Andy J - Site Specific Agriculture based on Farmers Experiences for fruits in Colombia February 2010

Agricultura especifica por sitio compartiendo experiencias (AESCE)

aplicada a la producción de frutales en Colombia.

Cadenas productivas

(mango, aguacate, citricos, plátano)

Definición Agricultura específica por sitio :

Según CENICAÑA: El arte de realizar las prácticas agronómicas

requeridas por una especie vegetal de acuerdo con las

condiciones espaciales y temporales del sitio donde se cultiva,

para obtener de ella su máximo rendimiento potencial. De acuerdo

a éste enfoque, la información de las características; de cada sitio

de cultivo es empleada como la base para orientar los procesos de

transferencia de tecnología que traen consigo impacto económico

(Isaacs et al., 2004)

Agricultura específica por sitio compartiendo información (AESCE)

El Concepto• Los paisajes productivos son altamente heterogénea• Necesitamos grandes cantidades de datos para entender

la variabilidad• Cada finca es esencialmente una estación experimental. • Cada ciclo de cultivo, y practica de manejo es un evento

(prueba, n)• El agricultor aprende y adapta de un n + 1 +1…• Aprender del conocimiento colectivo es mucho más

poderoso (n of 1,000s)• Pero, todas las ‘pruebas‘ pasan sin compilarse–

Aprendemos, pero no lo suficiente.

Hipótesis

Si fuese posible compilar la información de lo que hizo el agricultor, y caracterizar las condiciones de un gran número de éstos experimentos, seria posible deducir las practicas óptimas para condiciones especificas.

“Cada vez que un productor siembra y cosecha es una experiencia, experimento o evento único”

La oportunidad• La existencia de bases de datos “glob-locales”

medioambientales y socioeconomicas – estas son globales en cobertura, y locales en relevancia, pues pueden caracterizar cualquier experimento en-finca que se lleve a cabo

• Mecanismos de captura y entrega de información a través de TCIs– celulares, internet– Mover informacion hacia arriba, abajo, a traves y en rededor

• Un mundo en organización – revolución en organizaciones rurales alrededor de las cadenas productivas– Linea base: revolución en organizacion de agricultores

El objetivo principal es aumentar la competitividad de los productores de frutales en el país por medio de un sistema de Agricultura Especifica por Sitio basado en compartir experiencias (AESCE) entre productores de cítricos, aguacate, mango y plátano.

El sistema está diseñado para que se mantenga a largo plazo y contribuya a mejorar la toma de decisiones sobre la escogencia y el manejo de frutales por parte de los cultivadores en todo el país.

Objetivo del proyecto

Sis

tem

as d

e in

form

ació

n C

rop

ste

r/R

edca

mp

o

3 x

Co

ord

inac

ión

– C

IAT

+ A

SO

HO

FR

UC

OL

1er año 3er año

Recopilación “eventos”

(sistema centralizado)

Sistema de monitoreo

(sistema descentralizado)

1

2

Contacto con productores

Protocolos de análisisautomatizados

3

Análisis de información

Formación de grupos

4Capacitación hacia sostentabilidad - TODOS

CIAT + otros

CORPOICA, Cadenas + otros

Cadenas, CIAT + otros

Beneficios

• Minimo 100 agricultores por cadena productiva

• Elevar la productividad y la competitividad de los productores.

• Mejorar el nivel de vida de las familias de los productores a partir del

aumento de sus ingresos.

• Incorporar cambios en los comportamientos socio- culturales de los

productores

Agricultura específica por sitio Agricultura específica por sitio compartiendo información (AESCEcompartiendo información (AESCE ))

Componentes del proyecto:Componentes del proyecto:

• Recopilar información sobre las características Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores"eventos" de los agricultores

• Analizar e interpretar la información recopilada.Analizar e interpretar la información recopilada.

• Grupos de productores Grupos de productores

• CapacitaciónCapacitación

Agricultura específica por sitio compartiendo información (AESCE )

Componentes del proyecto:

• Recopilar información sobre las características ambientales de los sitios y las experiencias o "eventos" de los agricultores


• Grupos de Productores

• Capacitación

Dame un punto y le digo….

Caracterización de sitios con bases de datos de medio-ambiente

• Con latitud y longitud, se puede extraer información de bases de

datos espaciales… generación de bases de datos usando SIG….

