Software, fuentes

Software para grabar mapas resultantes de análisis de suelo con geoposicionamiento y hacer la prescripción de fertilización para cargarlo en la computadora de la fertilizadora:

OneSoil:

https://onesoil.ai/es

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QGIS: (Una clase sobre el uso de qgis):

https://www.youtube.com/watch?v=PQ0KPiwwEw0&t=96s

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Programa proMap siembra

https://timargentina.com/wp-content/uploads/2024/04/Promap.pdf

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Glimax:

https://glimaxsrl.com/landings/soilexplorer.html?gad_source=1&gad_campaignid=22846482383&gbraid=0AAAABATGY9lGwiMvVXGtLQlFDhU4jEc4q&gclid=CjwKCAjwwdbPBhBgEiwAxBRA4Uc5gyNA7lykUCPDyYt5WuuopwfG9TOdAETno9r9MMdcsuhck_Ah4xoCujYQAvD_BwE

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 Xarbio (de Basf)  https://agriculture.basf.com/ar/es/contenidos-de-agricultura/muestreo-suelos-digital-xarvio

Xarbio también ofrece el Mapeo Digital de Malezas (MDM):

https://agriculture.basf.com/ar/es/notas-de-prensa/2024/mayo/Mapeo-Digital-de-Malezas-de-xarvio

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Ambientación de lotes con NDVI en QGIS:

 https://www.youtube.com/watch?v=g3cRsY_EOik

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Problemas en la señal satelital con las tormentas solares.:

https://www.youtube.com/watch?v=I4DtjuD3nZs

Cosechadoras, tecnologías relacionadas con los mapas de rendimiento

Esta entrada es extraída de la información producida por rica  Red de Intercambio de Conocimiento Agroalimentario, integrado por el Colegio Oficial de Ingenieros Agrónomos de Aragón, Navarra, País Vasco y el Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Agrícolas, Graduados y Peritos Agrícolas de Aragón

La tecnología que incorporan las co­sechadoras relacionada con la agricultura de precisión se basa en la utilización de sensores, sistemas de navegación por satélite y sistemas de gestión de datos para generar mapas de rendimiento y gestionar de forma eficiente dicha información. En este sentido, podemos especificar al­gunas tecnologías concretas que incorporan la mayoría de los modelos del mercado:

Ubicación de los sensores en la cosechadora Fendt Ideal. Documentación Fendt.

• Tecnología GNSS (o GPS) para determinar la ubicación exacta de la cosechadora en la parcela. Esto permite georreferenciar los datos de rendimiento y generar mapas precisos.

• Sensores de rendimiento. Permiten registrar la cantidad de grano recolectado en cada zona de la parcela proporcionando datos precisos sobre el rendimiento (kg/ha).
• Sensores de humedad. Permiten determinar la humedad del grano, dato fundamental para valorar adecuadamente el rendimiento y la calidad del producto.
• Sistema de registro y almacenamiento de datos. Los datos recopilados por los sensores se registran y almacenan en tiempo real. Estos datos incluyen información sobre el rendimiento, humedad, la ubicación y otros parámetros relevantes de la máquina.
• Interfaz de usuario. El operador puede acceder y visualizar los datos de rendimiento en tiempo real, lo que le permite monitorear y ajustar las operaciones de la cosechadora según sea necesario.
• Software de análisis y generación de ma­pas. Los datos recopilados por el sistema se pueden descargar y analizar posteriormente utilizando un software especializado. Este software permite generar mapas detallados del rendimiento de los cultivos, realizar comparaciones entre diferentes áreas del campo y generar informes.

Mapas de rendimiento

Ubicación de sensor de humedad (parte inferior)
 y sensor de rendimiento (parte superior)
en el elevador de grano.
Documentación AgLeader.

Los sensores de rendimiento y humedad (Figuras) incorporados en la cosechadora registran y georreferencian de manera continua el rendimiento y la hu­medad del grano al medir la cantidad de grano recolectado, el trayecto realizado y el ancho de trabajo de la máquina. De este modo, se asocia una superficie de la parcela a una cantidad de grano con una humedad concreta. Mediante la geolocalización de ese dato con el sistema GNSS se dispone por lo tanto de las coordenadas geográficas de cada dato de rendimiento. La cartografía resultante constituye el mapa de rendimiento a partir del cual se pueden realizar comparaciones entre diferentes zonas productivas y establecer estrategias de agricultura de precisión.

