Variërende toediening gebaseer op jou grond

By Marnus Ferreira, Technical Head of Soil Science and Itest Soil

Opbrengsdata steeds ’n gewilde keuse

Die toediening van variërende grondreg- stellings soos kalk en gips, is niks nuuts in die landboubedryf nie en die voordele daarvan in terme van kostebesparings en grondvrug- baarheid, is alombekend. Steeds maak ons produsente nie naastenby genoegsaam gebruik van variërende stelsels tydens kunsmistoe- dienings en plant (of saai) nie. Dit, ten spyte van die feit dat juis hier, nog groter voordele behaal kan word.

Daar is verskeie redes hiervoor, wat tot ’n mate verstaan kan word. Eerstens, is die tegnologie uitdagend en relatief onbekend. Verder is daar die veranderingskomponent waarvan wegge- skram word – die verandering gebeur stadig aangesien dit wat nog al die jare gedoen is mos gewerk het? Die grootste rede egter, is die onsekerheid wat heers ten opsigte van die tipe inligting of data waarop die variërende kaarte gebaseer moet word. In hierdie opsig word die gebruik van stroper- of opbrengsdata deur vele geag die maklikste te wees. Die vraag moet egter gevra word of hierdie metode steeds genoegsame resultate lewer.

Die risiko

Wat gereeld in die praktyk aanskou word, is dat ’n goeie land oor tyd al hoe swakker presteer vanweë ’n gebrek aan voldoende vrugbaarheid, suurversadiging, verdigting ens. Jaar-op-jaar word daardie land net al hoe ligter geplant en die opbrengs gaan agteruit aangesien die onderlig- gende probleem nooit aangespreek word nie. Die gebruik van alleenlik opbrengsdata hou dus groot risiko in. Dit is om hierdie rede dat daar eerder na die mees kosbare en duursame bate gekyk moet word vir antwoorde, naamlik grond.

Die antwoorde lê in die grond

Hierdie stelling word gemotiveer deur ’n “proef” waarby Agri Technovation (AT) oor die langermyn by betrokke is.

Die proeflopie

’n Gedeelte van ’n saaiboerdery (± 500 ha), en ongeveer ’n derde van die totale geplante oppervlakte, word gebruik om besluite te neem en dan toe te pas op die res van die boerdery. ’n Praktyk, kultivar, implement of masjien word toegepas op die 500 ha “proefplaas” en, indien dit vrugte afwerp, word dit oorgedra aan die res van die boerdery.

Die resultate wat behaal is, is gegrond op 7 jaar se data op variërende toediening van kalium (kombinasie van KCl en beesmis), kalk (kalsities en dolomities, soos nodig), gips, fosfaat (kom- binasie van MAP en beesmis), asook 5 jaar se volledige stroperdata.

Daar moet beklemtoon word dat al die praktyke wat werklik vrugte afgewerp het, gebaseer is op akkurate, wetenskaplik-bepaalde data. Die presiese meting én die korrekte toediening/ toepassing van die regte hulpmiddel/praktyk is dus beide voorvereistes vir die proef om suksesvol te wees en vir die produsent om as’t ware die vrugte te pluk. Sonder die een of die ander sal dit nie werk nie.

Dataversameling

Die dataversamelingskomponent vir die proef het die volgende AT-dienste oor die tydperke soos aangedui ingesluit (Tabel 1).

Grond

Tabel 1: Dataversameling deur AT vanaf 2016 tot 2020.

Regstellings

Grondregstellings is variërend toegedien vanaf 2016.

Dataverwerking

In 2019 het AT die opbrengsdata verwerk en gekoppel aan al die datastelle wat onderskeidelik bekom is (Tabel 1), om korrelasies en vergelykings te begin trek rondom gewas- en kultivarvoorkeure. Hierdie verwerkings is letterlik op duisende datapunte gebaseer. Die data wat hieruit afkomstig is het die inligting op sterkte waarvan besluite geneem is, aansienlik versterk.

Impak op grondvrugbaarheid

Verbeterde grondvrugbaarheid en minder kostes

Die daadwerklike impak op grondvrugbaarheid word hier onder uiteengesit aan die hand van ‘n paar voorbeelde (Figure 1, 2 en 3). Die resultate toon duidelik hoe die variërendetoediening van grondregstellings die grondvrugbaarheid sin só ‘n mate verander het dat regstellings wat huidig gedoen word, aansienlik minder en dus goedkoper is.

Dit is baie makliker om ‘n goeie grondvrugbaarheidstatus variërend te handhaaf as om dit te begin regstel, maar die vrugte van die arbeid word uiteindelik gepluk. Die impak oor tyd is tipies soos in Tabel 2 aangedui word (en soos met die proef bevind is): Minder hektare moet reggestel word en minder produk word toegedien om ’n goeie grondvrugbaarheidstatus te behou.

Grond

Voorbeeld 1

Figuur 1. Kalium (K) in ppm of dele per miljoen vir 2016 (links) en 2022 (regs). Aan die regterkant wys die variërende regstellingskaart vir 2016 (links) en 2022 (regs) (vir MAP). Sien duidelik die verandering in algehele grondvrugbaarheid vanaf 2016 tot 2022, sowel as die aansienlik minder oppervlak wat regstellings benodig.

