Los resultados nos indican que el camino de la intensificación usando fungicidas en soja y maíz es rentable, pero si ademas se administran las "decisiones por ambiente", la captura de valor puede duplicarse. También se pone en evidencia "el poder de las redes" en la generación de conocimiento.

2. OBJETIVO GENERAL
El proyecto busca llegar al productor con soluciones a medida
para hacer más eficiente el proceso de toma de decisiones en cada
ambiente productivo.
Sobre una plataforma de agricultura de precisión, se diseñan
estrategias de manejo agronómico ajustadas a cada ambiente
productivo en función del conocimiento desarrollado conjuntamente
con el productor y en cada lugar.
OBJETIVO ESPECÍFICO
Generar reglas de decisión para cada ambiente en la aplicación de
fungicidas foliares en soja, girasol y maíz en la zona oeste de la
provincia de Buenos Aires.

3. EL PROYECTO
 1,000 has de experimentación en campos de productores de el
Oeste de la Pcia de BsAs
 200 franjas de soja, girasol y maíz geo-referenciadas.
 17 empresas de producción agropecuaria.
 45 establecimientos manejados con agricultura por ambientes.
 Aplicación aérea con seguimiento satelital.
 Red de monitoreo climático.
 Red de monitoreo sanitario.

4. La investigación sobre la operación misma
bajo
medio

5. Control y registro en tiempo real

6. Oeste Verde ayudó a la toma de decisiones
En los ensayos se
monitorean las
enfermedades y se
hicieron TALLERES
a campo con los
productores
participantes para
ajustar criterios
para una correcta
decisión.
Se hicieron en
Daireaux, Carlos
Casares y Villegas

7. Aprendiendo en tiempo real,
decidiendo mejor ahora
Tecnología de Aplicación Tecnología de Gestión de Información
Proceso Exportación de Importación de
Simplificado Prescripciones Mapas de
para VRT Rendimiento
El dibujo permite
gestionar espacialmente
toda la información
bajo Lenguaje
consensuado
medio
Tecnología de Relacionamiento
Redes de productores, empresas y técnicos, en procesos
de tomas de decisión

8. 100 franjas con aplicación en SOJA
Soja
Aplicaciones de VIVARUS
en soja en estadío V3-V6
y OPERA estadío R3,
con condiciones de
aplicación controladas, y
con toda la información
de cada ambiente para
correlacionar con el
incremento de
rendimiento obtenido.
Sistema de Productividad
AGCELENCE

9. Todos los Ensayos
Soja
Valores 2,000
N° Casos Respuesta 1,500
El 57% de los El 66% de los
77 0,155 Respuesta Tn/ha ensayos tuvo ensayos tuvo
1,000 rentabilidad positiva respuesta positiva
0,500
0,000
-0,500
-1,000
-1,500
12%
17%
22%
27%
32%
43%
53%
58%
64%
69%
74%
79%
84%
90%
38%
48%
95%
100%
1%
6%
Frecuencia acumulada

10. Según estrategia
3,500
Soja
3,000
Rendimiento Tn/ha
2,500
2,000
Rótulos de fila n° Casos
Soja 1° Vivarus 30 1,500
Soja 1° en R3 45 1,000
Soja 2° 2
Total general 77 0,500
0,000
-0,500
Soja 1° Vivarus Soja 1° en R3 Soja 2°
Respuesta 0,188 0,141 -0,028
Testigo 3,186 3,295 1,803
0,3 Vivarus en R1+ 0,5 Opera en R3 0,5 Opera en R3 0,5 Opera en Soja de 2°
Vivarus tuvo poco impacto en el Esta respuesta media tiene No mostro respuesta a la
rendimiento (47 kg/ha) frente a 1 muy buena rentabilidad: 68% aplicación de fungicida
aplicación de Opera.
Si esta aplicación se realiza con una
aplicación de herbicida, el costo esta
equilibrado con el ingreso

