|
||||||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ing. Agr.
Rodolfo Bongiovanni (1) (1) Investigador, Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), 5988 Manfredi, Córdoba, Argentina. Tel. y Fax (03572) 493039.(2) Profesor, Departamento de Economía Agrícola, Purdue University, 1145 Krannert Building, West Lafayette, IN 47907-1145. Tel.: +1 (765) 494-4230. Fax: +1 (765) 494-9176.
Resumen Agricultura sustentable es la que, en el largo plazo, mejora la calidad del medio ambiente y de los recursos naturales de los que depende la agricultura; satisface las necesidades básicas de alimentación humana y de fibras; es económicamente viable; y mejora la calidad de vida de los productores y de la sociedad en general (ASA, 1989). La agricultura no puede ser sostenible si los productores usan prácticas que no son socialmente aceptables o que no son rentables. Si se acepta que es inevitable usar algunos insumos externos en la producción agropecuaria, la agricultura de precisión puede ayudar a manejar esos insumos de forma tal que ayude a conservar el medio ambiente y aumentar la rentabilidad. Usando el conocimiento sitio-específico, la agricultura de precisión puede afinar las dosis de fertilizantes, semillas y otros agroquímicos de acuerdo al tipo de suelo y otras condiciones. La revisión bibliográfica indica que la agricultura de precisión puede contribuir en varias formas a la sustentabilidad de la agricultura, confirmando la idea intuitiva de que la AP reduce la carga de agroquímicos sobre el ambiente, aplicando fertilizantes y pesticidas solamente donde se los necesita, y cuando se los necesita. Los beneficios provienen de un menor uso de insumos y consecuentemente, de una menor contaminación ambiental. Otros beneficios incluyen una reducción en la tasa de desarrollo de resistencia a los pesticidas. Los resultados de los ensayos a campo realizados en Argentina constituyen un buen ejemplo de cómo se puede usar la información sitio-específica y la aplicación con dosis variable para mantener la rentabilidad, al mismo tiempo que permite reducir la aplicación de nitrógeno. Los resultados del análisis de sensibilidad indican que la agricultura de precisión es una alternativa más rentable que la fertilización con dosis uniforme, para un amplio rango de restricciones en la cantidad de nitrógeno aplicada. Estas restricciones pueden venir de leyes ambientales o por parte productores que quieran reducir la contaminación ambiental. En el ejemplo, la dosis variable de nitrógeno permite mantener la rentabilidad aún cuando el nitrógeno se restringe a menos de la mitad de la dosis recomendada para aplicación uniforme. La agricultura de precisión no es un sustituto sino un complemento de otras prácticas de manejo sustentable, ni tampoco reemplaza a otras ciencias; simplemente proporciona más información y brinda más y mejores oportunidades de manejo.
Palabras clave: agricultura de precisión, sustentabilidad, ambiente, GPS, dosis variable, Argentina
Introducción. Los conceptos de agricultura de precisión y de sustentabilidad están intrínsicamente vinculados. Los potenciales beneficios ambientales de la agricultura de precisión se vienen discutiendo desde el primer día en que el sistema de posicionamiento global (GPS) se comenzó a usar en equipos agrícolas. Intuitivamente, la aplicación de fertilizantes y de pesticidas solamente en el lugar en que se necesita, y solamente en el momento en que se necesita, debería reducir el impacto ambiental. El objetivo de este trabajo es explorar las diferentes dimensiones de la agricultura de precisión y de la sustentabilidad, respondiendo a ciertas preguntas: ¿exactamente, cómo contribuye la agricultura de precisión a la sustentabilidad? ¿Han sido medidos los beneficios ambientales?. Este ensayo comienza por definir agricultura sustentable y agricultura de precisión. La siguiente sección es una revisión bibliográfica de los artículos que estudiaron el impacto ambiental de la agricultura de precisión. La última sección muestra un ejemplo de Argentina sobre cómo la información sitio-específica y la dosis variable de fertilizante pueden ser usadas para mantener la rentabilidad de la producción, al mismo tiempo que reduce la cantidad de nitrógeno aplicada.
