3ª Reunión Internacional de Riego. INTA Manfredi. 30 y 31 de ...

3ª Reunión Internacional de Riego. INTA Manfredi. 30 y 31 de octubre de 2012

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Resultados de 17 años de experiencia en el módulo de riego de

INTA Manfredi - Córdoba

Salinas, Aquiles1*; Martellotto, Eduardo1; Giubergia, Juan P.1; Álvarez, Carolina1;

Bocardo, Matías1; Severina, Ignacio1; Arce, Ana I.1

1

INTA EEA Manfredi. * Autor de contacto: [email protected]. Ruta Nac. 9, km 636, Manfredi, Córdoba. CP: 5988. Teléfono: 03572 493053.

1. Introducción

Desde la incorporación de la siembra directa y las tecnologías de manejo asociadas

a ella, la producción agropecuaria y los rendimientos por hectárea se han ido

incrementando a lo largo de los años, como se puede observar en la Figura 1, donde se

compara la producción de algunos cultivos, en el trieño 1970-73, con respecto al trieño

2008-11.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

1970/73 2008/11 1970/73 2008/11 1970/73 2008/11 1970/73 2008/11

MAIZ TRIGO MANI SOJA

kg

/ha

Figura 1. Evolución de rendimientos, comparando los trieños 1970-73 vs. 2008-11 de los principales cultivos de la provincia de Córdoba. (Fuente: SIIA 2012).

Muchos productores con excelentes manejos, encontraron en mayor o menor

tiempo su techo productivo. Sin embargo la necesidad de seguir creciendo en

productividad e intensificación llevó a muchos de ellos a buscar soluciones a este techo

productivo, y encontraron en el riego suplementario, una herramienta que provocó un

mailto:[email protected]


2

cambio paradigmático en la forma de ver y hacer la producción. El INTA, acompañó y

fomentó el desarrollo sustentable de esta tecnología, que ha tenido, con cierta

variabilidad interanual, una tendencia creciente en la superficie regada. Esto se observa

en la Figura 2 donde se muestra la venta de equipos de pivot, que alcanzó el valor

máximo en 1996 cuando se instaló el modulo demostrativo de INTA Manfredi. En función

de los datos provistos por aduana de venta de equipos de riego importados, hay

registrado hasta el año 2007 una venta total de 2.828 equipos de 7 tramos (cada tramo

posee 392 m de largo, lo que resulta en círculos de 48,5 ha).

0

100

200

300

400

500

600

Eq

uip

os

de

7 t

ram

os

1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Años

Equipos vendidos

Equipos vendidos

Figura 2. Evolución de la venta de equipos de riego 1992-2007. (Fuente: Aduana).

La adquisición y puesta en marcha de un sistema de riego tiene costos elevados y

la rentabilidad del sistema varía según la eficiencia de manejo y los rendimientos

logrados. Sin embargo, en la mayoría de los casos, el resultado es positivo como se

puede observar en la Figura 3 donde se presenta la inversión anual y la acumulada

desde 1992. En el año 2007 se alcanza una inversión acumulada total de U$S

237.552.000.


3

Inversión en equipos

0

5000000

10000000

15000000

20000000

25000000

30000000

35000000

40000000

45000000

50000000

1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007

Año

Inv

. a

nu

al

(U$

S)

0

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100000000

150000000

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Inv

. A

cu

mu

lad

a (

U$

S)

inversion anual inversion acumulada

Figura 3. Inversión anual y acumulada en equipos de pivot.

2. Materiales y métodos

En INTA Manfredi, con fines experimentales y demostrativos, se instaló en el año

1996 un módulo productivo con riego suplementario. El mismo tiene un equipo de pivot

central, de 5 tramos y voladizo, que riega una superficie de 30 ha. El agua es

suministrada por una perforación que posee una electro bomba sumergible, con un

caudal de 140.000 litros/hora. Se definieron dos secuencias de cultivos Secuencia A:

trigo/soja 2º-maíz 1º y Secuencia B: trigo/maíz 2º-soja 1º, como se esquematiza e ilustra

en las Figuras 4 y 5.

Figura 4. Módulo de riego suplementario de INTA EEA Manfredi.


4

Figura 5. Cultivos de maíz, soja y trigo representativos de las secuencias en el módulo de riego suplementarios de la INTA EEA Manfredi.

En el módulo se realizan ensayos y evaluaciones de materiales genéticos y

prácticas de manejo (fechas de siembra, riego, fertilización, etc.) con la finalidad de

asesorar a los productores regantes de la región.

El suelo del módulo pertenece a la serie Oncativo (Tabla 1), es un Haplustol éntico,

profundo, bien drenado con una pendiente que no supera el 0,5 %. La serie de suelo es

representativa del área, que conjuntamente con otras series de similar aptitud ocupa una

importante superficie en la región central de Córdoba (alrededor de 2.000.000 ha) (Jarsun

et al., 1987). En la Tabla 1 se puede observar que el suelo tiene un pH ligeramente ácido

(no limitante) y no salino, moderado contenido de materia orgánica y nitrógeno total y

bien provisto de fósforo.

Tabla 1. Contenido de MO, Nt, pH, CE y P del suelo del módulo de riego suplementario.

Profundidad (cm) MO (%) N total (%) pH CE (dS/m)

P Bray 1 (ppm)

0–20 2,10 0,125 6,20 0,6 30

20–40 1,35 0,089 6,70 0,7 13


5

La calidad del agua de la perforación que se utiliza es regular a buena. La

concentración de sales totales es de 700 mg litro-1 y el índice RAS ajustado es 7,9. De

acuerdo a estos valores, su utilización en forma continua implica un bajo a mediano

riesgo de salinización y mediano de sodificación (Ayers y Westcot 1989).

La estrategia de riego, es decir los momentos y láminas de riego para cada cultivo,

se decide en función de un balance hídrico. Luego de dieciséis años de riego se pueden

observar, en las Figuras 6a y 6b, los promedios de riegos mensuales por cultivo y

secuencia. La estrategia de fertilización utilizada para nitrógeno se basa en la utilización

de curvas de respuesta generadas a nivel regional. Para fósforo se utiliza el criterio de

reposición y mantenimiento; el mismo se aplica a la siembra, ya sea localizado o al voleo.

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May

mm

rie

go

ap

licad

os

Trigo Soja 2ª Maiz 1º

0

10

20

30

40

50

60

70

Jun Jul Ago Set Oct Nov Dic Ene Feb Mar Abr May

mm

rie

go

ap

licad

os

Trigo Maiz 2º Soja

Figura 6. a) Riegos promedio por cultivo de la secuencia A y b) Riegos promedio por cultivo de secuencia B.


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3. Resultados

Los valores promedios (período 1996-2011) de rendimientos, diferencia en

rendimientos entre riego y secano y milímetros de riego aplicados para los cultivos que

integran la rotación se presentan en la Tabla 2. Es necesario aclarar que los cultivos

están presentes en todas las campañas.

También, es muy importante destacar el incremento en producción de grano al

incorporar el riego en las secuencias, tal como se puede apreciar en la Tabla 3. Con la

secuencia de 3 cultivos en 2 años el aumento de rendimiento del riego en promedio

alcanza 57 % con respecto a secano.

En promedio y por año, el aumento de producción por hectárea con la utilización de

riego es de 3.476 Kg./ha/año de grano. Si tenemos en cuenta que el área potencial de

riego en la provincia de Córdoba es de aproximadamente 1.500.000 has (Gorgas et al.,

1996), se podrían obtener 5.214.000 toneladas de grano extra por año si estuviera bajo

riego suplementario la superficie potencial.

Tabla 2. Rendimientos promedios en riego y secano (período 1996-2011).

Cultivo

Rendimiento promedio (kg ha

-1)

Diferencia (kg ha

-1)

Incremento respecto a

secano

Riego promedio

(mm)

Riego Secano (%)

Trigo (ant soja) 5.248 2.486 2.762 111 208

Trigo (ant. maíz) 4.758 2.096 2.662 127 208

Soja 1ª 3.980 3.050 930 30 138

Soja 2ª 2.872 2.335 537 23 99

Maíz 1ª 12.176 8.012 4.164 52 156

Maíz 2ª 9.004 6.154 2.850 46 119

Tabla 3. Producción total por hectárea según secuencia, e incremento de producción por

utilización de riego.

Secuencias Riego

(kg ha-1

) Secano

(kg ha-1

) Incremento de producción

(kg ha-1

)

A – trigo/soja 2º-maíz 1º 19.806 12.443 7.363 B - trigo/maíz 2º-soja 1º 18.232 11.690 6.542


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4. Bibliografía

Ayers, R; Westcot, D. 1989. Water quality for agriculture.Irrigation and Drainage.Paper Nº

29 rev 1. FAO, Roma. 174 p.

Jarsun, B; Bosnero, H; Lovera, E. 1987. Carta de suelos de la República Argentina. Hoja

3163-32 Oncativo. Plan Mapa de suelos.

Gorgas, J; Lovera, E; Tassile, J. 1996. Posibilidades de riego suplementario en cultivos

extensivos de cosecha en la provincia de Córdoba. SAGyRR de Córdoba, INTA.


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La funcionalidad de los sistemas radicales y su aplicación para

optimizar el uso del Balance Hídrico

Severina, Ignacio 1

1 INTA EEA Manfredi. Ruta Nac. 9, km 636, Manfredi, Córdoba. CP: 5988. [email protected].

Teléfono: 03572 493053.

1. Introducción

El incremento de la población mundial y el crecimiento industrial asociado al sector

agropecuario, hicieron que el recurso agua sea una temática de discusión a nivel

mundial. En el caso de Argentina y la mayor parte del mundo, el agua para riego es el

principal destino de los recursos hídricos, ya que del total de agua consumida en el país,

el 70% se emplea para la agricultura (Fiorentino, 2005).

La mayor parte de la producción agropecuaria Argentina, y principalmente la región

central de la provincia de Córdoba, se desarrollan en ambientes semiáridos, los cuales

presentan una importante variabilidad en los rendimientos de los cultivos debido

principalmente a la escasez y la inadecuada distribución de las precipitaciones (Severina

et al., 2010).

La superficie potencialmente cultivable bajo riego, según la disponibilidad de los

recursos hídricos superficiales y subterráneos es de 6.128.000 ha (INTA 1986), de los

cuales el 40% (2.500.000 ha) pueden destinarse para riego integral y las restantes son

aptas para riego complementario (GWP, 2000).

En Argentina la superficie bajo riego asciende a 1.355.000 ha. (INDEC, 2006). En

la provincia de Córdoba, de acuerdo al censo 2002, la superficie bajo riego era 93.835 ha.

Los trabajos realizados por INTA Manfredi indican que el riego por aspersión en cultivos

extensivos pasó de 56.000 ha (INDEC, 2006) a 130.000 ha a fines del 2008 (Rampoldi et

al., 2010).

El riego permite complementar la demanda de agua del cultivo ante posibles

períodos de deficiencias hídricas, de tal modo es importante poder cuantificar el agua en

el suelo. Unas de las formas es a través de mediciones directas, con instrumentos como

barrenos, tensiómetros, bloques de yeso, sondas de capacitancias tipo TDR y FDR y

sondas de neutrones, que salvo esta última, la falta de precisión en la estimación y lo

trabajoso de las determinaciones a campo, dificultan la posibilidad de contar con datos

certeros del contenido de agua en el suelo (Andriani, 2012).



9

Otra forma de estimar indirectamente el agua en el suelo, es a través del uso de

herramientas como los balances hídricos (BH). El BH permite estimar diariamente el

contenido de agua en el suelo explorado por las raíces, determinar períodos de déficit

hídrico y programar riegos. Este último, permite responder a dos preguntas

fundamentales en los sistemas bajo riego, ¿Cuándo regar? y ¿Cuanto regar? (Martellotto

et al., 2004).

2. El Balance Hídrico y sus componentes

El BH de un suelo en el cual crece y se desarrolla un cultivo, resulta de las

diferencias entre los ingresos y egresos de agua al sistema. Entre los ingresos están las

precipitaciones (Pp), el riego (R) y las napas freáticas (si las hay) y entre los egresos, la

evaporación directa desde el suelo (Es), la transpiración del cultivo (T), el escurrimiento

superficial (Esc) y el drenaje profundo. La transpiración del cultivo es el término del BH

que está directamente relacionado con la fijación de dióxido de Carbono (C02) y por lo

tanto con el rendimiento del cultivo (Dardanelli et al., 2003).

La ecuación básica de un BH a nivel de lote, y para un cultivo diariamente, se

muestra en la siguiente ecuación (Andriani., 2012):

ADS = ADdp + NADr + LL + R – ETC – Esc (1)

donde ADS: Agua diaria disponible en el suelo explorado por las raíces, ADdp: Agua

disponible en el suelo el día previo, NADr: Nuevo aporte de agua disponible por

crecimiento de las raíces, Pp: Lluvia diaria, R: Riego, ETC: Evapotranspiración diaria del

cultivo y Esc: Escurrimiento superficial. Todas las variables son expresadas en lámina de

agua, en milímetros (Andriani., 2012).

Dardanelli et al., 2010, determinaron a través de sonda de neutrones las pérdidas

de agua por escurrimiento, en sistemas bajo siembra directa para cultivos invernales,

estivales, barbechos y pasturas en suelos Haplustoles énticos de Córdoba y además para

suelos Argiudoles típicos y Vérticos de Olivero (Santa Fe). La ecuación 2 estima las

pérdidas por escurrimiento propuestas por Dardanelli et al. (2010):

Esc = 0,0154* Pp 1,745 (r2 = 0,82) (2)


10

De la ecuación se desprende que para una lluvia de 30 mm, escurren 6 mm y para

una de 60 mm se escurrirán 20 mm.

La evaporación directa desde el suelo también constituye una pérdida importante

en los sistemas bajo riego, principalmente hasta que el cultivo logra una cobertura

completa del suelo. Para un cultivo de maní, se estimó que aproximadamente el 30% del

agua consumida se perdió por evaporación directa desde el suelo en etapas tempranas

del cultivo (Dardanelli et al., 2010). Estas dos pérdidas (Esc y Es) son tenidas en cuentas

por los BH, la primera se tiene en cuenta al considerar la lluvia efectiva y la segunda la

contemplan los coeficiente de cultivos (kc).

3. Importancia del suelo para el uso del Balance Hídrico

Para poder utilizar un BH, es importante conocer la capacidad de almacenaje de

agua de nuestros suelos. En términos ideales, la composición en volumen de un suelo de

textura media (franca) es de 50% de sólido (45% Minerales y 5% Materia Orgánica (MO)

y el 50% restantes de poros. Estos poros pueden estar ocupados por agua o por aire

(Taboada y Álvarez, 2008). La cantidad de agua que puede almacenar el suelo, está

determinada por el volumen total de espacios vacíos o espacios porosos. La relación

entre el contenido de agua del suelo y su energía de retención nos permite caracterizar

los siguientes parámetros denominados Constantes Hídricas (Conti et al., 2000).

Límite superior (Ls) o Capacidad de campo (CC): Es la cantidad de agua retenida

en el suelo después que ha drenado el agua gravitacional y cuando la velocidad de

movimiento descendente del agua disminuye sustancialmente (Viehemeyer y

Hendrikson., 1931). Su valor es variable, pero para muchos suelos un valor aceptable

oscilaría entre 10 a 33 Kpa o 0,1 a 0,3 bares.

Límite inferior (Li) o Punto de Marchites permanente (PMP): Es referido al contenido

de agua en donde la energía de retención es tan alta que las plantas no la pueden

absorber alcanzando su estado de marchites parcial o total resultante de un estrés

hídrico. Si bien este valor es variable, se toma como valor de referencia -1500KPa o -15

bares (Taboada y Álvarez, 2008). En el casos de cultivos sometidos a sequías, la

capacidad de absorber el agua retenida hasta -15 bares depende fundamentalmente de

la especie en cuestión y del grado de exploración del sistema radical en cada estrato del

perfil del suelo (Dardanelli et al., 2003).

Agua útil (AU): Es la cantidad de agua que un suelo puede almacenar para el

crecimiento del cultivo, expresada como la diferencia entre el Ls y el Li. Debido a que el

AU es la diferencia entre los dos límites, su magnitud depende de las propiedades que


11

determinan ambas constantes hídricas. El Ls depende fundamentalmente del contenido

de MO, y la textura, ambas definen la estructura de un suelo, mientras que para el Li es la

textura (Taboada y Álvarez, 2008). En la Figura 1 se muestran los valores de las

constantes hídricas (expresadas en milímetros) para un suelo Haplustol éntico de la serie

Oncativo. Algunos valores típicos de agua útil están en el rango de 130-140 mm por

metro de perfil, excepto en suelos arenosos donde el agua útil alcanza sólo unos 80 mm.

Por lo tanto, en la mayoría de los suelos de la región Pampeana sin limitaciones físicas o

químicas, el agua útil es similar (Dardanelli et al., 2003).

-200

-180

-160

-140

-120

-100

-80

-60

-40

-20

0

20 30 40 50 60 70 80

Lámina de agua (mm)

Pro

fun

did

ad

(c

m)

Figura 1. Valores de lámina de agua (mm) para las constantes hídricas Capacidad de campo (línea negra) y el punto de marchites permanente (línea entrecortada) hasta los 200 cm de profundidad, para un suelo Haplustol éntico de la serie Oncativo.

4. Resultados

4.1. Funcionalidad de los sistemas radicales

Conocida el AU que puede almacenar el suelo explorado por las raíces, hay que

analizar en qué medida el sistema radical del cultivo puede aprovecharla. Para esto es

importante conocer a que profundidad las raíces absorben el agua en un determinado

momento y que cantidad de agua pueden absorber las raíces de los cultivos por día, o

sea la tasa de absorción de agua, (TA). Para esto, Monteith, 1986, caracterizó la

capacidad de absorción de agua de los sistemas radicales combinando funciones que

describen (i) La velocidad de profundización de raíces (VPR cm día-1) y (ii) la tasa de

absorción de agua en cada capa de suelo (TA).


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4.2. Velocidad de profundización de las raíces

La profundización de raíces medida en forma directa en cultivos como girasol, soja,

maíz y trigo, creciendo en suelos sin limitaciones físicas (Andriani, 2000), muestra un

patrón sigmoideo que alcanza la máxima profundidad cuando comienza el llenado de los

granos. Para estimar la VPR en forma indirecta, se obtiene a través de mediciones

sucesivas de humedad del suelo en condiciones de sequía luego de rellenado el perfil,

graficando la fecha en que se inicia el agotamiento del agua en cada capa de suelo en

función del tiempo. La pendiente de la función lineal representa la VPR y se expresa en

cm día-1 (Monteith, 1986). En la Figura 2, se muestran datos para cultivos de maní

(Severina et al., 2011), girasol y soja (adaptado de Dardanelli et al., 2003) en suelos sin

limitaciones por disponibilidad de agua en el subsuelo o impedimentos físicos que

pudieran alterar la morfología del sistema radical y disminuir la VPR y/o TA.

-350

-300

-250

-200

-150

-100

-50

0

0 20 40 60 80 100 120 140

Días desde la siembra

Pro

du

nd

ida

d (

cm

)

Figura 2. Profundidad aparente de las raíces en relación a los días desde la siembra para maní (cuadrados llenos, y = -2,4x + 13,9 r

2 = 0,84), girasol (triángulos llenos; y = -4,4x + 40,8; r

2 = 0,83)

y soja (círculos vacíos; y = -3,5x + 25,7, r2 = 0,92). La pendiente del ajuste lineal representa la

velocidad de profundización de las raíces.

La Figura 3 muestra que existen diferencias en la VPR entre especies (Dardanelli et

al., 1997) mostrando mayores valores el girasol (4,4 cm d-1) seguido de la soja (3,3

cm d-1) y por último el maní (2,4 cm d-1).


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Uno de los factores que pueden afectar la tasa de profundización de las raíces es el

contenido de agua en el suelo (Gil., 1994; Severina et al., 2011). En un trabajo realizado

por Severina et al. (2011) se observó que los cultivos que presentaron un menor

contenido de agua al momento de la sequía (30% AU vs 70% AU), evidenciaron un

retraso en el avance del frente de absorción de agua (Figura 3).

Figura 3. Evolución del contenido volumétrico de agua a partir de la siembra para un tubo de acceso particular en los tratamientos con 70% de agua útil (símbolos grises) y 30% de agua útil (símbolos negros), correspondiente a los estratos de suelo 140-160 cm (círculos) y 160-180 cm (cuadrados). La línea entrecortada muestra el valor de límite inferior de contenido de agua para esos estratos.

El comienzo de la absorción de agua para la capa 140-160 cm en la condición 70%

de AU fue aproximadamente a los 70 días desde la siembra (Figura 3), mientras que su

contraparte con 30% de AU lo hizo a partir de los 92 días. Para esta última condición

hídrica, la humedad volumétrica se mantuvo estable en la capa 160-180 cm. sugiriendo

que el sistema radical del cultivo no pudo absorber agua más allá de los 160 cm de

profundidad. El cociente entre la profundidad de absorción (150 cm) a los 92 días desde

la siembra que fue alcanzada dicha profundidad, indica que los tratamientos con 30% de


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AU presentaron un valor promedio de VPR de 1,6 cm día-1, lo cual es un indicio de un

disminución de la VPR.

4.3. Tasa de absorción de agua

La TA se determina por la velocidad de agotamiento del agua en un determinado

estrato del suelo una vez que las raíces alcanzaron el mismo. Este valor indica la

proporción del AU remanente que puede absorber por día en cada estrato explorado por

las raíces. En la Figura 4 se observa la TA para Girasol, soja (adaptado de Dardanelli et

al., 2003) y maní (Severina et al., 2011) para suelos sin limitaciones hídricas y físicas.

-350

-300

-250

-200

-150

-100

-50

0

0,01 0,03 0,05 0,07 0,09 0,11 0,13

Tasa de Absorción (días-1

)

Pro

fun

did

ad

(c

m)

Figura 4. Tasa de absorción de agua para girasol (círculos), soja (cuadrado) y maní (Triángulos) en un suelo Haplustol éntico de la serie Oncativo.

De la Figura 4 se destaca que la TA varía por especie, presentando los mayores

valores el girasol (TA 0,11 día-1) y los menores el cultivo de maní (TA 0,07 día-1). Un

comportamiento intermedio se observó para el cultivo de soja. El valor de este parámetro

decrece en los estratos profundos lo que estaría sugiriendo una escasa densidad de

raíces. Esta menor densidad de raíces en estratos más profundos del suelo y combinado

con un tiempo insuficiente entre la llegada de la raíz y la madurez del cultivo, imposibilita

poder agotar el agua del subsuelo (60-200 cm). Uno de los factores que pueden afectar la

TA, es el contenido de agua en el subsuelo. La Figura 5 muestra los valores de TA para


15

cultivos de maní con diferentes contenidos de agua en el subsuelo al momento de la

sequía impuesta (70% AU vs 30% AU) (Severina et al., 2011).

-200

-180

-160

-140

-120

-100

-80

-60

-40

0 0,02 0,04 0,06 0,08 0,1 0,12 0,14

Tasa de absorción de agua (día-1

)P

rofu

nd

idad

(cm

)

Figura 5. Tasa de absorción de agua en maní a lo largo del perfil para un suelo Haplustol éntico con sequía impuesta. Los círculos llenos representan cultivos con el 70% de agua útil y los cuadrados vacíos con el 30% del Agua útil.

El comportamiento del cultivo con menor AU en el subsuelo (cuadrados vacíos)

mostró una reducción en los valores de TA con respecto a los que presentaron una

mayor cantidad de agua (70% AU). Esto podría ser atribuido a una mayor resistencia

mecánica del suelo que afectaría la proliferación de las raíces principalmente a partir de

los 70 cm de profundidad (Severina et al., 2010).

Las diferencias existentes entre los cultivos en los valores de VPR y TA, son

evidencias de que presentan diferentes estrategias para absorber el agua del subsuelo

durante períodos de sequía. Esto se puede observar en la Figura 7, la cual muestra el

contenido de agua remanente para los cultivos de girasol, soja partiendo de subsuelos sin

limitaciones hídricas (adaptado de Dardanelli et al., 2003) y para maní en dos condiciones

de subsuelo (30 y 70% AU) (Severina et al., 2011).


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Figura 6. Humedad volumétrica obtenida al final del ciclo de los cultivos de girasol y soja (adaptado Dardanelli et al., 2003) y para maní (Severina et al., 2011).

El girasol cuyo sistema radical es el de mayor capacidad de utilización de agua del

subsuelo, se debe a su elevada VPR (Figura 2) así como su mayor TA (Figura 4). El maní

por el contrario hace menor uso de las reservas del subsuelo y deja una considerable

cantidad de agua útil en detrimento del rendimiento bajo sequía y en beneficio del cultivo

siguiente (Severina et al., 2011). Esto a su vez es más perjudicial para el cultivo cuando

el contenido de agua del subsuelo es bajo (30% AU) ya que la mayor resistencia

mecánica del suelo reduce significativamente la VPR y en la TA afectando la captura del

recurso hídrico. Por lo tanto, aquellos cultivos que parten con una baja disponibilidad de

agua en el subsuelo (60-200 cm de profundidad), serán doblemente penalizados en su

productividad asociada al uso del agua. Por un lado debido al efecto que causa la escasa

cantidad de agua en el subsuelo sobre la velocidad aparente de profundización de los

sistemas radicales y su proliferación. Por otro lado, debido a que tales sistemas radicales

serán menos eficientes en la utilización del agua almacenada en el subsuelo; i.e., tendrán

menos capacidad para hacer uso de las reservas hídricas en los períodos de sequía.

5. Consideraciones finales

El estudio de la funcionalidad de los sistemas radicales permite poder avanzar en

algunos aspectos fundamentales para el manejo del riego suplementario. La optimización

-350

-300

-250

-200

-150

-100

-50

0

0,10 0,15 0,20 0,25 0,30 0,35

Humedad volumétrica (cm3 cm

-3)

Pro

fun

did

ad

(c

m)

Soja

Girasol

PMP

CC

Maní 70% AU

Maní 30% AU


17

del riego debe contemplar el relleno del perfil del suelo según la profundidad potencial de

enraizamiento, evitando las pérdidas de agua por escurrimiento y la aplicación de láminas

de agua en épocas de mayor evaporación desde el suelo (por ejemplo los períodos

temprano en los cultivos estivales). Este manejo, permitiría a las raíces de los cultivos

alcanzar su máxima profundidad efectiva si el subsuelo tiene suficiente agua útil;

posibilitando un óptimo desarrollo de sus sistemas radicales para lograr en momentos de

máximas demandas ambientales y sequías temporales, capturar la mayor cantidad de

agua almacenada.

Las distintas estrategias de los cultivo para hacer uso del agua en momentos de

sequía, podría ser una evidencia de que los umbrales de riego (difundido ampliamente

como un criterio de riego para evitar déficit hídricos), no deberían ser fijos e iguales para

cada cultivo. Se debería tener en cuenta factores como la VPR, TA, máxima profundidad

de absorción de agua, y además otros aspectos también fundamentales como son el tipo

de suelo y la demanda atmosférica que no fueron tratados en este trabajo.

Los rendimientos potenciales en sistemas con riego suplementario son alcanzados

en fechas de siembras tempranas y partiendo con altos contenidos de agua en el

subsuelo. Esto fue demostrado en muchos cultivos para estas regiones semiáridas

central de la provincia de Córdoba, ya que el retraso de las fechas de siembra expone al

cultivo a valores de radiaciones y temperatura decrecientes durante el período crítico, y

esto se acentúa más aún cuando el contenido de agua del subsuelo es bajo, debido al

efecto que causa el subsuelo seco sobre la funcionalidad de los sistemas radicales.

6. Bibliografía

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20

Patrones de absorción y eficiencia de uso del agua de cultivos

invernales en el centro de Córdoba

Cantarero, Marcelo 1 *; Tula, Alfredo 1; Luque, Sergio 1; Ovando, Gustavo 1; Dardanelli,

Julio 2

1 Facultad de Ciencias Agropecuarias – Universidad Nacional de Córdoba.

2 INTA EEA Manfredi.

* Autor de contacto: [email protected]. Facultad de Ciencias Agropecuarias – Universidad Nacional de Córdoba.

Resumen

En la región semiárida del centro de Córdoba gran parte de la estación de

crecimiento de los cultivos invernales ocurre en ausencia de lluvias, y el rendimiento

depende en gran parte del agua almacenada en el suelo al momento de la siembra. En

consecuencia, conocer las estrategias que utiliza cada cultivo para absorber agua

contribuirá a optimizar prácticas de manejo. Este estudio fue conducido para calcular en

varios cultivos invernales: i) la velocidad de avance del frente de absorción radical (VA);

ii) la profundidad máxima aparente de enraizamiento (PE), iii) la tasa de absorción diaria

de agua (TA) y iv) la eficiencia de uso del agua para rendimiento (EUARTO) y peso seco

total (EUAPST). Estas variables fueron calculadas a partir de mediciones periódicas del

contenido de agua en el suelo hasta 260 cm de profundidad, partiendo de un perfil bien

provisto de humedad y en condiciones de escaso aporte de agua de precipitaciones

durante el ciclo. El experimento fue conducido en el Campo Escuela de la FCA de la UNC

(31° 30’ S, 64° 00’ O, altitud 360 m.s.n.m.) en un suelo Haplustol típico franco limoso. Los

cultivos estudiados fueron trigo (Triticum aestivum L.), triticale (X triticosecale Wittmack),

colza (Brassica napus, L), cártamo (Carthamus tinctoreus, L), garbanzo (Cicer arietinum,

L), y arveja (Pisum sativum, L). La VA varió desde 1,8 cm día-1 para arveja a 3,3 y 3,5 cm

día-1 para cártamo y triticale, respectivamente. La PE varió desde 160 cm para arveja a

más de 260 cm para cártamo. La PE se alcanzó entre floración y mediados del período

de llenado del grano. La TA promedio para el estrato 40-160 cm de suelo, varió entre

0,012 d-1 (i.e. una absorción diaria de 1,2% del agua útil remanente) para arveja y 0,043

d-1 para colza y 0,045 d-1 para trigo El cártamo presentó mayores TA por debajo de los

140 cm, lo que le permitió agotar el agua útil hasta la profundidad de medición (260 cm).

Los cultivos de mayor rendimiento fueron cártamo, triticale y garbanzo, siendo estos dos

últimos los de mayor EUARTO. Estos hallazgos pueden contribuir a la toma de decisiones

acerca de las estrategias de manejo de estos cultivos.



21

1. Introducción

El escenario mundial a futuro, indica que los retos más significativos a los que se

enfrentará la humanidad estarán asociados a problemas demográficos, de provisión de

alimentos y de energía, de degradación ambiental y cambio climático, entre otros

(Andrade, 2011). El incremento pronosticado de la población mundial implicará una

mayor demanda de alimentos, estimándose que la producción mundial de alimentos

deberá aumentar cerca de un 70%, y esto deberá ocurrir principalmente en países en

vías de desarrollo (FAO, 2009; Andrade, 2011). Las principales repercusiones del cambio

climático se asocian con pérdida de la productividad de los cultivos debida al incremento

en la repetición de episodios meteorológicos extremos como: temperaturas anormales y

cambio en la frecuencia e intensidad de las precipitaciones (Hatfield et al., 2001; FAO,

2009). Para contrarrestar los efectos negativos del cambio climático se requerirán

sistemas de manejo que ofrezcan el mayor grado de resistencia a las presiones

climáticas, principalmente en ambientes en secano, donde será de gran importancia el

desarrollo de sistemas de producción, que permitan almacenar la máxima cantidad de

agua en el perfil del suelo y reduzcan el estrés de agua en cultivo durante los períodos

críticos de determinación del rendimiento. Además, se deberán considerar también la

elección de especies de mayor eficiencia de uso del agua.

Los sistemas de producción de cultivos invernales en la región central del país se

caracterizan por cultivos que crecen y maduran en un ambiente donde la falta de agua

avanza progresivamente en la estación de crecimiento y el rendimiento depende casi

exclusivamente del agua almacenada en el perfil del suelo al momento de la siembra

(Abbate y Cantarero, 2001; Martellotto et al., 2005). Por el contrario, las sequías

intermitentes, donde el estrés ocurre en cualquier momento con variada intensidad,

alternando con períodos de recuperación durante el ciclo, son observadas en cultivos

estivales. Según Dardanelli et al. (1997) durante los períodos de sequía, la capacidad de

un cultivo para absorber agua del suelo depende de la uniformidad y profundidad del

sistema radical, mientras que la magnitud del estrés depende del balance entre el

suministro de agua desde el perfil explorado por las raíces y la demanda atmosférica. La

capacidad para absorber agua del suelo resulta de la combinación entre la velocidad de

avance del sistema radical (VA) y su tasa de absorción (TA). En trigo, Cantarero et al.

(2008) registraron profundidades del sistema radical superiores a los 2 m, y no

encontraron diferencias en la VA y TA entre varios cultivares. Sin embargo, estas fueron

marcadamente inferiores a las encontradas por Dardanelli et al. (1997) en cultivos

estivales. El trigo requiere más tiempo que los cultivos de verano para alcanzar el período


22

crítico para la definición del rendimiento, probablemente porque crece en estaciones más

frías. La lenta absorción de agua observada en trigo, consecuencia de bajas VA y TA,

constituye una estrategia adaptativa de este cultivo, ya que valores de VA y TA similares

a las de cultivos estivales provocarían un agotamiento prematuro de las reservas de agua

del suelo. Si bien el trigo es el cultivo invernal por excelencia, los obstáculos en la

comercialización y las frecuentes intervenciones de la política estatal, han traído como

consecuencia un creciente interés de productores por otras especies invernales. Un

ejemplo de esto es el cultivo de garbanzo, cuya superficie cultivada en la provincia de

Córdoba se incrementó desde 2000 ha en 2007 a más de 25000 ha en la campaña 2012

(Bolsa de Cereales de Córdoba, 2012). Además, habría potencial interés por otros

cultivos como colza, arveja, triticale o cártamo, los cuales pueden mejorar sensiblemente

la productividad y la eficiencia de uso del agua del sistema. Sin embargo, no se han

realizado estudios sobre las estrategias que manifiestan estas especies para consumir

agua en condiciones de limitada oferta hídrica como las que se presentan en el centro de

Córdoba.