11. Hay una fuerte interacción entre la
respuesta y el Microambiente
Soja 4,500
4,000
3,500
Rendimiento Tn/ha
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
0,500
0,000
-0,500
Loma Media
Loma Bajo Riego
Arenosa Loma
Respuesta -0,115 -0,002 0,154 0,341 0,441
Testigo 1,949 2,734 3,203 3,668 3,184
Mucha interacción con el ambiente:
En las lomas (L3 y L2 según nomenclatura de la RiDZO), no
hubo respuestas positivas.
A medida que el ambiente mejora en la disponibilidad de
agua para el cultivo, mejoraron los rendimientos de los
testigos y la respuesta al fungicida

12. Hay una fuerte interacción entre la
respuesta y el Genotipo
Soja
1,200
1,000 Respuesta
Respuesta Tn/ha
0,800 Casos
0,600
Hay interacción con el
0,400 genotipo:
Estos resultados hay que
0,200 complementarlos y
reforzarlos con el perfil
0,000 sanitario de las variedades
Con algunas, la cantidad
-0,200 de casos no es suficiente
para sacar conclusiones.
-0,400
DM4970
DM3700
DM4870
DM3810
DM4670
A4613
sps3900
A5009
Bio4.2
DM5.1

13. Respuesta e incidencia de
La incidencia de Septoria en
enfermedades en R3 R3 al realizar la aplicación,
mostro cierta correlación con
0,500 la respuesta al tratamiento
Soja 0,400
0,300
Respuesta Tn/ha
0,200 y = 0,0147x + 0,0225
0,100 R² = 0,3402
0,000
-0,100 0 5 10 15 20 25 30
-0,200
La presencia de Cercospora -0,300
marco también una
-0,400
respuesta diferencial a la % de Septoria
aplicación de fungicida
0,800
0,700
0,350
0,600 y = 0,0337x + 0,1913
0,290
0,300 0,500 R² = 0,0071
Respuesta Tn/ha
Respuesta Tn/ha
0,250 0,400
0,300
0,200
0,200
0,150 0,128 0,100
0,100 0,000
-0,100 0 0,5 1 1,5 2 2,5
0,050
-0,200
0,000 -0,300 Fue un año con muy baja
No SI Foliolos con MOR incidencia de MOR, por lo
que su presencia no fue
Presencia de Cercospora un indicador de prob. de
respuesta

14. Impacto del conocimiento convertido en
“Reglas de Decisión”
Soja
Respuesta Costo Ingreso Resultado Rentabilidad
Kg/ha u$s/ha u$s/ha u$s/ha %
Promedio de todos los ensayos (1) 141 21 35 14 68%
Sin Loma Arenosa ni Loma (2) 172 21 43 22 105%
+ Sin SPS3900 ni DM3810 (3) 191 21 48 27 127%
Diferencia (2-1) 8
Diferencia (3-1) 13
La aplicación “generalizada” de fungicida en R3 tuvo un muy
buen retorno: 14 u$s/ha  68% de rentabilidad.
Sin embargo, si no aplicamos en ambientes sin respuesta (L2 y
L3), el retorno se eleva a 22 u$s/ha aplicada
Y si tampoco aplicamos sobre genotipos de muy buen perfil
sanitario, mejora el resultado otros 5 u$s/ha.
Entonces:
El valor del conocimiento de “donde aplicar” es de 13 u$s/ha

15. 50 franjas con aplicación en Maíz
Maíz
Aplicaciones de OPERA en maíz
en estadíos V8-10, con las
condiciones de aplicación
controladas, y con toda la
información de cada ambiente
para correlacionar con el
incremento de rendimiento
obtenido.
Sistema de Productividad
AGCELENCE

16. Respuesta de todos los ensayos
Maíz
2,000
Valores 1,500
N° Casos Respuesta El 68% de los El 75% de los
29 0,367 ensayos tuvo ensayos tuvo
1,000
Respuesta Tn/ha
rentabilidad positiva respuesta positiva
0,500
0,000
-0,500
-1,000
-1,500

17. Hay una fuerte interacción entre la
respuesta y el Microambiente
Maíz Rendimiento del Testigo Respuesta
menor a 6 tn (6 casos) 119 kg/ha
mayor a 6 tn (22 casos) 432 kg/ha
12,000
10,000
Rendimiento Tn/ha
También podemos usar el
8,000 “rendimiento esperado”
(que esta asociado a una
6,000 caracterización ambiental)
4,000 Sin embargo, “discriminan”
mejor los ambientes, que el
2,000 rendimiento del testigo
0,000
-2,000
Media
Loma Bajo Tapto Natrico
Loma
Respuesta 1,653 0,338 1,027 -0,887 -0,126
Testigo 5,574 9,353 9,048 4,058 2,922
Mucha interacción con el ambiente:
En tapto argicos y natricos (BT1 y B3 según nomenclatura de
la RiDZO), no hubo respuestas positivas.
Ademas, estos ambientes limitaron mucho los rendimientos
del testigo.

