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Aportes de la ecofisiología en el manejo, nutrición y mejoramiento de cultivos

Publicado el: 10/7/2015
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Aporte de marcos conceptuales para la generación del rendimiento 

La ecofisiología provee marcos teóricos útiles para entender las causas de las variaciones en los rendimientos de los cultivos. Estos marcos teóricos nos permiten identificar qué procesos fisiológicos se deberían incrementar para lograr aumentos en los rendimientos. Antes de discutir esos procesos y, frente a la pregunta sobre cómo podemos aumentar los rendimientos de maíz, soja, o cualquier cultivo extensivo, resulta útil definir las diferentes formas que existen de entender el rendimiento. 

Utilizando un esquema conceptual clásico desarrollado por Rabbinge (1993) se puede definir al rendimiento potencial como aquel que se logra en condiciones no limitantes de agua ni nutrientes (Figura 1). En este caso, el rendimiento potencial depende de la radiación incidente durante el ciclo del cultivo y de la temperatura, ambos considerados factores definitorios del rendimiento. Desde el punto de vista del productor, el rendimiento potencial se define mediante prácticas de manejo tales como la elección de la fecha de siembra, el grupo de madurez del cultivar sembrado, la latitud donde se encuentra el lote de producción y la estructura del canopeo establecida mediante la elección del espaciamiento y la densidad de siembra lograda.

Los factores limitantes del crecimiento comprenden a recursos esenciales como el agua, nutrientes y radiación. Cuando su oferta es limitada determinan que el rendimiento del cultivo sea menor al potencial definido por las prácticas arriba mencionadas. Este es el rendimiento alcanzable (Figura 1). Por último, el rendimiento logrado es el que finalmente el productor cosecha, y depende también de la incidencia de factores reductores del rendimiento debido principalmente a factores bióticos (plagas, enfermedades, malezas), aunque algunos factores abióticos como el granizo también pueden incidir. Frente a estos factores limitantes y reductores existen prácticas de manejo de aumento de rendimiento y de protección del rendimiento, respectivamente (Figura 1).

Desde la ecofisiología, variaciones en rendimiento (ya sea potencial, alcanzable o logrado) pueden explicarse con diferentes marcos teóricos.  La elección acerca de cuál marco teórico es el más adecuado dependerá del factor del ambiente (ej., radiación, agua o nutrientes) más limitante (o definitorio) para el rendimiento. En situaciones normales de la región pampeana húmeda (ej., sin sequías extremas), el rendimiento suele explicarse en función de la radiación como insumo limitante, donde:

Radinc es la radiación incidente durante el ciclo del cultivo; Efint es la eficiencia con la que el cultivo intercepta la radiación incidente; EUR es la cantidad de biomasa que el cultivo produce por unidad de radiación efectivamente captada por el mismo; e IC es el índice de cosecha, la proporción de granos respecto a la biomasa total del cultivo. Aportes al manejo, nutrición y mejoramiento de los cultivos Gracias a la existencia de marcos teóricos con utilidad práctica, la incidencia de prácticas de manejo como ser elección de genotipo, fecha de siembra, densidad de siembra, manejo de fertilizantes, riego, y otros, pueden ser evaluados y testeados en forma teórica antes de su implementación.

De esa forma se puede entender el posible impacto de una determinada práctica de manejo sobre el rendimiento del cultivo.

A pesar de esta primera aproximación existe la necesidad de determinar la mejor combinación de prácticas de manejo en forma empírica, y surge de estudios a campo. Aquí la eco-fisiología sirve en gran parte para luego entender los mecanismos involucrados en la generación de las combinaciones más exitosas. Hay que entender que existe la necesidad de determinar para cada ambiente el impacto en rendimiento que cada práctica de manejo tiene, y explotar luego las mejores combinaciones.

Los modelos eco-fisiológicos son simplificaciones de la realidad, donde detalles que impactan en el rendimiento final pueden no estar contemplados. Y muchas veces las mejores combinaciones actúan sinérgicamente, un ejemplo es el uso de genotipos de maíz de alto potencial de rendimiento y su mayor respuesta a nitrógeno (DAndrea et al., 2006; Ciampitti y Vynn, 2013).

