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Con la ayuda de imágenes satelitales, el Laboratorio de Análisis Regional y Teledetección (LART) de la Facultad de Agronomía de la UBA (FAUBA) y el semillero Don Mario están estudiando los ambientes agroecológicos para sembrar el cultivo de soja en Sudamérica, teniendo en cuenta las diferentes variedades del cultivo, los climas y los suelos de la región. La investigación permitirá elaborar mapas ambientales que estarán disponibles de manera libre y gratuita para productores y asesores de la Argentina, Brasil, Uruguay, Paraguay y Bolivia, donde se concentra el 50% de la producción mundial de soja.
 El proyecto, que comenzó en noviembre de 2011, se basa en la metodología de trabajo que implementó Don Mario hace nueve años, denominada “Rendimiento sin Fronteras”, según la cual la similitud de las regiones cultivables no están determinadas por límites políticos, sino por aspectos agroecológicos o ambientales relacionados con el clima y los suelos de cada lugar. “Delimitar los diferentes ambientes agroecológicos para el cultivo de soja en la región permitirá explorar al máximo las interacciones de genotipo por ambiente, con el fin de identificar aquellas con respuesta positiva al rendimiento”, dijo Federico Rizzo, gerente de Desarrollo del semillero.
Además, la iniciativa responde al crecimiento de la agricultura en Sudamérica en los últimos 20 años. Según Adriana Kantolic, docente de la Cátedra de Cultivos Industriales de la FAUBA e integrante del equipo de investigación, "si bien las mejoras tecnológicas y genéticas alcanzadas en estas dos décadas permitieron ampliar el área de adaptación de cada variedad, esto no significa necesariamente que un material es el mejor para todos los ambientes".
 Se espera que la información generada por la universidad y el semillero sea útil para que los productores seleccionen sus variedades, según las respuestas del rendimiento a las variaciones ambientales. También será relevante para que asesores e investigadores conozcan mejor las interacciones entre los genotipos y el ambiente y su mapeo en el espacio.
 "Nuestro objetivo es desarrollar un modelo espacial y dinámico de la interacción de los genotipos de soja, en relación con cada ambiente, y generar una herramienta para definir y localizarlos en Sudamérica", explicó Martín Oesterheld, director del LART. "Esta interacción está, en parte, definida por el patrón fenológico de los genotipos que define la dinámica temporal de captura de recursos del cultivo y los momentos en que se enfrentan las principales restricciones ambientales. Y, a su vez, está condicionado por algunos atributos del ambiente y es relativamente estable en cada sitio para una misma fecha de siembra, razón por la cual es posible mapear su comportamiento", apuntó Kantolic.
 "Es importante entender al ambiente como un conjunto de condiciones meteorológicas y edáficas exploradas por un cultivo. El sitio, el año y la fecha de siembra determinan qué ambiente se explora. Entonces, combinaciones distintas de sitios y fechas de siembra pueden significar ambientes semejantes que pueden encontrarse cercanos o muy distantes en el espacio, como, por ejemplo, en distintos países", afirmó José Clavijo, becario de investigación del equipo de trabajo del LART.
 Al respecto, explicó que para avanzar con los trabajos cuentan con información de las últimas ocho campañas, sobre el rendimiento de 230 genotipos de soja (de los grupos de madurez II a IX, que abarcan las variedades disponibles para toda la región), tomados en 350 sitios de interés. Estos datos se suman a las variables climáticas (medidas en estaciones meteorológicas y estimadas con sensores remotos) e información edáfica proveniente de mapas de suelos a diferentes escalas.
 Oesterheld afirmó: "El modelo espacial a desarrollar permitirá obtener mapas de ambientes bajo distintas situaciones climáticas, a una escala regional sudamericana no explorada hasta el momento", dijo, y adelantó que si bien se esperan obtener los primeros resultados en noviembre de este año, los definitivos se conocerán a mediados de 2014.
 
Foto: Martín G. Alzaga