Recorriendo los campos, me he dado cuenta de que es normal que muchos productores de nueces y avellanos europeos no sepan por qué sus huertos registran bajas producciones en determinadas temporadas. Si bien a estas alturas de mi vida pocas cosas me sorprenden, es raro que muchos estén dispuestos, y hasta acostumbrados, a sacrificar parte de sus ingresos, gastando recursos de más; cuando la estrategia debería apuntar a la eficiencia, con el fin de aumentar las ganancias.
Cada vez que le pregunto por este tema a algún productor, la respuesta es la misma: “estoy esperando a aplicar X producto que me ayudará a mejorar la producción”, como si se tratara de una poción mágica capaz de curar todos sus males. Sin embargo, la solución para revertir los malos resultados es mucho más simple, barata y terrenal de lo que se cree, y está basada en llevar a cabo un profundo análisis de parámetros concretos en las distintas etapas productivas de la temporada, de modo de identificar los puntos críticos del proceso productivo y pesquisar de forma exacta los momentos en que se producen los problemas.
Esta fórmula también sirve para mejorar la producción de fruta de calibres grandes, lo que es especialmente importante en rubros como las nueces, sobre todo en momentos en que el mercado está más estrecho. Esto se puede lograr gracias a que se sabrá con mayor certeza qué está pasando en el árbol en determinados momentos claves para la producción de frutos.
Nuez chandler de calibre +38. Crédito: Jean Paul Joublan.
El procedimiento no solo tendrá efectos positivos desde el punto de vista de la productividad de los huertos, sino que también generará un ahorro en el uso de insumos agrícolas. Hay que tener en cuenta que muchos productores aplican productos casi por costumbre, sin que estos sean necesarios para mejorar el funcionamiento del árbol y mejorar su performance.
El método en la práctica
Antes de adentrarnos en el fondo de este método, tenemos que tener claro que la producción total (PT) de cualquier especie frutal, incluidos los nogales y los avellanos europeos, está dada, en gran medida, por tres factores que se relacionan entre sí: la cantidad de centros frutales (CF) existentes en el árbol (en el caso del nogal es la cantidad de dardos presentes en la planta y en el avellano europeo la cantidad de brotes laterales con flores), el número de frutos por centro frutal (NF) y el peso promedio por fruto seco (PF) obtenido.
Así, el primer paso para desarrollar este método es conocer el CF, el NF y el PF. Esto implica que el productor deba ingresar al huerto en distintos momentos del año, elija alrededor de 15árboles (10 con problemas y 5 sin problemas) de los distintos cuarteles que servirán como muestra y tome nota de los resultados que aprecie.
La evaluación puede comenzar en invierno contando la cantidad de CF que tienen los árboles escogidos, para posteriormente determinar cuántos de ellos se encuentran muertos producto de hongos de la madera u otras razones. La idea es contabilizar solo los productivos, por lo que hay que eliminar los muertos. Luego, una vez que el árbol haya producido, se deben contar los frutos obtenidos por cada centro frutal, para después —una vez cosechados— pesarlos. Este último valor dependerá de la especie y de la variedad que se esté ocupando.
Dardos de chandler dañados. Crédito: Jean Paul Joublan.
Los datos obtenidos por árbol deben ser ingresados y multiplicados, tal como se aprecia en la siguiente ecuación:
CF X NF X PF = PT
De esta forma, se tendrán varios resultados, dependiendo de la muestra. Los obtenidos en los árboles con problemas deben ser comparados con los de aquellos productivos y en buen estado, que servirán de referencia. La idea es que a partir de estos datos los productores tomen medidas para que en la próxima temporada los árboles con mala producción resuelvan sus problemas y mejoren su performance.
Para sacar conclusiones de más largo plazo acerca del estado de determinados sectores del huerto es necesario que estas evaluaciones se repitan sagradamente todos los años, con el fin de tener una acumulación de datos que permita hacer comparaciones y análisis.