Agricultura Sustentable. El significado de la palabra "sustentabilidad" ha sido debatido durante un largo tiempo. Originalmente, el término se comenzó a usar para referirse a las tecnologías agrícolas e industriales que reducían o prevenían la degradación ambiental asociada con la actividad económica. Hartwick (1987) y Solow (1974) definen la sustentabilidad en términos económicos, como "la habilidad de mantener constante el consumo o la productividad a través de la sustitución entre los recursos naturales y otras formas de capital creados por el hombre en el proceso productivo". Pearce y Atkinson (1993, 1995) la definen en términos ambientalistas, afirmando que "el capital natural y el capital hecho por el hombre se complementan mutuamente; y que como el capital natural es el factor limitante de la producción, debe ser preservado". En 1972, las Naciones Unidas definen la sustentabilidad en un sentido más amplio, como "…destinada a satisfacer las necesidades del presente sin comprometer la capacidad de futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades." (WCED, 1987) Hoy en día, la sustentabilidad se asocia a una consideración holística -integradora- de los impactos económicos, ambientales, y sociológicos de cualquier tipo de desarrollo (Caffey et al., 2001) (Figura 1).
Aplicando el concepto de sustentabilidad a la agricultura, la Sociedad Estadounidense de Agronomía (ASA, 1989) define "Agricultura sustentable es la que, en el largo plazo, mejora la calidad del medio ambiente y de los recursos naturales de los que depende la agricultura; satisface las necesidades básicas de alimentación humana y de fibras; es económicamente viable; y mejora la calidad de vida de los productores y de la sociedad en general".
Agricultura de Precisión. La idea del manejo sitio-específico es hacer lo correcto, en el lugar adecuado y en el momento oportuno. Esta idea es tan vieja como la agricultura, pero durante la mecanización de la agricultura en el siglo XX hubo una gran motivación económica para tratar grandes extensiones de tierra con prácticas agronómicas uniformes. La agricultura de precisión vino a proporcionar una forma de automatizar el manejo sitio-específico usando la informática, por lo tanto haciendo que el manejo sitio-específico pudiera tener una aplicación práctica en la agricultura comercial. La agricultura de precisión incluye todas las prácticas de producción agrícola que usan la informática para ajustar el uso de insumos de modo tal que permita obtener el producto deseado, o para monitorear dicho resultado (por ejemplo, la aplicación con dosis variable (DV), los monitores de rendimiento, los sensores remotos, etc.). Lowenberg-DeBoer y Swinton (1997) definen el manejo sitio-específico como el "control y monitoreo electrónico aplicado a la recolección de datos, procesamiento de la información, y apoyo para la toma de decisiones, para la ubicación temporal y espacial de insumos en la producción de cultivos". Hacen énfasis en cultivos agronómicos, pero los argumentos también se aplican a la horticultura y a la identificación electrónica del ganado. El aspecto temporal del manejo sitio-específico requiere un sistema de manejo de insumos basado en pasos incrementales, que use la información para atacar los aspectos claves del ciclo de vida de los cultivos, las pestes, o el ganado. Esta información temporal se denomina información de "pasos incrementales" (Swinton, 1997). Por ejemplo, el manejo integrado de pestes involucra el uso de pasos incrementales, tales como la determinación de la densidad de ataque de una peste para determinar la necesidad y el momento oportuno de control de dicha peste. El manejo con pasos incrementales también se usa en ganadería: los códigos de barras y otros sensores se usan para seguir la evolución individual de la producción de leche, consumo de alimentos y salud de las vacas lecheras (Swinton, 1997).
