Hablan nuestros datos: las lluvias en Argentina, ¿llegaron a tiempo?

Ya es sabido que a través de los datos, podemos analizar, detectar patrones y realizar lecturas que nos permitan convertir estos datos en información, que nos servirá para poder comprender mejor lo que sucedió, y prepararnos para el futuro con mayor tiempo y conocimiento para la planificación.

Abrimos una web y nos dispara la importancia de acumular datos, pero ¿para qué? ¿Por qué es importante la digitalización del agro?

SIMA cuenta con más de 4 millones de hectáreas de datos, siendo casi dos millones de hectáreas exclusivas de Argentina. Estos datos, detectados de primera mano por cada uno de los productores que confió en la plataforma para la gestión de sus establecimientos, brindan la posibilidad de leer en tiempo real la condición de los cultivos, cruzar variables temporales y ajustar lo que sea necesario para una gestión más eficiente.

En este caso, analizamos las condiciones de los cultivos de maíz detectados hasta los últimos días de Enero en Argentina, momento crítico de los cultivos del país, y cómo impactaron en ellos las lluvias (¿o no?).

Condición General del Maíz

Realizando un análisis sobre la condición general del maíz, descubrimos que aquellos maíces que están más adelantados en el ciclo, son los que muestran una peor condición general, tal como se puede apreciar en el gráfico anterior.. 

Claramente estos valores tienen una correlación directa con la época de siembra, en este aspecto los maíces de primera son los que tienen una peor condición, en tanto los maíces sembrados más tarde son los que (por ahora) mostraron una mejor condición.

Es bueno también asociar la condición general del cultivo y el perfil hídrico del suelo. Esto nos permite hacer ciertas proyecciones de lo que puede suceder, si hoy tengo una condición “seca” y no veo lluvias en el horizonte cercano, me puedo estar enfrentando a un problema, sobre todo si esta situación la encuentro en lotes donde se están definiendo los rendimientos.

Evolución del Perfil Hídrico

Si vemos con detenimiento en el gráfico, podemos notar que hasta la semana del 16/1 la proporción de suelos en condición “Seca + Muy Seca” venía en aumento y con ella comprometiendo la performance de los cultivos. 

De la segunda mitad de enero hasta la semana del 6/2 vemos una mejora considerable en la humedad de los suelos.

Con esto no quiere decir que los rendimientos esperados por los productores se verán fortalecidos con estas lluvias, más sabiendo que las mismas fueron dispares en todo el territorio argentino, pero sí podemos observar a través de nuestro estimador de rendimiento SIMA-Harvest, que existe una pequeña mejora en los rendimientos esperados que se empieza aproximar a los rendimientos objetivos de inicio de la campaña. 

Evolución de los rendimientos estimados (a campo y SIMA Harvest) a lo largo del tiempo para Maíz de primera

Queda claro, sobre todo a nivel de campo, que la falta de lluvia que se registró desde mediados de diciembre hasta mediados de enero, ponían en jaque la perfomance de los cultivos de primera. 

En este sentido, por ejemplo, a principios de Enero, las estimaciones tanto a campo como a nivel de modelo, arrojaban un 15% de rendimiento por debajo del objetivo. Una vez concretadas las lluvias (segunda mitad de enero) el ánimo cambió para quienes monitorean y los rendimientos empezaron a reflejar cierta mejora en el panorama, acercándonos a los rendimientos que nos habíamos fijado como objetivo, aunque en promedio, las 2 estimaciones de rendimientos arrojaban un 5% por debajo del objetivo.

Podríamos decir que para algunos lotes las lluvias llegaron a tiempo de concretar o “salvar” cierto potencial de cultivos, para otros claramente estas lluvias de mediados de Enero llegaron tarde, con los cultivos adelantados en momentos donde no pudieron aprovechar los mm caídos. Todavía queda un largo camino para cerrar la campaña y sabemos que las condiciones son dispares, pero en términos generales podemos decir que las lluvias llegaron a tiempo de salvar una campaña que podía ser muy mala.