Prólogo

Enseñar lo que no se ve, decidir con lo que sí

Este libro nació de una pregunta simple: ¿cómo enseñar algo que no se ve?

La germinación de una semilla ocurre bajo tierra, en escalas de tiempo que van de días a semanas, y depende de variables que ningún pizarrón puede mostrar simultáneamente: temperatura, potencial hídrico del suelo, profundidad de siembra, vigor, textura, pH, salinidad. Durante décadas, la enseñanza de la ecofisiología vegetal se apoyó en fórmulas escritas y en imágenes estáticas. El resultado, muchas veces, es que el estudiante memoriza el modelo sin comprenderlo.

Sin embargo, este manual no nació dentro de un laboratorio ni fue concebido como el subproducto de una tesis. Nació, más bien, de la curiosidad —de querer entender por qué una semilla germina y otra no— y de un deseo muy concreto: ayudar a las personas. A estudiantes que se frustran frente a un gráfico. A docentes que buscan una forma distinta de explicar. A productores que necesitan intuición antes que ecuaciones.

Nació de la curiosidad y del deseo de ayudar a las personas.

AgroGerm·HT fue desarrollado para cambiar eso. En su primera versión, era un simulador hidrotérmico del proceso de germinación: el usuario movía variables, veía curvas, entendía el modelo. Con el tiempo, se hizo evidente que la herramienta podía dar un paso más: conectar el modelo con datos reales del lote, del clima y del suelo. Así nació el modo Real Paraguay, que toma clima real de Open-Meteo, ofrece perfiles de suelo de las principales regiones del país, y produce una recomendación agronómica con veredictos concretos: sembrar, esperar, mejorar primero o no sembrar.

A partir de la versión 2.12, el simulador incorporó un motor de incertidumbre (Monte Carlo): en lugar de dar un número único por cultivar, corre el modelo N veces con clima y vigor perturbados, y devuelve un rango y una probabilidad. Enseña un principio fundamental que casi nunca se enseña: un resultado agronómico no es un número, es una distribución.

Este manual refleja ese recorrido. No enseña a programar. Enseña a usar el simulador en el aula y a tomar decisiones con él. Está dividido en cuatro partes: la primera cubre el modo Simulación (el aprendizaje del modelo); la segunda, el modo Real (la aplicación a un lote y a un cultivo objetivo); la tercera, tres tutoriales paso a paso (el análisis completo, la preparación de una clase y la generación del reporte PDF); y la cuarta, los anexos con todos los datos: cultivares, regiones, reglas, perfiles económicos y referencias.

Va dedicado a quienes enseñan con pasión y a quienes aprenden preguntando. Y, sobre todo, a quienes se animen a usar la herramienta para tomar decisiones reales basadas en datos reales.

Uno

El simulador AgroGerm·HT

1.1 · ¿Qué es?

AgroGerm·HT es un simulador interactivo del proceso de germinación y emergencia de semillas, basado en el modelo hidrotérmico θ_HT. Corre directamente en cualquier navegador moderno —Chrome, Edge, Firefox, Safari— sin necesidad de instalación ni conexión a internet.

A diferencia de un simulador tradicional, AgroGerm·HT tiene dos modos de trabajo que se complementan:

Esta primera parte del manual está dedicada al modo Simulación. La Parte II cubre el modo Real, la Parte III enseña a usarlos con tutoriales paso a paso, y la Parte IV reúne todos los datos.

1.2 · ¿Qué problema resuelve?

La germinación depende de seis factores principales, no cuatro:

1. Temperatura del suelo, dentro de un rango de temperaturas cardinales.
2. Potencial hídrico (Ψ) del suelo.
3. Profundidad de siembra.
4. Vigor de la semilla.
5. pH del suelo, con rangos propios por especie.
6. Salinidad (CE) y disponibilidad de nutrientes (P, N).

En la naturaleza, estos factores interactúan de forma no lineal y simultánea. Un estudiante puede entender cada factor por separado, pero le cuesta imaginar cómo se combinan. El simulador resuelve esto: permite mover un factor, ver cómo responde todo el sistema, y sacar conclusiones.

1.3 · Origen del proyecto

AgroGerm·HT nació de la curiosidad por comprender qué hace que una semilla germine o no, y del deseo de ayudar a las personas a entenderlo. La idea original fue construir una herramienta que hiciera visible lo invisible: el momento exacto en que una semilla decide brotar, y las condiciones que lo permiten o lo impiden.

Con el tiempo, quedó claro que su mayor valor no estaba solo en la investigación, sino en la docencia. Y más adelante, que también podía ser una herramienta de decisión: conectar el modelo a un lote real y a un cultivo concreto, agregar recomendación agronómica, economía y Monte Carlo.

Empezó como un simulador.
Se convirtió en un sistema de apoyo a la decisión.

1.4 · ¿A quién está dirigido?

1.5 · Los 46 cultivares precargados

El simulador viene con 46 cultivares distribuidos en 13 especies. Todos tienen parámetros de literatura agronómica (INTA, EMBRAPA, ISTA): temperaturas cardinales, GDA requeridos, Ψ_base, puntos de pH, vigor estimado y un color propio para identificar la traza en el gráfico.

1.6 · Los 8 escenarios de demostración

El bloque Modo Demostración permite saltar directamente a configuraciones complejas sin tener que armar cada variable a mano. Es ideal para mostrar en clase o para partir de un caso conocido:

1.7 · Los 5 escenarios rápidos

Además del modo Demostración, hay cinco botones que aplican presets de estrés con suelo, clima y eventos ya coordinados:

• Óptimo — suelo fértil, temperatura templada, riego regular. Línea base de comparación.
• Sequía progresiva — Ψ muy negativo, textura arenosa, sin riego. Evalúa tolerancia al estrés hídrico.
• Frío — T_máx = 13 °C, arcilloso, humedad moderada. Activa los cultivos de invierno.
• Calor — 44 °C de máxima, franco, evento de riego mínimo. Bloquea casi todo salvo especies cálidas.
• Suelo salino (Chaco) — CE = 7.5 dS/m, MO = 1.2 %, pH = 8.0. Solo los más tolerantes germinan.

Dos

Por qué es valioso para la enseñanza

2.1 · El principio: ver lo invisible

La germinación es un proceso oculto. Ocurre bajo tierra, a escalas de tiempo difíciles de imaginar. El simulador hace visible:

• La curva sigmoidea de germinación acumulada.
• El descenso diario del potencial hídrico del suelo.
• El mapa de heterogeneidad del lote.
• La diferencia entre germinación y emergencia.
• La banda de incertidumbre p10–p90 (con Monte Carlo activo).

Cuando el estudiante ve la curva «nacer» a medida que mueve la temperatura, algo cambia en su comprensión. Ya no es un dato: es un fenómeno.

2.2 · Aprendizaje por manipulación

Los estudios de didáctica de las ciencias muestran que el aprendizaje es más profundo cuando el estudiante manipula el sistema y observa consecuencias. El simulador permite esto con un solo clic:

• Subir la temperatura → ver que la germinación se acelera hasta T_o y se frena hasta T_c.
• Bajar el Ψ del suelo → ver cómo las variedades se bloquean una por una según su Ψ_base.
• Aumentar la profundidad → ver que la emergencia se retrasa más que la germinación.
• Subir la CE → ver el bloqueo por salinidad incluso cuando el Ψ aparente es alto.

Aprender es manipular,
ver la consecuencia y volver a preguntar.

2.3 · Comparación de variables en tiempo real

En un ensayo real, comparar dos variedades requiere semanas de trabajo. En el simulador, se comparan en segundos:

• ¿Qué variedad germina antes?
• ¿Cuál tolera mejor el estrés hídrico?
• ¿Cuál requiere más GDA acumulados?
• ¿Cuál tolera mejor el pH ácido del Alto Paraná?

2.4 · Cuantificar la incertidumbre, no esconderla

Un simulador determinista devuelve un único número: «G50 = 6.8 días». Pero en la vida real, ese 6.8 viene de un clima que puede fallar, un suelo que tiene variabilidad, un vigor que no es exacto. La incertidumbre es real y esconderla es mentir.

Con el motor Monte Carlo activo, cada predicción viene con rango y probabilidad:

Esto enseña dos conceptos clave que casi nunca se enseñan en un curso introductorio:

1. Un resultado agronómico no es un número, es una distribución.
2. La incertidumbre se cuantifica, no se elimina.

Es el salto de «simulador de tesis» a «herramienta profesional».

2.5 · Transparencia del modelo

Cada fórmula usada está visible en el panel Marco matemático implementado. Esto significa que el estudiante no está usando una caja negra. Puede leer las ecuaciones, discutirlas, cuestionarlas. Es una herramienta epistemológicamente honesta: no oculta cómo funciona.

2.6 · Puente entre teoría y práctica

El simulador conecta:

• Fisiología vegetal — imbibición, temperaturas cardinales, elongación, vigor.
• Física de suelos — retención hídrica, texturas, evaporación, factor osmótico.
• Química de suelos — pH, salinidad, disponibilidad de nutrientes.
• Agronomía aplicada — fechas de siembra, riego, profundidad, tolerancia varietal.
• Estadística — distribución normal de la población, muestreo Gamma, percentiles.
• Economía agraria — márgenes, costos, break-even, retorno por hectárea.
• Programación y modelado — sistemas dinámicos, cache por hash, chunking asíncrono.

Es un punto de encuentro interdisciplinario poco común en herramientas educativas.

2.7 · Ventajas concretas para el docente

Tres

Cómo llevarlo al aula

3.1 · Antes de empezar: preparación

Requerimientos mínimos:

• Un proyector o pantalla grande (para modo Real conviene una pantalla con resolución ≥ 1400 px de ancho).
• Un navegador actualizado (Chrome o Edge recomendado).
• El archivo index.html guardado localmente o compartido vía USB / Drive.
• Conexión a internet solo si vas a usar el modo Real (para descargar clima).

Recomendación: abrir el archivo en el aula diez minutos antes para verificar que todo carga bien. Tener el archivo en dos dispositivos por si falla uno.

3.2 · Cinco guiones de clase listos

Guion A — Clase introductoria (45 minutos)

Objetivo: que los estudiantes comprendan qué es la germinación hidrotérmica.

1. Apertura (5 min). Preguntar: «¿Qué necesita una semilla para germinar?». Anotar respuestas en el pizarrón.
2. Demostración del simulador (10 min). Pulsar Modo Demostración → Universal. Mostrar la curva sigmoidea y el mapa.
3. Exploración guiada (20 min). Pedir a la clase que elija una variable (T, Ψ o profundidad). Moverla en vivo y anotar en el pizarrón qué cambia.
4. Cierre (10 min). Relacionar lo visto con las respuestas iniciales. Preguntar: «¿Qué variable tuvo más impacto?».

Guion B — Clase comparativa (90 minutos)

Objetivo: analizar el efecto de la temperatura sobre distintas variedades.

1. Introducción teórica (15 min). Explicar temperaturas cardinales (T_b, T_o, T_c).
2. Ejercicio en parejas (30 min). Cada pareja elige dos variedades, fija T_máx = T_mín en 20 °C, anota G50 y emergencia, repite con 25, 30 y 35 °C. Construye una tabla y detecta el óptimo.
3. Puesta en común (25 min). Cada pareja expone su hallazgo.
4. Cierre (20 min). Discusión: «¿Por qué el trigo prefiere 20 °C y el sésamo 32 °C?».

Guion C — Proyecto de tres sesiones

Objetivo: que cada grupo diseñe un escenario agronómico realista y lo justifique.

• Sesión 1. Formar grupos de 3–4. Cada grupo recibe una región ficticia (Pampa húmeda, NOA, NEA, Patagonia) con un clima asignado.
• Sesión 2. Cada grupo configura el simulador para su región y ajusta las variables hasta lograr la mayor emergencia posible.
• Sesión 3. Presentación de 5 minutos por grupo. Justificación agronómica. Comparación entre regiones.

