En todos los campos agropecuarios crecen plantas silvestres que reducen los rendimientos de los cultivos al competir con ellos por agua, luz y nutrientes. Para controlarlas, el manejo más frecuente entre los productores se basa en el uso de herbicidas. Estos agroquímicos son más efectivos cuando se aplican en el momento en que las malezas apenas emergen.
En este marco, investigadores de la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aries (Fauba) desarrollaron una herramienta que predice, con siete días de anticipación, cuándo es más probable que emerjan las malezas. Así, al aumentar la efectividad de los agroquímicos, se requerirían menos aplicaciones.
«Hace más de 40 años que en la Fauba se estudia la biología de las malezas, es decir, de plantas que perjudican el rendimiento de los cultivos. Junto con otros investigadores de Facultad quisimos reunir esta información en una herramienta que le permita a los productores controlarlas mejor», explicó Diego Ferraro, docente de la cátedra de Cerealicultura de la Fauba.
En este sentido, agregó: «Para combatirlas, los productores aplican agroquímicos que pueden contaminar aguas y suelos. Si conocemos el momento en que tienen mayor efecto, podemos reducir su uso. Gracias a investigaciones previas, sabemos que los herbicidas funcionan mejor cuando las malezas apenas emergen».
El pronóstico. En consecuencia, a partir de un Convenio Tecnológico entre Fauba y Corteva Agriscience, un grupo de investigadores de la cátedra de Cerealicultura elaboró el modelo Proriema (Pronostico del Riesgo de Emergencia de Malezas), que permite anticipar el momento de mayor riesgo de que germinen las semillas de las malezas en los agroecosistemas.
«Esta herramienta web evalúa el riesgo de emergencia para cada uno de los siete días posteriores a la consulta. Se requieren dos grupos de variables: las ambientales —como la temperatura y la humedad del suelo—, que se cargan automáticamente, y las que debe ingresar el productor respecto al manejo agrícola, como cuál fue el cultivo antecesor, qué rendimiento obtuvo, qué tipo de labranza del suelo utiliza y en qué localidad se encuentra».
La herramienta crece. El investigador destacó que, como primera etapa, el modelo se diseñó para predecir el riesgo de emergencia de una maleza particular, el Yuyo Colorado, en algunas zonas agrícolas del país, como el norte, el sur y el este de Buenos Aires, y el sur de Córdoba y Santa Fe.
En el futuro, gracias a la estructura que se usó en su programación, el modelo se podrá calibrar para que funcione con muchas otras malezas y en cualquier región donde se produzcan cultivos extensivos de granos.
Diego remarcó que la herramienta es libre y gratuita, y que se puede acceder a ella a través de la web. Para usar el modelo sólo se requiere un celular, una tablet o una computadora personal con conexión a internet. «Nos entusiasma hacer llegar las investigaciones de la Universidad pública a los productores».
Los datos. Ferraro, quien desarrolló el modelo junto con Diego Batlla, también docente de la cátedra de Cerealicultura, y con becarios de doctorado y maestría, señaló que se requirieron decenas de estudios previos para diseñar la herramienta.
«Para anticipar la manera en que la plántula de una maleza emerge, primero hubo que investigar cómo se despiertan las semillas. Esto implica conocer cómo perciben y responden a la temperatura, el agua y la luz del ambiente que las rodea», indicó.
Asimismo, el investigador indicó que usar herramientas virtuales para tomar decisiones ya es una realidad y que cada vez es más frecuente manejar los cultivos de esta forma.
En base a datos climáticos y de manejo —añadió—, ya se predice cuándo van a ocurrir los momentos clave del cultivo. O sea, cuándo va a emerger, madurar y florecer. Esos períodos son fundamentales para tomar decisiones de manejo.
«Los modelos Cronos para trigo, colza y cebada ya están muy difundidos», describió.
Por otra parte, Ferraro aclaró que ante la aparición de resistencia en las malezas —algo que cada vez preocupa más a los productores— están trabajando en otro modelo que permitirá predecir este fenómeno. «Vamos a continuar avanzando y afinando otras herramientas que le sirvan al productor en su actividad», indicó.