Revista Red Soja NEA 2022-2023

Red de Soja NEA

Campaña 2022-2023

Informe de resultados de evaluación de cultivares de soja

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COORDINACIÓN TÉCNICA

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> RED DE SOJA NEA

¿Qué es la Red de Soja NEA?

¿Para qué la Red?

¿Qué hacemos y quiénes participan?

RED DE SOJA NEA CAMPAÑA 2022-2023

EVALUACIÓN DE LA RESPUESTA A LA INOCULACIÓN EN LA REGIÓN DEL NEA

RED de SOJA NEA

Campaña 2022-23

¿Qué es la Red de Soja NEA?

Es una red de conocimiento e intercambio de experiencias sobre el manejo del cultivo de soja en los sistemas de producción de la región NEA (centro-norte de Santa Fe, Santiago del Estero y Chaco).

¿Para qué la Red?

Para contar con un espacio de generación y/o divulgación de información, consulta e intercambio técnico sobre el manejo del cultivo de soja en el NEA:

Comportamiento productivo de variedades de GM del V al VIII (potencial de rendimiento y estabilidad)

Fechas de siembra y su interacción con Grupos de Madurez Estructura del cultivo Comportamiento sanitario Brecha de rendimiento Comportamiento sanitario

¿Qué hacemos y quiénes participan?

La red es abierta a todos los productores, técnicos, asociaciones, instituciones y empresas que estén interesados en la temática y que tengan necesidad de generar e intercambiar conocimiento.

A nivel experimental, cada campaña, generamos información en alrededor de 15 localidades distribuidas en la región NEA. A su vez llevamos adelante acciones de transferencia como jornadas a campo, talleres de intercambio y giras técnicas; divulgamos conocimiento generado y experiencias a través de nuestras web, redes sociales y publicaciones técnicas. Las actividades de experimentación son llevadas a cabo dentro de los sistemas de producción en campos de productores, debidamente protocolizadas y ejecutadas por un profesional responsable en cada zona. Participan también de la RSNEA empresas proveedoras de genética de soja y de inoculantes, aportando conocimiento, tecnología y apoyo económico para llevar adelante el proyecto. La Red cuenta con una Coordinación Técnica, representada por el Ing. Agr. Gerardo Quintana, quien brinda soporte científico, analiza datos y transfiere los resultados. Finalmente hay una Coordinación General de la RSNEA a cargo del programa Sistema Chacras de Aapresid, representada por el Ing. Agr. Ramiro Garfagnoli y la Ing. Agr. Lina Bosaz, para coordinar la ejecución de las diversas actividades planificadas en el proyecto.

Agradecimientos

La presentación del siguiente informe de avances es posible gracias al aporte y trabajo de un gran número de productores, técnicos, instituciones y empresas participantes de la Red. A continuación, los responsables de cada actividad:

Generación de demandas de conocimiento, conducción de ensayos y generación de datos:

• Sitio Bandera: Emilse Vigliecca, Matías Fabricio, Martín Folch

• Sitio Sacháyoj: Walter Losada, Ruben Médula

• Sitio Quimilí: Cristian Gatto, Juan de Dios Cáceres, Graciela Leguizamon, Manuel Monedero y Alan Darling*, (*EEA INTA Quimilí)

• Sitio El Arazá: Cesar Cainelli, Adrián Gallard, Carlos Bianchi, Elbio Bianchi

• Sitio Reconquista: Diego Szwarc

• Sitio Hermoso Campo: Gerardo Lazarzuk

• Sitio Colonia Elisa: Martín Goujón

• Sitio Las Breñas: Gerardo Quintana

• Sitio Colonia José Marmol: Gerardo Quintana, Ivan Capitanich, Leonardo Capitanich

• Sitio Mesón de Fierro: Verónica Sauer, Ariel Igich, Rodrigo Igich

• Sitio El Palmar: Verónica Sauer, Ulises Belich

• Sitio San Justo: Nicolás Vigantti

• Sitio Saenz Peña: Jorge Paz

• Sitio Villa Trinidad: Sebastián Prato y José L. Magnano

• Sitio General Capdevila: Leandro Zilli

• Sitio Tostado: Eduardo Corvi y Fabio Gunzel

Coordinación Técnica:

Gerardo Quintana (EEA INTA Las Breñas)

Coordinación General:

Ramiro Garfagnoli y Lina Bosaz (Sistema Chacras – AAPRESID)

La Red de Soja NEA fue posible gracias al apoyo de las siguientes empresas:

• ASA

• BREVANT

• BASF - CREDENZ

• DON MARIO

• NIDERA

• PIONEER

• RIZOBACTER

RED DE SOJA NEA

CAMPAÑA 2022 - 2023

Gerardo J. R. Quintana1*, Lina Bosaz2, Ramiro Garfagnoli2, Emilse Viglieca2, Matías Fabricio3, Martín Folch4, Verónica Sauer1, Ulises Belich4, Cristian Gatto3, Walter Losada3, Ruben Médula4, Juan Cáceres6, Iván Capitanich4, Leonardo Capitanich4, Gerardo Lazarsuk3 4, Jorge Paz7, Martín Goujon2 3 4, Diego Szwarc8, Eduardo Corvi2 3, Sebastián Prato3, José L. Magnano2 4, Cesar Cainelli4, Nicolas Vigantti2 3 4.

1EEA INTA Las Breñas

2AAPRESID

3Asesor privado

4Productor agropecuario

5Encargado de producción

6EEA INTA Quimilí

7EEA INTA Saenz Peña

8EEA INTA Reconquista

*quintana.gerardo@.inta.gob.ar

OBJETIVOS

Contribuir en la elección de variedades evaluando el potencial productivo, la estabilidad y adaptabilidad de los cultivares pertenecientes a Grupos de Madurez adaptados a la región del NEA mediante ensayos realizados en los diferentes ambientes que conforman esta región.

METODOLOGÍA

Durante la campaña 2022-23 en la RSNEA se evaluaron 15 variedades pertenecientes a los Grupos de Madurez (GM) V, VI, VII y VIII. Estos materiales fueron puestos a prueba en ensayos separados según su GM; de esta manera las variedades de GM V y VI fueron evaluadas en forma conjunta mientras que las variedades de GM VII y VIII también fueron evaluadas conjuntamente, pero en ensayos separados de las primeras. Las variedades participantes en los ensayos

de los GM cortos (V y VI) y sus características son presentadas en la tabla 1 y las variedades de los GM largos (VII y VIII) en la tabla 2.

En esta campaña se sembraron en total 25 ensayos, 13 pertenecientes a los GM V y VI y 12 a los GM VII y VIII. Los ensayos de la RSNEA abarcaron 13 localidades de las cuales 6 pertenecen a la provincia de Chaco, 3 a la provincia de Santiago del Estero y 4 a Santa Fe (Tabla 3 y Figura 1).

Tabla 1. Cultivares evaluados pertenecientes a los GM V y VI.

VARIEDAD GM HC SEMILLERO

BRV 57122 CE VII

DM 75K75 CE VII

Indeterminado Brevant

Indeterminado Don Mario

P 75A06 SCE VII Indeterminado Pioneer

P 80A02 SCE VIII Indeterminado Pioneer

El diseño experimental empleado para todos los ensayos analizados fue el de Bloques Completos al Azar con tres repeticiones. Cada variedad fue sembrada en parcelas cuya superficie varió entre 624 a 10.000m2. El tamaño de las parcelas dependió de las condiciones de los lotes y la disponibilidad de maquinaria al implantar el ensayo.

Las fechas de siembra de los ensayos variaron entre el 19 de diciembre de 2022 y el 1 de febrero de 2023.

La tecnología empleada en la protección del cultivo en general coincidió con la que recibió el lote de producción y se realizaron conforme a las prácticas efectuadas por el productor, priorizándose la aplicación de fitosanitarios a fin de evitar disminución de rendimientos en las parcelas por efectos de plagas, enfermedades y malezas. Las prácticas de fertilización fueron realizadas siguiendo el mismo criterio utilizado para el manejo de esta práctica establecido para el lote. La única tecnología común a todos los sitios de evaluación fue la inoculación y curado de la semilla realizado con inoculante Rizopack 206.

Tabla 2. Cultivares evaluados pertenecientes a los GM VII y VIII.