Los datos que se muestran en este trabajo constituyen evaluaciones preliminares

sobre el patrón de absorción de agua edáfica, caracterizado por VA, PE y TA,

correspondiente a diferentes especies invernales como: trigo, triticale, colza, cártamo,

garbanzo y arveja. Esta información puede contribuir al conocimiento de los procesos y

relaciones causales que determinan el consumo y la eficiencia de uso del agua, a fin de

incrementar la producción de cultivos invernales en la región central de Córdoba y

mejorar la sustentabilidad de los sistemas productivos.


Se realizó un experimento durante la campaña 2011, con un cultivar de cada una

de las siguientes especies: trigo, triticale, colza, cártamo, garbanzo y arveja. El

experimento se condujo en condiciones de secano sobre un suelo Haplustol típico, franco

limoso (Soil Survey Staff, 2003). En la Tabla 1 se presentan algunas características de

los cultivares y fechas de eventos fenológicos claves durante la estación de crecimiento.

Las parcelas se manejaron sin deficiencia de nutrientes y con adecuado control de plagas

y enfermedades. El diseño experimental fue de bloques completos al azar con tres

repeticiones. El tamaño de cada unidad experimental fue de 10 surcos de 7 m de largo

separados entre 0,20 (trigo, triticale, colza y arveja) y 0,35 m (garbanzo y cártamo). Al

momento de la siembra el contenido de agua del suelo hasta 260 cm de profundidad se

determinó por gravimetría. A partir de los 60 d desde siembra, en dos repeticiones de


23

cada parcela, se determinó el contenido volumétrico de agua cada 20 cm y hasta 260 cm

de profundidad con sonda de neutrones, y las mediciones se realizaron cada 7 días hasta

madurez.

Para el cálculo de VA, se ajustó un modelo lineal para determinar el avance en

profundidad del frente de absorción radical, graficando la fecha en que comienza la

primera absorción de agua en cada capa de suelo en función de la profundidad. La

pendiente de la línea de regresión fue entonces la VA expresada en cm d-1. La TA se

obtuvo ajustando la siguiente ecuación propuesta por Dardanelli et al., (2004):

pmpd

ddTA

1

1

donde d (en cm3 cm-3) es el contenido volumétrico de agua en el día d, 1d es el

contenido volumétrico de agua en el día previo, y pmpd 1 es el contenido volumétrico

de agua sobre el punto de marchitez permanente en el día previo.

Esta ecuación brinda un ajuste de tipo exponencial que se optimizó iterativamente

hasta obtener la TA que minimizó el CME entre los valores observados y predichos. Los

valores de TA obtenidos representan la máxima fracción de agua útil remanente que

puede absorber cada cultivo en un día.

Como la presencia de raíces genera un agotamiento del agua del suelo que

responde a un patrón exponencial, la PE quedó establecida por la profundidad de la

última capa de suelo que mostró este patrón.

El consumo total de agua (C) fue determinado acumulando los consumos parciales

entre mediciones sucesivas del contenido de agua en el suelo mediante la siguiente

ecuación:

n

i

SPEfC1

donde PEf (mm) es el agua suministrada al suelo por la precipitación efectiva y

S es la variación de almacenaje.


24

La PEf fue calculada con una ecuación obtenida por Dardanelli et al. (1992) para

un suelo similar a partir de los valores de precipitación diaria superiores a 15 mm.

En madurez se determinó el rendimiento (RTO) y el peso seco total (PST) del

cultivo. La relación entre RTO y C, y entre PST y C fue la eficiencia de uso del agua para

el grano (EUARTO) y el peso seco total del cultivo (EUAPST). Se realizó un ANVA para

analizar los resultados de productividad y eficiencias en el uso del agua, usando para la

comparación de medias la diferencia mínima significativa con un nivel de significancia del

5%.

3. Resultados y discusión

Las especies difirieron en la duración del período siembra-madurez fisiológica,

siendo el cártamo el cultivo que más tardó en florecer (151 d) y en madurar (196 d). Por

el contrario, la arveja fue el cultivo más precoz, alcanzando la madurez a los 140 d desde

la siembra (Tabla 1).

Tabla 1. Especie, cultivar y fechas de siembra, floración y madurez fisiológica del experimento

realizado en Córdoba.

Especie Cultivar Fecha

Siembra Floración Madurez

Trigo Klein Tauro 31 mayo 22 septiembre 03 noviembre

Triticale LAC4-19 FCA† 31 mayo 16 septiembre 03 noviembre

Colza Rivette 31 mayo 08 septiembre 08 noviembre

Cártamo Origen Mejicano‡ 31 mayo 28 octubre 13 diciembre

Garbanzo Chañaritos S-156 31 mayo 25 septiembre 24 noviembre

Arveja Viper 31 mayo 12 septiembre 07 noviembre

† Línea avanzada del programa de mejoramiento de trigo de la FCA-UNC.

‡ Línea avanzada de origen mejicano.

Al momento de la siembra el contenido de agua en el suelo fue de 292 mm hasta

los 260 cm de profundidad. Esto representa el 70% de la máxima capacidad de

almacenaje de agua para este tipo de suelo. Las lluvias durante el ciclo del cultivo

ocurrieron predominantemente durante la etapa de llenado de los granos en todos los

cultivos (Tabla 2). El aporte de las precipitaciones durante la fase siembra-floración fue

de escasa magnitud y se produjo en los primeros estados del ciclo de los cultivos, salvo

en cártamo, cultivo que debido a su mayor longitud de ciclo a floración, pudo aprovechar

las primeras lluvias primaverales antes de la ocurrencia de este estado fenológico.


25

Tabla 2. Precipitación efectiva acumulada para los períodos de Siembra-Floración, Floración-

Madurez y Siembra-Madurez.

Especie

Precipitación Efectiva acumulada†

(mm)

Siembra-Floración Floración-Madurez Siembra-Madurez

Trigo 33 78 111 Triticale 33 78 111 Colza 33 78 111

Cártamo 111 117 228 Garbanzo 33 147 181

Arveja 33 52 86 †Calculada de acuerdo a Dardanelli et al., 1992.

PE alcanzó los 240 cm (Tabla 3). En cártamo, no pudo determinarse la PE, pero los

datos sugieren que esta pudo alcanzar una profundidad superior a los 260 cm, ya que el

perfil del suelo quedó con un contenido volumétrico de agua equivalente al PMP hasta

esa profundidad (Figura 1). Esto puede sustentarse en lo reportado por Montoya

Coronado (2010) que menciona que las raíces de este cultivo poseen una gran capacidad

para profundizar, pudiendo llegar hasta los 370 cm. La imposibilidad de establecer la PE

en cártamo, se debió a que los tubos de acceso de la sonda permitieron explorar solo

hasta esa profundidad. En el resto de los cultivos la PE se alcanzó a mediados del

período de llenado del grano.

Tabla 3. Velocidad de avance del frente de absorción radical (VA), profundidad máxima de

enraizamiento (PE) y tasa de absorción de agua (TA) para este estudio. También se presentan

datos de otros estudios.

Especie VA

(cm d-1

) PE

(cm) TA (d

-1)

Trigo 2,6 240 0,045 Triticale 3,5 240 0,034 Colza 2,9 240 0,043 Cártamo 3,3 >260 0,039 Garbanzo 2,5 240 0,017 Arveja 1,8 160 0,012

Otros Estudios Cultivos

Fuente

Trigo 2,1 290 0,039 Cantarero et al., 2008 Girasol 4,4 250-290 0,084-0,110 Dardanelli et al., 1997 Soja 3,4 130-230 0,082-0,098 Dardanelli et al., 1997 Maíz 3,0 190 0,088 Dardanelli et al., 1997 Maní 2,3 150 0,058 Dardanelli et al., 1997

La TA promedio para el estrato 40-160 cm de suelo, varió entre 0,012 d-1 (i.e. una

absorción diaria de 1,2% del agua útil remanente) para arveja y 0,043 d-1 para colza y


26

0,045 d-1 para trigo (Tabla 3). En la mayoría de los cultivos la TA decreció con la

profundidad, salvo en cártamo en donde esta aumentó hasta 140 cm, y a partir de esta

profundidad disminuyó, pero se mantuvo en valores más altos respecto al resto de los

cultivos (Figura 2¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.). Esta

característica conjuntamente con la mayor duración del ciclo fueron las causas del

agotamiento del agua útil hasta la profundidad monitoreada en este cultivo (Figura 1).

Figura 1. Mínimo contenido volumétrico de agua en función de la profundidad encontrado en cada cultivo. La línea punteada sin símbolo, representa la capacidad de campo (CC) y la línea continua sin símbolo, el punto de marchitez permanente (PMP).

La combinación de VA, PE, TA y la longitud del ciclo de cada especie establecieron

diferentes patrones de consumo de agua. En la Figura 3 se observa el contenido de agua

útil para la profundidad de 60 a 260 cm en función del tiempo desde la siembra. La arveja

fue el cultivo que dejó el mayor contenido de agua en el perfil producto de su baja VA,

PE, TA y de su menor duración de ciclo. En el otro extremo puede observarse el cártamo

quien posee un patrón más agresivo de absorción de agua producto de una mayor VA,

PE, TA y duración de ciclo a madurez (más de 50 d respecto a arveja; Tabla 1).

Si se comparan los patrones de absorción de especies invernales como las

evaluadas en este estudio, con los patrones de especies estivales obtenidos por otros

autores (Tabla 3), se aprecia que las diferencias están principalmente asociadas a TA.


27

Los cultivos invernales presentan siempre menores valores de TA. Esta característica

representa una ventaja adaptativa, ya que previene un agotamiento prematuro de las

reservas de agua del suelo antes del comienzo del período crítico para la definición del

rendimiento.

Figura 2. Tasas de absorción (TA) para cada capa de suelo de cada especie en función de la profundidad.

Como resultado de estas estrategias el C presentó un valor máximo en cártamo y

mínimo en arveja (Tabla 4). Los cultivos que más rendimiento lograron fueron cártamo,

triticale, garbanzo y trigo, y el de menor productividad fue la arveja, mientras que colza se

ubicó en una posición intermedia (Tabla 4). Los cultivos que lograron la mayor EUARTO

fueron garbanzo, triticale y trigo, seguidos por el resto de los cultivos. No se encontró

asociación entre la EUARTO y EUAPST. En el caso particular del garbanzo, este fue un

cultivo de alto rendimiento y un PST intermedio. Esta característica se evidencia en una

mayor partición hacia destinos reproductivos (IC) en garbanzo respecto al resto de los

cultivos (Tabla 4).

Los hallazgos de este estudio pueden contribuir a la toma de decisiones acerca de

las estrategias de manejo de estos cultivos. Un ejemplo de aplicación práctica lo

constituye el estado hídrico del suelo con que cada cultivo llega a madurez. El


28

conocimiento de la capacidad de agotar las reservas de agua del perfil de suelo de las

diferentes especies permite una mejor planificación de los cultivos que continúan en la

secuencia, lo que resulta de gran importancia en una región donde la probabilidad de

recarga del perfil de suelo hacia fin del invierno y comienzos de primavera es baja. En

este sentido, la arveja fue el cultivo que mayor contenido de agua dejó al finalizar su ciclo,

mientras que el cártamo por su mayor agresividad y largo de ciclo, fue el que menos

Figura 3. Contenido de agua útil para la capa de suelo 60-260 cm de profundidad en función del tiempo desde siembra. Las flechas hacia arriba indican el momento de floración para colza (1); arveja (2); triticale (3); trigo (4); garbanzo (5) y cártamo (6).

Tabla 4. Rendimiento seco (0% de humedad; RTO); peso seco total del cultivo a madurez (PST);

índice de cosecha (IC); consumo total de agua (C) y eficiencia de uso del agua expresada en

función del rendimiento (EUARTO) y del peso seco total del cultivo (EUAPST) para cada especie.

Especie RTO

(kg ha-1

) PST

(kg ha-1

) IC (%)

C (mm)

EUARTO (kg mm

-1)

EUAPST (kg mm

-1)

Trigo 3601 10336 35 331 10,5 30,5 Triticale 4137 11296 37 334 11,8 32,7 Colza 2386 7611 31 337 6,6 21,8

Cártamo 4142 18342 22 523 6,6 33,9 Garbanzo 3942 8797 45 290 14,4 31,6

Arveja 1080 3983 26 187 6,9 24,7

DMS0,05 1540 2010 8 21 6,0 14,5 DMS0,05: Diferencia mínima significativa al 5% para comparar entre medias


29

reserva dejó en el suelo. Otro aspecto de importancia lo constituye el conocimiento de la

TA para estos cultivos, la cual expresa la máxima cantidad de agua que un cultivo puede

absorber en un día. La evapotranspiración del cultivo puede estar limitada por la oferta de

agua del suelo o por la demanda atmosférica. En el caso de que la demanda atmosférica

sea mayor a TA, la evapotranspiración del cultivo estará determinada por TA, y en el caso

contrario en que la primera sea menor a TA, el consumo será igual a la demanda

atmosférica, y el cultivo no sufrirá estrés. Si absorción, determinada por TA y el contenido

de agua útil del suelo, es inferior a la demanda atmosférica y el cultivo se encuentra en su

período crítico de determinación del rendimiento, la aplicación de riego suplementario

tendría su mayor impacto. Esto puede permitir una mejor interpretación de los balances

hídricos de los cultivos.

En conclusión, los resultados obtenidos en este trabajo permiten contribuir al

conocimiento de los procesos y relaciones causales que determinan el consumo y la

eficiencia de uso del agua, a fin de incrementar el rendimiento de cultivos invernales en la

región central de Córdoba y mejorar la sustentabilidad de los sistemas productivos.

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Natural Resources Conservation Service.


31

Dinámica, calidad y reservas de aguas subterráneas de la

provincia de Córdoba: potencialidad para usos productivos y

sociales. Avances del proyecto

Frontera, Hector 1*; Aguirre Alanis; Mario I. 1; Echevarria, Karina V. 1; Romero, Oriel 1;

Palacio, David H. 1; Blarasin, Mónica 2; Cabrera, Adriana 2 ; Degiovanni, Susana 2

1 Cátedra de Hidrogeología-Dpto. Geología Aplicada-Facultad de Cs. Físicas, Exactas y Naturales-UNC.

2 Cátedra de Geohidrología-Dpto. de Geología-Facultad de Cs. Exactas y Naturales-UNRC.

* Autor de contacto: [email protected]

1. Introducción

El Decenio Internacional para la Acción, “El agua, fuente de vida” (2005-2014)

establecido por las Naciones Unidas, es una oportunidad excelente para que la

comunidad internacional avance hacia un enfoque integral en la gestión del agua del

planeta que garantice un uso sostenible para las generaciones futuras (WWAP, 2006).

El agua subterránea, mayor fuente de abastecimiento a nivel mundial, constituye en

las últimas décadas uno de los temas prioritarios en grupos de investigación, gestión y

aún políticos, los que se han dedicado a su estudio, protección, restauración y legislación.

Se trata de un recurso natural vital para la provisión económica y segura de suministros

de agua potable o apta para diversos usos, en ambientes rurales y urbanos (Zektser and

Everet, 2004). Además, juega un rol fundamental, a veces poco apreciado, en el

mantenimiento de ecosistemas acuáticos y en numerosos procesos geológicos. En el

mundo entero, los acuíferos, sistemas con diferente grado de vulnerabilidad, sufren una

amenaza creciente de degradación derivada de la urbanización, el desarrollo industrial y

las actividades agropecuarias y mineras.

En la provincia de Córdoba, el agua subterránea es de especial importancia, no

sólo por encontrarse involucrada en múltiples fenómenos naturales, sino también porque

es el recurso utilizado, casi con exclusividad en algunas regiones, para actividades

domésticas, agropecuarias, mineras e industriales (Frontera, 2005a, b, Blarasin et al,

2005, Degiovanni et al., 2005). A pesar de la importancia que el agua subterránea posee,

un problema fundamental es la falta de conocimiento, en numerosos sectores, de la

geometría, características litológicas e hidráulicas de los acuíferos, especialmente los

más profundos, y consecuentemente de las reservas de agua disponible. Se suma a esto

la falta de diseño adecuado de perforaciones para la explotación, algunas con tecnología


32

muy obsoleta, haciéndose necesario definir, con base en las características del medio

subterráneo, las profundidades, diámetros, filtros, etc. adecuados de estas explotaciones.

En la provincia de Córdoba la interacción entre el hombre y el recurso hídrico,

generó importantes problemas ambientales, muy sentidos por la comunidad regional. A

pesar de que hay aguas subterráneas de excelente calidad en numerosos sectores, un

problema relevante en grandes áreas de la llanura cordobesa es la pobre calidad natural

del agua alojada en acuíferos constituidos por sedimentos finos (dominantemente

loéssicos), caracterizada por altos tenores de sales disueltas totales (SDT), sulfatos,

cloruros, Arsénico (tóxico de primer nivel) y Flúor, que la convierten en no apta para

consumo humano aunque, por falta de otros recursos, es igualmente utilizada, con el

riesgo toxicológico que esto implica (Blarasin, 2003, Frontera 2005b, Blarasin et al., 2005,

Bundschuh et al, 2008).

En ambientes urbanos se suman otros notorios problemas tales como ascenso de

niveles freáticos en épocas de excesos hídricos (lo que ocasiona anegamientos de

barrios, colapso de sistemas de saneamiento, hundimientos, etc.) y contaminación

química y bacteriológica del acuífero freático por efluentes derivados de sistemas de

saneamiento in situ (“pozos negros”) (Blarasin, 2003, Blarasin et al., 2005).

En los ecosistemas agropecuarios la explotación intensiva de acuíferos confinados

y no el freático es cada vez más evidente. El riego se encuentra en aumento y en el caso

de los acuíferos confinados (ubicados a profundidades variables), la actividad llevó a

descensos de niveles piezométricos que afectaron el funcionamiento de los propios

equipos de riego. Algunos niveles confinados, con aguas termales de excelente calidad,

se utilizan para distintos fines, incluida la creación y mantenimiento de lagunas artificiales,

práctica poco sustentable que debe ser evaluada dada la lenta reposición de aguas tan

profundas (Blarasin et al., 2005, Cabrera et al, 2008, Hinsby et al, 2008.)

El acuífero freático el más impactado, particularmente por la llegada de

contaminantes móviles y persistentes provenientes de la aplicación de agroquímicos

(plaguicidas y fertilizantes). Son también fuentes de polución, ya evaluadas en

numerosos sitios, la práctica tambera, criaderos tradicionales de porcinos y vacunos y, en

notorio crecimiento, la práctica de cría intensiva, sitios que pueden contaminar el agua

subterránea con nitritos, nitratos, microorganismos, metales pesados e incluso productos

farmacéuticos (Degiovanni y Blarasin, 2008, Blarasin et al, 2008, Candela et al, 2008,

Adriano 2001, entre otros). Por otro lado, en los centros urbanos, la gran producción de

residuos y efluentes, generó un éxodo de los sitios de vertido hacia el ámbito periurbano

o al ambiente rural, que pueden generar plumas contaminantes en el agua subterránea

caracterizadas por el aumento de sales, de DBO (demanda bioquímica de oxígeno), de


33

metales pesados (Cr, Fe, etc.), de microorganismos, entre otros (Blarasin et al, 2005,

Hipsey and Brookes, 2006, entre otros).

La creciente competencia por el uso del agua de una cuenca exige que los posibles

usos se evalúen sobre la base de aspectos sociales, económicos y naturales en el

contexto de una planificación integrada que establezca las prioridades en orden al interés

público y no solamente en atención al beneficio para un sector o usuario en particular. En

este marco, debe entonces destacarse que, investigaciones y diagnósticos más

acabados del recurso hídrico subterráneo y mecanismos de respuesta a estas

problemáticas, no siempre existen y a veces son poco eficientes vislumbrándose la

necesidad de generar el mayor conocimiento posible sobre las aguas subterráneas de la

provincia y herramientas de ordenamiento y manejo que permitan mejorar la situación

existente.

2. Objetivo general del proyecto

Caracterizar la dinámica, disponibilidad, calidad y potencialidad para usos

productivos y sociales de las aguas subterráneas de la provincia de Córdoba, como base

fundamental para su planificación y gestión.

3. Objetivos parciales

- Distinguir principales tipos de acuíferos en la provincia, ubicación, geometría y

profundidades de yacencia.

- Establecer propiedades hidrodinámicas e hidroquímicas de los mismos y definir

relaciones hidráulicas e hidroquímicas con otra formaciones acuitardas y acuicludas y con

los sistemas hidrológicos superficiales.

- Definir las aptitudes de uso del recurso hídrico subterráneo para diferentes

actividades (consumo humano, ganadería, riego, entre otros) y las reservas disponibles

para tales emprendimientos.

- Comenzar con desarrollos tecnológicos sencillos para el envío remoto de datos

hidrológicos y mejora de software para tratamiento de los mismos.

- Desarrollar una base de datos y generar un sistema de información geográfica del

agua subterránea de la provincia como un moderno sistema de apoyo para la toma de

decisiones en la administración sustentable de los recursos hidrológicos subterráneos.


34

4. Metodología de estudio

La escala de trabajo de la investigación corresponde a estudios de reconocimiento

(escalas de trabajo 1:1.000.000 o más pequeña), mientras que en algunas cuencas se

están relevando áreas con escala correspondiente a estudios generales (del orden de

1:250.000) y en algunos casos mayores (semi detalle 1: 50.000).

Un aspecto a destacar desde el punto de vista metodológico es que, atendiendo a

la experiencia de trabajo hidrogeológico en diferentes zonas que poseen los integrantes

del proyecto, las tareas de relevamiento regional de la provincia se distribuyen con la

responsabilidad de la U.N.R.C. al Sur del río Tercero y la U.N.C. del río Tercero (incluido)

hacia el Norte. A la par se organizan reuniones de debate e integración de información.

La elaboración de cartografía e informes de disponibilidad de agua y aptitudes de

uso a escalas de reconocimiento requiere 2 etapas fundamentales (A y B):

A- Recopilación de información antecedente

A.1. Recopilación de imágenes satelitales disponibles de toda la provincia.

A.2. Recopilación de información geológica: mapas e informes geológicos a escalas

regionales, geomorfológicos, estructurales, sedimentológicos, perfiles geológicos, etc.

A.3. Recopilación de información geofísica, gravimétrica, geoeléctrica, sísmica, etc

(Secretaría de Recursos Hídricos, Secretaría de Minería, U.N.R.C., particulares, etc).

A.4. Recopilación de información climática a nivel Provincial.

A.5. Recopilación de información hidrológica superficial.

A.6. Recopilación de información hidrogeológica a diferentes escalas:

A.6.1. Perforaciones disponibles en organismos diversos (en especial

Secretaría. Recursos Hídricos, Secretaria Minería, INTA).

A.6.2. Información y cartografía, a diferentes escalas, hidrodinámica,

hidroquímica e hidráulica de distintos niveles acuíferos en la Provincia.

A.7. Cartografía e informes de aptitudes de uso del agua subterránea para

distintos fines (humano, ganadero, riego, etc.) de diferentes áreas y/o niveles acuíferos.

B- Relevamiento regional a nivel de reconocimiento

B.1. Estudio e interpretación de imágenes satelitales como base para el posterior

estudio de campo.

B.2. Reconocimiento geológico a campo de áreas de interés (tipo de afloramientos-

rocas y/o sedimentos- estructuras, relieve, etc.). Se realizarán transectas regionales para


35

integrar información regional y luego se intensificarán aquellas áreas con más vacíos de

información (Moore, 2002).

B.3. Estudios geofísicos en cuencas con escasa información.

B.4. Estudios hidroclimáticos, análisis estadístico de la información

B.5. Hidrología de superficie: monitoreo de aspectos básicos de ubicación,

extensión, régimen y calidad de cuerpos de agua superficial (lagos, ríos, arroyos,

humedales).

B.6. Hidrología subterránea: se utilizan técnicas convencionales para este tipo de

relevamientos y se realizan interpretaciones y modelaciones con técnicas modernas.

B.6.1 Inventario de puntos de agua La densidad del inventario se realiza acorde a

la escala definida para los productos cartográficos finales (se estima 1 por cada 100 km2

lo que, descontando áreas serranas (en las que la densidad baja notoriamente), lleva a

un conjunto de aproximadamente 1.100 puntos a inventariar sólo para el acuífero

freático).

B.6.1.a. Se evaluarán todos los datos que sean de interés para los objetivos

planteados (profundidad, diseño de la obra, litologías atravesadas, caudales específicos,

etc.).

B.6.1.b. Extracción de muestras de agua (de perforaciones, pozos, manantiales,

etc.) según técnicas convencionales.

B.6.2. Realización de perforaciones en sitios seleccionados en aquellas áreas con

escasa información.

B.6.3. Ensayos de bombeo para determinar los parámetros fundamentales de los

acuíferos: (K (Conductividad hidráulica), T (transmisividad) y S (almacenamiento)).

B.6.4. Estudios hidrodinámicos: elaboración de mapas de equipotenciales e

interpretaciones (gradientes hídricos, velocidad de agua, sentido del flujo, etc.).

B.6.5. Estudios hidroquímicos (fundamentalmente aquellos vinculados a definir la

aptitud del recurso según normas vigentes).

B.6.6. Cálculo de reservas de aguas subterráneas: reservas geológicas, reservas

reguladoras, reservas de explotación.

B.6.7. Sugerencias generales de explotación, gestión y manejo de los recursos

hídricos subterráneos, teniendo en cuenta principios del manejo conjunto con los

recursos hídricos superficiales cuando sea conveniente.

B.6.8. Monitoreo: se definirá una red de monitoreo a nivel provincial, constituida

por perforaciones elegidas sobre la base de los sistemas acuíferos identificados.

B.6.9. Se están realizando estudios de base en conjunto con Facultad de

Ingeniería de la UNRC para comenzar con el envío remoto de datos hidrológicos


36

mediante desarrollos tecnológicos sencillos y la mejora de software para tratamiento de

datos hidrológicos.

5. Productos finales del estudio a nivel de reconocimiento: relevamiento

a nivel provincial

Se detalla una memoria descriptiva de los resultados hallados (informe sobre

problemática de los recursos hídricos subterráneos, principales acuíferos y

potencialidades de uso).

5.1. Cartografía a nivel provincial

Mapas Geológicos, Geomorfológicos, Hidrográficos, Perfiles geológicos, Cuadros

hidroestratigráficos y perfiles hidrogeológicos. Mapas de cuencas subterráneas,

hidrolitológicos, de puntos de agua relevados, de potenciales hidráulicos y sistema de

flujo de distintos sistemas acuíferos, de isoprofundidad de niveles freáticos (isopáquico de

zona no saturada), isopáquico de niveles acuíferos de interés. Mapas hidroquímicos

(Salinidad del agua, iones mayoritarios, relaciones iónicas de interés, nitratos, Arsénico,

Fluor, etc.). Mapas de aptitud del agua subterránea para uso humano, ganadero y riego,

para los distintos sistemas acuíferos.

5.2. Sistema de información geográfica (SIG)

Toda la información está siendo reunida en una base de datos, de estructura

relacionada y coherente. Luego, la unión de la base de datos con el SIG, permitirá la

visualización y análisis espacial de la información en forma de mapas. Todo redundará en

un progreso tecnológico en la administración informática de los recursos hídricos de la

provincia.

5.3. Modelación

Se tomarán algunos de los escenarios estudiados que por su interés para

actividades vitales de la provincia deban ser modelados numéricamente, realizándose

prognosis de funcionamientos (Modflow, Phreeq c, Rock Works, entre otros). Se

realizarán tratamientos estadísticos descriptivos e inferenciales de los datos

hidrodinámicos e hidroquímicos. (Stata/IC 10.0, entre otros)


37

6. Relevamientos en áreas de interés a mayor detalle

Las escalas de trabajo quedan a cargo de los responsables de cada área y oscilan

entre 1:50.000 y 1:200.000 aproximadamente. En estas áreas seleccionadas se pretende

el estudio de la dinámica y calidad de agua en todos sus aspectos e incluso la instalación

de equipamiento necesario para medición de niveles, conductividad del agua,

caudalímetros, dependiendo de la problemática presente en cada caso. Las áreas de

interés, por la importancia hidrogeológica que tienen para el desarrollo de diferentes

actividades de la provincia son:

A. Áreas de las fajas fluviales ubicadas en la cuenca media de los ríos Suquía,

Xanaes y Ctalamochita: uso agropecuario, riego e industrial.

B. Traslasierra, área sometida a riego intensivo de cultivos.

C. Ámbito hidrogeológico del acuífero freático del río Cuarto, especialmente en el

entorno de la ciudad de Río Cuarto sometido a gran demanda de uso urbano y hortícola.

D. Ámbito hidrogeológico de los acuíferos confinados termales y no termales de la

llanura centro-Sur y Sudoriental de la provincia: uso agropecuario.

E. Cuencas pedemontanas seleccionadas de la Sierra de Comechingones: uso

agropecuario y consumo humano.

F. Humedales, especialmente Bañados del Tigre Muerto y Barreal: usos diversos y

problemática ecológica.

G. Ámbito hidrogeológico de la llanura medanosa al Sur del río Quinto: uso

agropecuario y consumo humano.

7. Resultados parciales

Se ha instalado un servidor, con acceso web, en el centro de cómputos de la

F.C.E.F.y N.-U.N.C., lo que permite una carga de datos desde los distintos puestos de

trabajo (UNC, U.N.R.C.), accesos de consulta de público en general, publicación de

cartografía interactiva, con jerarquización de accesos a los distintos niveles de

información. La estructura de la base de datos se ha desarrollado de forma tal que se

pueden cargar toda la información referida a pozos y perforaciones a saber: Datos de

localización, altura, profundidad, análisis fisicoquímicos, ensayo de bombeo,

caracterización de acuíferos, entre otras, generándose a partir de los mismos la

cartografía de uso para toma de decisiones (Figura 1).


38

Figura 1. Estructura general de la base de datos.

A partir del conocimiento previo, la recopilación bibliográfica y los datos existentes

de perforaciones censadas, se realizó un mapa preliminar de las áreas hidrogeológicas

de la Provincia de Córdoba (Figura 2). En el mismo se identificaron 14 áreas

hidrogeológicas con características propias, las cuales se han subdividido de acuerdo al

contenido salino total, obteniendo de esta forma los volúmenes totales acumulados de

agua potable para cada una, sin tener en cuenta los iones minoritarios, oligoelementos y

demás condicionantes de la calidad del agua subterránea, con el objetivo de establecer

en forma primaria una simplificación de la distribución de la potabilidad del agua

subterránea de la Provincia de Córdoba (Tabla 1).


39

Tabla 1. Volúmenes totales de agua subterránea para cada área.

Figura 2. Mapa preliminar de áreas hidrogeológicas de la Provincia de Córdoba.

Volumen Total Reservas de Agua Subterránea

Zona Volumen total

acumulado (Hm3)

Volumen total agua

potable (Hm3)

Volumen total agua no potable (Hm

3)

1 19.166 19.166 0 2 51.241 19.817 31.424 3 67.430 16.902 50.528 4 12.338 6.099 6.238 5 13.610 0 13.610 6 10.092 7.004 3.088 7 1.578 168 1.410 8 2.600 2.600 0 9 1.180 135 1.045 10 4.310 1.161 3.149 11 911 0 911 12 2.533 1.572 961 13 4.329 0 4.329 14 622 0 622

Totales Acumulados 191.939 74.623 117.316


40

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42

Forrajes conservados con riego suplementario para la

producción de leche: resultados de tres años

Barrenechea, Angel A.1 *; Coschica, Germán 2; Barrenechea, María V. 3

1 Profesor Adjunto Asignatura Producción Lechera. Ingeniería Agronómica – Universidad Nacional de Villa

María. Titular del Estudio Agropecuario VM. Productor Agropecuario 2

Auxiliar docente en los Seminarios Alimentación de Vacas de Alta Producción, Diagnóstico de Situación de Establecimientos Agropecuarios y Administración de Establecimientos Agropecuarios. Ingeniería Agronómica – Universidad Nacional de Villa María. Asesor Técnico Estudio Agropecuario VM. 3 Auxiliar Docente Asignatura Producción Lechera. Ingeniería Agronómica - Universidad Nacional de Villa María. Asesor Técnico Estudio Agropecuario VM. * Autor de contacto: [email protected]; Lisandro de la Torre 63 Villa María, Córdoba CP 5900; Teléfono: 0353 155691862.

1. Introducción

La demanda creciente de alimentos en el mundo impulsó el desarrollo de nuevas

tecnologías y el aprovechamiento cada vez mayor del recurso suelo. Las proyecciones

nos muestran un desfasaje futuro entre la oferta y la demanda de alimentos, que deberá

ser solucionado con el máximo aprovechamiento de las tecnologías existentes y de las

nuevas. El recurso suelo destinado a cultivos pasó a ser una limitante muy grande, por lo

que el uso de los recursos tecnológicos para incrementar la productividad por superficie,

pasó a ser clave en los sistemas de producción agropecuarios.

Todo este escenario desencadenó un proceso de intensificación de la producción,

que produjo desequilibrios entre las distintas alternativas que dispone el productor en el

uso del recurso más escaso, el suelo. El cada vez más simple paquete tecnológico de la

agricultura, hizo que la ganadería se viera relegada en la puja por el uso del suelo, pero

beneficiada por la imperiosa necesidad de mejorar su competitividad para lograr

permanecer en la mesa de la demanda de alimentos.

2. La experiencia en el establecimiento La Cenobia

En este marco es que en La Cenobia, un establecimiento agropecuario de Villa

Nueva, Córdoba, dedicado a la producción agrícola y ganadera de leche, se analizó cómo

continuar hacia el futuro con un sistema mixto de producción, tratando de solucionar los

problemas causantes de las asimetrías tecnológicas de ambas producciones.

En función de la información disponible sobre agua subterránea, los suelos del

establecimiento y los estudios geológicos, en el año 2008 se instaló un equipo de riego


43

T&L de pivot central con una sola posición fija, de 619 m de ala, que cubre una superficie

de 120 ha, con una lámina diaria para el equipo de 6,6 mm.

Se llegó a este diseño de equipo de riego en función de los objetivos planteados, el

caudal de agua disponible y la planificación agronómica del círculo de riego.

3. Objetivos

Luego de las evaluaciones de factibilidad económica-financiera del proyecto de

inversión, se concluía claramente del impacto que podría tener en el resultado del

negocio leche comparado con el negocio granos.

A partir de allí se establecen como objetivos del área de riego:

1) maximizar la producción de alimentos groseros por hectárea para ser

transformados en leche

2) asegurar una producción de forrajes conservados estable y de calidad.