Guion D — Introducción al modo Real (60 minutos)

Objetivo: que los estudiantes entiendan el flujo datos reales → recomendación → decisión.

1. Preparación (10 min). Cambiar al modo Real. Elegir una región del Paraguay. Mostrar el toast «¿Cargar clima real?» y explicar por qué se pregunta antes de descargar.
2. Carga de datos (10 min). Pulsar «Sí, cargar». Mostrar cómo se sincronizan suelo y clima. Explicar el origen del dato (Open-Meteo).
3. Lectura de recomendación (20 min). Recorrer el panel de recomendación: veredicto, confianza, causa principal, acciones priorizadas.
4. Monte Carlo (15 min). Activar MC con N = 100. Mostrar la banda p10–p90 y las probabilidades.
5. Cierre (5 min). Preguntar: «¿Qué harías si fueras el productor?». Enfatizar que la herramienta informa la decisión, no la toma.

Guion E — Taller de dos días con escenarios

Objetivo: que los estudiantes comparen escenarios reales lado a lado y aprendan a comunicar resultados.

1. Día 1 — Construcción (120 min). Cada equipo crea 3 escenarios: uno optimista, uno intermedio, uno pesimista, todos referidos a un mismo lote real o ficticio.
2. Día 1 — Guardado (30 min). Guardar cada escenario con nombre, notas y (si aplica) cultivo objetivo distinto. Explicar el uso del drawer y del export JSON.
3. Día 2 — Comparación (60 min). Activar modo comparación. Seleccionar 3 escenarios. Abrir el modal y leer la tabla.
4. Día 2 — Reporte (60 min). Generar el PDF del escenario objetivo y discutir el formato de un informe agronómico.
5. Día 2 — Puesta en común (30 min). Cada equipo presenta su conclusión en 5 minutos. Se vota el mejor análisis.

3.3 · Diez actividades puntuales sugeridas

3.4 · Evaluación sugerida

3.5 · Recomendaciones para la clase en pantalla grande

• Usá el zoom del navegador (Ctrl++) para que las curvas y tablas se lean bien desde el fondo del aula.
• El panel de recomendación arranca colapsado: pulsá «Ver detalle» al inicio de la clase para que quede visible.
• Cuando compares escenarios, subí el máximo a 5 desde el selector del drawer: en proyección grande entran bien.
• Si vas a mostrar Monte Carlo, dejá N = 100 para que corra en ~1.5 segundos y no corte el ritmo de la clase.
• Tené a mano el botón «Copiar resumen» (arriba a la derecha del panel Resumen) para pegar el texto en el pizarrón digital o en un chat de clase.

Cuatro

Guía completa de la interfaz · Simulación

El modo Simulación está organizado en tres zonas: barra superior (identidad y acciones), panel de controles (izquierda), y panel de resultados (derecha). En pantallas chicas, el panel de controles se pliega arriba y el de resultados queda debajo.

4.1 · Barra superior

En modo Real aparecen además:

• Chip MC — clickeable, prende y apaga Monte Carlo sin abrir el panel.
• Botón 📚 — abre el drawer de escenarios guardados (con badge ámbar del contador).

4.2 · Panel de controles (columna izquierda)

Escenarios rápidos

Cinco botones que aplican configuraciones predefinidas: Óptimo, Sequía, Frío, Calor y Suelo salino (Chaco). Cada preset coordina temperatura, suelo, Ψ y eventos de riego para que el resultado sea coherente.

Modo Demostración

Ocho tarjetas categorizadas por tipo de cultivo. Al pulsar una, se activan las especies correspondientes y se configura el resto de variables con valores realistas:

• Universal (8 especies simultáneas)
• Cereales (Maíz, Trigo, Sorgo, Cebada, Arroz)
• Oleaginosas (Soja, Girasol, Sésamo, Maní)
• Leguminosas (Poroto, Alfalfa)
• Fibrosas (Algodón)
• Cálidas (Sésamo, Sorgo, Algodón)
• Maní (4 cultivares)
• Caña de azúcar (3 cultivares)

Clima simulado

Controla el régimen térmico del ensayo:

• T_máx diaria y T_mín diaria: rangos entre −15 °C y 48 °C.
• T_media de referencia: se calcula automáticamente como (máx + mín) / 2.
• Modo Constante / Fluctuante: sin o con variabilidad diaria.
• Amplitud (±°C): magnitud de la fluctuación (solo en modo fluctuante).
• Tendencia estacional: activa una inclinación progresiva (calentamiento o enfriamiento).
• Semilla del clima: número entre 1 y 999999. La misma semilla produce la misma serie pseudoaleatoria. Útil para reproducir un resultado exacto.
• Horizonte: número total de días de simulación (10 a 120).

Suelo · Análisis

Define las propiedades químicas y físicas del suelo:

• Modo Regional / Propio: los valores pueden venir de un perfil de región predefinido o ser editados a mano.
• Región (13 opciones PY cuando está en modo regional).
• Textura: franco, franco arcilloso, franco arenoso, arcilloso, arenoso. Afecta a la retención hídrica y al secado.
• pH: 3 a 10, en pasos de 0.1. Cada cultivar tiene su rango de tolerancia.
• CE (dS/m): conductividad eléctrica, 0 a 20. A partir de 2 dS/m comienza a penalizar; arriba de 14 bloquea todo.
• MO (%): materia orgánica. Modifica el factor k_MO que multiplica la retención hídrica.
• P (ppm) y N-NO₃: nutrientes, con factores propios.
• CEC: capacidad de intercambio catiónico (opcional).

Debajo de los sliders, un bloque de diagnóstico del suelo muestra en colores si cada factor es óptimo (verde), limitante (ámbar) o bloqueante (rojo).

Humedad y siembra

• Ψ inicial (MPa): potencial hídrico del suelo al momento de sembrar. Rango −2 a 0.
• Profundidad (cm): 1 a 10. Afecta la elongación requerida para emerger.
• Eventos lluvia/riego: lista editable de días y milímetros. Se pueden agregar uno por uno o generar de forma automática.
• Generador rápido A: por frecuencia (por ejemplo «35 mm cada 7 días durante 90 días»).
• Generador rápido B: por lámina total (por ejemplo «700 mm distribuidos en 120 días»).

Catálogo de cultivares

Lista de todos los cultivares de la especie seleccionada. Cada tarjeta muestra:

• Nombre y descripción breve.
• Temperaturas cardinales (T_b, T_o, T_c) y GDA_req.
• Ψ_base del cultivar.
• Switch de activación (ON/OFF) y botón de edición.

Los botones Solo esta, Todas y Apagar permiten manipular rápidamente la selección. Si un cultivar objetivo del modo Real no estaba activo, se activa automáticamente al ser elegido.

Lote experimental

• Área (km): lado del lote cuadrado, de 0.5 a 10 km.
• Resolución del mapa: 12×12, 20×20 o 26×26 celdas.
• Resumen calculado: superficie en km² y hectáreas.

Acciones finales

• Reset: vuelve a los valores por defecto.
• Ejecutar: recalcula todo el modelo.

4.3 · Panel de resultados (columna derecha)

KPIs superiores

Cuatro tarjetas grandes con la información más relevante:

• Primera en emerger: nombre del cultivar más rápido.
• Cultivares activos: cuántos del total están participando.
• Fuente climática: «Simulado» o «Pronóstico/Histórico real».
• Suelo: pH, CE y factor k_MO.

Franja estadística

Cuatro indicadores secundarios:

• Más tolerante a sequía: cultivar con menor Ψ_crítica.
• Lluvia del período: suma total de milímetros.
• f_CE medio: promedio del factor salino en todos los cultivares.
• Superficie emergida: porcentaje del lote que logró emergencia.

Curva sigmoidea

Gráfico principal. Cada cultivar aporta una línea con su color propio. Se puede alternar entre la vista de Germinación y la de Emergencia. Con Monte Carlo activo en modo Real, se agregan bandas sombreadas p10–p90 y líneas punteadas suaves.

Fases (comparación G50 vs emergencia)

Gráfico de barras horizontales que permite comparar de un vistazo la diferencia temporal entre germinación y emergencia de cada cultivar.

Serie ambiental

Gráfico multi-eje con la temperatura media (línea amarilla), el Ψ del suelo (línea punteada celeste) y la lluvia diaria (barras celestes). Debajo del título, un chip indica la fuente de datos.

Mapa espacial

Cuadrícula coloreada que representa el lote. Cada celda tiene su propio Ψ y T según un ruido espacial. El color indica el estado: emergida (verde brillante), germinando (verde opaco), en cola (marrón), sequía (rojo oscuro), frío (azul), calor (rojo), pH (violeta) o sal (morado).

Al pasar el cursor sobre una celda, se abre un tooltip con T, Ψ, estado y día de emergencia estimado.

Tabla de resultados

Lista completa con once columnas: Cultivar, Especie, Estado, G50, Emergencia, GDA acumulado, θ_HT, f_pH, f_CE, G_máx y Eficiencia. Cada encabezado es clickeable para ordenar.

En modo Real con Monte Carlo y «mostrar probabilidades» activo, se agregan dos columnas nuevas: P(emergencia ≥ 70 %) y G50 con rango [p10–p90].

Resumen narrativo

Párrafo autogenerado que describe el ensayo: fuente climática, cantidad de cultivares, superficie, T_media, Ψ inicial y final, cultivar más precoz, más tolerante a sequía, y (si aplica) recomendación y margen esperado. El botón Copiar permite pegar el texto en el pizarrón digital o en un chat.

Marco matemático implementado

Panel opcional que lista todas las fórmulas que usa el motor. Se puede colapsar. Es la sección que convierte al simulador en herramienta auditable.

Cinco

El motor científico, explicado en lenguaje claro

Este capítulo explica, sin fórmulas complejas, las ideas que sostienen al simulador. La matemática completa está disponible dentro de la aplicación, en el panel Marco matemático implementado.

5.1 · Temperaturas cardinales

Toda semilla tiene tres temperaturas clave:

• T_b (base): por debajo, no germina.
• T_o (óptima): la temperatura ideal.
• T_c (crítica): por encima, no germina.

Analogía: es como el rango de confort de una persona. Muy frío no se mueve, muy caliente tampoco, y hay un punto donde rinde mejor.

Entre T_b y T_o, la germinación se acelera. Entre T_o y T_c, se frena. Por debajo de T_b o por encima de T_c, no hay germinación aunque el resto de las condiciones sea óptimo.

5.2 · GDA — Grados Día Acumulados

Es una forma de medir «cuánto calor ha recibido la semilla»:

Donde f_T es un factor que vale 1 en el rango óptimo y baja progresivamente entre T_o y T_c. Cuando la suma de GDA alcanza el GDA_req de esa variedad, la semilla alcanza su umbral de germinación.

5.3 · Potencial hídrico (Ψ)

Es la «sed» del suelo. Se mide en MPa (megapascales):

• 0 MPa — suelo saturado.
• −0.3 MPa — suelo húmedo, sin restricciones.
• −1.0 MPa — suelo seco, pero con algo de agua disponible.
• −3.0 MPa — muy seco, casi sin agua utilizable.

Cada semilla tiene un Ψ_base: por debajo de ese valor, no absorbe agua y no germina. Es un parámetro propio de cada especie y cultivar.

5.4 · Factor hídrico (f_Ψ)

Traduce el Ψ en un multiplicador entre 0 y 1:

• Ψ muy alto → f_Ψ = 1 (sin estrés).
• Ψ = Ψ_base → f_Ψ = 0 (bloqueo total).
• Ψ intermedio → penalización proporcional.

5.5 · Factor osmótico

La salinidad (CE) actúa como un Ψ adicional: un suelo con CE = 7 dS/m reduce el Ψ efectivo en aproximadamente 0.25 MPa, aunque aparentemente tenga agua disponible. Esto explica por qué un suelo salino puede bloquear la germinación incluso cuando no está «seco».

