Evaluando el manejo diferencial por ambientes de variedades y fertilización nitrogenada en el cultivo de trigo

El trigo (Triticum aestivum L.) sigue siendo un pilar fundamental de la agricultura mundial, sin embargo, su cultivo continúa enfrentando una considerable variabilidad espacial y temporal impulsada por diferencias en las propiedades del suelo, la topografía y los patrones climáticos. Esta heterogeneidad dificulta la aplicación de prácticas de manejo uniformes y genera importantes diferencias de rendimiento incluso dentro de una misma unidad de manejo. El trabajo, realizado en el Departamento de Río Negro, Uruguay, tuvo como objetivo cuantificar el efecto de adjudicar de manera diferencial la variedad  de trigo y fertilización nitrogenada en zonas definidas por su  productividad actual, propiedades y atributos del terreno (zonas de manejo, MZ). Para ello se aplicaron herramientas de análisis innovadoras de agricultura de precisión  e inferencia Bayesiana, combinando métodos geoestadísticos y modelado espacial jerárquico (INLA) - una metodología más avanzada que los enfoque estadísticos tradicionales -, permitiendo capturar la variabilidad real dentro del área de estudio en un experimento de gran escala, instalado en un establecimiento comercial (10 ha). El estudio implementó una combinación factorial de dos variedades de trigo (“Don Alberto” y “Nogal”) y tres estrategias de ferilización nitrogenada sobre cuatro MZs. Los resultados demostraron que la efectividad del manejo sitio-específico depende fuertemente de la interacción entre la variedad y MZ. Se observaron respuestas significativas en la MZ más restrictiva para el cultivo, caracterizada por un mayor riesgo de limitaciones por exceso de agua. Bajo tales condiciones, la variedad "Nogal" tuvo el mejor desempeño con fertilización incremental. El manejo sitio-específico optimizado (M3) logró una ganancia de rendimiento promedio de entre 0.17 a 0,51 Mg ha⁻¹ en comparación con el manejo convencional uniforme, lo que se tradujo en un aumento total del rendimiento de entre 1.7 y 5,1 Mg en toda el área de estudio. Se concluye que el modelado espacial explícito es esencial para capturar los efectos de los tratamientos en los OFPE, ya que los modelos que incorporan estructuras espaciales superaron consistentemente a las alternativas más simples. El marco bayesiano a través de R-INLA proporciona una herramienta robusta para el apoyo a la toma de decisiones, permitiendo la cuantificación probabilística de los escenarios de producción y el riesgo. Aunque la información experimental utilizada corresponde a un solo año agrícola, lo que limita la extrapolación directa a diferentes escenarios climáticos, el estudio establece una metodología reproducible y transferible para la agricultura de precisión, con potencial futuro para incorporar múltiples años de datos y priors informativos provenientes de datos agronómicos históricos, lo que mejoraría significativamente la precisión predictiva y la confiabilidad de las recomendaciones de manejo sitio específico para productores comerciales.