A partir de allí se fijaron una serie de pautas para poder cumplir con estos objetivos,

que permitirán aumentar la carga animal en los cuatro tambos del establecimiento y

asegurar estabilidad en la provisión de alimentos, en una región donde el agua de lluvia

es una importante limitante en la producción de alimentos para el ganado.

4. Análisis previo del impacto del riego en los sistemas lecheros

En los sistemas lecheros la correcta sintonía entre alimento-vaca-leche

resulta en la competitividad de los esquemas de producción. Con el riego se maximiza y

asegura la producción de alimentos que serán utilizados por la vaca, un rumiante que es

la máquina más perfecta para transformar alimentos groseros en un alimento de alto valor

para el ser humano, la leche.

En la evaluación previa a la inversión, se comparó la oferta de kilogramos

por hectárea de materia seca (MS) producidos y aprovechados, en los tambos de la

Cuenca Lechera de Villa María, información elaborada por Gambuzzi et al. (2003), en un

sistema de producción lechero en secano mejorado y en el mismo sistema mejorado pero

incorporando riego en la 50% de la superficie.

La Figura 1 muestra las claras diferencias logradas por un ordenamiento en la

planificación de la producción de alimentos del sistema, y una mejora adicional por mejor

cosecha de las pasturas y por el incremento de la superficie de silajes Con la

implementación de un sistema mejorado en secano se incrementa el 89% los kg MS

aprovechable respecto al promedio de la región, al pasar de 3.810 kg ha-1 de MS

aprovechadas a 7.200 kg ha-1 de MS aprovechadas. Si al sistema mejorado se incorpora


44

riego al 50% de la superficie, el incremento posible es del 230% de los kilogramos de MS

aprovechable pasando de 3.810 kg MS aprovechada a 12.570 kg ha-1 de MS

aprovechada (Gambuzzi et al., 2003).

Figura 1. Impacto de la mejora en la planificación del sistema en la oferta de MS (kg ha-1

) (Gambuzzi et al., 2003).

5. Esquema de producción para el riego

Se definió un esquema de rotación de cultivos en función de la lámina de riego

disponible, de la superficie del círculo y de los cultivos a utilizar, de forma tal de

eficientizar el uso del agua y lograr el máximo rendimiento en kg MS ha-1 de rotación.

Para cumplir estas premisas, se dividió el círculo de riego en 4 lotes de 30 ha cada uno.

La Figura 2 muestra como quedaron distribuidos los cuatro lotes en el pivot de

riego, de forma tal que se pueda cumplir una rotación de cuatro años. La Tabla 1 muestra

un esquema que permite utilizar cultivos agrícolas para producir forrajes conservados, y

que en función de los requerimientos del año, si existe excedente de forraje puedan ser

utilizados para grano. También permite cambiar cultivos de la misma temporada dentro

del esquema, dando plasticidad al sistema.


45

Figura 2. Distribución de lotes en el círculo de riego.

Tabla 1. Esquema de rotación.

Año 1 Año 2 Año 3 Año 4

CI - CV CV - CV CI - CV CV-CV

CI: cultivo de invierno. CV: cultivo de verano

En la Tabla 2 se presentan los cultivos planificados para el ejercicio 2009-2010.

Tabla 2. Rotación planteada para el ejercicio 2009-2010


trigo – soja maíz - sorgo F* trigo - maíz maíz - sorgo F

* Sorgo F: sorgo forrajero.

Con estos cultivos en un ejercicio se realizan 90 ha de maíz, 60 ha de sorgo, 60 ha

de trigo y 30 ha de soja, totalizando 240 ha de cultivos en el círculo por año.

En el transcurso del ejercicio se realizaron los siguientes cambios: las 60 ha de trigo

y las 30 ha de soja se destinaron a cosecha de granos, y 30 ha de sorgo forrajero para

silo se cambiaron por moha, en los tres casos por tener cubiertas las necesidades de

forraje conservado como silaje.

6. Uso del agua

En la Tabla 3 se presenta la información elaborada según fecha de siembra de

cultivos, información obtenida en el campo y datos de evapotranspiración de Martellotto

et al. (2004):


46

- Requerimientos de agua: se utilizan los mm de agua requeridos en el ciclo de

cada cultivo.

- Agua inicial: se presentan los mm de agua disponibles en el perfil hasta 160 cm

de profundidad, al momento de la siembra.

- Lluvias promedio efectivas: se consideran el promedio de lluvias en mm ocurrida

en el período de cada cultivo, de la serie histórica de la UEE INTA Villa María.

- Necesidad de riego suplementario: es la estimación de agua suplementaria para

cada cultivo, tomada en base a los requerimientos, al agua inicial hasta los 160

cm y el promedio de lluvia efectiva de la zona.

- Riego aplicado en el ejercicio 2009-2010: son los mm realmente aplicados para

cada cultivo en el ejercicio.

Tabla 3. Uso del agua.

Cultivo Requerimientos.

de agua (mm)

Agua

Inicial

hasta 160

cm (mm)

Lluvias

promedio

efectivas en el

ciclo (mm)

Necesidad de

riego

suplementario

(mm)

Riego

aplicado

2009/2010

(mm)

trigo 404 100 139 165 230

maíz 1º 576 130 326 120 133

maíz 2º 534 90 349 95 60

sorgo F 3º 381 90 277 15 20

soja 2º 553 90 349 114 60

Los milímetros de agua suplementaria aplicados con el riego muestran las

características del ejercicio. El invierno de 2009 fue extremadamente seco y fue

necesario regar el trigo por sobre la estimación realizada. Mientras que en los cultivos de

segunda se regó por debajo de lo estimado por las buenas lluvias del primer trimestre de

2010.

7. Resultados de producción del ejercicio 2009-2010

La Tabla 4 muestra los resultados de producción de materia seca por hectárea y

en toda la superficie cubierta por el riego.


47

Tabla 4. Producción de materia seca (MS) en la superficie regada 2009-2010

Cultivo Superficie

(ha) Rendimiento de MS

(kg ha-1

) MS Total

(kg)

trigo * 60 6.000

360.000 maíz 1

º 60 15.210 912.000

maíz 2º 30 15.048 451.440

sorgo F. 3º 30 12.576 377.280

soja 2º *

30 6.000

180.000 moha 2

º 30 5.500 165.000

MS TOTAL 2.446.320

MS (kg ha-1

) regada en el círculo de 120 ha 20.386 * Cultivos destinados a cosecha de granos. La producción fue estimada en el momento óptimo de picado.


La Tabla 5 muestra la sucesión de cultivos realizada en el ejercicio 2010-2011,

respetando el esquema de rotación planificado.

Tabla 5. Rotación planteada para el ejercicio 2010-2011


trigo – soja maíz 1º- maíz 3

º trigo - maíz 2

da maíz 1

º- maíz 3

º

A partir de los resultados del primer ejercicio, se introdujo como cambio la

realización de doble cultivo de maíz, reemplazando al sorgo forrajero.

En la Tabla 6 se presentan los resultados obtenidos en este segundo ejercicio de

producción de forrajes con riego suplementario.

Tabla 6. Producción de materia seca (MS) en la superficie regada 2010-2011

Cultivo Superficie

(ha)

Rendimiento de MS

(kg ha-1

)

MS Total

(kg)

trigo * 60 9.530 571.800

maíz 1º 60 12.730 763.000

maíz 2º 30 13.360 408.900

maíz 3º 60 10.050 603.000

soja 2º *

30 6.000

180.000

MS TOTAL 2.527.500

MS (kg ha-1

) regada en el círculo de 120 ha 21.063

* Cultivos destinados a cosecha de granos. La producción fue estimada en el momento óptimo de picado.


48


En este último ejercicio se continuó con el esquema de rotación y se repitió la

secuencia de cultivos en el círculo de riego.

La Tabla 7 muestra los resultados obtenidos de MS (kg ha-1) y los totales por cultivo

y de toda la superficie regada.

Tabla 7. Producción de kg MS en la superficie regada 2011-2012

Cultivo Superficie

(ha)

Rendimiento de MS

(kg ha-1

)

MS Total

(kg)

trigo * 60 11.558 693.480

maíz 1º 60 9.576 574.560

maíz 2º 30 13.547 406.410

maíz 3º 60 12.664 759.840

soja 2º *

30 4.167

125.010

MS TOTAL 2.559.300

MS (kg ha-1

) regada en el círculo de 120 ha 21.328

* Cultivos destinados a cosecha de granos. La producción fue estimada en el momento óptimo de picado.

10. Resumen de los tres ejercicios

La Tabla 8 presenta el resumen de la producción bajo riego de materia seca

(kg ha-1) de los tres primeros ejercicios de funcionamiento del equipo de riego.

Tabla 8. Producción de MS en la superficie regada

Ejercicio MS (kg ha-1

)

2009-2010 20.386

2010-2011 21.063

2011-2012 21.328

Promedio 20.925

11. Conclusiones

De la evaluación de los resultados de producción de materia seca por hectárea

obtenidos en los tres primeros años de experiencia, se concluye:

1- Se completaron los tres ejercicios cumpliendo el esquema de rotación

planteado, pudiendo lograr dos cultivos en el año sin inconvenientes.

2- Se fue ajustando la secuencia de cultivos dentro del esquema.


49

Es necesario ajustar híbridos y variedades a realizar para maximizar la

producción, especialmente en el doble cultivo de maíz.

3- Se logró una muy importante producción de forrajes en los tres ejercicios,

superando los 20.000 kg ha-1 promedio, volumen que posibilita mejorar

sustancialmente la competitividad de los sistemas lecheros.

4- En los tres años se vivieron situaciones climáticas dispares, adversas y

favorables. El riego suplementario permitió ejecutar calendarios de cultivos

de acuerdo a lo planificado, brindando certeza en la producción de forraje

conservado.

5- Independientemente de la variabilidad climática, las producciones por

hectárea de los tres ejercicios muestran un resultado muy estable y en

crecimiento.

6- El cultivo más importante de la secuencia es el maíz, por: a. Ocupar 150 ha

por año, siendo el cultivo de mayor superficie lo que representa el 63% de

la superficie sembrada; b. Por los altos valores de producción logrados por

hectárea independientemente del momento de siembra.

7- Los maíces de 2º sembrados sobre rastrojo de trigo, han logrado mayores

rendimientos que los de 1º y de 3º sembrados sobre maíces de 1º.

8- En trigo se fue ajustando la variedad, logrando aumentar en forma

significativa la producción por hectárea.

9- En el cultivo de soja no se trabajó en la búsqueda del cultivar más

adecuado, existiendo la posibilidad de mejorar sustancialmente la

producción por hectárea.

10- El criterio de regar en función del balance hídrico permitió hacer un uso

racional del agua utilizada y no incrementar los costos de producción. Este

es un tema de suma importancia a trabajar en el futuro.

11- En función del ajuste a realizar de cultivos, híbridos y tecnología de

producción, se deberán formular nuevos objetivos de producción apuntando

a mejorar rendimientos y calidad de forrajes.

12- Hay temas de gran importancia a seguir como el manejo del suelo,

cobertura, pisado por tránsito de máquinas y camiones, etc. Que van a ser

claves para los cultivos futuros.

13- Si bien este es un trabajo técnico de campo sin diseño estadístico, permite

sacar importantes conclusiones luego de tres ejercicios. Cabe señalar que

para la toma de decisiones resulta clave completar esta información


50

productiva con información de calidad de los forrajes conservados

realizados.

12. Bibliografía

Gambuzzi, EL; Zendher, R; Chimicz, J. 2003. Análisis de Sistemas de Producción

Lechera. EEA INTA Rafaela. Disponible en: http://64.76.123.202/site/

ganaderia/lecheria/03-ublicaciones/_archivos/Analisis%20Produccion%20Leche.pdf

Martellotto, E; Salas, P; Salinas, A; Giubergia, JP; Lingua, S; Lovera, E. 2004. Planilla de

Balance Hídrico para Riego. Área Recursos Naturales y Agronomía. EEA INTA

Manfredi. Disponible en CD.

http://64.76.123.202/site/ganaderia/lecheria/03-ublicaciones/_archivos/Analisis

http://64.76.123.202/site/ganaderia/lecheria/03-ublicaciones/_archivos/Analisis


51

Water production functions for field crops

Trout, Thomas J. 1

1

Water Management Research Unit. USDA-Agricultural Research Service, 2150 Centre Dr., Bldg D. Fort

Collins, CO, 80526 USA. [email protected]. Phone: 970-492-7419.

Abstract

Sustaining irrigated agriculture with limited water supplies requires maximum

productivity per unit of water. Relationships between crop production and water consumed

are basic information required to maximize productivity. This information can be used to

determine if deficit irrigation is economically desirable and how to best manage limited

water supplies. Field trials of corn, sunflower, dry bean, and wheat production with six

levels of water application were used to develop water production functions based on

water use and to better understand water timing effects and crop responses to stress.

Initial results indicate linear relationships between yield and crop ET and transpiration.

The field data are being used to improve and validate crop models so they can be used to

generalize the field results for other climate and soil characteristics.

Keywords: irrigation management, deficit irrigation, productivity, crop stress.

1. Introduction

Irrigation water supplies in much of the western U.S. and many parts of the world

are declining. Supplies originally developed for irrigated agriculture are being diverted to

growing urban areas and for ecosystem restoration. Groundwater in many areas is being

overpumped and depleted. Pumping must decrease if we are to reduce depletion of this

valuable resource. Temperature increases due to climate change will likely reduce the

mountain snowpack accumulation that is critical to surface water supplies in the western

U.S. Irrigated agriculture will very likely have less water available in the future than it had

in the past. Sustaining irrigated agriculture will require increasing the economic

productivity per unit of water.

Past studies have shown that the reduction in yield is often less than the reduction in

irrigation water applied - for example, a 30% reduction in irrigation may result in only a

10% reduction in yield (Zang, 2003). This means the marginal productivity of irrigation

water applied tends to be low when water application is near full irrigation. As the water

deficit increases, higher marginal productivity may result either from higher efficiency of



52

water applications (less deep percolation, runoff, and evaporation losses from irrigation

and better use of precipitation), or from a physiological response in plants that increases

productivity per unit water consumed when water is limited. Increasing marginal

productivity of water with deficit irrigation indicates that deficit irrigation may be a way to

maximize economic returns per unit irrigation water.

Past studies have also shown that yield relationships based on water consumption

or evapotranspiration are often linear (Doorenbos et al., 1986). This implies that the

marginal productivity of the water is constant and deficit irrigation may be no more

productive per unit water consumed than full irrigation. If this is the case, where deep

percolation and runoff losses can be reused and have value, full irrigation on a reduced

irrigated area may provide higher economic returns for the watershed. In many western

U.S. watersheds, water is effectively reused, and in fact, reuse of irrigation water return

flows is the legal water right of downstream users. For example, Colorado water law

allows transfers to other uses only of the estimated consumptively used portion of a water

supply; the return flows must be maintained for downstream users.

Thus, it is critical to understand the water balance, water law, and water quality in a

watershed to establish the value of water for crop production and means to maximize

irrigation productivity. Improved irrigation efficiency is not likely to produce much “new”

water because it results primarily in a reduction of return flows rather than a reduction in

ET, and even deficit irrigation is economically viable only if the marginal productivity of

consumed water increases substantially. On the other hand, if the water quality of runoff

or the groundwater is degraded or the water ends up where it cannot be easily reused,

productivity based on irrigation application is most important.

Although many limited irrigation studies have been carried out around the world, I

feel there continues to be a need for more information on crop responses to deficit

irrigation. So, in 2008, USDA-ARS began a field study of the water productivity of 4

common Central Plains field crops under a wide range of irrigation levels from fully

irrigated to about 40% of full irrigation. We are measuring ET of the crops under each of

these conditions and seeking ways to maximize productivity per unit water consumed.

We also strive to better understand and predict the responses of the crops to deficit

irrigation so that limited irrigation water can be scheduled and managed to maximize

yields.

2. Methods

A 20 ha research farm near Greeley, CO – the Limited Irrigation Research Farm, or


53

LIRF - was developed to enable the precision water control and field measurements

required to accurately measure ET of field crops. The predominately sandy-loam soils

and good groundwater well are ideal for irrigation research. Average precipitation in the

area is 250 mm per year.

Four crops – field corn, sunflower (oil), dry beans (pinto), and winter wheat were

rotated through research fields on the farm. Crops are planted, fertilized, and managed

for maximum production under fully-irrigated conditions, but are irrigated at 6 levels that

range from fully irrigated to about 40% of the fully irrigated amount. Deficit irrigations are

timed to maximize production – usually by allowing relatively higher stress during early

vegetative and late maturity stages and applying extra water to reduce stress during

reproductive stages.

Each crop field was divided into 4 replications in which the 6 irrigation treatments

were randomized. Water was regulated, measured, and delivered to 12 row (9 m) x 40 m

plot. We applied irrigation water with drip irrigation tubes placed on the soil surface in

each crop row to insure that the water was applied uniformly. This was essential to be

able to complete the water balance. Figure 1 shows an aerial view of the research fields

in 2008.

A CoAgMet (Colorado Agricultural Meteorological Network) automated weather

station was installed on the farm near the center of a ½ ha grass plot. Hourly weather data

from the station were used to calculate ASCE Standardized Penman-Monteith alfalfa

reference evapotranspiration (ETr). Soil water content between 15 cm and 2 m depth was

measured by a neutron probe from an access tube in the center of each plot. Soil water

content in the surface 15 cm was measured with a portable TDR system (MiniTrase,

SoilMoisture, Inc., Santa Barbara, CA)a. Soil evaporation was estimated based on

techniques described in Allen et al. (1998). Basal crop coefficients were adapted from

Table 8.8 in Allen et al. (2007) based on full cover date. Irrigations were scheduled using

both predicted soil water depletions based on ETr measurements, and measured soil

water depletion.

Plant measurements were taken periodically to determine crop responses to the

water levels. We recorded plant growth stage and measured canopy cover with digital

cameras. The digital cameras along with spectral radiometers and an infrared

thermometer were mounted on a “high boy” mobile platform and driven through the plots

weekly (Figure 2). Indicators of crop water stress such as stomatal conductance and leaf

a Equipment brand names are provided for the benefit of the reader and do not imply endorsement of the

product by USDA.


54

water potential were measured periodically. Canopy temperature was measured

continuously with stationary infrared thermometers and periodically with the mobile

platform (Bausch et al., 2010). At the end of the season, seed yield and quality as well as

total biomass were measured from each plot. On two fields on the farm, crop ET was

measured with energy balance instruments (Bowen Ratio method) for well-watered crops.

These measurements allow crop coefficients to be estimated for the crops. On other fields

on the farm, we are cooperating with Colorado State University faculty to test wheat and

dry bean varieties under varying irrigation levels.

An important part of the research is to extend the results beyond the climate and

soils at LIRF. We are working with the ARS Agricultural Systems Research group to use

this field data to improve and validate crop models. Once we have confidence in the

models, we can estimate crop water use and yields over a wide range of conditions.

Figure 1. Aerial view of the water productivity plots at LIRF in 2008. Crops from left to right are beans, wheat, sunflower, and corn. Lower fields contain Bowen Ratio instrumentation.


55

Figure 2. High Boy reflectance tractor measuring canopy reflectance and temperature.

4 Results

The Table 1 summarizes the overall results for the four crops in terms of water

requirements and productivity. For comparison, productivity is listed in terms of kilogram

of grain produced per cubic meter of water consumed, or evapotranspiration, often

referred to as water use efficiency. Water consumption includes rainfall and irrigation but

deducts any water lost to runoff or deep percolation. Corn, although a fairly high water

user, is the most efficient at converting water to biomass and grain. Sunflower uses a little

less water than corn and tends to utilize soil water efficiently because of its vigorous

rooting system. Winter wheat uses about the same amount of water as sunflower.

Because wheat matures early, it can be a good rotation crop if well capacity or late

season water supply is limited. Pinto beans use less water than the other crops studied

because of the short season.

Table 1. Water requirements and productivity for corn, sunflower, winter wheat and pinto beans.

Crop Water Productivity Total Water Requirements

Corn 2.3 kg/m3 580 mm ET

Sunflower 0.8 kg/m3 470 mm

Winter Wheat 1.3 kg/m3 480 mm

Pinto Beans 0.8 kg/m3 350 mm


56

We will summarize the four years of corn (Dekalb DKC52-59 (VT3)) results in more

detail. Figure 3 shows the seasonal water balance for the 2011 corn crop for the 6

irrigation treatments. Precipitation was all stored in the root zone except for the 100% and

85% irrigation treatments which lost about 25 and 13 mm to deep percolation,

respectively. All treatments ended the season with a little more water in soil storage than

at the beginning. The irrigation applications varied between 450 – 150 mm. With deep

percolation and storage changes, the ET varied only between 630 – 340mm. In other

years, ET of the fully-irrigated crop averaged 580 mm and of the most stressed crop, 360

mm. Irrigations were timed such that plant water stress for the deficit irrigation levels was

least between tasseling and soft dough (growth stages VT to R4).

The wide range of irrigation applications resulted in substantial differences in crop

growth. Figures 4 and 5 show a comparison of plant height and ground cover in early

August, 2008 as the corn was beginning to tassel.

Figure 6 shows the yield:water relationship for corn for each year. Grain yields

varied from over 13 Mg/ha at full irrigation to under 6 Mg/Ha at low irrigation and biomass

was about double grain yields. Hail damage in 2009 resulted in about 15% lower grain

yields but little difference in total biomass. The reason for the relatively low yield with full

irrigation in 2010 is not known. Harvest index (the portion of total biomass that is grain)

ranged from 50 – 60% and did not vary with irrigation level.

The water production function based on applied irrigation water is fairly flat at full

irrigation and curves downward as the water application decreases, showing that the

decrease in yield for each unit decrease in water applied is relatively small when the

deficit is small, but the rate of yield decrease gets larger as the deficit increases. This

means that the marginal productivity of irrigation water (additional yield per unit additional

water) is relatively low near full irrigation, showing the potential benefit to the farmer of

reducing irrigation and transferring water to higher-valued uses. The water use efficiency,

or productivity per unit of irrigation water applied, increases from about 3 kg/m3 at full

irrigation to about 5 kg/m3 when irrigation is reduced by 50%. This is because irrigation is

more efficient, precipitation is more effectively used by the crop, and the crop extracts

more water from the soil.

However, the water production function for grain yield based consumptive use or ET

(the right curves in Fig 6) moves to the right and is relatively straight. This implies that the

corn is equally efficient in its use of every additional unit of water consumed. The water

use efficiency in terms of ET is about 2.3 kg/m3 at full irrigation. This is smaller than when

based on irrigation water because it also counts precipitation used by the crop. The water

use efficiency based on ET stays relatively constant for deficits up to about 15%, and then


57

decreases. Because corn requires about 300 mm of water to produce any yield, the water

use efficiency declines with deficit irrigation.

These results imply that nearly all of the increase in the water use efficiency of

irrigation water with deficit irrigation results from more effective use of precipitation,

increased irrigation efficiency, and increased use of stored soil water, or conversely, the

lower marginal value of water near full irrigation is due to inefficient use of rainfall and

irrigation water. The marginal value of applied water near full irrigation would be even

smaller with less efficient irrigation systems since more of the applied water would be lost

to runoff, deep percolation, and possibly surface evaporation.

Figure 3. Water balance for the 2011 corn crop showing precipitation, irrigation, and seasonal soil water storage changes. Bars below zero represent additions to storage or deep percolation losses. Dotted areas represent irrigation or precipitation stored or percolated.


58

Figure 4. Comparison of corn growth condition on Aug 4, 2008 just before tasseling. Rows at the left and background are fully irrigated; rows at right are the lowest irrigation level.

a b

Figure 5. Overhead photos showing corn canopy on Aug 1, 2008. (a) Full irrigation: 91% ground cover; (b) Low irrigation: 63% ground cover.


59

Figure 6. Water production functions for 2008 - 2012 corn at LIRF. Blue symbols are yield vs. irrigation water applied; purple symbols are yield vs ET. Yields are plotted relative to irrigation amount (Irr) and crop ET.

These results also imply that, based on consumptive use, there would be little or no

yield benefit to deficit irrigation compared to fully irrigating only a portion of the land. In

fact, fully irrigating less land would likely provide the highest economic returns due to

lower production costs.

These results show the importance of developing water production functions based

on the correct unit of water. If water value is based on cost of the water supply (eg.

pumping costs from a well), then productivity based on applied water is important.

However, for the purpose of transferring consumptive use savings, the productivity must

be based on water consumed. The value of limited irrigation based on consumptive use

savings will likely be less, and if the crop is efficient at converting increased consumptive

use to yield, there may be no economic benefit to limited irrigation.

5. Conclusion

Although the productivity of applied water will generally increase with decreasing

irrigation amounts, the marginal productivity of ET tends to be constant and the water use

efficiency decreases with deficit irrigation. Thus, in watersheds where return flows are

effectively used downstream, deficit irrigation may not increase overall irrigated production


60

in the watershed and may not be economically viable for farmers.

6. References

Allen, RG; Pereira, LS; Raes, D; Smith, M. 1998. Crop evapotranspiration: guidelines for

computing crop water requirements. FAO Irrigation and Drainage paper 56. FAO,

Rome.

Allen, RG; Wright, JL; Pruitt, WO; Pereira, LS; Jensen, ME. 2007. Water Requirements.

Ch 8 in Hoffman, GJ; Evans, RG; Jensen, ME; Martin, DL; Elliott, RL. (Eds) Design

and Operation of Farm Irrigation Systems (2nd Ed). ASABE, St. Joseph, MI.

Bausch, W; Trout, TJ; Buchleiter, G. 2010. Evapotranspiration estimates for deficit

irrigated crops. In: Proceedings of the 5th Decennial National Irrigation Symposium.

Phoenix, AZ. Dec 5 – 8, 2010. ASABE, St. Joseph, MI.

Doorenbos, J; Kassam, AH. 1986. Yield Response to Water. Irrigation and Drainage

Paper 33, FAO, Rome.

Zang, H. 2003. Improving water productivity through deficit irrigation: examples from

Syria, the North China Plain and Oregon. Ch 19 in Kinje, JW; Barker, R; Molden, D

(Eds). Water Productivity in Agriculture: Limits and Opportunities for Improvement.

CABI Publishing. Wallingford, UK.


61

Estrategias de riego deficitario controlado optimizado en maíz

Domínguez, Alfonso 1*; Martínez, Roberto S. 2; Tarjuelo, José M. 1; de Juan, José A .1;

Martínez-Romero, Ángel 1

1 Centro Regional de Estudios del Agua (CREA), Universidad de Castilla-La Mancha.

2 Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), EEA Valle Inferior, 8500 Viedma, Río Negro,

(Argentina). * Autor de contacto: [email protected]. Universidad de Castilla-La Mancha, Ctra. de Las Peñas km 3,2. 02071 Albacete (España).

Resumen

En este trabajo se desarrolla una metodología capaz de establecer estrategias de

riego deficitario controlado optimizadas (ORDI) para cultivos herbáceos, que logra el

máximo rendimiento posible para un cierto nivel de estrés hídrico objetivo para todo el

ciclo del cultivo. Esta metodología se ha validado a través de los datos experimentales de

un ensayo de maíz realizado durante los años 2001, 2002 y 2003 en Motilleja (Albacete),

habiéndose calculado la distribución óptima teórica media de los niveles de estrés por

etapas para 4 niveles de estrés global (0.6, 0.7, 0,8 y 0.9) a partir de los datos climáticos

de 2001 a 2008. El uso de ORDI puede incrementar el rendimiento hasta en un 20% con

respecto a un riego deficitario con niveles de estrés constantes por etapas. Además, para

bajos niveles de estrés, el déficit hídrico debe aplicarse durante el establecimiento y el

desarrollo vegetativo, mientras que para niveles medios y altos, el mayor déficit debe

ocurrir durante maduración y llenado del grano.

1. Introducción y objetivos

El riego deficitario controlado (RDI) es una técnica que permite aumentar la

eficiencia en el uso del agua por parte de los cultivos (Jordan, 1983; English, 1990). Los

principales aspectos a controlar son la duración e intensidad del estrés hídrico impuesto a

determinados períodos del ciclo del cultivo para ahorrar agua, tratando de afectar al

mínimo a la producción y/o a la calidad.

El número de trabajos que han analizado los efectos del estrés hídrico en los

cultivos es alto (Rhoads and Bennet, 1990; Martín de Santa Olalla et al., 2004; Farré and

Faci, 2009). Sin embargo, y a pesar de los avances para controlar el nivel de estrés, las

combinaciones de riego deficitario utilizadas en estos estudios no garantizan que no

exista alguna otra combinación RDI diferente a las ensayadas que logre un mayor



62

rendimiento para una misma cantidad de agua total neta (TNW) aplicada al cultivo

durante su desarrollo.

La combinación de una metodología capaz de optimizar el riego deficitario en

función de un objetivo de estrés prefijado con los modelos de simulación de cultivos

supondría un avance en el uso más eficiente del agua en la agricultura, permitiendo

establecer las estrategias de riego más adecuadas en función de los recursos hídricos

disponibles y evaluar sus resultados.

Con esta idea surge el modelo MOPECO “Modelo de Optimización Económica del

Agua de Riego” (Ortega et al., 2004), que tiene como objetivo optimizar el margen bruto

“MB” de las explotaciones de regadío, especialmente en zonas de clima árido o semiárido

con problemas de disponibilidad de recursos hídricos y/o elevados costes asociados a los

cultivos que puedan comprometer la viabilidad de esta actividad (Mansouri-Far et al.,

2010). En este sentido, el modelo es capaz de tener en cuenta el efecto sobre el

rendimiento de la uniformidad en la aplicación del agua de riego (Ortega et al., 2004;

López-Mata et al., 2010), así como el de la utilización de agua salina (Domínguez et al.,

2011). La versión on-line se encuentra disponible en www.mopeco.uclm.es pero requiere

de la introducción de datos calibrados y validados de un número suficiente de cultivos

para que pueda ser operativo en una zona regable concreta. De esta manera, los

usuarios sólo tendrán que introducir los datos particulares de sus explotaciones y

seleccionar aquellos cultivos con los que deseen llevar a cabo la simulación,

simplificando en gran medida la utilización del modelo. En este sentido, se está tratando

de implementar este modelo en las tres principales zonas regables de Castilla-La Mancha

(CLM): Mancha Occidental, Campo de Montiel y Mancha Oriental. Para lograrlo, es

necesaria la selección de los cultivos más relevantes de la zona y su posterior calibración

que permita simularlos con MOPECO.

En este trabajo se pretende: i) desarrollar una metodología capaz de establecer

estrategias de riego deficitario controlado optimizado por etapas (ORDI) que sea

compatible con el modelo MOPECO (Ortega et al., 2004; López-Mata et al., 2010;

Domínguez et al., 2011); ii) validar la metodología desarrollada mediante un ensayo de

maíz llevado a cabo en Motilleja (Albacete) durante las campañas de riego 2001 a 2003

(Martínez, 2004); iii) determinar las estrategias de riego deficitario más adecuadas para el

cultivo de maíz bajo condiciones climáticas semiáridas.

http://www.mopeco.uclm.es/


63


La metodología ORDI consiste en optimizar el rendimiento obtenido mediante la

ecuación propuesta por Stewart et al. (1977) (Ec. 1), que es la que utiliza el modelo

MOPECO, a partir de un programa de optimización como Lingo 12.0 (LINDO, 2010) o

Solver (Microsoft, 2010). Los datos de partida han sido el rendimiento potencial del maíz

en la zona (Ym) (Martínez, 2004), la evapotranspiración potencial (ETm) acumulada

(Domínguez et al., 2012) en cada una de las etapas de desarrollo consideradas según la

metodología FAO (Doorenbos y Kassam, 1979; Allen et al., 1998) (establecimiento (Kc

(I)), desarrollo vegetativo (i`), floración (ii), formación del grano (iii), y maduración (iv))

(Figura 1), los coeficientes de estrés (ky) de cada etapa, y la relación de estrés objetivo

entre la evapotranspiración real del cultivo (ETa) y la ETm para todo el ciclo de desarrollo

del maíz.

k

k

k

n=4a

a m

k=1 m

ETY Y 1 ky 1

ET

(1)

Daily progression of Kc and ky coefficients (Maize, 2003)

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260

Day of the year

Kc

an

d k

y valu

e

Kc ky

ky (ii):

Flowering

period

ky (iii):

Yield

formation

Kc (IV):

Late season

ky (iv):

Ripening

ky (i):

Vegetative

period

Kc (I):

Initial

Kc (III):

Mid-season

Kc (II):

Crop development

Figura 1. Valores de Kc y ky para cada etapa de desarrollo del maíz (2003).

La validación de esta metodología se ha realizado con datos experimentales de 40

parcelas de maíz sometidas a distintas estrategias de programación de riegos durante los

años 2001, 2002 y 2003, con niveles de estrés de entre el 0% y el 60% de ETm bajo las

condiciones de clima semiárido de Motilleja (Albacete) (Martínez, 2004).


64

Para evitar resultados agronómicamente inaceptables y una posible

sobreestimación del rendimiento, ha sido necesario introducir una serie de restricciones

en el optimizador como limitar a 0.5 el mínimo valor que puede alcanzar la relación

ETa/ETm objetivo en cada etapa (Doorenbos y Kassam, 1979), limitar a 0.8 el máximo

estrés durante la etapa de establecimiento para garantizar un adecuado nivel de

nascencia, y determinar la máxima diferencia de ETa/ETm entre etapas de desarrollo

consecutivas. Efectivamente, en los cereales, los componentes básicos del rendimiento

son el número de espigas por unidad de área, el número de granos por espiga, y el peso

medio del grano. Estos componentes individuales se forman sucesivamente a lo largo del

período de desarrollo. Dentro de unos rangos, existe además una compensación de los

componentes anómalos del rendimiento por la modificación de los formados más tarde,

asegurando un nivel de estabilidad del rendimiento (López-Bellido, 1991). Así, debe

plantearse la hipótesis de que el cultivo no será capaz de expresar todo su potencial de

desarrollo en una etapa posterior aunque no padezca estrés en la misma, si en alguna

etapa anterior el nivel de estrés ha sido excesivo. En consecuencia, para simular el

rendimiento del cultivo de maíz se ha tenido en cuenta este posible efecto, estableciendo

unos niveles máximos de diferencia de ETa/ETm entre etapas consecutivas de ky, para

evitar que el modelo sobreestime el rendimiento final simulado. Por otro lado, los

parámetros de simulación del maíz con MOPECO habían sido previamente calibrados y

validados (Domínguez et al., 2012) (Tabla 1).

