Revista Técnica Red de Innovadores Soja 2020

Empresas Socias

S.R.L.

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

Soja SD Editor responsable Ing. Alejandro Petek Redacción y edición Lic. Victoria Cappiello Colaboración Ing. F. Accame, R. Belda, Ing. C. Biasutti, Ing. T. Coyos, Ing. M. D'Ortona, Ing. S. Fernandez Paez, A. Fresneda, Ing. I. Heit, Ing. F. Lillini, Ing. A. Madias, Ing. T. Mata, Lic. C. Moral, Ing. E. Niccia, Ing. M. Rainaudo, Ing. A. Ruiz, Ing. J.C. Tibaldi Lic. M. Saluzzio, Ing. C. Sciarresi.

Desarrollo de Recursos (Nexo) Ing. Alejandro Clot Marcio Morán Ing. Agustin Eier Lic. Ruiz Rocío

Septiembre 2020

de

Asociación Argentina Productores en Siembra Directa.

Dorrego 1639 - Piso 2, Of. A, (S2000DIG) Rosario.

Tel/Fax: +54 (341) 4260745/46. e-mail: aapresid@aapresid.org.ar www.aapresid.org.ar

SOJA Manejo sitio-específico de cultivares de soja

4

Girón, P.; González, C.L Identificación de genotipos de soja a partir de datos espectrales

12

Rigalli, N. F.; Montero Bulacio, E.; Romagnoli, M.; Otegui, M. E.; Portapila, M. Tecnología en el cultivo de soja: seis años de la red de ensayos de Okandu

19

Lorenzatti, S.; Sánchez, M.; Bianchini, A.; Tanducci, W. Evaluación del rendimiento y fenología de cultivares de soja inferiores al GM 3 en

33

Norpatagonia D´Onofrio, M.; Gutiérrez; M., Ruiz, A.; Sciarresi, C. Nano-Manganeso y su uso como fertilizante foliar en soja

42

Spagnoletti, F.N.; Giacometti, R. Evaluación de cultivares de soja bajo diferentes escenarios de fertilización

47

Ferraris, G.; Mousegne, F. Estrategias de riego para maximizar rendimiento y eficiencia de uso del agua en el cultivo

54

de soja Rovegno Arbiza, F. C.; Giménez Rodriguez, L. A. Evolución de la mancha marrón de la soja en diferentes sistemas de producción Barrio, M.; Lavilla, M.; Beltrán, G.; Ivancovich, A.; Peper, A.

62

Manchas foliares en soja similares a Mancha Ojo de Rana (cercospora sojina).

67

Error en el diagnóstico y su impacto en la toma de decisiones Formento, A.N.; Sangoy Puntin, N.; Sarli, F.J. Distribución espacial y temporal de nematodos fitófagos en suelos cultivados con soja

71

Ramos, M.L.; Del Valle, E.; Blanc, G.; Baliña, R.; Díaz Zorita, M. La inoculación micorrícica y su efecto positivo sobre la supervivencia de soja sometida

76

a estrés hídrico extremo Spagnoletti, F.N.; Tobar, N.; Chiocchio, V.; Lavado, R.S. Estrategias para el manejo de insectos y patógenos plaga en el cultivo de soja

80

Massoni, F.A.; Schilie, G.; Trossero, M.A. Momentos oportunos de control con fungicidas de enfermedades de final de ciclo en soja

92

Pastore, M.; Couretot, L.; Samoiloff, A.; Magnone, G.; Russian, H.; Labatte, M. Estrategias de manejo en soja bajo competencia con sorgo de alepo resistente a glifosato

98

Imvinkelried, H.O.; Cingolani, L.; Pietrobón, M.; Dellaferrera, I.M.; Haidar, L.M. Sésamo, una alternativa que promueve la agrobiodiversidad entre los cultivos estivales

102

Londero, W.; Maich, R. ¿Cómo detectar pérdidas de calidad en semillas de girasol durante el almacenamiento?

Gallo, C.; Arango, M.

106

Red de INNOVADORES

Autores: Girón, P.1 y González, C.L.2* EEA INTA General Villegas 2 FCAyF-UNLP Contacto: giron.paula@inta.gob.ar; gonzalezcamilalucia@gmail.com.

1

Soja 2020

4

Manejo sitio-específico de cultivares de soja para aumentar rendimiento por unidad de área

La interacción de variables como grupos de madurez en distintos ambientes productivos intra-lote arroja resultados prometedores.

Palabras Claves: Soja; Grupos de Madurez; Ambientes productivos; Suelos; MSE.

Existe abundante evidencia nacional e internacional que demuestra que los lotes de producción rara vez son espacialmente uniformes. Si bien esta heterogeneidad espacial ha sido ampliamente reconocida desde inicios del siglo pasado (Harris, 1920), recién a comienzos de la década del ‘90, comenzaron a desarrollarse tecnologías para manejar la variabilidad espacial y temporal de los factores determinantes de la producción agrícola (Pierce y Nowak, 1999).

El manejo sitio-específico cobra especial interés en regiones donde la calidad de los suelos es altamente variable en escalas espaciales a nivel intralote, y en las cuales las condiciones agro-ecológicas imponen diferentes grados de limitaciones para la producción de cultivos. Se ha afirmado que el manejo sitioespecífico resultará en mayores beneficios económicos y ambientales en regiones marginales, como la región subhúmeda y semiárida pampeana, que se caracterizan por presentar limitaciones en la disponibilidad de agua para los cultivos y poseer grandes diferencias en la capacidad de retención de este recurso de los suelos (Noellemeyer y Quiroga, 2012).

En el noroeste bonaerense (NOB) es escasa la información acerca de cuáles cultivares de soja se pueden utilizar en

El objetivo de este trabajo fue evaluar el comportamiento productivo de tres cultivares de soja pertenecientes a GM IIIC, IVC y VC en distintos ambientes productivos intra-lote (ZM) y explicarlo a través de variables ecofisiológicas.

Materiales y métodos Los ensayos se llevaron a cabo en dos lotes de producción de la EEA INTA General Villegas en la campaña 2019/2020.

Previo a la implantación del cultivo y con la finalidad de determinar distintas ZM, se realizó un relevamiento con una rastra Veris 3100® (Veris Technologies, Salina, KS, USA) y un GPS RTK de doble frecuencia Trimble 5700 (Trimble 5700, USA) en toda la superficie del lote. De esta manera se obtuvieron mapas de conductividad eléctrica aparente de 0 a 90 cm (CEa90) de profundidad y de elevación con precisión subcentimétrica. Delimitadas las distintas ZM, se realizó una caracterización de suelos en cada uno de los sitios. En el Sitio 1 se encontraron tres tipos de suelos: Hapludol éntico, Hapludol típico y Hapludol thapto Ca (presencia de calcrete a partir del metro de profundidad, lo que limita la profundidad efectiva a 1 m), y en el Sitio 2: Hapludol éntico, Hapludol típico y Hapludol thapto árgico. En cada ZM se muestreó y determinó el contenido de materia orgánica (MO), arcilla y arena en 0-20 cm de profundidad. Debido a que los suelos H. típicos y énticos de ambos lotes eran similares, se promediaron estos valores (Tabla 1).

Los tratamientos consistieron en tres cultivares de soja de distinto GM: III corto (DM3312), IV corto (DM40R16) y V corto (NS5028) que se sembraron en franjas de manera tal de cruzar las distintas ZM, y el largo total de la franja fue igual al largo del lote (Figura 1). La siembra se realizó el 5 de noviembre de 2019 con una sembradora neumática de 16 surcos con un distanciamiento entre hileras de 0,40 m, el cultivo antecesor fue maíz. La densidad de siembra fue de 16 semillas por metro lineal (400000 semillas ha-1).

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Según Álvarez et al. (2011), las variaciones en los rendimientos de soja pueden explicarse a partir de efectos del genotipo, del ambiente y de su interacción.

Generalmente el efecto ambiental explica la mayor parte de las variaciones del rendimiento. A su vez, las diferencias en longitud de ciclo de los cultivares de soja pertenecientes a distintos grupos de madurez (GM) permiten explorar distintas ventanas agroclimáticas cuando son sembradas en la misma fecha y en un mismo lote.

diferentes zonas de manejo (ZM) dentro de los lotes, entendiendo como ZM a una subregión dentro de un lote que expresa una combinación homogénea de los factores limitantes de rendimiento para los cuales es apropiada un cultivar único (Doerge, 1999).

5 Soja 2020

Introducción La soja (Glycine max (L.) Merr.) es el cultivo de mayor importancia en el noroeste bonaerense. En los 13 partidos que comprenden esta región, la superficie promedio sembrada con cultivos agrícolas en los últimos 10 años fue de 2,4 millones de hectáreas, distribuyendose en un 61,3 % para la soja, 22,3 % para maíz, 9,8 % para trigo y 6,6 % para girasol. El rendimiento promedio para la soja en los últimos 3 años fue de 3081 kg ha-1 (MAGyP, 2020).

Tabla 1

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Caracterización de suelo 0-20 cm de profundidad en los parámetros de materia orgánica (MO), arcilla y arena para cada una de las zona manejo (ZM) delimitadas.

ZM

MO (%)

Arcilla (%)

Arena (%)

H. éntico

1.7

4.9

69.4

H. típico

2.3

6.9

58.7

H.thapto

2.2

7.9

52.3

H. thapto Ca

2.1

8.6

48.8 Figura 1

Distribución espacial de los bloques y la aleatorización de los cultivares para los Sitios 1 y 2.

Soja 2020

6

En estadios de R1, R3, R5 y R7 (Fehr & Caviness, 1977) se realizaron cortes de material vegetal de 1 m lineal en cada cultivar y ZM con la finalidad de calcular biomasa aérea en kg ha-1. Para esto, el material fue colocado en estufa con ventilación forzada a 100 ºC hasta peso seco constante. Además, en los mismos estadios se midió radiación interceptada (RI) con un ceptómetro (Cadavedices®) de 1 m de longitud de zona sensora y se calculó la radiación fotosintéticamente activa interceptada (RFAi) diaria mediante una extrapolación lineal de emergencia (E)-R1 e interpolación lineal de R1-R3, R3-R5 y R5-R7. Se midió humedad edáfica a la siembra y en R7 en estratos cada 0,20 m hasta 2 m de

profundidad en todas las ZM, excepto en el suelo H. thapto Ca que se midió hasta el metro de profundidad por la presencia de calcrete en las capas más profundas, lo que limita la profundidad efectiva de exploración de raíces (Andriani, 2000). La EUR se calculó como la relación entre la biomasa producida en R7 o rendimiento y la RFAi acumulada desde E hasta R7 (EURB, g MS MJ-1 m-2 y EURR, g grano MJ-1 m-2, respectivamente, Sinclair y Muchow, 1999). La EUA se calculó como el cociente entre la biomasa en R7 (EUAB, kg MS mm-1) o rendimiento (EUAR, kg grano mm-1) y el uso consuntivo del cultivo (UC, mm) acumulado durante el ciclo. El UC fue medido en cada unidad experimental y se calculó como el agua

Los datos fueron analizados con modelos mixtos, considerando como efectos fijos al cultivar y zonas de manejo y como efectos aleatorios al sitio y al bloque dentro del sitio (RStudio Team, 2020). Para el test de comparaciones múltiples se utilizó el test de LSD (α=0,05).

Además de las precipitaciones, la temperatura presenta un efecto sobre el rendimiento. La temperatura óptima promedio para el desarrollo normal vegetativo y reproductivo se encuentra entre los 25 ºC y 30 ºC (Toledo, 2018.). En particular, temperaturas máximas por encima de 26 ºC afecta al llenado de granos.

Durante 20 días (desde el 18 de febrero al 8 de marzo) no se registraron precipitaciones, y en 18 de los 20 Figura 2

Precipitaciones (barras verticales negras) y temperatura media (línea gris claro) y máxima (línea gris oscuro) desde el 1 de octubre de 2019 al 1 de abril de 2020.

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La cosecha se realizó el 30 de abril de 2020 con una cosechadora equipada con monitor de rendimiento y DGPS (“Sistema de Posicionamiento Global Diferencial”).

Los mapas de rendimiento generados fueron procesados mediante el programa ArcGIS 10.2.2 (ESRI, 2015) para corregir y eliminar los valores de rendimiento defectuosos. La información de rendimiento generada fue analizada con el mismo software a una escala espacial considerablemente menor a las de las franjas completas con el objetivo de estudiar la variabilidad espacial del cultivar dentro de cada sitio. Por esta razón, las franjas fueron divididas en transectas de 40 m de longitud y se promediaron los puntos de rendimiento de cada transecta para cada franja y cultivar.

Resultados y discusión Las precipitaciones en el ciclo del cultivo (Emergencia-R8) fueron de 427, 487 y 549 mm para los GM IIIC, IVC y VC, respectivamente (Figura 2) y durante el periodo crítico (R4-R5.5) se registraron 149,4 mm para el IIIC, 79,1 para el IVC y 87,1 mm para el VC. Particularmente, el rendimiento en soja muestra gran dependencia de la disponibilidad hídrica durante el período comprendido entre la generación de vainas y el llenado de granos (Torrión et al., 2014). En Argentina, el manejo del agua es crítico y la productividad de los cultivos está ligada a las variaciones en la ocurrencia de precipitaciones y a la capacidad de almacenamiento de agua de los suelos.

Para la región sojera núcleo, las necesidades de agua del cultivo de soja de primera varían de 500 a 600 mm (Salvagiotti, 2010).

7 Soja 2020

gravimétrica al momento de la siembra a 2 m – el agua gravimétrica en R7 a 2 m + las precipitaciones durante el ciclo del cultivo.

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días hubo temperaturas máximas superiores a 26 ºC, lo cual podría haber afectado al llenado de granos de los grupos más largos. Según Ergo (2013) la combinación del estrés térmico con el hídrico durante el llenado de granos en soja, producen alteraciones en la fuente fotosintética, observándose una aceleración del proceso de senescencia foliar y modificaciones en los contenidos de las distintas variables bioquímico-fisiológica. Estos efectos se traducen en alteraciones sobre el rendimiento y sus componentes (número y peso de granos).

Soja 2020

8

La duración de la etapa desde Emergencia a R8 fue de 123, 127 y 141 días para los GM IIIC, IVC y VC, respectivamente (Tabla 2). La duración del período crítico (R4-R5.5) para la determinación de rendimiento del cultivo fue de 31 días para el IIIC, 39 días para IVC y 40 días para VC. Si bien esta duración no varía demasiado entre GM, la fecha de ocurrencia fue diferente, comenzando el 11/1/2020 para el IIIC, 15/1/2020 para el IVC y el 23/1/2020 para el VC. El periodo de llenado de granos (R5-R6) fue de 19 días para el IIIC, 26 días para IVC y 25 días para VC. La acumulación de biomasa en el cultivo se expresa como una curva sigmoidea (Steward, 1969). La biomasa acumulada promedio de ambos ensayos fue de 1178, 2366, 7225 y 10862 kg ha-1 para los estadíos R1, R3, R5 y R7, respectivamente. No obstante, para esta variable se encontró interacción entre GM*ZM (P<0,01, Figura 3).

En las ZM H. típico y H. éntico, el GM que acumuló mayor biomasa fue el VC debido principalmente a la mayor duración del ciclo (De la Vega et al., 2003). En la ZM H. thapto, la mayor biomasa acumulada fue en los GM IIIC y VC. En cambio en el suelo H. thapto Ca, los GM que mayor biomasa acumularon fueron el IIIC y IVC, y esto pudo deberse a que estos cultivares al ser de ciclo más corto pudieron mantener altas tasas de crecimiento en

período crítico. En cambio, el VC al tener desplazado el período crítico más adelante, temperaturas por encima de 26 ºC y falta de precipitaciones ocurridas a fin de ciclo perjudicaron su tasa de crecimiento.

El rendimiento promedio general fue de 3692 kg ha-1.

Los mayores rendimientos se encontraron en los suelos Hapludol éntico y Hapludol típico, con 4011 y 4096 kg ha1 , respectivamente. Se encontró interacción significativa (P<0,01) entre GM*ZM. Por lo tanto, se evaluaron los efectos principales del GM dentro de la variable ZM (Figura 4).

En el suelo H. éntico se encontraron diferencias significativas entre el GM IIIC y IVC (este último rindió +17 %). En el suelo H. típico los cultivares de ciclo más largo se diferenciaron de IIIC, en promedio IVC y VC rindieron +16 % que IIIC. Se observó que el GM IIIC en el H. thapto Ca tuvo mayores rendimientos (en promedio +10 % vs IVC y VC). Esto pudo deberse a que el periodo crítico de este GM, a diferencia del IVC y VC, ocurrió previo a elevadas temperaturas y consecutivos días con déficit hídrico (Figura 2). En cambio, en el H. thapto, el GM VC presentó mayor rendimiento (+22 % vs IIIC y IVC). Si bien el horizonte thapto presenta cierta impedancia en el desarrollo radical, el cultivo es capaz de atravesarlo si presenta humedad a diferencia de lo que ocurre con la capa de calcrete que por más que esté húmedo, la resistencia que ejerce es mayor y las raíces no pueden atravesarlo (Rampo, com. pers). El GM VC, al tener mayor duración de ciclo, tendría la capacidad de desarrollar sistemas radicales profundos, logrando mayor captación de agua sin tener una merma significativa en el rinde a diferencia de los cultivares de ciclo más cortos (de la Vega et al., 2003).

Tabla 2

Fechas de ocurrencias de las distintas fases fenológicas del cultivo según Fehr y Caviness (1977). E: emergencia, R1: inicio de floración, R3: inicio de fructificación, R5: inicio de formación de semilla, R7: inicio de maduración, R8: plena madurez.

GM

Siembra

E

R1

R3

R5

R7

R8

IIIC

5-nov-19

13-nov-19

22-dic-19

3-ene-20

31-ene-20

26-feb-20

6-mar-20

IVC

5-nov-19

13-nov-19

23-dic-19

4-ene-20

2-feb-20

6-mar-20

12-mar-20

VC

5-nov-19

13-nov-19

30-dic-19

14-ene-20

13-feb-20

16-mar-20

24-mar-20

La EURB promedio de ambos ensayos fue de 1,35 g de MS MJ-1 m-2 (Tabla 3). En la ZM H. thapto Ca el promedio de los GM IIIC y el IVC presentaron una EURB de +43 Figura 3

Evolución de la acumulación de biomasa para los tres grupos de madurez de soja: IIIC, IVC y VC en cuatro zonas de manejo: H. thapto Ca, H. thapto, H. típico y H. éntico.

Red de INNOVADORES

La EUAR promedio de los dos ensayos fue de 6,58 kg de grano mm-1 (Tabla 3). En la ZM H. thapto Ca el GM

IIIC presentó una EUAR de +20 % respecto al promedio de IVC y VC. En la ZM H. thapto no hubo diferencias significativas entre los GM (P<0,05) con un promedio de 5,36 kg de MS mm-1. En la ZM H. típico el GM IVC se diferenció significativamente +15 % respecto del promedio de los GM IIIC y VC. En la ZM H. éntico el GM IVC presentó diferencias significativas respecto al promedio de los GM IIIC y VC, obteniendo una EUAR de +18 %.

9 Soja 2020

La EUAB promedio de ambos ensayos fue de 19,29 kg de MS mm-1 (Tabla 3). En la ZM H. thapto Ca los GM IIIC y IVC se diferenciaron significativamente del VC, obteniendo una EUAB de +36 %. En la ZM H. thapto el GM IIIC presentó una EUAB de +25 % respecto al promedio de IVC y VC. Tanto en H. típico como en el H. éntico no se encontraron diferencias significativas entre los GM (P<0,05) y las EUAB fueron en promedio de 19,04 y 19,37 kg de MS mm-1, respectivamente.

Figura 4

Red de INNOVADORES

Rendimiento de tres grupos de madurez de soja: IIIC, IVC y VC en cuatro zonas de manejo: H. thapto Ca, H. thapto, H. típico y H. éntico. Letras distintas indican diferencias significativas entre los GM dentro de cada ZM.

Soja 2020

10

Tabla 3

EUAB (Eficiencia en el uso del agua para biomasa, en kg de MS mm-1), EUAR (Eficiencia en el uso del agua para rendimiento, en kg de grano mm-1), EURB (Eficiencia en el uso de la radiación para biomasa, en g de MS MJ-1 m-2) y EURR Eficiencia en el uso del agua para rendimiento, en g de grano MJ-1 m-2) para tres GM y 4 zonas de manejo (ZM). Letras distintas indican diferencias significativas entre los GM dentro de cada ZM. ZM H. thapto Ca

H. thapto

H. típico

H. éntico

GM

EUAB

EUAR

EURB

EURR

IIIC

20,13 a

7,10 a

1,42 a

0,50 a

IVC

23,37 a

6,16 b

1,54 a

0,41 b

VC

16,02 b

5,71 b

1,04 b

0,37 b

IIIC

21,81 a

5,31 a

1,77 a

0,43 a

IVC

16,80 b

5,14 a

1,17 b

0,36 a

VC

18,12 b

5,64 a

1,33 b

0,41 a

IIIC

17,67 a

7,26 b

1,29 a

0,53 a

IVC

18,51 a

8,41 a

1,17 a

0,53 a

VC

20,95 a

7,38 b

1,31 a

0,47 a

IIIC

20,26 a

6,89 b

1,53 a

0,51 a

IVC

19,62 a

7,73 a

1,34 b

0,53 a

VC

18,24 a

6,19 b

1,30 b

0,44 b

Conclusiones • Estos ensayos permitieron evaluar la importancia en la elección del GM dentro de cada ZM confirmado a partir de la interacción existente entre estas variables. Sin embargo, estos resultados son de una sola campaña caracterizada por estrés térmico e hídrico a fin de período crítico que afectó principalmente el rendimiento en las ZM con limitantes más severas (H. thapto Ca y H. thapto). Por lo tanto, es necesario realizar este tipo de ensayos durante más campañas productivas en las que se evalúen distintas condiciones de precipitaciones y temperaturas para establecer resultados más robustos de la interacción GM*ZM.

Agradecimientos Al Grupo Producción Agrícola y Gestión Ambiental de la EEA INTA General Villegas y al PE177 de INTA “Desarrollo y aplicación de tecnologías de mecanización, precisión y digitalización de la Agricultura”, a las empresas Don Mario y Nidera por la donación de semillas y a la empresa Rizobacter por la donación de inoculante y fungicida.

Bibliografía Álvarez, C; Quiroga, A; Corro Molas, A y Lienhard, C. 2011. Manejo sitio específico para el cultivo de soja en la región semiárida pampeana. Mercosoja 2011, Rosario, Argentina.

Communications in Soil Science and Plant Analysis. 36:23-32. de la Vega, J., E. de la Fuente (2006) “Elección de genotipos” En: Producción de Granos. Bases funcionales para su manejo. Buenos Aires. Pp.319-345.

Doerge, T.A. 1999. Management Zone Concepts. S.l: Potash & Phosphate Institute. Site-Specific Management Guidelines 2, 4 p.

Ergo, V. 2013. Estrés térmico y/o hídrico durante el llenado de grano en soja: impacto sobre el funcionamiento de la fuente y su efecto sobre el rendimiento. Tesis de grado, UNC, pp 1- 65. Recuperado el 12/9/20 de: https:// inta.gob.ar/sites/default/files/tesina_veronica_ergo.pdf Harris, J.A. Practical universality of field heterogeneity as a factor influencing plot yields. 1920. Journal of Agricultural Research, Washington, v. XIX, n.7, p. 279-314.

MAGyP (Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca, Argentina). 2018. Sistema Integrado de Información Agropecuaria. Recuperado el 12/9/20 de: https://datos.magyp.gob.ar/reportes.php?reporte=Estimaciones.

Noellemeyer, E, A. Quiroga. 2012. Manejo sitio-específico para mejorar la eficiencia de uso de agua de los cultivos en la región semiárida pampeana. PICT-2010-1872 Pierce, F.J., Nowak, P. 1999. Aspects of precision agriculture. Adv Agron. 67:1-85.

RStudio Team. 2020. RStudio: Integrated Development Environment for R. RStudio, PBC, Boston, MA URL http://www.rstudio.com/.

Salvagiotti, F. 2010. Producción de soja y uso eficiente de los recursos. Recuperado el 12/9/20 de: https://inta.gob.ar/sites/default/files/script-tmp-produccin-de-soja-y-uso-eficiente-de-los-recursos.pdf Steward F. 1969. Analysis of Growth. Behavior of Plants and their Organs Physiology. 1a ed. Academic Press. Nueva York EEUU. pp. 38-41 Toledo, R. Ecofisiología, rendimiento y calidad de soja. Recuperado el 12/9/20 de: http://www.agro.unc.edu.ar/~wpweb/cereales/wp-content/uploads/sites/31/2018/07/Ecofisiologia-rendimiento-y-calidad-en-soja-.pdf

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La EURR promedio de ambos ensayos fue de 0,46 g de grano MJ-1 m-2 (Tabla 3). En la ZM H. thapto Ca el GM IIIC presentó +27 % en la EURR respecto al promedio de los GM IVC y VC. En las ZM H. thapto y H. típico no presentaron diferencias significativas entre los GM (P>0,05) y las EURR fueron en promedio de 0,40 y 0,51 g de grano MJ-1 m-2, respectivamente. En la ZM H. éntico los GM IIIC y IVC presentaron en promedio +18 % en la EURR respecto el GM VC.

11 Soja 2020

% respecto del GM VC. En la ZM H. thapto el GM IIIC presentó una EURB de +42 % respecto de los GM IVC y VC. En la ZM H. típico no se encontraron diferencias significativas en la EURB (P>0,05) el promedio para los tres GM fue de 1,26 kg de MS mm-1. En la ZM H. éntico el GM IIIC presentó +16 % en la EURB que el promedio de los GM IVC y VC.

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Autores: N. F. Rigalli1, E. Montero Bulacio1, M. Romagnoli1, M. E. Otegui2, M. Portapila1.

1

Centro Internacional Franco-Argentino de Ciencias de la Información y de Sistemas.

CONICET, UNR. 2 CONICET-INTA-FAUBA, Estación Experimental Pergamino, Facultad de Agronomía, UBA. Contacto: portapila@cifasis-conicet.gov.ar

Identificación de genotipos de soja a partir de datos espectrales

Soja 2020

12

Un trabajo que se propuso distinguir genotipos de cultivos de soja que crecen en el mismo ambiente, utilizando firmas espectrales en las longitudes de onda del infrarrojo cercano.

Palabras Claves: Sensoramiento remoto; Machine learning; NIR; Identificación de genotipos.

El genotipo (G), el ambiente (A) y sus interacciones (GxA) influyen en los rasgos cuantitativos de una manera compleja y dinámica, respondiendo cada fenotipo de manera diferencial a un entorno determinado. Como consecuencia, la firma espectral de cada GxA es singular.