PROVINCI A LOCALIDAD DE REFERENCIA LOCALIDAD DE ENSAYO DEPARTAMENTO GM EVALUADO

Colonia Elisa Colonia Elisa Sargento Cabral V-VI y VII-VIII

Hermoso Campo Hermoso Campo 2 De Abril V-VI y VII-VIII

Chaco

La Montenegrina Colonia Jose Marmol Independencia V-VI y VII-VIII

Las Breñas Las Breñas 9 de Julio V-VI y VII-VIII

El Palmar El Palmar 12 de Octubre V-VI y VII-VIII

Sáenz Peña Sáenz Peña Comandante Fernandez V-VI y VII-VIII

Santiago del Estero

Sachayoj Sachayoj Alberdi V-VI y VII-VIII

Quimilí Cejoslao Moreno V-VI y VII-VIII

Bandera Bandera Belgrano V-VI y VII-VIII

Reconquista Reconquista Gral. Obligado V-VI y VII-VIII

Tostado Logroño 9 de julio V-VI y VII-VIII

Santa Fe

San Justo San Justo San Justo V-VI

Villa Trinidad Villa Trinidad San Cristóbal V-VI y VII-VIII

Tabla 3. Ubicación geográfica de los ensayos de la red.

Figura 1. Distribución geográfica de los ensayos de la RSNEA durante la campaña 2022-23. Puntos verdes: ensayos cosechados, puntos amarillos: ensayos perdidos.

La cosecha de las parcelas se realizó en forma mecánica, determinándose el peso parcelario y contenido de humedad del grano en el mismo momento de la cosecha. Para la determinación del rendimiento en grano se corrigió la humedad llevando los valores a 13,5%.

Durante los primeros estadios del cultivo se realizó una recorrida por los ensayos donde se relevó información del estado de los mismos y se extrajeron muestras de suelo sobre las cuales, mediante análisis, se determinaron contenido de Materia Orgánica (MO), fosforo (P), azufre (S) y pH.

RESULTADOS

Caracterización de la campaña 2022-2023

La campaña analizada se caracterizó por un bajo caudal de precipitaciones y muy altas temperaturas. Las precipitaciones en el periodo noviembre- mayo variaron entre 347mm para la localidad de Hermoso Campo y 585mm para Colonia Elisa. Siendo muy escasas las precipitaciones principalmente en los meses de diciembre, enero y febrero.

Las altas temperaturas fueron una marcada característica de esta campaña. En el caso de lo registrado por la estación meteorológica de la EEA INTA Las Breñas, enero tuvo 25 días con máximas que superaron los 35°C, mientras que en febrero fueron 14 días y en marzo 11 días. Estos largos periodos de altas temperaturas acompañados de ausencia de

El análisis estadístico de los datos se realizó con el programa Infostat efectuándose las siguientes pruebas:

• Análisis de la varianza por localidad, con separación de medias por prueba de Scott & Knott (alfa≤0,10)

• Evaluación de la interacción Genotipo Ambiente (GxA).

• Evaluación del comportamiento productivo mediante el método de Rendimiento Relativo.

• Análisis mediante el modelo de regresión de sitios Biplot GGE.

• Análisis de estabilidad de los genotipos mediante el método propuesto por Shukla.

• Análisis de Índice Ambiental Linealmente Ajustado.

precipitaciones pusieron al cultivo bajo estrés, principalmente durante el periodo reproductivo temprano, afectando el crecimiento y rendimiento de las variedades. Esta situación provoco en muchos ensayos, según la fecha de siembra de estos, un comportamiento diferencial en función al ciclo de las variedades, pudiendo apreciar en los mismos como las variedades de ciclo más largo escapaban a la situación de estrés y manifestaban mayor crecimiento.

Estas condiciones ambientales, combinadas con la diversidad de fechas de siembras utilizadas en los ensayos condujeron a la expresión de un amplio rango de rendimientos.

La condición química de los lotes donde se implantaron los ensayos es reflejada en la tabla 5 donde se detallan los resultados de los análisis edáficos realizados.

Tabla 4. Distribución de las precipitaciones mensuales (mm) y totales para el período noviembre-mayo en diferentes localidades de la región.

Tabla 5. Valores de MO (%), P (ppm), S (ppm) y pH, obtenidos a partir de análisis de suelo de los ensayos.

Análisis Estadístico Campaña 2022-2023

Durante la campaña 2022-23 se implantaron 25 ensayos de los cuales 2 se perdieron por la condición de sequía y altas temperaturas (Las Breñas), mientras que uno se perdió por fallas en la implantación (San Justo).

