Revista Técnica Red de Innovadores Maíz 2020 by Aapresid

ISSN 1850-0633 REVISTA TÉCNICA DE LA ASOCIACIÓN ARGENTINA DE PRODUCTORES EN SIEMBRA DIRECTA

Maíz SD Editor responsable Ing. Alejandro Petek Redacción y edición Lic. Victoria Cappiello Colaboración Ing. F. Accame, R. Belda, Ing. C. Biasutti, Ing. T. Coyos, Ing. M. D'Ortona, Ing. S. Fernandez Paez, A. Fresneda, Ing. I. Heit, Ing. F. Lillini, Ing. A. Madias, Ing. T. Mata, Lic. C. Moral, Ing. E. Niccia, Ing. M. Rainaudo, Ing. A. Ruiz, Ing. J.C. Tibaldi Lic. M. Saluzzio, Ing. C. Sciarresi. Desarrollo de Recursos (Nexo) Ing. Alejandro Clot Marcio Morán Ing. Agustin Eier Lic. Ruiz Rocío

Julio 2020

Asociación Argentina Productores en Siembra Directa.

Dorrego 1639 - Piso 2, Of. A, (S2000DIG) Rosario. Tel/Fax: +54 (341) 4260745/46. e-mail: aapresid@aapresid.org.ar www.aapresid.org.ar

MAÍZ La mejora genética del maíz explica su dominancia sobre el sorgo en Argentina Parra, G.; Borras, L.; Gambin, B.L. Resultado de ensayo comparativo de rendimiento de híbridos de maíz sembrados en fecha temprana. Regional Paraná Aapresid

Impacto de la fecha de siembra en genotipos de sorgo de diferente largo de ciclo Cejas, E.; Carcedo, A.J.P.; Arisnabarreta Dupuy, S.; Gambin, B.L.

Fechas y densidades de siembra en maíz cultivado en el semiárido cordobés Maich, R.H.

Predicción de la producción de biomasa de cultivos de grano utilizando un modelo simple basado en NDVI Curin, F.; Alvarez Prado, S.; Otegui, M.E.

¿Qué factores necesitamos optimizar para maximizar el rendimiento de maíces tempranos y tardíos en zona núcleo? Vitantonio-Mazzini, L.N.; Borrás, L.; Garibaldi, L.; Peréz, D.H.; Gallo, S.; Gambín, B.L.

Limitaciones del rendimiento de maíz en el Chaco Semiárido y Subhúmedo Rubio, G.; Casali, L.; Herrera, J.M.

¿Cómo responde el maíz a la fertilización en la región semiárida pampeana? Alvarez, C.; Feninger, Y.; Giorgis, A.; Saks, M.; Grasso, A.; Díaz-Zorita, M.

Fertilización en maíz: estrategias del manejo de nutrientes de alta y baja movilidad en el suelo Salvagiotti, F.

Evaluación de la aplicación de fungicida foliar para el control a campo de la Roya Común causada por Puccinia sorghi en maíz en diferentes sistemas de producción Barrio, M.; Lavilla, M. ; Beltrán, G.; Ivancovich, A.; Peper, A.

Efecto residual en maíz de la inoculación en arveja y vicia Enrico, J.M.; Salvagiotti, F.

Achaparramiento de maíz por Spiroplasma: nuevamente una preocupación en el Norte Argentino Morand, V.; Ruiz, A.; Madias, A.; Uhart, S.

Presencia de Aspergillus flavus, contaminante del maíz con micotoxinas, en lotes de Santiago del Estero, norte de Córdoba y este de Tucumán Barontini, J.; Druetta, M.; Luna, I. M.;Torrico, A. K.; Chulze, S.; Giménez Pecci, M. P.

Parámetros biológicos del “Gusano Cogollero” en maíz Bt y No Bt en dos momentos del cultivo 94 Almada, M.S.; Szwarc, D.E. Evaluación del daño de cogollero bajo diferentes potenciales de rendimiento de maíz Flores, F.; Balbi, E.

Metodología para la evaluación de fungicidas curasemillas para el control del agente causal de la verticilosis en girasol Lavilla, M.; Ivancovich, A.

103

Relevamiento de enfermedades en Sorgo para Santa Fe Sillon, M.; Druetto, D.; Magliano, F.; Gelotti, A.; Cucit, G.

107

Maíz tardío: Secar o no secar, esa es la cuestión Ferraguti, F.; De Emilio, M.; Tamagnone, M.; Miguez, L.; Vrdoljak, I.; Orlandi, A.; Espósito, A.

Notas Empresas Socias

112

117

Red de INNOVADORES

Autores: Parra, G.; Borras, L.; Gambin, B.L. (CONICET – UNR)

La mejora genética del maíz explica su dominancia sobre el sorgo en Argentina

Maíz 2020

Se presenta un análisis comparativo de la superficie sembrada, el rendimiento y la estabilidad de los rendimientos de los cultivos de maíz y sorgo a nivel nacional y regional en base a información histórica oficial.

Palabras Claves: Datos históricos; Maíz; Sorgo; Rendimiento; Ganancia Genética.

En este trabajo se analiza información histórica pública local y se contrasta la evolución de la superficie, el rendimiento y la estabilidad de los rendimientos entre maíz y sorgo. Base de datos analizada Se analizaron datos históricos (desde 1970 al 2016) a nivel departamental del Sistema Integrado de Información Agropecuaria del Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca (SIIA, 2019). Los datos por departamento fueron agrupados por zonas teniendo en cuenta las catorce zonas productivas (I a XIV) definidas por la Bolsa de Cereales, que toma como base a estos y otros cultivos de importancia (Bolsa de cereales, 2020). Cada zona se caracterizó según variables climáticas durante el ciclo del cultivo (precipitaciones, evapotranspiración potencial y balance hídrico entre septiembre y abril) y edáficas (Tabla 1). Durante el periodo de estudio, las tendencias de superficie cosechada, rendimiento y estabilidad del rendimiento fueron analizadas estadísticamente mediante modelos lineales y modelos lineales de efectos mixtos en R (R Core Team, 2017, 3.4.1 versión). La estabilidad de los

Las tendencias a través de los ajustes sólo se muestran a nivel nacional, mientras que la tendencia por zona se muestra como la diferencia entre cultivos (maíz menos sorgo) para años extremos de la serie (1970 y 2016). Resultados Las zonas fueron agrupadas en tres grupos en base a su balance hídrico: zonas con balance hídrico menos negativo (mayor que -500 mm) en el centro este del país (zonas V, VI, VII, VIII, X y XIV), zonas con balance hídrico intermedio (entre -500 y -700 mm) en el norte, centro oeste y sur del país (zonas II, III, IV, IX y XII) y zonas con balance hídrico más negativo (menos que -700 mm) en el oeste del país (zonas I, XI y XIII) (Tabla 1). En 1970 la superficie cosechada a nivel nacional era mayor en maíz que en sorgo (~3.8 y ~2.5 Mha, respectivamente; Figura 1A). A partir de ese año, la superficie destinada a maíz se redujo hasta mediados de los ‘90, para luego revertir esta situación y alcanzar el máximo en 2016 (~4.5 Mha). Por otro lado, la superficie destinada a sorgo fue disminuyendo durante todo el periodo analizado, estabilizándose a los valores actuales (~0.7 Mha). En 1970, la superficie de sorgo superaba al maíz en muchas zonas productivas, mientras que el maíz estaba concentrado principalmente en zonas de balance hídrico menos negativo (Figura 2A, B y C). En 2016 la superficie de maíz fue mayor a la de sorgo en todas las zonas productivas, siendo evidente la mayor difusión del cultivo. El incremento comparativo de la superficie de maíz fue mayor en las regiones con un balance de hídrico intermedio y más negativo (Figura 2A, B, C). En 1970, el rendimiento de sorgo a nivel nacional era levemente mayor al de maíz (~1900 y ~1600 kg ha-1, respectivamente; Figura 1B). Sin embargo, el incremento medio de rendimiento fue de 110 kg ha-1 año-1 para maíz y de 62 kg ha-1 año-1 para sorgo. Para maíz, esta tasa es comparable con la ganancia genética de rendimiento reportada a nivel local. Por el contrario, en sorgo, la ganancia genética sólo representa una pequeña proporción de la tasa de ganancia observada a nivel nacional (~10%).

Red de INNOVADORES

La ganancia genética de maíz ha sido muy superior a la de sorgo (Luque et al., 2006; Di Matteo et al., 2016; Borrás y Vitantonio-Mazzini, 2018; Gizzi y Gambin, 2016). Los híbridos actuales de maíz tienen mayor potencial de rendimiento y mayor tolerancia a estreses abióticos como deficiencias hídricas, baja disponibilidad de nitrógeno o alta densidad. La situación ha sido muy distinta en sorgo, caracterizado por una baja ganancia de rendimiento y discontinuidad en los programas de mejora.

rendimientos fue analizada a través de los residuales relativos, donde menores residuales indican mayor estabilidad (Slafer y Kernich, 1996).

5 Maíz 2020

Introducción El maíz (Zea mays L.) y el sorgo (Sorghum bicolor L. Moench) son dos de los cereales estivales más sembrados en el mundo. Aunque son cultivados en las mismas regiones productivas, estos cultivos difieren en su respuesta ante diferentes disponibilidades hídricas. Bajo condiciones óptimas de crecimiento, el rendimiento de maíz es claramente superior al de sorgo (Muchow, 1989a). Sin embargo, el maíz es particularmente sensible al estrés hídrico alrededor de floración, mientras que el sorgo es considerado un cultivo tolerante a la sequía (Muchow, 1989b; Farré y Faci, 2006).

La estabilidad del rendimiento de sorgo en 1970 a nivel nacional era mayor que la de maíz (Figura 1C). Ambos cultivos fueron mejorando su estabilidad con el progreso de los años, mostrando en 2016 similar estabilidad de rendimiento (Figura 1C). La tendencia fue similar en todas las zonas, pero la mejora en la estabilidad del maíz fue comparativamente mayor en las zonas con balance hídrico más negativo (Figura 2G, H, I).

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En 2016, el rendimiento de maíz fue 40 % superior al de sorgo (~6700 kg ha-1 y ~4800 kg ha-1, respectivamente). Las tendencias fueron similares en todas las zonas (Figura 2D, E y F, y sólo se observaron diferencias entre zonas en el año particular en el que el maíz superó en rendimiento al sorgo. El incremento comparativo del rendimiento de maíz fue similar en todas las zonas, independientemente del balance hídrico (Figura 2D, E, F).

Maíz 2020

Tabla 1

Precipitación media, evapotranspiración potencial, balance hídrico desde septiembre a abril, tipos de suelos dominantes (Soil taxonomy, 2014), y promedio de superficie cosechada de maíz y sorgo para todas las zonas analizadas (SIIA, 2019). El promedio de superficie cosechada es el promedio de los últimos 10 años. Datos climáticos basados en Worldclim2 (Fick y Hijmans, 2017).

Zona

Nombre

Precipitación (mm)

Evapotranspiración potencial (mm)

Balance hídrico (mm)

Tipo de suelos

Promedio cosechada

Superficie

Maíz (kha)

Sorgo (kha)

NOA

625

1341

-716

Alfisol

265

NEA

859

1384

-525

Alfisol

348

178

III

C-N Córdoba

705

1330

-625

Alfisol (N) – Molisol (S)

467

S Córdoba

720

1389

-669

Molisol

549

C-N Santa Fe

849

1317

-468

Alfisol (N) – Molisol (S)

126

Núcleo Norte

816

1282

-466

Molisol

443

VII

Núcleo Sur

806

1262

-456

Molisol

391

VIII

C Entre Ríos

880

1312

-432

Vertisol (N) - Molisol(S)

144

100

N La Pampa - O Bs As

730

1356

-626

Molisol (E) - Entisol (O)

503

C Bs As

774

1228

-454

Alfisol

172

S Bs As – S La Pampa

526

1428

-902

Molisol

XII

S Bs As

629

1169

-540

Molisol

108

XIII

San Luis

480

1576

-1096

Entisol

141

XIV

Cuenca del Salado

726

1126

-400

Alfisol (O) - Vertisol (E)

Figura 1

Red de INNOVADORES

Superficie cosechada (A), rendimiento (B), y residuales relativos de rendimiento (C) a nivel nacional para maíz (línea llena) y sorgo (línea punteada) desde 1970 hasta 2016.

Maíz 2020

Figura 2

Red de INNOVADORES

Diferencia de superficie cosechada (A, B, C), diferencia de rendimiento (D, E, F) y diferencia de residuales relativos de rendimiento (G, H, I) de maíz menos sorgo en 1970 y 2016. Cada punto representa una región (I a XIV; Tabla 1) en un determinado año, y las líneas que conectan dichos puntos representan las tendencias de las variables durante los años extremos del periodo analizado.

Maíz 2020

Conclusiones • Las tendencias de rendimiento de maíz y sorgo a nivel nacional en los últimos 46 años fueron contrastantes. La ganancia de rendimiento de maíz muestra una tasa comparable con la ganancia genética observada en este cultivo, mientras que esto no se observa en sorgo.

• El sorgo siempre mostró mayor estabilidad de rendimiento, pero el maíz ha evidenciado una mejora importante en este sentido. • La diferencia de rendimiento a favor del maíz es menor en ambientes con mayor frecuencia de estrés hídrico. • Los resultados demuestran que el cultivo de maíz se ha adaptado a los sistemas productivos locales más efectivamente que el cultivo de sorgo. La diferente mejora genética entre cultivos aparenta ser la principal causa de las diferencias observadas.

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• En la actualidad el rendimiento de maíz supera al de sorgo en todas las zonas productivas del país, mientras que en 1970 el sorgo superaba al maíz en la mayoría de las zonas.

Maíz 2020

Referencias Bolsa de Cereales, 2020. Panorama agrícola semanal. http://www.bolsadecereales.org Borrás, L., Vitantonio-Mazzini, L. N., 2018. Maize reproductive development and kernel set under limited plant growth environments. J. Exp. Bot. 69, 3235-3243. Di Matteo, J. A., Ferreyra, J. M., Cerrudo, A. A., Echarte, L., Andrade, F. H., 2016. Yield potential and yield stability of Argentine maize hybrids over 45 years of breeding. Field Crops Res. 197, 107-116. Farré, I., Faci, J.M., 2006. Comparative response of maize (Zea mays L.) and sorghum (Sorghum bicolor L. Moench) to deficit irrigation in a Mediterranean environment. Agr. Water Manage. 83, 135-143. Fick, S. E., Hijmans, R. J., 2017. Worldclim 2: New 1-km spatial resolution climate surfaces for global land areas. Int. J. Climatol. 37, 4302-4315. Gizzi, G., Gambin, B. L., 2016. Eco-physiological changes in sorghum hybrids released in Argentina over the last 30 years. Field Crops Res. 188, 41-49. Luque, S. F., Cirilo, A. G., Otegui, M. E., 2006. Genetic gains in grain yield and related physiological attributes in Argentine maize hybrids. Field Crops Res. 95, 383-397. Muchow, R. C., 1989a. Comparative productivity of maize, sorghum and pearl millet in a semi-arid tropical environment I. Yield potential. Field Crops Res. 20, 191-205. Muchow, R. C., 1989b. Comparative productivity of maize, sorghum and pearl millet in a semi-arid tropical environment II. Effect of water deficits. Field Crops Res. 20, 207-219. R Core Team., 2017. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. URL https://www.R-project.org/. SIIA. Sistema Integrado de Información Agropecuaria. Ministerio de Agroindustria, 2019. https://www.agroindustria.gob.ar/sitio/areas/estimaciones/estimaciones/metodologia/index.php Slafer, G. A., Kernich, G. C., 1996. Have changes in yield (1900-1992) been accompanied by a decreased yield stability in Australia cereal production? Aust. J. Agric. Res. 47, 323-334. Soil Survey Staff, 2014. Natural Resources Conservation Service, United States Department of Agriculture. Web Soil Survey. https://websoilsurvey.sc.egov.usda.gov/

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Red de INNOVADORES

Autor: Regional Paraná Aapresid.

Maíz 2020

Resultado de ensayo comparativo de rendimiento de híbridos de maíz sembrados en fecha temprana La Regional Paraná evaluó el comportamiento de diferentes híbridos comerciales de maíz sembrados en septiembre y los caracterizó según su rendimiento durante la campaña 2019/2020.

Palabras Claves: Maíz; Híbridos; Siembra en Fecha Temprana; Rendimiento.

El cultivo de maíz representa un caso singular de permanente innovación tecnológica. Los avances en cuanto al entendimiento de los factores que determinan el rendimiento son constantes. El rendimiento de un cultivo depende de la cantidad de materia seca (MS) que éste pueda elaborar y de la proporción de MS que puede ser destinada a los granos. Ambos factores son fuertemente dependientes del genotipo y de las condiciones ambientales. Durante la campaña 2019/2020, la Regional Paraná de Aapresid realizó un ensayo comparativo de rendimiento de maíz temprano en el campo experimental Ramón Roldán de la Facultad de Ciencias Agropecuarias (UNER), ubicado en la localidad de Colonia Ensayo (Diamante).

Con esto se busca adaptar los conocimientos a situaciones puntuales, procurando generar información confiable y útil para tomar decisiones y definir estrategias productivas referentes al manejo, sanidad, genética y nutrición de los cultivos acordes a las distintas condiciones de la región. El objetivo de este ensayo fue evaluar el comportamiento de diferentes híbridos comerciales de maíz bajo idénticas condiciones de sitio y manejo, sembrados en fecha temprana (septiembre), y caracterizarlos según su rendimiento durante el ciclo agrícola 2019/2020. Materiales y métodos Las evaluaciones se realizaron durante la campaña 2019/2020 en un ensayo de 22 híbridos de maíz (Tabla 1) sembrados en fecha temprana en el campo experimental Ramón Roldán de la FCA-UNER, ubicado en la localidad de Colonia Ensayo (31°51’49.16”S; 60°38’34.54”O), departamento Diamante (Entre Ríos).

Red de INNOVADORES

Introducción La inclusión del maíz en las rotaciones agrícolas es vital para la sustentabilidad de los esquemas productivos en siembra directa, por su cantidad y calidad de rastrojo.

Híbridos evaluados. SEMILLERO

HÍBRIDO

TECNOLOGÍA

ARGENETICS

ARG 7712

BT RR

BREVANT

NEXT 22,6

POWER CORE

DON MARIO

DM 2771

VT3P

DON MARIO

DM 2742

VT3P

DON MARIO

DM 2772

VT3P

MACROSEED

MS 7123

POWER CORE

KWS

KM 3927

VIP 3

KWS

KM 3916

GL STack

SRM 6620

MG RR

SRM 6620

VT3P

LX 447

VIP 3

MONSANTO

LT 723

VT3P

MONSANTO

DK 72-27

VT3P

MONSANTO

DK 73-20

VT3P

MONSANTO

DK 72-70

VT3P

MONSANTO

LT 721

VT3P

MONSANTO

LT 720

VT3P

MONSANTO

DK 69-10

VT3P

NIDERA

AX 7784

VT3P

NIDERA

NS 7818

VIP 3

NIDERA

AX 7761

VT3P

QSEED

QS 03 DESARROLLO

Maíz 2020

Tabla 1

Red de INNOVADORES

La siembra se efectuó el 21/09/19 bajo el sistema de siembra directa en un suelo Argiudol ácuico, serie Tezanos Pinto, con cultivo antecesor soja. Los niveles iniciales de fertilidad (Tabla 2) fueron: 3.1 % de MO, 25.1 P.P.M. de NO3, 18.0 ppm de P Bray y pH de 6,3. A la siembra, se fertilizó con 50 kg/ha de fosfato diamónico incorporando y posteriormente se refertilizó con 200 kg/ha de UREA al voleo.

Maíz 2020

Los híbridos fueron dispuestos en parcelas de 8 surcos de ancho, distanciados a 52,5 cm, y de 200 m de longitud. La densidad de siembra fue de 3,1 semillas por metro lineal. El ensayo se diseñó con macroparcelas con dos repeticiones en condiciones habituales de manejo de un lote. El control de malezas, insectos y enfermedades se realizó dentro de un plan de manejo integrado y para todos los híbridos por igual, con la intención de no afectar la fidelidad y comparabilidad de los resultados. La cosecha se realizó el 7 de marzo de 2020. Se registró el peso y la humedad en grano de cada uno de los materiales. Los datos fueron cargados en una planilla de cálculo y el rendimiento de cada material fue corregido por humedad (14,5 %). Posteriormente las variables

medidas se evaluaron mediante Infostat 2014 y se utilizó análisis de varianza. Los registros agroclimáticos se obtuvieron de la estación meteorológica automática de la localidad de Oro Verde, perteneciente al proyecto SIBER de la Bolsa de Cereales de Entre Ríos, ubicada a 15 km del ensayo. En la Tabla 3 se muestran las precipitaciones acumuladas mensuales (mm/ mes), la evapotranspiración acumulada mensual (mm/ mes, Método FAO Penman-Monteith 98), la temperatura media mensual (°C) y la radiación global mensual (Mj/m2/ día) desde junio de 2019 hasta diciembre de 2019. En el Gráfico 1 se detalla la intensidad de lluvia (mm/ día) y la temperatura (ºC) registrada en el campo experimental desde junio de 2019 a diciembre de 2019. Resultados En la Tabla 4 se detallan los kilogramos cosechados por hectárea, corregidos por humedad en cada parcela, y la humedad de grano de cada uno de los materiales. Los rendimientos corregidos a través de análisis de varianza de los híbridos evaluados (Kg/ha) se muestran en la Tabla 5. Tabla 2

Resultados del análisis de suelo. 0-20 cm

VALOR

UNIDAD

PH en AGUA (1:2,5)

6.3

MATERIA ORGÁNICA

3.1

NITRATOS

25.1

P.P.M.

FÓSFORO

18.0

P.P.M.

Fuente: Facultad de Ciencias Agropecuarias UNER. Tabla 3

Precipitaciones, evapotranspiración, temperatura media y radiación global mensual. VARIABLE

JUN

JUL

AGO

SEP

OCT

NOV

DIC

Precipitaciones (mm/mes)

63.4

42.1

22.7

77.4

64.8

169.1

Evapotranspiración (mm/mes)

42.2

49.1

80.6

113.4

118.7

156.2

178.3

Temp media (°C)

15.2

12.0

13.2

15.8

19.0

23.1

23.9

Rad. global (mj/m2/día)

8.2

9.4

14.5

19.2

17.6

22.6

25.0

Fuente: Estación meteorológica Oro Verde, Proyecto SIBER - INTA RIAN.

Gráfico 1

Red de INNOVADORES

Intensidad de lluvia (mm/día) y temperatura (ºC), localidad de Colonia Ensayo.

Tabla 4

Humedad y rendimiento (corregido por humedad) de los materiales evaluados. Parcela

Híbrido

Humedad

Kg/ha R1

Kg/ha R2

MS 7123

13,6

7413

7102

ARG 7712

11,8

6938

6816

AX 7761

13,1

8140

8073

AX 7784

12,4

6232

6662

DK 69-10

12,2

7701

7483

DK 72-27

11,9

6944

7376

DK 72-70

12,4

7342

7636

DK 73-20

11,4

7500

7011

DM 2742

11,2

7218

7504

DM 2771

12,2

7308

7420

DM 2772

12,7

7026

7444

KM 3916

13,1

7555

7209

KM 3927

12,2

7040

6685

LT 720

11,7

6970

7359

LT 721

11,4

7389

7519

LT 723

13,1

7249

7610

LX 447

12,3

6433

6007

NEXT 22,6

13,7

7432

6963

NS 7818

7112

7384

QS 03 DESARROLLO

12,5

6816

7158

SRM 6620 VIP3

7802

7946

SRM 6620 MGRR

12,7

7458

7574

13 Maíz 2020

Fuente: Estación meteorológica Oro Verde, Proyecto SIBER.

Tabla 5

Rendimientos corregidos de los híbridos (Kg/ha), ordenados de mayor a menor.

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Híbrido

Maíz 2020

Medias

AX 7761

8106

SRM 6620 VIP3

7874

DK 69-10

7592

SRM 6620 MGRR

7516

DK 72-70

7489

LT 721

7454

LT 723

7429

KM 3916

7382

DM 2771

7364

DM 2742

7361

MS 7123

7257

DK 73-20

7256

NS 7818

7248

DM 2772

7235

NEXT 22,6

7197

LT 720

7164

DK 72-27

7160

QS 03 DESARROLLO

6987

ARG 7712

6877

KM 3927

6862

AX 7784

6447

LX 447

6220

Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0,10)

Consideraciones finales

• El rendimiento medio de los híbridos evaluados en 2019/2020 fue de 7249 kg/ha, el rendimiento máximo fue de 8106 kg/ha y el mínimo de 6220 kg/ha, con un desvío de 1028 kg con respecto a la media. Los materiales presentaron variabilidad en cuanto a rendimiento así como también en ciclo de maduración, estructura de planta y estrategias utilizadas para formar su rendimiento. • Esto demuestra que el productor dispone de una amplia gama de opciones a la hora de sembrar su campo y que no existe un genotipo uniformemente superior, sino por el contrario, existe un híbrido convenientemente adaptado a cada ambiente y a cada situación particular. • Es sumamente importante aclarar que los resultados obtenidos se asocian directamente a las condiciones climáticas del ciclo agrícola 2019/20 y a las condiciones edáficas y de manejo del sitio en particular. Para lograr estimaciones más precisas, es indispensable continuar con estos ensayos en las campañas sucesivas con el objetivo de tener una base de datos de varios años y realizar evaluaciones interanuales.

Agradecimientos

Bibliografía Andrade, F. H. y Sadras, V. O., 2000. Bases para el manejo del Maíz, el Girasol y la Soja. Editorial Médica Panamericana S. A. Aragón, J. 2002. Guía de reconocimiento y manejo de plagas tempranas relacionadas a la siembra directa Infostat. 2014. Infostat Versión 2014. Grupo Infostat Facultad de Ciencias Agropecuarias, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. Red de Centrales Meteorológicas del proyecto SIBER. Bolsa de Cereales de Entre Ríos. Paraná, Entre Ríos, Argentina. Red de Información Agropecuaria Nacional (RIAN). Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Satorre, Emilio H. y otros. 2010. Producción de granos. Bases funcionales para su manejo. Facultad de Agronomía. UBA. Reimpresión 2010.

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15 Maíz 2020

• Por otro lado, el periodo crítico (diciembre) se caracterizó por presentar precipitaciones escasas y temperaturas elevadas. El promedio de las temperaturas máximas se ubicó en 30,1 °C y se contabilizaron 4 días con presencia de estrés térmico (temperaturas superiores a 35 °C). Este escenario climático tuvo un impacto negativo en el rendimiento del cultivo.

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• La superficie sembrada con maíz de primera en la campaña 2019/20 en la provincia de Entre Ríos se ubicó en 382.800 hectáreas (ha), lo que representó un crecimiento interanual del 18 % (59.700 ha). Se trata del cuarto año consecutivo que se registra un incremento en el área cultivada. Es importante mencionar que, sin contabilizar la superficie de maíz tardío y de segunda, la provincia de Entre Ríos tiene la máxima superficie cultivada de los últimos 20 años (BCER).

Red de INNOVADORES

Autores: Cejas, E1; Carcedo, A.J.P.2; Arisnabarreta Dupuy, S.1; Gambin, B.L.2. Bayer. CONICET – UNR. 1

Impacto de la fecha de siembra en genotipos de sorgo de diferente largo de ciclo

Maíz 2020

Se presentan resultados de experimentos a campo y simulados de la combinación de diferentes fechas de siembra y largo de ciclo en sorgo.

Palabras Claves: Híbridos de Sorgo; Fecha de Siembra; Ciclos; Rendimiento.

Red de INNOVADORES

Introducción El sorgo es un cereal muy importante a nivel mundial. Ocupa el quinto lugar por su volumen y superficie cultivada, siendo Argentina el segundo país exportador (FAOSTAT, 2016). Actualmente, la región núcleo sur del país es una de las regiones de mayor aplicación de tecnología en este cultivo (Brihet y Gayo, 2016), donde optimizar las prácticas de manejo puede tener mayor impacto sobre el rendimiento.

Maíz 2020

La fecha de siembra es una práctica de manejo clave. La siembra del cultivo de sorgo en la zona tiene lugar en una amplia ventana de siembra durante el mes de octubre y noviembre. En su mayoría se usan ciclos intermedios a largos. Estas fechas y ciclos determinarían que las probabilidades de ocurrencia de un estrés hídrico sean muy altas durante el período crítico del cultivo (van Oosterom y Hammer, 2008), con la consecuente reducción en los rendimientos. No es claro qué combinación de fecha de siembra y ciclo permite maximizar los rendimientos en la zona, y si la misma varía de acuerdo con la oferta hídrica explorada. El objetivo de este trabajo fue evaluar el impacto de la fecha de siembra en genotipos comerciales de diferente largo de ciclo.

Materiales y métodos Los datos fueron generados mediante experimentación a campo durante dos campañas (2015/2016 y 2016/2017, referidas de aquí en adelante como año 1 y 2) en Fontezuela, Pergamino, provincia de Buenos Aires y mediante simulaciones a través del modelo APSIM (Hammer et al., 2010) recientemente validado para la región (Carcedo y Gambin, 2019). Para los ensayos a campo se consideraron 9 genotipos comerciales de sorgo de diferente largo de ciclo (corto, intermedio y largo) (Tabla 1) y 3 fechas de siembra (mediados de octubre, noviembre y diciembre). Las fechas de siembra fueron el 17 y 29 octubre para el año 1 y 2, respectivamente, el 17 de noviembre ambos años y el 11 y 20 de diciembre para el año 1 y 2, respectivamente. El resto del manejo fue el estándar de la zona, sin limitaciones de nutrientes.

Tabla 1

Híbridos comerciales utilizados en los experimentos de campo. Ciclo

Corto

Intermedio

Largo

Híbrido

Empresa

ADV114

Advanta

MS102

Dow

DK39T

Bayer

VDH314

Advanta

MS109

Dow

DK61T

Bayer

VDH422

Advanta

MS108

Dow

DK64T

Bayer

Para las simulaciones, se exploró un rango mayor de fechas de siembras (desde el 1 de octubre al 1 de enero, cada 15 días) en tres genotipos comerciales de diferente largo de ciclo (VDH422, largo; VDH314, intermedio; ADV114, corto) con coeficientes genéticos actualmente disponibles (Carcedo y Gambin, 2019). Se consideraron 34 años de datos climáticos de la serie histórica local. Los años se clasificaron de acuerdo con la fase ENSO en Niño, Neutro y Niña siguiendo los procedimientos descriptos en Podestá et al. (1999), a fin de evaluar el impacto de variaciones en la oferta hídrica. El contenido de agua a la siembra fue fijado a 50 % de capacidad de campo en todos los casos. El resto del manejo fue el estándar de la zona, sin limitaciones de nutrientes. Las variables de interés fueron los días a antesis y madurez, el rendimiento y sus componentes numéricos (número de granos m-2 y peso de mil granos). Los datos fueron analizados por medio de ANOVA a través del software Infostat.

Resultados El atraso en la fecha de siembra acortó el ciclo del cultivo en todos los genotipos a través de la reducción en el tiempo a antesis, mientras que la duración de antesis a

madurez fisiológica aumentó con el atraso en la fecha de siembra. Las simulaciones fueron consistentes con los resultados a campo y mostraron que fechas más tardías de principios de enero provocan una reducción de los días de llenado en todos los ciclos. En general, fechas de siembra de octubre implican floraciones de enero, mientras que fechas de noviembre y principios de diciembre implican floraciones durante

el mes de febrero (Figura 1). Fechas de mediados de diciembre y principios de enero implican floraciones durante el mes de marzo y abril. La madurez ocurrió desde fin de febrero en las fechas más tempranas (Figura 1) hasta mediados de mayo en las fechas más tardías de principios de enero. La probabilidad de no completar el ciclo del cultivo aumenta ante el atraso en la fecha de siembra, siendo a la vez mayor en los ciclos largos (Figura 2).

Momento del año donde se ubicó la antesis (símbolos llenos) y madurez fisiológica (símbolos vacíos) de los genotipos de diferente ciclo (ciclo largo, triángulo; ciclo intermedio, cuadrado; ciclo corto, círculo) en las tres fechas de siembra (Oct, octubre; Nov, noviembre; Dic, diciembre) para los dos años de experimentación.

Red de INNOVADORES

Figura 1

Maíz 2020

Figura 2

Porcentaje de años donde cada genotipo (ciclo largo; barra negra; ciclo intermedio, barra gris; ciclo corto, barra gris clara) no alcanzan un llenado de granos completo, en función de las fechas de siembra exploradas.

Red de INNOVADORES

Se observó una importante interacción entre la fecha de siembra y el genotipo (p<0,05) para rendimiento. Los ciclos largos maximizaron el rendimiento en la fecha temprana e intermedia (octubre y noviembre), los ciclos intermedios en la fecha intermedia (noviembre) y los ciclos cortos en la fecha más tardía (diciembre) (Figura 3). El mayor rendimiento se obtuvo en fechas de siembra de noviembre y con ciclos intermedios.