El objetivo de este trabajo es distinguir distintos genotipos de cultivos de soja que crecen en el mismo ambiente utilizando firmas espectrales en las longitudes de onda del infrarrojo cercano. Para ello se analizaron varios experimentos a campo realizados en ambientes contrastantes. Los genotipos utilizados fueron dos sojas de muy similar fondo genético (Williams 82 wild-type y su transformada b10H, que incluye una construcción que expresa el factor de transcripción HaHB4 del girasol) y otra variedad comercial (NS3228), todas pertenecientes al mismo grupo de madurez (GM III).

Ensayos experimentales Se consideraron tres experimentos (ambientes) de la campaña 2017/2018. Cada uno incluyó tres cultivares de soja (b10H, Williams82 y NS3228) y tres repeticiones. Los experimentos de los ambientes I y II se sembraron el 18 de diciembre en la EEA del INTA Pergamino, sobre un suelo Argiudol típico con una capacidad de almacenaje de ca. 230 mm de agua útil hasta 2 m de profundidad. Allí, durante el ciclo se registró una temperatura mínima media (Tmin) de 16,5 ºC, temperatura máxima media (Tmax) de 31,6 ºC, radiación solar acumulada (RSa) de 2637 Mj m-² y evapotranspiración potencial acumulada (ETPa) de 602 mm. En las parcelas correspondientes al ambiente I, se aplicó riego por aspersión, totalizando en el ciclo 332 mm por lluvia+riego. En las parcelas del ambiente II se excluyó la lluvia entre R1 y R6 mediante mini invernáculos (rainout shelters), totalizando sólo 152 mm durante el ciclo. El experimento del ambiente III se sembró el 21 de diciembre en IAL-CONICET de Santa Fe, en un suelo franco arenoso con baja capacidad de almacenaje. Las condiciones climáticas del sitio durante el ciclo de cultivo fueron 19,1 ºC de Tmin, 32,4 ºC de Tmax, 2884 Mj m-² de RSa y 688 mm de ETPa. Se realizó un manejo con riego por goteo alcanzando un valor acumulado de lluvia+riego de 766 mm para todo el ciclo.

Mediciones espectrales En este trabajo se utilizó el espectro de reflectancia de la cubierta del cultivo (canopeo). Los espectros se relevaron con un espectrómetro STS-NIR (Ocean Optics, Inc., Dunedin, FL). El instrumento es sensible a 1024 longitudes de onda en el rango de 632 nm a 1125 nm con una resolución espectral de aproximadamente 0,5 nm. Para cada una de estas longitudes de onda se tiene una resolución radiométrica de 14 bits. La luz reflejada de un material de referencia blanco (RB) de 50 cm x 50 cm se midió antes de cada adquisición de datos de canopeo, lo que permitió la medición durante condiciones atmosféricas variables. Todas las mediciones se realizaron con el sensor colocado en una vista de nadir a 50 cm por encima del canopeo, dando una huella circular de 26 cm de diámetro. El tiempo de integración se ajustó para evitar la saturación de la señal RB. El ruido eléctrico se midió a través de la oclusión de la rendija de entrada del espectrómetro y luego se restó de las

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Consecuentemente, esta tecnología sería ideal para evaluar genotipos (screening) con diferentes objetivos (mejoramiento genético, contaminación con semilla espuria en lotes de producción), pues permitiría la estimación de múltiples características morfofisiológicas y fisicoquímicas generalmente imposibles de medir y analizar con suficiente rapidez y bajo costo. Para la estimación de los rasgos de las plantas, la mayoría de los estudios anteriores han recurrido principalmente al uso de índices de vegetación, sin centrar el foco en un análisis que incluya un amplio rango del espectro electromagnético. El uso de datos de reflectancia y algoritmos de aprendizaje automático para fines de fenotipado de plantas solo ha sido abordado recientemente por la comunidad científica (Garriga et al., 2017).

Materiales y métodos

13 Soja 2020

Introducción Las técnicas de teledetección, como la espectrometría, se utilizan cada vez más para la caracterización fenotípica de plantas. El espectro de energía reflejado por la planta está estrechamente asociado con la absorción en ciertas longitudes de onda vinculadas a características específicas o condiciones de crecimiento.

Los espectrómetros pueden adquirir información detallada sobre el espectro electromagnético en poco tiempo.

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mediciones de RB y canopeo. Con estos dos espectros se obtuvo el espectro de reflectancia del canopeo.

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Se registraron diez medidas de canopeo por parcela distribuidas homogéneamente, evitando los efectos del borde. Los experimentos I y II fueron medidos 37, 45, 66, 88 y 101 días después de la siembra (DDS), en el experimento III se realizaron mediciones a los 49, 71 y 96 DDS. El total de espectros de reflectancia obtenidos fue de 1221, al ser divididos según el día de medición y ambiente se obtienen subconjuntos de entre 55 y 67 espectros.

Aprendizaje automatizado En este trabajo se utilizó el software R para procesar datos y aplicar técnicas de aprendizaje automatizado.

Tres algoritmos de aprendizaje automatizado fueron seleccionados para las clasificaciones realizadas: redes neuronales artificiales (artificial neural network, ANN), máquinas de vector soporte (support vector machine, SVM) y bosques aleatorios (random forest, RF). El modelo basado en ANN consistió en una capa oculta de 4 neuronas y factor de weight decay de 1.10e-3. Se finalizó la simulación a 1000 iteraciones o al cumplir con el criterio de parada de 1e-8 de convergencia relativa de la función objetivo. El modelo de clasificación basado en SVM se construyó con kernel lineal y un valor de costo de 5. El modelo basado en RF utilizó 500 árboles de decisión por modelo (Hassoun, 1995; Cortes y Vapnik, 1995; Breiman, 2001). Como entrada a los algoritmos de aprendizaje automatizado se utilizaron los valores de reflectancia de cada longitud de onda de cada espectro medido. Como métrica de comparación entre modelos se utilizó la exactitud media de modelos realizados con validación cruzada de 10 iteraciones.

Desarrollo tecnológico En función del potencial que presenta el análisis espectral aplicado a la ecofisiología de cultivos y a su fenotipado, nos enfrentamos ante el desafío que significa el requerimiento masivo de datos estructurados y su recolección a una velocidad que permita la generación de una base de datos susceptible de ser analizada en poco tiempo. Para ello desarrollamos un Brazo Automático de Mediciones Espectrales (BAME), del que ya se cuenta con su primer prototipo y que será utilizado en la campaña de soja 2019/2020 en parcelas experimentales También se ha diseñado un quadcopter para su utilización en parcelas productivas. Se presentan en este trabajo sus principales características.

Resultados y conclusiones Los datos recolectados se agruparon en tres ambientes, con cinco fechas de medición para los primeros dos ambientes (37, 45, 66, 87 y 100 DDS), en esos momentos sus estadios fenológicos eran V8, R1, R5, R6 y R7 respectivamente y en el tercer ambiente se tomaron tres fechas de medición, 49, 71 y 96 DDS, cuando el cultivo se encontraba en R1, R3 y R5, respectivamente.

En la Tabla 1 se muestran los resultados de clasificaciones realizadas para distinguir espectros de b10H vs.

Williams82, para los tres algoritmos de aprendizaje automatizado utilizados. Exactitudes mayores al 70 % se obtienen en los tres ambientes. La mayor exactitud se obtuvo en el ambiente II con 74 %. Para el ambiente I (Pergamino riego) en V8 y R5 se obtuvieron las mejores exactitudes con 71 % y 72 % respectivamente, mientras que en el ambiente II (Pergamino sequía) se obtuvieron los mejores resultados en R1 con 74 %, alcanzando valores de 72 % en R5 y R6. En el ambiente III (IAL, Riego con Tabla 1

Exactitudes de los clasificadores para b10H vs. Williams82 por fecha de medición y ambiente.

Ambiente I (Pergamino riego)

Ambiente II (Pergamino sequía)

Ambiente III (IAL)

dds (estadío)

37 (V8)

45 (R1)

66 (R5)

87 (R6)

100 (R7)

37 (V8)

45 (R1)

66 (R5)

87 (R6)

100 (R7)

49 (R3)

71 (R5)

96 (R6)

ANN

0.69

0.65

0.72

0.57

0.55

0.68

0.74

0.72

0.72

0.58

0.70

0.52

0.70

SVM

0.66

0.64

0.70

0.57

0.54

0.67

0.74

0.71

0.65

0.56

0.68

0.52

0.71

RF

0.71

0.63

0.62

0.50

0.61

0.56

0.68

0.64

0.69

0.57

0.64

0.53

0.66

De las Tablas 1 y 2 se observa que el espectro de reflectancia en el infrarrojo cercano es capaz de distinguir diferencias entre genotipos en todos los ambientes. Se puede concluir a su vez que existe una influencia importante del estadio de desarrollo en el que la reflectancia es medida en el desempeño del clasificador. El resaltado en negrita en Tablas 1 y 2 es para evidenciar los estadios en que se logra clasificar con más del 70 % de precisión. En todos los casos GxA

La exactitud de la clasificación se vio afectada cuando los genotipos a distinguir poseen un fondo genético similar, como es el caso de b10H vs. Williams82 (74 %). Habiéndose alcanzado un máximo de 86 % para la clasificación que distingue la variedad comercial NS3228 del b10H. Los mejores momentos para identificar diferencias entre genotipos fueron aquellos con el cultivo cercano a la floración (V8), en floración (R1) y durante la fijación (R5) y crecimiento de vainas (R6). Respecto al desempeño de los algoritmos de aprendizaje automatizado utilizados, los resultados de ANN y SVM fueron similares, y superan en la mayoría de los casos a RF, si bien los resultados de este último son aceptables.

Con el objetivo de aumentar el volumen de datos y disminuir fuentes de error desarrollamos una plataforma de toma automática de datos espectrales (BAME) para extender el alcance de la metodología descripta. Esta plataforma replica el procedimiento de toma de datos de manera automática, permitiendo generar un volumen de espectros que permitirá alcanzar un análisis más detallado. La plataforma consiste en un brazo móvil desarmable que se desplaza linealmente sobre el surco de una parcela experimental y posee altura regulable, de manera de ser compatible con distintas alturas de canopeo. El brazo permite incorporar distintos sensores según la aplicación deseada, como sensores de altura, temperatura de canopeo e imágenes (RGB, NIR, NDVI Red+NIR).

Tabla 2

Exactitudes de los clasificadores para b10H vs NS3228 por fecha de medición y ambiente utilizando espectro completo.

Ambiente I (Pergamino riego)

Ambiente II (Pergamino sequía)

Ambiente III (IAL)

dds (estadío)

37 (V8)

45 (R1)

66 (R5)

87 (R6)

100 (R7)

37 (V8)

45 (R1)

66 (R5)

87 (R6)

100 (R7)

49 (R3)

71 (R5)

96 (R6)

ANN

0.72

0.67

0.79

0.76

0.56

0.72

0.68

0.82

0.81

0.60

0.81

0.84

0.71

SVM

0.71

0.64

0.75

0.75

0.56

0.68

0.69

0.86

0.78

0.59

0.80

0.84

0.70

RF

0.72

0.70

0.70

0.70

0.54

0.57

0.62

0.68

0.69

0.61

0.65

0.73

0.77

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Los resultados de la clasificación entre espectros de b10H vs. NS3228 se observan en la Tabla 2. Los resultados muestran que la exactitud en todos los ambientes evaluados supera el 78 % para alguna de las fechas analizadas. La mejor exactitud se dio para el ambiente II con un 86 %, siendo segundo el ambiente III con 84 %. El desempeño de SVM resultó similar a ANN, ambos fueron mejores que RF para los datos analizados en las fechas donde se produjeron los resultados con mayor exactitud de clasificación. En el primer ambiente, la mayor exactitud de clasificación se obtuvo para R5 con resultados similares en R6, lo mismo ocurrió en el ambiente II. En el ambiente III se obtuvieron los mejores resultados para R3, con resultados similares en R1. Las exactitudes resultaron mayores que las observadas en la Tabla 1.

estudiados fue factible distinguir genotipos de soja en fase de desarrollo R5.

15 Soja 2020

frecuentes golpes de calor) los mejores resultados se dieron en R5 con un 71 % de precisión en la clasificación, alcanzando valores del 70 % en R1 y R3. Respecto a la diferencia entre algoritmos, no surge ninguno como superior para todas las situaciones. Atribuimos esta paridad a la robustez del set de datos generado.

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Una single board computer alimentada a batería estandariza el proceso de recolección de datos sobre el área de trabajo del dispositivo y los almacena en un formato estándar para su posterior análisis. El control se realiza a través de una tablet o dispositivo Android compatible. Los datos recolectados se almacenan en la plataforma y se transmiten de forma inalámbrica al dispositivo de control. Estos consisten en una huella de tiempo y valores de los sensores.

El BAME se desarrolló para su utilización en parcelas experimentales. Para el caso de toma de datos espectrales en parcelas productivas, se ha desarrollado

un quadcopter, equipado con dos espectrómetros en los rangos NIR y VIS, y dos cámaras MAPIR Survey2 RGB y NDVI Red + NIR. Cuenta con un software de control que admite la carga de planes de vuelo basados en GPS, en este plan se indica el área en que se tomarán datos y los puntos dentro de esa área que serán relevados.

Una Raspberry Pi montada en el quadcopter está programada para la toma de datos espectrales y de imágenes RGB y NDVI, que son almacenados durante el vuelo.

En las Figuras 1 y 2 se muestran el BAME y el quadcopter, respectivamente.

Figura 1

Prototipo y esquema de comunicación de BAME.

Soja 2020

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Figura 2

Quadcopter con sensores montados.

Agradecimientos

Red de INNOVADORES

Este trabajo fue financiado con un Proyecto de Investigación Científica y Tecnológica de la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (PICT 2015-2671).

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Bibliografía Breiman, L. (2001) Random forests. Machine Learning 45(1) 5{32).

Cortes, C., Vapnik, V. (1995) Support Vector Networks. Machine Learning 20(3) 273{297). FEHR, W. R., Caviness, C. E. (1977). Stages of soybean development. Special Report 87.

Garriga, M., Romero-Bravo, S., Estrada, F., Escobar, A., Matus, I. A., Del Pozo, A., Lobos, G. A. (2017). Assessing wheat traits by spectral reflectance: do we really need to focus on predicted trait-values or directly identify the elite genotypes group?. Frontiers in plant science, 8, 280.

Hassoun, M.H. (1995) Fundamentals of Artificial Neural Networks. MIT Press. USA. R Core Team (2014) R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria.

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

Okandu S.A.

Tecnología en el cultivo de soja: seis años de la red de ensayos de Okandu

Red de INNOVADORES

Autores: Lorenzatti, S.; Sánchez, M.; Bianchini, A. y Tanducci, W.

Un repaso de las tecnologías más importantes en soja y los resultados de esta red de ensayos, donde se comparan genética nueva vs. vieja, con diferentes estrategias de fertilización, con y sin fungicida.

Palabras Claves: Tecnología; Rendimiento; Ambiente; Nutrición; Manejo de enfermedades.

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Red de INNOVADORES Soja 2020

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Introducción El cultivo de soja se caracteriza por ser muy eficiente en el uso de recursos y por tener gran habilidad para compensar déficits en su desarrollo, tanto a nivel de órganos vegetativos como a nivel reproductivos. Estos mecanismos de compensación hacen que responda de forma variable a la tecnología aplicada a diferencia de lo que sucede con otros cultivos como maíz. Es por ello que muchas veces resulta complejo encontrar o medir diferencias significativas de rendimiento en soja frente a la aplicación de tecnologías.

En la medida que el mejoramiento genético de soja evolucionó hacia mayores techos productivos y los ambientes de producción han mejorado su calidad fisicoquímica y biológica producto de buenos manejos agronómicos, el cultivo de soja ha podido expresar rindes crecientes y sostener pisos productivos más altos.

Resulta fundamental conocer las características del ambiente de producción para planificar el cultivo, eligiendo los planteos productivos que permitan maximizar su productividad a lo largo del tiempo de manera sustentable. En Okandu conjugamos la información generada en nuestra red de tecnologías en

soja, que ya lleva 6 años, con la experiencia productiva real en campos asesorados.

En este artículo repasamos las tecnologías más importantes en el cultivo, su impacto en el rendimiento y su relación con las diferentes variables ambientales.

Mostramos también los resultados de la red de soja de Okandu, donde se comparan genética nueva vs. vieja, combinada con diferentes estrategias de fertilización, con y sin fungicida.

Conocer el ambiente El primer paso de una correcta planificación es la caracterización del ambiente. La calidad del suelo, resumida como capacidad de uso, junto a la oferta hídrica, tanto sea por el régimen hídrico (ENSO) como por la presencia de napa, son las características del ambiente de producción más relevantes. La productividad del cultivo de Soia 1° en los ambientes del sudeste de Córdoba varían de forma marcada según la calidad del ambiente de producción (Gráfico 1). Como en todos los cultivos, resulta clave comenzar comprendiendo sobre qué suelo planteamos el cultivo y en función de eso ajustar el manejo de acuerdo a la potencialidad del mismo.

Gráfico 1

Rendimientos en Soja 1° por ambiente productivo en el sudeste de Córdoba (Base dados lotes de producción de campos asesorados por Red Okandu período 2004/05 a 2019/20).

Finalmente es importante relacionar las variables en cuestión (suelo, napa, pronóstico) (Gráfico 4), para definir así ambientes con mayor o menor probabilidad de sufrir estrés hídrico en algún momento del ciclo del cultivo, y en función de ello hacer planteos más ofensivos o más defensivos.

Fecha de siembra Para el cultivo de soja, la etapa más crítica para la definición del rendimiento abarca los períodos de floración, fructificación y comienzos del llenado de granos incluyendo, aproximadamente, la fase R4-R6 (Kantolic et al., 2004). Numerosos estudios mostraron que el número de semillas -principal componente de rendimiento- está limitado por la tasa de crecimiento durante este período (Egli, 1999; Egli y Bruening 2006). Por consiguiente, su optimización permitiría aumentar el número de semillas a la madurez y, por lo tanto, el rendimiento.

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La presencia de napa en zona de raíces (entre 1 y 2 metros), también impacta en la expresión de rinde del cultivo (Gráfico 3), por lo que se torna clave una correcta caracterización de la misma para el ajuste del plan de siembra del cultivo.

Es conveniente destacar que el diferencial de rinde entre ambientes es mayor en años Niña que en aquellos de mayor oferta hídrica (Gráfico 4), y es por ello que en estos años hay que ser más precisos en los planteos a realizar; ya que los errores se pagarán más caros.

La elección del genotipo (G) y de la fecha de siembra (FS) son las prácticas de manejo de mayor impacto sobre

21 Soja 2020

A su vez, también es importante conocer como la oferta de agua influye en la expresión de rinde del cultivo, en primer lugar, observando el comportamiento en función de la oferta de agua, expresado como rinde en función de ENSO (Niño, Neutro, Niña) (Gráfico 2). Resulta importante considerar esta variable al momento de ajustar los planteos tecnológicos del cultivo.

las condiciones ambientales que experimenta el cultivo de soja durante su ciclo de desarrollo, modificando, por ende, el rendimiento y los parámetros de calidad industrial. Antecedentes en este tipo de ambientes a nivel zonal, indican que la siembra en fechas tempranas sería una de la prácticas de manejo que permitiría

maximizar los rindes potenciales (Visani et al., 2017; Murgio et al., 2015; Pagnan et al., 2016 y 2017).

En el mismo sentido, Borrás et al. informan similar comportamiento con un promedio de pérdida de 35 kg/ ha/día de retraso en la fecha de siembra (Gráfico 5).

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Gráfico 2

Rendimientos en Soja 1° según ENSO en el sudeste de Córdoba (Base dados lotes de producción de campos asesorados por Red Okandu período 2004/05 a 2019/20).

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Gráfico 3

Rendimientos de Soja 1° según napa freática en el sudeste de Córdoba (Base dados lotes de producción de campos asesorados por Red Okandu período 2004/05 a 2019/20).

Gráfico 4

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Rendimientos de Soja 1° por ambiente, napa y ENSO en el sudeste de Córdoba (Base dados lotes de producción de campos asesorados por Red Okandu período 2004/05 a 2019/20).

Gráfico 5

Fecha de siembra y rinde (Borrás, Vitantonio, Massini - UNR).

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A su vez, también se destaca la importancia de comprender que si bien los máximos rindes se logran adelantando fecha de siembra, los pisos de rinde se logran en fechas intermedias (Gráfico 6). Esto es importante para ajustar el planteo a la variable ambiental antes considerada, comprendiendo en qué situaciones buscar maximizar rindes y en cuáles buscar estabilidad.

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Resulta claro que en el cultivo de soja la elección de la fecha de siembra asociado al GM elegido tendrá un alto impacto en la determinación del rendimiento potencial máximo, ya que su combinación determina la fecha en que transcurrirá el período crítico del cultivo.

Es así como aquellos ambientes con menor riesgo de estrés (con napa y/o año Niño) podrán ser sembrados en fechas tempranas (mediados de octubre) buscando capturar techos de rinde. Y aquellos ambientes con mayor riesgo de estrés (sin napa y año Niña), podrán ser sembrados en fechas intermedias (mediados de noviembre) buscando asegurar piso de rinde.

Es importante considerar esta variable y ponerla a jugar en función de si se está frente a un año Niño o Niña.

Experiencias en el sudeste de Córdoba mostraron que en años de mejor oferta ambiental, los máximos rindes se logran en cultivos sembrados tempranos y con GM cortos. Mientras que en años de oferta ambiental inferior, los topes de rinde se logran en cultivos que retrasan el inicio del Período Crítico, lo cual se obtiene con fechas de siembras más tardías y GM más largos (Gráfico 7).

Estos datos son coincidentes con lo observado en los lotes asesorados en la campaña 2019/20 en el sudeste de Córdoba, donde las siembras de octubre tuvieron rendimientos por encima de los 5.000 kg/ha en ambientes superiores, destacándose las variedades de GM III y IVc (cortos para la zona). En tanto que las siembras de noviembre con GM IV largo, arrojaron rendimientos sensiblemente menores, en torno a 4.000 a 4.500 kg/ha para ambientes similares.

Genética A pesar de no tener estímulo por falta de una Ley de Semillas que regule la actividad y permita dar un horizonte de inversión a las empresas semilleras, el cultivo de soja ha progresado de la mano de la mejora genética, permitiendo elevar los techos productivos a una tasa de 44 kg/ha/año, lo que representa el 1,1 % de incremento anual, similar tasa de aumento que el cultivo de maíz (de Felipe et al., 2016).

Gráfico 6

Fecha de siembra y rinde (Borrás, Vitantonio, Massini - UNR).

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La red de ensayos de Okandu muestra que la mejora genética logra incrementos de rendimientos a campo al comparar variedades de reciente aparición con genética de varios años atrás (Gráfico 8).

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En tres de los cuatro años evaluados, la variedad “nueva” supera a la “vieja” en rendimientos, con un incremento positivo promedio de casi 200 kg/ha.

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Además de la mejora en rinde, también se ha logrado avanzar en desarrollos biotecnológicos, como la resistencia a Lepidópteros (clave en el norte del país), la tolerancia a un herbicida hormonal para aumentar las herramientas de control de malezas resistentes o la tolerancia a factores abióticos adversos como sequía y salinidad.

Es importante que se pueda sostener y profundizar el trabajo de mejoramiento en el cultivo de soja ya que es el pilar de la producción nacional y, además, porque los sistemas de producción evolucionan y permanentemente aparecen nuevos desafíos de gestión, como lo es la cuestión sanitaria, la aparición de nuevas plagas y nuevas malezas.

Nutrición La nutrición y fertilización balanceada es una de las Buenas Prácticas Agrícolas. La fertilización con al menos fósforo, nitrógeno y azufre, muestra respuestas positivas en la mayoría de las situaciones productivas para cultivos extensivos en la región pampeana. Generalmente, la fertilización se piensa en términos de rotación, aunque se sabe que hay cultivos que responden positivamente al agregado de determinados nutrientes, como el trigo y maíz con nitrógeno.

En el caso particular de la soja, sucede que al tener un umbral de respuesta bajo al agregado de fósforo es difícil obtener respuestas significativas en rendimientos al fertilizarla. Sumado a ello, su nutrición nitrogenada depende en buena proporción a la fijación biológica vía la nodulación simbiótica. De allí que no se la fertilice con nitrógeno. En el caso del azufre, si bien hay ambientes de mayor probabilidad de respuesta, no siempre se traduce en rendimiento su fertilización con este nutriente. En Okandu, hemos evaluado por 6 campañas diferentes estrategias de fertilización en soja de primera, desde un testigo sin fertilizar hasta

Gráfico 7

Rindes relativos según fecha de siembra en años Niño y Niña (Monte Buey, período 2004/05 a 2006/07).

Baigorri, H. (INTA M.Juárez), Sánchez, M. (CREA Monte Buey Inriville).

Tal como sucede a menudo en muchos campos productivos, no hay una respuesta positiva en rendimiento al analizar la fertilización con P+S en soja en el promedio de campañas analizadas en los ensayos de Okandu. Sin embargo, existe una campaña y campo en particular que mostró respuestas importantes.

Justamente la clave está en detectar esos ambientes en donde sí tenemos respuesta para acompañarlos con fertilizaciones acordes.

En este sentido, en campos asesorados hemos detectado esos ambientes de respuesta, diseñando en consecuencia estrategias de aporte de P y S en soja de primera (Gráfico 10). Así, en la campaña 2019/20, en esos ambientes las sojas de primera (ya sea con antecesor Gráfico 8

Comparación de rendimiento entre genética “vieja” (Var1) y genética “nueva” (Var2). Red de tecnología en soja de Okandu de 2014-2020.

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tratamientos con altos aportes de fósforo y azufre (Gráfico 9).

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Gráfico 9

Respuesta productiva en soja a 3 esquemas de fertilización con P y S (Testigo, Medio y Alto). Red Okandu (2014-2020).

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maíz o cultivo de servicio invernal) se fertilizaron con P + S, mostrando en los 5 campos analizados un promedio de respuesta superior a los 500 kg/ha.

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Finalmente, la fertilización debe ser considerada en el conjunto de la rotación apuntando a reponer los nutrientes que se extraen con las cosechas, de manera de no llegar a situaciones donde hasta la soja (cultivo de bajos umbrales de respuesta) logra diferencias de rendimiento por su aporte puntual. Más allá de ello, cuando estas situaciones se detectan, resulta evidente la ventaja de fertilizar el cultivo.

Manejo de enfermedades de fin de ciclo La respuesta a enfermedades en el cultivo de soja es muy variable, según sea la condición ambiental para el desarrollo de las mismas, la susceptibilidad de las variedades y la presencia de inóculo. El manejo de esta variable requiere de conocimiento de la biología de los diferentes patógenos como así también de la fisiología del cultivo, del funcionamiento de los diferentes principios activos disponibles para el control y de las condiciones ambientales que median su interrelación.

