Nos encontramos constantemente desafiados por la búsqueda de formas más eficientes y eficaces de mejorar el proceso productivo. Uno de los conceptos fundamentales en este viaje es la estimación de rendimiento, una herramienta crucial que nos permite prever y planificar con mayor precisión. Obtener buenas predicciones facilita procesos como la planificación temprana de la venta de grano o conocer con cierto grado de certeza los resultados económicos esperados.
En este artículo, exploramos en profundidad la estimación de rendimiento en el contexto de los cultivos de maíz, desglosando su significado, cálculo y la importancia de los modelos de estimación en el panorama actual.
¿Qué es la Estimación de Rendimiento? ¿Qué conocemos por rendimiento potencial?
La estimación de rendimiento es el proceso de predecir la cantidad de cosecha que se obtendrá de un cultivo en particular. En otras palabras, es la capacidad de anticipar con cierto grado de certeza cuántas toneladas de grano podremos recolectar por hectárea. Esta información no solo es valiosa para los agricultores en la planificación de sus operaciones, sino que también es esencial para la toma de decisiones en la cadena de suministro y en los mercados agrícolas.
Antes de sumergirnos en los detalles del cálculo de rendimiento, es crucial comprender el concepto de «rendimiento potencial». En términos sencillos, el rendimiento potencial se refiere a la cantidad máxima de toneladas de grano de maíz que un cultivo podría producir bajo condiciones ideales, sin limitaciones de agua, nutrientes, enfermedades o factores climáticos adversos. Es como el techo teórico de producción. Sin embargo, en la práctica, rara vez alcanzamos este nivel debido a las diversas variables en juego. La principal variable que define el rendimiento potencial en maíz es la variedad o híbrido, ya que el genotipo determina en gran medida cuál es el rendimiento máximo esperado.
Calculando el Rendimiento en Maíz: Metodologías tradicionales a campo
El cálculo del rendimiento en el cultivo de maíz es una combinación de ciencia y observación meticulosa. Para determinar el rendimiento real, necesitamos recolectar datos precisos como el número de plantas por hectárea, cantidad de mazorcas promedio por planta, número de granos por mazorca y el peso de 1000 granos. Estos datos se utilizan en fórmulas específicas que varían según la región y las condiciones locales, pero en esencia, implican multiplicar las diferentes variables a fin de llegar a número de granos por hectárea y peso de 1000 granos. Finalmente, a partir de esos valores y una regla de 3 podemos obtener en unidades de peso el rendimiento de granos a esperar.
Un factor clave para estimaciones más precisas es tomar la mayor cantidad de muestras posibles, y, por otro lado, tomarlas en ambientes contrastantes para obtener resultados representativos de la realidad. Es recomendable comenzar a realizarlas a partir de que el cultivo se encuentra entre R4 y R5 de la escala de Ritchie y Hanway, ya que a partir de estos estados fenológicos se espera que el rendimiento presente una mayor estabilidad.
El Papel Fundamental de los Modelos de Estimación
En la actualidad, nuestra capacidad para estimar el rendimiento en los cultivos de maíz ha sido revolucionada por la tecnología y los modelos de estimación. Los avances en la recopilación de datos, las imágenes satelitales y el análisis estadístico nos han brindado herramientas poderosas para predecir el rendimiento con mayor precisión. Los modelos toman en cuenta factores históricos y actuales como el clima, la variedad o híbrido, imágenes satelitales y los patrones de adversidades para ofrecer estimaciones más precisas.
La plataforma SIMA cuenta con la herramienta SIMA Harvest, producto desarrollado y validado en conjunto con la NASA y la Universidad de Maryland. El modelo tiene en cuenta las variables previamente mencionadas y comienza a arrojar resultados aproximadamente a partir de la mitad del ciclo de cultivo. Lo interesante es que el modelo cuenta con herramientas de machine learning, con lo cual es capaz de ir aprendiendo cómo interactúan las diferentes variables a lo largo de los años, lo que permite que detecte nuevos patrones o diferencias en la interacción de variables, resultando en que cada vez cuente con resultados más precisos. Actualmente, el equipo de Data Science determinó que en líneas generales SIMA Harvest está correlacionando al 85% con los rendimientos finalmente obtenidos, pero más interesante aún, logró superar en gran medida las estimaciones realizadas por diferentes agrónomos a campo.
En conclusión, la estimación de rendimiento es un arte esencial en la agricultura moderna. En el caso de los cultivos de maíz, entender el rendimiento potencial, calcular con precisión utilizando datos y fórmulas, aprovechar los modelos de estimación avanzados y analizar los resultados nos permite tomar decisiones más inteligentes y estratégicas. A medida que continuamos enfrentando desafíos cambiantes en el mundo agropecuario, la estimación de rendimiento emerge como una brújula confiable en nuestro viaje hacia la seguridad alimentaria y la excelencia agrícola.