Para analizar la información generada en esta campaña fueron considerados 7 ensayos de los GM V y VI que correspondieron a las localidades de Hermoso Campo, Colonia Elisa, Quimilí, Sachayoj, Reconquista, Tostado y Villa Trinidad. El rendimiento promedio de

todos los cultivares incluidos en estos ensayos fue de 2719 kg/ha, alcanzándose rendimientos máximos de 4435 kg/ha y mínimos de 845 kg/ha. En el caso de los ensayos de variedades de los GM VII y VIII también se consideraron 7 ensayos que correspondieron a las localidades de Hermoso Campo, Colonia Elisa, El Palmar, Quimilí, Reconquista, Tostado y Villa Trinidad. En promedio de estos ensayos fue de 2813 kg/ha alcanzándose un rendimiento máximo de 4612 kg/ha y mínimo de 1195 kg/ha (Figura 2).

Los ensayos de las localidades de La Montenegrina, El Palmar, Sáenz Peña y Bandera en GM Cortos y La Montenegrina, Saenz Peña, Bandera y Sachayoj en

GM Largos no fueron incluidos en los análisis multiambientales debido a su alto coeficiente de variación. Los datos de estos ensayos figuran en el anexo.

Figura 2. Rendimiento promedio en kg/ha de cada ensayo por localidad. Barras verdes representan ensayos de los GM V y VI, barras azules representan ensayos de los GM VII y VIII.

Resultados de ensayos por localidades

COLONIA ELISA – Dpto. Sargento Cabral– Chaco

Responsable: Ing. Agr. Martin Goujon

Letras

EL PALMAR – Dpto. 12 de octubre – Chaco

Responsable: Ulises Belich- Ing. Agr. Veronica Sauer (EEA INTA LAS BREÑAS)

entre surcos (cm); Densidad de siembra (semillas/m de surco)

HERMOSO CAMPO – Dpto. 2 de abril– Chaco

Ing. Agr. Gerardo Lazarsuck

de Scott y Knott (p≤ 0,10)

SACHÁYOJ – Dpto. Alberdi– Santiago del Estero

Responsable: Ing. Agr. Walter Losada

Letras distintas indican diferencias significativas mediante prueba de Scott y Knott (p≤ 0,10)

Fecha Fecha Densidad

Antecesor DES

3/1/23 11/5/23

52 16

DES: Distancia entre surcos (cm); Densidad de siembra (semillas/m de surco)

QUIMILÍ – Dpto. Moreno– Santiago del Estero

Responsable: Ing. Agr. Cristian Gatto – Juan Cáceres (EEA INTA QUIMILÍ)

RECONQUISTA – Dpto. Gral. Obligado – Santa Fe

Responsable: Ing. Agr. Diego Szwarc (EEA INTA Reconquista)

VILLA TRINIDAD – Dpto. San Cristobal – Santa Fe

Responsable: Ing. Agr. Sebastián Prato

Letras distintas indican diferencias significativas mediante prueba de Scott y Knott (p≤ 0,10)

DES: Distancia entre surcos (cm); Densidad de siembra (semillas/m de surco)

TOSTADO– Dpto. 9 de julio – Santa Fe Responsable: Ing. Agr. Eduardo Corvi

de surco)

Análisis del Comportamiento Productivo

Para evaluar el comportamiento productivo de los cultivares se utilizó el método de Rendimiento Relativo (RR), el cual consiste en expresar el rendimiento de cada variedad, en cada ambiente, en forma proporcional al promedio del ambiente en el que fue determinado (valor de rendimiento promedio del ensayo), asignándole a este último el valor 100. En cada ambiente las variedades que posean menor rendimiento que el promedio de todas las variedades en el mismo ambiente tendrán valores de rendimiento menores a 100, mientras que las que tengan rendimientos mayores al promedio tendrán valores mayores a 100. Se considerará el Rendimiento Relativo Promedio (RR) de cada variedad como el promedio de

los rendimientos relativos individuales a través de todos los ambientes. A los fines de este análisis se consideran como variedades que presentaron alta capacidad productiva aquellas cuyo valor de RR es igual o mayor a 104.

Para esta campaña, fueron identificadas como variedades de alto Rendimiento Relativo dentro los GM V y VI los siguientes materiales: DM 64K64 SCE, NS 6248 RR, BRV 56123 SCE y CZ 6522 (Tabla 6). Mientras que dentro de los GM VII y VIII fue caracterizada como variedad de alto Rendimiento Relativo P 75A06 SCE (tabla 7).

Tabla 6. Valores de Rendimiento Relativo de los cultivares evaluados pertenecientes a los GM V y VI.