5.6 · Factor pH

Cada cultivar tiene cinco puntos críticos de pH:

• pH letal mínimo (por debajo, bloqueo total).
• pH mínimo óptimo (inicio de la meseta).
• pH óptimo.
• pH máximo óptimo (fin de la meseta).
• pH letal máximo (por encima, bloqueo total).

Fuera de la meseta óptima, el factor f_pH cae con una parábola hasta 0 en los extremos letales.

5.7 · Factor de nutrientes (P y N)

El fósforo (P) y el nitrógeno nítrico (N-NO₃) influyen sobre la elongación del brote. Por debajo de los niveles de referencia, el factor cae levemente hasta un piso (f_P mínimo 0.75, f_N mínimo 0.80). Por encima de los niveles de referencia, no aportan más (meseta en 1.0).

5.8 · Tiempo hidrotérmico (θ_HT)

Es el producto del calor acumulado por el agua disponible:

Su unidad es MPa·°C·d. Es una medida integral del «esfuerzo» que hizo la semilla. Se compara contra un umbral θ_req propio de cada cultivar.

5.9 · Curva sigmoidea

La población de semillas no germina toda al mismo tiempo. Sigue una distribución normal:

• Algunas germinan antes (las más vigorosas).
• Otras después (las menos vigorosas).
• El 50 % de la población germina en el G50.

La curva resultante tiene forma de «S» alargada: es la sigmoidea. Su desviación estándar depende del vigor: a mayor vigor, curva más estrecha.

5.10 · Factor de elongación y emergencia

La germinación y la emergencia no ocurren al mismo tiempo. La emergencia depende además de:

• Profundidad de siembra — más cm equivalen a más centímetros de brote que atravesar.
• Temperatura — la velocidad de elongación crece con la temperatura del suelo.
• Ψ del suelo — suelo seco frena la elongación.
• Nutrientes — P y N modulan la tasa.

El simulador acumula la elongación día a día hasta que se alcanza la profundidad de siembra. En ese momento, el cultivar «emerge».

La germinación es nacer.
La emergencia es llegar a la superficie.

5.11 · Heterogeneidad espacial

El suelo de un lote no es homogéneo. El simulador introduce variabilidad espacial mediante ruido fractal: dos capas de ruido se combinan en proporciones distintas para T y Ψ, y se agrega un factor de borde que reduce el Ψ cerca de los límites del lote.

El resultado se ve en el mapa: celdas con distinto color, aunque estén al lado, como en la realidad.

5.12 · Simulación Monte Carlo

En vez de correr el modelo una sola vez, se corre N veces con los parámetros perturbados según distribuciones estadísticas:

• Temperatura: distribución normal con SD configurable.
• Ψ inicial: normal con SD configurable.
• Lluvia: distribución Gamma (evita valores negativos).
• Vigor: normal con SD configurable.

Se calculan luego los percentiles (p10, p50, p90) de los resultados, y las probabilidades de superar umbrales (≥ 70 %, ≥ 90 %).

Lo que antes era «G50 = 6.8 días» ahora es «G50 entre 5.2 y 8.4 días en el 80 % de los casos».

5.13 · Precisión numérica del motor

El simulador usa los siguientes métodos numéricos:

• Función error — aproximación de Abramowitz-Stegun para la CDF normal.
• Box-Muller — muestreo gaussiano.
• Marsaglia-Tsang — muestreo Gamma robusto para la lluvia perturbada.
• Bisección (34 iteraciones) — cálculo de Ψ_crítica por cultivar.
• Interpolación lineal — cálculo de percentiles p10, p50, p90.

Todos son métodos estándar en simulación numérica y tienen error despreciable en los rangos de uso del simulador.

Seis

Glosario de términos

El vocabulario completo usado en el simulador y en este manual. Los términos nuevos de la versión 2.14 están marcados con un asterisco.

Agua disponible

Fracción del agua del suelo que las raíces (o las semillas) pueden absorber. Depende del Ψ y de la textura.

Amplitud térmica

Diferencia entre la temperatura máxima y mínima diaria. Puede ser natural o configurada en el modo fluctuante del simulador.

Banda p10–p90 *

Rango entre el percentil 10 y el percentil 90 de un conjunto de resultados Monte Carlo. Contiene el 80 % de los casos. Se dibuja como sombreado sobre la curva sigmoidea.

Bisección

Método numérico para encontrar un valor límite dividiendo un intervalo a la mitad de forma iterativa. Se usa para calcular el Ψ_crítica de cada cultivar.

Break-even *

Volumen de producción (t/ha) que iguala los ingresos con los costos. Por debajo, el cultivo pierde dinero; por encima, gana.

Categoría (de semilla)

Clasificación agronómica: cereal, oleaginosa, leguminosa, fibrosa, azucarera, forrajera.

CE — Conductividad eléctrica

Medida indirecta de la salinidad del suelo. Se mide en dS/m. A partir de 2 dS/m comienza a penalizar la germinación; arriba de 14 bloquea todo.

CEC — Capacidad de Intercambio Catiónico

Indica la capacidad del suelo de retener nutrientes cargados. Se expresa en cmol/kg.

Chunking *

Técnica de programación que divide una tarea larga en bloques más cortos para no congelar la interfaz del navegador. Se usa en Monte Carlo.

Curva sigmoidea

Representación gráfica en forma de «S» alargada que describe el crecimiento acumulado de una población. El 50 % de la población emerge en el G50.

DDS

Días Después de la Siembra. Unidad del eje horizontal de la curva sigmoidea.

Decaimiento progresivo

Reducción gradual del Ψ del suelo por evaporación y transpiración, sin aportes de lluvia o riego.

Eficiencia hidrotérmica

Cociente entre GDA efectivos (con estrés) y GDA teóricos (sin estrés). Se expresa en %. Es un indicador de cuán cerca estuvo la semilla de su potencial.

Emergencia

Aparición del brote sobre la superficie del suelo. Ocurre después de la germinación, y depende adicionalmente de la profundidad, temperatura, Ψ y nutrientes.

Escenario *

Configuración completa del simulador guardada con un nombre, una fecha y notas opcionales. Permite volver a cargar todo el estado con un clic.

Estrés hídrico

Situación en que el agua disponible es insuficiente para el metabolismo normal. Se refleja en el factor f_Ψ.

Estrés osmótico *

Estrés causado por sales disueltas en el agua del suelo, que reducen el Ψ efectivo. Se modela restando 0.036 × CE del Ψ del suelo.

Estrés térmico

Situación en que la temperatura está fuera del rango óptimo. Puede ser por frío (cerca de T_b) o por calor (cerca de T_c).

ET — Evapotranspiración

Pérdida combinada de agua por evaporación del suelo y transpiración de las plantas.

Factor hídrico (f_Ψ)

Multiplicador entre 0 y 1 que corrige el GDA según la disponibilidad de agua.

Factor osmótico *

Aporte de la CE al Ψ efectivo del suelo. Se calcula como −0.036 × CE (MPa por dS/m).

Factor térmico (f_T)

Multiplicador entre 0 y 1 que corrige el GDA según la temperatura del día.

Fluctuación

Variabilidad diaria del clima en el simulador. Se activa con el modo fluctuante.

GDA — Grados Día Acumulados

Suma diaria de temperatura efectiva por encima de T_b, modulada por f_T.

GDA_req

GDA requeridos por una variedad para alcanzar su umbral de germinación.

G_máx

Techo máximo de germinación posible, determinado por el vigor del lote.

G50

Día en que el 50 % de la población alcanza el umbral de germinación. Es la mediana de la distribución.

Germinación

Proceso mediante el cual la semilla absorbe agua, reactiva su metabolismo y emite la radícula.

Hash *

Función que convierte un conjunto de datos en un valor único. Se usa para decidir si una corrida Monte Carlo puede reutilizar sus resultados (cache).

Horizonte de simulación

Número total de días que dura la simulación. Configurable entre 10 y 120.

Imbibición

Absorción inicial de agua por la semilla seca. Es el primer paso de la germinación.

k_MO — Factor de materia orgánica

Multiplicador de la retención hídrica en función del porcentaje de materia orgánica. Se calcula como 1 + (MO − 2.5) × 0.08.

Marsaglia-Tsang *

Algoritmo para generar números aleatorios con distribución Gamma. Usado en el motor Monte Carlo para perturbar la lluvia sin producir valores negativos.

MPa — Megapascal

Unidad de presión. 1 MPa ≈ 10 atmósferas.

Monte Carlo *

Método de simulación que corre un modelo N veces con parámetros perturbados aleatoriamente, para obtener rangos y probabilidades en lugar de valores únicos.

P(emergencia ≥ 70 %) *

Fracción de las iteraciones Monte Carlo en las que la eficiencia del cultivar supera el 70 %. Es un indicador de cuán probable es que el lote tenga un desempeño aceptable.

Percentil *

Valor por debajo del cual se encuentra un porcentaje dado de las observaciones. El p50 es la mediana; el p10 y p90 delimitan la banda del 80 %.

pH

Medida de acidez o alcalinidad del suelo. Cada cultivar tiene cinco puntos críticos: letal mínimo, mínimo óptimo, óptimo, máximo óptimo y letal máximo.

Potencial hídrico (Ψ)

Energía libre del agua en un sistema. Determina la dirección del flujo de agua. Se mide en MPa y suele ser negativo en suelos no saturados.

Precisión espacial

Número de celdas por lado en el mapa (12, 20 o 26). A mayor precisión, más patrones visibles pero más cómputo.

Profundidad de siembra

Distancia entre la semilla y la superficie del suelo. Afecta directamente la elongación requerida para emerger.

Ψ_base

Potencial hídrico mínimo por debajo del cual la semilla no germina. Parámetro propio de cada cultivar.

Ψ_crítica

Potencial hídrico mínimo que permite a una variedad alcanzar su GDA_req en un clima dado. Se calcula por bisección.

Ψ_efectivo *

Ψ del suelo más el aporte osmótico de la CE. Es el Ψ «real» que siente la semilla.

Población

Conjunto de semillas de un lote, con distribución de vigor. Se modela con una normal.

Radícula

Primera raíz que emite la semilla germinada. Marca el inicio visible de la germinación.

Región (PY) *

Una de las 13 zonas geográficas de Paraguay con un perfil de suelo y un clima típicos. Se usa en el modo Real.

Retención hídrica (k)

Capacidad de un suelo de retener agua. Varía con la textura: mayor en arcilloso, menor en arenoso.

Semilla del clima

Número que determina la secuencia pseudoaleatoria del clima simulado. La misma semilla produce la misma serie. Se usa para reproducibilidad.

Suelo arcilloso

Textura con alta retención de agua. Secado lento. Favorece la germinación en climas secos pero puede retrasar la emergencia por compactación.

Suelo arenoso

Textura con baja retención de agua. Secado rápido. Requiere riego más frecuente o mayor profundidad de siembra.

Suelo franco

Textura intermedia, ideal para la mayoría de cultivos. Equilibrio entre retención y drenaje.

T_b — Temperatura base

Temperatura mínima por debajo de la cual no hay germinación.

T_c — Temperatura crítica

Temperatura máxima por encima de la cual no hay germinación.

T_o — Temperatura óptima

Temperatura a la cual la germinación es más rápida.

Tendencia estacional

Inclinación del clima simulado hacia el calentamiento o enfriamiento progresivo durante el horizonte.

Tiempo hidrotérmico (θ_HT)

Suma acumulada del efecto combinado de T y Ψ sobre la germinación. Unidad: MPa·°C·d.

Tiempo térmico (θ_T)

Suma acumulada solo del efecto de temperatura, sin considerar el agua. Se usa para comparaciones entre climas similares.

Turgencia

Estado de la célula cuando está llena de agua. Se pierde en estrés hídrico.