Debate ético. La agricultura no puede ser sostenible si los productores usan prácticas que no son socialmente aceptables o que no son rentables. También hay buenas razones prácticas para estar preocupados con el deterioro del clima, el cambio global, la erosión excesiva, la contaminación del agua, y el creciente aumento de la resistencia de las pestes a los biocidas. Tales preocupaciones "utilitarias" son motivación suficiente para muchos para adoptar la sustentabilidad como objetivo (van Schilfgaarde, 1999). De hecho, constituye la principal motivación del programa nacional de Calidad y Manejo del Agua, del Servicio de Investigación Agrícola (ARS) de la Secretaría de Agricultura (USDA) de los EE.UU., que estudia la efectividad de la agricultura de precisión como herramienta para reducir el impacto ambiental de la producción agropecuaria (Barry-Stelljes, 2000). Además de la visión utilitaria y de los aspectos físicos de la producción, hay otros aspectos filosóficos y religiosos que merecen atención. Uno de ellos es el del resguardo o "guardián" de la naturaleza. Muchas veces este resguardo de la tierra se ve como una responsabilidad hacia las generaciones futuras. En un contexto religioso, el rol de "guardián de la naturaleza" generalmente se ve como la responsabilidad de preservar y mejorar la creación de Dios. En ambos casos, la tierra y la naturaleza en general se conciben como algo a lo que los seres humanos se nos da la responsabilidad temporal de administrar. Esta visión se contrasta con la teoría que ve los recursos naturales como una propiedad que puede ser explotada para el beneficio personal del propietario de turno. Una línea de pensamiento relacionada a la teoría filosófica y religiosa concibe al campo como una entidad viva autónoma, un organismo, donde el productor tiene la tarea de hacer que esta entidad produzca cultivos y ganado en armonía con el medio ambiente. En algunos casos, esta visión hace hincapié en el campo como una unidad contenida en sí misma, con mínima dependencia de insumos externos o de la comercialización de la producción. En esta teoría, el objetivo del productor es contribuir al balance biológico, donde la vitalidad de la tierra permite la cosecha de cultivos (van Schilfgaarde, 1999). Un problema con el concepto del "campo como un organismo contenido en sí mismo" está relacionado con los vínculos que existen entre el campo, la comunidad y el resto del mundo. A no ser que los productores sean ermitaños, forman parte de una comunidad más grande, y como parte de esa comunidad, son los proveedores de productos agrícolas. A cambio, reciben bienes de consumo y otros insumos fabricados fuera del campo. La especialización del trabajo permite obtener un mejor estándar de vida para todos. Ya se trate de una comunidad chica, como lo era una aldea en la época medieval, ya se trate de una comunidad esparcida por el mundo –la aldea global– de nuestra economía globalizada, los nutrientes que se extraen de un campo se exportan constantemente. Por lo tanto, algo debe importarse al campo para mantener un balance ecológico.
La agricultura de precisión tiene el potencial de proporcionar a los productores modernas herramientas para manejar esos insumos que tienen que ser importados al campo. En lugar de aplicar fertilizantes o pesticidas indiscriminadamente en dosis uniformes sobre grandes áreas, la agricultura de precisión permite a los productores afinar la puntería con las aplicaciones. En cierto sentido, la agricultura de precisión sustituye la información y el conocimiento por algunos insumos físicos externos, acercando potencialmente al campo al ideal del balance biológico. Por supuesto, la tecnología informática y el conocimiento que hacen que la agricultura de precisión funcione, también son insumos externos. La esperanza que se pone en la agricultura de precisión es que sea menos desequilibradora de los sistemas naturales de lo que lo han sido los insumos físicos aplicados indiscriminadamente.
Desafíos. Hay numerosos factores de la producción en un sistema productivo agrícola, pero no obstante, la variabilidad que existe dentro de un lote se puede resumir en tres clases: (1) natural, tales como tipo de suelo y topografía; (2) aleatoria, como las precipitaciones; y (3) de manejo, como la aplicación de fertilizantes y la densidad de siembra. La interacción entre estas tres fuentes de variabilidad genera impactos que van más allá de los márgenes de un lote (Hatfield, 2000). La variabilidad natural incluye (a) variabilidad de suelos, (b) variabilidad biológica, y (c) variabilidad en los procesos dinámicos del suelo (Hatfield, 2000). El suelo puede variar espacialmente en la capacidad de retención de agua, materia orgánica, y en otras características físicas y químicas por tipo de topografía, como así también por una serie de elementos interactuantes. Uno de los desafíos es cuantificar la variabilidad de los suelos. La variabilidad biológica dentro de los lotes es tan grande como la variabilidad de suelos, incluyendo la variabilidad en la población de microbios del suelo, población de malezas, población de insectos, ocurrencia de enfermedades, crecimiento del cultivo y por último: rendimiento, que es la variable-diagnóstico que permite a los productores darse cuenta del resultado de toda la variabilidad biológica ocurrida durante el ciclo del cultivo. La variabilidad en los procesos dinámicos del suelo se puede entender mirando, por ejemplo, a la dinámica del Nitrógeno (N): el N en el suelo representa el balance existente entre un número de procesos, tales como la mineralización, inmovilización, desnitrificación, volatilización, nitrificación, adsorción, absorción por los cultivos, y percolación. Otro desafío es cuantificar la respuesta del cultivo al N por tipo de suelo y topografía, tal como lo proponen Bongiovanni y Lowenberg-DeBoer (2001). El análisis de regresión espacial de los datos del monitor de rendimiento y diferentes dosis de N en diferentes tipos de suelo muestra resultados muy alentadores, a pesar de la complejidad de las interacciones que existen entre el ambiente físico y la respuesta biológica, lo que dificulta cuantificar la respuesta frente a diferentes prácticas de manejo. El desafío más importante es demostrar que la agricultura de precisión puede tener un impacto positivo sobre el medio ambiente. Lamentablemente, muy pocos estudios científicos atacan este objetivo directamente. La mayoría de los trabajos disponibles arriban a esa conclusión como un subproducto de otros estudios (Hatfield, 2000). Dichos estudios entran en la categoría de (1) manejo de nutrientes, (2) manejo de pestes, y (3) calidad del suelo y del agua, los que se resumen en las Tablas 2, 3 y 4.