* Variedades que presentaron alta capacidad produc�va

Análisis de la Interacción Genotipo x Ambiente

El análisis de la interacción Genotipo X Ambiente (GXA) permite establecer que proporción del rendimiento puede ser explicada por efecto de las variedades (Genotipo), por efecto de las localidades (Ambiente) o de la Interacción GXA. Durante la campaña analizada, en los ensayos realizados con variedades pertenecientes a los GM V y VI el Ambiente explico el 97% de la variabilidad de los rendimientos, el efecto de las variedades fue responsable del 2% de dicha variabilidad mientras la interacción GXA aporto el 1% de la variabilidad.

Para los ensayos realizados con cultivares de los GM VII y VIII el análisis de la interacción GXA nos permitió determinar que el efecto del ambiente represento el 98% de la variabilidad del rendimiento, el efecto de las variedades incidió sobre el 1% de la variabilidad en los rendimientos mientras que el efecto de la interacción GXA fue responsable del 1% de la variabilidad.

Los resultados obtenidos en la Evaluación de Cultivares de la RSNEA durante la campaña 2022-23 demostraron que la variabilidad en el rendimiento explicada por los efectos del Ambiente, el Genotipo y la interacción GxA se ajustó a los valores normalmente obtenidos en redes de ensayos multiambientales. Sin embargo en esta campaña el efecto del ambiente fue muy marcado, explicado el mismo principalmente por la acción diferencial ejercida por los estrés hídrico y térmico.

La variabilidad del rendimiento explicada por la interacción GXA permite identificar aquellas variedades que se destaquen por su rendimiento en determinados ambientes. Esto es posible mediante la utilización de análisis GGE Biplot, Análisis de estabilidad de Rendimientos mediante el método de Shukla y/o a través de los análisis de Índice Ambiental Linealmente Ajustados.

Tabla 7. Valores de Rendimiento Relativo de los cultivares evaluados pertenecientes a los GM VII y VIII.

* Variedades que presentaron alta capacidad produc�va

Análisis SREG Biplot GGE

El análisis mediante la técnica GGE Biplot permite visualizar gráficamente la variabilidad aportada por efectos del Genotipo y de la interacción GXA, permitiendo establecer variedades de mejor comportamiento por Grupos de Ambientes.

Para comprender el gráfico GGE Biplot se deben considerar los polígonos que envuelven los puntos identificadores de variedades. Las variedades posicionadas en los límites de estos polígonos son las de comportamiento extremo. Cada polígono formado tiene por lo general una variedad en el vértice.

Los marcadores de ambientes están conformados por vectores conectados al origen del gráfico. Aquellos marcadores de ambientes que están encerrados por un polígono conforman un Grupo de Ambientes o Mega-ambiente donde la variedad de mejor comportamiento es la que se sitúa en el vértice extremo del polígono. Los sitios cuyo extremo del vector se ubican más lejos del origen discriminan mejor a las variedades destacadas que aquellos con extremos situados cerca del origen.

Figura 3. Gráfico Biplot GGE para las variedades pertenecientes a los GM V y VI.

El análisis de las variedades de GM V y VI utilizando el método GGE Biplot agrupo a todas localidades en un mega-ambiente que agrupa a las localidades en el polígono que se forma con líneas punteadas en el extremo derecho del grafico integrando a las localidades de Colonia Elisa, Sacháyoj, Quimilí, Hermoso

Campo y Tostado, donde la variedad de mejor comportamiento fue DM 64K64 SCE (fig. 3). También se identifica a CZ 6423 SE como la variedad de mejor comportamiento para Reconquista y a NS 5421 STS como la variedad destacada en Villa Trinidad.

El análisis Biplot GGE para las variedades pertenecientes a los GM VII y VIII (fig.4) permitió establecer la conformación de 2 Mega-ambientes. A la derecha del grafico se forma el primero de ellos integrando a las localidades de Quimilí, Colonia Elisa y Tostado donde P 80A02 SCE fue la variedad de mejor comportamien-

to. En la parte superior del grafico se encuentran el polígono que agrupa a las localidades de Villa Trinidad, Hermoso Campo, El Palmar y Reconquista en un mega-ambiente donde la variedad que se destacó por su comportamiento fue P 75A06 SCE.

Figura 4. Gráfico Biplot GGE para las variedades pertenecientes a los GM VII y VIII.

Análisis de Estabilidad de Rendimiento

Mediante el método propuesto por Shukla se puede analizar la interacción entre los Genotipos (Variedades) y los Ambientes (Localidades) determinando el comportamiento de los Genotipos frente a variaciones en los Ambientes. Este análisis permite determinar la Estabilidad de los cultivares, definiéndose a la misma como la capacidad de un cultivar de mantener consistentemente su comportamiento productivo a través de un amplio rango de ambientes.