Clima:

– Promedios anuales, WorldClim

– Datos diarios actuales, TRMM

• Topografía

– SRTM

– Derivados topográficos (paisaje)

- 3 0 . 1

3 0 . 5

M e a n a n n u a lt e m p e r a t u r e ( º C )

0

1 2 0 8 4

A n n u a l p r e c i p i t a t i o n ( m m )

• Caracterización de los sitios de producciónCaracterización de los sitios de producción

Clima

Bases de datos: WorldClim, BioClim, TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission)

~1500 estaciones

Topografia

Significant Improvement

GTOPO30

SRTM

PaisajeElevation Slope Aspect Landscape Class

MoistureSolar RadiationExposureCurvature

SuelosRASTA: Caracteriza los suelos y terreno en forma rápida, confiable y sencilla

en el sitio

Suelos: RASTA

Suelos: RASTA:

Suelos

RASTA: Caracteriza los suelos y terreno en forma rápida, confiable y sencilla

en el sitio

• MANEJO

• Compilación de la información en bases de datos

•Formato de registro (unidades, tipo)

•Dispositivos parametrizados

•Control en tiempo real

• Compilación de la información en bases de datos

Sistema de informacion






• Capacitación

• Identifica sitios climáticamente y pedologicamente similares como sitios conocidos

• Si el clima y los suelos influyen la adaptabilidad del cultivo, sitios con climas y suelos similar tendrán adaptabilidad similar

• El propósito es identificar sitios con el potencial de introducir nuevas variedades, o para mover tecnologías de un sitio al otro con máxima probabilidad de éxito

Análisis de eventos con el objetivo de dar Análisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas recomendaciones sitio-especificas

•OLS: (Ordinary least squares)

•Regresiones robustas: (permiten contrarrestar la influencia de

outliers)

•BLUP (Best Linear Unbiased Predictor ): permiten estimar efectos

fijos o aleatorios

Regresiones lineales

Kilos/lote = Clima (b1) + Suelos (b2) + manejo (b3) + (B)

Kilos/lote

Suelos

Manejo

Info

adicional

Parámetro

Mat.

Parámetro

Mat.

Parámetro

Mat.

Clima

Ba

ses

de

da

tos

Regresiones no lineales (redes neuronales artificiales)

Análisis de eventos con el objetivo de dar Análisis de eventos con el objetivo de dar recomendaciones sitio-especificas recomendaciones sitio-especificas

Caso de estudio: Mora (Rubus glaucus)

Analisis de relevancia:

IInterpretación de la información recopiladanterpretación de la información recopilada

Análisis de las variables mas relevantes

(a) Plano indicando la productividad de mora. La escala a la derecha indica el valor de productividad kg/planta/semana. La parte superior indica valores altos de producción mientras la parte inferior muestra bajos valores. (b) mapa de red neuronal mostrando 6 grupos de productividad y sus etiquetas de acuerdo a los valores de productividad

Caso de estudio: Mora (Rubus glaucus)


Ejemplo hipotético en plátano

Un caso hipotético donde un cultivador de plátano, quiere saber cual es el cultivar con el que obtendría mayor número de cajas por racimo, peso racimo o ratio en las condiciones de su finca.







• Capacitación

Organización de grupos de productores – El compartir conocimiento de la propuesta

“Compartir información y discusión sobre posibles métodos para mejorar la competitividad en base al conocimiento colectivo y científico”

La Revolucion en InglaterraEl sistema CREA en Argentina

• Los agricultores trabajan en un ámbito agrícola y social en lo cual surge una plétora de condiciones variables a los cuales reaccionan continuamente ajustando sus prácticas y manejo (Thompson y Scoones 1994).

• Cada vez que el agricultor siembra un lote es un experimento y un evento único.

• Los agricultores observan los resultados de estos experimentos o eventos y toman decisiones basadas en ellos.

Agricultura Tradicional

• Esta experimentación continua y el ajuste a las condiciones locales pueden conducir a cambios notables en la productividad y la eficiencia. – En Inglaterra la productividad agropecuaria aumentó

3-4 veces durante un período de dos siglos desde 1650

– Esta revolución agropecuaria se basó en la experiencia y los conocimientos de los mismos agricultores

– Se transfirieron las tecnologías innovadoras compartiendo experiencias

Fuente: Pretty 1991 y Cock et al en preparación



• En la mayoría de los casos un gran numero de innovadores contribuyeron a la revolución agropecuaria por medio de avances incrementales basados en prueba y ensayo.


• Así, el concepto de observar la respuesta de un cultivo a las variaciones en el manejo y el medio ambiente es tan viejo como la misma agricultura.

• Al mismo tiempo como decía Young 1770 “Cuando me imaginaba que 2 o 3 ensayos habrían sido decisivos ya 40 han sido ejecutados en vano”

“Where I imagined 2 or 3 trials would have proved decisive, 40 have been conducted in vain.”

Organización de grupos de productores – El compartir experiencia de la propuesta

•Acercamiento inicial a productores y socialización del proyecto

•Capacitación de facilitadores

•Establecimiento de grupos de productores y primeros talleres para compartir

conocimiento

•Gira nacional de la unidad móvil multipropósito (Frutichiva) para socializar

el proyecto, promover el consumo y facilitar el intercambio de información

•Segundo ciclo de talleres para compartir conocimiento

•Formalización de grupos y establecimiento de compromisos de

sustentabilidad por los mismos productores

•Tercer ciclo de talleres para compartir conocimiento

1 an

ho3

anho

Agricultura específica por sitio compartiendo experiencia (AESCE )





• Capacitación

Capacitación

Capacitación en cada uno de los componentes del proyecto a personal

de ASOHOFRUCOL, CORPOICA, las cadenas productivas y otros

socios con el fin de mejorarlo y darle sostenibilidad después de los 3

años.

