Deur Willem Eigenhuis, Hooflandboukundige:
Graan en Pekans, Agri Technovation en Marnus Ferreira ,
Hoofgrondkundige, Agri Technovation
Dit is bevind (Graan SA inset data vir 2018 en 2019) dat mieliesaad en kunsmis kostes ongeveer 35% van totale mielieverbouing insetkoste per hektaar uitmaak. Hierdie toestand van sake bied dus ʼn wesenlike geleentheid om te poog om winsgewendheid per hektaar te verhoog. Deur die gebruik van nuwe tegnologie en presisie data is daar inligting beskikbaar wat gebruik kan word om ʼn werkbare voorbeeld op ʼn boer se tafel te plaas vir bespreking.
Daar is verskeie presisie data wat gebruik kan word byvoorbeeld grondklassifikasie, stroper kaarte, saamgestelde langtermyngemiddelde opbrengskaarte, die winsgewendheidsfunksie van Agri Technovation se MyFarmWeb™- platform, asook nuwe AI (Artificial Intelligence) programme wat met GIS data geïntegreer kan word. Deur die verwerking en interpretasie van die data kan dit antwoorde verskaf wat die waarde van en die geleentheid vir variërende saad en kunsmis aanplantings kan aandui.
Dit begin met die grond
Grondklassifikasie, met ander woorde die identifikasie van grond se fisiese eienskappe, kan ’n goeie aanduiding gee van grond se langtermyn heersende fisiese toestand (bv. die teenwoordigheid en diepte van die water-tafel, versuipingsrisiko, logingspotensiaal, keerlaag diepte en dies meer). Hierdie fisiese eienskappe dra almal by tot die risiko wat die grond inhou vir langtermyn suksesvolle opbrengste. (Sien Kaart 1 regs).
Grond kan oor ’n plaas drasties varieer. Opbrengs- en risikobestuur is direk gekoppel aan die besluit rakende watter gewas, kultivar en plantpopulasie per hektaar, op watter gronde geplaas word. Die variërende toediening van saad en kunsmis gebaseer op die potensiaal en risiko van die gronde, is krities om insetkoste so effektief as moontlik te bestuur. Kultivar-seleksie gebaseer op jou grond in kombinasie met variërende plantestand en bemesting, plaas jou boerdery in ’n ander liga. Hierdie potensiaal en risiko’s kan nou bepaal word deur werklike beskikbare data.
Al is jy nie ingerig vir variërende toediening nie, kan jy steeds hoë, medium en lae risiko gronde identifiseer en daarvolgens besluite neem. Daar sal iets wees wat werk op daardie stuk grond; gewoonlik moet die korrekte bestuurspraktyk, gewas en kultivar net reg geïdentifiseer word.
’n Praktiese voorbeeld
’n Boer in die Oos-Vrystaat het 307 ha mielies geplant op baie goeie lande. Sy drie-jaar LGO (langtermyn gemiddelde opbrengs) volgens Kaart 1 is baie hoog – 8,2 ton per hektaar. Uit die legende-indelings is 14% van die oppervlakte onder 5 ton opbrengs. Graan SA se sensitiwiteitsanalise vir die Oos-Vrystaat wys dat wins eers gemaak word op 5 ton per hektaar se opbrengste teen R2300/ton en ’n totale inset van R9500/ha.
Dus kan die inligting gebruik word met legende op Kaart 1 om te besluit onder watter opbrengste en lande jy nie wil plant nie, of eerder met verminderde insette wil plant.
As daardie hektare nie geplant gaan word nie, lig die opbrengste na 9,2 ton per ha, en word R403 000 gespaar deur nie op daardie grond te plant nie. Met ’n gemiddelde plantpopulasie van 32 000 plante per hektaar, is 122 sakkies saad ge-
bruik om die 307 ha in totaal mee te plant.
Op die boer se totale aanplanting van 2802 ha lande mielies (2017/2018 seisoen), is die totale variërende saadindeling nog steeds op dieselfde sakkies saad indeling uitgewerk, maar op sekere kultivars soos DKC 75-65BR het dit uit proewe tot 1,7 % oesverbetering gelei; dit is R116.59 meer in sy sak per hektaar.
Op variërende kunsmis indeling was ʼn groot besparing van 28% gesien, met ʼn totale besparing van R1 282 282.00 of te wel 4,8% op die totale insetkoste (R9500/ha).
Met die gebruik van data-ontginning en MyFarmWeb™, kan Agri Technovation die werklike LGO op jou grond bepaal; nie slegs vir verskillende graangewasse nie, maar ook per kultivar. Agri Technovation kan nou presisie data en stroper kaart inligting integreer om kultivar aanbevelings met grondeienskappe en -potensiaal soos bv. grondtipe, gronddiepte, waterhouvermoë,en meer, te maak (Sien Figuur 1).
Kaart 1: Saamgestelde potensiële opbrengskaart van drie jare
Die toenemende wêreldwye aanvraag na voedsel beteken dat produsente onder meer druk gebuk gaan om groter opbrengste met dieselfde hoeveelheid hulpbronne te produseer. Hierdie faktor, gekombineer met ʼn ander naamlik die aansienlike druk op winsgrense, beteken dat die optimisering van doeltreffendheid ’n primêre prioriteit vir baie produsente is.
Deur gebruik te maak van Agri Technovation se toegewyde grondklassifikasie dienste en landboukundige ondersteuningsdienste kan ons jou boerdery op ’n praktiese manier na die volgende vlak neem. Grondklassifikasie
is die fondasie kaart van jou plaas en die sleutel tot suksesvolle langtermyn boerdery.
Figuur 1: Grondtipe korrelasie met kultivartipe
Bronne:
Haarhof, S.J. & Swanepoel A. Plant population and maize grain yield: A global systematic review of rainfed trials. Scientific Perspectives,
July, 2018.
Lakesh K. Sharma and Sukhwinder K. Bali. A review of methods to Improve Nitrogen use efficiency in agriculture. Sustainability 10 (51), Des 2017.
