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A pesar de su importancia económica, la producción de trigo en el valle de Mexicali, B.C., México, atraviesa por dificultades debido a su baja rentabilidad. Una de las causas radica en que los productores podrían estar utilizando más fertilizantes nitrogenados de los necesarios. Además, el nitrógeno (N) que no es recuperado por el cultivo se pierde al ambiente por lixiviación, volatilización, desnitrificación o escurrimiento, acentuando los problemas de contaminación. Una estrategia innovadora, es el uso de sensores ópticos (GreenSeeker®) en combinación con un algoritmo matemático y una franja rica en nitrógeno, lo cual está actualmente demostrando eficacia en el manejo sustentable de los fertilizantes a nivel mundial. Los objetivos de este trabajo fueron: (1) generar una ecuación de predicción confiable de los rendimientos de trigo cultivados localmente y (2) comparar los rendimientos de trigo, dosis de fertilizante y costos de fertilización química, obtenidos mediante la estrategia basada en el uso de sensores, contra la práctica de fertilización convencional de los productores. Se establecieron trabajos de calibración, validación y transferencia de tecnología de 2010 a 2012. Se obtuvo una ecuación de predicción del rendimiento, que demostró ser útil en la recomendación de dosis óptimas de fertilizante nitrogenado. No se detectó reducción en los rendimientos al comparar la práctica convencional de los productores y el uso de sensores (P = 0.2713), la fertilización media aplicada, de acuerdo con la tecnología del uso de sensores, fue inferior en 68 kg de N ha-1 en comparación con la aplicada por los productores acorde a la práctica convencional (P = 0.0015). Estos ahorros representaron $1339 ha-1. Se concluye que en Mexicali, a través del uso de la tecnología de sensores, es posible obtener ahorros sustanciales en los costos de fertilización nitrogenada de trigo, contribuir a incrementar la rentabilidad para los productores y reducir los impactos ambientales al evitar la aplicación de fertilizantes innecesarios.

Conservation Agriculture Program

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