ISSN 1850-0633
REVISTA TÉCNICA DE LA ASOCIACIÓN ARGENTINA DE PRODUCTORES EN SIEMBRA DIRECTA
Soja SD Editor responsable Ing. Agr. María Beatriz “Pilu” Giraudo Redacción y edición Lic. Victoria Cappiello Colaboración Rocio Belda, Ing. Matias Bertolotto, Ing. Mariano Boffelli, Ing. Florencia Cappiello, Ing. Lucia Casco, Ing. Guadalupe Covernton, Ing. Tomás Coyos, Santiago Gasparini, Ing. Andrés Madias, Ing. Martín Marzetti, Ing. Santiago Nocelli, Ing. Sabrina Nocera, Gerónimo Ponte, Ing. Leandro Ventroni. Desarrollo de Recursos (Nexo) Ing. Alejandro Clot Marcio Morán Septiembre 2015
Asociación Argentina de 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
SOJA MANEJO DE CULTIVO Claves para el manejo de soja. Trabajo realizado en base al Taller del XXIII Congreso de Aapresid “Biosapiens, La era del suelo”. Dr. Rotundo, J.L. Calidad ambiental como determinante de procesos eco-fisiológicos que regulan el rendimiento en soja. Trabajo realizado en base al Taller del XXIII Congreso de Aapresid “Biosapiens, La era del suelo” de la Dra. Vega, C.
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El reto para el mejoramiento: ¿tolerancia vs. rendimiento? Trabajo realizado en base al Taller del XXIII Congreso de Aapresid “Biosapiens, La era del suelo” del la Dra. Chan, R.
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Aportes de tecnologías de insumos a los rendimientos de soja en la región de la pampa arenosa. Duarte, G. A.; Brambilla, C.; Fernández Canigia; M. V.; Díaz-Zorita, M.
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Brechas productivas de soja en la región central de Córdoba. Toledo, R. E.
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Análisis de los factores que determinan las brechas de rendimiento en soja Campaña 2014/15. Ferraris, G.; Diaz-Zorita, M.; Couretot, L.
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Manejo del cultivo de soja por ambiente: efecto sobre la dinámica de agua. Álvarez, C.; White, M.s; Bagnato, R. ; Quiroga, A.; Lienhard, C. P.; Noellemeyer, E.
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Soja con características diferenciales en calidad nutricional para nichos de mercados. Carrera, C. S. ; Soldini, D. O.; Dardanelli, J. L.
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Prueba de Tetrazolio como método de vigor para semillas de soja. Gallo, C.; França-Neto, J. B; Arango, M.; Gonzalez, S.; Francomano, V.; Carracedo, C.; Costa, O.; Alves, R.; Magnano, L.; Craviotto, R.
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ENFERMEDADES Cultivos de soja Bt y convencional expuestos a poblaciones naturales de organismos plaga y benéficos. Massoni, F. A.; Trossero, M. ; Frana J. E. Roya de la Soja en el este de Entre Ríos, campaña 2014/15. Alternativas para su control. Arias, N.; De Battista, J.
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MALEZAS Yuyos colorados resistentes: caracterización, herbicidas disponibles y manejo complementario. Marzetti, M.; Bertolotto, M.
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Alternativas de doble barbecho para el manejo de malezas otoño-invierno-primaverales y gramíneas estivales en soja. Metzler, M. J.; Ahumada, M.
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NUTRICIÓN El aporte de la fijación biológica de nitrógeno en el cultivo de soja en Argentina. Salvagiotti, F.; Collino, D.J.; Perticari, A.; Piccinetti, C.; Ovando, G.; Urquiaga, S.; Racca, R.W.
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Avances en el diagnóstico de la disponibilidad de azufre en soja. Divito, G. A.; Echeverría, H. E. Contenido de proteína y aceite del grano de soja como respuesta a distintas estrategias de fertilización y rotación. Murgio, M.; Barbieri, P.; Barbagelata,P.; Barraco, M.; Soldini, D.; Salines, L.; Gudelj, V.
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MAQUINARIA Eficiencia de Cosecha en Cultivo de Soja. Sanchez, F.
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Novedades Empresas Socias
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Manejo de Cultivo
Trabajo realizado en base al Taller del XXIII Congreso de Aapresid “Biosapiens, La era del suelo” del Dr. J. L. Rotundo, CONICET, Facultad de Ciencias Agrarias de la UNR.
Claves para el manejo de soja
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¿Cómo definir estrategias que garanticen pisos de rinde en los ambientes más desfavorables y que permitan aprovechar al máximo aquellos de mayor potencial?
Palabras Claves: Soja; Caracterización ambiental; Estrategias de manejo; Rendimiento.
Otras de las herramientas a considerar son la densidad y la calidad de siembra. Respecto de la primera de estas variables, es importante recordar que la soja presenta alta capacidad para compensar bajas densidades y que la densidad mínima que maximiza el rinde depende de la fecha de siembra y el grupo de madurez elegidos. Por último, los ambientes más productivos permiten tolerar menores densidades. Respecto de la calidad de siembra, debe considerarse que la desuniformidad espacial y temporal en el establecimiento del cultivo pueden ser factores importantes en la determinación del rendimiento y que el aumento de la densidad no permitiría compensar los efectos negativos de la desuniformidad ocasionada por una mala calidad de siembra. La Figura 1 muestra cómo esta variable puede afectar el rendimiento obtenido para distintas fechas siembra.
Figura 1
Rendimiento en soja en función de la calidad de siembra (distribución temporal y espacial) para fechas de siembra a) temprana y b) tardía. Campañas 12/13 y 13/14. a-
b-
Manejo de Cultivo
Teniendo en cuenta que el rendimiento alcanzable depende del crecimiento del cultivo durante el período crítico para la determinación del número de granos y que las situaciones de estrés hídrico durante esta etapa determinan caídas importantes en los rindes, la caracterización ambiental - y sobre todo del escenario hídrico, a partir de variables como el agua inicial disponible en el perfil a la siembra, el pronóstico climático, la profundidad de la napa y la calidad del suelo - resulta clave para definir estrategias de manejo defensivas, que garanticen pisos de rinde en ambientes desfavorables u
ofensivas, que permitan capturar aquellas situaciones conducentes a altos rendimientos. En este camino, la elección de fecha de siembra (FS) y del cultivar (GM) son herramientas fundamentales para evadir o escapar a estos períodos de estrés, aunque cabe aclarar que no existen combinaciones de FS y GM “ganadoras” en todos los años, por lo que es importante diversificar los momentos de ocurrencia del período crítico de firma de reducir el riesgo de pérdidas de rinde por estrés hídrico.
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El rendimiento para cualquier cultivo puede ser expresado en términos de rendimiento potencial, alcanzable y logrado, existiendo para cada uno de ellos diversas prácticas de manejo que permiten modificarlos. Así, el rendimiento potencial de un cultivo se encuentra definido por los niveles de radiación y por la temperatura y puede ser modificado a través de prácticas como la elección de la fecha de siembra, del cultivar (GM), la densidad y el espaciamiento entre hileras. El rendimiento alcanzable por su parte, depende de la disponibilidad de agua y de nutrientes, pudiendo ser modificado a través de prácticas como el manejo del barbecho, la fertilización y la inoculación. Por último, el rendimiento logrado depende de los llamados factores reductores (plagas, malezas y enfermedades), siendo la aplicación de productos fitosanitarios adecuados la práctica de manejo que permite incrementarlo.
Manejo de Cultivo
Partiendo de los conceptos anteriores, el equipo de la FCA de la UNR desarrolló un proyecto con el objetivo de testear el efecto de diferentes prácticas de manejo sobre el rendimiento en condiciones de estrés hídrico y, adicionalmente el de evaluar tecnologías en la búsqueda de rendimientos potenciales.
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Para esto se aplicaron los tratamientos que se presentan en la Tabla 1 durante las campañas 13/14 y 14/15 bajo distintas condiciones de oferta ambiental: secano, sequía y potencial. Los resultados mostraron que los ambientes manipulados exploraron rindes entre 5000 (secano) y 3400 (sequía) kg ha1. Asimismo se reportó que las estrategias de manejo testeadas tuvieron efectos significativos (20%) sobre el rendimiento y que el impacto sobre el mismo de los paquetes tecnológicos superiores fueron independientes del espaciamiento y la densidad de siembra (Figura 2.a). Asimismo, se pudo observar una mayor variación en el rendimiento asociada a los tratamientos en ambientes de mayor oferta ambiental (Figura 2.b). Por otro lado, no se observaron manejos específicos para ambientes con sequía vs. ambientes de mayor potencial. El tratamiento SPS4x4, 50 pl m-2 y espaciamiento a 25 cm fue superior en el promedio de los ambientes. Evaluando los ambientes específicamente, se observó que la magnitud del efecto del paquete tecnológico dependió del ambiente, siendo del 15% bajo condiciones de sequía y del 50% bajo secano (Figura 2.b).
Por último, en el camino hacia la definición de mejores estrategias en soja, la jerarquización de las variables de manejo es una herramienta a considerar. El análisis crítico de bases de datos de producción puede dar pautas interesantes del peso relativo de estas variables en situaciones productivas reales. Algunas reflexiones La caracterización ambiental y el pronóstico del posible escenario climático son primordiales a la hora de definir las pautas de manejo del cultivo. La definición de estrategias de manejo ofensivas vs. defensivas deberá plantearse en función de la caracterización ambiental, asociadas con fecha de siembra y elección de grupo de madurez. No parecerían existir estrategias ganadoras todos los años en términos de fecha de siembra y GM. Por lo tanto es importante diversificar la ocurrencia de períodos críticos del cultivo. El cultivo de soja es sumamente plástico en cuanto a variaciones en la densidad (dependiendo de la fecha de siembra y GM). Sin embargo, habría que tener en cuenta la calidad de siembra. Una vez definida la fecha de siembra, la elección de un paquete tecnológico parecería ser más crítica para captar altos rindes que para amortiguar ambientes con limitaciones hídricas (al menos en el rango explorado).
Tabla 1
Figura 2
Efectos sobre el rendimiento de distintas estrategias de manejo en soja. a-
b-
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Entender cómo impacta el ambiente sobre las variables que definen el rendimiento resulta clave para elegir la estrategia de manejo más adecuada.
Palabras Claves: Soja; Rendimiento; Calidad ambiental; Número de granos (NG).
Manejo de Cultivo
INTA Manfredi, Córdoba.
Calidad ambiental como determinante de procesos eco-fisiológicos que regulan el rendimiento en soja
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Trabajo realizado en base al Taller del XXIII Congreso de Aapresid “Biosapiens, La era del suelo” de la Dra. Claudia Vega
Manejo de Cultivo Soja 2015
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Los escenarios actuales están caracterizados por una demanda creciente de alimentos debido al incremento en la población (seguridad alimentaria), una mayor conciencia sobre el impacto ambiental y la contaminación (que impulsa conceptos como la agricultura de bajo carbono, huella hídrica, etc.), la competencia en el uso de recursos y cambios en el clima. En relación a esto último, los modelos predictivos más difundidos pronostican un calentamiento e incremento de la temperatura en los próximos años –fenómeno que ya ocurre en la actualidad con aumentos en la temperatura de entre 0,5 y 1°C -, así como alteraciones en la cantidad de precipitaciones y en la ocurrencia de eventos extremos (de altas y bajas precipitaciones). En el marco de estos escenarios, las estrategias a plantear en soja apuntan a la mejora de los rendimientos potenciales (a través de la genética y la biotecnología), al incremento de la eficiencia en el uso de los recursos (a través de la intensificación sustentable de cultivos y el uso por ejemplo de cultivos de cobertura) y a la intensificación en la construcción de reservorios de C para mejorar la eficiencia en el uso del agua y la estabilidad espacial y temporal de los rendimientos.
rendimientos limitados por la disponibilidad de agua para distintas localidades de la Argentina, las cuales pueden llegar al 40%. Respecto de las interacciones que ocurren entre el manejo y el ambiente, debe saberse que el entendimiento de este aspecto resulta esencial en soja si se tiene en cuenta que este cultivo es uno de los que presenta mayor variabilidad genética en la longitud de sus ciclos. Es posible comprender en mayor medida estas interacciones a través del análisis de los conceptos ecofisiológicos que las explican. Tomando como referencia lo ocurrido durante la última campaña 14/15 - caracterizada por una muy buena disponibilidad hídrica es posible analizar los factores que más explican los rendimientos alcanzados. En el Grafico 2 puede observarse cómo el número
Gráfico 2
NG y rendimiento. Recso 2014-15 para distintas localidades de la provincia de Buenos Aires.
A partir de lo anterior cabe preguntarse de qué manera es posible lograr dichos objetivos. La clave para responder a este interrogante reside en la construcción de nuevos conocimientos, especialmente en lo vinculado al cultivo en su interacción con el ambiente (rendimientos potenciales y alcanzables, probabilidad de estreses durante período crítico), al ambiente mismo (temperatura, radiación solar, demanda atmosférica y distribución de lluvias) y a las interacciones que ocurren entre el manejo y el ambiente (FS, arreglo del canopeo y genotipo). En relación al primer punto, es importante saber que la temperatura y la radiación solar son los factores que definen el rendimiento potencial, el cual a su vez puede expresarse cuando no existen limitaciones en la disponibilidad hídrica para el cultivo. En el Grafico 1 se presentan las brechas entre los rendimientos potenciales y los
Gráfico 1
Brechas de rendimiento en algunas localidades argentinas.
definido por fotoperíodos largos, alta radiación solar y ausencia de limitaciones hídricas, todo lo cual incrementa la tasa de producción de vainas (por mayor número de sitios reproductivos). Asimismo, la temperatura es otro de los factores que determina la calidad ambiental y cuyo efecto, si bien será más extremo en condiciones de deficiencia hídrica, puede reducir el rendimiento entre un 12 y un 18% en situaciones de buena disponibilidad de agua alrededor del periodo crítico. Existen actualmente numerosas herramientas que permiten estimar la calidad ambiental. El Si.Fe.Soja de INTA en convenio con empresas y los mapas de estados hídricos disponibles online, son algunas de las más útiles.
Gráfico 3
Manejo de Cultivo
de granos (NG) explicó hasta un 80% de la variación en dichos rendimientos. La variación vertical del rendimiento para un mismo NG refleja la calidad ambiental durante el llenado de granos ya que la misma impacta sobre un segundo componente: el peso de granos (PG) – lo cual explica los bajos rendimientos que pueden darse en fechas tardías en zonas más frías-. Por otro lado, la variación horizontal en el NG refleja la calidad ambiental alrededor del R4. Dicha calidad estará definida a su vez por las distintas localidades y por la combinación de FS X GM (fecha de siembra x grupo de madurez) dentro de cada localidad. Así, la correcta combinación FS y GM resulta determinante para definir en qué momento y situación ambiental ocurrirá el periodo crítico del cultivo (R5) y por lo tanto el rendimiento a lograr (la fecha de ocurrencia del PC explica más un 80% del rendimiento) (Grafico 3). Un ambiente de buena calidad para la ocurrencia de R5 estará
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Fecha de ocurrencia del periodo crítico (PC) y rendimiento. Recso 2014-15 para Córdoba y Santa Fe
Fecha de ocurrencia de R5
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Manejo de Cultivo
Instituto de Agro-biotecnología de la Universidad Nacional del Litoral. CONICET.
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Trabajo realizado en base al Taller del XXIII Congreso de Aapresid “Biosapiens, La era del suelo” del la Dra. Raquel Chan.
El reto para el mejoramiento: ¿tolerancia vs. rendimiento?
El desafío de obtener cultivos tolerantes a estrés sin penalidades y, si es posible, con aumentos en el rendimiento.
Palabras Claves: Tolerancia a estrés hídrico; Soja; Rendimiento.
Las plantas están sometidas en forma continua a una serie de factores ambientales que generan pérdidas: heladas, patógenos, malezas, salinidad, calor, frio, etc. Así, lo vegetales han desarrollado a lo largo de la evolución una compleja red de mecanismos moleculares y fisiológicos que activan la síntesis de numerosas proteínas y genes que les permiten responder a una situación de estrés (Figura 1). Es posible estudiar este gran entreverado mediante del aislamiento de alguno de estos genes y su análisis a partir de los llamados sistemas modelo, los cuales utilizan especies como Arabidopsis
Figura 1
Red de mecanismos moleculares y fisiológicos que permiten a la planta reaccionar frente una situación de estrés.
Manejo de Cultivo
Se espera que la demanda mundial de alimentos se incremente a causa de un aumento poblacional estimado en 3 mil millones de personas de aquí a 2050. No caben dudas que para enfrentar este desafío es necesario incrementar la producción. Sin embargo, aun con la aplicación de toda la tecnología y mejoramiento genético disponibles en la actualidad, la brecha entre la oferta y la demanda continuará expandiéndose. A pesar de ello, está claro que la ciencia puede colaborar a reducir estas diferencias.
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Figura 2
Plantas de Arabidopsis transgénicas con el gen HaHB4 que retrasan el ingreso a la senescencia.
Manejo de Cultivo
thaliana, caracterizadas por ciclos de vida cortos – que permiten avanzar rápidamente en el proceso de mejora -, genomas más simples y conocidos, mayor facilidad de transformación genética y un tamaño adecuado para cultivarse es espacios limitados. De esta forma, una vez hallados los mecanismos de interés, se evalúa si estos se mantienen inalterados en las especies cultivadas o de interés agronómico.
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En el camino de la mejora genética, la ciencia se ha debatido entre la obtención de plantas tolerantes o la obtención de plantas más productivas. Si bien no caben dudas que las necesidades actuales exigen una mayor producción, el mejoramiento ha apuntado durante mucho tiempo a la obtención de plantas tolerantes a estrés, especialmente hídrico, ya que es el causante de hasta el 50% de las perdidas mundiales. El principal mecanismo que permite a las plantas tolerar la falta de agua es el cierre estomático. Este proceso, si bien impide que ésta se deshidrate, afecta indefectiblemente la absorción de CO2 (que también se produce por vía estomática) y, por tanto, la producción de biomasa y el rendimiento final. En ese camino se hallaron varios genes que si bien resultaban exitosos en la tolerancia al estrés hídrico, afectaban el rendimiento de la planta, aun con agua disponible.
Fue necesario entonces replantear los objetivos y apuntar a la obtención de plantas que toleren el estrés y generen mayores rindes o que, al menos, no presenten penalidades en la productividad. La clave para lograr esto parece residir entonces en hallar mecanismos distintos al cierre estomático capaces de brindar la misma tolerancia. La entrada a senescencia – asociada directamente al tiempo durante el cual la planta continua generando fotosintatos para producir biomasa - es uno de los parámetros que permitiría tolerar el estrés hídrico sin resentir el rinde (Figura 2). El largo de las raíces y el volumen de biomasa son otros de los factores (Figura 3). Otro ejemplo lo constituyen en girasol ciertos genes que permiten tolerar el estrés hídrico a través de mecanismos de estabilización de membranas. Actualmente, varios de estos nuevos mecanismos de tolerancia a estrés hídrico están siendo evaluados con éxito en muchos de los cultivos de interés agronómico.
Figura 3
Plantas de Arabidopsis transgénicas con el gen MTF que incrementa la producción de materia seca aérea y radical.
MTF MTF
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Wt
¿Cuál es el aporte individual y acumulado de las tecnologías de producción recomendadas para planteos de soja de alta producción en la región?
Palabras Claves: Soja; Rendimiento; Tecnologías de insumos; Pampa arenosa.
Manejo de Cultivo
1- DZD Agro S.R.L, (Bs. As.) Argentina; 2- Actividad Privada; 3- Monsanto Bioag.
Aportes de tecnologías de insumos a los rendimientos de soja en la Pampa arenosa
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Gustavo A. Duarte1, Cristian Brambilla1, M. Virginia Fernández Canigia2 y Martín Díaz-Zorita3.
Manejo de Cultivo
Introducción La alta producción de soja es atribuible tanto al ambiente (paisaje y tipo de suelo) como a la implementación de estrategias de manejo del cultivo (fecha de siembra, cultivo antecesor), e independiente del tipo de campaña de producción (Barraco y Díaz-Zorita, 2014). Bajo estrategias uniformes de manejo los rendimientos alcanzados por cultivos de soja en la región de la Pampa arenosa muestran una mejora media anual de 106 kg/ha (Figura 1). En los casos de mayor producción – dados por una menor ocurrencia de factores de limitación, reducción del crecimiento y del rendimiento del cultivo -, esta contribución explica aproximadamente un 15 % de mejora en los últimos 10 años.
Figura 1
Evolución promedio y según 10 % de máximos (Q90) y de mínimos (Q10) rendimientos de soja en una empresa representativa de la región de La Pampa arenosa (El Ganado y DZD Agro SRL, datos propios).
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fertilizar con fuentes fosfatadas en suelos deficitarios se observan respuestas en crecimiento de las plantas, en su nodulación y en los rendimientos. Además, en algunos estudios desarrollados en la región se han descripto respuestas de soja a la aplicación de algunos micronutrientes (Díaz-Zorita et al. 2013), tales como cobalto y molibdeno, en aplicaciones sobre las semillas, y boro en tratamientos foliares. La presencia de enfermedades de fin de ciclo (EFC) también es un factor que explicaría reducciones de los rendimientos de soja en la región. Entre las enfermedades fúngicas más importantes para la zona se encuentra el tizón de la hoja,la mancha púrpura (Cercospora kikuchii) y la mancha marrón (Septoria glycines). Asimismo, junto con la sensibilidad genética de algunas de las variedades cultivadas en la región, se observa un crecimiento en la frecuencia de mancha ojo de rana (Cercospora sojina). Entre las enfermedades bacterianas que se observan con frecuencia en la región se encuentran la pústula bacteriana (Xanthomonas campestris pv glycines) y el tizón bacteriano (Pseudomonas syringae pv glycinea). Resultados de nuestros estudios durante 8 campañas en 39 sitios de producción de la Pampa arenosa muestran que las respuestas al control de EFC son en promedio de unos 150 kg/ha, llegando a significar aportes de unos 597 kg/ha y con una frecuencia de casos positivos de aproximadamente el 90 % (DZD Agro S.R.L., datos no publicados). Los controles más eficientes se obtienen con aplicaciones a partir de R3 y hasta R5, alcanzando mayores respuestas si las lluvias en este período son superiores a 50 mm (Carmona et al. 2011). Nuestro objetivo fue cuantificar el aporte individual y acumulado de tecnologías de producción frecuentemente recomendadas en planteos de soja de alta producción (e.g. siembras tempranas en suelos profundos y con genotipos de altos rendimientos) para la región de la Pampa arenosa, bajo diversas condiciones experimentales de producción (campañas x sitios).
Durante la última década, numerosas tecnologías de producción de soja han acompañado y sustentado parcialmente la expansión de este cultivo en la región de la Pampa arenosa. Estas prácticas incluyen, entre otras, el manejo de la nutrición con la aplicación inoculantes con rizobios y la fertilización, además del control de enfermedades foliares de fin de ciclo con tratamientos de fungicidas foliares. Si bien los beneficios de estas tecnologías han sido validados individualmente, la información regional sobre sus aportes bajo condiciones uniformes de producción (i.e. tipo de suelo, fecha de siembra, genotipo, cultivo antecesor, labranza, etc.) es limitada. Los suelos en esta región tienen una provisión de nitrógeno y de fósforo de moderada a insuficiente, limitando la normal producción de los cultivos. Los rendimientos de soja son limitados entre el 6 y el 8 % respecto de los alcanzables en ausencia de una aplicación eficiente de inoculantes con rizobios, los cuales presentan a su vez una eficacia significativa si se complementan con aditivos que incrementan la sobrevivencia de las bacterias sobre las semillas en tratamientos anticipados y en combinación con otros tratamientos de semilla – e.g. inclusión de mejoradores del crecimiento de las plantas tales como las moléculas señal del tipo lipoquito-oligosacáridos (Piccinetti et al. 2010; Frodyma et al. 2011) -. Al
Metodología El estudio se desarrolló en las campañas 2011/12, 2013/14 y 2014/15 en nueve sitios experimentales de producción aledaños a América (provincia de Buenos Aires). Los suelos fueron Haplustoles Énticos de textura superficial franco-arenosa. Los cultivos de soja se sembraron bajo prácticas continuas de siembra directa, en rotación con maíz como cultivo antecesor y en fechas de siembra correspondientes a condiciones de alta producción (entre mitad de octubre y mitad de noviembre). En cada uno de los sitios se establecieron los siguientes 6 pares de prácticas de manejo: (i) inoculación con Bradyrhizobium japonicum y moléculas señal de lipoquito-oligosacáridos en tratamiento profesional de semillas; (ii) aplicación de cobalto y molibdeno en tratamientos de semillas; (iii) fertilización con fósforo en la línea de siembra; (iv) fertilización foliar con boro en R1; (v) aplicación de tratamientos de semillas con fungicidas y (vi) aplicación foliar de fungicidas en R3. En todos los casos se utilizaron productos comerciales en dosis y condiciones de aplicación recomendadas. Además de evaluaciones durante el cultivo (plantas logradas, nodulación, incidencia y severidad de enfermedades), se determinó la producción de granos y componentes del rendimientoen madurez fisiológica. El diseño experimental en cada sitio fue dispuesto en bloques completamente aleatorizados. Los resultados se analizaron según un diseño en bloques (promedio de los sitios) completos y aplicándose la prueba de
Rendimientos de soja según aplicación individual o combinada de tecnologías de producción. Promedio de 9 sitios representativos de la región de la Pampa arenosa.
La nutrición con nitrógeno y con fósforo, mejorada a partir de la inoculación con rizobios específicos y la fertilización fosfatada de base, mostró consistentes beneficios entre campañas. La mayor proporción de los beneficios a la producción se atribuyeron a la aplicación del tratamiento de semillas Bradyrhizobium japonicum en combinación con moléculas señal lipoquito-oligosacáridos (LCO) de mejoramiento del crecimiento de plantas (221 kg/ha, p<0,02) y a la fertilización fosfatada. En cambio, los aportes foliares de boro (B) y la aplicación de fungicidas para el control de enfermedades de fin de ciclo variaron en sus aportes entre condiciones de producción (campañas x sitios). Por ejemplo, el tratamiento foliar con fungicidas (combinación de estrobilurinas y triazoles) en estadios de R3 mejoró la producción de soja en unos 101 kg/ha (p<0,10), mientras que el uso de B en aplicación foliar implicó una mejora de unos 101 kg/ha (p<0,10).
Comentarios finales •
Estos resultados muestran que el uso de selectas tecnologías mejoradas de producción, en integración con herramientas de decisión (ej. análisis de suelos, sistemas integrados de diagnóstico de enfermedades, etc.), sustentan el desarrollo de cultivos de soja de alta producción en el marco de sistemas agrícolas representativos de la región de la Pampa arenosa. La magnitud de la mejora descripta en los rendimientos, aproximadamente del 12%, coincide con la contribución media atribuible a prácticas de alta producción descriptas en los últimos 10 años a lo largo de esta región.
Bibliografía Barraco, M.; M. Díaz-Zorita. 2014. Suelos y manejo en la producción de soja de la pampa arenosa. XXIV Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo, Bahía Blanca (BA, Argentina), en CD. Carmona, M.; F. Sutua; S. Perelman; R. Reis; M. Gally. 2011. Uso de precipitaciones para predecir el daño de EFC en soja y estimar el uso de fungicidas para su control. En: Correa, O.S.; E.B. de la Fuente; M.A. Carmona; A.G. Kantolic y R.S. Lavado. Soja: Investigación científico-técnica desarrollada en el INBA (CONICET/FAUBA) y en la Facultad de Agronomía de la UBA, 169-173. Díaz-Zorita, M., C. Brambilla, G.A. Duarte y M.V. Fernández Canigia. 2013. Soybean management practices in the sandy pampas region, Argentina. En: World Soybean Research Conference IX. Durban, South Africa, 17-22 Feb. 2013. Frodyma, M. E., R. S. Smith, J. L. C. Dénarié, F. Maillet, M. Diaz-Zorita y S. Semones. 2011. Nutrición biológica: inoculantes modernos para mejorar la biofertilidad. En: XIX Congreso de Aapresid. Inteligencia Colaborativa. AAPRESID (ed.), Centro de Convenciones Metropolitano, 17-19 Agosto 2011. Rosario, SF. Argentina., pp. 1-4. CD. Piccinetti, C., M. Díaz-Zorita, N. Arias, L. Ventimiglia y A. Perticari. 2010. Soybean rizobia inoculation has a positive contribution to Argentine grain yields. En: American Society of Agronomy Crop Science Society of America - Soil Science Society of America (ed.), Long Beach CA, USA, Annual Meetings Abstracts. ASACSSA- SSSA. USA.
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Manejo de Cultivo
Resultados Si bien se hallaron diferencias en los rendimientos, la contribución media relativa de las tecnologías fue similar entre campañas. En promedio, para los nueve sitios evaluados, la aplicación de mejores prácticas de producción de soja significó un 10,3% (equivalentes a 417 kg/ha, p<0,01) de aumento en los rendimientos, respecto de condiciones regulares de producción sin la utilización de tales prácticas (Figura 2).
Figura 2
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diferencia de medias de T para la comparación de rendimientos entre pares de tratamientos.
Manejo de Cultivo
Toledo, R. E. Cereales y Oleaginosas, Facultad de Ciencias Agropecuarias, UNC. E-mail: rtoledo@agro.unc.edu.ar.
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Brechas productivas de soja en la región central de Córdoba
Fechas de siembra y grupos de madurez como factores determinantes de los rendimientos alcanzables en la provincia.
Palabras Claves: Soja; Grupo de madurez (GM); Fecha de siembra (FS); Brechas productivas; Córdoba.
A continuación se evaluarán las brechas existentes entre rendimientos alcanzables y logrados, y entre estos y los potenciales, según el momento de siembra y el genotipo utilizado.
En la Tabla 1 se presentan las precipitaciones de las trece campañas, dónde se utilizaron cultivares de GM IV largo, GM V corto, GM V largo -de hábito de crecimiento indeterminado- y GM VI -de hábito de crecimiento determinado. Para la clasificación del largo de ciclo se consideraron como cortos aquellos GM cuyos decimales son entre 0 y 4, y como largos aquellos con decimales entre 5 y 9 (Tabla 2). La densidad final de cosecha en promedio fue de 31 plantas m-2. Las FS fueron cuatro: octubre, noviembre, diciembre y enero (en todos los casos la fecha exacta fue próxima al día 15 de cada mes), y el espaciamiento entre hileras fue de 0,52 m, salvo en la última campaña que fue de 0,35 m. Los experimentos se condujeron según un diseño en bloques completos aleatorizados con 3 repeticiones. La unidad experimental fue de 4 surcos de 4 m de largo, cosechando 2 m2 de los surcos centrales para obtener el rendimiento, cuyo análisis se realizó con el valor ajustado al 13,5 % de humedad. Se confeccionaron gráficos de la distribución empírica de los rendimientos alcanzables en los diferentes meses, según los datos registrados a través de los años. Los análisis fueron realizados con el programa estadístico Info Stat (Di Rienzo et al., 2014). Resultados Se obtuvo un registro de rendimiento mínimo de 2,74 qq ha-1, y un máximo de 74,20 con una media ambiental de 31,60 qq ha-1. En la Figura 1 se observa cómo se distribuyó el rendimiento según la FS. La línea vertical indica el rendimiento promedio logrado en la provincia
Tabla 1
Precipitaciones ocurridas durante el periodo de análisis. Campaña 2002/03 2003/04 2004/05 2005/06 2006/07 2007/08 2008/09 2009/10 2010/11 2011/12 2012/13 2013/14 2014/15 Media
sep 0 4 0 0 9 99 36 38 57 15 69 3 91 32
oct 32 20 45 68 13 35 89 14 76 86 126 126 18 57
nov 260 60 92 101 42 17 81 40 93 112 69 105 85 89
dic 26 123 168 65 58 67 61 283 42 51 102 86 81 93
Meses ene 116 32 185 192 100 145 84 118 202 142 113 112 171 132
feb 18 27 87 40 88 133 63 162 80 166 73 163 332 110
mar 119 28 140 65 170 129 99 72 37 54 63 104 93 90
abr 70 21 28 57 121 43 10 87 45 22 29 51 43 48
may 14 40 1 0 32 16 9 22 8 10 33 23 9 17
Acumulado 654 354 746 588 633 684 531 835 641 658 678 772 923 647
Manejo de Cultivo
Por lo tanto, para acortar las brechas hacia el techo productivo, hay que valorar la importancia de la influencia de las temperaturas, radiación y fotoperiodo entre R3-R5,5 (Egli, 2006), es decir la combinación de cultivares y época de siembra definirá la oferta de recursos ambientales durante los periodos críticos de determinación del rendimiento (Bacigaluppo et al., 2011). Por lo tanto, frente a la tendencia futura caracterizada por menores ganancias de rendimientos potenciales, mas el posible efecto del cambio climático global sobre los cultivos, es importante explorar el efecto del ambiente y del manejo sobre los rendimientos y su variabilidad. (Blanco et al., 2015). Si a esto se le suma un contexto de aumento de los costos y de bajas de precios, existen medidas de manejo que permiten un mejor aprovechamiento de los recursos basadas, principalmente, en una adecuada elección de la fecha de siembra (FS) y del grupo de madurez (GM).