En ensayos conducidos por Okandu a lo largo de 6 campañas (2014/15 a 2019/20), se observó una respuesta promedio de 15 kg/ha, lo cual es prácticamente una nula respuesta en promedio (Gráfico 11).

Sin embargo, al analizar todas las respuestas como casos individuales, es interesante observar que si bien la respuesta media es de 47 kg/ha, el 58 % de los casos tuvo respuesta positiva de +229 kg/ha en promedio, con respuestas máximas del orden de 600 kg/ha. Mientras que el 42 % de los casos arrojó resultados negativos con una respuesta promedio de -206 kg/ha (Gráfico 12).

Esto indica la importancia de distinguir correctamente aquellas situaciones de mayor probabilidad de respuesta y actuar oportunamente.

Es importante destacar que en determinadas condiciones es posible encontrar a escala de lotes situaciones de alta respuesta a la aplicación de fungicidas, tal como sucedió en la campaña 2009/10, donde una presión alta de Mancha Ojo de Rana (MOR) permitió reflejar grandes diferencias de rendimiento por aplicación de fungicidas.

Como ejemplo de lo mencionado, en el Gráfico 13 se muestra un mapa de rendimiento de 2 variedades de

Gráfico 10

Respuesta productiva en soja frente a la fertilización con 100 kg/ha de SPS, en campos del sudeste de Córdoba.

soja con y sin la aplicación de fungicidas frente a un ataque de MOR, con una diferencia de rinde en promedio para ambas variedades de 645 kg/ha por la aplicación de fungicidas.

Esto nos lleva a plantear la importancia de trabajar siempre con la “guarida alta” en materia de sanidad en el cultivo, para estar alertas y con capacidad de respuesta ante situaciones de alta presión de patógenos.

Gráfico 11

Red de INNOVADORES

Rindes en soja según tratamientos con y sin fungicida en el sudeste de Córdoba (Okandu).

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Gráfico 12

Respuesta a fungicida en soja a diferentes tratamientos en el sudeste de Córdoba (Okandu).

Gráfico 13

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Mapa de rendimiento de soja de segunda con ataque de MOR. El nivel de respuesta de la aplicación de fungicidas fue de 662 kg/ha para variedad A4209 y de 628 kg/ha para la variedad DM4670 (Campaña 2009/10).

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Consideraciones finales • Se evidencia que en el cultivo de soja resulta más difícil y complejo detectar diferencias significativas en rendimiento por manejos tecnológicos diferentes. Sin embargo, en los ensayos de tecnologías en soja de Okandu vemos que si comparamos el tratamiento de menor rendimiento con aquél que lo maximizó, aparecen diferencias en promedio de 948 kg/ha, equivalente al 23 % de brecha de rinde. Es decir, que todos los años ponemos en juego ese diferencial de rendimiento a la hora de tomar decisiones de manejo, aunque no siempre tenemos claro de antemano el impacto real de aplicar una u otra decisión (Gráfico 14).

El cultivo de soja debe seguir y profundizar la senda del incremento de rindes, y simultáneamente, la adaptación a diferentes condiciones ambientales, pudiendo sostener un piso de rinde que permita la captura de renta por producción en las diferentes situaciones que se dan a lo largo y ancho del territorio argentino.

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Será importante que la industria de semillas encuentre las condiciones para desarrollarse y brindar soluciones acorde a cada problemática.

Asimismo, también será clave acompañar este proceso con el desarrollo de nuevas soluciones tecnológicas que permitan competir de manera más eficiente con el complejo de malezas. Las respuestas no deben ser solamente químicas. Por el contrario, es necesario

repensar el modelo de producción y apuntar a un manejo integrado de malezas.

Los equipos de siembra, pulverización y cosecha también tienen grandes desafíos de seguir aggiornándose a la constante evolución de las tecnologías de información que cada vez más acompañan los diferentes procesos de producción.

Por último, es importante destacar la labor de los profesionales e investigadores de todo orden que intervienen en el proceso y que enfrentan el permanente desafío de generar nuevo conocimiento e información para manejar sistemas más complejos en un ambiente de constante innovación. En este camino estamos embarcados quienes hacemos Okandu.

Gráfico 14

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Ensayos de tecnologías de Okandu (Genética x Nutrición x Fungicida) para 6 campañas: diferencias entre el tratamiento con rinde más bajo y más alto.

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

EEA INTA Valle Inferior, Jefe de grupo de trabajo de Cultivos Extensivos.

2 Gerente Técnico de Desarrollo (GTD) Chacra Valles irrigados Norpatagónicos, Sistema Chacras, Aapresid.

3 Coordinador Técnico Zona (CTZ), Sistemas Chacras, Aapresid.

Cultivares de soja inferiores al GM 3 en Norpatagonia

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Un ensayo del INTA Valle Inferior y la Chacra VINPA para evaluar la fenología y rendimiento de variedades de soja de GM inferiores a 3.3.

Palabras Claves: Variedades; Rendimientos; Fenología; Condiciones agroclimáticas; Norpatagonia.

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Autores: D´Onofrio, M.1; Gutiérrez, M.2; Ruiz, A.3; Sciarresi, C.3

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Introducción La región de Norpatagonia se posiciona como atractiva por sus excelentes condiciones agroclimáticas. Sus altos niveles de radiación, temperaturas medias óptimas para el desarrollo de los cultivos y la vasta disponibilidad de agua de calidad para riego se traducen en altos potenciales de rendimiento para los cultivos.

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A pesar de las condiciones previamente mencionadas, Norpatagonia presenta suelos de origen aluvional con una alta heterogeneidad espacial en distancias reducidas debido a diferencias en los depósitos de origen fluvial que conforman las terrazas utilizadas con fines agrícolas.

Esto dificulta el manejo dentro de los lotes (Martinez, R.S. et al. 2012). Además, los suelos se formaron bajo condiciones de extrema aridez, por lo tanto, son poco evolucionados y poseen horizontes superficiales claros y pobres en materia orgánica, generalmente con deficiencias de fertilidad física y química (Quichán et al.; 2015). Es por esto que, desde sus comienzos, la Chacra centró sus estudios en el desarrollo de los mismos.

En los inicios, la Chacra se abocó al desarrollo de los suelos mediante la utilización de cultivos de gramíneas, principalmente el maíz, apuntando a un abundante desarrollo radicular y a la producción de altos niveles de residuos de cosecha. Sin embargo, con el paso del tiempo se observó que los residuos superficiales no se degradaban con suficiente rapidez y se acumulaban en la superficie. Esto generó dificultades en la implantación de los cultivos, mayor impacto del frío e inmovilización del N en el rastrojo (nutriente crucial en la generación del rendimiento en estos planteos). De esta manera, fue necesaria la incorporación de residuos con mayor proporción de N por unidad de carbono, para permitir la degradación de los residuos de las gramíneas (C/N alta). Esto posicionó a las leguminosas como vitales para el desarrollo sustentable y económicamente viable de los suelos en la región.

Entre las alternativas posibles, se eligió la soja por los rendimientos reportados en la zona (Alarcón y D´Onofrio, 2006, 2010 y 2011), los cuales superaban los 5.500 kg ha-1. Sin embargo, a nivel de campo trabajando con los materiales más cortos del mercado argentino, los productores de la Chacra no logran superar los 4500 kg ha-1. Esta situación está ligada a

un ciclo de crecimiento demasiado largo que posiciona el periodo crítico de esta leguminosa en momentos en que la oferta ambiental decrece, al bajar los niveles de radiación y las temperaturas.

Las diferencias en desarrollo de las variedades de soja pertenecientes a distintos grupos de madurez (GM) permiten interactuar con distintas ventanas agroclimáticas, cuando son sembradas en la misma fecha y en un mismo sitio (Salvagiotti et al., 2010). Por lo tanto, la brecha entre los rendimientos alcanzados y los potenciales será mínima cuando logremos detectar el GM adecuado para la fecha de siembra óptima, considerando que no habrá limitantes hídricas, nutricionales o factores reductores (malezas, plagas o enfermedades) que afecten al cultivo (Salvagiotti et al., 2016).

Nuestra hipótesis es que los GM disponibles como más cortos en el mercado de Argentina ubican al periodo crítico en momentos donde los niveles de radiación y temperatura regionales descienden, generando una pérdida en el rendimiento potencial. Es por ello que, a través de un trabajo conjunto entre el INTA Valle Inferior y la Chacra VINPA, nos propusimos como objetivo evaluar la fenología y rendimiento de variedades de soja de GM inferiores a 3.3.

Materiales y métodos Localización, diseño y tratamientos El experimento se llevó adelante en la campaña 2019/2020 en la EEA INTA Valle Inferior, situado a 8 km de la localidad de Viedma, Rio Negro (40°48’48.4’’ S, 62°59’48’’ O). El ensayo se instaló sobre un suelo Haplustert Arídico, fino, térmico, moderadamente bien drenado y con niveles de materia orgánica superiores al 3 % en el estrato 0-20 cm. Se evaluaron cultivares pertenecientes a un rango de GM 3.3 - 0.3, de los cuales un cultivar perteneció a GM 3.3 (testigo), GM 0.3, GM 0.5, GM 1.8, GM 1.9 y tres cultivares (A, B y C) de GM 1.6 y GM 2.0. La siembra se realizó el día 15 de noviembre de 2019 con un espaciamiento entre surcos de 0.21 m y una densidad de siembra de 60 semillas m-2 ya que se esperaba un bajo porte de planta con poca capacidad de intercepción de radiación en los ciclos más cortos.

El diseño del ensayo fue en bloques completamente aleatorizados (DBCA) con 3 repeticiones. En cada

Determinaciones Se tomaron registros diarios de temperatura máxima (Tmax), media (Tmed), mínima (Tmin) y radiación obtenidos de una estación meteorológica ubicada a 5 km del sitio de ensayo. Semanalmente, se llevó a cabo el seguimiento fenológico de las variedades según la escala propuesta por Fehr y Caviness et al. (1971).

En madurez comercial se realizó la cosecha manual muestreando 2.52 m2 en la parte central de cada parcela. Las muestras se procesaron individualmente evaluando los componentes numéricos del rendimiento en cada una de ellas: peso de 1000 granos (P1000), número de granos m-2 y rendimiento en kg ha-1 ajustado al 12.5 % de humedad.

Figura 1

Recorrida con miembros de la Chacra VINPA y técnicos del EEA INTA Valle Inferior a los ensayos. Cultivares de soja transitando estadíos entre R1 y R3. Viedma, Río Negro.

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Los tratamientos recibieron doble inoculación y una fertilización base junto a la semilla de 100 kg ha-1 de fosfato mono amónico (10 kg N ha-1 y 20 kg P ha1 ). Previo a la siembra, se aplicó 1 l ha-1 de clorpirifos al suelo para asegurar ausencia de insectos que puedan interferir con la germinación e implantación de las variedades. A lo largo del ciclo de los cultivos se controlaron químicamente insectos y manualmente malezas para que no influyeran en la expresión del

rendimiento. Se contó con una disponibilidad hídrica de 350 mm provenientes de riego por aspersión, 181 mm provenientes de lluvias y 80 mm que estaban presentes en el perfil de suelo al momento de la siembra. No se registró estrés biótico o abiótico en los cultivos.

35 Soja 2020

bloque se plantearon los 11 cultivares bajo microparcela (1.5 m por 4 m). A excepción del testigo, todos los materiales utilizados en este ensayo no son genéticamente modificados, pertenecen a la empresa Don Mario Semillas y son variedades no disponibles comercialmente en el mercado argentino. Por lo tanto, la nomenclatura de los distintos GM fue realizada por la empresa en Minnesota (Estados Unidos) (44° 5” 32´ Norte, 91° 44” 60´ Oeste) pudiendo manifestar un comportamiento diferente para nuestra latitud.

Figura 2

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Ensayo en estadios avanzados. Cultivares transitando desde R5 a R8. Viedma, Rio Negro.

Soja 2020

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Análisis estadístico Se realizó un ANOVA y test de comparación de medias con nivel de significancia de 0.05, mediante el software estadístico INFOSTAT (Di Renzo, 2014) para evaluar el efecto de la variedad sobre el rendimiento y sus componentes. No se consideraron para el análisis los datos provenientes de una de las repeticiones con GM 1.6 B, GM 2 C y ninguna de las repeticiones con el GM 1.6 C, debido a que las parcelas se vieron afectadas por inconvenientes en el riego.

Resultados y discusión Fenología y condiciones climáticas En la Figura 3a puede observarse la evolución fenológica de los distintos materiales a lo largo del tiempo junto a las condiciones agroclimáticas que se desarrollaron en la campaña (Figura 3b). El GM 3.3 (testigo) presentó el ciclo de crecimiento más largo de todos los cultivares, ubicando el periodo crítico bajo menores condiciones de radiación y temperatura. Cabe destacar que los

materiales GM 1.8 y 1.6 C presentan un comportamiento fenológico dispar para su nomenclatura. Creemos que esta disparidad puede corresponder a un error en la identificación del material en origen. Además, se observa que variedades con el mismo GM se comportan distinto para el largo de su ciclo. Esto puede deberse a que la caracterización de estos cultivares se realizó en Minnesota (Estados Unidos) (44° 5” 32´ N, 91° 44” 60´ O) y cuando los cultivares se sembraron en Argentina pudieron modificar su comportamiento en relación a la combinación de genes que portaban (Santiago Fleming, Don Mario, comunicación personal). Más allá de esto, los resultados indican que el acortamiento del ciclo respecto al cultivar testigo, posicionaría más temprano el periodo crítico del cultivo de soja, permitiendo la captura de mejores condiciones de radiación y temperatura.

Rendimiento y sus componentes Debido a la existencia de posibles errores de nomenclatura en origen, como explicamos anteriormente, se procedió a referenciar y analizar a cada cultivar de acuerdo a

Figura 3

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a) Evolución fenológica de los distintos grupos de madurez del ensayo; b) Evolución de la temperatura media y la radiación a lo largo de la campaña. El recuadro “sombra” gris indica el momento en que se ubicó el período crítico del testigo del experimento (GM 3.3). La línea negra marca el momento central del periodo crítico del testigo, coincidente con el inicio de llenado de grano (R5).

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los días requeridos para alcanzar R5. Los rendimientos obtenidos y sus componentes numéricos pueden observarse en la Tabla 1.

Como podemos observar en la tabla 1, todas las variedades sembradas tuvieron rendimientos similares o mayores al testigo (GM 3.3). Los GM con un rendimiento significativamente mayor fueron GM 0.5, 1.8, 1.9 y 2 (Tabla 1- Figura 4) que ubicaron el período crítico entre 24-13 días antes que el cultivar testigo (Figura 3).

Estos rendimientos estuvieron mejor explicados por el número de granos m-2 (r2= 0,49; Figura 6a), y en menor medida, por el peso de los mismos (r2= 0,09; Figura 6b),

coincidiendo con lo observado por Kantolic et al., (2003).

A priori, la siembra de GM más cortos permitiría aumentar los niveles de rendimiento obtenidos hasta el momento en la zona ya que posicionan parte del período crítico en mejor oferta ambiental permitiendo que los GM más cortos intercepten más radiación entre R4 – R5 (Figura 5). Es importante destacar que, para esta relación, no fue contemplado el GM 0.3 (cuadrado relleno) debido a que el material posee un comportamiento diferente del resto, posiblemente atribuible a que el conopeo no interceptó al máximo la radiación en el periodo analizado. A pesar de los prometedores resultados de este primer año de experimentación, consideramos

Tabla 1

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Rendimientos y componentes obtenidos para las distintas variedades bajo estudio.

GM

Días a R5

Rendimiento (kg ha-1)

P1000 (g)

granos m-2

0.3

77

3964

181

2206

1.8

80

4931*

225*

2188

0.5

80

4889*

204*

2443

1.6 A

82

4407

166

2609

1.6 B

82

4716

175

2694

2B

82

4849*

171

2842

2C

87

5060*

146

3470*

1.9

88

4687

156

3011*

2A

91

4846*

156

3102*

3.3 (testigo)

104

3421

156

2210

* Significativo al ɑ = 0.05

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Figura 4

Rendimientos obtenidos para las variedades de soja bajo estudio, campaña 2019/2020. El triángulo corresponde cultivar testigo, los círculos llenos al rendimiento de las variedades que se diferenciaron significativamente del testigo (p<0.05) y los círculos vacíos a variedades sin diferencias significativas (p >0.05).

Figura 5

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Rendimientos obtenidos en función de la radiación interceptada en el período R4 – R5 para las variedades de soja bajo estudio en la campaña 2019/2020. El triángulo corresponde al cultivar testigo (DM 3312) y el cuadrado negro al GM 0.3 considerado como outlier en el análisis.

Figura 6

a)

b)

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Relación entre el rendimiento y a) número de granos m-2, b) peso de mil granos.

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necesario profundizar nuestro estudio contemplando la evaluación de diferentes arreglos espaciales en otros ambientes e incluyendo mediciones de biomasa, índice de cosecha y porcentaje de cobertura durante el ciclo del cultivo para poder detectar el rango de GM óptimo que maximice los rendimientos en la zona.

Por otro lado, los materiales que mayor número de granos presentaron con respecto al testigo y a los demás materiales evaluados fueron los que llegaron a R5 a los 87-91 días, posicionando el inicio de R5 entre el 10 - 15 de febrero (ver Figura 7a y b). Un adelanto o atraso para esa fecha podría afectar de manera negativa el número total de granos.

Figura 7

a) Relación entre los pesos de grano y los días a inicio de R5; b) relación entre los granos m-2 y los días a inicio de R5. El triángulo corresponde al testigo, los círculos llenos las variedades que se diferenciaron significativamente del testigo (p-valor<0.05) y círculos vacíos variedades sin diferencias significativas (p-valor>0.05). Viedma, Rio Negro. Campaña 2019/2020.

a)

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Respecto a los componentes de rendimiento, exceptuando el caso del cultivar más corto evaluado (77 días a R5), los mayores pesos de grano se obtuvieron en los materiales que llegaron a R5 más anticipadamente (80 días a R5), ubicando el inicio del llenado de grano bajo mayores

niveles de radiación, aproximadamente en la última semana del mes de enero (Figura 7a). La caída en el peso de los granos con el retraso en la ocurrencia de R5 fue de 1.6 g día-1.

b)

Consideraciones finales

• Los resultados de un año de experimentación muestran que la siembra de cultivares de soja de ciclo más corto, que ubicaron al período crítico del cultivo 13-24 días antes que el cultivar testigo, incrementaron los rendimientos principalmente debido a un mayor número de granos. Esto se debió al posicionamiento del período crítico en condiciones agroclimáticas más favorables, pudiendo interceptar mayores niveles de radiación en el período R4 – R5.

• A pesar del aporte de los resultados durante este primer año, consideramos de extrema importancia repetir la experimentación nuevamente bajo diferentes condiciones agroclimáticas y de manejo para optimizar la elección de cultivares de soja para la zona. Sin embargo, los resultados indican una tendencia a que serán necesarios genotipos comerciales de GM inferiores a los disponibles en el mercado para producir en la zona.

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• La soja en Norpatagonia se posiciona como un cultivo de renta necesario y factible para mantener la sustentabilidad ambiental y económica de los sistemas de producción. La maximización de los rendimientos y productividad del agua de riego se torna de vital importancia para el desarrollo de la leguminosa en la zona.

Agradecimientos Agradecemos a la empresa Don Mario Semillas, quien nos facilitó desde Estados Unidos las variedades utilizadas en este ensayo. También al Ing. Agr. Santiago Fleming, perteneciente al criadero de dicha empresa, por su asistencia en el desarrollo del experimento y su ayuda en entendimiento del comportamiento de los cultivares utilizados. También agradecemos al grupo de trabajo de cultivos extensivos de la EEA INTA Valle Inferior por la colaboración en las tareas de instalación y desarrollo del ensayo.

Bibliografía Alarcón A.; D´Onofrio, M. 2006. SOJA. Primera experiencia en General Conesa. Informe sobre el comportamiento de dos variedades. Revista Comunicaciones. Publicación del Valle Inferior. Agosto 2006. Año 16. N°53 Alarcón A.; D´Onofrio, M. 2010. Experiencia Adaptativa: Una alternativa para las rotaciones con soja en valles irrigados. Revista Comunicaciones. Publicación del Valle Inferior. Agosto 2010. Año 20. N°64 Alarcón, A.; D´Onofrio, M. 2011. Soja en Norpatagonia: Efecto de la “Modalidad de siembra en Soja GM II”. Material de divulgación Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior del Río Negro. Convenio Provincia de Río Negro – INTA. Ruta Nac. 3 – km 971 y Camino 4 – Viedma (R.N.)Agosto 2011. Año 6. N° 52 Fehr W.R. & Caviness C.E. 1971. Stages of soybean development. Cooperative extensión service, agriculture and home economics experiment station. Iowa State University, Ames, Iowa.

Martinez, R.S. 2012. Buscando alcanzar altos rendimientos del cultivo de maíz: experiencias en los valles Norpatagónicos. 2012. 3ª Reunión Internacional de Riego. INTA Manfredi. 30 y 31 de octubre de 2012.

Kantolic, A.G.; Gimenez, P. I.; de la Fuente, E.B. 2003. Ciclo Ontogénico, dinámica del desarrollo y generación del rendimiento y la calidad en soja. Pp. 167-201. En Satorre et. al., (2003) (eds.) Producción de granos. Bases funcionales para su manejo. Editorial Facultad de Agronomía Universidad de Buenos Aires, Argentina.

Quichán, S.; Esquercia, W.; Martínez, R.M.; Lui, E.; Mazzieri, J.; Martinez R.S. 2015. Nuevos emprendimientos de riego sobre el Río Negro (Argentina) y sus efectos sobre propiedades fisicoquímicas del suelo. Disponible en: https://inta.gob.ar/documentos/nuevos-emprendimientos-de-riego-sobre-el-rionegroargentina-y-sus-efectos-sobre-propiedades-fisicoquimicas-del-suelo Salvagiotti, F.; Rotundo, J. L.; Di Mauro, G.; Condorí, A.; Gallo, S.; Pozzi, R.; & Boxler, M. 2016. Rendimientos Potenciales y Brechas de Rendimiento de soja en la campaña 2014-15. Para Mejorar La Producción INTA, 129-136.

Salvagiotti, F.; Enrico, J.; Bodrero, M.; & Bacigaluppo, S. 2010. Producción de soja y uso eficiente de los recursos. Para Mejorar La Producción - INTA EEA Oliveros, (45), 151–154. Disponible en https://inta.gob.ar/sites/default/ files/script-tmp-produccin-de-soja-y-usoeficiente-de-los-recursos.pdf.

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Autores: Spagnoletti, F.N.; Giacometti, R.* Facultad de Agronomía, Universidad de Buenos Aires e Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales - INBA (CONICET/UBA). *Contacto: rgiacometti@agro.uba.ar

Nano-Manganeso y su uso como fertilizante foliar en soja

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Una alternativa bio-nanotecnológica para una mayor eficiencia en el uso del manganeso en soja.

Palabras Claves: Nanotecnología; Química verde; Nutrición vegetal.

Entre las diferentes maneras de sintetizar nanopartículas (NPs) que serán utilizadas como nanofertilizantes se encuentra la vía convencional/química o la biogénica.

La síntesis convencional de NPs metálicas requiere tanto de energía como de reactivos costosos ya que se lleva a cabo mediante la preparación de suspensiones precursoras con un exceso de aditivos químicos orgánicos e inorgánicos y diferentes solventes que se requieren para dirigir el proceso de cristalización bajo condiciones específicas. En este proceso, las sustancias químicas sin reaccionar, son desechadas dando como resultado la eliminación de materiales con efectos ambientales perjudiciales (Ahmed y Mustafa, 2020).

Por el contrario, la síntesis biológica, emplea como agente reductor y/o estabilizante extractos vegetales y exudados microbianos, proteínas o enzimas para la obtención de nanomateriales, por lo que las hace ambientalmente compatibles (Spagnoletti y col., 2019).

En los últimos años, el manganeso (Mn) se ha convertido en uno de los factores limitantes del rendimiento y es en parte responsable de la baja nutrición de los alimentos (Sainz Rozas, y col., 2015).

En la región pampeana, así como en otras regiones agrícolas del mundo, se han comenzado a observar deficiencias de este micronutriente y respuesta a

En este trabajo planteamos nuevas rutas en el proceso de obtención de nanofertilizantes, estableciendo una conexión entre la biotecnología y la nanotecnología.

Nuestros resultados proponen a las nanopartículas de manganeso (MnNPs) para su potencial uso como bionanofertilizante de aplicación foliar.

Metodología Para la síntesis biogénica de las MnNPs se siguió el protocolo descripto en Spagnoletti y col., 2019. Con el objetivo de evaluar el efecto de las MnNPs sobre plantas de soja, se realizaron tres experimentos independientes en cámara de cultivo con condiciones de luz, temperatura y humedad controladas. Previo a dar inicio al experimento, se evaluó la capacidad germinativa de las semillas (Nidera 4990). Una vez testeado el porcentaje de germinación se procedió a sembrar dos semillas de soja por maceta. Las macetas utilizadas fueron de 1000cm3 de capacidad.

Por otra parte, el sustrato utilizado fue una mezcla de suelo:arena:perlita en una relación 1:1:1. El suelo utilizado para la preparación del sustrato fue un horizonte A de un Argiudol típico (US Soil Taxonomy) de Solís, provincia de Buenos Aires, Argentina (34 ° 18 ′ S, 59 ° 20 ′ W). La distribución del tamaño de partícula del sustrato fue 18 % arcilla, 12 % limo y 69 % arena, y la composición química del sustrato fue: 18.6 g kg-1 de carbono orgánico (método Walkley y Black), pH 7.1, 35.8 mg kg-1 fósforo disponible (método Kurtz y Bray No 1) y conductividad eléctrica de 0,38 dSm-1 (extracto de saturación del suelo).

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la fertilización, en ciertos cultivos extensivos, como soja, girasol, maíz, trigo y alfalfa (Ratto, 2006; Torri y col., 2011). La importancia del Mn radica en que juega un papel importante en el proceso de fotosíntesis, en la respiración y en el metabolismo del nitrógeno.

Este elemento puede incorporarse en las mezclas de fertilizantes a bajas dosis en la forma de óxidos o como sales solubles. Sin embargo, generalmente se utiliza en forma independiente, como sales solubles o quelatos.

Puede aplicarse al suelo, por vía foliar o bien tratando las semillas. No obstante, dependiendo de la forma, dosis de aplicación y características del suelo, su disponibilidad para los cultivos puede disminuir ya que precipita rápidamente o interactúa con los coloides arcillosos y la matriz órgano-mineral de los suelos.

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Introducción El aumento de la productividad de los cultivos depende en gran medida del adecuado suministro de nutrientes para complementar la demanda de las plantas. Los fertilizantes proporcionan a las plantas nutrientes para sostener y optimizar su crecimiento y desarrollo, incrementando la productividad de los agrosistemas.