Variedad

Cultivar específico de una especie vegetal. En el simulador se puede editar o crear nuevas.

Veredicto *

En el sistema de recomendación, uno de cuatro estados: sembrar, esperar, mejorar primero o no sembrar todavía.

Vigor

Conjunto de propiedades que determinan el potencial de una semilla para germinar rápidamente y producir una plántula normal. Se expresa en %.

Ventana óptima *

Rango de días (dentro del horizonte del pronóstico) en el que la emergencia esperada es máxima, según una simulación virtual con corrimiento temporal.

θ_req

Umbral de tiempo hidrotérmico que una variedad debe superar para germinar.

Siete

Actividades y ejercicios prácticos

Este capítulo reúne quince actividades y seis casos de estudio para llevar al aula. Están organizadas de menor a mayor complejidad, y separadas por el modo del simulador que utilizan.

7.1 · Actividades de Simulación (1 a 10)

Actividad 1 — La carrera de las variedades

Objetivo: comparar velocidad de germinación entre especies.

Activar el Demo Universal (8 especies). Dejar todas las variables por defecto. Observar la curva sigmoidea y anotar qué cultivar alcanza G50 primero, y cuál la emergencia.

Pregunta: ¿coinciden los rankings de germinación y emergencia? ¿Por qué sí o por qué no?

Actividad 2 — El efecto de la profundidad

Objetivo: ver cómo la profundidad afecta a emergencia pero no a germinación.

Fijar todo por defecto. Activar solo Maíz. Simular con profundidad = 1 cm, 4 cm, 7 cm, 10 cm. Tabular G50 y emergencia. Graficar.

Pregunta: ¿por qué G50 se mantiene constante y emergencia crece linealmente con la profundidad?

Actividad 3 — Sequía progresiva

Objetivo: encontrar el Ψ crítico de cada variedad.

Activar Universal. Empezar con Ψ = −0.05 MPa y bajar de a −0.1 MPa. Después de cada cambio, anotar cuántos cultivares quedan emergidos. Trazar «número de cultivares vs Ψ».

Pregunta: ¿en qué Ψ se bloquea el poroto? ¿Y el sorgo? ¿Por qué?

Actividad 4 — El trigo contra el sésamo

Objetivo: aprender temperaturas cardinales por contraste.

Simular ambas especies con T_máx = T_mín = 20 °C, 25 °C, 30 °C, 35 °C. Tabular G50 y eficiencia.

Pregunta: ¿por qué una prefiere frío y la otra calor? ¿Qué pasa si invertís las condiciones?

Actividad 5 — Un solo riego

Objetivo: comparar riego fraccionado vs riego único.

Configurar Soja con Ψ inicial −0.5 MPa. Caso A: riego de 60 mm repartido en 5 eventos de 12 mm cada 7 días. Caso B: un único riego de 60 mm al día 5.

Pregunta: ¿cuál da mejor emergencia final? ¿Cuál da mejor eficiencia?

Actividad 6 — Los extremos

Objetivo: explorar los bordes del modelo.

Configurar T_máx = T_mín = 45 °C. Observar. Después configurar 0 °C. Observar de nuevo. Anotar los estados de la tabla.

Pregunta: ¿por qué los estados cambian entre «Inhibición térmica», «Detenido por sequía» y «En progreso»?

Actividad 7 — La textura importa

Objetivo: entender retención hídrica y secado.

Mismo escenario (Soja, Ψ = −0.4 MPa, sin riego). Probar con textura arenosa, franca y arcillosa. Comparar la serie ambiental del Ψ.

Pregunta: ¿en qué textura el Ψ cae más rápido? ¿Por qué?

Actividad 8 — Vigor y forma de la curva

Objetivo: ver cómo el vigor afecta la dispersión.

Tomar una sola variedad. Editar el vigor a 100 %, 70 % y 40 %. Observar la forma de la curva sigmoidea en cada caso.

Pregunta: ¿por qué la curva con vigor bajo es más «estirada» y con vigor alto más «empinada»?

Actividad 9 — El mapa del lote

Objetivo: entender heterogeneidad espacial.

Fijar todo por defecto. Simular con resolución 12×12. Luego con 26×26. Comparar los mapas lado a lado.

Pregunta: ¿por qué aparecen más patrones con mayor resolución? ¿Afecta la cantidad de celdas al resultado promedio?

Actividad 10 — Récord de eficiencia

Objetivo: integrar todos los factores.

Reto: con la variedad DM 6.7i, lograr la mayor eficiencia (%) en 5 minutos. Permitido mover cualquier slider, agregar cualquier riego, cambiar textura o profundidad.

Pregunta: ¿qué combinación resultó ganadora? ¿Fue intuitiva o sorprendente?

7.2 · Actividades del modo Real (11 a 15)

Actividad 11 — El factor pH

Objetivo: entender por qué el pH bloquea antes que el agua.

Modo Real, región Alto Paraná (pH 5.6). Cultivo objetivo: Poroto. Observar el veredicto. Cambiar a Soja. Observar de nuevo.

Pregunta: ¿por qué el poroto bloquea y la soja no, si el pH es el mismo?

Actividad 12 — Salinidad y Ψ osmótico

Objetivo: entender el aporte de la CE al Ψ efectivo.

Modo Real, región Chaco Central (CE 1.2 dS/m). Mantener Ψ alto (−0.2 MPa). Subir la CE manualmente hasta 15 dS/m. Observar en qué punto la recomendación cambia.

Pregunta: ¿por qué el suelo se bloquea «aunque tenga agua»? ¿Qué es el Ψ osmótico?

Actividad 13 — Del número al rango

Objetivo: entender Monte Carlo.

Modo Real, cargar clima. Correr con MC OFF. Anotar G50. Activar MC con N = 500. Anotar el rango p10–p90.

Pregunta: ¿por qué el valor central de MC puede diferir ligeramente del valor único? ¿Qué información aporta la banda?

Actividad 14 — Comparar escenarios

Objetivo: aprender a decidir con datos.

Cada equipo arma 3 escenarios del mismo cultivo (por ejemplo Soja DM 6.7i) en tres regiones distintas (Itapúa, Alto Paraná, Chaco Central). Guardar cada uno. Activar modo comparación. Comparar los 3.

Pregunta: ¿en qué región sembrarían? ¿Por qué? ¿Qué datos de la tabla comparativa pesaron más?

Actividad 15 — Reporte profesional

Objetivo: aprender a comunicar resultados técnicos.

Cada estudiante genera el PDF de su escenario con MC activo y lo entrega junto con un resumen ejecutivo de 5 líneas: región, cultivo, veredicto, margen esperado, riesgo principal.

Pregunta: ¿qué tan claro quedó el mensaje? ¿Qué información agregarían al PDF si pudieran?

7.3 · Preguntas de comprensión

1. ¿Por qué la emergencia siempre es más tardía que la germinación?
2. ¿Qué significa que la Ψ_crítica de una variedad sea −0.8 MPa?
3. ¿Por qué el suelo arcilloso retrasa más el secado que el arenoso?
4. ¿Por qué dos variedades con el mismo GDA_req pueden tener distintos tiempos de germinación?
5. ¿Qué sucede si T_máx está por debajo de T_b de una variedad?
6. ¿Por qué el mapa del lote no es uniforme?
7. ¿Qué representan los grados día acumulados?
8. ¿Qué diferencia hay entre vigor y G_máx?
9. ¿Por qué un suelo arenoso pierde agua más rápido?
10. ¿Qué información agrega el modo fluctuante respecto al constante?
11. ¿Por qué el factor osmótico puede bloquear aunque Ψ sea alto?
12. ¿Cómo se calcula el Ψ efectivo a partir del Ψ del suelo y la CE?
13. ¿Por qué la zona de pH bloqueante es asimétrica en muchos cultivares?
14. ¿Qué diferencia hay entre el p50 y el promedio de una distribución Monte Carlo?
15. ¿Qué significa que la banda p10–p90 tenga solo 8 décimas de amplitud o más de 3 días?

7.4 · Casos de estudio

Caso 1 — El productor del NEA

Un productor del noreste argentino quiere sembrar soja en diciembre. El suelo es arenoso, Ψ = −0.7 MPa, T_máx = 34 °C, T_mín = 22 °C. ¿Qué le recomendarías?

Análisis esperado: la soja va a germinar (Ψ > Ψ_base) pero el suelo arenoso se secará rápido. Convendría sembrar a 2–3 cm, con riego de emergencia, y elegir un cultivar de ciclo más corto (DM 46R18) para evitar el golpe de calor posterior.

Caso 2 — Trigo en la Patagonia

Sembrar trigo con T_máx = 12 °C, T_mín = 2 °C, arcilloso. ¿Va a germinar? ¿En cuántos días?

Análisis esperado: el trigo tiene T_b = 4 °C, así que germina, pero acumulará GDA muy lentamente. Con T_media = 7 °C y GDA_req = 105, tardará aproximadamente 35 días. Es viable pero hay que ajustar el horizonte a 60-90 días.

Caso 3 — Riego de emergencia

Un lote franco con Ψ = −1.5 MPa. ¿Cuántos mm de riego hacen falta para llevar el Ψ a −0.4 MPa?

Análisis esperado: con textura franca, k_MO ≈ 1.0, el factor de conversión es 0.016 MPa/mm. Diferencia: 1.1 MPa. Riego aproximado: 1.1 / 0.016 × 1.15 (por retención) ≈ 70–80 mm.

Caso 4 — Sésamo en el Chaco

Un productor del Chaco Central quiere sembrar sésamo. CE = 1.2 dS/m, Ψ = −0.3 MPa, T = 32 °C. Pero el pronóstico anuncia lluvia de 60 mm dentro de 10 días.

Análisis esperado: el sésamo tiene Ψ_base = −0.4 MPa, así que está al límite. Con el pronóstico a 10 días, la recomendación debería ser «esperar» para evitar que la semilla se bloquee por estrés hídrico antes de que llegue la lluvia. Verificar con Monte Carlo: probablemente P(≥70 %) sea baja hoy y suba bastante en 5 días.

Caso 5 — Cambio de región

Un productor que sembró soja en Itapúa el año pasado quiere repetir en Alto Paraná este año. ¿Qué cambia entre ambas regiones?

Análisis esperado: Itapúa tiene pH 5.8 y MO 3.5 %; Alto Paraná tiene pH 5.6 y MO 3.0 %. El cambio de pH es pequeño (0.2) pero puede empujar a algunos cultivares fuera de su meseta óptima. La CE también cambia ligeramente. En el simulador, cargar el escenario de Itapúa y cambiarlo a Alto Paraná es la forma más directa de ver las diferencias.

Caso 6 — Análisis económico

Cultivar A: margen esperado +USD 830/ha. Cultivar B: margen esperado +USD 540/ha. Pero el cultivar A tiene P(≥70 %) = 68 % y el B tiene P(≥70 %) = 94 %.

Pregunta: ¿cuál elegirías? ¿Por qué?

Análisis esperado: no hay respuesta única. En un año «normal», el A gana. En un año malo, el B es más seguro. La discusión debe centrarse en la tolerancia al riesgo del productor y en la disponibilidad de capital. El simulador informa, no decide.

Ocho

Preguntas frecuentes

8.1 · Sobre el simulador en general

¿Necesito internet para usarlo?

No. Una vez cargado, funciona offline. Solo el modo Real requiere conexión para descargar el clima desde Open-Meteo. La descarga se hace una sola vez por sesión y queda cacheada.

¿Puedo usarlo desde el celular?

Sí, aunque la experiencia es mejor en pantalla grande o tablet. El modo Real con comparación y Monte Carlo se aprovecha más desde una laptop o proyector.

¿Es un modelo validado?

Está basado en el modelo hidrotérmico clásico, ampliamente aceptado en la literatura (Gummerson 1986, Bradford 2002). No reemplaza ensayos de campo. Es una herramienta exploratoria y comparativa, no un gemelo digital.