Maíz 2020

Los rendimientos obtenidos en promedio fueron de 5898, 6846 y 5016 kg ha-1 para la fecha de octubre, noviembre y diciembre, respectivamente. El rendimiento de los ciclos largos, intermedios y cortos fue en promedio de 4626, 7149 y 5985 kg ha-1, respectivamente. Las variaciones de rendimiento estuvieron principalmente asociadas a variaciones en el número de granos m-2 (r2: 0,60; p<0,001; n:27), siendo nula la asociación entre el rendimiento y el peso de mil granos (r2: 0,04; p: 0,33; n: 27). Las simulaciones confirmaron la importante interacción entre la fecha de siembra y el genotipo (Figura 4). Se observó una amplia ventana de siembra, desde principios de octubre a mediados de noviembre donde se lograron máximos rendimientos independientemente del largo de ciclo (Figura 4). A partir de esta fecha, no sería recomendado sembrar ciclos largos. Los ciclos intermedios no deberían sembrarse después de principios de diciembre, donde sólo los ciclos cortos obtienen altos rendimientos. Finalmente, fechas de enero no serían recomendadas en esta zona. El fenómeno ENSO mostró interacción con la fecha de siembra del cultivo. Los rendimientos se maximizaron en fechas de siembra tempranas (1 de octubre al 1 de noviembre) en años Niño, mientras que lo hicieron en fechas más tardías (de noviembre al 1 de diciembre) en años Niña o Neutro (Figura 5). Esta respuesta fue independiente del largo de ciclo del genotipo.

Figura 3

Rendimiento promedio de ambos años de experimentación para cada genotipo y fecha de siembra. Los genotipos se agrupan en largos (tres superiores), intermedios (tres medios) y cortos (tres inferiores). Las barras indican el error estándar de la media. Letras distintas indican diferencias significativas (p<0,05) dentro de cada genotipo.

Figura 4

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Rendimiento para el genotipo de ciclo largo (CL), intermedio (CI) y corto (CC) en cada fecha de siembra explorada. Las barras indican el error estándar de la media. Letras distintas indican diferencias estadísticamente significativas al p<0,05.

Maíz 2020

Figura 5

Red de INNOVADORES

Rendimiento para años clasificados como Niño, Neutro y Niña en cada fecha de siembra explorada. Las barras indican el error estándar de la media. Letras distintas indican diferencias estadísticamente significativas al p<0,05.

Maíz 2020

Conclusiones • Se observó una importante interacción entre la fecha de siembra y el largo de ciclo. Ante el atraso en la fecha de siembra se debe optar por materiales de ciclo más corto. • Para la zona de interés, los rendimientos fueron máximos en la fecha de mediados de noviembre y con ciclos intermedios. Los máximos rendimientos siempre implicaron floraciones durante el mes de febrero.

• Si bien existió una tendencia hacia mayores rendimientos en fechas más tardías en años pronosticados como Niña, se observó una aparente estabilidad de los rendimientos en un importante rango de fechas de siembra en años con diferente oferta hídrica.

Red de INNOVADORES

• A partir de mediados de noviembre, no sería recomendado sembrar ciclos largos. Los ciclos intermedios no deberían sembrarse después de principios de diciembre, donde sólo los ciclos cortos obtienen altos rendimientos.

• El cultivo muestra una importante plasticidad en términos de fecha de siembra y ciclo en la zona de interés.

23 Maíz 2020

• Fechas de fines de diciembre y principios de enero implican reducciones significativas de los rendimientos.

Bibliografía Brihet, J., Gayo, S. 2016. Simposio Sorgo AIANBA. Bolsa de cereales. Disponible en URL: http://www.bolsadecereales.com/imagenes/retaa/2016-08/2016/Simposio_Sorgo_AIANBA_ReTAA_BC_24_08_16.pdf Carcedo, A.J.P, Gambin, B.L. 2019. Sorghum drought and heat stress patterns across the Argentina temperate central region. Field Crops Res. 241:1-12. FAOSTAT, Food and Agricultural Organization of the United Nations Stadistics. 2016. Disponible en URL: http://faostat3.fao.org/home/E Hammer, G.L., van Oosterom, E., McLean, G., Chapman, S.C., Broad, I., Harland, P., Muchow, R.C. 2010. Adapting APSIM to model the physiology and genetics of complex adaptive traits in field crops. Journal of Experimental Botany, 61:2185–2202. Podestá, G.P., Messina, C.D., Grondona, M.O., Magrin, G.O. 1999. Associations between grain crop yields in central-eastern Argentina and El Niño-Southern oscillation. American Meteorological Society, 38:1488-1498. van Oosterom, E.J., Hammer, G.L. 2008. Determination of grain number in sorghum. Field Crops Res., 108:259-268.

Encuentre el presente trabajo en www.aapresid.org.ar - PUBLICACIONES

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Autor: Ricardo Héctor Maich UNC

Fechas y densidades de siembra en maíz cultivado en el semiárido cordobés

Maíz 2020

Análisis y resultado de un ensayo realizado en la región central de Córdoba, para evaluar diferentes fechas de siembra y diferentes densidades de siembra del cultivo de maíz.

Palabras Claves: Maíz; Fecha; Densidad de siembra; Córdoba

Red de INNOVADORES Maíz 2020

Introducción Mucho se ha dicho y mucho hay por decir sobre la fecha y densidad de siembra en maíz. Haber dejado atrás la siembra convencional, al menos de la manera que se lo hacía 40 años atrás, por la siembra directa y haber esperado más de diez años para que el sistema se estabilizase, indujo a sustituir algunos paradigmas por otros. Uno de los que más ruido hizo entre los productores de la región central de la provincia de Córdoba fue adaptar la fecha de siembra del maíz a las condiciones semiáridas de la región. La siembra del maíz da inicio a fines de septiembre o principios de octubre. El marco teórico que lo sustenta es que, al sembrar temprano y con dos meses por delante para florecer, el periodo crítico para la determinación del número de destinos por unidad de superficie debería ubicarse en diciembre cuando se alcanza el día más largo del año, es decir la máxima heliofania o cantidad de radiación recibida por el cultivo. Por lo general, una limitante para nada irrelevante en las siembras tempranas en la región semiárida de la provincia de Córdoba es no contar con una buena cama de siembra, sobre todo en los primeros 20 cm. El mes de noviembre suele ser mala palabra para la siembra del maíz debido a que la floración coincide con el fatídico mes de enero de altas temperaturas, las cuales interfirieren con la polinización de las espigas y por más que llueva, generan un déficit hídrico debido a la excesiva demanda atmosférica. Hasta no hace mucho, en diciembre solo se sembraban los maíces de segunda. Aún así, los productores de la región comenzaron a diversificar las fechas de siembra de los maíces de primera con el objetivo de mover la floración más bien hacia atrás que hacia adelante. Si bien el cultivo atravesará su periodo crítico con una menor radiación incidente, ubicará al mismo en el mes de febrero periodo en que las temperaturas comienzan a bajar y las precipitaciones tienden a regularizarse. Otro aspecto que también sufrió un ajuste en función de las condiciones agroclimáticas de la región fue la densidad de siembra. El maíz, a diferencia de lo que sucede con los cereales de invierno, no macolla aunque si puede llegar a producir más de una espiga por vástago. Esta limitante de no compensar la baja densidad macollando determina que la densidad de siembra sea una práctica de manejo, por así decirlo, más predecible. Aún así, y al igual de lo acontecido con la fecha de siembra, el ajuste en la cantidad de plantas por hectárea fue otro de los

cambios que sufrió el cultivo de maíz en el semiárido cordobés. En líneas generales, se la redujo en un 25 % respecto a la utilizada en la zona núcleo. Finalmente, la elección del hibrido de maíz en cuanto a su ciclo (corto, intermedio o largo) dependerá si es de primera o de segunda, si se riega o no, con o sin fertilización, si se implanta en la zona núcleo o fuera de ella, entre otros aspectos. Se puede deducir a partir de los contenidos tratados hasta aquí que, además de la elección del híbrido, se debe prestar atención a la pluviometría, temperatura e insolación características de la región. Con la presenta nota técnica se pretende brindar información preliminar sobre el comportamiento agronómico en maíz cultivado en secano, en distintas fechas y densidades de siembra en la región central semiárida de Córdoba. Materiales y métodos El ensayo comparativo de rendimiento en maíz se realizó en secano durante la campaña agrícola 2019-2020 en el Área Experimental del Campo Escuela de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de Córdoba (UNC). Se evaluaron dos híbridos de maíz de ciclo largo, DK 72-10 y P 2089. Las densidades de siembra usadas fueron tres: 40 mil, 60 mil y 80 mil plantas ha-1. Ambos híbridos se sembraron en cuatro fechas de siembra, 19 de octubre de 2019, 14 de noviembre de 2019, 13 de diciembre de 2019 y 13 de enero de 2020. El híbrido DK 72-10 también se sembró en una quinta fecha de siembra, 6 de febrero de 2020. El diseño utilizado fue en bloques completamente aleatorizados con dos repeticiones con arreglo en parcelas divididas, correspondiéndole la principal a las fechas de siembra, a la subparcela el híbrido de maíz y las sub-subparcelas las densidades de siembra. Se trabajó con micro parcelas de cuatro surcos de 5 m de longitud distanciados por 52 cm. El distanciamiento entre surcos en la quinta fecha de siembra en el híbrido DK 72-10 fue de 35 cm. Al momento de la siembra y de la cosecha se tomaron muestras de suelo hasta los 2 metros de profundidad con el objetivo de estimar la cantidad en mm de agua total. Se registraron las precipitaciones acontecidas durante todo el ciclo de cultivo y entre 15 días antes y 15 días después de R1 (periodo crítico o PC). Del mismo modo se obró en cuanto al registro térmico con temperaturas iguales o superiores a 32 grados y nivel de radiación en MJ m-2 durante el PC (información brindada por Ignacio Severina). A partir de la cosecha de los dos surcos centrales de cada parcela, se midieron o estimaron las siguientes variables:

Tabla 1

Efecto del híbrido de maíz sobre el rendimiento en grano, el peso de mil granos y el número de granos por unidad de superficie cultivado en el Campo Escuela de la Facultad de Ciencias Agropecuarias (UNC) durante la campaña agrícola 2019-2020. Hibrido

Grano

P1000G

DK 72-10

7616 a

256.6 b

3021 a

P 2089

7718 a

270.0 a

2888 a

N°Granos

Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p ≤ 0,05) Grano (kg ha-1 de grano al 0 % de humedad), P1000G (peso de mil granos al 0 % de humedad) y N°Granos (número de granos m-2)

Tabla 2

Efecto de la fecha de siembra sobre el rendimiento en grano, el peso de mil granos y el número de granos por unidad de superficie en maíz cultivado en el Campo Escuela de la Facultad de Ciencias Agropecuarias (UNC) durante la campaña agrícola 2019-2020. Fecha de siembra

Grano

Red de INNOVADORES

Resultados y discusión En las tablas 1, 2 y 3 se presentan los valores medios correspondientes al rendimiento en grano y sus dos

principales componentes físicos o numéricos, peso del grano y número de éstos por unidad de superficie. Para el rendimiento en grano no se constataron interacciones significativas de primer orden (híbrido x fecha de siembra, híbrido x densidad de siembra y fecha de siembra x densidad de siembra) ni de segundo orden (híbrido x fecha de siembra x densidad de siembra). En cuanto a la fuente de variación “híbrido”, los híbridos evaluados difirieron significativamente solo en cuanto al peso de su grano. La relación entre el rendimiento en grano y la fecha de siembra más que de tipo lineal positiva (R2 = 0.53) se ajustó a una de índole

P1000G

N°Granos

19 de octubre del 2019

4440 d

273.2 a

1635 d

14 de noviembre del 2019

7051 c

254.4 b

2851 c

13 de diciembre del 2019

11024 a

277.8 a

3980 a

13 de enero del 2020

8152 b

247.8 b

3353 b

Tabla 3

Efecto de la densidad de siembra sobre el rendimiento en grano, el peso de mil granos y el número de granos por unidad de superficie en maíz cultivado en el Campo Escuela de la Facultad de Ciencias Agropecuarias (UNC) durante la campaña agrícola 2019-2020. Densidad de siembra

Grano

P1000G

N°Granos

-1

40000 plantas ha

6995 b

280.3 a

2509 c

-1

60000 plantas ha

8023 a

264.5 b

3025 b

80000 plantas ha-1

7983 a

245.1 c

3330 a

Maíz 2020

rendimiento en grano al 0% de humedad (kg ha-1), peso de 1000 granos al 0 % de humedad (g) y el número de granos m-2. Se estimó la eficiencia en el uso del agua (EUA) expresada en kg de grano al 0% de humedad por mm de agua evapotranspirada por hectárea (kg mm-1 ha1 ). Se analizaron los datos con el software para análisis estadísticos de aplicación general Infostat (Di Rienzo et al., 2018).

A continuación se procede a presentar de manera descriptiva los resultados obtenidos con el híbrido DK 72-10 cultivado a lo largo de cinco fechas de siembra y con una densidad de 60 mil plantas ha-1 (Tabla 4). Se presentan, entre otras variables, el intervalo en días para el periodo crítico (PC), las precipitaciones acontecidas durante el mismo (PP-PC), los días con temperaturas iguales o superiores a 32 grados centígrados (T°C≥32PC) y la radiación incidente (Rad-PC ). En cuanto a las variables agronómicas, a las ya citadas, se suma la eficiencia en el uso del agua (EUA). Resumidamente, en el mes de diciembre se ubico el PC para la fecha de siembra del 19 de octubre de 2019 y en el mes de abril para la fecha de siembra del 6 de febrero de 2020. Salvo para la fecha de siembra del 14 de noviembre de 2019, las precipitaciones durante el PC fueron menores para las dos últimas fechas de siembra. Fechas en las que los días con temperaturas iguales o superiores a 32° fueron menores a las acontecidas durante las dos primeras fechas de siembra. La radiación incidente sobre el cultivo disminuyó con el atraso de la siembra. Para complementar los resultados presentados en la tabla 2, se puede observar que el rendimiento en grano (R2 = 0.96), el número de estos por metro cuadrado (R2 = 0.99) y la eficiencia en cuanto al uso del agua (R2 = 1.00)

Tabla 4

PP-C

PP-PC

T°C≥32-PC

Rad-PC

Grano

P1000G

Nro granos

EUA

19/10

26/12

11/12 10/01

414

394

125.5

19.8

3777

299.0

1263

8.4

14/11

18/01

03/01 02/02

358

354

23.0

22.2

7281

248.0

2936

21.4

13/12

14/02

30/01 29/02

413

349

151.0

20.3

10598

275.9

3842

25.4

13/01

19/03

04/03 03/04

421

247

63.0

15.3

9243

261.0

3541

23.1

06/02

07/04

23/03 22/04

395

238

55.5

13.4

5139

186.0

2763

13.3

AT-FS

Contexto ambiental y comportamiento agronómico para el híbrido de maíz DK 72-10 cultivado en cinco fechas de siembra con una densidad de 60 mil plantas ha-1.

Maíz 2020

Una somera discusión de los resultados hasta aquí presentados nos permite afirmar que los híbridos de punta de las principales empresas semilleras del país poseen potenciales de rendimientos equivalentes. En lo que respecta a la densidad de siembra, y al igual que lo observado por los productores de la región, la densidad óptima está más cerca de las 60 mil que de las 80 mil plantas ha-1. Un resultado distintivo de este trabajo es la relación entre rendimiento en grano y fechas de siembra, aun cuando preliminares, pareciesen estar en línea con los obtenidos por Tsimba et al. (2013), quienes observaron una respuesta cuadrática del rendimiento respecto a las fechas de siembra. El rendimiento significativamente más alto se logró con la siembra de mediados diciembre, seguido por el de la siembra de mediados de enero (Tabla 2).

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cuadrática o parabólica (R2 = 0.73). Finalmente, los valores medios del rendimiento en grano para 60 y 80 mil plantas ha-1 no difirieron significativamente entre sí, siendo significativamente superiores al logrado con 40 mil plantas ha-1. Por su parte, el número de granos m-2 incrementó significativamente a medida que se incrementó la densidad de siembra, mientras que el peso de mil granos disminuyó.

-15d

+15d

FS: Fecha de siembra; FF: Fecha de floración femenina; PC: Período crítico; AT-FS: Agua total en mm almacenada en el suelo a la siembra; PP-C: Precipitaciones en mm acontecidas durante la estación de cultivo; PP-PC: Precipitaciones en mm acontecidas durante el periodo crítico; T°C≥32-PC: Número de días con temperaturas iguales o superiores a 32 °C durante el periodo crítico; Rad-PC: Radiación en MJ m-2 durante el periodo crítico; Grano: kg ha-1 al 0 % de humedad; P1000G: Peso de mil granos en gramos; Nro granos: Número de granos m-2; EUA: Eficiencia en el uso del agua expresada en kg de grano al 0 % de humedad mm-1 ha-1.

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respondieron de manera cuadrática a la variación en las fechas de siembra.

Maíz 2020

resto de las variables climáticas conspiraron contra el rendimiento en grano de las siembras extra tardías. Aún así, el rendimiento promedio de las siembras de enero y febrero fue un 31.1 % mayor al logrado con las siembras de octubre y noviembre. El 50% de los días comprometidos con en el PC de las siembras tempranas tuvieron temperaturas máximas de 32° o más, mientras que en el caso de las siembra extra tardías el porcentaje fue del 17%. Al respecto valgan las siguientes consideraciones.

En la tabla 5 se promedia parte de la información presentada en la tabla 4 de tal manera que se pueda comparar los valores medios de las dos primeras fechas de siembra (19 de octubre y 14 de noviembre de 2019) a las que se denominaran “tempranas” (a) respecto a los correspondientes de las dos últimas fechas de siembra (13 de enero y 6 de febrero de 2020) o “extra tardías” (b). En la quinta columna de la tabla 5 se presentan las diferencias en porcentaje entre las siembras tempranas (=100) y las extra tardías. Salvo para el agua almacenada en el suelo a la siembra, en que se dispuso de un 5.7% más al momento de sembrar la cuarta y quinta fecha de siembra, para el resto de las variables climáticas analizadas las siembras extra tardías dispusieron de menos precipitaciones durante el ciclo de cultivo (-35.0%), como así también durante el PC (-20.3%), una menor cantidad de días con temperaturas iguales o superiores a 32 ° (-64.3 %) y una menor cantidad de radiación incidente (-31.4%). En contrapartida, el rendimiento en grano promedio al 0 % de humedad de las siembras extra tardías fue un 31.1 % superior al logrado con las siembras tempranas.

En un encuentro realizado en el 2015 en la AER INTA Brinkmann, la Dra. Claudia Vega (EEA Manfredi) explicó que el maíz por encima de los 32 °C ve afectado su crecimiento y su desarrollo con efectos directos en la producción del cultivo. En línea con lo afirmado por la mencionada profesional, el aumento de la temperatura conlleva aumentos en el ritmo fotosintético y consecuentemente en la tasa de crecimiento, alcanzándose el máximo aproximadamente a los 30°C y disminuye con temperaturas mayores (https:// www. a g ro co n s u l t a s o n l i n e.co m . a r//d o c u m e n to. html?op=vb&boletin_id=145). Del párrafo anterior se desprende que 32 °C se corresponde con la delgada línea entre el bien (altos rendimientos) y el mal (bajos rendimientos). Suwa et al. (2010) observaron que con las temperaturas más altas se observó un incremento en la producción de biomasa y una reducción en el

Sin entrar en demasiados detalles, salvo el número de días con temperaturas iguales o superiores a 32°, el

Tabla 5

Comportamiento agronómico y contexto ambiental para el híbrido de maíz DK 72-10 cultivado en fechas tempranas (19/10/19 y 14/11/19) (a), en fecha tardía (13/12/19) y extra tardías (13/01/20 y 06/02/20) (b) de siembra con una densidad de 60 mil plantas ha-1. Variable

Fecha de siembra

Diferencia a vs b (a =100)

Promedio 19/10/2019-14/11/2019 (a)

13/12/2019

Promedio 13/01/2020-06/02/2020 (b)

AT-FS

386

413

408

+5.7%

PP-C

374

349

243

35.0 %

PP-PC

151

20.3 %

T°C≥32-PC

64.3 %

Rad-PC

20.3

14.4

31.4 %

Grano

5529

10598

7191

+31.1 %

Conclusiones • Haciendo la salvedad que los resultados de la presente nota provienen de un año de evaluación, aun así es necesario poner énfasis en que no está dicha la última palabra en cuanto al efecto de la fecha de siembra sobre el comportamiento agronómico del maíz cuando cultivado en secano y un ambiente en el que las precipitaciones de primavera se retrasan, y que las temperaturas por encima de los 32 grados se hacen presente no tan solo en el verano sino también durante la primavera.

Bibliografía Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M. y Robledo C.W. InfoStat versión 2018. Centro de Transferencia InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. http://www.infostat.com.ar. Harrison, L., Michaelsen, J., Funk, C., & Husak, G. (2011). Effects of temperature changes on maize production in Mozambique. Climate Research, 46(3), 211-222. Hatfield, J. L. (2016). Increased temperatures have dramatic effects on growth and grain yield of three maize hybrids. Agricultural & Environmental Letters, 1(1). Suwa, R., Hakata, H., Hara, H., El-Shemy, H. A., Adu-Gyamfi, J. J., Nguyen, N. T., Kanai, S., Lightfoot, D.A., Mohopatra, P.K., & Fujita, K. (2010). High temperature effects on photosynthate partitioning and sugar metabolism during ear expansion in maize (Zea mays L.) genotypes. Plant Physiology and Biochemistry, 48(2-3), 124-130. Tsimba, R., Edmeades, G. O., Millner, J. P., & Kemp, P. D. (2013). The effect of planting date on maize grain yields and yield components. Field Crops Research, 150, 135-144.

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la tasa máxima de llenado de grano se alcanza entre los 25° C y 32 ° C, pero el periodo de llenado es más corto, por lo que los granos no alcanzan su peso potencial. Por encima de los 32 ° C, la producción de almidón se ve afectada, por lo que paralelamente a la disminución en el periodo de llenado de grano también se ve disminuida la tasa de llenado.

31 Maíz 2020

rendimiento en grano debido a que la actividad a nivel de la fuente no se vio tan resentida como si lo fue a nivel de los destinos. Por su parte, Hatfield (2016), afirma que exponer un cultivo de maíz a temperaturas superiores a 30 ° C durante la etapa de polinización reduce el número de granos. Finalmente, Harrison et al. (2011) recopila los resultados de distintos trabajos de la siguiente manera,

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Autores: Curin, F.1*; Alvarez Prado, S.2; Otegui, M.E.3 CONICET, CIT-NOBA IFEVA-CONICET. Facultad de Agronomía de la Universidad de Buenos Aires (FA-UBA) 3 FA-UBA y CONICET en INTA Pergamino. *Contacto: curin.facundo@inta.gob.ar 1

Maíz 2020

Predicción de la producción de biomasa de cultivos de grano utilizando un modelo simple basado en NDVI Determinar la relación entre NDVI y fRFAi permitiría realizar estimaciones de producción de biomasa durante el ciclo del cultivo.

Palabras Claves: Relación NDVI-fRFAi; Biomasa; EUR; Sorgo; Maíz.

Existen evidencias empíricas de la relación entre fRFAi con algunos índices de vegetación espectral que se calculan en base a diferencias normalizadas, como es el índice de vegetación de diferencia normalizada o NDVI, por sus siglas en inglés (Daughtry et al., 1992). En la actualidad, existen varias aplicaciones que involucran sensores remotos para determinar BIOM, ya sea mediante el uso de plataformas satelitales, aéreas o terrestres, siendo el medidor portátil de NDVI GreenSeekerTM (Trimble Navigation Limited, Sunnyvale, CA) uno de los más utilizados en la actualidad. Este sensor utiliza diodos emisores de luz para dirigir la luz infrarroja cercana (NIR, 780 ± 10 nm) y la luz roja (670 ± 10 nm) sobre el canopeo y mide la cantidad de luz que se refleja. La luz reflejada se utiliza para determinar NDVI, el cual nos da una idea de la cobertura y verdor que tiene el canopeo. A mayor cobertura, mayor será la proporción interceptada (fRFAi). Sin embargo, es probable que existan diferencias entre especies para la relación entre NDVI y fRFAi, atribuibles a la arquitectura de las plantas y el verdor.

Materiales y métodos Se sembraron dos cereales, maíz y sorgo, durante dos campañas consecutivas (Exp.1: 2016/2017; Exp.2: 2017/2018) en la Estación Experimental del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) ubicada en Pergamino (33° 56’ S, 60° 34’ O), Argentina, en un suelo franco arcilloso limoso (Argiudol típico) bajo condiciones potenciales. La fecha de siembra fue 28Oct en Exp.1 y 27-Oct en Exp.2. Con el fin de garantizar que no haya condiciones limitantes de N, tanto el sorgo como el maíz fueron fertilizados con 200 kg/ha de N a base de urea cuando los cultivos alcanzaron seis hojas completamente expandidas. Se realizó riego complementario por aspersión para asegurar buena provisión de agua. Se utilizó un diseño en bloques completos al azar con tres repeticiones, siendo la unidad experimental de 8 surcos distanciados a 0.52 m y con un largo de parcela de 10 metros. La densidad de plantas lograda fue de 80000 y 180000 plantas/ha en el caso maíz y sorgo, respectivamente. Estimaciones de NDVI, fRFAi y producción de biomasa La fRFAi se midió cada aproximadamente 10-20 días a lo largo del ciclo de crecimiento desde emergencia hasta floración, mediante el uso de una barra integradora de medición de radiación (Cavadevices, Argentina). Las mediciones fueron realizadas en cada parcela entre las 11 y 14 hs, en días sin nubosidad (Gallo et al., 1985) e incluyeron (i) una medición por encima del canopeo del cultivo (RFAia), y (ii) el promedio de tres mediciones inmediatamente por debajo de toda el área foliar verde (RFAib). La fRFAi se estimó según la ecuación 1. fRFAi = 1 – RFAib / RFAia

(1)

En el mismo período, aunque con menos frecuencia, se hicieron mediciones de NDVI mediante el uso de GreenSeekerTM, integrando lecturas realizadas con el sensor a 1 m por encima del canopeo en una superficie aproximada de 1 m2. También en ese período

Red de INNOVADORES

Desde un punto de vista ecofisiológico, la producción de BIOM se puede definir como el producto entre la radiación fotosintéticamente activa incidente en el ciclo (RFAi), la proporción de esta radiación que es capturada por la cubierta vegetal o canopeo (fRFAi) y la eficiencia con la cual el canopeo convierte la radiación capturada (RFAc) en BIOM (EUR= BIOM/RFAc). De los factores mencionados, la fRFAi es el que presenta mayor variabilidad, ya que la EUR es relativamente estable entre condiciones ambientales y genotipos (Sinclair and Muchow, 1999). Para las especies con fotosíntesis C4 de interés agrícola, la EUR varía entre 3.1 (maíz) y 2.3 g/ MJ (sorgo) cuando crecen sin restricciones importantes (Sinclair and Muchow, 1999). Por lo tanto, las variaciones en BIOM a lo largo del ciclo del cultivo suelen estar más explicadas por cambios en la capacidad para capturar luz que en la eficiencia para transformarla en BIOM.

Determinar la relación entre NDVI y fRFAi permitiría realizar estimaciones de producción de BIOM durante el ciclo del cultivo. El objetivo de este trabajo fue establecer esa relación y estimar BIOM mediante valores de RFAi obtenidos de estaciones meteorológicas y valores de EUR reportados en la literatura.

33 Maíz 2020

Introducción La producción de biomasa (BIOM) en los cultivos de granos es uno de los determinantes fisiológicos claves para la definición del rendimiento final. Debido a esto, entender la evolución de la producción de BIOM nos permitirá aumentar la productividad de los mismos logrando así alcanzar la demanda esperada (Ray et al., 2013).

Red de INNOVADORES Maíz 2020

se realizaron 3 muestreos de BIOM. Para ello se cosecharon las plantas en 1 m2 (maíz) o en 1 m lineal de surco (sorgo) y se pesaron luego de secarlas durante 72 horas a 65 °C.

reproductiva fue más cálida el segundo año, pero particularmente durante el mes de febrero (Tabla 1). Por otro lado, las precipitaciones fueron 2.4 veces mayores en la primera campaña (Tabla 1).

Análisis de datos En cada cultivo, la relación entre NDVI y fRFAi se evaluó por análisis de regresión y los modelos ajustados fueron comparados estadísticamente mediante el programa GRAPH Pad PRISM v6. Se obtuvieron los valores diarios de fRFAi estimada por NDVI (fRFAi-estimada) mediante interpolación lineal y se estimaron los valores de RFAi interceptada diaria, los cuales fueron afectados por la EUR de cada especie para obtener la biomasa estimada (BIOMe) según la ecuación 2.

Relación entre NDVI y fRFAi La relación entre NDVI y fRFAi, combinando los datos de ambas campañas, resultó ser cuadrática para los dos cereales, con un valor máximo de NDVI de alrededor 0.80 durante floración (Figura 1). Los modelos ajustados no difirieron estadísticamente (P>0.05) entre especies, por lo que se estableció un modelo único para estimar los valores de fRFAi.

BIOMe= RFAi × fRFAi-estimada × EUR

Evolución de la fRFAi Los valores de fRFAi- estimada a partir de NDVI por el modelo ajustado en la Figura 1 se muestran en la Figura 2 junto a los valores obtenidos por ceptómetro. Las estimaciones de ambas aproximaciones capturaron las diferencias entre campañas. El sorgo alcanzó siempre mayores valores de fRFAi máxima que el maíz.

(2)

Los valores de BIOMe fueron comparados con los valores observados o reales (BIOMo) medidos en ambas campañas. La precisión de la predicción se caracterizó mediante la raíz del error cuadrático medio o RMSE, por sus siglas en inglés.

Estimación de la biomasa producida por los cultivos El modelo logró estimaciones precisas de BIOM (Figura 3), evidentes en los valores elevados de correlación observado/predicho (Sorgo = 0.96; Maíz = 0.98) y en el bajo error (RMSE Sorgo= 128 g/m2; RMSE Maíz= 153 g/ m2). Al comparar ambas campañas, se puede apreciar que el modelo tendió a producir mejores estimaciones en el Exp.2 que en el Exp. 1 (Figura 3).

Resultados Condiciones ambientales Ambas campañas tuvieron valores similares de temperatura y RFAi durante el período de prefloración, en el cual se focalizaron las mediciones de este trabajo (Noviembre-1ra quincena de enero). La etapa

Tabla 1

Temperatura media (T media), radiación fotosintéticamente activa incidente (RFAi) y precipitaciones (PP) durante el ciclo de los cultivos de maíz y sorgo evaluados en las campañas 2016-2017 y 2017-2018. 2016 – 2017

2017 – 2018

Mes

T media °C

RFAi MJ m-2 día-1

PP mm

T media °C

RFAi MJ m-2 día-1

PP mm

Noviembre

25.38

12.18

25.94

12.45

Diciembre

26.41

12.68

277

25.89

12.43

128

Enero

25.72

12.34

149

26.85

12.89

Febrero

21.04

10.10

119

25.94

12.45

Ciclo

23.50

11.28

749

25.06

12.03

306

Figura 1

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Relación entre valores de NDVI registrados en cada parcela y sus correspondientes valores de fracción de la radiación incidente interceptada (fRFAi) calculado a partir de mediciones con ceptómetro realizadas desde emergencia hasta floración en los cultivos de maíz y sorgo.

Figura 2

Evolución de fRFAi medida con ceptómetro (símbolos llenos) y estimada mediante la relación NDVI/fRFAi (símbolos vacíos) durante las campañas 2016/17 (2016) y 2017/18 (2017) en los cultivos de maíz y sorgo. Para cada cultivo, las líneas punteadas unen los datos correspondientes a fRFAi-estimada de cada campaña.

Maíz 2020

Figura 3

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Relación entre la biomasa observada (BIOMo) y la estimada (BIOMe) en los cultivos de maíz y sorgo durante las campañas 2016/17 (2016) y 2017/18 (2017).

Maíz 2020

Conclusiones Los resultados permiten concluir que: • Pese a las diferencias en estructura del cultivo y capacidad para interceptar luz, ambas especies mostraron una relación similar entre cobertura/verdor (NDVI) e intercepción de radiación (fRFAi), lo que permitió generar un modelo único entre estas variables • Es posible, mediante un modelo sencillo que contempla el uso de sensores NDVI, estimar diferencias en producción de BIOM de especies como maíz y sorgo, la cual está relacionada con el rendimiento final en grano. • La leve diferencia en capacidad predictiva de la BIOM entre años puede atribuirse a variaciones en EUR que no fueron parte del análisis. • Entre las principales ventajas de esta aproximación, se pueden mencionar (i) el costo (muy inferior para el GreenSeeker respecto a un ceptómetro, particularmente los importados de marcas más conocidas), y (ii) la mayor independencia de las condiciones ambientales para realizar las mediciones (no requiere días despejados ni la limitante horaria de 11 a 14 hs como el ceptómetro).

Referencias Daughtry, C.S.T., Gallo, K.P., Goward, S.N., Prince, S.D., Kustas, W.P., 1992. Spectral estimates of absorbed radiation and phytomass production in corn and soybean canopies. Remote Sens. Environ. https://doi.org/10.1016/00344257(92)90132-4 Kiniry, J.R., Landivar, J.A., Witt, M., Gerik, T.J., Cavero, J., Wade, L.J., 1998. Radiation-use efficiency response to vapor pressure deficit for maize and sorghum. F. Crop. Res. 56, 265–270. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/ S0378-4290(97)00092-0 Monteith, J.L., Moss, C.J., 1977. Climate Efficiency and Crop Production in Britain. Philos. Trans. R. Soc. B Biol. Sci. Ray, D.K., Mueller, N.D., West, P.C., Foley, J.A., 2013. Yield Trends Are Insufficient to Double Global Crop Production by 2050. PLoS One 8, e66428. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0066428 Sinclair, T.R., Muchow, R.C., 1999. Radiation Use Efficiency. Adv. Agron. 65, 215–263.