Tabla 1. Valores de Kc, ky, e Ym para maíz FAO-700 (híbridos Brasco y Dracma) bajo las

condiciones climáticas de Castilla-La Mancha.

Parámetros calibrados y validados para la simulación de maíz con MOPECO

Etapa

S1: S2: S3: S4:

Kc

0,30 0,30 – 1,10

1,10 1,10 – 0,55

Ky

0,35 1,05 0,40 0,20

Híbrido

Dracma Brasco

Ym

15.700 kg ha-1

19.700 kg ha

-1


A partir de las relaciones ETa/ETm obtenidas con las programaciones de riego de

los ensayos de campo para cada etapa de ky, y para cada uno de los 40 tratamientos de

los 3 años de ensayo (Martínez, 2004; Domínguez et al., 2012), se han obtenido las

diferencias máximas entre dos etapas consecutivas, distinguiendo entre los tratamientos

que fueron bien simulados (Fitting) y los que sobrepasaron la variabilidad máxima

admitida (diferencia superior al 10% entre el rendimiento observado (Yo) y el simulado


65

(Ya)) (No Fitting) (Figura 2a). También se han tenido en cuenta los tratamientos que

fueron desestimados para las simulaciones por presentar alguna etapa con una ETa/ETm

acumulada < 0.5 (Out of range).

Así, puede observarse que MOPECO fue capaz de simular con un buen nivel de

ajuste 67 de los 80 tratamientos que presentaban diferencias ETa/ETm ≤ 0,2 entre etapas

consecutivas. Aún así, el modelo también consiguió simular correctamente 6 tratamientos

con diferencias 0,2 < ETa/ETm ≤ 0,3, y 6 incluso por encima de 0,3 (Figura 2b). Sin

embargo, dado que ninguno de los tratamientos de 2001 ni de 2002 fueron simulados

adecuadamente con diferencias ETa/ETm > 0,3; y que a partir de 0,4 se desestimaron

todos los tratamientos menos 1 (Figuras 2a y 2b), se ha considerado 0,3 como la máxima

diferencia entre etapas que podría permitirse en este cultivo para el adecuado

funcionamiento del modelo. Esta diferencia es del mismo orden que la aplicada por

Mansouri-Far et al., (2010), y algo inferior al 0,4 de Pandey et al. (2000), aunque otros

autores plantean diferencias que superan el 0,6 (Farré and Faci, 2006) las cuales serían

incompatibles con esta metodología.

Por otro lado, en este trabajo se ha considerado la misma diferencia máxima de

estrés entre cualquiera de las etapas consecutivas de desarrollo, aunque, dependiendo

de las etapas implicadas y de si el nivel de estrés crece o disminuye, se puede intuir que

este valor podría ser variable. Por lo tanto, estos resultados ponen de manifiesto que son

necesarios ensayos de riego deficitario controlado dirigidos a determinar las máximas

diferencias de déficit entre etapas que los cultivos herbáceos son capaces de soportar sin

que se vea afectado el potencial de desarrollo de las etapas posteriores.

Progression of cases

0

20

40

60

80

100

120

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0

ETa/ETm difference

Nu

mb

er o

f tr

eatm

ents

Fitting Not Fitting

Out of range Total

Analysis per treatment

0.00

0.10

0.20

0.30

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

1 2 3 4 5 6 7 8 910

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

Treatment

ET

a /E

Tm

dif

fere

nce

2001 Fitting 2001 Not Fitting 2001 Out of range



a) b)

Figura 2. Determinación de la maxima diferencia de ETa/ETm entre dos etapas consecutives de ky; a) Análisis por tratamiento; b) Evolución de casos acumulados.


66

Con los datos climáticos de los años 2001 a 2008 se ha calculado la distribución

óptima teórica media de los niveles de estrés por etapas para 4 niveles de estrés global

(0,6; 0,7; 0,8 y 0;9) (Figura 3a). Estos resultados coinciden con lo que sería un manejo

adecuado del cultivo desde un punto de vista fisiológico ya que bajo altas y medias

condiciones de estrés interesa asegurar la nascencia y garantizar un cierto desarrollo

vegetativo, favoreciendo en todo lo posible a la etapa reproductiva, por lo que el estrés se

aplicaría fundamentalmente durante el llenado del grano y la maduración. Sin embargo,

bajo condiciones de poco estrés hídrico, el ahorro de agua debe realizarse durante el

establecimiento y el desarrollo vegetativo, ya que una vez garantizada una buena

germinación, puede lograrse un buen nivel de rendimiento sin necesidad de que el cultivo

alcance su desarrollo vegetativo potencial. Esta metodología sería capaz de mejorar

hasta en un 20% el rendimiento obtenido con respecto a un riego deficitario constante por

etapas (CDI) (Figura 3b).

Optimized ETa/ETm rate per ky stage (ORDI 0.3 - 5 stages)

0.80

0.50

0.72

0.500.50

0.80

0.60

0.90

0.60

0.50

0.80

0.70

1.00

0.76

0.55

0.80

0.70

1.000.99

0.94

0.40

0.50

0.60

0.70

0.80

0.90

1.00

1.10

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21

ET

a/E

Tm

ra

te

ETa/ETm obj.= 0.6 ETa/ETm obj.= 0.7 ETa/ETm obj.= 0.8 ETa/ETm obj.= 0.9

Kc(I) i’ ii iii iv Kc(I) i’ ii iii iv Kc(I) i’ ii iii iv Kc(I) i’ ii iii ivky stage:

CDI vs. RDI 0.3

5 stages

0

5

10

15

20

25

30

35

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

ETa/ETm relationship

Yie

ld d

iffe

ren

ce (

%)

2001 (0.3) 5 stages2002 (0.3) 5 stages2003 (0.3) 5 stages

a)b)

Figura 3. a) Relaciones ETa/ETm por etapas que maximizan el rendimiento en función del nivel de estrés global objetivo; b) Diferencia de rendimiento entre ORDI y un riego deficitario constante por etapas.

A modo de ejemplo, se comparan el efecto de los calendarios de riegos aplicados

por la metodologías ORDI y CDI cuando la ETa/ETm global objetivo = 0,8 bajo las

condiciones climáticas de 2011. Así, los niveles de estrés a aplicar en cada etapa con

ORDI son los que aparecen en la Figura 3a, mientras que con CDI serían 0.8 en todas las

etapas (Figura 4).

Durante Kc (I) el modelo se comporta igual en ambos escenarios, ya que trata de

alcanzar una ETa/ETm acumulada al final de esa etapa igual a 0,8. Sin embargo, como

consecuencia del contenido inicial de agua útil del suelo (75% del agua total disponible


67

para la planta “TAW” pues en abril el suelo está muy cargado de humedad ya que la

temporada de lluvias ocurre desde el otoño hasta la primavera), la restricción de

mantener la capa más superficial húmeda mediante riegos ligeros y frecuentes, la baja

demanda evapotranspirativa de la atmósfera que permite un mayor nivel de agotamiento

del suelo antes de que comience a sufrir estrés la planta, y la lluvia caída de forma

aleatoria durante ese periodo, MOPECO no ha sido capaz de generar estrés en el cultivo.

En la etapa ky (i’), la ausencia de lluvias, junto con el aumento de las necesidades

hídricas del cultivo por un mayor desarrollo vegetativo y unas mayores temperaturas,

permite al modelo alcanzar las ETa/ETm objetivo para esas etapas (0,7 en ORDI y 0,8 en

CDI). También hay que resaltar el elevado agotamiento de agua del suelo que a veces se

produce en poco tiempo, lo que conduce a altos niveles de estrés en días puntuales, con

relaciones ETa/ETm diarias incluso inferiores a 0,3.

En la etapa ky (ii) es donde se aprecian las mayores diferencias en cuanto a la

estrategia que sigue el modelo. Así, mientras que con CDI trata de mantener el contenido

de humedad ligeramente por debajo de 1-p para satisfacer el objetivo de ETa/ETm global

= 0.8, en ORDI debe volver a alcanzar un alto contenido de humedad y evitar el estrés

para lograr una ETa/ETm global = 1.

En las dos últimas etapas del escenario CDI, MOPECO sigue la misma metodología

que en la etapa ky (ii), reduciendo la intensidad de los riegos a medida que avanza el

verano y las necesidades del cultivo comienzan a descender (a mediados de la etapa ky

(iii)). En el caso de ORDI, el modelo debe alcanzar 0,76 y 0,55 al final de las etapas ky

(iii) y ky (iv) respectivamente, por lo que debe volver a reducir el contenido de humedad

del suelo y volver cuanto antes a situaciones de estrés hídrico. Así, en este caso el valor

de agua neta total (TNW) para ambas estrategias ha sido prácticamente el mismo (ORDI:

413,9 mm; CDI: 413,7 mm), pero con diferencias significativas de rendimiento (ORDI:

14.711 kg ha-1; CDI: 12.936 kg ha-1).


68

0

3

6

9

12

15

18

21

24

27

30

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

119

12

6

13

3

14

0

14

7

15

4

16

1

16

8

17

5

18

2

18

9

19

6

20

3

21

0

21

7

22

4

23

1

23

8

24

5

25

2

Pe,

Net

irr

iga

tio

n (m

m)

AW

, ET

a/E

Tm

, 1-p

Day of year

AW 1-p Accumulated ETa/ETm

Daily ETa/ETm Pe (mm) Net irrigation (mm)

0

3

6

9

12

15

18

21

24

27

30

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

119

12

6

13

3

14

0

14

7

15

4

16

1

16

8

17

5

18

2

18

9

19

6

20

3

21

0

21

7

22

4

23

1

23

8

24

5

25

2

Pe,

Net

irr

iga

tio

n (m

m)

AW

, ET

a/E

Tm

, 1-p

Day of year

AW 1-p Accumulated ETa/ETm

Daily ETa/ETm Pe (mm) Net irrigation (mm)

a)

b)

Kc (I) Ky (i’) Ky (ii) Ky (iii) Ky (iv)Stage:

Figura 4. Calendario de riegos para las condiciones de 2011 con el objetivo de alcanzar un objetivo global de riego deficitario de 0.8 mediante dos estrategias de riego: a) riego deficitario controlado optimizado (ORDI); y b) riego deficitario constante por etapas (CDI). AW: agua disponible en la zona radicular calculada como contenido de agua actual menos contenido de agua en punto de marchitamiento dividido por el agua total disponible “TAW” (adimensional); p es la fracción de TAW que un cultivo puede extraer de la zona radicular sin padecer estrés (adimensional); La relación ETa/ETm acumulada se calcula para cada etapa de ky (adimensional); Pe: lluvia efectival (mm).

4. Conclusiones y recomendaciones

La metodología propuesta en este trabajo permite determinar las relaciones

ETa/ETm objetivo por etapas que lograrían la mejor eficiencia en el uso del agua por parte

de un cultivo de maíz bajo las condiciones de Motilleja (Albacete). Así, bajo altas y

medias condiciones de estrés interesa asegurar la nascencia y garantizar un cierto

desarrollo vegetativo, favoreciendo en todo lo posible a la etapa reproductiva, por lo que

el estrés se aplicaría fundamentalmente durante el llenado del grano y la maduración. Sin

embargo, bajo condiciones de poco estrés hídrico, el ahorro de agua debe realizarse

durante el establecimiento y el desarrollo vegetativo, ya que una vez garantizada una


69

buena germinación, puede lograrse un buen nivel de rendimiento sin necesidad de que el

cultivo alcance su desarrollo vegetativo potencial.

En principio, la metodología ORDI podría ser aplicable a buena parte de los cultivos

herbáceos tras un proceso de calibración y validación de los parámetros que permitan su

simulación utilizando la función de Stewart et al. (1977) y la metodología propuesta por

FAO, en combinación con las mejoras introducidas en este trabajo. Por lo tanto, y aunque

sólo se disponga de los valores de ky publicados por FAO sin calibrar para la zona, esta

metodología puede servir de orientación a la hora de establecer un ensayo de riego

deficitario con cultivos herbáceos. El modelo MOPECO permite además realizar la

optimización económica del agua de riego, que es su principal objetivo.

La utilización generalizada de esta metodología de riego deficitario optimizado por

etapas en maíz permitiría un incremento del rendimiento de hasta un 20% en

comparación con un riego deficitario constante por etapas y en función del objetivo

productivo, lo que puede traducirse en un ahorro considerable de agua en las

explotaciones de regadío con baja disponibilidad de recursos hídricos.

Finalmente, el efecto que el nivel de estrés hídrico en una etapa puede provocar en

la siguiente puede ser relevante a la hora de establecer las máximas diferencias de

ETa/ETm permitidas entre dos etapas de ky consecutivas. Siendo conservadores, en este

trabajo se ha considerado un valor de hasta 0,3, aunque sería necesario realizar ensayos

específicos con maíz que permitan establecer de forma más ajustada este valor, así

como determinar si el mismo puede ser variable en función de las etapas implicadas.

5. Agradecimientos

Este trabajo se ha desarrollado en el marco de tres proyectos de investigación: los

proyectos europeos FLOW-AID (“Farm Level Optimal Water Management: Assistant for

Irrigation under Deficit” Nº 036958 GOCE) y DeSURVEY “A Surveillance System for

Assessing and Monitoring of Desertification” (SUSTDEV-CT-2004-003950-2) financiados

por la CE, y el proyecto nacional “Manejo eficiente del agua de riego y la energía en

zonas áridas y semi-áridas” (AGL2001-1180-C02) financiado por el MEC.

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72

Fotografía aérea multiespectral para el diagnóstico de

fertilización nitrogenada por sitio específico en maíz

Vélez, Juan P. 1*; Melchiori, Ricardo J.M. 2; Méndez, Andrés 1; Villaroel, Diego 1;

Scaramuzza, Fernando 1

1INTA EEA Manfredi.

2INTA EEA Paraná.

*Autor de contacto: [email protected]. Ruta Nac. 9, km 636, Manfredi, Córdoba. CP: 5988. Teléfono: 03572 493053.

1 Introducción

El manejo de la variabilidad de los campos en lotes con riego complementario

ofrece una alternativa de mayor certeza en cuanto a la predicción de rendimiento objetivo

de los cultivos y esto se da debido a que el principal factor limitante del rendimiento es el

agua, más si se tiene en cuenta en que los equipos de riego toman mayor importancia en

cultivos en secano y en zonas semiáridas y/o áridas.

El poder predecir un rendimiento objetivo no es un factor menor, dado que nos da la

seguridad de poder colocar los insumos de manera más exacta en cuanto a las

necesidades de cada ambiente o del lote en general, lo cual lleva a lograr una mejora en

las eficiencias en el manejo de los insumos. En el caso del riego es fundamental colocar

la dosis de fertilizante, la densidad de siembra y los milímetros de agua necesaria para

los rendimientos apuntados con la mayor eficiencia posible, porque estos 3 factores

significan un costo variable para producir rendimiento en los cultivos.

Es fundamental antes de aspirar a variar los insumos, que la maquinaria que realiza

diferentes procesos logre tener su mayor eficiencia a campo, dado que muchas veces se

podría lograr variar un insumo pero sin ser eficiente en el uso de la maquinaria en la

siembra, pulverización, cosecha, almacenaje de granos, etc.

Otro factor importante es tener conocimiento sobre lo que pasa en el lote y sus

diferentes ambientes si los hubiese; y para ello es fundamental realizar ensayos o contar

con información sobre el comportamiento de los cultivos en diferentes años, sean secos,

lluviosos, de pluviometría media, etc. Hay que tener en cuenta que la información que se

puede extraer de campos propios, si es bien analizada y procesada puede darle gran

competitividad a los productores. Cuando se habla de agricultura de precisión y manejo

de insumos variables no se pueden dar recetas extrapolables a otros lotes en lo que

respecta dosis, densidades y milímetros de agua aplicada, porque muchos de estos


73

puntos dependen considerablemente del manejo de cada productor, asesor y/o

contratista.

Puntos importantes a tener en cuenta en la definición de rendimientos y calidades

en cultivos bajo sistema de riego serían las aplicaciones de fertilizaciones particionadas

en el ciclo del cultivo según necesidades de los mismos y condiciones en el momento de

fertilizarlos. De esta manera se pueden lograr mejoras en rendimientos con altas

eficiencias en el uso de los fertilizantes y también una mejora en la calidad de los granos

en cada ambiente para evitar segregaciones por mermas en calidades en algunos

ambientes.

Numerosos trabajos intentan desarrollar sistemas precisos, confiables y prácticos

para de determinar las necesidades de N en los cultivos con el fin de eficientizar la

producción de granos y minimizar el impacto de excesos de N sobre el medioambiente

mediante el empleo de diferentes propuestas (Solie et al., 2011; Setiyono et al., 2011).

Entre las herramientas empleadas, una alternativa que toma creciente interés es la

utilización de sensores remotos para el diagnostico y recomendación de la fertilización

nitrogenada en maíz. (Raun et al., 2005; Kitchen et al., 2011; Holland y Schepers, 2011).

El desarrollo de las aplicaciones de los sensores remotos en la agronomía es de larga

data y ha sido recientemente revisada por Hatfield et al. (2010). Las aplicaciones más

comúnmente utilizadas en general se basan en el cálculo de índices de vegetación, como

el de diferencia de vegetación normalizada (NDVI), aunque existen numerosos indices

alternativos para evaluar distintos aspectos del canopeo de los cultivos (Hatfield et al.,

2010). El desarrollo de conceptos y aplicaciones desarrollados en el marco de la

Agricultura de precisión, permite entre otras técnicas utilizar sensores para diagnosticar y

sincronizar la demanda de N por parte del cultivo con la aplicación de los fertilizantes en

forma sitio específico. Existen antecedentes locales que demuestran resultados

favorables de esta tecnología sobre el incremento de la eficiencia de uso del nitrógeno

(Melchiori et al., 2001). Sin embargo, esta aun no se difunde masivamente como otras

herramientas de AP debido al costo de los equipos como ha sido señalado aun para USA

por Scharf et al. (2012). Resulta relevante, evaluar alternativas que permitan utilizar los

avances y algoritmos realizados para el uso de sensores montados, con otras fuentes de

información como las fotografías aéreas multiespectrales obtenidas desde aviones

tripulados o no tripulados.

El objetivo del presente trabajo es estudiar la relación existente entre el NDVI

obtenido con un sensor GreenSeeker® RT 200 y el calculado desde fotografía aérea

multiespectral.


74


El sitio de estudio fue en un lote de maíz lote bajo riego, cercano a la localidad de

Pilar Pcia de Córdoba (Long: - 63.8300398, Latitud: - 31.6450251). La siembra se realizó

el 30 de setiembre, utilizando el hibrido DK 747 RR2 con una densidad de siembra 95000

semillas ha-1 y una fertilización de base con 80 kg ha-1 de FDA en banda al costado de la

línea de siembra.

Durante el desarrollo vegetativo del cultivo se realizaron mediciones empleando

sensores remotos. Se utilizó un sistema GreenSeeker® RT 200 configurado con 4

sensores activos montados sobre el botalón de una pulverizadora autopropulsada

Metalfor. Este equipo determina un índice NDVI, mediante lecturas de reflectancia en

longitudes de onda de 660 (rojo) y 880 nm (infra rojo cercano). Las mediciones se

obtienen con una frecuencia de 10 datos por segundo y se almacenan en una pocket PC,

la cual mediante un software específico (GreenSeeker®, RT Commander) se vincularon a

una computadora de dosis variable Land Manager® acoplada para realizar las

aplicaciones variables con fertilizante líquido. Las mediciones se realizaron el 24 de

noviembre, cuando el cultivo se encontraba con plantas en estadios de desarrollo entre

V7 y V12, heterogeneidad debida a la alta variabilidad del sitio. Las mediciones se

realizaron en franjas a través del lote, como se muestra en la Figura 1.

El sistema aerotransportado consistió en un equipo de fotografía aérea

multiespectral con una precisión horizontal mejor que +/- 3 m. El sistema empleado brinda

ángulos de actitud del avión que permiten prescindir de puntos de control en el terreno

para corregir la georreferenciación. Los fotogramas se registraron con coordenadas

tomadas por un DGPS con corrección diferencial en postproceso. Se empleó un sistema

GV 3000 configurado con cuatro cámaras independientes con un arreglo de CCD de

1600 x 1200 píxeles, con velocidades de disparo de 1/5880 a 1/250 y una resolución

espacial posible de 0,25 a 1,50 m. Las bandas espectrales disponibles fueron de 410 a

490 nm (azul), 510 a 590 nm (verde), 610 a 690 nm (rojo) y 800 a 900 nm (infra rojo

cercano). Utilizándose en esta aplicación las bandas roja e infraroja cercana para el

cálculo del NDVI. Las fecha de adquisición de las imágenes fue el 5 de diciembre, fecha

lo más cercana posible a la medición con el Green Seeker, en función de la disponibilidad

del equipo.

Las imágenes de NDVI obtenidas por ambos equipos se procesaron de manera de

obtener áreas o zonas de observación común para ambos sensores. Se delimitó un

polígono de limite de los registros obtenidos en la zona de cobertura del sensor

GreenSeeker® mediante el empleo del software AFS 5.05. Se generó una grilla


75

cuadriculada en el entorno, definiendo cuatro tamaños de cuadrícula para estudiar los

cambios debidos al tamaño de agregación de los datos: 3 m x 3 m, 10 m x 10 m, 20 m x

20 m y 30 m x 30 m. En todos los casos, se utilizo como método de interpolación el de

inversa de la distancia ponderada con parámetros configurados por defecto por el

software.

Para cada resolución se obtuvieron mapas de NDVI obtenido desde la fotografía

aérea y NDVI obtenido con el GreenSeeker®. Los valores de los atributos se exportaron

a Excel® y se analizaron las relaciones entre las variables mediante regresión lineal

simple empleando el software Infostat®.


Las mediciones con los sensores disponibles permitieron generar los mapas de

distribución espacial de los datos sin procesar, como se muestran en la Figura 1. En los

resultados de ambos instrumentos, se puede observar la existencia de fuerte variabilidad

espacial en el vigor de la vegetación, inferido a partir de los valores de NDVI. En la

fotografía aérea, donde se alcanza una mayor cobertura (el total del área experimental),

se observan franjas de vigor diferente debidas a la aplicación a la siembra de diferentes

dosis de fertilizante nitrogenado. El relevamiento realizado con el GreenSeeker®, excluyó

estas franjas y se realizó sobre el área de cultivo sin fertilización inicial con N. Las franjas

donde se realizaron mediciones fueron refertilizadas (datos no mostrados) mediante el

empleo de algoritmos de recomendación desarrollados localmente para maíz

(http://www.soiltesting.okstate.edu/SBNRC/SBNRC.php).

Figura 1. Mapa de NDVI obtenido con un sensor Green Seeker® Modelo RT 200 (a) y mediante fotografía aérea multiespectral con una cámara GV 3000 (b).


76

Los valores puntuales generados en la interpolación permitieron caracterizar

mediante estadísticos descriptivos los valores de NDVI obtenidos por cada instrumente.

El valor medio del NDVI obtenido con la fotografía aérea fue de 0,57 con un máximo de

0,68, un mínimo de 0,37 y un desvío estándar de 0,06 (n = 13869 puntos) (Figura 2).

Figura 2. Fotografía aérea multiespectral obtenida con una cámara GV 3000 montada en avión. Resultados interpolados mediante AFS 5.05.

Las mediciones obtenidas con el sensor GreenSeeker® dieron como promedio un

valor de NDVI de 0,59, con un rango de 0,75 a 0,41, con un desvío estándar de la media

de 0,07 (n = 13869) (Figura 3).

Figura 3. Mapa de NDVI obtenido con un sensor GreenSeeker® Modelo RT 200. (grilla de datos generara mediante interpolación a ..x …m).


77

La comparación visual de las Figuras 3 y 4, indican la existencia de una relación

espacial entre las observaciones realizadas con ambos sensores. La relación obtenida

mediante regresión lineal (Figura 4) mostró una estrecha relación entre las mediciones

con ambos instrumentos, el NDVI de GreenSeeker® y el NDVI de la fotografía aérea. La

pendiente de la relación fue muy cercana a 1, con lo cual puede inferirse que ambos

instrumentos logran índices muy similares entre sí (Y=-0,06 + X * 1,02; R2 = 0,77; p =

0,0001).

0.35 0.44 0.52 0.61 0.69

NDVI Fot. Aérea

0.38

0.47

0.56

0.65

0.74

ND

VI G

ree

n S

ee

ke

r

Figura 4. Relación entre el NDVI obtenido con un sensor GreenSeeker® Modelo RT 200 y por fotografía aérea multiespectral con cámara GV 3000. Datos interpolados en grilla de 3m x 3m.

Los resultados se procesaron con diferentes tamaños de grillas de interpolación

desde el conjunto de las observaciones en la resolución espacial original a grillas de 10 m

x 10 m, 20 m x 20 m y 30 m x 30 m. Este procesamiento, fue realizado a fin de simular

resoluciones que se lograrían con distintas precisiones de cámaras o mayores alturas de

vuelo, que permitirían cubrir superficies mayores en menor tiempo. En todos los casos las

relaciones obtenidas fueron similares y las pendientes de las relaciones no fueron

distintas de 1.

Los resultados sugieren que es factible realizar diagnósticos del status nitrogenado

de los cultivos inferido a partir del NDVI determinado a partir de fotografías

multiespectrales de la misma manera que se logran con el uso de GreenSeeker®.

De esta manera, se podrían utilizar los algoritmos de prescripción desarrollados

para GreenSeeker® para realizar prescripciones de aplicaciones variables de nitrógeno

basadas en fotografías aéreas multiespectrales. Existen otros antecedentes del uso de

fotografías para prescribir aplicaciones nitrogenadas en trigo (Flowers et al., 2003) y en

maíz (Scharp y Lory, 2009). Sin embargo, no se conocen antecedentes que comparen

fuentes de información como las evaluadas en este trabajo.


78

0.25 0.34 0.42 0.51 0.59

NDVI Fotografía Aérea

0.39

0.47

0.56

0.65

0.74

ND

VI

Gre

en

Se

eke

r

Figura 5. Relación entre el NDVI obtenido con un sensor GreenSeeker® Modelo RT 200 y por fotografía aérea multiespectral con cámara GV 3000. Datos interpolados en grilla de 10 m x 10m. (Y= -0,06 + X * 1,01, R

2 = 0,76, p = 0,0001).

0.25 0.34 0.42 0.51 0.59


0.39

0.47

0.56

0.65

0.74

ND

VI

Gre

en

Se

eke

r


2 = 0,75, p = 0,0001).

0.27 0.35 0.43 0.51 0.59


0.40

0.49

0.57

0.65

0.74

ND

VI

Gre

en

Se

eke

r


2 = 0,74, p = 0,0001).


79

De acuerdo a lo anterior, se puede desarrollar un sistema de prescripción de dosis

variable de implementación en un SIG, donde se apliquen los algoritmos existentes a

datos de NDVI obtenidos desde fotografía multiespectral. Esto puede resolverse a

distintas resoluciones espaciales. Se puede calcular valores puntuales sobre la resolución

original de las fotografías disponibles, o procesarse previamente mediante técnicas de

agrupamiento, conformando zonas de valores de NDVI semejantes y calcular

recomendaciones por zonas. Los mapas de prescripción pueden exportarse en formatos

de intercambio genéricos (ej. .shp), compatibles con los sistemas de dosificación variable.

El desarrollo de esta propuesta, requiere validación que incluya un tiempo mínimo de

respuesta entre la realización del vuelo, el procesamiento de las fotos y cálculo de las

prescripciones.

4. Conclusiones

Este trabajo demuestra que el NDVI calculado a partir de fotografía aérea

multiespectral otorga información similar a la que se obtiene con sensores montados en

maquinas autopropulsadas como el GreenSeeker®. Estos resultados son aplicables al

desarrollo de métodos alternativos para la prescripción de fertilización nitrogenada.

5. Agradecimientos

A D&E por facilitarnos los sensores GreenSeeker® y Frontera Agropecuaria,

empresa prestadora de servicio que realizó el vuelo y procesamiento de la fotografía

aérea multiespectral.

6. Bibliografía

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81

Fertilización en sistemas bajo riego en cultivos extensivos

García, Fernando O. 1*; Correndo, Adrián 1.

1IPNI Cono Sur (Instituto Internacional de Nutrición de Plantas)

* Autor de contacto: [email protected]. Av. Santa Fe 910, (B1641ABO) Acassuso, Buenos Aires, Argentina. Teléfono: +54 11 4798 9939

Resumen

La producción de granos en Argentina ha crecido notablemente en los últimos 20

años. Los incrementos en producción son explicados principalmente por la expansión del

área agrícola más que por los incrementos en rendimiento, los cuales han sido

moderados. En este marco, la intensificación productiva sustentable (IPS) podría

contribuir a incrementar los rendimientos a través del manejo efectivo y eficiente de

recursos e insumos. El manejo de la nutrición de suelos y cultivos es un componente

esencial de los sistemas intensificados productivos y sustentables, considerando a las

mejores prácticas de manejo (MPM) de nutrientes y fertilizantes como un subconjunto de

las MPM de cultivos a nivel de lote y/o establecimiento, que involucran la aplicación de la

dosis correcta de nutrientes aplicada, con la fuente correcta, en la forma y momento

correctos. La elección de la dosis correcta se basa en determinar las necesidades

nutricionales de los cultivos y el análisis de suelos, complementándose con la información

de sitio (suelo y clima) y otras herramientas que contribuyen a definir el estado nutricional

del sistema suelo-planta. La toma de decisión de momento, forma y localización de las

aplicaciones depende de la dinámica del nutriente, el cultivo y las condiciones

ambientales.

La demanda global creciente de alimentos, forrajes, fibras, biomateriales y

biocombustibles resulta en desafíos y oportunidades que enfrenta la agricultura a nivel

mundial: desarrollo humano y económico, seguridad alimentaria, seguridad energética,

cambio climático, uso de tierras, y efectos sobre el ambiente (externalidades), entre otros.

Este escenario se caracteriza por su dinamismo, y requiere de nuestra capacidad de

adaptación y respuesta a partir de una fuerte base de conocimiento del sistema y de los

procesos y mecanismos que lo regulan. La IPS busca enfatizar la efectividad y eficiencia

de uso de recursos e insumos en términos agronómicos, económicos y ambientales, e

involucrar sistemas de producción y no solamente cultivos, basándose en el uso

adecuado de tierras (ordenamiento territorial), el control de los procesos erosivos y de



82

desertificación, el mantenimiento y/o mejoramiento de los recursos suelo, agua y aire, y el

desarrollo cultural, social y económico de su capital humano.

La producción de granos en Argentina ha crecido notablemente en los últimos 20

años. Este aumento se ha basado en i) una fuerte expansión del área sembrada,

principalmente de soja, a partir de la incorporación de nuevas tierras y del cambio del uso

de las mismas con una drástica reducción de períodos bajo pasturas, y ii) el incremento

en los rendimientos generado a partir de la incorporación de materiales genéticos de

mayor potencial y estabilidad, la implementación de técnicas de manejo como la siembra

directa y la fertilización, y el manejo integrado de plagas, enfermedades y malezas. Los

incrementos en producción son explicados principalmente por la expansión del área

agrícola más que por los incrementos en rendimiento, los cuales han sido moderados. En

este marco, la IPS podría contribuir a incrementar los rendimientos a través del manejo

efectivo y eficiente de recursos e insumos.

1. Mejores prácticas de manejo de uso de fertilizantes: optimizando la

eficiencia de uso de los nutrientes

El manejo de la nutrición de suelos y cultivos es un componente esencial de

sistemas intensificados, productivos y sustentables, y debe compatibilizarse con y

responder a los objetivos del productor y de la sociedad, por lo que las MPM de

nutrientes y fertilizantes se consideran un subconjunto de las MPM de cultivos a nivel de

lote y/o establecimiento, e involucran la aplicación de los conceptos de 4Cs/4Rs: la dosis

correcta de nutrientes, aplicada con la fuente correcta, en la forma y momento correctos

(Bruulsema et al., 2008; García, 2009). Las MPM de nutrientes y fertilizantes se insertan

en un contexto de manejo productivo, rentable, sustentable y cuidadoso del ambiente,

para responder a los criterios de sustentabilidad económica, ecológica y social

demandados por la sociedad (Figura 1).

Las MPM de los fertilizantes se generan a partir de principios científicos probados

con un enfoque global, y son aplicables a diferentes escalas. La aplicación de dichos

principios científicos difiere ampliamente según el sistema de cultivo (características

ecológicas de la región, rotaciones, etc.). Ejemplos de principios científicos aplicables

para el desarrollo de las MPM son el conocimiento de los procesos y mecanismos de las

transformaciones de los nutrientes, de la interacción entre los mismos y con otros

factores de producción, de los efectos sobre calidad de los cultivos, de la compatibilidad

de mezclas fertilizantes, entre otros.


83

Figura 1. Marco global para las mejores prácticas de manejo (MPM) para el uso de los nutrientes (Adaptado de Bruulsema et al., 2008).

Por otra parte, las MPM deben ser evaluadas a través de indicadores que reflejen el

impacto combinado de las mismas a nivel regional, nacional y global. Entre los

indicadores más utilizados se destaca la eficiencia de uso de los nutrientes (EUN)

definida, en términos generales, como la relación entre la producción y la cantidad de

nutriente introducida al sistema (Dobermann, 2007).La aplicación de MPM de la nutrición

y fertilización favorece el logro de mayores rendimientos y mejores eficiencias de uso de

los recursos e insumos.

El agua es el principal recurso limitante para los rendimientos en los cultivos de

secano, bajo esta condición, la adecuada nutrición de suelos y cultivos puede mejorar los

rendimientos y contribuir al uso más eficiente del recurso agua. En sistemas bajo riego,

cubiertas las necesidades de agua de los cultivos, la nutrición podría constituirse en el

principal factor limitante para obtener altos rendimientos en sistemas de producción

sustentables.

Algunas consideraciones de importancia para tener en cuenta al discutir las MPM

de los nutrientes, y de los fertilizantes en particular, son:

Para todos los nutrientes, las MPM en el uso de fertilizantes (dosis, fuente, momento

y ubicación) interactúan entre ellas y con las condiciones edafo-climáticas y las otras

prácticas de manejo de suelo y de cultivo.