¿Puedo agregar nuevas variedades?

Sí. Botón Editar en cualquier cultivar del catálogo, o usar el formulario de edición para modificar temperatura base, óptima, crítica, GDA, Ψ_base, puntos de pH, vigor y color. Los cultivares nuevos o modificados se guardan automáticamente en el navegador.

¿Puedo exportar los resultados?

Sí. Hay tres formatos de exportación:

• CSV de resultados — tabla completa con todos los parámetros calculados.
• CSV de clima — serie diaria de T, Ψ y lluvia.
• PNG del mapa — captura del lote en el día actual.

En modo Real se agrega:

• PDF de reporte — informe profesional con 8 secciones.
• JSON de escenarios — backup completo de escenarios guardados.

¿Por qué mi resultado no coincide con mi ensayo real?

Porque el modelo simplifica. Hay factores que no están incluidos: patógenos del suelo, compactación, costra superficial, dormancia secundaria, hongos, insectos, salinidad específica por ion, variabilidad genética dentro del lote. Es una herramienta didáctica y comparativa.

¿Puedo compartirlo con otros docentes?

Sí, siempre que se cite al autor y al proyecto. Es software con fines educativos, sin fines comerciales.

¿Tiene costo?

No.

8.2 · Sobre el modo Real

¿De dónde saca el clima?

De Open-Meteo, un servicio meteorológico abierto y gratuito. Para el pronóstico usa 14 días hacia adelante; para el histórico usa hasta 90 días hacia atrás. Se pide por latitud y longitud exactas.

¿Por qué me pregunta antes de cargar el clima?

Porque la consulta tarda 1–3 segundos y, si algo falla, quiero que sepas. En vez de disparar automáticamente cada vez que cambiás de región, el simulador te consulta con un toast. Decides si cargar o esperar.

¿Qué pasa si no tengo internet cuando estoy en modo Real?

El simulador usa el clima simulado (con la semilla configurada) y avisa por el chip de la fuente climática. El panel de recomendación, la economía y Monte Carlo siguen funcionando, pero sobre clima ficticio.

¿Qué son los perfiles de suelo regionales?

Son valores típicos de textura, pH, CE, MO, P, N y CEC para las 13 regiones de Paraguay. Se aplican automáticamente al elegir la región, pero podés editarlos. Los perfiles están en el Anexo C.

¿Por qué la lluvia dice «simulado» si cargué el clima real?

Porque la fuente climática aún está en simulado. Verificá que el chip superior diga «Pronóstico real · [tu región]». Si no, pulsá «Cargar clima real» de nuevo.

¿Qué es el veredicto de la recomendación?

Es el resultado del motor de 18 reglas. Puede ser:

• Sembrar — condiciones favorables, hacerlo ya.
• Esperar — hay una ventana mejor en los próximos días.
• Mejorar primero — hay una limitación corregible (pH, salinidad, MO).
• No sembrar todavía — hay un bloqueo severo.

¿Qué significa la confianza de la recomendación?

Es un indicador de cuántas reglas coinciden con la causa principal. Va de 50 % a 95 %. No es una probabilidad de éxito: es una medida de consistencia interna del sistema de reglas.

¿Cómo funciona el análisis económico?

Usa precios, costos de implantación, costos de semilla y rinde potencial por especie (editables). Calcula margen bruto en USD/ha multiplicando rinde esperado por precio menos costos totales. El rinde esperado se pondera por la eficiencia del cultivar.

¿Qué es Monte Carlo?

Es una técnica que corre el simulador N veces con parámetros perturbados aleatoriamente. En vez de dar un valor único, da un rango (p10–p90) y probabilidades. Es la forma correcta de representar la incertidumbre real de un sistema agronómico.

¿Cuántas iteraciones Monte Carlo conviene usar?

• 50 — rápido (~0.7 s), suficiente para una vista preliminar.
• 100 — balanceado (~1.5 s), recomendado por defecto.
• 500 — preciso (~5 s), para reportes finales o análisis de tesis.

¿Qué son los escenarios?

Configuraciones completas del simulador guardadas con un nombre, una fecha y notas. Incluyen clima, suelo, cultivares activos, cultivo objetivo y todos los parámetros. Se pueden guardar hasta 20.

¿Puedo exportar los escenarios a otro dispositivo?

Sí. El botón Exportar JSON en el drawer descarga todos los escenarios como un archivo. El botón Importar JSON los carga en otro navegador o dispositivo.

¿Qué es el modo comparación?

Es una funcionalidad del drawer de escenarios que permite seleccionar 2, 3, 4 o 5 escenarios (configurable) y compararlos lado a lado en una tabla coloreada, con un gráfico comparativo y exportación a PDF.

¿Por qué en la comparación hay celdas verdes, amarillas y rojas?

El color indica el ranking dentro de la fila. Verde = mejor valor del grupo; rojo = peor; ámbar = intermedio. La dirección del ranking depende del parámetro (por ejemplo, menor G50 es mejor, pero mayor margen es mejor).

¿Qué hace el reporte PDF?

Genera un informe profesional de 8 secciones: portada, indicadores clave, curva sigmoidea, mapa del lote, tabla de resultados, recomendación, Monte Carlo (si activo), economía (si activa), comparación (si hay escenarios seleccionados) y resumen narrativo. Pesa entre 1.5 y 2.5 MB.

¿Qué pasa si el PDF se genera mal?

Si jsPDF falla, el simulador cae automáticamente a la función window.print() del navegador. Elegís «Guardar como PDF» en el diálogo y obtenés un archivo equivalente.

Nueve

Qué es el modo Real y para qué sirve

9.1 · Un cambio de paradigma

En el modo Simulación, el usuario aprende el modelo. En el modo Real, el modelo sirve a una decisión concreta sobre un lote concreto. La diferencia no está en el motor científico —es el mismo— sino en la fuente de los datos y en la producción de recomendaciones accionables.

9.2 · ¿A quién le sirve?

El modo Real fue diseñado pensando en usuarios que necesitan tomar decisiones concretas:

• Productor agrícola: evalúa si las condiciones actuales de su lote permiten sembrar en los próximos días.
• Asesor agronómico: compara varios lotes, elige fecha óptima de siembra, justifica decisiones ante el productor.
• Cooperativa o acopio: estima la ventana agregada de siembra de su zona.
• Estudiante de posgrado: tiene una base cuantitativa para validar contra ensayos reales.
• Docente: muestra con datos reales cómo se aplica el modelo a un caso concreto.

9.3 · Lo que el modo Real NO es

En particular, el modo Real no modela:

• Patógenos del suelo, hongos, bacterias.
• Compactación del suelo, costra superficial.
• Malezas y competencia temprana.
• Dormancia secundaria o latencia inducida por condiciones previas.
• Micro-variabilidad a escala de metros cuadrados.
• Calidad específica del agua de riego (sales por ion).
• Respuesta genotípica específica de cada lote de semilla.

9.4 · Flujo de trabajo en modo Real

El modo Real tiene una secuencia de pasos clara. Conviene respetar el orden porque cada paso alimenta al siguiente:

9.5 · Comportamiento frente a distintos usuarios

Si sos estudiante

Usá el modo Real después de dominar el modo Simulación. La diferencia conceptual clave es que acá los datos no los elegís vos: los impone el clima real y el perfil regional. Aprendés a trabajar con lo que hay, no con lo que querrías.

Si sos docente

El modo Real es perfecto para mostrar en clase cómo se conecta el modelo con la decisión. Sugerencia: armá tres escenarios de tres regiones distintas, guardalos, y mostrá la comparación en proyección grande con el modal fullscreen.

Si sos asesor o productor

Cargá tu lote con GPS. Ajustá el suelo con tu análisis real si lo tenés. Cargá el clima. Dejá que el simulador te devuelva el veredicto, la ventana óptima, el margen estimado y la probabilidad de éxito. Usalo como una opinión más, entre otras.

Diez

Ubicación, GPS y clima real

10.1 · Elegir la ubicación

Hay dos formas de definir el lote en el modo Real:

Por región

El selector Región incluye las 13 principales zonas agrícolas de Paraguay. Al elegir una:

• Se actualizan las coordenadas de latitud y longitud al centro de la región.
• Se aplica automáticamente el perfil de suelo regional (textura, pH, CE, MO, P, N, CEC).
• Si el modo suelo está en «Regional», los sliders se sincronizan con los valores del perfil.
• Aparece un toast preguntando si querés cargar el clima real de esa región.

Por GPS

El botón Usar mi ubicación GPS consulta al navegador la posición actual. Requiere HTTPS o localhost: en file:// el navegador bloquea el acceso a la ubicación por seguridad. Si el usuario acepta:

• Se guardan latitud y longitud reales del dispositivo.
• Se aplica el perfil regional más cercano como punto de partida.
• El usuario puede editar lat/lon manualmente después.

Por coordenadas manuales

Los campos Lat y Lon son editables. Están limitados al rango geográfico de Paraguay: lat entre −28 y −18, lon entre −63 y −54. Si el usuario ingresa valores fuera de rango, se ajustan automáticamente.

10.2 · El origen del clima real

El simulador consulta el servicio meteorológico abierto Open-Meteo. Es gratuito, sin clave de API, y devuelve datos diarios de:

• Temperatura máxima del aire a 2 metros (°C).
• Temperatura mínima del aire a 2 metros (°C).
• Precipitación acumulada diaria (mm).

A partir de la temperatura máxima y mínima, el simulador calcula la temperatura media diaria como (máx + mín) / 2.

10.3 · Pronóstico vs Histórico

Modo Pronóstico (14 días)

Descarga los próximos 14 días hacia adelante. Es el modo por defecto. Se usa para responder «¿puedo sembrar esta semana?». El simulador calcula además la ventana óptima: simula el modelo con corrimientos de 0 a 10 días y devuelve el rango de días con mejor emergencia esperada.

Modo Histórico (90 días)

Descarga los últimos 90 días hasta 5 días atrás. Permite responder «¿qué habría pasado si hubiera sembrado hace dos meses?». Es útil para:

• Comparar el desempeño de cultivares en un año específico.
• Estimar el riesgo climático de una región.
• Validar contra observaciones pasadas de germinación.

El campo Desde permite elegir la fecha de inicio del período histórico. Por defecto, es hace 90 días.

10.4 · Cache y actualización

El clima descargado se guarda en el estado del simulador con un timestamp. Si querés volver a descargarlo (porque cambió el pronóstico o porque pasó el tiempo), pulsá «Actualizar clima».

El cache se invalida automáticamente en dos situaciones:

• Cuando cambiás de región: el clima de la región anterior ya no aplica.
• Cuando recargás la página después de varias horas: no hay política de expiración estricta, pero conviene actualizar manualmente.

10.5 · Cómo se usa el clima en el motor

La serie climática descargada alimenta directamente al motor. Cada día de la serie aporta:

• La temperatura media para el cálculo de GDA.
• La precipitación para el balance hídrico del suelo.

El Ψ del suelo se calcula día a día:

Donde k_efectivo depende de la textura y de la MO, y ET_día crece con la temperatura.

10.6 · Auto-cargar clima con confirmación

Cuando cambiás de región en modo Real, el simulador te pregunta:

El toast se autocierra a los 12 segundos si no respondés. Si pulsás «Sí», se dispara la descarga. Si pulsás «No», se mantiene el clima anterior o se usa simulado.

10.7 · Qué pasa si falla la descarga

Si Open-Meteo no responde o devuelve un error (sin conexión, coordenadas fuera de rango, límite excedido), el simulador:

• Muestra el mensaje de error en el panel de estado.
• Cambia el badge a «Error» en rojo.
• Deja el clima anterior activo (o simulado, si no había ninguno).
• Ofrece «Reintentar» en el mismo botón.

No hay crash ni pérdida de datos. El usuario puede seguir trabajando con lo que tiene.