Recientemente, debido al progreso continuo de la tecnología en fertilización, se propusieron estrategias como la incorporación de nanotecnología al agro mediante la utilización de nanofertilizantes (1-100 nm).

Entre los beneficios que estos nanomateriales otorgan se destacan la liberación controlada y eficiencia en el uso de nutrientes, y consecuentemente, la reducción de las pérdidas por volatilización y lixiviación, disminuyendo el impacto ambiental generado por la aplicación de fertilizantes convencionales. Otra ventaja de los nanofertilizantes es que pueden aplicarse en menores cantidades, reduciendo costos de transporte y con la posibilidad de aumentar los volúmenes de aplicación.

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En todos los experimentos realizados, se testearon 6 tratamientos: (T0) Control correspondiente a plantas sin fertilizar ni con MnSO4 ni con MnNPs; (T1) plantas fertilizadas con MnSO4; (T2) plantas fertilizadas con 50 µgml-1 de MnNPs; (T3) plantas fertilizadas con 100 µgml-1 de MnNPs; (T4) plantas fertilizadas con 200 µgml1 de MnNPs; y finalmente, (T5) plantas fertilizadas con MnSO4 + 50 µgml-1 de MnNPs. Cada tratamiento contó con 5 repeticiones. Las plantas se fertilizaron mediante aplicación foliar en los estadíos fenológicos V2 y R1 de manera tal de fertilizar a las plantas en un estadío vegetativo y otro reproductivo.

Las plantas se regaron con agua destilada y se mantuvieron a capacidad de campo durante todo el ensayo. Las macetas se rotaron diariamente para evitar efectos diferenciados debido a la intensidad y calidad de la luz. La temperatura promedio durante el transcurso de la prueba fue de 27 °C. La fitotoxicidad se controló a lo largo de todo el ensayo.

Quince días después de la fertilización en el estadío R1, se midió la altura de cada una de las plantas y posteriormente, se cosecharon. Con el objetivo de calcular la biomasa vegetal, las muestras vegetales se colocaron en estufa a 50 °C hasta alcanzar peso constante.

Resultados encontrados No se observaron signos de fitotoxicidad en ninguna de las plantas para las dosis de MnNPs ensayadas.

Como se muestra en la Figura 1, en soja los resultados de biomasa total seca para el tratamiento de MnSO4 suplementado con una dosis de 50 µgml-1 de MnNPs evidencian un incremento estadísticamente significativo del 20.5 % con respecto al tratamiento sin fertilizar y del 21.6 % respecto al tratamiento correspondiente a la aplicación de la sal (Tabla 1).

Por otra parte, la altura de las plantas de soja se incrementó para los tratamientos con MnNPs a Figura 1

Biomasa total (g) de plantas de soja obtenida según los tratamientos ensayados. Letras distintas indican diferencias estadísticamente diferentes con respecto al control (plantas no tratadas).

Tabla 1

Efecto de la aplicación conjunta de MnSO4 y 50 µgml-1 de MnNPs sobre la biomasa de plantas soja.

Tratamientos MnSO4 + 50 MnNPs µgml

-1

Incremento vs control

Incremento vs MnSO4

20.5 %

21.6 %

Figura 2

Altura (cm) de plantas de soja obtenida según los tratamientos ensayados. Letras distintas indican diferencias estadísticamente diferentes con respecto al control (plantas no tratadas).

Tabla 2

Efecto de diferentes concentraciones de MnNPs en la altura de plantas soja.

Tratamientos

Incremento vs control

Incremento vs MnSO4

100 MnNPs µgml-1

18.8 %

12.0 %

200 MnNPs µgml-1

18.0 %

11.3 %

MnSO4 + 50 MnNPs µgml-1

21.0 %

14.4 %

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Discusión de los resultados Si bien los datos aquí presentados sólo muestran los resultados obtenidos en biomasa y altura de las plantas de soja, representa una primera aproximación que evidencia la potencialidad de la utilización de nanopartículas como fertilizantes. En este trabajo quedó demostrado que la adición de MnNPs potencia la fertilización convencional con MnSO4. En este sentido,

existen estudios que evidencian que la alta reactividad de las NPs está relacionada con su pequeño tamaño y, por lo tanto, poseen una gran superficie específica que les confiere atributos superiores a los fertilizantes convencionales (Du y col., 2019). Recientemente se han utilizado diversas NPs como nanofertilizantes de micronutrientes, sin embargo, en la mayoría de los estudios solo se investigaron los efectos de estos productos sintetizados por la vía química. En estos trabajos se demostró que además de aportar los nutrientes contenidos en las NPs, se pueden generar efectos positivos indirectos al alterar o mejorar la absorción de macronutrientes, como N, P o K. Por otra parte también se han reportado efectos positivos de las NPs sobre la germinación, el crecimiento y el rendimiento de varios cultivos (Pradhan y col., 2014; Dimkpa y col., 2018).

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una concentración de 100 y 200 ug/ml. Además, la combinación de MnSO4 con 50 ug/ml de MnNPs fue el tratamiento que presentó plantas con la mayor altura (Figura 2). En este sentido, la Tabla 2 muestra que los incrementos en altura al incorporar MnNPs fueron superiores a un 18 % respecto de las plantas no tratadas y superiores a un 11 % con respecto a las plantas fertilizadas únicamente con MnSO4.

Conclusiones

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• Nuestro equipo logró la síntesis biogénica de NPs de manganeso, con gran potencial para su uso como nanofertilizante, ya sea para ser utilizado en forma individual o en conjunto con formulados preexistentes en la nutrición de cultivos. Bajo ninguna de las condiciones ensayadas se observaron signos de fitotoxicidad. La aplicación conjunta de la sal de Mn (MnSO4) como fertilizante foliar suplementado con una dosis de 50 µgml-1 de MnNPs, evidenció los mejores resultados en cuanto a los parámetros evaluados de las plantas de soja.

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46

Referencias Ahmed, R.H., Mustafa, D.E. 2020. Green synthesis of silver nanoparticles mediated by traditionally used medicinal plants in Sudan. International Nano Letters, 10, 1-14.

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

Ings. Agrs. (MSc) INTA EEA Pergamino.

Contacto: ferraris.gustavo@inta.gob.ar

Comportamiento de cultivares de soja bajo diferentes escenarios de fertilización

Red de INNOVADORES

Autores: Ferraris, G.N.; Mousegne, F.J.

Soja 2020

47

Un trabajo que compara los rendimientos de cultivares de los Grupos IIIc a Vc ante diferentes combinaciones de P, S y micronutrientes durante la campaña 2019/20.

Palabras Claves: Soja; Nutrición; Interacción Genotipo x Manejo.

Red de INNOVADORES Soja 2020

48

Introducción El fósforo (P) es un nutriente esencial para los vegetales.

La tendencia creciente en los rendimientos -que determina mayores niveles de extracción- junto a estrategias de producción de corto plazo, muchas veces en campos arrendados a terceros, ha provocado una permanente extracción dando como resultado los bajos niveles actuales, que se pueden determinar mediante análisis químicos en suelos pampeanos. En la actualidad, se considera que en términos globales se repone alrededor del 50 % del nutriente extraído con las cosechas.

El azufre (S) modifica la eficiencia fotosintética e interviene en la síntesis de proteína. De baja movilidad en la planta, sus carencias se manifiestan a través de una clorosis en las hojas de reciente expansión. Por este motivo, las formulaciones de base "starter" suelen incluirlo junto a P. Estas formulaciones químicas suelen contener otros elementos de vital importancia como zinc (Zn) o boro (B).

Por su parte, todos los años se conducen numerosos experimentos destinados a evaluar la perfomance

agronómica de cultivares de soja. Sin embargo, pocos estudios están dirigidos a estudiar su comportamiento diferencial ante cambios en el manejo. El presente trabajo tiene como objetivo comparar los rendimientos de cultivares de los Grupos IIIc a Vc ante diferentes combinaciones de P, S y micronutrientes. Hipotetizamos que las variedades agrupadas por longitud de ciclo o porte de la planta podrían responder diferencialmente a estrategias de construcción de fertilidad, mediante el agregado aditivo de nutrientes.

Materiales y métodos Durante la campaña 2019/20, se realizó un experimento de campo en soja de primera, destinados a evaluar el impacto de diferentes tecnologías de fertilización sobre la productividad del cultivo de soja. El experimento se implantó en la EEA INTA Pergamino, sobre un suelo Serie Pergamino, Argiudol típico, familia mixta, franca, térmica, Clase I-2, IP=85 (Figura 1). La siembra se realizó el día 19 de noviembre. El espaciamiento fue de 0,40 m entre hileras. Los sitios registran una rotación agrícola continua con alto nivel de intensificación y rotación Tabla 1

Tratamientos de fertilización con fósforo, azufre y nutrientes aplicados por vía foliar en Soja. Pergamino, Campaña 2019/20.

Genotipo

Fertilización

Criadero

Variedad

Testigo

P 20

P 20 + S 15

P 20 + S 15 + Zn 1,2 + B 0,1

Credenz

CZ 3.45

X

X

X

X

Don Mario

DM 3312

X

X

X

X

Credenz

FN 3.85

X

X

X

X

Don Mario

DM 40R16 STS

X

X

X

X

Nidera

N 4309 RG

X

X

X

X

Credenz

CZ 4306

X

X

X

X

Syngenta

SY 4x5

X

X

X

X

Don Mario

DM 46R18 STS

X

X

X

X

Nidera

N 4619 STS IPRO

X

X

X

X

DM

DM 49R19 STS

X

X

X

X

Syngenta

SY 49x20 IPRO

X

X

X

X

Syngenta

SY 5x1

X

X

X

X

Nidera

N 5028 STS

X

X

X

X

Nidera

N 5030 STS IPRO

X

X

X

X

P20: Superfosfato Triple de calcio (0-20-0) 100 kg ha-1.

S15: Sulfato de calcio (0-18-0) 83 kg ha-1.

Zn: 1 kg ha-1 agregado al suelo + 0,2 kg ha-1 aplicado foliar.

B: 0,1 g ha-1 de aplicación foliar.

Resultados y discusión Condiciones ambientales durante la campaña En la Figura 1 se presentan las precipitaciones determinadas en el sitio experimental y la evapotranspiración del cultivo así como el balance hídrico decádico, medido a través de la evolución del contenido de agua útil en suelo.

Tabla 2

Análisis de suelo al momento de la siembra, promedio de dos repeticiones. INTA EEA Pergamino.

Prof

pH

MO

agua 1:2,5 Pergamino

5,6

N total %

2,35

0,117

Fósforo disponible N-Nitratos S-Sulfatos

Red de INNOVADORES

La cosecha se realizó en forma mecánica, mediante una cosechadora experimental de parcelas. En el presente trabajo se describen los rendimientos, quedando para futuros avances la información de fenología, sanidad y componentes del rendimiento.

Se calculó la respuesta a P como (Rendimiento P – Rendimiento testigo) y la respuesta máxima a la fertilización como (Rendimiento máximo x variedad – Rendimiento testigo). Los resultados fueron analizados por partición de la varianza, comparaciones de medias y análisis de regresión.

49

Zn

B

mg kg-1

mg kg-1

ppm

mg kg-1

mg kg-1

9,9

10,1

7,0

1,0

0,66 Figura 1

Precipitaciones, evapotranspiración y balance hídrico decádico considerando 1,5 m de profundidad. INTA EEA Pergamino, campaña 2019/20. Precipitaciones totales en el ciclo 631 mm. AU inicial (150 cm) 124 mm. Déficit acumulado 0 mm. El rectángulo marcado sobre la imagen, indica el nivel donde AU disminuye debajo del 50 %, en el cual el consumo del cultivo podría no ser el óptimo.

Soja 2020

de cultivos. El antecesor fue maíz. Durante el ciclo se aplicaron insecticidas y fungicidas para prevenir el ataque de oruga bolillera, chinches y enfermedades. Las parcelas se mantuvieron totalmente libres de malezas y plagas. Se realizó una inoculación de base para asegurar la provisión de nitrógeno (N). El diseño del experimento fue en bloques completos al azar con dos repeticiones.

El detalle de los tratamientos evaluados se describe en la Tabla 1. Por su parte, los análisis de suelo de los sitios se presentan en la Tabla 2.

La campaña 2019/20 presentó un clima predominante seco, con dos eventos muy importante que reabastecieron al cultivo. En líneas generales no se observaron síntomas de sequía sobre el cultivo. El llenado de granos fue normal y la madurez se alcanzó de manera uniforme.

Red de INNOVADORES

En la Tabla 3 se presenta una evaluación de nodulación, mientras que en la Tabla 4 el rendimiento, sus componentes y otras variables determinadas durante el ciclo de cultivo, para las diferentes localidades.

50

Los rendimientos alcanzaron un máximo en las variedades que abarcaron el Grupo IV (Tabla 3). Estas lograron un compromiso entre la suficiente biomasa y temprano cierre de surco, con un alto índice de cosecha.

En el Grupo IIIc y IIIL la respuesta a P y Zn-B fue máxima, ya que permitió mejorar el crecimiento de las plantas, incrementando la cobertura y captura de recursos. Como tendencia central, esta fue disminuyendo a medida que

aumentaba la longitud del ciclo (Tabla 3). La respuesta a S en cambio fue más equilibrada entre ciclos.

En la Figura 2 se presentan los rendimientos medios según ciclo y en la Figura 3 agrupados por tratamientos de nutrición.

Los rendimientos fueron máximos en el Grupo IV de maduración, con leves ventajas no estadísticas para en Grupo IV corto (Figura 2). El Grupo IIL no estuvo lejos de los anteriores, perteneciendo al mismo grupo estadístico.

El Grupo Vc alcanzó un rendimiento estadísticamente inferior al Grupo IVc, y el Grupo IIIc inferior al Vc, respectivamente. Como es habitual, la mayor parte de la respuesta a la fertilización se explica por el efecto P (582 kg ha-1), secundado por la respuesta a S (197 kg ha-1) y por último a micronutrientes (Zn – B), de 168 kg ha-1 (Figura 3).

La respuesta a P no presentó una relación robusta con rendimiento (Figura 4). Lo mismo sucedió con la

Soja 2020

Tabla 3

Rendimiento de variedades de soja según tratamientos de fertilización, y rendimiento y respuesta agrupada según longitud de ciclo. INTA Pergamino, campaña 2019/20.

Tratamiento

CZ 3.45

DM 3312

Rendimiento GIII (kg/ha)

FN 3.85

Respuesta (kg/ha)

Control

2709

3304

4013

3342

P

3769

4225

5380

4458

1116

PS

3988

4174

5651

4604

146

PS ZnB

3883

5238

5314

4812

207

3587

4235

5089

DM 40R16

N 4309 RG

CZ 4306

SY 4x5

DM 46R18

N 4619 STS Ipro

Rendimiento IVc-m (kg/ha)

Respuesta (kg/ha)

Control

4773

5980

5000

4795

4510

4861

4987

P

5249

5512

6535

4861

5687

4781

5437

PS

6338

5132

5124

6023

5987

5205

5635

197

PS ZnB

5768

4762

6916

6580

5498

5390

5819

184

5532

5346

5894

5565

5421

5059

DM 49R19 STS

SY 49x20

SY 5x1

N 5028 STS

N 5030 STS Ipro

Rendimiento IVL - Vc

Respuesta (kg/ha)

Control

5029

4262

5154

4839

3487

4554

P

6126

4678

5329

5314

3421

4974

420

PS

6140

5032

5173

6483

3171

5200

226

PS ZnB

5855

5775

5819

5629

3545

5325

125

5788

4937

5369

5566

3406

Tratamiento

451

Figura 2

Red de INNOVADORES

Rendimientos de grano según Grupo de maduración. Letras distintas sobre las columnas representan diferencias estadísticamente significativas entre tratamientos (LSDa=0,05). Las barras de error indican la desviación standard de la media. EEA INTA Pergamino.

Figura 3

Rendimientos de grano según Grupo de maduración. Letras distintas sobre las columnas representan diferencias estadísticamente significativas entre tratamientos (LSDa=0,05). Las barras de error indican la desviación standard de la media. EEA INTA Pergamino.

Soja 2020

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respuesta máxima, aunque esta mostró una mayor pendiente. Esto se podría explicar por la participación de S y micronutrientes, que poseen mayor movilidad en el suelo y por lo tanto son más dependiente de la demanda, respecto de P (Figura 4). En cambio, la

respuesta máxima a la fertilización y la respuesta a P guardaron una relación inversa con la longitud de ciclo (Figura 5), probablemente a causa de la mayor limitación de biomasa y respuesta a crecimiento de los ciclos cortos, aunque esta relación fue de bajo ajuste.

Figura 4

Red de INNOVADORES

Relación entre respuesta a fósforo (P, cuadrados) o respuesta máxima a la fertilización x variedad (rombos) y el rendimiento medio por variedad. EEA INTA Pergamino, campaña 2019/20.

Soja 2020

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Figura 5

Relación entre respuesta a fósforo (P, cuadrados) o respuesta máxima a la fertilización x variedad (rombos) y la longitud de ciclo de las variedades ensayadas. EEA INTA Pergamino, campaña 2019/20.

Discusión y conclusiones • Un experimento que combinó variedades de diferentes ciclos con estrategias de fertilización, permitió jerarquizar en orden de importancia a P, S y los microelementos Zn y B por su efecto positivo sobre los rendimientos de soja. La respuesta a P y Zn-B presentó mayor relación con la longitud de ciclo en comparación con S, cuyo comportamiento fue más estable.

Red de INNOVADORES

• La identificación de variables de cultivo que, sumado a los análisis de suelo, expliquen la respuesta a la fertilización en soja significan una contribución relevante al ajuste de modelos de recomendación más específicos y robustos a los utilizados actualmente.

Soja 2020

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Red de INNOVADORES Soja 2020

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Autores: Rovegno Arbiza, F. C.1; Giménez Rodriguez, L. A.2 Departamento de producción vegetal, Grupo de desarrollo de Ecofisiología y manejo de cultivos anuales, Estación Experimental “Dr. Mario A. Cassinoni” (EEMAC) - Facultad de Agronomía, Universidad de la República. Paysandú, Uruguay. federovegno9@gmail.com 2 Departamento de producción vegetal, Grupo de desarrollo Ecofisiología y manejo de cultivos anuales. Estación Experimental “Dr. Mario A. Cassinoni” (EEMAC) - Facultad de Agronomía, Universidad de la República. Paysandú, Uruguay. kpoexe@fagro.edu.uy 1

Estrategias de riego para maximizar rendimiento y eficiencia de uso del agua en el cultivo de soja

Evaluación de diferentes estrategias de riego en soja y su efecto sobre el rendimiento y sus componentes.

Palabras Claves: Glycine max; Deficiencias hídricas controladas; Producción vegetal.

La implementación del riego en soja permite triplicar el rendimiento promedio obtenido en secano (Giménez, 2014; Capurro, 2016). Dicha respuesta al riego, se debe a la baja capacidad de almacenaje de agua de los suelos (Molfino y Califra, 2001) en relación a las necesidades hídricas de los cultivos, a la variabilidad del régimen de lluvias y a las elevadas demandas atmosféricas del verano (Giménez et al., 2010).

Debido a la escasa información existente en la literatura en cuanto a la eficiencia del uso del agua y a diferentes estrategias de riego (RDC), dicho trabajo se planteó como objetivo evaluar, en soja, el efecto sobre el rendimiento y sus componentes, con el propósito de entender y cuantificar la respuesta productiva frente a diferentes condiciones de disponibilidad hídrica.

Según Fereres y Soriano (2007) hasta ahora la estrategia general de riego ha sido la de regar áreas con un volumen de agua suficiente para satisfacer completamente la evapotranspiración (ET) de los cultivos. Este enfoque es cuestionado, sobre todo en regiones donde el agua es escasa, por los grandes volúmenes requeridos para riego y los efectos negativos que esto tiene sobre la naturaleza. Es por ello que según dichos autores es necesario un cambio en la gestión del riego.

Del mismo modo, Giménez (2012) asegura que para mejorar la adopción de esta tecnología es preciso generar mayor información para lograr superar los costos e inversiones que implica, y además realizar un uso eficiente del agua de riego. Por este motivo y como alternativa a la tecnología del riego total, surge el riego deficitario controlado (RDC) basado en una menor utilización de volúmenes de riego con el objetivo de mejorar la utilización del uso de agua por los cultivos y aumentar así la eficiencia de la gestión agrícola (English, 1990; Rosadi et al., 2005; Fereres y Soriano, 2007; Torrion et al., 2015, Capurro, 2016).

Materiales y métodos Los ensayos fueron realizados en el campo experimental de riego de la Estación Experimental “Dr. Mario A. Cassinoni” de la Facultad de Agronomía, ubicado en Paysandú, Uruguay (32°22’ S y 58°03’ O), en temporada agrícola 2016/17. El mismo se realizó sobre un suelo Brunosol subéutrico típico perteneciente a la unidad San Manuel según la carta de reconocimiento de suelos del Uruguay (Altamirano et al., 1976) , incluida dentro de la formación Fray Bentos con una capacidad de almacenamiento de agua disponible de 111 mm.

El ensayo se sembró el 7 de noviembre de 2016, las parcelas estuvieron conformadas por 5 surcos de 5 m de largo, con una distancia entre hileras de 0.4 m.

El cultivar utilizado fue DM 4915 IPRO, con hábito de crecimiento indeterminado. En el estadio fenológico V2 (Fehr y Caviness, 1977) se realizó un ajuste manual de plantas con el objetivo de lograr una población de 350.000 plantas/ha. El ensayo se desarrolló en ausencia de plagas, malezas y enfermedades.

En las estrategias estudiadas se estableció bienestar hídrico durante el período crítico (PC), ya que se ha

Red de INNOVADORES

El riego deficitario (RD) produce un déficit hídrico progresivo en el tiempo debido a una combinación de cantidades reducidas de agua y del agotamiento de la reserva de agua del suelo. Hsiao (1990) introduce también el concepto de riego deficitario sostenible (RDS) llamando así a la técnica en la que se produce lentamente un estrés hídrico que le permite a la planta adaptarse al déficit de agua. El riego deficitario debería diseñarse de manera tal que el índice de cosecha se mantenga en su nivel máximo. Dichos autores mencionan que esto se consigue con riegos suficientes para producir al menos un 60 % de la biomasa máxima.

Sin embargo, estos valores pueden cambiar según el cultivo y la variedad, entre otros.

55 Soja 2020

Introducción La superficie mundial de cultivos bajo riego es de 20 % y se localiza principalmente en zonas áridas y semiáridas, que requieren del riego para asegurar rendimientos comerciales que muestran condiciones de alta variabilidad espacial y temporal en los volúmenes disponibles de sus fuentes de abastecimiento (FAO, 2011). El riego suplementario a las lluvias puede ser una herramienta poderosa que permitiría alcanzar rendimientos potenciales y mantener la productividad, siempre que no haya otros factores limitantes, atenuando las crisis en años de sequía y estabilizando e incrementando la producción por unidad de área (Steduto et al., 2012, Giménez, 2012).

Soja 2020

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6

5

Red de INNOVADORES

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Red de INNOVADORES

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estudiado extensamente que las deficiencias hídricas durante este periodo del cultivo provocan pérdidas significativas de rendimiento. Estas etapas conforman la fase entre R4 a R6.

Soja 2020

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Las estrategias de disponibilidad hídrica evaluadas fueron las siguientes: •• Bienestar hídrico (BH) durante todo el ciclo.

•• Riego deficitario controlado (RDC) en PC, contando con deficiencias hídricas en los periodos no críticos (PNC).

•• RDC en fase vegetativa y PC, induciendo deficiencias hídricas en la floración (Fl).

•• RDC en PC y floración, induciendo deficiencias hídricas en la fase vegetativa.

•• 50 % del riego del BH. Cabe aclarar que para el presente trabajo el bienestar hídrico significó una disponibilidad de agua en el suelo por encima del 40 % en los PNC y por encima del 60 % en el PC. Por tanto, como deficiencias hídricas se consideró contenidos hídricos de suelo inferiores a 40 % AD en los PNC y por debajo de 60 % en el PC (Shaw, 1974; Muchow y Sinclair, 1990; Andrade y Sadras, 2000b).

El riego se implementó a través de un sistema de goteo con cintas colocadas en cada surco. Los goteros estuvieron distanciados entre sí a 0,3 m y presentaron un caudal nominal por gotero de 1,6 l/h. La variación del porcentaje de agua disponible se determinó a través de balance hídrico del suelo de paso diario, ajustando las decisiones de riego de acuerdo a la etapa del cultivo y la estrategia de cada tratamiento a evaluar.

Para lograr los umbrales hídricos planificados, se realizaron dos tipos de intervenciones: riego suplementario e intercepción de las precipitaciones (PP) en las estrategias con déficit hídrico a través de la utilización de simuladores de sequía parcelarios y móviles. Los simuladores fueron construidos en estructuras de hierro cubiertas de lona impermeable.

Las dimensiones de los simuladores se adecuaron al tamaño de las parcelas. Estos fueron colocados sobre las parcelas de cultivo en las que se definió controlar el agua, antes de cada evento de PP y retirados inmediatamente después de los mismos, de modo

de no provocar modificaciones significativas en las condiciones de radiación solar y temperatura a las que estuvieron expuestos los cultivos en el campo. La colocación de los simuladores se realizó en base a los pronósticos meteorológicos de corto plazo.

Por otra parte, se midió la humedad del suelo en cada tratamiento con sonda de neutrones y sonda de capacitancia FDR (Frequency Domain Reflectometry) con una frecuencia semanal. Se midió la altura de planta (cm) y la tasa de crecimiento durante el PC, la cual se determinó realizando el corte de un metro lineal de plantas al principio como al final del PC para medir su contenido de materia seca (MS).

Se estimaron los componentes del rendimiento, en soja se cosechó un metro lineal de plantas representativas de cada estrategia en la hilera central de cada parcela para evitar el efecto “borde”. Asimismo, se midió en el tallo principal de cada planta del muestreo el número de nudos fértiles, número de vainas, el número de granos y el número de ramas. A las ramas también se les realizaron mediciones con el fin de obtener los subcomponentes de rendimiento, número de vainas/planta, número de vainas/m2 y número de granos/vaina. Además, el rendimiento se estimó en cada parcela cosechando nueve metros lineales, en los que se midió porcentaje de humedad, peso de mil granos y peso total.

Resultados La estrategia con BH durante todo el ciclo fue la que obtuvo los mayores rendimientos, siendo estos de 6.798 kg/ha, los cuales no se diferencian estadísticamente de los rendimientos registrados en la estrategia de RDC en fase vegetativa y PC, y la estrategia de regar el 50 % del riego aplicado en el BH (RD). Mientras que la estrategia de RDC en PC obtuvo una reducción del rendimiento de 2.033 kg/ha y la de RDC en floración y PC de 1.275 kg/ ha respecto al BH (Cuadro 1).