La combinación adecuada de dosis-fuente-momento-ubicación es específica para

cada condición de lote y/o sitio.


84

Las MPM no solo afectan al cultivo inmediato, sino que frecuentemente también

afectan a los cultivos subsiguientes en la rotación/secuencia. Los efectos residuales

del manejo de nutrientes pueden ser de gran significancia en muchos casos.

Las decisiones de implementación de las MPM de fertilizantes impactan sobre la

productividad del suelo, un recurso finito no renovable sobre el que se basa la

producción agropecuaria.

Las interacciones entre los nutrientes son muy importantes debido a que la deficiencia

de uno puede restringir la absorción y la utilización de otros. Numerosos estudios han

demostrado la importancia de una nutrición balanceada de los suelos y los cultivos.

Las MPM son desarrolladas y actualizadas por distintos grupos de investigación y

experimentación. Existen numerosas referencias que discuten en detalle las MPM de

nutrientes y fertilizantes, entre otras Berardo (1994), González Montaner et al. (1991 y

1997), Echeverría y García (1998), Sainz Rozas et al. (2000), Ruiz et al. (2001), Díaz

Zorita (2003), Ferraris et al. (2004), Echeverría y García (2005), Martínez y Cordone

(2005), Salvagiotti et al. (2005), Satorre et al. (2005), Ciampitti et al. (2006), Reussi Calvo

et al. (2006), Melchiori (2010) y Barbieri et al. (2008), García y Salvagiotti (2010) y

Álvarez et al. (2012). A estos trabajos se suman la permanente investigación y

experimentación conducidas a nivel local de los distintos sistemas de producción.En las

secciones siguientes se resumen los principales aspectos que hacen al manejo

nutricional de suelos y cultivos, destacando algunos temas/puntos específicos para

sistemas bajo riego de alta producción.

2. Dosis correcta

Aplicaciones excesivas o en deficiencia pueden resultar en una baja EUN, y/o en

pérdidas de rendimiento o calidad del cultivo. La dosis de nutrientes necesaria para cada

cultivo y en cada ambiente de producción, depende de los requerimientos del cultivo

según el rendimiento alcanzable y del abastecimiento proveniente del suelo u otras

fuentes como el nitrógeno (N) de la fijación biológica (FBN). Los requerimientos

nutricionales pueden estimarse a partir de información como la que se muestra en la

Tabla 1, aunque, en la medida de lo posible es recomendable contar con información

propia para el ambiente y cultivo especifico.


85

Tabla 1. Absorción total y extracción de macronutrientes y nutrientes secundarios por tonelada de

grano cosechado en los principales cultivos estivales de grano de Argentina. Fuente: IPNI (2012),

Disponible en: http://lacs.ipni.net/article/LACS-1024.

Cultivos Absorción Total (kg/ton) Extracción (kg/ton)

N P K Ca Mg S N P K Ca Mg S

Soja 66 6 35 14 8 4 49 5.4 17 2.7 3.1 2.8

Maíz 22 4 19 3 3 4 15 3 4 0.2 2 1

Girasol 40 11 29 18 11 5 24 7 6 1.5 3 2

Sorgo 30 4 21 - 4 4 20 4 4 - 1 2

El análisis de suelos provee un índice de disponibilidad de nutrientes, permite

predecir la probabilidad de respuesta a la fertilización, constituye la base para el

desarrollo de recomendaciones de fertilización y contribuye a la protección ambiental,

mejorando la EUN y disminuyendo la huella (“footprint”) de la agricultura sobre el medio

ambiente. Su implementación consta de cuatro pasos:

• Muestreo representativo: muestreos dirigidos, geo-referenciación, definición de

ambientes.

• Estandarización y calidad de los ensayos de laboratorio: seguimiento de normas y

técnicas IRAM-SAMLA, laboratorios que participen del programa PROINSA (Minagri,

INTA, INTI, AACS).

• Utilización de calibraciones regionales actualizadas.

• Interpretación complementada con otros indicadores de suelo, información de

manejo del suelo y del cultivo, y condición del sitio; e integrada con otras herramientas de

diagnostico como análisis de planta, sensores remotos, modelos de simulación,

requerimientos de los cultivos, etc.

El análisis de suelos continúa siendo probablemente el enfoque más utilizado a

nivel mundial, pero otras metodologías o enfoques tales como nuevos indicadores de

suelo y ambiente, muestreos geo-referenciados, análisis de planta, sensores remotos,

modelos de simulación y requerimientos de los cultivos aportan alternativas

complementarias y/o superadoras para mejorar los diagnósticos de fertilidad.

2.1. Nitrógeno

Para trigo, maíz y otros cultivos se han calibrado umbrales críticos de disponibilidad

de N a la siembra (N-nitratos suelo, 0-60 cm, + N fertilizante), constituyendo el método

más difundido para determinar las necesidades de N del cultivo (González Montaner et

http://lacs.ipni.net/article/LACS-1024


86

al., 1991; Ruiz et al., 2001).Estos umbrales varían según la zona y el nivel de rendimiento

objetivo. Los análisis de N-nitratos en pre-siembra permiten predecir con buena precisión

y exactitud la dosis óptima económica a aplicar (Alvarez et al., 2003; Pagani et al., 2008;

Barbieri et al., 2009). En algunas situaciones, las correlaciones entre el nivel de N-nitratos

en pre-siembra y el rendimiento del cultivo pueden ser pobres debido principalmente a

pérdidas del nutriente por lixiviación, volatilización y/o desnitrificación durante las etapas

tempranas del cultivo. En trigo, se pueden mencionar umbrales mayores, en el orden de

175 kg/ha, para alcanzar rendimientos de 6000 kg/ha en el sudeste de Buenos Aires

(Información CREA Mary Sierras), y umbrales menores, entre 130-140 kg/ha para

rendimientos de 4000 kg/ha en el sur de Santa Fe (García et al., 2010). Barbieri et al.

(2008) determinaron umbrales de 152 y 126 kg N/ha al momento de la siembra y al

macollaje, respectivamente, para alcanzar el 95% del rendimiento máximo (promedios de

5000-5500kg/ha) en el sudeste de Buenos Aires. En maíz, evaluaciones de resultados

experimentales más recientes indican que disponibilidades de 150-170 kg Nha-1, según el

potencial de rendimiento, maximizan el beneficio económico de la fertilización

nitrogenada (Alvarez et al., 2003; García et al., 2010).La generación de ajustes locales de

esta metodología, por ejemplo para años climáticos contrastantes, presencia o no de

napas, ciclos tempranos o tardíos de maíz y otros, contribuye a un uso más eficiente de

los nutrientes.

Otras herramientas, como los análisis de N-nitratos en jugo de base del tallo, o los

métodos que evalúan el status de N en cultivos en crecimiento activo como el índice de

verdor normalizado (NDVI), con el clorofilómetro SPAD 502, y los sensores remotos,

pueden contribuir al uso más eficiente de N.

En sistemas bajo riego, las herramientas que determinan el status nitrogenado del

cultivo (índice de verdor, sensores remotos) surgen como alternativa de gran interés dada

la posibilidad de aplicación de N durante el ciclo mediante el riego. Estas aplicaciones

durante el ciclo del cultivo contribuyen a sincronizarla oferta con la demanda de N de

cultivos de alto rendimiento sin limitaciones de agua, reduciendo el potencial de pérdida

del nutriente.

Un aspecto a destacar en el manejo de N, es el aporte de la FBN a la nutrición

nitrogenada de soja, un proceso biológico muy sensible a la sequía o aun a situaciones

temporarias de falta de agua, por lo que los sistemas bajo riego permiten una mayor

expresión de este proceso.


87

2.2. Fósforo

La evaluación de la fertilidad fosfatada de los suelos en Argentina se basa en el

análisis en pre-siembra que determina el nivel de P Bray a 0-20 cm. Esta metodología ha

sido probada y recomendada para todos los cultivos. Las calibraciones para trigo, maíz y

soja sugieren niveles críticos por debajo de los cuales la probabilidad de respuesta es

alta: rangos de 15-20, 13-18 y 10-14 mg/kg P Bray para trigo, maíz y soja,

respectivamente. Una vez conocido el nivel de P Bray del suelo, el criterio de fertilización

para P puede definirse como de “suficiencia”, priorizando un cultivo inmediato, o de

“construcción y mantenimiento”, priorizando el recurso suelo.

La fertilización fosfatada de los cultivos de grano en Argentina se ha realizado

históricamente siguiendo un criterio o filosofía de suficiencia, que ha resultado en

balances negativos de P (dosis inferiores a la extracción de P en las cosechas), con la

consiguiente disminución de los niveles de P del suelo. La decisión por uno u otro criterio,

a partir del conocimiento agronómico, es empresarial y depende de factores tales como la

tenencia de la tierra (propietario, arrendatario), disponibilidad de capital, etc. (Tabla 2).

Probablemente, en muchas situaciones, el criterio más adecuado involucre una situación

intermedia entre ambas filosofías (Mallarino, 2012).

Tabla 2. Aspectos comparativos de manejo de P entre los criterios de suficiencia, y de

construcción y mantenimiento.

Suficiencia Construcción y mantenimiento

Se puede maximizar el rendimiento Rendimientos máximos y menos variables

Depende del precio anual del fertilizante Mayor independencia del precio anual del fertilizante

Requiere muestreos más frecuentes El muestreo se hace cada 2-4 años

Requiere aplicaciones más específicas Aplicaciones de P de reposición más sencillas

Maximiza retorno al peso invertido de fertilizante

Maximiza el retorno del sistema

Estrategia de corto plazo Estrategia de largo plazo

En los sistemas irrigados, la búsqueda de altos rendimientos sugiere la premisa de

una nutrición suficiente y balanceada. En el caso de P, ambos criterios pueden adaptarse

a esta situación, pero construir y/o mantener niveles de P Bray por sobre el nivel crítico

del cultivo más limitante dentro de la rotación sería la alternativa más lógica. Para esto,

se debe considerar que, en general, la aplicación de cantidades de P similares a las

extraídas en las cosechas, tienden a mantener el nivel de P Bray. Para incrementar los


88

niveles de disponibilidad, una vez cubiertas las cantidades de P exportado en granos, en

suelos de la región pampeana norte se reportaron aumentos de alrededor de 4 ppm

(mg/kg) por cada 10 kg de P de balance positivo (Ciampitti et al., 2011).

2.3. Azufre

En el caso de azufre (S), algunas redes de ensayos han permitido determinar

umbrales críticos de S-sulfatos a 0-20 cm de profundidad en pre-siembra, con valores

generalmente cercanos a 10 mg/kg, por debajo de los cuales la respuesta es altamente

probable. Sin embargo, no se han podido generalizar niveles críticos que sirvan de guía

para la toma de decisión.

Los ambientes más frecuentemente deficientes en S incluyen una o varias de las

siguientes condiciones: suelos degradados, con muchos años de agricultura continua

(especialmente soja), con historia de cultivos de alta producción con fertilización

nitrogenada y fosfatada; suelos arenosos de bajo contenido de materia orgánica (MO);

y/o suelos sin aporte de sulfatos por presencia de napas freáticas superficiales. Las dosis

de S recomendadas varían, según el nivel de rendimiento esperado y la historia agrícola

del lote, entre 10 y 20 kg/ha de S para la secuencia trigo/soja, 10 y 15 kg/ha de S en soja

de primera, y entre 5 y 15 kg/ha de S en maíz.

2.4. Otros nutrientes

En la región pampeana argentina, la intensificación de la agricultura ha resultado en

la disminución de los niveles de bases (potasio, calcio, magnesio) y pH en algunos

suelos, con respuestas significativas a la aplicación de enmiendas calcáreas y/o

dolomíticas en alfalfa y soja. Se han determinado deficiencias y respuestas a boro (B) y

zinc (Zn) en maíz. Otros trabajos han demostrado la importancia de una adecuada

nutrición con molibdeno (Mo) y cobalto (Co) en soja y respuestas en rendimiento cuando

estos nutrientes se aplicaron con la semilla y el inoculante (Gambaudo et al., 2011).

En sistemas de alta producción bajo riego deberían evaluarse las potenciales

deficiencias de micronutrientes que puedan limitar la expresión del rendimiento. En los

últimos años, se ha observado una alta frecuencia de deficiencias de Zn en maíz en

áreas de la región pampeana, con respuestas del 5 al 10% en rendimiento (Michiels y

Ruffo, 2012). Análisis iniciales indican que estas respuestas se observan en suelos con

prolongada historia agrícola, con caídas importantes de MO o en suelos arenosos de bajo

contenido de MO, y con niveles de Zn menores de 1 ppm (extracción con DTPA). Estas

variables están aun bajo estudio y no existe aún una metodología de recomendación. Las


89

respuestas se observan en general con aplicaciones al suelo en mezclas solidas

químicas o físicas y con líquidos, o en tratamientos de semillas y foliares.

3. Momento, fuente y localización correctos

Para mejorar la eficiencia de uso de los nutrientes es necesario generarla mejor

sincronía posible entre la demanda del cultivo y la disponibilidad de nutrientes,

especialmente para el caso de N. Las aplicaciones divididas de N durante la estación de

crecimiento, incrementan la eficiencia de uso del nitrógeno (Cassman et al., 2002). En

sistemas bajo riego, existe la posibilidad de aplicar N durante el ciclo del cultivo, lo cual

facilita dividir la dosis de manera de satisfacer las exigencias de los cultivos en los

periodos de mayor demanda.

Otra aproximación para mejorar la sincronía entre la aplicación y la absorción es la

utilización de fuentes que incrementen la eficiencia de uso de los fertilizantes. Esta clase

de productos incluyen componentes orgánicos sintéticos “lentamente solubles”,

fertilizantes solubles recubiertos o rodeados de una barrera física, que retrasa la

liberación, y fertilizantes estabilizados con aditivos (inhibidores de la nitrificación,

fertilizantes tratados con ureasas, etc.). Actualmente existen en el mercado fertilizantes

que controlan la liberación de nutrientes, disponibles para cultivos extensivos como maíz,

trigo y soja.

Para el caso de P, las aplicaciones en bandas son las que presentan mayor

eficiencia de uso. Sin embargo, las aplicaciones al voleo anticipadas unos 45-60 días a la

siembra han mostrado eficiencias de uso similares a las aplicaciones en banda si la dosis

de aplicación de fertilizante fosfatado es alta (superior a los 20 kg/ha de P) y/o el nivel de

P Bray no es muy bajo (superior a 8 ppm).

Para cualquiera de estos fertilizantes es necesario tener en cuenta que dosis altas

junto con la semilla pueden generar problemas de fitotoxicidad reduciendo

considerablemente el stand de plantas. Los factores que determinan la cantidad máxima

de fertilizante a aplicar son la dosis y tipo de fertilizantes, la tolerancia del cultivo a

implantar, la humedad del suelo al momento de la siembra, la capacidad de intercambio

catiónico del suelo, y la distancia entre surcos (Ciampitti et al., 2006).

4. Fertilización de la rotación

El concepto de fertilización de la rotación se basa en los efectos residuales y de

acumulación de fertilidad. Los nutrientes aplicados que no son absorbidos en una

campaña por el cultivo, no son necesariamente perdidos del sistema, sino que pueden


90

ser utilizados por los siguientes cultivos en la rotación. Esto ocurre especialmente con el

P y el potasio (K), pero en algunas situaciones, también se han observado residualidades

de N, inmovilizado en la MO y posteriormente liberado con el transcurso del tiempo. La

residualidad de los nutrientes depende fuertemente de la dinámica de los mismos en el

sistema suelo-planta y de las condiciones edafo-climáticas, por lo que estos factores

deben ser evaluados cuidadosamente al considerar posibles efectos residuales de las

aplicaciones de fertilizantes. Los efectos de acumulación de fertilidad promoverían

cambios en el ambiente edáfico en cuanto a sus condiciones químicas, físicas y

biológicas, que se pueden observar parcialmente en incrementos de MO (García et al.,

2010).

Este manejo de la nutrición de suelos y cultivos considerando la rotación genera

ventajas agronómicas, económicas y ambientales. Un ejemplo clásico es la respuesta de

la soja de segunda a la fertilización del cultivo de trigo anterior (Salvagiotti et al. 2005),

pero también se han observado respuestas claras al manejo de la fertilización en años

previos y durante varias campañas en redes de ensayo a largo plazo (García et al.,

2010). La fertilización de la rotación interactúa con el esquema de rotaciones, uso de

cultivos de cobertura, el manejo por ambientes y otras prácticas de manejo de suelos y

cultivos.

5. Consideraciones finales

La intensificación de la producción agrícola, en un marco global de sustentabilidad

económica, ecológica y social, requiere del empleo de las MPM para el uso de los

nutrientes.

Las MPM implican la aplicación de la fuente correcta, en la dosis, momento y

ubicación correctos, y deben integrarse con las MPM agronómicas seleccionadas

para lograr los objetivos de productividad, rentabilidad, sustentabilidad y salud

ambiental.

En la región pampeana argentina, entre las prácticas de manejo probadas para la

determinación de la dosis correcta en cultivos de grano, se incluyen los análisis de

suelo en pre-siembra y en estados tempranos de desarrollo del cultivo, los análisis de

planta, los modelos de simulación, y el uso de sensores remotos.

En cuanto a forma, momento y fuente correctos, se han generado alternativas para

los distintos sistemas de manejo de suelos y cultivos. Estas prácticas contribuyen a la

nutrición balanceada y al uso más eficiente de los nutrientes aplicados, e interactúan


91

con otras prácticas agronómicas recomendadas entre las que se destacan la

adopción de sistemas de siembra directa y el manejo de rotaciones de cultivos.

Los efectos residuales y de acumulación de fertilidad observados en distintas

experiencias realizadas en los últimos años plantean la posibilidad del manejo de la

fertilización para la rotación generando ventajas agronómicas, económicas y

ambientales.

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94

Análisis económico del riego en Córdobab

Bongiovanni, Rodolfo1 *; Barberis, Noelia1; Simondi, José M.1

1 INTA EEA Manfredi.

* Autor de contacto: [email protected]. Ruta Nac. 9, km 636, Manfredi, Córdoba. CP: 5988. Teléfono: 03572 15528646.

1. Introducción

La provincia de Córdoba tiene una superficie total de 16.532.100 ha, lo que hace

que, por su extensión, ocupe el quinto lugar en el conjunto de provincias argentinas. De

este total, unos 13.000.000 ha son potencialmente utilizables para la producción agrícola,

ganadera y forestal (Gobierno de Córdoba, 2008). El área destinada a los principales

cultivos ocupó 6.854.190 ha en la campaña 2009/2010, lo que representa

aproximadamente el 41% de la superficie total de la provincia (MAGyP, 2011). Los

cultivos más importantes fueron soja, con 5.128.640 ha y maíz con 998.100 ha, seguidos

por trigo y maní.

El paisaje de la provincia de Córdoba se puede clasificar en dos grandes

categorías: sierras y llanura. El sector serrano ocupa la porción occidental del territorio

con dirección norte-sur, formando parte del sistema de las sierras pampeanas. La llanura,

que se ubica al este y sur de las sierras, es extensa y variada. De acuerdo a su

vegetación, la provincia de Córdoba presenta tres regiones: la Provincia Fitogeográfica

Pampeana (Pampa) en el sudeste; la Provincia Fitogeográfica Del Espinal (Espinal) en el

centro este y la Provincia Fitogeográfica del Chaco - Distrito Oriental (Chaco Oriental) en

el norte y oeste. Los recursos hídricos de la provincia son abundantes y dependen de las

sierras pampeanas, en cuyas laderas se sitúan las nacientes de la red hidrográfica

provincial. Los ríos que se forman escurren hacia la llanura, recorriendo el terreno en

dirección oeste - este, en coincidencia con la distribución de los frentes de condensación

pluvial (Ghida Daza y Sánchez, 2009).

Estas lluvias siguen una distribución de mayor a menor, de este a oeste. A medida

que se avanza de la llanura a la zona serrana hacen que la isohieta de 800 mm (curva

que une los puntos que presentan la misma precipitación) divida a la provincia por la

mitad, (SMN, 2011; Jarsún, 2008). Si se consideran los datos de Evapotranspiración

Potencial Anual, entendida como la pérdida de humedad de una superficie por

b Trabajo publicado originalmente en “Estudios sociales del riego en la agricultura argentina”, (2011) Omar

Miranda (Ed.), Ediciones INTA, Pp. 303-318, ISBN 978-987-679-079-6.



95

evaporación directa, junto con la pérdida de agua por transpiración de la vegetación, que

publica la Secretaria de Ambiente de la Provincia de Córdoba (Ibídem, 2008), se puede

calcular la deficiencia hídrica anual, que abarca toda la provincia; aunque con magnitud

creciente hacia el oeste (Salinas, 2010), coincidiendo con la topografía y con el régimen

de lluvias.

Asimismo, el Servicio Meteorológico Nacional también elabora el Índice de

Precipitación Estandarizado (IPE) para cuantificar las condiciones de déficit o exceso de

precipitación en un lugar, durante un lapso determinado de tiempo que varía entre 1 y 24

meses (SMN, 2011). Este índice fue desarrollado por McKee et al. (1993), con la finalidad

de mejorar la detección del inicio de las sequías y su monitoreo. El IPE de 12 meses

estimado indica que gran parte de la provincia de Córdoba sufre un déficit anual de agua.

Además, esta falta de agua se presenta durante los periodos críticos de crecimiento y

desarrollo de tres de los principales cultivos anuales (soja, maíz y maní), lo que justifica

ampliamente la necesidad del riego suplementario.

Si bien está justificada la necesidad de riego y se disponen de recursos hídricos en

el territorio, no todos los suelos de la provincia son aptos para la irrigación. En función de

ello, se elaboró el Mapa de Aptitud para Riego de los Suelos de la Provincia de Córdoba,

que identifica la aptitud de los suelos para riego en una escala 1:500.000. La taxonomía

discrimina seis clases de suelos y define subclases en función de diez propiedades que

son importantes para el riego (Secretaría de Ambiente de la Provincia de Córdoba, 1997).

Teniendo en cuenta la aptitud de los suelos y los recursos hídricos de la provincia,

Martellotto et al. (2004) estimaron en aproximadamente 1.500.000 ha el área potencial de

riego en Córdoba. Comparativamente, esta superficie es un 10% mayor que la superficie

bajo riego de todo el país que informa el Censo Nacional Agropecuario (INDEC, 2002), la

que en su momento abarcaba 1.355.600 ha en 64.463 establecimientos agropecuarios.

Por su parte, y para la provincia de Córdoba, ese mismo Censo 2002 relevó 93.835 ha

bajo riego, en 1.699 establecimientos agropecuarios.

La literatura coincide en señalar que en la provincia de Córdoba hay un gran

potencial de riego, que está definido por la gran superficie de tierras aptas, las que

coinciden con zonas donde es posible obtener aguas subterráneas con cantidad y calidad

suficiente (INTA, 2011; Salinas, 2010; Martellotto et al., 2004; Rampoldi et al., 2010). En

esta provincia existe una norma que obliga a los usuarios a colocar en cada perforación

un caudalímetro que mide el volumen instantáneo de agua extraído, el caudal acumulado

y la conductividad eléctrica (CE). Cabe aclarar que la CE es un indicador del contenido

salino del agua de riego que permite realizar diagnósticos tempranos sobre problemas

que puede ocasionar el uso de aguas de mala calidad. Sin embargo, la CE por sí sola es


96

insuficiente para caracterizar de forma integral la calidad de agua a utilizar (Ayers y

Westcot, 1976), debiendo incluir tres aspectos: contenido salino (riesgo de salinización),

relaciones catiónicas (riesgo de sodificación) y toxicidades específicas.

Trabajos recientes indican que en el año 2009 publicó el área bajo riego

suplementario en Córdoba eran 106.545 ha, representando el 1,4% de la superficie total

sembrada en la provincia (Rampoldi et al., 2010). Como se puede observar, aún se está

lejos de alcanzar el área potencialmente regable. Esto ocurre en parte porque a pesar de

que el riego es una práctica de alto impacto productivo, no riega el que quiere, sino el que

puede, cuando se disponen de aguas y suelos de calidad (Ibídem, 2010).

La información regional sobre calidad de agua es escasa, pero los resultados

obtenidos hasta el momento indican que las aguas utilizadas en riego suplementario

presentan un bajo riesgo de salinización y sodificación, debido a que por tratarse de

aplicaciones de agua suplementaria, las precipitaciones pluviales permiten diluir la

concentración de sales totales y de sodio (Rampoldi et al., 2010). Además, el riego

suplementario se realiza en planteos de siembra directa continua que aportan rastrojos

en superficie, mejoran la estructura y porosidad de los suelos y aumentan el drenaje

interno, disminuyendo el riesgo de salinización y sodificación del horizonte superficial.

Para tener una noción del volumen de agua aplicada con riego suplementario, la

Tabla 1 muestra la lámina promedio de riego en los principales cultivos (soja, maíz y

trigo) de la provincia de Córdoba. A su vez, el riego es variable según la zona, partiendo

desde los 180 mm anuales en la zona centro-sur, hasta alcanzar los 400 mm anuales en

la zona noroeste, según la magnitud del déficit hídrico (Salinas, 2010).

Tabla 1. Riego promedio por cultivo en la región centro de Córdoba (Salinas, 2010).

Cultivo Riego (mm)

trigo 200

soja 1º 120

soja 2º. 87

maíz 1º 118

maíz 2º 90

El crecimiento económico del sector agropecuario en la provincia de Córdoba, la

tendencia a intensificar el manejo y las condiciones meteorológicas desfavorables

durante los últimos años, han determinado un incremento de la adopción del riego

suplementario, lo que a su vez planteó el interés sobre el manejo correcto del agua y el

análisis de viabilidad económica de la aplicación de esta tecnología.


97


Desde el punto de vista económico, el riego suplementario no sólo permite

aumentar los rendimientos, sino también disminuir los riesgos de resultados negativos al

estabilizar la producción en el tiempo, al reducir el estrés hídrico durante la floración,

período en que por lo general, la disponibilidad de agua es variable. Otros posibles

impactos positivos del riego son la posibilidad del uso de aguas residuales de tambo, la

posibilidad de asentamientos poblacionales en regiones áridas y semiáridas, mayor

diversidad y rotación de cultivos y mayor captación de carbono.

Estudios anteriores sobre la viabilidad económica del riego en la agricultura de

Córdoba indicaron que el retorno a una inversión de 500 USD/ha sería de 30 USD por

tonelada de grano producida y se podría pagar entre 5 y 6,5 años, al 10% y al 15% de

interés, respectivamente (Rodríguez-Campos y Bongiovanni, 2006). Sin embargo, y a

pesar de mostrar una rentabilidad atractiva, no ha sido una tecnología tan adoptada como

se esperaba.

Recientemente, se han realizado esfuerzos para demostrar la viabilidad económica

del riego suplementario: Salinas (2010) publicó los márgenes brutos diferenciales que se

obtuvieron con riego en un periodo de 14 años en la Estación Experimental Agropecuaria

Manfredi (Córdoba) del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. No obstante,

estos resultados deben tomarse con precaución, dados que no incluyen la amortización

de las inversiones en el equipo de riego, las cuales tampoco están contempladas en el

informe de Martellotto et al. (2004).

Es importante enfatizar que el costo de la inversión debe tenerse en cuenta, ya que

al destinar una cantidad importante de dinero en la compra e instalación del equipo, se lo

inmoviliza y se renuncia a otras oportunidades de inversión, lo que se denomina costo de

oportunidad del capital (Sapag-Chain, 2007). Este costo se debe interpretar como un

ingreso probable que se deja de percibir por la elección y adopción de una alternativa

determinada y no otra posible, por lo tanto el hecho de renunciar y la existencia de

alternativas, es lo que supone dicho ingreso resignado. Por ejemplo, al comprar el equipo

de riego, se renuncia a la alternativa de invertir en la compra de más hectáreas de tierra

para producir o, simplemente, de poner el dinero en otra inversión que brinde

determinados beneficios.

Para que exista un costo de oportunidad se deben cumplir dos condiciones en el

recurso: ser limitante (es decir escaso) y tener un uso alternativo. Como es evidente, el

dinero cumple con ambos requisitos, ya que se trata del recurso de mayor uso alternativo,


98

porque se puede convertir rápidamente en cualquier bien o servicio y también se puede

emplear con suma facilidad fuera del establecimiento.

En el mercado existen diferentes tasas de interés, las cuales tienen dos

componentes principales, uno que retribuye al capital, es decir el interés propiamente

dicho y el otro, que compensa la pérdida de poder adquisitivo de la moneda debido al

efecto de la inflación. Pero para el análisis de este tipo de proyectos de inversión, la tasa

que interesa para los cálculos es la tasa pura, es decir sin incluir el porcentaje que

cubriría la depreciación de la moneda por inflación.

A su vez, la tasa de interés que se utiliza se construye a partir de dos componentes:

el costo de oportunidad propiamente dicho, que es el mismo para todos los capitales y el

riesgo que implica la inmovilización de un bien o suma de dinero en un proceso

productivo determinado. Una vez determinada dicha tasa de interés (costo de

oportunidad + riesgo), se imputa a todos los bienes de capital de producción (Hamdan,

2005).

La rentabilidad estimada para el proyecto de riego, que en este trabajo se toma

como estudio de caso, dependerá de la magnitud de los beneficios netos que la empresa

obtenga, a cambio de la inversión realizada en su implementación, sean éstos obtenidos

mediante ingresos (mayores rendimientos), mediante la creación de valor a los activos

(aumento del valor de la tierra, y valor residual del equipo), o mediante la reducción de

costos (más difícil de lograr).

En cualquier tipo de empresa, la gestión financiera se caracteriza por la búsqueda

permanente de mecanismos que posibiliten la creación y mantenimiento de valor

mediante la asignación y uso eficiente de los recursos. La evaluación de proyectos facilita

la comprensión de la realidad, por lo que se aclara que los resultados obtenidos son útiles

como apoyo para la toma de decisiones, pero no son exactos.

Mientras que en la evaluación de un proyecto nuevo todos los costos y beneficios

son considerados en el análisis, en la evaluación de proyectos de modernización, como

en éste, sólo deben considerarse aquellos que son relevantes para la comparación. Esto

se conoce como presupuestos parciales (Boehlje, 1984) y tiene por objetivo determinar si

los beneficios de la modernización son superiores a los costos variables que se agregan

a partir de ella.

Para investigar la rentabilidad de la inversión en un equipo de riego en la provincia

de Córdoba, se tomó como estudio de caso la compra realizada recientemente por la

Asociación Cooperadora de la EEA INTA Manfredi, en un equipo de pivote central, con

electrobomba, con capacidad de regar tres círculos de 130 ha c/u. Esta capacidad

coincide la superficie modal provincial de riego (Salinas et al, 2006), la que abarcó el


99

48,7% de las empresas regantes. Los resultados obtenidos indican que el número de

posiciones promedio utilizadas por cada equipo era de tres y que en el 88% de los casos

el agua de riego era subterránea, tal como se analiza en el presente trabajo. Las

características técnicas de los equipos analizados se presentan más adelante.

Se asume un costo de capital del 12%, que representa la tasa de retorno exigida a

la inversión realizada, para compensar el costo de oportunidad de los recursos

destinados a ella y la variabilidad de riesgo (Sapag-Chain, 2007). Este valor es

conservativo, pero se mantuvo el mismo porcentaje que en el trabajo de Rodríguez-

Campos y Bongiovanni (2006), a los efectos de poder comparar los resultados. Para

definir el horizonte de análisis del proyecto, se eligió como periodo de evaluación diez

años.

Para evaluar los resultados de este análisis económico, se emplean cuatro criterios

de evaluación, que se describen a continuación:

Valor actual neto (VAN). Es el indicador más conocido y el más aceptado. Mide la

rentabilidad del proyecto en valores monetarios que exceden a la rentabilidad deseada

después de recuperar toda la inversión. Para ello, calcula el valor actual de todos los

flujos futuros de caja proyectados a partir del primer periodo de operación y le resta la

inversión total expresada en el momento cero. Si VAN > 0, mostrará cuánto se gana con

el proyecto. Si VAN = 0, la rentabilidad del proyecto es igual a la tasa de interés i que se

quería lograr sobre el capital invertido, y si VAN < 0, muestra el monto que falta para

ganar la tasa i que se quería.

Tasa interna de retorno (TIR). Mide la rentabilidad como un porcentaje. Si se

quiere conocer la tasa de retorno a la inversión de este proyecto, se obtiene cuando el

valor del VAN se hace cero.

Período de recuperación de la inversión (PRI). Tiene por objeto medir en cuánto

tiempo se recupera la inversión, incluyendo el costo del capital involucrado.

Índice de valor actual neto (IVAN). Muestra cuántas unidades monetarias se

obtienen por cada unidad monetaria invertida individualmente en el proyecto (por

ejemplo, centavos obtenidos por cada peso invertido, después de recuperar la inversión)

en valores actuales. Es decir, se calcula como: VAN / inversión.

3. Supuestos y datos

Se plantean dos tipos de rotaciones de cultivos representativas del manejo agrícola

característico que se hace en el departamento Río Segundo, Córdoba. La “rotación 1”

comprende un círculo de riego dedicado a maíz de primera, un segundo círculo con soja


100

de primera y en el tercer círculo, trigo en invierno y soja de segunda en primavera-verano.

Como se indica en la Figura 1, los lotes rotan todos los años, pero las proporciones de

cada cultivo en los círculos de riego se mantienen constantes.

Año 1 Año 2 Año 3

Figura 1. Tres años de rotación maíz, soja 1º., y trigo/soja 2º

. (“rotación 1”).

En la rotación 2” se dedican dos de los círculos de riego a trigo en el invierno, en los

que luego se siembra soja de segunda en el verano. El círculo restante corresponde a

maíz de primera (Figura 2).

Año 1 Año 2 Año 3

Figura 2. Tres años de rotación maíz, trigo/soja 2º. (“rotación 2”).

Por otra parte, para accionar el pivote existen tres opciones: (i) conducir potencia

con cable subterráneo a cada posición de riego utilizando energía de red, (ii) conducir

potencia con cable subterráneo a cada posición de riego utilizando energía provista por

un generador acoplado con correa - polea de modo de aprovechar el mismo motor de la

bomba de agua para mover el equipo y (iii) generar la potencia para accionar el equipo en

el centro de cada posición sin la necesidad de enterrar cables.