18. Respuesta por Genotipo
Hay interacción con el
Maíz genotipo:
Estos resultados hay que
complementarlos y
1,100 reforzarlos con el perfil
0,900 sanitario de los híbridos.
Con algunos, la cantidad
0,700
Respuesta Tn/ha
de casos no es suficiente
0,500 para sacar conclusiones.
0,300
0,100
-0,100
-0,300 Respuesta
-0,500 n° Casos
-0,700
-0,900
Dk190
DM2738
H2740mg
DK670
DK700
DK747
P1979 YR
Nk900 td max

19. Respuesta por incidencia de Roya
Maíz
2,000
1,500
Respuesta tn/ha
1,000
0,500
0,000
-0,500
-1,000
-1,500
0 20 40 60 80 100
N° de pústulas
No aparece una tendencia
que indique una relación
entre el n°de pústulas y la
respuesta a la aplicación de
fungicida

20. Respuesta por incidencia de Roya
Maíz
Valores
Fenolgía N° Pustulas N° Casos Rend Testigo Respuesta
Momento de Aplicación: V13 13 1 8,744 0,076
Los tratamientos se
hicieron mas tarde de lo VT 27 2 8,053 1,024
previsto
R1 36 3 10,132 0,011
R2 11 7 9,095 0,122
R3 32 9 9,401 0,794
R3-R4 51 1 4,948 0,323
R4 95 1 11,618 0,338
Total general 29 24 9,170 0,450
Sin embargo, no se nota una
tendencia que evidencie una
interacción entre la
respuesta y el momento
fenológico de la aplicación

21. Impacto del conocimiento convertido en
“Reglas de Decisión”
Maíz
Respuesta Costo Ingreso Resultado Rentabilidad
Kg/ha u$s/ha u$s/ha u$s/ha %
Promedio de todos los ensayos 341 29 51 22 76%
Sin Ambientes B-T1 y B3 450 29 68 39 133%
Diferencia 16
La aplicación “generalizada” de fungicida en V10-R1 tuvo un muy
buen retorno: 22 u$s/ha  76% de rentabilidad.
Sin embargo, si no aplicamos en ambientes sin respuesta (B-T1 y
B3), el retorno se eleva a 39 u$s/ha aplicada
Entonces:
El valor del conocimiento de “donde aplicar” es de 16 u$s/ha

22. Girasol
50 franjas con aplicación en GIRASOL
Aplicaciones de VIVARUS (0,3
lts/ha) en girasol en estadío
R1, con condiciones de
aplicación controladas, y
con toda la información de
cada ambiente para
correlacionar con el
incremento de rendimiento
obtenido.
Sistema de Productividad
AGCELENCE

23. Respuesta de todos los ensayos
Girasol
500
El 50% de los
400 ensayos tuvo El 67% de los
300 rentabilidad positiva ensayos tuvo
respuesta positiva
200
Respuesta kg/ha
100
0
-100
-200
-300
-400
-500
-600
10%
24%
31%
38%
45%
59%
66%
72%
79%
93%
17%
52%
86%
100%
3%

24. Respuesta por Genotipo
Hay interacción con el
Girasol genotipo:
Estos resultados hay que
500 complementarlos y
reforzarlos con el perfil
sanitario de los híbridos.
400
Con algunos, la cantidad
de casos no es suficiente
300
para sacar conclusiones.
Respuesta Kg/ha
200
100
0
Respuesta
-100 N° Casos
-200
-300
LSL OLISUN
P65A25
DKOil 3945
SPS3200
PARAISO 22
PARAISO 102 CL
DK 3948 CL
DK 4000 CL
DK 4200
DK 4050
DK 3940
CF 31
Alta frecuencia de
Tecnología CL (50%
de los ensayos)