Este método se basa en la elaboración de un gráfico de 2 ejes. En el eje vertical se expresa el rendimiento promedio que presentaron las variedades y en el eje horizontal se representa la estabilidad de las mismas. En el grafico se observa además de los indicadores de variedades, una línea horizontal que atraviesa el gráfico la cual representa el rendimiento promedio considerando todas las variedades intervinientes en todos los ensayos analizados, y una línea vertical que se asocia al valor estadístico a partir del cual se considera estable a las variedades.

Para comprender el gráfico se debe considerar que los cultivares que se encuentran por encima de la línea horizontal presentan rendimientos superiores al promedio, y los que se encuentran a la izquierda de la línea vertical presentan poca interacción con el

ambiente, presentando su rendimiento un comportamiento estable. Por otro lado, aquellos cultivares que se ubican a la derecha de la línea vertical presentan mayor interacción con el ambiente, presentando su rendimiento una variación importante en función a las características ambientales. Resulta entonces importante destacar a aquellos cultivares que se ubican en el cuadrante superior izquierdo, por encima de la línea horizontal y a la izquierda de la vertical, ya que son los cultivares cuyo rendimiento es superior al promedio y además presentan estabilidad de rendimiento.

Para analizar la estabilidad de las variedades de los GM V y VI (fig. 5) en la campaña 2022-23 se consideraron 5 ensayos que cumplían los requerimientos de este método de análisis. Estos ensayos correspondieron a las localidades de Colonia Elisa, Hermoso Campo, Sacháyoj, Quimilí, y Villa Trinidad.

El gráfico obtenido a partir de este análisis permitió caracterizar a las variedades DM 64K64, SCE 69X22 y BRV 56123 SCE como estables y con rendimiento por encima del promedio. También fueron identificadas como estables, pero con rendimiento por debajo del promedio, las variedades CZ 6423 SE y P 62A05 SE

Para el análisis de las variedades de los GM largos (fig. 6) se consideraron 6 ensayos correspondientes a las localidades de Colonia Elisa, Hermoso Campo, El Palmar, Quimilí, Reconquista y Villa Trinidad. A partir de este análisis fue posible caracterizar a P 75A06 SCE

como variedad estable y con rendimiento por encima del promedio. También fue identificada DM 75K75 CE como estable, pero con rendimiento por debajo del promedio.

Figura 5. Análisis de estabilidad de rendimiento de cultivares de los GM V y VI.

Análisis de Índice Ambiental Linealmente Ajustado

El Análisis de Índice Ambiental permite explorar la interacción con el Ambiente de cada variedad, caracterizando su comportamiento cuando se les somete a variaciones en el ambiente. Este comportamiento se podrá definir como “Estable” o “Adaptable”, entendiéndose por Estable a una variedad con la capacidad de mantener consistentemente su comportamiento a través de un

amplio rango de ambientes y por Adaptable una variedad con capacidad de mejorar su desempeño ante variaciones en ciertas condiciones ambientales, por ejemplo, variedades que presentan altos rendimientos en ambientes de alta productividad o variedades que tienen capacidad de mejorar su performance frente a las restantes en un ambiente de baja productividad.

Figura 6. Análisis de estabilidad de rendimiento de cultivares de los GM VII y VIII.

El método de Índice Ambiental Linealmente Ajustado consiste en considerar la recta obtenida por regresión lineal a partir de los valores de rendimiento promedio de cada uno de los ensayos evaluados (Ambientes) y contrastarla con la recta de la regresión lineal obtenida a partir del rendimiento promedio de la variedad en cada uno de esos ambientes, la pendiente de esta recta nos permitirá obtener un índice al que llamaremos Índice Varietal (I.V.) con el cual caracterizaremos a las variedades de la siguiente manera:

• Estable o sin adaptación específica: I.V. entre 0,95 y 1,04;

• Adaptadable a ambientes de alta productividad: I.V. mayores a 1,04;

• Adaptadable a ambientes de baja productividad: I.V. menores a 0,95.

