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Simposio de Fertilidad 2015

Delimitación de zonas de manejo: una herramienta para mejorar el manejo de nitrógeno en trigo

Publicado el: 29/10/2016
Autor/es: Nahuel Peralta (CONICET y UNMdP); José Luis Costa (UNMdP e INTA); Tomás Gowland (AACREA); Matias Ruffo (Bioceres); y Donald Bullock (Universidad de Illinois)

INTRODUCCIÓN

Los efectos de la fertilización nitrogenada sobre el cultivo de trigo (Triticum aestivum L.) en el Sudeste Bonaerense han sido ampliamente estudiados (García et al., 1998; Calviño et al., 2002; González Montaner et al., 2003; Barbieri et al., 2012). Sin embargo, es necesario reconocer que ninguna de estas investigaciones ha considerado la variabilidad espacial del suelo a escala de lote. Los lotes agrícolas del Sudeste Bonaerense presentan variación en la textura del suelo, contenido de materia orgánica, profundidad de suelo, topografía y disponibilidad de agua para los cultivos (Peralta et al., 2013a; Peralta et al., 2013b), generando variabilidad espacial en la disponibilidad de nitrógeno (N), el potencial de rendimiento y así, posiblemente en la respuesta a la fertilización nitrogenada en el cultivo de trigo (Peralta et al., 2015a). Dadas estas condiciones, es esperable que el efecto combinado de las características de suelo-terreno, y condiciones ambientales generen interacciones complejas en las relaciones suelo-planta y produzcan variaciones espaciales en el rendimiento, y en la respuesta al agregado de N en el cultivo trigo.

A partir de las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de los Sistemas de Información Geográficos (SIG) y los Sistemas de Posicionamiento Global (GPS) que dieron lugar al surgimiento de la Agricultura de Precisión (AP). Pierce y Nowak (1999) la definen como la aplicación de tecnologías y principios para manejar la variabilidad espacial y temporal asociada con los aspectos de la producción agrícola, con el propósito de mejorar el rendimiento de los cultivos y la calidad ambiental. La AP requiere información detallada sobre las características espacio-temporal de suelo y cultivo dentro de los lotes de producción para delimitar zonas de manejo (ZM), definidas como una subdivisión de los lotes en áreas homogéneas para aplicar manejo diferencial en función de las características y propiedades edáficas de cada zona por medio de la incorporación de la tecnología de Manejo Sitio Específico (MSE) (Bullock et al., 2007), con las metas de aumentar el rendimiento de los cultivos, la eficiencia en el uso de los insumos, y aumentar el retorno económico al productor (Ruffo et al., 2006; Bullock et al., 2007). Los objetivos de esta investigación fueron: (l) determinar la interacción entre zonas de manejo y fertilización nitrogenada sobre el rendimiento del cultivo de trigo; y (ll) determinar si la delimitación de zonas de manejo mejora la eficiencia en el uso de N.


MATERIALES Y MÉTODOS

Sitio experimental

Esta investigación fue conducida en 5 lotes comerciales entre 26 y 84 ha, ubicados en el sudeste de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. Cada lote está constituido principalmente por una serie de suelo (Tabla 1) [INTA Castelar (1979-1980) Mapa de suelos de la Provincia de Buenos Aires (1:50000), Secretaría de Agricultura Ganadería y Pesca]. 


Medición de las variables para generar zonas de manejo

La medición de la Conductividad Eléctrica Aparente del suelo (CEa) se realizó utilizando el Veris 3100® (Veris 3100, Division of Geoprobe Systems, Salina, KS) (Peralta et al., 2012; Peralta y Costa, 2013). En este trabajo se utilizaron las mediciones de ambos estratos de CEa (0-30 cm, CEa30 y de 0-90 cm, CEa90) (Figura 1a). La medición de la elevación del terreno se realizó en el mismo momento que la medición de la CEa con un DGPS (Figura 1b). La profundidad de suelo fue medida con un penetrómetro hidráulico Giddings en una grilla de 30x30 m y georreferenciando cada punto con un GPS (Juno ST; Trimble Navigation Limited, USA).


Rendimiento en grano

Los datos de rendimiento en grano del cultivo de trigo fueron medidos y registrados utilizando un monitor de rendimiento comercial acoplado a una cosechadora equipada con un DGPS. Además fueron filtrados utilizando el software comercial Yield Editor (Sudduth y Drummond, 2007). Los datos de rendimiento de trigo fueron registrados cada segundo y se corrigieron a 14% de humedad del grano.