25. Interacción entre la respuesta y el
Microambiente
Girasol
3.500
3.000
Rendimiento kg/ha
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
Loma
Loma Medio Bajo
Arenosa
Respuesta 73 178 42 65
Testigo 2.222 1.787 2.510 3.191
No hay una interacción clara
entre el ambiente y la
respuesta

26. Respuesta e incidencia de
enfermedades en R1
Girasol Por las condiciones climáticas del año, la
presencia de enfermedades fue baja.
En los lotes con mas presencia de
Alternaria, la respuesta fue mayor.
300
250
Respuesta a la aplicación de fungicida
200
150
Roya Blanca
100
(kg)
Alternaria
50
Verticilium
0
nula baja media alta
-50
-100
-150
Cono era de prever,
no hay relación entre
la presencia de
Albugo y la respuesta

27. Impacto del conocimiento convertido en
“Reglas de Decisión”
Girasol
En el caso de Girasol, no se encontró un patrón claro de
respuesta por ambientes que justifique protocolizar una
decisión que capture valor.
En el caso de la interacción con Genotipos, hay que seguir
investigando la respuesta de acuerdo al perfil sanitario del
hibrido

28. Conclusiones de la campaña 2010-2011
Respuesta a la aplicación de Fungicida
Soja Maíz Girasol
Interacción con
Ambiente + + -
Interacción con
Genotipo + ? ?
Resultado Medio
de la aplicación (u$s/ha)
14 22 2
Resultado con Reglas
de Decisión (u$s/ha)
27 39 2

29. Conclusiones de la campaña 2010-2011
Respuesta a la aplicación de Fungicida
Intensificar + Eficiencia
Uso de Fungicidas Gestionar Reglas de Decisión
para el Control de y procesos / tecnologías para
Enfermedades aplicaciones georeferenciadas
Mapa de
Prescripción
Mapa de
Aplicación

30. Aprendiendo en tiempo real,
decidiendo mejor ahora
Aportamos la mejor tecnología en fungicidas.
Aprendemos de la experiencia de los usuarios, que están generando
conocimiento por ambiente.
Agregamos valor, ajustando la tecnología para un mejor uso del fungicida.
PLATAFORMA
Aportamos tecnología y procesos Aportamos tecnología de aplicación de
para que los datos se transformen en fungicidas que nos permiten integrarnos a
conocimiento en tiempo real para operaciones que gestionan información
una mejor toma de decisiones. digital y geo-referenciada.

31. Algo mas que Redes de Ensayos
….una nueva manera de investigar: Living Labs
¿Cuáles son sus características?
Entorno real
•Multi-Actores: Los diferentes actores involucrados en el sector Multicontexto
participan en el proceso: universidad y centros de investigación, industria,
Multiparticipantes
gobiernos y usuarios.
•Multi-Contexto: En contraposición a los procesos de validación clásicos en
los que se buscaba aislar, en la medida de lo posible, el contexto usuario- Living Lab
producto, creando un experimento de "laboratorio", en un Living Labs se busca
capturar las interrelaciones entre múltiples contextos en un entorno de
uso real.
•Feedback: El acceso a la información generada por la tecnología
desplegada en el Living Lab es continua permitiendo modificar aquello que se
considera necesario para afinar el servicio o producto en desarrollo. Mejora
continua.
•Interacción entre centros de investigación, empresas, gobiernos y usuarios
en un entorno real. Se busca crear un entorno donde representantes de los
diferentes actores interrelacionen y colisionen en base a productos y
tecnologías concretas, facilitando el traspaso de conocimiento entre la el
mundo investigador y la empresa

32. Algo mas que Redes de Ensayos
….una nueva manera de investigar: Living Labs
¿Cuáles son sus características?
Entorno real
Un restaurante… Multicontexto
donde se “come en la cocina” (se desarrolla la receta con el contexto del usuario) Multiparticipantes
“conversando los cocineros con los comensales” (feedback)
Living Lab