Recomendaciones para las nuevas tecnologías
por Joe Lawrence, Cornell Pro-Dairy
En cualquier cambio, a menudo se discutirá si se está llevando a cabo demasiado pronto o demasiado tarde. Aunque hay muchas tecnologías disponibles, comprender cómo funcionan, y todavía más importante cómo no funcionan, es más importante que evaluar si es el momento oportuno de adoptarlas. Con todo el poder y conveniencia que pueden ofrecer muchas tecnologías, el uso incorrecto o la falta de contexto de la información proporcionada, puede traerle más problemas que soluciones.
De vez en cuando nos quejamos de la capacidad de predecir el clima, sin embargo, la cantidad de información recolectada sobre el clima es verdaderamente sorprendente y se ha integrado en muchas herramientas útiles para el manejo de cosecha. Un buen ejemplo son las herramientas para predecir los grados días de crecimiento (GDD, por sus siglas en inglés).
Los modelos de predicción de plagas utilizan datos de GDD para rastrear el ciclo de vida de las plagas, proporcionando información clave sobre el momento en que una plaga entrará en una etapa de desarrollo en la que podría causar daño al cultivo. Independientemente de lo accesibles y precisos que sean estos datos hoy en día, las acciones tomadas a partir de esa información siguen siendo el aspecto más importante para determinar si la herramienta aporta valor. En la mayoría de los casos, el conocimiento del ciclo de vida de una plaga es solo el punto de partida de un enfoque de manejo integral de plagas, que incluye monitoreo en campo, rango de acción y otros factores, para determinar si es necesario intervenir. No se trata de una señal automática para aplicar medidas de control.
La disponibilidad de herramientas para el seguimiento de GDD también ha sido valiosa para monitorear el desarrollo del maíz. Las empresas vendedoras de semillas proporcionan datos detallados sobre el número promedio de GDD que necesita un híbrido de determinada madurez relativa para alcanzar la madurez fisiológica. Además, numerosos estudios han generado información útil sobre la cantidad de GDD requeridos para que la planta alcance diferentes etapas clave de su desarrollo. Investigaciones más específicas, centradas en la producción de ensilado, han estimado los GDD necesarios desde la siembra o la aparición de la espiga, hasta alcanzar la madurez óptima.
Estas herramientas son útiles, sin embargo, también es importante reconocer sus limitaciones. Aunque las unidades de calor son un componente esencial en el desarrollo del maíz, la planta crece en un sistema dinámico afectado por múltiples factores bióticos y abióticos (agua, plagas, nutrición, entre otros) que inciden sobre su capacidad para aprovechar eficazmente las unidades térmicas disponibles.
Al igual que con el manejo de plagas, los cálculos de GDD son herramientas útiles para la planificación, pero no representan una solución aislada. Combinados con la fecha de siembra y la madurez relativa del híbrido, su uso temprano en la temporada puede proporcionar una estimación general del momento de cosecha y facilitar una planificación preliminar. A medida que se acerca la cosecha, utilizarlos como señal de alerta oportuna puede ayudarle a organizar mejor el tiempo, al indicar cuándo iniciar observaciones más intensivas en campo sobre la madurez del cultivo.
Este último punto es clave: las decisiones finales deben basarse en observaciones detalladas en campo. Confiar únicamente en los datos de GDD puede llevar a decisiones incorrectas sobre el momento de cosecha. En el equipo de Cornell Pro-Dairy lo hemos observado en campos a lo largo de los años y lo hemos comprobado en nuestros propios estudios, donde los errores pueden ir en ambas direcciones. En varios ciclos agrícolas, el estrés durante la temporada ha retrasado el desarrollo del cultivo, haciendo que el momento óptimo de cosecha se retrase hasta varias semanas respecto a las metas establecidas por los GDD. En esos casos, cosechar guiándose solo por los GDD habría resultado en un cultivo inmaduro y con alto contenido de humedad, obstaculizando la fermentación en silo y comprometiendo el rendimiento y contenido de almidón.
En un aspecto relacionado con la toma de decisiones sobre el momento de cosecha, los equipos portátiles de rayos infrarrojos cercanos (NIR) se han vuelto cada vez más accesibles para el muestreo del contenido de materia seca (MS) en forrajes, y son una herramienta aceptable que permite acelerar las pruebas de MS, en comparación a métodos más laboriosos como los analizadores Koster o las freidoras de aire. Estos equipos NIR representan una gran tecnología, sin embargo, hasta ahora nuestra experiencia en la obtención de datos precisos de MS ha sido muy variable. Son equipos complejos que dependen de una correcta calibración para cultivos y rangos de humedad específicos. Cuando las calibraciones se mantienen al día y se aplican de acuerdo con los parámetros del cultivo, proporcionan datos valiosos y precisos para la toma de decisiones. Cuando se descuidan estos detalles, los resultados pueden ser erróneos y llevar a decisiones peores, comparadas a las que se hubieran tomado sin datos.
Toda la información es poderosa, pero sólo los datos precisos y con contexto son verdaderamente útiles.
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