Para la generación del mapa de rendimiento, la cosechadora de cereal realiza registros consecutivos con el dato de la cantidad de grano y el área o superficie asociada al mismo. Así, la distancia entre registros consecutivos depende de la velocidad de avance de la máquina, la anchura de corte y la frecuencia de muestreo del sensor de rendimiento. La cosechadora trabaja con una frecuencia de adquisición de datos generalmente fija, en torno a 1 segundo, lo que significa que la distancia entre registros consecutivos depende únicamente de la velocidad de avance en parcela. Por otro lado, la distancia entre pasadas adyacentes está relacionada con el ancho de la barra de corte.

Sensores de humedad y rendimiento

Vista exterior del sensor de humedad colocado en la parte inferior del sistema elevador de grano.

Los sensores de humedad se ubican en el sistema de subida del grano (foto) y se basan en la medida de la conductividad eléctrica. Para realizar esta medida se desvía una cantidad de grano a una pequeña cámara donde se mide la conductividad eléctrica mediante sensores capacitivos, estimando la humedad del grano, o también se pueden utilizar con la misma finalidad sensores NIR. Los sensores de rendimiento estiman la cantidad de grano utilizando básicamente dos tipos de tecnologías de forma mayoritaria:

• Impacto: miden la fuerza ejercida sobre un dispositivo (placa, peine, etc.) cuando el grano choca contra él. Se ubican a la salida del elevador de grano, en la parte superior del mismo. En función del valor de esta fuerza se estima la cantidad de grano. La fuerza es estimada mediante un transductor de fuerza que aporta el dato de cantidad de grano a partir de la fuerza de impacto del mismo en la placa. Este tipo de tecnología la incorporan marcas como John Deere, New Holland, Claas (foto 2) o AgLeader.

Foto. Sensor de rendimiento por impacto ubicado en la parte superior del elevador de grano. Documentación Claas.

Volumétricos: disponen sensores ópticos en el elevador (emisor y detector) que miden el volumen de grano ubicado en cada cangilón. Un ejemplo son los sistemas YieldTrakk de Topcon, o lo desarrollados por las empresas Climate FieldView y Trimble. Este tipo de sensor (figura) estima el volumen de grano mediante la duración de la interrupción del haz de luz conociendo la velocidad del elevador. Dicho volumen se convierte en masa utilizando el peso específico del grano. El volumen de grano con relación a la altura del mismo en el cangilón se ve afectado por diferentes variables: inclinación del sistema de transporte del grano donde se ubica el sensor tanto en el eje longitudinal como transversal de la máquina, cambio de las condiciones de fricción externas del grano y alimentación asimétrica del grano al elevador.

Figura. Sensor óptico ubicado en elevador de grano limpio para la estimación del flujo másico de producto. Fuente: Cheng et al., 2023, https://doi.org/10.3390/agriculture13020294.

Un aspecto que cobra especial importancia es la calibración de los sensores para que el dato aportado sea preciso. Con un buen calibrado los errores de estimación de peso se sitúan por debajo del 1%. Este proceso requeriría pesar el grano cosechado para calibrar adecuadamente la señal aportada por el sensor. De este modo, los sensores de la cosechadora aportan, para una zona recolectada, el peso y humedad del grano.

Para calibrar correctamente el sistema, el remolque donde se ha depositado el grano recolectado en esa zona se pesa en báscula y se mide su humedad y, posteriormente, se introducen los datos reales en el monitor de la cosechadora para que esta realice la corrección y quede calibrada. Este proceso puede ser realizado una única vez (para casos en que se estima que la curva de calibración es una línea recta) o varias veces (cuando se estima que la relación entre peso real y estimado responde a una relación no perfectamente lineal).

Para facilitar este proceso algunos fabricantes han desarrollado sistemas de ayuda a la calibración. Como ejemplo podemos citar el sistema Active Yield desarrollado por John Deere. Este sistema ubica tres sensores en el interior del depósito de grano que miden las variaciones de peso según se llena el depósito. El sistema compara la medición con los datos de los sensores de rendimiento y humedad para calibrar permanentemente el monitor de rendimiento. La mayor ventaja del sistema es que genera una curva de calibración trabajando a diversas velocidades y con diversos volúmenes de paso de material, obteniendo una serie de puntos de calibración.