Estas tres opciones tienen ventajas y desventajas. La opción (i) es la más

aconsejable desde el punto de vista práctico – funcional, si se dispone de energía de red.

Desde lo económico, muchas veces no es la opción más recomendada por el alto valor

del cable subterráneo, lo cual resulta una restricción importante cuando debe ser de gran


101

extensión. La opción (ii) es intermedia y se utiliza en los casos que existe una

probabilidad de que en poco tiempo se disponga la energía de red. Se aprovecha la zanja

que se hace para enterrar los caños para introducir los cables y evitar ese gasto futuro de

zanjeo y tapado exclusivo para el cable. Se requiere aumentar la potencia del motor que

acciona la bomba de agua para darle potencia al generador que alimentará los mismos.

La ventaja con respecto a la tercera alternativa es que, si bien se aumenta la exigencia

de potencia de un motor, se elimina el uso de otro. La opción (iii) consiste en el uso de

dos motores diesel, uno para bombear el agua con una bomba de eje cardánico y otro

motor para mover el equipo de riego. Se utiliza cuando no hay perspectivas de energía de

red en el corto plazo y las distancias entre los círculos es muy grande. La principal

ventaja es que para estos casos suele ser la opción más económica.

Para el análisis económico que se presenta en este trabajo, se tomó como

referencia a la alternativa (i). Se invirtieron $1.722.551 (pesos corrientes de noviembre

2010) en el equipo de riego de pivot central, con una longitud de estructura de 601,5 m

para un círculo de 130 ha y una electrobomba sumergible para un caudal de 400 m3/h.

Para la obra de red eléctrica de media tensión se insumió $138.299 y la perforación tuvo

un costo de $175.157. Esto hace una inversión inicial total de $2.036.008.

La electrobomba se bajó a 40 m de profundidad, desde donde extrae normalmente

unos 400.000 l/h - 415.000 l/h, lo que permite aplicar 1 mm de lámina de riego cada

aproximadamente 3 h de funcionamiento. A efectos comparativos, en la Tabla 2 también

se incluye la inversión de la alternativa (iii), es decir, la de un equipo totalmente diesel.

Tabla 2. Precios de los equipos de riego, eléctrico y diesel, en dólares (USD).

Fuente de energía

Pivot central Red eléctrica / equipo diesel

Perforación TOTAL

Eléctrico USD 430.638 USD 34.575 USD 43.789 USD 509.002

Diesel USD 378.305 USD 64.889 USD 43.789 USD 486.984

4. Costos

Los costos o egresos del equipo de riego pueden dividirse en costos fijos, dentro de

los cuales se encuentra la amortización de los activos fijos y la mano de obra implicada

en la actividad (Tabla 5) y costos variables, que se modifican por cada mm regado.

Dentro de los costos variables u operativos (Tabla 4) están los correspondientes a

reparaciones y mantenimiento, gasoil y/o energía eléctrica. Para estimar el costo de

reparaciones y mantenimiento, se tomó como referencia los trabajos realizado por Bryant

et al. (2001) y por Hogan et al. (2007) en Estados Unidos, donde se calcula como el 2%


102

del valor total a nuevo del equipo. Luego, a este número se lo dividió por el número de

hectáreas y la cantidad de milímetros regados al año. De este modo, se obtuvo el costo

de reparaciones y mantenimiento por año, por ha, por mm regado. Los coeficientes

estimados fueron, para el equipo eléctrico 0,045 USD/mm/ha, mientras que para el diesel

0,037 USD/mm/ha, al que además se le sumó el costo de reparación y mantenimiento de

los motores que se estimó en 0,04 USD/mm/ha, en base a Frank, (1977). De este modo,

los costos anuales ascendieron para el equipo eléctrico a 3.390 USD/año para las 390 ha

regadas de la rotación 1 con 582 mm y 4.431 USD/año para la rotación 2 con 760 mm

regados. Para el caso del equipo diesel, los costos de mantenimiento ascendieron a

5.835 USD/año para la rotación 1 y 7.620 USD/año para la rotación 2.

Con respecto al costo de la energía eléctrica, el precio del kW se obtuvo a través de

los importes facturados por la Cooperativa Eléctrica de Oncativo (Córdoba) para el equipo

de riego instalado, desde noviembre 2010 hasta febrero 2011, el que se determinó en

0,18 USD/kW (incluye IVA 27%). La lámina de riego se obtuvo de la lectura del

caudalímetro instalado en el equipo (Tabla 3). El costo de gasoil se estimó mediante el

consumo del equipo en 0,88 litros por cada mm que riega en una hectárea, lo que

representa el promedio de veinte equipos similares en funcionamiento, según el

proveedor. En cuanto al precio del gasoil, se adoptó el precio mayorista de 3,50 $/litro

(0,875 USD/litro). A este precio se le restó el recupero del impuesto a la transferencia de

combustibles (ITC), que es de 0,05 USD/l. Con estos datos, se estimó un costo operativo

en gasoil de 0,825 USD/mm.

A su vez, se estimaron los costos fijos derivados del uso del equipo y de sus

componentes, que como se mencionó anteriormente, implican amortización de los activos

(Tabla 5). También se tiene en cuenta el costo de la mano de obra implicada en la

actividad (Tabla 6). Para la amortización, se estimó la vida útil con un criterio contable,

donde se supone que los activos deberán ser reemplazados en la misma cantidad de

años en que pueden ser depreciados contablemente, que en este tipo de bienes es de

diez años (Sapag-Chain, 2007). Se usó un método de depreciación lineal.

El costo de la mano de obra (Tabla 6), se calculó como un 25% del jornal del

empleado de campo, ya que se estima en 2 horas el tiempo que el personal le debería

dedicar al equipo de riego todos los días. El jornal de un empleado de campo es de

$97,20, más aportes y contribuciones (17% y 20%, respectivamente).


103

Tabla 3. Determinación del costo de la energía eléctrica (USD) por mm regado.

Periodo Factura

(USD)

Consumo

(kW)

Costo kW

(USD) mm totales ha mm/ha kW/mm USD/mm

nov-10 4.763 28.480 0,17 10.193 130 78 2,79 0,47

dic-10 7.471 46.400 0,16 17.236 130 133 2,69 0,43

ene-11 9.592 55.760 0,17 20.130 130 155 2,77 0,48

feb-11 1.132 5.040 0,22 1.798 130 14 2,80 0,63

Promedio 0,18 2,76 0,50

Tabla 4. Descripción de costos variables según sistema eléctrico o diesel, en USD por mm regado.

Componente del costo Unidad Valor

Consumo de combustible l/mm 0,88

Precio gasoil USD/l 0,83

Consumo total electricidad kW/mm 2,77

Precio kW USD/kW 0,18

Combustible USD/mm/ha 0,723

Electricidad USD/mm/ha 0,498

Reparación y mantenimiento equipo riego electricidad USD/mm/ha 0,045

Reparación y mantenimiento equipo riego diesel USD/mm/ha 0,077

TOTAL sistema diesel USD/mm/ha 0,80

TOTAL sistema eléctrico USD/mm/ha 0,54

Tabla 5. Descripción del cálculo de la amortización.

Sistema eléctrico

Componente Valor a amortizar

(USD) Vida útil (años)

Amortización (USD/año)

Pivot central 430.638 10 43.064

Red eléctrica 34.575 10 3.457

Perforación 43.789 10 4.379

Total 50.900

Sistema diesel

Componente Valor a amortizar

(USD) Vida útil (años)

Amortización (USD/año)

Pivot central 378.305 10 37.831

Perforación 43.789 10 4.379

Grupo de fuerza 23.702 10 2.370

Bomba de eje cardánico 34.877 10 3.488

Motor diesel 6.310 10 631

Total 48.698


104

Tabla 6. Descripción de los costos fijos totales, en dólares anuales.

Costo fijo Valor

(USD/año)

Amortización sistema eléctrico 50.900

Amortización sistema diesel 48.698

Mano de obra 2.164

TOTAL sistema eléctrico 53.064

TOTAL sistema diesel 50.862

Para valorar los ingresos derivados del uso del riego suplementario, se calculó la

diferencia de rendimiento entre parcelas manejadas bajo riego y en secano (Tabla 7). Se

tomaron para los rendimientos en secano los promedios informados por el Ministerio de

Agricultura para las campañas 2005/2006-2009/2010 para el departamento Río Segundo

de la provincia de Córdoba. En el caso de la soja de segunda, se asumió un rendimiento

promedio brindado por informantes calificados. Por otra parte, los rendimientos de los

cultivos bajo riego que se usaron, son los resultados promedio del módulo demostrativo

de experimentación y capacitación bajo riego suplementario del INTA Manfredi, en un

periodo de 14 años (Salinas, 2010).

Los cambios no sólo vienen por el lado de los ingresos, sino que la intensificación

de la producción también trae aparejado un aumento de los costos. En los lotes bajo

riego, la densidad de siembra de maíz aumenta de 85.000 plantas/ha a 95.000 plantas/ha

y en trigo la densidad de siembra aumenta de 110 kg/ha a 130 kg/ha de semilla. La razón

de este aumento es el aprovechamiento del potencial del cultivo, ya que se le brindan

condiciones hídricas óptimas. Con el mismo criterio, se aumenta también la fertilización,

pasando de 120 kg/ha a 200 kg/ha de urea en maíz y de 80 kg/ha a 200 kg/ha de urea en

trigo. Los precios de semillas y de fertilizantes fueron proporcionados por un proveedor

local. Los precios de mercado de granos que se utilizan en este estudio son las

cotizaciones de futuros de la Bolsa de Comercio de Rosario en el mes de enero de 2011

(BCR, 2011). Los costos de comercialización se estiman en un 3%, de acuerdo a lo

informado por el sector privado, mientras que las tarifas de transporte son las publicadas

por la Federación Cordobesa del Transporte Automotor de Cargas, FE.CO.T.A.C.

Además, considerando que este estudio abarca un periodo de diez años, se calculó

un valor residual para el equipo del 30% de su valor a nuevo. Este valor residual es

conservador, dado que todos los sistemas de riego analizados incluyen un coeficiente de

reparación y mantenimiento, por lo que el valor residual puede ser aún mayor. Por otra

parte, al cabo del décimo año también se tuvo en cuenta una revalorización del 10% del

valor original de la tierra el que, según Compañía Argentina de Tierras, en la actualidad

tiene un valor promedio de 8.000 USD/ha en la zona bajo estudio.


105

Tabla 7. Diferencia en los ingresos y en los costos entre un sistema bajo riego y el promedio de los

sistemas en secano.

Variables Unidad Cultivo

trigo maíz soja 1º soja 2º

Rendimiento secano t/ha 1,93 6,84 2,617 2

Rendimiento riego t/ha 5,09 12,6 4,018 2,973

Diferencia t/ha 3,16 5,76 1,401 0,973

Precio USD/t 154,21 186,70 344,30 344,30

C. Comercialización USD/t (-4,63) (-5,60) (-10,33) (-10,33)

C. Transporte USD/t (-31,12) (-31,12) (-31,12) (-31,12)

Diferencia ingreso bruto USD/ha 374,35 863,88 424,29 107,81

Costo extra en semillas USD/ha (-6,00) (-14,12)

Costo extra en fertilizante USD/ha (-68,90) (-42,40)

DIFERENCIA MB USD/ha 299,45 807,36 424,29 294,67

5. Resultados

La inversión en un equipo de pivot central según el proyecto planteado en tres

círculos de riego, es de 1.305 USD/ha para el sistema eléctrico y de 1.249 USD/ha para

el sistema diesel. Las tablas que se incluyen en el Anexo muestran los flujos de caja en

un periodo de 10 años bajo estudio, tanto para el sistema diesel, como para el sistema

eléctrico, según tipo de rotación.

Los cuatro criterios de evaluación enumerados anteriormente (VAN, TIR, IVAN y

PRI) para todos los esquemas de rotaciones y las alternativas analizadas muestran que

el proyecto de riego es altamente rentable. En general, la alternativa más rentable es el

sistema eléctrico y la rotación 1; es decir, una secuencia maíz de primera, soja de

primera y trigo / soja de segunda en primavera-verano. Sin embargo, este resultado es

altamente dependiente de la inversión inicial y de los costos de la energía.

El Valor actual neto (VAN) es positivo en todos los casos, obteniendo el valor más

alto (USD 454.276) en el sistema de riego eléctrico, según la rotación 1. El valor más bajo

(USD 353.647) se obtuvo con el sistema diesel, según la rotación 2. La tasa interna de

retorno (TIR) siguió el mismo comportamiento que el VAN, variando entre 28% y 25%,

respectivamente.

A los efectos comparativos, cabe señalar que el trabajo de Rodríguez-Campos y

Bongiovanni (2006) también había encontrado que la alternativa más rentable era la

rotación 2 con electricidad, aunque con una VAN de USD 186.991 y una TIR del 36%,

usando el mismo método y para condiciones similares del 2006.


106

El período de recuperación de la inversión (PRI) muestra que la inversión se

recupera en sólo cuatro años con la alternativa electricidad, rotación 1, pasando a cinco

años con las otras alternativas.

El Índice de valor actual neto (IVAN) más alto (0,89) corresponde a la alternativa

electricidad-rotación 1 y el más bajo se relaciona a la alternativa gasoil-rotación 2 (0,73).

6. Análisis de sensibilidad

Un análisis de sensibilidad del costo de oportunidad del capital sobre las cuatro

alternativas propuestas permite ver que, a bajos valores de costo de oportunidad del

capital, el VAN es elevado para todas las opciones, pero cuando se supera el 25%, la

alternativa gasoil-rotación 2 comienza a mostrar valores de VAN negativos (Tabla 8).

Tabla 8. Análisis de sensibilidad del costo de oportunidad del capital sobre las cuatro alternativas propuestas.

Costo de oportunidad

VAN (USD)

Gasoil Gasoil Electricidad rotación 1

Electricidad rotación 2 rotación 1 rotación 2

6% 729.810 671.707 810.370 780.777

8% 601.328 548.357 672.526 645.547

10% 491.918 443.412 555.005 530.300

12% 398.252 353.647 454.276 431.559

14% 317.645 276.467 367.492 346.520

16% 247.926 209.771 292.344 272.911

20% 134.406 101.309 169.784 152.928

22% 87.973 57.003 119.571 103.797

26% 10.831 - 16.521 36.021 22.090

TIR 27% 25% 28% 27%

Por otro lado, la Tabla 9 permite ver que en la rotación 2 el VAN se hace cero

cuando el litro de gasoil alcanza un precio de $7,95; mientras que la Tabla 10 indica lo

mismo cuando el kW alcanza un valor de $2,44.


107

Tabla 9. Análisis de sensibilidad variaciones del precio del gasoil.

Precio del Gasoil ($/l)

Gasoil rotación 1 Gasoil rotación 2

VAN (USD) TIR VAN (USD) TIR

$ 3,50 398.252 27% 353.647 25%

$ 4,00 367.814 26% 313.900 24%

$ 4,50 337.376 24% 274.153 22%

$ 5,00 306.938 23% 234.406 21%

$ 5,50 276.500 22% 194.659 19%

$ 6,00 246.062 21% 154.911 18%

$ 7,95 127.432 17% 0 12%

$ 10,04 0 12% -166.406 6%

Tabla 10. Análisis de sensibilidad frente a variaciones del precio del kW.

Precio del kW ($/kW)

Electricidad rotación 1 Electricidad rotación 2

VAN (USD) TIR VAN (USD) TIR

$ 0,52 492.692 29% 481.724 29%

$ 0,62 473.484 29% 456.641 28%

$ 0,72 454.276 28% 431.559 27%

$ 0,82 435.068 27% 406.476 26%

$ 0,92 415.860 27% 381.394 26%

$ 1,02 396.653 26% 356.311 25%

$ 2,44 123.793 16% 0 12%

$ 3,09 0 12% -161.654 6%

Tabla 11. Análisis de sensibilidad frente a un menor uso del equipo de riego.

Fuente de energía

CÍRCULOS

3 (390 ha) 2 (260 ha)

VAN TIR VAN TIR

Gasoil Rot 1 398.252 26,65% 243.806 20,98%

Rot 2 353.647 25,01% 214.961 19,92%

Electricidad Rot 1 454.276 28,07% 284.142 22,07%

Rot 2 431.559 27,27% 255.297 21,05%

Otra variable de interés para un análisis de sensibilidad es la intensidad de uso del

equipo, es decir, reducir el movimiento de los tres círculos considerados originalmente, a

tan sólo dos. En el caso del sistema eléctrico, la disminución del uso implica una caída

del VAN, entre 6 y 6,22 puntos porcentuales de la TIR. En el caso del sistema diesel, hay

una caída de los resultados, pero de menor magnitud, entre 5,67 y 5,09 puntos

porcentuales de la TIR. Esto se explica por el peso relativo dentro de los resultados

económicos que tienen los costos fijos con respecto a los costos variables. Es decir, los

costos fijos se prorratean en menos hectáreas (Tabla 11).


108

7. Conclusiones

Un gran sector agrícola de la provincia de Córdoba sufre de estrés hídrico, cuenta

con los recursos hídricos necesarios y con el apoyo técnico y profesional necesarios para

implementar un sistema de riego suplementario. Los resultados económicos de la

inversión en equipos de riego que se muestran en este trabajo deberían incentivar su

adopción.

Los indicadores económico-financieros (VAN, TIR, IVAN y PRI) para los dos

esquemas de rotaciones y las dos alternativas analizadas muestran que, a los precios

actuales, el proyecto de riego suplementario es rentable, principalmente para el sistema

eléctrico. Con un VAN de USD 454.276 y una TIR del 28%, la opción electricidad-rotación

1 aparece como la mejor opción desde el punto de vista económico-financiero. Esto tiene

que ver con las relaciones actuales de precios insumo / producto, y puede modificarse

frente a cambios de precios, o por una conexión de energía eléctrica provista

directamente por la Empresa Provincial de Energía Eléctrica de Córdoba, con valores

inferiores.

Cabe aclarar que si bien el riego suplementario permite aumentar y estabilizar los

rendimientos, también trae aparejada una responsabilidad ambiental, por el cuidado que

exige el riesgo de salinización, de sodificación y de toxicidades específicas. Otro

beneficio potencial del riego, no analizado en este trabajo pero que puede ser motivo de

nuevos estudios, se deriva de la posibilidad de diversificar la producción, incorporando

cultivos intensivos con mayores márgenes, como ser el garbanzo, poroto, cultivos

industriales y aromáticos, entre otros.

El sistema de riego suplementario es una excelente alternativa de agregado de

valor en origen, cumpliendo con el principal objetivo empresario, que es maximizar la

rentabilidad a través de la producción, lo que se denomina valor agregado “creado”. Es

decir, los resultados demostraron que el proyecto tiene la capacidad de generar ingresos

a cada factor de producción (trabajo, tierra, capital y empresa) y además, generar un

saldo positivo para el inversor.

La correcta estimación de los costos del riego suplementario y sus diferentes

alternativas es de suma importancia para los productores que están pensando en invertir

en un equipo de riego. La información que se brinda en este trabajo es un aporte a la

toma de decisiones, pero como todo modelo, no es generalizable a todas las condiciones.


109

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111

Rendimiento potencial de maíz en Río Cuarto (Córdoba-

Argentina)

Esposito, Gabriel P.1*; Balboa, Guillermo R.1; Cerliani, Cecilia1; Balboa, Ricardo G. 1;

Castillo, Carlos A. 1

1 Facultad de Agronomía y Veterinaria. Universidad Nacional de Río Cuarto,

* Autor de contacto: [email protected]. UNRC. RRuta 36 Km 601. Río Cuarto. Córdoba. CP 5800; Teléfono: 0358-4676504.

Resumen

El rendimiento potencial de maíz es aquel que puede obtenerse en condiciones

óptimas para su crecimiento y desarrollo sin considerarse limitaciones hídricas ni

nutricionales y en ausencia de factores reductores de la producción. En la UNRC se han

realizado hasta el presente un total de 7 experimentos a campo para la determinación del

rendimiento potencial de maíz, durante las campañas agrícolas 2005/06 hasta 2011/12.

Los resultados obtenidos permiten establecer que el rendimiento potencial promedio de

este cultivo en el sur de Córdoba es de 18,66 tn ha-1, con un mínimo de 16,3 y un máximo

de 22,37 tn ha-1. La eficiencia en el uso del agua promedio (riego + precipitación) fue de

22,14 kg grano mm-1. Además, se han definido estrategias de manejo tendientes a la

obtención de elevadas producciones de granos, como ser: fecha de siembra que

maximice la captura de la radiación solar (1-5 de octubre), adecuado calendario de riego,

fertilización balanceada tendiente a la reposición de N-P-S-Zn, elevada densidad de

siembra (120.000 pl ha-1), elección de híbridos adaptados a manejos de alta producción y

control fitosanitario durante todo el ciclo del cultivo. El efecto de la reducción en la

distancia entre hileras no ha quedado hasta el momento claramente demostrado como

una ventaja productiva.

1. Introducción

El rendimiento potencial se define como el rendimiento de un cultivo cuando crece

en ambientes a los que está adaptado, con condiciones no limitante de agua y nutrientes,

y con un control efectivo de factores causantes de estrés como malezas, plagas, y

enfermedades (Sinclair, 1993; Evans y Fischer, 1999). Bajo esta situación el rendimiento

de una especie está dado por factores que tienen una marcada influencia sobre el

desarrollo, crecimiento y rendimiento del cultivo (Cirilo, 1994; Andrade y Sadras, 2002);



112

así la radiación, que determina la fotosíntesis del cultivo y la temperatura, que determina

la longitud del ciclo, modifican directamente el rendimiento (Andrade et al., 1996).

Como resultado de varias investigaciones, Fred Bellow (2008), encontró que el

clima es el principal factor que influye sobre el rendimiento por afectar directamente el

crecimiento y desarrollo de las plantas y por el escaso control que los agricultores tienen

sobre él.

Los altos rendimientos en el cultivo de maíz están asociados con ambientes de alta

radiación solar y temperaturas óptimas, maximizándose el mismo cuando la amplitud

térmica (diferencia entre la temperatura del día y de la noche) se incrementa (Cantarero

et al., 1999), debido a que temperaturas diurnas elevadas (alrededor de 30ºC) posibilitan

una alta fotosíntesis (Andrade et al., 1997), y las temperaturas nocturnas frescas

disminuyen la respiración y retrasan el desarrollo fenológico, prolongando los días de

aprovechamiento de la radiación incidente (Sadras et al., 2002).

Los sistemas de alta producción deben maximizar la radiación interceptada por los

tejidos fotosintéticos, la eficiencia de conversión en materia seca y la fracción de materia

seca que es asignada a la formación de grano (Cárcova et al., 2004). Al incrementar la

radiación interceptada durante el período crítico, se obtiene un mayor números de granos

por superficie y por ende se incrementan los rendimientos (Barbieri et al., 2002).

El número de granos fijado por planta se relaciona con la tasa de crecimiento de la

misma en el período que rodea a la floración, esta tasa depende de numerosos factores,

como la densidad de siembra, la temperatura, los niveles de radiación, nutrientes, el

genotipo y la disponibilidad de agua. El maíz no debe sufrir deficiencias hídricas durante

el periodo crítico comprendido entre V13 y R3, para no afectar el número de granos, pero

tampoco deberían ocurrir estas deficiencias durante el llenado de los granos (R3 – R6)

para lograr elevados niveles de producción (Andrade y Gardiol, 1995).

La elección de híbridos de elevado potencial de rendimiento es fundamental, ya que

en esquemas de alta producción encontrarán las condiciones necesarias para su

expresión (Andrade y Sadras, 2003). En los últimos años los híbridos de maíz liberados al

mercado presentan un mayor y más estable índice de cosecha y un menor valor umbral

de tasa de crecimiento por planta para definir el número de granos (Echarte y Andrade,

2003). Según Tollenaar y Lee (2002), los aumentos de rendimientos están asociado a

mejoras en la interacción Genotipo*Ambiente. Coincidiendo con esto Bellow (2008),

plantea que para llegar a rendimientos de grano de 20 tn ha-1, se requieren mejoras

simultáneas en genética y prácticas de manejo, para aliviar el estrés en las plantas. Este

autor enumera y evalúa siete factores que influyen sobre el rendimiento, a los que

denomina “Las siete maravillas del rendimiento de maíz”. Entre estas maravillas


113

menciona al clima como uno de los factores más importantes por su difícil control por

parte de los agricultores y por su influencia directa en el crecimiento, desarrollo y la

interacción con otros factores, principalmente la fertilización nitrogenada que es la

segunda maravilla, según este autor. En tercer lugar y ganando cada vez más

importancia, se encuentra la elección del híbrido, en cuarto lugar menciona la rotación de

cultivos. La densidad y el sistema de siembra directa están en el puesto 5 y 6. Por último

en el puesto 7 se encuentra lo que este autor denomina “químico”, concentrando en este

grupo los reguladores del crecimiento y compuestos que ejercen efectos reguladores del

crecimiento, como son los fungicidas foliares.

Otros autores reportan rendimientos cercanos a las 20 tn ha-1, a inicios de los ´70

en Michigan se cosecharon 19,7 tn ha-1, en Illinois se registró un rendimiento de 19,6 tn

ha-1 y en el año 2000 Murrell y Childs llegaron a las 20,9 tn ha-1 (Tollenaar y Lee, 2002).

Por lo tanto se plantea que se pueden llegar a rendimientos potenciales de 25 tn ha-1.

2. Rendimiento potencial

La exploración de rendimientos potenciales en un cultivo depende del potencial

genético del material empleado y del manejo agronómico que se realicen del mismo. Una

correcta planificación del cultivo debería brindarle a éste condiciones óptimas de

radiación, agua, temperatura y disponibilidad nutricional para expresar todo el potencial

genético del hibrido empleado. En planteos de este tipo cobra relevante importancia

también todo lo relacionado al aspecto sanitario del cultivo. El control de enfermedades

foliares, de tallo y de raíz así como también la lucha contra plagas es necesaria para

poder reducir las mermas de rinde por estos factores que en planteos de alta producción

tendrían un impacto relativo mayor.

La Tabla 1 muestra la producción de grano por metro cuadrado en función de la

radiación solar disponible durante el ciclo de un cultivo de maíz sembrado el 4 de octubre

(siembra óptima para la zona de Río Cuarto) y con un ciclo de 167 días a madurez

fisiológica. Tomando como referencia valores de bibliografía para eficiencia de

intercepción de la radiación solar, eficiencia de conversión promedio durante el ciclo e

índice de cosecha; se obtiene un rendimiento teórico de 22,71 tn ha-1 (2.271 g m-2) y de

16,16 tn ha-1 (1.616 g m-2). Por lo tanto, es de esperar entonces que con en la zona de

Río Cuarto se alcances rendimientos potenciales de maíz del orden de los 200 qq ha-1.


114

Tabla 1. Rendimiento en grano de maíz para una fecha de siembra óptima y una fecha de

siembra tardía para la localidad de Río Cuarto, Córdoba (Argentina).

Fecha de siembra

04/10 (167 días) 04/12 (136 días)

RFA inc. 2.003 MJ m-2

1.600 MJ m-2

Ef. Int. Promedio 60 % 65 %

RFA interceptada 1.201 MJ m-2

1.040 MJ m-2

Ef. Conv. Promedio 3,5 gMS MJ-1

3,7 gMS MJ-1

Materia Seca 4.206 gMS m-2

3.848 gMS/m-2

Índice de cosecha 54 % 42%

Rendimiento 2.271 g m2 1.616 g m

2

Desde la campaña 2006 investigadores del Área Producción de Cereales de la

Facultad de Agronomía y Veterinaria de la Universidad Nacional de Río Cuarto

propusieron investigar y diseñar experimentos a campo con el fin de explorar la

potencialidad de rendimiento del cultivo de maíz en la Región.

El manejo agronómico del cultivo fue similar en todas las campañas. Los ensayos

se condujeron bajo un equipo de riego de avance lateral, excepto la campaña 2010-2011

donde se empleó riego por goteo. La fertilización fosforada se manejó bajo el criterio de

reposición para un rendimiento objetivo de 20 tn ha-1. Para el caso del nitrógeno se

empleó el método del balance y se aplicó una fuente líquida repartida en al menos dos

momentos a partir de V6 para acompañar la curva de absorción del cultivo. Se realizaron

controles exhaustivos de malezas (químicos y manuales) para eliminar posibles

interferencias durante el ciclo del cultivo. En todas las campañas se aplicó en el estadio

de V8 y R1 fungicidas específicos para el control de roya del maíz y tizón. El riego se

aplicó para mantener el suelo al 80% de capacidad de agua útil durante todo el ciclo.

En la Tabla 2 se pueden observar los rendimientos alcanzados por Campaña, la

cantidad total de agua recibida (como precipitaciones más riego) y la eficiencia en el uso

del agua total recibida (EUA).

Los valores de eficiencia de uso del agua se ubican en 22 kg de grano por mm de

agua. En la Figura 1 se observa la estrecha relación entre la radiación solar global para el

periodo 1 de diciembre 15 de enero y el rendimiento en grano del cultivo de maíz. La

ecuación de ajuste podría ser empleada para establecer el rendimiento potencial para

ambientes térmicos similares al de Río Cuarto. Debemos lograr ubicar al cultivo en el

período de mayor oferta de radiación y darle las condiciones de crecimiento óptimo para

poder capturar la mayor cantidad de radiación solar para luego transformarla en grano.


115

Tabla 2. Agua total, riego, rendimiento y eficiencia en el uso del agua para las diferentes

campañas de ensayo de rendimiento potencial en maíz.

Campaña Agua total (riego+lluvia)

Riego (mm)

Rendimiento (kg ha

-1)

EUA (kg grano mm

-1)

2005/06 831 345 19.800 23.83 2006/07 867 60 18.000 20.76 2007/08 942 200 16.300 17.3 2008/09 760 300 16.500 21.71 2009/10 695 270 17.300 24.89 2010/11 1009 405 22.365 22.17 2011/12 836 360 20.334 24.32

Promedio 849 277 18.657 22.14 EUA, eficiencia en el uso del agua.

Con la información obtenida se realizaron ajusten de calibración del modelo Soil

Water Balance en relación a la producción de biomasa y rendimiento en grano. La

calibración y validación de modelos de este tipo permiten luego emplear los mismos para

hacer análisis de campañas o de lotes de producción. De esta forma los modelos de

cultivos se perfilan como una potente herramienta a la hora de tomar decisiones de

manejo, pudiendo simular diferentes situaciones y observando los resultados productivos

obtenidos.

3. Fecha de siembra

La elección de la fecha de siembra es sin duda uno de los parámetros más

importantes a la hora de explorar rendimientos potenciales. El objetivo principal sería

ubicar el período crítico del cultivo en el momento de mayor oferta de radiación solar.

Como se observa en la Figura 1, la oferta de radiación durante el período crítico del

cultivo tiene un importante impacto en el rendimiento del mismo y es el factor ambiental

que no se puede modificar con manejo. Para la zona de Río Cuarto esa fecha óptima de

siembra se ubica hacia fines de septiembre y primera semana de octubre, llevando de

esta forma el periodo crítico del cultivo entre el 15 de diciembre y el 15 de enero.


116

Figura 1. Relación entre la radiación global para el período 1/12 al 15/1 y rendimiento en grano por hectárea. Río Cuarto.

4. Genética

Como ya se planteó anteriormente, la elección del material genético constituye una

decisión muy importante para explorar potencialidad de rendimiento. En este tipo de

experimentaciones se trabaja con densidades de más de 100.000 pl ha-1, razón por lo

cual los híbridos deben estar adaptados a este manejo. A continuación se resumen

algunas de las características que debe cumplir un material genético para ser tenido en

cuenta a la hora de apuntar a altos rendimientos:

-Tolerancia a enfermedades: ya sean producidas por hongos o por virus. Ha sido

reportado por numerosos investigadores que la tolerancia a enfermedades depende del

material genético. La potencialidad de producción debe ir acompañada de tolerancia a las

enfermedades más comunes como el Mal de Río Cuarto, la roya de la hoja, el tizón foliar,

la podredumbre de tallo y de raíces, entre otras.

-Buen vigor inicial: es rápido establecimiento del cultivo también se constituye como

un importante factor a tener en cuenta. Durante el período de establecimiento el cultivo

está sometido a diversos factores que pueden impactar fuertemente en el resultado final,

como ser bajas temperaturas. Para alcanzar rendimientos máximos, se debe lograr un

rápido establecimiento del cultivo con gran homogeneidad temporal y espacial en la

emergencia, evitándose así generar relaciones de dominancia entre las plantas.

-Ciclo intermedio-largo: considerando que la cantidad de días bajo crecimiento

vegetal depende de la longitud del ciclo del maíz, ha sido demostrado que los ciclos

largos alcanzan una mayor producción de biomasa total, mayor índice de cosecha y por


117

lo tanto mayor rendimiento que ciclo de menor longitud. A su vez, el peso final de los

granos se incrementa conforme se aumenta la longitud del ciclo.

-Tolerancia a elevadas densidades: para explorar rendimientos potenciales

máximos es necesario trabajar con elevadas densidades, a los efectos de incrementar la

producción de granos por unidad de superficie. Normalmente debería sembrarse entre un

30-40% más de la densidad empleada en condiciones de secano. El comportamiento de

los híbridos disponibles en el mercado es muy variable respecto a los aumentos de

densidad. Es claro que cada material genético en un determinado ambiente de

producción responde a una densidad óptima distinta. Pero el material que se seleccione

debe ser capaz de producir en altas densidades ya que, por la escasa capacidad de

compensación del cultivo, el aumento de densidad es la única alternativa para explorar

rendimientos potenciales.

-Plasticidad foliar: Considerando que la disposición foliar del maíz es alterna y

dística cuando se emplean altas densidades, suele ocurrir una gran superposición de las

hojas en plano vertical, lo cual conlleva una menor eficiencia en la captura y conversión

de la radiación solar. Para disminuir este inconveniente se deben emplear híbridos cono

plasticidad foliar en su disposición acimutal.

-Alta partición a grano (alto IC): La elevada tasa fotosintética alcanzada bajo

condiciones potenciales de crecimiento que se traduce en grandes producciones de

biomasa debe ser luego convertida en granos como consecuencia de la partición a

espiga. Debe considerarse que esta partición está influenciada genéticamente y por esta

razón híbridos con alta partición tendrán un mayor rendimiento potencial.

