Descompactación mecanica: bases para un modelo predictivo de respuesta productiva

El tránsito agrícola continuo en siembra directa genera un aumento de la densidad aparente y de la resistencia a la penetración. (Álvarez et al., 2004; Díaz Zorita et al., 2002). El maíz es uno de los cultivos más sensibles en este aspecto. Sus raíces responden negativamente a la compactación del suelo, pero esto no necesariamente determina una reducción de rendimiento (Díaz Zorita, 2000). La compactación por tránsito afecta a la infiltración del suelo, se han obtenido valores contrastantes de la velocidad de infiltración en diferentes situaciones de compactación (Richmond, 2007). No obstante, los resultados son diversos en lo que respecta al crecimiento radical y el rendimiento de los cultivos (Díaz-Zorita, 2000). Taboada et al. (2006) trabajando en varios sitios sometidos a descompactación en la Pampa Ondulada, en un año húmedo, encontró mayor infiltración y en algunos casos mayor crecimiento radical en el cultivo de maíz sin efectos en los rendimientos. Si bien mediante el subsolado se logran sustanciales mejoras en las propiedades físicas, se amplía la exploración radical y se favorece la actividad biológica del suelo, no siempre estos efectos se convierten en aumentos de rendimiento. El objetivo de este trabajo es generar una metodología de diagnóstico, que permita establecer la conveniencia de realizar una labor mecánica de descompactación, en función de una respuesta productiva esperable.

 

Se construyó un modelo en base al conocimiento de los efectos de las alteraciones de las propiedades físicas del suelo en el crecimiento de los cultivos. Se utilizó información y resultados de ensayos experimentales de descompactación locales (norte de la región pampeana). Para su elaboración se tomaron en cuenta los criterios y umbrales de los distintos parámetros considerados, a partir de los cuales se afecta el crecimiento de los cultivos. Se consideraron los siguientes parámetros: a) textura del suelo, b) condición de humedad del suelo (CHS); c) densidad aparente relativa (DAR); d) estructura superficial (ES); e) uso actual (UA); f) rendimientos relativos (RR); g) índice de tránsito agrícola (ITA); h) huellado del terreno (H); i) resistencia a la penetración (RP); j) infiltración (INF) y j) presencia de insectos (INS).

Para la DAR, se tomó como umbral de referencia el 90%. Valores iguales o mayores se considera que afectan el crecimiento de la mayoría de los cultivos, (Micucci y Taboada, 2006). La RP afecta al crecimiento de las raíces a partir de los 2 MPa, muchos investigadores coinciden en que cuando la RP excede de 2 MPa el rendimiento de los cultivos puede verse seriamente afectado (Gil, 1998).

Por otra parte los suelos con INF moderadamente lenta a muy lenta (15-5 mm/hora) son incapaces de infiltrar las lluvias más copiosas e intensas generando escurrimiento superficial y reducción en la disponibilidad de agua para los cultivos. (Soil Quality Institute, USDA, 1998). La influencia de los insectos del suelo fue evaluada a partir de datos de densidad faunística en suelos agrícolas y “vírgenes” obtenidos por Morrás y colaboradores en 2001. El intenso tránsito agrícola es la causa principal de la compactación en los suelos agrícolas, tomando en cuenta los resultados obtenidos por Botta et al. (2004), se establecieron criterios de afectación del suelo por tráfico agrícola utilizando el ITA.

Para los restantes parámetros considerados, ES; UA, RR, y H, se elaboraron tablas simples de evaluación, aplicando criterios agronómicos comunes y considerando la “opinión experta” de técnicos y productores. Se establecieron mediante algoritmos, relaciones entre los parámetros y el grado de afectación del suelo, de modo que a mayor valor numérico mayor es el efecto compactativo y mayor la afectación del rendimiento. Con esta información se elaboró un modelo aditivo que concluye en un puntaje final. Considerando el efecto gradual de los parámetros en la producción, se elaboró una escala tentativa de valoración diseñada para establecer el grado de compactación del suelo y la respuesta productiva esperable al realizar una descompactación mecánica.
El modelo se aplicó en lotes agrícolas donde se conocía la respuesta productiva de la descompactación y se comparó los resultados del modelo con los resultados productivos obtenidos.

 

Se estableció para este modelo clasificar el suelo superficial en tres grandes grupos de textura de suelos (TS): textura fina (TF), textura intermedia (TI) y textura gruesa (TG) y según su contenido de humedad, tres condiciones de humedad de suelo (CHS I, II y III) (Tabla 1). Al momento de realizarse el muestreo de suelos debe establecerse la TS y la humedad del suelo CHS.
El modelo considera la textura predominante (TF; TI o TG) y la clase de humedad del suelo (CHS) desde la superficie hasta los 30 cm de profundidad correspondiente a cada sitio y momento del muestreo. Para las variables DAR, RP, ITA e INS se establecieron algoritmos específicos, obtenidos a partir de los datos disponibles. También se consideró la opinión experta de técnicos y profesionales para establecer el peso relativo de cada variable y el rango de aplicación (Tabla 2).

* Para valores fuera del rango usar el valor máximo o mínimo según corresponda. ** penetrómetro digital; *** penetrómetro de golpes tipo Villegas.

Para las variables, ES, UA, RR, H, se elaboraron tablas simples para seleccionar el valor correspondiente (Tabla 3).

De acuerdo al grado de afectación de cada variable al crecimiento de los cultivos se propuso una escala de valoración del resultado del modelo, donde se destaca el incremento de rendimiento esperado y una recomendación técnica (Tabla 4).

En la Tabla 5 figuran los diagnósticos realizados a 7 predios ubicados en el norte de la región pampeana. El valor final obtenido mediante la aplicación del modelo se compara con la escala de valoración y se obtiene la recomendación de descompactación. Los incrementos de rendimiento alcanzados en los suelos descompactados varían entre 5 y 20%, los casos que presentaron grados importantes de sequía fueron descartados por presentar resultados muy negativos desde el punto de vista productivo.

No obstante contar con un numero bajo de lotes diagnosticados, los resultados muestran un aceptable grado de correlación entre el valor del modelo y el incremento de rendimientos obtenido sobre un testigo sin subsolar (Figura 1). Se espera aumentar el número de casos diagnosticados para realizar los ajustes más convenientes.