Variabilidad espacial de la CEa, elevación, profundidad del suelo y rendimiento de grano de trigo

La estructura de variabilidad y correlación espacial de la CEa, elevación del terreno, profundidad de suelo y rendimiento dentro de los lotes fue cuantificada con semivariogramas (Isaaks y Srivastava, 1989). Posteriormente, se procedió a la interpolación de todas las capas de datos con el procedimiento Kriging Ordinario, generando una grilla de 10x10 m (Peralta et al., 2013a; Peralta y Costa et al., 2013), utilizando la herramienta análisis geoespacial de ArcGIS 10.2 (ArcGIS v10.2, Environmental System Research Institute Inc. (ESRI), Redlands, CA, USA).


Delimitación de zonas de manejo

La delimitación de zonas de manejo se realizó utilizando como variables de entrada a la CEa30, CEa90, elevación del terreno y profundidad de suelo, mediante el software Management Zone Analyst (Fridgen et al., 2004). Este software realiza la división de ambientes (zonas) mediante un análisis cluster (fuzzy K-means) (Peralta et al., 2015a, b).


Diseño experimental y dosis de nitrógeno 

Se utilizó un diseño experimental de bloques completos aleatorizados entre 5 y 12 repeticiones en cada ZM (Figura 2). Se utilizó un número diferente de repeticiones en cada ZM dentro de un lote, en función de las formas y tamaño de las ZM. Las dimensiones de las parcelas fueron de 70 m de largo y 30 m de ancho. El diseño espacial de los experimentos (es decir, el plano del terreno / dosis N) fue desarrollado con las ArcGIS 10.2 (ArcGIS v10.2, Environmental System Research Institute Inc. (ESRI), Redlands, CA, USA). La  aleatorización de las dosis a cada unidad experimental se realizó con el procedimiento PLAN de SAS (SAS Institute 2003). 

Las dosis de N fueron aplicadas con un aplicador variable comercial equipado con un DGPS. El formulado aplicado fue UAN (32% de N) al momento de macollaje. Cada parcela recibió una dosis de fertilizante N, por encima o igual a una dosis de referencia. En el sudeste de la provincia de Buenos Aires, la dosis de fertilizante de referencia o común de N (Nf) que la mayoría de los productores utilizan es Nf = CT-x, donde Nf = fertilización con N, CT = umbral crítico de N disponible a la siembra (125 Kg N ha-1 para rendimientos <4500 kg ha-1; 170 kg N ha-1 para rendimientos entre 6000 a 7000 kg ha-1) (Garcia et al., 1998; Calviño et al., 2002; Barbieri et al., 2012), y x es la disponibilidad de N-nitratos a 0-60 cm de profundidad a la siembra. Las dosis de N aplicadas fueron un control (0N), 125-x (dosis de referencia) y 170-x. 

Para cada ZM se calculó la eficiencia de utilización del fertilizante (EUNFert) por el cultivo de trigo (kg de grano kg de fertilizante aplicado-1) como la diferencia entre el rendimiento obtenido del tratamiento fertilizado (RtoN) y testigo (Rto Test) dividido la dosis aplicada ([RtoN-RtoTest]/Dosis N). Además, se realizó un análisis global para calcular la eficiencia de utilización de N disponible (EUND, suelo+fertilizante) del cultivo de trigo entre tipos de suelo (asociados a las zonas de manejo). 

Para comparar los tratamientos de fertilización considerando la ZM en la que fueron aplicados, se ajustó para el rendimiento parcelario un Modelo Lineal Mixto (MLM) con correlación espacial (Peralta et al., 2015a, b).


Muestreo de suelos y datos de precipitación

La determinación del contenido de N-NO3 se realizó hasta los 60 cm de profundidad en capas de 20 cm al momento de la siembra (Bremner y Keeney, 1966), extrayendo una muestra compuesta por 20 submuestras en cada lote. Los valores de N-NO3 a la siembra son mostrados en la Tabla 1. En todos los lotes se emplearon las técnicas de manejo usuales de los productores de cada área y los ensayos se condujeron sin deficiencias de P y S. Los datos de precipitaciones del experimento y del promedio histórico en el ciclo del cultivo fueron obtenidos del establecimiento donde se realizó el ensayo (Figura 3). Se realizó un balance hídrico para el cultivo de trigo, adaptando el modelo de Della Maggiora et al. (2003). Las variables de entrada fueron medidas por la estación meteorológica de la Unidad Integrada INTA-FCA Balcarce. Los Kc utilizados fueron obtenidos de tabla (Allen et al., 1998).