Mediante los análisis de Índice Ambiental realizados en esta campaña fue posible identificar dentro de las variedades de GM cortos a BRV 56222 SE, CZ 6522 y DM 60K60 SCE como variedades ADAPTABLES A AMBIENTES DE ALTA PRODUCTIVIDAD (Fig. 7). Las variedades NS 6428 RR, CZ 6423 SE y NS 5421 STS fueron caracterizadas como ADAPTABLES A

AMBIENTES DE BAJA PRODUCTIVIDAD, mientras que las variedades DM 64K64 SCE, BRV 65123 SCE, CZ 5923, P 60A01 SCE y P 65A05 SE fueron caracterizadas como ESTABLES o sin adaptación específica.

Dentro de los cultivares de los GM Largos el Análisis de Índice Ambiental permitió identificar a las variedades DM 75K75 CE y BRV 57122 CE como variedades ADAPTABLES A AMBIENTES DE ALTA PRODUCTIVIDAD (Fig. 8), mientras que la variedad P 80A02 SCE fue caracterizada como ADAPTABLE A

AMBIENTES DE BAJA PRODUCTIVIDAD y P 75A06 SCE fue identificada como ESTABLE o sin adaptación especifica.

Figura 7. Caracterización de variedades de GM V y VI en base al índice Ambiental Linealmente Ajustado.

Dehiscencia y Vuelco

Estas dos características agronómicas fueron evaluadas en los ensayos. Para realizar esta caracterización se evaluó cada parcela basándose en una escala numérica que contemplaba otorgarle valor 5 para una condición excelente y valor 1 para una mala condición de la parcela en función la característica evaluada.

Figura 8. Caracterización de variedades de GM VII y VIII en base al índice Ambiental Linealmente Ajustado.

BAND: Bandera; QUIM: Quimili; SACH: Sachayoj; C.Eli: Colonia Elisa; H.CAM: Hermoso Campo; EL PAL: El Palmar; L. MON: La Montenegrina; S PEÑ: Saenz Peña; REC: Reconquista; TOST: Tostado; V TRIN: Villa Trinidad

Tabla 8. Comportamiento frente a dehiscencia de las variedades evaluada. 5= Excelente; 1= Malo.

BAND: Bandera; QUIM: Quimili; SACH: Sachayoj; C Eli: Colonia Elisa; H CAM: Hermoso Campo; EL PAL: El Palmar; L MON: La Montenegrina; S. PEÑ: Saenz Peña; REC: Reconquista; TOST: Tostado; V TRIN: Villa Trinidad

Tabla 9. Comportamiento frente a Vuelvo de las variedades evaluada. 5= Excelente; 1= Malo.

Durante la campaña 2022-2023 se realizó la evaluación de las variedades en ensayos que por su fecha de siembra, ubicación geográfica y condiciones climáticas sometieron a las mismas una importante diversidad ambiental. Bajo estas condiciones se pudo determinar el comportamiento productivo de los cultivares evaluados, su estabilidad y su adaptación sitio-específica.

En los siguientes cuadros se resume el comportamiento de los cultivares que presentaron mayores rendimientos relativos.

Cultivares pertenecientes a los GM VII y VIII:

P 75A06 SCE 1,06*

P 80A02 SCE 1,03

BRV 57122 CE 0,95

DM 75K75 CE 0,95

Adaptable a Ambientes de Baja Productividad

Adaptable a Ambientes de Alta Productividad

Adaptable a Ambientes de Alta Productividad Estable

* Variedades que presentaron alto potencial productivo

Villa Trinidad, Hermoso Campo, El Palmar y Reconquista

Tostado, Colonia Elisa y Quimili

Se incluyen es este anexo los resultados de los ensayos correspondientes a las localidades de La Montenegrina, Saenz Peña y Bandera para Grupos de Madurez Cortos y Largos y Sacháyoj para GM Largos, los cuales no fueron incluidos en los análisis multiambientales debido a su elevado Coeficiente de Variación.

LA MONTENEGRINA – Dpto. Independencia– Chaco

Responsables: Ing. Agr. Iván Capitanich – Leonardo Capitanich –Ing. Agr. Gerardo Quintana (EEA Las Breñas)

SAENZ PEÑA – Dpto. Comandante Fernandez– Chaco

Responsable: Ing. Agr. Jorge Paz (EEA INTA SAENZ PEÑA)

SACHÁYOJ – Dpto. Alberdi– Santiago del Estero

Responsable: Ing. Agr. Walter Losada

BANDERA – Dpto. Moreno – Santiago del Estero

Responsable: Ing. Agr. Emilce Vigliecca – Matías Fabricio – Martín Folch

Fecha

EVALUACIÓN DE LA RESPUESTA A LA INOCULACIÓN EN LA REGIÓN DEL NEA

INTRODUCCIÓN

Con la intención de comprender como la Fijación Biológica de Nitrógeno (FBN) puede contribuir a la formación del rendimiento del cultivo de soja en la región del NEA, se realizaron ensayos donde se evaluó la respuesta en rendimiento al uso de inoculantes. Estos ensayos fueron llevados adelante en localidades donde se sembraron los ensayos de la RSNEA, en los cuales se incorporaron dos tratamientos: soja inoculada y sin inocular.