• Captura de datos en campo y GPS

• Caracterización de fincas basado en GIS

• Organización y formación de grupos de productores

• Metodología para generar recomendaciones sitio-especificas

• Manejo de información en sistemas en línea, y métodos de captura de

datos en campo

• Protocolos de análisis de datos

• Sistemas de información

• Cafe in Latin America• 4,000 farms engaged in supply-chain based analyses of

coffee quality and productivity• Farm-level data compiled at points further down supply

chain (farmer organisations, local-coffee buyers)• Capture of cupping quality data (per farm) further down

supply chain• Spatial analyses to find drivers of coffee quality

(environmental and management)• Return of information to farmers on potential

opportunities for coffee quality (who to sell to), and management options to increase their quality

Un ejemplo

DAPA Output Niche Potential

CinfO Webinterface: Interactive Map – MU Details

CinfO Webinterface: Interactive Map – Q Module:

CinfO Quality Module: Cupping Database (Offline)

DAPA Output Niches

DAPA Output Niches

FACTOR PROB FACT PROB FACT PROB FACT

Elevation (masl) 0.07 1800...1900 0.22 1700...1800 0.22 1700...1800

Slope (degrees) 0.13 5...10 0.13 5…10 0.26 0…5

Exposition 0.19 SW 0.19 NE 0.29 S

Annual rainfall (mm) 0.60 2100…2300 0.26 2300…2500 0.26 2300…2500

Dry months 0.17 2 0.17 2 0.17 2

Rain days 0.12 210…230 0.12 210…230 0.22 190…210

Annual temperature (ºC) 0.10 17…18 0.20 18…19 0.2 18…19

Diurnal temperature range (ºC) 0.25 10.8...11 0.25 10.8...11 0.25 10.8...11

Dew point (ºC) 0.17 10…10.5 0.17 10…10.5 0.17 10…10.5

Solar radiation (MJ per m2 per day) 0.18 170…175 0.18 170…175 0.18 170…175

Soil 0.18 Vf 0.18 Vf 0.18 Vf

FINAL POINTS, TOP QUALITY CLASS, PROB > 0.90

FARM 1 FARM 2 FARM 3

DAPA Output Niches

REALIZAR EL POTENCIAL

Experimentos de orientación – Puntaje final

Orientación Finca en Concordia

Finca en Piendamo

Norte 82.0 a 79.8 a

Este 80.8 a 80.6 a

Sur 83.8 a 72.8 b

Oeste 81.9 a 78.0 ab

Plano 83.4 a 80.7 a

Pasos para arrancar – Primer anho• Juntar informacion secundario sobre los cultivos• Formalisar equipos de trabajo entre los socios• Taller de incepcion y planificacion• Gira institucional a gobernaciones, secretarios, ministerios

(Comunicacion y Educacion, por ejemplo) para involucramiento de mas actores, y contrapartida para componentes especificos

• Establecimiento de sistema de informacion para manejar datos de eventos

• Primera ronda nacional con las cadenas para socialisar proyecto a los productores y recopilar primeros datos de eventos

• Arranque con fase de analisis de eventos

Cojiendo fuerza – Segundo anho

• Gira nacional de la FRUTICHIVA para socialisar proyecto, y repartir informacion -> mayor visibilidad hacia proyecto

• Talleres de productores por cultivo en distintas regiones• Entrega de primera informacion sitio especifico: variedades

recomendadas, y primeros recomendaciones de manejo• Ensayos con distintas TICs para captura y compartimiento

de informacion (MIT, Google etc.)• Establecimientos de protocolos de analisis por cultivo

(HEIG-VD)• Capacitaciones (talleres de 3 dias en temas especificos)

Un sistema funcionando– tercer anho

• Profundizacion en protocolos de analisis, automatizacion en sistema de informacion

• Recomendaciones sitios especificos en web• TICs funcionando para entrega de recomendaciones y

recopilacion de informacion de eventos• Talleres de grupos de productores establecidos• Segunda gira de la FRUTICHIVA para repartir

informacion, conocimiento y facilitar compartimiento de informacion

Los Roles• Coordinacion tecnica• Modelos y analisis

• Coordinacion operativa• Enlaces institucionales

• Socializacion del proyecto• Formacion de grupos

• Informacion secundario• Centros regionales, agronomos• Manuales tecnicos

Cadenas productivas

(mango, aguacte, citricos, plátano)

GRACIASGRACIAS

Andy J - Site Specific Agriculture based on Farmers Experiences for fruits in Colombia February 2010

Travel

Transcript of Andy J - Site Specific Agriculture based on Farmers Experiences for fruits in Colombia February 2010