-Baja inserción de espiga: con el objetivo de reducir la susceptibilidad al vuelco. En

planteos de alta producción en altas densidades los tallos de las plantas suelen ser más

finos y si no se realiza un manejo adecuado del cultivo, la removilización de nutrientes

desde la caña puede debilitar la misma. Una altura de inserción baja de la espiga

contribuirá a reducir el efecto palanca que ejerce la misma para evitar el vuelco de la

planta.

-Carácter stay-green (mayor capacidad durante el llenado): Para la obtención de

altos rendimientos es necesario fijar un elevado número de granos por superficie y luego

un elevado peso de los mismos. Para sostener la tasa de llenado de los granos es

necesario mantener la actividad fotosintética hasta la madurez fisiológica y para ello, el

carácter stay-green es una característica deseable en híbridos de alta producción.

-Mayor peso de 1000 granos: considerando que el peso de 1000 presenta una alta

dependencia genética, al hacer un plateo de alta producción el peso granos juega un

papel importante sobre todo su comportamiento ante variaciones en la disponibilidad de


118

recursos. La tasa de caída del peso de 1000 granos que también tiene un componente

genético es una importante característica a tener en cuenta ya que hay híbridos que

experimentan caídas en el peso de 1.000 de mayor magnitud frente a otros cuando se los

expone a condiciones de alta competencia (Figura 2).

Figura 2. Relación entre el número de granos y el peso de 1000 granos para maíz ensayo campaña 2010-11 (izquierda). Relación entre el número de granos y el peso de 1000 granos para 4 híbridos de maíz, Campaña 2011-12 (derecha).

5. Estructura de siembra

En relación a la distancia entre hileras, se puede apreciar en la Tabla 3, que en la

campaña 2010/11 la distancia de 35 cm superó en rendimiento a la mayor distancia.

Tabla 3. Rendimiento y componentes directos de maíz según la distancia entre hileras para una

densidad de 120.000 pl ha-1

, en Río Cuarto Campaña 2010/11 y 2011/12.

Año Tratamientos DEH

Rendimiento (kg/ha)

N° granos/m2 Peso 1000

granos (g)

2010/11 35 cm 22157 a 6638 a 334 a 52 cm 21055 b 6424 b 329 b

2011/12 35 cm 16683 a 6129 a 274 a 52 cm 16837 a 5879 a 287 a

Diferencia 35 cm -24,71 % -7,67 % -17,96 % Diferencia 52 cm -20,03 % -8,48 % -12,77 %

DEH, distancia entre hileras

Por el contrario en la campaña 2011/12, no se encontraron diferencias significativas

por el estrechamiento en la siembra. Es factible suponer que las diferentes condiciones

climáticas entre campañas, expliquen estas diferencias.


119

6. Nutrición

El manejo nutricional de un planteo de alta producción debe acompañar los altos

requerimientos del cultivo. Para el caso del fósforo, en todos los ensayos a campo se

aplicó dosis de reposición para un rendimiento objetivo de 20 tn ha-1. Además, se debe

tener en cuenta que la nutrición debe ser balanceada, evitando generar deficiencias de

nutrientes por manejo. Un claro ejemplo de esto es la acción antagónica del fósforo con el

zinc. Al aplicar grandes cantidades de P se produce antagonismo con el este nutriente

que puede generar deficiencias inducidas. No obstante estas interferencias nutricionales,

se ha establecido para el Sur de Córdoba, la necesidad de aplicar Zn a razón de 1,5 kg

ha-1 según análisis de suelo, recordando el umbral de 1ppm (estractante DTPA).

En relación al manejo del N, se debe considerar que un aumento en la densidad de

siembra implica una mayor demanda nutricional y que en la medida en que se aumente la

densidad se deberá incrementar la provisión de N. Como se puede apreciar en la Figura

3, en los dos híbridos se encontró una interacción entre la densidad y la dosis de N.

La dosis de N debería ser optimizada haciendo aplicaciones a partir de V6 y en

estadios más avanzados mediante fertirriego, para asegurar una buena provisión de N

incluso durante el llenado de grano. A su vez, las dosis de N deben ser acompañadas por

aportes de S, dado el sinergismo que se ha encontrado entre estos dos nutrientes.

Figura 3. Rendimiento de maíz para dos híbridos y dos densidades en función de 3 dosis de nitrógeno.

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121

High-yield maize with large net energy yield and small global

warming intensityc

Grassini, Patricio1*; Cassman, Kenneth G. 1

1Department of Agronomy and Horticulture, University of Nebraska-Lincoln, P.O. Box 830915, Lincoln, NE

68583-0915, USA. *

Corresponding author. [email protected]. Department of Agronomy and Horticulture, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE 68583-0915, USA. Tel: +1-402-472-1181; fax: +1-402-472-7904. E-mail address: (P. Grassini)

Abstract

Addressing concerns about future food supply and climate change requires

management practices that maximize productivity per unit of arable land while reducing

negative environmental impact. On-farm data were evaluated to assess energy balance

and greenhouse gas (GHG) emissions of irrigated maize in Nebraska (USA) that received

large nitrogen (N) fertilizer (183 kg N ha-1) and irrigation water inputs (272 mm). Although

energy inputs (30 GJ ha-1) were larger than those reported for U.S. maize systems in

previous studies, irrigated maize in central Nebraska achieved higher grain and net

energy yields (13.2 Mg ha-1 and 159 GJ ha-1, respectively) and lower GHG-emission

intensity (231 kg CO2e Mg-1 grain). Greater input-use efficiencies, especially for N

fertilizer, were responsible for better performance of these irrigated systems, compared

with much lower-yielding, mostly-rainfed maize systems in previous studies. Large

variation in energy inputs and GHG emissions across irrigated fields in the present study

resulted from differences in applied irrigation water amount and imbalances between

applied N inputs and crop N demand, indicating potential to further improve environmental

performance through better management of these inputs. Observed variation in N-use

efficiency, at any level of applied N inputs, suggests that an N-balance approach may be

more appropriate for estimating soil N2O emissions than the IPCC approach based on a

fixed proportion of applied N. Negative correlation between GHG-emission intensity and

net energy yield supports the proposition that achieving high yields, large positive energy

balance, and low GHG emissions in intensive cropping systems are not conflicting goals.

c Trabajo publicado originalmente en PNAS Early Edition. www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1116364109.



122

1. Introduction

High-yield cropping systems require fossil-fuel inputs to substitute human and

animal labor and to maximize capture and conversion of solar radiation into crop biomass

(1, 2). Inputs to agricultural systems that require fossil fuel in their manufacturing process

include fertilizer, seed, pesticides, and machinery. Fossil fuel also is required for

application of inputs and for field operations, irrigation pumping, and grain drying. Fossil-

fuel inputs can be expressed in terms of their embodied energy, that is, the energy

required for their synthesis, packaging, transport, and use in a crop production field (1, 3).

Because fossil fuel combustion results in greenhouse gas (GHG) emissions, energy

inputs also can be expressed in terms of global warming potential (GWP) (4, 5). Although

GWP can be expressed per unit of crop production area, it also can be expressed per unit

of grain yield (GWP intensity; GWPi), which recognizes the potential for indirect land use

change and associated GWP from clearing of carbon-rich natural ecosystems for crop

production (6, 7, 8).

Though it has been speculated that the efficiency with which applied inputs result in

increased yield can be greater in intensively managed high-yield cropping systems than in

their low-input low-yield counterparts due to optimization of growing conditions in the

former (9), this hypothesis has not been evaluated in actual cropping systems where

farmer’s yields approach yield potentiald. The U.S. Corn Belt, including parts of the Great

Plains in South Dakota, North Dakota, Nebraska, and Kansas, accounts for 33% of global

maize production. Of total U.S. maize, about 13% is produced with irrigation on

approximately 3.2 Mha with the majority grown in Nebraska (11). Energy-use efficiency of

maize in U.S. Corn Belt has increased steadily in recent decades as a result of rising grain

yield without increases in amounts of applied N fertilizer and applied irrigation, widespread

adoption of conservation tillage practices and center-pivot systems to replace less efficient

gravity irrigation, and increasing efficiency in manufacturing of agricultural inputs (12, 13).

Field experiments on irrigated maize have shown that achieving high yields and high

efficiencies, together, with relatively low GWP, is possible when applied inputs are

precisely managed in time and space (14, 15), but the extent to which farmers can

achieve such precise management is not known. Likewise, there is a general notion that

input-use efficiency of high-yield cropping systems is low, resulting in negative energy

balances, high GWP, and degradation of soil and water quality (16, 17). In part, such

d Yield potential is defined as the yield obtained with an adapted cultivar when limitations from nutrients, water

deficit, pests and disease are effectively controlled (10). In irrigated systems, yield potential is determined by solar radiation and temperature regime during the growing season.


123

perceptions are based on previous studies that had several deficiencies, including: (i)

obsolete embodied energy and GHG emissions factors for agricultural inputs, (ii) obsolete

values for grain yield and actual crop management practices with regard to N fertilizer

rates, irrigation, and tillage, (iii) use of metrics that do not weight energy inputs or GWP in

relation to yield level, and (iv) lack of clarity on methods used to estimate energy inputs or

GHG emissions and system boundaries (18, 19). Hence, accurate and transparent

estimates of on-farm energy balance and GWP for irrigated maize in U.S. Corn Belt are

not available.

Management practices influence energy balance and GWP by amounts and

efficiencies of applied inputs and yield level (1). Given concerns about cost of energy and

climate change, agriculture is challenged by the need to identify management systems

that maximize productivity with high energy-use efficiency and low GWP (2, 20).

Addressing this challenge using a structured experimental approach, however, requires

factorial experiments performed over many years at multiple locations (6, 21). Because

this is very costly and there are few opportunities for long-term funding to support such

efforts, most research on energy balance and GWP of agricultural systems has relied on

data from aggregate agricultural statistics or data gathered from a relatively small number

of selected farms (3, 22). An alternative is to use farmer-reported databases, collected

over a large population of field-years, to perform direct analysis of on-farm energy balance

and GWP, and to use the variation in management practices within these data to identify

those that give high yields, high input use efficiencies, and low GWPi.

The central hypothesis of this paper is that it is possible for farmers to achieve a

large positive energy balance with relatively low GWPi in high-input, high-yield maize

systems. To test this hypothesis, farmer-reported data collected from the Tri-Basin Natural

Resources District (NRD) in central Nebraska were used to (i) quantified energy balance

and GWP of irrigated maize, (ii) compared these parameters against previous published

values for maize systems, and (iii) identified and quantified the impact of energy-saving

and GWP-reducing management tactics that could achieve these reductions without yield

loss. Additional details about sources of data and methods are provided in supplemental

materials.

2. Results and discussion

2.1. Soil N2O emissions from irrigated maize

Separate estimates of soil N2O emissions were calculated following two methods:

the “N-input-driven approach” developed by the Intergovernmental Panel on Climate


124

Change (IPCC; 23), and an “N-surplus-driven approach” recently proposed by van

Groenigen et al. (24). The N-input approach assumes that N2O emissions represent a

constant proportion of applied N inputs plus N in crop residues, which does not account

for tremendous variability in the efficiency with which applied N is used by the crop across

fields, crops, and regions (11). In contrast, van Groenigen et al. provide strong evidence

that N2O emissions can be more accurately estimated from the magnitude of N surplus,

which is defined as the difference between N inputs and crop N uptake. In this study,

applied N inputs were calculated as the sum of applied N fertilizer, N-NO3- in applied

irrigation water, and N in applied manure which account for 81, 15, and 4%, respectively,

of total N input.

With few exceptions, estimated N2O emissions were consistently larger using the N-

input approach across the range of N fertilizer rates applied to irrigated maize fields in the

Tri-Basin NRD (Figure 1a). In a small number of fields that received >225 kg N ha-1,

however, greater emissions were estimated by the N surplus approach. But despite a high

average rate of N fertilization, 76% of the fields had an N surplus <50 kg ha-1 so that N2O

emissions by the N-surplus method were smaller than emissions estimated with the N-

input approach (Figure 1b). Large N surplus (>50 kg N ha-1) resulted from a combination

of large N inputs and relatively low grain yields. Although there was a positive correlation

between N surplus and the level of N input, large variation in N surplus was observed at

any level of applied N input due to variation across fields and years in N-use efficiency

(NUE, kg grain per kg applied N, also called partial factor productivity for N fertilizer [12])

(Figure 1b, inset). Median values for direct N2O emissions from irrigated maize in this

study was 1.6 and 3.3 kg N2O-N ha-1 when using N-surplus and N-input approach,

respectively. The N-surplus approach median value is similar to annual direct N2O

emissions of 1.9 kg N2O-N ha-1 measured in a well-managed irrigated continuous maize

system in Nebraska that achieved grain yields similar to those in the Tri-Basin NRD (15).

The proposition that N losses from applied fertilizer tend to be small when the N

supply is balanced by crop uptake is scientifically robust and supported by published data

(12, 15, 24, 25). Hence, reported GWP in following sections were calculated based on

N2O emissions estimated by the N surplus approach unless stated otherwise.

2.2. Energy balance and greenhouse gas emissions

Large energy inputs to irrigated maize in the study area are associated with high

and stable grain yields (Table 1). Irrigated maize yield was 2.2-fold greater and much less

variable across years than lower-yielding, less intensively managed rainfed maize in the

same region (mean rainfed yield ± SE = 5.9 ± 0.8 Mg ha-1; inter-annual coefficient of


125

variation [CV] = 23%). Moreover, irrigated maize in the Tri-Basin NRD achieved, on

average, 89% of its estimated yield potential as documented in a previous study (26).

Although N fertilizer inputs were well above N rates reported in previous studies of energy

balance and GWP in U.S. maize systems, NUE achieved by irrigated maize producers in

the current study was much higher than previous published values.

Figure 1. Soil N2O emissions of irrigated maize plotted against (A) applied nitrogen (N) inputs and (B) N surplus. N2O emissions were estimated following IPCC N-input [□ (23)] or van Groenigen et al. N-surplus approach [VG; ● (24)]. Average (±SE) N2O emissions, N inputs, and N surplus (medians in parenthesis) are shown. Inset in (B) shows relationship between N surplus and applied N inputs.

Likewise, although total water supply was 41% greater with irrigation compared to

rainfed maize in the Tri-Basin NRD, water productivity of irrigated maize was 60% higher


126

(14.0 vs. 8.8 kg ha-mm-1, respectively) (27). Remarkably, conversion efficiency from solar

radiation to total dry matter of 3.3% estimated for irrigated maize in the Tri-Basin NRD

compares well with highest observed conversion efficiencies (range: 3.9-5.2%) for field-

grown irrigated maize grown with optimal management practices (28, 29).

Table 1. Average 3-y (2005-2007) applied inputs (and percentage of total energy input), total fossil-

fuel energy input, grain yield (and inter-annual coefficient of variation [CV]), fertilizer nitrogen-use

efficiency (NUE), water productivity (WP), and conversion efficiency from solar radiation into grain

or total biomass based on data collected from 123 irrigated maize fields in Tri-Basin NRD.

Inputs Rate (per ha)

N fertilizer (kg N) 183 (32) P fertilizer (kg P2O5) 43 (1) K fertilizer (kg K2O) 11 (<1) Herbicides (kg a.i) 2.4 (3) Insecticides (kg a.i.) 0.3 (<1) Seed (kg) 25 (1) Machinery (MJ) 464 (2) Fuel use for on-farm operations (l)

*

Field operations 63 (9)

Irrigation pumping† 324 (42)

Grain drying 61 (9)

Energy inputs (GJ ha-1

) 30.0

Grain yield (Mg ha-1

) 13.2 (CV = 3%)

NUE (kg grain kg-1

N fertilizer) ‡

73

WP (kg grain mm-1

water supply)§ 14.0

PAR conversion efficiency (%)¶

Grain 1.4 Total dry matter 3.3

a.i.: active ingredient. * Expressed as diesel equivalents.

† Average 3-y (2005-2007) annual applied irrigation

amount was 272 mm. ‡ Ratio of grain yield to applied N fertilizer.

§ Ratio of grain yield to total water supply.

Ratio of embodied energy in grain or total dry matter to total incident photosynthetically active solar radiation (PAR) from sowing-to-maturity.

Irrigated maize received relatively large fossil-fuel energy inputs (mean: 30.0 GJ

ha-1) and also achieved a large positive energy balance (average net energy yield [NEY]

and net energy ratio [NER] of 159 GJ ha-1 and 6.6, respectively), with substantial variation

across site-years (Figure 2a-c; Figure 3a, c). Largest fossil fuel inputs came from

embodied energy in N fertilizer and from fuel use for irrigation pumping, which

represented 32 and 42% of total energy inputs, respectively (Table 1). Average energy

inputs for irrigated maize production in the Tri-Basin NRD was much higher than previous

reported energy inputs for U.S. maize systems which were based mostly on rainfed

production (Figure 3a).


127

Figure 2. Frequency distribution of (A) fossil-fuel energy input, (B) net energy yield, (C) net energy ratio, and (D) global warming potential intensity (GWPi) based on data from 123 irrigated maize fields.

Figure 3. Maize grain yield plotted against (A) fossil-fuel energy inputs and (B) global warming potential (GWP). Lines indicate average 3-y median (solid line) and 5

th and 95

th percentiles

(dashed lines) for net energy ratio (NER) and GWP intensity (GWPi) calculated for irrigated maize in Tri-Basin NRD. Published data for other U.S. maize systems are shown for comparison (open symbols). (C) Relationship between GWPi and net energy yield for irrigated maize in Tri-Basin NRD.

Hence, previous studies included little or no energy inputs associated with irrigation

pumping and much less energy associated with N fertilizer because of lower fertilizer rates

in rainfed systems. Average NEY of irrigated maize in Tri-Basin NRD was the highest

among published studies while NER was equal or higher than published values except for

two of eleven cases. Despite relatively large fossil-fuel energy inputs, irrigated maize

exhibited low GWPi (Figure 2d). On average, CO2, N2O, and CH4 emissions, expressed

as CO2 equivalents [CO2e], accounted for 63, 36, and 1% of GWP in these irrigated maize

fields (mean ± SE = 3001 ± 67 kg CO2e ha-1). Largest impact on GWP came from soil N2O

emissions associated with applied N fertilizer (34%), fuel use for irrigation (29%),

manufacture and transportation of N fertilizer (17%), and fuel use for grain drying and field

operations (13%). Frequency distribution of GWPi deviated significantly from normality as

a result of exponential increase in soil N2O emissions at N surplus values > 50 kg N ha-1

(Figure 1b). Although GWP per unit area of irrigated maize in the Tri-Basin NRD was

within the upper range of published values for maize systems, average GWPi of 231 kg


128

CO2e Mg-1 grain and GWP per unit energy input of 103 kg CO2e GJ-1 were the lowest

amongst published values for U.S. maize systems (Figure 3b). Using the IPCC N-input

approach to calculate N2O emissions gave GWP and GWPi 28% higher than values

based on N2O emissions with the N-surplus method.

2.3. Impact of management practices on energy balance and greenhouse gas

emissions

Energy balance and GWP were calculated for irrigated maize with different

combinations of irrigation system, tillage method, and crop rotation based on actual

reported values in the Tri-Basin NRD dataset (Figure 4). Energy inputs in fields under

pivot irrigation and some form of reduced tillage (either no-till, ridge-till, or strip-still, which

are also called conservation tillage methods) were lower than in fields under surface

irrigation and conventional disk tillage, respectively, mostly due to energy savings from

irrigation. Applied irrigation was 41 and 20% less in fields under pivot irrigation and

reduced tillage, respectively, compared with their counterparts under surface irrigation and

conventional tillage (27). Apparent advantage of fewer tillage operations was partially

counterbalanced by extra fuel use for other field operations such as herbicide application

(Table S4). Although applied N fertilizer was 21 kg N ha-1 less in maize-soybean rotations

than under continuous maize, the associated rotation benefit on energy savings was not

significant (P=0.90) and small compared to the energy savings achieved with pivot

irrigation or reduced tillage.

Of interest was the observation that management systems with highest grain yield,

NER, and NEY also had lowest GWPi (i.e., pivot irrigation under soybean-maize rotation

and reduced till). Differences in NEY due to crop rotation x tillage interactions were

explained by variations in grain yield (Figure 4). Whereas crop rotation had no detectable

impact on NEY in conventional-tilled fields, NEY of maize after soybean was 7% higher

than maize following maize in fields in which reduced tillage was practiced. On average,

NER was 23 and 5% higher in fields under pivot and reduced tillage than under surface

irrigation and conventional tillage, respectively. GWPi was 7 and 14 % smaller in fields in

a maize-soybean rotation and under pivot irrigation, respectively, compared with their

counterparts under continuous maize and surface irrigation.


129

Figure 4. Average (±SE) energy input rate, net energy yield, net energy ratio, and global warming potential intensity (GWPi) of irrigated maize under different combinations of: irrigation system (pivot; surface), crop rotation (maize after maize [M-M] or maize after soybean [S-M]), and tillage method (conventional [CT]; reduced till [RT]). Grain yields (Mg ha

-1) are shown above bars in the

second panel. All values are 3-y (2005-2007) means. Differences (∆) and t-test significance for selected comparisons between factor levels are shown (n.s.: not significant).


130

2.4. Potential to reduce GHG emissions from maize production systems

A large decrease in GHG emissions per hectare of crop production would result

from converting current irrigated cropland into dryland agriculture. However, this option

has an unavoidable trade-off of a 55% reduction in grain yield and much greater year-to-

year yield variability as shown by comparison of yields and yield variability of rainfed and

irrigated maize in Tri-Basin NRD. Assuming elimination of irrigated maize production, the

amount of additional maize area (in addition to all existing maize land area in Tri-Basin

NRD) to replace this lost production would depend on yield level in the new production

area. For example, based on current average rainfed yields, replacement would require

124,170 ha in Nebraska, 90,517 ha in Iowa, or 276,722 ha in Brazil. Additional land

requirements, GHG emissions from land use change, and GHG emissions from crop

production on this newly converted land would offset apparent benefits of expanding low-

input/low-yield rainfed maize at the expense of irrigated maize in the Tri-Basin NRD.

Given concerns about land use, the most promising avenue to reduce GHG

emissions, without significant impact on productivity, appear to be through improvements

in input use efficiency of current irrigated maize systems. Among irrigated maize fields in

the Tri-Basin NRD, lack of correlation between irrigated yields and energy input or GWP in

all years, and three- and four-fold greater variation in energy inputs and GWP,

respectively, than observed variation in grain yield (Figure 3a, b) suggest substantial

scope to improve energy balance and to reduce GWP of irrigated maize without affecting

productivity. Differences in both applied irrigation and magnitude of N surplus explained

57% of the variation in GWP. Therefore, achieving greater NUE and water productivity

through better management of applied N and irrigation water would be most effective for

increasing energy yield and reducing GHG emissions. Analysis of farmer’s data indicated

that values of NER and GWPi higher and lower than 6.5 and 218 kg CO2e Mg-1 grain,

respectively, can be set as reasonable energetic and environmental targets for irrigated

maize (Figure 3 a, b).

In fact, achieving high yield with large energy inputs and high input use efficiency

resulted in a strong negative correlation between GWPi and NEY (Figure 3c). This finding

is consistent with results from a previous life-cycle assessment for maize-ethanol systems

[5]. There is, however, an important distinction between analyses based on Tri-Basin NRD

irrigated maize data and previous published data. In the present study, NEY and GWPi

were calculated based on: (i) maize yield and input data collected during a recent 3-year

time interval (2005-2007) across a large number of farmer’s fields, (ii) the most recent

embodied-energy values for inputs to estimate energy balance and GHG emissions, and

(iii) the N-surplus approach to estimate soil N2O emissions. In contrast, previous studies


131

relied on national- or statewide aggregated yield and applied input statistics, and the

IPCC-N input approach to estimate soil N2O emissions. Also, the embodied-energy and

GHG-emission values for specific inputs were not consistent across these previous

studies and, in some cases, the values used are now obsolete and/or unrepresentative

compared to current crop management practices and manufacturing efficiencies (18, 19).

The impact from adoption of best management practices, compared to current

average management, on energy use and GWP was evaluated for irrigated maize in the

Tri-Basin NRD (Table 2). Best management practices included use of low-pressure pivot

irrigation, improved irrigation pump performance rating (PPPR), use of electrical power for

irrigation water pumping rather than diesel or natural gas, fine-tuning of irrigation timing,

and better N fertilizer management (see Materials and Methods for details on calculations

and underpinning assumptions). Taken together, adoption of these management practices

would result in a 25 and 21% reduction in energy use and GWP, respectively, with very

little reduction in crop yield (4% reduction under limited irrigation [27]). It is noteworthy that

greatest opportunity to reduce GHG emissions appears to be from fine-tuning N

management practices aiming to reduce N surplus rather than reducing average N

fertilizer rate. This follows from the fact that, although many fields required higher or lower

N fertilizer rates to achieve a zero N surplus (Figure 1), the estimated average N rate for

optimal N management is similar to the current average fertilizer N rate (178 vs. 183 kg N

ha-1, respectively).

Table 2. Potential impact of adoption of best management practices on energy use and global

warming potential (GWP) in irrigated maize in Tri-Basin NRD. See Materials and Methods for

details on calculation of energy use and GWP under each scenario.

Scenario Total energy (GJ)

*

Total GWP (Mg CO2e)*

Actual baseline † 28,758 2,745

Potential ‡ 22,018 2,180

Difference § -6,741 (-25%) -566 (-21%)

* Values are per 1000 ha of irrigated maize in Tri-Basin NRD.

† Based on actual frequency of fields under each

type of irrigation system, tillage method, crop rotation, and source of energy for irrigation pumping. ‡ Based on

full adoption of improved plant performance rating (90%), use of electrical power for irrigation water pumping, pivot irrigation, limited-irrigation, and optimal N management in current irrigated maize land area that is not already under these management practices.

§ Absolute and relative (in pa rentheses) difference in energy use

and GWP under the potential scenario compared with actual baseline.

3. General discussion

Increasing demand for food and fuel with limited reserves of arable land will require

further intensification of existing cropping systems. At issue is whether it is possible to

achieve an ecological intensification that gives both high yields and reduced


132

environmental burden (20). Results from our study clearly document that high yield and

high input-use efficiencies, together with low GWPi, are not conflicting goals in well-

managed commercial-scale production fields. Although energy inputs and GWP per unit of

land area were much greater in irrigated production compared with published values

based mostly on rainfed maize production, associated NEY and GWPi of irrigated

systems were substantially greater and lower, respectively. Hence, advantages of lower-

input lower-yielding maize systems vanish when metrics are scaled by grain yield or net

energy output. For this reason, assessments of energy efficiency and GWP metrics are

most relevant when corrected for yield rather than on a land-area basis. For example,

while energy inputs of irrigated maize in Tri-Basin NRD in Nebraska receive twice as

much energy input as rainfed maize in Iowa (22), the extra energy inputs for irrigation and

N fertilizer contribute to grain yields that are 23% greater (13.2 and 10.7 Mg ha-1) and a

14% increase in NEY (159 and 139 MJ ha) than for rainfed maize in IA.

Our results also showed large discrepancies between two methods for estimating

N2O emissions from applied N inputs. Because current standard IPCC N-input method

does not account for large variation in NUE observed across farmer’s fields due to

differences in yield level and competence in fertilizer management, estimated N2O

emissions in high-yield, high-NUE irrigated maize fields in Tri-Basin NRD were much

higher using IPCC N-input method than estimated by N-surplus approach. Hence, IPCC

method to estimate N2O emissions based on a fixed proportion of applied N inputs (as

well as assumptions regarding to amount of leached N and volatilized N) is likely to

overestimate N loses from well-managed, high-yield, high-input systems, such as irrigated

maize in Nebraska. Moreover, the N-input approach can not support incentives for

investment in technologies to reduce N losses and thereby achieve better N balance

without sacrificing yield. And while improved N management would result in only small

energy savings because current average N rates are close to a zero net surplus, it would

have a larger impact on reducing GHG emissions because of large variation among fields

in N surplus or deficit. This differential impact of improved N management on energy use

versus GHG emissions would not be observed if the IPCC N-input approach is used to

estimate N2O emissions.

In a broad context, irrigated maize production in Nebraska can be taken as a

benchmark for other current and future irrigated cropping systems because it achieves

remarkably high and stable grain yields, high efficiencies in use of solar radiation, N, and

water, and has a large positive energy balance and low GWPi. These findings are relevant

for irrigated cropping systems worldwide that have good infrastructure and access to

agricultural inputs, technologies and equipment, and information on how to use it. Other


133

irrigated maize systems that fit these characteristics include those in France, Italy,

Argentina, and Brazil. Over time, we would expect these supporting conditions to occur in

other irrigated maize producing countries such as China, India, and elsewhere.

4. Material and methods

4.1. Tri-Basin Natural Resources (NRD) database

For the present study, we used a 3-y (2005-2007) database collected from irrigated

maize fields in Tri-Basin NRD (south-central Nebraska) containing farmer-provided data

on grain yield, applied inputs (N rate, applied irrigation water, seeding rate), and

management practices (tillage method, irrigation system, energy source for irrigation

pumping) (26, 27). The database included a total of 123 field-years, representative of a

much larger database that includes a total of 777 field-year observations collected in Tri-

Basin NRD for the same time interval. Conversion efficiency from solar radiation to crop

biomass, NUE, and crop water productivity were calculated for each site-year. These

parameters, except NUE due to lack of actual data, were also calculated for rainfed maize

in Tri-Basin NRD.

4.2. Inventory of energy inputs

To estimate energy inputs for each of the 123 irrigated maize fields, energy values

for manufacturing, packaging, and transportation of agricultural inputs were combined with

farmer-reported input levels (fertilizer N rate, seeding rate, type of irrigation system,

applied irrigation, and tillage method) and Nebraska state-averages (31) for inputs not

reported by farmers (P and K fertilizer rates, herbicides, and insecticides). The energy

embodied in manufacturing, transportation, and repair of farm machinery was calculated

for each tillage method (hereafter called ‘machinery’). Energy use for on-farm operations

was calculated based on fuel use for field operations (including chopping stalks, fertilizing,

tillage, cultivation, spraying, and harvesting), irrigation pumping, and grain drying. Energy

use for field operations was calculated based on farmer-reported tillage method, type and

number of field operations typically required under each tillage method, and associated

fuel requirement. Energy use for irrigation pumping was calculated based on farmer-

reported applied irrigation amount, energy source, and pumping depth. Labor required for

on-farm operations and fuel use for transportation of grain from farm to an off-farm

storage facility were not included in the energy inventory because they represented <2%

of total energy inputs.


134

For each field-year, energy input rate (GJ ha-1) was calculated as the sum of annual

fossil-fuel energy inputs. Several metrics to quantify energetic performance of cropping

systems have been used in the published literature. To avoid redundancies, only NER

(grain energy output-to-total energy input) and NEY (embodied energy in harvested grain

minus total energy input; GJ ha-1) are reported in the present study.

4.3. Calculation of greenhouse gas emissions and global warming potential

Following previous calculation of energy inventory, GHG emissions, including CO2,

CH4, and N2O derived from fossil-fuel use for on-farm operations and production,

transportation, and packaging of agricultural inputs and machinery, were calculated for

each field. Additional N2O emissions from soil were estimated following IPCC N-input-

driven approach (23) or van Groenigen et al. N-surplus-driven approach (24). Tillage

method was assumed to have no effect on soil GHG emissions because there is no clear

evidence for mitigation of soil GHG emissions using conservation tillage practices

compared to conventional tillage (32, 33). Annual net change in soil carbon and soil CH4

emissions were assumed to be zero as found in a number of recent field studies on

maize-based cropping systems in U.S. Corn Belt (14, 34, 35).

The climate impact of GHG emissions was calculated as CO2 equivalents (CO2e),

also called global warming potential (GWP) (36). The 100-y GWP of CH4 and N2O are 25

and 298 times the intensity of CO2 on per mass basis, respectively. For each of the 123

irrigated maize fields, GWP (kg CO2e ha-1) was calculated as the sum of CO2, CH4, and

N2O emissions expressed as CO2e. GWP intensity (GWPi; kg CO2e Mg-1 grain) was

calculated as the GWP-to-grain yield ratio (6).

4.4. Estimating impact of management practices on energy balance and GHG

emissions

The 123 field-year observations were grouped into eight management categories

that combine different irrigation systems (pivot and surface), crop rotation (continuous

maize and maize-soybean rotation), and tillage methods (conventional disk till and

reduced till [includes strip-, ridge-, and no-till]). To avoid biases due to random variation in

sources of energy used for irrigation pumping across field-years, fuel for irrigation

pumping under each category was assumed to be natural gas, diesel, and electricity in a

55:25:20 ratio, as observed in the larger 777 field-year database collected in Tri-Basin

NRD (26).


135

The impact of energy-saving and GWP-reducing management practices was

estimated per thousand ha of irrigated maize. To do so, 100% adoption was assumed for

the targeted practices on the proportion of total production area in the Tri-Basin NRD that

was not already under such practices e. These practices include: changes in PPPR (90%

vs. actual 80%), source of energy for pumping (electricity vs. natural gas or diesel),

irrigation system (pivot vs. surface), irrigation scheduling (limited vs. actual irrigation), and

N management (“optimal” vs. actual). Changes in crop rotation or tillage system were not

analyzed because most irrigated maize land area in Tri-Basin NRD is already under

soybean-maize rotation and reduced tillage (61 and 78%, respectively). PPPR is the ratio

between required energy to pump a unit of water by properly designed and maintained

pumping plants and actual energy use. PPPR is typically below 100% because of

inadequate pump maintenance or because operating conditions have changed since the

system was installed (typical PPPR for farmer-owned pumping plants in Nebraska is

80%). Replacement of natural gas or diesel by electrical power for pumping irrigation

water was also considered because more work is produced per unit of energy delivered to

the pump when electrical power is used, reducing the energy use per unit of applied water

(Table S4). Compared to natural gas or diesel, the benefit of greater pump efficiency with

electrical power more than offsets the higher GHG emissions from electrical power

generation, which relies heavily on coal-fired power plants. Water savings under pivot

irrigation, compared with surface irrigation, and under limited irrigated scheduling were

retrieved from a previous study (27). Under limited irrigation, the amount of water applied

is equivalent to 75% of full crop water demand throughout the cropping period except

during growth stages especially sensitive to water stress (-14 to +7d window around

silking), during which the crop is kept fully irrigated. Results from previous studies based

on the same Tri-Basin NRD database indicate that limited irrigation can lead to irrigation-

water savings of 22% compared with actual applied irrigation amounts currently used by

farmers with pivot irrigation, with a small yield penalty of 4% with limited irrigation (27). We

also explored the impact of adopting N management practices that would eliminate N

surpluses greater or lower than 0 kg N ha-1 (hereafter called “optimal” N management)

under the assumption that achieving a zero-N surplus minimizes N losses without a

decrease in soil organic carbon and N stocks. Such practices include adjustment of N

fertilizer rates according to field-specific yield goal and indigenous N supply, and smaller

N doses with more timely applications that congruent with crop N demand (12). N rate

e For example, the impact of 100% adoption of center pivots on energy use and GWP was calculated as the

product of (i) energy-use and GWP reduction derived from less applied irrigation water under pivot compared with surface irrigation, and (ii) surface-irrigated land area per thousand ha of irrigated maize.