Materiales y métodos Entre las campañas 2002 y 2015 se sembraron en el Área Experimental del Campo Escuela de la Facultad de Ciencias Agropecuarias, UNC (31º19’LS, 64º13’LW) ensayos comparativos de rendimiento, los cuales formaron parte de Proyectos Nacionales coordinados por la EEA INTA Marcos Juárez, y fueron utilizados en este trabajo para el análisis de los efectos de los factores GM y FS sobre los rendimientos alcanzables y potenciales.
17 Soja 2015
Introducción La Provincia de Córdoba posee una alta variabilidad ambiental interanual para la producción de soja (Glycine max [L.], que influye sobre los rendimientos logrados, logrables y potenciales. Según el SIIA (2015) entre las campañas 2002 al 2014, el rendimiento promedio de soja en Córdoba fue de 25,7 qq ha-1, con un mínimo de 22,1 qq (2011/12) y un máximo de 31,7 qq (2006/07), aunque cabe aclarar que para la campaña 2014/15 se estiman valores de alrededor de 35 qq ha-1 (BCBs. As., 2015). Al promedio mencionado se lo considera como el rendimiento logrado por los productores cordobeses, el cual está limitado por la distribución de precipitaciones, aspectos nutricionales, incidencia de malezas, insectos y enfermedades, que son, junto a otras adversidades, restrictivas del crecimiento (Ittersum y Rabbinge, 2007). El rendimiento alcanzable es diferente, y se obtiene en condiciones de mayor control local y con los mejores genotipos adaptados para el ambiente de interés (Hall et al., 2010).
Tabla 2
Manejo de Cultivo
Variedades utilizadas en las 13 campañas analizadas.
20
Cultivares DM4200 DM4210 DM4250 A4303 SRM4370 FN4.25 SP4X4 FN4.5 SP4500 DM4600 SRM4602 DM4612 A4613
Campañas 2004-08 2012-15 2008-11 2003 2011-13 2012-13 2012-15 2012-13 2008/09 2002/08 2012/13 2012/13 2007/11
GM IV corto IV corto IV corto IV corto IV corto IV corto IV corto IV corto IV largo IV largo IV largo IV largo IV largo
Cultivares DM4800 FN4,85 DM4870 DM50048 RA418 SA4900 SRM4901 A4910 A4913 DM4970 A4990 DM4970 TJ2049
Campañas 2002/04 2011/12 2004/08 2002-04 2005/06 2008/09 2011/12 2002/04 2014/15 2008/12 2010/12 2010/11 2004/05
GM IV largo IV largo IV largo IV largo IV largo IV largo IV corto IV largo IV largo IV largo IV largo IV largo IV largo
Cultivares SRM5001 NA5009 SRM5200 A5409 RA514 RA516 DM5.5i NA5509 DM5.9i A6445 A6411 A6517 NA6126
Campañas 2011/13 2008/15 2012/13 2002/04 2005/10 2010 2008-10 2012-15 2010-13 2002/03 2003/10 2010/12 2012/15
GM V corto V corto V corto V corto V largo V largo V largo V largo V largo VI VI VI VI
Soja 2015
Figura 1
Distribución empírica de siembra de octubre (), noviembre () diciembre ( conjunto de datos según rendimiento y mes de siembra.
de Córdoba para los años de estudio (25,7 qq ha-1). Se destacó la siembra de noviembre como la más propicia para el logro de altas respuestas productivas, superando al promedio antes mencionado en 10 de cada 13 campañas (Percentil 25). En FS anticipadas-octubre- o tardías -diciembre-, dicho promedio se logró en el 50% de los años agrícolas de estudio (Percentil 50), mientras que las FS de enero expresaron muy bajas probabilidades de registrar dicho valor de referencia (3 de cada 13 campañas) (Percentil 75). Por lo tanto, así como en siembras de octubre, noviembre y diciembre son posibles de obtener rendimientos superiores a los 20 qq ha-1, en enero ese valor estuvo lejano a los 7 qq ha-1 obtenidos, todo esto en 10 de cada 13 campañas. (Percentil 25). Si se tomara un valor de referencia de 40 qq ha-1, la probabilidad de obtener dicho registro es de un 25%, con mejores chances si la siembra se realiza entre la 2da quincena de octubre y la 1era de noviembre.
) y enero () considerando el
En siembras de octubre, noviembre y diciembre, se registraron diferencias significativas estadísticas entre los GM, no así en el mes de enero. Como ya se ha dicho, la siembra de noviembre permite mejores respuestas productivas, destacándose el GM V, es tanto de ciclo corto como largo, con una diferencia numérica de 2 qq ha-1 sobre el resto y de 4 qq ha-1 con respecto al GM VI. En octubre, el GM IV largo fue el de mayor rendimiento, superando al GM V largo en 2 qq ha-1 y al GM VI en 6 qq ha-1 (siendo este último el GM frente al cual expresó la mayor brecha de rendimiento). En el mes de diciembre el mejor resultado lo obtuvo el GM V largo, con una diferencia mayor sobre el GM VI de 3 qq ha-1. Mientras tanto, en la fecha tardía de enero se destacó el GM VI, con una brecha de 5 qq ha-1 sobre el de menor promedio (GM V corto) (Tabla 3).
Si bien en promedio todos lo GM tuvieron un comportamiento productivo similar, cabe destacar que se hallaron diferencias en cuanto a los potenciales obtenidos. Así, para el GM IV largo se obtuvo un valor máximo de 74,22 qq ha-1 (noviembre); para el GM IV corto este valor fue de 68,48 qq (octubre); para el GM V corto el mismo alcanzó los 67,19 qq (octubre); para el GM V largo este fue de 64,07 qq (noviembre);
mientras que para el GM VI el máximo fue de 58,63 qq ha-1 (noviembre). Por último, si tomáramos una FS tentativa del 01 de noviembre, por cada día de atraso en el momento de siembra, el GM IV perdió en promedio 23 kg ha dia-1, el GM V unos 25 kg ha dia-1 y el GM VI unos 14 kg ha dia-1, lo que demostró la estabilidad de este GM ante cambios ambientales dados por la FS.
FS
octubre
noviembre
GM IV corto IV largo V corto V largo VI IV corto IV largo V corto V largo VI
Rendimiento (qq ha-1) Media P (25) 32,27 bcde 20,68 35,06 abc 22,39 29,10 de 21,68 32,92 abcd 21,03 27,20 e 20,07 35,62 abc 27,72 36,21 ab 26,96 37,43 a 30,05 37,04 a 27,60 33,84 abcd 2511
P (75) 42,89 47,39 34,40 43,95 33,06 44,09 41,50 44,47 44,66 41,65
FS
diciembre
enero
GM IV corto IV largo V corto V largo VI IV corto IV largo V corto V largo VI
Rendimiento (qq ha-1) Media P (25) 32,00 cde 24,58 31,93 de 24,30 32,39 abcde 23,26 33,40 abcd 24,52 30,54 de 20,05 17,17 f 8,64 18,46 f 9,59 14,01 f 5,91 16,74 f 5,79 19,28 f 15,17
P (75) 39,10 39,85 36,32 41,41 37,08 23,53 24,92 25,65 25,32 25,52
Conclusiones •
Para la región central de Córdoba, los resultados demuestran que existe una alta variabilidad en los rendimientos logrables a lo largo de las distintas FS, ya que la gama de ambientes generados a través de las mismas se traducen en respuestas diferentes. De esta forma, es posible identificar un ambiente de mayor calidad que permite mejores comportamientos productivos -entre la 2da quincena de octubre y la 1era de noviembre-, y que se puede considerar como la ventana de siembra óptima; por otro lado se identifica un 2do ambiente -diciembre-, con buena performance ayudado por las lluvias de verano y un 3er ambiente -enero- no recomendable, sobre todo hacia la 2da quincena, ya que prácticamente se obtiene la mitad de los rendimientos logrables para las otras FS.
Bibliografía Bacigaluppo S., Bodrero, M., Balzarini, M., Gerster, G., Andriani, J., Enrico, J., y Dardanelli, J. 2011. Main edaphic and climatic variables explaining soy bean yield in Argiudolls under no-tilled systems. Europ. J. of Agronomy. v. 35, n 4, p 247-254. Blanco, E., Micheloud, J., Tinghitella, G., Serrago, R. y Satorre, E. 2015. Brechas de rendimiento y factores limitantes del cultivo de soja en el oeste de la Región Pampeana. Resumen del taller de estreses abióticos de los cultivos de maíz y soja. Escuela para graduados, Facultad de Agronomía. Buenos Aires BCBsAs -Bolsa de Cereales de Buenos Aires- 2015. Panorama agrícola semanal. [enlinea] http://www.bolsadecereales.com/(Consultado el 14/08/15) Di Rienzo, J., Casanoves, F., Balzarini M., Gonzalez L., Tablada M. y Robledo C. InfoStat versión 2014. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar Egli, D. and Bruening W. 2006. Temporal profiles of pod production and pod set in soybeans. Europ. J. Agronomy v.24, n. 1, p 11-18. Hall, A., Feoli, C., Ingaramo, J. y Balzarini, M., 2010. Proyecto brechas ASAGIR: variación interzonal e interanual de las diferencias entre rendimientos de girasol alcanzables y logrados para el período 1999-2007. [enlinea] http://www.asagir.org.ar/asagir2008/5to/5-modulo-2.pdf (Consultado el 14/06/15) Ittersum, M. and Rabbinge R. 2007 Concepts in production ecology for analysis and quantification of agricultural input-outpout combinations. Europ. J. of Agronomy. v. 52, n 3, p 197-208. SIIA (Sistema integrado de información agropecuaria) 2015. Estimaciones agrícolas, informe semanal al 17 de Julio de 2014. Disponible en http://www.siia.gov.ar/_informes/Estimaciones_Agricolas/ Mensual/150618_Informe%20Mensual%20Estimaciones%20-%20Jun-2015.pdf Consultado el 11/08/2015.
Encuentre el presente trabajo en www.aapresid.org.ar - PUBLICACIONES
21 Soja 2015
Rendimientos promedio, Percentil 25 y Percentil 75 obtenidos durante el periodo de análisis. Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p<= 0,05)
Manejo de Cultivo
Tabla 3
Manejo de Cultivo
1- UCT Agrícola -Área de Desarrollo Rural INTA EEA Pergamino. Av Frondizi km 4,5 (B2700WAA) Pergamino. 2- Monsanto BioAg. E-mail; ferraris.gustavo@inta.gob.ar
Soja 2015
22
Ings. Agrs. Gustavo Ferraris1, Martín Diaz-Zorita2, Lucrecia Couretot1.
Análisis de los factores que determinan las brechas de rendimiento en soja Campaña 2014/15 Valoración de distintas tecnologías de manejo de soja y cuantificación de su impacto sobre la brecha entre los rendimientos actuales y los máximos alcanzables en la zona de Pergamino.
Palabras Claves: Soja; Brechas de rendimiento; Pergamino; Campaña 2014/15.
En ausencia de limitantes, el rendimiento depende la oferta de radiación y temperatura que ofrece un ambiente en particular. Sin embargo, en la práctica, existen factores limitantes (agua y nutrientes) y factores reductores del rendimiento (adversidades bióticas y abióticas) (Rabbinge, 1993; Monzón, 2015). La adecuada sincronización ambiente-cultivar-manejo, es decisiva para explicar los rendimientos máximos que se logran hoy en la Argentina (Rossi, 2013). Dentro de las variables de manejo, la nutrición es un aspecto relevante. La Región Pampeana Argentina ha sido sometida a un intenso proceso de extracción de nutrientes, disminuyendo el contenido de carbono (C), fósforo (P), azufre (S) y de micronutrientes de los suelos (Sainz Rozas et al., 2012). Estrategias de mediano y largo plazo logran revertir esta tendencia (Ferraris et al., 2012). No obstante, es posible elaborar estrategias de nutrición balanceada, que en el corto plazo permitan acercarse a una condición nutricional de suficiencia. Esto, integrado dentro de un esquema que optimice otros aspectos del manejo, permitiría acercarse a los rendimientos máximos alcanzables para un ambiente en particular.
Tabla 1
Esquema de tratamientos evaluados y diseño experimental. T1. Efecto densidad de siembra (20 vs 30 pl/m2) T2. Efecto fertilización (PSmicros vs sin fertilizar) T3. Efecto genotipo (STS vs convencional) T4. Control positivo (todas las tecnologías) T5. Efecto fungicidas foliares (Con fungicidas vs sin aplicar) T6. Efecto tratamiento de semillas– inoculante y fungicida sobre semilla- (con TS vs sin TS) T7. Control negativo (sin aplicación de tecnologías de insumos)
Tabla 2
Análisis de suelo al momento de la siembra, promedio de cuatro repeticiones. Materia Orgánica
pH
Prof
agua 1:2,5 0-20
0-20
N total %
Fósforo disponible
N-Nitratos (0-20) cm
N-Nitratos suelo 0-60 cm
S-Sulfatos suelo 0-20 cm
mg kg-1
ppm
kg ha-1
ppm
5,5
3,28
0,164
17,9
14,0
56,0
11,4
Calcio
Magnesio
Potasio
Zinc
Manganeso
Cobre
Hierro
Boro
ppm
ppm
ppm
Ppm
ppm
ppm
ppm
ppm
1397
201
493
0,78
51,8
1,37
96,8
0,42
23 Soja 2015
Materiales y métodos El ensayo se implantó en la localidad de Pergamino (Buenos Aires), sobre un suelo Argiudol Típico de la Serie Pergamino, de alta aptitud productiva. Los tratamientos fueron aplicados en soja de primera. La siembra se efectuó en dos fechas (FS), los días 20 de noviembre y 12 de diciembre del 2014, con la variedades DM 4214STSRR y DM 4210 RR, mediante una sembradora experimental de cono con dosificación neumática. La siembra se realizó en la primera fecha a 0,525 m, y en la segunda a 0,40 m. Si bien el antecesor fue maíz, el sitio experimental registra una rotación agrícola continua con varios cultivos de soja en la secuencia. El diseño del ensayo correspondió a bloques completos al azar con cuatro repeticiones y siete tratamientos combinando, además de los genotipos (2) y fechas de siembra (2), 2 densidades de siembra (20 y 30 plantas m2), la aplicación foliar de fungicidas (mezcla de triazol + estrobilurina + carboxamida) en R3, el tratamiento de semillas con fungicidas, insecticida e inoculante y la fertilización con fósforo, azufre y los micronutrientes Zn y B. Un esquema similar fue utilizado por Rotundo y Borrás (2013) en la localidad de Zavalla, en el centro-sur de Santa Fe. Los detalles de los tratamientos evaluados se presentan en la Tabla 1. Por su parte, el análisis del suelo del sitio se describe en la Tabla 2.
Manejo de Cultivo
El objetivo de este experimento es valorar tecnologías referidas al manejo del cultivo de soja, y cuantificar cómo impactan en la ganancia genética obtenida por la introducción de nuevas variedades. Hipotetizamos que el genotipo en relación a su época de liberación, la fecha de siembra, la nutrición, la densidad y protección del cultivo así como sus interacciones, afectan la productividad contribuyendo en grado variable a reducir la brecha de rendimiento con el máximo alcanzable a nivel de campo.
Introducción La soja es el cultivo más importante de nuestro país, cubriendo una superficie implantada superior a los 20 millones de hectáreas, lo que representa un 53% de los suelos agrícolas (SIIA, 2014). En este cultivo, el potencial genético difiere del alcanzado por los mejores productores – e.g. en los concursos de rendimiento se alcanzaron de alrededor de 7000 kg ha-1 (AIANBA) -, y aún más de la media nacional, que alcanzara un máximo histórico de 2971 kg ha-1 en la campaña 2006/07 (SIIA, 2014).
Manejo de Cultivo Soja 2015
24
En el estado V3 se recontaron plantas y se realizó una evaluación de infectividad, considerando infectivas aquellas plantas con más de tres nódulos activos y morfológicamente normales. En R4 se cuantificó el número de nódulos efectivos en raíz principal (RP). Se determinó la distribución entre RP y RS. En el mismo estado, se realizó una estimación indirecta del contenido de N por medio del medidor de clorofila Minolta SPAD 502, la cobertura mediante procesamiento con software específico de imágenes digitales y el vigor, a través de un índice cuantitativo de calidad del cultivo. La recolección se realizó con una cosechadora experimental automotriz. Sobre una muestra de cosecha se determinaron los componentes del rendimiento: número (NG) y peso (PG) de los granos. Los resultados fueron analizados por partición de la varianza, comparaciones de medias y análisis de regresión.
Resultados de los experimentos Se determinó efecto de fecha de siembra (FS), pero no interacción FS*Tratamiento, ni Tratamiento en particular (P>0,10, CV=11,1) (Tabla 3).
Tabla 3
Análisis de la interacción fecha de siembra * tratamiento de tecnología. Pergamino, campaña 2014/15
Resultados y discusión Condiciones ambientales durante la campaña La campaña se desarrolló bajo condiciones ambientales muy favorables, con precipitaciones abundantes y temperaturas moderadas. El balance hídrico no evidenció déficit en ningún estado fenológico, en ninguna de las fechas de siembra. Para la segunda fecha, el ambiente fue extraordinario, caracterizado principalmente por el sostenimiento de temperaturas favorables hasta el final del llenado de los granos.
Los datos referidos a las variables de cultivo cuantificadas en el experimento para cada una de las fechas de siembra se encuentran en la Tabla 4, mientras que los rendimientos – también para ambas fechas - se describen en la Figura 1.
Figura 1
Rendimiento de grano de soja según factores de producción para: primera fecha de siembra y segunda fecha de siembra. Primera fecha de siembra
Segunda fecha de siembra
Las iniciales indican la tecnología quitada en el tratamiento, en comparación con el potencial. P: potencial con integración de todas las tecnologías; D: densidad; F: fertilización con fósforo, azufre, zinc y boro; G: Genética; Ff: fungicidas foliares; I: tratamientos biológicos de inoculación y fungicidas curasemillas; T: testigo absoluto, sin tecnología y en baja densidad.Las líneas de error indican la desviación standard de la media
Tabla 4
Altura de planta (cm); índice de vigor; cobertura; índice verde (Unidades Green seeker); número de nódulos en raíz principal (RP) y secundaria (RS); nudos planta-1; vainas planta-1 y componentesdel rendimiento para ambas fechas de siembra.
Altura (cm)
Vigor* R4
Cobertura R4**
Green Seeker R4
Nódulos x planta (RP)
Nódulos x planta (RS)
Nudos/ planta
Vainas/ planta
NG
PG x 1000
T1
95
3,1
92,8
0,88
35
>30
16
68
2392
186,7
T2
96
3,3
93,3
0,89
21
15
16
63
2649
188,7
T3
98
3,7
92,2
0,9
5
10
14
59
2884
188,7
T4
93
3,8
90,9
0,89
23
5
15
68
2689
191,3
T5
92
3,6
88,1
0,89
21
6
15
62
2493
190,0
T6
96
3,8
91,1
0,89
14
15
15
48
2490
182,7
T7
97
3,8
92,4
0,88
14
5
14
56
2641
173,3
b- Segunda fecha de siembra. Trat.
Altura (cm)
Vigor*
Cobertura R4**
Green Seeker R4
Nódulos x planta (RP)
Nódulos x planta (RS)
Nudos/ planta
Vainas/ planta
NG
PG x 1000
R4
Cobertura R4**
Green seeker R4
Nódulos x planta (RP)
Nódulos x planta (RS)
Nudos/ planta
Vainas/ planta
NG
PG x 1000
2392
186,7
T1
75
3,0
91,3
0,83
12
2
11
78
3035
175,3
T2
70
3,2
89,9
0,81
12
8
10
80
3162
180,7
T3
70
3,4
91,3
0,81
9
10
12
78
3068
167,3
T4
72
3,7
94,1
0,86
9
2
11
78
3414
174,0
T5
68
3,6
85,3
0,82
21
8
11
75
3247
173,0
T6
68
3,8
90,8
0,84
19
4
10
74
3149
174,7
T7
75
3,7
91,5
0,83
10
4
12
67
*Índice de Vigor según escala: 1 = mínimo – 5 = máximo. Evalúa sanidad, tamaño de planta y uniformidad de las parcelas. **R4: vaina de máximo tamaño, de acuerdo a la escala de Fehr y Caviness, 1974.
3029
176,0
25 Soja 2015
Trat
Manejo de Cultivo
a- Primera fecha de siembra.
Tabla 5
Manejo de Cultivo
Reducción de rendimiento y brecha total por restricción tecnológica a través de la introducción de factores limitantes con referencia a un escenario de alta tecnología, con todos los factores de producción ajustados.
Soja 2015
28
Figura 2
Rendimiento de grano de soja según fecha de siembra y nivel de producción. Pergamino, campaña 2014/15. La pendiente indica la pérdida de rendimiento por día de atraso en la siembra, considerando el rendimiento mínimo, medio y máximo para cada día de atraso entre el 20 de noviembre y el 12 de diciembre.
• •
•
•
•
•
Las condiciones ambientales fueron muy favorables durante la campaña 2014/15, con una buena oferta hídrica y temperaturas moderadas pero sostenidas hacia el otoño, lo que originó condiciones extraordinarias para los cultivos de siembra tardía (Figuras 1 y 2). Se determinaron diferencias estadísticas entre FS (P=0,000; cv= 11,09%), pero no interacción FS * Tratamiento de tecnología (P>0,10) ni efecto de Tratamiento de tecnología (P>0,10). En la primera fecha, la brecha de rendimiento atribuible a los factores evaluados alcanzó el 18,8 % (Figura 1.a), siendo superior al 9,9 % de la campaña anterior (Ferrari et al., 1024. a). Sin embargo estuvo por debajo del 22 % determinado en 2012/13 (Ferraris et al., 2014.b). Este rango de respuestas siguió a los rendimientos, los cuales fueron intermedios entre los máximos de 2012/13 y los mínimos (limitados por estrés termo-hídrico en 2013/14), siendo más cercanos a los primeros. El rango de productividad en la segunda fecha se redujo al 11,4 % (Figura 1.b), siendo notablemente inferior a las expresadas en 2013/14 (48,9 %) y 2012/13 (29,8 %) (Ferraris et al., 2014 a; b). Al mismo tiempo se observó una inversión en el peso de las limitantes al rendimiento entre FS, puesto que la brecha productiva fue superior en la segunda siembra para 2012/13 y 2013/14, pero inferior en este último experimento. Probablemente, las notables condiciones ambientales bajo las que se desarrollara el cultivo implantado en esta FS posibilitara una compensación ante cualquier factor artificialmente limitado a los fines del ensayo. La diferencia de rendimiento entre la primera y segunda FS fue inversa y acentuada (Figura 2). El ambiente sobresaliente para la segunda fecha, corroborado también en los excelentes rendimientos zonales de soja de segunda y maíz tardío, y la siembra en un espaciamiento menor (0,40 vs 0,525 cm) podrían contribuir significativamente a explicar este poco repetible comportamiento. En ambos planteos, la buena disponibilidad de P en suelo (Tabla 2) redujo el impacto productivo de la falta de fertilización, acotando el efecto de S, Zn y B, los cuales son de menor magnitud relativa (Tabla 5). Por el contrario, adquirieron mayor preponderancia el cambio en la densidad, el tratamiento de semilla -inoculación + fungicida + insecticida- y el tratamiento con fungicida foliar, en orden de jerarquía (Tabla 5). Los resultados obtenidos demuestran la existencia de tecnologías con impacto directo sobre los rendimientos que explican la brecha tecnológica entre diferentes sistemas de producción. Este comportamiento fue correspondido con un peso ligeramente superior en la primera FS, contradiciendo los resultados de campañas anteriores, probablemente por causa de las condiciones ambientales tan favorables en la segunda FS. La inversión de rendimiento entre primera y segunda fecha, observada con frecuencia en soja y maíz bajo condiciones normales de producción durante la campaña 2014/15, es un comportamiento extraño y probablemente poco repetible.
Bibliografía Ferraris, G.; L. Couretot; L. García, y M. Navarro. 2014. a. La nutrición como herramienta para alcanzar los rendimientos potenciales en soja. Comisión III. XXIV Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo. II Reunión Nacional “Materia Orgánica y Sustancias Húmicas” Producción sustentable en ambientes frágiles. Bahía Blanca, 5 al 9 de mayo de 2014. Ferraris, GN; L. Couretot, L. y M. Díaz Zorita. 2014. b. Análisis de los factores que determinan las brechas existentes entre los rendimientos actuales y los máximos alcanzables en Soja. En: Soja. Revista Técnica en SD. AAPRESID. ISSN 1850-0633. Año 21. Septiembre 2014. Ferraris, G., M. Toribio, R. Falconi, y L. Couretot. 2012. Efectos de diferentes estrategias de fertilización sobre los rendimientos y el balance de nutrientes. Informaciones Agronómicas de Hispanoamérica 6:2-6. IPNI Cono Sur. Acassusso, Buenos Aires. Monzón, J.P. 2015. Atlas Mundial de Brechas de Rendimiento:Trigo, soja y maíz en Argentina. pp 55-59. En: Actas Simposio Fertilidad 2015 “Nutriendo los suelos para las generaciones del futuro”. IPNI Cono Sur – AC Fertilizar. Rosario, 19 y 20 de Mayo de 2015. 252 pp. Rabbinge, R. 1993. The ecological background in food production.en crop protection and sustainable agriculture,D. J. Chadwick y J. Marsh (Eds.).John Wiley and Sons. Rossi, R. 2013. La contribución del mejoramiento genético para la obtención de altos rendimientos en soja pp 38-43. En: García y Correndo (eds)Simposio Fertilidad 2013. Nutrición de cultivos para la intensificación productiva sustentable. - 1a ed. 314 pp. IPNI Cono Sur, Rosario, Santa Fe, 2013.Pen Drive. Rotundo, J. y L. Borrás. 2013 ¿Cómo podemos aumentar los rendimientos de soja? La visión ecofisiológica. Pp36 – 37. Simposio Fertilidad 2013 “Nutrición de Cultivos para laIntensificación ProductivaSustentable” Rosario, 22 y 23 de Mayo de 2013. Sainz Rozas, H., Eyherabide, M., Echeverría, H., Barbieri, P., Angelini, H., Larrea, G., Ferraris, G.N. y Barraco, M. 2013 ¿Cuál es el estado de la fertilidad de los suelos argentinos? 62-72. En: García y Correndo (eds) Simposio Fertilidad 2013. Nutrición de cultivos para la intensificación productiva sustentable. - 1a ed. 314 pp. IPNI Cono Sur, SIIA, Sistema integrado de información agropecuaria. 2014. Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca de la Nación. http: www.siia.gov.ar, consultado el 17/02/14.
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Manejo de Cultivo
Discusión y conclusiones
Manejo de Cultivo
1- UE y DT INTA Gral. Pico; 2pasante UEyDT Gral. Pico y Becario de CONICET; 3- Asesor privado; 4Fac. Agronomía UNLPam. E-mail: alvarez.cristian@ inta.gob.ar
Manejo de soja por ambiente: efecto sobre la dinámica del agua
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Cristian Álvarez1, Matías White4, Ramiro Bagnato2,4, Alberto Quiroga1,4, Carlos Pedro Lienhard3, Elke Noellemeyer4.
El impacto del ambiente sobre la productividad de la soja en el este de La Pampa en términos de eficiencia de uso del agua y uso consuntivo de la misma.
Palabras Claves: Soja; Ambiente; Rendimiento; Eficiencia uso del agua (EUA); Uso constitutivo del agua (UC).
En relación con la productividad, Quiroga (2012) plantea que el paso inicial del manejo por ambientes o sitio específico, es reconocer y jerarquizar los factores que generan variación en el rendimiento, de acuerdo a la “Ley del mínimo”. Es necesario reconocer si un factor es causa principal de variación o, al igual que el rendimiento, es consecuencia de la influencia de otro factor. En una segunda etapa, plantea que es necesario categorizar el factor a través de su rango de variación. Es decir, establecer categorías para la toma de decisiones. En este contexto resulta obvio que en regiones con severas limitaciones hídricas para el desarrollo de los cultivos, la disponibilidad de agua debería considerarse como el factor principal para delimitar zonas de manejo diferencial. En la región semiárida y subhúmeda pampeana, aparte del régimen climático, tres factores principales determinan la disponibilidad de agua para los
Según Álvarez et al., (2011), las variaciones en los rendimientos pueden explicarse a partir de efectos del genotipo, del ambiente, del manejo y de su interacción. Generalmente el efecto ambiental, explica la mayor parte de las variaciones del rendimiento. Las propiedades del suelo (físicas y químicas) en interacción con las variables climáticas (disponibilidad de radiación y agua, así como también de los diferentes regímenes térmicos) determinan diferentes ambientes para el cultivo de soja. A su vez, las diferencias en longitud de ciclo de las variedades de soja pertenecientes a distintos grupos de madurez, permiten explorar distintas ventanas agroclimáticas, cuando son sembradas en la misma fecha y en un mismo lote. Por ejemplo, estudios desarrollados por Tellería (2003) en el sur de Córdoba (Argentina) muestran una mayor estabilidad de los rendimientos - según diferencias entre rendimientos logrados en ambientes de loma y de bajos -con cultivares de mayor ciclo de duración (GM VI) que con ciclos más cortos (GM IV). Por lo tanto un ambiente de cultivo puede ser definido por la combinación de los factores lote y variedad, es decir, para una misma campaña y localidad, un mismo lote sembrado con distintos cultivares pueden ser tratados como ambientes distintos (Salvagiotti et al., 2009). El objetivo del presente trabajo fue estudiar el efecto del ambiente sobre la productividad de la soja en el este de La Pampa, cuantificando la eficiencia en el uso del agua y el uso consuntivo para cada ambiente. Materiales y métodos El estudio se desarrolló durante la campaña 2012/13 en un establecimiento privado “Loma Arisca”, ubicado en el sector oriental de la región semiárida pampeana, provincia de La Pampa. Respecto del Factor ambiente, el ensayo fue llevado a cabo en dos ambientes contrastantes: loma y bajo (Tabla 1). En cuanto a los Factores fecha y GM, el cultivo se sembró los días 4 de noviembre (siembra temprana) y 7 de diciembre (siembra tardía), con dos cultivares de soja cuyos grupos de madurez pertenecen al 3.9 y al 5.2, a un distanciamiento de 42 cm entre hileras y con un stand de plantas de 350 mil. Los cultivos se sembraron en franjas de 4 m de ancho y 150 m de longitud cruzando ambos ambientes. En madurez fisiológica se determinó por triplicado la densidad de plantas sobre una superficie de 5 m2, así como la producción de grano y componentes de rendimiento (número de granos por unidad de superficie o NGy peso individual de los granos o PG) por cosecha manual de una superficie similar. Los resultados de rendimiento en grano se expresaron con contenidos de 145 g kg-1 de humedad de los granos. Por otro lado, se determinó el contenido de agua total del suelo (AT) en capas de 20 cm de espesor hasta los 200 cm de profundidad (método gravimétrico) a la siembra, en R2-3 y en madurez fisiológica. A partir de los valores de textura se estimó – utilizando el software SPAW - capacidad de campo (CC), punto de marchitez (PMP), y DA. Asimismo, se calcularon los contenidos de agua disponible (AD) según la ecuación siguiente: AU (mm) = [CC (g kg-1) – PMP (g kg-1)] x DA (mg kg-1) x espesor (mm) El uso consuntivo (UC) se determinó como la diferencia de agua del suelo a la siembra más las precipitaciones durante el ciclo del cultivo menos el agua del suelo final. Es decir, UC (mm)=(ASinicial+PPciclo-ASfinal) mm.
Manejo de Cultivo
cultivos: la textura del suelo, la profundidad de la tosca y la profundidad de la capa freática. Los dos primeros determinan la capacidad de retención de agua del suelo, que en esta región puede variar de entre 50 a más de 200 mm en todo el perfil.
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Introducción Los rendimientos alcanzables de los cultivos varían como resultado de la interacción de factores naturales y de manejo que ocurren durante su desarrollo, afectando la oferta y aprovechamiento de recursos productivos. La brecha entre el rendimiento potencial y real es reducida en cultivos bajo riego, en los cuales se obtiene alrededor del 85 a 95% del rendimiento potencial, mientras que en cultivos sin riego raras veces se supera el 50%. Esto resalta la necesidad de desarrollar tecnologías para mejorar la productividad de cultivos en secano, ya que la posibilidad de incorporar nuevas tierras a producciones bajo riego es limitada. Por otra parte, de acuerdo con varios autores, el avance genético ha llegado a su límite en cuanto a su impacto sobre el rendimiento de los cultivos. Por este motivo se plantea la necesidad de intensificar la agricultura. Según Cassman (1999) es necesaria la “intensificación ecológica”, que consiste en sistemas de producción de altos rendimientos que protegen la calidad de los suelos y del ambiente, conservando los recursos naturales. Si bien sería imposible en la práctica lograr todos estos objetivos simultáneamente, el concepto de intensificación productiva utilizando principios ecológicos provee un abordaje novedoso para vencer las barreras que causan las brechas de rendimiento. Lobell et al., (2009) sugieren que una de las cuestiones a resolver sería identificar el efecto que tiene la variación climática y la variabilidad de suelos sobre la productividad potencial de un sitio. En cuanto a las condiciones de suelo que afectan el rendimiento de los cultivos se puede distinguir entre factores físicos (capacidad de retención de agua-CRA, densidad aparente-DA.) y nutricionales (disponibilidad de nitrógeno-N, fósforo-P, etc.). A su vez, estos factores pueden ser genéticamente determinados o bien el resultado de procesos de degradación causados por el uso del suelo. El manejo uniforme de cultivos no sólo produce disparidad de rendimientos y disminución de la rentabilidad de los cultivos, sino también desencadena procesos de degradación de los suelos sometidos a usos y manejos no adecuados. Según Quiroga (2012), desde el punto de vista de la sustentabilidad, y en orden de concebir estrategias de manejo conservacionistas, resulta clave diferenciar ambientes con distinto potencial productivo. En general, altos rendimientos de cultivos en secano se asocian con posiciones bajas en el terreno y posiciones con pendientes suaves, mientras que menores rendimientos se describen en posiciones elevadas del terreno o con pendientes pronunciadas (Yang et al., 1998). Numerosos estudios describen relaciones negativas entre pendiente y rendimientos de cultivos (Yang et al., 1998; Changere & Lal, 1997), atribuidas fundamentalmente a procesos erosivos y a sus consecuencias sobre la distribución de partículas y retención de agua en el perfil.