Grond Grafiek

Tabel 2: Die totale hektare, tonne en gemiddelde kg/ha toegedien van KCl vir die periodes 2016 en 2022. Let op die merkwaardige verandering oor tyd van hoeveelhede benodig om by goeie grondvrugbaarheid te bly.

Voorbeeld 2

Die grafiek (Figuur 2) dui die opbrengsverskil tussen die proefplaas en die res van die boerdery. (Die proefplaas word in groen aangedui.) Wat opmerkend is, is die konstantheid van die opbrengs op die proefplaas, selfs gedurende die swakker jare: ’n gemiddeld van 8,8 t/ha oor ’n 5-jaar periode. Die res van die plaas het ’n 5-jaar gemiddeld van 7,92 t/ha gegee.

Oor ’n periode van 5 jaar is dit ’n verskil van 880 kg/ha. Verder kan waargeneem word dat die positiewe impak van die praktyke nie so duidelik merkbaar is gedurende goeie jare nie, maar wel meer merkbaar is vir die meer uitdagende jare.

Dit is wel slegs een deel van die storie. Mens kan natuurlik opbrengs “koop” wat oor die korttermyn sukses kan gee, maar langtermynsukses word behaal deur winsgewend te boer. Dit gee aanleiding tot die laaste grafiek (Figuur 3).

Voorbeeld 3

Figuur 3 dui die winsgewendheid van die twee onderskeie areas aan.

Gelykbreek (die rooi lyn) is 1, en verteenwoordig die denkbeeldige een (1) rand wat uitgehaal word om te kan plant. Indien onder die gelykbreek-R1 presteer word, is daar ’n verlies, byvoorbeeld as die syfer 0,95 is, word 5 sent op elke R1 wat belê is, effektiewelik inbetaal. Gewis nie ’n ideale belegging nie.

’n Boerdery wil natuurlik in die positiewe kategorie presteer (vêr bo die rooi lyn), tipies bo RSA se huidige inflasiesyfer, om effektiewelik groei te toon. Dit is juis op hierdie beginsel waarop langtermyn suksesvolle boerderye geskoei is.

Dit is natuurlik moontlik om ’n hipotetiese som te maak rondom “flat rate” K regstelling gebaseer op ontrekking, maar daardie som gaan die presisieregstelling laat sleg lyk, want in hierdie geval was die oospronklike regstelling van K baie duur gewees.

Dit is omdat die gronde baie arm reeds was a.g.v. “konvensionele” praktyke. Met tyd maak daardie regstellingsom baie meer sin. Ek wou wel hierdie wys want dit is regte syfers en fokus op die totale insette vs. uitsette (sluit alles in: diesel, saad, stroop, versekering ens.).

So alhoewel die eerste regstellings eenmalig duur was, is die winsgewendheid van die plaas van 2018 – 2021 aansienlik hoër gewees as die res van die boerdery. Die artikel fokus op ’n werklike gevallestudie oor die groter effek van ’n 500 ha plaas binne-in ’n 1500+ ha boerdery wat 100% op ’n presisiebenadering geboer word. Ek vergelyk die suksesverhaal van ’n presisiebenadering direk met ’n “flat rate”- benadering op grootskaalse vlak.

Die ander lande word ook met presisiemonsterneming gemeet, dit was net nie noodwendig met presisie toerusting reggestel nie, waar die “proefplaas” wel was. So ek wou nie ’n hipotetiese vraag vra nie, ek wou werklike syfers wys. Om daarop te fokus sal ek ’n heel ander artikel moet skryf (wat ook baie waarde het).

Opbrengs op geelmielies

Figuur 2: Gemiddelde opbrengs in t/ha vir geelmielies op die proefplaas in groen (regs) en die res van die boerdery in blou (links).

Insette vs Uitsette

Figuur 3: Insette (geldelik) teenoor die uitsette vir die proefplaas in groen (bo) en die res van die boerdery in blou (onder). Die rooi lyn is die gelykbreeklyn op 1. Dus, vir elke R1 spandeer (of belê) wys die grafiek hoeveel van daardie R1 die eienaar terugontvang het. In bogenoemde scenario was 2022 ’n baie gunstige jaar vir die boerdery, waar 2021 besonders uitdagend was. Krediet moet hier gaan aan Kallie Schoeman wat die konsep hiervan vasgelê het – dit is ’n uiters waardevolle manier om ’n boerdery se prestasie te meet.

Slotsom

Die data bekom dui daarop dat ’n akkurate grondklassifikasiekaart die sterkste korreleer met opbrengs. Die grond se fisiese eienskappe hou dus die sleutel tot hoekom ’n sekere area goed presteer (aangeneem bemesting en grondvrugbaarheid is in plek) en ander areas swakker.

Dit is iets wat wêreldwyd waargeneem word op grond van miljoene hektare se stroperdata. Die grond se fisiese eienskappe moet bestuur en verbeter word waar moontlik (soos kompaksie, dreinering ens.) maar kan oor die algemeen nie drasties verander word nie. Grondklassifikasie bly die belangrikste basiskaart om variërend toe te dien.

Die fisiese eienskappe, die ware drywers agter produksie, verskil van gebied tot gebied, en plaas tot plaas, maar die antwoord is altyd te vinde in die grond.