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La presencia de una napa cercana es clave para decidir la fecha de siembra. La densidad y la disponibilidad de N aparecen como decisiones de manejo claves en maíz temprano, mientras que el uso de fungicida, el P del suelo y la disponibilidad de N son relevantes en maíz tardío. La optimización de decisiones de manejo puede reducir la brecha en 3000 kg ha-1. Palabras Claves: Fechas de siembra; Maíz; Variables de Manejo; Brechas de rendimiento.

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Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Rosario (UNR) y CONICET. 2 Instituto de Investigaciones en Recursos Naturales, Agroecología y Desarrollo Rural (IRNAD), Sede Andina, Universidad Nacional de Río Negro (UNRN) y CONICET. 3 AACREA, Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación Agrícola. 1

¿Qué factores necesitamos optimizar para maximizar el rendimiento de maíces tempranos y tardíos en zona núcleo?

37 Maíz 2020

Autores: Vitantonio-Mazzini, L.N.1; Borrás, L.1; Garibaldi, L.2; Peréz, D.H.3; Gallo, S.3 y Gambín, B.L.1

Red de INNOVADORES Maíz 2020

Introducción En la región núcleo, los productores de maíz argentinos están sembrando en dos fechas de siembra contrastantes. Las fechas de siembra tempranas (FTemp) tienen lugar durante los meses de septiembre-octubre, mientras que las fechas de siembra tardías (FTard) tienen lugar alrededor del mes de diciembre. Estas fechas de siembra exponen al cultivo a diferentes condiciones en términos de temperatura, radiación solar y disponibilidad de agua (Maddonni, 2012). En consecuencia, el potencial de rendimiento para FTard es en promedio más bajo, pero confieren una mayor estabilidad del rendimiento (Otegui et al., 1996), especialmente en suelos de baja calidad. La superficie sembrada en la región templada central se divide aproximadamente en un 50 % para cada fecha de siembra (PAS, 2020). Si bien los productores deben decidir qué fecha de siembra es la óptima para cada lote en particular, también deben decidir las mejores decisiones de manejo para cada fecha de siembra. Se conoce que la densidad implantada y la fertilización nitrogenada (N) son decisiones de manejo importantes para FTemp (Cirilo et al., 1994) y para FTard (Gambin et al., 2016; Coyos et al., 2018). En FTard, se supone que la protección de cultivos

es relevante debido a la mayor presión de diversas enfermedades (Abdala et al., 2018). La disponibilidad de agua aparece entre las variables ambientales importantes en FTemp (Maddonni, 2012), mientras que su efecto de rendimiento en FTard es limitado (Gambin et al., 2016). Es relevante determinar la fecha de siembra y el manejo adecuado para cada lote en particular. Realizamos un estudio comparando maíces de fechas de siembra tempranas y tardías en lotes de productores. El objetivo fue evaluar la influencia de diferentes variables de manejo y ambientales en fechas de siembra contrastantes en la región central Argentina. Los objetivos específicos fueron (i) definir los predictores ambientales y de manejo más importantes sobre el rendimiento para siembras tempranas y tardías y (ii) cuantificar la magnitud de sus efectos. Materiales y métodos Se realizaron ensayos (o sitios) comparativos de híbridos en FTemp y FTard en lotes de producción agrupados en el CREA Sur de Santa Fe. Los ensayos se sembraron en diferentes localidades alrededor de la región central de Argentina (Figura 1) durante seis campañas (desde 2010/2011 al 2015/2016). En total exploramos 58 y 33 Figura 1

Mapa de la región central de Argentina con la ubicación de los sitios explorados. Los círculos son los 58 sitios de fecha temprana y los rombos son los 33 sitios de fecha tardía. Las líneas punteadas son isohietas con las precipitaciones anuales medias.

sitios para FTemp y FTard, respectivamente. Los ensayos tuvieron entre 8 a 15 genotipos sembrados en franjas y con un diseño en bloques completos al azar con dos o tres repeticiones. Las franjas tuvieron de 6 a 8 surcos de ancho por 200 a 240 m de longitud. El espaciamiento entre surco fue siempre de 0.52 m. Cada ensayo individual fue manejado en base a las decisiones y tecnología del productor, lo que hace que sean representativos de la producción de maíz en la región. Todos los experimentos fueron en secano, y las malezas y los insectos fueron controlados químicamente. En cada ensayo, se tomaron muestras de suelo hasta los 60 cm de profundidad antes de la siembra. Se muestrearon el porcentaje de materia orgánica (MO), la cantidad de P (ppm) y S (kg ha-1), y el N-NO3 (kg ha-1). La cantidad de fertilizante en cada ensayo fue determinada por cada productor en base al análisis del suelo, el rendimiento esperado y los costos. Durante el muestreo se determinó el contenido de agua disponible a 1 m de profundidad y la presencia de napa hasta 2 m de profundidad. Las precipitaciones fueron registradas durante todo el

Tabla 1

Variables de manejo y ambientales consideradas en el análisis, incluyendo unidad y rango explorado. Nitrógeno y azufre se expresan en kg ha-1, y representan la cantidad en el suelo más la cantidad fertilizada. Tipo de variable

Variable

Fecha tardía

Maíz, Soja

Maíz, Soja y Maní

8 Sept – 10 Nov

27 Nov – 7 Ene

kg ha

0 – 41

0 - 35

ppm

6.7 - 43.8

5.0 - 46.2

N disponible

kg ha

-1

149 – 338

132 - 303

S disponible

kg ha

-1

22 – 73

18 - 56

Densidad

pl ha

-1

59,974 - 100,000

60,000 - 77,000

Fungicida foliar

Sí/No

Clase de suelo

I – III

I - VI

248 – 908

218 - 854

Presencia de napa

Sí/No

Agua a la siembra

33 – 190

56 - 205

Materia orgánica

1.23 - 3.94

1.49 - 3.44

Latitud

-34.23 a -31.36

-34.23 a -32.04

Longitud

-63.94 a -60.87

-63.97 a -60.47

Fecha de siembra P aplicado P suelo

Lluvias durante el ciclo Ambiental

Rango explorado Fecha temprana

Antecesor

Manejo

Unidad Días -1

39 Maíz 2020

Exploramos la influencia de predictores de manejo y ambientales sobre el rendimiento para ambas fechas de siembra. Los predictores explorados fueron (Tabla 1): (i) cultivo antecesor, (ii) fecha de siembra (como días después del 1 de septiembre para FTemp y después del 20 de noviembre para FTard), (iii) fósforo aplicado (kgP ha-1; referido como P aplicado), (iv) fósforo del suelo (ppm, 0-20 cm; referido como P suelo), (v) N a la siembra (kgN ha-1, 0-60 cm) más N del aplicado fertilizante (kgN ha-1; denominado N disponible), (vi) azufre a la siembra (kgS ha-1, 0-20 cm) más fertilizante (kgS ha-1; denominado S disponible), (vii) densidad implantada (pl ha-1), (viii) uso de fungicidas foliares (0 para ningún uso y 1 para uso de fungicidas durante el ciclo del cultivo), (ix) napa a la siembra hasta los 2 metros de profundidad (0 para ausencia y 1 para presencia), (x) precipitaciones durante el ciclo del cultivo (mm), (xi) agua a la siembra (mm) hasta 1 m de profundidad, (xii) tipo de suelo, en tres niveles (I-II, III y IV-V-VI), y (xiii) materia orgánica del suelo (%, 0-20 cm).

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ciclo del cultivo. Los datos de rendimiento de grano se presentan con 14 % de humedad.

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Las bases de datos para FTemp y FTard se analizaron por separado, utilizando modelos de efectos mixtos. Mayores detalles de la metodología utilizada pueden encontrarse en Vitantonio-Mazzini et al. (2020).

Maíz 2020

Resultados Las variables de manejo y ambientales exploradas mostraron amplia variación entre los sitios (Tabla 1). En el caso de FTemp, el uso de fungicidas no se incluyó en el análisis ya que poseía una alta correlación con la densidad y la disponibilidad de N. Las variaciones de rendimiento entre los ensayos fueron de 107 a 17,993 kg ha-1 para FTemp, y de 1125 a 14,583 kg ha-1 para FTard. Las variables de manejo más importantes para FTemp fueron la densidad y la disponibilidad de N. Otras variables de manejo como la disponibilidad de S y el P aplicado siguieron en importancia, con valores de IR más bajos (IR ~ 0.50). Para FTard, las variables de manejo más relevantes (RI> 0.60) fueron el uso de fungicidas, la disponibilidad de N y el P del suelo. Sin embargo, todos exhibieron una relevancia menor en comparación con los más relevantes en FTemp. Las variables ambientales como la napa freática y la lluvia durante el ciclo del cultivo mostraron una IR alto y comparable para ambas fechas de siembra, seguido de la interacción entre ellas (Tabla 2). El agua del suelo en la fecha de siembra y siembra mostró un IR baja en ambas fechas de siembra (Tabla 2). La densidad y la disponibilidad de S mostraron los valores más bajos de IR (Tabla 2) entre las prácticas de manejo en FTard.

Efecto de las variables En FTemp la densidad demostró un efecto positivo en el rendimiento, con un aumento promedio de 0.28 kg pl-1 (Figura 2A) hasta las 90,000 pl ha-1. La disponibilidad de N modificó el rendimiento en 27.6 kg kgN-1 (Figura 2B). La napa freática tuvo un efecto positivo de 1140 kg ha-1 (Figura 2C) y, cuando estuvieron presentes, las precipitaciones tuvieron un efecto negativo (-7.2 kg ha-1 mm-1; Figura 2D). En cambio, en sitios sin napa freática, la influencia de las precipitaciones fue positivo en 1.2 kg ha-1 mm-1 (Figura 3D). La disponibilidad de azufre mostró un aumento de rendimiento promedio de 110 kg kgS-1 hasta los 41 kgS ha-1, y la respuesta de rendimiento al P aplicado fue de 43 kg kgP-1 (Figuras 3E y F). Para FTard, el uso de fungicidas promovió un aumento de 1044 kg ha-1 (Figura 3C). Contrariamente a FTemp, la napa freática tuvo un efecto negativo de -938 kg ha-1 (Figura 3B), y en los sitios con una influencia de napa, los rendimientos decrecieron a una tasa de 1.7 kg ha-1 mm-1 de precipitación (Figura 3A). En ausencia de una napa freática, las precipitaciones tuvieron un efecto positivo de 4 kg ha-1 mm-1 (Figura 3A). El P del suelo mostró un efecto positivo (Figura 3D) con una respuesta promedio de 138 kg ha-1 ppm-1 de P a 20 cm de profundidad hasta las 11 ppm. La disponibilidad de N mostró un efecto positivo (Figura 3E) con un aumento de 10 kg kgN-1. Las variables menos importantes en ambas fechas de siembra fueron el agua a la siembra (con un efecto positivo de 4.1 y 7.9 kg ha-1 mm-1 para FTemp y FTard,

Tabla 2

Importancia relativa de los predictores para fechas de siembra tempranas y tardías. En negrita se destacan las variables más relevantes dentro de cada fecha. Fecha temprana Variable

Importancia

Densidad/Nitrógeno Napa Precipitaciones Azufre P aplicado Agua a la siembra Fecha de siembra

+++++

-----

Fecha tardía Variable Precipitaciones Napa Fungicida P suelo Nitrógeno Fecha de siembra Agua a la siembra Densidad Azufre

Importancia +++++

-----

Figura 2

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Relación entre el rendimiento en fecha temprana y densidad (Figura 2A), N disponible (Figura 2B), presencia de napa (Figura 2C), lluvias durante el ciclo (Figura 2D), S disponible (Figura 2E), P aplicado (Figura 2F), agua a la siembra (Figura 2G) y fecha de siembra (Figura 2H). La línea negra representa el efecto de cada factor en su gráfico. En la Figura 2D, la línea quebrada representa el efecto de las lluvias con una napa presente, mientras que la línea punteada representa sitios sin una napa presente.

Maíz 2020

Figura 3

Red de INNOVADORES

Relación entre el rendimiento en fecha tardía y precipitaciones durante el ciclo (Figura 3A), presencia de napa (Figura 3B), uso de fungicida (Figura 3C), P del suelo (Figura 3D), N disponible (Figura 3E), fecha de siembra (Figura 3F), agua a la siembra (Figura 3G), densidad (Figura 3H) y S disponible (Figura 3I). La línea negra representa el efecto de cada factor en su gráfico. En la Figura 3A, la línea quebrada representa el efecto de las lluvias con una napa presente, mientras que la línea punteada representa sitios sin una napa presente.

Maíz 2020

respectivamente; Figuras 2G y 3G) y la fecha de siembra. La fecha de siembra presentó una respuesta con un rango óptimo para ambas siembras. Para FTemp, el rango óptimo abarcó del 7 de septiembre al 6 de noviembre (Figura 2H), y para FTard el óptimo finalizó el 30 de diciembre (Figura 3F) con una disminución promedio de 80 kg ha-1 día-1 luego de esta fecha. Para FTard, las variables menos importantes fueron la densidad (con un efecto positivo de 0.02 kg pl-1; Figura

3H) y la disponibilidad de S (con una respuesta de rendimiento promedio de 144 kg kgS-1 hasta los 24 kgS ha-1; Figura 3I). Optimización del manejo La Tabla 3 muestra el promedio explorado de cada variable a través de todos los sitios y el valor que nuestro análisis determinó como óptimo. En FTemp, las pérdidas de rendimientos son de 3053 kg ha-1 cuando

la densidad utilizada por los productores (77,000 pl ha-1) se compara con el valor óptimo de 90,000 pl ha1 , en condiciones no limitantes de N. El 40 % de los productores siembran en lotes sin napa freática en las siembras tempranas, y podrían estar perdiendo hasta 1742 kg ha-1 cuando las precipitaciones son por debajo del promedio, pero solo 274 kg ha-1 cuando las precipitaciones son superiores al promedio.

La presencia de una napa freática cercana tuvo un efecto positivo en el rendimiento en FTemp, pero un efecto negativo en FTard. Esta respuesta contrastante podría ser una consecuencia de la demanda diferencial de evapotranspiración entre las fechas de siembra

Tabla 3

Aumento de rendimiento basados en la mejora de las decisiones de manejo. Los valores promedios se basan en la frecuencia acumulada del 50 % de los sitios. Fecha de siembra

Temprana

Tardía

Valores

Variable de manejo

Promedio

Aumento de rendimiento kg ha-1

Óptimo

Densidad

77,000 pl ha-1

90,000 pl ha-1

3053

Lote con napa

1140

S disponible

-1

45 kgS ha

41 kgS ha

P aplicado

-1

24 kgP ha

32 kgP ha

344

Fecha de siembra

25 Sept

7 Sept al 6 Nov

Uso de fungicida

1044

Lote con napa

938

P suelo

14 ppm

11 ppm

N disponible

210 kgN ha-1

250 kgN ha-1

415

Fecha de siembra

6 Dic

Densidad S disponible

-1 -1

Hasta el 30 Dic

64,000 pl ha

75,000 pl ha

187

36 kgS ha-1

24 kgS ha-1

-1

43 Maíz 2020

Discusión La presencia de la napa freática y su interacción con la lluvia tiene consecuencias importantes para la asignación de la fecha de siembra de cada lote. En los lotes con presencia de una napa freática influyente cerca de la superficie, los productores deberían sembrar temprano, esperando mayores rendimientos en FTemp. En FTemp, solo a niveles de precipitaciones muy altos, existirían penalizaciones en el rendimiento.

Para FTard, la mayoría de los agricultores (70 %) están perdiendo 1044 kg ha-1 por no aplicar ningún fungicida foliar. Alrededor del 30 % de los productores sembraron en lotes con una napa freática cercana y podrían estar perdiendo hasta 1367 kg ha-1 si las precipitaciones son superiores al promedio, o 530 kg ha-1 si las precipitaciones son inferiores al promedio. Otro 30 % de productores están perdiendo rendimiento (hasta 827 kg ha-1) debido a los bajos niveles de P en el suelo (<11 ppm). Las pérdidas de rendimiento debido a la disponibilidad de N son más importantes (hasta 1200 kg ha-1), donde pocos productores están utilizando los niveles óptimos de disponibilidad de N en FTard (10 % de los productores con más de 250 kg N ha-1). La

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densidad también puede aumentar el rendimiento en FTard, donde la respuesta es baja (hasta 187 kg ha-1 con cambios en densidad de 64,000 a 75,000 pl ha-1; Tabla 3). Finalmente, la mayoría de los productores siembra en fechas óptimas y con niveles de disponibilidad de S cercanos al óptimo (Tabla 3).

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(Maddonni, 2012), junto con el concepto de una profundidad óptima de la napa freática (1.40 – 2.45 m de profundidad; Nosetto et al., 2009). Una mayor demanda en FTemp podría mantener las napas freáticas fluctuando alrededor del rango óptimo, mientras que una menor demanda en FTard podría provocar que los niveles de la napa suban por encima de los niveles óptimos.

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Además, el efecto de las precipitaciones dependerá de la presencia de una napa freática para ambas fechas de siembra. Las mayores precipitaciones provocarán penalidades en el rendimiento con la presencia de una napa freática. Mientras que los rendimientos más altos siempre son evidentes con grandes cantidades de lluvia en los lotes sin napa freática (Figuras 2D y 3A). Las altas precipitaciones aumentarían el nivel de la napa freática hasta profundidades que afectan el rendimiento del maíz (<1,40 m de profundidad), produciendo anegamiento temporal y condiciones anóxicas. Las decisiones de manejo difieren en relevancia y en el efecto sobre el rendimiento en FTemp y FTard. Por lo tanto, los productores necesitan optimizar diferentes variables de manejo dependiendo de la fecha de siembra. La densidad y la disponibilidad de N fueron los predictores más importantes en FTemp, seguidos por la disponibilidad de S y el P aplicado. Mientras que el uso de fungicida, la disponibilidad de N y el P del suelo fueron altamente relevantes en FTard. La densidad es una decisión de manejo importante para optimizar el rendimiento en maíz (Hernández et al., 2014), pero que sigue siendo una decisión sin optimizar por parte de los productores. El 50 % de los productores pierden rendimiento al no sembrar con una densidad óptima. En nuestro estudio, los productores que usan densidades más altas también son propensos a fertilizar con más N. Por lo tanto, la respuesta de rendimiento a la densidad debe considerarse como una respuesta sin deficiencia de N.

El manejo del N es relevante para optimizar el rendimiento en la región central de Argentina (Salvagiotti et al., 2011), siendo más importante en FTemp que en FTard. El efecto sobre el rendimiento en FTemp fue de 27.6 kg de grano por kg de N (sin limitantes de densidad), y en FTard de 10.3 kg kg N-1 (comparable a otros trabajos, Gambin et al., 2016; Coyos et al., 2018). Similar a la densidad, casi el 50 % de los productores lograrían mayores rendimientos a mayores niveles de N. La disponibilidad de azufre también aparece como una decisión de manejo relevante en FTemp, lo que sugiere la importancia de una nutrición equilibrada (Salvagiotti et al., 2017). Para FTard, encontramos una curva de respuesta con umbrales de Bray-P críticos comparables por otros autores (Sucunza et al., 2018). La respuesta del rendimiento al P del suelo no se observó en FTemp, pero el rendimiento respondió al P aplicado en FTemp con una respuesta similar a otros estudios (Salvagiotti et al., 2017). Esto estaría relacionado con el suministro de P en las primeras etapas de crecimiento. El uso de fungicidas foliares ha demostrado aumentar los rendimientos en varias condiciones. El maíz sembrado en FTard suele ser más susceptible a enfermedades foliares dependiendo de las condiciones ambientales y el genotipo. En nuestro estudio, encontramos una respuesta en el rendimiento utilizando fungicidas, coincidente con otros estudios locales (Abdala et al., 2018; Accame et al., 2019). Nuestros resultados exhibieron reducciones de brecha de rendimiento de 3397 y 1646 kg ha-1 para FTemp y FTard, respectivamente, después de la optimización en decisiones de manejo. Para lograr estos aumentos es necesario sembrar en FTemp los lotes con napa freática cercana. Del mismo modo, los productores deberían aplicar fungicidas en FTard.

Conclusiones

• La presencia o ausencia de una napa freática cercana puede determinar la fecha de siembra óptima para un lote. Encontramos un efecto positivo para el maíz temprano (1140 kg ha-1), mientras que para el maíz tardío el efecto fue negativo (-938 kg ha-1). • En ambas fechas de siembra las precipitaciones presentaron la misma tendencia. La combinación de una napa freática cercana y lluvias excesivas siempre redujeron el rendimiento de los cultivos, lo que sugiere que la disponibilidad de agua es excesiva cuando la combinación de estas dos variables está presente.

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• Este artículo es un resumen de un trabajo más extenso (Vitantonio-Mazzini et al., 2020), donde se podrán encontrar mayores detalles relacionados al análisis estadístico y experimental.

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• Nuestro trabajo permitió diferenciar las decisiones de manejo más importantes en maíz temprano y maíz tardío. Las decisiones de manejo relacionadas con la densidad (~0,28 kg pl-1), la disponibilidad de N (27,6 kg kgN-1) y la disponibilidad de S (~110 kg kgS-1) pueden aumentar los rendimientos en fechas de siembra temprana. El uso de fungicidas (~1.044 kg ha-1), el P del suelo (~140 kg ppmP-1, hasta las 11 ppm P), y la disponibilidad de N (10 kg kgN-1) son las decisiones de manejo pertinentes para reducir las brechas de rendimiento en fechas de siembra tardía.

Referencias Abdala, L.J., Gerde, J.A., Gambin, B.L., Borrás, L., 2018. Fungicide applications and grain dry milling quality in late-sown maize. Crop Sci. 58, 892–899. Accame, F., Madias, A., Borrás, L., Gambín, B.L. 2019. Comportamiento sanitario y respuesta a la aplicación de fungicida en genotipos de maíz en fecha de siembra tardía en la Región Pampeana. Red Maíz Tardío AAPRESID 2018-2019. Cirilo, A.G., Andrade, F.H., 1994. Sowing date and maize productivity: I. Crop growth and dry matter partitioning. Crop Sci. 34, 1039–1043. Coyos, T., Borrás, L., Gambin, B.L., 2018. Site-specific covariates affecting yield response to Nitrogen of late-sown maize in central Argentina. Agron. J. 110, 1–10. Gambin, B.L., Coyos, T., Di Mauro, G., Borrás, L., Garibaldi, L.A., 2016. Exploring genotype, management, and environmental variables influencing grain yield of late-sown maize in central Argentina. Agr. Syst. 146, 11–19. Hernández, F., Amelong, A., Borrás, L., 2014. Genotypic differences among Argentinean maize hybrids in yield response to stand density. Agron. J. 106, 2316–2324. Maddonni, G.A., 2012. Analysis of the climatic constraints to maize production in the current agricultural region of Argentina — a probabilistic approach. Theor. Appl. Climatol. 107, 325–345. Nosetto, M.D., Jobbágy, E.G., Jackson, R.B., Sznaider, G.A., 2009. Reciprocal influence of crops and shallow ground water in sandy landscapes of the Inland Pampas. Field Crop. Res. 113, 138–148. Otegui, M.E., Ruiz, RA., Petruzzi, D., 1996. Modeling hybrid and sowing date effects on potential grain yield of maize in a humid temperate region. Field Crop. Res. 47, 167–174. PAS. Panorama Agrícola Semanal, 2020. Bolsa de Cereales, Argentina. Disponible en: https://www.bolsadecereales.org Salvagiotti, F., Catellarín, J.M., Ferraguti, F.J., Pedrol, H.M., 2011. Dosis óptima económica de nitrógeno en maíz según potencial de producción y disponibilidad de nitrógeno en la región pampeana norte. Ciencia del Suelo 29, 199–212. Salvagiotti, F., Prystupa, P., Ferraris, G., Couretot, L., Magnano, L., Dignani, D., Gutiérrez BGutiérrez-Boemoem, F.H., 2017. N:P:S stoichiometry in grains and physiological attributes associated with grain yield in maize as affected by phosphorus and sulfur nutrition. Field Crops Res. 203, 128–138. Sucunza, F.A., Gutierrez Boem, F.H., Garcia, F.O., Boxler, M., Rubio, G., 2018. Long-term phosphorus fertilization of wheat, soybean and maize on Mollisols: Soil test trends, critical levels and balances. Eur. J. Agron. 96, 87–95. Vitantonio-Mazzini, L., Borrás, L., Garibaldi, L.A., Gallo, S., Perez, D.H., Gambín, B.L. 2020. Management options for reducing maize yield gaps in contrasting sowing dates. Field Crops Res. 251, 107779.

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Autores: Rubio, G.1,2*; Casali, L.1; Herrera, J.M.1,3 Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales (INBA-CONICET). 2 Cátedra de Fertilidad y Fertilizantes. Fac. Agronomía, UBA. 3 Agroscope. Route de Duillier 50, 1260 Nyon, Switzerland. *Contacto: rubio@agro.uba.ar 1

Trabajo realizado en base a: Casali, L., Rubio, G., Herrera, J.M. (2018). Drought and temperature limit tropical and temperate maize hybrids differently in a subtropical region. Agronomy for Sustainable Development. 38: 49-61.

Principales limitaciones del rendimiento de maíz en el Chaco Semiárido y Subhúmedo

Un estudio que se propuso determinar las principales limitaciones climáticas y de manejo para mejorar las prácticas agronómicas en esta zona.

Palabras Claves: Limitaciones climáticas; Manejo; Rendimientos; Modelos.

Los objetivos de este estudio fueron determinar las principales limitaciones climáticas y de manejo que explican la variabilidad en los rendimientos de maíz en el Chaco semiárido y subhúmedo, e identificar las prácticas de manejo con potencial para aliviar los efectos de las restricciones identificadas. Materiales y métodos La evaluación se realizó en el Chaco subhúmedo y semiárido, que cubren una gran proporción de las provincias de Santiago del Estero y Chaco (Figura 1). El Chaco subhúmedo y semiárido tienen rangos de precipitación anual de 750 a 950 y de 500 a 750 mm, respectivamente, y siguen un patrón monzónico. Los suelos agrícolas son principalmente Haplustoles y Argiustoles. Los datos se obtuvieron de lotes de producción de maíz (85 % de las observaciones) y de evaluaciones de genotipos a campo (15 %), y fueron recopilados de campos de productores AACREA, de la Red de Evaluación de Cultivares de Maíz - INTA-EEA Las Breñas y de una evaluación de genotipos realizada por Don Mario SA. El conjunto de datos consolidado incluyó información de 792 potreros de producción y parcelas de evaluación de genotipos de cinco temporadas de crecimiento (2010 a 2015). Así, el conjunto de datos capturó la heterogeneidad temporal y espacial. También

La mayoría de los datos ambientales se recolectaron localmente y en caso de faltantes, se complementaron con datos obtenidos de la NASA (http://power.larc.nasa. gov/). A partir de la base de datos meteorológicos, se estimó la evapotranspiración potencial según Penman-

Figura 1

El área de estudio (marcada con el recuadro de línea punteada) se extiende entre el Chaco Subhúmedo y el Chaco Semiárido, entre las provincias de Chaco y de Santiago del Estero. En línea punteada se muestran las isohietas.

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incluyó el rendimiento de grano del maíz y variables que caracterizaban a los potreros y manejo de cultivos (fechas de siembra y cosecha, densidad de siembra, arreglo de cultivos, aplicación de fertilizantes y medidas de protección de cultivos). Se incluyeron tres tipos diferentes de híbridos de maíz: tropical, templado y cruces entre líneas de endogamia tropical y templada.

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Introducción Las regiones semiárida y subhúmeda del Chaco tienen una de las tasas más altas de deforestación en el mundo y tradicionalmente se han considerado marginales para el maíz. Sin embargo, este cultivo está siendo cada vez más adaptado por los productores locales y se espera que su expansión continúe (Giménez et al., 2015). Las evaluaciones recientes mostraron que estas regiones tienen las brechas de rendimiento más altas en Argentina para el maíz (Aramburu Merlos et al., 2015). La situación actual requiere entonces la identificación de las principales limitaciones a la productividad para minimizar el riesgo climático y mejorar las prácticas de manejo teniendo en cuenta el suelo, el clima y los genotipos (Andrade et al., 2017). Por lo tanto, es necesario generar información válida para el diseño de prácticas agronómicas que hagan compatible la alta productividad con un impacto ambiental mínimo para permitir la sustentabilidad de los agrosistemas.

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Monteith y Hargreaves, los índices de precipitaciónevapotranspiración y los cocientes fototérmicos. Además, se calcularon 12 índices de calor diferentes según el número de días y el grado de días acumulados en los que la temperatura máxima estuvo por encima de los seis valores de umbral.

estrés por calor, el factor predictivo que explicó la mayor cantidad de varianza fue la suma de días de grado por encima de los 35 ºC (D35). Varios documentos indican que 35 ºC es un valor de umbral de temperatura óptimo por encima del desarrollo del maíz, crecimiento y procesos reproductivos.

Para definir el modelo que mejor describe los datos observados, consideramos un modelo lineal de efectos mixtos. Para seleccionar los predictores para el modelo final, seguimos la estrategia descendente de selección de modelos y el enfoque de inferencia multimodelo basado en la teoría de la información. La selección de los predictores del modelo se basó en los criterios AIC. La bondad de ajuste de los modelos mixtos se evaluó con R2 de modelos ajustados siguiendo la metodología descrita en Nakagawa y Schielzeth.

En términos de las variables relacionadas con la disponibilidad de agua, la cantidad de lluvia durante febrero (Figura 2) fue un mejor predictor del rendimiento del maíz que los diferentes índices de evapotranspiración evaluados. Entre las variables de manejo, el tipo de híbrido de maíz explicó una cantidad significativa de los rendimientos obtenidos. En contraste, todas las variables evaluadas asociadas al suelo fueron predictores pobres del rendimiento de grano. Una variable cualitativa que clasifica los sitios según si estaban ubicados en el Chaco semiárido o subhúmedo tampoco fue retenida por los modelos, lo que sugiere que esta clasificación puede tener poca aplicación operacional. En nuestro caso, la densidad de plantas no explicó la variabilidad en el rendimiento de grano.

Debido a la falta de informes que validen o usen este modelo en el área estudiada, fue necesario evaluar la idoneidad de CERES-Maize para el área estudiada. Evaluamos CERES-Maize v4.5, con datos del maíz híbrido DK 747 de la base de datos consolidada.

Resultados y discusión Resultados de la base de datos principal Las precipitaciones durante el ciclo de cultivo variaron de 269 a 1140 mm. El rendimiento de los cultivos promedió 6156 kg ha-1, aunque mostró gran variación. La mayoría de los productores (87 %) sembraron maíz en un período relativamente estrecho que se extiende desde el 15 de diciembre hasta el 31 de enero. La distancia entre hileras predominante fue de 52 cm (81 %), mientras que la densidad promedio varió de 3.8 a 7.6 plantas m-1. En 2010, el porcentaje de híbridos templados fue de 32 %, mientras que en 2013 fue de 68 %. En promedio, la duración de la temporada de cultivo del maíz fue de 185 días. Factores individuales que condicionaron los rendimientos Entre las variables evaluadas para la relación entre la temperatura y el rendimiento del grano, la temperatura máxima promedio de enero a abril fue el predictor que explicó la mayor cantidad de varianza. En el caso de

Entre los modelos explicativos del rendimiento evaluados, el modelo 2 mostró el mejor ajuste general (AIC: 3722; R2 marginal 0.60): Modelo 2 Rendimiento maíz = D35 + TJA + RF + HT + D35×TJA × (Sitio x Año) + ϵi Donde D35 son los grados día acumulados por encima de 35 ºC, TJA: temperatura promedio máxima de enero a abril, RF: lluvia durante febrero, HT: es el tipo de híbrido de maíz, ϵ: error s. El modelo seleccionado incluyó los parámetros D35 + TJA + RF + HT como aditivos y la interacción entre un índice de estrés por calor (D35) y TJA. La Figura 3a muestra la relación entre el rendimiento de grano y la precipitación durante febrero. Aunque la interacción entre el tipo de híbrido y la precipitación no tuvo un efecto significativo en el rendimiento de grano, hubo un efecto aditivo del tipo de híbrido en el rendimiento de grano. Dado que con poca precipitación los híbridos templados tendían a rendir mejor que los tropicales, esto apoya la adopción en curso de los híbridos templados.

Figura 2

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Rendimiento (kg/ha)

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Relaciones entre rendimiento de grano y precipitación durante toda la temporada de crecimiento y en diciembre, febrero y abril. Los datos se obtuvieron de 792 potreros de producción de maíz.