La eficiencia de uso de agua (EUAp) de soja se calculó como el cociente entre el rendimiento en grano producido y el agua consumida por el cultivo (EUA = mm de agua consumida por kg grano producido). El diseño del ensayo fue en bloques completamente aleatorizados (DBCA) con 3 repeticiones por tratamiento. Para el análisis estadístico se utilizó el programa informático INFOSTAT (Di Rienzo, 2011), realizando un ANOVA con los datos obtenidos de las parcelas.
Caracterización del ambiente: Los contenidos de arcilla+limo variaron entre ambientes para la loma y el bajo (14 vs 32%,respectivamente). La concentración de MO varió entre 1.08 y 2.26, para la loma y el bajo respectivamente, mientras que el contenido de P fue similar en ambos ambientes. Los ambientes fueron clasificados como Haplustol Éntico y Ustipsament Típico, para el bajo y la loma respectivamente (Tabla 1).
36
Rendimiento de la soja. Los rendimientos variaron según el ambiente entre 1137 vs 3525 kg ha-1 para loma y bajo, respetivamente. En el bajo no se registró interacción entre GM*FS (p=0.17). Los rendimientos en el bajo fueron superiores en FS temprana vs tardía (p=0.007), y se encontraron diferencias significativas entre GM en FS temprana a favor de 3900 (p=0.02). En tanto, en el ambiente de loma se registraron los mayores rendimientos en FS tardía (p=0.007), sin comprobarse diferencias significativas entre GM (p>0.05), (Figura 1). Barraco (2013), trabajando en suelos de iguales características, encontró respuestas promedio similares entre ambientes, atribuyendo estos resultados al contenido diferencial de arcilla y limos y a la mayor capacidad de retención de humedad en ambientes más finos. Álvarez et al. (2011) y Bagnato et al. (2011) encontraron similares resultados a los obtenidos en este trabajo, atribuyendo la variación del rendimiento a la posición en el relieve (contenido de arcilla y limo y posición del nivel freático, 140 vs. 3,2 cm en el bajo y en la loma respectivamente).
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Manejo de Cultivo
Resultados y discusión
El peso de grano varió según el ambiente, presentando valores de entre 170 y 144 g (peso de 1000 granos) para el bajo y la loma respectivamente. Dentro del bajo no se registró interacción GM*FS (p=0,23). Si bien
no se encontraron efectos significativos de la FS (P=0,39), se hallaron diferencias significativas para distintos GM (p=0,005) (Tabla 2). En el ambiente de loma no se registró interacción FS*GM (p=0,8), pero a diferencia del ambiente de bajo se encontraron diferencias significativas por efecto de la FS (p=0,0001), en tanto que no se comprobaron diferencias significativas por GM utilizado (p=0,06). El número de granos explicó significativamente (p<0.05) dicha variación (2046 granos/m2 para el bajo y 866 granos/m2 para la loma) (Tabla2). Dentro del bajo no se registró interacción GM*FS (p=0,06).Si bien se encontraron diferencias significativas por efecto de la FS (P=0,001), no se comprobaron diferencias significativas según los distintos GM (p=0,14) (Tabla 2). En el ambiente de loma no se registró interacción FS*GM (p=0,67) pero, a diferencia del ambiente bajo, no se encontraron diferencias significativas por efecto de la FS (p=0,17), y tampoco se comprobaron diferencias significativas por efecto del GM utilizado (p=0,27). Lo mismo fue reportado por Kantolik et al. (2003), quienes demuestran cómo el número de granos tiene una correlación positiva con el rendimiento del 82%,a diferencia del peso de granos cuya correlación es sólo del 39%. Aprovechamiento del agua por la soja La cantidad de agua disponible en el suelo promedio de los 2 sitios varió entre 230 y 415 mm para la FS temprana y entre 161 y 421 mm para la FS tardía al momento de la siembra, observándose diferencias altamente significativas entre posiciones del relieve (p<0,01; Figura 2) pero no entre FS y GM (p<0,80). En la Figura 2 se muestra cómo fueron evolucionando los perfiles de humedad en el suelo para cada uno de los ambientes en diferentes fechas durante el ciclo de la soja para los dos GM evaluados. En FS temprana, para el ambiente bajo, no se registraron deficiencias hídricas en ninguna de las fechas evaluadas ni en ninguno de los GM (p<0,05). Esto fue posible gracias al acceso a la napa como consecuencia de la abundante lluvia recibida durante la primavera (napa a 100 cm de profundidad). En cambio, en el ambiente de loma todas las determinaciones fueron decreciendo en humedad a medida que avanzó el estado fenológico del cultivo, mostrando para las mediciones de floración y llenado de granos un estado hídrico bajo (cercano a 25 mm en los 200 cm de perfil evaluado). De manera similar, en el sudeste de Córdoba (Argentina) y en ambientes con una pendiente de 0,45 %, Dardanelli (2002) mostró diferencias en los contenidos de AD de entre 1,3 y 1,8 veces (determinaciones a la siembra y en R2 respectivamente)
Tabla 1
Ambientes de Loma y Bajo: contenido de fracciones de arcilla (Ar), limo (L) y arena (A) (%); contenido de materia orgánica (MO) (g kg-1) y fósforo (P) (mg kg-1); capacidad de intercambio catiónico (CIC) (meq/100 g de suelo) y pH. Ambiente
Loma
Bajo
Profundidad cm
Ar
L
A
MO
MO/L+A
pH
CIC
P
20
4
10
86
10.8
7.7
6.07
7.12
46
40
4
10
86
6.42
60
4
10
86
6.55
20
12
26
62
10.6
46
40
10
22
68
6.42
60
10
20
70
6.55
22.6
7.7
6.17
Figura 1
Manejo de Cultivo
Rendimiento de soja para los ambientes de bajo y loma. Letras mayúsculas y minúsculas distintas indican diferencias significativas entre GM para cada fecha de siembra en el ambiente bajo y loma, respectivamente (p<0,05).
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en favor del bajo con respecto a la loma, aun teniendo precipitaciones abundantes desde la siembra hasta la primera quincena de diciembre y durante el llenado de granos (Figura 1a de precipitaciones acumuladas). En siembras tardías la dinámica fue similar a la comentada para fechas de siembra tempranas, aunque las precipitaciones fueron el 50% de las registradas para estas últimas. Este comportamiento puede comprobarse sobre los componentes de rendimiento- N° de grano y peso de grano en los diferentes ambientes y FS evaluadas (Tabla 2). En la Tabla 3 se detalla como el UC varió entre ambientes. En el bajo, los UC fueron mayores en siembras tempranas y en el GM 5*2, registrándose diferencias significativas (p<0,05) Tabla 3. En la loma se registraron diferencias significativas entre FS (p<0,05), si comprobarse diferencias significativas entre GM (p<0,05). La EUA varió en promedio
entre ambientes (5,3 vs 2,9 para el bajo y loma respectivamente). En el ambiente bajo se registraron las mayores eficiencias con diferencias significativas en FS temprana y GM 3.9 respecto del resto de los tratamientos (p<0,05). En tanto que en la loma las mayores eficiencias se reportaron en FS tardías y GM 3.9, respecto del mismo material en FS tempranas (p<0,05). Estas diferencias en el UC y EUA entre ambientes fueron estudiadas también por Barraco 2013, quien comparando el comportamiento de dos materiales de soja en una catena con diferencias marcadas en su relieve logró las mayores EUA en el ambiente de bajo (14 kg mm-1 ha-1). Otros autores - Álvarez et al. (2011) y Bagnato et al. (2011) -, trabajando con materiales y en ambientes de la misma región hallaron valores de entre 8.6 y 12,8 kg ha-1 mm-1 para el bajo y de 5.5 kg ha-1 mm-1 para la loma, lo cual coincide con la tendencia obtenida en este trabajo.
Tabla 2
Componentes de rendimiento de soja: numero de granos m-2 y peso de mil granos, en el bajo y en la loma. Letras distintas indican diferencias significativas entre tratamientos en los dos ambientes evaluados. Ambiente
Fecha Siembra Tardía
Bajo Temprana Tardía Loma Temprana
GM 5*2 3900 5*2 3900 5*2 3900 5*2 3900
Peso 1000 grano (gr) 156 a 192 b 159 a 175 ab 154 b 172 c 120 a 133 ab
Nº grano 1693 a 1595 a 2066 a 2833 b 969 a 862 a 842 a 794 a
Figura 2
Agua disponible según ambiente (L=loma y B=Bajo) y grupos de madurez para las dos fechas de siembra del cultivo de soja (a=temprana y b=tardía) y precipitación acumulada durante el ciclo de cultivo para cada fecha. * = diferencia significativa entre GM para cada ambiente. Fecha de siembra tardía
Manejo de Cultivo
Fecha de siembra temprana
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Tabla 3
Uso Consuntivo del agua (UC;mm) y eficiencia de uso de agua (EUA ap; kg grano ha-1 mm-1) para cada ambiente, fecha de siembra y grupo de madurez. Letras distintas indican diferencias significativas entre tratamiento en cada ambiente (p<0,05). Ambiente
Fecha de siembra Tardía
Bajo Temprana
Tardía Loma Temprana
GM
UC
EUA
SPS3900
502,2 a
5,3 a
5*2
536,2 ab
5,0 a
SPS3900
578,6 bc
7,0 b
5*2
588,4 c
4,0 a
SPS3900
368,9 a
3,7 b
5*2
357,2 a
2,7 ab
SPS3900
549,9 b
2,3 a
5*2
537,9 b
3,0 ab
Los resultados de este estudio muestran una gran influencia de las clases texturales de los suelos y de su posición en el relieve sobre la productividad del cultivo de soja. En una escala de análisis con puntos distantes a menos de 300 m entre posiciones extremas de evaluación (lomas vs bajos) las diferencias de rendimientos fueron de aproximadamente 2400 kg ha-1 (promedio de los 2 genotipos evaluados).
•
En concordancia con lo planteado en la hipótesis de este estudio, y en años con precipitaciones cercanas a los valores normales pero con distribución anormal (60 días sin precipitaciones), los mayores rendimientos de soja se observaron en los ambientes de bajo, posiblemente debido a la mayor capacidad de retención de agua de los suelos, como consecuencia de su mayor contenido de partículas finas (limos y arcillas) y de MO, junto con el aporte de agua por napa. En este sentido, el rendimiento de los cultivos se correlacionó positivamente con el agua almacenada en el suelo hasta los 200 cm en las diferentes posiciones del relieve, tanto al momento de la siembra como en estadios posteriores.
•
La diferencia de producción entre genotipos fue de 53 y 1030 kg ha-1 (promedio de todas las posiciones de relieve evaluadas). No obstante, la respuesta del cultivo a modificaciones en el ambiente edáfico varió según el genotipo. El genotipo de menor duración de ciclo (SPS3900) mostró un mayor potencial de producción en los ambientes de bajo, e iguales rendimientos hacia posiciones elevadas del terreno a medida que la calidad del ambiente disminuía. El rendimiento estuvo explicado en mayor medida por el nº de granos y se lograron los mayores pesos en fechas de siembra tardías, lo cual impactó sobre el rendimiento final.
•
Los UC fueron diferentes sólo en FS tardías y en el ambiente de loma, marcando una tendencia a ser más eficiente el GM más corto.
•
Trabajos de este tipo repetidos en el tiempo darán mayor validez a los resultados encontrados en el presente trabajo.
Bibliografía Álvarez, C; Quiroga, A; Corro Molas, A y Lienhard, C. Mercosoja 2011. Manejo sitio específico para el cultivo de soja en la región semiárida pampeana. Bagnato , R; Álvarez, C; Scianca, C; Barraco, M y Justo C. Mercosoja 2011. Productividad de soja en suelos con presencia de capa freática y tosca en el noreste de la provincia de La Pampa. Barraco M. 2013. Productividad de soja [glycine max (l.) merrill] según ropiedades edáficas de hapludoles de la región de la pampa arenosa. UBA. Pp.125. Cassman, K. 1999. Ecological intensification of cereal production systems: yield potential, soil quality and precision agriculture. The National Academy of Sciences, 96: 5952-5959. Changere, A & R. Lal. 1997. Slope position and erosional effect on soil properties and corn production on a Miamian soil in central Ohio. J. Sustainable Agric. 11: 5-21. Dardanelli, J.L. 2002. Utilización de modelos de simulación para el manejo sitio específico. 3er Taller de Agricultura de Precisión del Cono Sur. PROCISUR. Carlos Paz. Diciembre del 2002. pp 17-19. Di Rienzo J., Balzarini M., Gonzalez L., Casanoves F., Tablada M., W Robledo. 2011. Indostat versión 2011. Grupo infostat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL:/www.infostat. com.ar Kantolic, A.; Giménez, P.; De la Fuente, E.; E 2003. En Producción de Granos: Ciclo ontogénico, dinámica del desarrollo y generación del rendimiento y la calidad en soja. Pág. 165-201. Lobell, D., G. Bala, A. Mirin, T. Phillips, R. Maxwell, & D. Rotman .2009. Regional differences in the influence of irrigation on climate, J. Clim., 22(8), 2248–2255. Martinez, D. 2012. Avances de la agricultura por ambientes en la región semiárida pampeana. Agronomía por ambientes en la práctica. Editorial INTA. Pág. 5-9. Quiroga, A. 2012. Avances de la agricultura por ambientes en la región semiárida pampeana. Aspectos del manejo por ambientes. Necesidad de reconocer, jerarquizar y categorizar factores que afectan la producción y sustentabilidad. Editorial INTA. Pág. 5-9. Salvagiotti F.; J. Enrico; Bodrero M.; Bacigaluppo S.. 2009. Producción de soja y uso eficiente de los recursos. Revista técnica de la Asociación Argentina de Productores en Siembra directa Soja 2010. Pp 61-64. Tellería, G. 2003. Soja en el sur de Córdoba. Qué debemos saber para mejorar nuestros rendimientos, En: agriculturadeprecision.org/enscamp.html. Yang, C; C.L. Peterson; G.L. Shropshire & T. Otawa. 1998. Spatial variability of field topography and wheat yield in the Palouse region of the Pacific Northwest. Tran. ASAE 41: 17-27.
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41 Soja 2015
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Manejo de Cultivo
Conclusiones
Manejo de Cultivo
1- Instituto de Fisiología y Recursos Genéticos Vegetales (INTA-CIAP); 2- CONICET; 3- EEA INTA Marcos Juárez; 4- EEA INTA Manfredi.
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Constanza S. Carrera1,2; Diego O. Soldini3 y Julio L. Dardanelli4.
Soja con características diferenciales en calidad nutricional para nichos de mercados
Ciertos genotipos no cultivados de soja constituyen un reservorio de genes ligados a la calidad nutricional y una oportunidad para diversificar la producción de materia prima y agregar valor.
Palabras Claves: Soja; Calidad nutricional; Nichos de mercado.
La genética de la semilla influye de manera significativa en la expresión de los rasgos que contribuyen al valor nutricional y/o industrial de la soja. Las investigaciones orientadas al mejoramiento de la composición química del grano de soja han estado focalizadas principalmente al aumento del contenido de aceite y proteína, a la mejora del balance de aminoácidos de la proteína, al incremento del contenido de isoflavonoides y a la modificación de la composición de ácidos grasos del aceite [2]. A nivel mundial, Argentina es uno de los principales países exportadores de grano de soja, luego de USA y Brasil; y el principal de productos derivados como la harina y el aceite [8]. El 99% del área sembrada con soja en el país es cultivada con germoplasma transgénico, cuya composición química es sensible a las variaciones ambientales pero muestra escasa variación entre los cultivares [9]. Por ello, se ha desarrollado germoplasma no transgénico con características químicas diferenciales para algunos de los componentes del grano que definen su calidad [10]. Sin embargo, el perfil químico referido a otros componentes es desconocido. Su estudio y caracterización podría ser de utilidad para determinar de manera más precisa la identidad de las variedades mejoradas, para su posterior uso en programas de mejoramiento. De esta forma, partiendo de los genotipos exóticos químicamente caracterizados, se podrían transferir nuevos genes de interés al germoplasma comercial, ampliando así la base genética. Esto permitiría reducir la vulnerabilidad del material actualmente disponible, diversificar la producción de materia prima y finalmente incorporar valor agregado en las exportaciones. En el siguiente artículo se presenta de forma resumida la composición química de genotipos de soja no transgénicos con características diferenciales para calidad nutracéutica e industrial, en diferentes ambientes de la región sojera argentina.
En la Tabla 1 se muestran las campañas, localidades y fechas de siembra que conformaron la red de ensayos multiambientales. Dicha red estuvo integrada por 23 ambientes (definido como la combinación de campaña, localidad y fecha de siembra). Los ensayos fueron realizados en 8 Estaciones Experimentales del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) ubicadas en 8 localidades distribuidas en la región sojera argentina, abarcando el rango latitudinal comprendido entre los 24° y 38° de latitud sur. Cabe destacar que se implantaron dos fechas de siembra por localidad durante las campañas 2006-2007 y 20072008 bajo condiciones de secano. Caracterización del perfil químico de los genotipos no transgénicos Los valores promedio de los diferentes componentes del grano de soja (proteína, aceite, ácidos oleico, linoleico, linolénico, relación ácido oleico/ linolénico, alfa, beta, gama, delta y total tocoferoles e isoflavonoides totales) a través de todos los ambientes para cada genotipo no transgénico, se presentan en las Tablas 2, 3 y 4. La concentración media de proteína varió entre 39,5% y 42,4%, correspondiéndole al genotipo Ac0916-1 el valor más bajo y al genotipo ALIM3.14 el valor más alto; mientras que la concentración media de aceite osciló entre el 21,0% (para el genotipo ALIM3.14) y el 22,7% (para Ac0916-1). Además, a partir de los valores reportados en la Tabla 2 para ambas variables, se observó que los materiales alta proteína (denominados AlLIM) alcanzaron los valores más altos de concentración de proteína, superando a los restantes materiales no transgénicos. Lo mismo se notó para los genotipos alto aceite (denominados AC). De esta forma ambos grupos se destacaron por el atributo químico para el cual habían sido mejorados y seleccionados. En la Tabla 2 se puede observar que el material ALIM4.13 presentó la concentración más alta de ácido oleico (24,5%) y, consecuentemente, las menores concentraciones de los ácidos linoleico y linolénico (51,1 y 6,8%, respectivamente). Por otro lado, el genotipo Ac0730-3 exhibió un comportamiento inverso, alcanzando las concentraciones más altas
Manejo de Cultivo
Descripción de los genotipos de soja no transgénicos y ambientes de la región sojera argentina analizados Los genotipos no transgénicos con características diferenciales para calidad incluidos en el presente estudio (el grupo de madurez y el hábito de crecimiento están indicados entre paréntesis) fueron: i) tres materiales alto aceite: AC 0730-3 (IV largo, indeterminado), AC 09161 (IV largo, indeterminado), AC 0124-1 (V corto, indeterminado) y, ii) tres materiales alta proteína: ALIM 3.14 (V indeterminado), ALIM 4.13 (V indeterminado), ALIM 3.20 (V indeterminado). Estos genotipos fueron provistos por el Banco Activo de Germoplasma de Soja del INTA Marcos Juárez (Córdoba, Argentina) a cargo del Dr. Diego Soldini y corresponden a líneas experimentales avanzadas, por lo que aún no han sido oficialmente inscriptas en el Instituto Nacional de Semillas (INASE). Tienen origen en un programa de Prebreeding que lleva adelante el INTA, basado en la obtención de material donador de genes para mayor contenido de aceite y de proteína a partir de materiales no cultivados dotados de genes de interés y de los que se obtienen líneas avanzadas luego de varios ciclos de selección –, con el objetivo de transferir dichos atributos a cultivares comerciales ampliando su base genética (com. pers. D. Soldini). Estos materiales fueron seleccionados dentro de un grupo élite de líneas avanzadas, teniendo en cuenta que su grupo de madurez y longitud de ciclo permitieran su adaptación a las diferentes localidades previstas en la red de ensayos utilizada.
45 Soja 2015
Componentes químicos del grano, uso industrial y alimenticio La soja [Glycine max (L.) Merr.] constituye una importante alternativa para la nutrición humana y animal, como así también para la industria alimenticia [1]. El grano de soja contiene altos niveles de proteína (42%) y aceite (20%) [2]. Los principales componentes del aceite de soja son los ácidos grasos insaturados, entre los cuales el ácido oleico (omega 9), el ácido linoleico (omega 6) y el ácido linolénico (omega 3) están presentes en elevada proporción (22%, 54%, 10%, respectivamente) [2,3]. La proporción de estos ácidos grasos determina las propiedades y el valor nutricional del grano de soja. Un nivel elevado de ácido oleico (omega 9) es deseable para la industria aceitera, porque este le confiere al producto una baja capacidad de oxidación, incrementando su durabilidad en góndola. Por otra parte, contenidos elevados de ácidos grasos esenciales, ácidos linoleico y linolénico (omega 6 y 3, respectivamente) son requeridos para nutrición humana debido a sus beneficios potenciales para la salud. Los ácidos grasos esenciales son necesarios para el crecimiento y la reproducción. La carencia de los mismos causa efectos directos en la salud y nutrición tanto humana como animal [4]. El aceite y la harina de soja contienen valiosos componentes menores, tales como los tocoferoles y los isoflavonoides. Los tocoferoles ayudan a prevenir la oxidación lipídica en los granos durante el almacenamiento y la germinación, removiendo los radicales libres. Los tocoferoles también constituyen la vitamina E, la cual contribuye al valor nutracéutico del grano de soja porque mejora el funcionamiento del sistema inmunológico [5]. Los alimentos basados en soja son conocidos como alimentos funcionales debido a su contenido en moléculas potencialmente activas tales como los isoflavonoides [6], los cuales poseen elevado potencial para prevenir enfermedades crónicas [7].
Tabla 1
Campañas, localidades y fechas de siembra incluidas en los ensayos multiambientales conducidos en la región sojera argentina. Fecha de Siembra Campaña
Localidad†
Latitud (S), Longitud (O)
Oct.
Nov.
Dic.
Ene.
Manejo de Cultivo
---------- Día del mes --------2006-2007
Soja 2015
46
2007-2008
BW
38º 19', 60º 14'
-
6
15
-
BO
37º 49', 63º 02'
-
29
-
-
CE
24º 54', 65º 29'
-
14
22
-
CA
27º 38', 55º 30'
27
27
-
-
FA
27º 04', 65º 25'
-
-
-
19
MA
31º 49', 63º 46'
20
-
21
-
PA
31º 44', 60º 32'
-
-
1, 28
-
RQ
29º 40', 59º 12'
-
-
6
3
BO
37º 49', 63º 02'
-
-
-
7
CE
24º 54', 65º 29'
-
13
17
-
CA
27º 38', 55º 30'
-
15
-
-
FA
27º 04', 65º 25'
-
26
-
8
MA
31º 49', 63º 46'
30
-
-
2
PA
31º 44', 60º 32'
-
-
-
15
† BW, Barrow; BO, Bordenave; CE, Cerrillos; CA, Cerro Azul; FA, Famaillá; MA, Manfredi; PA, Paraná; RQ, Reconquista.
Tabla 2
Contenidos promedio de concentración de proteína, aceite, ácidos grasos insaturados (ácidos oleico, linoleico y linolénico) y relación oleico/linolénico (Ol/Ln) (% de la muestra seca) del grano de soja de 6 genotipos no transgénicos evaluados en 23 ambientes de la región del cultivo en Argentina. No Transgénicos
Componente Químico
Ac0124-1
Ac0730-3
Ac0916-1
ALIM3.14
ALIM3.20
ALIM4.13
Proteína
39,91e
40,30d
39,52f
42,41a
40,74c
41,79b
Aceite
22,17c
22,54b
22,67b
21,04e
21,91c
21,44d
Oleico
23,78b
21,56e
21,98d
22,07c,d
22,22c
24,53a
Linoleico
51,76d
54,32a
53,34b
53,30b
52,21c
51,05e
Linolénico
8,08b
8,32a
7,59d
7,84c
8,01b
6,77f
Ol/Ln
3,05d
2,66g
2,97e
2,92e
2,81f
3,79a
Letras distintas dentro de una misma fila indican diferencias significativas (p ≤ 0,05) entre los genotipos.
El rango de variación de los isoflavonoides totales estuvo comprendido entre 2,91 y 4,62 mg/g de harina seca desgrasada, correspondiéndole el valor más bajo al genotipo ALIM4.13 y el valor más alto al ALIM3.20 (Tabla 4). El valor promedio de los genotipos no transgénicos fue de 3,85 mg/g de harina seca desgrasada. Basados en estos resultados, fue posible establecer diferentes perfiles de composición química para cada genotipo no transgénico incluido en este estudio, quedando definida de esta manera su identidad. Así, podría optimizarse la calidad del grano de soja no transgénica para distintos propósitos y contribuir a obtener calidades nutracéutica e industrial específicas. Si bien existen capacidades potenciales de expansión del cultivo de soja en nuestro país, el futuro de este crecimiento, en términos de competitividad internacional, depende además de la producción de sojas especiales para oportunidades de mercado de materias primas con calidades diferenciales o “nichos de mercado”.
Tabla 3
Contenidos promedio de alfa-, beta-, gama-, delta- y total tocoferol (mg/kg de aceite) del grano de soja de 6 genotipos no transgénicos evaluados en 23 ambientes de la región del cultivo en Argentina. No Transgénicos
Componente Químico
Ac0124-1
Ac0730-3
Ac0916-1
ALIM3.14
ALIM3.20
ALIM4.13
Alfa
139,13a
133,96a,b
125,50d
131,50b,c
114,08e
128,51c,d
Beta
51,66a
37,88c,d
44,30b
47,84a,b
39,02c
44,09b
Gama
980,48d
986,66c,d
1080,81b
941,92e
1007,97c,d
939,77e
Delta
362,30b
338,59c
322,91d
307,81e
397,34a
355,18b
Total tocoferol
1533,56c,d
1497,10d,e
1573,59b
1429,07f
1558,41b,c
1467,55e
Letras distintas dentro de una misma fila indican diferencias significativas (p ≤ 0,05) entre los genotipos.
Tabla 4
Contenido promedio de isoflavonoides totales (mg/g de harina seca desgrasada) del grano de soja de 6 genotipos no transgénicos evaluados en 23 ambientes de la región del cultivo en Argentina. No Transgénicos
Componente químico
Ac0124-1
Ac0730-3
Ac0916-1
ALIM3.14
ALIM3.20
ALIM4.13
Isoflavonoides Totales
3,640d
4,070b
3,920b,c
3,880c
4,620a
2,910f
Letras distintas dentro de una misma fila indican diferencias significativas (p ≤ 0,05) entre los genotipos.
Manejo de Cultivo
Hubo diferencias estadísticamente significativas (P ≤ 0,05) entre los genotipos respecto a los contenidos promedio de isómeros de tocoferoles (Tabla 3). El rango de valores para alfa tocoferol fue de 114,1 mg/kg de aceite (ALIM3.20) a 139,1 mg/kg de aceite (Ac0124-1) y para beta tocoferol fue de 37,9 (Ac0730-3) a 51,7 (Ac0124-1) mg/kg de aceite. En el caso de gama tocoferol el rango fue de 939,8 (ALIM4.13) a 1080,5 (Ac0916-1) mg/kg de aceite, mientras que para delta tocoferol fue de 307,8 (ALIM3.14) a 397,3 (ALIM3.20) mg/kg de aceite. Los genotipos ALIM3.20 y Ac0916-1 exhibieron el mayor contenido de gama tocoferol y/o delta tocoferol, destacándose así por presentar los contenidos más altos de tocoferoles totales (Tabla 3). El genotipo Ac0124-1 presentó alto contenido de alfa tocoferol y bajo de delta tocoferol, exhibiendo el más alto contenido de alfa tocoferol (139,1 mg/kg), seguido por el genotipo ALIM3.14 (Tabla 3). Cabe señalar que este último genotipo, junto con ALIM4.13 y Ac0730-3 alcanzaron el menor contenido de tocoferoles totales (Tabla 3). Por otro lado, se destacaron por su alto contenido de tocoferoles totales los genotipos
Ac0916-1 y ALIM3.20 (1573,3 y 1558,4 mg/kg, respectivamente) (Tabla 3), aunque cabe destacar que mientras Ac0916-1 exhibió el contenido más alto de gama tocoferol (1080,5 mg/kg), ALIM3.20 mostró los contenidos más altos de delta tocoferol (397,3 mg/kg) (Tabla 3).
47 Soja 2015
de ácidos linoleico y linolénico (54,3 y 8,3%, respectivamente) y el valor más bajo de ácido oleico (21,6%), resultando en una menor relación oleico/linolénico (2,7%).
Conclusiones Los genotipos no transgénicos analizados mostraron elevada variabilidad referida a los componentes químicos del grano de soja. Dentro de los genotipos identificados como de alta proteína, ALIM 3.20 se caracterizó además, por presentar el contenido más alto de isoflavonoides totales. Por otra parte, el aceite de dicho genotipo exhibió atributos interesantes, debido a su elevada concentración de ácido linolénico (omega 3) y delta tocoferol, así como a su baja relación ácido oleico/linolénico. Por lo tanto, ALIM 3.20 podría ser utilizado directamente como materia prima para la obtención de mayor concentración de proteína requerida por la industria harinera. Este genotipo también permitiría la obtención de harina con altos niveles de isoflavonoides y aceite rico en ácido linolénico (ácido graso esencial), útil para propósitos nutracéuticos y consumo humano. Por otra parte, ALIM 4.13 mostró la relación más alta de ácido oleico/linolénico, resultando en un aceite de baja capacidad de oxidación, lo cual incrementa su vida en góndola. Esto último es requerido por las industrias aceiteras y de biodiesel. Este genotipo alcanzó el contenido más alto de alfa tocoferol (conocido como vitamina E), el cual es importante para la dieta humana.
•
Entre los genotipos caracterizados como de alto aceite, Ac 0730-3 exhibió la concentración más elevada de ácidos grasos esenciales polinsaturados (ácidos linoleico y linolénico) y por lo tanto, la relación más baja de ácido oleico/ linolénico. Más aún, este genotipo se caracterizó por presentar elevados niveles de alfa tocoferol y alto rendimiento en proteína, produciendo harinas con el contenido más alto de isoflavonoides después de ALIM 3.20. Es por ello que dicho genotipo sería apto para la producción de soja destinada al desarrollo de productos nutracéuticos con valor agregado.
Manejo de Cultivo
•
Soja 2015
48
Referencias 1 Seguin P, Turcotte P, Tremblay G, Pageau D and Liu W, Tocopherols concentration and stability in early maturing soybean genotypes. Agron J 101:1153–1159 (2009). 2 Wilson R, Seed composition, in Soybeans: Improvement, production and uses, ed. by Stewart BA and Nielsen DR, 3rd edn, Agronomy Monograph 16, ASSA, CSSA, and SSSA, Madison, WI, pp. 621–677 (2004). 3 Orthoefer FT, Vegetable oils, in Bailey’s Industrial Oil and Fat Products, Edible Oil and Fat Products: General Applications, ed. by Hui YH, JohnWiley & Sons, Inc, NewYork, pp. 19–44 (1996). 4 Valenzuela A, Sanhueza J and Nieto S, Long-chain omega-3 fatty acids in human and animal health and nutrition: a model for development of functional foods. Aceites y Grasas 10:526–533 (2000). 5 Shintani D and DellaPenna D, Elevating the Vitamin E content of plants through metabolic engineering. Science 282: 2098–2100 (1998). 6 Berger M, Rasolohery CA, Cazalis R and Daydé J, Isoflavone accumulation kinetics in soybean seed cotyledons and hypocotyls: distinct pathways and genetic controls. Crop Sci 48:700–708 (2008). 7 Caragay AB, Cancer-preventive foods and ingredients. Food Technol, 46:65–68 (1992). 8 Carrera C, Martínez MJ, Dardanelli J and Balzarini M, Environmental variation and correlation of seed components in nontransgenic soybeans: protein, oil, unsaturated fatty acids, tocopherols and isoflavones. Crop Sci 51:800–809 (2011). 9 Carrera C, Martínez MJ, Dardanelli J and Balzarini M, Water deficit effect on the relationship between temperature during the seed filling period and soybean seed oil and protein concentrations. Crop Sci 49:990–998 (2009). 10 Soldini DO, in Potencial genético de cruzamentos dalélicos parciais de soja com énfase nas productividades de gráos e óleo, PhD dissertation, Universidade de San Pablo (USP), Piracicaba, Brazil, pp. 80 (1998).