Foto. Sistema Grain Quality Camera ubicado en la parte superior del elevador de grano para la medida de calidad de grano. Documentación Claas.

Otro aspecto importante es conocer la calidad del grano en relación con la presencia de granos partidos, hecho de elevada importancia cuando el destino del producto requiere de una alta homogeneidad y calidad para su correcto procesado en la industria agroalimentaria como en algunos tipos de maíz. En estos casos se utilizan cámaras ópticas que se colocan también en el sistema de subida de grano o en la zona de la tolva de la cosechadora. Un ejemplo es el sistema Grain Quality Camera desarrollado por Claas (foto) ubicado en la parte superior del elevador de grano, de forma previa al sensor de rendimiento.

Los sensores de humedad y rendimiento, necesarios para la correcta realización de los mapas de rendimiento, pueden venir incorporados de serie en la cosechadora o se pueden añadir a una cosechadora ya existente. La figura muestra como ejemplo el kit desarrollado por AgLeader que incluye los sensores de humedad, rendimiento, la pantalla y todo el cableado para instalar esta tecnología en una máquina ya existente. Por lo tanto, cualquier cosechadora puede ser actualizada con esta tecnología a un precio razonable, aportando una información adicional muy útil para optimizar la gestión agronómica de la explotación.

Figura Kit que incluye los sensores de humedad, rendimiento, la pantalla y cableado. Documentación AgLeader.

Un aspecto importante a considerar con los sensores es el hecho de corregir adecuadamente el efecto que la inclinación de la cosechadora tiene sobre los datos del mapa de rendimiento ya que puede afectar a una medida incorrecta tanto del dato de rendimiento (puesto que la inclinación afecta a la magnitud de la señal del flujo tanto en los sensores ópticos como en los de impacto) como del área recorrida por la cosechadora. Para ello las cosechadoras equipan inclinómetros que permiten corregir estos errores.

Análisis e interpretación de los datos

Figura. Mapa de rendimiento en kg/ha.

Una vez obtenido el mapa de rendimiento de una determinada parcela, se puede trabajar con él directamente a través de la plataforma informática comercial propia del monitor de rendimiento y/o de la co­se­chadora, otras aplicaciones emergentes para el seguimiento de cultivos, o bien proceder a su descarga en un formato editable por Sistemas de Infor­ma­ción Geográfica (SIG) de software más potente.

Esta segunda opción permite depurar la gran cantidad de datos obtenidos en parcela, eliminando valores atípicos y nulos que pueden enmascarar la información en algunas zonas. En función de la plataforma con la que se trabaje, es necesario tener en cuenta que no siempre se visualiza la humedad en cada pun­to, sino la humedad media de la parcela o de la variedad cosechada (aunque la fecha de cosecha sea distinta), por lo que la corrección del valor a peso seco, punto por punto, es otro aspecto de interés cuan­do se analiza un mapa de rendimiento con detalle.

La opción de analizar los datos a través de SIG es más precisa, pero requiere de una mayor formación técnica, así como el manejo de herramientas de interpolación geoestadística para obtener el mapa de rendimiento fi­nal.

Aplicación de los mapas de rendimiento

Figura. Mapa de conductividad eléctrica aparente, en mS/m.

Los mapas de rendimiento se utilizan ha­bitualmente para tres finalidades: cuantificar la variabilidad productiva dentro de una parcela; correlacionar el rendimiento con otros parámetros como índices de vegetación, conductividad eléctrica aparente, etc.; y establecer y validar estrategias de aplicación de insumos en agricultura de precisión.

En este sentido, el análisis de los mapas de rendimiento y su comparación con otros índices permite conocer de forma más precisa la variabilidad del potencial productivo de las diferentes zonas que conforman la parcela, permitiendo así afinar estrategias para la realización de ma­pas prescriptivos de insumos como semillas o fertilizantes.

Figura. Mapa de NDVI acumulado para un cultivo de trigo en secano en zona árida.