Precipitación (mm) La adopción de híbridos tropicales fue alentada en el pasado por la expectativa de que se adaptarían mejor a la temperatura local y al fotoperíodo requerido. La Figura 3b muestra la relación entre el rendimiento de grano y la temperatura media de enero a abril y el efecto interactivo de un índice de estrés térmico (D35) en esta relación. Como era de esperar, el rendimiento de grano del maíz disminuyó a medida que la temperatura aumentaba por encima del promedio ya alto de 29 ºC. Estas combinaciones de temperaturas máximas y estrés por calor tienen implicaciones para la productividad del maíz y fueron capturadas por el modelo de restricciones múltiples. La interacción

significativa entre la temperatura y el estrés por calor, es visible por el hecho de que en el extremo más bajo de temperaturas (es decir, <30 ºC) no hubo observaciones con D35> 150 DD, más eventos de calor resultaron en un rendimiento de grano más bajo con temperaturas más altas pero no con temperaturas más bajas. Si bien este efecto puede parecer sutil, muestra cuán complejo es el dilema para que los agricultores locales elijan un tipo de híbrido, fechas de siembra y otras decisiones de manejo que median el efecto en la productividad de dos efectos climáticos que, en un rango estrecho pueden dar como resultado. Esto, a su vez, sugiere que puede que no exista una solución fácil que se pueda

Figura 3

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a) Relación entre rendimiento de híbridos de maíz tropicales y templados, y precipitación durante febrero. b) Relación entre rendimiento y promedio de temperatura máxima desde enero a abril bajo la influencia de un índice de estrés térmico (días con más de 35 grados C) (D35). Los datos se obtuvieron de 792 potreros de producción de maíz.

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lograr a través de la mejora genética o el manejo de cultivos, sino la necesidad de diversificar las opciones para minimizar el riesgo de efectos climáticos difíciles de anticipar. Modelos mixtos Con el modelo de restricciones múltiples seleccionado (modelo 2), se determinó que el ocho por ciento de la variación se atribuyó al tipo de híbrido, un factor que puede ser controlado por los agricultores. En contraste, la mayoría de los efectos en el rendimiento del grano se explicaron por las variables ambientales para las cuales no hay control: D35 (11 %), temperatura de enero a abril (26 %), lluvia durante febrero (13 %), la interacción D35 × temperaturas medias de enero a abril (13 %) y la interacción el sitio de x año (11 %). Cuando circunscribimos el análisis del componente de varianza a un subconjunto con solo genotipos tropicales, la precipitación en febrero explicó el 24 %

de la varianza en el rendimiento de grano, el ambiente (es decir, el año por año) el 17 % y la temperatura máxima de enero a abril el 29 %. En cambio, para los híbridos templados, las precipitaciones tuvieron menor peso relativo. Si bien el tipo de híbrido explica menos variabilidad que otras variables, sería un factor a considerar para aumentar la productividad del maíz en el área ya que se puede contrarrestar la variabilidad climática, al menos en cierta medida, mediante la combinación de híbridos tropicales y templados. Los híbridos tropicales se vieron menos afectados por el estrés térmico y las temperaturas más altas que los híbridos templados. Sin embargo, los híbridos tropicales se vieron más afectados por el régimen de precipitación que los templados, probablemente debido a su mayor producción de biomasa y el mayor consumo de agua asociado. De manera similar, en los experimentos de campo realizados en la pampa húmeda de Argentina, los efectos del estrés por calor en el rendimiento de

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grano fueron mayores para los híbridos templados que para los híbridos tropicales (Edreira y Otegui, 2012).

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Un resultado inesperado de la selección del modelo fue que la fertilización con N no se identificó como un predictor con capacidad explicativa aceptable. La disponibilidad de N en el suelo podría ser lo suficientemente alta para los cultivos de verano debido a que muchos de los lotes aún mantienen la fertilidad de los suelos vírgenes, y las altas temperaturas del verano exacerban la mineralización de N.

Modelo CERES Maize Después de calibrar CERES-Maize para el híbrido DK 747 y evaluarlo para el área estudiada, nuestro análisis con regresión convencional indicó que el híbrido DK 747 tiene el potencial de aumentar el rendimiento de grano en 18.5 a 21 kg por ha por cada mm adicional de lluvia que cayó durante febrero. A pesar de que el modelo CERES dejó preguntas sin responder, permitirá una inversión más eficiente de recursos en los siguientes proyectos al centrarse sólo en aquellas preguntas que permanecen abiertas.

Conclusión • El modelo empírico identificó la cantidad de lluvia durante febrero como un determinante principal de los rendimientos del maíz. Sobre la base de estas observaciones, las simulaciones de maíz de CERES indicaron que los híbridos templados adecuados tienen el potencial de aumentar el rendimiento de grano de 18 a 21 kg ha-1 por cada mm de lluvia adicional que cayó durante febrero. Nuestro modelo empírico mostró que los híbridos de clima templado tendían a rendir mejor en condiciones de escasez de agua, mientras que los híbridos tropicales tendían a soportar mejores condiciones que surgían de temperaturas más altas y estrés por calor (temperatura >35 ºC). La opción de elección de genotipo para minimizar los riesgos climáticos puede ser diversificarlos y mezclarlos en diferentes potreros como medida para minimizar la vulnerabilidad climática general. Independientemente del genotipo específico del maíz, todas las estrategias que contribuyen a diversificar la producción pueden ser útiles para contrarrestar el alto riesgo climático del área.

Agradecimientos Agradecemos a Guillermo Peralta, José Micheloud, Luciana Bolañez, Salvador Prieto, Hernán Ingrassia, Néstor Gómez, Tomás Nolting y a los miembros de Aapresid e INTA Quimilí por su valiosa ayuda. El apoyo financiero fue proporcionado por CONICET, ANPCYT y UBA.

Bibliografía Andrade JF, Poggio SL, Ermácora M, Satorre EH (2017). Land use intensification in the Rolling Pampa, Argentina: diversifying crop sequences to increase yields and resource use. Eur J Agron 82:1–10. Aramburu Merlos F, Monzon JP, Mercau JL, Taboada M, Andrade FH, Hall AJ, Jobbagy E, Cassman KG, Grassini P (2015). Potential for crop production increase in Argentina through closure of existing yield gaps. Field Crop Res 184:145–154. Edreira JIR, Otegui ME (2012). Heat stress in temperate and tropical maize hybrids: differences in crop growth, biomass partitioning and reserves use. Field Crop Res 130:87–98. Giménez R, Mercau JL, Houspanossian J, Jobbágy EG (2015). Balancing agricultural and hydrologic risk in farming systems of the Chaco plains. J Arid Environ 123:81–92.

Encuentre el presente trabajo en www.aapresid.org.ar - PUBLICACIONES

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Autores: Alvarez, C.1*; Feninger, Y.2; Giorgis, A.2; Saks, M.3; Grasso, A.4; Díaz-Zorita, M.5 INTA AER Gral. Pico. Pasante AER Gral. Pico. 3 Bunge Argentina S.A. 4 Fertilizar AC. 5 Facultad de Agronomía UNLPam. Correo: alvarez.cristian@inta.gob.ar* 1

¿Cómo responde el maíz a la fertilización en la región semiárida pampeana?

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Según sea la estrategia de manejo de la fertilización, se alcanzan niveles de mejora de entre 2 y hasta 27 % sobre la práctica frecuente de fertilización en esta región.

Palabras Claves: Nutrientes; Uso del agua; Planteos de nutrición; Manejo.

La eficiencia de conversión o de uso del agua para la producción de maíz varía, entre otros factores, según la disponibilidad en cantidad y oportunidad de nutrientes. En la región semiárida pampeana, tal como se observa

El manejo de la nutrición requiere de la integración de diversas decisiones para contribuir en la elección de la dosis, momento y la ubicación del fertilizante a aplicar. Si bien abundan ensayos que muestran la contribución de correcciones de nutrientes sobre la producción del cultivo, son menos frecuentes los estudios sobre los efectos de la integración de decisiones de fertilización atendiendo tanto a la condición de fertilidad del sitio como a las expectativas de producción y la combinación de criterios de interpretación y de aplicación de fertilizantes. En este artículo se presentan los resultados de estudios recientes de comparación de algunas de las estrategias disponibles para el manejo de la fertilización de maíz en sitios representativos de la región semiárida pampeana. Figura 1

Producción de maíz según el contenido de agua en el momento de la siembra medido hasta 1,20 m en suelos de la región semiárida pampeana. Observaciones en condiciones frecuentes de producción de cultivos de siembra temprana o demorada entre 2014/15 y 2019/20.

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en el resto de la región pampeana, se describen reducciones en los niveles extractables de nutrientes y de otros indicadores de la capacidad productiva de los suelos. Ante la identificación de provisiones insuficientes de nutrientes, las alternativas o estrategias de manejo de la fertilización son variadas, alcanzando así diferentes resultados sobre los rendimientos del cultivo y en la eficiencia de uso del agua.

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Los rendimientos de los cultivos se definen por su capacidad de captar y de transformar la energía radiante en materia seca (fotosíntesis), reconociendo que las limitaciones en la disponibilidad de agua y nutrientes explican los diferentes niveles de producción alcanzados. La cantidad de agua almacenada en los suelos al momento de la siembra es el factor de mayor relevancia para definir los rendimientos del maíz en condiciones de producción de secano en la región semiárida pampeana. En la Figura 1 se observa que el 80 % de las variaciones de rendimientos de maíz se relacionan con diferencias en la cantidad de agua almacenada en los suelos al momento de la siembra, sin observarse diferencias en esta relación según la fecha de siembra de los cultivos. Además de las precipitaciones en el barbecho, las decisiones de manejo del sistema productivo, como rotaciones y labranzas, tienen un papel central en el alcance de las reservas de agua necesarias para el logro del cultivo.

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Metodología Estudio 1: comparación de estrategias de fertilización de maíz En la campaña 2018/2019 (Figura 2) se seleccionó un sitio de la región semiárida, ubicado en Eduardo Castex (La Pampa) con predominio de suelos Paleustoles Petrocálcicos (Tabla 1). Con presencia de tosca a profundidad entre 100 y 120 cm. El agua útil al momento de la siembra fue de unos 150 mm, un 105 % mayor a la capacidad de retención para la textura y espesor del suelo y, junto con las precipitaciones durante el ciclo, alcanzó aproximadamente 55 mm en el momento de madurez fisiológica del maíz (marzo 2019). En estadios de madurez fisiológica se evaluó producción de granos y los componentes del rendimiento [número de granos por unidad de superficie (NG) y peso individual de los granos (PG)] que fueron analizados según análisis

de la varianza y pruebas de comparaciones de medias con 4 subréplicas. El 30 de noviembre del 2018, sobre un cultivo antecesor de soja, se sembró maíz (DK 7210) en siembra directa, con una densidad de 3 plantas m-2 y distanciadas 52 cm entre hileras. Se instalaron 5 tratamientos de fertilización: i) control sin fertilización, ii) frecuente zonal (correcciones promedio según registros de uso de fertilizantes en el noreste de La Pampa), iii) Normal (fertilización balanceada para rendimientos medios de la región), iv) Mejorado (fertilización según diagnóstico ajustado a mayores condiciones de producción) y v) Completo o según demandas de nutrientes no limitantes a la producción. Las dosis de cada elemento aplicado se resumen en la Tabla 2. Se empleó superfosfato triple (SFT), UAN, tiosulfato de amonio y Zn en formulación líquida como fuentes de P, de N, de S y de Zn, respectivamente.

Figura 2

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Distribución mensual de precipitaciones en el sitio de estudio (Campaña 2018/19 y promedio entre 2006 y 2018).

Tabla 1

Caracterización edáfica del sitio bajo estudio. MO: materia orgánica, Pe: fósforo extractable (Bray Kurtz 1), IMO: índice de materia orgánica Profundidad

MO (%)

N-NO3 (ppm)

N (kg/ ha)

Pe (ppm)

S-SO4 (ppm)

Zn (ppm)

B (ppm)

IMO

0 a 20 cm

6,4

1,83

16,1

40,3

5,2

10,4

0,62

0,21

3,1

20 a 60 cm

7,9

17,5

87,5

7,6

Tabla 2

Tratamientos de fertilización y dosis aplicadas de nutrientes. Elemento (kg ha-1) Tratamiento

Completo

220

Mejorado

170

Normal

120

Frecuente

100

Control

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El 5 de diciembre de 2018 se sembró un cultivo de maíz (DK 7010) en siembra directa con 55000 plantas ha-1 a 52,5 cm entre líneas bajo condiciones uniformes de fertilización con nitrógeno (60 kg ha-1) y dosis crecientes de fertilización con fósforo (0, 12, 24 y 28 kg ha-1). Los fertilizantes empleados fueron fosfato monoamónico (FMA) y UAN.

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Estudio 2: contribución del fósforo a la producción de maíz El ensayo se llevó a cabo en cercanías a la localidad de Eduardo Castex (La Pampa), sobre un suelo francoarenoso con limitantes en profundidad (tosca 120 cm). Los niveles de fósforo del suelo se ubican en 7 ppm, 1,8 % de materia orgánica, pH 7 y 50 % de limo + arcilla.

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Se evaluaron los contenidos de humedad durante el ciclo del cultivo (método gravimétrico en el momento de la siembra, en floración y en madurez fisiológica) y la producción de granos y componentes del rendimiento para la estimación de la eficiencia de uso del agua y su relación con el uso del fósforo aplicado.

Resultados Estudio 1: comparación de estrategias de fertilización de maíz Los rendimientos de maíz variaron entre 4174 y 10364 kg ha-1, mostrando diferentes resultados según las estrategias de fertilización planteadas (p<0,05, Figura 3). El incremento de rendimiento sobre control sin fertilizar

Figura 3

Rendimiento de maíz según estrategias de manejo de la fertilización en un sitio representativo de la región semiárida pampeana. Letras diferentes en la fila indican diferencias significativas entre tratamientos (p< 0,05).

Maíz 2020

Figura 4

Número de granos de maíz m2 según estrategias de manejo de la fertilización en un sitio representativo de la región semiárida pampeana. Letras diferentes en la fila indican diferencias significativas entre tratamientos (p< 0,05).

Al aumentar el aporte relativo de los nutrientes se describieron aumentos a razón de incrementos decrecientes en los rendimientos del cultivo, independientemente del nutriente considerado. Esto resultó en mayor eficiencia en el uso del agua (Figura 6) cuando se combinaron las dosis mayores de NPS, además de incluir la aplicación de Zn. En cambio, la eficiencia de uso de los nutrientes varió entre estrategias de fertilización y en todos los

Figura 5

59 Maíz 2020

Peso individual de granos de maíz según estrategias de manejo de la fertilización en un sitio representativo de la región semiárida pampeana. Letras diferentes en la fila indican diferencias significativas entre tratamientos (p< 0,05).

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casos mostró índices superiores a las relaciones medias históricas insumo:producto (rendimiento en grano por unidad de nutriente aplicado) favorables (Tabla 3). En el rango de dosis de nitrógeno exploradas, la información disponible, si bien mostró aumentos de rendimientos a tasas de incrementos decrecientes, acompañó condiciones relativamente uniformes en la eficiencia de uso del nutriente (Tabla 3). Sin embargo, los aumentos crecientes en la aplicación de fósforo mostraron reducción en la eficiencia de aprovechamiento del nutriente, por lo que se requiere intensificar la relación de ajustes en la dosis de corrección con este elemento para no interferir en la normal producción del maíz.

fue de entre 26 y 60 % según tratamientos evaluados y se relacionó (r = 0,74, p<0,05) fundamentalmente por una mayor formación de granos (Figura 4) más que por cambios en el peso individual de los granos (Figura 5).

Tabla 3

Relaciones entre la producción de granos y la aplicación de nutrientes y el uso del agua según tratamientos de fertilización de maíz en un sitio representativo de la región semiárida pampeana. Agua Tratamiento

Fósforo

Nitrógeno kg grano (kg nutriente)

kg grano mm

-1

Azufre -1

Control

10,2

Frecuente

12,8

161

268

Normal

13,2

111

297

Mejorado

15,3

108

252

Completo

16,3

199

Estudio 2: contribución del fósforo a la producción de maíz Los rendimientos de maíz variaron entre 8305 y 10881 kg ha-1, mostrando aumentos lineales en la respuesta de cultivo, llegando a representar entre el 11 y 27 % de contribución acumulada según las aplicaciones de entre 60 y 140 kg ha-1 de fertilizante (Figura 7). Similar comportamiento se observó en la eficiencia de

uso del agua que se incrementó de 20 a casi 28 kg de grano por cada milímetro de agua consumido (Figura 7). Las diferencias en producción se relacionaron estrechamente con la cantidad de granos formados, disminuyendo la contribución individual (peso de granos) al aumentar el número de estos por unidad de superficie (Figura 8).

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Figura 6

Eficiencia de uso del agua en cultivos de maíz según estrategias de manejo de la fertilización en un sitio representativo de la región semiárida pampeana. Letras diferentes en la fila indican diferencias significativas entre tratamientos (p< 0,05).

Maíz 2020

Figura 7

Producción de maíz y eficiencia de uso del agua (EUA) según dosis crecientes de fertilización de base con fósforo en un sitio representativo de la región semiárida pampeana. Letras diferentes en cada observación muestran diferencias entre dosis de fertilización (p < 0,10).

Figura 8

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Componentes numéricos del rendimiento de maíz en un sitio de la región semiárida pampeana según diferentes dosis de fertilización basal con fósforo.

• En la región semiárida pampeana la disponibilidad de nutrientes limita el 60 % de los rendimientos alcanzados por cultivos de maíz de secano. Según sea la estrategia de manejo de la fertilización, se alcanzan niveles de mejora de entre 2 y hasta 27 % sobre la práctica frecuente de fertilización. Los mayores aportes medidos en mejoras en la eficiencia de uso del agua se observan al implementar planteos de nutrición que integren la fertilización combinada NPS y NPSZn. En las condiciones estudiadas, al incrementarse la oferta de P (con niveles uniformes de N) se describen respuestas prácticamente lineales en producción y el comportamiento es similar al incrementarse el aporte de N, aún con niveles crecientes de fertilización con fósforo. • Estos resultados validan la importancia de plantear modelos de fertilización de maíz en sistemas extensivos de secano bajo criterios de nutrición balanceada integral y que contemplen las condiciones específicas de sitio para así alcanzar mejoras en la eficiencia de uso del agua disponible desde la siembra en el suelo.

Agradecimientos PNAgua (1133033), PRET del este de La Pampa y a Fertilizar Asociación Civil por el financiamiento de este estudio y al Sr. Néstor Peinetti por la colaboración para la instalación, seguimiento y desarrollo de este estudio en su establecimiento.

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Conclusiones

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Autor: Salvagiotti, F. Grupo de Manejo de cultivo, suelo y agua – EEA Oliveros INTA. Correo: salvagiotti.fernando@inta.gob.ar Fuente: https://inta.gob.ar/sites/default/ files/inta_maiz_fertp_salvagiotti20.pdf

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Fertilización en maíz: estrategias del manejo de nutrientes de alta y baja movilidad en el suelo La movilidad de los nutrientes y su relación con el complejo de intercambio del suelo determinan la estrategia de fertilización de los cultivos y/o las secuencias.

Palabras Claves: Maíz; Suelos; Fertilización.

Estimaciones realizadas por FAO indican que el consumo de fertilizantes se incrementará aproximadamente a 263 millones de toneladas en 2050. El uso de los mismos deberá realizarse en un marco de buenas

En la Figura 1 se observa la producción de granos acumulada en respuesta a la fertilización en los distintos cultivos de dos rotaciones, luego de 3 ciclos, en la región pampeana argentina. En este ejemplo, los suelos presentaban bajos contenidos de P disponible en el suelo (cuantificado a través de la metodología Bray I) entre 11 y 15 ppm, y un grado de deterioro químico con contenidos de materia orgánica entre 2.2 y 3.4 %. La máxima respuesta a la fertilización osciló entre 20 y 89 % según el cultivo, pero la magnitud de la respuesta fue entre 15-20 % por la aplicación de N en trigo y maíz, entre 8 y 35 % por la aplicación de P y entre 2 y 23 % por la aplicación de S, lo que muestra un efecto sinérgico de todos los nutrientes que presentaban deficiencia. Figura 1

Producción acumulada de grano en 3 ciclos de la secuencia Maíz-Soja-Trigo/Soja y 4 ciclos de una secuencia Maíz-Trigo/Soja con tres tratamientos de fertilización. La aplicación de N solo se realizaba en Maíz y Trigo. Cada columna es el promedio de 4 sitios. Contenido de P Bray: 11-15 ppm; Materia orgánica: 2.2-3.4 % (Adaptado de García et al., 2010).

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Este manejo más intensivo de la agricultura deberá realizarse en forma sustentable y haciendo un uso racional de insumos, entre ellos los fertilizantes. El uso de fertilizantes ha sido una de las herramientas más eficaces para corregir las deficiencias nutricionales de los cultivos, no solo mediante el aumento de la producción de los cultivos, sino también haciendo un uso más eficiente de los recursos y/o tecnologías, como el uso del riego o la utilización de genotipos de mayor producción. Por ejemplo, el desarrollo de genotipos enanos de mayor potencial de producción en trigo y arroz durante la revolución verde se complementó con el uso de fertilizantes nitrogenados que explotaron el potencial productivo de estas variedades.

prácticas y complementarse con otras tecnologías que aporten nutrientes al sistema de producción, como el uso de efluentes de la ganadería, la utilización de abonos orgánicos o la inclusión de leguminosas en las rotaciones que hagan un aporte del N atmosférico. Estimaciones realizadas en la década del 90 mostraron que alrededor del 46 % del nitrógeno ingresado en los sistemas cultivados del mundo provenían de los fertilizantes nitrogenados. En cambio, cuando se incluyen todos los ingresos de N al planeta (no solo el sector de la agricultura), se estimó que el N proveniente de los fertilizantes representaría el 26 % del total de N ingresado. La proyección hacia el 2050 incrementaría esta participación de los fertilizantes al 36 %.

63 Maíz 2020

El aumento de la producción de alimentos y la disponibilidad de tierras para la agricultura que se proyecta para las próximas décadas, sugiere que habrá proporcionalmente un uso más intensivo de los recursos, más que una expansión en el área sembrada. Esta intensificación, ya sea que implique maximizar el rendimiento de un cultivo en particular o incluir un mayor número de cultivos en las secuencias, tendrá un mayor requerimiento de nutrientes.

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La respuesta a la fertilización en los cultivos: factores determinantes La respuesta al uso de fertilizantes es función del balance entre la demanda de nutrientes, que está definida por el nivel de producción y los compuestos orgánicos que determinan la calidad de los granos (proteína, lípidos, hidratos de carbono), y de la oferta de nutrientes, asociada a la capacidad de los suelos de ofrecer las formas disponibles de los nutrientes que los cultivos necesitan.

Maíz 2020

(i.e. período crítico) es central en la producción de los cultivos. Numerosos trabajos dan cuenta de retrasos en la ocurrencia de los eventos fenológicos (por ejemplo, floración) cuando el cultivo presenta deficiencias de N o P, afectando de esta manera la forma en que los recursos son utilizados.

El rendimiento de un cultivo de grano que determinará la demanda de un nutriente, se va construyendo a lo largo del ciclo, producto de la captura de los recursos (luz, agua, nutrientes), como estos recursos son transformados en biomasa, y como esta biomasa es convertida en rendimiento.

La absorción de los nutrientes cambia en términos relativos durante el ciclo del cultivo, por lo que se espera diferente impacto en la respuesta a la fertilización según el momento en que los nutrientes son aplicados, ya que se afectarían distintos procesos ecofisiológicos relacionados con la generación del rendimiento. Por ejemplo, la absorción relativa del P es mayor en etapas tempranas en el ciclo del cultivo, mientras que el N se sigue acumulando aún luego del llenado de granos.

La disponibilidad de estos recursos en el momento en que se definen los principales componentes de rendimiento

La movilidad de los nutrientes y su relación con el complejo de intercambio del suelo determinan Figura 2

Esquema que muestra las áreas de deficiencia en la zona de las raíces para nutrientes de alta y baja movilidad, en situaciones hipotéticas de alta y baja competencia entre individuos.

En el caso de nutrientes de alta movilidad (por ejemplo, nitrógeno) que se mueven principalmente por flujo masal junto con el agua del suelo, las áreas de deficiencia son

Al tener en cuenta este comportamiento, el diagnóstico de la fertilización en nutrientes de alta movilidad debe realizarse para cada cultivo en particular apuntando a un nivel de producción probable. Mientras que en nutrientes de baja movilidad, la planificación de la fertilización debe pensarse en términos de aumentar el contenido del nutriente en el suelo por encima de los umbrales de respuesta y puede, además, realizarse teniendo en cuenta la rotación, ya que es probable que tenga efectos residuales. En la Figura 3 se muestra la curva de respuesta del cultivo de maíz a la fertilización con nitrógeno en distintos escenarios en los que se combina el potencial de producción de los cultivos (determinado por el Figura 3

Rendimiento de maíz en función de la disponibilidad de N en el suelo a la siembra hasta los 60 cm de profundidad (N-NO3 + N fertilizante) para dos ambientes de producción: AR: Alto Rendimiento (AR) y Bajo Rendimiento (BR) en suelos con Alta (AN) y Baja (BN) disponibilidad de N (Salvagiotti et al., 2011).

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mayores (Figura 2). En la medida en que la competencia por el recurso es mayor (por ejemplo, al incrementar el número de individuos para aumentar la producción), mayor será la demanda del nutriente. En consecuencia, la necesidad de fertilización no solo estará asociada a la disponibilidad del nutriente en el suelo, sino también al potencial de producción del cultivo.

65 Maíz 2020

la estrategia de fertilización de los cultivos y/o las secuencias. Nutrientes de baja movilidad (por ejemplo, fósforo) que se mueven en el suelo principalmente por difusión, generan áreas (cilindros) de deficiencia en la zona cercana a la raíces, como los que se observan en la Figura 2. En la medida que la concentración del nutriente en el suelo esté por debajo de los umbrales de respuesta, ésta área de deficiencia es mayor, y el nutriente no alcanzará las raíces y el cultivo presentará deficiencias. Por lo tanto, en nutrientes de baja movilidad en el suelo, es importante mantener la concentración en el suelo por encima de los umbrales de respuesta a la fertilización para que el cultivo no tenga carencias. El uso de fertilizantes arrancadores que se aplican junto o al lado de la semilla (muchos de los cuales contienen fósforo en diferentes concentraciones), incrementa la concentración del nutriente en la zona cercana a las raíces y, en consecuencia, proveen de este nutriente al cultivo y crean un ambiente de disponibilidad del mismo.

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Por otro lado, en la Figura 4 se muestran los resultados de una experiencia de fertilización con fósforo en una secuencia de cultivos en un suelo que presentaba deficiencias en este nutriente. Luego de dos ciclos de rotaciones se observó respuesta a la fertilización con P en los distintos cultivos de la secuencia que oscilaron entre un 3 y 20 % según el cultivo. No hubo incrementos en el rendimiento al comparar dosis de 20 o 40 unidades de P aplicado. Sin embargo, altas aplicaciones de este elemento permitieron incrementar el contenido de P en el suelo por encima de los umbrales de respuesta, generando un nuevo ambiente de fertilidad en el suelo. Figura 4

Rendimiento de distintos cultivos de una secuencia Maíz Soja-Trigo/Soja (panel superior) y contenido de P en el suelo luego de dos ciclos de esta secuencia (panel inferior) en respuesta a la aplicación de dos dosis de fósforo. Las dosis de P (20 y 40 kg de P ha-1) fueron aplicadas a las gramíneas incluidas en la rotación. Al inicio del experimento, el suelo presentaba un contenido de 5 ppm de P Bray en los 20 cm superficiales. La línea punteada en el panel inferior indica el umbral de respuesta a la fertilización fosfatada en los cultivos (Adaptado de Vivas et al., 2007, 2008).

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manejo del cultivo y la captura de recursos del ambiente que haga el cultivo) y la capacidad de los suelos de brindar nutrientes: (i) condiciones de alta producción (AR) en suelos degradados con baja capacidad de brindar N (BN), donde se dará la respuesta más amplia; (ii) bajo las mismas condiciones de producción pero en suelos de alta fertilidad (AN), donde la provisión del N del suelo es buena, pero el potencial de producción hace que exista respuesta a la fertilización, aunque de menor magnitud; (iii) condiciones de bajo potencial de producción (BR) en suelos de alta fertilidad y (iv) en suelos de baja fertilidad.

Referencias Alexandratos, N. and J. Bruinsma. 2012. World Agriculture Towards 2030/2050. ESA Working Paper No.12-03. Rome. FAO García, F.; M. Boxler; J. Minteguiaga; R. Pozzi; L. Firpo; I. Ciampitti; A. Correndo; F. Bauschen; A. Berardo y N. Reussi Calvo. 2010. La red de nutrición de la región CREA Sur de Santa Fe. Resultados y Conclusiones de los primeros diez años 2000-2009. AACREA, Buenos Aires. Salvagiotti, F.; J.M. Castellarin; F.J. Ferraguti y H.M. Pedrol. 2011. Dosis óptima económica de nitrógeno en maíz según potencial de producción y disponibilidad de nitrógeno en la región pampeana norte. Ciencia del Suelo 29[2]: 199-212. Vivas, H.; R. Albrecht; J.L. Hotian y L. Gastaldi. 2007. Residualidad del fósforo y del azufre. Estrategia de fertilización en una secuencia de cultivos. Informaciones Agronómicas del Cono Sur 35: 11-16. Vivas, H.; R. Albrecht; N. Vera Candiotti y J.L. Hotian. 2008. Fertilización combinada de fósforo y azufre en una secuencia de cultivos. Región Central de Santa Fe. Informacion Tecnica Cultivos de Verano. Campaña 2008 Publicación Miscelánea # 112. 2008. INTA Rafaela.

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Bayer S.A. Universidad Nacional del Noroeste de la provincia de Buenos Aires (UNNOBA). Contacto: carlos.barrio.ext@bayer.com

Aplicación de fungicida foliar para el control de la Roya común causada por Puccinia sorghi en maíz

67 Maíz 2020

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Autores: Barrio, M.1; Lavilla, M.2; Beltrán, G.1; Ivancovich, A.2; Peper, A.1

La Roya común produce pérdidas de rendimiento en maíz de hasta un 25 %. Este estudio evalúa la aplicación de fungicidas foliares para el control a campo de esta enfermedad en diferentes sistemas de producción.

Palabras Claves: Sanidad; Control roya común; Fungicidas foliares; Sistemas productivos.

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Introducción En la actividad agropecuaria, la agricultura sustentable necesita de un sistema que integre la aptitud productiva a largo plazo y su aceptación social. Asimismo la agricultura sustentable debe producir alimentos a precios razonables, ser rentable como para competir con la agricultura convencional y además preservar los recursos naturales.

Maíz 2020

Los sistemas antrópicos son patológicamente inestables. El monocultivo, el ambiente predisponente, la utilización de cultivares de reacción de susceptibilidad a las enfermedades en una amplia superficie y un patógeno virulento, propician un patosistema ideal para el desarrollo de una epifitia. Las royas en maíz suelen distribuirse a lo largo de una gran superficie y ser muy agresivas, en especial la Roya Común (RC) del maíz causada por Puccinia sorghi, en el norte de la provincia de Buenos Aires. Los síntomas de la RC del maíz son pústulas urediniosóricas en el haz y envés de las hojas, alargadas, de color cobrizo con restos de tejidos epidérmicos, ubicadas en bandas en el centro de las hojas (Foto 1). Los telios con teliosporas oscuras, casi negras, se observan al final del ciclo del cultivo.

Las condiciones climáticas ideales para la germinación de las urediniosporas de Puccinia sorghi y su posterior infección del hospedante, ocurren entre un rango de temperatura de 13 °C a 17 °C. La colonización de los tejidos y la aparición de las primera pústulas ocurre a los 5 o 7 días post infección con un rango de temperaturas entre los 20 °C a 25 °C. A partir de las pústulas, se liberan las urediniosporas que son el inóculo secundario para la reinfección del hospedante. Asimismo, las elevadas horas de rocío y humedad relativa cercanas al 100 % favorecen el desarrollo de la enfermedad. El objetivo de este estudio fue evaluar la aplicación de fungicidas foliares para el control a campo de la roya común causada por Puccinia sorghi en maíz en diferentes sistemas de producción. Materiales y métodos El ensayo se llevó a cabo en la localidad de Pergamino (33°51’51.28”S y 60°40’37.59”O) en los años 2019/2020. Los cultivares de maíz utilizados fueron el AX7761VT3P para el sistema de producción manejo aplicado por el productor (MAP), fertilizado con 60 kg/ha (0-20-0 = Grado técnico del fertilizante) + 100 kg/ha (46-0-0); y Foto 1

Síntomas y signos de roya común del maíz causada por Puccinia sorghi.

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el DK7270VT3P para el sistema de producción manejo integrado y sustentable (MIS) fertilizado con 120 kg/ha (27-7Ca-2,3Mg) + 120 kg/ha (21-7,5-2,7-0,4 Mg-4S). Se realizó una segunda fertilización el 04/12/18 en V6 de la siguiente manera: MIS más cultivo de servicio: 250 kg/ha (27-7Ca-2,3Mg), MIS sin cultivo de servicio: 200 kg/ha (27-7Ca-2,3Mg), MAP más cultivo de servicio: 180 kg/ha (46-0-0) y MAP sin cultivo de servicio: 100 kg/ha (46-0-0).