Encuentre el presente trabajo en www.aapresid.org.ar - PUBLICACIONES
1- INTA EEA Oliveros; 2- EMBRAPA Soja, Londrina, Brasil; 3- INIA, Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria, La Estanzuela, Uruguay; 4- Francomano & Picardi SRL, Laboratorio de Semillas, Buenos Aires; 5- LEA, Laboratorio de Especialidades Agronómicas, Colón; 6Sementes Adriana, Rondonopolis, Brasil; 7- COCARI Seed, Mandaguari, Brasil. E-mail: gallo.carina@inta.gob.ar
Un gran avance hacia la validación de una prueba ampliamente empleada en el sector semillero del MERCOSUR.
Palabras Claves: Soja; Vigor; Prueba de Tetrazolio (TZ).
Manejo de Cultivo
Prueba de Tetrazolio como método de vigor para semillas de soja
49 Soja 2015
Gallo1, C.; França-Neto2, J.B; Arango1, M.; Gonzalez3, S.; Francomano4, V.; Carracedo5, C.; Costa6, O.; Alves7, R.; Magnano1, L.; Craviotto1, R.
Manejo de Cultivo Soja 2015
50
Introducción El diagnóstico estimado de vitalidad de una semilla, evaluado con la técnica de Tetrazolio, fue denominada por Lakon como “vitalidad de la semilla”, y por lo tanto fue asimilada para el término “poder germinativo” (ISTA, Working Sheets, 2003). Este término se refiere al hecho de que las semillas podrían ser evaluadas con una tinción de tetrazolio para verificar su potencial para producir nuevas plántulas. La Prueba de Tetrazolio (TZ) también provee una rápida evaluación del vigor de semillas viables (Moore, 1985), y fue rápidamente aceptada en Estados Unidos, América del Sur y Europa, donde se aplicó para numerosas especies comerciales. La Prueba de Tetrazolio está basada en la actividad de ciertas enzimas llamadas deshidrogenasas, las cuáles participan en las reacciones de respiración que se producen en la mitocondria de las células vivas. Estas enzimas están presentes en los tejidos vivos de las semillas, y reducen la solución incolora de cloruro de 2,3,5- trifenil tetrazolio en un color rojo/rosa genéricamente llamado formazan. Como consecuencia de la condición de vitalidad de las estructuras seminales, aparecen diferentes colores e intensidades, reflejando las diferencias en la actividad respiratoria de cada estructura. Por lo tanto, de acuerdo a su condición fisiológica, se produce una imagen topográfica de la semilla sobre sus superficies externas e internas (Moore, 1985; França-Neto et al., 1998; Craviotto et al., 2008). El objetivo de este estudio fue demostrar que la Prueba de Tetrazolio es un método de vigor para soja (Glycine max), repetible dentro de laboratorios y reproducible entre ellos. Materiales y métodos Se emplearon muestras de tres lotes de semillas de Glycine max provistas por la EEA Paraná del INTA. Todos los lotes de semillas tuvieron una germinación estándar superior o igual al 80% (lote 1: 92%; lote 2: 89% y lote 3: 80%). Para la preparación de la solución de tetrazolio se procedió a disolver la sal de cloruro de 2,3,5 trifenil tetrazolio en una solución buffer de acuerdo a lo establecido por la Reglas ISTA (ISTA, 2014). La prueba se condujo sobre dos repeticiones de 100 semillas para cada uno de los lotes de simientes. Las semillas se acondicionaron durante
toda la noche, colocadas por 16-18 horas entre rollos de papel de filtro húmedos a 20ºC ± 2ºC y dentro de bolsas plásticas selladas para evitar la evaporación. Las semillas se sumergieron luego en agua durante 30 a 60 minutos a 20ºC ± 2ºC para completar la imbibición adicional en caso que fuera necesario. Al final del período de imbibición se obtuvieron semillas duras a las cuáles se les realizó una incisión en el área cotiledonar opuesta al embrión. Luego, las mismas se sumergieron durante la noche (16-18 horas) entre rollos de papel de filtro a 20ºC ± 2ºC. Para dar comienzo al proceso de tinción, las semillas embebidas intactas se colocaron en una solución de cloruro de 2,3,5 trifenil tetrazolio al 0.1% durante 3 horas a 35ºC ± 2ºC y en oscuridad. Previo a la evaluación, se eliminó la solución de tetrazolio y las semillas se enjuagaron con agua. Las mismas permanecieron sumergidas durante la evaluación para evitar la deshidratación y la decoloración. El tegumento de cada semilla se removió manualmente y se expuso el embrión para cortarlo cuidadosamente a través de la mitad de los cotiledones y del eje radícula-hipocótilo con una hoja de afeitar. El proceso de evaluacion consistió en observar las semillas teñidas, interna y externamente. Las semillas con tegumento fuertemente adherido al eje embrionario y cotiledones se relacionaron directamente con tejidos sanos y vigorosos, los cuáles siempre aparecen turgentes y rosados, tanto externa como internamente. En este tipo de semillas, la solución de tetrazolio penetró superficialmente, mientras que a nivel interno mostraron una coloración blanco brillante rodeada por un área de color rosa. Los tejidos deteriorados siempre aparecieron de color rojo y los tejidos muertos de color blanco mate. Los tejidos que presentaron coloraciones amarillentas, y/o grisáceas y/o violáceas y verdes fueron considerados como tejidos muertos. Las semillas se clasificaron en diferentes categorías de acuerdo al color, la turgencia del tejido y la localización (extensión y profundidad) de las áreas dañadas, estableciéndose los niveles siguientes: - Vigor Alto (Categoría A): semilla completamente turgente y teñida de color rosa. - Vigor Medio (Categoría B): presencia de áreas menores de color rojo, sin tinción, con tejidos necróticos o flácidos con una extensión
Figura 1
Semillas de Vigor Medio (Categoría B). Simbología de áreas afectadas:
Figura 2
Manejo de Cultivo
Semillas de Bajo Vigor (Categoría C).
Figura 3
51 Soja 2015
Otras tinciones.
A
F
B
G
C
H
limitada y de poca profundidad en cualquier lugar de la semilla (incluyendo eje embrionario y área de unión del eje embrionario y los cotiledones) (Figuras 1). - Vigor Bajo (Categoría C): presencia de mayores o múltiples áreas de color rojo, sin tinción, tejidos flácidos o necróticos con una extensión desde 1/3 hasta 3/3 del área cotiledonar del extremo distal del cotiledón(es) y una profundidad de 1/2 del cotiledón hasta un cotiledón entero (Figuras 2). - Otras Tinciones. Esta categoría incluye: - Semillas Viables-No Vigorosas (Figura 3 A-E), caracterizadas por una radícula que presenta hasta 1/3 de tejidos deteriorados, sin tinción o perdidos (A); área de unión del eje embrionario y cotiledones con tejidos deteriorados rojos (B); cotiledones que presentan hasta 1/2 de tejidos deteriorados, sin tinción o perdidos (C); cotiledones que presentan hasta 1/4 de tejidos deteriorados o sin tinción en profundidad (D); cotiledones que presentan hasta 3/4 de tejidos deteriorados, sin tinción o perdidos (E).
I
D
J
E
K
L
- Semillas No Viables: radícula con más de 1/3 de tejidos deteriorados, sin tinción o perdidos (F); área de unión del eje embrionario y cotiledones sin tinción (G); plúmula deteriorada o perdida (H); cotiledones con más de 1/2 de tejidos deteriorados, sin tinción o perdidos (I); cotiledones con más de 1/4 de tejidos deteriorados o sin tinción en profundidad (J); cotiledón con más de 3/4 de tejidos deteriorados, sin tinción o perdidos (K); semilla entera sin tinción (L). Los resultados de Vigor-TZ (%) por la Prueba de Tetrazolio se analizaron separadamente usando el cálculo de los z-scores y la herramienta estadística desarrollada por S. Grégoire de acuerdo a ISO 5725-2, para calcular los valores h y k. El vigor del lote de semillas se resume como Vigor-TZ (%), y resulta de la suma de las semillas dentro de las categorías de vigor: A (Vigor Alto) + B (Vigor Medio) + C (Vigor Bajo), expresada en porcentaje.
Resultados El cálculo de los z-scores (Tabla 1) reveló que ninguno de los datos para el Vigor-TZ (%) excedió el valor 2, por lo tanto todos los resultados se consideraron satisfactorios. La repetibilidad y la reproducibilidad se analizaron con la herramienta estadística desarrollada por S. Grégoire. Los valores h muestran la
Manejo de Cultivo
Tabla 1
Soja 2015
52
Comparación de medias, desvíos estándar (DS) y valores z-score de valores de Vigor-TZ para tres lotes de semillas analizados por seis laboratorios empleando la Prueba de Tetrazolio. LAB A LAB B LAB C LAB D LAB E LAB F Mean Standard Dev z-score LAB A LAB B LAB C LAB D LAB E LAB F
Lote 1 61,5 58,5 63,5 61,5 74 66 64,167 5,419 Lote 1 -0,492 -1,046 -0,123 -0,492 1,815 0,338
Lote 2 71,5 65,5 61,5 57,5 67 66 64,833 4,813 Lote 2 1,385 0,139 -0,693 -1,524 0,450 0,242
Lote 3 26,5 43,5 27 36,5 31 37
tendencia de un laboratorio para sobreestimar o subestimar resultados comparada con la media general de todos los resultados disponibles para cada lote. Por otro lado, los valores k brindan una medida de la variabilidad de las repeticiones. Valores altos indican mayores sub o sobreestimaciones (valores h) o mayor variabilidad entre repeticiones (valores k). La Figura 4 indica que el laboratorio E sobreestimó los resultados del lote 1, si consideramos el valor h crítico al 5% de nivel de significancia, mientras que si consideramos el valor h crítico al 1% de nivel de significancia, este laboratorio no sobreestimó los resultados del mismo lote. Los laboratorios restantes no sobreestimaron ni subestimaron los resultados en ninguno de los lotes de semillas. La Figura 5 muestra la variabilidad entre las repeticiones para cada lote. Los resultados obtenidos para el lote 1 y lote 2 en el laboratorio A fueron significativamente mayores que la variabilidad para los mismos lotes en los otros laboratorios. Aún así, las repeticiones estuvieron en tolerancia para todos los lotes y todos los laboratorios (según tablas de tolerancia del Proceedings of the ISTA Tetrazolium Workshop, Edinburgh, 1997). La Tabla 2 muestra la repetibilidad y la reproducibilidad de los valores obtenidos de los tres lotes de semillas para todos los laboratorios. Estos valores están dentro de un rango similar a métodos de vigor previamente validados (deterioro controlado, emergencia de radícula, conductividad para Phaseolus vulgaris y Glycine max).
33,583 6,614 Lote 3 -1,071 1,499 -0,995 0,441 -0,391 0,517
Tabla 2
Valores de Vigor-TZ (%) para resultados de repetibilidad y reproducibilidad en la Prueba de Tetrazolio. Lote Lote 1 Lote 2 Lote 3
Repetibilidad 4,082 1,000 0,957
Reproducibilidad 6,140 4,865 6,648
Figura 4
Valores de Vigor-TZ (%); valores h para tres lotes de semillas de Glycine max analizadas empleando la Prueba de Tetrazolio en seis laboratorios.
Figura 5
Manejo de Cultivo
Valores de Vigor-TZ (%); valores k para tres lotes de semillas de Glycine max analizadas empleando la Prueba de Tetrazolio en seis laboratorios.
Discusión y conclusiones •
La prueba reveló claramente que el lote 3 tenía un nivel de vigor más bajo, expresado como Vigor-TZ (%), que los lotes 1 y 2, los cuales tenían valores similares de vigor. Un trabajo previo mostró que tales diferencias se relacionan estrechamente con la capacidad de las semillas para emerger en el campo (França-Neto et al 2004). Así, el Vigor-TZ (%) predice una de las expresiones de vigor para un lote de semillas: la capacidad de emergencia a campo. Es decir, el VigorTZ (%) expresa el nivel de vigor entre las semillas vigorosas, excluyendo aquellas semillas no vigorosas y no viables. La separación de los lotes de simientes con similar Vigor-TZ (%) puede ser realizada para uso interno en la determinación de la proporción de semillas dentro de cada categoría (A, B, C) aunque, dado que la separación de las semillas dentro de estas categorías puede estar sujeta a la experiencia del analista, las mismas no son reportadas.
•
La prueba fue repetible dentro de los laboratorios y reproducible entre los mismos. Además, las repeticiones dentro de los laboratorios y los valores medios obtenidos para cada lote en diferentes laboratorios estuvieron dentro de tolerancia. Esto aporta evidencia en apoyo a la incorporación de la Prueba de Tetrazolio en las Reglas ISTA como un método de Vigor para Glycine max.
Referencias Craviotto, R.M.; Arango, M.R.; Gallo, C. 2008. Topographic Tetrazolium Test for Soybean. Suplemento Especial Nº 1 Revista Análisis de Semillas. Argentina. ISSN 1851-9415. 96 p. França-Neto, J.B.; Krzyzanowski, F.C.; Pereira, L.A.G.; Costa, N.P. 1998. El Test de Tetrazolio em Sementes de Soja. Londrina: EMBRAPA-CNPSo. Documentos, 117. 72 p. International Seed Testing Association. 2003. ISTA Working Sheets on Tetrazolium Testing. Vol. I. Agricultural, Vegetable & Horticultural Species. Edited by Leist, N.; Kramer, S.; Jonitz, A. Bassersdorf, Switzerland. 200 p. International Seed Testing Association. 2014. ISTA International Rules for Seed Testing. Bassersdorf, Switzerland. ISO 5725-2. 1994. Accuracy (trueness and precision) of measurement methods and results. Part 2: Basic method for the determination of repeatability and reproducibility of a standard measurement method. First Edition 1994-12-15. International Organization for Standardization. Géneve, Switzerland. Moore, R.P. 1985. Handbook on Tetrazolium Testing. International Seed Testing Association, Zurich International Seed Testing Association. 1997. Proceedings of the ISTA Tetrazolium Workshop, Edinburgh. Compiled and Edited by Don, R.; Leist, N; Steiner, A.M. 134 pp
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Impacto de material Bt sobre enemigos naturales y fitófagos para la región centro oeste de la provincia de Santa Fe.
Palabras Claves: Soja Bt; Soja convencional; Densidad poblacional; Organismos plaga; Organismos benéficos; Rendimiento.
Enfermedades
INTA, EEA Rafaela; Ruta 34 km 227. Rafaela, Santa Fe, Argentina. E-mail: massoni.federico@inta.gob.ar
Cultivos de soja Bt y convencional expuestos a poblaciones naturales de organismos plaga y benéficos
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Massoni, F. A.; Trossero, M. & J. E. Frana.
Enfermedades
Introducción En la Argentina el proceso de adopción de los eventos tecnológicos en cultivos extensivos se inició en 1996 con la soja tolerante al glifosato y ha continuado hasta la actualidad, utilizándose prácticamente en la totalidad de la superficie destinada a este cultivo, en el 95% del área de maíz y en el 99% de la superficie de algodón (Trigo, 2011; ArgenBio, 2014). En 2012 se autorizó en nuestro país la comercialización de semillas, productos y subproductos de soja con eventos acumulados de resistencia a lepidópteros y tolerancia a herbicida, en particular MON 87701 X MON 89788, también llamado Bt + RR2Y. Estos rasgos son otorgados por las proteínas Cry1Ac y CP4 EPSPS, productos de la expresión de los genes cry1Ac y cp4 epsps, respectivamente (ILSI-CERA, 2011a; b).
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La tecnología Bt brinda protección al cultivo de soja contra los lepidópteros siguientes: Rachiplusia nu (oruga medidora), Chrysodeixis (=Pseudoplusia) includens (falsa medidora), Anticarsia gemmatalis (oruga de las leguminosas), Crocidosema aporema (barrenador del brote), Helicoverpa gelotopoeon (isoca bolillera), Achyra bifidalis (oruga de la verdolaga), Heliothis virescens (oruga capullera), Spilosoma virginica (gata peluda) y Colias lesbia (oruga de la alfalfa). Respecto a Spodoptera frugiperda (oruga militar tardía), Elasmopalpus lignosellus (barrenador menor) y Helicoverpa zea (isoca de la espiga) el control sería parcial (http://www.intactarr2pro.com.ar/, 2014). El resto de organismos plaga que afectan al cultivo - como las chinches que dañan vainas y granos, los trips o arañuelas que afectan la capacidad fotosintética y los diversos patógenos -, deben monitorearse decidiendo su control en base a los umbrales de tratamiento. Resultados de la campaña 2013/14, caracterizada por lluvias abundantes y temperaturas medias elevadas, presentaron baja densidad de orugas defoliadoras. R. nu fue la más abundante en DM 5.9i (3 orugas/mlineal), mientras que S. cosmioides lo fue en INTACTA 5.8 RR2 (1,3 orugas/m lineal). Los reductores fotosintéticos arañuelas, trips y mosca blanca, alcanzaron mayores densidades en el cultivar Bt, con valores máximos de 25, 296 y 6 individuos/folíolo en R2, respectivamente. No se encontraron diferencias significativas en el rendimiento ni en el peso de mil granos, con niveles de productividad de 3.625 kg/ha para DM5.9i y de 3.622 kg/ha para INTACTA 5.8 RR2 Pro (Massoni, et. al., 2014). Actualmente es necesario conocer el impacto de la soja Bt sobre los enemigos naturales y el resto de los organismos fitófagos en la región centro oeste de la provincia de Santa Fe. Así, el objetivo de este trabajo
fue evaluar el comportamiento de cultivos de soja Bt (ASGROW6211 IPRO) y de soja convencional (DON MARIO 5.9i) frente a su exposición a organismos plaga y benéficos. Materiales y métodos El ensayo se realizó en el campo experimental de la EEA del INTA Rafaela. Se sembró el 27/11/2014 bajo siembra directa a 0,52 m de espaciamiento entre surcos. El diseño fue en bloques completos aleatorizados con dos tratamientos y cuatro repeticiones. Los tratamientos (T) fueron T1: DM 5.9i (RR1 no Bt) y T2:AW 6211 IPRO (RR2 Bt). La unidad experimental fue cada parcela de 33,28 m2, conformada por 8 surcos de 8 m de largo. La estimación de las densidades de organismos plaga (orugas defoliadoras y chinches fitófagas) y de benéficos (depredadores, parasitoides y entomopatógenos) se realizó con paño vertical de un metro de largo. Se tomaron tres muestras semanales por parcela durante el ciclo del cultivo y se registró el promedio de insectos por metro lineal. La incidencia de trips, arañuela y mosca blanca se evaluó en cinco plantas por parcela, extrayendo de cada planta el folíolo central de la hoja trifoliada y contabilizando los ejemplares con lupa binocular 20X. No se aplicó insecticida. Los organismos se analizaron en cada etapa fenológica según la escala de Fehr y Caviness (1977), a través de la prueba de Wilcoxon (MannWhitney) del software estadístico INFOSTAT®versión 2014. Se evaluó el rendimiento y el peso de mil granostras la cosecha mecánica de 12,48 m2por parcela (representados por los tres surcos centrales deocho metros de largo). Los granos se pesaron, corrigiendoluego la humedad al 13,5%. Se aplicó el análisis de la varianza (ANAVA) delINFOSTAT® y las diferencias entre medias se compararon con el test LSD Fisher (alfa= 0,05). Resultados Las lluvias entre diciembre y abril fueron de 827,1 mm, un 27% superior a la serie histórica de referencia (SH= 601,9 mm). Asimismo las temperaturas medias fueron algo superiores (26,6ºC) a las de la SH (24,7ºC) (Tabla 1). La densidad de organismos plaga fue baja durante todo el ciclo del cultivo, no alcanzando los umbrales de tratamiento. En ambos cultivares se registraron las siguientes especies de isocas defoliadoras: R. nu, H. gelotopoeon, A. gemmatalis, S. frugiperda, S. cosmioides (oruga del yuyo colorado) y A. bifidalis. Al analizar la densidad de lepidópteros en cada etapa fenológica, sólo se encontraron diferencias significativas
Tabla 1
Precipitaciones y temperaturas medias mensuales durante el período experimental comparadas con sus respectivas series históricas 1930-2013. Estación Meteorológica INTA EEA Rafaela. Mes
Dic
Ene
Feb
Mar
Abr
Lluvia mensual 2013/14 y Serie Histórica 1930-2013 (mm)
144,8 125,5
187,5 118,6
244,3 111,8
206,1 153,7
44,0 92,3
Temperatura Media Mensual 2013/14 y SH 1930-2013(ºC)
25,2 25,1
26,6 26,2
24,9 24,9
23,8 22,7
22,9 18,9
entre tratamientos (p=0,0286) en R6 (fin de la formación de granos), cuando se hallaron 2,17 orugas/m lineal para DM 5.9i vs. 0,08 orugas/m lineal para el material Bt. La abundancia de orugas defoliadoras fue igual o mayor en el cultivar convencional con respecto al Bt. El valor máximo fue de 2,3 orugas/m lineal en DM 5.9i. Hubiera sido deseable disponer de mayores densidades naturales de larvas a fin de detectar posibles diferencias entre ambos tratamientos. Sin embargo esto no fue posible debido a
las condiciones ambientales particulares de la campaña, con lluvias por encima de los valores normales que afectaron la abundancia de lepidópterosy favorecieron considerablemente el desarrollo del cultivo (Tabla 1 y Figura 1). Las chinches fitófagas también se presentaron en bajas densidades, no alcanzando umbrales perjudiciales. Se observaron ejemplares de Piezodorus guildinii (chinche de la alfalfa), Nezara viridula (chinche verde), Dichelops furcatus (chinche de los cuernitos) y Edessa
Figura 1
Enfermedades
Densidad promedio de orugas defoliadoras por metro lineal en DM 5.9i vs. AW 6211 IPRO.
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Figura 2
Densidad promedio de depredadores por metro lineal para DM 5.9i vs. AW 6211 IPRO.
meditabunda (chinche hedionda). No se encontraron diferencias estadísticas entre los tratamientos (p>0,05) para las distintas etapas fenológicas. El valor máximo fuede 0,7 chinches/m lineal en DM 5.9i durante R6.
Enfermedades
En relación a los reductores fotosintéticos, si bien en el ciclo 2013/14 se observaron mayores densidades en materiales Bt respecto de RR1, en la presente campaña los trips, arañuelas y mosca blanca tuvieron bajas densidades debido a las condiciones de elevada humedad relativa que limitaron el incremento de sus poblaciones. Los depredadores observados pertenecen a las familias Pentatomidae, Nabidae, Antocoridae, Lygaeidae, Reduvidae (Hemiptera), Carabidae, Coccinelidae (Coleoptera), Chrysopidae (Neuroptera), Thomisidae y Araneidea (Araneae). No se encontraron diferencias estadísticas entre el Bt y el RR1 (p>0,05) a lo largo de las distintas etapas fenológicas. Por lo tanto, no se observó que la soja Bt fuera una limitante para el normal desarrollo de los predadores. El promedio más elevado fue de 2,7 depredadores/m lineal (en R6), en DM 5.9i (Figura 2).
Respecto al grupo de entomopatógenos y parasitoides, se detectó la presencia del hongo Nomuraea rileyi (Deuteromycota) y de los parasitoides Campoletis grioti (Ichneumonidae), Copidosoma floridanum (Encyrtidae) y Voriasp. (Tachinidae). Se observaron diferencias significativas en los entomopatógenos y parasitoides en R6 (p=0,0286), con un promedio de 11,4 organismos/m lineal para DM 5.9i vs. 0,6 organismos/m lineal para el material Bt. Esta diferencia se explicaría principalmente por la acción de bio-control de N. rileyi sobre larvas de A. gemmatalis en el cultivo convencional. Para las variables rendimiento y peso de mil granos no se encontraron diferencias significativas entre tratamientos (p>0,05), hallándose niveles de productividad de 5.364 kg/ha para DM 5.9i vs. 5.323 kg/ha para AW 6211 IPRO (Figura 3) y una diferencia de 13 gr, en favor del material convencional, para el peso de mil granos. Estos resultados coinciden con los registros de la campaña 2013/14, donde tampoco se encontraron diferencias significativas entre ambas tecnologías para las mismas variables (Massoni et. al., 2014).
Figura 3
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Producción promedio por hectárea y peso de mil granos en DM 5.9i vs. AW 6211 IPRO.
•
Debido a las condiciones ambientales de la campaña, con precipitaciones por encima de los valores normales y altos niveles de humedad relativa, la abundancia poblacional de organismos plaga fue baja.
•
Para las orugas defoliadoras sólo se encontraron diferencias significativas en R6, donde el material Bt presentó menores densidades.
•
En el mismo período, la incidencia de entomopatógenos y parasitoides fue diferente para ambos tratamientos debido principalmente a la presencia de N. rileyi sobre larvas de A. gemmatalis en DM 5.9i.
•
En lo que respecta al rendimiento y al peso de mil granos no se encontraron diferencias significativas entre el cultivar Bt y el convencional.
•
Sería deseable la presencia de condiciones ambientales que favorezcan la abundancia natural de lepidópteros, a fin de detectar diferencias contrastantes entre ambas tecnologías.
Enfermedades
Consideraciones finales
59 Bibliografías Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat versión 2014. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www. infostat.com.ar ILSI-CERA. 2011a. A review of the environmental safety of the Cry1Ac protein. Environmental Biosafety Research, 10:27-49 ILSI-CERA. 2011b. A review of the environmental safety of the CP4 EPSPS protein. Environmental Biosafety Research, 10:5-25 Fehr, W.R. & C.E. Caviness. 1977. Stages of soybean development. Special Report 80, Iowa State University, Ames, Iowa, U.S.A 12 pp. Massoni, F.A.; G. Schlie & J.E. Frana. 2014.Cultivo de soja Bt (RR2 PRO) y convencional (RR1) expuestos a poblaciones naturales de organismos plaga y depredadores. Publicación Miscelánea Información Técnica de Cultivos de Verano. Campaña 2013/14, INTA EEA Rafaela MONSANTO. 2014. Beneficios de INTACTA RR2 PRO, 7p. http://www.intactarr2pro.com.ar/ Trigo, E.J. 2011. Quince años de cultivos genéticamente modificados en la agricultura argentina. 52 p. http://www.agrobio.org/bfiles/fckimg/resumen%20ejecutivo.pdf
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ArgenBio, ASA, Casafe. 2014. Tecnologías para una agricultura sustentable. Biotecnología Agrícola, 72 p.
Enfermedades
Norma Arias y Juan De Battista. INTA EEA C. del Uruguay. E-mail: arias.norma@inta.gob.ar
Alternativas de control de Roya de la soja en el este de Entre Ríos, campaña 2014/15
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¿Cuál es el efecto de la aplicación de diferentes fungicidas foliares sobre la eficacia de control de RAS y sobre el comportamiento productivo de la soja en esta región?
Palabras Claves: Soja; Roya asiática de la soja (RAS); Fungicidas foliares; Rendimiento; Entre Ríos.
Un poco de historia en Entre Ríos En la provincia de Entre Ríos se registrópor primera vez esta enfermedad en la campaña 2003/04 a partir del mes de abril (Formento y de Souza, 2004), no produciendo pérdidas debido a su aparición tardía. En la campaña 2004/05 se la registró en los primeros días de marzo en el departamento Concordia, adelantando su llegada 50 días respecto a la campaña anterior (Formento et al., 2005) y expandiéndose por toda la provincia a mediados de marzo. Arias et al. (2005) reportaron una reducción del rendimiento del 14 % para un cultivar de GM VI que al inicio de la enfermedad se encontraba en R6, y del 24 % para un cultivar de GM VIII que a la detección de los primeros síntomas de RAS se encontraba entre R3 y R4, con una merma de entre el 12 y el 13 % en el peso de los granos. En la campaña 2005/06 se la detecta el 23 de marzo en el este de la provincia, afectando principalmente lotes de segunda o de siembras tardías, en los que se registraron incrementos del rendimiento de entre 180 a 410 kg/ha por aplicación de fungicidas mezcla (Arias, 2006, datos no publicados). En la campaña 2006/07, que presentó condiciones ambientales muy favorables para el desarrollo de la RAS, la enfermedad fue detectada el 7 de marzo con un nivel de escasas pústulas en hojas inferiores,alcanzando un mes más tarde 100 % de incidencia y 73 % de severidad en el tratamiento testigo sin aplicación de fungicida (Arias, 2007). Tratamientos preventivos realizados en R5 con aplicación de fungicidas compuestos por triazoles y por mezclas de triazoles y estrobilurinas lograron un adecuado control de la RAS, llegando a los 36 días posteriores a la aplicación con un nivel de severidad de RAS de entre el 17 y el 39%. Se obtuvieron incrementos del rendimiento de entre 380 y 560 kg/ha y se encontró una alta asociación negativa entre severidad de RAS y rendimiento: se perdieron 7,8 kg/ha por cada 1 % de severidad de RAS. En las campañas 2007/08 y 2008/09 se detectó RAS a mediados de marzo, pero debido a que las condiciones hídricas no fueron favorables para su desarrollo, la enfermedad se mantuvo en muy bajos niveles de incidencia y severidad, no produciendo afectación en los rendimientos.
Las campañas 2010/11 y 2011/12 la enfermedad fue detectada a fines de marzo y debido a que las condiciones hídricas no fueron favorables para su desarrollo, se mantuvo en muy bajos niveles de incidencia y severidad no produciendo afectación en los rendimientos. En la campaña 2012/13 la enfermedad se detectó en la primera semana de marzo, manteniéndose en bajos niveles de incidencia y severidad. Formento (2014) reporta para esta campaña que, sobre un total de 8 ensayos con una sola aplicación de fungicidas mezcla (estrobilurinas+triazoleso, en pocos casos, una triple mezcla con carboxamidas) decidida en función del UDA según monitoreo en diferentes estados fenológicos (R3, R4, R5 o R5.3), los incrementos mínimos del rendimiento oscilaron entre 20 y los 277 kg/ha, siendo los aumentos máximos de entre 153 y 333 kg/ha. En el este de Entre Ríos se obtuvieron incrementos del rendimiento de entre 150 y 200 kg/ha (Arias, datos no publicados). En la campaña 2013/14 la RAS apareció el 10 de febrero, en siembras tardías del mes de enero de 2014. Su presencia fue muy importante provocando una defoliación prematura superior al 90% en R5 (Formento, 2014). En el este de Entre Ríos se obtuvieron incrementos del rendimiento de hasta 340 kg/ha con la aplicación de una triple mezcla de fungicidas realizada en R4 (Arias et al., 2015). Algunas de las características más importantes de esta enfermedad son su alto poder de dispersión - a través de las urediniosporas, fácilmente transportadas por el viento a grandes distancias (Formento, 2005) - y su condición de patógeno policíclico, lo que significa una sucesión de varias generaciones del patógeno durante el ciclo del cultivo. Lo anterior hace que la enfermedad pueda llegar a desarrollarse muy rápidamente si se presentan condiciones ambientales favorables. El análisis conjunto de temperatura media y horas de mojado foliar para el este de Entre Ríos durante los meses en los cuales se desarrolla el cultivo de soja,permite evidenciar cuándo se presentan las condiciones climáticas favorables para la roya (Arias, 2005). Así, los meses de marzo, abril y mayo son los que, en la mayoría de los años, presentan mayor número de días con condiciones favorables para la infección en las etapas reproductivas del cultivo. Sin embargo, en la campaña 2014/15 esas condiciones se dieron anticipadamente en los meses de diciembre y enero lo cual, asociado a la presencia de esporas provenientes de lotes del noreste de la región del MERCOSUR, colaboró para que se detectara la enfermedad el 25 de enero de 2015 en lotes comerciales del sur de Corrientes y el
Enfermedades
En Sudamérica la enfermedad fue detectada en Paraguay en el 2001 donde causó, en algunos lotes, pérdidas de rendimiento superiores al 60% (Morel et al., 2004). A partir de ese año se expandió en Bolivia, en casi todo Brasil y en parte de Argentina, donde se detecta por primera vez en Formosa y Chaco. En Brasil, en las campañas 2002 y 2003 causó pérdidas estimadas en 4.011 millones de toneladas de soja (Yorinori, 2004).
La campaña 2009/10 presentó nuevamente condiciones hídricas muy favorables para la RAS que hace su aparición el 18 de febrero. Arias (2010) reporta un adecuado control de RAS luego de 36 días de la aplicación de fungicidas mezcla de triazol y estrobilurina, bajando los niveles de severidad del 100 % en el tratamientos sin aplicación a valores de entre el 17 y el 39 %, con incrementos en el rendimiento de 420 kg/ha.
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La roya asiática de la soja (RAS), causada por el hongo biotrófico Phakopsora pachyrhizi, es una enfermedad muy destructiva y agresiva, de alta tasa epidemiológica (velocidad de crecimiento en tiempo y espacio) que genera una rápida clorosis, senescencia y defoliación, pudiendo provocar daños muy severos.
Enfermedades
30 de enero en Entre Ríos (en lotes de los departamentos Concordia y Uruguay). Como resultado de evaluaciones realizadas entre el 27/01 hasta el 22/03 sobre un total de 75 lotes de soja, se encontró una prevalencia de la enfermedad del 64 %, con incidencias de entre el 5 y el 100 % y severidades de entre el 0,1 y el 60 %. En esta oportunidad fue llamativa la agresividad de la enfermedad, que en numerosas muestras analizadas se llegaron a contar más de 300 pústulas esporulantes/folíolo (Arias, datos no publicados).
aplicación de mezclas de estrobilurina + triazol (Opera, Amistar X Gold, Race RM, Stinger y Sphere Max) y aplicación de mezcla de estrobilurina + triazol + carboxamida (Orquesta Ultra) (Tabla 1).
