Análisis de ensayos en franjas para la fertilización variable de nitrógeno

La variabilidad espacial de los rendimientos a escala intralote permite evaluar la conveniencia de la implementación de la fertilización variable. Actualmente se está modificando la tecnología convencional de aplicación uniforme de insumos dentro del lote de producción (Zubillaga y Urricariet, 2007). En este sentido, no solo se mejora la rentabilidad sino también se reduce el impacto ambiental (Ruffo et al., 2006; Muschietti Piana y Zubillaga, 2014).

La disponibilidad de nitrógeno (N) en la Región Pampeana es uno de los factores que con mayor frecuencia limita el rendimiento de maíz (Echeverría y Sainz Rozas, 2006; Álvarez, 2007).

El diagnóstico de la fertilización nitrogenada generalmente se realiza en base al dato de disponibilidad inicial de nitrógeno (Alvarez et al., 2007). Y también introduciendo variables ligadas al potencial de mineralización (Reussi Calvo et al. 2014). Ambas fracciones de N presentan variabilidad espacial a escala intralote (Redel et al., 2014; Zubillaga et al., 2014). De este modo, se prevee que la dosis optima de fertilización de N también puede variar espacialmente dentro del lote (Mamo et al., 2003). El N es uno de los nutrientes con importante respuesta sitio específica (Bongiovanni, 2002).

Las zonas de manejo (ZM) son subregiones dentro de los lotes que expresan una combinación homogénea de factores determinantes del rendimiento y para las cuales resulta apropiada una dosis única de N. Es decir, es importante identificar zonas dentro de un lote con diferente magnitud y probabilidad de respuesta en rendimiento a la aplicación de N para una mayor rentabilidad. A nivel lote, la experimentación en franjas de N atravesando la variabilidad de ZM es una práctica habitual para analizar la respuesta de la fertilización N (Lawes y Bramley, 2012). Pocos estudios han considerado que los datos obtenidos con monitores de rendimiento no son independientes
espacialmente, sino que las observaciones se correlacionan entre sí (Anselin et al., 2004). Es así que para ensayos de fertilización nitrogenada en franjas es necesario utilizar modelos estadísticos que consideren la falta de independencia, siendo una opción los modelos lineales generalizados que contemplen estructura espacial de los residuos (Gotway y Stroup, 1997).

Los principios generales del manejo por ZM son transferibles entre regiones, pero debido a la variabilidad local de las condiciones climáticas y edáficas las estrategias deben ser calibradas localmente (Balboa et al., 2014). Es por esta razón que se deben llevar a cabo ensayos en cada establecimiento, ya que la interacción entre las ZM y la dosis de N será específica. Para poder generar esta información es necesario la diagramación de ensayos fáciles de organizar en el terreno y además que sean de rápido análisis. 

El objetivo del presente trabajo es analizar las funciones de producción (rendimiento en función de dosis N) por ZM en distintos lotes de un establecimiento del partido de Lincoln (Provincia de Buenos Aires). De este modo se plantea, mediante una experimentación de fertilización N en franjas, una metodología de análisis simple la cual considera la falta de independencia de las observaciones obtenidas mediante los monitores de rendimiento. Asimismo la diferencia de rendimiento entre los lotes será evaluada en función de la disponibilidad de N inicial y del N potencialmente mineralizable.

La experimentación se llevó a cabo en un establecimiento del partido de Lincoln, provincia de Buenos Aires. En esta región, Pampa Arenosa, se identifican ambientes de marcada heterogeneidad a escala intra-lote. La variabilidad encontrada en los suelos se corresponde con el paisaje, donde se encuentran Hapludoles énticos, franco grueso, en las partes más elevadas y convexas de las planicies y Hapludoles típicos, desarrollados entre las lomas (Dominio 19 del mapa de suelos de la provincia de Buenos Aires, INTA, 1989). 

En la campaña 2013-14 se realizaron ensayos de fertilización nitrogenada sobre 3 lotes con cultivo de maíz (Figura 1). El ensayo se planteó en franjas con distintas dosis de fertilizante nitrogenado (0, 60, 120 y 160 kg N ha-1), las cuales cruzaban todas las ZM. Estas fueron delimitadas con mapas de rendimiento de campañas anteriores e imágenes satelitales.