Si bien la eco-fisiología de cultivos ha tradicionalmente ayudado a entender el resultado observado a campo a posteriori, esto está siendo modificado. Un clásico ejemplo de este caso es la descripción de los cambios observados en genotipos modernos producto del mejoramiento en el cultivo de maíz. Los mejoradores seleccionan por rendimiento y los eco-fisiólogos han descripto a posteriori los atributos que en forma indirecta condujeron a los genotipos modernos a tener rendimientos más altos que los genotipos antiguos (Duvick et al., 2004; Echarte et al., 2004). En la actualidad existe la posibilidad de que esta dinámica se modifique, principalmente gracias al uso de marcadores moleculares de ADN en programas de mejoramiento.

Actualmente si se determina un atributo que fue (o es) de utilidad se lo puede seleccionar en forma simple mediante la determinación de qué alelos hay que seleccionar, y avanzarlo dentro de un programa de mejora sin la necesidad de realizar mediciones del carácter específico en forma directa en todo el programa de mejoramiento (Messina et al., 2011).

Aquí la ecofisiología de cultivos está cumpliendo un rol clave en ayudar a generar protocolos de medición de atributos complejos a campo. Lamentablemente, la eco-fisiología muestra muchas veces que los mecanismos detrás de determinadas respuestas del cultivo no son simples, y por ende de difícil aplicación práctica en programas de mejoramiento o esquemas de manejo de cultivos. En maíz se reconoce que los genotipos comerciales argentinos actuales deben ser sembrados cada uno a una densidad óptima diferente incluso en un mismo índice ambiental (Sarlangue et al., 2007; Hernández et al., 2014). Esto ha generado la necesidad desde los proveedores de germoplasma de diseñar experimentos para determinar cual es el manejo óptimo de cada genotipo en cada condición ambiental. Estudios eco-fisiológicos específicos han demostrado que los mecanismos de tolerancia a alta densidad de los genotipos comerciales actuales son muy diferentes, lo que dificulta la capacidad de realizar generalizaciones. Algunos genotipos toleran la alta densidad producto de mantener el crecimiento de las plantas ante condiciones de stress, mientras que otros genotipos tienen una partición de biomasa durante la floración muy eficiente (Hernández et al., 2014).

En la actualidad el grupo de trabajo dentro de la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Rosario está involucrado en diferentes estudios relacionados a lo que se menciona líneas arriba. Específicamente ha estado trabajando en: i) entender cuáles son las prácticas de manejo que dan mayores rendimientos, y cuales prácticas generan sinergismos positivos; ii) estudiar qué atributos tienen los genotipos comerciales más exitosos en términos de rendimiento, en tolerancia a stress por densidad o falta de agua, o en calidad de grano; y iii) en la generación de protocolos para determinados atributos del cultivo que se relacionan con la determinación del rendimiento y permiten la determinación de las bases genéticas (marcadores de ADN). 

 

Bibliografía

  1. Ciampitti, I.A., y T. Vynn. 2013. Grain Nitrogen Source Changes over Time in Maize: A Review. Crop Sci. 53, 366-377. 
  2. DAndrea, K., M.E. Otegui, y A. Cirilo., 2008. Kernel number determination differs among maize hybrids in response to nitrogen. Field Crops Res. 205, 228-239. 
  3. Duvick, D.N., J.S.C. Smith, y M. Cooper. 2004. Long-term selection in a commercial hybrid maize breeding program. Plant Breed. Rev. 24, 109–151. 
  4. Echarte, L., F.H. Andrade, C.R.C. Vega, y M. Tollenaar. 2004. Kernel number determination in Argentinean maize hybrids released between 1965 and 1993. Crop Sci. 44, 1654–1661. 
  5. Hernández, F., A. Amelong, y L. Borrás. 2014. Genotypic Differences among Argentinean Maize Hybrids in Yield Response to Stand Density. Agronomy Journal 106, 2316–2324 
  6. Messina, C.D., D. Podlich, Z.S. Dong, M. Samples, y M. Cooper. 2011. Yield–trait performance landscapes: from theory to application in breeding maize for drought tolerance. J. Exp. Botany 62, 855-868. 
  7. Rabbinge, R. 1993. The Ecological Background in Food Production. En Crop Protection and Sustainable Agriculture, editado por D. J. Chadwick & J. Marsh. John Wiley and Sons. Sarlangue, T., F.H. Andrade, P.A. Calviño, y L.C. Purcell. 2007. Why do maize hybrids respond differently to variations in plant density? Agron. J. 99, 984–991. 
 
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