En una conferencia plenaria, el Dr. Ramón León, especialista en esas áreas, investigador y profesor de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, presentó un modelo de predicción fenológica para determinar ventanas de control de malezas, de acceso libre y gratuito, que desarrolló junto a su equipo en Estados Unidos. La charla fue moderada por Betina Kruk de la UBA.
Para hacerlo, tuvieron en cuenta cuatro preguntas básicas: ¿cuándo salen las malezas?, ¿dónde salen?, ¿cuándo controlarlas? y ¿qué tanto se pueden automatizar los procesos que responden a estas preguntas?.
Poder predecir la emergencia de malezas, cómo y cuándo crecen, es fundamental para optimizar la toma de decisión en el control de malezas. Por eso, el Dr. León y su equipo desarrollaron un modelo de monitoreo a base de probabilidad de alcanzar distintos estados de desarrollo de las especies problemáticas.
“Como el tiempo cronológico no es el mejor predictor, hemos utilizado el tiempo térmico, en grados-día de crecimiento y también la disponibilidad de agua en el suelo para desarrollar modelos hidrotermales”, detalló el investigador. “Es importante determinar cuándo ocurren los distintos estados de desarrollo de las malezas, es decir, sus distintos momentos fenológicos, más allá del nivel de plántula”, agregó.
Según contó León, han trabajado con distintas especies de malezas realizando muestreos en varias localidades y en numerosos puntos donde hacen conteo de plántulas, miden temperatura y humedad. Además, definen las cohortes o diferentes estados de desarrollo de las malezas. Con los datos anteriores, determinan el momento oportuno de aplicación de herbicidas, utilizando el concepto de Período Crítico de Control de malezas (PCC), que dice cuándo el cultivo debe estar limpio para alcanzar un nivel de rendimiento objetivo.
“El PCC tiene limitaciones. Se asume que la presencia de malezas es uniforme durante ese período y que las malezas pueden ser igualmente controladas en cualquier momento, lo cual no es cierto, y no define cuántas acciones de control deben hacerse ni con qué frecuencia”, reconoció León. Por eso, llamó a tener en cuenta estos factores y no correr riesgos que favorezcan la resistencia a herbicidas. “Es un concepto para la protección del rendimiento, pero no para el manejo efectivo de las malezas”, expresó.
De acuerdo con el docente, se necesitan modelos más robustos e información colaborativa de distintos lugares geográficos que aporten a generar sistemas de predicción más certeros. Debido a que el conteo de plántulas resulta trabajoso y no es fácil lograr que las personas lo realicen, han recurrido a un método que resultó efectivo: la toma de fotos que luego se procesan y analizan en base a la acumulación de pixeles a lo largo del período de crecimiento para determinar la presencia de las pequeñas plantas de malezas.
El equipo del Dr. León también está estudiando el efecto de los cultivos de cobertura en el control de malezas.
En su experiencia, las coberturas vivas de centeno solo son efectivas si hay suficiente biomasa, según contó. En esa región se requieren unas ocho toneladas de materia seca para que tenga un efecto supresor exitoso de las malezas. A fin de estimar esa biomasa, desarrollaron un sistema visual donde colectan imágenes (colocando la cámara en el tractor, por caso) del cultivo de cobertura y mediante un algoritmo que arroja una imagen tridimensional, predice la materia seca del mismo en las distintas zonas, para saber en qué lugares habrá una reducción efectiva de las malezas o será necesario aplicar herbicida.
En cuanto a lo que se viene, el experto indicó: “Los siguientes pasos serán aumentar la escala de la toma de datos; automatizar la conexión con NOAA (Oficina Nacional de Información Oceánica y Atmosférica) para tener acceso en tiempo real a información meteorológica y lograr el funcionamiento de los modelos en tiempo real; generar una interfase para productores con un sistema de alarma que anticipe el umbral de riesgo o si este ya se pasó, será una aplicación simple en el teléfono celular”.
Al finalizar la charla plenaria se llevó a cabo una mesa redonda sobre “Biología y ecología de malezas”, moderada por el Ing. Santiago Poggio, en la que el Ing. Diego Batlla, investigador del CONICET y FAUBA, dio a conocer el sistema PRORIEMA, un modelo de pronóstico de riesgo de emergencia de malezas a siete días de acceso gratuito. Luego, la Ing. Agr. Betina Kruk, docente de la UBA e investigadora, expuso sobre el proceso de enmalezamiento regulado por la presencia de canopeos y el efecto de distintas secuencias de cultivos; y finalmente, el Ing. Agr. Martín Zamora, investigador de la Chacra Experimental de Barrow del INTA habló sobre las estrategias de manejo de malezas en sistemas agroecológicos.
