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Un modelo para calcular la dosis óptima de fertilización en verdeos



fertilización en verdeos

Se trata de un desarrollo del Proyecto Rotaciones en Tambo realizado por el equipo técnico del Área de Lechería CREA


El equipo del Proyecto Rotaciones en Tambo del Área de Lechería CREA desarrolló un modelo que permite estimar el nivel de fertilización óptimo de verdeos de invierno.


A partir del valor de mercado de diferentes fuentes de fertilizantes y de datos de manejo y estado del régimen hídrico, el modelo –montado sobre una planilla Excel– calcula la Dosis Óptima Económica (DOE) de la cantidad por aplicar en base a la determinación del Costo Directo, Ingreso Bruto e Ingreso Neto.


La planilla además dispone de un esquema para realizar un análisis de sensibilidad del Ingreso Neto en función de variaciones en la eficiencia de cosecha del verdeo y de los precios de los fertilizantes y de la leche.


“Es muy común que la decisión de fertilización esté basada en el precio de los fertilizantes o la financiación, pero en muchas situaciones el factor determinante está dado por la capacidad de aprovechamiento del pasto; el manejo profesional de ese recurso resulta fundamental para el aprovechamiento de la inversión”, explica Gonzalo Berhongaray, coordinador del Área de Lechería de CREA.


“Las metodologías complejas para crear modelos que permitan la optimización de las fertilizaciones fueron desarrollas en cultivos, pero eran una cuenta pendiente para verdeos de invierno, por lo que, a partir de una revisión y puesta en común de múltiples ensayos y bibliografía en la materia, elaboramos un modelo de respuesta a la fertilización según zona climática, fuente, momento y dosis de fertilización”, añade.


El proyecto Rotaciones en Tambo, que cuenta con el apoyo del Laboratorio SueloFértil de la Asociación de Cooperativas Argentinas (ACA), es uno de los programas estratégicos del Área de Lechería CREA.


Participaron además del desarrollo de esta herramienta el Conicet y FCA-UNL.


Autor: Gonzalo Berhongaray Colaboradores: Matías White, Hugo Micheloud y Oscar Zen.



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