1) Revisión bibliográfica de los trabajos sobre manejo de nutrientes. Schepers (1999) presenta en forma esquemática en la Tabla 1, los riesgos ambientales más importantes derivados de los nutrientes y de la materia orgánica del suelo (MO):
Las interacciones entre los factores y los procesos deben ser tenidas en cuenta en cualquier discusión sobre la calidad ambiental. Las pérdidas de NO3-N están influenciadas por cualquier variable que afecte el movimiento del agua dentro del lote. Se especula con que esta mobilidad del N en agua es una de las causas de hipoxia en la desembocadura del río Mississippi, en el golfo de México. La hipoxia es una condición que produce el agotamiento del oxígeno del agua, resultando en una importante reducción de la actividad biológica (Hatfield, 2000). Hatfield (2000) también destaca que no se pueden cambiar los procesos indicados por Schepers (1999), pero que sí es posible modificar la carga de nutrientes y pesticidas en un lote, lo que brinda la oportunidad de un manejo eficiente de insumos a través de la agricultura de precisión, al mismo tiempo que permite aumentar la eficiencia de producción.
Nitrógeno (N). A continuación se brinda una tabla resumen de los trabajos disponibles sobre el impacto ambiental de la dosis variable del N (Tabla 2).
: Estudios del impacto del manejo sitio-específico del N sobre el ambiente.
Fósforo (P). A continuación se brinda una tabla resumen de los trabajos disponibles sobre el impacto ambiental de la dosis variable de P (Tabla 3).
2) Revisión bibliográfica de los trabajos sobre manejo de pestes. Las pestes relacionadas con la producción agrícola incluyen las malezas, los insectos y las enfermedades, y la mayor proporción de pesticidas aplicados en agricultura es para el control de malezas. Los principales problemas ambientales que enfrenta la agricultura por el uso de herbicidas tiene que ver principalmente con la contaminación del agua superficial y sub-superficial. Mortensen (1999) indica que la población de malezas presenta variabilidad espacial a lo largo y a lo ancho de los lotes debido a la variabilidad en materia orgánica, textura del suelo, topografía, y la interacción de todos estos factores con el manejo del cultivo, el tipo de cultivar sembrado, y otras interacciones que existen dentro de un lote. La agricultura de precisión dispone de un conjunto de tecnologías para ayudar a reducir los potenciales problemas ambientales, tales como el mapeo espacial y temporal de la densidad poblacional de malezas, dosis variable para aplicar herbicidas solamente en ciertas áreas, y mapas de rendimiento como una herramienta de diagnóstico del efecto de las malezas sobre el rendimiento, entre otras tecnologías disponibles. Los ataques de insectos y las enfermedades se pueden tratar en forma similar usando los mismo principios. De todos modos, es importante aclarar que antes de que la agricultura de precisión sea una herramienta que forme parte de las estrategias de manejo integrado de pestes, los modelos de manejo de pestes tendrán que demostrar un equilibrio entre los beneficios privados que se obtienen por un menor costo de uso de herbicidas, y los beneficios sociales que se obtengan por la reducción en la cantidad de herbicida aplicada.