Los lotes presentaron diferencia de genotipo, fecha de siembra, densidad de plantas logradas y destino de la producción (Tabla 1). La fuente de N fue UAN (32-0-0), aplicado el 25/10/2013, en franjas de 0, 155, 308, y 410 litros UAN ha-1. El momento de aplicación fue en 6 hojas completamente expandidas (V6, Ritchie y Hanway, 1982).

Los rendimientos fueron registrados por monitores de rendimiento, los cuales se analizaron para extraer los valores atípicos y así realizar el análisis con los datos corregidos. El tamaño de cada pixel generado se correspondió al ancho de labor de la maquinaria y el tiempo transcurrido entre tomas sucesivas de observaciones generando pixeles de aproximadamente 26 m2. Asimismo, se obtuvieron 40 muestras de suelo por lote, diagramadas en tránsectas, a una profundidad de 0-30 cm. Sobre estas se determinaron los nitratos a la siembra por la técnica de diazotación con SNEDD (Marbán, 2005) y luego fueron secadas y tamizadas para la determinación del N potencialmente mineralizable, a través de incubaciones anaeróbicas cortas (Waring y Bremner, 1964). En esta determinación el N potencialmente mineralizable fue obtenido mediante la incubación de muestras de suelo en condiciones de anegamiento durante siete días a 40 oC. El N potencialmente mineralizable (Nan) se estimó como el N-NH4 + producido durante la incubación.

Con los mapas de rendimiento de los ensayos de fertilización nitrogenada se procedió a estimar los parámetros de la función de producción de maíz teniendo en cuenta la estructura espacial de los residuales (modelos lineales generalizados). Esta función fue dependiente de la dosis de N y la ZM como variable dummy. Los coeficientes del modelo de regresión fueron estimados mediante máxima verosimilitud haciendo uso del programa de estadística R (R. R Core Team, 2013). Sobre los datos de N inicial y N potencialmente mineralizable se realizó estadística descriptiva por lote productivo.

Los rendimientos obtenidos en los lotes productivos fueron contrastantes. El lote 1 presentó el mayor promedio de rendimiento (109 qq ha-1), siendo el cincuenta por ciento de los pixeles mayor a los 100 quintales. El lote 3 (promedio 87 qq ha-1) presentó la mayor variabilidad, con rendimientos muy bajos (10 qq) a rendimientos que superaron los 160 quintales. El lote 2 (promedio 79 qq ha-1) presentó baja variabilidad y rendimientos intermedios, debido a que gran proporción de las plantas se encontraron volcadas, por lo que la cosechadora no pudo capturar las diferencias en rendimiento (Figura 2).

La diferencia observada entre lotes puede deberse a la cantidad de N inicial y a distinto potencial de mineralización de N (Figura 3). El lote con mayor disponibilidad de N inicial fue el lote 2 con un promedio de 97 kg N-NO3 ha-1 con valores de 31 a 176 kg N-NO3 ha-1, siendo consistente el vuelco de plantas observado asociado a una adecuada disponibilidad de recursos y condiciones ambientales predisponentes (fuertes vientos y elevada humedad edáfica). La cantidad de N inicial para los lotes 1 y 3 fueron muy similares con un promedio de 70 y 76 kg N-NO3 ha-1 respectivamente con un rango de valores de 20 hasta 172 kg N-NO3 ha-1 y 32 a 144 kg N-NO3 ha-1 para el lote 1 y 3 respectivamente.

El lote que presentó mayor valor de Nan fue el 2 (promedio 46.3 mg kg -1), siendo elevado también el potencial de rendimiento (no capturado por el monitor). En el lote 1 se dieron los menores valores de Nan (promedio 33.9 mg kg -1), aun así se observaron los mayores rendimientos, por lo que el N no fue el factor más limitante en la producción. 

En el lote 3 (41.8 mg kg -1) se encontró un valor intermedio de Nan, si bien este es mayor que el lote 1, su rendimiento fue significativamente menor, ya que en este se encontraron bajos inundados (las precipitaciones fueron superiores a lo normal). En este lote se perdió parte de la producción por anegamiento (el potencial de rendimiento se vio afectado por el exceso de agua). 