136

under “optimal” N management was estimated as the amount of N in aboveground

biomass at maturity minus non-fertilizer N inputs from irrigation water and manure.

5. Acknowledgments

We are grateful to Tri-Basin NRD board and staff, especially to John Thorburn and

Tammy Fahrenbruch, and University of Nebraska-Lincoln (UNL) extension educator

Chuck Burr. Drs Irmak and Kruger (UNL) provided information on farmer-owned pumping

plants and grain drying, respectively. Support for this project came from Nebraska (NE)

Corn Board, Grant No. 56362 and Water, Energy and Agriculture Initiative with funding

from NE Corn Board, NE Soybean Board, Agricultural Research Division at UNL, and NE

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139

Buscando alcanzar altos rendimientos del cultivo de maíz:

experiencias en los valles Norpatagónicos

Martínez, Roberto S. 1,2*; Margiotta, Francisco 1; Reinoso, Lucio 1,2; Martínez, Roberto M.2

1 INTA EEA Valle Inferior del Río Negro. Convenio Prov. Río Negro-INTA.

2 Universidad Nacional de Río Negro. Sede Atlántica. Viedma, Río Negro

* Autor de contacto: [email protected]. Ruta 3, Km 971, camino 4. CC153. 8500. Viedma.

Resumen

En este trabajo se hace referencia a actividades de experimentación sobre el cultivo

de maíz llevadas a cabo en los valles del norte de la Patagonia Argentina. Las

condiciones de clima hacen que se puedan desarrollar altos potenciales de rendimiento

de este cultivo, siempre y cuando estén acompañados por riego integral. La variabilidad

en las propiedades de los suelos aporta a la heterogeneidad del rendimiento en

superficies productivas. Se desarrollaron técnicas de manejo del cultivo bajo riego

gravitacional con un sistema de siembra sobre el camellón que aporta a la implantación,

la estabilidad de rendimiento y a la posibilidad de que el maíz pueda ser un cultivo

importante dentro de la rotación en fincas de pequeños y medianos productores. Hay una

continuidad de ensayos comparativos de rendimiento de cultivares comerciales en

distintos valles con interés creciente por parte de las empresas en la región.

Palabras clave: maíz, riego, Norpatagonia.

1. Introducción

La zona núcleo maicera en la República Argentina puede definirse de acuerdo a las

referencias bibliográficas y folletos comerciales (INTA, 1997; Dekalb, 2012, Pioneer,

2012) al norte del paralelo 35° latitud Sur. Esto está asociado principalmente a una

disponibilidad hídrica aceptable para lograr un buen rendimiento (López Bellido, 1991). Al

sur y al oeste de esta zona núcleo, el maíz necesita del riego para poder lograr

producción de grano. Por otro lado a mayores latitudes, durante el ciclo de este cultivo de

verano, la radiación incidente es mayor (Andrade, 1992), y el aumento del crecimiento del

maíz depende en forma positiva de esta radiación y por lo tanto, también el rendimiento

(Andrade, et al.,1996). En la Figura 1 se observan las horas de sol efectivas mensuales

en tres localidades de la Argentina (FAO, 1969). Desde el punto de vista térmico, en los

valles de la Norpatagonia, si bien el verano no es de larga duración, presenta



140

temperaturas máximas no excesivas acordes para un adecuado crecimiento y, además,

se prolonga en forma moderada mas allá de la iniciación del otoño. Esto facilita que la

duración de los procesos de crecimiento se prolonguen, posibilitando al cultivo disponer

de más días de fotosíntesis en el ciclo. Esta combinación de factores otorga a los valles

norpatagonicos condiciones para la plena expresión del rendimiento del cultivo de maíz.

Sumas Mensuales de Horas de Sol Efectivas

150

170

190

210

230

250

270

290

310

330

sep oct nov dic ene feb mar

Ho

ras d

e S

ol (h

s)

Cordoba (31° 25´ S) Viedma (40° 42´ S) Mar del Plata (38° 00´ S)

Figura 1. Sumas mensuales de horas de sol efectivas en tres puntos del país (FAO, 1966).

En términos económicos, el margen bruto (MB) de maíz fue, y es, menor que los

MB de la mayoría de las hortícolas y la fruticultura (Di Nardo et al.; 2006), por lo que, a

priori, no se suponía que podría llegar a convertirse en un cultivo alternativo e importante

frente a estos rubros. Sin embargo, las características propias de las explotaciones

hortícolas hacen que luego de algunos años de horticultura ocurra enmalezamiento de

lotes, problemas fitosanitarios e inconvenientes en las propiedades físicoquímicas de los

suelos. Frente a esto es necesario la rotación con otros cultivos que pueden ser anuales

o perennes (como por ejemplo alfalfa o pasturas consociadas). En este último caso, el

sistema productivo se ve limitado por un uso de 5 o 6 años en este rubro lo que retrasa la

vuelta a la horticultura del lote, es por eso que la rotación con cereales y oleaginosas es

una alternativa viable.

En las chacras frutihortícolas de la Patagonia, el maíz se comenzó a sembrar tanto

como un cultivo hortícola para consumo fresco, como también para el uso del grano seco

para la alimentación animal. En los inicios del proyecto IDEVI, en el valle inferior del Río


141

Negro, se sembró una alta proporción de las nuevas hectáreas puestas bajo riego con

cultivo de maíz (Eduardo Lui, comunicación personal).

Además de la situación descripta en los párrafos precedentes, referida a parcelas

dentro de los distritos de riego con superficie promedio de 30 has, existen

emprendimientos fuera de esta zona, donde se realiza riego por aspersión y riego

gravitacional, siendo importante destacar que sobre el río Negro está aumentando el

número de equipos de riego con pivote central (Requena y Martínez, 2010), superando,

hoy, los 50 equipos.

Tanto en los emprendimientos de pequeños a medianos productores donde, por lo

general, el maíz es un integrante más en las rotaciones, como en el caso de los nuevos

emprendimientos donde el maíz predomina dentro de las rotaciones de los predios,

tienen un objetivo común en cuanto a este cultivo: necesitan lograr altos rendimientos. Es

necesario regar para producir maíz en esta zona, esto aporta un componente de costos

que no se tiene en la zona de secano. En el caso de parcelas dentro de los distritos de

riego el costo del servicio de agua para riego oscila entre los $150 y $500 por hectárea y

por año, y hay un costo muy importante de mano de obra en los eventos de riego (suelen

aplicarse entre 6 y 12 riego durante el ciclo del cultivo). En general, con riego presurizado

se necesita menos mano de obra por hectárea regada, pero el costo del mm aplicado es

mayor que el del sistema gravitacional, debido principalmente a la fuerte incidencia del

componente energético, más aún si no se cuenta con energía eléctrica de red, cosa que

sucede en la mayoría de los equipos sobre el Río Negro.

2. Comparando cultivares

A partir de la introducción del maíz en los distintos valles se realizaron ensayos

comparativos de rendimiento en los valles del Río Colorado, Negro y Chubut. En 1979 el

equipo de la Cátedra de Cerealicultura de la Universidad Nacional de La Plata comenzó a

realizar ensayos en Pedro Luro (39° 23´Latitud Sur) sobre el Río Colorado obteniendo en

la campaña 1980/1981 rendimientos que, en un material, llegó a los 11130 kg por

hectárea con cultivos de ciclo largo (Arriaga et al., 1982). Ese mismo año comenzaron

ensayos en Carmen de Patagones (40° 48´S), ya sobre las márgenes del Río Negro, con

rendimientos que variaron entre los 7810 y los 11233 kg ha-1 (promedio de 9750 kg ha-1)

en ensayos sembrados el 24/10/80, mientras que con fecha de siembra del 24/11/1980

los promedios fueron de 4077 kg ha-1.

En 1981/82 se hicieron una serie de ensayos en el valle inferior del Río Negro

(Arriaga et al., 1986) con rendimientos máximos de 12650 kg por hectárea. Dichos


142

ensayos se repitieron en la campaña 1982/83 y 1983/84 con rendimientos máximos de

11763 y 12324 kg ha-1, respectivamente. En todos los casos el que mayor rendimiento

tuvo fue el cultivar Dekalb 2-F-10.

Frente a estos resultados se profundizaron los trabajos con distintas prácticas de

manejo que permitieran, dentro de prácticas viables, obtener buenos rendimientos en el

ambiente de estudio. Se trabajó sobre fertilización, densidad de siembra, fecha de

siembra, entre otros.

3. Fertilización

El mismo equipo de trabajo realizó trabajos de fertilización de maíz con

rendimientos cercanos a los 12.000 kg por hectárea para el cultivar Dekalb 2-F-11 y, en

otra experiencia, de 10.000 kg ha-1 con Buck Austral (Margiotta et al., 1988). Se

determinó, en ese momento, que los rendimientos podían incrementarse

significativamente con dosis de 70 a 210 kg N ha-1 según antecedentes de cultivos y

condiciones edáficas. No se manifestó efecto de la aplicación de P.

Trabajos en dos series de suelos del valle inferior del río Negro con contenidos

diferentes de materia orgánica (1,1% y 4%, respectivamente) (Martínez et al., 2004),

mostraron respuesta al nitrógeno siendo para el primer caso necesaria una dosis de 370

kg de N por ha para alcanzar el máximo rendimiento, mientras que en el lote de mayor

contenido de MO, fue suficiente la mitad de esta dosis.

La respuesta al Nitrógeno bajo riego es evidente en todas las experiencias. Un

ensayo en parcela de un productor de San Javier, dentro del VIRN, en la campaña

2011/2012, muestra en 10 híbridos un rendimiento promedio de 15.000 kg ha-1 con el

agregado de 300 kg de urea y de 7.000 kg por ha sin el agregado del mismo (Figura 2a).

Se observa la influencia del componente peso del grano en el rendimiento (Figura 2b).

a b

Figura 2. a) Rendimiento de grano (kg ha-1

) de parcelas fertilizadas con nitrógeno frente a no fertilizadas. b) Peso de mil granos en parcelas con y sin nitrógeno agregado.


143

Se han hecho muchos ensayos con agregado de P, con resultados que hasta ahora

no han mostrado diferencias significativas con el agregado del mismo (Margiotta et al.,

1988). A modo de ejemplo, un experiencia realizada en Luis Beltrán (Río Negro) muestra

respuestas significativas al nitrógeno, pero no al P, como se observa en la Figura 3

(Reinoso et al., 2012).

P=0 P=20

0 50 100 150 200

N

6000

9000

12000

15000

18000

P=0 P=20

Ren

dim

ien

to d

e g

ran

o

(kg

.ha

-1)

P=0 P=20

0 50 100 150 200

N

6000

9000

12000

15000

18000

P=0 P=20

Ren

dim

ien

to d

e g

ran

o

(kg

.ha

-1)

Figura 3. Respuesta al Fósforo y Nitrógeno del cultivar DK-684-RR2 en Luis Beltrán, Río Negro.

4. Densidad de siembra

El manejo de la densidad de plantas es una de las herramientas más eficientes

para lograr canopeos que intercepten el máximo de radiación incidente y produzcan altas

tasas de crecimiento (Andrade y Sadras, 2000). Es sabido de la poca plasticidad foliar y

reproductiva del maíz para compensar el bajo número de plantas (Gardner et al., 1985;

Andrade y Sadras, 2000) y que en los últimos 20 años la selección de cultivares se ha

venido realizando bajo densidades de plantas crecientes en búsqueda de mayores

rendimientos (Troyer,1996).

En un trabajo planteando el uso de distintos tipos de híbridos, densidades y dosis

de fertilización (Margiotta y Martínez, 1992) se determinó que el cultivo responde con

incrementos significativos de producción con el máximo de plantas empleadas en dicho

ensayo. Hasta 102.000 plantas por ha, combinadas con fertilización, siembras tempranas

y ciclos largos se registraron los máximos rendimientos.

Entre 2000 y 2004 se realizaron ensayos con densidades, fertilización y disposición

de plantas sobre los camellones del surco (simple hilera y doble hilera de siembra). No se

encontró diferencia entre la disposición sobre el surco a la misma densidad, pero si hubo

diferencias significativas de densidades y fertilización (Figura 4) (Martínez et al., 2004).


144

Figura 4. a) Rendimiento de grano frente distintas densidades de plantas con los tres niveles de fertilización, b) Rendimiento de grano, frente a dosis de N con alta densidad de plantas.

5. Rotaciones, sustentabilidad y maíz

El uso intensivo de los suelos en los sistemas de producción bajo riego en los valles

estudiados, ha provocado en el tiempo, un deterioro del recurso productivo y de las

condiciones ambientales. Es por esto que, para un cultivo hortícola importante como es el

tomate, se estudiaron tres sistemas de manejo, procurando establecer un antecesor

diferencial en cada uno de los suelos. En el Sistema Convencional (SC) se implementó el

uso de altos insumos químicos (fertilizantes, herbicidas, fungicidas e insecticidas); en el

Sistema de Bajos Insumos (SBI) no se utilizó agroquímicos y se incorporó anualmente un

verdeo de cebada-vicia más estiércol de gallina; y por último en el Sistema Alternativo

(SA) se aplicó un mínimo de agroquímicos (dosis mínimas de fertilizantes, herbicidas e

insecticidas) e incorporación de abono verde de cebada cada año (Martínez et al., 1999).

Con estos antecedentes, al quinto año se evaluó el rendimiento del híbrido Dekalb

3-S- 41 sobre cada sistema y su respuesta al agregado de nitrógeno en dosis creciente

(150, 300, 450 y 600 kg urea ha-1). Con el agregado creciente de urea (Figura 5), se

observaron incrementos significativos en la producción de grano. Se destacan los

máximos rendimientos en SBI, SA y SC con el agregado de 300, 450 y 600 kg de urea,

respectivamente.


145

Figura 5. Rendimiento de maíz (Híbrido Dekalb 3-S-41) frente a dosis de urea aplicada, en cada sistema de manejo intensivo estudiado.

Por lo tanto, el sistema de manejo antecesor determinó el nivel de rendimiento de

maíz bajo riego y su respuesta a la fertilización. Todo esto se justificó debido a cambios

diferenciales en propiedades fisicoquímicas del suelo luego de cuatro años entre los

distintos tratamientos (Martínez et al., 2001).

La importancia de la rotación con cereales en el control de malezas se ve reflejado

en trabajos sobre control de correhuela (Convolvulus arvensis) (Chaves, 2000) y Yuyo

Moro (Acroptilon repens) (Bezic et al., 2008). Es de destacar que el cultivo de dos años

de un maíz RR sobre un lote improductivo para la horticultura, debido a la infestación de

malezas perennes, permite un control muy importante y deja el suelo apto para la

producción de zapallo y cebolla (Esquercia, 2012).

6. Riego

Distintos trabajos muestran la respuesta del cultivo de maíz al agua aplicada,

aproximándose a una relación lineal entre el rendimiento y agua evapotranspirada (Martin

de Santa Olalla y de Juan Valero, 1997). Siendo mayor la dependencia de la

disponibilidad en momentos críticos dentro de un período dentro del cual está la floración.

En Río Negro se ha cultivado maíz con los tres métodos de riego: gravitacional,

aspersión y goteo. La mayor superficie se encuentra regada en forma gravitacional y

comprende, tanto distritos de riego tradicionales, como nuevos emprendimientos con

manejo de altos caudales instantáneos, ubicados en las márgenes de los ríos Negro y

Colorado. En riego por aspersión la superficie está en aumento y se utilizan

principalmente equipos de pivote central, también hay equipos de avance frontal en la


146

margen sur del Río Negro. En riego por goteo hubo experiencias en explotaciones

cercanas a Choele Choel y se está comenzando a trabajar con este sistema con

mangueras subsuperficiales en el margen norte, próximo a la localidad de General

Conesa.

El riego por aspersión se adapta mejor que el gravitacional a manejos similares a

los realizados en el cultivo de maíz de secano en zonas con mayores lluvias. En lotes

nuevos se observan, muchas veces, problemas de infiltración y escurrimiento, lo que

lleva a zonas de mayor rendimiento que otras, asociado por lo general a la humedad del

perfil de suelo (en pequeños bajos, donde se junta agua hay más vegetación). Además

de este tema, el origen aluvional de los suelos hace que haya una variabilidad espacial

muy grande (Guerra et. al., 1966) lo que genera heterogeneidad en el desarrollo del

cultivo. A todo esto hay que asociarle que las lluvias cubren poco, o prácticamente nada,

de las necesidades del cultivo durante su ciclo de desarrollo. Es por esto, que el riego

que debe aplicarse es integral y no suplementario, por lo que el agua aplicada mediante

el riego debería ser del orden de los 800 mm durante el ciclo del cultivo, lo cual lleva a

considerar un alto costo de aplicación del mismo. Por otro lado, los equipos de riego

deberían proveer láminas de riego superiores a los 10 mm por día en la época crítica

(enero). En muchos casos, pequeños problemas de funcionamiento de los equipos en

períodos próximos a la floración del maíz han ocasionado perdida de humedad del suelo

por debajo del umbral crítico de riego, lo cual repercute en los rendimientos. Se han

iniciado estudios para evaluar la variabilidad de los rendimientos en poca distancia, que a

priori se adjudican a infiltración, fertilidad, textura, salinidad, sodio, profundidad de capas

duras, topografía, etc.

En riego gravitacional, trabajos realizados durante muchos años con pequeños y

medianos productores, han mostrado a la siembra en surcos como una alternativa que

favorece la implantación y la estabilidad de rendimientos. Este tipo de siembra se

caracteriza por no necesitar la realización de un riego previo a la siembra y sembrar con

el suelo seco. El riego en plano tiene la ventaja de poder utilizar sembradoras

tradicionales y un manejo con menores complicaciones para las aplicaciones de

fitosanitarios y la cosecha. Sin embargo, si el productor no posee sembradora o no hay

seguridad que la misma va a estar disponible el día que se necesita se corre el riesgo de

que la humedad del suelo no sea la adecuada después del riego presiembra y se tenga

que sembrar con el suelo con menor humedad de la deseada o bien tener que realizar

otro riego previo, lo que atrasa el cultivo. Trabajos presentados en el Congreso de Riego

discontinuo (Zumelzú y Roqué, 2012) mostraban el uso del surco en la siembra directa

bajo riego por superficie, no ya por el problema de emergencia, sino para mejorar la


147

eficiencia de aplicación de riego debido a que si no hubiera surco, en muchos cultivos de

la rotación, el agua demoraría demasiado en llegar al pie de la parcela lo que llevaría a

una perdida elevada de agua por percolación profunda.

Este sistema de siembra sobre una cara del camellón del surco se adapta también

a la siembra sin roturar el terreno (Martínez et. al., 2010) (Figura 6) y en el último año se

ha realizado una sembradora con la posibilidad de cambiar el aporcador por un juego de

discos para sembrar sobre el surco del año anterior (Figura 7).

Figura 6. Siembra de maíz en surcos sin roturación previa del terreno.

Figura 7. Sembradora adaptada para formación del surco previo a la siembra y siembra sin roturación del terreno sobre surcos de años anteriores. Diseño EEA Valle Inferior y fabricada por El Pato SA, Pedro Luro.

7. El agua, los fertilizantes y los altos rendimientos

La fertilización con fósforo y nitrógeno asociada a los costos de estas prácticas, han

mostrado en ensayos no se observa respuesta al agregado de P cuando el fósforo

extractable (Bray modificado) es mayor a 14 ppm, de todas maneras la extracción de P


148

en dichos cultivos es muy importante, por lo que es imprescindible la fertilización para no

agotar el recurso. En caso de sistemas con rotaciones hortícolas muchas veces son estos

rubros los que agregan a sus costos el agregado de P que aporta a la rotación. El manejo

del P en nuevos emprendimientos, donde la horticultura no forma parte, adopta formas de

manejo similares a otras zonas.

En la mayoría de los ensayos, los mayores rendimientos de maíz se dan con N >

280 kg ha-1. Sin embargo la curva rendimiento vs. N, tiene una disminución de su

pendiente en forma importante entre los 150 y 200 kg de nitrógeno por ha. A partir de

estos datos y trabajos con distintos estratos de productores se observó que en la mayoría

de los casos el nivel económico adecuado de fertilización con nitrógeno se daba con el

agregado del orden de los 300 kg de urea por ha. Se debe tener en cuenta que el

nitrógeno extraído por grano en ensayos con resultados de altos rendimientos de maíz

(Reinoso et al., 2010) logra un equilibrio con una fertilización de 180 kg N ha-1 (390 kg de

urea por ha) (Figura 8). Sin embargo si se realiza un tratamiento con menor cantidad de

riegos, los rendimientos son menores y este equilibrio se da con la aplicación de 120 kg

de N por ha.

Figura 8. Rendimiento y contenido de Nitrógeno en planta y en grano frente a distintas dosis de Nitrógeno aplicadas.

Las características del riego gravitacional, hacen que en los riegos se aplique el

agua necesaria para llevar al suelo a capacidad de campo (CC) y, luego de un

determinado intervalo de tiempo, realizar una nueva aplicación llevando nuevamente el

suelo a CC sin un control preciso de la cantidad de agua aplicada. Frecuentemente, los

productores riegan antes de que se halla consumido en 60 % de agua útil para las

plantas (CIL-AYEE,1988), llegando los excedentes al sistema de drenaje disminuyendo


149

considerablemente la eficiencia de aplicación. Es por eso que parte del manejo de este

método de riego, pasa además de la velocidad de avance, la pendiente, el caudal

instantáneo, el ancho y largo de melga o surco, por el momento de riego que implica cada

cuanto tiempo se riega cada lote. La utilización de sensores de humedad que permitan

conocer el estado hídrico y el potencial agua del suelo, podrían adecuar el momento

oportuno de riego, mejorando la eficiencia de uso de agua sin disminuir la productividad

del cultivo. Es parte del trabajo actual la evaluación de distintos momentos de riego y

dosis de fertilizantes sobre los componentes del rendimiento del cultivo de maíz ( Reinoso

et al 2009, 2010a)

8. Ensayos comparativos de rendimiento

A partir de estas y otras experiencias es que se comenzaron a realizar ensayos

comparativos de rendimientos de materiales ajustando el manejo local para trabajar con

las menores limitaciones de los cultivos y realizar comparaciones dentro de manejos

cercanos a los potenciales de rendimiento. A partir de un proyecto de investigación

financiado por la Universidad Nacional del Comahue, se comenzó a trabajar

específicamente sobre altos rendimientos en los valles irrigados. De aquí se desprenden

ensayos con materiales comerciales con rendimientos comprendidos entre los 12.000 y

19.000 kg por hectárea, destacándose en ese momento el material Cargill Titanium I1G

(Margiotta, et al., 2001). Se obtuvieron rendimientos del orden de los 20.000 kg ha-1 en un

ensayo de fertilización y densidad de siembra con el material DK688 sembrando sobre el

camellón a doble hilera y con aplicación de 815 de urea por hectárea (Alarcón et al.,

2002). De una serie de ensayos comparativos de rendimientos desde el año 2006 a la

fecha se evaluaron componentes del rendimiento, curvas de secado de granos, fenología

(Margiotta et. al., 2008, 2009; Reinoso et. al.; 2010b). Se contó con cultivares de la

mayoría de las empresas comerciales y se destacan datos puntuales de rendimientos en

el orden de magnitud de los 20.000 kg ha-1, en la Figura 9 se observa un ensayo con

resultados de altos rendimientos durante una jornada de campo. Sin embargo, diversos

factores, entre otros, la heterogeneidad de los suelos, el manejo del agua y los

fertilizantes, el control de malezas hacen que no se observen grandes extensiones de

altos rendimientos.

En la campaña 2011/2012 se realizaron ensayos ajustando el manejo y aplicando

macro y micronutrientes. El año fue particular porque hubo altas temperaturas en el

período de floración, que incluso afectaron la polinización de muchos materiales. En la

Figura 10 se presentan los rendimientos de los materiales estudiados.


150

Existen casos puntuales de producción comercial con altos rendimientos, como por

ejemplo, en una parcela cerca a Viedma donde se cosecharon 30.000 kg en una

superficie de 1,5 hectáreas (A. Servera, comunicación personal) o los 17.000 kgha-1 de

grano cosechados en 25 has en el establecimiento La Media Luna en Choele Choel sobre

un material DK190 MGRR. Sin embargo un buen rendimiento esperado en la zona es de

11.000 kg ha-1 con expectativas de los 15.000 kg ha-1 en una parcela productiva. Sin

dudas, el trabajo que se comenzó, y debe tener continuidad, es determinar los factores

que influyen sobre la heterogeneidad de rendimiento en los ambientes de la norpatagonia

bajo riego y como actuar frente a ellos. Existen datos de ensayos con rendimientos

equivalentes a los 16.000 kg ha-1, destacándose ensayos de Rivas y Matarazzo (2009) en

el valle inferior del Río Colorado con una salinidad mayor que la del Río Negro, trabajos

en el Alto Valle del Río Negro (Cancio, 2012) y en los valles de la provincia del Chubut,

con rendimientos cercanos a los 34.000 kg ha-1 de materia seca para silo de planta entera

(Matinata, 2010). En la figura 11 se presenta la producción de materia seca particionada

por espiga y caña + hojas en distintos híbridos correspondiente a la campaña 2009/10 en

el valle inferior del Río Negro.

Figura 9. Imagen de un ensayo comparativo de rendimiento en la EEA Valle Inferior del Río Negro.


151

1500

1550

1600

1650

1700

1750

1800

1850

1900

1950

2000

N85

2 RR

DK67

0 VT3P

RO

DK74

7 V

T3PRO

KM

3601

RR

KM

4321

RR

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45YR

AL7

405

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05

AL7

308

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a144

Y

Rendim

iento

en g

rano (

g.m

-2)

Figura 10. Rendimiento en grano a 14 % H de materiales evaluados en la campaña 2011/2012.

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

40000

Kg

Ms

Ha

-1

Exp. M

R 8

5

39B

77

KM

3601 C

L M

G

38W

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L1

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LT

616 M

G

31Y

05 R

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622 M

GR

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DK

684 R

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LT

651

DK

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DK

190 M

GR

R2

NK

795 T

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P2053Y

AM

8323 C

L

LT

620 M

G

KM

2411

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2741 M

GR

R2

DM

2740 M

G

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60 A

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LT

625

AM

8316 M

G

DO

W 2

E464 C

L

LT

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GR

R2

DK

700 M

GR

R2

DK

747 M

GR

R2

DM

2750 C

L

DK

670 M

G

LT

618 M

G

SP

S 2

770 C

L

DK

699 M

G

32F

84 R

R

SP

S 3

5B

008 T

D M

AX

DE

SA

FIO

31F

25 R

R

NK

807 T

D M

AX

SP

S 7

M31 M

G

DO

W 5

48 H

XLL

AM

8318 T

D M

AX

Rendimiento de espiga Kg/Ha. Caña+ Hojas Kg/Ha

Figura 11. Rendimiento de MS total aérea y particionada en espiga y caña+hojas en híbridos de maíz sin limitaciones hídricas ni nutricionales en el Valle de Viedma, ciclo 2009/10.


152

9. Comentarios finales

Las condiciones de clima y suelo en los valles irrigados de la Norpatagnia son

diferentes a la zona núcleo de producción de maíz de la República Argentina,

destacándose la necesidad de riego para la producción de grano, mayor duración de los

días durante el verano y, en general, la mayor variabilidad espacial de propiedades

fisicoquímicas de los suelos. La zona puede producir altos rendimientos puntuales pero la

variabilidad de estos, aún dentro de un lote, es muy grande. La variación interanual de los

rendimientos potenciales en condiciones sin limitaciones hídricas ni nutricionales se debe

principalmente a modificaciones en el régimen térmico.

Conocer topes de rendimiento ayuda a trabajar sobre rendimientos reales y

ponerles extremos a distintos factores de manejo.

Los ciclos cortos tienen menores rendimientos pero, en ciertas ocasiones, se

adaptan mejor a condiciones de la rotación agrícola,

El riego presurizado en zonas áridas y semiáridas para el cultivo de maíz necesita

el agregado de un volumen de agua muy grande, lo implica un alto costo, por lo que la

optimización insumo producto, en este caso agua rendimiento, es una de las premisas a

tener en cuenta para la sustentabilidad del sistema (Riego deficitario controlado).

El riego gravitacional es una buena opción para realizar el cultivo de maíz, ya que el

consumo energético es menor que en aspersión, por lo tanto hay que utilizar técnicas que

favorezcan el desarrollo de cultivo bajo este manejo y regar en forma eficiente.

El maíz es un integrante fundamental en la rotación con horticultura, por lo que es

importante lograr altos rendimientos para obtener en pequeñas superficie retornos

importantes de una actividad que, además, está favoreciendo al recurso suelo para un

posterior cultivo hortícola.

Frente a un aumento de la superficie regada en la Norpatagonia, es lógico esperar,

que un porcentaje no menor al 30% de dicha superficie vaya a estar cultivada con maíz

para favorecer la sustentabilidad del sistema.

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156

Fecha de espigazón para maximizar el rendimiento del cultivo de

trigo (Triticum aestivum L.)f

Gómez, Dionisio 1*; Fraschina, Jorge 1; Salines, José 1; Vaglienti, Cristian 1; Arce,

Leonardo 1; Reartes, Fernando 1; Bainotti, Carlos 1; Donaire, Guillermo 1

1

INTA EEA Marcos Juárez. Grupo Mejoramiento de Trigo. * Autor de contacto: [email protected].

1. Introducción

Una correcta sincronización de los eventos fenológicos en cada ambiente resulta

ser el factor más importante para la adaptación y expresión de rendimiento de un cultivo

(Syme, 1968; Fischer, 1979; Richards, 1991; Gomez-Macpherson y Richards, 1995). La

elección de un cultivar adaptado y su adecuada fecha de siembra en cada ambiente es

una opción de manejo recomendada para optimizar el rendimiento de trigo en una región.

Existen numerosas publicaciones que reportan incrementos de rendimiento con fechas de

siembras tempranas, y reducción del rendimiento cuando se atrasa la fecha de siembra

después de una fecha considerada como óptima (Connor et al., 1992; Oweis et al., 1998

y 1999; Tavakkoli y Oweis, 2004).

En general la fecha de espigazón óptima para el cultivo de trigo debería combinar

un bajo riesgo de heladas con un alto coeficiente fototermal (Magrin et al., 1993). En la

región central norte triguera el mes de septiembre mantiene un promedio histórico de

registro de heladas que va disminuyendo en probabilidad de ocurrencia e intensidad de la

helada hacia fines del mes. Alcanzar el momento de espigazón lo más temprano posible

a la salida del invierno, permite ubicar el período crítico para rendimiento (350 GD previo

a la antésis) en un momento de menor temperatura y alta radiación. Si durante este

período la disponibilidad de agua y nutrientes resulta adecuada, se promueve el

desarrollo de una biomasa que maximiza la intercepción de la radiación y esto se traduce

en un mayor número de grano por unidad de superficie. Después de la ántesis la

ocurrencia de temperaturas moderadas favorecerán un adecuado crecimiento de los

granos.

El objetivo de este trabajo fue determinar una fecha de espigazón óptima para la

expresión del rendimiento de trigo en la región.

f Trabajo Publicado en Revista “Trigo y Cultivos Invernales”. 2012. AAPRESID. p.24-26.



157


Los experimentos se condujeron durante los años 2008, 2009 y 2010 en el campo

experimental de trigo de la EEA INTA Marcos Juárez, y en todos los casos se sembró

sobre rastrojo de soja de primera. Anualmente se sembraron 32 variedades comerciales

de trigo en siete fechas de siembra separadas cada 15 días, comenzando el 25 de abril

hasta el 25 de julio. Se sembraron parcelas de 5 m2 a cosecha en un diseño aleatorizado

con dos repeticiones. En cada parcela se registró la fecha de espigazón (EC 55), fecha

de madurez (EC 90) y se evaluó el rendimiento de grano con una cosechadora automotriz

W Wintersteiger. Los experimentos se condujeron libres de malezas, insectos y

enfermedades, con adecuado nivel de fertilización y utilizando riego suplementario para

corregir situaciones de estrés hídrico.

3. Resultados

En la Figura 1 se muestra la variación del rendimiento para los diferentes momentos

de espigazón durante los tres años. Se puede apreciar que en 2009 y 2010 el máximo de

rendimiento se alcanzó con momentos de espigazón durante la primera década de

octubre, mientras que en el año 2008 el máximo se alcanzó con espigazón durante la

segunda década de octubre. También se puede observar que antes de la época óptima

de espigazón, la caída de rendimiento fue muy variable. Por ejemplo en los años 2008 y

2009 las pérdidas de rendimiento fueron muy pronunciadas llegando hasta valores de

1100 kg/ha, en tanto que en el año 2010, hubo una disminución del rendimiento, pero

estos se mantuvieron cercanos la máximo.

A partir de la época óptima de espigazón el rendimiento se redujo de una manera

similar entre años. En la Figura 2 se muestran los rendimientos en función de la fecha de

espigazón en dias julianos, donde se ve que el rendimiento se redujo aproximadamente

en unos 80 kg/ha por cada día de atraso en la fecha de espigazón (82,6 kg/ha/dia para el

año 2008, 72,5 kg/ha/dia en el año 2009 y 82,5 kg/ha/dia en 2010).


158

Figura 1. Rendimiento promedio (kg/ha) y fecha de espigazón en períodos decádicos durante 2008, 2009 y 2010. (Gómez et al., 2012).

Figura 2. Rendimiento (kg/ha) y fecha de espigazón en día juliano durante 2008, 2009 y 2010. (Gómez et al., 2012).

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