Las figuras tres últimas muestran, para una misma parcela y campaña, cultivada con trigo en un secano semiárido, el mapa de rendimiento, el mapa de conductividad eléctrica aparente (agrupada en dos zo­nas con valores por debajo y por encima de 10 mS/m) y el mapa del índice de ve­getación NDVI (valor acumulado de la campaña). Como se puede apreciar, en este caso, hay una clara correlación entre los tres mapas de modo que las zonas de mayor producción estaban ligadas a zo­nas de mayor conductividad eléctrica aparente y en dichas zonas se registraron valores acumulados de NDVI mayores. Este hecho permitiría clasificar zonas con diferentes potenciales productivos dentro de la parcela para posteriormente establecer estrategias de agricultura de precisión con una dosificación de insumos variables.

Los mapas también pueden ser utilizados para otros objetivos como por ejemplo:

a) Seleccionar de forma más precisa los puntos de muestreo de suelo para realizar analíticas de laboratorio de forma más fiable, al poder establecer zonas diferenciadas de la parcela con potenciales productivos distintos y por lo tanto analizar dichos suelos de forma diferenciada.

b) Definir, en el caso de tener que realizar una instalación de riego, los mó­dulos de riego de forma más precisa en función de la variabilidad productiva de la parcela, etc.

Fuente: rica. Red de Intercambio de Conocimiento Agroalimentario, integrado por el Colegio Oficial de Ingenieros Agrónomos de Aragón, Navarra, País Vasco y el Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Agrícolas, Graduados y Peritos Agrícolas de Aragón. 

Plataformas y APPS

 

Los datos de hoy son la información precisa para la próxima campaña.

Las tecnologías más avanzadas en agricultura de precisión son de utilidad para anticipar el mejor manejo y optimizar los números finos de la producción en el campo.

“Entre los objetivos iniciales de la agricultura de precisión se pueden mencionar mejorar el diagnóstico, la toma de decisiones y hacer un uso eficiente de los insumos con cuidando el ambiente, conceptos que hoy están en boca de todo el mundo. Ante este contexto, en esta campaña estamos arrancando con insumos que aumentaron significativamente su precio y con variables cambiantes como el gasoil, que no solo tiene una incidencia elevada en los costos, sino que además puede faltar en las épocas de mayor demanda, todo ello más allá del buen precio de los commodities”, dice el Ing. Agr. Fernando Scaramuzza, experto en agricultura de precisión de INTA Manfredi, quien nos informa sobre las últimas herramientas y sus beneficios que ofrece al productor agropecuario.

Al entrar en detalle el mismo Scaramuzza explica que “Ante los márgenes de la actividad agropecuaria cada vez más ajustados, empieza a ganar relevancia la toma de decisiones con precisión creciente, entonces captan protagonismo las plataformas de gestión de la información digital que ayudan al productor, técnicos y asesores en ese proceso”.

“Las plataformas de agricultura digital colaboran en el logro de análisis agrícolas considerando variables como las rotaciones y entregan el margen bruto de distintas actividades – agricultura, ganadería entre otras-- y a tales efectos, el productor carga en ellas los datos necesarios como los precios y las cantidades necesarias de los insumos, donde la plataforma hace su devolución con un análisis económico lo cual es una ayuda para definir cuál es la mejor alternativa para empresa agropecuaria”, dice el experto.

Si seguimos avanzando en el mismo sentido, vemos que en la agricultura de precisión disponemos de varias capas de información digitalizada y georreferenciada, entre ellas las generadas en la cosecha, ya que con la cosechadora además de levantar todos los granos, preparar la cama de siembra, también recolectamos información importantísima referida al comportamiento de cada cultivo dentro de su lote.

Sumado a ello, como la mayoría de las plataformas son basadas en imágenes satelitales, disponemos de base de datos satelitales recopiladas durante años, en las que vemos el comportamiento del lote, y esta información, se le agrega también un mapa de rendimiento, y por ende tenemos además la información sobre la magnitud del potencial disponible de cada metro cuadrado del lote y cultivo.

 Sumando capas de información

A ello se pueden sumar más capas de información referidas por ejemplo carta de suelo, capas de sensores de electromagnetismo entre otras y todas estas capas, permiten afinar la punta del lápiz detectando o identificando con mayor precisión a cada ambiente, lo cual nos ayuda a mejorar la toma de decisiones que resultarán mejores en los planos económico, agronómico y considerando el cuidado del ambiente.

