|
Variabilidad Espacial en Algunas Propiedades del Suelo:
I Asociación con las Variaciones en el Rendimiento del Trigo |
Autores: R J M
Melchiori - EEA INTA Paraná CC 128 (3100) Paraná Entre Ríos,
F O García - INPOFOS Cono Sur,
H Echeverría - Unidad Integrada INTA Balcarce-FCA Universidad Nacional de Mar
del Plata
Introducción
Desde comienzos de la
década del 90, comenzaron a desarrollarse tecnologías y principios para
manejar la variabilidad espacial y temporal asociada con los aspectos de la
producción agrícola, para mejorar los rendimientos y preservar la calidad
ambiental (Pierce y Nowak, 1999). La variabilidad debe conocerse y ser de
suficiente magnitud para que un manejo diferenciado por sitios resulte en un
beneficio frente al manejo uniforme. El rendimiento de los cultivos varía
espacialmente (Ferguson et al., 1995) y determinar cuando y donde las
variaciones en las propiedades del suelo causan variaciones en el rendimiento es
el desafío que enfrenta la agricultura de precisión (Mulla y Schepers, 1997).
Las variaciones espaciales pueden estudiarse a través de técnicas
geoestadísticas que permiten elaborar mapas y delimitar áreas de manejo
diferencial. Se ha estudiado la variabilidad de propiedades físicas, químicas
y biológicas del suelo que afectan la productividad de los cultivos,
reportándose asociaciones entre éstas y el rendimiento (Cambardella et al.,
1996, Ortega et al. 1999), aunque dichas asociaciones dependen del rango
de variación del parámetro y del rango en que éste afecta al rendimiento
(Mallarino et al., 1996). Los suelos de la zona mixta papera presentan
limitantes permanentes como la tosca y pendientes en áreas interserranas y
además el uso agrícola intensivo ha disminuido su fertilidad natural. Es
esperable que interacciones entre estas características causen variaciones en
el rendimiento de los cultivos. El objetivo del presente trabajo es determinar
variaciones espaciales en algunas propiedades del suelo y su relación con las
variaciones en el rendimiento del cultivo de trigo.
Materiales y Métodos
El experimento se
realizó en 1998 en un establecimiento del partido de Balcarce, (37 º 45’ S;
58 º 18’ O) en un lote con suelos pertenecientes a las Series Mar del Plata
(80%) y Balcarce (20%), respectivamente. El sitio presentó una pendiente media
de 1.45% y se abarcaron las posiciones de loma, media loma y bajo. Se implantó
un cultivo de trigo con labranzas convencionales el 24 de julio de 1998. A la
siembra se aplicó fósforo (18 kg P ha-1)
en bandas junto con la semilla. El muestreo de suelo se realizó en presiembra
sobre una grilla con 100 celdas de 9 m de ancho y 18 m de largo abarcando un
área de 16200 m2. Se extrajeron muestras compuestas (10 submuestras)
del centro de las celdas. Se determinaron el pH, la conductividad eléctrica
(CE), la capacidad de intercambio de cationes (CIC), los cationes
intercambiables (Ca, Mg, Na y K), el carbono orgánico (CO) y el P extractable
(Pe) para un profundidad de 20 cm y el contenido de N-NO3 hasta 60 cm
de profundidad. La presencia de tosca se determinó hasta 1 m de profundidad.
Sobre la grilla relevada se evaluaron tres tratamientos (testigo, dosis uniforme
y dosis variable), en el presente trabajo se reportan los resultados
correspondiente al tratamiento testigo. En madurez fisiológica se determinó la
materia seca aérea total (1 m2), el N en la biomasa aérea y se
calculó el N acumulado (Nt). La cosecha se realizó en forma mecánica (18 m2)
y el rendimiento se ajustó a 14% de humedad. A partir del Nt y el contenido de
N-NO3 en siembra y cosecha se estimó el nitrógeno mineralizado neto
(Nmin). Se calcularon estadísticos descriptivos, se probó la normalidad de las
variables y se calcularon, correlaciones y regresiones con el programa SAS (SAS,
Institute 1996). Los análisis espaciales incluyeron pruebas de tendencia,
ajustes de semivariogramas y kriging, para lo que se utilizaron los programas
S-plus v 4.0 (Statistical Science, 1996), GS+ v 3.1 (Gamma Desing
Software, 1998) y SURFER v 5.0 (Golden Sofware, 1995).
Resultados
y Discusión
Las variables edáficas
analizadas, excepto el CO y el Nmin presentaron una distribución no normal.