Maíz 2020

El diseño experimental utilizado fue en bloques con estructura factorial de tratamientos con tres repeticiones (2*2*2). El factor 1 fueron los cultivos de servicio (vicia + triticale) con dos niveles: con y sin cultivo de servicio. El factor 2 fue el manejo aplicado por el productor: MAP y manejo integrado y sustentable: MIS (dos niveles). El factor 3 fue el uso de fungicidas foliares (cyproconazole 16 g + trifloxistrobin 37,5 g) con dos niveles testigo y 400 ml/ha, aplicado el 08/01/2020 en el estado fenológico de R1. Los tratamientos se detallan en la Tabla 1. Los tratamientos con fungicida foliar fueron aplicados con una mochila de presión constante, equipada con una barra de seis pastillas cono hueco, distanciadas a 50 cm, arrojando un caudal de 100 l/ha, con una presión de 50 lb/pulg2 (T° 20 °C y 70 % de humedad relativa). Horario de aplicación: inicio 17 h – finalización 18 h.

Evaluación de la Roya Común causada por Puccinia sorghi en maíz La evolución temporal de la Roya Común (RC) en maíz en cada tratamiento se evaluó utilizando la variable patométrica severidad, que es el porcentaje de la superficie del órgano enfermo, ya sea de hojas, tallos, raíces o frutos, afectado por la enfermedad y que varía entre 0 y 100. Es un parámetro que refleja con precisión la relación de la enfermedad con el daño que le provoca al cultivo. La severidad (S) fue evaluada en 50 hojas por tratamiento y se estimó como el área de tejido enfermo*área total (sano + enfermo)-1*100. Las evaluaciones de la S de la RC se realizaron desde V6 a R6. Los resultados de la S se utilizaron para calcular el área bajo la curva de progreso de las enfermedades (ABCPE). Este parámetro es una representación gráfica de la S en función del tiempo, que permite resumir en un solo valor toda la información recopilada. Este valor es calculado según el modelo de integración trapezoidal (Li, Hartman & Boykin, 2010.), de acuerdo a la fórmula: ABCPE= ∑ [(Y0+Y1)* (t1- t0)]/ 2 Donde Y es la S de la enfermedad y t es el período de evaluación en días después de la siembra o cualquier

Tabla 1

Uso de fungicida foliar para el control a campo de la roya común del maíz causada por Puccinia sorghi en diferentes sistemas de producción. Tratamiento

Manejo

Cobertura

Aplicación de fungicida foliar

MIS+

CS+++

Testigo

MAP++

Testigo

MAP

SC++++

Testigo

MIS

Testigo

MIS

Tratado con fungicida foliar+++++

MAP

Tratado con fungicida foliar

MAP

Tratado con fungicida foliar

MIS

Tratado con fungicida foliar

MIS+: manejo integrado y sustentable, MAP++: manejo aplicado por el productor, CS+++: cultivo de servicio, SC++++: sin cultivo de servicio.+++++ 400 ml/ha de cyproconazole 16g + trifloxistrobin 37,5g.

El peso de mil granos (PMG) se determinó con un contador electrónico de granos. El NG/m2 se estimó relacionando el PMG con el R obtenido en cada parcela. Análisis estadístico Se realizó un análisis de la varianza (ANAVA), con la comprobación de supuestos teóricos correspondientes. Las comparaciones de medias fueron realizadas a

Resultados Los resultados de esta experiencia demostraron que la severidad de la Roya Común (RC), causada por Puccinia sorghi fue menor en los tratamientos con fungicida foliar entre los estados fenológicos R1 a R5, y es independiente al sistema de producción implementado (Figura 1). El ABCPE de la severidad de la RC se redujo significativamente (p<0,0001) en un 22 %, en los sistemas productivos que tuvieron la aplicación de fungicida foliar. Asimismo, el ABCPE tuvo una correlación negativa con el NG/m2 y con el R (-0,36 y -0,24, respectivamente), pero para el caso del R se considera un nivel de significancia del p=0,09 (Tabla 3). El ABCPE no tuvo una correlación significativa con el PMG. En esta experiencia los cultivos de servicio no tuvieron ningún efecto significativo sobre el ABCPE de la severidad de la RC en maíz. Figura 1

Evolución temporal de la Severidad (%) de la roya común del maíz causada por Puccinia sorghi por estado fenológico. MAP: manejo aplicado por el producto. MIS: manejo integrado y sustentable. C/F: Con aplicación de fungicida foliar. S/F: Sin aplicación de fungicida foliar. Los valores indican el porcentaje de severidad de la roya común al momento de la evaluación.

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Análisis del rendimiento de grano y de sus componentes principales (número de granos y peso de mil granos) El rendimiento de grano (R) (kg/ha) de cada unidad experimental se evaluó mediante la cosecha manual de plantas, cuando las mismas alcanzaron la humedad de cosecha, obteniendo una muestra de 6 m2 de cada una, localizadas en los surcos centrales de cada parcela y su posterior desgranado con una trilladora estacionaria. El grano fue pesado y se evaluó su contenido de humedad, a efectos de expresar los rendimientos corregidos a 14 % de humedad.

través de la prueba Tukey (nivel de significancia: 0,05). Asimismo, se realizó una prueba de t pareada para los tratamientos con y sin fungicida foliar peticionándolos por el sistema de producción MIS y MAP. También se realizó una correlación de Pearson para todas las variables cuantitativas analizadas. Los análisis estadísticos se realizan con los software InfoStat (Di Rienzo et al., 2011) y StatSoft (StatSoft, Inc., 2005).

71 Maíz 2020

otra escala que se desee usar en función del tiempo. En este caso, las unidades serán porcentaje (%) y días. Además, este método de análisis epifitiológico considera la variación de la epifitia en el tiempo, para los análisis comparativos visuales que pudieran requerirse.

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En los sistemas de manejo integrado y sustentable, el R se incrementó significativamente (p< 0,0001) en un 14 % respecto a los sistemas de manejo aplicados por el productor (Figura 2). Asimismo, se realizó una prueba de t pareada para analizar el efecto del fungicida foliar en maíz aplicado en cada sistema, lo que demostró que los fungicidas foliares aumentaron significativamente (p=0,0117) el R en casi un 7 % en los sistemas productivos MAP, pero no así en los MIS (Tabla 2). Considerando las condiciones en las que se condujo el ensayo, no fue necesario el uso de fungicida foliar en el sistema productivo MIS.

El número de granos por metro cuadrado (NG/m2) en maíz se incrementó significativamente (p=0,004) en un 9 % en los sistemas MAP. Este aumento en el NG/m2 podría explicar los mayores R que se observan en este sistema de producción. En el MIS, el uso de fungicida foliar también aumentó NG/m2 pero no significativamente y sólo fue de un 4 %. En los sistemas MIS, posiblemente el aumento en el NG/m2 no fue suficiente para observar cambios en el R cuando se utiliza el fungicida foliar en R1 (Figura 3).

Figura 2

Rendimiento (kg/ha) en granos de maíz en relación al sistema productivo utilizado. Diferencia mínima significativa= 513,74754. MAP: manejo aplicado por el productor. MIS: manejo integrado y sustentable.

Maíz 2020

Tabla 2

Prueba de t pareada para el rendimiento (kg/ha) en granos de maíz en relación a la aplicación del fungicida foliar y al sistema de producción implementado. SP

Observado (1)

Observado (2)

media(dif)

DE(dif)

Bilateral

MAP

C/F R(kg/ha)

S/F R(kg/ha)

736,28

845,43

3,02

0,0117

MIS

C/F R(kg/ha)

S/F R(kg/ha)

-13,07

1076,7

-0,04

0,9672

MAP: manejo aplicado por el productor. MIS: manejo integrado y sustentable. CF: con fungicida foliar, S/F: sin fungicida foliar. N: tamaño de la muestra. DE: desvío estándar. T: t de student.

Figura 3

Número de granos por metro cuadrado y su relación con la aplicación de fungicidas y el sistema de producción. Diferencia mínima significativa= 287,42169. S/F: sin aplicación de fungicida foliar. C/F con aplicación de fungicida foliar. MAP: manejo aplicado por el productor. MIS: Manejo integrado y sustentable.

El PMG se redujo en un 3,4 % (p=0,0128) cuando se aplicó el fungicida foliar. La disminución en el PMG se debe a que existe una relación inversamente proporcional entre el NG/m2 y el PMG (Tabla 3).

Debajo de los 1, se encuentran los coeficientes de correlación; y por encima, el nivel de significancia (p).

Tabla 3

ABCPE

R (kg/ha)

NG/m2

PMG

ABCPE

0,09

0,01

0,61

R (kg/ha)

-0,24

3,50E-09

1,10E-05

NG/m

-0,36

0,73

0,42

PMG

0,08

0,59

-0,12

Debajo de los 1, se encuentran los coeficientes de correlación; y por encima, el nivel de significancia (p).

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Análisis de correlación de Pearson para el área bajo la curva de progreso de la enfermedad (ABCPE) de la roya común del maíz causada por Puccinia sorghi, el rendimiento R (kg/ha), el número de granos por metro cuadrado NG/m2 y el peso de mil granos (PMG) en maíz.

Conclusiones • El ABCPE de la severidad de la Roya Común causada por Puccinia sorghi se redujo significativamente (p<0,0001) en los sistemas de producción con la aplicación de fungicida foliar. • El rendimiento (kg/ha) en granos fue significativamente superior en los sistemas de producción con manejo integrado y sustentable (p< 0,0001). Asimismo, en los sistemas de producción con manejo aplicado por el productor el uso de fungicida foliar tuvo un efecto estadísticamente significativo (p=0,0117). • El número de granos por metro cuadrado en maíz aumentó significativamente (p=0,004) con la aplicación del fungicida foliar, en los sistemas de producción de manejo aplicado por el productor. En los sistemas de producción de manejo integrado y sustentable, el número de granos por metro cuadrado no presentó aumentos significativos cuando se aplicó el fungicida foliar. • El peso de mil granos se redujo en un 3,4 % (p=0,0128) cuando se aplicó el fungicida foliar. La disminución en el peso de mil granos se debe a que existe una relación inversamente proporcional entre el número de granos por metro cuadrado y el peso de mil granos.

Bibliografía Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M. & Robledo C.W. InfoStat versión 2011. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar Li S., Hartman G.L. & Boykin D.L. 2010. Aggressiveness of Phomopsis longicolla and other Phomopsis spp. on soybean. Plant. Dis. 94: 1035-1040. StatSoft, Inc. 2005. Statistica (data analysis software system), version 7.1. www.statsoft.com.

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Maíz 2020

Red de INNOVADORES

Autores: Enrico, J.M.; Salvagiotti, F.1 EEA INTA Oliveros Contacto: enrico.juan@inta.gob.ar 1

*Este artículo es una adaptación de parte del trabajo publicado en la revista European Journal of Agronomy 115 (2020) 126016. Biological nitrogen fixation in field pea and vetch: Response to inoculation and residual effect on maize in the Pampean region.

Efecto residual de la inoculación en arveja y vicia en maíz*

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Cuantificando el efecto de la inoculación previa en arveja y vicia sobre la respuesta a la fertilización nitrogenada en maíz de segunda.

Palabras Claves: Rendimiento; Nitrógeno; Respuesta a inoculación.

La inclusión de leguminosas en la rotación puede mejorar la capacidad de suministro de N del suelo para cultivos no leguminosos en las secuencias, pero esta contribución depende de la especie de leguminosas (Büchi et al., 2015), la interacción leguminosa-rizobio, el nivel de producción de leguminosas (Collino et al., 2015) y el objetivo por el que se sembró la leguminosa, es decir, CS o producción de grano (Rochester and Peoples, 2005). Además, la cantidad de N derivada de la leguminosa al cultivo posterior depende del momento en que se seca un CS de leguminosas y del contenido relativo de celulosa, hemicelulosa y lignina (Wagger, 1989). La arveja para grano (Pisum sativum L.) y la vicia (Vicia sativa L. o Vicia villosa Roth) son opciones para los sistemas en los que se incluye al maíz tardío en la secuencia para aumentar la ocupación del suelo y la capacidad de suministro de N en el sistema. Se espera una mayor contribución de N en vicia que en arveja ya que, en el primer caso, todo el N permanece en el sistema, mientras que en arveja solo una parte de N queda en el sistema ya que una proporción de este nutriente se exporta con grano.

El objetivo del presente trabajo fue determinar el efecto de la inoculación previa en vicia y arveja sobre la respuesta a la fertilización nitrogenada en maíz de segunda.

Materiales y métodos Generalidades y diseño de los experimentos Se realizaron dos experimentos en la EEA Oliveros durante las campañas 2012/13 y 2013/14 en vicia y arveja en un suelo Argiudol típico con más de 40 años de agricultura y sin historia de arveja o vicia previa. Se hizo tratamiento de la semilla de ambas especies con (+Inoc) y sin (-Inoc) la inoculación con Rhizobium leguminosarum bv viciae Cepa D 70. Se utilizó un diseño completamente aleatorizado (DCA) con cuatro repeticiones y cada parcela tuvo una superficie de 147,5 m2. Posterior al secado de la vicia y cosecha de arveja, se realizó un barbecho químico y se sembró maíz a 0.52 m entre hileras. Las fechas de siembra fueron el 26 de diciembre de 2012 (híbrido KWS 3601 MG RR2) y 13 de diciembre de 2013 (híbrido ARV 2194 HX RR). Se evaluaron 5 niveles de N (0, 30, 60, 120 y 180 kg N ha-1) en cada una de las combinaciones cultivo antecesor x tratamiento inoculación de las leguminosas invernales. Los tratamientos se arreglaron en un diseño de bloques completos al azar con cuatro repeticiones. Se utilizó como

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En los últimos años, las fechas de siembra tardía del maíz se adoptaron en la región pampeana de Argentina, principalmente después de la soja de la temporada anterior (Maltese et al., 2019), dejando un período cercano a ocho meses con un barbecho desnudo. Este período sin cultivos puede ser sembrado con cultivos de grano o cultivos de servicios (CS) y hacer un uso más eficiente de los recursos. Cuando se incluyen leguminosas como CS o grano, además de un aumento de la biodiversidad, existe una importante contribución del nitrógeno (N) a través de la fijación biológica de nitrógeno (BNF) (Frasier et al., 2016).

La inoculación de las leguminosas es una práctica que tuvo éxito en distintas partes del mundo (Mendes et al., 2003). Esta práctica adquiere mayor importancia cuando el suelo no ha sido cultivado previamente con la leguminosa o cuando los cultivos no se realizan anualmente y en consecuencia las poblaciones de los rizobios específicos son bajas (Toresani et al., 2013). Vicia y arveja se asocian específicamente con Rhizobium leguminosarum vs viciae y se ha informado la respuesta a la inoculación (McKenzie et al., 2001). Sin embargo, no hay reportes que muestren el efecto relativo de la inoculación de leguminosas en el cultivo posterior. Debido a que la inoculación puede mejorar la nutrición de N de leguminosas, entonces también el manejo de la inoculación podría afectar la disponibilidad de N en el cultivo posterior como ya fuera observado cuando el maíz tiene diferentes cultivos antecesores (Salvagiotti et al., 2012, 2014; Omae & Nagumo, 2016).

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Introducción El cultivo de soja (Glycine max L) es el principal cultivo de verano en los sistemas agrícolas de la región pampeana, principalmente como monocultivo con largos períodos de barbecho desnudo (Caviglia & Andrade, 2010). El bajo aporte de residuos y escasa cobertura bajo este cultivo pone en riesgo la sustentabilidad de los sistemas (Wrigth & Hons, 2004), por lo que se recomienda la inclusión de cereales que aportan mayores volúmenes de residuos, especialmente trigo y maíz.

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fuente nitrogenada urea+NBPT. A madurez de cosecha, se determinó el rendimiento en una superficie de 5 m2 y se corrigió el rendimiento a 0.14 kg H2O kg grano-1.

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Determinaciones realizadas en cultivos invernales En llenado de granos avanzado del cultivo de arveja, aproximadamente 10-12 días antes de madurez fisiológica y entre plena floración y/o inicios de llenado de granos en vicia, se determinó materia seca aérea (MST) sobre una superficie de 0.5 m2. Las muestras fueron secadas en una estufa de aire forzado a 65 °C durante 72 h. En el caso de la arveja, se separaron las estructuras vegetativas del grano. Luego de pesadas, las muestras fueron molidas utilizando un molino Wiley y posteriormente se enviaron al laboratorio para analizar la concentración de N (%Nt) a través del método Kjeldahl (Nelson & Sommers, 1973). La cantidad de N total absorbido (N_abs) se calculó como el producto de %Nt y la materia seca de cada estructura. Se determinó la proporción de fijación biológica de N (%Ndfa) utilizando el método de abundancia natural de 15N (Shearer & Kohl 1986). Se utilizó trigo en cada parcela como planta de referencia (no fijadora de N) para la estimación de la FBN. La cantidad de N derivado de la FBN (N_FBN) se estimó multiplicando %Ndfa y N_ abs. En arveja, se determinó el rendimiento de semilla (Rto) y se ajustó a un contenido de humedad estándar de 0.14 kg H2O kg grano-1. Análisis de la información Para el análisis de la respuesta de vicia y arveja a la inoculación se utilizó un modelo mixto donde el tratamiento de inoculación (Inoc) se consideró efecto fijo, y el año (A) y la interacción Inoc x A como efecto aleatorio. Se realizó un Análisis de la Varianza (ANAVA) utilizando el programa InfoStat (Di Rienzo et al., 2017). El método de comparación para detectar diferencias significativas entre los tratamientos fue LSD Fisher, con nivel de significación ≤ 0.10. El análisis del rendimiento de maíz se realizó a través de un modelo mixto, considerando la dosis de fertilizante nitrogenado (N), cultivo antecesor (Ant) e inoculación (Inoc) del cultivo antecesor como factores fijos, mientras que las repeticiones y los años fueron considerados efectos aleatorios. Cuando se observó

interacción entre factores, se separaron los efectos utilizando el test de secciones de efecto (slice test en SAS, Littell et al., 1996) para analizar las diferencias dentro de cada interacción. Cuando se encontraron efectos significativos de la fertilización nitrogenada, se ajustó la curva de respuesta con un modelo cuadrático plateau con tres parámetros: Rendimiento = a + b*x + c*x2

si x<U,

Rendimiento = plateau

si x>U,

Ec. (4)

Donde, a = ordenada al origen, que representa el rendimiento cuando el cultivo no recibió fertilización nitrogenada, b = pendiente lineal, c = curvatura. El plateau se estimó según la igualdad: i) plateau = a + b*U+ c*U2, donde U representa el umbral, según la igualdad U = -b/(2*c). El valor U también se estimó como parámetro reemplazando a “c” por la igualdad “c = -b/(2*U)” como tercer parámetro. Los parámetros de las funciones de los distintos tratamientos fueron comparados a través de un test t. Se estimó la derivada primera de cada modelo para estimar la dosis óptima económica (DOE) usando una relación de precios grano:N de 10:1 (Salvagiotti et al., 2011). Se calculó la eficiencia agronómica a la dosis óptima económica (EADOE, ∆ kg grano kg N fertilizante-1) y productividad parcial del factor (PPFDOE, kg grano kg N fertilizante-1).

Resultados Respuesta a la inoculación en vicia y arveja En promedio, la producción de MST en vicia fue de 4529 kg ha-1, incrementándose un 43 % en respuesta a la inoculación (p<0,01). En arveja, la producción de MST aérea fue en promedio de 2499 kg ha-1, y no se observó respuesta a la inoculación (Figura 1a). El %Ndfa fue de 50 y 48 % en vicia y arveja, respectivamente, detectandose incrementos significativos del 53 y 33 % (p<0.01) para vicia y arveja, respectivamente, en respuesta a la inoculación (Figura 1b). Al analizar el contenido de N_FBN en términos de kg N por unidad de superficie (Figura 1c), en arveja se determinó un promedio de 23 kg, sin diferencias entre tratamientos, mientras que vicia derivó de la FBN en promedio 70 Kg, con un incremento significativo en respuesta a la inoculación del 62 % (p<0.01).

Figura 1

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a) Producción de MST aérea; b) proporción de N derivado de fijación biológica; y c) y el N absorbido vía FBN en función del tratamiento de inoculación en vicia y arveja. Para cada especie, las letras distintas indican diferencias significativas (p≤ 0,05) entre tratamientos. Cada columna es el promedio de dos años. Fuente: Enrico et al., 2019.

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Respuesta del cultivo de maíz de segunda a la fertilización nitrogenada sobre diferentes antecesores El rendimiento promedio de maíz fue de 9366 kg ha-1 y en promedio el rendimiento del maíz sobre vicia fue 8 % superior al observado en arveja (Tabla 2). Se observó respuesta significativa a la aplicación de N que varió entre 1221 y 2570 kg ha-1, dependiendo de si el cultivo antecesor fue inoculado o no (interacción Inoculación antecesor x N significativa, P<0.01, Tabla 1). No se observaron incrementos significativos en el rendimiento (P>0.10) cuando el maíz se sembró sobre un cultivo de vicia inoculada (Figura 2). Las mayores respuestas a la fertilización con N se observaron cuando ambos antecesores no fueron inoculados, con incrementos entre el testigo y la dosis máxima de N que varió entre 2450 y 2691 kg ha-1 (30 y 35 %, en términos relativos) para vicia y arveja, respectivamente. Por otra parte, cuando el antecesor fue arveja inoculada se observó una respuesta menor, del orden del 15 %, a la fertilización con N (P=0.1) representado cerca de 226 kg ha-1. En estos últimos tres tratamientos, entre el 92 y 99 % de la variación observada fue explicada por un modelo cuadrático-plateau (Tabla 2). El parámetro “a” de esta función, que representa el rendimiento del cultivo sin fertilización, fue un 8 % mayor cuando el cultivo antecesor fue vicia sin inocular y 6 % cuando fue arveja inoculada en relación a arveja sin inoculación. Sin embargo, el parámetro “b” de la relación que indica la fase lineal de respuesta fue similar entre ambos antecesores sin inocular, siendo 2.2 veces superior a la registrada cuando el cultivo antecesor fue arveja inoculada. El parámetro “c” no fue afectado por los cultivos antecesores. En consecuencia, la dosis óptima económica fue un 50 % superior cuando ambos cultivos, arveja y vicia, no fueron inoculados previamente en relación a la arveja inoculada. La eficiencia agronómica para esta relación de precios en el primer caso fue de 28.7 kg de grano por kg de fertilizante N agregado, un 86 % superior a la estimada para arveja inoculada (Tabla 2). Discusión En el presente estudio, el máximo rendimiento de maíz (>10,000 kg ha-1) fue similar al obtenido en estudios previos de fertilización con N realizados en la misma región en fechas de siembra tempranas (Salvagiotti et al., 2011). La inoculación en el cultivo de leguminosas afectó

Figura 2

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Relación entre la dosis de fertilizante nitrogenado aplicado y el rendimiento en maíz sembrado sobre dos antecesores (arveja y vicia) con y sin la aplicación de inoculantes en estos antecesores. Las líneas indican el ajuste cuadrático-plateau a los tratamientos en donde hubo efecto significativo de la fertilización nitrogenada. Los parámetros de las funciones se muestran en la Tabla 2. Fuente: Enrico et al., 2019.

Tabla 1

Análisis de la varianza para rendimiento de maíz según distintas dosis de fertilizante nitrogenado (N) cultivo antecesor (arveja y vicia, Ant) con y sin la aplicación de inoculantes en estos antecesores (InocAnt). Fuente: Enrico et al., 2019.

InocAnt Ant Fuente de variación N Ant InocAnt Ant x N Ant x InocAnt InocAnt x N Antx InocAnt x N

Rendimiento (kg ha-1) Antecesor Antecesor No inoculado Inoculado 0 7746 8829 30 8856 9084 60 9738 9546 120 9995 9499 180 10316 10050 No Inoculado 9330 Inoculado 9402 Arveja 9023 Vicia 9709 ----------------- Probabilidad test F ------------------< 0.01 < 0.01 0.65 0.98 0.19 0.01 0.92

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Tabla 2

Valores de probabilidad de la interacción Antecesor x Inoculación del antecesor separado por el test de secciones de efecto, parámetros de la función cuadrática-plateau y dosis óptima económica para una relación de precios 10:1 (DOE, kg N ha-1), Rendimiento con la DOE (RDOE, kg ha-1), Eficiencia Agronómica en la DOE (EADOE, ∆ kg grano kg N fertilizante-1) y productividad parcial del factor en la DOE (PPFDOE, kg grano kg N fertilizante-1) en maíz sembrado sobre dos antecesores (arveja y vicia) con y sin la aplicación de inoculantes en estos antecesores. Fuente: Enrico et al., 2019.

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Tratamiento

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Parámetros P value

Umbral

DOE

RDOE

EADOE

PPFDOE

0.12

Vicia sin inocular

<0.01

7964 a

47.9 a

-0.24 a

0.99

100

9114

28.8

228

Arveja inoculada

0.10

8225 a

20.9 b

-0.10 a

0.92

106

8655

15.4

309

Arveja sin inocular

<0.01

7495 b

43.3 a

-0.19 a

0.98

114

8665

26.6

197

Vicia inoculada

la respuesta del maíz a la fertilización con nitrógeno. Estudios previos han determinado el efecto respecto a cómo las diferentes secuencias de cultivo afectan la dinámica del N debido a las diferentes relaciones C:N y a la labilidad de los residuos (Gentry et al., 2001, 2013) y, por lo tanto, afecta la respuesta a la fertilización con nitrógeno del maíz posterior (Dobermann et al., 2011; Pantoja et al., 2015). Omae y Nagumo (2016) también observaron un contribución diferencial de la vicia como cultivo único o intercalado con avena al rendimiento del maíz, incluso cuando los rendimientos no superaron los 3000 kg ha-1. En un estudio similar, Rochester y Peoples (2005) determinaron una respuesta diferente a la fertilización con N en algodón sembrado después de arveja, porotos, trigo o barbecho, donde el algodón sembrado después de la vicia fue el que requirió la menor dosis de fertilizante de N entre todos los antecesores. Todas estas referencias indican que la respuesta a la fertilización con N es de mayor magnitud cuando se incluyen cultivos no leguminosos en la rotación (Salvagiotti et al., 2014). Sin embargo, hasta donde se sabe, los resultados del presente estudio son los primeros en reconocer el efecto de la inoculación en leguminosas de invierno sobre el rendimiento del maíz posterior. Este efecto fue más claro con la vicia, donde la biomasa más baja, la absorción de N y N_FBN en

el tratamiento no inoculado se reflejó en una mayor respuesta a la fertilización nitrogenada en el maíz posterior, lo que sugiere que la mayor absorción de N de la vicia inoculada aumentó la disponibilidad de N del suelo y le permitió sostener la demanda de N del maíz. En línea con estas observaciones, Gentry et al. (2013) observó una mayor disponibilidad de N en el suelo para maíz cuando estuvo precedido por un variedad de soja nodulante en comparación con una no nodulante. En el caso de la arveja, el efecto residual de la inoculación fue de menor grado y esto puede estar relacionado con la menor biomasa (y la respectiva reducción en la provisión de N al suelo). Entonces, la mayor DOE se obtuvo cuando se sembró maíz después de una arveja no inoculada seguida de vicia no inoculada. Sin embargo, estas DOE fueron 50-60 % más bajas que las determinadas en maíz de siembra temprana (Salvagiotti et al., 2011) ya que en maíz de siembra tardía, la disponibilidad de N del suelo a la siembra es mayor y se espera una menor respuesta a la fertilización (Maltese et al., 2019).

Conclusiones

• Estos resultados muestran la relevancia del manejo del nitrógeno en el sistema de producción a través de la inoculación de las leguminosas invernales en suelos sin historia previa de vicia o arveja.

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• El cultivo de vicia incrementó la biomas aérea, el contenido de N y el % de N derivado de FBN en el cultivo de vicia, mientras que en arveja solo para %Ndfa. El %Ndfa fue de 55 y 60 % para arveja y vicia inoculadas, respectivamente. El cultivo de maíz sembrado sobre vicia inoculada no respondió a la fertilización con N y la mayor respuesta a la fertilización en maíz se observó cuando la arveja y la vicia no fueron inoculadas. Sin embargo, también se observó respuesta a la fertilización con N, de menor magnitud, cuando la arveja fue inoculada.

81 Büchi, L; CA, Gebhard; F, Liebisch; S, Sinaj; H, Ramseier & R, Charles. 2015. Accumulation of biologically fixed nitrogen by legumes cultivated as cover crops in Switzerland. Plant and Soil, 393:163–175. Caviglia, OP & FH, Andrade. 2010. Sustainable intensification of agriculture in the Argentinean pampas: capture and use efficiency of environmental resources. Am. J. Plant Sci. Biotechnol. 3:001–008. Collino, DF; F, Salvagiotti; A, Perticari; CF, Piccinetti; G. Ovando; S, Urquiaga & RW, Racca. 2015. Biological nitrogen fixation in soybean in Argentina: relationship with crop, soil, and meteorological factors. Plant Soil 392: 239-252. Di Rienzo J.A., F, Casanoves; MG, Balzarini; L, Gonzalez; M, Tablada & CW, Robledo. InfoStat versión 2017. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar Dobermann, A., Wortmann, C.S., Ferguson, R.B., Hergert, G.W., Shapiro, C.A., Tarkalson, D.D., Walters, D.T., 2011. Nitrogen response and economics for irrigated corn in Nebraska. Am. Soc. Agron. 103, 67–75. https://doi. org/10.2134/agronj2010.0179. Frasier, I; A, Quiroga & E, Noellemeyer. 2016. Effect of different cover crops on C and N cycling in sorghum NT systems. Sci. Total Environ. 562(2):628-639. Gentry, L.E., Below, F.E., David, M.B., Bergerou, J.A., 2001. Source of the soybean N credit in maize production. Plant Soil 236, 175–184. https://doi.org/10.1023/A:1012707617126 Gentry, L.E., Snapp, S.S., Price, R.F., Gentry, L.F., 2013. Apparent red clover nitrogen credit to corn: evaluating cover crop introduction. Agron. J. 105, 1658–1664. https://doi.org/10.2134/agronj2013.0089. Maltese, N.E., Melchiori, R.J.M., Maddonni, G.A., Ferreyra, J.M., Caviglia, O.P., 2019. Nitrogen economy of early and late-sown maize crops. Field Crops Res. 231, 40–50. Littell, R.; R, Milliken; W, Stroup & R, Wolfinger. 1996. SAS System for MIXED Models. SAS Institute, Cary, NC. McKenzie, RH; AB, Middleton; ED, Solberg; J, DeMulder; N, Flore; GW, Clayton & E, Bremer. 2001. Response of pea to rhizobia inoculation and starter nitrogen in Alberta. Canadian Journal of Plant Science 81:637-643. Maltese, NE; RJM, Melchiori; GA, Maddonni; JM, Ferreyra & OP, Caviglia. 2019. Nitrogen economy of early and late-sown maize crops. Field Crops Research 231:40-50. Mendes, IC; M, Hungria & MAT, Vargas. 2003. Soybean response to starter nitrogen and Bradyrhizobium inoculation on a cerrado oxisol under no-tillage and conventional tillage systems. Revista Brasileira de Ciência do Solo 27:81-87. Nelson, DW & LE, Sommers, 1973 Determination of total nitrogen in plant material. Agron. J. 65: 109-112. Omae, H & F, Nagumo. 2016. Effects of Oat (Avena sativa) and Hairy Vetch (Vicia villosa) Cover Crops on Nitrate Leaching, Soil Water, and Maize Yield in Subtropical Islands in Japan. Journal of Agricultural Science; Vol. 8, No. 9: 44-54. Published by Canadian Center of Science and Education. Pantoja, J.L., Woli, K.P., Sawyer, J.E., Barker, D.W., 2015. Corn nitrogen fertilization requirement and corn-soybean productivity with a rye cover crop. Soil Sci. Soc. Am. J. 79, 1482–1495. Rochester, I. & M., Peoples. 2005. Growing vetches (Vicia villosa Roth) in irrigated cotton systems: inputs of fixed N, N fertilizer savings and cotton productivity. Plant and Soil 271: 251–264 Salvagiotti, F; JM, Castellarín; FJ, Ferraguti & HM, Pedrol. 2011. Dosis óptima económica de nitrógeno en maíz según potencial de producción y disponibilidad de nitrógeno en la región Pampeana Norte. Ciencia del Suelo, 29(2):199-212. Salvagiotti, F; F, Ferraguti; & A, Manlla. 2012. Respuesta a la Fertilización y Eficiencia en el uso del Nitrógeno en maíz de siembra tardía sobre diferentes antecesores utilizando inhibidores de ureasa. Informaciones Agronómicas de Hispanoamérica Nº8: 2–5. Salvagiotti, F; F, Ferraguti; JM, Enrico & G, Prieto. 2014. Respuesta a Nitrógeno en maíz de fecha tardía según cultivo antecesor. Póster Sesión 1. Resumen expandido. XXIV Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo – II Reunión Nacional de “Materia Orgánica y Sustancias Húmicas”. Bahía Blanca, Argentina. C3 T-186. Shearer, G & DH, Kohl. 1986. N2 fixation in field settings: estimations based on natural 15N abundance. Aust J Plant Physiol 13:699–756. Toresani, S; G, Prieto; F, Salvagiotti; E, Vita Larrieu; JM, Tirelli & F, Zari. 2013. Respuesta a la inoculación ya la nutrición con fósforo y azufre del cultivo de arveja en el sur de Santa Fe. Informaciones Agronómicas de Hispanoamérica. Nº10:17-20. Wagger, MG. 1989. Time of Desiccation Effects on Plant Composition and Subsequent Nitrogen Release from Several Winter Annual Cover Crops. Agron. J. 81:236-241. Wrigth, AL & FM, Hons. 2004. Soil aggregation and carbon and nitrogen storage under soybean cropping sequences. Soil Sci. Soc. Am. J. 68:507-513.