Así se decidirá la densidad de siembra de acuerdo al material genético a manejar, sin dejar de lado la perspectiva del panorama climático. Por ejemplo, estamos en la incertidumbre si el año será muy seco o neutral de acuerdo a los últimos informes de los especialistas, y entonces veremos cuanto afinaremos el lápiz en la toma de decisiones. Será un trabajo interdisciplinario entre el productor y su asesor.

El asesor y las plataformas las Ag Tech tienen un rol fundamental en la toma de decisiones iniciales de campaña, y luego veremos cómo se comporta el cultivo durante su desarrollo, y a medida que avance, podremos ajustar aspectos de manejo como, por ejemplo, la fertilización.

Asimismo, no podemos dejar de lado el trabajo tranqueras adentro en la preparación de la maquinaria, y los distintos aspectos de manejo como por ejemplo el control de las malezas, durante el barbecho y de las herramientas de agricultura de precisión para hacer un manejo más eficiente ahorrando insumo como la aplicación selectiva de herbicidas en barbecho, herramientas que nos está dando una gran oportunidad.

“Por ejemplo, considerando que tenemos más de 500 equipos de aplicación selectiva que realizan entre 8 a 10.000 ha/año, serán aproximadamente unas 4 a 5 millones de ha trabajadas por año en las que trabajamos de manera más eficiente y cuidando el ambiente. Si consideramos unos 38,7 millones de ha de agricultura en Argentina, (según la Bolsa de Rosario) podemos hablar que solo con esta tecnología que forma parte de la agricultura de precisión se tiene un 13 % de la superficie manejada con mayor eficiencia” detalla el Ingeniero.  

“Luego del barbecho, se procede a la siembra y allí también habrá que trabajar en la puesta a punto en cada uno de los componentes de la sembradora como el tren de siembra, con toda la tecnología instalada y entonces el tema es como sacar el mejor provecho de esos equipos y lograr una amortización más eficiente, pensando en el negocio también” explica.

 

Plataformas y apps inteligentes

Todo ello se logra a través de las plataformas que facilitan la prescripción la recomendación de lo que se hará en el lote. Es decir, a través de las ag-tech tenemos una planificación (anticipada) de cómo será la campaña lo cual es clave cuando los márgenes resultan cada vez más ajustados.

“Si avanzamos en el proceso productivo (en algún momento) llegamos a la fertilización y en ello podemos tener una fertilización de arranque y luego llegarán los ajustes que dependerán de cómo se presenta el año y si el cultivo puede expresar un mayor potencial (que el esperado), y entonces tenemos esta otra carta de una prescripción variable. Por ello se puede decir que as Ag-tech ayudan a ajustar los números y contribuyen al mejoramiento del agronegocio”.

Las máquinas están conectadas en tiempo real

“Cerrando el ciclo, debemos preparar la cosechadora, pensando no solo en levantar todos los granos, sino que volveremos a recolectar la información que va a realimentar la toma de decisiones, ya que podremos analizar si las decisiones tomadas fueron buenas y como se debe ajustar para la campaña que sigue para mejorar la eficiencia lograda” anticipa Scaramuzza.

La clave es saber que el productor dispone de aplicaciones para hacer prescripciones, para hacer margen bruto, para controlar el seguimiento de cada cultivo, para ver que malezas se encuentran en el lote, --hay aplicaciones que sacan una foto de la maleza y la identifican--. Podemos decir que hoy el productor precisa manejar su teléfono para transferir todos esos datos a su plataforma en su computadora donde almacenará todos esos datos que luego se transformarán en información precisa.

Las salas de control conectadas con las máquinas
a campo ayudan al usuario de los equipos a anticipar
soluciones a los problemas.
El ahorro de tiempo y dinero es notable.

Hablamos de la recolección de datos que se trasformarán en información precisa para la gestión de la próxima campaña, colaborando con el entrenamiento de algoritmos que permitirán una mayor automatización y ese ciclo se ira ajustando siendo cada vez más inteligente su manejo. Ya que las aplicaciones no son inteligentes, sino que los inteligentes somos nosotros, siempre pasó eso, señala Fernando Scaramuzza para finalizar.

Claves para entender como funcionan los equipos de la agricultura moderna

Las herramientas para trabajar agricultura

Combinando nuevas herramientas la agricultura mejora el uso de los recursos y produce más alimentos y energía mejorando los márgenes y respetando más el ambiente. Por etapas el productor anota que ambos conceptos van de la mano.