Herbicidas. A continuación se brinda una tabla resumen de los trabajos disponibles sobre el impacto ambiental de la dosis variable de herbicidas (Tabla 4).
Cabe aclarar que si bien todos los trabajos muestran que el manejo sitio-específico de herbicidas tiene un gran potencial para reducir la concentración de agroquímicos en aguas de escorrentía, estos beneficios son sitio-específicos, con una variabilidad ligada a las características químicas, tipo de suelo, topografía y población de malezas de cada caso en particular.
Insecticidas. A continuación se brinda una tabla resumen de los trabajos disponibles sobre el impacto ambiental de la dosis variable de insecticidas (Tabla 5).
3) Revisión bibliográfica de los trabajos sobre calidad del suelo y del agua. La calidad del suelo y del agua son dos componentes muy importantes de un sistema agropecuario sustentable. Las propiedades del suelo y del agua están íntimamente vinculadas: un buen suelo no asegura la calidad del agua, pero un suelo pobre crea las condiciones que contribuyen a una baja calidad del agua (NRC, 1993). Larson y Pierce (1991) definen la calidad del suelo como "la capacidad de un suelo de funcionar de modo productivo y sustentable, a la vez que mantiene o mejora el recurso base, el ambiente, y la salud vegetal, animal y humana". La capacidad del suelo de funcionar dentro de los márgenes de un ecosistema, y de interactuar con el ambiente externo a ese sistema, determina el impacto potencial que tienen los sistemas de manejo de suelos sobre el ambiente (Larson y Pierce, 1991). La agricultura de precisión tiene un gran potencial para la protección del medio ambiente, no sólo para reducir la contaminación por fertilizantes y pesticidas, sino también para controlar la erosión y la compactación del suelo. La compactación del suelo y los problemas de drenaje que ocasiona son más importantes de lo que se cree. El descubrimiento y cuantificación de estas causas de variabilidad sugieren muchas nuevas aplicaciones de la agricultura de precisión, y la necesidad de desarrollar nuevos métodos para estimar la calidad del suelo, de modo tal que se puedan diseñar acciones correctivas en forma analítica (Hatfield, 2000). A continuación se brinda una tabla resumen de los trabajos disponibles sobre el impacto ambiental de la agricultura de precisión relacionados a la calidad del suelo y del agua (Tabla 6).
: Estudios sobre el impacto ambiental de la agricultura de precisión relacionado a la calidad del suelo y del agua.
Impacto de la fertilización de N con dosis variable en Argentina. A continuación se usarán las funciones de producción generadas por Bongiovanni y Lowenberg-DeBoer (2001) para la zona de Río Cuarto, para desarrollar un ejemplo de los potenciales impactos positivos que tiene la agricultura de precisión sobre la agricultura sustentable. Este ejemplo permitirá demostrar cómo, usando el conocimiento sitio-específico y la fertilización con dosis variable, se puede mantener o aún aumentar la rentabilidad, al mismo tiempo que se disminuye la carga de agroquímicos sobre el medio ambiente. Se aclara que este ejemplo constituye una estimación conservativa de los beneficios potenciales, porque estudia solamente la fertilización con nitrógeno. Los beneficios ambientales de la agricultura de precisión, lo mismo que su rentabilidad, pueden aumentar cuando se realice un manejo integrado de varios insumos. Bongiovanni y Lowenberg-DeBoer (2001) usaron datos de monitor de rendimiento provenientes de ensayos a campo de fertilización nitrogenada en maíz, para estimar las funciones de producción sitio-específicas por topografía, usando un modelo de auto-regresión espacial (SAR). Este estudio, que es la tesis doctoral del primer autor, forma parte de un convenio de colaboración entre el INTA y la Universidad de Purdue, EE.UU. El diseño experimental incluye tratamientos de franjas con dosis uniformes de N a lo largo del lote, en bloques al azar, usando regresión para estimar las curvas de respuesta al N por topografía. El modelo de auto-regresión espacial permitió corregir la auto-correlación espacial (3) y la heterocedasticidad (4). Se utilizó un sistema de presupuestos parciales para calcular las dosis óptimas de N para aplicación uniforme y para dosis variable. Los resultados de la regresión tradicional de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) indican que no hay diferencia significativa entre las cuatro regiones estudiadas, debido a que los estimadores están sesgados por los problemas de auto-correlación espacial y heterocedasticidad. Por el contrario, los resultados de la regresión espacial revelan que tres de las cuatro regiones son significativamente diferentes de la media en la respuesta al N. La respuesta al N es significativamente diferente de la media al 1% en el Bajo Este y en la Loma y al 10% en la Pendiente Oeste. En el Bajo Este hubo alto rendimiento y baja respuesta al N; mientras que en la Loma hubo bajo rendimiento y alta respuesta al N (Figura 2).