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Maíz 2020

Bibliografía

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Autores: Monrand, V.1; Ruíz, A.2; Madias, A.2; Uhart, S.3 GTD, Chacra Sacháyoj Sistema Chacras, AAPRESID 3 Asesor Privado - Miembro Chacra Sacháyoj 1

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Achaparramiento de maíz por Spiroplasma: nuevamente una preocupación en el Norte Argentino En la actualidad, la enfermedad se ha convertido en una de las principales preocupaciones de los productores del NEA y NOA. Advertir la presencia del vector se ha vuelto uno de los principales objetivos durante los primeros estadios del cultivo.

Palabras Claves: Maíz; Enfermedades; Spiroplasma.

Auspicia:

Patrocina:

La presencia del vector fue documentada en 1948 en Tucumán (Oman, 1948), señalándose su presencia mayoritariamente por encima del paralelo 30º S (Virla et al, 1990; Gimenez Pecci et al, 2002) aunque su difusión ha llegado hasta Buenos Aires. El primer reporte de la enfermedad a nivel mundial fue en la década del 40 en Estados Unidos (Alstatt, 1945) mientras que en Argentina el primer caso informado de la enfermedad fue en la campaña 93/94 en las provincias de Tucumán y Santiago del Estero (Lenardon et al., 1993). La primera epidemia se registró en 1998 (Giménez Pecci et al., 2002), con valores de prevalencia cercana o mayor a 50% en 2000, 2001, 2002, 2003 y 2007 (Gimenez Pecci, 2016). Desde entonces la enfermedad ha ido en retroceso hasta la campaña 2017/18, cuando nuevamente

En la actualidad, la enfermedad se ha convertido en una de las principales preocupaciones de los productores del NEA y NOA. Tal es así, que advertir la presencia del vector se ha vuelto uno de los principales objetivos del monitoreo durante los primeros estadios del cultivo de maíz. El vector Al igual que muchos virus y viroides, el patógeno es transmitido de una planta de maíz enferma a una sana, a través de insectos de la familia Cicadellideae (orden Homóptera), conocidos vulgarmente como “chicharrita” (Nault, 1980). Ésta se alimenta con su aparato picadorsuctor, introduciendo al patógeno causante de la enfermedad (Spiroplasma kunkelli Whitcomb) en el floema de las plantas sanas. El único vector conocido en Argentina es Dalbulus maidis De Long y Walcott (Giménez Pecci et al.,2002), un pequeño insecto de 3-4 mm de longitud de apariencia traslucida color amarillo, con las alas más largas que el abdomen de color crema y dos puntos oscuros en el vértice de la cabeza (Casuso, 2017) (Figura 1). El vector tiene al menos cinco generaciones en el norte argentino, que se desarrollan entre los meses de noviembre y mayo. Asimismo, su población fluctúa en función de la temperatura, incrementándose cuando llega el verano (Virla et al., 2003). La chicharrita atraviesa el invierno como adulto en estado de latencia, utilizando como refugio plantas de maíz “guacho” o plantas nativas, principalmente gramíneas (Sabato Oliveira et al., 2018a; Sabato Oliveira et al., 2018b, Moya-Raygoza et al., 2017). En noviembre, coloniza rápidamente los lotes de maíz tempranos debido a su buena capacidad de traslado, aunque su densidad poblacional suele ser baja para ocasionar grandes perjuicios en esta época (Virla et al., 2003). Los picos poblacionales y, en consecuente la mayor incidencia, se dan en lotes de maíz tardíos sembrados en los meses de diciembre y enero, práctica muy común en la zona donde se encuentra la Chacra Sacháyoj (Druetta et al., 2018a).

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se registraron importantes porcentajes de prevalencia en el noreste Santiagueño y Oeste de Chaco. Druetta et al. (2018), determinaron para esa campaña que 6 de cada 10 lotes evaluados en el Este Santiagueño presentaban la enfermedad, valores de prevalencia que no se registraban desde la campaña 2007.

83 Maíz 2020

El complejo de achaparramiento del maíz es producido por tres patógenos, Corn Stunt Spiroplasma (CSS), Fitoplasma (Maize Bushy Stunt, MBS) y Virus del rayado fino (MRFV), que pueden estar presentes en forma individual o combinada y son transmitidos por Dalbulus maidis, (Sabato de Oliveira, 2019). Se tratará principalmente CSS, dado que su frecuencia de aparición en Argentina es 10 a 20 veces superior a la de MBS y MRFV. El achaparramiento del maíz producido por Spiroplasma es una enfermedad que afecta al cultivo en zonas tropicales y subtropicales, reduciendo significativamente su rendimiento, con mermas que llegan a superar el 70%. En Argentina se presenta principalmente en el NOA y NEA, con énfasis en el O Salteño, NE Santiago del Estero y O del Chaco, abarcando un área de un millón de has, con probabilidad de alta frecuencia, incidencia y severidad. El agente causal es una bacteria procariota motil que no tiene pared celular (Mollicute), denominada Spiroplasma kunkelli Whitcomb, la cual se aloja en el floema (Whitcomb et al., 1986). Este patógeno es diseminado de una planta a otra, solo a través de un insecto vector, Dalbulus maidis, del orden Hemíptera, comúnmente denominado “chicharrita”. La enfermedad pone en jaque la sostenibilidad de la producción de los miembros de la Chacra Sacháyoj, ubicada en noreste de Santiago Del Estero, donde el maíz ocupa un rol fundamental en la salud de los suelos gracias a sus aportes de carbono al sistema. La Chacra Sacháyoj tiene la finalidad de reducir la brecha de rendimientos a través del conocimiento de los ambientes, en un marco de sustentabilidad, desarrollando localmente la zona.

Figura 1

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Adultos de Dalbulus maidis. Foto del Ing. Agr. Alejandro Ramos, integrante de la Chacra Sacháyoj por Suri Yaco SRL.

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Existe un tiempo necesario de incubación de la enfermedad de alrededor de 20 días, desde que el vector adquiere el patógeno a través de la alimentación hasta que se vuelve infectivo (Nault, 1980). Si bien en general los lotes maíz tempranos no sufren grandes ataques, podrían constituir “puentes verdes” en los cuales la plaga incrementa su población para después infestar en gran número y de manera temprana lotes tardíos donde ocasionan los mayores daños productivos y económicos (Da Costa et al., 2019; Virla et al., 2003) (Figura 2). En Brasil, donde Spiroplasma se ha convertido en un problema recurrente de los productores, algunos autores señalan la convivencia del maíz temprano o “safra” con el maíz tardío o “safrinha” sembrado en febrero después de soja (proporción 40: 60 de ambas siembras) como el puente verde que permite a la plaga incrementar su densidad poblacional y desarrollar su ciclo a lo largo de todo el año (Sabato de Oliveira, 2019; Da Costa et al., 2019). La infección con Spiroplasma comprende las siguientes etapas (Jeffers, 2009)

1) Periodo de adquisición: es el tiempo que necesita la chicharrita para alimentarse de la planta infectada y adquirir el patógeno. Con 5 a 7 días de alimentación en la planta enferma se obtienen mayores niveles de adquisición de la enfermedad. 2) Periodo de latencia: es el tiempo desde que la chicharrita se alimenta de la planta enferma hasta que es capaz de transmitir la enfermedad a una planta sana, lapso que varía entre 21 a 28 días, dependiendo de la temperatura. 3) Periodo de transmisión: es el tiempo que la chicharrita necesita alimentarse de una planta sana para infectarla. En promedio 5 a 7 días son suficientes para lograr el más alto porcentaje de transmisión. Para híbridos susceptibles 1 a 2 días suelen ser suficientes. 4) Manifestación de los síntomas: los síntomas ocasionados por Spiroplasma aparecen entre los 21 y 30 días después de infectada la planta, pero esto depende de la variedad de maíz y de la temperatura.

Figura 2

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Incidencia de la enfermedad Corn stunt (Spiroplasma) y rendimiento de maíz (kg ha-1) para diferentes fechas de siembra en el estado de Tocantins, Brasil (adaptado de Da Costa, 2019).

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Sintomatología El período de mayor susceptibilidad a la infección es durante los estadios iniciales del cultivo, específicamente entre emergencia y V12. Sin embargo, los síntomas no se hacen visibles hasta avanzado el ciclo, aproximadamente en R4 (Casuso, 2017). Las plantas afectadas pueden presentar una serie de síntomas que se expresan con mayor o menor intensidad dependiendo de la susceptibilidad del híbrido, el momento de infección y las condiciones ambientales, principalmente temperatura (Druetta et al., 2019). Algunos síntomas son: acortamientos de entrenudos, enrojecimiento del ápice o márgenes de las hojas, infertilidad de las espigas y aparición de múltiples espigas con escaso o nulo cuaje de granos (Figura 3) (Sabato de Oliveira, 2019). Igualmente, el síntoma característico de la enfermedad es la presencia de estrías cloróticas que comienzan desde la base de la hoja avanzando hacia la parte media (Druetta et al, 2019; Nault, 1980). En ausencia de dicho síntoma, por más que la planta

cumpla con todos los anteriores, se recomienda realizar pruebas de laboratorio para confirmar la enfermedad. Trabajando con plantas enfermas, Oliveira et al. (2002) encontraron que la expresión de síntomas foliares varía entre amarillamiento, enrojecimiento e intensidad del enrojecimiento según genotipo y estado fenológico, siendo el llenado de grano el momento de mayor expresión de los mismos. Efectos en el rendimiento En la literatura se citan pérdidas de rendimiento que van desde un 30% a un abrumador 90% (Virla et al., 2004; Maurino et al., 2010, Da Costa, 2019) lo cual pone en evidencia el potencial de daño de la enfermedad. En un trabajo realizado por Oliveira et al (2002) se encontraron reducciones del 10% en la altura y 50% en el peso seco de granos en plantas infectadas con Spiroplasma (Figura 4). Las diferencias de pérdidas de rendimiento encontradas por diferentes investigadores posiblemente se deban a

Figura 3

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Síntomas de Spiroplasma en la zona de Sacháyoj: a la izquierda hojas rojizas, entrenudos cortos y múltiples espigas; a la derecha infertilidad de la espiga. Fotos Alejandro Ramos y Victorio Morand.

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Figura 4

Reducción en la altura de planta y peso de granos en plantas de maíz inoculadas con spiroplasma respecto de plantas sanas (adaptado de OLIVEIRA et al, 2002).

1. Resistencia/tolerancia genética En lo que respecta a la utilización de híbridos tolerantes al achaparramiento, se sabe y está documentado que existen diferencias en la respuesta de los distintos genotipos frente a la enfermedad (Da Costa, 2019; Carpane, 2007; Oliveira et al., 2002; Sierra-Macias et al., 2010). Varias empresas de semillas cuentan con germoplasma tolerante y marcadores moleculares que permiten identificar la presencia de los genes responsables en los diferentes cultivares. En Brasil ya ha sido liberados híbridos de alta tolerancia a CSS. En este sentido, en Red NEA de maíz de Aapresid se está evaluando esta susceptibilidad entre diferentes genotipos a CSS y su impacto en el rendimiento. Para estimar esta susceptibilidad se propuso una escala visual con puntajes de 9 a 1, que se describe a continuación resumidamente: •

•

Puntaje de 9 a 7: plantas tolerantes, sin síntomas o con síntomas leves en hojas superiores, pero con buena formación de espiga. 9 indica sin síntomas. Puntaje de 6 a 4: plantas medianamente tolerantes, con amarillamiento o enrojecimiento de las hojas, acortamiento de entrenudos, proliferación y malformación de espigas y pérdida de productividad. Puntaje de 3 a 1: plantas susceptibles, con amarillamiento o enrojecimiento de las hojas, acortamiento de entrenudos, proliferación y malformación de espigas, muerte de plantas y pérdida total de rendimiento.

Tabla 1

Incidencia de Corn stunt (Spiroplasma) en ECR de híbridos en Bandera y Sacháyoj en la campaña 2019/20. Híbrido

Bandera (LM) Inc (%)

Sacháyoj Inc (%)

B 510 PWU

DK 7220 VT3P

DM 2771 VT3P

DM 2772 VT3P

NEXT 22.6 PWE

NEXT 25.8 PWU

NS 7818 VIP3

NS 7917 VT3P

P 2089 VYHR

P 2353PWU

2. Monitoreo y control de vectores con insecticidas en semilla y follaje El vector puede ser controlado mediante dos alternativas: la utilización de terápicos de semillas y pulverizaciones durante los primeros estadios vegetativos del cultivo. La primera opción permite controlar el insecto con productos sistémicos que protegen al cultivo desde la emergencia hasta V3-V4, perdiéndose su efecto residual cuando la planta todavía se encuentra en riesgo de ser infectada. En un experimento realizado por Oliveira et al. (2008) los insecticidas imidacloprid y thiametoxan aplicados como curasemillas tuvieron una eficacia de

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Estrategias de manejo Similar a otros virus y viroides, se deben considerar una estrategia de manejo integrado:

A partir del relevamiento se estimará la incidencia (proporción de plantas con afecciones) y la severidad del daño en esas plantas que mostraron afecciones. En la presenta campaña la incidencia fue variable entre sitios y a modo de ejemplo se muestren en la Tabla 1 datos de dos sitios donde hubo impacto de la enfermedad. En estos sitios con incidencia, se observan comportamientos diferenciales entre genotipos, aunque es importante aclarar que los niveles de severidad registrados fueron leves dentro de la escala planteada (entre 6 y 8; datos no mostrados). En Bandera, donde hubo mayor incidencia, cabe destacar que la observación de los síntomas fue tardía en el ciclo y se estima podría afectar solamente el peso de los granos.

87 Maíz 2020

la cantidad y complejidad de factores que intervienen en la enfermedad, como son, la presencia de la bacteria, la presión del vector, el “solapamiento” de ciclos de los cultivos, la susceptibilidad del genotipo empleado, las condiciones ambientales, el tiempo de incubación de la enfermedad, el estadio fenológico del cultivo y las medidas de control aplicadas.

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control del vector del 70% a los treinta días de aplicados, pero redujeron rápidamente su efectividad pasado este período de tiempo.

Para la segunda alternativa, en nuestro país al día de la fecha no hay productos registrados para el control de Dalbulus maidis, pero si existen productos registrados para otro Cicadéllido llamado Delphacodes kuscheli, vector de MRCV (Virus del mal de Río Cuarto) (Tabla 2). Algunos autores advierten de que un buen control del vector no asegura el control de la enfermedad, ya que la chicharrita puede alimentarse de varias plantas antes de morir como consecuencia de la aplicación o pueden ingresar al lote insectos infectados provenientes de

Algunos de los productos recomendados en Brasil como tratamiento de semillas se detallan a continuación en la Tabla 3. 3. Fortalecimiento de la planta con productos biológicos El uso de bioestimulantes de sistema inmune (antioxidantes, fosfitos, etc) y del crecimiento de Tabla 2

Dosis y formas de uso recomendadas de diferentes principios activos registrados para el control de Delphacodes kuscheli (vector de MRCV) (adaptado de CASAFE, 2019 y Pioneer, 2019) Principio activo

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campos vecinos (Sabato de Oliveriras, 2019; Casuso, 2017), por lo que es posible que no se logre reducir la incidencia del achaparramiento en el lote, aun cuando se ha logrado disminuir considerablemente la población del vector.

Dosis

Uso

Fipronil + Lambdacialotrina 87,5 cm3 ha-1

Emergencia del coleoptile y repetir la misma dosis a los 5 días.

Gammacialotrina

30 cm3 ha-1

Durante la emergencia del coleoptile y repetir la misma dosis a los 5 días.

Lambdacialotrina

PC 25% CS: 35 cm3 ha-1 PC 5% CS: 170 cm3 ha-1 PC 5% ec: 175 cm3 ha-1

Emergencia del coleoptile y repetir la misma dosis a los 5 días.

Imidacloprid

PC 60%: 500-750 cm3/qm PC 70%: 430 640 g/qm

Como curasemillas.

Bifentrin + Imidacloprid*

PC 5% + 25%: 400 cm3 ha-1

Aplicaciones foliares.

*Producto no registrado en Argentina.

Tabla 3

Tratamientos de semilla recomendados en Brasil para control de Dalbulus maidis (adaptado de Pioneer, 2019). Producto CropStar

Grupo químico

Ingrediente activo (i.a.)

Concentración de i.a.

Dosis

Neonicotinoide + Imidacloprid + Tiodicarb 150 g/L+450 g/L 15 ml/Kg metilcarbamato de oxima

Fabricante Bayer

Cruiser 350 FS

Neonicotinoide

Tiametoxam

350 g/L

6 ml/Kg

Syngenta

Derosal Plus

Benzimidazol + Dimetilditiocarbamato

Carbendazim + Tiram

150 g/L+350 g/L

2 ml/Kg

Bayer

Poncho

Neonicotinoide

Clotianidina

600 g/L

4 ml/Kg

Bayer

Saluzi 600 FS

Neonicotinoide

Imidacloprid

600 g/L

8 ml/Kg

Rotam

Además de estas medidas, también se recomienda evitar puentes verdes controlando maíz guacho y malezas hospederas en los lotes y alambrados y concentrando fechas de siembra. Otra alternativa no muy empleada aún, es la siembra anticipada en borduras para atraer a los vectores y controlarlos químicamente (cultivos trampa).

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4. Control biológico Si bien su uso no se encuentra difundido, existen trabajos que presentan como alternativa el uso de hongos entomopatógenos para el control del vector Dalbulus maidis (Ribeiro, 2019); así como también se citan varios

parasitoides de huevos o ninfas y predadores de la chicharrita (Igarzabal, 2017).

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las plantas al igual que de biofertilizantes ayuda a reducir el impacto de CSS sobre el rendimiento del cultivo. También productos que generan repelencia del vector son útiles en el control de esta enfermedad.

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Autores: Barontini, J.1; Druetta, M.3; Luna, I. M.3; Torrico, A. K.1,2; Chulze, S. N.4; Giménez Pecci, M. P.1,2. 1

Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFyMA)-CONICET, Córdoba. 2 Instituto de Patología Vegetal (IPAVE) CIAP - INTA, Córdoba. 3 EEA Quimilí (INTA), Santiago del Estero. 4 IMICO (CONICET) (UNRC), Río Cuarto, Córdoba. Correo: barontini.javier@inta.gob.ar

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Presencia de Aspergillus flavus en lotes de maíz de Santiago del Estero, norte de Córdoba y este de Tucumán Identificar la presencia de este hongo, contaminante del maíz con micotoxinas, es clave para conocer la potencialidad toxicológica del patógeno y desarrollar estrategias de manejo efectivas en la región.

Palabras Claves: Micotoxinas; A. flavus; Patógenos; Híbridos de Maíz.

Esta región se encuentra entre los 26° y 30° de latitud Sur, con temperaturas medias anuales entre 18 y 22 °C y precipitaciones anuales entre 600 y 1200 mm. Allí el cultivo de maíz explora un ambiente con fertilidad variable y estreses hídricos y térmicos que debilitan a la planta y la predisponen a diferentes patógenos como especies de los géneros Aspergillus, Fusarium, Penicillium y Diplodia, responsables de la podredumbre de la espiga. Estos hongos, además de deteriorar la calidad de los granos y producir mermas de rendimiento, contaminan con micotoxinas, tanto en la pre como en la poscosecha del cultivo. Aspergillus flavus es un hongo cosmopolita y patógeno de humanos, animales y plantas. Produce micotoxinas tales como aflatoxinas y ácido ciclopiazónico, siendo el estado de floración del maíz el más vulnerable al ingreso de este patógeno, principalmente después de la polinización y hasta la senescencia de los estigmas. Las aflatoxinas son metabolitos tóxicos secundarios que al ser inhalados, ingeridos o absorbidos por la piel presentan una potente actividad hepatotóxica, teratogénica, inmunosupresora y mutagénica. El ácido ciclopiazónico tiene efecto tóxico y produce necrosis de hígado, convulsiones y lesiones de miocardio en animales.

A partir del 2016, numerosos híbridos de maíz sembrados en la región en estudio experimentaron quiebre de resistencia frente al ataque del “cogollero de la espiga” (Spodoptera frugiperda), lo que incrementó los problemas de podredumbre de espiga, la infección por A. flavus y la contaminación con aflatoxinas. Para analizar la situación de los lotes comerciales de maíz de las provincias de Santiago del Estero y zonas aledañas de Córdoba y Tucumán, se registró la presencia de A. flavus en espigas de maíz colectadas a campo durante las campañas agrícolas 2015/16 y 2016/17. Para ello se tomaron 10 espigas de maíz, en madurez fisiológica y previo a la cosecha, por lote comercial, en 8 localidades representativas de la región (Sachayoj, Quimilí, Sumampa, Bandera, Santiago del Estero, Santa Rosa de Leales, V. de Tulumba y Rayo Cortado) (Figura 1). Las espigas de cada muestra se trillaron con el objetivo de formar una muestra compuesta y se secaron en estufa Figura 1

Localidades evaluadas y representativas de las provincias de Santiago del Estero, norte de Córdoba y este de Tucumán, en las campañas agrícolas 2015/16 y 2016/17.

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El cambio climático, la incursión de nuevos híbridos adaptados a diferentes ambientes, el perfeccionamiento de la gestión productiva, la mejora de los precios internos y el incremento de la demanda de exportación mundial, sustentan el avance continuo de la frontera agrícola sobre esta área marginal, desplazando a la tradicional producción ganadera. Dicha situación se evidencia desde finales de la década del 90, cuando el cultivo de maíz adquirió un rol protagónico en la economía local.

Para la exportación de granos de maíz, la Unión Europea establece el límite máximo de aflatoxinas totales en 4 ppb, mientras que en Argentina y Estados Unidos, la normativa permite hasta 20 ppb.

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Argentina se encuentra entre los líderes mundiales en producción de maíz, ocupando el sexto lugar como productor y oscila entre el tercero y cuarto como exportador. En la campaña 2018/19, el país produjo alrededor de 57 millones de toneladas. La región conformada por la provincia de Santiago del Estero, este de Tucumán y norte de Córdoba es responsable de entre 10 y 20 % de la producción nacional, dependiendo de los factores climáticos propios de cada ciclo agrícola.

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a 38 ºC durante 72 horas para lograr humedad final menor a 12 %. Se tomaron 100 gramos de cada muestra, se desinfectaron superficialmente con hipoclorito de sodio al 1 % y cuatro lavados de agua destilada. Se sembraron por duplicado en los medios DRBC y DG18 y se incubaron en estufa durante 7 días a 25 °C. Los hongos que crecieron sobre los granos y que presentaban características similares a las de A. flavus fueron transferidos a medio MEA, permaneciendo en estufa durante 7 días a 25 °C (Pitt y Hocking, 2009). Posteriormente, se determinó la especie mediante clave taxonómica para la identificación de especies del género Aspergillus según Klich (2002).

Figura 2 B

Crecimiento de A. flavus en medio de cultivo.

De las cepas crecidas, se tomó una alícuota del micelio, se le extrajo el ADN, se corroboró la especie a través de la técnica de PCR (González Salgado et al. 2011) y se confirmó la identidad por la amplificación de una banda esperada de 490 pares de bases. De la región en estudio y de ambas campañas agrícolas, se aislaron 58 cepas de A. flavus (Figura 2). En la campaña 2015/16, la localidad de Quimilí registró la mayor cantidad de aislados, mientras que en la campaña 2016/17, las localidades de Bandera y Santiago del Estero fueron las que registraron la mayoría de las cepas aisladas (Figura 3). Respecto a lo ocurrido en la localidad de Quimilí, puede estar asociado a las menores precipitaciones, debido a que la campaña 2015/16 fue más seca que la 2016/17 (771 mm vs 1.032 mm, respectivamente). Por su parte, en las localidades de Bandera y Santiago del Estero las precipitaciones fueron

muy buenas y similares en ambas campañas, por lo que la mayor cantidad de cepas aisladas en 2016/17 respecto a 2015/16 podría asociarse a la presencia de insectos plaga que dañan las espigas y son la puerta de ingreso de éste y otros patógenos (Barontini et al. 2019). De esta manera se puede concluir que: • Se encontraron cepas de A. flavus en la totalidad de las localidades muestreadas durante las campañas 2015/16 y 2016/17. Estas formarán parte de posteriores Figura 2 A

Aspergillus flavus en espiga de maíz.

•

La provincia de Santiago del Estero junto con sus regiones colindantes de Córdoba y Tucumán poseen características climáticas que favorecen el desarrollo de A. flavus y la producción de micotoxinas. Identificar la presencia de este

hongo en los híbridos utilizados en la región es de suma importancia para conocer la potencialidad toxicológica del patógeno y para desarrollar estrategias que permitan mitigar la contaminación con aflatoxinas y los futuros problemas en la etapa de comercialización del grano. El incremento en la superficie destinada a este cultivo se evidencia año tras año, por lo que la complejidad asociada a las micotoxinas es una problemática con graves implicancias económicas. Estrategias de manejo como elección de híbridos, fecha de siembra, rotación de cultivos, fertilización, control de malezas y plagas, y cosecha anticipada, son herramientas que deben sumarse a las estrategias de control biológico del patógeno. Para ello es necesario conocer las características adaptativas de A. flavus a cada región, tal como se viene realizando en la zona núcleo de Argentina.

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•

estudios de toxicidad y posibilidad de desarrollo de estrategias de manejo del patógeno basadas en control biológico. La cantidad de A. flavus en la localidad de Quimilí fue mayor en la campaña agrícola 2015/16, que registró menores precipitaciones a las de la campaña siguiente. En este trabajo se corrobora que en la región estudiada, la infección con A. flavus ocurre en precosecha, con el cultivo en el lote de producción. Esto implica un serio inconveniente en la poscosecha del cultivo frente a la posible contaminación de los granos con micotoxinas.

Figura 3

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Cantidad de aislados de Aspergillus flavus colectados en espigas de maíz, de plantas en pie, en localidades de la provincia de Santiago del Estero, norte de Córdoba y este de Tucumán.

Bibliografía Barontini, J., et al., 2019. “Aspergillus flavus y Producción de Aflatoxinas en distritos agroclimáticos de Santiago del Estero y colindantes de Córdoba y Tucumán". III Jornadas de Microbiología. San Miguel de Tucumán, Tucumán, Argentina. González Salgado, A.., et al., 2011. Microbial Toxins. Vol. 739. editado por Holst, O. y Totowa, N. J. Humana Press. Klich, M. A. 2002. Identification of Common Aspergillus Species. Ultrecht: Central bureau Voor Schimmel C. Pitt, J. y Hocking, A. 2009. Fungi and Food Spoilage. Boston, MA: Springer US.

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Autores: Almada, M.S.; Szwarc, D.E. INTA EEA Reconquista Correo: almada.melina@inta.gob.ar; Szwarc.diego@inta.gob.ar.

Parámetros biológicos del gusano cogollero en maíz Bt y No Bt en dos momentos del cultivo

Maíz 2020

Se evaluaron parámetros biológicos de S. frugiperda en dos estados fenológicos de maíz Bt y no Bt para contribuir al conocimiento y manejo de la plaga.

Palabras Claves: Plagas; Spodoptera frugiperda; Maíces Bt; Manejo.

Por otro lado, se han demostrado variaciones en la concentración de las toxinas Cry en los tejidos vegetales, lo que afecta el control y acelera la evolución de resistencia del gusano cogollero en maíz Bt debido a la exposición a dosis subletales de toxina (Zenner De Polanía et al., 2009). Además, factores como el estado fenológico de las plantas y características físicas y químicas de las hojas pueden afectar el comportamiento del gusano cogollero en el cultivo (Crocomo & Parra, 1985). Para contribuir al conocimiento y manejo de la plaga en el cultivo de maíz, se propuso evaluar en laboratorio algunos parámetros biológicos de S. frugiperda en dos estados fenológicos del cultivo maíz Bt y no Bt. Materiales y métodos El trabajo se llevó a cabo durante la campaña 2018/19 en el campo de la Estación Experimental Agropecuaria de INTA Reconquista (29°11’ S - 59°52’ W), provincia de Santa Fe.

El cultivo fue sembrado el 17/10/2018, el manejo agronómico del mismo se realizó de acuerdo a las prácticas de cultivo comunes en la región, con aplicación de insumos de síntesis química. Los bioensayos se realizaron en dos momentos correspondientes a estados fenológicos de la planta, V2 y V8. Los tratamientos se definieron: T1 (Maíz Bt, V2), T2 (Maíz Bt, V8), T3 (Maíz No-Bt, V2) y T4 (Maíz No-Bt, V8). Cría de Spodoptera frugiperda Las larvas de gusano cogollero fueron obtenidas de una cría artificial que se encuentra establecida en el laboratorio de la unidad (EEA INTA Reconquista), iniciada con individuos recolectados de lotes de maíz. Las condiciones de cría fueron 25 ± 1 °C, 60 ± 10 % HR y 14:10 fotoperiodo. Las larvas y los adultos fueron alimentados con una dieta artificial y condicionados de acuerdo a la metodología propuesta por Greene y col. (1976) y Barrionuevo y col. (2012). Se establecieron bioensayos para cada uno de los tratamientos. Se utilizó un diseño experimental completamente aleatorizado con 12 repeticiones por tratamiento y 10 larvas por repetición, totalizando 120 larvas en estado L3 para cada tratamiento por estado fenológico. Las larvas fueron alimentadas con discos de hojas de maíz Bt y no Bt. Los mismos fueron reemplazados cada dos días hasta que las larvas alcanzaron el estado de pupa. Los experimentos se realizaron bajo condiciones de laboratorio (25 ±1 ºC; 60± 10 % HR y 14 h fotoperiodo). Diariamente se registraron los cambios de estado de desarrollo de los individuos hasta que completaron todo su ciclo de vida. Se estimaron las siguientes variables biológicas: •• ••

Sobrevivencia adultos: corresponde al porcentaje de larvas que alcanzaron el estado adulto. Longitud período larval: desde el día en que se inició el bioensayo hasta que se observó el estado de pupa.

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Una de las estrategias utilizadas para controlar al gusano cogollero consiste en utilizar maíces genéticamente modificados que expresan toxinas derivadas de la bacteria Bacillus thuringiensis, denominados maíces Bt. Estas plantas resistentes a insectos fueron modificadas para expresar toxinas de tipo proteico (genes Cry y Vip), obtenidas de distintas cepas de B. thuringiensis. Una de las principales desventajas de esta tecnología representa el desarrollo de resistencia. En este sentido, se reportaron casos de evolución de resistencia a campo y laboratorio a ciertas toxinas Bt en diversas partes del mundo (Huang et al., 2014; Chandrasena et al., 2018).

Para los ensayos, se utilizaron dos híbridos comerciales: uno Bt (Maíz DK 72-10 VT3P®) y otro híbrido sin el evento Bt (DK72-10 RR®) con tolerancia únicamente al herbicida glifosato. El sistema fue de siembra directa, en condiciones potenciales.

95 Maíz 2020

Introducción Spodoptera frugiperda (J.E. Smith, 1797) (Lepidoptera: Noctuidae), conocida vulgarmente como “gusano cogollero” del maíz (Zea mays L.) u “oruga militar tardía”, es considerada la plaga principal de maíz y actúa como plaga secundaria en algodón, arroz y algunas hortalizas, entre otros cultivos, con amplia distribución en América (Sparks, 1979; Busato et al., 2004). El gusano cogollero es una especie polífaga, presenta una alta tasa reproductiva, amplio rango de hospedadores (Capinera 1999) y la habilidad de migrar largas distancias (Sparks, 1979; Murua & Virla, 2004), lo que incrementa significativamente su potencial como plaga (Figueiredo et al., 2005).

••

Longitud ciclo total: desde el inicio del bioensayo hasta alcanzar el estado adulto.

La elevada supervivencia registrada en maíz Bt, tanto en V2 como en V8, demuestra un proceso de evolución de la resistencia que merece ser atendida mediante prácticas de Manejo Integrado de Plagas y Manejo Integrado de la Resistencia. El objetivo es asegurar la eficacia de la tecnología disponible y evitar pérdidas de rendimiento del cultivo.

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Los parámetros biológicos estimados fueron analizados mediante Modelo lineal Generales mixtos (MLGM). Las diferencias entre medias fueron comparadas con el test LSD Fisher (α=0,05) Infostat versión 2017 (Di Rienzo et al., 2017).

Maíz 2020

El cogollero del maíz mostró un retraso en su desarrollo, demostrado tanto por la mayor duración de su estado larval como del ciclo total en el tratamiento Bt, V8, y se diferenció significativamente del resto de los tratamientos, donde el No-Bt, V2 mostró la menor duración. Estos resultados concuerdan con otras evaluaciones en cultivos de algodón, soja y maíz, Bt y No-Bt, dónde la longevidad larval fue el parámetro más afectado en tratamientos Bt y en comparación a No-Bt (Sorgatto, 2013; Bernardi, 2012; Murúa et al., 2019).

Resultados y discusión En la Tabla 1 se observan los parámetros biológicos obtenidos en cada uno de los tratamientos evaluados. La mayor sobrevivencia corresponde al tratamiento no-Bt, V8 con un 94 %, diferenciándose significativamente del Bt, V8 (Tabla 1). Estos datos superan a lo reportado por Muraro y colaboradores (2019), quienes hallaron gran sobrevivencia en cultivos convencionales pero menor a un 50 % en cultivos genéticamente modificados. De la misma manera, los autores observaron alta sobrevivencia larval (>84 %) en estado larval 3 en tratamientos sin aplicaciones con insecticidas, tanto en cultivos Bt como No-Bt.