Con el objetivo de evaluar el efecto de la aplicación de diferentes fungicidas foliares sobre la eficacia en el control de RAS y sobre el comportamiento productivo de soja, en el este de Entre Ríos durante la campaña 14/15, se condujo la siguiente experiencia.
Los resultados de rendimiento y sus componentes se analizaron estadísticamente por medio de un análisis de varianza y test de comparación de medias de Fisher (InfoStat, 2014).
Materiales y métodos Se diseñó un ensayo sobre un lote comercial de soja de INTA EEA Concepción del Uruguay, sembrado el 13 de noviembre de 2014 con el cultivar NS6448 en directa sobre un rastrojo de soja. Se utilizaron parcelas experimentales de 4 surcos a 0.525 m por 10 m de largo, dispuestas en un diseño de bloques completamente aleatorizados con 4 repeticiones.
64
Condiciones ambientales El desarrollo del cultivo de soja desde la implantación hasta la fecha de aplicación de los tratamientos fue acompañado por abundantes precipitaciones (657 mm). En cuanto a las condiciones conductivas para la RAS, durante el mes de enero se presentaron 15 días conductivos (más de 6 horas de mojado foliar y temperaturas medias de entre 16 y 24ºC). El cultivo inició su etapa reproductiva (R1) alrededor del 20 de enero. La RAS se detectó el 2 de febrero con el cultivo en R3, momento en el que se encontraba en excelentes condiciones en cuanto a crecimiento, área foliar y cierre de surcos, y muy receptivo a la infección por la llegada de inóculo (esporas traídas por el viento desde otras zonas).
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El experimento se diseñó con 8 tratamientos que incluyeron: un testigo sin aplicación; aplicación de fungicidas mezcla de dos triazoles (Duett Plus);
Los tratamientos se aplicaron utilizando una mochila de gas carbónico, equipada con barra de 4 picos, utilizando pastillas cono hueco a 4 bares de presión y con un volumen de aplicación de 160 litros/ha (Tabla 2).
Tabla 1
Tratamientos fungicidas aplicados. Tratamientos Producto Comercial
Dosis Producto Comercial (cc/ha)
Principio activo
1
Testigo
2
Amistar X Gold
Azoxystrobin 20% + Cyproconazole 8%
300
3
Duett Plus
Metconazole 2,75% + Apoxiconazole 3,75%
400
4
Opera
Pyraclostrobin 13,3% + Epoxiconazole 5%
500
5
Orquesta Ultra (*)
Fluxapyroxad 5% + Epoxyconazole 5% + Pyraclostrobin 8,1%
800
6
Race RM (*)
Metominostrobin15% + Tebuconazole 30%
300
7
Sphere Max (**)
Trifloxystrobin 37,5% + Cyproconazole 16%
150
8
Stinger
Picoxystrobin20% + Cyproconazole 8%
300
(*) Los productos Orquesta Ultra y Race RM fueron aplicados con el agregado de 200 cc/ha de Rizospray Extremo (esteres metílicos de aceites vegetales 70% + copolímero de polialquileno y silicona 30%). (**) El producto Sphere Max fue aplicado con el agregado de 500 cc/ha de Nimbus (aceite mineral parafínico 42,8%).
Tabla 2
Fecha de aplicación, estado del cultivo y condiciones ambientales. Fecha
EF
Altura de planta (cm)
Número nudos
Hora
T ºC
HR %
Viento (km/h)
11/02/15
R4
110
20
20
25
55
2
Tabla 3
Niveles de Incidencia (%), Severidad (%) y Pústulas/folíolo detectados previo a la aplicación de los tratamientos. Tercio de la planta
Incidencia (%)
Severidad (%)
Pústulas/folíolo
Superior
75
1,2
11
Medio
100
5
49
Inferior
100
10
63
El 11 de febrero, previo a la aplicación de los tratamientos, se extrajeron 20 folíolos de cada uno de los tercios de las plantas para la evaluación de RAS. Los resultados de la misma se presentan en la Tabla 3. Desde la aplicación de los tratamientos hasta la primera semana del mes de marzo, la RAS se mantuvo en los niveles iniciales. Sin embargo, a mediados de marzo se observaron reinfecciones en todas las parcelas
El 22 de marzo (cultivo en R7) se realizó la evaluación de RAS en 20 folíolos del tercio superior/tratamiento. En todos los tratamientos se registró un nivel de incidencia del 100%. Sólo un tratamiento se diferenció en cuanto al nivel de severidad y al número de pústulas/ folíolo. El tratamiento de Orquesta Ultra + Rizospray Extremo presentó una severidad del 18% y un promedio de 92 pústulas/folíolo, mientras que en los demás tratamientos (incluido el Testigo) no presentaron diferencias entre ellos, reportando niveles de severidad iguales o superiores al 60% y un promedio de más de 200 pústulas/folíolo.
Enfermedades
Evaluación de Roya de la soja La RAS se detectó en el lote el 2 de febrero (cultivo en R3), con un nivel de Incidencia del 70 % y de Severidad del 2 %. En promedio se hallaron 11 pústulas nuevas/folíolo.
a nivel de los folíolos del tercio medio y superior, con un aumento en el nivel de severidad, muchas pústulas y abundantes lesiones necróticas.
Se observó también que en todas las parcelas el cultivo alcanzó la madurez (R8) con la mayoría de los folíolos secos prendidos a los tallos. Esta es una situación ya observada en campañas anteriores con alta incidencia de RAS.
Soja 2015
Durante el mes de febrero se presentaron solamente 11 días conductivos y además discontinuos. Pero a partir de la primera semana de marzo las condiciones ambientales cambiaron, presentándose 18 días de condiciones favorables para la infección y el desarrollo de la enfermedad.
Tabla 4
Rendimiento, diferencia con el testigo, peso de mil granos (PMG) y número de granos/m2. TRATAMIENTO
Rendimiento (kg/ha)
Diferencia con Testigo (kg/ha)
PMG (g)
Número granos/m2
Orquesta Ultra
2811 a
826
143,4 a
1964 a
Opera
2542 ab
557
131,0c
1946 ab
Sphere Max
2435 bc
450
142,6 ab
1708 bc
Amistar X Gold
2432 bc
447
134,5 c
1807 abc
Stinger
2208 cd
223
133,0 c
1664 c
Duett Plus
2202 cd
217
136,4 bc
1615 c
Race RM
2196 cd
211
132,2 c
1662 c
Testigo
1985 d
123,9 d
1602 c
CV (%)
7,46
2,91
8,3
DMS al 5 %
307
6,8
254
0,0016
0,0006
0,041
P
En columnas, letras diferentes indican diferencias significativas (p<0.05) según Test de Fisher.
65
Enfermedades
Resultados productivos Se observaron diferencias altamente significativas en los rendimientos y en los componentes del rendimiento por efecto de los tratamientos (Tabla 4). En columnas, letras diferentes indican diferencias significativas (p<0.05) según Test de Fisher.
Soja 2015
66
En cuanto al rendimiento, se destacó por su importante respuesta el tratamiento con Orquesta Ultra, con un incremento del 42 % sobre el Testigo (Figura 1). En este sentido debe tenerse en cuenta que este fungicida es el único de los evaluados que consiste en la triple mezcla de estrobilurinas + triazol + carboxamida. Este incremento se tradujo en 826 kg/ha más de grano de soja obtenidos por el control de RAS que realizó este fungicida, a pesar de que la severidad de RAS en R7 para el mismo fue del 18 %, llegando al 60% en los demás tratamientos.
para el control de RAS, en campañas en las que la enfermedad apareció relativamente temprano, se obtuvieron incrementos del rendimiento de entre 380 y 550 kg/ha con la aplicación de fungicidas mezclas de estrobilurinas +triazoles (Arias et al., 2005; Arias, 2007). En cuanto a los componentes del rendimiento evaluados, el PMG presentó un comportamiento similar al rendimiento. Todos los tratamientos con fungicidas mostraron valores significativamente más altos que el Testigo, con incrementos en el peso de los granos de entre el 5 y el 16 %. Valores similares encontró Arias (2007) con aplicaciones de fungicidas mezcla de estrobilurinas y triazoles en una experiencia en que la severidad de RAS en el testigo llegó al 70 %. En relación al número de granos/m2, solamente los tratamientos con aplicación de Orquesta Ultra y Opera fueron significativamente superiores al Testigo, con incrementos del 23 y del 21 %, respectivamente.
También se obtuvieron importantes incrementos sobre el Testigo con la aplicación de aquellos fungicidas que incluyeran en su composición estrobilurinas + triazoles, como fueron los tratamientos con Opera, Sphere Max y Amistar X Gold, que superaron al Testigo en un 28, 23 y 23 % respectivamente, a pesar de que no se observaron diferencias con el Testigo en cuanto a la severidad de RAS. En numerosas experiencias llevadas a cabo en el este de Entre Ríos
Figura 1
Rendimiento de soja para diferentes tratamientos de aplicación de fungicidas foliares.
Enfermedades
Consideraciones finales •
La estrategia de protección del cultivo basada en el uso de fungicidas es clave para disminuir las pérdidas producidas por las enfermedades foliares. Ante la presencia temprana de roya asiática en la campaña 2014-15 se observó que, en numerosos lotes comerciales de soja de Entre Ríos, el uso de fungicidas es una práctica adecuada para disminuir el impacto de esta enfermedad.
•
Es importante contar con nuevas moléculas con diferentes modos de acción que permitan incorporar cambios en los programas de manejo integrado de las enfermedades. Una de las estrategias para el manejo de la resistencia de los patógenos, fundamental en el caso de las royas, es la rotación de productos, para lo cual es necesario contar con nuevas moléculas en el mercado.
•
En el caso particular de esta experiencia se pudo constatar que con el uso de un fungicida que incluyera una carboxamida se pudo disminuir la presión de esta enfermedad, logrando excelentes resultados productivos que superaron ampliamente los obtenidos hasta el presente.
Soja 2015
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Bibliografías Arias, N. y De Battista, J. 2015. Evaluación de fungicidas foliares y momentos de aplicación para el manejo de enfermedades en el cultivo de soja en el este de Entre Ríos. Top Ciencia Basf, Mendoza, julio 2015. Arias, N. 2010. Experiencias en el control de enfermedades en el cultivo de soja. En: Cultivo de Soja en el centro este de Entre Ríos. Boletín Técnico serie Producción Vegetal Nº 51 pp 97-108. Arias, N. 2007. Evaluación de fungicidas para el control de Roya de la soja. En: Cultivo de Soja en el centro este de Entre Ríos. Boletín Técnico serie Producción Vegetal Nº 48 pp 43-50. Arias, N. 2005. Condiciones ambientales predisponentes para la roya asiática de la soja en el este de Entre Ríos. En: Roya Asiática de la Soja. Campaña 2004-05-. Serie Extensión Nº 32. INTA EEA Paraná. Pág. 10-14. Arias, N.; Hegglin, JP.; Ferdman, L. y Villón, C. 2005. Evaluación del efecto de la roya asiática sobre los rendimientos del cultivo de soja. En: Cultivo de Soja en el centro este de Entre Ríos. Boletín Técnico serie Producción Vegetal Nº 46 pp 65-71. Carmona, M. y Reis, E.M. 2003. La roya de la soja: atento y a tiempo. Revista Soja AAPRESID. 15 pp. Formento, Á.N. 2014. Enfermedades del cultivo de soja en la provincia de Entre Ríos. Informe Final del ciclo agrícola 2013/14. http://inta.gob.ar/documentos/enfermedades-del-cultivo-de-sojaen-la-provincia-de-entre-rios.-informe-final-del-ciclo-agricola-2013-14.pdf Formento, Á.N. 2014. La soja que fue y la que viene de la mano de las enfermedades. En: Cultivo de Soja en el centro este de Entre Ríos. Boletín Técnico serie Producción Vegetal Nº 55 pp 67-73. Formento, N. 2005. Roya asiática de la soja (Pakopsorapachyrhizi). En: Roya Asiática de la Soja. Campaña 2004-05. Serie Extensión Nº 32. INTA EEA Paraná. Pág. 5-6. Formento, N. y de Souza, J. 2004. Situación de la roya en Entre Ríos. Año 2004. www.inta.gov.ar/parana/info/documentos/produccion_vegetal/soja/roya. Formento, N; Vicentín, I.G.; Velázquez, J.C. y de Souza, J. 2005. Evaluaciones de Severidad de la Roya de la Soja. Metodología rápida para determinar eficacia de principio activo y calidad de aplicaciones. www.inta.gov.ar/parana/info/documentos/ produccion_vegetal/soja/roya/ ev_sev_roya.htm InfoStat, 2014. InfoStat versión 2014. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. Morel, W.; Scheid, N.; Amarilla, V. y Cubilla, L.E. 2004. Soybean rust in Paraguay, evolution en the past three years.Proceedings of VII World Soybean Research Conference.Foz do Iguassu, Brazil. Pág. 361-364. Yorinori, J.T. 2004. Ferrugem da soja: panorama geral. Proceedingsof III Congresso Brasileiro de Soja. Foz do Iguassu, Brazil. Pág. 1299-1307.
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Programa REM, Aapresid.
Yuyos colorados resistentes: caracterización, herbicidas disponibles y manejo complementario
Malezas
Marzetti, M.; Bertolotto, M.
Todo lo que hay que saber sobre A. quitensis y A. palmeri resistentes para asegurar un manejo eficiente y de largo plazo.
Palabras Claves: Amaranthus quitensis; Amaranthus palmeri; Resistencia; Herbicidas; Manejo integrado de malezas (MIM).
Soja 2015
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Malezas Soja 2015
70
Cada día son más frecuentes los casos de fallas en el control de malezas del género Amaranthus, y ya existen zonas productivas de nuestro país seriamente comprometidas.
- dispersión por acción del Hombre, fundamentalmente a través de las cosechadoras. También se menciona a la paloma como un factor importante de dispersión.
El primer caso de resistencia a herbicidas en Argentina data del año 1996 y corresponde a Amaranthus quitensis (actualmente pasó a denominarse Amaranthus hybridus) resistente a imazethapyr (Inhibidores de la enzima ALS). En el año 2013 se confirmó la resistencia de otra maleza del género, en este caso Amaranthus palmeri, también a Inhibidores de ALS. En el mismo año, Amaranthus quitensis manifestó resistencia a glifosato. En 2015 se logró confirmar la presencia de biotipos de Amaranthus quitensis con resistencia múltiple a glifosato y ALS. Los estudios actuales se centran en determinar la resistencia de Amaranthus palmeri a glifosato y la resistencia múltiple a los dos sitios de acción mencionados, aunque hasta el momento no pudo concretarse por cuestiones metodológicas. A nivel de campo, sin embargo, esto se ha detectado en amplias zonas.
Asimismo cabe destacar que en ambas especies, la baja relación Rojo/ Rojo Lejano- condición lumínica debajo del canopeo - puede reducir la germinación y por ende la emergencia.
Actualmente la zona más afectada corresponde al sur de Córdoba, este de San Luis y norte de La Pampa, sin embargo ya se ha observado la presencia de estos biotipos resistentes en otras regiones (NEA, NOA, Entre Ríos, Santa Fe y norte de Buenos Aires). Al respecto, debemos tener en cuenta la capacidad de estas malezas para colonizar rápidamente nuevas áreas. Esto último está relacionado con sus características biológicas: - propagación por semillas (ciclo de crecimiento anual); - floración y fructificación desde mediados de la primavera hasta el otoño; - capacidad de florecer desde los 10 cm. hasta más de dos metros de altura; - rápido crecimiento y elevada competitividad por nutrientes (más acentuado en A. palmeri); - producción de gran cantidad de semillas por planta: algunos especialistas hablan de plantas aisladas de A. palmeri con 500.000 semillas/individuo; - germinación en los primeros cm. de suelo, alcanzando la mayor tasa de germinación con altas temperaturas (ideal fluctuaciones de 32 a 38 °C);
Cómo diferenciarlos Si bien es muy difícil diferenciar Amaranthus quitensis de Amaranthus palmeri basándonos en solo una de las características que se mencionan en la bibliografía (características que también pueden ser variables dentro de una especie e incluso dentro de una misma población en el lote), todas en conjunto pueden ayudarnos a distinguir estas especies. Dichas características se describen a continuación: - Presencia de pelo en tallo y hojas: Amaranthus quitensis tienen pelos (pubescencia) en sus tallos y en la superficie de sus hojas. Los pelos finos serán más perceptibles en los tallos nuevos. En cambio Amaranthus palmeri no tiene pelos en la superficie del tallo. Observar la presencia o no de pubescencia es la manera más rápida de diferenciar una especie de otra. - Forma de la hoja: si bien la forma de las hojas del yuyo colorado puede variar un poco dentro de una misma especie, existen formas generales que permiten distinguir A. quitensis de A. palmeri. Las hojas de Amaranthus palmeri son anchas y ovadas en forma de diamante. Las hojas de Amaranthus quitensis son similares pero, a diferencia de la primera, estas tienen pelos. Las plantas que han sido pulverizadas y sobrevivido a múltiples aplicaciones de herbicidas - especialmente inhibidores de la protoporfirinógeno oxidasa (PPO) - pueden exhibir hojas de formas variables que pueden no representar correctamente la especie. - Longitud del pecíolo: en A. palmeri los pecíolos (especialmente en las hojas viejas) son tan largo (o más) que la lámina de la hoja en sí. Los pecíolos de A. quitensis por el contrario, son más cortos que sus láminas. Una forma rápida para comparar ambas longitudes consiste simplemente en tomar una hoja con pecíolo de la planta y doblar este último hacia atrás sobre la lámina de la hoja Esta es la característica más consistente y confiable.
Figura 1
Amaranthus palmeri, pecíolo más largo que la lámina.
- Estructura de las inflorescencias: si bien las malezas deben identificarse antes de que estas alcancen la etapa reproductiva, puede ser útil observar la estructura de la inflorescencia para ayudar a identificar la especie. Las plantas “hembra” de A. palmeri tienen una larga inflorescencia que puede llegar en algunos casos hasta los 80
Figura 2
Inflorescencia masculina-suave- (izquierda) y femeninapunzante- (derecha) de Amaranthus palmeri.
centímetros. Además, tienen brácteas rígidas y agudas que dan una sensación punzante cuando se toca. Las plantas “macho” no poseen esas brácteas y por lo tanto son suaves al tacto. En A. quitensis esto no sucede dado que no existen plantas “macho” y “hembra” porque ambos sexos están presentes en el mismo individuo. - Patrón de crecimiento de los meristemas apicales: la forma de la hoja y la longitud del pecíolo de A. palmeri son el resultado del patrón de crecimiento de su meristema apical, que tiene por objetivo captar la mayor cantidad de luz posible. Esto resulta en una apariencia de roseta (o “Estrella federal”) cuando se mira la planta desde la parte superior.
Herramientas disponibles para los biotipos resistentes a glifosato e inhibidores de ALS A partir de todo lo mencionado anteriormente en términos dela biología del género Amaranthus y de casos de resistencia, resulta fundamental conocer los mecanismos de acción disponibles para su control, así como cuidar dichos mecanismos, evitando continuar con la perdida de herramientas. Esto último es posible a través de la rotación y mezcla de mecanismos de acción, así como de la aplicación en forma oportuna y en las dosis recomendadas.
71
Figura 3
Amaranthus palmeri (izquierda) y Amaranthus quitensis (derecha)
Soja 2015
En Sudamérica se destacan países como Bolivia, donde se confirmó la resistencia de A. quitensis a Inhibidores de la PPO y Brasil, donde A. retroflexus mostró resistencia múltiple a ALS e Inhibidores del FotoistemaII.
Malezas
Antecedentes de resistencia en otros países Cabe mencionar que a nivel mundial estas especies presentan resistencias a distintos mecanismos de acción. Así, en EEUU se encuentran biotipos de Amaranthus palmeri resistentes a Inhibidores de Microtúbulos (Trifluralina), de la ALS (Imazethapyr, Imazaquin, Clorimuron, Diclosulam), del Fotosistema II (Atrazina), de HPPD (Mesotrione, Topramezone) y a Inihibidores de la enzima EPSPS (Glifosato). Incluso se reportaron en aquel país casos de resistencia múltiple,tanto a glifosato + ALS como a tres mecanismos de acción distintos: ALS + Inhibidores del FII + HPPD y EPSPS + ALS + Inhibidores del FII.
Figura 1
Herbicidas registrados para el control de Amaranthus sp. (sin considerar glifosato e inhibidores de ALS)
Malezas Soja 2015
72
ACIFLUORFEN CARFENTRAZONE FLUMICLORAC FLUMIOXAZÍN FOMESAFEN LACTOFEN OXIFLUORFEN SAFLUFENACIL SULFENTRAZONE SULFENTRAZONE+CLORIMURON SULFENTRAZONE+DICLOSULAM CARFENTRAZONE+CLORIMURON SAFLUFENACIL+IMAZETAPYR
SULFENTRAZONE+METRIBUZIN
X
X
X X X
X X X
X X X* X X X X
X
X X X X X X
X
X
X X X
X X X
X X X X X
X X X* X X X
X
X
X
X X
X X X
X X
X X X
X
X
X
X
X X
X
X X
X X X X
X
X
X
X
X
X
X
X
X X
X
PSI=presiembra; PREE=preemergencia; POST=postemergencia (*)= Registro en trámite Nota: para un correcto uso y dosis en cada situación, consultar marbete y a un Ingeniero Agrónomo.
X* X X X
X X X
X
X
POST
X
X X
PREE
SORGO PSI
PSI
SOJA POST
PREE
PSI
POST
PREE
MAIZ
POST
Hormonal Hormonal Hormonal Hormonal Hormonal Inhib. Div. Cel Inhib. Div. Cel Inhib. Div. Cel Inhib. Div. Cel Inhib. Div. Cel Inhib. Div. Cel Inhib. Div. Cel Inhib. Foto. I Inhib. Foto. II Inhib. Foto. II Inhib. Foto. II Inhib. Foto. II Inhib. Foto. II Inhib. Foto. II Inhib. Foto. II Inhib. GlutaminoSintetasa Inhib. Sin. Carot. Inhib. Sin. Carot. Inhib. Sin. Carot. Inhib. Sin. Carot. Inhib. Sin. Carot. ALS PPO PPO PPO PPO PPO PPO PPO PPO PPO PPO ALS PPO ALS PPO ALS PPO ALS MEZCLAS PPO Inhib FII
GIRASOL
PREE
2,4-D 2,4-DB BENAZOLIN DICAMBA PICLORAM ACETOCLOR ALACLOR DIMETENAMIDA-P METOLACLORO S-METOLACLORO PENDIMETALIN TRIFLURALINA PARAQUAT ATRAZINA BENTAZON BROMOXINIL LINURON METRIBUZÍN PROMETRINA SIMAZINA GLUFOSINATO (Cultivares HX en POST de maíz) DIFLUFENICAN FLUROCLORIDONA MESOTRIONE TOPRAMEZONE ISOXAFLUTOLE+TIENCARBAZONE
Mecanismo de Acción
PSI
Herbicida
X X
X X X
X X X
X X X X
X
Cada herbicida tiene características particulares en lo que respecta a variables como tamaño adecuado de las malezas para su aplicación, eficacia, residualidad, velocidad de acción, compatibilidad con otros productos, dosis adecuada, coadyuvantes necesarios, selectividad del cultivo, condiciones y calidad de aplicación, por mencionar algunas. Por lo tanto, es necesario ajustar su uso a las recomendaciones de marbete y consultar a un profesional capacitado, así como a la empresa proveedora en caso de dudas. No todos los herbicidas mencionados van a lograr un control satisfactorio y por eso se requiere tener esa información. En lo que respecta a coadyuvantes, debemos seguir las recomendaciones de cada fabricante. La utilización de coadyuvantes como los MSO + Organosilicona es importante para asegurar un buen control de los herbicidas utilizados. Este tipo de coadyuvantes aporta ventajas para potenciar el control gracias a su poder antievaporante, alto poder de mojado, mayor superficie de cobertura sobre la maleza, mayor penetración cuticular y mejor distribución de los productos aplicados al suelo. Son aptos para todos los cultivos y pueden acompañar aplicaciones de presiembra, preemergencia y postemergencia. Manejo integrado de la maleza (MIM) Más allá de las consideraciones mencionadas respecto del control de Amaranthus resistente con herbicidas, no debe dejarse de lado la puesta en marcha de un programa de Manejo Integrado de Malezas (MIM). El mismo nos permitirá integrar exitosamente tácticas reactivas y proactivas tanto para aumentar la eficiencia de uso de los herbicidas, sustituirlos o complementarlos con métodos no químicos, como para reducir la necesidad de uso de tácticas de control reactivas a través del manejo de los agroecosistemas, de manera de potenciar los mecanismos de resistencia a invasiones y la biorregulación de la dinámica poblacional de malezas.
Tabla 2
Cantidad de mecanismos de acción para Amaranthus sp. resistente a glifosato y ALS, por cultivo y momento de uso. Cultivo
Total
Girasol Maíz Soja Sorgo
7 7 7 6
Presiembra y Preemergencia 6 6 7 4
Postemergencia 1 4 3 2
Lo antes mencionado requiere de una excelente planificación que se irá corrigiendo a través del manejo de acuerdo a los cambios que imponga el ambiente en cada momento, pero nunca al revés, ya que sin una planificación previa será mucho más difícil lograr un manejo adecuado.
Figura 4
Tamaño adecuado para control con herbicidas postemergentes selectivos en soja
Malezas
En total se dispone de 7 mecanismos de acción, lo que nos permite su rotación. Para maíz, soja y girasol disponemos de 7 y para sorgo 6 (Tabla 2). Sin embargo, si contamos los selectivos que puede aplicarse en postemergencia del cultivo, vemos que las opciones se restringen, quedándonos disponibles 4 para maíz, 3 para soja, 2 para sorgo y solo una opción para el cultivo de girasol. Por lo tanto, debemos ampliar el uso hacia otros herbicidas, empezando con los preemergentes. Las mezclas de herbicidas de diferentes modos de acción es una práctica que también disminuye las probabilidades de generar nuevas resistencias.
En ese camino, existen acciones complementarias sumamente importantes para el manejo de estas especies, como son: - monitoreo constante y de calidad (registrar los picos de nacimientos en cada zona); - rotación de cultivos que permitan variar las fechas de intervención y herbicidas utilizados; - incorporación de cultivos de cobertura invernales que concentren la germinación de las malezas y la disminuyan por sombreo del suelo; - ajustes de fecha de siembra, tratando de evitar los picos de germinación dentro del cultivo; - elección de cultivares de rápido crecimiento inicial y buen sombreo; - ajustes de la densidad de siembra y espaciamiento, buscando rápido cierre del surco; - desmalezado manual de las plantas que sobrevivan los tratamientos; - optimización de la disponibilidad de maquinaria (el rápido crecimiento obliga muchas veces a realizar aplicaciones de forma casi inmediata).
73 Soja 2015
A continuación se presentan los mecanismos de acción disponibles para el control químico de los Amaranthus resistentes en los principales cultivos estivales (Tabla 1).
Bibliografías Alertas. En: http://www.aapresid.org.ar/rem/alertas/ Amaranthus palmeri S. Watson: biología y manejo. Metzler M. J. Amaranthus palmeri, una maleza arribada a nuestro país desde el hemisferio norte. Daniel Tuesca, Juan Carlos Papa, Sergio Morichetti. Guía de productos fitosanitarios para la República Argentina 2011. CASAFE. http://www.aapresid.org.ar/rem/aprendiendo-a-manejar-yuyo-colorado-resistente/ http://www.malezacero.com.ar/amaranthus-hybridus-ex-quitensis/ http://www.malezacero.com.ar/amaranthus-palmeri/ http://www.weedscience.org/ Malezas e Invasoras de la Argentina. Tomo I: Ecología y Manejo. O. Fernandez, E. Leguizamón, H. Acciaresi. Modos de acción herbicida. P. Diez de Ulzurrum. REM. Aapresid. Situación actual sobre malezas difíciles en diferentes zonas de Argentina. M. Marzetti, D. Faccini, L. Nisensohn, D. Tuesca. Revista Soja Aapresid 2014.
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Metzler M. J.1, Ahumada M.1,2.
Malezas
1- Grupo Ecofisiología Vegetal y Manejo de Cultivos, INTA EEA Paraná; 2- FCA-UNER.
Soja 2015
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Alternativas de doble barbecho para el manejo de malezas otoño-inviernoprimaverales y gramíneas estivales en soja Aplicaciones secuenciales de mezclas de herbicidas en la búsqueda de un control eficiente, duradero y sin riesgos de fitotoxicidad.
Palabras Claves: Soja; Doble barbecho; Malezas otoño-invierno-primaverales; Gramíneas estivales; Fitotoxicidad.
Introducción El barbecho invernal es una práctica común en los agroecosistemas de la región sojera central de la Argentina donde, generalmente, es necesario aplicar herbicidas para controlar las malezas (Derksen et al., 1995). En términos generales hay dos formas de utilizar los tratamientos químicos. En primer lugar, los herbicidas como el glifosato se pueden utilizar para controlar las malezas que están presentes en el momento de la aplicación. Asimismo, 2,4-D y dicamba son muy buenos aliados del primero para incluir en una aplicación tendiente a mejorar el control de malezas de hoja ancha, tales como Conyza spp. (Metzler, 2013). Sin embargo, aunque estos herbicidas son eficaces para controlar las malezas que están presentes, tienen poca actividad en el suelo, por lo tanto carecen de control residual y no impedirán la emergencia y el crecimiento de nuevas malezas. A pesar de la falta de control residual, este tipo de aplicaciones son una excelente opción para obtener un impulso para el control de malezas de invierno y reducir su presencia cuando se acerca la primavera (Faccini y Puricelli, 2007). En los sitios donde se hace un uso continuo de glifosato, la selección puede generar comunidades de malezas conformadas por especies exitosas en estos ambientes. La habilidad de las mismas para sobrevivir y adaptarse a estos hábitats ha sido parcialmente explicada (Martínez Ghersa et al., 2000). En este sentido la habilidad competitiva, junto con la producción de semillas, constituyen un aspecto relevante para la supervivencia en ambientes agrícolas.
2001; Aapresid, 2010). En dichos sistemas, las gramíneas anuales se han constituido en uno de los principales problemas de malezas (Vitta et al., 1999; Leguizamón et al., 2006). Dentro de este grupo, las especies del género Urochloa han comenzado a adquirir importancia en los cultivos del área central argentina. En conclusión, la selección apropiada de herbicidas residuales para incluir en el programa de manejo de malezas, depende de las especies presentes y determina el nivel de control al principio de la campaña (Norsworthy et al., 2012).
Los herbicidas con actividad residual permanecen activos en el suelo durante un período de tiempo después de la aplicación y evitan la futura aparición y crecimiento de estas malezas.
Se evaluaron 7 tratamientos herbicidas (Tabla 1). La primera aplicación se realizó el 25/09/2013 y la segunda el 18/11/2013, combinando glifosato con herbicidas residuales y de contacto en el barbecho previo a la siembra de la soja. Para realizar las pulverizaciones se empleó una mochila de presión constante por fuente de CO2, equipada con una barra de 4 boquillas con pastillas Teejet 8001 a 50 cm de separación, a una presión de 2,7 bares y erogando un caudal de 115 L ha-1 a una velocidad de 4 km. h-1.
Descripción y diseño del experimento El experimento se realizó en la Estación Experimental Agropecuaria Paraná del INTA, provincia Entre Ríos (31o 50´ 59´´ S, 60o 32´ 106´´ O). Se tomaron los datos de las precipitaciones medias mensuales registradas en la Estación Agrometeorológica de la EEA Paraná. El tamaño de cada unidad experimental fue de 3 m de ancho por 5 m de longitud. Se utilizó un diseño en bloques completamente aleatorizados (DBCA) con 3 repeticiones.
Se realizaron evaluaciones visuales a los 30 y 60 días después de la segunda aplicación (DDA), registrando la variable control de malezas en porcentaje respecto del testigo apareado.
Tabla 1
Tratamientos, dosis de producto formulado (p.f.) en gramos ingrediente activo (g.i.a.), gramos equivalente ácido (g.e.a.) o mililitros (ml) por hectárea (ha-1). T
Primera aplicación1 Herbicida
1
Prometrina 50%
3000 ml
Flumetsulam
2
Prometrina 50%
3000 ml
Diclosulam
3
Flumetsulan
1000 ml
Prometrina 50%
3000 ml
4
Diclosulam
35 g
Prometrina 50%
3000 ml
5
Atrazina 90%
2000 gr.
Diclosulam
6
Atrazina 90%
2000 gr.
Flumetsulam
1000 ml
7
Metsulfuron + dicamba
Prometrina 50%
3000 ml
Segunda aplicación2 herbicida
Dosis g.i.a. o ml. p.f. ha-1*
7 g+ 250 ml
Nota: a todos los tratamientos se les adicionó 2000 ml ha-1 de glifosato formulación premiun (506 g.e.a.). Ref.:1 fecha de aplicación 25/09/2013; 2 fecha de aplicación18/11/2013.