La estrategia de BH durante todo el ciclo presentó la mayor acumulación de MS tanto al inicio como al final del PC con respecto a la estrategia de RDC en PC. Mientras que el RDC en floración y PC solo obtuvo diferencias al final del PC. En el resto de las estrategias no se observaron diferencias significativas al igual que en las TCC.

La estrategia de RDC en el PC presentó la eficiencia de uso de agua mayor siendo esta de 15,2 kg de grano/mm.

Por otra parte, el RD fue el más eficiente utilizando el riego, produciendo 43,8 kg de grano/mm. Sin embargo

dicha estrategia presentó la menor eficiencia de uso del agua total, la cual fue de 12,8 kg de grano/mm de agua consumida, consecuencia de las precipitaciones registradas durante el ciclo del cultivo (Figura 1).

Rendimiento en grano en el cultivo de soja (kg.ha-1), materia seca (MS) acumulada (kg.ha-1) tanto al inicio como al término del PC en las diferentes estrategias de riego evaluadas y medición de tasa de crecimiento del cultivo (TCC) por día durante el PC (kg.ha-1.día-2).

Rendimiento (kg/ha)

MS al inicio del PC (kg/ha)

MS al final del PC (kg/ha)

TCC/día (kg/ha/día)

BH

6798 a

9009 a

15237 ab

178 a

RDC PC

4765 c

4662 b

11155 b

186 a

RDC V + PC

5956 ab

7512 ab

16484 a

256 a

RDC F + PC

5523 bc

6542 ab

10954 b

149 a

RD

6004 ab

7805 ab

12150 ab

142 a

59 Soja 2020

Estrategias de riego

Red de INNOVADORES

Cuadro 1

Figura 1

Eficiencia de uso de agua total disponible (gris claro) y de riego (gris oscuro) (kg/mm) según estrategia de riego evaluada.

Conclusiones • Las estrategias de riego en el PC y riego en floración y PC no aseguraron altos rendimientos. Sin embargo, estas estrategias se encuentran dentro de los rangos máximos obtenidos a nivel mundial.

Red de INNOVADORES

• La estrategia de riego durante la fase vegetativa y PC y riego con 50 % del bienestar hídrico en todo el ciclo alcanzó el rendimiento potencial logrado en este ensayo, con menor utilización de riego, logrando maximizar la eficiencia de uso de agua aplicada.

60

Agradecimientos

Soja 2020

A la Asociación Nacional de Investigación e Innovación (ANII) por el financiamiento del proyecto.

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Red de INNOVADORES

Red de INNOVADORES

Autores: Barrio, M.1; Lavilla, M.2; Beltrán, G.1; Ivancovich, A.2; Peper, A.1 Bayer S.A. Universidad Nacional del Noroeste de la provincia de Buenos Aires (UNNOBA).

Contacto: carlos.barrio.ext@bayer.com 1

2

Evolución de la mancha marrón de la soja en diferentes sistemas de producción

Soja 2020

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Evaluación de las prácticas de manejo agronómico sobre el rendimiento en soja y la evolución de la mancha marrón causada por Septoria glycines.

Palabras Claves: Cultivos de servicio; Fungicidas; Rotaciones; Mancha marrón.

Materiales y métodos Datos generales del ensayo El ensayo se llevó a cabo en la localidad de Pergamino (33°51 ‘51.28”S y 60°40’ 37.59”O) en los años 2019/20. El cultivar de soja utilizado fue AW4736IPRO. Se fertilizó con 150 kg/ ha de un fertilizante con el siguiente grado equivalente N, P2O5, K, Mg, S, Ca (1-30-0-0-8-34) a la siembra. La fecha de siembra fue el 13/11/2019, la densidad de siembra fue de 30 pl/m2 y el distanciamiento entre hileras fue de 0,52 m. El fungicida foliar utilizado estaba compuesto por los principios activos prothioconazole (17,5 %) y trifloxistrobin (15 %), y la dosis por hectárea utilizada fue de 400 ml.

Evaluación de la altura de la planta con síntomas de la mancha marrón en soja La altura de la planta con síntomas (APS) de la mancha marrón se estimó visualmente el 15/12/2019, el 30/12/2019, el 14/01/2020, el 29/01/2020, el 13/02/2020, el 28/02/2020, el 14/03/2020, el 29/03/2020 y el 13/04/2020. Posteriormente, con los valores de la APS se calculó el área bajo la curva de progreso de la altura de la planta con síntomas.

Figura 1

Síntomas de mancha marrón en soja causada por Septoria glycines.

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Actualmente, la principal medida de control de la mancha marrón causada por Septoria glycines Hemmi (Figura 1) se realiza mediante la aplicación de fungicida foliar.

Este reduce eficientemente la tasa de crecimiento de la enfermedad y el inóculo secundario a través del cual continúa la enfermedad, tiene una acción limitada en el tiempo, protegiendo directamente a los órganos expuestos al fungicida e indirectamente a los que luego se desarrollen (Massaro, 2005). Sin embargo, el uso reiterado de fungicidas puede inducir la resistencia de Septoria glycines a los mismos. En tal sentido es que se recomienda combinar el uso de fungicidas con otras estrategias de manejo genético y cultural. Asimismo, se debería evaluar el efecto sobre el patosistema de la mancha marrón de las diferentes medidas de manejo cultural, como podrían ser la fecha de siembra,

la densidad de siembra, el distanciamiento entre hileras, el uso de cultivos de servicio, entre otras. El objetivo de este trabajo fue analizar la evolución de la mancha marrón de la soja en diferentes sistemas de producción.

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Introducción En las últimas décadas, el concepto de control (Zadoks & Schein, 1979) ha sido reemplazado por el de manejo integrado de enfermedades (Apple, 1977), que tiene como objetivo mitigar el nivel de incidencia y/o severidad de la enfermedad en valores que no afecten a la producción de soja. Entre las prácticas efectivas para el manejo integrado de la enfermedad se encuentran la rotación de cultivos, el uso de semillas libres de patógeno, el tratamiento de semillas, la aplicación de fungicidas foliares y el uso de diferentes prácticas culturales (Sinclair and Hartman, 1999).

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Área bajo la curva de progreso de la altura de la planta con síntomas de la mancha marrón en soja La determinación del área bajo la curva de progreso de la altura de la planta con síntomas (ABCPAPS) es una técnica de análisis recomendada cuando se requiere identificar las relaciones del progreso de la enfermedad y el período de duración del área foliar respecto al impacto sobre el rendimiento. Este método de análisis epifitiológico no necesita ningún tipo de ajuste a modelos predeterminados y, por ende, no requiere de consecuentes transformaciones de valores que puedan enmascarar o confundir posibles efectos de tratamiento.

Sin embargo, valores bajos de la enfermedad durante el período monitoreo tienen poco efecto sobre el ABCPAPS. El ABCPAPS estabiliza la varianza de los valores porcentuales de la enfermedad dentro de los tratamientos.

Es posible detectar efectos de los mismos que podrían no detectarse por el análisis de tasas relativas de incremento de la enfermedad.

Los resultados pueden ser más confiables cuando, al reducir la varianza, disminuye el coeficiente de variación, que por lo regular, es alto en este tipo de estudios, incrementando la confiabilidad de las conclusiones derivadas de este tipo de estudios epidemiológicos.

El ABCPAPS se calcula integrando los rectángulos formados por el punto medio de la altura de la planta con síntomas de mancha marrón alcanzada entre diferentes períodos de tiempo en los que se monitoreó.

Fórmula de ABCPAPS: ABCPAPS = Σ [(Y0+Yi* (ti- t0)]/ 2 Donde Yi es la intensidad de la enfermedad y t es el período de evaluación en días después de la siembra o cualquier otra escala que se desee usar en función del tiempo. En este caso las unidades serán porcentajes (%) y días. Este método de análisis epidémico considera la variación de la epidemia en el tiempo para los análisis comparativos visuales que pudieran requerirse.

Estimación del rendimiento en soja El rendimiento de grano (R) en kg/ha de cada unidad experimental se evaluó mediante cosecha manual de plantas en R8, cuando las mismas alcanzaron la humedad

de cosecha, obteniendo dos muestras de 6 m2 cada una, localizadas en los surcos centrales de cada parcela y su posterior desgranado con una trilladora estacionaria. El grano fue pesado y su contenido de humedad medido, a efectos de expresar los rendimientos corregidos a 13,5 % de humedad.

Análisis estadístico Se realizó un análisis de las medias generales de los datos para observar el efecto de cada una de las prácticas de manejo agronómico sobre el R y el ABCPAPS. Para evaluar la relación entre el R y ABCPAPS de la mancha marrón en soja se realizó una correlación de Pearson, particionada en las diferentes prácticas de manejo agronómico realizadas en el ensayo. Las prácticas de manejo agronómico evaluadas fueron cultivos de servicio, rotaciones y la utilización de fungicida foliar en diferentes estados fenológicos.

Resultados y discusión El R en el cultivo de soja, en términos generales, fue mayor en los sistemas de manejo agronómico con cultivo de servicio (Figura 2a), con rotaciones maíz-soja (Figura 3a) y con la utilización de fungicida foliar en R5 (Figura 4a). Entre los estados fenológicos de R3 y R5, se situó el umbral de acción de la mancha marrón (25 % de la APS), lo que podría explicar los mayores valores de R en soja. Asimismo, el ABCPAPS fue menor en los ambientes con cultivo de servicio (Figura 2b), en las rotaciones maíz-soja (Figura 3b) y con la aplicación de fungicidas en R3 y R5 (Figura 4b). Esto podría deberse a que tanto el cultivo de servicio como los rastrojos de mayor densidad, modificarían el patosistema del hongo.

El cultivo de servicio y el rastrojo de maíz funcionan como barrera física frente a las gotas de lluvia, evitando la infección por salpicado del patógeno en las hojas inferiores de la planta de soja. El fungicida foliar redujo las infecciones secundarias en el cultivo en especial entre R3 y R5.

El R se correlacionó negativa y significativamente con el ABCPAPS en los ambientes sin cultivo de servicio y sin aplicación de fungicida foliar (-0,3 y -0,33, respectivamente). En ninguno de los sistemas de rotaciones evaluados hubo una correlación significativa entre el R y el ABCPAPS de la mancha marrón en soja.

Figura 2

Figura 3

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Efecto de la rotación de cultivo 1) soja-soja, 2) maíz-soja-trigo/soja y 3) maíz-soja sobre (A) el rendimiento en soja y (B) el área bajo la curva de progreso de la altura de la planta con síntomas (ABCPAPS) de la mancha marrón en soja.

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Efecto de la utilización del cultivo de servicio (CC) sobre (A) el rendimiento en soja y (B) el área bajo la curva de progreso de la altura de la planta con síntomas (ABCPAPS) de la mancha marrón en soja.

Figura 4

Efecto del momento de aplicación del fungicida foliar sobre (A) el rendimiento en soja y (B) el área bajo la curva de progreso de la altura de la planta con síntomas (ABCPAPS) de la mancha marrón en soja.

Tabla 1

Correlación de Pearson entre el rendimiento (R) en kg/ha y el área bajo la curva de progreso de la altura de la planta con síntomas (ABCPAPS) de la mancha marrón en soja para cada una de las prácticas de manejo agronómicas analizadas en esta experiencia.

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Con cultivo de servicio R (kg/ha)

ABCPAPS

R (kg/ha)

1

ABCPAPS

-0,03 Rotación soja-soja

ABCPAPS

0,82

1

0,02

1

-0,3

1

Rotación maíz-soja

R (kg/ha)

ABCPAPS

R (kg/ha)

1

ABCPAPS

0,09 Sin fungicida foliar

R (kg/ha)

R (kg/ha)

ABCPAPS

0,68

1

1

-0,06

Fungicida foliar en R3

Rotación maíz-soja-trigo/soja R (kg/ha)

ABCPAPS

0,68

1

0,38

1

-0,13

1

Fungicida foliar en R5

Fungicida foliar en R6

R (kg/ha)

1

0,04

1

0,61

1

0,52

1

0,21

ABCPAPS

-0,33

1

0,1

1

-0,12

1

0,24

1

Los valores a la izquierda y debajo del 1 representan la correlación entre las variables y el valor a la derecha y por encima del 1 representa el valor p. Un valor p<0,05 determina que no hay una correlación significativa entre ambas variables.

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Sin cultivo de servicio

Conclusión • La utilización de cultivos de servicio, rotaciones de cultivo maíz-soja y la utilización de fungicida foliar reducen la evolución de la mancha marrón en soja y por ende el área bajo la curva de progreso de la altura de la planta con síntomas.

• Hay una correlación negativa y significativa (p<0,05) entre el rendimiento en soja y el área bajo la curva de progreso de la altura de la planta con síntomas de la mancha marrón en los ambientes sin cultivo de servicio y sin la aplicación de fungicida foliar.

Bibliografía Apple, J. L. 1977. The theory of disease management. Pages 79-101. In: Boli. G.G. Orsay Andy EEB. Bowling, Edsel. Academic Press, New York, 465pp.

Massaro, R. A. 2005. Aplicación de fungicidas en cultivos de Trigo y Soja. Primera Jornada Regional de Fungicidas y Tecnología de aplicación del Cono sur. Pp.97-104.

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Manchas foliares en soja similares a Mancha Ojo de Rana (cercospora sojina). Error en el diagnóstico y su impacto en la toma de decisiones Existen numerosas manchas foliares en el cultivo de soja similares a mancha ojo de rana (cercospora sojina). Errar en el diagnóstico tiene impacto directo en la toma de decisiones.

Palabras Claves: Diagnóstico; Herbicidas; Phomopsis; Colletotrichum; Myrothecium.

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INTA-EEA Paraná, Facultad de Ciencias Agropecuarias – UNER. Contacto: formento.angela@inta.gob.ar 1

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Autores: Formento, A.N.1*; Sangoy Puntin, N.2; Sarli, F.J.2

Red de INNOVADORES Soja 2020

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Introducción La mancha ojo de rana (MOR) de la soja [Glycine max (L.) Merril] causada por el hongo Cercospora sojina se detectó por primera vez en el año 1973 y, posteriormente en 1977 y 1979 (Bonacic Kresic et al., 1982). A comienzos de la década del 80 se registró en el noroeste argentino (NOA) y en el ciclo agrícola 1998/99, con daños importantes. Luego, las detecciones fueron esporádicas con aumentos de su prevalencia en Entre Ríos, Córdoba, Santa Fe y Buenos Aires, hasta la ocurrencia de las epifitias en los ciclos 2008/09 y 2009/10 en Córdoba y Santa Fe (Carmona et al., 2010). En el ciclo 2010/11 se detectó la enfermedad en numerosas provincias con menores niveles de incidencia y severidad. Hasta el ciclo 2018/19, donde se presentó MOR en numerosas variedades de soja en la provincia de Entre Ríos con niveles variables, anualmente se anuncia erróneamente la presencia de MOR en estadios vegetativos tempranos. Esta acción irresponsable, se ve agravada por la rápida difusión en las redes sociales de diagnósticos imprecisos con el sólo uso de imágenes, en ocasiones de mala calidad, lo que “dispara” el uso indiscriminado e innecesario de fungicidas, con la consiguiente contribución a la insensibilidad del hongo a los diferentes principios activos (Zhang et al., 2018) y contaminación ambiental.

Esta identificación apresurada quizás obedece al temor que ocasionan estas manchas, por la característica explosiva de la enfermedad y las pérdidas entre 30 - 70 % del rendimiento en variedades susceptibles (Distéfano et al., 2009). En Argentina en el año 2010, las pérdidas causadas por esta enfermedad se estimaron en 2.000 millones de dólares (Odetto et al., 2010).

Existen numerosas manchas foliares en el cultivo de soja similares a MOR (Formento et al., 2010). La determinación de la etiología de una fitoenfermedad requiere de una formación básica en patología vegetal y del uso de técnicas específicas para efectuar un diagnóstico correcto en laboratorios privados y públicos (Riccioni et al., 2012). Para la toma de decisiones de acción química, el diagnóstico preciso es aún insuficiente, además se requiere conocer cultivar, fecha de siembra, antecesores de los últimos 36 meses, ubicación geográfica, estado fenológico, órgano afectado y una cuantificación de la enfermedad (incidencia/severidad).

El objetivo del trabajo fue caracterizar síntomas y determinar la etiología de manchas en hojas de soja, con marcada similitud a MOR. Materiales y métodos En cultivos de soja sembrados en el mes de diciembre de 2018 en los Dptos. Paraná y Diamante (provincia de Entre Ríos) se recolectaron folíolos de soja en estados vegetativos tempranos, con síntomas similares a MOR; manchas circulares o levemente elípticas, bordes lisos o irregulares de color marrón claro, oscuro o rojizo casi negro, algunas levemente deprimidas, con y sin halo clorótico de diversos anchos y tejido interno central de color castaño claro u oscuro. En ocasiones presentaban estructuras fructíferas de naturaleza fúngica asexuales, como conidios y picnidios, o sexuales (peritecios).

Los tejidos enfermos fueron sometidos a una desinfección por inmersión en alcohol 70° durante 30 segundos, un minuto en hipoclorito de sodio al 1 % y dos enjuagues sucesivos en agua destilada estéril (ADE).

Parte de los tejidos, se mantuvo en cámara húmeda en placas de Petri y otra, se sembró en agar papa glucosado (APG), APG acidificado con una solución de ácido láctico al 25 % (pH 5) y agar jugo de 8 vegetales (AV8), a razón de cinco segmentos equidistantes de aproximadamente 2 mm2. La incubación se efectuó en estufa de cultivos a 25 °C y oscuridad, durante 48 h y 5 días, respectivamente. Se determinó la incidencia promedio (%) de aislados fúngicos para cuya identificación se utilizaron las claves taxonómicas de Ellis, 1971; Barnett et al., 1972; Booth, 1977; Nelson et al., 1983 y Hanlin, 1990 y 1998, además de descripciones del complejo Diaporthe/Phomopsis en soja (MorganJones G. 1985; Pioli et al., 2006; Riccioni et al., 2012).

Resultados y conclusiones La distribución espacial de las manchas en los folíolos de soja fue variable, sin observarse un patrón preferencial.

Las manchas con un diámetro entre 1 y 5 mm, fueron circulares, levemente angulares o elípticas, en ocasiones con alguna rasgadura central. En general, no poseían halo clorótico pero cuando estaba presente podía ser ancho, delgado, difuso o marcado. Un alto porcentaje de las manchas se caracterizaron por presentar un centro muy claro, en algunas ocasiones blancos, sin

Un 40 % de los aislamientos fueron negativos y se asociaron con síntomas ocasionados por derivas de herbicidas o salpicaduras desde las partículas de suelo.

En el paisaje agrícola, tanto gramíneas como el sorgo de Alepo (Sorghum halepense) y maíz (Zea mays) o amarantáceas como el yuyo colorado (Amaranthus spp.) presentaban síntomas muy similares en forma, color y tamaño de las manchas. De manera consistente se obtuvieron colonias densas, apretadas, de color blanco grisáceo, algunas con estromas grandes negros y otras con estromas pequeños, dispersos, irregulares de color marrón claro. Los picnidios poseían sólo conidios unicelulares alfa con dos gútulas ubicadas en los polos, características entre otras asociadas a especies de Phomopsis. Este hongo es patógeno de soja provocando

Tabla 1

Incidencia negativa de Cercospora sojina y porcentaje de hongos hallados en manchas similares a mancha ojo de rana (MOR).

Hongos

Incidencia (%)

Hongos

Incidencia (%)

(-)

40

Fusarium spp.

8.0

Phomopsis

15

Myrothecium spp.

3.5

Phyllosticta spp.

10

Periconia spp.

1.5

Alternaria spp.

10

Phoma spp.

1.5

Colletotrichum spp.

10

Ascochyta spp.

0.5

Red de INNOVADORES

Un alto porcentaje de tejidos sintomáticos dieron resultados negativos y en otros con diferente incidencia, se aislaron diversos géneros fúngicos conocidos como microorganismos saprófitos, facultativos o patógenos del cultivo de soja con diferente importancia (Tabla 1).

normalmente síntomas en tallos, vainas y semillas. Sin embargo, en 2012 en China, de manchas foliares de soja similares a MOR pero con halo clorótico, se determinó P. longicolla, causando pérdidas del 5 – 10 % en una variedad susceptible (Xue et al., 2015). Phyllosticta sojicola causa síntomas iniciales similares a MOR, al igual que otros géneros fúngicos muy relacionados como Phoma y Ascochyta. Todos producen picnidios y son hongos cosmopolitas, ubicuos en plantas enfermas y muertas, generalmente reconocidos como parásitos débiles u oportunistas. Actualmente, aquellos obtenidos de manchas en hojas y vainas de soja se han reclasificado en base a estudios filogenéticos como Boeremia y Peyronellaea (Kövics et al. 2013). La antracnosis de la soja causada por diversas especies de Colletotrichum, son lesiones que se parecen a MOR inicialmente, pero poseen un halo amarillo conspicuo y acérvulas de fácil reconocimiento por expertos. Myrothecium roridum en soja (Cabrera et al., 2008) y M. verrucaria, actualmente Paramyrothecium roridum y Albifimbria verrucaria (Matíc et al., 2019) son dos especies consideradas patógenas que causan manchas necróticas y muerte de plantas, dentro de un gran grupo de hongos saprófitos y otros habitantes de suelo. Todas estas características de manchas similares a MOR, que además pueden poseer aspectos particulares asociados al genotipo y condición climática durante el proceso de la patogénesis, muestran la necesidad de efectuar siempre un diagnóstico preciso por profesionales entrenados en laboratorios especializados en fitoenfermedades.

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fructificaciones fúngicas. Sobre otras lesiones de centro castaño oscuro o claro se formaron estructuras fúngicas como conidióforos con conidios (diversas especies de Alternaria y Periconia spp.), acérvulas (Colletotrichum spp.), esporodoquios sésiles (Myrothecium spp.), muchos picnidios (Phomopsis, Phyllosticta, Phoma y Ascochyta) y escasos peritecios del género Glomerella spp., o inmaduros.

e innecesarias de fungicidas. Estas prácticas agrícolas aumentan en forma directa los costos productivos, minimizan el retorno económico, aceleran la generación de insensibilidad de los hongos a los principios activos más usados y contaminan innecesariamente el ambiente.

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Es relevante para enfermedades de naturaleza aguda o explosiva que ocasionan grandes pérdidas, evitar la identificación por imágenes, ya que un mínimo error en el reconocimiento de las estructuras fúngicas específicas de C. sojina (MOR) conlleva a aplicaciones prematuras

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Bayer Crop Science Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional del Litoral. * Bayer Crop Science Argentina Market Development LATAM. Planta Fontezuela, Pergamino, CP2700, Argentina Contacto: marialaura.ramos@bayer.com 1

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Nematodos fitófagos: distribución espacial y temporal en suelos cultivados con soja

Red de INNOVADORES

Autores: Ramos, M.L.1*; Del Valle, E.2; Blanc, G.1; Baliña, R.1; Díaz Zorita, M.1

Soja 2020

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Análisis de los cambios espaciales y temporales en las poblaciones de nematodos y su relación con los rendimientos de soja en lotes de la provincia de Córdoba.

Palabras Claves: Nematodos fitófagos; Distribución espacial y temporal; Soja.

Red de INNOVADORES Soja 2020

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Introducción Los nematodos son organismos que se encuentran en los suelos afectando el crecimiento y la productividad de cultivos agrícolas debido a los daños derivados del parasitismo. Frecuentemente, sus daños son subestimados al atribuirse a efectos de deficiencias hídricas y nutricionales o enfermedades. En Argentina, Doucet y Pinochet (1992) describieron una amplia distribución del género Meloidogyne en diversas condiciones ambientales del país siendo M. incognita y M. javanica las especies detectadas con mayor frecuencia. La presencia del nematodo del quiste de soja Heterodera glycines fue detectada en seis provincias argentinas, siendo la región sur de Santa Fe la más afectada (Gamundi et al., 2002). Además, la presencia de especies de los géneros Helicotylenchus y Pratylenchus ha sido reportada en suelos agrícolas argentinos (Coronel y Devani, 2014).

La dinámica poblacional de nematodos se relaciona con las propiedades físicas de los suelos (textura, estructura, etc.) y consecuentemente ocurren variaciones en su distribución. Avendaño et al. (2004) describieron que la presencia de H. glycines fue considerablemente mayor en suelos de textura franca arenosa más fina. Las condiciones hídricas de los suelos afectan tanto el crecimiento de los cultivos como a las variaciones temporales poblaciones de nematodos asociados a estos. Por lo tanto, el conocimiento de la distribución espacial y temporal de nematodos fitófagos en lotes de producción agrícola y su asociación con la productividad de los cultivos es una herramienta de utilidad para establecer prácticas de manejo eficientes de estos organismos.

El objetivo de este estudio fue describir cambios espaciales y temporales en las poblaciones de nematodos y su relación con los rendimientos de soja en lotes agrícolas de la provincia de Córdoba, Argentina.

Materiales y métodos El estudio se desarrolló durante la campaña 2018/19 en un sitio con antecedentes de producción agrícola continua de soja aledaño a Alcira Gigena (Córdoba) y otro bajo prácticas de rotación con maíz próximo a Elena (Córdoba). En cada uno de los sitios se cultivaron, con siembra directa y control químico de malezas, dos variedades de soja (AW4736 y DM4612). La siembra se realizó el 6 y 30 de diciembre de 2018 en Alcira Gigena

y Elena. Se establecieron 302000 y 271000 plantas ha-1 respectivamente, en franjas de 8 metros de ancho y entre 200 y 250 m de longitud. Los suelos (profundidad de 0 a 20 cm) fueron caracterizados en el momento de la siembra determinando, a partir de muestras compuestas con al menos 25 submuestras de cada franja, sus contenidos de materia orgánica, fósforo extractable (Bray Kurtz 1), pH en agua y composición textural.

Los recuentos de presencia de nematodos se realizaron en 10 muestras georreferenciadas de los suelos (0 a 20 cm de profundidad) compuestas por 5 a 10 submuestras por punto de evaluación según el patrón descripto en la Figura 1. Los momentos de colecta de las muestras de los suelos fueron en el momento de la siembra, en estadios de V6 y en R3. Los recuentos de nematodos se realizaron en submuestras de 100 cm3. Además, en los estadios de V6 y de R3 y en cada una de las líneas de muestreo (Figura 1) se tomaron al azar 5 plantas para la determinación de nematodos en las raíces. Los recuentos de nematodos fueron realizados en submuestras de 10 g de raíces. Tanto las muestras de suelos como de raíces fueron acondicionadas y enviadas refrigeradas para su análisis. La producción de granos se determinó por cosecha mecánica con balanza y monitor de rendimiento.

