El software permite proyectar las distintas fases del crecimiento del cultivo e identificar las etapas más críticas de su desarrollo, a través del entrecruzamiento de datos con las estimaciones climáticas de probabilidad de heladas y el contenido de agua en el suelo.

Para el cálculo de probabilidad de heladas, se toman en cuenta los datos de temperatura mínima del proyecto Power Nasa. Para el contenido de agua en el suelo,  se realiza el cálculo según el modelo de Balance Hidrológico Operativo para el Agro (BHOA). Este modelo, desarrollado en la Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires (FAUBA), es utilizado hoy en día para el monitoreo de humedad del suelo por el Servicio Meteorológico Nacional y por el INTA en sus informes semanales.

“Para los agricultores es importante anticiparse a la ocurrencia de períodos críticos, debido a que determinan el rendimiento del cultivo”, detalló Alan Severini, especialista en ecofisiología de cultivos del INTA Pergamino.

El modelo permite, a través de un mecanismo simple y dinámico donde el productor ingresa los datos de su localidad, el cultivar a utilizar y la fecha de siembra, predecir el momento de la ocurrencia de las distintas etapas ontogénicas logrando la estimación de los distintos eventos fenológicos por los que transcurren los cultivos y caracterizando los riesgos más frecuentes (probabilidad de helada y agua en suelo) que pueden afectar a los cultivos de soja.

Esta simulación del desarrollo del cultivo de soja, es presentada a través de imágenes que muestran el crecimiento de la planta en cada estadio, y una breve descripción de los procesos que ocurren en cada una y las condiciones ambientales proyectadas.

El sistema ya está disponible para su uso en Argentina, y próximamente en otros países de América del Sur, como Chile, Paraguay, Uruguay y Brasil. CRONOSOJA se puede usar libre y gratuitamente en el sitio cronosoja.agro.uba.ar, el usuario solo debe registrarse y a través del un correo electrónico se activa la cuenta para comenzar a utilizar el servicio.

Funciona con información sobre el fotoperíodo y la temperatura de 34 variedades de soja para predecir la floración (R1), el inicio del llenado de granos (R5) y la madurez fisiológica (R7). “Nos enfocamos en los cultivares más representativos del mercado de semillas de soja en la Argentina, Uruguay y Paraguay”, indicó Severini.

Los estadios fenológicos que estima el modelo a partir de la elección de una fecha de siembra elegida por el usuario son los siguientes: E: emergencia. Se considera emergencia en el cultivo cuando los cotiledones son visibles sobre la superficie; R1: inicio de la floración considerando la primer flor abierta en alguno de los cuatro nudos superiores en el tallo principal; R3: Inicio de la formación de vainas en alguno de los cuatro nudos superiores en el tallo principal; R5: inicio del llenado de granos dentro de las vainas; R7: comienzo de madurez fisiológica.

Además, el software tiene una función de ayuda didáctica, que permite observar las características de cada etapa del cultivo, y el manejo que podría aplicarse en cada una de ellas.

“Este modelo es una herramienta clave para diagramar la siembra del cultivo, mediante la selección de un cultivar en particular y de una localidad”, aseguró Miralles, especialista en cultivos de granos y docente de la cátedra de Cerealicultura de la FAUBA, coautor del modelo junto con Santiago Álvarez Prado y María Fernández Long (también docentes de esa Facultad), Alan Severini (profesional del INTA) y Aníbal Crespo (programador de la Unidad de Tecnologías de la Información de la FAUBA).

“Conocer la ocurrencia de los diferentes estadios fenológicos es fundamental para manejar con éxito el cultivo. Esto es así porque para lograr los mayores rendimientos resulta clave que las etapas más relevantes —o sea, aquellas en las que se determinan el rendimiento y la calidad de los granos— sucedan cuando las condiciones ambientales son las más favorables y cuando los riesgos de daños por heladas o por poca agua disponible en el suelo son bajos”, afirmó Miralles.

El desarrollo del software contó con apoyo financiero de empresas como Syngenta y Don Mario, dentro del marco del proyecto financiado por el PROCISUR, bajo la coordinación de la Dra. Fernanda González, del INTA Pergamino