Dosis g.i.a. o ml. p.f. ha-1* 1000 ml 35 g
35 g
Malezas
Materiales y métodos
77 Soja 2015
En general, el éxito de las malezas en los sistemas cultivados depende de los atributos que les confieren capacidad para sobrevivir a los disturbios y ajustarse a la oferta ambiental (Cousens y Mortimer, 1995). Por ejemplo, los sistemas de labranza y la aplicación de herbicidas en los cultivos pueden provocar cambios cualitativos y cuantitativos en la comunidad de malezas (Tuesca et al., 2001; Puricelli y Tuesca, 2005; Tuesca y Puricelli, 2007). En Argentina, más del 70% de la tierra cultivada es manejada bajo el sistema de siembra directa (Leguizamón,
El objetivo de este trabajo fue evaluar la eficacia de distintos herbicidas, incluyendo glifosato en mezcla con productos residuales en un contexto de doble barbecho para soja, así como analizar los posibles efectos fitotóxicos sobre dicho cultivo.
Sobre los diferentes tratamientos se sembró soja el 3 de diciembre con el objetivo de cuantificar los efectos de fitotoxicidad de los herbicidas empleados, de acuerdo a la metodología propuesta por Chaila (1986). Análisis estadístico Los datos se sometieron a análisis de varianza (INFOSTAT, 2007) para probar los efectos de los herbicidas en el control. Se empleó el test de Fisher de diferencias de medias significativas (LSD) para detectar las diferencias entre las medias de los tratamientos. Resultados y discusión Durante la conducción del ensayo las precipitaciones suscitadas estuvieron un 30 % por debajo de la media mensual histórica para el mes de octubre, mientras que para noviembre la situación fue totalmente opuesta y las mismas superaron en un 84 % la media histórica de dicho mes (Tabla 2).
Malezas
Las altas tasas de crecimiento alcanzadas por Echinocloa colona y Urochloa spp. fueron producto de las intensas precipitaciones de noviembre en combinación con periodos de temperaturas anormalmente altas - incluso para la temporada estival -. Este efecto se ve reflejado por la mayor cobertura alcanzada por estas especies a los 60 DDA (Figuras 2 y 4). No se observaron efectos fitotóxicos en el cultivo por atrazina, aunque cabe destacar que entre la aplicación y la siembra del cultivo transcurrieron 68 días y se registraron 275.1 mm de precipitaciones acumuladas.
Tabla 2
Soja 2015
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Precipitaciones (mm) media mensual normal histórica (1934/2013) y media mensual 2013 del Observatorio Agrometeorológico del INTA EEA Paraná. 1934/2013
2013
ENE
117,5
34,3
FEB
109,6
81,6
MAR
157,2
78
ABR
103,3
137,7
MAY
52,0
81,6
JUN
39,3
27
JUL
29,3
6,4
AGO
32,7
6,5
SEP
54,1
21,4
OCT
107,0
73
NOV
109,8
202,1
DIC
117,8
102
Los niveles de control con herbicidas residuales preemergentes para el cultivo de soja se muestran en la Tabla 3. La respuesta de las especies de malezas a los herbicidas fue variada. El objetivo de la realización de tratamientos basados en la aplicación secuencial de herbicidas de acción preemergente residual como las
triazinas (prometrina y atrazina) o los inhibidores de la acetolactato sintetasa (ALS) como el diclosulam, consiste en elaborar un programa que permita un manejo integral de malezas de hoja ancha otoñoinverno-primaverales (OIP) y de gramíneas estivales. Las escasas precipitaciones registradas en julio y agosto (13 mm) no permitieron realizar la primera aplicación de la secuencia a principios de julio como estaba estipulado inicialmente, debiendo trasladar la primera aplicación al 25 de septiembre y la segunda 54 días después. Sin embargo, otros trabajos de investigación (Metzler, 2013) reportan la eficacia de las triazinas (atrazina y prometrina) como preemergente en el control de Conyza spp. No obstante hay que tener en cuenta que estos herbicidas deben mezclarse con hormonales - fundamentalmente 2,4 D - para manejar los individuos de Conyza spp. que han sobrevivido a la campaña anterior. Además esta mezcla permite ampliar el espectro de control hacia otras malezas altamente tolerantes a glifosato como Commelina spp. y Oenothera spp. (Metzler, 2013). En el manejo de gramíneas estivales, el diclosulam fue altamente eficaz para el control de Echinocloa colona (90 y 91%, respectivamente) y Urochloa spp. (94 y 93%, respectivamente) a 30 DDA cuando fue empleado como segundo herbicida dentro de la secuencia (tratamientos 2 y 5), comportamiento que se mantuvo a los 60 DDA (Figuras 1 y 3) a pesar de los 185 mm de lluvia registrados entre la aplicación y la evaluación de los tratamientos. Cuando se utilizó diclosulam como primer herbicida de la secuencia (tratamiento 4) sólo se alcanzaron niveles de supresión en el control de estas malezas entre un 73% y 70% 30 DDA (Figura 2). Cabe destacar que las abundantes precipitaciones (400 mm) que se registraron desde la aplicación el (25 de septiembre) hasta la evaluación 60 DDA se tradujeron en un control promedio del 15% para E. colona y Urochloa spp. (Tabla 3, Figura 2). Flumetsulam no fue eficaz en el control de estas gramíneas, siendo los mejores niveles los registrados para el tratamiento 3 (primer herbicida de la secuencia), seguido por los tratamientos 1 y 6. Atrazina tuvo un control escaso de estas malezas - resultados similares fueron reportados por Ustarroz et al., 2011 –, al igual que la prometrina (Tabla 3, Figura 4). No se observaron daños en ninguno de los tratamientos donde se emplearon herbicidas no recomendados para soja, concretamente en aquellos en los que se utilizó atrazina y metsulfuron. En el tratamiento 5 no se observaron síntomas de daño por efecto de atrazina. Ustarroz et al. (2011) obtuvieron resultados similares. El menor desarrollo del cultivo en el tratamiento 6 se debió a la competencia efectuada por E. colona y Urochloa spp.
Tabla 3
Porcentaje de control de los tratamientos herbicidas, dosis en formulación comercial en gramos o mililitros por hectárea, 30 y 60 días después de la segunda aplicación (DDA).
1 2 3 4 5 6 7
Herbicida
Dosis g.i.a. o ml. p.f. ha-1
Prometrina 50% Flumetsulam Prometrina 50% Diclosulam Flumetsulan Prometrina 50% Diclosulam Prometrina 50% Atrazina 90% Diclosulam Atrazina 90% Flumetsulam Metsulfuron + dicamba Prometrina 50%
3000 ml 1000 ml 3000 ml 35 g 1000 ml 3000 ml 35 g 3000 ml 2000 ml 35 g 2000 ml 1000 ml 7 g + 250 ml 3000 ml
Urochloa spp.
Echinocloa colona 30 DDA 60 DDA
30 DDA
60 DDA
70 c
20 b
68 b
25 b
94 a
85 a
90 a
82 a
75 b
20 b
72
18 c
73 b
15 c
70 b
15 c
93 a
82 a
91 a
81 a
60 d
10 d
55 c
10 d
50 e
12 d
40 d
10 d
Letras distintas indican diferencias significativas (p≤0,05)
Figura 1
Eficacia en el control de E. colona y Urochloa spp. del tratamiento 2. A: 30 DDA y B: 60 DDA. A la derecha de la línea roja testigo sin control.
B
81 Soja 2015
A
Malezas
T
Figura 2
Eficacia en el control de E. colona y Urochloa spp. del tratamiento 4. A: 30 DDA y B: 60 DDA. A la derecha de la línea roja testigo sin control.
Figura 3
Eficacia en el control de E. colona y Urochloa spp. del tratamiento 5. A: 30 DDA y B: 60 DDA. A la derecha de la línea roja testigo sin control.
Malezas
Figura 4
Eficacia en el control de E. colona y Urochloa spp. del tratamiento 7. A: 30 DDA y B: 60 DDA. A la derecha de la línea roja testigo sin control.
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Conclusiones •
El control sobre gramíneas estivales (Echinocloa colona y Urochloa spp.) será pobre o muy bueno dependiendo del herbicida preemergente residual y el momento de aplicación del mismo. Esto queda demostrado por la diferencia de eficacia suscitada entre los tratamientos 2 y 4, donde se usaron los mismos herbicidas pero en diferente secuencia. Cuando la aplicación de diclosulam coincidió con el periodo de mayor flujo de emergencia de estas malezas, su eficacia fue muy alta. Este herbicida es muy poco susceptible a la acción de las lluvias, lo cual es muy importante, ya que las precipitaciones intensas sumadas a las altas temperaturas de la época se traducen en una caída de la eficiencia y eficacia de los herbicidas y en un incremento simultáneo de la emergencia y la tasa de crecimiento de las malezas.
•
Usar el herbicida residual adecuado puede reducir la competencia de malezas a principio de temporada y el tamaño de las mismas, lo que proporciona una mayor flexibilidad para la aplicación de glifosato en postemergencia del cultivo, especialmente en situaciones con niveles de infestación elevados. Al mismo tiempo, la utilización de al menos dos modos de acción diferentes para los herbicidas reduce la presión de selección de resistencia.
Importante: el empleo de atrazina y metsulfuron en este ensayo fue con fines experimentales y científicos y no implica bajo ningún punto de vista recomendación alguna para su uso en soja. Tanto atrazina como metsulfuron son herbicidas no recomendados para este cultivo, por lo que el empleo de los mismos y las consecuencias que ello pueda acarrear es absoluta responsabilidad del usuario.
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Malezas
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Encuentre el presente trabajo en www.aapresid.org.ar - PUBLICACIONES
Soja 2015
TUESCA D., PURICELLI E. and J.C. PAPA 2001. A long-term study of weed flora shifts in different tillage systems. Weed Research 41:369-382.
Salvagiotti, F. 1; Collino, D.J.2; Perticari, A.3; Piccinetti, C.3 y Ovando, G.4; Urquiaga, S.5; Racca, R. W.1.
Nutrición
1- EEA Oliveros INTA; 2- Instituto de Fisiología y Recursos genéticos vegetales, INTA; 3- Instituto de Microbiología y Zoología Agrícola, INTA Castelar; 4- Climatología Agrícola, Facultad de Ciencias Agropecuarias, UNC; 5- Embrapa Agrobiologia, Brazil. E-mail: salvagiotti.fernando@inta.gob.ar.
El aporte de la fijación biológica de nitrógeno en el cultivo de soja en Argentina
El siguiente trabajo brinda información relevante a la hora de entender la dinámica del nitrógeno a nivel local y su impacto a escala global.
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Palabras Claves: Soja; Fijación Biológica de Nitrógeno (FBN); Argentina.
Sitios experimentales Los suelos incluyeron Vertisoles, Entisoles y Molisoles. En los 20 cm superficiales estos suelos variaron desde texturas franco-arenosas (hasta 85% de arena) en aquellas zonas más al Oeste, hasta arcillosas (hasta 51% de arcilla) en las porciones más hacia el Este. En esta profundidad, el contenido de carbono osciló entre 0.64 y 4.54 %, el pH entre 4.7 y 7 y el contenido de P Bray entre 6 y 198 ppm. Cada lote fue manejado de acuerdo al manejo recomendado en términos de elección de cultivar, fecha de siembra y manejo de malezas, enfermedades e insectos.
Figura 1
Distribución de los lotes en donde se determinó la FBN en soja en Argentina. Las líneas horizontales corresponden a los paralelos 30 y 36ºS. La línea punteada es la isohieta de 800 mm.
Nutrición
El nitrógeno (N) es central para la producción de los cultivos dado que está directamente implicado en el proceso de fotosíntesis (Kumaret al., 2004). El nitrógeno atmosférico no-reactivo (N2) es el pool más grande de nitrógeno en la biósfera (ca. 79% del aire). Sin embargo la producción de los cultivos se realiza con el N reactivo (NO3, NH4). Esta fracción presenta una gran variabilidad en cada sistema de producción dependiendo del balance entre las entradas de N al sistema (fertilizante, mineralización de la materia orgánica, introducción de leguminosas en el sistema que aporten a través de la fijación biológica de N o FBN, fijación a través de microorganismos libres, fijación por tormentas eléctricas) y las salidas (grano cosechado, erosión del suelo, pérdidas gaseosas por denitrificación o volatilización de amonio, pérdidas por lavado, etc.) (Robertson and Vitousek, 2009). La evaluación de los balances de N es útil para estimar la magnitud de ganancias/pérdidas cuando se utilizan leguminosas en un sistema de producción, analizar la eficiencia en el uso de los fertilizantes o evaluar la sustentabilidad en el manejo del N en distintos agro-ecosistemas. La elaboración de balances de N requiere una correcta estimación de los ingresos al mismo, especialmente de la FBN (Boyer et al., 2004). A nivel global, Smil (1999) estimó que la FBN representa ca. 17% del total de las entradas de N al sistema. En la misma escala de análisis, Galloway et al. (2004) estimaron que ca. 65% del N reactivo proviene de la FBN, y que las plantas cultivadas representan ca. 20% del total de las entradas antrópicas de N. El aporte de N derivado de FBN dependerá de la presencia relativa de cultivos de grano, cultivos de cobertura y/o pasturas leguminosas en los distintos sistemas de producción. El cultivo de soja requiere en promedio 80 kg en biomasa aérea para producir 1 tonelada de grano (Salvagiotti et al., 2008). Si se le suma la contribución de las raíces, los nódulos y las rizodeposiciones, este requerimiento podría alcanzar ca. 107 kg N (Rochester et al., 1998; Salvagiotti et al., 1998). El mismo se satisface a través del N proveniente del suelo y de la contribución del N de la FBN. En la campaña 2012-13, el cultivo de soja ocupó ca. 20 Millones de has (SIIA-MAGyP, 2014), en un área comprendida entre los 22 y 39 °S y los 56 y 66 ºO (Figura 1), bajo temperaturas anuales de entre 23 y 14 °C desde el Norte hacia el Sur y con precipitaciones promedio de entre los 600 y los 1100 mm desde Oeste a Este (Alvarez y Lavado, 1998; Hall et al., 1992). Estas variaciones climáticas determinaran distintos rendimientos, necesidades de N y por lo tanto, de FBN. La soja se cultiva principalmente sobre suelos Molisoles con contenidos de materia orgánica de entre 0.9 y 6.5% y valores de pH en el suelo de entre 5.5 y 7.5 en los 20 cm superficiales (Sainz Rozas et al., 2011). Dada la importancia de conocer el aporte de la FBN en los sistemas de producción de Argentina,a fin de poder elaborar balances y determinar la variabilidad de este factor, se realizó entre las campañas 2004/2005 y 2010/2011 un relevamiento en 86 lotes de producción y/o parcelas experimentales ubicadas entre los 22-39 °S y los 56-66 ºO (Figura 1). Los lotes relevados contaban con una larga historia de cultivo de soja y representaban el rango de suelos y condiciones climáticas de la región sojera argentina. Los objetivos de este trabajo fueron: (i) evaluar la contribución de la FBN en el área de producción de soja en Argentina; (ii) construir un modelo para predecir la FBN a través de variables de cultivo, suelo y meteorológicas y (iii) estimar el aporte de la FBN de soja a nivel nacional usando los valores de este trabajo.
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Determinación de la FBN La FBN fue determinada a través de la metodología de abundancia natural de 15N (Shearer and Kohl, 1986). Dicha metodología se basa en la abundancia relativa de las dos formas isotópicas del N estables: 14N y 15N. Esta ultima fracción esta en baja concentración en la atmósfera (0.3663%), mientras que en el suelo está en una proporción superior. En consecuencia, plantas que tomen N de la atmósfera, como es el caso de las legumbres que fijan N atmosférico, tendrán una concentración de 15N
menor a la de una planta que no tome N del aire. Este principio se utiliza para determinar la proporción de N que deriva de la FBN (Figura 2). En cada lote en donde se evaluó la FBN, se utilizó sorgo o maíz resistente a glifosato como planta de referencia. Este cultivo de referencia se implantó en el área donde posteriormente se realizaron los muestreos. Entre los estadios R6 y R7 de la soja se cosechó 1 m2 de este cultivo y del cultivo de referencia. Las muestras se secaron en estufa y posteriormente se molieron. Se determinó el contenido de N en tejido a través de un análisis semi-micro Kjeldahl (Nelson y Sommers, 1973) y se determinó la abundancia de 15N a través de un espectrómetro de masa. La proporción de N derivado de la FBN (% Ndfa) se calculó:
Nutrición
Dondeyson la abundancia natural de 15N en el cultivo de referencia y en la soja respectivamente, mientras que ‘B’ es la abundancia natural de 15 N en una planta de soja que solamente utiliza el N del aire. Este valor B fue estimado en experimentos en condiciones controladas utilizando la cepa E-109 (empleada en la mayoría de los inoculantes de Argentina). A estas plantas se les estimó el δ15N. El valor B obtenido fue de -1.032 0/00.
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La cantidad de N fijado en kg ha-1 fue calculada utilizando la biomasa aérea del cultivo de soja, la concentración de N en los tejidos y el % Ndfa. Es importante destacar que los valores obtenidos no tienen en cuenta el aporte de raíces, nódulos ni rizodeposiciones. Fenología y variables meteorológicas estimadas Se utilizó la información de radiación solar diaria y de temperatura proveniente de estaciones climáticas distantes a 50 km y las lluvias de
cada lote. A partir de los datos de localidad, cultivar y fecha de siembra se simuló la ocurrencia de R2, R5 y R7, utilizando el programa SIFESOJA V 2010 (Peltzer y Peltzer, 2010). Con esta información se calculó: 1- la radiación acumulada (Rad), 2- la temperatura media (TM); 3- la evaporatranspiración de referencia acumulada, a través del método de Priestley–Taylor modificado por Ritchie (1972) (ETP, mm); 4- las lluvias efectiva acumulada (mm) según Dardanelli et al. (1992) (PE) y 5- las lluvias acumuladas en el periodo de barbecho (desde el 1ro de abril) (PEB), para tres subperíodos dentro del ciclo de cultivo: a- Vegetativo (siembra – R2); b- Reproductivo (R2-R5) y c- Llenado de granos (R5-R7). La precipitación efectiva acumulada durante el periodo de barbecho y durante el periodo de crecimiento promedió los 347 y 440 mm, respectivamente. En promedio, el 39, 27 y 34% de la precipitación efectiva total ocurrió durante P-R2, R2-R5 y R5-R7, respectivamente (Tabla 1). La radiación acumulada fue en promedio de 2495 MJ m-2 durante el ciclo del cultivo, repartiéndose un 46, 24 y 30% en los subperiodos P-R2, R2-R5 y R5-R7, respectivamente (Tabla 1). La temperatura media tuvo menor variación, mostrando valores de 23, 23.4 y 21.3 ºC para cada subperíodo, respectivamente (Tabla 1). Se realizó un análisis global de los datos, así como un análisis detallado en función de las siguientes regiones definidas por la RECSO (Baigorri, 1997): (i) Norte: al norte del paralelo 30ºS; (ii) Central: entre los paralelos 30 y 36ºS y (iii) Sur: al sur del paralelo 36ºS (Figura 1). Para resumir la información de FBN, absorción de N y rendimiento se utilizaron herramientas de estadística descriptiva: promedio, mediana e intervalo inter-cuartil (percentiles 25–75% percentiles, IQR), que representa el 50% de las observaciones centrados alrededor de la media. Para encontrar variables de respuesta asociadas a FBN se realizaron análisis de árboles de regresión y clasificación (CART), a fin de separar
Figura 2
Esquema representativo de los principios de la metodología de abundancia de 15N. (adaptado de Peoples et al, 1989).
kg ha-1 (IQR= 2215-3670 kg ha-1), mientras que en la región pampeana Sur, el rendimiento promedió los 2215 kg ha-1, con un IQR de entre 1778 y 2653 kg ha-1. La absorción de N en R6/R7 promedió los 256 kg N ha-1, con un IQR de 195-305 kg N ha-1 (Tabla 2). La relación entre rendimiento y absorción de N en estructuras aéreas tuvo una pendiente de 13.6 kg de grano por kg de N absorbido.
grupos que presenten homogeneidad (De’athy Fabricius, 2000). Un análisis de regresión múltiple stepwise fue realizado para modelar la FBN en función de las variables meteorológicas, del cultivo y del suelo, calculadas dentro de cada grupo definido por los CART. Rendimiento, absorción de nitrógeno y FBN. Los rendimientos de los lotes oscilaron entre los 1493 y 5888 kg ha-1, con un IQR de 2913-4323 kg ha-1 (Tabla 2). Los rendimientos más altos se observaron en la región pampeana Central (3735 kg ha-1; IQR=32554418 kg ha-1). En la región norte, el rendimiento promedio fue de 2942
En promedio, la proporción de N derivado de la FBN en biomasa aérea fue del 58% del N absorbido (IQR entre 46 y 71%), dentro de un rango de entre el 12 y el 90% (Tabla 2). La región pampeana Central mostró los
Tabla 1
Variables meteorológicas en los distintos subperíodos durante el ciclo de crecimiento del cultivo de soja. Sub-periodo Barbecho
P-R2
R2-R5
R5-R7
-
1161 (608-1647)
585 (339-938)
749 (486-1069)
Radiación solar acumulada (MJ m−2) Temperatura media del aire (°C)
-
23 (19.5-28)
23.4 (20.5-27.3)
21.3 (15.8-24.9)
Evapotranspiración de referencia acumulada (mm) *
-
281 (181-407)
143 (78-241)
174 (99-267)
347 (166-643)
173 (35-426)
120 (21-324)
147 (42-330)
Precipitaciones acumuladas (mm)
Variables meteorológicas en los distintos subperíodos durante el ciclo de crecimiento del cultivo de soja. n
Máximo
Percentil 75
Mediana
Percentil 25
Mínimo
Promedio
Set de datos completo Rendimiento (kg ha )
81
5.9
4.3
3.6
2.9
1.5
3.6
N absorbido en R6/R7 (kg ha-1)
80
447
305
254
195
82
256
FBN , %
86
90
71
59
46
12
58
80
337
197
148
98
15
153
-1
FBN, kg ha
-1
Región Norte Rendimiento (kg ha-1)
13
5.1
3.7
2.8
2.2
1.6
2.9
N absorbido en R6/R7 (kg ha )
12
447
268
210
170
129
229
FBN, %
13
84
58
53
45
32
52
-1
12
255
159
95
85
48
122
Rendimiento (kg ha-1)
64
5.9
4.4
3.7
3.3
1.5
3.8
N absorbido en R6/R7 (kg ha )
64
446
310
266
207
82
266
FBN , %
69
90
71
61
48
12
60
FBN, kg ha-1
64
337
208
154
127
15
165
-1
FBN, kg ha
Región Pampeana Central -1
Región Sur Rendimiento (kg ha-1)
4
2.9
2.7
2.3
1.8
1.5
2.2
N absorbido en R6/R7 (kg ha-1)
4
241
221
182
128
94
175
FBN , %
4
73
61
38
26
25
43
4
79
74
67
58
50
65
FBN, kg ha
-1
89 Soja 2015
Tabla 2
Nutrición
*Priestley–Taylor method modificadapor Ritchie (1972)
La FBN en soja en Argentina a nivel global y los balances parciales de N Se realizó un balance parcial de N en Argentina (N ingresado a través de la FBN menos N exportado con los granos) utilizando los valores de % Ndfa obtenidos en este estudio y los datos estadísticos de producción de la campaña 2012-13, asumiendo que el 40% del N se encuentra en estructuras sub superficiales (i.e. raíces, nódulos, rizodeposiciones).
valores más altos (ca. 60%) para esta variable, mientras que la región pampeana Sur reportó los valores más bajos (43%) y la región Norte valores intermedios (52%) (Tabla 2). El análisis conjunto mostró que en términos absolutos, la FBN en biomasa aérea estuvo entre los 15 y los 337 kg N ha-1, con un promedio de 153 kg N ha-1 (un IQR 98-197 kg N ha-1) (Tabla 2). En este sentido, la FBN se relacionó positivamente con el rendimiento (r2=0.55), con una pendiente de 52 kg de N fijado por tonelada de rendimiento.
Utilizando el valor de la mediana de % Ndfa observada a nivel país en nuestro set de datos (i.e. 59%), la cantidad de N fijado asciende a 3.27 Tg. Tomando en cuenta los valores de los percentiles 25 y 75 de la distribución, el aporte de la FBN a nivel país estaría entre 2.55 y 3.94 Tg (Tabla 4).
Nutrición
A nivel global, el aporte de la FBN en biomasa aérea había sido estimado en ca. 52 -58% (Salvagiotti et al., 2008), con una gran variación de acuerdo a las condiciones ambientales y la disponibilidad de N en el suelo. En este trabajo se ha determinado un aporte promedio en Argentina de ca. 60%. En Brasil, Hungría et al. (2006) mostraron valores de % Ndfa superiores al 75%, pero en suelos menos fértiles. En América del Norte, algunas estimaciones daban cuenta de una contribución del orden del 50-60% of BNF (Pueppke, 2005).
Estos cambios modificarían los balances parciales de N que indican cuánto N es exportado del sistema a través del grano en relación al aporte de la FBN. Usando el valor de la mediana, este balance es de 0.15 Tg. Sin embargo, si los valores de % Ndfa son similares a los valores del percentil 25 de la distribución, el balance parcial de N sería negativo, aun incluyendo el aporte de las estructuras subterráneas (Tabla 4).
Relaciones entre la FBN y las variables meteorológicas, de suelo y de cultivo. El análisis a través de CART mostró que el rendimiento del cultivo fue la variable que mejor separó la población de datos en dos grupos, con un umbral de 3700 kg ha-1. Por encima de dicho valor se observó una contribución significativa del P-Bray y R (P-R2), así como una asociación negativa con el pH, explicando el 70% de la variación en la proporción de N derivado de FBN (Tabla 3). Por debajo de 3700 kg ha-1, la TM(R5-R7) y la precipitación efectiva durante el periodo de barbecho explicaron el 44% de la variación en el % de FBN.
Los datos generados en la presente investigación son relevantes para contar con información local de importancia que permita entender la dinámica del nitrógeno a nivel local y su impacto a escala global. La ausencia de esta información provoca que muchas veces las inferencias que se hagan sean inexactas o tengan mayor incertidumbre.
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Tabla 3
Variables explicativas de la FBN (% del total absorbido en biomasa aérea) determinadas por el modelo de regresión lineal múltiple. Variable explicativa
Coeficiente de regresión
Error estándar
Valor P
Rendimiento < 3700 kg ha
Cp Mallows
-1
Intercepto
88.3
28.0
< 0.01
R (P-R2)
0.24
0.04
< 0.01
31.4
PBray I
0.64
0.14
< 0.01
22.7
pH
-16
5.08
< 0.01
12.5
Rendimiento > 3700 kg ha Intercepto
-1
-166.3
64.9
0.02
TM(R5-R7)
9.96
2.9
< 0.01
13.4
PEB
0.05
0.02
0.02
8.4
R(P-R2): Precipitación acumulada entre siembra y R2 TM(R5-R7): Temperatura media entre R5 y R7 PEB: Precipitación efectiva durante el barbecho.
Tabla 4
Estimación del aporte de N fijado por la soja usando datos estadísticos de la campaña 2012-13 y los datos de FBN del presente trabajo. Valor de % FBN
Área (Mha)
Producción (Tg)
Biomasa aérea (Tg) a
N en biomasa aérea (Tg) b
N absorbido por el cultivo total (Tg) c
Percentil 75 Mediana
19.4
49.3
123.3
3.7
5.55
Percentil 25
% BNF
N fijado por el cultivo total (Tg) d
71
3.94
59
3.27
46
2.55
N en semilla (Tg) e
Balance parcial de N (Tg) f 0.81
3.13
0.15 -0.57
Considera un índice de cosecha del 40% (Herridge et al.; 2008). Considera un 3% de N en biomasa aérea. c Multiplica N en biomasa aérea por 1.5. Se asume que en madurez fisiológica el 40% del total del N absorbido está localizado en raíces y rizodeposiciones (Herridge et al. (2008); Rochester et al. (1998)). d (%BNF/100)* N absorbido por cultivo total. e Considera un contenido de N en semilla de 6.34 % (Salvagiotti et al., 2008). f Balance parcial de N = N fijado - N removido exportado con los granos. a b
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Nutrición
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Esta publicación es un resumen del trabajo: Collino D J, Salvagiotti F, Perticari A, Piccinetti C, Ovando G, Urquiaga S and Racca R W 2015 Biological nitrogen fixation in soybean in Argentina: relationships with crop, soil, and meteorologicalfactors. PlantSoil 392 (1-2):239-252. http://link.springer.com/article/10.1007/ s11104-015-2459-8
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Hungría M, Franchini JC, Campo RJ, Crispino CC, Moraes JZ, Sibaldelli RNR, Mendes IC yArihara J (2006). Nitrogen nutrition of soybean in Brazil: contributions of biological N2 fixation and N fertilizer to grain yield. Canadian Journal of Plant Science 86: 927-939.
Guillermo A. Divito y Hernán E. Echeverría;
Nutrición
Unidad Integrada Balcarce (FCA UNMdP-E.E.A. INTA). E-mail: guillermodivito@yahoo.com.ar.
Avances en el diagnóstico de la disponibilidad de azufre en soja
Evaluación de alternativas al tradicional análisis de sulfatos en suelo para el diagnóstico del estatus azufrado del cultivo de soja.
Soja 2015
92
Palabras Claves: Soja; Diagnóstico; Disponibilidad de azufre (S).
Por otra parte, dado que el síntoma más común de la deficiencia de S es la disminución en la intensidad del color verde debido a una menor concentración de clorofila, es posible utilizar sensores ópticos para caracterizar el estatus azufrado de los cultivos. Los mismos presentan ventajas al permitir un diagnóstico instantáneo, de bajo costo y no destructivo. Estos equipos, generalmente denominados clorofilómetros, estiman el contenido de clorofila por medio de la determinación de un índice de verdor. En este trabajo se presenta información surgida de una red de ensayos realizada en la Región Pampeana, que tuvo como objetivo general evaluar alternativas al análisis de SO4−2 en suelo para el diagnóstico del estatus azufrado del cultivo de soja a partir de la determinación de la relación N:S en planta, hoja y grano. También se evaluó la performance del clorofilómetro. Materiales y métodos Se realizaron 15 experimentos durante las campañas 2012/13 y 2013/14 localizados en el norte, centro y sur de la Región Pampeana argentina. El experimento situado más al norte se ubicó en Rafaela (31.3°S, 61.5°O), aquellos emplazados en la región central se ubicaron cerca de Teodelina (34.2°S, 61.5°O) mientras que los situados en el sur se dispusieron alrededor de Balcarce (37.5°S, 58.2°O). Los mismos contemplaron cultivos de soja de primera y de segunda. En cada ensayo se establecieron parcelas con dosis crecientes de S (0, 10, 20, 30 y 40 kg S ha-1), aplicadas como yeso agrícola (SO4Ca2H2O, 16% S) al voleo y durante la emergencia del cultivo. Muestreo de suelos y análisis Al inicio de los ensayos se tomaron muestras de suelo en los estratos 0-20, 20-40, y 40-60 cm. En ellos se determinó el contenido de SO4−2 mediante extracción con Ca (H2PO4)2 y posterior determinación porturbidimetría. Muestreo de plantas y análisis El muestreo de biomasa aérea total y de hojas se realizó entre los
La determinación del índice de verdor también se realizó entre los estadios R1 y R3 mediante el empleo del clorofilómetro Minolta SPAD. Las mediciones se realizaron en hojas del estrato superior del canopeo. Se calculó el índice de suficiencia de S para cada ensayo como el cociente entre el índice de verdor de cada parcela y el índice de verdor del tratamiento que recibió la dosis máxima de S (40 kg S ha-1). De manera similar, el rendimiento relativo se calculó para cada sitio como el cociente entre el rendimiento de cada tratamiento y el rendimiento del tratamiento que recibió 40 kg S ha-1. Resultados y aportes al diagnóstico de S Rendimiento del cultivo En promedio para cada sitio, el rendimiento en grano varió de 5340 a 1580 kg ha-1. Los máximos valores se obtuvieron en la región pampeana central y los mínimos en cultivos de segunda del sudeste bonaerense. La aplicación de S produjo aumentos en el rendimiento en grano en 9 de los 15 ensayos. La repuesta se determinó en ensayos del centro y sur de la región pampeana, en coincidencia con trabajos anteriores que demuestran que la deficiencia de S es una problemática instalada en la zona de estudio. Se destaca que todos los cultivos de soja de segunda respondieron a la fertilización, lo cual también concuerda con experiencias previas y se atribuye a la remoción del nutriente por el cultivo anterior. En los experimentos donde se registraron respuestas a la fertilización, el rendimiento se maximizó con la aplicación de 10 (4 experimentos), 20 (4 experimentos) y 30 (1 experimento) kg S ha-1. Performance del análisis de sulfato en suelo La Figura 1 muestra la asociación entre el rendimiento relativo del cultivo y la disponibilidad de S a la siembra. A partir de esta información, es posible definir un umbral de 48 kg ha-1 de S por debajo del cual existe mayor probabilidad de que el cultivo manifieste deficiencia del nutriente. Dicho valor crítico es similar al reportado en otros trabajos realizados en la Región Pampeana, que proponen valores cercanos a 40 kg S ha-1, lo que le otorga cierta robustez. Sin embargo, surgen cuestiones que deben considerarse respecto de la metodología: a) Cuando la disponibilidad de S supera el umbral, el método muestra una buena performance, indicando la baja probabilidad de deficiencia. b) El umbral de 48 kgha-1 de S equivale a una concentración promedio para los 60 cm de profundidad, de 6,5 mgkg-1 de S (o 6,5 ppm). Determinar o medir en la práctica valores inferiores a 6,5 mgkg-1 resulta difícil para los laboratorios de servicio de nuestro país. Por lo tanto, por debajo del valor crítico, la técnica presenta más errores. Esto se aprecia en la Figura 1 donde hay sitios que, a pesar de haber tenido cerca de 20 kg S ha-1 al inicio de su ciclo, no manifestaron disminuciones en el rendimiento. Esta situación de baja disponibilidad de S y ausencia de respuesta del cultivo también puede ser consecuencia de la presencia de S
Nutrición
Los indicadores basados en el análisis de material vegetal constituyen una opción de interés, puesto que no sólo reflejan la oferta de S al cultivo, sino también la demanda del mismo de acuerdo a las condiciones de crecimiento. En este sentido, las metodologías más comunes involucran la determinación de la concentración de azufre o la relación nitrógeno: azufre (N:S), siendo esta última preferible por presentar menos variabilidad durante el ciclo del cultivo. Estas determinaciones pueden realizarse en la biomasa aérea total o en partes específicas de la planta, como las hojas o granos. El órgano analizado condiciona la precisión de la metodología, la practicidad del muestreo y la posibilidad de intervenir para corregir una eventual deficiencia.
estadios R1 y R3. Las muestras de biomasa aérea se colectaron cortando las plantas al ras del suelo. Al mismo tiempo se tomaron las hojas del estrato superior del canopeo. Luego de madurez fisiológica se colectaron las plantas de una superficie de 3,4 m2 por parcela y se trillaron con trilladora estacionaria. El contenido de N y S en hojas, plantas y granos se determinó con el analizador LECO TruSpec CNS.