Los resultados se analizaron mediante análisis de la varianza (ANAVA), con la comprobación de supuestos Figura 1

Representación esquemática del muestreo de suelos para la descripción espacial de nematodos realizado en cada franja y sitio de estudio.

Resultados En promedio, en los suelos se determinó la presencia de entre 77 y 200 nematodos cada 100 cm-3 y en las raíces se cuantificaron entre 1688 y 3202 nematodos cada 10 g-1. En ambas localidades, e interdependientemente del genotipo cultivado, las principales especies de nematodos presentes fueron Helicotylenchus, Pratylenchus y Meloidogyne (Tabla 1). En general, a pesar de diferentes comportamientos aparentes frente a la presencia de nematodos en los suelos, la información disponible no mostró diferencias significativas en la cantidad de nematodos presentes en las raíces entre los

dos genotipos evaluados. Por lo tanto, para el análisis de la información se consideraron a ambos materiales como réplicas.

En ambas localidades, independientemente de la condición previa de manejo de los cultivos (monocultivo de soja o rotación con maíz), se observaron niveles promedio similares de presencia de nematodos en los suelos al momento de la siembra y V6 sin diferencias significativas (Figura 2 A). Sin embargo, en R3 se detectó significativamente mayor concentración de nematodos en suelo en Elena (Figura 2 A). En raíz, la cantidad de nematodos fue similar entre sitios sin diferencias significativas en V6 (Figura 2 B). Sin embargo, en el estadio de R3, la presencia de estos organismos en las raíces se incrementó de manera significativa en el sitio bajo práctica continua de soja, Alcira Gigena.

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teóricos correspondientes. Las comparaciones de medias se realizaron mediante la prueba de LSD (nivel de significancia: 0,10). Además, se realizaron correlaciones utilizando InfoStat (Di Rienzo et al., 2011).

Tabla 1

n

Alcira

11

EF

muestra

S V6 R3 AW4736

S Elena

14

V6 R3 S

Alcira

11

V6 R3

DM4612

S Elena

14

V6 R3

Helicotylenchus spp

Pratylenchus spp

Meloidogyne spp

promedio

D.E.

promedio

D.E.

promedio

D.E.

Suelo

25.45

33.57

28.18

18.88

0.00

0.00

Suelo

130.91

161.15

8.18

14.71

0.00

0.00

Raíz

49.00

36.04

1266.36

668.85

30.91

40.36

Suelo

40.91

21.66

10.00

11.83

4.55

12.14

Raíz

197.27

467.89

2412.73

1229.00

981.82

1595.96

Suelo

95.38

117.6

49.23

29.29

9.29

17.30

Suelo

59.29

39.7

35

26.239

27.14

82.222

Raíz

314.29

203.27

770.71

416.59

81.43

193.15

Suelo

116.43

87.14

38.57

29.576

13.57

25.603

Raíz

562.14

422

554.29

383.88

117.14

285.83

Suelo

27.20

37.17

29.09

383.88

0.00

0.00

Suelo

38.18

31.57

2.73

19.73

0.00

0.00

Raíz

78.18

67.35

1806.36

6.47

0.00

0.00

Suelo

69.09

50.49

13.64

612.30

0.00

0.00

Raíz

246.73

317.47

3279.09

1245.17

86.36

286.44

Suelo

75.71

84.37

65.71

47.993

22.14

44.58

Suelo

62.14

24.24

41.43

33.936

25

60.606

Raíz

448.57

295.1

997.14

546.96

17.14

64.143

Suelo

114.29

152.1

17.14

15.898

2.86

7.2627

Raíz

604.29

344

736.43

597.13

2.86

10.69

73 Soja 2020

Especies de nematodos presentes en suelos (100cm-3) y en raíces (10 g-1) en dos genotipos de soja cultivados en dos sitios bajo condiciones agrícolas contrastantes. S: siembra, n: número total de submuestras por franja, D.E.: desvío estándar.

contenido de arena junto con el manejo en rotación con maíz sugeriría que en condiciones de mayor fertilidad de suelos y de potencial actividad biológica la presencia de nematodos sería menor (Avendaño et al., 2004).

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En las evaluaciones de nematodos presentes en las raíces de los cultivos durante el estadio de V6, se observó mayor concentración en la variedad DM4612 (1666 nematodos/10 gramos de raíces) que en la variedad AW4736 (1261 nematodos/10 gramos de raíces). Estas diferencias, en las 2 localidades estudiadas, fueron significativas (p<0,10) para este momento en particular.

En promedio, en Alcira Gigena el rendimiento medio fue de 3271 kg ha-1 mientras que en Elena fue de 5541 kg ha1 , con diferencias entre variedades independientemente de la localidad experimental (Figura 3). La variedad AW4736 mostró mayor productividad en ambos sitios.

En Alcira Gigena, los contenidos de materia orgánica (MO) y los valores de pH fueron inferiores a los observados en Elena (Tabla 2), mientras que el contenido de arena fue mayor. En ambos sitios, los contenidos de fósforo extractable fueron considerados como no limitantes para el normal crecimiento de las raíces y como también la acidez de los suelos. Entre localidades, la mayor concentración de materia orgánica en Elena, el menor

Los análisis de rendimientos y contenido de los principales nematodos en cada una de las variedades y localidades mostraron una correlación significativa entre la presencia de Helicotylenchus y el rendimiento de AW4736 (Tabla 3).

Figura 2

Presencia de nematodos en el suelo (A) y raíces (B) en V6 y R3. En cada sitio los valores corresponden al promedio entre las variedades.

Soja 2020

74

Tabla 2

Resultados medios de propiedades superficiales (0 a 20 cm) de los suelos en los dos sitios de producción de soja. MO: materia orgánica, Pe: fósforo extractable y pH. Alcira Gigena

Elena

AW4736

DM4612

AW4736

DM4612

1.3

1.4

1.7

1.75

Pe (mg kg )

22.6

22.1

19.1

18.0

pH

6.0

6.1

7.5

7.5

MO (%) -1

Arcilla (%)

10.0

11.8

Limo (%)

15.0

40.8

Arena (%)

75.0

47.4

Figura 3

Análisis de correlación de rendimiento y nematodos, se indican los coeficientes y probabilidades. Resaltado en negro se destacan en la columna de Rto (producción de los granos) los mayores coeficientes y las probabilidades significativas (p < 0,1) de esa correlación.

AW4736 Alcira Gigena DM4612 AW4736 Elena DM4612

Rto

Helicotylenchus

Rto

1

0.08

Helicotylenchus

0.29

1

Rto

1

0.28

Helicotylenchus

0.17

1

Rto

1

0.06

Helicotylenchus

0.24

1

Rto

1

0.41

Helicotylenchus

0.11

1

Conclusiones Los resultados obtenidos en la campaña en ambas localidades de Córdoba permiten concluir: • El diseño de muestreo establecido permitió determinar y capturar la variabilidad espacial de los fitoparásitos.

• En cuanto a la variabilidad temporal, se identificó que R3 fue el momento de mayor incremento en la cantidad de nematodos en raíz y que la localidad donde ocurrió este incremento fue la proveniente del monocultivo de soja.

• La presencia de Helicotylenchus mostró una correlación significativa con el rendimiento de AW4736.

Bibliografía Avendaño F, Schabenberger O, Pierce FJ, Melakeberhan H. 2003. Geostatistical analysis of field spatial distribution patterns of soybean cyst nematodes. Agronomy Journal 95:936–948.

Coronel, N. y Devani M. Nemátodos parásitos del cultivo de la soja en el Noroeste Argentino. 2014. Estación Experimental Obispo Colombres. 169-171.

Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. 2008. InfoStat, versión 2008, Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina.

Doucet, M. E., & Pinochet, J. (1992). Occurrence of Meloidogyne spp. in Argentina. Journal of nematology 24. 765-70.

Gamundi, C., Bodrero, M., and Lago, M. E. 2002. Nematodo del quiste de la soja. IDIA XXI: revista de información sobre investigación y desarrollo agropecuario. 3, 83-87.

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

75 Soja 2020

Tabla 3

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Producción media de dos variedades de soja (AW4736 y DM4612) en localidades con diferentes antecesores y similar presencia de nematodos en el momento de la siembra.

Red de INNOVADORES

Autores: Spagnoletti, F.N.; Tobar, N.; Chiocchio, V.; Lavado, R.S. Facultad de Agronomía, Universidad de Buenos Aires e Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales INBA (CONICET/UBA).

Soja 2020

76

La inoculación micorrícica y su efecto positivo sobre la supervivencia de soja sometida a estrés hídrico extremo Un estudio básico que muestra efecto positivo de micorrizas frente a sequías en las etapas vegetativas de la soja.

Palabras Claves: Hongos micorrícicos; Soja; Sequía; Marchitez permanente.

Por otro lado, se conoce que estos hongos son afectados negativamente por prácticas agrícolas como las labranzas. Los efectos negativos son menores en labranza cero y aún menores cuando se llevan a cabo rotaciones o secuencias como trigo, soja, maíz, en siembra directa. Entre otras cosas, esto ha influido en que en los últimos tiempos se hayan estudiado los efectos de las micorrizas en cultivos como la soja.

Otro aspecto positivo de esta simbiosis es que mejora la tolerancia de las plantas a diversos estreses en general y mejora su crecimiento bajo condiciones de estrés hídrico, en particular. El nivel de humedad del suelo fue definido como el principal factor determinante de los rendimientos de los cultivos. El déficit hídrico reduce la producción de materia seca durante las etapas vegetativas y afecta los estados reproductivos, particularmente en el momento de la floración. Por otra parte, este tipo de estrés también afecta el desarrollo radical y, consecuentemente, la absorción de nutrientes.

Para considerar una sequía, hay que conocer el estatus de agua en el suelo, que se establece a través de dos niveles: la Capacidad de Campo (que puede ser definido como el porcentaje de agua útil máxima que puede contener un suelo) y el Punto de Marchitez Permanente, en el que

Debido a que la soja puede cultivarse en un amplio rango de ambientes y sistemas de manejo, el cultivo ha avanzado sobre áreas donde está sometido a eventuales condiciones de sequía. Los cultivos presentan distintos momentos críticos y poseen diferentes comportamientos frente a sequías periódicas. La soja escapa parcialmente a la sequía de verano por florecer tardíamente y por poseer un período de floración largo que le permite generar mecanismos de compensación frente a limitaciones hídricas temporarias que afecten componentes del rendimiento. En cambio, es susceptible a sequías más tempranas.

Los efectos positivos de las micorrizas sobre plantas de soja sometidas a distintos niveles de estrés hídrico han sido estudiados por varios autores. En este caso nuestro objetivo fue evaluar la supervivencia de plantas de soja inoculadas con el hongo micorrícico Rhizophagus intraradices sometidas a una condición de estrés hídrico repentina y severa.

Metodología El inóculo de R. intraradices se preparó con protocolos microbiológicos usuales. Se llevaron a cabo dos experimentos en invernáculo. En ambos se trabajó en macetas de 1000 cm3 de capacidad utilizando un suelo (horizonte A de un Argiudol Típico) diluido con arena (relación 7:3) esterilizado e inoculado con el hongo micorrícico. Los tratamientos fueron soja inoculada y sin inocular, con 20 repeticiones. En cada experimento, las plantas se mantuvieron entre un 80 a 100 % de la capacidad de campo, realizando los riegos con agua destilada desde la siembra hasta alcanzar el estadio R4, 50 días después de la siembra. En este momento se

Red de INNOVADORES

la mayoría de las plantas se marchitan y mueren. El agua del suelo normalmente oscila dentro de esos dos límites.

Durante una sequía, el límite del Punto de Marchitez Permanente se puede alcanzar en la parte superior del perfil del suelo, donde se concentra la mayor parte de las raíces. Sin embargo, las plantas sobreviven obteniendo agua de la profundidad del perfil, pero suele afectarse su producción. Sólo en casos extremos, todo el perfil del suelo explorado por las raíces se seca con contenidos de agua por debajo del límite y los cultivos mueren.

Por supuesto, los efectos de una sequía son difíciles de estandarizar debido a características climáticas locales, propiedades del suelo y características de los cultivos.

77 Soja 2020

Introducción Los hongos micorrícicos establecen una simbiosis con el 80 % de las plantas, incluyendo en este porcentaje diferentes cultivos. En esta simbiosis, la planta recibe nutrientes minerales, mientras que el hongo obtiene compuestos carbonados, producto de la fotosíntesis.

Cuando se establece la simbiosis, el incremento en la absorción de nutrientes del suelo (fundamentalmente fósforo) se debe a un incremento en la eficiencia para acceder a este macronutriente y posteriormente captarlo. Este beneficio está dado por un aumento en la superficie de suelo explorada por las raíces que, a su vez, se explica por la presencia de raíces sanas (debido a una reducción de patógenos en el interior radical) y a que el micelio de los hongos se comporta como una extensión de la raíz, incrementando el volumen de suelo explorado.

Los hongos micorrícicos también contribuyen a la mineralización de residuos orgánicos y materia orgánica.

Los beneficios de esta asociación entre plantas y hongos se han aprovechado en ciertos cultivos intensivos.

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detuvo el riego, sometiendo a las plantas a estrés hídrico.

Después de 72 horas, las plantas habían alcanzado el punto de marchitez y fueron cosechadas.

Soja 2020

78

Se determinó el porcentaje de colonización por micorrizas arbusculares en las raíces, la cantidad de plantas sobrevivientes luego de las 72 h de sequía, cuantificando la materia seca aérea y radical. Se determinó el contenido de calcio, magnesio y potasio en las partes aérea y radical.

En el suelo se determinaron textura, contenido de agua a capacidad de campo, a punto de marchitez permanente y agua presente al momento de la cosecha. También se determinaron materia orgánica (Walkley and Black), nitrógeno total (Kjeldahl), fósforo disponible (Bray 1), pH y conductividad eléctrica en extracto de saturación.

Los resultados fueron analizados mediante análisis de la varianza y la prueba de Tukey para la comparación de medias.

Para el análisis de supervivencia se utilizó el estadístico X2.

Resultados encontrados Las características del suelo de las macetas se presentan en la Tabla 1. Lo más destacable es que presenta un pH normal, nivel salino muy bajo, textura franco-limosa y un buen nivel de fósforo.

El contenido de agua presente al momento de cosecha fue de 7.45%±1.7 en macetas con plantas no inoculadas y 5.15%±0.30 en macetas con plantas inoculadas con el hongo.

Ambos por debajo del Punto de Marchitez Permanente.

La colonización por R. intraradices fue muy elevada en

plantas inoculadas (promedio 75 %) y de 0 % en plantas control (no inoculadas). La Tabla 2 muestra que al momento de la cosecha no se registraron diferencias significativas en la materia seca aérea entre los tratamientos. La biomasa radical fue mayor en plantas no inoculadas, aunque la diferencia solo se evidenció significativamente en el segundo experimento. La supervivencia de las plantas de soja mostró un patrón relativamente distinto según el experimento: en el primero de ellos, murieron el 40 % de las plantas no inoculadas y sólo el 5 % de las plantas inoculadas. En cambio, en el segundo experimento, el 100 % de las plantas no inoculadas murieron, mientras que todas las plantas micorrizadas sobrevivieron.

La Tabla 3 muestra el contenido de Ca, Mg y K. Los contenidos de calcio y magnesio fueron similares en todos los casos, sin embargo, el contenido de K+ fue significativamente mayor en plantas inoculadas, tanto en biomasa aérea como radical.

Discusión de los resultados Las plantas de soja se encontraron con una situación intensa y muy limitante, pues sufrieron un repentino y drástico estrés hídrico, llegando el suelo a valores de humedad por debajo del Punto de Marchitez Permanente.

Es evidente que la falta de agua en volúmenes confinados es más crítica que en el campo aunque, de acuerdo con algunas investigaciones, los resultados en experimentos de campo y en macetas son similares. El efecto del estrés hídrico depende mucho de la intensidad del déficit de agua que, entre otras cosas, se relaciona con Tabla 1

Propiedades físico-químicas del suelo.

CO1 1.47

NT2 0.17

P3 35.67

pH4 6.35

CE5 0.54

Arcilla6 27.50

Limo7 25.47

Arena8 47.03

CC9 23.13

PMP10 9.95

1) Carbono orgánico (%); 2) Nitrógeno Total (%); 3) Fósforo Bray 1, mg kg-1; 4) pH; 5) Conductividad eléctrica, dSm-1; 6) Arcilla, %; 7) Limo, %; 8) Arena, %; 9) Capacidad de campo, %; 10) Punto de marchitez permanente, %.

Tabla 2

Rendimientos obtenidos y porcentaje de plantas sobrevivientes luego del estrés hídrico severo.

Parámetros estudiados Biomasa aérea seca (g planta-1) Biomasa radical seca (g planta-1) Plantas sobrevivientes (%)

Primer experimento Plantas inoculadas Plantas no inoculadas 4,00 ± 0,79 4,25 ± 0,63 1.81 ± 0.78 2.39 ± 0.82 95 60

Segundo experimento Plantas inoculadas Plantas no inoculadas 2,65 ± 0,08 2.51 ± 0,22 0,26 ± 0,01 0,58 ± 0,22 100 0

En el presente caso, la biomasa aérea fue similar en plantas no inoculadas e inoculadas, lo que indica que hasta el momento de la cosecha no había diferencias entre los tratamientos. En cambio, la materia seca radical fue menor en las plantas inoculadas, lo que puede deberse a que las micorrizas reemplazaron parcialmente a las raíces en su expansión dentro del suelo. Nótese que el suelo inoculado estaba más seco que el no inoculado. Las hifas de los hongos micorrícicos lograron extraer agua de microporos donde no alcanzan a penetrar las raíces dado que las hifas tienen un diámetro menor que ellas. Esta mayor extracción de agua del suelo puede haber sido un factor crítico para la supervivencia de las plantas inoculadas.

Usualmente, bajo condiciones de sequía, las plantas inoculadas muestran una menor tasa de transpiración que las plantas no inoculadas, lo que se ha relacionado con el contenido de potasio en el tejido vegetal. El potasio juega un rol crítico en la apertura y cierre de los estomas. En este trabajo, se encontraron contenidos de potasio mayores en plantas inoculadas. Estos resultados sugieren que el aumento en la supervivencia de las plantas inoculadas también podría estar relacionado con el mayor contenido de K en los tejidos vegetales y, consecuentemente, con la menor pérdida de agua.

Se sabe que las micorrizas se asocian positivamente con los rizobios en las raíces de las leguminosas como la soja. En este caso, para determinar el puro efecto de los hongos micorrícicos no se inoculó específicamente con rizobios a las semillas de soja.

Tabla 3

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la temperatura y la humedad relativa del aire. Así, la diferencia en la supervivencia entre ambos ensayos puede deberse a que fueron llevados a cabo en forma sucesiva y las condiciones climáticas presentaron diferencias.

79

Inoculación No Si No Si

Parámetro Parte aérea Parte radical

Calcio 7.09 ± 0.89 6.07 ± 0.49 0.55 ± 0.09 0.41 ± 0.10

Magnesio 1.32 ± 0.16 1.23 ± 0.09 0.32 ± 0.05 0.35 ± 0.09

Potasio 3.63 ± 0.29 5.13 ± 0.65 0.68 ± 0.12 0.99 ± 0.25

Conclusión Se encontró que existe una relación entre la inoculación micorrícica y la supervivencia del cultivo. Dos factores se encuentran entre las causales de este comportamiento: mayor extracción de agua del suelo y menor pérdida de vapor por los estomas en situaciones inoculadas. Esto indica que la inoculación con hongos micorrícicos presentan un efecto positivo en la tolerancia de la soja a un estrés hídrico severo durante su crecimiento vegetativo.

Bibliografía

Augé R.M. 2004. Arbuscular mycorrhizae and soil-plant water relations. Canadian Journal of Soil Science, 83,373-381.

Fernández, M.C., F.H. Gutiérrez Boem y G. Rubio. 2011. Effect of indigenous mycorrhizal colonization on phosphorus-acquisition efficiency in soybean and sunflower. Journal of Plant Nutrition and Soil Science, 174, 673-677.

Fusconi, A., y G. Berta. 2012. Environmental Stress and Role of Arbuscular Mycorrhizal Symbiosis. In Abiotic Stress Responses in Plants: Metabolism, Productivity and Sustainability, eds. P. Ahmad, and M. N. V. Prasad, 197-214. New York, USA. Hack Arzuaga, C. M., Porta, M., Schäufele, R., y Grimoldi, A. A. (2019). Arbuscular mycorrhiza mediated effects on growth, mineral nutrition and biological nitrogen fixation of Melilotus alba Med. in a subtropical grassland soil. Applied Soil Ecology‚ 134‚ 38-44.

Smith, S.E. y D.J Read. 2010. Mycorrhizal symbiosis. Academic press.

Sadras, V.O. y Calviño, P.A. 2001. Quantification of grain yield response to soil depth in soybean, maize, sunflower and wheat. Agron. J. 93: 577-5 83.

Spagnoletti, F., Tobar, N., Chiocchio, V. y Labado, R.S. 2015. Mycorrhizal inoculation and high arsenic concentrations in the soil increase the survival of soybean plants subjected to strong water stress. Communication in Soil Science and Plant Analysis, 46, 2837-2846.

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Soja 2020

Contenido de calcio, magnesio, potasio en biomasa aérea y radical.

Red de INNOVADORES

Autores: Massoni, F.A.1*; Schilie, G.1; Trossero, M.A.1 INTA EEA RAFAELA *Contacto: massoni.federico@inta.gob.ar 1

Estrategias para el manejo de insectos y patógenos plaga en el cultivo de soja

Soja 2020

80

Se evaluaron distintas estrategias para el manejo de insectos y patógenos plaga en soja durante la campaña 2019/20, destacándose la alternativa MIP.

Palabras Claves: Plagas; Tratamientos; Rendimientos; Manejo Integrado de plagas.

Soja 2020

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Red de INNOVADORES

Red de INNOVADORES Soja 2020

82

Introducción En Argentina, durante la campaña 2019/20, se sembraron 17,2 millones de hectáreas de soja, con una producción nacional de 50,7 millones de toneladas, alcanzando un rendimiento promedio de 30,5 qq/ha (BCR, 2020). El modelo de intensificación agrícola en el que se considera la maximización económica en el corto plazo, generó altos niveles de residuos de productos fitosanitarios con consecuencias sobre la salud y el ambiente. Estos sistemas, homogéneos a escala de paisaje, demandaron un alto uso de insumos externos. Sin embargo, la tendencia actual se orienta hacia la diversificación de la producción y al manejo racional de recursos, utilizando principios ecológicos y revalorizando los servicios ecosistémicos (Camacho Valdez y Ruiz Luna, 2012; Kremen et al., 2012). Frente a este contexto, es necesario abordar el manejo de los organismos perjudiciales con tecnologías de enfoque ecológico que permitan producir alimentos preservando el agroecosistema (Kremen et al., 2012; Burel y Baudry, 2002; Altieri, 1999).

En tal sentido, el Manejo integrado de plagas (MIP) constituye una herramienta fundamental que proporciona una alternativa a la estrategia unilateral basada en productos químicos. Presenta un entendimiento de la ecología de insectos, cultivos y promueve estrategias de intervención combinadas: culturales, biológicas, genéticas y químicas para mantener a las poblaciones de organismos perjudiciales por debajo del nivel de daño económico (Dent, 2000; Kogan, 1988). El concepto de MIP fue modificándose a través del tiempo. Actualmente, se basa en tres componentes: uno económico, que refiere a disminuir las pérdidas económicas por la acción directa de las plagas; uno ecológico, que busca preservar o impactar

lo menos posible a través de la actividad agrícola en la salud humana y ambiental, y uno social, en donde intenta que los métodos de trabajo mediante los cuales se desarrolla el MIP, sean aceptados por la comunidad (Gisi y Leadbeater, 2010; FAO 2019).

Con el objetivo de evaluar distintas estrategias para el manejo de insectos y patógenos plaga en el cultivo de soja, con impactos ambientales, productivos y económicos diferentes, se propuso el siguiente experimento.

Materiales y métodos El ensayo se desarrolló en la Estación Experimental Agropecuaria Rafaela del INTA sobre un cultivo de soja, durante la campaña 2019/20. Se sembró la variedad NS 6483 en directa el 5/12/2020 a 0,52 m de espaciamiento a una densidad de 80 kg/ha, sobre un cultivo de trigo como antecesor. El control de malezas consistió en una aplicación en presiembra de glifosato 54 % (2 litros/ ha), saflufenacil 70 % (0,035 g/ha), flumioxazin 48 % (0,150 litros/ha) y s-metolacloro 96 % (1,3 litros/ha) y otra en postemergencia con haloxifop 54 % (0,25 litros/ ha). El diseño experimental fue en Bloques Completos Aleatorizados (DBCA) con seis tratamientos (Tabla 1) y tres repeticiones. En cada parcela de 300 m2 se tomaron dos submuestras con “paño vertical” de 1 m de largo (Gamundi, 1995). En cada tratamiento se registró semanalmente la densidad de organismos plaga y benéficos. En cuanto a las enfermedades, se estimó severidad foliar de los principales patógenos en cuatro estaciones de muestreo por tratamiento.

El tratamiento Testigo (T) se mantuvo libre de fitosanitarios mientras que en el Testigo Químico (TQ) se realizaron aplicaciones sistemáticas de insecticidas Tabla 1

Tratamientos evaluados con el objetivo de cada manejo.

Tratamientos

Objetivo de manejo

T1. Testigo absoluto (T)

Testigo sin control.

T2. Producción convencional (PC)

Aplicar criterios convencionales con manejo químico.

T3. Manejo Integrado de Plagas (MIP)

Aplicar criterios de manejo integrado de plagas.

T4. Libre de Enfermedades (LE)

Analizar sólo el efecto de los insectos.

T5. Libre de Insectos (LI)

Analizar sólo el efecto de las enfermedades.

T6. Testigo Químico (TQ)

Lograr el rendimiento potencial con fitosanitarios.

Las densidades de orugas y chinches en los tratamientos se analizaron con modelos lineales generalizados mixtos (MLGM) del INFOSTAT® (Di Rienzo et al., 2019). Debido a la naturaleza de la variable respuesta, se ajustó a una Distribución de Poisson. Se realizó la Prueba de hipótesis marginales (Wald) para efectos fijos. Las diferencias entre los valores medios se analizaron con el test LSD Fisher (alfa=0,05). En la cosecha se utilizó un equipo experimental Wintersteiger®. Se trillaron dos submuestras por parcela, representadas cada una por una superficie de 15,6 m2. Se estimó el rendimiento de grano (kg/ha) corregido al 13,5 % de humedad y el peso de granos (mg).

Los datos se procesaron con el programa INFOSTAT®. Se aplicó el análisis de la varianza (ANOVA) y las diferencias entre medias se compararon con el test LSD Fisher con

En los tratamientos T, PC, MIP y TQ, se evaluaron los Costos directos (CD) y el Margen bruto (MB) expresados en dólares por hectárea. Los valores de los insumos se tomaron de la revista Márgenes Agropecuarios del mes de noviembre de 2019 (Rev. Marg. Agrop., 2019) y el precio de venta utilizado fue el publicado para mayo de 2020 en la Bolsa de Comercio de Rosario (BCR, 2020).