Con el rediseño de mecanismos existentes y el agregado de nuevos elementos las máquinas mejoran sus prestaciones, pero el cuello de botella es capacitar operadores para que las aprovechen en su totalidad. El problema es que la tecnología avanza más rápido de lo que la gente aprende.    

Algunos de los nuevos elementos se observaron en diversas presentaciones generadas en el marco de la última feria en Palermo y en el Congreso de AAPRESID, que explican como trabaja la agronomía moderna para mejorar los resultados en el plano económico y ambiental.

Órganos automatizados y comandados a distancia. 

En general se trata de funciones o bien los órganos que realizan esas funciones, accionados por actuadores longitudinales eléctricos o sistemas electrohidráulicos, que facilitan la puesta a punto de los equipos y sus funciones.

Actuadores eléctricos longitudinales

 

Componentes de los actuadores eléctricos:
ruedas dentadas, motores eléctricos
de bajo consumo, cremalleras.

Compuerta dosificadora de una esparcidora 
comandada por un actuador eléctrico

Orificio calibrado
estacionario de una esparcidora comandado
por un actuador eléctrico

Fuente: Dra. Natalia Iglesias
(Grupo agrobio-informática Cifasis conicet – UNR).

En el conjunto de innovaciones, podemos incluir al dron DJI Agras T30 con prestaciones que se aplican en la moderna agricultura como la pulverización, para lo cual se lo equipa con tanque, bomba, picos con válvulas de accionamiento electrónico montados sobre los brazos de pulverización. 

La distribución de los fitosanitarios logra gran poder de penetración en el cultivo alcanzando anchos de trabajo de 9 m. También distribuye sólidos granulados con rotor y depósito de 40 kg de capacidad.

En la edición "Drones la evolución de la maquinaria agrícola" de este Conquemaquina.blogspot.com del 2019-09-24, se trató el tema Agros. 

Tanto en las aplicaciones de líquidos como el esparcido de sólidos el dron T 30 puede trabajar con dosis fija o variable.

Dron T 30 

Asimismo, cuenta con cámaras de visión delantera y trasera para ver el desarrollo del vuelo como si el operador estuviera en el interior de la nave. Su sistema de detección de obstáculos, ayuda a encontrar trayectorias de vuelo alternativas, y por otro lado mantiene la altura de vuelo constante ante cambios de la topografía.

Puede desarrollar una capacidad de trabajo de 15 ha/h cuando se aplican planes de vuelo estableciendo las paradas para reabastecer la tolva o el tanque y las baterías en los momentos precisos. 

Otra novedad puede ser la pulverizadora autopropusada 7040 Pro con la bomba de dosificación accionada mediante una válvula con modulación de ancho de pulso (PWM) con lo cual, entre otros beneficios, es corto el tiempo de reacción ante los cambios de dosis cuando esta es variable y ante el corte por pico.

Esa prestación de rapidez de reacción, esta acorde al equipo para el escaneo del estado de las plantas que trabaja con el sensor que se puede ver en el exterior del techo de la cabina. 

El sensor del analizador de cultivos Augmenta
ubicado en el techo de la pulverizadora.

Información del sensor sobre cabina: 

https://pdf.agriexpo.online/es/pdf/augmenta-agriculture-technologies/augmenta-precision-agriculture-redefined/188898-35152.html

Es la tecnología con la que se aplica dosis variable y corte por pico, en la agricultura de precisión realizada sin el uso de mapas electrónicos de prescripción previa. En el caso de aplicación de fertilizantes líquidos se sabe que excesos de dosis producto de una dosis fija acarrea consecuencias no deseadas para las plantas, además de exceso de costos y un impacto no buscado en el ambiente. 

El analizador auto regulado a través de la determinación de una serie de parámetros elabora un índice del estado de la vegetación que vuelca en un mapa, y ese mapa se usa para realizar la aplicación del fertilizante a dosis variable en función del estado del cultivo   

  

Los automatismos y el mejor uso de los insumos son algunas de las improntas de la agronomía moderna que busca eficiencia para la baja de costos la reducción de la emisión de gases efecto invernadero.

 El equipo Augmenta pertenece a la tecnología de dosis variable que no usa mapa electrónico de prescripción.