93 Soja 2015
La determinación del contenido de sulfato (SO4-2) en el suelo previo a la siembra de soja es la metodología más empleada para evaluar la disponibilidad de azufre (S), aunque no ha demostrado resultados satisfactorios. Esta pobre performance obedece, entre otras causas, a la dinámica de dicho anión en el suelo y a las características propias de la determinación en el laboratorio. Surge así la necesidad de evaluar métodos alternativos, que permitan mejorar el diagnóstico del estatus azufrado.
en horizontes sub-superficiales (por debajo de la profundidad de muestreo), de un alto contenido del nutriente en agua de napa y/o de un elevado aporte por mineralización durante el ciclo del cultivo. En síntesis, los resultados confirman lo mencionado: la determinación del contenido de S-SO4-2 previo a la siembra aporta información respecto de la probabilidad de deficiencia, aunque presenta limitaciones. Contribución de la determinación de N:S en hoja, planta y grano. En la Figura 2 se muestra la relación entre el rendimiento relativo del cultivo y la relación N:S en hoja, planta y grano. Para cada una de estas partes de la planta se definieron umbrales críticos por encima de los cuáles los cultivos manifiestan deficiencia de S. Estos fueron 13,9, 12,2 y 13,5 para hoja, planta y grano, respectivamente. Es preciso aclarar que, en este caso, la deficiencia de S se manifiesta mediante un aumento en la relación N:S debido a la disminución de la concentración de S respecto a N en los tejidos.
Nutrición
La metodología en hoja y planta mostró una mejor performance para diagnosticar el estatus azufrado respecto de las determinaciones en suelo, puesto que la relación N:S logró explicar una mayor proporción de las variaciones en el rendimiento respecto de la disponibilidad de S en suelo. Además, se destaca que fueron muy pocos los sitios que tuvieron relaciones N:S superiores al umbral crítico (deficientes) y que no manifestaron reducciones en el rendimiento. Esto es importante puesto que brinda certeza cuando se diagnostica un cultivo como “deficiente”.
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Así, en base a la buena performance y a la mayor simplicidad para la recolección de las muestras, ser recomienda el muestreo de hojas del estrato superior del cultivo para el diagnóstico del estatus azufrado durante la estación de crecimiento. Por otra parte, aunque las determinaciones en grano no mostraron una aptitud destacada,
constituyen otra alternativa de diagnóstico de interés. Resulta evidente en este caso que el empleo de muestras de grano no permite corregir deficiencias en el cultivo. Sin embargo, esta herramienta es útil para corroborar si el mismo sufrió deficiencias y, en tal caso, advierten sobre la problemática en el lote. Uso del clorofilómetro El índice de suficiencia de Sdeterminado con las lecturas de índice de verdor, se relacionó con la relación N:S en hoja y con el rendimiento relativo del cultivo. Esto indica que es posible caracterizar el estatus azufrado del cultivo mediante el uso del clorofilómetro, lo que constituye una alternativa rápida, de bajo costo y no destructiva. Para ponerla en práctica a campo es necesario que se establezcan en el lote parcelas o franjas de referencia, fertilizadas con dosis de S que aseguren la suficiencia del nutriente (30 kg ha-1, por ejemplo). Así, el cálculo del índice de suficiencia involucra la comparación del índice de verdor de la franja de referencia con el del resto del lote. Esta metodología es igual que la que se emplea para el diagnóstico del estatus nitrogenado en cereales. Se destaca además, que las franjas testigo pueden cosecharse de manera separada, a fin de establecer la diferencia de rendimiento respecto del lote. Integración de las metodologías de diagnóstico En el presente trabajo se proponen alternativas de diagnóstico del estatus azufrado que representan avances respecto de la metodología basada en la determinación de SO4−2 en suelo. Sin embargo, ninguna de ellas logra una precisión tal que haga que su único uso permita un diagnóstico certero. Surge así la necesidad de integrarlas en protocolos como el que se plantea a continuación. El mismo sigue la cronología del cultivo e incluye consideraciones respecto de características de éste y del ambiente que condicionan la ocurrencia de deficiencias.
Figura 1
Relación entre el rendimiento relativo del cultivo y la disponibilidad de S-SO4-2 (determinado en el estrato 0-60 cm previo a la siembra del cultivo + fertilizante).
1. Caracterización del suelo y sistema de producción: Existen condiciones del sistema que favorecen la deficiencia de S. Entre ellas se destacan: suelos de textura gruesa, bajo contenido de materia orgánica, barbechos cortos y ambientes de alta productividad (alta demanda de S). Así, un primer paso para el diagnóstico de la disponibilidad de S involucra la recopilación de información referida al ambiente donde se desarrollará el cultivo y el manejo agronómico. 2. Cuantificación de la disponibilidad de S-SO4-2 en el suelo en presiembra: Aunque esta determinación caracteriza pobremente las situaciones de estrés azufrado y no ha manifestado una estrecha asociación con la respuesta de los cultivos a la fertilización con S, caracteriza aceptablemente situaciones de buena disponibilidad del nutriente y aporta información complementaria previa a la siembra del cultivo.
1.2. Determinación del índice de suficiencia de S Como se indicó, el empleo del índice de suficiencia de S determinado con el clorofilómetro constituye la alternativa de diagnóstico más rápida y de menor costo. Involucra, necesariamente la comparación con franjas de referencia dentro del lote. 1.3. Análisis de grano El análisis de grano se propone como alternativa para diagnosticar si el cultivo sufrió deficiencias. Aunque no permite corregirlas, es útil para caracterizar la oferta de S de un lote. Finalmente, se destaca que el diagnóstico del estatus nutricional de los cultivos a partir del análisis de material vegetal no es una práctica común en nuestro país. Por ello, son pocos los laboratorios que cuentan con el equipamiento necesario para las determinaciones de nutrientes. Es necesario entonces consultar qué laboratorios, públicos o privados, brindan tal servicio.
3. Análisis de material vegetal 1.1. Análisis de hoja Se propone el monitoreo del estatus azufrado del cultivo mediante la determinación de la relación N:S en hojas del estrato superior del canopeo. Dependiendo del estadio de desarrollo del cultivo se podrá intervenir para corregir una eventual deficiencia.
Figura 2
Relación entre el rendimiento relativo del cultivo y la relación N:S en hoja (arriba, izquierda), planta (arriba, derecha) y grano (abajo).
Figura 3
Relación entre el índice de suficiencia de S y la relación N:S en hoja
Relación entre el rendimiento relativo del cultivo y el índice de suficiencia de S
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1- INTA Marcos Juárez, Ruta 12, km 2 (2580) Marcos Juárez, Córdoba; 2- INTA Balcarce; 3- INTA Paraná; 4- INTA General Villegas. E-mail: gudelj.vicente@inta.gob.ar.
Contenido de proteína y aceite del grano de soja como respuesta a distintas estrategias de fertilización y rotación
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Frente a la caída en los contenidos de proteína que afectan las exportaciones resulta clave buscar alternativas de manejo que permitan revertir esta tendencia.
Nutrición
Marcos Murgio1, Pablo Barbieri2, Pedro Barbagelata3, Mirian Barraco4, Diego 1 Soldini , Luis Salines1, Vicente Gudelj1.
Palabras Claves: Soja; Fertilización; Rotación; Contenido de proteína; Contenido de aceite.
Introducción El bajo contenido de proteína de la soja argentina es un tema de preocupación para la cadena, ya que el país viene soportando importantes pérdidas en la exportación de harina proteica y de grano/poroto debido a esta causa en las últimas campañas. En la cosecha 2013 el promedio de proteína se ubicó en el 37,1% y el de aceite fue del 22,1%, ambos menores al promedio de los últimos 16 años del 38,7% y del 22,7% para proteína y aceite, respectivamente (Cuniberti y Herrero 2013). En la búsqueda de estrategias de manejo para corregir el bajo contenido de proteína, este trabajo tiene por objetivo evaluar la respuesta del contenido de proteína del grano en cultivos que tuvieron diferentes estrategias de fertilización con nitrógeno (N), fosforo (P) y azufre (S) y de intensificación de la secuencia de cultivo, así como detectar posibles interacciones con otros factores ambientales.
Nutrición
Sobre la base del proyecto de INTA Manejo nutricional de cereales y oleaginosas para la intensificación sustentable de los sistemas productivos y específicamente en el marco de los experimentos de “Reposición de nutrientes para incrementar la sustentabilidad de secuencias de cultivos basadas en el cultivo de soja”, se realizó la evaluación del contenido de proteína en grano producida por el cultivo en función de distintas estrategias de fertilización e intensificación de la secuencia para cuatro ambientes de la Región Pampeana.
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Materiales y métodos En la campaña 2006-07 se establecieron ensayos bajo diferentes estrategias de fertilización y de rotación de largo plazo en distintos ambientes: Balcarce (sur de Buenos Aires); Villegas (oeste de Buenos Aires); Marcos Juárez (sur-este de Córdoba) y Paraná (centro-oeste de Entre Ríos). El diseño experimental fue en bloques al azar con tres repeticiones. Los tratamientos (T) fueron los siguientes: 1) soja sin fertilización y en monocultivo; 2) soja con fertilización de reposición de fósforo (P) y azufre (S) y en monocultivo; 3) rotación/secuencia, cultivo de cobertura (CC) / soja, ambos sin fertilización; 4) rotación/secuencia, CC sin fertilizar / soja con fertilización de reposición de P y S; 5) rotación/ secuencia, CC fertilizado con 100% de reposición de N / soja con fertilización de reposición de P y S y 6) rotación/secuencia, CC fertilizado con 100% de reposición de N / soja con fertilización de reposición con P y S insertos en una rotación trigo/soja - maíz - CC/soja. Para la definición de la dosis de reposición de cada nutriente a aplicar se fijó un rendimiento objetivo y se utilizaron los Índices de Cosecha (IC) provistos por tablas preestablecidas.
En general, en el ciclo 2013-14, las dosis aplicadas de nitrógeno, fósforo y azufre fueron de 80, 20 y 15 kg ha-1, según correspondiera en los tratamientos respectivos. El manejo del cultivo se ajustó para cada ambiente, manteniendo al mismo libre de plagas, malezas y enfermedades. Se determinó el rendimiento en grano y su contenido de proteína y aceite, utilizando el analizador portátil de semilla Zeltex Z-50 (método no destructivo). También se registraron las precipitaciones y temperatura media durante el ciclo de los cultivos. En la Tala 1 se resume el manejo utilizado en cada ambiente. Los resultados se analizaron a través de un ANOVA y de comparaciones de medias mediante el test de DGC (p<0,05), utilizando el programa INFOSTAT (Di Rienzo et al., 2011). Resultados y discusión Las condiciones climáticas en los cuatro ambientes difirieron entre sí (Figuras 1 y 2). Como era de esperarse, los ambientes en latitudes más altas presentaron menores temperaturas durante la campaña. Paraná y Balcarce fueron los ambientes que evidenciaron las mayores y menores temperaturas, respectivamente. Paraná y Marcos Juárez tuvieron mayores precipitaciones durante la campaña, con alrededor de 670 mm desde noviembre a abril, presentando además altas precipitaciones concretamente en el mes de noviembre. Balcarce y General Villegas tuvieron alrededor de 480 mm para el mismo periodo. En diciembre y enero ocurrieron bajas precipitaciones para todos los ambientes, excepto para Balcarce en donde llovieron durante el mes de enero 110 mm. Sin embargo tal situación se revirtió en febrero, cuando dicha localidad experimentó escasas precipitaciones en relación al resto de los ambientes. La mayor proporción de las precipitaciones ocurrió durante los meses de febrero, marzo y abril en todos los ambientes. El análisis de los datos muestra que existieron diferencias significativas en los rendimientos entre tratamientos, aunque la respuesta no fue la misma para los distintos ambientes (Tabla 2). En Balcarce, donde se produjeron los menores rendimientos, hubo una respuesta clara a la fertilización. Los rendimientos de los tratamientos fertilizados fueron significativamente (p<0.05) superiores a los tratamientos no fertilizados. En Marcos Juárez, en donde se produjeron los mayores rendimientos, los tratamientos bajo soja continua rindieron significativamente (p<0.05) menos que el resto de los tratamientos, respondiendo solamente al esquema de rotación. En los ambientes restantes, las respuestas fueron menos claras. En General Villegas hubo diferencias significativas (p>0.05) entre tratamientos, pero no hubo respuesta clara a la fertilización o al
Manejo utilizado en cada ambiente. Ambiente Balcarce General Villegas Marcos Juarez Paraná
Tipo de suelo
Variedad
Fecha de siembra
Paleudoll Petrocalcico Hapludol Típico Argiudol Típico Argiudol Acuico
DM3810 DM4212 DM4212 A 5909 RG
19/11/2013 22/10/2013 07/11/2013 05/12/2013
Distanciamiento entre hileras (cm) 35 35 52 52
Tabla 1
Figuras 1 y 2
Nutrición
Precipitaciones y temperaturas media mensuales para los cuatro ambientes evaluados en la campaña 2013/14.
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esquema de rotación de cultivos. En Paraná, no hubo una respuesta (p>0.05) a la fertilización con P y S. Sin embargo el tratamiento T6, basado en una rotación más larga y con cultivos antecesores fertilizados con N, tuvo rendimientos significativamente (p<0.05) más altos que el resto de los tratamientos. Si bien en general, una mejora en la oferta de nutrientes tiene mayor impacto en el crecimiento del cultivo que en la calidad del grano (Kantolic et al. 2003), cuando se analizaron conjuntamente los cuatro ambientes, hubo diferencias significativas (p<0.05) en el contenido de proteína entre tratamientos (Tabla 3). Los cultivos de soja fertilizados con P y S antecedidos por un cultivo de cobertura produjeron granos con un mayor contenido de proteína. Esta respuesta contrasta parcialmente con los resultados obtenidos por
Soldini et al. (2009) para la zona de Marcos Juárez, en donde no encontró respuesta. Tal vez, la diferencia estuvo en el esquema de rotación utilizado y/o en el número de ambientes analizados. Cuando se analizó individualmente cada ambiente, no se hallaron diferencias significativas (p>0.05) en el contenido de proteína entre tratamientos en ningún caso. Probablemente, la respuesta a la fertilización fue pequeña en relación al error experimental, y las diferencias entre tratamientos sólo aparecen con claridad cuando aumentamos el número de datos, producto de reunir todos los ambientes en el análisis. Además, es importante remarcar que no hubo respuesta (p>0.05) a la fertilización con P y S bajo soja continua. Por otro lado, el ambiente influyó significativamente (p<0.05) sobre el porcentaje de proteína del grano, siendo el factor de mayor influencia
(Estadístico Fambiente > Ftratamiento). Además, no hubo una relación entre el rendimiento y el porcentaje de proteína que pueda contribuir a explicar las diferencias entre ambientes. En Marcos Juárez se produjeron granos con mayor contenido de proteína mientras que en Balcarce este contenido fue menor. Es importante remarcar que parte de la diferencia entre ambientes puede haber sido dada por haberse utilizado genotipos diferentes.
La oferta de N para el cultivo tendría un rol mayor en el aumento del contenido de proteína del grano, por ser una de las sustancias más abundantes en la constitución de dichas moléculas. La cantidad de N disponible para generar proteína por el cultivo dependerá de la fijación biológica y de la oferta del suelo durante el llenado de grano (Kantolic et al. 2003). En aquellos tratamientos en los que se fertilizaron con N los cultivos antecesores podría existir una mayor oferta de este nutriente durante el llenado de grano y, en consecuencia, un mayor contenido de proteína. En esta serie de ensayos, tales tratamientos (T5 y T6) no reportaron mayor contenido de proteína respecto del tratamiento en el que no se fertilizó con N el cultivo antecesor (T4). Sin embargo, presentaron diferencias significativas (p<0.05) respecto del tratamiento de soja fertilizada
Nutrición
Por otra parte, no se determinó interacción entre tratamiento y ambiente, a pesar de que los datos analizados pertenecen a distintos ambientes con diferencias aparentes en la oferta de nutrientes. Por ejemplo en Balcarce, el rendimiento del cultivo respondió a la fertilización, teniendo los controles no fertilizados rendimientos significativamente menores (p<0.05). Por lo tanto, el suelo presentaba algún grado de deficiencia que limitó el rendimiento de los tratamientos sin fertilización. A priori, de la misma forma en que se produce la respuesta del contenido de proteína del grano a la disponibilidad de N en trigo (Stone and Savin 1999), se podría suponer que los suelos presentaban una deficiencia tal que la fertilización sólo serviría para aumentar la biomasa, mientras que para que se expresen diferencias en el contenido de proteína la oferta de nutrientes debería ser significativamente mayor. Por otro lado, en General Villegas no hubo una respuesta clara de rendimiento a la fertilización. Este resultado nos sugiere que el suelo no presentaba limitaciones sustanciales de oferta de nutrientes para los tratamientos
no fertilizados. De igual manera, es válido suponer que en ambientes donde la oferta de P y S no limitó el crecimiento, la fertilización - por encima de lo necesario para cubrir dicho crecimiento - produciría un aumento en el contenido de proteína. Dado que el análisis no reveló interacciones significativas, no se encontró evidencia que soporte estas suposiciones. Consecuentemente, existió una respuesta en el contenido de proteína del grano a la fertilización con P y S combinada con CC, independientemente de las variaciones en la oferta de nutrientes de los suelos estudiados, aunque esta respuesta sólo se evidenció en el análisis conjunto.
104
Tabla 3
Resumen del análisis de la varianza para el contenido de proteína del grano en cada tratamiento. Promedio de 4 ambientes. Letras diferentes significan diferencias significativas según test DGC (α=0.05).
Soja 2015
Tratamiento
Proteína %
Soja sin fertilización y en monocultivo.
37,81a
Soja con fertilización de reposición de fosforo (P) y azufre (S) y en monocultivo.
37,82a
Cultivo de cobertura/Soja - ambos sin fertilización.
37,80a
Cultivo de cobertura (CC) sin fertilizar/Soja con fertilización de reposición de P y S.
38,47b
Cultivo de cobertura fertilizado con 100% de la reposición de N / Soja con fertilización reposición de P y S.
38,52b
Cultivo de cobertura fertilizado con 100% reposición de N / Soja con fertilización de reposición con P y S insertos en una rotación Trigo/soja-Maíz -CC/Soja.
38,61b
Tratamiento
0,0219
Ambiente
<0.0001
Tratamiento*Ambiente Ambiente
NS Proteína %
Balcarce
35,65a
Paraná
38,12b
Gral. Villegas
38,39b
Marcos Juarez
40,53c
con P y S en monocultivo (T2) (además de los controles sin fertilizar). Es probable que esta diferencia se deba a una mayor cantidad de N retenida en los residuos vegetales de cultivos anteriores liberada de manera progresiva, interfiriendo en menor medida sobre la fijación simbiótica de N. Este resultado difiere, al menos en parte, con los obtenidos por Soldini (datos no publicados) en Marcos Juárez, en donde no encontró cambios en el contenido de proteína del grano al agregado de urea en altas dosis en distintos momentos del ciclo. La falta de respuesta pudo ser causada por la fertilización directa del cultivo con N, que inhibe la fijación biológica del nitrógeno (Salvagiotti et al. 2008), compensando el aumento de la oferta de este nutriente vía fertilización.
Del mismo modo, el contenido de aceite de los granos difirió significativamente entre ambientes (p<0.05), pero no se detectaron diferencias significativas entre tratamientos (p>0.05) (Tabla 4). Cabe destacar que los ambientes con mayor contenido de aceite fueron los que tuvieron menor contenido de proteína. La misma tendencia se observa para los distintos tratamientos. Los tratamientos fertilizados tendieron a presentar menor contenido de aceite. Tal como lo documenta Westgate (1995), se observó para el set total de datos una correlación negativa entre las variables contenido de proteína y aceite (r:-0,53; p<0,001).
Tabla 2
Resumen del análisis de la varianza para el rendimiento en grano de cada tratamiento por ambiente. Letras diferentes significan diferencias significativas (p<0.05).
Gral. Villegas
Marcos Juárez
Paraná
Rendimiento
Soja sin fertilización y en monocultivo.
2519a
Soja con fertilización de reposición de fosforo (P) y azufre (S) y en monocultivo.
3202b
Cultivo de cobertura/Soja - ambos sin fertilización. Cultivo de cobertura (CC) sin fertilizar/Soja con fertilización de reposición de P y S. Cultivo de cobertura fertilizado con 100% de la reposición de N / Soja con fertilización reposición de P y S. Cultivo de cobertura fertilizado con 100% reposición de N / Soja con fertilización de reposición con P y S insertos en una rotación Trigo/soja-Maíz -CC/Soja. Soja sin fertilización y en monocultivo. Soja con fertilización de reposición de fosforo (P) y azufre (S) y en monocultivo. Cultivo de cobertura/Soja - ambos sin fertilización. Cultivo de cobertura (CC) sin fertilizar/Soja con fertilización de reposición de P y S. Cultivo de cobertura fertilizado con 100% de la reposición de N / Soja con fertilización reposición de P y S. Cultivo de cobertura fertilizado con 100% reposición de N / Soja con fertilización de reposición con P y S insertos en una rotación Trigo/soja-Maíz -CC/Soja. Soja sin fertilización y en monocultivo. Soja con fertilización de reposición de fosforo (P) y azufre (S) y en monocultivo. Cultivo de cobertura/Soja - ambos sin fertilización. Cultivo de cobertura (CC) sin fertilizar/Soja con fertilización de reposición de P y S. Cultivo de cobertura fertilizado con 100% de la reposición de N / Soja con fertilización reposición de P y S. Cultivo de cobertura fertilizado con 100% reposición de N / Soja con fertilización de reposición con P y S insertos en una rotación Trigo/soja-Maíz -CC/Soja. Soja sin fertilización y en monocultivo. Soja con fertilización de reposición de fosforo (P) y azufre (S) y en monocultivo. Cultivo de cobertura/Soja - ambos sin fertilización. Cultivo de cobertura (CC) sin fertilizar/Soja con fertilización de reposición de P y S.
2392a 3276b 3335b 3603b 4131c 4231c 3344b 3627b 3648b 4531c 3664b 3719b 3992c 4214c 3927c 4231c 3633b 3714b 3453b 3375b
Cultivo de cobertura fertilizado con 100% de la reposición de N / Soja con fertilización reposición de P y S.
3392b
Cultivo de cobertura fertilizado con 100% reposición de N / Soja con fertilización de reposición con P y S insertos en una rotación Trigo/soja-Maíz -CC/Soja.
3964c
Tratamiento
0,0001
Ambiente
0,0001
Tratamiento*Ambiente
0,0007
Nutrición
Balcarce
Tratamiento
105 Soja 2015
Ambiente
Soja 2015
106 Nutrición
Tabla 4
Resumen del análisis de la varianza para el contenido de aceite del grano en cada tratamiento. Promedio de 4 ambientes. Letras diferentes significan diferencias significativas (p<0.05). Tratamiento Soja sin fertilización y en monocultivo.
21,72
Soja con fertilización de reposición de fosforo (P) y azufre (S) y en monocultivo.
21,69
Cultivo de cobertura/Soja - ambos sin fertilización.
21,86
Cultivo de cobertura (CC) sin fertilizar/Soja con fertilización de reposición de P y S.
21,25
Cultivo de cobertura fertilizado con 100% de la reposición de N / Soja con fertilización reposición de P y S.
21,55
Cultivo de cobertura fertilizado con 100% reposición de N / Soja con fertilización de reposición con P y S insertos en una rotación Trigo/soja-Maíz -CC/Soja.
21,17
Tratamiento
0,0682
Ambiente
0,0001
Tratamiento*Ambiente
Maquinaria
Ambiente
Soja 2015
108
Aceite %
NS Aceite %
Marcos Juarez
20,87a
Gral. Villegas
21,62b
Paraná
21,75b
Balcarce
21,91b
Consideraciones finales •
Esta experiencia muestra mejoras en el contenido de proteína del grano de soja en respuesta a la fertilización con P y S en combinación con CC. Sin embargo, estos resultados son preliminares ya que pertenecen a un único año de evaluaciones, por lo que se sugiere repetir la investigación a fin de identificar factores responsables de la expresión del contenido de proteína en soja.
Bibliografías Cuniberti M. B.; Herrero R. M. (2013). Caída en la proteína de la soja en la Argentina. En: http://inta.gob.ar/documentos/caida-en-la-proteina-de-la-soja-en-la-argentina/ 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 Kantolic, A.G., Giménez, E, de la Fuente, E. (2003). Ciclo ontogénico, dinámica del desarrollo y generación del rendimiento y la calidad en soja. En: E.H. Satorre, R.L. Benech A., G.A. Slafer, E. B. de la Fuente, D.J. Miralles, M.E. Otegui, R. Savin (eds.), Producción de Cultivos de Granos: Bases Funcionales para su Manejo. Editorial Facultad de Agronomía ISBN 950-29-0713-2, pp. 165-201 Salvagiotti F., Cassman K.G. a, Specht J.E., Walters D.T., Weiss A., Dobermann A. (2008). Nitrogen uptake, fixation and response to fertilizer N in soybeans: A review. Field Crops Research 108:1–13 Soldini, D. O.; Salines, L. A.; Heredia, A. (2009). Fertilización y contenido de proteína en soja. EEA INTA Marcos Juárez. Stone P.J.; Savin R. (1999). Grain quality and its physiological determinants. En: Wheat: Ecology and physiology of yield and quality to short periods of post-anthesis heat stress. Australian Journal of Plant Physiology, 21: 887-900 Westgate, M. E.; Orf J.; Schussler J.R. y Shumway C. (1995). Temperature regulation of seed composition in soybean. Inform 6:498
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Módulo Tecnologías en Cosecha de Granos, INTA EEA Manfredi. Web: www.cosechaypostcosecha.org www.agriculturadeprecision.org www.inta.gob.ar.
Eficiencia de cosecha en el cultivo de soja
A continuación un análisis de las pérdidas de cosecha de soja campaña 2015 y todo lo que hay que saber para poder “cosechar lo que se siembra”.
Maquinaria
Ing. Federico Sánchez,
Soja 2015
109
Palabras Claves: Soja; Pérdidas de cosecha.
Durante la campaña 2015 las pérdidas de cosecha de soja evaluadas por el INTA en 7 provincias indicaron un promedio de 139 kg/ha, valor muy superior a los 124 kg/ha logradas en el 2013. Estos niveles elevados de pérdidas no se observaban desde el año 2005, en el que la cosecha presentó un pico de pérdidas promedio de 140 kg/ ha. Esta situación obliga a que productores, técnicos y contratistas debamos trabajar en conjunto para reducir significativamente estos valores, disminuyendo la cantidad de granos que dejamos tirados en el rastrojo y que repercuten de manera tan significativa en los márgenes económicos de cada productor y el país en su conjunto. La primera medida que debemos tomar para aumentar la eficiencia de cosecha y saber en qué situación estamos parados es evaluar permanentemente las pérdidas que produce cada máquina con la metodología desarrollada por el INTA. Si bien esta evaluación es parte indispensable de la regulación inicial de la máquina, debe mantenerse a lo largo de toda la jornada para poder corregir la cosechadora a medida que van fluctuando las condiciones de cosecha. Debemos tener en claro que la figura del contratista, especializado y tecnológicamente actualizado, aparece como aliado en el logro
de este objetivo, siendo a quién debemos ayudar desde debajo de la maquina brindando valores de pérdidas para que este realice las regulaciones que crea necesarias y así encontrar la mejor performance de la cosechadora para cada situación de cultivo. Recordar que el operario de la cosechadora es la figura clave del proceso. La tolerancia de pérdidas durante la cosecha fijada por el INTA para soja se encuentra actualmente en los 75 kg/ha, independientemente al rendimiento del cultivo. Estos valores son orientativos y están fijados para buenas condiciones de cultivo, pero si éste presenta mucha susceptibilidad al desgrane natural (pérdidas de pre-cosecha alta, etc.), la tolerancia por cosechadora debe incrementarse. Una estrategia propuesta por INTA en este sentido consiste en implementar un acuerdo de bonificaciones para premiar a los contratistas que generen un bajo nivel de pérdidas en cosecha. Este sistema consiste en aplicar bonificaciones variables cuando se logra trabajar en niveles inferiores a la tolerancia de pérdidas de cosecha indicada por INTA (75 kg/ha). Por ejemplo, cuando las evaluaciones de pérdidas de cosecha arrojan valores de 45 kg/ha, se reconocen 15 kg/ha de soja a precio pizarra. Pero más allá de lo anterior, la
pregunta es: ¿será posible lograr una reducción de las pérdidas en la campaña 2016 si se volviera a presentar climáticamente dificultosa? La respuesta es “sí”, es posible, porque el parque de cosechadoras mejoró en cantidad y calidad. Debemos tener en cuenta que en los últimos 6 años la antigüedad promedio pasó de 12 años a 8,5 años, que los modelos axiales componen el 40% del parque pero cosechan el 65% del área y que la cantidad de cosechadoras disponibles aumentó de 21.000 a 26.189, lo que permite disminuir las pérdidas de pre-cosecha dado que incrementa la posibilidad de ingresar al lote en el momento oportuno. Además, Argentina posee productores y contratistas de cosechadoras muy bien preparados para lograrlo. De hecho, muchas evaluaciones de pérdidas realizadas en el 2015 estuvieron por debajo de los 50 kg/ ha de pérdidas totales. Las pérdidas de cabezal En las condiciones tradicionales de cosecha y con humedades del grano de entre 13 y 10%, el 70% de las pérdidas son ocasionadas por el cabezal. Las vainas sueltas son provocadas principalmente por la agitación de la planta en el momento de corte, sumado
al accionamiento del molinete. Las pérdidas por desgrane son principalmente ocasionadas por los movimientos de las plantas en el momento del corte, movimientos en dirección lateral - que se produce al ser desplazada por la cuchilla hacia el puntón en lo que se llama corte tijera - y en el mismo sentido de avance de la cosechadora, cuando la velocidad de avance supera la capacidad de corte (560 rpm de mando de cuchilla = 7 km/h). Estas pérdidas por el movimiento y fricción que la barra de corte imprime a las plantas se producen de igual manera tanto en los cabezales tradicionales a sinfín como en los nuevos modelos draper. Sin embargo, cabe destacar que estos últimos sí permiten disminuir las pérdidas de vainas y ramas sueltas que genera el molinete, dado que es posible colocarlo a una mayor distancia, tanto vertical como longitudinalmente. Algunas de las prácticas que permitirían reducir las pérdidas por cabezal pueden resumirse en: - controlar periódicamente el estado de cuchillas, puntones y mandos de accionamiento de la barra de corte; - regular correctamente el índice de molinete en relación a la velocidad de avance según condición de cultivo (alto, erecto, bajo, volcado);
-
-
-
regular correctamente la posición del molinete, siendo recomendable que, en situaciones normales, el centro del molinete esté 15 cm adelantado respecto a la barra de corte y a una altura donde el diente esté a mitad de cultivo cuando se produce el corte; cosechar a velocidades normales, sin superar los 7 km/h; controlar la flexibilidad de la barra de corte flotante y todos sus mecanismos de automatismo de copiado del terreno (control de altura y autonivelación del cabezal); utilizar cabezales draper con variador de rpm de lonas (entre 180 y 200 rpm); invertir tiempo en la regulación de la máquina junto al contratista; regular la máquina hasta lograr disminuir las pérdidas a un nivel aceptable con la mayor velocidad de avance posible.