Los ensayos se realizaron en macro parcelas del mismo tamaño que las utilizadas para los ensayos de evaluación de cultivares, en un diseño en bloques completos al azar con 3 repeticiones. Los ensayos se realizaron en dos campañas consecutivas, 2022 y 2023, las localidades donde se implantaron los ensa- yos figuran en la tabla 1. La variedad de soja utilizada para la evaluación fue Bio 6.51 IPRO. La composición

de los tratamientos en cada campaña se describe en la Tabla 2.

Las condiciones ambientales, tipo de suelo y manejo del ensayo se describen en la publicación de los resultados de campaña 2022 y 2023 de la Red de evaluación de cultivares.

Para la determinación del rendimiento, las parcelas fueron cosechadas en forma mecánica expresándose el rendimiento en kg/ha corrigiendo la humedad del grano a 13,5%.

Para la evaluación estadística se realizó un ANAVA para cada ensayo y las medias fueron comparadas por prueba LSD de Fisher (p>0,10).

PROVINCIA CAMPAÑA

LOCALIDAD DE ENSAYO DEPARTAMENTO

2022 Gral Capdevila 12 de octubre

Chaco

Santiago del Estero

2022 La Montenegrina Independencia

2023 La Montenegrina Independencia

2023 Las Breñas 9 de Julio

2023 Sáenz Peña Comandante Fernandez

2022 Sachayoj Alberdi

2023 Quimilí Moreno

CAMPAÑA TRATAMIENTO COMPOSICIÓN

2022 Inoculada Rizoliq Dakar (inoculante) + Maxim Integral (fungicida + insec�cida)

2022 Sin inocular Maxim Integral (fungicida + insec�cida)

2023 Inoculada Rizoliq Top (inoculante) + Rizoderma (fungicida biológico)

2023 Sin inocular Rizoderma (fungicida biológico)

RESULTADOS

Los ensayos de las localidades Gral. Capdevila (2022) y Las Breñas (2023) se dieron de baja debido a su mala condición como consecuencia de las condiciones ambientales y no fueron considerados en los análisis.

El rendimiento promedio de los ensayos varió entre los 580 y 2817 kg/ha. Los rendimientos promedios de los tratamientos en cada localidad son descriptos en la tabla 3. La variabilidad en los rendimientos de los ensayos estuvo relacionada a la diversidad de condiciones ambientales, influenciadas principalmente por la distribución de precipitaciones y las lluvias.

Tabla 1. Ubicación geográfica de los ensayos de la red.

Tabla 2. Ubicación.

CAMPAÑA LOCALIDAD TRATAMIENTO TESTIGO INOCULADA

2022 SACHAYOJ 2873a 2623 a

2022 LA MONTENEGRINA 2853 a 3125 a

2023 QUIMILI 1293 a 1501 a

2023 SAENZ PEÑA 644 a 516 a

2023 LA MONTENEGRINA 2757 a 3390 a

El análisis estadístico no permitió encontrar diferencias entre el tratamiento inoculado y el testigo en ninguna localidad. A pesar de esto, en 3 de las localidades evaluadas la respuesta a la inoculación fue positiva, incrementándose el rendimiento en valores que variaron entre el 10 y el 23% respecto al testigo (Fig. 1).

A partir de considerar el set de datos completos, se observa una respuesta del rendimiento levemente positiva a la inoculación (Fig. 2).

Debido a las condiciones climáticas imperantes en ambas campañas evaluadas, principalmente baja disponibilidad hídrica y las altas temperaturas ocurridas durante el periodo de implantación de los ensayos, se considera necesario profundizar en las evaluaciones a fin de despejar los factores que puedan estar influenciando en la respuesta a la inoculación.

Tabla 3. Rendimiento promedio (kg/ha), obtenido en cada ensayo en las diferentes localidades y campañas. Letras diferentes indican diferencia estadística significativa (p>0.90)

Figura 1.

Figura 2. Rendimiento en función a la inoculación (puntos y línea verde) al considerar todas las localidades evaluadas.