Esto se debió en general al sesgo que introducen valores extremos altos, aunque
la mayoría de las observaciones se agruparon cerca de las medias. Los
coeficientes de variación (CV) determinados estuvieron dentro de los reportados
comúnmente. El Pe y el N-NO3 presentaron los mayores CV (115% y 54%,
respectivamente) y el pH y el CO los menores (3% y 9%, respectivamente). La
disponibilidad media de N (0-60 cm) fue de 26.7 kg ha-1 y el rango de
variación de 10.6 a 63.8, ambos parámetros estuvieron debajo del nivel de
disponibilidad considerado suficiente para el cultivo en la región (100 - 125
kg N ha-1). El Nmin medio fue de 38.6 kg ha-1 y su rango
de 0 a 76.7 kg ha-1, valores considerados bajos para suelos de la
zona. El contenido de Pe fue medio y su rango muy amplio (5.8 - 137 mg kg-1),
la CE fue baja , con un rango de 0.082 - 0.343 dSm-1 y un CV de 33%.
El CV del CO fue de 9% y su rango de 2.0% a 3.44%. La CIC tuvo un CV de 12% y
los cationes Ca, Mg, Na y K (23%, 16%, 42% y 13%, respectivamente). Los rangos
de variación para los mismos fueron de 10.3 a 24.1, 1.6 a 3.3, 0.04 a 0.24,
1.35 a 2.42 cmolckg-1, respectivamente. La profundidad del suelo tuvo
un rango de variación de 45 a 100 cm. El rendimiento del cultivo varió de 1012
a 3381 kg ha-1 con una media de 2175 kg ha-1 y un CV de
23%, similar fue el comportamiento para el Nº de granos m-2. El peso
de los granos varió un 3% y su rango fue muy estrecho. La MS y el Nt acumulado
en madurez variaron un 17% y 21%, respectivamente.
Se observó que gran
parte de las variables analizadas mostraron tendencia hacia un sector erosionado
de baja fertilidad, lo que se reflejó en la propiedades edáficas y en el
rendimiento del cultivo (Figuras 1 y 2). Los semivariogramas teóricos se
ajustaron para una distancia máxima de 145 m y un intervalo de 9 m (mínima
distancia entre muestras). Los rangos de dependencia espacial variaron de 31 a
138 metros, lo que muestra la heterogeneidad en la distribución espacial de las
variables analizadas. Los modelos ajustados fueron de tipo esférico en su
mayoría y la proporción de variancia atribuida a la variación espacial fue
desde 0% (sin dependencia espacial) en la CE hasta 100% en el caso de la
variables Na y [K/ Ca + Mg] (Tabla 1).
Se estimaron balances
hídricos los que mostraron un déficit medio de un 50% de la
evapotranspiración potencial durante el período crítico, lo que muestra el
grado de limitación hídrica que afectó al cultivo. No obstante no se
encontraron relaciones entre el consumo o los déficits hídricos estimados para
distintos períodos en función de las variaciones en profundidad del suelo y el
rendimiento del cultivo. Este se asoció positivamente al contenido de K (r =
0.73 p<0.001) y negativamente a los contenidos de Ca y Mg (r = - 0.69
p<0.001 y r = - 0.49 p<0.001). La asociación entre el rendimiento del
cultivo con el contenido de K, a pesar del alto nivel de disponibilidad, podría
estar reflejando la relación subyacente entre éste y la disponibilidad de N (r
= 0.29), la profundidad a la que se encontraba la tosca (r = 0.33), el CO (r =
0.23) y el Pe (r = 0.53). La mayor disponibilidad de K sería un “índice”
de sitios con mayor productividad. El 74% de la variación en el rendimiento del
cultivo se explicó a partir de la variación en el contenido de K, Ca y Mg
(Rendimiento = 1205.9 + 1377 K - 39.6 Ca - 376.3 Mg ; R2 = 0.74;
p< 0.001) y un modelo simple con la relación de bases [K / Ca + Mg] explicó
el 70 % de la variación del rendimiento (Rendimiento = 588.4 + 14495 [K/ Ca +
Mg]; R2 = 0.70; p< 0.001), lo que puede ser observado también en
la coincidencia de las variaciones espaciales de la relación de bases (Fig 1) y
del rendimiento del cultivo (Fig 2). Esta relación simple actuaría integrando
el efecto positivo del K, “índice” de sitios con mayor productividad y la
relación negativa de los mayores contenidos de Ca y Mg asociados a la presencia
de suelos más someros con tosca y con signos de erosión hídrica y deterioro
físico (observación visual).
La variación en el
rendimiento se asoció al N absorbido en madurez fisiológica (r2 =
0.70 p < 0.001) y el Nt no se asoció a la disponibilidad de N-NO3
a la siembra, esto probablemente sea debido a la escasa disponibilidad a la
siembra, que representó en promedio el 58% del N total absorbido por el cultivo
y a la magnitud del aporte de la mineralización. Esto revela la importancia de
las variaciones temporales en el abastecimiento de N y la problemática de la
predicción del abastecimiento al cultivo con la disponibilidad inicial.
Tabla 1.
