Análisis económico, un buen indicador para definir la eficiencia óptima del fertirriego

Análisis económico, un buen indicador para definir la eficiencia óptima del fertirriego

En cultivos intensivos, una gestión de la fertirrigación basada exclusivamente en la maximización de la producción puede incrementar el consumo de agua y fertilizantes y afectar a la sostenibilidad ambiental. Sin embargo, un análisis económico simple puede corregir esta tendencia. El objetivo de este trabajo ha sido determinar la relación óptima producción-eficiencia en cultivos de pepino y calabacín en invernadero y suelo enarenado tomando como indicador principal el análisis económico.

R. Baeza , F. Alonso, G. Cánovas, J.I. Contreras. Instituto Andaluz de Investigación y Formación Agraria, Pesquera, Alimentaria y de la Producción Ecológica (IFAPA), Centro La Mojonera (Almería).

 

R. Baeza , F. Alonso, G. Cánovas, J.I. Contreras. Instituto Andaluz de Investigación y Formación Agraria, Pesquera, Alimentaria y de la Producción Ecológica (IFAPA), Centro La Mojonera (Almería).

Los cultivos hortícolas en invernadero suelen presentar niveles muy elevados de bioproductividad del agua y los fertilizantes (kg producidos/m3 de solución de riego consumida). Esto, unido al elevado valor comercial de las hortalizas producidas en ciclos fuera de estación, hace que la productividad económica del fertirriego sea muy superior a la de otros cultivos de regadío.

No obstante, existen diferentes estrategias de gestión del fertirriego en algunas especies. Este es el caso de las cucurbitáceas de piel comestible (calabacín y pepino), ya que se trata de cultivos con menor desarrollo científico-técnico a este respecto. Para programar el riego en cultivos en invernadero se suelen emplear dos criterios técnicos: el método clásico de cálculo de la evapotranspiración del cultivo (ETc), utilizando parámetros de clima (Allen, R.G., 1977, Fernández et al. 2010, Gavilán et al., 2015), y el riego a demanda utilizando sensores, de humedad de suelo principalmente (Contreras et al., 2017, Lorenzo et al. 2020).

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