When the Field with Less Potential Produced More
Escrito por Gilly Kinsky, VP de Marketing, CropX
En Illinois, dos campos vecinos de maíz con riego por pivote fueron gestionados lado a lado, con dos enfoques muy diferentes.
El Campo A continuó con la gestión tradicional del riego: menos aplicaciones, pero de mayor volumen, basadas en la experiencia y señales visuales. El Campo B adoptó sensores de suelo de CropX y riego de tasa variable (VRI), aplicando agua según datos de humedad del suelo en tiempo real.
Históricamente, el primer campo siempre había tenido mayor rendimiento que el segundo. Esta vez, ocurrió lo contrario.
Dos estrategias de riego muy diferentes
En lugar de aplicar grandes cantidades de agua cuando el estrés ya se había producido, el campo gestionado con CropX recibió riegos más pequeños y frecuentes, guiados por datos de suelo en tiempo real.
Los niveles de humedad se mantuvieron estables durante toda la temporada. No se produjeron eventos de estrés. Además, cada lluvia y cada riego fueron registrados automáticamente por los sensores.
Mientras tanto, el campo gestionado por el agricultor vio cómo la humedad del suelo descendía por debajo del nivel de recarga en siete ocasiones, provocando estrés y limitando el potencial de rendimiento.
Lo que ocurrió en el campo
A pesar de utilizar tasas de siembra más bajas y una variedad de maíz menos vigorosa, el campo gestionado con CropX superó al campo gestionado por el agricultor en todos los indicadores:
- 22 % más de rendimiento
- 94 % del potencial de rendimiento de la variedad (frente al 77 % en el campo vecino)
- 9,3 % más de rendimiento que en temporadas anteriores
- Cero eventos de estrés, frente a siete en el campo gestionado por el agricultor
Al mismo tiempo, el campo gestionado por el agricultor —el que tenía mayor potencial histórico— produjo un 23 % menos de lo esperado en función de su rendimiento en temporadas anteriores.
Mapa de siembra de la variedad de maíz
Qué marcó la diferencia
El campo con menor rendimiento no desarrolló de repente un mejor suelo. Lo que obtuvo fue mejor información. Los datos de suelo en tiempo real permitieron un momento de riego preciso, evitando el estrés antes de que apareciera. Cada evento de lluvia y riego fue registrado automáticamente e integrado en la toma de decisiones.
El agricultor no trabajó más ni utilizó más recursos. Simplemente tuvo mayor visibilidad sobre las condiciones reales del suelo, en lugar de depender de suposiciones o indicadores visuales tardíos.
Esta comparación demuestra cómo la agricultura de precisión puede desbloquear el potencial oculto de campos que antes se consideraban de bajo rendimiento. Cuando las decisiones de riego se alinean con las condiciones reales del suelo en tiempo real, en lugar de seguir calendarios fijos, incluso los campos históricamente más débiles pueden superar a sus vecinos. A menudo, las mejores decisiones no provienen de un mayor esfuerzo, sino de mejores datos.