No se consideró el costo de arrendamiento debido a su variación según la región productiva. Para cuantificar el riesgo potencial de las prácticas de manejo en el agroecosistema, se consideró la suma de los productos fitosanitarios utilizados en los tratamientos y el EIQ (Kovach et al., 1992). El cálculo del EIQ se realizó con base en los insecticidas y fungicidas empleados a partir de la metodología de cálculos de Eshenaur et al. (2020) y se multiplicaron por los gramos de ingrediente activos (i.a.) para obtener el impacto ambiental (EI); mientras mayor sea el valor del EI, mayor es el riesgo ambiental.

Resultados El cultivo de soja inició su desarrollo en condiciones ambientales normales durante diciembre, con precipitaciones 20 mm superiores a la media histórica.

Durante el mes de marzo, cuando atravesaba su período crítico, las temperaturas medias estuvieron por encima de la media histórica en 2,5 ºC y las precipitaciones fueron inferiores a la serie de referencia (Figura 1).

Estas condiciones favorecieron la presencia de orugas defoliadoras y chinches fitófagas durante el período reproductivo. Respecto a las enfermedades, tuvieron un progreso moderado durante la campaña donde la mancha marrón fue el patógeno principal.

En el tratamiento PC se registraron 3,3 orugas/m lineal en el tercio medio y superior de las plantas y se observaron chinches durante R4 (Figura 2). En el MIP se hallaron orugas en bajas densidades y la población de chinches alcanzó valores de 1,2 chinches/m lineal en R5, que se mantuvieron en R5.5 debido a la alta infestación (Figura 3). En el Testigo se registraron orugas y chinches que fueron incrementándose hasta alcanzar densidades de 5,5 orugas/m lineal y 5,5 chinches/m lineal en R5.5.

Las especies predominantes fueron “la oruga de las

Red de INNOVADORES

un 5 % de significancia. Se analizaron las precipitaciones y temperaturas mensuales registradas en la Estación Agrometeorológica del INTA Rafaela.

83 Soja 2020

y fungicidas para lograr el rendimiento potencial. En el tratamiento Libre de enfermedades (LE) se realizaron aplicaciones periódicas de fungicidas para analizar sólo el daño de insectos, mientras que en el tratamiento Libre de insectos (LI) se utilizaron insecticidas para considerar sólo el efecto de las enfermedades sobre el desarrollo y rendimiento del cultivo. En el tratamiento Producción convencional (PC) se aplicaron criterios basados en la producción tradicional, donde se observó el estado sanitario del cultivo y se utilizó el control químico como estrategia principal para el manejo de los organismos perjudiciales. En el tratamiento Manejo integrado de plagas (MIP) se utilizaron criterios en base a los monitoreos de plagas y benéficos, sus dinámicas poblacionales, bioecología y umbrales de daño para orugas defoliadoras y chinches (Gamundi y Perotti, 2007; Ianonne, 2012). Se consideró el grupo de madurez, períodos críticos de mayor susceptibilidad, espaciamiento y densidad (Andrade et al., 2000; Ianonne, 2014, 2009). En las enfermedades se realizó el diagnóstico de los patógenos de mayor prevalencia y se cuantificó el porcentaje de severidad de las principales enfermedades de fin de ciclo (EFC) según la escala propuesta por Martins et al. (2004). Se utilizaron umbrales de acción para mancha marrón por Septoria glycines y el tizón de la hoja por Cercospora kikuchii, reportados por Ivancovich y Lavilla (2018). Las aplicaciones foliares se realizaron con una pulverizadora experimental Metalfor LTP 600 Full desde los estados fenológicos de R1 hasta R5.5, según la escala fenológica de Fehr y Caviness (1977).

Figura 1

Red de INNOVADORES

Precipitaciones y temperaturas medias mensuales durante el período experimental y sus respectivas series históricas. Datos obtenidos de la Estación Agrometeorológica EEA INTA Rafaela.

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84

Figura 2

Dinámica poblacional de orugas, chinches, depredadores y entomopatógenos en función del estado fenológico del cultivo de soja en el tratamiento de Producción Convencional.

Soja 2020

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Figura 3

Red de INNOVADORES

Dinámica poblacional de orugas, chinches, depredadores y entomopatógenos en función del estado fenológico del cultivo de soja en el tratamiento de Manejo integrado de Plagas.

Soja 2020

86

leguminosas” (Anticarsia gemmatalis) y “la chinche de la alfalfa” (Piezodorus guildinii).

Para el manejo de las adversidades bióticas se aplicaron diferentes criterios, según los tratamientos (Tabla 2).

En el tratamiento PC, se realizaron dos aplicaciones: la primera con Expedition® (250 cc/ha) + Orquesta Ultra® (800 cc/ha) en R4, debido a la presencia de orugas defoliadoras y de carácter preventivo para enfermedades foliares; y la segunda se realizó con Engeo® en R5.5 (200 cc/ha) al observar la presencia de chinches sobre el cultivo. En el tratamiento MIP se efectuó una sola aplicación con Expedition® (250 cc/ha) al momento de superar el umbral de daño para “la chinche de la alfalfa” (UD= 0,7 chinches/ m en R5). La cuantificación de las enfermedades arrojó valores de severidad de 22 %, por debajo del umbral de acción (25 % de altura de planta con síntomas).

En el tratamiento LE, se realizaron 3 aplicaciones de tipo preventivas para enfermedades con Orquesta Ultra (800 cc/ha) en R1, R4 y R5.5, con el fin de mantener bajos niveles de las EFC. En estas parcelas se destacaron

las chinches que alcanzaron 2 individuos/m lineal en R4 y superaron a los umbrales de daño (UD= 0,50,7 chinches/m lineal en R4). En el tratamiento LI, se hicieron 4 aplicaciones de insecticidas para el control de orugas y chinches con Coragen® (1 AF), Expedition® (2 AF) y Engeo® (1 AF) en los estados de R3, R4, R5 y R5.5, respectivamente (Tabla 2). En el estadio de R5 se observaron bajos niveles de tizón de la hoja y niveles de severidad de mancha marrón del 40 %, valores similares a los observados en los tratamientos MIP y T. En la etapa fenológica próxima al fin de la formación de los granos (R5.5), se compararon las densidades poblacionales de orugas (Figura 4) y chinches (Figura 5) entre los distintos tratamientos y el Testigo.

No hubo diferencias estadísticas significativas entre los tratamientos y sí hubo diferencias de éstos con respecto al Testigo (p<0,0001). Los tratamientos LE, MIP, LI, PC tuvieron densidades de insectos distintas en relación al Testigo en el estado de R5.5. Las aplicaciones foliares en MIP, LI y PC resultaron efectivas para deprimir las poblaciones de orugas y chinches y evitaron pérdidas

de rendimiento (Figuras 4 y 5). El efecto de los insectos tuvo mayor incidencia como limitantes bióticas con respecto a las enfermedades fúngicas.

En el rendimiento existieron diferencias estadísticas significativas entre los tratamientos (p<0,0001). El

Testigo sin control químico, presentó el valor mínimo, seguido por el tratamiento LE. En ambos casos las poblaciones de chinches superaron a los UD y afectaron el rendimiento. Los tratamientos MIP, PC, LI y TQ alcanzaron los rendimientos mayores y se diferenciaron estadísticamente de LE y Testigo (Tabla 3).

Aplicaciones foliares (AF) realizadas en cada tratamiento con el producto comercial e ingredientes activos utilizados, dosis (litros/ha), estado fenológico (EF), cantidad de pulverizaciones e índice de Impacto Ambiental (EIQ).

Aplicaciones Foliares (X) Ingrediente activo

Dosis l/ha

EF

T

PC

Orquesta Ultra*

fluxapiroxad* + epoxiconazole + pyraclostrobil

0.8

R1

Coragen*

clorantraniliprole

0.03

R3

Orquesta Ultra*

fluxapiroxad + epoxiconazole + pyraclostrobil

0.8

R4

X

Expedition*

sulfoxaflor* + lambdacialotrina

0.25

R4

X

Expedition*

sulfoxaflor* + lambdacialotrina

0.25

R5

Engeo*

thiametoxam + lambdacialotrina

0.2

R5.5

Orquesta Ultra*

fluxapiroxad + epoxiconazole + pyraclostrobil

0.8

R5.5

MIP

LE

LI

X

TQ X

X

X

87

Pulverizaciones Índice de impacto ambiental: EIQ *sin dato

X

X X

X X

X

X

X

X

X

X

X

0

2

1

3

3

5

0

4.9

1.4

10.5

4.5

15 Tabla 3

Rendimiento (kg/ha) y peso de granos (mg) de los tratamientos evaluados.

Tratamiento

Rendimiento (kg/ha)

Peso de granos (mg)

T

1872 A

102 A

LE

2032 A

99 A

MIP

3686 B

127 B

PC

3828 B

131 B

LI

4126 B

137 B C

TQ

4345 B

143 C

Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p>0,05).

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Producto

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Tabla 2

Figura 4

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Densidades de orugas en cada uno de los tratamientos evaluados durante R5.5. Medias con una letra comĂşn no son significativamente diferentes (p>0,05).

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Figura 5

Densidades de chinches en cada uno de los tratamientos evaluados durante R5.5. Medias con una letra comĂşn no son significativamente diferentes (p>0,05).

Revista Técnica

Red de INNOVADORES

MAÍZ 2020

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Las elevadas densidades principalmente de chinches y los bajos niveles de EFC registrados en los tratamientos LE y LI respectivamente, indican que en la campaña 2019/20 los insectos tuvieron un mayor efecto en la disminución del rendimiento en comparación con las enfermedades, observándose una diferencia de 2.094 kg/ha, a favor del tratamiento LI (Tabla 3).

Según el manejo agronómico implementado en cada tratamiento, se incurrió en diferentes costos productivos para alcanzar los rendimientos mencionados. Aquellos tratamientos en los que se lograron rendimientos más elevados, requirieron mayor número de fitosanitarios, cantidad de aplicaciones foliares y consecuentemente

aumentaron los costos directos. Sin embargo, cuando se incorporó en el análisis el cálculo de los márgenes brutos a partir del rendimiento y los costos directos, se pudo observar que el tratamiento MIP logró el mayor MB= 395 US$/ha, con un 20 % menos de costos directos, con respecto al tratamiento PC (Figura 6).

Para los tratamientos con aplicaciones foliares se calcularon los índices de impacto ambiental (EIQ), obteniéndose los siguientes valores: TQ (15); LE (10,5); LI (4,5); PC (4,9); MIP (1,4). El manejo MIP con bajo uso de ingredientes activos por hectárea, se posicionó como el tratamiento con menor EIQ luego del testigo, en comparación con el resto de los tratamientos.

90 Soja 2020

Figura 6

Costos directos (US$/ha) y Margen Bruto (US$/ha) en los tratamientos Testigo (T), Manejo integrado de plagas (MIP), Producción convencional (PC) y Testigo químico (TQ).

Conclusión • Las elevadas densidades poblacionales de los insectos, principalmente del complejo de chinches, comparadas con el bajo desarrollo epidémico de las EFC, demostraron ser la principal limitante biótica que afectó el rendimiento durante la campaña 2019/20.

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• La alternativa MIP como estrategia de manejo de los organismos perjudiciales, presentó un mayor retorno económico con menores costos directos debido al menor uso de insumos y consecuentemente menor impacto ambiental en el agroecosistema, con respecto a la producción convencional.

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

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Autores: Pastore, M.1; Couretot, L.2; Samoiloff, A.2; Magnone, G.2; Russian, H.2; Labatte, M.2 Nueva Agronomía Chacabuco Bs. As. Argentina.

2 EEA INTA Pergamino.

Contacto: matias_pastore@hotmail.com.

1

Momentos oportunos de control con fungicidas de enfermedades de final de ciclo en soja

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El control oportuno de acuerdo al nivel de presión de la enfermedad y estado fenológico del cultivo permitirá la eficacia de los fungicidas aplicados.

Palabras Claves: Mancha marrón; Tizón de la hoja; Latencia; Rendimiento.

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Introducción Entre las limitantes que presenta el cultivo de soja, se encuentran las llamadas enfermedades de fin de ciclo (EFC). En los últimos años, en la zona de Pergamino se destacaron por su prevalencia, incidencia y severidad la mancha marrón (Septoria glycines) y el tizón de la hoja y mancha púrpura de la semilla (Cercospora kikuchii, Cercospora spp.) (Distefano et al., 2017). Las EFC son causadas por hongos necrotróficos que sobreviven en semilla y rastrojo, y afectan hojas, tallos, vainas y granos.

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Este complejo de EFC tiende a ser, cada campaña, más amplio y con requerimientos de controles tempranos dado que se caracteriza por enfermedades con un alto periodo de latencia. En distintos trabajos de nuestro país, se han reportado pérdidas de rendimiento de alrededor del 10 % (Arias, 2011; Distefano y Gadban, 2014; Ploper et al., 2015; Carmona et al., 2015).

Materiales y métodos Los experimentos se realizaron en dos localidades: Rancagua y Chacabuco (Bs. As.). El diseño de los mismos correspondió al de bloques completamente aleatorizados con 4 repeticiones. La aplicación fue realizada con mochila manual de presión constante a CO2.

Las evaluaciones realizadas en los diferentes tratamientos consistieron en la determinación de la severidad provocada por Septoria glycines “mancha marrón” mediante estimación visual a campo y expresada como porcentaje de lesión cubierta por la enfermedad.

Con los datos de porcentaje de severidad, se calculó el Área Bajo la Curva del Progreso de las Enfermedades (ABCPE), aplicando el modelo propuesto por Campbell y Madden (1990) según la fórmula: n-1 ABCPE = ∑ [(x (i + 1) + x i)/2] (t (i + 1) − t ii=1

Como consecuencia de los últimos años donde prácticamente no se realizaron rotaciones, los rastrojos presentan una alta carga de inoculo que, sumado a las precipitaciones, permiten el ascenso de las esporas hacia las hojas del tercio inferior y medio de la planta.

Donde: xi es la proporción de la enfermedad en la i-ésima observación; t(i+1)- ti es el tiempo entre dos lecturas; i es el número de observaciones, y n es el número de evaluaciones.

El control oportuno de acuerdo al nivel de presión de la enfermedad y estado fenológico del cultivo permitirá que los productos expresen su máximo potencial en cuanto a control y persistencia.

Con los resultados obtenidos de ABCPE, se calculó el porcentaje de control de las enfermedades de cada tratamiento, relacionando el ABCPE de los tratamientos con fungicidas y el ABCPE del testigo.

El objetivo de este experimento fue evaluar el momento oportuno de control de enfermedades de final de ciclo de soja para maximizar su eficacia de control y disminuir pérdidas de rendimiento.

Las variables se analizaron con ANOVA y las medias se compararon con la prueba de Diferencias Mínimas Significativas (LSD) al 5 %. Para el análisis de los datos se utilizó el programa INFOSTAT. Tabla 1

Tratamientos de fungicidas foliares evaluados.

Nro.

Momento de aplicación

Producto/Dosis

1

Testigo sin aplicación de fungicida

2

Aplicación del fungicida R1

Prothioconazole 17,5 % &Trifloxistrobyn 15 % 400 cc/ha Optimizer 300 cc/ha

3

Aplicación del fungicida R3

Prothioconazole 17,5 % &Trifloxistrobyn 15 % 400 cc/ha Optimizer 300 cc/ha

4

Aplicación del fungicida R5

Prothioconazole 17,5 % &Trifloxistrobyn 15 % 400 cc/ha Optimizer 300cc/ha

5

Protección total cada 20 días desde aparición de primeros síntomas (Full)

Prothioconazole 17,5 % &Trifloxistrobyn 15 % 400 cc/ haOptimizer 300 cc/ha

Resultados Para la variable ABCPE de mancha marrón se determinaron diferencias estadísticamente significativas entre tratamientos. Todos los tratamientos con fungicida se diferenciaron del testigo. Las aplicaciones en R1, R3 y R5 no presentaron diferencias estadísticas entre sí.

No se hallaron diferencias estadísticamente significativas para la variable rendimiento entre los tratamientos

ensayados, salvo el testigo con el tratamiento full el que fue de 551 kg/ha.

El sitio Rancagua presentó mayor potencial de rendimiento que Chacabuco. Los incrementos de rendimiento oscilaron entre 1 y 17 % con incrementos promedio de todos los tratamientos de 8,8 % en Chacabuco, y 9,8 % en Rancagua, siendo variable entre momentos de aplicación.

El análisis de regresión para el ABCPE de mancha marrón para las 2 localidades y rendimiento, da como resultado que el 77 % de la pérdida de rendimiento podría explicarse por el progreso de las enfermedades foliares (Figura 1).

Tabla 2

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En la Tabla 1 se presentan los tratamientos ensayados en los experimentos y en la Tabla 2 se comparte información sobre fecha de aplicaciones e incidencia y severidad al momento de la aplicación.

Información fecha de aplicaciones e incidencia y severidad al momento de la aplicación.

Rancagua: Incidencia inicial: 30 % - Severidad inicial: 8 %.

Fecha aplicación Chacabuco

Fecha aplicación Rancagua

Estado fenológico

10/1

3/2

21/2

R1

R3

R5

Estado fenológico

13/1

2/2

21/2

R1

R3

R5

Tabla 3

Área bajo la curva de progreso de la enfermedad promedio de los 2 sitios para mancha marrón (ABCPE) y eficacia de control de mancha marrón respecto al testigo sin tratar.

Tratamientos

ABCPE

1- Testigo

579.42 c

2- R1 400 cc/ha

191.96 b

Eficacia de control % 67

3- R3 400 cc/ha

139.19 ab

76

4- R5 400 cc/ha

216.52 b

63

5- Full

68.16 a

88

Tabla 4

Rendimiento en kg/ha promedio de las dos localidades ensayadas Tratamientos 1- Testigo

Rendimiento kg/ha 4124.12

a

2- R1

4387.62

abc

3- R3

4567.5

bc

4- R5

4310.79

ab

5- Full

4674.64

c

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Chacabuco: Incidencia inicial: 70 % - Severidad inicial: 3 %.

El momento óptimo de aplicación es R3, donde se observó la mayor diferencia en rendimiento para los tres gradientes de enfermedad generados por los diferentes momentos de aplicación. La pérdida de rendimiento fue menor cuando se anticipó en la aplicación, que por aplicar más tarde. Se perdió un 40 % por aplicar más

temprano, y un 60 % por aplicar tarde, del incremento en rendimiento que se pudo obtener por la aplicación en el momento oportuno, es decir, R3 (Figura 2). El nivel de enfermedad representó en promedio para los 2 sitios, 551 kg/ha de pérdida de rendimiento.

Red de INNOVADORES

Figura 1

Asociación entre variables de rendimiento y ABCPE de mancha marrón para las localidades Rancagua y Chacabuco

Soja 2020

96

Figura 2

Diferencia de rendimiento en kg/ha con testigo entre los diferentes momentos ensayados, y diferencia en kg/ha entre la aplicación R1 y R5.

Conclusiones

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• La enfermedad prevalente con moderada a alta intensidad fue la mancha marrón, en los 2 sitios ensayados. La eficacia de control del fungicida aplicado en los diferentes momentos fue superior al 60 %. La aplicación oportuna (R3) pudo recuperar el 80 % de esa pérdida en kg/ha que causaron las enfermedades durante el ciclo del cultivo.

Agradecimientos

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A la empresa Bayer SA por la financiación de los ensayos en las dos localidades.

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Autores: Imvinkelried, H.O.*; Cingolani, L.; Pietrobรณn, M.; Dellaferrera, I.M.; Haidar, L.M. Cรกtedra de Cultivos Extensivos, Facultad de Ciencias Agrarias FCA-UNL. Padre Kreder 2805 (3080) Esperanza, Santa Fe. *Contacto: horaim@fca.unl.edu.ar

Soja 2020

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Estrategias de manejo en soja bajo competencia con Sorgo de alepo resistente a glifosato Se evaluรณ el manejo de grupos de madurez, densidad de plantas y espaciamiento entre surcos sobre la competencia con sorgo de Alepo y el rendimiento en soja.

Palabras Claves: Sorghum halepense; Densidad; Espaciamiento entre surcos.

La presión ejercida sobre el sorgo de Alepo por el uso intensivo de glifosato y la aplicación de graminicidas en cultivos de soja, trajo como consecuencia la selección de biotipos resistentes. Resulta interesante considerar un escenario donde el glifosato ya no sea útil para el control de sorgo de Alepo en el cultivo de soja, donde la alternativa de uso de graminicidas selectivos postemergentes podría ir por el mismo camino, para lo que hay que comprender la importancia de diversificar el manejo como una forma de mitigar el problema.

Los estudios sobre la competitividad del cultivo con las malezas permiten el desarrollo de estrategias para su inclusión en el manejo integrado al proporcionar otras alternativas, además de la química, para disminuir el efecto negativo de la competencia.

El objetivo de este trabajo fue evaluar el manejo de grupos de madurez (GM), densidad de plantas (D) y espaciamiento entre surcos (EES) sobre la competencia con sorgo de Alepo y el rendimiento en soja.

Materiales y métodos El ensayo se llevó adelante en el Campo Experimental de Cultivos Extensivos ubicado en la ciudad de Esperanza (Santa Fe), durante la campaña 2018/2019. El diseño experimental fue en bloques completos al azar con diseño factorial 24 -cuatro factores con dos niveles cada uno- y tres repeticiones. Los factores fueron: (1) GM: GM V indeterminado y GM VI indeterminado; (2) EES: 35 y 17.5 cm; (3) D: 40 y 62 pl m-2; (4) maleza sorgo de Alepo (M): con maleza (10 pl m-2) y sin maleza, haciendo un total de 16 tratamientos.

En el análisis estadístico se utilizó el programa InfoStat, versión 2013 (Di Rienzo, et al., 2013). Los datos se evaluaron mediante ANOVA. Las medias se compararon según el test de mínima diferencia significativa (LSD, según sus siglas en inglés) con un nivel de significancia del 5 % (P≤ 0,05).

Resultados y discusión La campaña agrícola se caracterizó por precipitaciones superiores a lo normal registrándose 545 mm sin deficiencias hídricas, durante el ciclo del cultivo.

El análisis de la variable MS total mostró diferencias según los factores principales EES (P< 0,0001) y M (P= 0,0112). Para el rendimiento, se determinó entre interacción M*D (P= 0,0178) y diferencias según los factores EES (P<0,0001) y GM (P= 0,0132). Para la MS total del sorgo de Alepo las diferencias estuvieron dadas por el factor GM (P=0,0098) y EES (P=0,0045) (Tabla 1).

La MS total se incrementó en un 11 % en las situaciones en las que no hubo presencia de malezas y en un 25 % a menor EES. Esto podría asociarse a una mejor distribución de las plantas en la línea de siembra y un mejor aprovechamiento de los recursos disponibles.

Se pudo observar un mayor rendimiento en el GM menor, a menor EES y en ausencia de malezas. El análisis de la interacción D*M permitió determinar una caída del 18 % en el rendimiento sólo a menor densidad con presencia de maleza respecto a sin maleza.

El grupo de madurez menor (GM V) logró mayores rendimientos con respecto al GM mayor (GMVI) con

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Si bien es sabido que el sorgo de Alepo compite con soja por luz, agua y nutrientes, lo que reduce el rendimiento, la magnitud de la pérdida es dependiente del cultivar y del diseño de distribución espacial del cultivo, el cual ha cambiado notoriamente en los últimos 20 años, sin información al respecto.

La siembra del cultivo se llevó adelante con una sembradora Bertini 8000 de 18 líneas a chorrillo el día 22 de enero de 2019. La densidad más baja se logró raleando la soja en VC (Fehr y Caviness, 1977). La siembra del sorgo de Alepo se realizó manualmente 10 días posteriores a la siembra del cultivo, en el entresurco, con plantines obtenidos desde semilla. En madurez fisiológica de la soja, se determinó la biomasa total (MS total, en g m-2) y el rendimiento (Rto, en g m-2). De las parcelas con sorgo de Alepo se cortaron al ras del suelo todas las plantas y se determinó la materia seca aérea total de la maleza.

99 Soja 2020

Introducción En Argentina, los daños causados por el sorgo de Alepo al rendimiento de varios cultivos fueron evaluados extensamente por diversos autores en las décadas del 80 y 90 (Leguizamón y Vitta, 1989; Leguizamón y Faccini, 1994).

un incremento del 10 %, sin presentar diferencias en la acumulación de MS total. El rendimiento se incrementó en un 10 % y 18 % en las situaciones libres de maleza y a menor EES respectivamente.

La MS total de sorgo de Alepo al momento de cosecha de la soja fue un 38 % superior a mayor EES (35 cm) con respecto al menor EES (17.5cm).

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Tabla 1

Materia seca total (MS total) y rendimiento (Rto) del cultivo de soja y MS total sorgo de alepo -campaña 2018/2019- según grupo de madurez (GM; GM V y GM VI), espaciamiento entre surcos (EES; 35 y 17.5 cm), densidad de plantas (D; D1= 40 pl m-2 y D2= 62 pl m-2) y maleza (M; con y sin). ns: no significativo; *: P≤ 0,05.

MS total (g m-2)

Rto (g m-2)

MS total S. Alepo (g)

GM V

615.5

345.3

52.0

GM VI

596.9

311.7

67.9

17.5

675.2

362.2

50.1

35

537.2

294.8

69.2

D1

628.5

328.1

58.4

D2

583.8

328.8

61.5

con malezas

567.1

311.8

--

sin malezas

634.3

345.2

--

GM

ns

*

*

EES

*

*

*

D

ns

ns

ns

M

*

*

--

GM*EES

ns

ns

ns

GM*D

ns

ns

ns

GM*M

ns

ns

--

EES*D

ns

ns

ns

EES*M

ns

ns

--

D*M

ns

*

--

GM*EES*D

ns

ns

ns

GM*EES*M

ns

ns

--

GM*D*M

ns

ns

--

EES*D*M

ns

ns

--

GM*EES*D*M

ns

ns

--

GM

EES

Soja 2020

100

Densidad (D)

Malezas (M)

Análisis de varianza

la especie estudiada, la densidad de la misma y las condiciones ambientales (Puricelli et al., 2003).

Los EES más estrechos suelen mejorar la captura de recursos y por ende, aumentar la MS acumulada, el rendimiento final obtenido y mejorar la habilidad competitiva del cultivo con la maleza, como lo muestran los valores obtenidos en el presente trabajo.

