso fue llevado adelante por el ingeniero agrónomo del grupo, que tiene base en esa localidad de la provincia de Santa Fe. Sus clientes son importantes productores de la zona, y el objetivo era que tuvieran mejor información para decidir en futuras campañas.
Con FieldView, el profesional pudo registrar y hacer el seguimiento, desde la siembra hasta la cosecha, de un ensayo que incluyó tres densidades distintas. Pero veamos en detalle los resultados de esta evaluación de híbridos de maíz de primera.
El ingeniero en cuestión sembró nada menos que 31 maíces diferentes.
Y, como se dijo, con tres densidades cada uno: una alta de 90.000 plantas/ha, una media de 75.000 plantas/ha y otra baja de 45.000 plantas/ha, siempre considerando los parámetros de su zona.
Buscaba, de esa manera, tener más información. Así, en total, sumó nada menos que 93 combinaciones para analizar en este ambicioso ensayo con el cultivo que hoy es el más importante de la Argentina.
Como era de esperar, en un año en el que el clima venía relativamente bien, dos meses después de la siembra, el Mapa de Monitoreo de FieldView mostraba claramente un mayor crecimiento vegetativo en las zonas del lote que se habían sembrado con los híbridos con densidades mayores.
Hasta ese momento, la conclusión parecía clara: más densidad, más rendimiento. ¿Pero sería ese el resultado final de la campaña, ya con los datos de la cosecha en mano? Esperemos.
El ciclo del cultivo fue avanzando junto con el calendario. Y así llegó el año nuevo: en enero se produjo una importante escasez hídrica, en un momento que resultaba crítico para el maíz.
Así, las zonas del lote sembradas con las mayores densidades de plantas por hectárea comenzaron a mostrar síntomas muy claros que reflejaban el estrés por falta de precipitaciones que estaban sufriendo.
El verano continuó y junto con él también se hicieron el resto de las labores necesarias para cuidar al maíz de sus amenazas y potenciar su rendimiento. Así, se llegó al momento de la cosecha.
El ingeniero, tal como había hecho con el resto de los pasos de la campaña, encaró la trilla con FieldView, para registrar todo en detalle. Así, utilizó las funcionalidades de la herramienta para obtener el mapa de rinde bien preciso.
De esa manera, pudo cruzar todos los datos registrados, referidos a los híbridos sembrados, la densidad de cada uno y los rindes en cada zona, para obtener un informe detallado de los kilos que obtuvo cada híbrido en cada una de las franjas de plantas por hectárea implantadas. Eran, como se dijo, nada menos que 93 combinaciones.
Los datos que obtuvo el ingeniero con su equipo fueron muy importantes. Ahora sabía cómo se comportaban en su zona, en distintas situaciones productivas, la mayoría de los híbridos más importantes del mercado argentino.
Así, podrá dar mejor información a sus clientes sobre qué materiales sembrar en cada circunstancia productiva, de las tantas que se presentan en el campo cada año.
No hizo falta volverse loco con anotaciones, libretas, registros o debates. FieldView registró todo fácilmente en este ensayo de híbridos de maíz del equipo CREA Gálvez. Y arrojó los datos precisos, que permitieron tomar luego mejores decisiones sobre las inversiones, en las siguientes campañas, teniendo en cuenta los pronósticos climáticos. ©
En esta ocasión hablamos con Antonella Corsi, Ingeniera Agrónoma y asistente técnica de FieldView. Vive en Tandil, al sur de la provincia de Buenos Aires, una región donde las heladas son frecuentes en cultivos de invierno.
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