Análisis Económico. El margen neto por fertilización con N se calculó usando análisis marginal, el que indica que la rentabilidad máxima se obtiene cuando el valor de un aumento marginal en el rendimiento por aplicación de N, es igual al costo de aplicar una unidad extra de N; o en otras palabras, cuando el valor del producto marginal es igual al costo del factor marginal, el N en este caso. El problema de maximización de la rentabilidad es:
Se utilizaron estas dosis óptimas económicas porque constituyen una mejor alternativa a las dosis "agronómicas" cuando se dispone de la información para construir las curvas de respuesta. Cuando se usan los coeficientes estimados con el modelo de auto-regresión espacial y cuando no hay límites a la cantidad de N aplicada, los resultados indican que el ingreso neto que se obtendría usando las recomendaciones agronómicas de la Universidad de Río Cuarto (36,8 Kg de N) es de $495,44/ha; el ingreso neto por usar la dosis óptima económica (71,42 Kg de N) sería de $498,29/ha; el ingreso neto usando dosis variable de N (sin tener en cuenta el costo extra de la DV) sería de $502,94/ha; y que el ingreso neto usando dosis variable de N (con un costo extra de la DV de $6/ha) sería de $496,94/ha. El costo de indiferencia de la DV es de $7,51/ha, lo que indica que la DV de N es potencialmente rentable en Argentina. Se debe aclarar que comercialmente, en Argentina no se dispone de fertilización con dosis variable, por lo que se desconoce el precio de mercado de ese servicio. La estimación del costo extra de $6/ha para aplicar con dosis variable se calculó sobre la base de lo que se cobra por los contratistas en los EE.UU. A medida que la tecnología se abarate, ese costo extra va a ser más bajo. Caso contrario, el gobierno tendrá que dar subsidios para aplicar con dosis variable si se imponen leyes ambientales estrictas. También es posible adaptar algunas alternativas sitio-específicas para fertilizar con dosis variable en la Argentina, como fertilizar con N solamente en las lomas, donde más se necesita, lo que reduce el costo de la dosis variable y aumenta la rentabilidad. Por lo tanto, el costo extra de la dosis variable está sujeto a una incertidumbre que se va a ignorar en el resto del ejemplo.
Impacto Ambiental. Usando los datos del trabajo anterior, supongamos que en un marco de agricultura sustentable, el gobierno decide imponer una cantidad máxima de fertilizante nitrogenado que puede ser aplicada en un área de características similares al área bajo estudio, para evitar la contaminación por escorrentía y percolación de NO3-N hacia aguas superficiales o napas freáticas. El máximo permitido sería de 60 toneladas de N elemental en una estancia de 1.000 hectáreas, es decir, una dosis uniforme máxima de 60 kg/ha. Este también puede ser el caso de que sea el productor quien quiera resguardar el medio ambiente, reduciendo la cantidad de N aplicada. El problema de
maximización de la rentabilidad es similar al anterior, pero sujeto a la
restricción de que la suma de la cantidad total de N aplicada en cada una de
las áreas no supere la cantidad total permitida: donde NTotal = máxima cantidad de N (60 toneladas) que puede ser aplicada en el área total (1.000 has). Este problema restringido se escribió en el programa GAMS (General Algebraic Modeling System). El área de este ejemplo se distribuye de la siguiente manera: área 1 (Bajo Este): 26,52%; área 2 (Pendiente Este): 21,17%; área 3 (Loma): 20,37%; y área 4 (Pendiente Oeste): 31,93%. Los resultados indican que la dosis óptima de N es 0 kg/ha en área 1; 25 kg/ha en área 2; 78 kg/ha en área 3, y 122 kg/ha en área 4. La Tabla 7 indica las cantidades totales de N aplicadas con dosis uniforme y con dosis variable (DV) bajo la restricción ambiental de un máximo de 60.000 Kg de N. Comparando los márgenes netos entre dosis uniforme y dosis variable, se observa que el margen neto de la dosis uniforme de 60 kg/ha es $497.845, mientras que el margen neto de la DV-N es de $502.792, o $4.946 (1%) más rentable en una superficie de 1.000 has (Tabla 8). Por lo tanto hay evidencia de que la DV de N es una tecnología que tiene el potencial de proteger el medio ambiente en las condiciones técnicas y económicas de Argentina, porque permite cumplir con supuestas leyes ambientales y porque, al mismo tiempo, es más rentable que usar una dosis uniforme.