 

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Zonas de manejo y dosis de N

En los lotes FB, FE and F25, la interacción entre dosis de N y ZM fue significativa (p <0.05), lo que indica que la respuesta a la fertilización difiere entre ZM (Figura 4). Mediante el análisis de los tres casos (FB, FE y F25), se observó que en el lote FB, en la zona BP (baja productividad) (Tabla 2), las dosis de N (61 y 106 kg ha-1) no presentaron diferencias significativas en el rendimiento entre sí, pero ambas difirieron significativamente con el tratamiento control (0N). En la zona de BP, las dosis de N (61 y 106 kg N ha-1) mostraron una respuesta del rendimiento de 549 kg ha-1 (18%) y 580 kg ha-1 (16%), respectivamente. En la zona de MP (media productividad), los incrementos en rendimiento fueron de 670 kg ha-1 (20%) y 850 kg ha-1 (23%), respectivamente. En la zona de AP (alta productividad), el rendimiento aumentó en 543 kg ha-1 (17%) y 864 kg ha-1 (24%), respectivamente. 

En el lote FE, en la zona de BP y MP, la adición de N no aumentó significativamente el rendimiento, mientras que en la zona de AP, el aumento fue significativo. En la zona de BP, las dosis de N (47 y 94 kg N ha-1) mostraron una respuesta de 130 kg ha-1 (3.85%) y 180 kg ha-1 (5%), respectivamente. En la zona de MP, el rendimiento aumentó 60 kg ha-1 (1%) y 130 kg ha-1 (4%), respectivamente.

En la zona de AP, sin embargo, el incremento en rendimiento fue de 200 kg ha-1 (5%) y 410 kg ha-1 (10%), respectivamente. En F25, en las zonas de BP y AP, las dosis de N (53 y 98 kg N ha-1) no produjeron diferencias significativas de rendimiento entre sí, pero generaron diferencias con el control (0 N). En la zona de BP, las dosis de N (53 y 98 kg N ha-1) mostraron una respuesta del rendimiento de 240 kg ha-1 (8%) y 280 kg ha-1 (9%), respectivamente. La zona de AP, sin embargo, produjo un aumento de 600 kg ha-1 (18%) y 700 kg ha-1 (20%), respectivamente. En estos tres sitios, la zona de AP presentó las mayores respuestas a la fertilización nitrogenada (Figura 4). Esta zona estuvo asociada a las áreas más bajas del terreno y suelos profundos (Tabla 2), lo cual pudo haber permitido la acumulación de agua y mejores condiciones de humedad (Peralta et al., 2013b). 

Como consecuencia, el cultivo de trigo presentó un menor estrés hídrico y mayores respuestas a la fertilización nitrogenada, comparado con la zona de BP (Tabla 3). Por el contrario, la zona de BP se asoció con áreas de mayor elevación del terreno y suelos poco profundos (someros), una menor disponibilidad de agua y mayor estrés hídrico (Tabla 3). Es de suponer que la respuesta del cultivo a la fertilización nitrogenada estuvo limitada por dicho estrés (Barbieri et al., 2012).

Peralta et al., (2015b), trabajando en el mismo año experimental, con los mismos tipos de suelo (Argiudoles típicos y Paleudoles Petrocalcicos), encontraron una interacción significativa entre dosis de N y ZM para el cultivo de cebada (Hordeum vulgare), lo que indica que la respuesta de los cultivos a la fertilización nitrogenada varía entre ZM (Ruffo et al., 2006). En los lotes F11 y FA, la interacción entre dosis de N × ZM no fue estadísticamente significativa (Figura 4). En F11, la dosis de N no produjo diferencias significativas en el rendimiento, ya sea entre o dentro de las ZM. Estos resultados podrían ser debido a una diferencia mínima en profundidad del suelo y la disponibilidad de agua entre ZM (Tabla 2). 

La interacción entre la disponibilidad de N y ZM para todos los lotes en conjunto fue presentada en la Figura 5. En este análisis, la zona de bajo potencial (BP) estuvo asociada a suelos poco profundos (Paleudoles Petrocálcicos -PP-; <100 cm). Mientras la zona de alto potencial (AP) estuvo asociada a suelos profundos (Argiudoles Típicos- AT;> 100 cm) (Tabla 2). Para PP y AT, la interacción entre N disponible × ZM fue significativa (p <0.05), lo que indica que la respuesta a la fertilización es diferente entre tipos de suelo (Figura 5). Para PP y AT, las disponibilidades de N más altas (125 y 170 kg N ha-1) no presentaron significativamente diferencias en los aumentos de rendimiento, pero sí con el control (80 kg N ha-1). En los PP, las disponibilidades de N (125 y 170 kg N ha-1) mostraron una respuesta de rendimiento de 250 kg ha-1 (8%) y 320 kg ha-1 (10%), respectivamente. 

