Cada temporada, miles de productores frutales en Chile y el mundo invierten recursos significativos en análisis de suelo con la esperanza de tomar mejores decisiones de fertilización.
Sin embargo, un estudio de varios años realizado en huertos de almendros de California lanza una pregunta incómoda: ¿este esfuerzo realmente sirve de algo? La respuesta, según Patrick H. Brown, profesor del Departamento de Ciencias Vegetales de UC Davis, es alarmante: en la mayoría de los casos, no.
Los datos del estudio muestran que la correlación entre el potasio intercambiable del suelo y el potasio foliar de las plantas es prácticamente inexistente (R² = 0,001). En línea con esto, destaca que, conocer el contenido de potasio en el suelo no permite predecir lo que la planta realmente tiene disponible ni lo que necesita.
Este hallazgo, que subvierte décadas de práctica agronómica, obliga a repensar profundamente las herramientas con las que se gestiona la nutrición de los cultivos.
EL RENDIMIENTO VARÍA MUCHO MÁS DE LO QUE SE CREE
El punto de partida del estudio realizado en la Universidad de California es la variabilidad de rendimiento dentro de un mismo huerto. Los investigadores midieron más de 8.000 árboles individuales en distintos predios y encontraron que, en la práctica, menos del 20% de los árboles produce un rendimiento cercano al promedio del campo. En un huerto representativo de 160 acres (65 hectáreas) de almendros, el promedio era de 3.200 libras por acre, pero existían zonas con 2.600 lb y otras con 4.000 lb dentro del mismo predio.
Esta brecha importa enormemente desde el punto de vista económico. Llevar las zonas de bajo rendimiento al nivel de las mejores representaba un potencial adicional de US$400.000 por temporada en ese huerto, o bien generar ahorros de US$48.000 simplemente adaptando la dosis de fertilizante a la variabilidad existente.
Sin embargo, ambas estrategias requieren entender la causa de esa variabilidad, algo que, según el estudio, el análisis de suelo convencional claramente no ha podido explicar.
POR QUÉ FALLA EL ANÁLISIS DE POTASIO EN SUELO
El potasio fue el nutriente central del estudio, dada su importancia en la producción de almendros y pistachos. El equipo recolectó entre 100 y 156 muestras de suelo por sitio, con análisis de tejido vegetal correspondiente, en dos predios ubicados en Woodland y Madera, respectivamente.
Los resultados fueron contundentes: el potasio intercambiable varió entre 110 y más de 500 ppm dentro de un mismo predio (una diferencia de 6 veces), y ese dato no tuvo ningún poder predictivo sobre el contenido foliar de la planta.
En ese sentido, los investigadores identificaron al menos cinco razones que explican este fracaso:
1. Alta variabilidad espacial y temporal del suelo, que hace imposible saber dónde y cuándo muestrear de manera representativa.
2. El análisis tradicional no mide todos los factores que afectan la absorción de K por la planta: textura del suelo, minerología de la arcilla, humedad, materia orgánica, cationes competidores (Mg, Na, Ca), pH, microorganismos solubilizadores y actividad radicular.
3. Las prácticas de fertirrigación y el propio crecimiento del cultivo modifican continuamente la distribución espacial y temporal del nutriente en el suelo.
4. Las estrategias de muestreo, extracción e interpretación están fundamentalmente mal diseñadas para capturar esa complejidad.
5. El costo del muestreo intensivo hace económicamente inviable obtener la densidad espacial necesaria para que el análisis sea realmente útil.
Los ensayos realizados por los investigadores compararon tres estrategias de muestreo (basada en árboles de enfoque según NDVI, en cuadrícula y dirigida por sensores de rayos gamma y conductividad eléctrica), y ninguna logró producir consistentemente mejores resultados.
Solo cuando se combinaron 70 muestras de suelo con imágenes de rayos gamma, EM y análisis multivariado completo, fue posible predecir el K foliar con un R² de 0,79, pero a un costo y complejidad que lo hacen impracticable a escala comercial.
SE NECESITA UN NUEVO ENFOQUE
El investigador Patrick H. Brown, profesor del Departamento de Ciencias Vegetales de UC Davis, no es ambiguo en su conclusión: “La dura verdad es que la mayor parte, si no todo, del muestreo y análisis que hemos estado realizando simplemente no funciona”.
Explica que, el problema no es solo técnico. Es también económico: los métodos actuales son demasiado costosos para generar información espacialmente rica, y no permiten predecir la probabilidad de respuesta productiva ante una aplicación de fertilizante.