Once

Los suelos paraguayos

11.1 · Por qué importa el perfil regional

Un mismo cultivar puede comportarse de forma totalmente distinta en dos regiones del Paraguay. La razón no está solo en el clima: está también en el suelo. pH, materia orgánica, salinidad, textura y nutrientes condicionan la germinación tanto como la temperatura o el agua.

El simulador incluye 13 perfiles de suelo regionales, cada uno con valores típicos de las principales zonas agrícolas del país. Al elegir una región en modo Real, el perfil se aplica automáticamente. El usuario puede editarlo después, si tiene datos propios.

11.2 · Las 13 regiones cubiertas

11.3 · Los perfiles en detalle

Cada región viene con un conjunto de valores típicos. La tabla completa (con pH, CE, MO, P, N y CEC) está en el Anexo C. Acá van los perfiles más usados:

Itapúa — el lote bien dotado

Textura franca, pH 5.8, MO 3.5 %, CE 0.4 dS/m, P 14 ppm, N 20 ppm, CEC 16. Es el perfil más equilibrado del país. Casi todos los cultivares germinan sin problemas.

Alto Paraná — el caso típico del este

Textura franco arcillosa, pH 5.6, MO 3.0 %, CE 0.3 dS/m, P 10 ppm, N 18 ppm, CEC 14. Suelo productivo pero con pH algo ácido. Cultivares muy sensibles a la acidez pueden perder eficiencia.

Chaco Central — el desafiante

Textura franco arenosa, pH 6.8, MO 1.5 %, CE 1.2 dS/m, P 6 ppm, N 12 ppm, CEC 8. Baja retención de agua, salinidad moderada y poca materia orgánica. Solo cultivares tolerantes van bien.

Boquerón — el extremo

Textura franco arenosa, pH 7.0, MO 1.0 %, CE 1.5 dS/m, P 4 ppm, N 9 ppm, CEC 6. Es el perfil más pobre del país. Requiere riego intensivo y elección cuidadosa de cultivares.

Misiones — el mejor suelo del sur

Textura franco arcillosa, pH 6.0, MO 4.0 %, CE 0.2 dS/m, P 12 ppm, N 22 ppm, CEC 17. Alta materia orgánica, baja salinidad. Excelente para cultivos exigentes.

11.4 · Cómo se interpreta cada parámetro

11.5 · Modo Regional vs Propio

El panel de suelo tiene un selector de modo con dos opciones:

Regional

Se aplica el perfil de la región elegida. Los sliders quedan bloqueados con los valores del perfil. Si cambiás de región, todo el suelo se actualiza automáticamente.

Propio

El usuario toma control total. Puede partir del perfil regional (los valores no se borran) y editar cualquier slider. Los cambios se guardan en el estado y no se sobrescriben al cambiar de región.

11.6 · Diagnóstico visual del suelo

Debajo de los sliders, un panel muestra el estado de cada factor:

• Verde — el factor está en rango óptimo.
• Ámbar — el factor es limitante pero no bloqueante.
• Rojo — el factor está bloqueando la germinación.

Cada fila incluye un icono, el nombre del factor, un texto corto y el valor numérico. Esto permite ver de un vistazo qué está limitando al lote antes de mirar el resultado.

Doce

El sistema de recomendación (18 reglas)

12.1 · Por qué un sistema de reglas

Un simulador devuelve números. Un sistema de apoyo a la decisión devuelve recomendaciones. La diferencia es la existencia de una capa que traduce los números en acciones concretas.

AgroGerm·HT implementa esa capa con un sistema de 18 reglas, cada una con:

• Condición de disparo — qué tiene que pasar para que se active.
• Prioridad — 1 (bloqueo severo), 2 (parcial), 3 (mejora), 4 (favorable).
• Veredicto — sembrar, esperar, mejorar primero, no sembrar.
• Detalle — texto explicando por qué se activa.
• Acciones — lista priorizada de cosas concretas a hacer.

12.2 · Cómo se combinan las reglas

Todas las reglas se evalúan en cada análisis. Las que disparan se ordenan por prioridad y luego se combinan en un veredicto final:

Regla de combinación:

1. Si hay alguna regla de prioridad 1 → veredicto final = no sembrar todavía.
2. Si hay alguna de prioridad 2 o 3 y ninguna de prioridad 1 → veredicto = mejorar primero o esperar según corresponda.
3. Si solo hay reglas de prioridad 4 → veredicto = sembrar.

12.3 · Las 18 reglas, una por una

Prioridad 1 — Bloqueos severos

Prioridad 2 — Limitaciones parciales

Prioridad 3 — Oportunidades de mejora

Prioridad 4 — Condiciones favorables

12.4 · El panel de recomendación

El resultado del sistema de reglas se muestra en dos lugares:

Panel colapsable en el main

Barra compacta con el icono, veredicto, cultivar, especie y confianza. El botón «Ver detalle» expande al panel completo con acciones priorizadas. El botón «Minimizar» lo vuelve a colapsar.

Drawer lateral (botón 🎯 del header)

Muestra el mismo contenido en formato vertical, con más espacio. Ideal para presentaciones o pantallas chicas donde el panel del main queda muy apretado.

12.5 · ¿Qué significan las acciones priorizadas?

El simulador no solo dice «regar», dice cuántos mm. No solo dice «sembrar», dice cuándo. Cada acción incluye:

• Tipo — riego, espera, siembra, fertilización, encalado, cambio de cultivo, dosis, orgánico.
• Título — la acción concreta con parámetros.
• Impacto — mejora estimada en % de emergencia.
• Esfuerzo — bajo, medio, alto.

Se ordenan por un score que combina impacto y esfuerzo, favoreciendo acciones de alto impacto con bajo esfuerzo.

12.6 · El botón «Ver por qué»

Abre un modal con:

• Los seis factores evaluados (f_T, f_Ψ, f_pH, f_CE, f_P, f_N) con su valor.
• La lista completa de reglas que dispararon, con prioridad, veredicto y detalle.

Es la vista que hace al sistema auditable: el usuario puede verificar por qué el simulador llegó a su conclusión.

12.7 · Ventana óptima de siembra

Cuando hay clima real en modo pronóstico, el simulador calcula además la ventana óptima: simula el modelo con corrimientos de 0 a 10 días y detecta el rango con mejor emergencia esperada. Si la ventana futura es significativamente mejor que el día actual, el veredicto cambia a esperar, y se muestra una tarjeta especial con la fecha concreta.

Trece

Análisis económico en USD/ha

13.1 · Por qué agregar economía

Una recomendación agronómica sin números económicos es incompleta. Que una semilla germine no significa que valga la pena sembrarla. El módulo de economía responde a la pregunta que todo productor se hace: ¿conviene?

13.2 · Cómo funciona

Para el cultivo objetivo, el simulador calcula:

Donde el factor de éxito pondera la eficiencia del cultivar: a mayor eficiencia, más cercano a 1; a menor eficiencia, más cerca de 0.

13.3 · Los cuatro números clave

13.4 · Perfiles económicos por especie

El simulador incluye precios y costos por defecto para las 14 especies. Todos son editables. La tabla completa está en el Anexo E. Algunos ejemplos:

13.5 · Panel económico editable

En el sidebar del modo Real, el bloque 6 · Economía permite editar cuatro campos por especie:

• Precio de venta (USD/t) — según el mercado actual de la zona.
• Rinde potencial (t/ha) — rinde esperado en un año normal, sin estrés.
• Costo de implantación (USD/ha) — labores, insumos, servicios.
• Costo de semilla (USD/ha) — específico por especie y densidad.

Los cambios se guardan por especie y sobreviven al cambio de cultivo objetivo. El botón «Reset a valores base» vuelve a los defaults.

13.6 · Interpretación del margen

El color del panel económico cambia según el margen:

13.7 · Margen total del lote

Además del margen por hectárea, el panel muestra el margen total multiplicando por la superficie del lote. Esto permite ver el impacto absoluto de la decisión en USD totales, no solo relativos.

Ejemplo: margen de +USD 800/ha en un lote de 400 ha = USD 320.000 totales.

13.8 · Advertencias

Catorce

Monte Carlo: cuantificar la incertidumbre

14.1 · El problema del número único

Un simulador tradicional devuelve un solo número: «G50 = 6.8 días». Pero ese 6.8 viene de un clima que puede fallar, un suelo que tiene variabilidad, un vigor que no es exacto. La incertidumbre es real y esconderla es mentir.

El motor Monte Carlo resuelve esto corriendo el simulador N veces con parámetros perturbados y devolviendo un rango y una probabilidad en lugar de un valor único.

14.2 · Cómo funciona

Para cada simulación i entre 1 y N:

Luego se calculan:

• p10, p50, p90 de los resultados.
• Probabilidades de superar umbrales (≥ 70 %, ≥ 90 %).
• Bandas día a día para graficar la incertidumbre.

14.3 · Las cuatro desviaciones estándar configurables

14.4 · Cómo leer los resultados

G50 mediano y rango

El p50 es la mediana de todas las simulaciones: el valor más probable. El rango p10–p90 contiene el 80 % de los casos. Si la banda es estrecha, el resultado es confiable. Si es ancha, el sistema tiene alta variabilidad.

Probabilidades de éxito

• P(emergió) — fracción de simulaciones en las que el cultivar logró emerger. Si es < 100 %, hay escenarios de fracaso total.
• P(emergencia ≥ 70 %) — fracción donde la eficiencia superó el 70 %. Indicador de desempeño aceptable.
• P(emergencia ≥ 90 %) — fracción donde se logró desempeño sobresaliente.

14.5 · Cómo se visualiza

Bandas en la curva sigmoidea

Cada cultivar con MC activo agrega tres capas visuales:

• Sombreado p10–p90 — banda de color con transparencia detrás de la curva.
• Líneas punteadas finas — p10 y p90 como trazas independientes.
• Línea central sólida — p50, el valor más probable.

Tarjetas de incertidumbre

Debajo de la curva principal, una sección con una tarjeta por cultivar. Cada tarjeta muestra:

• G50 mediana y rango.
• Emergencia mediana y rango.
• Tres probabilidades: P(emergió), P(≥70 %), P(≥90 %).

Dos columnas nuevas en la tabla

Cuando MC está activo y «mostrar probabilidades» está tildado, la tabla agrega dos columnas:

• P(≥70 %) — con color según el valor (verde ≥ 70 %, ámbar 40–70 %, rojo < 40 %).
• G50 [p10–p90] — el rango entre corchetes.

14.6 · Las tres N

14.7 · El cache por hash

El motor guarda el último resultado Monte Carlo junto con un hash que combina todas las variables de entrada: clima, suelo, cultivares activos, SDs, número de iteraciones. Si volvés a correr MC con los mismos parámetros, reutiliza el resultado guardado sin recalcular.

El hash se invalida automáticamente cuando:

• Cambia el clima (nuevo timestamp).
• Cambian las SDs.
• Cambia el número de iteraciones.
• Cambia la selección de cultivares activos.
• Cambia el vigor de algún cultivar.

14.8 · Rendimiento y UI

El motor MC corre en modo asíncrono, dividiendo el trabajo en chunks de 60 ms. Esto significa que:

• La interfaz no se congela mientras corre MC.
• Se muestra una barra de progreso que indica cuántos cultivares se procesaron.
• Se puede interactuar con el resto del simulador durante la corrida.

14.9 · Cuándo usar Monte Carlo

Usalo cuando...

• Necesites comunicar el nivel de riesgo de una decisión.
• Quieras comparar dos cultivares con desempeño similar pero distinta confiabilidad.
• Estés preparando un reporte para un cliente o una tesis.
• Quieras mostrar por qué «un número único no es suficiente».

No lo uses cuando...

• Solo necesites ver el comportamiento general del modelo (Simulación).
• Estés ajustando variables rápido y quieras respuesta inmediata.
• La velocidad sea más importante que la precisión del rango.