Mientras que en los AT, las disponibilidades más altas de N presentarono un aumento de 390 kg ha-1 (11%) y 470 kg ha-1 (14%), respectivamente. Estos resultados demuestran que, el cultivo de trigo en años de baja precipitación, presentó la menor respuesta en los Paleudoles Petrocálcicos y la mayor respuesta en los Argiudoles Típicos. En los lotes FA y F11, la EUNfert no difirió entre ZM (Figura 6). Por el contrario, en FB, FE y F25, la EUNfert difirió significativamente entre ZM (p <0.05), con mayores valores de EUNfert en la zona de AP (Figura 6). Esto es atribuible a que esta zona presenta mayor disponibilidad de agua y el cultivo de trigo presentó menor estrés hídrico durante la estación de crecimiento (Tabla 3). En el lote FB, el valor de EUNfert para la dosis de 61 N fue de 9, 8.8 y 11 kg de grano por kg de N aplicado en la zona de BP, MP y AP, respectivamente. Para la dosis de 106 N, el valor de EUNfert fue de 5,5, 8 y 8.2 kg de grano por kg de N aplicado en la zona de BP, MP y AP, respectivamente. En el lote FE, el valor de EUNfert para la dosis de 47 N fue de 2,7, 1,3 y 4,3 kg de grano por kg de N aplicado en la zona de BP, MP y AP, respectivamente. Para la dosis de 92 N, la EUNfert fue de 2.1, 1.4 y 3 kg de grano por kg de N aplicado en la zona de BP, MP y AP, respectivamente. En F25, el valor de EUNfert para la dosis de 53 N fue de 7 y 11 kg de grano por kg de N aplicado en la zona de BP y AP, respectivamente. En contraste, para la dosis de 98 N, la EUNfert fue de 3 y 6 kg de grano por kg N aplica para BP y AP, respectivamente. Barbieri et al. (2008) y Velasco et al. (2012), encontraron valores similares de EUNfert, pero no identificaron ZM. Estos autores mencionaron que los valores bajos de EUNfert pueden atribuirse a un estrés hídrico durante la estación de crecimiento, ya que en años sin estrés hídrico, los valores de EUNfert fueron mayores. Para todos los lotes, la EUN disponible difirió significativamente entre el tipo de suelo (p <0.05), con valores mayores de EUN en AT (Figura 7). El valor EUN para 125 kg ha-1 de N disponible fue de 7 y 9 kg de grano por kg de N para PP y AT, respectivamente. En contraste, para 170 kg de ha-1 N disponible, la EUN fue de 5 y 6.5 kg de grano por kg de N para PP y AT, respectivamente.

Los resultados muestran la importancia de identificar ZM y tipos de suelo para mejorar el manejo de N. La aplicación de dosis variable de N, de acuerdo con el potencial de cada tipo de suelo, permite una mayor eficiencia en el uso de este nutriente, disminuyendo los riesgos de pérdida de N y, en consecuencia, la probabilidad de contaminar el medio ambiente, favoreciendo los sistemas de producción sustentables.


CONCLUSIONES

En Argiudoles Típicos y Paleudoles Petrocálcicos, la aplicación de herramientas de AP, como la conductividad eléctrica aparente, atributos topográficos y mapas de rendimiento, permitieron detectar la variabilidad espacial de los suelos a escala de lote. La dosis de fertilización nitrogenada varió entre ZM, y delimitar ZM mejoró la EUN. Esto justifica la aplicación de dosis variable de N, con el fin de minimizar el riesgo de contaminación del medio ambiente provocada por el uso excesivo de N.

Se debe tener en cuenta que estas conclusiones son preliminares ya que son producto de cinco sitios experimentales y de un solo año de estudio, y no cubre el rango de todas las condiciones posibles. Creemos que es necesario contar en el futuro con mayor cantidad de escenarios para validar el modelo propuesto, lo que está contemplado en el trabajo de postdoctoral del primer autor y datos afines.


AGRADECIMIENTOS

Agradecemos a los productores y asesores del grupo CREA por su ayuda en la recopilación de los datos en los campos donde se realizó el estudio. El experimento se llevó a cabo con fondos del Proyecto INTA, AEAI3722. Al mismo tiempo, nos gustaría expresar nuestro agradecimiento a CONICET.


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