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analisis agronomicos y su interpretacion

Formación sobre análisis agronómicos y su interpretación

Formación sobre análisis agronómicos de suelos, plantas, aguas y su interpretación práctica

Los días 7, 8 y 9 de octubre el Instituto de Investigación y Formación Agraria y Pesquera (IFAPA) del Rancho de la Merced, ofreció una formación sobre Análisis agronómicos de suelos, plantas y aguas. Interpretación y recomendaciones. Estas jornadas estaban dirigidas a alumnos del Grado Ingeniería Agrícola, Postgrado de Enología y Profesionales de actividades agropecuarias.

Virginia Sánchez-Aquino, directora del departamento Agronómico en AGQ Labs España, con 10 años de experiencia en nutrición vegetal, transmitió la importancia del control analítico en el cultivo de vid de vinificación. A través de su exposición destacó, que la clave de las decisiones agronómicas se fundamenta en la información analítica que aportan los ensayos. Los asistentes escucharon con atención, lo que realiza AGQ Labs desde hace más de 25 años, evaluar de forma continua las principales variables de sistema Suelo-Planta-Agua. De manera práctica y dinámica, durante toda la campaña, se controlan las necesidades de agua y nutrientes del cultivo, con el objetivo de ajustar el riego y los fertilizantes a esta demanda.

Los alumnos conocieron como se hace la evaluación del terreno, mediante Mapas Nutricionales GIS, el monitoreo del cultivo a través del Seguimiento Nutricional y análisis agronómicos avanzados como los análisis de fruto, savia y reservas en raíz.

Virginia Sánchez-Aquino explicó, de manera detallada, las herramientas que ofrece AGQ Labs para conseguir que una explotación sea más rentable y sostenible, buscando siempre la optimización de los recursos y el respeto al medio ambiente.

Contacta con nosotros para solicitas más información de los servicios y análisis agronómicos que ofrecemos a todas las empresas del sector agroalimentario, así como colaboración en la interpretación de los resultados analíticos y posible formación técnica para el mejor aprovechamiento de los datos.

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