Análisis de sensibilidad. Asumamos ahora que las leyes ambientales son más estrictas, y que la restricción es de un máximo de 45 ton de N que se pueden aplicar en la estancia de 1.000 hectáreas, o bien una dosis uniforme de 45 Kg de N por hectárea. Los resultados indican que la dosis óptima de N es 0 kg/ha en área 1; 8 kg/ha en área 2; 64 kg/ha en área 3, y 95 kg/ha en área 4. Comparando los márgenes netos entre dosis uniforme y dosis variable, se observa que el margen neto de la dosis uniforme de 45 kg/ha de N es $496.518, mientras que el margen neto de la DV-N es de $501.434, o $4.915 (1%) más rentable (Tabla 8). Se aclara nuevamente que para este ejemplo no se ha deducido el costo extra de aplicar con dosis variable. Si las leyes ambientales fueran aún más estrictas, y solamente un máximo de 30 ton de N se pueden aplicar en la estancia de 1.000 hectáreas, o bien una dosis uniforme de 30 Kg de N por hectárea, los resultados son consistentes: la dosis óptima de N es de 0 kg/ha en áreas 1 y 2; 47 kg/ha en área 3, y 64 kg/ha en área 4. Comparando los márgenes netos entre dosis uniforme y dosis variable, se observa que el margen neto de la dosis uniforme de 30 kg/ha de N es $494.351, mientras que el margen neto de la DV-N es de $498.613, o $4.262 (0,85%) más rentable (Tabla 8). El costo extra de aplicar con dosis variable no ha sido deducido de los cálculos. Cabe aclarar que la dosis variable con una restricción de 30 kg/ha es $3.175 más rentable (en 1.000 has) que las recomendaciones actuales de 36,8 Kg/ha.
Conclusiones. Si se acepta que es inevitable usar algunos insumos externos en la producción agropecuaria, la agricultura de precisión puede ayudar a manejar esos insumos de forma tal que ayude a conservar el medio ambiente y aumentar la rentabilidad. Usando la información y el conocimiento sitio-específico, la agricultura de precisión permite afinar la dosis de fertilizantes, semillas y agroquímicos de acuerdo al tipo de suelos y a otras condiciones del cultivo. La revisión bibliográfica es evidencia de que el manejo sitio-específico del N puede reducir la cantidad de fertilizante aplicada, y reducir la cantidad de N en áreas sensibles, al mismo tiempo que mantiene la rentabilidad constante –para las condiciones de EE.UU. y Europa–. Otro ejemplo es que el manejo espacial de insecticidas y herbicidas puede reducir la cantidad total de agroquímicos, aplicándolos solamente donde existen problemas. La agricultura de precisión tiene el potencial de ser un sistema que no sólo protege el ambiente, sino que también es económicamente viable. Si aceptamos que el campo necesita insumos externos, también tenemos que estar dispuestos a aceptar que un insumo importante es la información. La mayoría de los trabajos revisados indican que la agricultura de precisión puede contribuir de muchas maneras a la agricultura sustentable en el largo plazo, confirmando la idea intuitiva de que la AP reduce la carga de agroquímicos sobre el ambiente, aplicando fertilizantes y pesticidas solamente donde se los necesita, y cuando se los necesita. Los beneficios provienen de un menor uso de insumos y consecuentemente, de una menor contaminación ambiental. Otros beneficios incluyen una reducción en la tasa de desarrollo de resistencia a los pesticidas. Una limitación de los trabajos revisados es que solamente algunos pocos realmente miden en forma directa los índices ambientales, tales como la percolación y contaminación del agua con el uso de sensores de suelo. La mayoría de los trabajos no miden índices ambientales sino que estiman indirectamente la percolación y contaminación del agua a través de la medición de la reducción en la aplicación de insumos. Los resultados de los ensayos a campo en Argentina proporcionan un buen ejemplo de cómo se puede usar la información sitio-específica y la dosis variable de fertilizante para mantener la rentabilidad y reducir la cantidad de N aplicada. Los resultados del análisis de sensibilidad indican que la AP es una alternativa modestamente rentable para un amplio rango de restricciones de cantidades máximas de fertilizante que se pueden aplicar en un área determinada, comparada con la dosis uniforme. Estas restricciones pueden ser impuestas por el gobierno, o pueden ser aplicadas voluntariamente por el productor. En el ejemplo, la dosis variable de N mantiene la rentabilidad, aún cuando la cantidad de N se restringe a menos de la mitad de la dosis optima "económica". La AP no sustituye otras prácticas de la agricultura sustentable; sino que es un complemento, que agrega más información y proporciona más y mejores oportunidades de manejo.