Análisis de tendencia, tipo de modelo y parámetros de los semivariogramas
teóricos ajustados (Co = nugett, C + Co = sill, rango, (Co /C+Co) = proporción
de variancia estructural) para las variables estudiadas.
|
|
Variable |
Tendencia |
Modelo |
Co |
C + Co |
Rango |
(Co /C+Co) |
r2 |
|
|
N-NO3 (0-60 cm) 1 |
*** |
Exponencial |
8.0 |
47.6 |
47 |
0.83 |
0.43 |
|
PH (1:2.5) |
NS |
Esférico |
0.01 |
0.041 |
49 |
0.75 |
0.66 |
|
Pe |
* |
|
3.7 |
8.5 |
133 |
0.56 |
0.64 |
|
CE |
NS |
nd |
nd |
nd |
nd |
nd |
nd |
|
CO |
* |
Exponencial |
0.023 |
0.067 |
54 |
0.66 |
0.59 |
|
CIC |
NS |
Esférico |
0.72 |
8.6 |
63 |
0.92 |
0.67 |
|
Ca |
*** |
Esférico |
0.05 |
12.7 |
71 |
0.99 |
0.49 |
|
Mg |
NS |
Esférico |
0.014 |
0.052 |
49 |
0.73 |
0.29 |
|
Na |
*** |
Esférico |
0.000 |
0.002 |
31 |
1.0 |
0.17 |
|
K |
*** |
Exponencial |
0.009 |
0.076 |
52 |
0.88 |
0.52 |
|
[K / Ca + Mg] |
|
Esférico |
0.000 |
0.001 |
85 |
1.0 |
0.60 |
|
Profundidad |
*** |
Exponencial |
29.2 |
241.1 |
33 |
0.88 |
0.30 |
|
Nmin |
|
Lineal |
137.8 |
205 |
138 |
0.32 |
0.44 |
|
Rendimiento |
|
Esférico |
1000 |
363000 |
90 |
0.99 |
0.65 |
|
Nt absorbido |
|
Esférico |
17.1 |
109 |
78 |
0.84 |
0.54 |
Nivel de significancia
para el análisis de tendencia: *, **, *** p< 0.05, 0.01 y 0.001
respectivamente. NS = no significativo. # nd = no determinado.
El N absorbido también
se correlacionó, al igual que el rendimiento con la relación de bases (r2
= 0.52 p< 0.01) y con el contenido de K y Mg (r2 = 0.56 p<
0.001). Esta relación podría deberse a que en sitios mas productivos el
cultivo tuvo un mayor crecimiento y ejerció una mayor demanda de N. Los
resultados obtenidos permiten verificar la presencia de variaciones espaciales
en las propiedades del suelo y en el rendimiento del cultivo de trigo en un
sitio del sudeste bonaerense y muestran relaciones que permitieron delimitar
sitios con diferente productividad.
Conclusiones
Las variables edáficas
analizadas presentaron variaciones espaciales. La proporción de variancia
estructural fué de 0 a 100% y los rangos de dependencia espacial de 31 a 138
metros.
La disponibilidad
inicial de N-NO3 (0-60 cm) a la siembra y la profundidad del suelo no
se asociaron a las variaciones en el rendimiento del cultivo.
Los contenidos de K, Ca
y Mg a través de un modelo de regresión múltiple o integrados en la relación
[K / Ca + Mg] explicaron del 74% al 70% de la variación del rendimiento,
respectivamente y esta última relación presentó un patrón de distribución
espacial muy similar al del rendimiento del cultivo.
 |
 |
Fig 1: Distribución
espacial de la relación
[K/ Ca + Mg] en un sitio del sudeste bonaerense |
Fig 2: Distribución espacial
del rendimiento del trigo sin el agregado de N, en un sitio del sudeste
bonaerense. |
Bibliografía:
Cambardella, C.A.,
T.S.Colvin, D.L.Karlen, D.S. Lognston, E.C. Berry, J.K. Radke, T.C. Kaspar,
T.B. Parkin, D.B. Jaynes. 1996. p.189-195. Precision Agriculture. ASA, CSSA,
SSSA.
Ferguson, R. B.,
C.A.Gotway, G.W. Hergert and, T.A.Peterson. 1996. p.13-22 Precision
Agriculture. ASA, CSSA, SSSA.
Golden Software Inc.
1995. SURFER for Windows users guide, Golden Software Inch. Golden, CO, USA.
Mallarino A. P., P. N.
Hinz and E. S. Oyarzabal.1996. p.151-158. Precision Agriculture. ASA, CSSA,
SSSA.
Mulla, D. J. and J. S.
Schepers.1997. p.1-18. The State of Site Specific Management for Agriculture.
ASA, CSSA, SSSA.
Ortega R. A, D. G.
Westfall W. J. Gangloff, and G. A. Peterson. 1999. p 387 - 396. Precision
Agriculture ‘99. Part 1. 2nd Precision European Conference on Precision
Agriculture.
Pierce F. J., and P.
Nowak. 1999 p 1- 85. Advance in Agronomy. 67. Academic Press.
Robertson, G. P. 1998.
GS+ Geostatistic for
the environmental sciences. Gamma Desing Software, Plainwel Michigan. USA.
SAS.1996. User’s
guide: statistic. Version 6.12. SAS Inst Cary NC.
Statistical Sciences.
1994. S-Plus for windows version 3.2 Seattle WA. USA.
Biblioteca
|