Las pérdidas de cola La tolerancia de pérdidas por cola es de 25 kg/ha. Superar ese valor significa que existen problemas en la trilla, separación o limpieza, situación que se presentó en la campaña 2015 cuando en muchas ocasiones se tuvo que trabajar sojas con más de 16% de humedad. En este sentido, la campaña pasada fue muy particular porque se presentó muy lluviosa en los meses de cosecha, lo que provocó anegamientos de lotes y cosecha en condiciones de falta de piso,
reduciendo las posibilidades y los tiempos para poder ingresar a los lotes. Esta situación, combinada con la realidad de que en nuestro país el 70% de la cosecha la realiza el contratista y no el productor, condujo a que en muchos casos se entrara a cosechar apenas hubiera piso, sin tener muchas consideraciones sobre la humedad del grano (que presentaba valores de 17 al 19%). Esta condición de cosecha húmeda, poco habitual en Argentina, generó altas pérdidas en los sistemas de trilla, separación y limpieza, generalmente ocasionadas por una mala regulación (las máquinas no fueron configuradas para esta situación de trabajo tan poco habitual). Por lo tanto, debemos prestar mucha atención a este hecho, dado que en esta campaña se estarían presentando similares condiciones en gran parte del área sojera argentina. Mencionamos a continuación algunas de las causas que podrían contribuir al aumento de las pérdidas por vainas mal trilladas: - ausencia de condiciones del cultivo para la trilla (inmaduro); - la velocidad del rotor es demasiado lenta; - demasiado espacio entre cilindro y cóncavo, o rotor y camisa; - demasiada luz entre los alambres del rotor (o cilindro) por desgaste o rotura; - mala elección de camisas ó cóncavo; - barras de camisa redondeadas por el desgaste; - barras batidoras del cilindro gastadas o en mal estado;
Figura 1
Evaluación de pérdidas de pre-cosecha.
-
el material que entra en la cosechadora es insuficiente para una buena trilla.
Por otro lado, es importante controlar de forma permanente dentro de la tolva la calidad de los granos que se trillan e identificar posibles causas de una excesiva cantidad de granos rotos en la tolva. Algunas de estas causas pueden ser: - humedad del grano inferior a la recomendada; - excesiva agresividad de trilla (rpm – espacio cil/conc); - cantidad excesiva de grano limpio en el retorno; - exceso de aire en la zaranda y zarandón que lleva el grano hacia el retorno; - no entra suficiente material a la cosechadora; - cajas de sinfines abolladas. Ejes de los sinfines descentrados; - separación desuniforme entre cilindro y cóncavo en ambos extremos; - mala regulación del cabezal, que entrega el material al cilindro ya desgranado. Por último, y en cuanto a las pérdidas de granos sueltos por separación, algunas de las causas que pueden ocasionarlas son: - cavos o camisas atascadas; - sobrecarga en sacapajas o camisas debido a poca acción de trilla; - sobrecarga del sistema de separación por > tn/hr; - exceso de trilla del material;
-
exceso de retorno al cilindro, > granos libres en separación; mala regulación del sistema de limpieza. Para la correcta regulación del mismo se recomienda recorrer 50 m con la cosechadora, detenerla, cerrar la zaranda, esparcir por encima de la misma una muestra de grano limpio de la tolva y abrir hasta que caiga bruscamente. Ese será el grado de apertura de la zaranda. Tomar esta medida como referencia, para darle al zarandón un 50 % más de apertura, dejando el tramo de recuperación con un 100 % más de apertura.
Medición de pérdidas de cosecha La herramienta diseñada para medir las pérdidas de pre-cosecha y cosecha es el aro de 56 cm de diámetro. Determinación de pérdidas de pre-cosecha: En una zona representativa del lote colocar en el suelo 4 aros de 56 cm de diámetro cada uno (0,25 m2 cada uno es decir, 1 m2 de superficie cubierta por los cuatro aros en total). Dentro de cada aro juntar los granos sueltos, las vainas sueltas y las que a nuestro juicio, estando adheridas a la planta, no serán recolectadas por el cabezal por estar debajo de la altura de corte. Para determinar las pérdidas de pre-cosecha en kg/ha, se juntan los granos sueltos y lo obtenido de las vainas desgranadas, teniendo en cuenta que 60 granos medianos de soja representan 100 kg/ha de pérdida.
Figura 2
Evaluación de perdidas por cola y cabezal en soja.
Determinación de pérdidas de cosecha: Se determinan arrojando al suelo 4 aros ciegos después del paso del cabezal y antes de la caída del material por la cola (es decir, antes del paso del triturador y del esparcidor de granza): uno por debajo del cajón de zarandas de la cosechadora (zona central) y los 3 aros restantes en el ancho que abarca el cabezal. A continuación, y para medir las pérdidas de cosecha, se determinarán por separado las pérdidas por cabezal y por cola.
Si el análisis de pérdidas arroja valores superiores a la tolerancia (75 kg/ha) debemos determinar las causas y hacer las regulaciones necesarias a fin de descender hasta dicho umbral. Determinación de pérdidas por cola (con equipamiento de triturador más esparcidor): En esta evaluación de pérdidas, la cosechadora debe trabajar en forma normal, es decir, con desparramador y esparcidor colocados. Recoger todos los granos sueltos y los obtenidos de las vainas desgranadas que hayan quedado en la parte superior de los cuatro aros ciegos. Si el análisis de las pérdidas arroja valores superiores a 25 kg/ha, debemos determinar las causas y hacer las regulaciones necesarias. Nota: todos los relevamientos de pérdidas realizados en esta campaña pueden ser enviados a eeamanfredi.cosecha@inta.gob.ar
Maquinaria
Determinación de pérdidas por cabezal: Recoger todos los granos sueltos y los obtenidos de las vainas desgranadas que hayan quedado por debajo de los cuatro aros ciegos, obteniendo así una muestra de 1 m2 que incluye la pérdida de cabezal más la pérdida de pre-cosecha (lo que ya estaba caído en el suelo antes del paso de la cola de la cosechadora). Así, para obtener las pérdidas por cabezal, se deben restar a la muestra anterior las pérdidas de pre-cosecha en caso que las hubiera. Nuevamente para soja, 60 granos o 10 gramos recogidos en los cuatro aros ciegos representan 100 kg/ha de pérdida.
Para expresar los valores obtenidos en kg de pérdida por hectárea deben realizarse no menos de tres repeticiones de acuerdo a la desuniformidad del cultivo, promediando las evaluaciones para tener un dato más confiable.
Soja 2015
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Soja 2015
Empresas Socias 115
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Soja 2015
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¿Cómo evaluar el estado nutricional del cultivo??
Extraído de Tesis Doctoral de Edgardo Arévalo Julio 2015
El cultivo de soja en Argentina ha tenido un gran desarrollo en una gran diversidad de suelos, con diferentes provisiones de nutrientes, que a lo largo del tiempo son exportados con los granos. La Fertilización es la herramienta para devolver estos nutrientes al suelo y de esta manera asegurar los rendimientos del cultivo.
Las plantas necesitan todos los nutrientes, macro y micronutrientes, en cantidades balanceadas, lo que les permite explorar los máximos rendimientos. ¿Pero, estamos seguros que el análisis de suelo por si solo es capaz de otorgarnos el nivel óptimo nutricional del cultivo?
La soja como otros cultivos requiere de nitrógeno, fósforo, potasio, magnesio, azufre, calcio, que son los llamados macronutrientes, y zinc, cobre hierro, boro, manganeso, molibdeno, cobalto, que son los denominados micronutrientes.
Varios autores sostienen que “Ningún extractante químico es capaz de representar lo que extrae una planta, la única que puede saber la capacidad de abastecimiento de nutrientes de ese suelo es la propia planta”.
Actualmente a partir de análisis de suelo, se hace una evaluación de la capacidad de ese suelo de entregar nutrientes al cultivo, y de esta forma se hace un diagnóstico, para luego realizar la recomendación de fertilización. En general los suelos presentan deficiencias de fósforo y azufre, que han sido validadas por numerosos investigadores con los típicos ensayos de respuesta. En estos últimos años se agregan respuesta a magnesio, zinc, boro, cobalto y molibdeno.
Basado en este principio es que desde el año 2007 COMPO viene realizando muestreos de hojas, de diferentes sitios de la zona núcleo con el fin de validar el estatus nutricional del cultivo, sumando una herramienta más, el análisis foliar, que junto al análisis de suelo, conforman las herramientas necesarias para lograr la máxima eficiencia del sistema productivo.
Diagnóstico del estado nutricional mediante análisis de tejidos Análisis Foliar El análisis foliar se presenta como una herramienta que permite
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Existen una gran cantidad de ensayos con aplicaciones de nutrientes como zinc, boro, magnesio, cobalto y molibdeno, no teniendo hasta ahora en Argentina un sistema diagnostico que permita hacer recomendaciones.
Para la toma de muestra se utilizó la metodología planteada por EMBRAPA, colectando la tercer hoja desarrollada contando desde el extremo superior de la planta a partir del estadío de inicio a plena floración, R1 a R2 sobre el tallo principal.
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Los fertilizantes más utilizados son el superfosfato simple, que aporta fósforo y azufre, superfosfato triple, que aporta fósforo y calcio, y otras fuentes fosforadas como fosfato monoamónico y fosfato diamonico. Por lo tanto el nutriente más aplicado es el fósforo y también es utilizado el yeso (sulfato de calcio), como aporte de azufre.
Durante los ciclos agrícolas 2007-2008, 2008-2009, 20092010 y 2011-2012 se tomaron muestras foliares de soja en las diferentes zonas sojeras del país tratando de abarcar la mayor variabilidad posible.
Empresas Socias Soja 2015
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valorar en forma directa el grado de nutrición del cultivo, ya que éstas por su actividad metabólica representan fehacientemente lo que pueden extraer de un suelo. Aquí no existe la interferencia del suelo sobre los diferente extractantes químicos utilizados en análisis de suelos, que buscan relacionar mediante su acción la absorción de nutrientes por los cultivos.
buenas prácticas de cultivo y la variación de rendimiento era causada principalmente por el ambiente. Se obtuvieron 101 muestras que fueron analizadas químicamente para determinar nitrógeno, fósforo, potasio, magnesio, azufre, calcio, zinc, cobre hierro, boro y manganeso por los métodos mundialmente recomendados.
La composición química de las hojas varía en el tiempo asociada a su grado de maduración, por lo que es necesario determinar cuál es el momento del muestreo como así también cuales hojas deben ser colectadas para su análisis.
Del análisis de estos lotes se generó mediante el ajuste de modelos matemáticos, una tabla con rangos de suficiencia locales que permitirán evaluar con mayor certeza el estado nutricional del cultivo.
La mayor ventaja del diagnóstico foliar es que, al tomar a la propia planta como solución extractora (Malavolta et al. 1997), permite una evaluación directa de su estado nutricional e indirecto de la fertilidad del suelo.
Cuando se interpretaron los resultados de todas las muestras con los rangos de concentración propuestos, surge que el orden de deficiencia nutricional del cultivo de soja en la zona núcleo Argentina es: N>K>S>Mg>P>Zn. Se observó que el Mn es el elemento que se encuentra en mayor disponibilidad.
La metodología clásica para estimar deficiencias nutricionales en los cultivos utilizando análisis foliares se basa en comparaciones de la concentración foliar de nutrientes en la muestra contra un valor crítico o rango de suficiencia. Sin embargo la concentración de nutrimentos en las hojas depende de varios factores como la etapa fenológica, la posición de la hoja en la planta, la variedad del cultivo y el tipo de suelos entre otros. Este método llamado Nivel crítico o Rango de suficiencia (métodos estáticos) requiere ser ajustado localmente a fin de poder interpretar correctamente el nivel nutricional del cultivo y en general se toman tablas de referencias que corresponden a otros sitios y es ahí donde el método pierde ajuste. También cuando se logran ajustar localmente es necesario seguir correctamente el momento de muestreo, ya que la edad de los tejidos afecta la concentración de nutrientes, que varía durante el ciclo de vida del vegetal y hay condiciones, por ejemplo alta radiación, que provocan una baja concentración de nutriente en la hoja, explicado por un importante aumento de la biomasa, mientras que con baja radiación pueden encontrarse altas concentraciones al ser bajo o nula la acumulación de biomasa. Las investigaciones realizadas en el sector agrícola, generalmente son llevadas adelante en estaciones experimentales o en pequeñas parcelas donde se evalúa el efecto de alguna variable en particular. Para poder representar el estatus nutricional del cultivo fueron elegidos lotes de producción de las diferentes zonas sojeras del país, que abarcaron el centro sur de Santa Fe, Sudeste de Córdoba y Norte de Buenos Aires. Los sitios muestreados fueron lotes donde los productores realizaban
COMPO Expert pondrá a disposición de los asesores y productores ésta herramienta para hacer un diagnóstico foliar y generar la conciencia de uso de la fertilización complementaria como estrategia para corregir deficiencias y asegurar los máximos rendimientos con las mayores tasas de retorno (Rentabilidad).
Las malezas difíciles y el desafío de su control Esta problemática parecía estar controlada ya que, hasta hace unos años, con unos pocos herbicidas nos bastaban para tenerlas “a raya”. Pero con el tiempo este manejo, generó una serie de resistencias que obliga hoy a repensar la estrategia de combate.
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Product Manager de Herbicidas Summit Agro Argentina S.A.
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Ing. Agr. Daniel H. Germinara.
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Quién no recuerda que hace unos años, a las malezas, las podíamos controlar fácilmente. El Glifosato en conjunto con la soja RR constituyeron una solución fácil y efectiva en los barbechos en general y post emergencia en ese cultivo al que, luego, acompañó el maíz. Estas herramientas, simplificaron la elaboración de los famosos cócteles de herbicidas que se tenían que hacer años atrás por lo que era de esperarse que, este manejo, trajera consecuencias negativas en algún momento. Hoy, la presión de selección antrópica que generó aquel modelo de control, nos enfrenta con una grave problemática donde, muchas especies se han vuelto resistentes o tolerantes a ciertos herbicidas e inclusive, a más de un modo de acción. La gravedad de la situación ha llegado a tal punto que, en algunas zonas en la última campaña, se van abandonado lotes cultivados por la rápida expansión y difusión de algunas malezas como Amaranthus spp. Debemos tener en cuenta además, que el esquema de arrendamientos anuales se viene definiendo cada vez más tarde, lo que hizo que los controles químicos se demoraran más. Esto generó un mayor crecimiento del problema y dificultad de control.
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Por lo tanto, el presente escenario nos obliga a volver al armado de estrategias combinadas y más complejas para el control de malezas. Se sabe que la rotación de cultivos, la reducción de distanciamiento entre hileras, los cultivos de cobertura, materiales de más rápido crecimiento entre otras opciones de manejo, son alternativas efectivas para combinar un buen control químico y, mitigar así, el efecto negativo del exuberante crecimiento de las malezas problema. Desde el punto de vista del manejo de herbicidas, debemos realizar un cambio y pensar de una manera más integral su abordaje. A la hora de armar el plan de control químico de malezas, se cuentan con diferentes estrategias. El control temprano, es una forma de ataque muy importante para reducir la cantidad de malezas que vienen del cultivo antecesor y pasar el invierno limpio. Si nos “hacemos” del lote cerca de la siembra, debemos contemplar su manejo anterior, para poder dejarlo limpio antes de la implantación del nuevo cultivo. Los herbicidas de contacto son una excelente herramienta para ello, aunque debemos prestarle mucha atención a la calidad de aplicación, en relación al número de impactos por centímetro cuadrado. Olvidémonos de los bajos volúmenes o 20/30 impactos que se manejan en otro tipo de tratamientos. Tenemos que, llegar al menos, a coberturas de 50 gotas por centímetro cuadrado, para lograr un buen mojado y no
culpar al producto porque creemos que no funcionó. También es importante a la hora de elegir el herbicida que, además de un rápido “quemado”, posteriormente las malezas no rebroten de manera temprana, sino el control no va a ser realmente efectivo. A la hora de enfrentar el ciclo del cultivo de verano, el uso de herbicidas residuales nos permite comenzarlo limpio, con poca competencia, que le permita un buen desarrollo inicial y que llegue con su crecimiento a competir fuertemente con las plántulas de las malezas. Es importante considerar el espectro de acción, como así también, la duración del tratamiento en el tiempo, que comúnmente llamamos residualidad. Cuanto mayor sea ésta, lógicamente, más prolongado será el beneficio. La última herramienta química una vez implantado el cultivo lo constituyen los herbicidas post emergentes para mitigar los desarrollos tardíos y/o los escapes y que no compliquen el resultado final del cultivo. Si fueran de contacto, cabe la misma consideración de lograr un alto grado de cobertura del caldo pulverizado. Como se puede apreciar, el conocimiento y las herramientas disponibles son la base para el logro de un cultivo limpio y exitoso. Summit Agro Argentina S.A., hace varios años que viene trabajando en el desarrollo de nuevas alternativas para el control de malezas problema. Diferentes modos de acción y estrategias de control, son las que se encuentran disponibles para esta lucha. Si queremos contar con un buen barbecho químico ya sea corto o largo, Stagger® es un herbicida de contacto con amplio espectro de control de malezas complicadas como Amaranthus sp., Coniza spp. o Viola sp. Se trata de un herbicida PPO, con un modo de acción diferente a los más utilizados como ALS, lo que reduce el riesgo de generar resistencias indeseables. No interfiere con la acción de Glifosato u otros herbicidas sistémicos, porque estos logran penetrar la cutícula de las hojas y removilizarse a los órganos de reserva antes de que se produzca la clorosis generada por Stagger®. Por su formulación, permite la mezcla en tanque con diversos herbicidas para una estrategia combinada de control. Además, debido su nula actividad en el suelo, brinda la flexibilidad de no tener limitaciones en el cultivo a implantar al finalizar el barbecho. El uso de un buen coadyuvante como Sakkon Extremo®, aseguran el éxito del tratamiento de contacto. En cuanto al control con herbicidas residuales, Sumisoya® es nuestra propuesta. Es un producto que también posee, un amplio espectro de control, permitiendo mantener libre al cultivo de malezas problema como Amaranthus spp., Conyza spp., Borrelia
sp., Gomphrena sp., etc.; y de gramíneas, cuando se aplican las dosis recomendadas. A la efectiva acción residual de Sumisoya®, se debe agregar su acción de contacto. Es un producto muy estable, ya que mantiene su efectividad bajo diversas condiciones ambientales. Gracias a su formulación, logra mantenerse en los primeros centímetros del suelo aún bajo lluvias copiosas, conservando su efectiva acción. Para extender el espectro de control, el equipo técnico de Summit Agro, recomienda la aplicación de Sumisoya® combinada con Metolacloro SAA® para, además, combinar modos de acción. Se recomienda realizar este tratamiento no menos de 15 días antes de la siembra.
son productos banda verde que poseen bajo impacto ambiental, brindando un control efectivo y, siendo al mismo tiempo, amigable con el medio ambiente y la comunidad. La producción agropecuaria está viviendo un nuevo desafío, que nos obliga a repensar nuestras estrategias productivas. Nuevas herramientas de control están disponibles y está en cada uno de nosotros combinarlas para lograr un efectivo control, para hoy, y para los años venideros y, Summit Agro, es un aliado para lograrlo.
Los escapes o, posteriores crecimientos, pueden ser controlados con Huck®, un herbicida de contacto de la familia de los PPO, el cual puede ser aplicado solo o en mezclas, gracias a su alta compatibilidad. Es una excelente herramienta para el control de Amaranthus spp. con la ventaja adicional de ser seguro para el cultivo venidero por no presentar carry over.
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Algo a tener muy en cuenta es que debemos realizar estos controles químicos con el menor impacto ambiental y social posible. En este contexto, Summit Agro está implementando el proyecto Be Green, el cual se basa en ofrecerle al mercado productos más amigables con el medio ambiente. Tanto Sumisoya® como Huck®,
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Ing. Agr. Mario Ignacio Rocchi.
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Coordinador Capacitación y Promoción de Abelardo Cuffia.
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El trabajo preciso tiene sus beneficios
b)
Computadora Universal de siembra, fertilización y dosificación variable:
El principal BENEFICIO, de contar con una Computadora Universal (Ag-fusion), es que nos permite aplicar la cantidad de insumos (semillas y/o fertilizante), más adecuada, en función al requerimiento de cada zona de un lote.
Para ello, debemos conocer los diferentes ambientes dentro de un mismo lote (MANEJO DE INSUMOS POR AMBIENTES), el cual puede comenzar estudiando la variabilidad, a partir de mapas de rendimiento y en un paso posterior ir solapando más información sobre características más estables de los ambientes, como lo son los mapas de Rastras Veris, los cuales correlacionan con muchas propiedades del suelo, como ser textura, agua útil, salinidad, materia orgánica, etc.
El paso siguiente, seria mediante un análisis previo (análisis de suelo dirigido de cada ambiente), determinar CAUSAS de la variabilidad y así poder CARACTERIZAR cada AMBIENTE y luego si poder confeccionar un mapa de Prescripción de semillas y fertilizante a la medida de sus reales requerimientos.
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Tecnología disponible en Siembra: a) Corte automático de secciones: Esta tecnología se comenzó a desarrollar, con motivo de que las siembras de los sucesivos cultivos, dentro de una rotación, se realizan con un determinado ángulo de cruce, que permite amenguar la compactación del suelo por el paso de las diferentes herramientas (sembradora, pulverizadora, cosechadora y tolvas), con lo cual se generan cuñas con solapamiento en la aplicación de insumos. Con lo cual la tecnología disponible de cortes automáticos de secciones, existen tanto en siembra como en Pulverización. A-1) Mediante embragues eléctricos, del tipo negativo (solo consumen corriente, en las cabeceras donde tienen que dejar de sembrar), se garantiza el uso adecuado de semillas, con el consiguiente ahorro de la misma, y el aumento del potencial de rendimiento, en zonas del lote, donde anteriormente, se veía disminuido por superpoblación de plantas del cultivo, las cuales al tener que competir más individuos por la misma cantidad de agua, nutrientes y radiación. A-2) Sistema flexseeder de Elliiot (USA): dispositivo flexible para la transmisión en los cuerpos de siembra que reemplaza a los mecanismos tradicionales de cadenas y ruedas dentadas. El cual permite lograr mayor precisión, al tiempo
que requiere menos mantenimiento que un sistema de engranajes y cadenas, sin las fallas que se pueden generar, por ejemplo, por una cadena mal tensada. La ventaja adicional que tiene este sistema es, que con la incorporación de una válvula On/Off en cada flexible, se puede lograr un sistema de corte automático surco por surco.
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Los beneficios por utilización de Equipamientos de Precisión en la Agricultura, son necesarios e indispensables para poder cuidar la menor rentabilidad de la actividad, en la actualidad. El OBJETIVO principal de incorporar tecnología de precisión, es poder aumentar la eficiencia de todas las tareas operativas que se llevan a cabo en un proceso productivo.
Esto trae aparejado, una mejor distribución de insumos, ahorro de costos y posiblemente un mejor rendimiento promedio.
c)
Dispositivo de Carga Constante (ARG), desarrollado por Metal técnica de Rosario. El sistema mecánico de carga constante en cuerpos de siembra desarrollado por Agroflex. El kit incluye un resorte múltiple, acoplable dentro del paralelogramo deformable de cada tren de siembra.
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Viene en versiones para los diferentes modelos de sembradoras y permite alcanzar una profundidad de siembra uniforme, con menor compactación adyacente a la línea de implantación, menor desgaste de componentes y una rápida respuesta a los desniveles del suelo.
novedad, es el sistema de Raven: Hawkeye (USA). El mayor beneficio, es poder cambiar la cantidad de litros/min y por ende / ha, de manera rápida y sencilla. Además se pueden realizar cortes automáticos de pulverización por picos, con su consiguiente ahorro de producto y el asegurase no tener zonas con acumulación de agroquímicos, que pueden ser Fito tóxicos para el cultivo siguiente. También nos asegura un monitoreo continuo del trabajo de cada pico del pulverizador.
Cosecha: En esta tarea operativa, se visualizaran, las consecuencias de todas las decisiones de manejo y de las intervenciones durante el ciclo del cultivo. Es por eso que es muy importante contar con un monitor de rendimiento, que nos documente, mediante un mapa, dichas consecuencias.
Su principal ventaja es el menor costo de inversión respecto a otros sistemas, al tiempo que su montaje es sencillo, sin necesidad de modificar el diseño original del tren. Se puede usar en equipos con ruedas limitadoras de profundidad angostas
Pulverización: Para esta tarea, la agricultura de precisión, también es un aliado estratégico, debido a que la problemática actual de malezas resistentes, hacen que los costos de producción, aumenten considerablemente. La aparición de malezas dentro de un lote, generalmente, es por manchones, por lo cual el uso de una receta de agroquímicos única para todo el lote, es muy ineficiente y costoso.
Dirección asistida: Pilotos automáticos: la tecnología de dirección asistida automática, está disponible, para toda clase de máquinas como ser: tractores, cosechadoras y pulverizadoras.
Con lo cual, lo ideal, es un Manejo de Malezas por sitio específico. Tecnología disponible: a) Sistema de inyección directa de agroquímicos: Side kick pro de Raven (USA): Consiste en montar al pulverizador, tanques independientes con agroquímicos puros. De esta manera podemos dosificar en forma individual la dosis de cada herbicida.
Los beneficios de contar con dicha tecnología, son las siguientes: Ahorro de producto, Dosis adecuada/producto, no generar nuevas resistencias en malezas, mayor seguridad para el operario, no hay desperdicios por mezclas incompatibles y por ende amigable con el medio ambiente.
b)
Sistema de pulverización por picos: Mediante la utilización de válvulas PWM, se pueden aumentar la capacidad operativa de cada pastillas, sin variar los parámetros de pulverización, como ser tamaño de gota, e independientemente de la velocidad de trabajo. Esta
Monitor de Rendimiento RDS Ceres 8000i (Británico): Posee Sensores volumétricos para medir rendimiento, más sensor de implemento trabajando, más GPS para geo posicionamiento de datos recolectados y sensor de Humedad de grano.
1)
Piloto automático mecánico Smart trax MD: (USA) el cual va instalado en la columna de dirección, y su principal ventaja, es el menor costo y la posibilidad de amortizarlo de manera más rápida por poder pasarlo, al mismo, de una maquina a otra.
2)
Piloto automático hidráulico Smart Trax RTK: (USA) si bien tiene un mayor costo, junto con la precisión de corrección RTK, podemos aspirar a una máxima precisión, como lo es cuando se utiliza un piloto para la siembra.
3)
Piloto automático táctil Raichhardt (ALEMANIA) (bigote que va instalado en el cabezal de la cosechadora), es un piloto que no utiliza GPS para el guido, y se utiliza en cultivos de tallo rígido (maíz), para guiar a la cosechadora.
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Informe de desempeño de distintos coadyuvantes con pulverizador terrestre sobre rastrojo de maíz en la localidad de Arias, Córdoba.
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Mauricio Chiabrando, MSU; Ing. Agr. MBA Sebastián Alessandrini, BHANSA S. A.; Ing. Agr. Leandro Montanari, Externo.
Introducción Existen dos grandes grupos de coadyuvantes, los que están formulados para mejorar la performance de los herbicidas; y el segundo grupo, los formulados para lograr una mejora en la calidad del asperjado usados específicamente para insecticidas y fungicidas. En este ensayo se utilizaron productos pertenecientes al primer grupo, dos basados en Nonil Fenol Etoxilado, Ligier PH BIO (basado en Alcohol Graso Etoxilado) y un tratamiento a base de Metilado de soja y además con heptametil trisiloxano.
Imagen de Ligier App en uno de los tratamientos
Objetivo: El objetivo de este ensayo es evaluar la performance de los cuatro coadyuvantes en cantidad y calidad de asperjado medido sobre el objetivo. Índices para evaluar la performance de los productos coadyuvantes: 1. Cobertura, es el número de impactos por unidad de superficie. 2. DM, DMN, DV0,9, DV0,1 y DV0,5. Diámetros volumétricos y diámetros numéricos. 3. Volumen Teórico (lt/ha), se refiere al volumen (lt/ha) que se depositó en la tarjeta sensible. Se calcula integrando (sumando) el volumen aportado por todas las gotas registradas en el colector sensible. 4. CV o Coeficiente de Variación, es la variación que presenta la cantidad de impactos de las tarjetas de cada tratamiento. Cuanto menor es el CV, más homogénea es la deposición de principio activo.
6. Amplitud Relativa, se refiere a un valor que surge de restar el valor de DV0.9 al DV0.1 y dividiendo por el DV0.5. Cuanto menor sea este número, menor es la variación que hay entre el tamaño de las gotas en su espectro de pulverización. Materiales y Métodos: Fecha: 24 de Julio de 2015. Hora: 10:30 a 12:10 hs. Lugar: Arias, Córdoba.
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Condiciones Climáticas: Temperatura: de 9 °C a 16 °C. Humedad Relativa: de 38 a 49%. Velocidad del Viento: 12 a 18 km/h.
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5. Factor de Dispersión. La utilidad radica en que cuando el FD (relación DVM / DNM) es estrecho (próximo a 1), hay más uniformidad en el tamaño de gotas de una pulverización.
Cultivo: Rastrojo de maiz con densidad media de malezas en diferentes estados de desarrollo
Imagen del pulverizador
Pulverizador: Tipo: Terrestre. Marca: Davilor Modelo: 1993 Picos: ATR 0,75. Ancho: 22 mts Distanciamiento: 70 cm Aplicación: Velocidad de aplicación: 22 km/h. Caudal utilizado: 12 litros/ ha. Presión: 3 Bares Toma de muestras: Los impactos se recolectan sobres las tarjetas hidro sensibles, puestas en estacas de 80 cm por sobre el suelo y otras colocadas sobre la superficie
Fuente: Elaboración propia.
del rastrojo, asi quedan conformadas dos posiciones que de aquí en mas llamaremos abajo y arriba.
Tratamiento 2: 12,5 cc/ha de Nonil Fenol Etoxilado 15,5% + 2,5 gr/ha de Metsulfuron + 0,5 lt/ha de 2,4 D Amina + 0,7 Glifosato Panzer. Tratamiento 3: 9 cc/ha de Ligier PH Bio (Alcohol Graso Etoxilado 25%) + 2,5 gr/ha de Metsulfuron + 0,5 lt/ha de 2,4 D Amina + 0,7 Glifosato Panzer. Tratamiento 4: 37,5 cc/ha de Esteres metíicos de aceite vegetal 76,6% + 3,12 cc/ha Eptametil trisiloxano 100% + 2,5 gr/ha de Metsulfuron + 0,5 lt/ha de 2,4 D Amina + 0,7 Glifosato Panzer. Resultados: Luego de realizar la recolección de tarjetas en los cuatro tratamientos tanto en posicion arriba como abajo, se realizó el análisis de las tarjetas hidro sensibles. La lectura de las tarjetas se realizó con el software StainMaster Versión 1.2.7. Factor de Dispersión: los tratamientos poseen valores normales y sin diferencias significativas.
Tratamientos:
Amplitud Relativa: No hay diferencias significativas entre ambos tratamientos
Tratamiento 1: 50 cc/ha de Nonil Fenol Etoxilado 20,5% + 2,5 gr/ha de Metsulfuron + 0,5 lt/ha de 2,4 D Amina + 0,7 Glifosato Panzer.
Posición Abajo
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Fuente: Elaboración propia.
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Posición Arriba
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Conclusión General
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Se evaluaron los parámetros mas importantes que definen la calidad de aplicación de cuatro tratamientos compuestos por varios coadyuvantes de diferentes activos, algunos basados en Nonil Fenol, Alcohol Graso Etoxilado (Ligier PH Bio), Esteres Metílicos de Aceite Vegetal y Heptametil Trisiloxano.
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De las dos posiciones de tarjetas la más interesante para analizar son las que se encuentran abajo ya que son las que realmente llegan a impactar sobre la maleza. Los resultados de comparar los tratamientos en esta posición se reflejan en gráfico, en el que se puede observar las diferencias que marca el tratamiento 3 (15,46% superior Ligier PH Bio) por sobre el segundo tratamiento en cuanto a impactos y volumen de caldo capturado. Las diferencias obtenidas entre tratamientos son similares con el sofware utilizado que las observadas a simple vista. En cuanto a la homogeneidad de tarjetas, el tratamiento 1 (Nonil Fenol Etoxilado 20,5%) fue el mejor, quizás explicado por la alta dosis.
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Las diferencias entre los dos primeros tratamientos y los que se encuentran en tercer posición (Tratamiento 4) y cuarta posición (Tratamiento 2) son mas que significativas. Ademas el tratamiento 4 (Aceite metilado + Eptametil trisiloxano) como era de esperar, obtuvo el peor valor de coeficiente de variación lo que implica una mala calidad de aplicación por desuniformidad de gotas.
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Es mas que llamativo que el tratamiento 1 (Nonil Fenol Etoxilado 20,5%) utilizándose a dosis 800% superior al tratamiento 3 (Ligier PH Bio) no obtuvo el primer puesto en calidad de aplicación sino el segundo.
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Otro punto a destacar son las formulaciones, el tratamiento 3 (Ligier PH Bio) es acondicionador y está diseñado específicamente para el control de malezas por lo tanto corre con desventaja con respecto a los otros tratamientos en cuanto a los resultados en tarjetas, pero se espera que sea el que mas rápido controle las mismas y en un mayor porcentaje, sin embargo fue el que mejores resultados obtuvo en cuanto a calidad de aplicación. Dos de los tratamientos utilizan el mismo activo tratamiento 1 y 2 pero a dosis muy diferentes, quizás por esto el tratamiento 2 obtuvo tan mala performance comparativamente. El tratamiento 4 (Aceite Metilado + Eptametil trisiloxano) es la única emulsión probada, era de esperar una mala calidad de aplicación pero que su performance mejore al realizar el seguimiento de las malezas.
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