Para que una alternativa sea viable, según los investigadores, debe cumplir tres condiciones: integrar los múltiples factores químicos, físicos, ambientales y biológicos que influyen en la absorción de nutrientes; ser lo suficientemente económica como para generar información espacial densa; y medir nutrientes a lo largo de todo el perfil del suelo, no solo en una muestra superficial.
EL DIGITAL SOIL CORE™: UNA ALTERNATIVA BASADA EN SENSORES E IA
Para dar respuesta a este desafío y poder obtener datos concretos, la empresa LandScan, cofundadora del proyecto junto a UC Davis, presentó su tecnología Digital Soil Core (DSC).
Explican que, la sonda DSC combina múltiples sensores en un único instrumento que obtiene cuatro mediciones por centímetro a lo largo del perfil del suelo, generando perfiles continuos de más de 30 cm de profundidad. Una misma sonda cubre 20 ubicaciones en 50 hectáreas en aproximadamente 10 horas, operando a 8 km/h.
Lo que hace diferente a esta tecnología no es solo la velocidad de muestreo. El salto cualitativo está en el procesamiento de los datos: en lugar de correlacionar la lectura del sensor con los resultados del laboratorio (una limitación que reproduce los errores del sistema anterior), el método D del DSC omite por completo el laboratorio y compara directamente los datos fusionados de 7 sensores con el Índice de Vegetación Digital (DVS), una medida del desempeño real del cultivo obtenida mediante teledetección.
Los resultados de esta comparación en tres sitios de investigación son significativos: el método DSC alcanzó un R² de 0,74 para predecir el desempeño del cultivo, con un error (RMSE) equivalente al 8,3% del rango observado. Esto supera ampliamente la capacidad predictiva del muestreo de suelo tradicional, que en las mismas condiciones obtuvo un R² de 0,62 con un RMSE del 10%. Más importante aún: el DSC lo logra siendo más rápido, más barato, espacialmente más denso y totalmente reproducible.
La plataforma además permite construir mapas multi-nutriente (potasio, calcio, azufre, entre otros) a distintas profundidades del perfil y generar recomendaciones de aplicación a tasa variable, desde una estrategia simplificada de dosis única ajustada por zonas hasta una optimización completa con respuesta específica por árbol. LandScan también ha desarrollado un Índice de Salud de Suelo (SHI) que integra las dimensiones química, física, biológica y espacial del suelo en un puntaje global gestionable.
IMPORTANCIA DEL ESTUDIO EN LA FRUTICULTURA LATINOAMERICANA
Los hallazgos de este estudio tienen una relevancia directa para los productores chilenos. La industria frutar nacional enfrenta presiones crecientes de eficiencia y sustentabilidad: fertilizantes más caros, mayor exigencia hídrica, normativas ambientales más estrictas y mercados que demandan trazabilidad nutricional. En ese contexto, seguir basando las decisiones de fertilización en análisis de suelo de baja capacidad predictiva representa un riesgo económico concreto.
La variabilidad intra-predio documentada en California —donde menos del 20% de los árboles produce un rendimiento cercano al promedio— es perfectamente extrapolable a la realidad de paltos, cerezos, nogales y cítricos en Chile, especialmente en suelos de alta variabilidad textural como los presentes en zonas costeras, pie de cordillera y valles irrigados. Gestionar esa variabilidad con una herramienta que no tiene capacidad predictiva equivale a conducir con los ojos cerrados.
Frente a esto, el desafío pendiente es la validación de estas tecnologías en condiciones locales. Los suelos de la zona centro-sur de Chile difieren significativamente en minerología y composición respecto a los del Valle Central de California, por lo que los modelos de aprendizaje automático del DSC necesitarán ser recalibrados con datos locales.
Sin embargo, la lógica del enfoque es trasladable: medir el suelo de manera continua, densa y a bajo costo, y aprender a correlacionar esas lecturas directamente con el desempeño del cultivo, sin pasar por el cuello de botella del laboratorio.
ES MOMENTO DE REPENSAR EL DIAGNÓSTICO
La investigación de Brown y Rooney no descarta la utilidad del análisis de suelo como concepto, sino que denuncia sus implementaciones actuales como herramientas insuficientes para las exigencias de la agricultura de precisión moderna.
Por ello, el llamado de fondo es poderoso: “Se necesita un replanteamiento completo de cómo medimos y optimizamos los insumos”.
Y, en un escenario donde la inteligencia artificial, los sensores de bajo costo y la teledetección están transformando la forma de gestionar los predios agrícolas, la oportunidad para dar ese salto existe. Sin embargo, una pregunta queda en el tintero ¿cuánto tiempo tardará la industria en incorporar estas evidencias y estas nuevas herramientas a su práctica cotidiana?