Quince

Escenarios y comparación

15.1 · Por qué guardar escenarios

En una clase, en una consulta con un productor o en una investigación, es común necesitar volver a una configuración que ya se trabajó. Sin un sistema de guardado, cada cambio de parámetro sobrescribe el anterior y no hay vuelta atrás.

El sistema de escenarios resuelve esto: guarda el estado completo del simulador con un nombre y notas, y lo deja listo para volver a cargarlo, compararlo o exportarlo.

15.2 · Qué se guarda en un escenario

15.3 · Cómo guardar un escenario

15.4 · Qué incluye cada tarjeta de escenario

• Thumbnail — miniatura del mapa en el momento del guardado.
• Nombre y fecha de guardado.
• Metadata — modo (Real/Sim), región, número de cultivares activos, N de MC si aplica.
• Cultivo objetivo — el que tenía el escenario al guardarse.
• Notas — si las hay.
• Acciones — Cargar, Renombrar, Duplicar, Borrar.

15.5 · Cómo cargar un escenario

Al pulsar «Cargar», el simulador:

1. Restaura todos los parámetros guardados.
2. Cambia de modo si el escenario era de otro modo.
3. Reconstruye el catálogo de cultivares activos.
4. Re-ejecuta el análisis con los datos restaurados.
5. Cierra el drawer y muestra un toast confirmatorio.

15.6 · Modo comparación

El modo comparación permite poner lado a lado hasta 3, 4 o 5 escenarios simultáneamente. Es especialmente útil en presentaciones y proyecciones grandes.

Cómo activarlo

En el header del drawer de escenarios, botón «Comparar». Al pulsarlo:

• Aparece un checkbox en la esquina superior derecha de cada tarjeta.
• Se habilita una barra de comparación arriba de la lista.
• El botón se pinta celeste para indicar que el modo está activo.

La barra de comparación

Muestra:

• Contador «N / max» de escenarios seleccionados.
• Selector para cambiar el máximo (3, 4 o 5).
• Botón «Limpiar» para deseleccionar todo.
• Botón «Comparar N» (habilitado cuando N ≥ 2).

Selección de escenarios

• Click en el checkbox → selecciona o deselecciona.
• Click en la tarjeta entera (fuera de botones) → toggle.
• Intentar seleccionar más del máximo permitido → toast «Máximo N escenarios a comparar».
• Si reducís el máximo y había más seleccionados → los últimos se deseleccionan automáticamente.

15.7 · El modal de comparación

Al pulsar «Comparar N», se abre un modal fullscreen con:

Tabla comparativa

Secciones:

• Identificación — modo, región, cultivo objetivo, cultivares activos, fecha.
• Suelo — textura, pH, CE, MO, P, N.
• Clima — fuente, modo, días, T máx/mín, Ψ inicial, semilla.
• Monte Carlo — activo, N, cuatro SDs.
• Economía — activa/no.
• Resultados simulados — G50 mediano, emergencia mediana, eficiencia media, P(emergió), P(≥70 %), margen USD/ha, break-even.

Cada encabezado de columna tiene el color asignado al escenario y el nombre de la región. Las celdas se colorean según el ranking dentro de la fila:

• Verde — mejor valor del grupo.
• Rojo — peor valor del grupo.
• Ámbar — valor intermedio.

La dirección del ranking depende del parámetro: para G50 y emergencia, menor es mejor; para eficiencia, margen y probabilidades, mayor es mejor.

Gráfico comparativo

Debajo de la tabla, un gráfico de barras agrupadas con cuatro métricas normalizadas a escala 0–100:

• G50 invertido (menor mejor).
• Emergencia invertida.
• Eficiencia.
• P(≥70 %).

Permite ver de un vistazo qué escenario gana en cada dimensión.

Exportar a PDF

El botón «Exportar PDF» del header del modal genera un reporte que incluye el análisis principal del escenario actual más una sección extra con la tabla comparativa de escenarios seleccionados.

15.8 · Renombrar, duplicar y borrar

Renombrar

Abre un modal con el nombre y las notas actuales, editables. Al guardar, se actualizan los campos y se registra la fecha del cambio.

Duplicar

Crea una copia exacta con el nombre original más «(copia)». Es útil para experimentar con variaciones sin perder el original.

Borrar

Pide confirmación con un modal rojo. Al confirmar, el escenario se elimina de localStorage y de la selección de comparación (si estaba seleccionado).

15.9 · Export e Import JSON

El footer del drawer tiene dos botones:

• Exportar JSON — descarga un archivo con todos los escenarios guardados, listos para llevar a otro dispositivo.
• Importar JSON — carga un archivo previamente exportado. Los escenarios se agregan al principio de la lista con IDs nuevos (para evitar colisiones).

El formato JSON es legible y estable entre versiones. Es la forma recomendada de hacer backup de tu trabajo.

15.10 · Límites y advertencias

15.11 · Casos de uso típicos

En clase

El docente arma 3 escenarios la noche anterior: uno optimista, uno intermedio, uno pesimista. Al día siguiente, los carga uno por uno mostrando la diferencia. Al final, activa modo comparación con los 3 y muestra la tabla y el gráfico.

En consultoría

El asesor guarda un escenario por lote del cliente. Después compara los escenarios para elegir cuál sembrar primero. Exporta el PDF comparativo como respaldo de la recomendación.

En investigación

El investigador guarda un escenario por tratamiento experimental. Exporta todos a JSON al final del estudio y los comparte con su director de tesis.

En campo

El productor guarda un escenario por fecha de siembra candidata. Al cabo de unos días, vuelve a abrir el simulador, carga cada escenario, actualiza el clima y compara el nuevo desempeño esperado.

Dieciséis

Análisis completo en 10 minutos

Este tutorial es el corazón operativo del manual. En 10 minutos, siguiendo los pasos, vas a pasar de no tener nada a tener un análisis completo con recomendación, economía, incertidumbre y reporte PDF listo para imprimir.

Está pensado para un caso real: un productor en Itapúa quiere saber si puede sembrar soja DM 6.7i esta semana. Todos los pasos aplican igual a cualquier otra región, cultivo o modo.

16.1 · Antes de empezar (30 segundos)

• Verificá que tenés internet (solo hace falta para el paso 3).
• Abrí el archivo index.html en Chrome o Edge.
• Pantalla completa si estás en laptop (F11).

16.2 · Paso 1 — Entrar al modo Real

16.3 · Paso 2 — Elegir ubicación

Al elegir la región, el simulador:

• Sincroniza lat/lon al centro de la región.
• Aplica el perfil de suelo regional (pH 5.8, MO 3.5 %, CE 0.4 dS/m, etc.).
• Muestra un toast: «¿Cargar clima real de Itapúa (Encarnación)?».

16.4 · Paso 3 — Cargar clima real

16.5 · Paso 4 — Elegir el cultivo objetivo

16.6 · Paso 5 — Elegir cultivares a comparar

16.7 · Paso 6 — Ajustar siembra y suelo

16.8 · Paso 7 — Ejecutar el análisis

Vas a ver:

• KPIs — primera en emerger, cultivares activos, fuente climática, suelo.
• Franja estadística — tolerante a sequía, lluvia, f_CE medio, superficie emergida.
• Curva sigmoidea — las 3 líneas de soja con sus colores.
• Mapa del lote — coloreado según el estado de cada celda.
• Panel de recomendación — colapsado con veredicto y confianza.
• Panel económico — margen esperado en USD/ha.

16.9 · Paso 8 — Leer la recomendación

El panel expandido muestra:

• Veredicto — con color (verde, ámbar, naranja o rojo).
• Cultivo objetivo — el que elegiste.
• Causa principal — el factor más limitante.
• Detalle del factor limitante — valor actual vs valor mínimo.
• Acciones priorizadas — lista de 1 a 5 acciones concretas.
• Ventana óptima (si aplica) — rango de días con mejor emergencia.

16.10 · Paso 9 — Activar Monte Carlo

Cuando termine:

• La curva sigmoidea agrega bandas p10–p90 sombreadas y líneas punteadas.
• La tabla agrega 2 columnas nuevas: P(≥70 %) y G50 [rango].
• Debajo de la curva aparece la sección de tarjetas de incertidumbre con una tarjeta por cultivar.

16.11 · Paso 10 — Guardar el escenario

Confirmar. El escenario se guarda con su thumbnail del mapa. El contador del badge ámbar del header pasa a 1.

16.12 · Paso 11 — Generar el reporte PDF

Nombre del archivo: agrogerm_reporte_2026-04-15.pdf. Peso estimado: 1.5–2.5 MB.

16.13 · Verificación rápida del resultado

Al final del proceso, deberías tener:

16.14 · Variantes rápidas

Si sos estudiante y no tenés internet

Salteá el paso 3 (cargar clima real). El simulador usa clima simulado con la semilla por defecto. Todo lo demás funciona igual. Al final vas a tener un análisis coherente aunque no basado en datos reales.

Si querés comparar 2 regiones

Después del paso 11, repetí los pasos 2 al 11 cambiando la región a «Alto Paraná». Guardá un segundo escenario. Después, activá modo comparación y seleccioná ambos escenarios.

Si querés analizar varios cultivos

En el paso 4, cambiá la especie objetivo (por ejemplo a Maíz). El simulador re-ejecuta el análisis con el nuevo cultivo objetivo. Guardá un escenario por cultivo si querés compararlos después.

16.15 · Los 10 minutos, en una línea

Elegir región → cargar clima → definir cultivo objetivo →
ajustar siembra → analizar → leer recomendación →
prender Monte Carlo → guardar escenario → generar PDF.

Diecisiete

Preparar una clase con escenarios

Una clase no se improvisa. La mejor manera de usar el simulador en el aula es preparar los escenarios antes, tenerlos guardados y traerlos listos para proyectar.

Este tutorial muestra cómo preparar una clase completa con 4 escenarios comparables, y cómo usarlos en vivo durante la sesión.

17.1 · Elegir el tema

Antes de tocar el simulador, definí el tema de la clase. Algunos ejemplos que funcionan muy bien:

17.2 · Preparar los escenarios (15 min)

17.3 · Guion de la clase (90 minutos)

Bloque 1 — Contexto (10 min)

Explicar el tema de la clase sin tocar el simulador. Pizarra tradicional. Preguntas abiertas: «¿Qué creen que va a pasar si bajamos la temperatura 10 grados?». Anotar las hipótesis.

Bloque 2 — Cargar los escenarios (10 min)

Abrir el simulador en proyección. Entrar a modo comparación. Seleccionar los 4 escenarios. Abrir el modal fullscreen. Dejar la tabla visible.

Bloque 3 — Lectura guiada (20 min)

Recorrer la tabla con los estudiantes. Preguntas:

• ¿Qué escenario tiene menor G50? ¿Por qué?
• ¿Qué cultivar tiene mayor eficiencia?
• ¿Qué veredicto aparece en cada uno?
• ¿Cuál tiene mayor margen esperado?

Anotar conclusiones en el pizarrón.

Bloque 4 — Profundización individual (20 min)

Pedir a los estudiantes que abran el simulador en sus dispositivos. Cada uno elige uno de los escenarios y lo carga para ver el panel completo: curvas, mapa, recomendación, Monte Carlo.

Bloque 5 — Puesta en común (20 min)

Cada estudiante comparte una conclusión en 1 minuto. El docente anota y agrupa. Cierre conceptual: ¿qué aprendimos sobre el tema?

Bloque 6 — Evaluación rápida (10 min)

Pregunta escrita en pizarrón: «Con lo que vimos hoy, ¿qué le recomendarías a un productor que tiene su lote en [región] y quiere sembrar [cultivo]?». Respuesta corta en 3–5 líneas.