Más allá de las diferencias entre Bt y No-Bt, los resultados demuestran una mejor performance del gusano cogollero en hojas tiernas de estado fenológico V2. Esto se ve reflejado por la menor duración del período larval y también del ciclo total (Tabla 1).

Tabla 1

Parámetros biológicos de Spodoptera frugiperda, alimentadas con diferentes tecnologías de maíz (Bt y No-Bt) en dos estados fenológicos (V2 y V8). EEA Reconquista-Santa Fe. Tratamientos

Estado Fenológico

Sobrevivencia. Adultos (%)

Bt, V2

0,91±0,05

15,38±0,25

25,28±0,2

Bt, V8

0,79±0,06

19,56±0,27

28,34±0,23

No-Bt, V2

0,82±0,05

13,92±0,21

23,53±0,2

No-Bt, V8

0,94±0,05

17,38±0,20

27,03±0,19

Período larval (días)

Ciclo total (días)

Conclusiones • Las larvas del gusano cogollero se desarrollan mejor cuando se alimentan de hojas tiernas de maíz (V2) que cuando lo hacen en estados más avanzados (V8). Esto implica mayor esfuerzo de monitoreo y control en estados tempranos del cultivo para el manejo de la plaga.

• El retraso en el desarrollo y crecimiento de las larvas alimentadas con hojas de maíz Bt corresponde a un efecto subletal (“Stunting”) que podría traducirse en una disminución de la capacidad reproductiva de los adultos de la plaga. • Los cultivos No-Bt presentan mayor sobrevivencia de adultos, aspecto necesario a tener en cuenta al momento de establecer refugios como estrategia para evitar la resistencia y disponer de mariposas que puedan aparearse con aquellas sobrevivientes de cultivos Bt. • Las diferencias en duración de ciclo entre larvas alimentadas con maíz Bt y No-Bt pueden generar desfasajes en el estado adulto. Esto, a campo, podría influir en el apareamiento al azar entre aquellos adultos provenientes del refugio con los que provienen del lote Bt.

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• La mortalidad de larvas alimentadas con hojas de maíz Bt fue baja, lo que indicaría un proceso de evolución de la resistencia y posibles daños a campo.

Maíz 2020

Bibliografía Barrionuevo, M. J., Murúa, M. G., Goane, L., Meagher, R. L., & Navarro, F. 2012. Life Table Studies of Rachiplusia nu (Guenée) and Chrysodeixis (= Pseudoplusia) includens (Walker) (Lepidoptera: Noctuidae) on Artificial Diet. Florida Entomologist, 95(4), 944– 951. Bernardi O. 2012. Avaliação do risco de resistência Lepidoptera-Praga (Lepidoptera: Noctuidae) à proteína Cry1Ac expressa em soja MON 87701 x MON 89788 no Brasil. Tese apresentada para obtenção do título de Doutor em Ciências. Universidade de São Paulo, Piracicaba-Brasil. Busato, G.R.; Grützmacher, A.D.; Garcia, M.S.; Giolo, F.P.; Stafanello, Jr.G.J.; Zotti, M.J. 2004. Preferência para Alimentação de Biótipos de Spodoptera frugiperda (J.E. Smith, 1797) (Lepidoptera: Noctuidae) por Milho, Sorgo, Arroz e CapimArroz. Revista Brasileira de Agrociência, v.10, p.215-218. Capinera, J.L. 1999. Fall armyworm, Spodoptera frugiperda (J.E. Smith) (Insecta: Lepidoptera: Noctuidae). University of Florida, IFAS Extension, EENY-098; 1999. PMID: 10036986. Chandrasena, D. I., Signorini, A. M., Abratti, G., Storer, N. P., Olaciregui, M. L., Alves, A. P., & Pilcher, C. D. 2018. Characterization of field-evolved resistance to Bacillus thuringiensis-derived Cry1F δ-endotoxin in Spodoptera frugiperda populations from Argentina. Pest Management Science, 74(3), 746–754. https://doi.org/10.1002/ps.4776. Crocomo, W. B. & Parra, J. R. P. 1985. Consumo e utilização de milho, trigo e sorgo por Spodoptera frugiperda J.E. Smith, 1797 (Lepidoptera:Noctuidae) Rev. Bras. de Entom. 29, 225-260. Di Rienzo, J.A., Casanoves, F., Balzarini, M.G., Gonzalez, L., Tablada, M., Robledo, C.W. InfoStat (2017). Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar. Greene, G. L., Leppla, N. C., & Dickerson, W. A. 1976. Velvetbean Caterpillar: A Rearing Procedure and Artificial Medium. Journal of Economic Entomology, 69(4), 487– 488. https://doi.org/10.1093/jee/69.4.487. Huang, F., Qureshi, J. A., Meagher, R. L., Reisig, D. D., Head, G. P., Andow, D. A., Ni, X., Kerns, D., Buntin, G., Niu, Y., Yang, F., & Dangal, V. 2014. Cry1F resistance in fall armyworm Spodoptera frugiperda: Single gene versus pyramided Bt maize. PLoS ONE, 9(11). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0112958. Muraro, D.S., Garlet, C.G., Godoy, D.N., Cossa, G.E., Rodrigues Junior, G.l., Stacke, R.F., Medeiros, S.L.P., Guedes, J.V.C. and Bernardia, O. 2019. Laboratory and ﬁeld survival of Spodoptera frugiperda (Lepidoptera: Noctuidae) on Bt and non-Bt maíze and its susceptibility to insecticides. Pest Manag Sci 75: 2202–221. DOI10.1002/ps.5347. Murua, M.G. & Virla, E.G. 2004. Presencia Invernal de Spodoptera frugiperda (Smith) (Lepidoptera: Noctuidae) en el Área Maicera de la Provincia de Tucumán, Argentina. Revista de la Facultad de Agronomía, La plata 105 (2), 46-52. Murúa, M.G., Vera, M.A., Michel, A., Casmuz, A.S., Fatoretto, J., Gastaminza, G. 2019. Performance of field collected Spodoptera frugiperda strains exposed to different transgenic and refuge maize hybrids in Argentina. Journal of Insect Science; 19(6): 21; 1-7. doi: 10.1093/jisesa/iez110. Sorgatto, R.J. 2013. Sobrevivência e desenvolvimento de Spodoptera frugiperda e Pseudoplusia includens (Lepidoptera: Noctuidae) em algodão Cry1Ac/Cry2b2 e Cry1Ac/Cry1F: Implicações para o Manejo da Resistência de Insetos. Tese apresentada para obtenção do título de Mestre em Ciências. Universidade de São Paulo, Piracicaba-Brasil. Sparks, A.N. 1979. A review of the biology of the fall armyworm. Fla Entomol. 62: 82–87. Zenner De Polanía, I.; Arévalo Maldonado, H.A.; Mejía Cruz, R. & Díaz Sánchez, J.L. 2009. Spodoptera frugiperda: Respuesta de distintas poblaciones a la toxina Cry1Ab. Revista Colombiana de Entomología 35 (1): 34-41.

Encuentre el presente trabajo en www.aapresid.org.ar - PUBLICACIONES

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Autores: Flores, F.; Balbi, E. INTA EEA Marcos Juárez Contacto: flores.fernando@inta.gob.ar Fuente: https://inta.gob.ar/sites/default/ files/inta_maiz_2020_ensayocogollero.pdf

Evaluación del daño de cogollero bajo diferentes potenciales de rendimiento de maíz

Maíz 2020

Palabras Claves: Oruga; Maíces Bt; Rendimiento.

La elección del híbrido, fecha de siembra, densidad, realización de tareas relacionadas al manejo de malezas, manejo del agua, relación insumo-producto en cuanto a los niveles de fertilización, etc determinarán a grandes rasgos el potencial de rendimiento de ese lote que debe ser protegido de aquellos factores bióticos que alcancen niveles considerables en sus poblaciones y cuya incidencia y severidad determinen la necesidad de intervenciones para mantenerlas a niveles en los cuales no causen pérdidas económicas de consideración. Los lepidópteros son las especies plaga que mayor consideración han tenido en cuanto a su potencial de daño en el cultivo de maíz. Antes de la adopción masiva de los eventos transgénicos el barrenador del tallo (Diatraea sacharalis) era la principal plaga en la Argentina pero que debido a la gran efectividad de control pasó a tener una relevancia menor con eventos que todavía conservan su resistencia al ataque de esta plaga. Casi paralelamente en cuanto a la disminución de los daños causados por Diatraea empezaron a aumentar aquellos producidos por la oruga cogollera que fueron siendo manejados principalmente por el lanzamiento de nuevos eventos transgénicos que la fueron controlando en los últimos 20 años, pero que en la actualidad atraviesa un

La oruga cogollera, Spodoptera frugiperda, se ha convertido en la principal plaga del cultivo de maíz produciendo daños desde implantación según latitud y fecha de siembra hasta daños a nivel de espigas consumiendo directamente granos afectando la producción y calidad de los granos cosechados. La cuantificación de los daños depende de muchos factores interrelacionados como son el estado fenológico, el número de generaciones en dicho cultivo y el nivel de incidencia o mejor dicho el porcentaje de plantas en las cuales las orugas sobreviven y producen un daño de consideración. La mayoría de la bibliografía que cuantificó los daños causados por cogollera en maíz se basa en estudios realizados con híbridos convencionales y en función de ello se determinaron los niveles poblacionales en los cuales puede causar pérdidas económicas significativas si es que no se toman medidas de control. Así es como Willink y col. 1993, determinaron pérdidas significativas que van del 10 al 50 % dependiendo del nivel de infestación y el número de generaciones, dichos trabajos fueron evaluados en maíces con potenciales de rendimiento muy inferiores a los comercializados actualmente. De la misma forma Sosa 2002 determinó pérdidas de hasta el 20 % para fechas de siembras tardías en el norte de Santa Fe pero con potenciales de rendimiento no mayores a 4000 kg/ha en testigos tratados. En Brasil, Bianco (1995) propone el método de muestreo secuencial basándose en unidades muestrales de 5 plantas consecutivas y determinando que con un 25 % de nivel de infestación debe tomarse una medida de control químico ya que superaría el nivel de daño económico. En Argentina, Iannone y Leiva (2011) consideraban la necesidad de la aplicación química cuando el nivel de infestación se encuentra entre un 15 a 20 % de plantas atacadas con larvas presentes hasta el estadio V4. Más recientemente en Rafaela, Massoni et al. 2014, encontraron rendimientos de 8728, 9277, y 10770 kg /ha para el mismo híbrido convencional, con tecnología MG y VT 3 Pro respectivamente con niveles de incidencia del 35, 15 y 1 % de plantas con severidad mayor a 4 en

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Para Argentina en la zona núcleo sin limitantes hídricas y nutricionales el potencial de rendimiento disminuye en la medida que se atrasan las fechas de siembra fundamentalmente por los niveles de radiación incidente en etapas críticas del cultivo que se acrecientan a mayores latitudes (Cirilo y Andrade, 1996). Los mismos autores determinaron que para una misma fecha de siembra el potencial de rendimiento a diferentes densidades de siembra depende de la disponibilidad hídrica del cultivo en etapas críticas alrededor de floración y que dichas pérdidas a medida que la restricción es mayor aumenta con densidades de siembra elevadas por encima del óptimo para ese ambiente.

acelerado desarrollo de la resistencia a la mayoría de ellos siendo necesaria además su intervención química en algunos casos.

99 Maíz 2020

El potencial de rendimiento de un cultivo de maíz depende de numerosos factores bióticos y abióticos que interaccionan en cada una de las etapas fenológicas. El conocimiento acabado de los mismos potenciará aquellos que tienden a acercarse a los rendimientos potenciales y minimizará a aquellos depresores de rendimiento con el mínimo costo posible.

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la escala de Davis para una fecha de siembra tardía con 78.000 plantas. Si bien las mayores diferencias encontradas pudieron ser atribuidas al daño de cogollero se observó diferencias en los niveles de daño de la isoca de la espiga entre los distintos materiales.

Maíz 2020

100

Para Marcos Juárez, Flores y Balbi 2014 bajo diferentes combinaciones de plantas marcadas encontraron diferencias de rendimiento del 20 y 11 % de plantas con daño mayor a Davis 3 en relación a las sin daño para un híbrido convencional y MG respectivamente. La comparación fue realizada con diferentes híbridos el rendimiento de ambos materiales fue muy similar cercano a 12.000 Kg/ha. Si bien se establecieron diferencias significativas en plantas con y sin daño los niveles de incidencia fueron muy bajos para fecha de siembra de fin de septiembre. La evaluación del nivel de incidencia y severidad de daño de cogollero para fechas de siembras tardías en Rafaela y Marcos Juárez muestran diferencias significativas para distintos eventos transgénicos (Massoni et al. 2016; Flores y Balbi 2014 y 2015; Balbi et al. 2018). Flores 2018, detalla los antecedentes relacionados a los niveles de infestación alcanzados para distintas fechas de siembra y materiales evaluados para distintas zonas agrícolas del país. Existe escasa información en cuanto a la evaluación del efecto de cogollero en el mismo híbrido, pero para diferentes potenciales de rendimiento proporcionados por el ambiente. Peralta 2017, determinó que las pérdidas en Kg/ha ocasionadas por cogollero para el mismo nivel de severidad aumentan a medida que el potencial del ambiente mejora. Materiales y métodos En la campaña 2018/19 se realizó un trabajo de evaluación de daño de la oruga cogollera sobre parcelas con

diferente historial de manejo de suelo, pero sembradas con un monocultivo de maíz durante más de 40 años. El objetivo de dichas parcelas fue evaluar el efecto de diferentes tipos de labranza y fertilización sobre las propiedades físicas y químicas del suelo mediante la siembra de monocultivos de maíz. Estas parcelas constituyen uno de los ensayos de larga duración de la EEA INTA Marcos Juárez. Los diferentes manejos de suelo y fertilización han producido diferencias significativas de rendimiento que prácticamente se han estabilizado en los últimos años. Ello constituye diferentes potenciales de rendimiento determinados por el ambiente generado en las cuales se realizaron las evaluaciones. Se utilizó un hibrido de maíz con tecnología VT 3 Pro sembrado el 26/12/2018. Las precipitaciones y valores de temperatura durante el ensayo son detallados en la Tabla 1. Las parcelas consisten en siembra directa, labranza vertical y labranza con arado y doble acción como parcela principal y como subparcela cada una con y sin fertilización. En cada una de las parcelas se marcaron plantas en las cuales la oruga cogollera sobrevivió y produjo daños mayores iguales a 4 en la escala de Davis, a su vez se marcaron plantas sin daño como testigo. Se midió rendimiento individual, tamaño de la espiga, peso de espiga y número de granos/espiga. Los resultados expresan los valores promedios (diferentes manejos de suelo) de las parcelas fertilizadas y las no fertilizadas (subparcelas). Para la evaluación estadística se realizó un ANAVA y se sometieron las medias a un test de Fisher para establecer las diferencias significativas. Resultados Los resultados sobre el tamaño de la espiga (Tabla 2) demuestran diferencias significativas teniendo en cuenta plantas dañadas y no dañadas independientemente del Tabla 1

Datos Climáticos campaña 18-19 Nov

Dic

Ene

Feb

Mar

Abr

PP M. Juárez 2018-19

268

131

149

101

T° Media mensial

21.2

23.2

24.4

23.4

20.8

19.3

Al igual de lo que ocurre con el tamaño de espigas, el peso de las espigas (g) posee la misma tendencia registrando los mayores valores en las parcelas fertilizadas sin daño, igualándose aquellas fertilizadas con daño en relación a las no fertilizadas sin daño y cuyo menor valor corresponde a las no fertilizadas con daño (Tabla 3). Las diferencias entre las parcelas fertilizadas con y sin daño es del 30.46 % y de las no fertilizadas con y sin daño del 27.7 %.

El número de granos/espiga es el principal componente de rendimiento cuyas diferencias respetan las mismas tendencias que el análisis del peso de espigas. Las diferencias de número de granos en parcelas fertilizadas con y sin daño es del 23.27% y de las no fertilizadas con y sin daño es del 23.14% (Tabla 4). Teniendo en cuenta un stand de plantas final de 55.000 plantas/ha el análisis de rendimiento conserva la misma tendencia que los parámetros evaluados anteriormente (Tabla 5). Tener en cuenta que las diferencias encontradas con plantas sin daño corresponden a tener un 100% de plantas infestadas sin capacidad de compensación por plantas linderas. Los resultados indican en parcelas bajo el mismo manejo sin fertilización (A y C) diferencias de Tabla 2

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tratamiento. Además, se observa el efecto del daño sobre este parámetro en el cual no existen diferencias estadísticamente significativas entre una espiga fertilizada pero con daño y aquella no fertilizada pero sin daño.

Longitud de espiga (centímetros)

101

Medias

E.E.

Sin Fert con daño

12.6

0.3

Con Fert con daño

14.33

0.31

Sin Fert sin daño

14.98

0.26

Con Fert sin daño

16.73

0.25

Maíz 2020

Tratamientos

Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)

Tabla 3

Longitud de espiga (centímetros) Tratamientos

Medias

E.E.

Sin Fert con daño

129.72

7.04

Con Fert con daño

163.82

7.21

Sin Fert sin daño

179.43

6.1

Con Fert sin daño

235.57

5.89

Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)

Tabla 4

Número de granos/espiga Tratamientos

Medias

E.E.

Sin Fert con daño

327.67

13.53

Con Fert con daño

401.2

13.87

Sin Fert sin daño

426.32

11.72

Con Fert sin daño

522.7

11.32

Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)

1733 kg/ha lo que constituye una disminución del 28 % de parcelas dañadas en relación a las no. La diferencia de parcelas fertilizadas con y sin daño (B y D) es de 2969 Kg/ha lo que constituye una disminución del 32 % (Tabla 5).

El efecto de la fertilización en parcelas sin daño (C y D) produjo un aumento de 2637 Kg que constituye un 41% más, por otro lado, el efecto de la fertilización en parcelas dañadas (A y B) produjo un aumento de 1401 Kg que constituye un 30 % más. Tabla 5

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Rendimiento en kg/ha.

Maíz 2020

102

Tratamientos

Medias

E.E.

Sin Fert con daño (A)

4677

527.48

Con Fert con daño (B)

6078

527.48

Sin Fert sin daño (C)

6410

527.48

Con Fert sin daño (D)

9047

527.48

B B C

Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p > 0.05)

Discusión y conclusiones • En términos porcentuales parecería no haber diferencias del efecto del daño de cogollera en parcelas de bajo potencial en relación a otras de mayor potencial de rendimiento. El efecto de la pérdida en kg/ha del daño de cogollero es mayor cuanto mayor es el potencial de rendimiento de las parcelas. • El aumento del potencial de rendimiento producto de la fertilización compensa parcialmente las pérdidas ocasionadas por cogollero.

Bibliografía Balbi, E. I. y Flores, F. 2015. Evaluación del daño causado por el “Cogollero de maíz” (Spodoptera frugiperda) y presencia de la “Isoca de la espiga” (Helicoverpa zea) en diferentes híbridos de maíz transgénico. INTA EEA Marcos Juárez, Córdoba. 8p. Balbi, E.; Flores, F.; Mauri, M. 2018. Monitoreo de la oruga cogollera en cultivos de maíz Campaña 2017/18. Pag. 40-44. Informe Actualización técnica online N° 11. Bianco, R. 1995. Contrucao e validacao de planos de amostragen para o manejo de lagarta da Spodoptera frugiperda (J.E.Smith, 1792) (Lepidoptera-Noctuidae) na cultura do milho. Diss. Mestrado-ESALQ/USP, PiracicabaSP, 113p. Cirilo A. G y F. H. Andrade. 1996. Sowing date and kernel weight in maize. Crop Sci. 36:325-331. Davis, F.M., Ng, S.S., Williams, W.P., 1992. Visual rating scales for screening whorl stage corn for resistance to fall armyworm. Mississippi Agric. Forestry Exp. Stn. Tech. Bull., 186. Flores, F., Balbi, E.I. 2014. Evaluación del daño de oruga militar (Spodoptera frugiperda) en diferentes híbridos comerciales de maíz transgénico. Maíz Actualización 2014. INTA Informe de actualización técnica N° 31, 23-28. Flores, F. 2015. Impacto en el rendimiento de la “Oruga cogollera” (Spodoptera frugiperda) (Lepidóptera: Noctuidae) en materiales de maíz convencional y transgénico. Revista Técnica 2015. Red de Innovadores. AAPRESID. ISSN 1850-0633. Flores, F. 2018. Oruga cogollera: lo último en recomendaciones de manejo. Red de Innovadores. AAPRESID. Revista N 169. 18-23p. Nov 2018 Ianonne, N. y Leiva, P 2011. Control insectos plaga. Guía Práctica para el cultivo de Maíz. INTA Massoni, F.A. Schlie, G.; Frana, J.E. 2014. Evaluación del daño causado por insectos lepidópteros en híbridos de maíz Bt (VT Triple PRO y MG) y Convencional, determinación del impacto sobre el rendimiento. X Congreso Nacional de Maíz, Rosario, 2014 Massoni. F.A.; Trossero, M.A. y J.E. Frana. 2016a. “Evaluación del daño de lepidópteros en híbridos de maíz Bt”. Revista Técnica Aapresid. Red de Innovadores. Revista Técnica Maíz / Edición 2016. Año 23. Julio de 2016, pp. 82-87 Peralta, C. R. 2017. Cogollero del maíz y otras orugas del género Spodoptera. 116 p.

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Metodología para la evaluación de fungicidas curasemillas para el control del agente causal de la verticilosis en girasol Según los resultados de este ensayo, el tratamiento con fungicida curasemilla redujo significativamente el avance del Verticillium dahliae “in vitro” a los 8 y 13 días de incubación, en comparación al testigo.

Palabras Claves: Patógeno de suelo; Patógeno de semilla; Fungicidas curasemillas.

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Docentes e investigadores de Fitopatología de la UNNOBA miguellavillapergamino@gmail.com; ajivancovich@comunidad.unnoba.edu.ar 1

103 Maíz 2020

Autores: Lavilla, M.1; Ivancovich, A.1

Red de INNOVADORES Maíz 2020

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Resumen En los sistemas actuales de girasol la verticilosis se encuentra en la mayoría de las zonas girasoleras. El uso de fungicidas curasemillas es una herramienta importante para minimizar los daños en las plántulas causados por la verticilosis. El objetivo de este trabajo fue analizar un método para la evaluación de fungicidas curasemillas para el control del Verticillium dahliae. El protocolo consistió en sembrar 4 aquenios de girasol previamente autoclavados, secadas y tratadas con fungicida curasemilla recomendado para el control del Verticillium dahliae. La siembra de los aquenios tratados y sin tratar se realizó en placas de Petri con medio de cultivo agar papa dextrosa (APD); pH 7. Posteriormente se colocó en el centro de la placa un disco de 0,5 cm de diámetro de Verticillium dahliae a 2 cm de distancia de los aquenios. Las placas de Petri fueron incubadas a 25°C, con alternancia de luz (12 h de oscuridad y 12 h de luz). Los resultados se expresaron a través del diámetro de las colonias en cm a los 8 y 13 días posteriores a la siembra. Los dos tratamientos (tratados y no tratados con fungicidas) constaron de 40 aquenios (10 placas de Petri) con cuatro repeticiones. Los resultados de esta experiencia demostraron que es posible evaluar el efecto de los fungicidas curasemillas con esta metodología para el control de Verticillium dahliae en medio de cultivo agarizado y en semillas. En el tratamiento testigo, a los 13 días, el crecimiento del micelio de Verticillium dahliae llegó a los 5 cm en promedio, diferenciándose estadísticamente (p=0,0001) del tratamiento con fungicida foliar en donde el crecimiento del micelio fue de 2,5 cm en promedio. Se concluye que es posible evaluar el efecto de los tratamientos fungicidas curasemillas para el control de Verticillium dahliae “in vitro” en medio de cultivo agarizado bajo condiciones controladas. Introducción En los sistemas actuales de girasol, la verticilosis se encuentra en la mayoría de las zonas girasoleras y se caracteriza por ser una enfermedad endémica (Bertero de Romano, 1999; Formento, 2005). El agente causal de la verticilosis en girasol es el patógeno de suelo Verticillium dahliae (Gulya, Rashid & Masirevic, 1997) y puede sobrevivir de 4 a 9 años en los lotes de producción como microesclerocios, en los restos vegetales del

cultivo y en las malezas susceptibles (Vranceanu, 1977). Asimismo, puede ser diseminado ocasionalmente por los aquenios (Ivancovich y Lavilla, 2016). El uso de fungicidas curasemillas es una herramienta importante para minimizar los daños en las plántulas causados por la verticilosis. El crecimiento y desarrollo del hongo se ve favorecido por suelos húmedos y temperaturas entre los 25 a 28 °C (Agrios, 2005). El objetivo de este trabajo fue analizar un método para la evaluación de fungicidas curasemillas para el control del Verticillium dahliae. Materiales y métodos El diseño experimental utilizado fue en bloques al azar con tres repeticiones. El ensayo consideró 2 tratamientos un testigo y un tratamiento con fungicida curasemilla. Se sembraron 4 semillas en medio de cultivo agar papa dextrosa (APD); pH 7. Posteriormente se colocó un disco de una colonia de Verticillium dahliae de 0,5 cm de diámetro a 2 cm de cada semilla. Las placas de Petri fueron incubadas a 22°C, con alternancia de luz (12 h de oscuridad y 12 h de luz). Los resultados se expresaron evaluando el crecimiento del diámetro de las colonias en cm a los 8 y 13 días posteriores a la siembra. Finalmente se realizó un análisis de la varianza (ANAVA), con la comprobación de supuestos teóricos correspondientes. Las comparaciones de medias fueron realizadas a través de la prueba de Tukey (nivel de significancia: 0,05). Los análisis estadísticos se realizaron con los software InfoStat (Di Rienzo et al., 2011) y StatSoft (StatSoft, Inc., 2005). Resultados Los resultados de esta experiencia demostraron que el tratamiento con fungicida curasemilla pudo reducir significativamente (p<0,05) el avance del Verticillium dahliae “in vitro” a los 8 y 13 días de incubación en comparación al testigo (Tabla 1; Figuras 1). La Figura 1 ilustra el crecimiento de las colonias de Verticillium dahliae a los 13 días de incubación para los diferentes tratamientos fungicidas curasemillas.

Tabla 1

DDS

1-testigo

0,5 A

3,6 A

5,0 A

2-fungicida curasemilla

0,5 A

1,5 B

2,5 D

Tratamiento

n.s.

Repetición

n.s.

DMS

1,97003

2,38496

22,30

18,04

Tratamientos

DDS: días desde siembra; n.s. diferencia no significativa; **Diferencias altamente significativas; * Diferencias significativas; DMS: diferencia mínima significativa; CV: coeficiente de variación.

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Crecimiento del diámetro (cm) de las colonias de Verticillium dahliae para los distintos tratamientos con fungicidas curasemilla.

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Figura 1

Comparación del crecimiento de las colonias de Verticillium dahliae (diámetro [cm]) para el testigo (T1) y el tratamiento con fungicida curasemilla (T2) a los 13 días de incubación.

Conclusión

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• En esta experiencia se concluye que es posible evaluar el efecto de los tratamientos fungicidas curasemillas para el control de Verticillium dahliae “in vitro” en medio del cultivo agarizado bajo condiciones controladas.

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Bibliografía Barrionuevo, M. J., Murúa, M. G., Goane, L., Meagher, R. L., & Navarro, F. 2012. Life Table Studies of Rachiplusia nu (Guenée) and Chrysodeixis (= Pseudoplusia) includens (Walker) (Lepidoptera: Noctuidae) on Artificial Diet. Agrios, G.N. 2005. Plant Pathology. 5th.ed. Burlington, M. A., London : Elsevier, Academic Press. 922 p. En página 433. Bertero de Romano, A.B., 1999. Verticillium wilt. Working sub-group on Verticillium dahliae Kleb. Helia, Special issue I: 279-292. Formento, N. 2005. Segundo Taller de ASAGIR sobre Enfermedades. 2° Congreso Argentino de Girasol (ASAGIR). 20 p. Disponible en: file:///C:/Users/usuario/Downloads/3sanidad%20(2).pdf Gulya, T., Rashid, K. & Masirevic, S. 1997. Sunflower diseases. Sunflower technology and production. 263-379. Ivancovich, A. y Lavilla, M. 2016. Diagnóstico y manejo de enfermedades en girasol. Buenos Aires : INTA, 2016. 65 p. : il. Disponible en: https://inta.gob.ar/sites/default/files/ diagnostico_y_manejo_de_enfermedades_en_girasol.pdf Vranceanu, A.V. 1977. El girasol. Mundi Prensa, Madrid. 379 p.

Encuentre el presente trabajo en www.aapresid.org.ar - PUBLICACIONES

Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional del Litoral. 2 Centro de Sanidad Sillon & Asoc. 3 Nuseed Sorghum Research Leader. 4 Nuseed Breeder Analyst LAS. 1

Relevamiento de las principales enfermedades en sorgo para Santa Fe

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Autores: Sillon, M.1,2; Druetto, D.3; Magliano, F.1,2; Gelotti, A.1 y Cucit, G.4

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En los últimos 3 años, las patologías que prevalecieron fueron Mildiu del sorgo, Tizón de la hoja, Estría Roja y Roya del sorgo.

Palabras Claves: Híbridos; Sorgo; Patologías; Enfermedades.

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Las importantes pérdidas de rendimiento y de calidad de los productos se siguen registrando en los cultivos extensivos como consecuencia de plagas, enfermedades y malezas. De allí la importancia que adquieren los programas y proyectos de investigación relacionados con la sanidad vegetal, en su esfuerzo por encontrar nuevos caminos y procedimientos que atenúen el impacto de los problemas fitosanitarios de manera más eficiente y más atenta a las necesidades de sustentabilidad.

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La herramienta del conocimiento como paso fundamental en cualquier diagnóstico se vuelve cada día más importante para los técnicos que deben resolver estas problemáticas en el campo. Desde hace tres años se desarrolla en Santa Fe (en el Departamento Castellanos) un programa de profundización en el estudio de enfermedades de sorgo, tanto en poblaciones F1 y F2 como en híbridos precomerciales, con el fin de determinar las enfermedades más relevantes, identificar patologías emergentes y apoyar los trabajos de mejoramiento genético con el diseño de perfiles sanitarios en este cultivo. Desde el ciclo 2017, se realizó un seguimiento de 174 poblaciones F1/F2 y 80 híbridos precomerciales, con identificación de patologías, y adaptación de escalas internacionales de patometría para determinación de niveles de enfermedad. Luego de tres años de estudios, se estableció que en estados iniciales del cultivo se presentaron 4 Foto 1

Infección localizada de mildiu del sorgo.

enfermedades principales, con prevalencia sostenida durante todos los años: 1. Mildiu del sorgo, ocasionado por el pseudohongo Peronosclerospora sorghi que produjo tanto infecciones localizadas, con manchas alargadas en hojas y un fieltro en la cara abaxial (Foto 1), como infecciones sistémicas causando enanismo y destrucción de las hojas (Foto 2). 2. Tizón de la hoja, ocasionado por Exserohilum turcicum, que generó lesiones necróticas ovales con bordes color rojizo (Foto 3). Este patógeno es el mismo que genera el tizón de la hoja en maíz, siendo necrotrófico con permanencia en el rastrojo. 3. Estría Roja, ocasionada por una bacteria que genera lesiones foliares internervales de color rojizo, con progreso importante antes y después Foto 2

Lesión sistémica del mildiu que ocasiona enanismo.

En las etapas avanzadas del cultivo, con posterioridad a floración, la enfermedad de mayor impacto fue Antracnosis causada por el hongo Colletotrichum graminicola. El mayor daño es una necrosis severa en hojas que genera senescencia anticipada del cultivo y lesiones sobre tallos que se tornaron blandos y esponjosos, además de secarse la parte superior, con posterior quebrado de cañas (Foto 5).

La mayor prevalencia de enfermedades se dio con posterioridad a la floración, que coincide con condiciones ambientales favorables para el progreso de patógenos fúngicos (Gráfico 1). En el caso de tizón foliar, se registraron severidades bajas en 11 % del material de híbridos, sin presentarse casos de niveles altos, y la gran mayoría de la población no presentó esta patología en los ciclos 2019 y 2020 (Gráfico 2).

Foto 3

Lesión necrótica de tizón de la hoja.

En el caso de antracnosis, todos los híbridos presentaron la enfermedad. Tomando como referencia la Escala de Foto 5

Antracnosis afectando a híbridos en precosecha.

Foto 4

Estría roja de origen bacteriano.

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En el ciclo 2018/2019 y 2019/2010, en muy baja prevalencia, se determinó la enfermedad Mancha zonada de la hoja, causada por el hongo Gloeocercospora sorghi con lesiones circulares o semicirculares de tejido foliar necrosado, en halos concéntricos. Estas lesiones se unen abarcando gran parte de la hoja.

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de floración. En este aspecto se muestran diferencias importantes entre el material genético (Foto 4). 4. Roya del sorgo, patología foliar que forma pústulas de color oscuro y que presentó mayor severidad durante el ciclo 2019/2020.

Gráfico 1

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Prevalencia de enfermedades según estado fenológico.

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Gráfico 2

Porcentaje de híbridos que presentaron tizón común, con diferentes niveles de intensidad.