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El arreglo espacial puede modificar las relaciones competitivas entre el cultivo y la maleza. Cuando esto ocurre, la competencia tiende a aumentar con el menor espaciamiento entre surcos y la distancia entre plantas en la misma hilera (Puricelli, 1993). Si bien la reducción del espaciamiento entre hileras en muchos casos incrementa la habilidad competitiva del cultivo de soja con las malezas, el resultado puede variar según

Conclusiones

• La fecha de siembra tardía del cultivo provocó un acortamiento del ciclo normal de la soja y pudo enmascarar cambios en las respuestas de los factores analizados.

Bibliografía Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M., González L., Tablada M. y Robledo C. 2013. InfoStat versión 2013. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. URL http://www.infostat.com.ar.

Fehr W.R. and C.E. Caviness 1977. Stages of Soybean Development. Iowa St. Univ. Special Report 80. 11 p.

Leguizamón E. y Faccini D. 1994. Función de daño y cálculo de pérdidas por malezas en el cultivo de soja. Informe Técnico Nº 296. INTA Pergamino. 19 p.

Leguizamón E. y Vitta J.I. 1989. Análisis de la función de daño por sorgo de Alepo (Sorghum halepense (L.) Pers.) en soja (Glycine max (L.) Merr.). Actas IV Conferencia Mundial de Investigación en Soja. Tomo IV. Buenos Aires, Argentina.

Puricelli E.C. 1993. Influencia del espaciamiento entre filas y de la competencia de sorgo de Alepo sobre el rendimiento de soja tardía. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília. 28 (11): 1319-1326.

Puricelli E., Faccini D., Orioli G. y Sabbatini M. 2003. Spurred anoda (Anoda cristata) competition in narrow- and wide-row soybean (Glycine max). Weed Technology. 17 (3): 446-451.

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• La disminución del EES aumentó la MS total y el rendimiento del cultivo de soja y mejoró la competencia con la maleza al reducir la MS total del sorgo de alepo. Una menor densidad del cultivo solo obtuvo menor rendimiento con presencia de malezas.

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Autores: Londero, W.; Maich R. Profesores de la Cátedra de Genética FCA-UNC

Sésamo, una alternativa que promueve la agrobiodiversidad entre los cultivos estivales

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Introducirse en el mundo de las specialities es una opción cada vez más elegida por los productores que buscan nuevas opciones y mercados. Algunos resultados de ensayos con sésamo en el norte de Córdoba.

Palabras Claves: Sesamun indicum L.; Especialidades; Manejo; Fecha de siembra.

Con un régimen pluviométrico promedio para el centro de la provincia de Córdoba de 690 mm (INTA Manfredi, 2020), concentrado en la estación primavero-estival, la región se encuadra dentro de las áreas potencialmente cultivables con sésamo (Falasca et al., 2010). En cuanto a la fecha óptima de siembra, diferentes estudios conducidos en Paraguay muestran una merma en el rendimiento con el atraso de la siembra (Gabriaguez et al., 2013). Por otra parte, la información a nivel regional muestra una ventana de siembra que va desde el mes de octubre hasta el mes de diciembre (Zanvettor, 2019).

Finalmente, en lo que respecta a la densidad de plantas por unidad de superficie, estas van desde las 133 mil

El objetivo de este estudio fue medir el comportamiento agronómico en sésamo cultivado en el centro norte de la provincia de Córdoba a lo largo de tres fechas y dos densidades de siembra.

Materiales y métodos El ensayo se realizó en el Campo Escuela de la Facultad de Ciencias Agropecuarias de la Universidad Nacional de Córdoba, ubicado camino a Capilla de los Remedios km 15, durante la campaña agrícola 2019/2020. Se cultivó la variedad de sésamo “Escoba Blanca” en las siguientes cuatro fechas de siembra: 19 de octubre, 26 de noviembre, 29 de diciembre del 2019 y 13 de enero del 2020. En cada fecha se evaluaron dos densidades de siembra, 10 plantas m-2 y 15 plantas m-2. Cada unidad experimental estuvo constituida por seis surcos de 5 metros de longitud distanciados por 35 cm. Se recurrió a un diseño experimental en bloques completos aleatorios con dos repeticiones y arreglo en parcelas divididas. A la parcela principal le correspondió la fecha de siembra y a la sub-parcela la densidad de siembra. A la siembra se tomaron muestras de suelo hasta los 2 metros de profundidad con el objetivo de estimar la cantidad en mm de agua útil. Al momento de la cosecha, se tomó una muestra de dos metros lineales sobre los dos surcos centrales. Se midieron o estimaron las siguientes variables: rendimiento en grano (kg ha-1), peso de 1000 granos (g) y número de granos m-2. La información se interpretó estadísticamente con el programa estadístico InfoStat (Di Rienzo et al., 2018).

Resultados y discusión Las precipitaciones acumuladas desde la primera fecha de siembra hasta el momento que se cosechó la cuarta fecha fueron de 551.5 mm. En la Tabla 1 se presentan las precipitaciones mensuales correspondientes a la campaña agrícola objeto de análisis.

El mes de enero del 2020 se diferenció de la media histórica con un déficit del orden de los 95 mm (80 %) (INTA Manfredi, 2020).

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El sésamo (Sesamun indicum L.) es una oleaginosa de la familia de las Pedaliáceas. Es un cultivo estival que en la Argentina se siembra en el norte del país. Es una planta de ambientes tropicales y subtropicales, tolerante a la sequía y prefiere suelos más bien livianos. En síntesis, se adapta a situaciones agroecológicas marginales (Zanvettor, 2019). Su grano se exporta para consumo directo, aunque también se destina para la elaboración de aceite. Cuando el destino es el grano, el mercado lo castiga si se encuentran vestigios de productos fitosanitarios. Uno de los cultivares de sésamo más difundidos es la variedad “Escoba Blanca”. Tiene hojas de color verde claro, un tallo principal con ramificaciones y alcanza 1.20 m de altura cuando es cultivada en secano.

Presenta flores de color blanco, la cápsula es oblonga y con dehiscencia natural (Gabriaguez et al., 2013). A nivel mundial, el rendimiento en grano promedio se ubica en los 400 kg ha-1, mientras que la producción por unidad de superficie en Paraguay y Brasil es ligeramente superior a la media mundial, entre 600 kg ha-1 y 700 kg ha-1 (Zanvettor, 2019).

plantas ha-1 hasta las 266 mil plantas ha-1 (Adeyemo et al., 1992; Adebisi et al., 2006). En el centro-norte de la provincia de Córdoba, Zanvettor (2019) condujo el cultivo de sésamo bajo dos densidades de siembra, 80 mil plantas ha-1 y 120 mil plantas ha-1.

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Introducción En una agricultura monopolizada por los commodities, la búsqueda de nuevas opciones y mercados se vuelve toda una obsesión. Si bien la cosecha gruesa tiene como actores principales al maíz y a la soja, en tiempos en que la rentabilidad de los cultivos tradicionales disminuye, resulta imperioso “zafar” de la económicamente monótona secuencia cereal-leguminosa probando otros cultivos estivales, en lo posible introduciéndonos en el mundo de las specialities, y al mismo tiempo, promover la agrobiodiversidad.

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En la Tabla 2 se presentan fechas de siembra y cosecha, como así también la cantidad de agua útil almacenada en el suelo a la siembra hasta los 2 m de profundidad.

Se pudo constatar que a medida que se pospuso la fecha de siembra, la cantidad de agua almacenada en el suelo fue mayor.

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Gabriaguez et al. (2013), el atraso de la fecha de siembra en el cultivo de sésamo trajo aparejado una disminución en el rendimiento en grano. Tanto el peso del grano como su número acompañaron dicha tendencia.

Las densidades de siembra usadas no incidieron significativamente sobre el rendimiento en grano y su principal componente física (número de granos m-2) (Tabla 4). Al igual que lo que acontece con la soja, ante una disminución en la densidad de plantas, el cultivo de sésamo compensa la misma ramificando.

Los rendimientos en grano significativamente más altos se lograron con las siembras de mediados de octubre y fines de noviembre (Tabla 3). A resultados similares llegó Zanvettor (2019). Al igual que lo observado por

Tabla 1

Precipitaciones mensuales históricas y observadas durante la campaña 2019-2020.

Octubre

Noviembre

Diciembre

Enero

Febrero

Marzo

Abril

Mayo

Observado

52.0

110.0

128,5

23.0

151.0

60,5

26,5

0.0

Histórico

77.0

102.0

119.0

118.0

101.0

99.0

59.0

23.0

Tabla 2

Fechas de siembra, cantidad de agua útil a la siembra y fechas de cosecha para un cultivo de sésamo.

Fecha de siembra

Agua útil a la siembra (mm)

Fecha de cosecha

19/10/2019

161

21/03/2020

26/11/2019

187

09/04/2020

29/12/2019

225

20/04/2020

13/01/2020

219

19/05/2020

Tabla 3

Media del rendimiento en grano, peso de mil granos y número de granos de sésamo cultivado en cuatro fechas de siembra en el Campo Escuela (FCA) durante 2019/2020.

Fecha de siembra

Grano

P1000G1

N° Granos

19/10/2019

1644 a

3.25

48061 a

26/11/2019

1470 a

3.13

44120 a

29/12/2019

715 b

3.06

21826 b

13/01/2019

338 b

2.50

12351 b

Medias con una letra común no son significativamente diferentes (p<= 0.05) Grano: rendimiento en grano al 6 % de humedad (kg ha-1); P1000G: peso de mil granos al 6 % de humedad (g); N° granos: número de granos por metro cuadrado.

1

Interacción significativa entre fecha y densidad de siembra.

Tabla 4

Efecto de la densidad de siembra sobre el rendimiento en grano, el peso de mil granos y el número de granos por unidad de superficie de sésamo cultivado en el Campo Escuela (FCA) durante 2019-2020.

Densidad de siembra

Grano

P1000G1

N° granos

100

1042 a

3.13

31381 a

150

1041 a

2.84

31798 a

Densidad de siembra: miles de plantas ha-1; Grano: rendimiento en grano al 6 % de humedad (kg ha-1); P1000G: peso de mil granos al 6 % de humedad (g); N° granos: número de granos por metro cuadrado.

1

Interacción significativa entre fecha y densidad de siembra

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

Conclusiones • De las dos prácticas de manejo puestas en juego en el cultivo de sésamo, la fecha de siembra fue determinante en el resultado agronómico. En base a los resultados obtenidos, la implantación del sésamo debería acontecer en plena primavera (octubre-noviembre).

Bibliografía Adebisi, M. A., Ajala, M. O., Ojo, D. K., & Salau, A. W. (2006). Influence of population density and season on seed yield and its components in Nigerian sesame genotypes. Journal of Tropical Agriculture, 43, 13-18.

Adeyemo, M.O., Ojo, A.O. and Gungula, D.T. (1992). Effects of plant population density on some agronomic traits and seed yield of sesame (Sesamum indicum L.) in a Southern Guinea savannah environment. Tropical Oilseeds J., 1(1), 35-42.

Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M. y Robledo C.W. InfoStat versión 2018. Centro de Transferencia InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. http://www.infostat.com.ar.

Falasca, S, Anschau, A., Galvani; G. (2010). Las Potenciales Áreas productivas de Sésamo (SESAMUS INDICUM L) en Argentina, materia prima para biodiesel. Avances en Energías Renovables y Medio Ambiente Vol. 14. Impreso en Argentina. ISSN 0329-5184.

Gabriaguez, C. L. Z., de Cristaldo, R. M. O., & Espínola, D. D. G. (2013). Rendimiento del cultivo de sésamo (Sesamum indicum L.), variedad Mbarete, en diferentes épocas de siembra y poblaciones de plantas.

Investigación Agraria, 13(2), 67-74.

INTA Manfredi, 2020. https://inta.gob.ar/documentos/informacion-meteorologica-mensual-de-la-eea-manfredi Zanvettor, R. A. Evaluación del rendimiento en sésamo (Sesamum indicum L.) variedad" Escoba Blanca" bajo diferentes fechas de siembra y densidades (Bachelor's thesis).

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Autores: Gallo, C.; Arango, M. Laboratorio de Semillas INTA Oliveros.

Contacto: gallo.carina@inta.gob.ar; arango.miriam@inta.gob.ar

¿Cómo detectar pérdidas de calidad en semillas de girasol?

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La Prueba Topográfica por Tetrazolio permite estimar la viabilidad y el vigor de los lotes de semillas almacenados. Una herramienta que aporta precisión, rapidez y confiabilidad.

Palabras Claves: Semillas de girasol; Daños; Prueba Topográfica por Tetrazolio; Calidad.

Las pruebas de laboratorio tienen como objetivo determinar el nivel de los atributos fisiológicos de las semillas tales como: la viabilidad, la germinación, la sanidad y el vigor. En semillas de girasol puede emplearse la Prueba Topográfica por Tetrazolio para estimar la viabilidad y el vigor de los lotes de semillas durante el almacenamiento. Dicha prueba brinda información sobre el estado respiratorio de los tejidos de la semilla y en función a esta observación se infiere la capacidad

Una de las ventajas de la Prueba Topográfica por Tetrazolio es su rapidez ya que los resultados se pueden obtener en 24 horas. Además, en el mismo análisis se obtiene el valor de viabilidad, el de vigor del lote y se pueden identificar daños. De ahí que la prueba es muy valiosa para su uso rutinario en el monitoreo de calidad de semillas almacenadas, porque permite realizar acciones correctivas en el almacenamiento en el caso que fuera necesario.

La Prueba Topográfica por Tetrazolio es un análisis bioquímico en el que se observa la coloración que poseen los tejidos de las semillas cuando las enzimas respiratorias reaccionan con la solución de la sal de tetrazolio. La primera etapa de la prueba es el acondicionamiento de las semillas/frutos que consiste en humedecer los aquenios, recordemos que el girasol es un fruto seco indehiscente denominado aquenio, para luego eliminar el pericarpio y el fino tegumento impermeable al tetrazolio que protege a la semilla propiamente dicha o pepita. En una segunda etapa, las semillas peladas se sumergen en una solución de la sal 2,3,5 cloruro de trifenil tetrazolio con una concentración de sal del 0.1 %, durante 3 horas a 35 °C y en oscuridad.

Finalizada la etapa de tinción, las semillas se retiran de la solución de tetrazolio, se enjuagan con abundante agua de canilla y se observan una por una, interna y externamente. La evaluación se realiza en función de: la presencia de coloración, la heterogeneidad del color, la turgencia de los tejidos y la presencia o no de daños. Es importante identificar el estado fisiológico de los tejidos externos y los internos ya que es fundamental observar el estado saludable de las hojas y el meristema, que se encuentran protegidos entre los cotiledones.

Bajo las condiciones de la prueba descriptas anteriormente, se obtienen tres coloraciones: los tejidos rosados son aquellos con buen estado respiratorio, las áreas de color rojo son tejidos deteriorados, mientras que los tejidos

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Es bien conocido que las semillas limpias, secas, sanas y frescas tienen mayores probabilidades de conservarse por más tiempo ya que en estas condiciones disminuye la actividad metabólica y por ende su tasa respiratoria es baja. Por otro lado, en el ambiente de almacenamiento, las condiciones de alta temperatura, alta humedad relativa y presencia de plagas son los principales factores externos que pueden incrementar la velocidad de deterioro de las semillas con la consecuente pérdida de calidad. Durante el período de almacenamiento, es importante que se lleven a cabo los controles de las condiciones ambientales del depósito y muestreos periódicos para registrar el estado de los lotes. Esto permite realizar con frecuencia el control de las semillas para detectar una posible disminución de la calidad y al mismo tiempo identificar las causas. Esta detección permitirá aplicar las medidas correctivas pertinentes que eviten mayores pérdidas de calidad. En este sentido, el Monitoreo y Control de Calidad tiene un rol fundamental durante el almacenamiento y se puede llevar a cabo realizando análisis de semillas frecuentes.

de las mismas para germinar y producir plántulas con potencial para desarrollarse en plántulas adultas. En el caso particular de esta prueba, hablamos de “inferencia de la calidad” ya que según el deterioro de los tejidos se hace una estimación de cuál será el comportamiento de las semillas al momento de la germinación sin ver el desarrollo de las plántulas.

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La conservación de la calidad lograda en el lote de producción debe ser el objetivo principal en todas las empresas semilleras. Desde el momento de la cosecha, pasando por todas las etapas propias del acondicionamiento y durante el almacenamiento, ocurre inevitablemente la pérdida de calidad fisiológica de semillas asociada al deterioro natural. Por tal motivo, todos los esfuerzos puestos en la conservación no son en vano al momento de mantener estándares óptimos de calidad. Además, la velocidad con que se produce la pérdida de calidad dependerá de factores intrínsecos de las semillas. Entre estos factores se puede mencionar la limpieza del lote, el estado sanitario, el estado fisiológico, la temperatura de las semillas y el contenido de humedad.

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blancos carecen de actividad respiratoria y por lo tanto se consideran tejidos muertos. La viabilidad también está relacionada con la consistencia o turgencia que presentan los tejidos. De esta manera, los tejidos viables son turgentes mientras que los tejidos deteriorados y/o muertos son flácidos. Luego de evaluar las semillas en función a su color, turgencia e integridad de los tejidos, éstas se clasifican en distintos niveles de viabilidad y vigor.

Para obtener la mayor información posible en la Prueba Topográfica por Tetrazolio, el Laboratorio de Semillas del INTA Oliveros desarrolló un patrón de niveles de viabilidad y vigor para realizar una identificación más precisa sobre la condición fisiológica de los lotes de semillas de girasol (Figura 1). Este patrón permite separar a las semillas viables en tres grupos ya que no todas las semillas vivas son iguales y pueden presentar daños de diversa magnitud.

En la clasificación de las semillas, todas aquellas simientes que no presentan daños y cuyos tejidos seminales se observan turgentes y con coloración rosada pálida uniforme se consideran Semillas Viables Sin Defectos y con Alto Vigor. Estas semillas tienen buena capacidad para germinar en un amplio rango de condiciones y producir plántulas con capacidad para desarrollarse en plantas adultas. Las semillas consideradas de alto vigor tienen mayor probabilidad de establecerse con éxito en el stand inicial del cultivo cuando las condiciones en el campo no son favorables. Son consideradas semillas de alta performance durante el almacenamiento ya que pueden conservar su calidad sin grandes alteraciones durante este período.

En algunos lotes de girasol, es común encontrar semillas con áreas dañadas en distintas estructuras.

En algunos casos, estos daños no afectan la capacidad

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Figura 1

Patrón de Niveles de Viabilidad y Vigor para semillas de girasol. Fuente INTA EEA Oliveros.

La agrupación de las semillas en los niveles de viabilidad y vigor descriptos permite obtener información valiosa para el diagnóstico de calidad de los lotes de girasol. De este modo, se puede conocer el real estado fisiológico de las semillas que componen un lote ya que el porcentaje de semillas de cada nivel puede ser muy variable entre lotes que tienen el mismo valor final de viabilidad y vigor. Disponer de esta información brinda una herramienta valiosa a la hora de separar lotes por calidades, decidir manejos diferenciales y destinos. Aquellos lotes de girasol con un alto porcentaje de semillas con defectos severos son más vulnerables a las condiciones desfavorables en el almacenamiento ya que el nivel de deterioro de los tejidos es alto y si no se asegura una condición óptima de conservación, las semillas pueden perder su viabilidad rápidamente. Por tal motivo, la frecuencia de análisis en lotes con estas características debe ser

El cuarto nivel de viabilidad está comprendido por todas aquellas semillas que presentan daños de mayor gravedad. Estos daños pueden producir fallas en el proceso de germinación o bien la producción de plántulas con anormalidades que impedirán su establecimiento en el stand inicial del cultivo. Las semillas que componen este nivel se denominan Semillas No Viables y no son aptas para la siembra.

Los daños presentes en estas semillas son extensos, profundos y pueden estar localizados en cotiledones y/o eje embrionario. Para evitar que las semillas viables con Defectos Severos pierdan calidad y pasen a componer el nivel de Semillas No Viables es necesario extremar las condiciones de almacenamiento y acortar el tiempo entre análisis. Es importante recordar que los daños presentes en los tejidos son dinámicos, es decir que con el tiempo de almacenamiento y según sean las condiciones ambientales, estos daños van a evolucionar y cambiar. Las áreas deterioradas van a evolucionar hacia áreas muertas y de esta manera las semillas pueden ir cambiando de nivel durante el almacenamiento. Con las mejores condiciones ambientales que se brinde al lote durante el almacenamiento se puede mantener o frenar el avance natural del deterioro.

La Prueba Topográfica por Tetrazolio es muy versátil ya que puede aplicarse a todas las especies, sin embargo, en semillas de algunos cultivos como girasol, soja, arveja, lenteja, garbanzo se puede identificar el factor causante de las lesiones presentes en los tejidos seminales. En las semillas de girasol pueden observarse daños de distinta naturaleza como picaduras de chinches, daños causados por el ambiente y también lesiones producidas por maquinarias.

Los daños presentes en las semillas de girasol tienen características que permiten identificarlos con claridad.

Es así que las lesiones causadas por el estilete de las chinches se caracterizan por ser de textura rugosa, similar a un corcho, y generalmente son zonas deprimidas de forma circular. Debido a que la chinche pica de manera errática a las semillas, los daños por chinches pueden encontrarse en distintos lugares y puede haber más

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La viabilidad de las semillas de girasol encuentra su límite en aquellas simientes que presentan grandes áreas dañadas, que pueden ser profundas y se encuentran en el extremo superior de los cotiledones.

En este caso, las semillas no verán comprometida su capacidad de germinar en condiciones favorables. Sin embargo, estos daños afectan la condición de vigor de las semillas y por lo tanto, ante una condición adversa en la siembra, pueden ocurrir fallas en la germinación y establecimiento de las plántulas en el campo. El mismo efecto tienen los daños superficiales y/o pequeños cuando se encuentran ubicados en zonas cercanas al eje embrionario o sobre éste. Las semillas con estas características se clasifican como Semillas Viables con Defectos Severos. El Vigor de las semillas que componen este nivel se encuentra en su Límite Crítico, por lo tanto son semillas que podrán germinar adecuadamente sólo en condiciones favorables y/o conservarse durante cortos períodos de tiempo bajo condiciones adecuadas de baja temperatura y baja humedad relativa para evitar el avance del deterioro de los tejidos.

mayor que en aquellos lotes almacenados que están compuestos por altos porcentajes de semillas sin defectos o con defectos moderados.

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para establecerse en el campo ni para conservarse en el almacenamiento, siempre y cuando sean daños superficiales y poco extensos que no comprometan la integridad física de ninguna estructura seminal.

Estas semillas se clasifican como Semillas Viables con Defectos Moderados y Vigor Medio.

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de una picadura. Los tejidos dañados por picaduras de chinches están muertos y por lo tanto son de color blanco. El insecto para alimentarse introduce el estilete, inyecta saliva toxica, diluye los contenidos celulares y luego los absorbe, de esta manera quedan en la semilla los restos muertos de las células que no van a teñirse con tetrazolio y es por ello que las áreas dañadas quedan de color blanco. Sin embargo, es común encontrar tejidos dañados por chinches con coloraciones grises, verdes y/o marrones debido a la colonización de esos tejidos muertos por hongos y/o levaduras introducidas con el estilete de las chinches (Figura 2).

Las maquinarias impactan sobre las semillas de girasol y producen daños que se observan como cortes nítidos sobre los tejidos y que pueden tener diferente magnitud. Los daños mecánicos son erráticos al igual que los daños de chinches y pueden encontrarse en cualquier parte de la semilla según el lugar en que la máquina golpeó a la semillas (Figura 3). Las semillas de girasol son en realidad frutos y por lo tanto poseen una mayor protección frente a daños de esta naturaleza en comparación con las semillas de Fabáceas (ex

leguminosas) como la soja o la arveja. Sin embargo, es posible observar con nitidez los tejidos dañados por maquinarias e inferir el efecto de este daño sobre la viabilidad y el vigor.

El ambiente de producción estresante genera daños sobre las semillas de girasol que se caracterizan como áreas de tejidos deteriorados de color rojo intenso que luego se transformarán en tejidos muertos de color blanco (Figura 4). El origen de este daño está dado por presiones ejercidas por las paredes del fruto sobre los cotiledones. Los períodos de desecación e hidratación a los que están sometidas las semillas de girasol en el capítulo, generan fuerzas de contracción y expansión sobre los cotiledones y eje embrionario.

La localización de los daños es un aspecto muy importante a tener en cuenta al momento de clasificar las semillas según su viabilidad y vigor. Existen estructuras seminales esenciales para el desarrollo de una plántula sin defectos o con defectos menores como son la radícula y la plúmula compuesta por el primer par de hojas que protegen al meristema apical. Sobre Figura 2

Daños causados por picadura de chinche: a) tejido gris dañado y colonizado por hongos; b) tejido muerto deprimido de color blanco. Fuente INTA Oliveros.

Figura 3

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Semillas con daños mecánicos señalados con flechas: a) Corte extenso en zona central de cotiledones de una semilla no viable; b) corte de poca extensión ubicado en zona de unión de cotiledón con eje embrionario. Fuente: INTA Oliveros.

Figura 4

Semillas de girasol con daños ambientales: a) semilla viable con defectos severos que presenta daño ambiental extenso y superficial en área longitudinal de un cotiledón; b) semilla no viable con daño ambiental que afecta a toda la radícula y zona de unión de ésta con los cotiledones. Fuente INTA Oliveros.

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algunas de estas estructuras solo se puede admitir la presencia de daños superficiales y pequeños. En el caso de los cotiledones, que son estructuras grandes y pueden compensar la pérdida de tejido, se puede admitir la presencia de daños extensos y profundos en su extremo superior o daños extensos pero superficiales que afecten a un solo cotiledón. Sin embargo, la zona de los cotiledones circundante a la plúmula debe estar en buen estado al menos en uno de los cotiledones para asegurar el pasaje de las sustancias de reserva desde los cotiledones hasta el eje embrionario durante el proceso de germinación.

El deterioro presente en los tejidos seminales es dinámico y la velocidad con que dicho deterioro avance en las semillas almacenadas dependerá de las condiciones de almacenamiento y del contenido de humedad de las semillas al ingreso del almacenamiento. Es importante

tener presente que el resultado de cualquier análisis es una foto del momento en que dicho análisis se realizó.

Por tal motivo, es fundamental hacer evaluaciones desde la pos cosecha inmediata para tener el tiempo cero de la calidad del lote y luego hacer análisis periódicos para controlar la evolución de la calidad del lote en el tiempo y de esta manera realizar diagnósticos, plantear cambios y planificar despachos.

La Tecnología de Semillas cuenta con herramientas para el Control de la Calidad de lotes de semillas de girasol almacenados, que permiten hacer un seguimiento de la condición fisiológica. La conjunción de precisión y rapidez que posee la Prueba Topográfica por Tetrazolio aporta confiabilidad a la empresa semillera y/o al usuario de la semilla a la hora de interpretar los resultados del análisis y tomar decisiones acertadas sobre el destino de los lotes de girasol almacenados.

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