Dan Plath cultiva mediante datos.

A menudo responde a las preguntas de este reportero que versan sobre decisiones hortícolas con “basado en nuestros cálculos de retorno de inversión …”

Todo el mundo en el sector dice eso, pero la diferencia con Washington Fruit and Produce Co. es que “en realidad lo hacen”, dijo Charlie de la Chappelle, productor y antiguo amigo de la familia.

La agricultura examinada con cautela representa una tradición familiar, pero los nuevos avances en la recopilación y análisis de datos podrían arrojar aún más información sobre posibles mejorías, puntualizó Dan.

Cuando se le preguntó qué había aprendido de la agricultura con sus sobrinos, Dan y Nick, Cliff Plath dijo: “Bueno, se les da muy bien eso de las hojas de cálculo”.

Durante los últimos seis años, más o menos, Washington Fruit ha logrado grandes avances en la mejora de los rendimientos, la calidad de la fruta y el rendimiento de la pruina por medio de una aproximación intensiva a los datos para el manejo de la carga de cultivos, refirió Dan.

Los gerentes desarrollan una carga de cultivo objetivo para un bloque y hacen uso del área transversal del tronco para establecer el objetivo para los árboles jóvenes, y utilizan el historial de producción para guiar los objetivos de los bloques más viejos. Luego, justo antes de la poda, cuentan los capullos en los árboles de muestra y los cortan para ver cuántos están destinados a ser flores tanto en las puntas de los brotes como en las espuelas.

Multiplica el porcentaje de capullos de flor por el recuento total de capullos y obtendrás la carga potencial de cultivos, detalló Dan.

Ten en cuenta la propensión de cada variedad a dar frutos, resta un margen de error del 10 por ciento para mantenerse del lado conservador y luego sabrás cuánto necesitas podar.

Pero antes de que arranque el equipo de poda, los gerentes ensayarán una estrategia de poda y revaluarán los recuentos de capullos resultantes, a veces ejecutando los cálculos varias veces más, hasta que el enfoque de la poda arroje los resultados objetivo de modo consistente.

Washington Fruit ha instalado sistemas V-enrejados para respaldar todas sus nuevas plantaciones de manzanas, incluido este joven bloque injertado con Honeycrisp en Plath Ranch, en la cima de Rattlesnake Ridge en el Valle de Yakima. (TJ Mullinax/Good Fruit Grower)

“Que los números estén en la computadora es genial, pero aún tienes que salir y ver qué hay realmente allí”, explicó Dan. “Hasta que no podes, recopiles los datos de nuevo, y los introduzcas aquí para analizarlos, no tienes ninguna certeza de cómo saldrá”.

Una vez que los equipos de poda están en operación, los gerentes continúan tomando conteos de capullos de muestra para garantizar que la estrategia se mantenga orientada al objetivo.

Repiten el mismo proceso de conteo cuando los capullos comienzan a empujar, para guiar el aclareo manual de la flor. Para tener en cuenta la variabilidad en el tamaño del toldo a través del bloque, también utilizan tres categorías de tamaño para obtener los objetivos florales. Repiten el proceso una vez más para el aclareo del fruto verde.

Esto significa hojas de cálculo y más hojas de cálculo y los datos incluidos han aumentado con los años a medida que se agregaron más métricas.

“Mi intención es minimizar la desconexión entre lo que hacemos en el campo y lo que captura la computadora”, refirió Dan. Después de años de agregar más datos a sus hojas de cálculo, dijo que cree tener bien identificado el proceso. “Llevamos a cabo esta gran mejora, pero hemos recogido toda la fruta que cuelga por lo bajo. Continuar mejorando desde aquí es más complicado”.

Es por eso que está entusiasmado con la nueva tecnología de análisis de carga de cultivos de Intelligent Fruit Vision, con sede en el Reino Unido.

Washington Fruit probó el sistema – dos cámaras y una computadora de alta potencia montada en un ATV para escanear la cubierta – en dos bloques este año, y cuando habló con Good Fruit Grower, Plath estaba no podía esperar para comparar los datos del IFV con sus propios datos de la cosecha.

“Si esto funciona, podemos obtener muchos más datos, mucho más eficientemente”, dijo. La empresa comercializa la tecnología como algo que los productores utilizarán para escanear cada fila de cada huerto, pero Plath rechazó esa idea en favor de un enfoque de muestreo para calcular el rendimiento y el tamaño de la fruta. “Si solo peino unas pocas filas en cada bloque, voy a tener muchos más datos de los que tengo ahora”.

El sistema de visión por computadora no reemplazará la poda en función del recuento de capullos, pero IFV dice que en pocos años la tecnología podrá analizar la floración y la fruta verde lo suficiente como para dirigir las estrategias de aclareo. Actualmente, recopila datos de precosecha sobre el rendimiento y el tamaño de la fruta.

“Como agricultor, estoy emocionado por la forma en que estos datos mejorarían nuestras prácticas hortícolas”, dijo Dan. “Pero también es información valiosa para nuestros equipos de ventas y embalaje”.