jueves, junio 13, 2024
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Las lluvias mejoraron el rinde estimado en algunas zonas, pero llegaron tarde para el maíz temprano

La agtech SIMA relevó el estado de los cultivos, hasta fines de enero, en las más de 2 millones de hectáreas que monitorea en la Argentina.

La agtech argentina SIMA (Sistema de Monitoreo Agrícola) analizó las condiciones del maíz detectadas hasta los últimos días de enero en Argentina, donde es el momento crítico de los cultivos, y cómo impactaron las lluvias en las casi 2 millones de hectáreas que tienen relevadas en nuestro país.

En este contexto, la empresa informó que los maíces de primera son los que mostraron una peor condición general.  “Claramente estos valores tienen una correlación directa con la época de siembra. Los maíces de primera son los que tienen una peor condición, en tanto los sembrados más tarde son los que por ahora mostraron una mejor condición”, señalaron.

Por otro lado, indicaron que “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 performance 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 rindes empezaron a reflejar cierta mejora en el panorama, acercándonos a lo que nos habíamos fijado como objetivo, aunque en promedio, las 2 estimaciones de rendimientos arrojaban un 5% por debajo”.

“Podríamos decir que para algunos lotes las lluvias llegaron a tiempo de concretar o salvar cierto potencial de cultivos, para otros claramente estas precipitaciones de mediados de enero llegaron tarde, con los cultivos adelantados en momentos donde no pudieron aprovechar los milímetros (mm) caídos”, evaluó la empresa. 

“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”, concluyó el reporte.

CONDICIÓN GENERAL DEL MAÍZ

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Desde la compañía también indicaron que es fundamental analizar y asociar dos variables como la condición general del cultivo y el perfil hídrico del suelo. “Esto nos permite hacer ciertas proyecciones de lo que puede suceder. Si hoy hay una condición seca, sin lluvias en el horizonte cercano, se podría estar aproximando un problema, sobre todo si esta situación se detecta en lotes donde se están definiendo los rendimientos”.

En el informe puede notarse que, hasta la semana del 16 de enero, la proporción de suelos en condición “seca + muy seca” venía en aumento y con ella comprometiendo los resultados de los cultivos.  “De la segunda mitad de enero hasta la semana del 6 de febrero vemos una mejora considerable en la humedad de los suelos”, señaló el análisis.

EVOLUCIÓN DEL PERFIL HÍDRICO

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Sin embargo, aclararon que 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 SIMA-Harvest(desarrollado junto a NASA), que existe una pequeña mejora en los rendimientos esperados que se empieza aproximar a los objetivos de inicio de la campaña”, remarcaron. 

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Más de 4 millones de hectáreas relevadas

Por último, desde SIMA recordaron que cuentan con más de 4 millones de hectáreas de datos en Latinoamérica, siendo casi 2 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”.

“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”, concluyeron desde la compañía.

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