Para estudiar la dependencia espacial de las observaciones se realizaron las funciones de producción con modelos tradicionales. Los residuos de estos se dispusieron en un gráfico de burbujas para evaluar visualmente su estructura espacial (Figura 4). En este tipo de gráficos el tamaño de las burbujas es proporcional al valor de los residuales, siendo las burbujas oscuras los residuos negativos y las claras los residuos positivos. Bajo independencia de observaciones es esperable que la dispersión de los valores sea heterogénea.

En el lote 2 se observa una distribución aparentemente azarosa de los residuales, lo cual se puede verificar con la confección de semivariogramas. Por el contrario, los lotes 1 y 3 muestran un patrón en los residuos, donde se observan sectores de valores negativos y elevados de ellos y otros contrastantes, residuales elevados pero positivos.

Al observar dependencia de los residuales se prosiguió a ejecutar modelos que contemplen la misma. Se probaron varios modelos con distinta estructura de correlación de errores (Gaussiana, cuadráticos, lineales, esférica y exponencial) eligiéndose el mejor modelo a través del criterio AIC (Akaike, 1974). Asimismo, se realizó un análisis de varianza entre el modelo sin estructura y aquellos que contemplaban la misma. Los residuales del modelo final elegido no presentan estructura, pudiendo analizarse los resultados obtenidos. Los 3 lotes analizados presentaron una mejora en el modelo al incluir la mencionada estructura, variando en cada caso los modelos de estructura y los parámetros de la misma (Tabla 2). El grado de dependencia varió para los distintos lotes, encontrándose para el lote 2 una menor dependencia, observada por un menor rango. Los lotes 1 y 3 presentaron dependencia similar.

Las funciones de producción estimadas para cada lote y ZM se presentan en la Tabla 3. Los parámetros correspondientes a la zona de baja productividad se indican como Constante, N y N2 siendo significativos al 1% en los lotes 1 y 3. Para el lote 2 únicamente la constante fue significativa. La significancia de los corrimientos de las mismas para la zona de alta productividad (Zona AP, Zona APxN y Zona APXN2) presenta variabilidad según el lote productivo estudiado. Los lotes 2 y 3 presentaron diferencias entre ambientes del valor constante, no encontrándose diferencias en el corrimiento debido a la dosis aplicada. El lote 1 no presento diferencias en el valor de la constante, pero si para los corrimientos debido a la fertilización nitrogenada.

A partir de esta información se obtuvieron las funciones de producción (Tabla 4). El lote 1 presenta ambas zonas con altos rendimientos a dosis baja (10 y 15 quintales para los primeros 60 kg N ha-1 para baja y alta productividad, respectivamente), sin observar grandes respuestas con el agregado de dosis crecientes de N. El lote 2 no registró respuesta a N, con rendimiento uniforme para todas las dosis de N. Las diferencias que se esperaban encontrar a priori no se observaron debido al estado del cultivo a cosecha, con una gran proporción de plantas volcadas. Por último, el lote 3 presentó la mayor respuesta a N, sin observar diferencias en la eficiencia agronómica del N entre ZM (pendientes iguales para ambas ZM).

Las diferentes funciones de producción para las ZM permitirán aplicar dosis variable de N. En trabajos previos, para la misma región se establecieron funciones de producción por ZM para años secos y húmedos, encontrándose diferencia solo para años secos. En este sentido, se observó que la dosis óptima económica varió para las ZM de alta, media y baja productividad, con DOE de 154, 58 y 70 kg N ha-1, respectivamente (Redel et al., 2014). 

Asimismo, estas diferencias se relacionaron a la capacidad de agua disponible (CAD) de los distintos tipos de suelo. Se obtuvieron valores de 121 mm de CAD para los Hapludoles típicos caracterizados por suelos profundos con mayor concentración de materia orgánica, mientras que para los Hapludoles énticos los valores de CAD medidos fueron de 80 mm, los que se han caracterizado por una baja capacidad de almacenamiento dado por un alto
contenido de arena (Urricariet et al., 2011).

 

Este trabajo fue financiado por el proyecto 20020130100140BA UBACyT2014-2017, al convenio expediente CD 239966/12 FAUBA y al Ing. Agr. Tristán Villalobos del Establecimiento Tres Bonetes.