Tackur de 5 grados, el 28 % presentó nivel bajo (grado 1), 55 % se consideró moderado (grado 2 y 3) y el resto con caída de plantas en precosecha (Gráfico 3).

híbridos precomerciales, lo que demuestra buenos resultados de la selección y el trabajo de mejoramiento, base importante en el manejo de las enfermedades de cultivos extensivos.

• • •

Se registró mayor diversidad de patologías en el ciclo 2018/2019. La severidad de roya fue mayor en el ciclo 2019/2020. Los niveles de manchas foliares fueron significativamente menores entre las poblaciones F1/F2 y los

La continuidad del presente proyecto permite generar información local de la que carece la región, ajustar escalas patométricas internacionales a las características propias del cultivo y el entrenamiento constante de jóvenes egresados de la Universidad Nacional del Litoral. Gráfico 3

Porcentaje de híbridos que presentaron Antracnosis, con diferentes niveles de intensidad.

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Algunas conclusiones de este proyecto fueron:

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Agradecimientos Agradecemos especialmente al Ing. Cordés por el aporte de bibliografía que sirvió de guía práctica en las tareas en el campo, complemento de laboratorio (Cordes, G. G. y Pérez, A. A. 2016. Manual para la identificación de enfermedades foliares en sorgo. Córdoba, Argentina).

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Autores: Ferraguti, F.1; De Emilio, M.2; Tamagnone, M.3; Miguez, L.3; Vrdoljak, I.4; Orlandi, A.4; Espósito, A.1. INTA EEA Oliveros INTA AER Las Rosas 3 Asesor privado 4 Estudiantes de FCA UNR Correo: ferraguti.facundo@inta.gob.ar 1

Maíz tardío: secar o no secar, esa es la cuestión

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Desde el INTA EEA Oliveros indagan en este interrogante para tomar la mejor decisión que asegure ventajas agronómicas en materia de calidad e inocuidad y también económicas.

Palabras Claves: Cosecha; Maíz; Secado.

El secado de grano a campo en maíz tardío tiene típicamente dos fases: una fase inicial (F1) donde la pérdida de humedad es rápida debido a la gran diferencia entre el contenido de agua del grano y la demanda atmosférica y, a partir de un punto de inflexión (Pi), una segunda fase (F2) donde la tasa de secado es una fracción de la tasa en F1 (Maddonni, 2017). Un período de secado prolongado, sobre todo en F2, trae aparejado varias desventajas agronómicas, de calidad e inocuidad y finalmente económicas.

Las podredumbres de espigas no sólo afectan la calidad comercial sino que también afectan la inocuidad del grano por contaminación con micotoxinas (Paterson y Lima, 2010). En un estudio reciente, Espósito y Ferraguti, 2019, analizaron la presencia de hongos patógenos de espiga durante el secado a campo de un maíz tardío. Se identificaron 6 especies de patógenos, 4 de las cuales pertenecen al género Fusarium y se pudo corroborar un aumento de fumonisinas y deoxinivalenol a medida que el grano permaneció más tiempo en el campo. En cuanto a producción animal, el impacto del consumo de granos con micotoxinas depende en primer lugar de la especie, la edad y categoría del individuo. Los efectos van desde caída en el consumo, reducción de la ganancia de peso, aumento de la incidencia de enfermedades debido a inmunodepresión, daño a órganos vitales e interferencia con la salud reproductiva. En lo que respecta a salud humana, los umbrales de tolerancia son más bajos y esto puede traer aparejado problemas en el comercio internacional que exige granos más inocuos tanto por micotoxinas como residuos de fitosanitarios. En base a datos locales sobre merma de rendimiento y calidad comercial, costos de control tardío de malezas y contaminación con micotoxinas, Ferraguti et al. (2018) propusieron que el momento óptimo de cosecha sería alrededor de Pi (Figura 1). El argumento presentado por los autores es que en este punto el margen bruto

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Paralelamente a la expansión del cultivo, desde organismos oficiales y asociaciones de productores se investigó el marco climático, ecofisiológico, prácticas de manejo y protección vegetal para maximizar los rendimientos y minimizar las pérdidas por plagas. Los programas de mejoramiento de los semilleros también han contribuido con genotipos adaptados a este nuevo ambiente explorado y con mejorada tolerancia y/o resistencia a enfermedades como roya, tizón y enfermedades de tallo y espiga. Sin embargo, uno de los problemas propios de las siembras tardías, el secado del grano a campo, es un tema que no recibió la misma atención. La práctica más difundida para secar maíz tardío es esperar con el cultivo en pie hasta que el grano alcance una humedad cercana a la comercial (14,5 %). Debido a que la madurez fisiológica se alcanza durante el otoño, cuando las temperaturas medias descienden, la humedad relativa aumenta y las precipitaciones son frecuentes, el secado es lento y puede prolongarse hasta el mes de agosto inclusive. A su vez, para un mismo híbrido, la humedad a madurez fisiológica es mayor que en fecha de primera, lo que implica secar más puntos en condiciones menos favorables (Chazarreta, 2018).

Durante el período de secado de grano se produce una proliferación de malezas otoño invernales debido a que no es factible la realización del barbecho. Estas plantas pasan el invierno rusticadas por el frío, desarrollan cutículas gruesas y tienen hojas más pilosas. Su control posterior a la cosecha debe realizarse con productos más costosos y con chances de fallar y necesitar un repaso, debido a la cobertura que generaron y por ubicarse debajo del rastrojo (Papa et al. 2010). Adicionalmente, se produce un aumento del porcentaje de plantas volcadas y quebradas, espigas caídas, granos brotados y podridos. Esto conduce a pérdidas de rendimiento del orden del 4 % (Presello et al., 2016) y deterioro de la calidad comercial, llegando muchas veces a quedar en el rango ‘Fuera de estándar’ de la Norma XII (SAGyP. 1075/94) principalmente por un aumento del rubro granos dañados (Ferraguti et al., 2016).

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La idea de aprovechar el nicho agroecológico del maíz de fecha tardía no es reciente en la agricultura argentina. En 1993, en el marco del Proyecto de Agricultura conservacionista de INTA, investigadores de la EEA Oliveros demostraron la factibilidad de sustituir a la soja por maíz de segunda en campos degradados de productores de legumbres invernales (INTA EEA Oliveros, 1994). No obstante, no fue hasta la introducción de híbridos genéticamente modificados con protección a Diatraea saccharalis (1999) que la superficie de siembras tardías comenzó a crecer hasta alcanzar actualmente más del 50 % del área nacional de maíz (Gayo & Brihet, 2018).

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no se modifica sustancialmente del obtenido en madurez comercial y se evitan problemas de malezas y contaminación con micotoxinas. Sin embargo, esta metodología asumió que el precio del commodity y los fletes eran constantes, ignorando el impacto de la variabilidad de estos costos definitorios.

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Para mejorar este último punto, De Emilio y Ferraguti (2019) analizaron la variabilidad anual de la cotización internacional del maíz y los precios locales de flete y determinaron su impacto sobre el margen bruto y la rentabilidad del cultivo de maíz tardío. Se analizaron dos escenarios posibles: un secado rápido, con Pi a mediados de mayo y un secado lento con Pi el 20 de junio (Figura 2). A modo de resumen, se comprobó que la cosecha en torno al Pi permitió en ambos casos obtener un mejor margen bruto y rentabilidad con respecto a esperar que el grano se seque a campo. El motivo principal es la sumatoria de factores favorables: buenos precios del commodity antes de la entrada del maíz zafriña de Brasil, precios bajos de fletes y control efectivo, y menos costo de malezas. A su vez, el secado rápido tuvo mejor rentabilidad (+2 %) que el secado lento. Otro dato interesante del trabajo es que la máxima rentabilidad y máximo margen bruto no se alcanzan necesariamente en la misma fecha, por lo que se sugiere a la rentabilidad como un estimador menos sesgado del momento óptimo de cosecha. También se estableció que si se implementara un aumento de la tolerancia en humedad hasta 16 %, el impacto sería de un ~1 % más de rentabilidad en ambos escenarios (Figura 3). Habiendo establecido que un secado rápido en F1 permite alcanzar antes el Pi y mejora los índices económicos, un paso lógico a seguir es estudiar qué determina las diferencias de secado entre híbridos y en qué grado estas características influyen en la performance del híbrido. Recientemente, Lorea y De Ridder (2018) analizaron 166 líneas del programa de maíz de la EEA Pergamino de INTA en fecha de primera y tardía e identificaron un grupo de líneas promisorias para siembras tardías con buena tasa de secado y que podrían alcanzar humedad de grano cercana a 15 % para fines de mayo. En el mismo trabajo se señala que las condiciones ambientales durante el secado son un factor más determinante que el genotipo.

En línea con estos resultados, en la EEA Oliveros se determinó una variación interanual de la tasa de F1 del orden del 60 % para el híbrido Avalon PW entre las campañas 2014/15 y 2015/16. Estas diferencias serían a priori únicamente atribuibles a diferencias en el ambiente de secado, ya que ambos cultivos tuvieron fechas de siembra de mediados de diciembre (estos datos componen el promedio de la Figura 2). Como resumen de lo expuesto, podemos decir que en base a los trabajos mencionados anteriormente y otros generados por organismos oficiales, asociaciones de productores y semilleros, nos encaminamos a responder el interrogante que titula este trabajo. Sí, debemos secar el maíz tardío porque conviene desde el punto de vista de la rentabilidad del cultivo, permite realizar un barbecho invernal adecuado y mejora la calidad e inocuidad del grano. El desafío siguiente es tratar de establecer qué características fenológicas y fenotípicas hacen que un híbrido tenga altas tasas de secado en la F1 sin descuidar el rendimiento, comportamiento sanitario y la inocuidad.

Figura 1

Esquema de secado de un maíz tardío a campo. Madurez fisiológica (MF), Punto de inflexión (Pi), Madurez comercial (MC), Fase de secado rápido (F1) y Fase de secado lento (F2)

Figura 2

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Dinámicas de secado contrastantes construidas en base a datos obtenidos en la EEA INTA Oliveros en las últimas 5 campañas.

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Figura 3

Rentabilidad de un maíz tardío (rendimiento= 8 Tn/ha) según fecha de cosecha.

Agradecimientos

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Los autores desean expresar su agradecimiento a los Sres. Ariel Insaurraldi, Edgardo Gómez, Diego Uliassi y Marcelo Fared, personal auxiliar de la EEA Oliveros, por su profesionalismo y colaboración con las determinaciones a campo y laboratorio.

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Referencias Chazarreta Y.D. 2018. Mejoramiento genético en maíz: Efectos sobre los determinantes fisiológicos del llenado y secado del grano en híbridos comerciales cultivados en fechas de siembra contrastantes. Tesis de Grado. Licenciatura en Genética, Escuela de Ciencias Agrarias, Naturales y Ambientales. Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. De Emilio M. & Ferraguti, F. 2019. Maíz tardío: Secar o no secar, esa es la cuestión. Informe técnico INTA EEA Oliveros. Consultado el 12 de julio desde: https://inta.gob.ar/documentos/maiz-tardio-secar-o-no-secar-esa-esla-cuestion Espósito, M.A. & Ferraguti, F. 2019. Identificación de hongos en espigas de maíz tardío y acumulación de fumonisinas y DON durante el secado a campo. Revista para mejorar la producción. INTA EEA Oliveros. En prensa. Ferraguti, F., Castellarin ,J.M. Papa ,J.C., Méndez, J.M., Cristos, D., Moschini, R. 2016. Determinación del momento óptimo de cosecha en maíz tardío. Red de Innovadores Revista técnica de maíz Edición 2016 de AApresid. ISSN 1850-1559. Pág.110-118. Ferraguti, F.; Tamagnone M.; Baldani, L.; Barberis F.; Cristos, D. y Moschini, R. 2018. Calidad comercial e inocuidad de maíces de fecha tardía. Determinación del momento óptimo de cosecha. Informe técnico INTA EEA Oliveros. Consultado el 12 de julio desde: https://inta.gob.ar/sites/default/files/inta.fecha-cosecha-maiz-tardio.pdf Gayo S. y Brihet J. ¿Y si el maíz tardío no es lo que pensamos? Disertación en el III Congreso de maíz tardío. Rosario 10 de Octubre de 2018. Consultado 12 de julio de 2019 desde: http://www.maizar.org.ar/documentos/ sofia%20gayo%20juan%20brihet.pdf INTA EEA Oliveros. 1994. Comportamiento de maíz de segunda sobre lenteja. Informe Técnico Proyecto de agricultura conservacionista (PAC II). 2 pp Lorea R., & De Ridder. 2018. Efecto de la fecha de siembra sobre la fenología y la tasa de secado de granos y la tasa de secado de granos en líneas endocriadas de maíz. Actas del XI Congreso Nacional de Maíz. Pág. 3-9. Maddonni, G. 2017. Ventana óptima de siembra en maíz tardío y riesgos climáticos. En: Borrás, L., Uhart, S.A. (Eds.), El mismo maíz, un nuevo desafío: Compendio primer congreso de maíz tardío. Dow Agrosciences Argentina, San Isidro Papa J.C., Tuesca D. y L. Nisensohn. 2010. Control tardío de rama negra (Conyza bonariensis) sobre individuos sobrevivientes a un tratamiento previo con glifosato. Oliveros, Santa Fe (AR): INTA Estación Experimental Agropecuaria Oliveros. Para mejorar la producción Soja 45:81-84. Paterson R.R.M., Lima N. 2010. How will climate change affect mycotoxins in food? Food Research International. doi:10.1016/j.foodres.2009.07.010. Presello, D.A.; Oviedo, M. S., Fernández M.; Iglesias, J.; Copia, P. Resistencia a podredumbres de espiga y acumulación de micotoxinas en maíz. 2016. Revista de tecnología agropecuaria 10 (32); 29-32. S.A.G.y P. Resolución 1075. 1994. ANEXO XII, NORMA XII. Norma de calidad para la comercialización de maíz Pág. 82-89. Consultado el 12 de julio desde: http://www.cacbb.com.ar/normativa/estandares/Norma%20XII%20%20Maiz%20(2008).pdf

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Empresas Socias 117

Empresas Socias

Autor: Departamento de Investigación y Desarrollo. PROFERTIL S.A.

eNeTOTAL Plus en Maíz = Producir Cuidando

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El Nitrógeno (N) es el principal nutriente para la producción del cultivo de maíz, con una elevada respuesta productiva dando una relación costo/beneficio altamente positiva.

Profertil, con el objetivo de garantizar al productor una mejor performance en la nutrición de los cultivos bajo distintas condiciones climáticas, hace más de 10 años está comercializando el eNeTOTAL y luego el eNeTOTAL Plus, fuente nitrogenada que cuenta con Limus de tecnología BASF, que permite reducir la pérdida de N por volatilización, gracias a su novedoso inhibidor de la ureasa que contiene dos ingredientes activos (NBPT y NPPT),

En 12 años realizamos más de 90 ensayos de maíz, como se observa en el mapa de la red ensayos (datos propios I+D-Profertil), en donde evaluamos el uso de eNeTOTAL y eNeTOTAL Plus respecto a la misma dosis de otras fuentes nitrogenadas. El 67% de los mismos tuvieron respuesta positiva a esta tecnología, con una diferencia de rinde promedio de 640 kg maíz/ha. Está comprobada la alta eficiencia del eNeTOTAL Plus en distintas localidades, sistemas de producción y campañas agrícolas, donde logramos el máximo aprovechamiento del Nitrógeno aplicado en superficie, asegurando un Mayor Rendimiento del cultivo de maíz, Cuidando el Medio Ambiente.

Mapa de la red ensayos de eNeTOTAL/eNeTOTAL Plus.

www.profertilnutrientes.com.ar

Empresas Socias

El Nitrógeno (N) es el principal nutriente para la producción del cultivo de maíz, con una elevada respuesta productiva dando una relación costo/ beneficio altamente positiva. Las mejores estrategias de nutrición son las que integran las Mejores Prácticas de Manejo (MPM) para la fertilización, cumpliendo así con los 4 Requisitos (4R): Dosis, Momento, Forma de aplicación y Fuentes que eficientizan el uso del nutriente como el eNeTOTAL Plus.

De esta manera se asegura: - Mayor EFICIENCIA en el uso del N por parte del cultivo. - Mayor ESTABILIDAD en la formulación y durante su almacenamiento. - CUIDADO del ambiente ya que al eliminar una de las pérdidas de N a la atmósfera, se disminuye una de las pérdidas indirectas de NO2, uno de los gases de efecto invernadero (GEI). - Un SEGURO para tu maíz a un PRECIO CONVENIENTE (U$S 10 a 20/ha. para dosis entre 150 a 300 kg/ha) que se paga con el aumento de la producción (en promedio 600 kg/ha).

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El maíz es uno de los cultivos de mayor importancia en la Argentina. El área nacional sembrada en la campaña 2019/2020 fue de 7.2 millones de has (Bolsa de Cereales de Rosario, 2020), se espera un rinde promedio nacional de 82,4 qq/ha, y una producción de 51 millones de Ton. Con ese volumen de granos, es el principal cultivo de la Argentina, superando a la soja, que este año recolectó 49,5 millones de Ton, según datos de la Bolsa de Cereales de Buenos Aires.

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Información recopilada por los Ing. Agr. Alejandro Iturbe y Cristian M. Riguero – Sipcam Argentina

Terbyne: una herramienta segura para el control de malezas en el cultivo de Maíz

Terbyne es un herbicida con prolongada residualidad, recomendado para el control de Rama Negra y Yuyo Colorado en Maíz, con una gran versatilidad de uso, pudiéndose sembrar un cultivo de servicio de Vicia, Avena y/o Centeno posterior al cultivo de Maíz, sin riesgo de fitotoxicidad sobre estos últimos

La presencia de malezas resistentes a glifosato en el cultivo de maíz es un problema que se viene presentando desde hace varios años y su manejo se lo está abordando desde diferentes enfoques. Es importante considerar que, en los maíces de fecha de siembra temprana, la primera etapa de crecimiento del cultivo ocurre con temperaturas medias más bajas respecto a maíces de siembras tardías, motivo por el cual, el período crítico libre de malezas es más prolongado (en tiempo calendario) porque la tasa de crecimiento y desarrollo son más bajas. Hoy en día existen diferentes herbicidas para control de malezas en maíz, aunque los mismos se diferencian fundamentalmente en su residualidad. En este contexto, el objetivo es lograr que el efecto herbicida del producto aplicado dure el mayor tiempo posible para cubrir los flujos de emergencias de malezas

Cuando hablamos de residualidad de los herbicidas nos referimos al período en que los herbicidas aplicados al suelo permanecen activos logrando controlar la emergencia de determinadas especies de malezas. Hay herbicidas que son más residuales que otros, es decir, que permanecen activos en el suelo durante un mayor período de tiempo controlando los nacimientos de malezas. De esta manera, la residualidad de los herbicidas aplicados al suelo depende de varios factores. Por un lado, la residualidad de un herbicida depende, entre algunos de los factores más importantes, de las características del suelo (principalmente textura, porosidad, % MO, y % y tipo de arcilla) y características ambientales del sitio donde está ubicado un determinado lote (fundamentalmente precipitaciones acumuladas desde el momento de la aplicación, temperatura ambiental y del suelo, cobertura de rastrojo, tipo de labranza). Por otro lado, la residualidad de un herbicida depende de las características físicoquímicas del ingrediente activo que determinarán su comportamiento en el suelo. Propiedades como la vida media en el suelo, la solubilidad en agua y el Koc son los principales atributos que explican el comportamiento de los herbicidas en el suelo: •• La vida media se refiere al tiempo que es necesario para que se degrade el 50% de la dosis del herbicida aplicado al suelo: cuanto mayor es la vida media (más tiempo necesario para que se degrade el herbicida en el suelo), más persistente es el herbicida. •• La solubilidad en agua de un herbicida indica la afinidad que tiene el ingrediente activo de un herbicida con el agua: cuando la solubilidad en agua sea más alta, más fácilmente se combinará el ingrediente activo con el agua de la solución del suelo y mayor movilidad tendrá el herbicida en el suelo. El herbicida se moverá en el mismo sentido que se mueva el agua en el suelo. Este movimiento puede ser en todos los sentidos; cuando el agua se mueve en sentido vertical, principalmente el agua

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que ocurren a lo largo del ciclo del cultivo. Para esto, es muy importante conocer los flujos de emergencias de cada especie presentes en la comunidad de malezas y dónde se ubican los picos de nacimientos en relación con el ciclo del cultivo en cada zona para, así, definir de manera más efectiva que tipo de herbicida utilizar y el momento óptimo de aplicación.

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Un tema frecuente sobre el cual se habla cada vez más está relacionado a la problemática de malezas resistente a diferentes herbicidas y sus posibles estrategias de manejo. En este contexto, se sabe que la convivencia del cultivo con las malezas genera una relación de competencia por recursos (fundamentalmente agua, luz y nutrientes), lo que se traduce generalmente en pérdidas de rendimiento, aunque su magnitud depende de la presión de malezas y el momento en el ciclo del cultivo en que esto sucede. Cuando la competencia de las malezas con el cultivo sucede desde estadíos tempranos del ciclo del cultivo, son más importantes las pérdidas de rendimiento. Por tal motivo, la siembra del cultivo debe realizarse siempre sobre un lote totalmente libre de malezas (100% controladas) y, además, debemos planificar una estrategia preventiva a base de herbicidas pre-emergentes con prolongada residualidad para evitar el nacimiento de nuevos individuos dentro del cultivo. El fundamento de esto radica en que no sólo es importante evitar la competencia del cultivo con las malezas por los recursos disponibles, sino que además debemos evitar enriquecer el banco de semillas de malezas en el suelo; en etapas avanzadas del cultivo de maíz, cuando la presión de malezas es baja, las plantas aisladas no suelen generar competencia con el cultivo y, por ende, pérdidas de rendimiento; sin embargo, en condiciones normales, esas plantas de malezas aisladas se desarrollan dentro del ciclo del cultivo y llegan a estadíos reproductivos generando semillas, lo que será un problema para el cultivo sucesor en el lote.

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gravitacional en condiciones de suelo saturado, herbicidas que sean muy solubles en agua, se moverán también en ese sentido, perdiendo concentración en los primeros cm de suelo, lugar donde se concentra la mayor proporción del banco de semillas del suelo. El Koc (coeficiente de adsorción) es un indicador de la fuerza con un herbicida es retenido por la fracción de coloides del suelo con cargas (MO y arcillas). Cuanto mayor sea el Koc del herbicida, mayor es la fuerza con la que se retiene el herbicida en el suelo y, por lo tanto, menor su movilidad en el suelo.

TERBYNE (Terbutilazina 75% WG) Uno de los herbicidas pre-emergentes registrados para el control de malezas de hoja ancha en el cultivo de maíz es Terbyne, compuesto por Terbutilazina 75%, recomendado para el control de Rama Negra, Yuyo Colorado y Parietaria. Terbyne es un herbicida triazínico del grupo de las clorotriazinas y se diferencia de otros herbicidas, aún dentro de la misma familia química, por su mayor residualidad, alta selectividad para el cultivo de maíz y bajo impacto ambiental. Terbyne es un herbicida sistémico, de acción preemergente y excelente residualidad, que se caracteriza por tener una prolongada vida media en el suelo (88 días), baja solubilidad en agua (8,5mg/lt) y se retiene fuertemente por los coloides del suelo (Koc=250mg/g). Terbyne, una vez que se aplica y se incorpora a la solución del suelo a partir de una lluvia posterior a la

aplicación de 15-20 mm, se retiente fuertemente en los primeros 5 cm de suelo donde permanece activo evitando nuevos nacimientos de malezas. De esta manera, Terbyne se caracteriza por ser un herbicida de bajo impacto ambiental que se retiene en los primeros cm de suelo, donde se concentra la mayor proporción del banco de semillas de malezas, sin sufrir pérdida de residualidad por efecto de la lixiviación hacia horizontes subsuperficiales del suelo y, por lo tanto, sin llegar a contaminar el agua de napas freáticas. Terbyne, una vez aplicado e incorporado al suelo, no tiene acción sobre la germinación de las semillas, sino que las plántulas lo absorben principalmente por raíces y en menor medida por hojas, y es al cabo de unos días, cuando aparece el efecto herbicida. Actúa sobre la fotosíntesis inhibiendo la reacción de Hill, ejerciendo un control selectivo en pre-emergencia y postemergencia temprana de malezas monocotiledóneas y dicotiledóneas, siendo más activo contra las malezas dicotiledóneas o de hoja ancha. La translocación es por apoplasto y esto se evidencia en los síntomas de fitotoxicidad del herbicida en las malezas: en gramíneas el herbicida tiende a acumularse progresivamente desde la punta de las hojas hacia la base, mientras que en malezas de hoja ancha lo hace desde los márgenes hacia el centro y base de las hojas. Los síntomas de fitotoxicidad del herbicida en las malezas son clorosis foliar, necrosis y muerte de la planta. Terbyne es un herbicida que, más allá de tener una muy larga residualidad en el suelo para el control de malezas, se caracteriza por ser muy versátil.

Herbicidas

Vida Media (días)

Koc (mg/g)

Solubilidad en agua (mg/lt)

Potencial de lixiviación

Movilidad en suelo

Persistencia

Metolaclor

120

530

Intermedio

Alta

Baja

Biciclopirone

213

139

Lixiviable

Alta

Thiencarbazone

100

436

Lixiviable

Alta

Baja

Isoxaflutole

145

6,2

NO Lixiviable

Baja

Amicarbazone

4600

Lixiviable

Alta

Baja

Atrazina

100

Lixiviable

Alta

Media

Terbyne®

88-116

250

8,5

Intermedio

Muy Baja

Alta

Propiedades físico-químicas de herbicidas pre-emergentes registrados para maíz

Recomendaciones de uso: Desde Sipcam, junto a técnicos referentes zonales en distintas partes del país, se han desarrollado numerosos ensayos a campo para evaluar las diferentes estrategias de control de malezas en el cultivo de maíz. A continuación, se detallan algunos de los resultados obtenidos, donde se puede evaluar la eficacia de Terbyne en el control de malezas en maíz, comparado con diferentes estrategias herbicidas existentes en el mercado.

CULTIVOS

DOSIS

Barbecho Químico Largo

1 – 1,5kg/ha

Maíz, Sorgo**

1,3 – 1,5kg/ha Terbyne + 1,3 lt/ha s-metolaclor

Aplicar en pre-emergencia del cultivo y de las malezas. Aplicar en mezcla con Glifosato y Effectux ME Max cuando haya malezas nacidas

Barbecho Corto a Soja

1 kg/ha

Deben transcurrir 45 días entre la primera lluvia luego de la aplicación de Terbyne y la siembra de la soja. Aplicar en pre-emergencia de las malezas. Aplicar en mezcla con Glifosato y Effectux ME Max cuando haya malezas nacidas.

Arveja Garbanzo

Pre-siembra: 1– 1,4kg/ha Pre-emergencia: 0,7-1 kg/ha

Aplicar en pre-emergencia de las malezas. Si al momento de la aplicación hay malezas nacidas, aplicar en mezcla con Glifosato.

Lenteja Vicia

Pre-siembra: 1 – 1,4kg/ha

Aplicar en pre-siembra del cultivo. Sembrar a no menos de 4 cm de profundidad

Avena Centeno Trigo Cebada

Pre-siembra: 1 kg/ha

Aplicar en pre-siembra del cultivo. Sembrar a no menos de 4 cm de profundidad.

**NOTA: Registro en trámite.

Momento de aplicación

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Aplicar en pre-emergencia de las malezas. Aplicar en mezcla con Glifosato y Effectux ME Max cuando haya malezas nacidas.

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Por ejemplo, es posible poder utilizar Terbyne como herbicida pre-emergente de maíz, posicionándolo para el control de rama negra y Yuyo colorado, y a su vez, poder planificar con total certeza la siembra de un cultivo de servicio la campaña siguiente, aún antes de cosechar el maíz, sin tener riesgos de fitotoxicidad sobre el cultivo de servicio a sembrar, independientemente de las condiciones ambientales sucedidas durante el desarrollo del cultivo de maíz.

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Conclusiones y consideraciones finales • Terbyne es un herbicida que se destaca por su larga residualidad y versatilidad de uso. Sus propiedades físico-químicas de baja solubilidad en agua y elevado Koc explican el comportamiento de Terbyne en el suelo y hacen que se diferencie ampliamente de otros herbicidas pre-emergentes como Atrazina. Terbyne pertenece a la misma familia química de la Atrazina, pero se diferencia de este último porque es menos móvil en el suelo, se retiene más fuertemente por los coloides del suelo y no pierde residualidad por lixiviación. Estas diferencias de comportamiento en el suelo son sustancialmente más evidentes bajo condiciones de precipitaciones frecuentes y prolongados períodos de tiempo con suelos húmedos.

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Los resultados de los ensayos evaluados en diferentes zonas agroecológicas arrojan resultados contundentes que respaldan la utilización de Terbyne para ser aplicado en mezcla con S-metolaclor para el control de malezas en maíz, ubicándose a la altura del mejor testigo comercial y superando en control y residualidad a un segundo testigo comercial y, sobre todo, al tratamiento más comúnmente utilizado de Atrazina + S-metolaclor. Gracias a su formulación y propiedades físico-químicas, el producto puede mantener su poder de control en el tiempo, posicionándose como un excelente herbicida residual para maíz.

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Una dosis de conocimiento para el manejo de malezas

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Autor: Alejandro Piñeiro. Gerente de herbicidas de UPL Argentina

La biología de las malezas y su relación con la de los cultivos, la disponibilidad de herramientas de control químico y su uso inteligente. Dos grandes patas para abordar el problema más complejo de la agricultura actual.

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“Desde preemergencia hasta post emergencia tenemos seis modos de acción herbicidas para el maíz y un gran porcentaje del mercado utiliza solo dos o tres de ellos”, recuerda Alejandro Piñeiro, gerente de herbicidas de UPL Argentina, y destaca que la rotación de herbicidas y la combinación de modos de acción en conjunto con otras prácticas son las herramientas disponibles para frenar el avance de las malezas difíciles y el problema de las resistencias.

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Dinamic es un herbicida del grupo de las Triazolinonas, actúa sobre el fotosistema II de las malezas y es ideal para el cultivo de maíz en pre siembra y pre emergencia, como barbechos intermedios a soja, ya que controla los principales flujos de emergencia de Yuyo colorado y Rama negra. “Vale recordar que esta última maleza se encuentra en alerta amarilla ante la probable resistencia al grupo de herbicidas ALS, la familia que mejor la controla”, argumenta el gerente de herbicidas de UPL Argentina. Además de su eficacia para el control de dos de las principales malezas del sistema agrícola argentino, Dinamic permite ir a soja, aplicado en barbecho intermedio, como también a maíz tardío. “Esto lo convierte en una herramienta estratégica para los productores en un contexto como el actual”, sostiene Piñeiro. El especialista detalla también que, en el caso particular del cultivo de maíz, hoy el mercado de herbicidas post emergentes está protagonizando un incremento en el uso de herbicidas del grupo HPPD cuyo grupo también es utilizado para controles pre emergentes dentro del cultivo, lo que genera una gran presión de selección sobre ese modo de acción. “Además, muchos HPPD tienen efectos carry over, y en pleno crecimiento de los cultivos de servicio es importante tener en cuenta este aspecto”, recalca y recomienda considerar el aporte que hace Dinamic y Strim como herbicidas pre emergentes. A estas herramientas se suma Lifeline (glufosinato de amonio), un herbicida para usar en post emergencia de maíces resistentes a glufosinato de amonio para el control de malezas gramíneas y de hoja ancha. Un tema de biología “Debemos cambiar la forma en que vemos a las malezas”, dice Piñeiro y recomienda dejar de concentrarnos

únicamente en sus estados vegetativos para empezar a ver los bancos de semillas con el fin de disminuirlos. Por caso, especificó que Amaranthus genera entre 300 y 600 mil semillas. Un producto herbicida eficaz, con un 90% de control, va a estar dejando un 10% de esta cantidad de semillas en el lote. Esto lleva a que seguramente también haya que programar una aplicación post-emergente. Para el especialista, “es importante tener en cuenta los flujos de emergencia de malezas. Esa información no solo permite diseñar la estrategia de control químico sino también la fecha de siembra del cultivo”. Por ejemplo, en el caso de siembras tempranas de maíz, el cultivo se estará exponiendo a los principales picos de Amaranthus y Echinocloa. “Con esta información se puede elegir el herbicida residual que se adecue a la estrategia de control. Pero al mismo tiempo, estará relacionada con las condiciones ambientales, las cuales influyen sobre los productos residuales dado que necesitan alrededor de 15 a 20 mm para su incorporación”, enumera. Por su parte, “en maíces de segunda debemos considerar la necesidad de hacer un reseteo previo a la aplicación de un producto residual porque vamos a tener las principales camadas de nacimientos de Amaranthus y gramíneas antes de la implantación del cultivo. Siempre es importante solucionar el problema de malezas antes de realizar la siembra del cultivo porque una vez que el cultivo está en pie las herramientas disminuyen a menos de cuatro cuando tenemos en cuenta el escenario actual de resistencias”, apunta. “Tenemos que cambiar el sistema, hacer manejos disruptivos para que la biología cambie. Usar la información es de gran importancia. Debemos conocer qué hicimos, qué hacemos hoy y qué vamos a hacer mañana”, concluye Piñeiro.

Revista Técnica Red de Innovadores Maíz 2020

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