Agradecimientos. Los autores agradecen al Ing. Mario Bragachini, y al equipo de trabajo del Proyecto de Agricultura de Precisión del INTA Manfredi, por conducir los ensayos a campo en la Provincia de Córdoba, Argentina. Los autores también agradecen la colaboración prestada por el Site-Specific Technology Development Group, por proveer el programa de GIS SSToolboxTM utilizado para este análisis, como así también por el apoyo técnico.
Notas. (3) Auto-correlación espacial es una extensión de la correlación temporal a un espacio en dos dimensiones. Este es un tema de creciente importancia que surge con el análisis en sistemas de información geográfica (GIS) de los recursos naturales y del medio ambiente (ver Anselin y Bera 1998, Anselin 2001a, b). Específicamente, la auto-correlación espacial o dependencia espacial se presenta cuando en una regresión, la variable dependiente o el error en un punto se correlaciona con la variable dependiente o el error en otros puntos del lote. Formalmente se expresa como:
para los puntos vecinos i y j, donde i y j se
refieren a observaciones individuales y donde yi(j) es el
valor de la variable de interés (Anselin, 1992). La auto-correlación espacial
en el caso de los datos de rendimiento se presenta como la similitud de valores
para ubicaciones similares; es decir, los valores altos o bajos de rendimiento
tienden a estar rodeados de observaciones vecinas con valores similares. Por lo
tanto, y debido a que los valores de los factores de rendimiento en un punto del
lote dependen de los valores en otros puntos del lote, los datos de este lote
van a presentar auto-correlación espacial. La presencia de auto-correlación
espacial implica que una muestra contiene menos información que una que no
está auto-correlacionada (Anselin y Bera, 1998). Para que la regresión sea
estadísticamente significativa, se tiene que corregir esta auto-correlación
espacial, de modo tal que los estimadores obtenidos permitan realizar cálculos
económicos con precisión.
(4) La heterocedasticidad ocurre cuando la varianza del término error no es constante para todos los valores de la variable independiente de interés (es decir, no es homocedástica). Consecuentemente, el valor de la precisión de una regresión OLS es incorrecto, porque OLS asume un término de error con varianza constante. Los estimadores OLS no están sesgados, pero ya no son los más eficientes. Más importante todavía, los tests estadísticos t y F van a indicar otra cosa (en otro sentido), y la R2 va a ser incorrecta. Es muy frecuente encontrar este problema en el análisis espacial de datos, especialmente cuando se usan datos de unidades espaciales irregulares (con diferente superficie), cuando hay diferencias sistemáticas en las relaciones que se están modelando (Ej.: regímenes espaciales como tipos de suelo o topografía), o cuando hay una desviación espacial en los parámetros del modelo (Ej.: expansión espacial). Si un modelo de regresión espacial convencional ignora la presencia de cualquiera de estos efectos espaciales, produce un problema de mala especificación. Por lo tanto, si hay indicios de heterocedasticidad, es necesario incorporar explícitamente los efectos espaciales, ya sea como regímenes espaciales, ya sea como una expansión espacial de los parámetros. Hay muchos tests de heterocedasticidad, y todos parten de la hipótesis nula de homocedasticidad: .
La hipótesis alternativa es que el término error de cada una de las
observaciones tiene una varianza diferente: 
Referencias:
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
,