17.4 · Consejos para la proyección

• Zoom del navegador: pulsá Ctrl + + un par de veces si estás en pantalla grande. El simulador es responsive pero gana con zoom.
• Modo comparación con 4 o 5: en pantalla chica, 3 escenarios entran bien. En proyección grande, 4 o 5 aprovechan el espacio.
• Panel de recomendación: arranca colapsado. Al principio de la clase, pulsá «Ver detalle» y dejalo expandido el resto de la sesión.
• Monte Carlo: si vas a mostrarlo, prendelo al inicio del bloque 3 y dejalo activo. Las bandas p10–p90 en pantalla grande son muy didácticas.
• PDF al final: generá un PDF del escenario principal y compartilo con los estudiantes como resumen.

17.5 · Variante para taller de dos días

Día 1 — Construcción

Cada equipo (3–4 estudiantes) recibe una región ficticia o real y debe:

1. Armar 3 escenarios: optimista, intermedio, pesimista.
2. Guardar cada uno con nombre y notas.
3. Exportar los 3 a JSON y enviarlos al docente.

Día 2 — Comparación

El docente importa los JSON de todos los equipos. Cada equipo:

1. Activa modo comparación.
2. Selecciona sus 3 escenarios.
3. Abre el modal.
4. Prepara una presentación de 5 minutos defendiendo su recomendación.

17.6 · Variante para trabajo final de curso

Como cierre del curso, cada estudiante entrega:

• Un escenario exportado en JSON con su nombre.
• El reporte PDF del escenario.
• Un resumen ejecutivo de una carilla (250–400 palabras) respondiendo: ¿qué recomendación le haría a un productor en este caso?

El docente evalúa con la rúbrica del capítulo 3 (sección 3.4).

Dieciocho

Reporte PDF profesional

El módulo PDF genera un informe de 8 secciones a partir del análisis actual. Es la herramienta que convierte el trabajo del simulador en un documento entregable: para el cliente, para el profesor, para la tesis.

18.1 · Cómo se genera

Opción 1 — Header

Botón 📄 arriba a la derecha. Disponible solo en modo Real. Un clic y empieza el proceso.

Opción 2 — Sidebar

Botón «Generar reporte PDF» al final del sidebar del modo Real, debajo de «Analizar mi lote».

Opción 3 — Modal comparación

Si tenés la comparación abierta, el botón «Exportar PDF» del header del modal genera un informe que incluye la sección extra de comparación.

18.2 · Qué incluye el PDF

Portada

• Título: AgroGerm·HT · Reporte de análisis agronómico.
• Modo (Real Paraguay), región, cultivo objetivo, área total.
• Fecha y hora de generación.
• Nombre del autor.

Sección 1 — Indicadores clave

Cuatro tarjetas vectoriales (no imágenes, texto nítido):

• Primera en emerger.
• Cultivares activos.
• Fuente climática.
• Suelo (pH, CE, MO).

Sección 2 — Curva sigmoidea

Captura del gráfico con las líneas por cultivar. Si MC está activo, incluye las bandas p10–p90.

Sección 3 — Mapa del lote

Captura del mapa en el día actual, centrada y a media página.

Sección 4 — Tabla de resultados

Tabla vectorial con una fila por cultivar. Columnas: Cultivar, Especie, Estado, G50, Emergencia, Eficiencia, Margen USD/ha.

Sección 5 — Recomendación

Captura del panel expandido de recomendación con veredicto, causa y acciones.

Sección 6 — Monte Carlo

Solo si MC está activo. Captura de las tarjetas de incertidumbre con rangos y probabilidades.

Sección 7 — Análisis económico

Solo si la economía está activa. Captura del panel con margen, break-even y margen total.

Sección 7b — Comparación de escenarios

Solo si hay 2+ escenarios seleccionados en el modo comparación. Tabla vectorial con las principales métricas lado a lado.

Sección 8 — Resumen narrativo

Texto autogenerado del panel Resumen. Se ajusta automáticamente al ancho de página.

Footer

En cada página: «AgroGerm·HT v2.14 · Agustín B.» y «Pág. X / N».

18.3 · Peso y calidad

18.4 · Interpretación de las secciones

Qué mirar primero

La sección 1 da el pulso del análisis: quién emerge primero, cuántos cultivares compiten, de dónde vienen los datos. En 10 segundos te ubica en el contexto.

Dónde está la decisión

La sección 5 (recomendación) es la que traduce todo en acción. El veredicto con color y las acciones priorizadas son lo que el cliente realmente va a leer.

Dónde está el riesgo

La sección 6 (Monte Carlo) es la que comunica la incertidumbre. Si no está activado MC en el análisis, esa sección no aparece. Activarlo antes de generar el PDF agrega valor profesional.

Dónde está el dinero

La sección 7 (economía) responde «¿conviene?». El margen por hectárea y el margen total del lote son los números que el productor va a chequear primero.

18.5 · Cómo personalizar el PDF

Datos del cliente

El PDF no incluye un campo editable de «nombre del cliente». La forma más limpia de personalizarlo es:

1. Guardar el escenario con un nombre claro que identifique al cliente o al lote (por ejemplo «Lote Norte - Itapúa - abr 2026»).
2. Agregar notas en el escenario que resuman el objetivo del análisis.
3. Generar el PDF.
4. Si querés agregar un membrete, imprimí el PDF en papel con membrete, o editá el PDF con un editor externo.

Ocultar secciones no deseadas

El PDF incluye secciones condicionales:

• Monte Carlo aparece solo si está activo.
• Economía aparece solo si está activa.
• Comparación aparece solo si hay 2+ escenarios seleccionados.

Si no querés una sección, desactivá la funcionalidad correspondiente antes de generar el PDF.

18.6 · Qué hacer si falla

Si jsPDF no carga

Si por alguna razón la librería jsPDF no se descarga (sin internet, bloqueador de CDN), el simulador cae automáticamente a window.print(). Se abre el diálogo de impresión del navegador. Elegís «Guardar como PDF» y obtenés un archivo equivalente.

Si tarda demasiado

El PDF tarda 2–4 segundos en generarse. Si tu dispositivo es muy lento, puede llegar a 6–8 segundos. Es normal. La barra de progreso del modal indica qué sección está armando.

Si el PDF se corta o se ve mal

Esto puede pasar con mapas de alta resolución o con la curva con MC N=500 (que tiene muchas líneas). Soluciones:

• Bajar la resolución del mapa a 12×12 antes de generar.
• Bajar N de MC a 100.
• Reducir el zoom del navegador antes de generar (afecta al `devicePixelRatio`).

18.7 · El PDF como entregable

Un buen entregable profesional cumple tres condiciones:

• Contexto claro — quién, qué lote, cuándo, para qué.
• Datos verificables — qué fuente de clima, qué perfil de suelo, qué cultivares.
• Decisión explícita — qué se recomienda y por qué.

El PDF de AgroGerm·HT cubre las tres. Lo que falta lo aporta el texto que vos agregues al pie del archivo cuando lo envíes (por ejemplo, un mail corto o una carilla de portada adicional).

A

Los 46 cultivares por defecto

Todos los cultivares del catálogo, con sus temperaturas cardinales (T_b, T_o, T_c), GDA_req, Ψ_base y vigor estimado. Cada uno puede editarse o desactivarse en el simulador.

Soja (Oleaginosa)

Maíz (Cereal)

Trigo (Cereal)

Girasol (Oleaginosa)

Sésamo (Oleaginosa)

Sorgo (Cereal)

Poroto (Leguminosa)

Algodón (Fibrosa)

Maní (Oleaginosa)

Caña de azúcar (Azucarera)

Cebada (Cereal)

Arroz (Cereal)

Alfalfa (Forrajera)

Mandioca (Azucarera)

Temperaturas en °C · GDA en °C·d · Ψ_base en MPa · Vigor en %.

B

Parámetros ajustables y rangos

B.1 · Clima

B.2 · Suelo

B.3 · Siembra y lote

B.4 · Monte Carlo

B.5 · Capacidad del sistema

C

Las 13 regiones de Paraguay

Perfiles de suelo típicos de cada región. Se aplican automáticamente al elegir la región en modo Real. Todos son editables.

C.1 · Caracterización rápida

Zona Este (Alto Paraná, Canindeyú, Caaguazú)

Suelos profundos, franco arcillosos, con buena retención. pH moderadamente ácido (5.5–5.7). Materia orgánica media (2.8–3.2 %). Aptos para soja, maíz, trigo.

Zona Sur (Itapúa, Misiones)

Suelos francos a franco arcillosos, con buena dotación de MO (3.5–4.0 %). pH ligeramente ácido (5.8–6.0). Los mejores suelos agrícolas del país. Aptos para todos los cultivos extensivos.

Zona Centro (Central, Paraguarí, Guairá)

Suelos francos, pH 5.5–6.2. Aptos para agricultura familiar y cultivos intensivos. Buenos para hortícolas y frutales.

Zona Norte (Concepción, San Pedro)

Suelos franco arenosos, con menor retención. pH 5.7–6.0. Requieren manejo cuidadoso del agua.

Zona Chaco (Chaco Central, Alto Paraguay, Boquerón)

Suelos franco arenosos a arenosos. CE elevada (0.8–1.5 dS/m). Baja MO (1.0–1.5 %). Requieren riego intensivo y elección cuidadosa de cultivares tolerantes a salinidad.

D

Las 18 reglas de recomendación

Resumen tabular del sistema de recomendación. La explicación detallada está en el Capítulo 12.

D.1 · Lógica de combinación

1. Si dispara alguna regla de prioridad 1 → veredicto final = no sembrar todavía.
2. Si dispara alguna de prioridad 2 o 3 (sin prioridad 1) → mejorar primero o esperar, según la regla.
3. Si solo disparan reglas de prioridad 4 → sembrar.
4. R18 se dispara siempre como fallback si nada más lo hizo, para garantizar que haya al menos una respuesta.

E

Perfiles económicos por especie

Valores por defecto del módulo económico. Todos editables en el panel 6 · Economía.

E.1 · Cómo se calculan los indicadores

E.2 · Interpretación de resultados

E.3 · Costos no incluidos

El módulo económico del simulador no incluye:

• Costo de flete a puerto o acopio.
• Impuestos, retenciones, tasas.
• Costos financieros (intereses de créditos).
• Seguros agrícolas.
• Amortización de maquinaria.
• Costos de comercialización.

Para un análisis financiero completo hay que agregar estos factores. El módulo sirve para comparar opciones entre cultivares, regiones o fechas, no para calcular rentabilidad neta.

F

Referencias bibliográficas

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• Gummerson, R. J. (1986). The effect of constant temperatures and osmotic potentials on the germination of sugar beet. Journal of Experimental Botany, 37(6), 729–741.
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• Copeland, L. O. & McDonald, M. B. (2001). Principles of Seed Science and Technology. 4ª ed. Kluwer Academic Publishers.
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• Brady, N. C. & Weil, R. R. (2008). The Nature and Properties of Soils. 14ª ed. Pearson.
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F.4 · Métodos numéricos

• Abramowitz, M. & Stegun, I. A. (1964). Handbook of Mathematical Functions. National Bureau of Standards.
• Box, G. E. P. & Muller, M. E. (1958). A note on the generation of random normal deviates. The Annals of Mathematical Statistics, 29(2), 610–611.
• Marsaglia, G. & Tsang, W. W. (2000). A simple method for generating gamma variables. ACM Transactions on Mathematical Software, 26(3), 363–372.

F.5 · Referencias agronómicas por región

• INTA (varios años). Guías de cultivos de verano e invierno. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria, Argentina.
• EMBRAPA (varios años). Boletines técnicos por cultivo. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária.
• MAG Paraguay (varios años). Cifras agropecuarias y perfiles regionales. Ministerio de Agricultura y Ganadería, Paraguay.

F.6 · Meteorología

• Open-Meteo (2024). Free Weather API. https://open-meteo.com

Las referencias aquí listadas son las que sostienen el modelo subyacente. Para aplicaciones específicas, complementar con bibliografía local de cada cultivo y región.