Modelos de fertilización nitrogenada en trigo para apoyar el manejo sitio - específico del cultivo en el centro oeste bonaerense

En la Pampa Interior la información sobre la cual basar el manejo sitio-específico de la fertilización con nitrógeno (N) en el cultivo de trigo es escasa. El objetivo de este trabajo fue i) caracterizar la variabilidad espacial y temporal del rendimiento, la respuesta óptima económica a N (RespN), l...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Rompani, Juan Martín
Otros Autores: Mercau, Jorge Luis (co-dir.)
Formato: Tesis Libro
Lenguaje:Español
Publicado: 2024
Materias:
NITROGENO
ABONOS NITROGENADOS
TRIGO
TRITICUM AESTIVUM
PROPIEDADES FISICO - QUIMICAS SUELO
RENDIMIENTO DE CULTIVOS
BUENOS AIRES [PROVINCIA]
Acceso en línea:http://ri.agro.uba.ar/files/download/tesis/maestria/2025rompanijuanmartin.pdf
Aporte de:Registro referencial: Solicitar el recurso aquí
Biblioteca Central (FAUBA) de Universidad de Buenos Aires
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300 |a 102 p.  |b tbls., grafs., fot. 
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520 |a En la Pampa Interior la información sobre la cual basar el manejo sitio-específico de la fertilización con nitrógeno (N) en el cultivo de trigo es escasa. El objetivo de este trabajo fue i) caracterizar la variabilidad espacial y temporal del rendimiento, la respuesta óptima económica a N (RespN), la dosis óptima económica de N (DOE) y la eficiencia agronómica del uso de N del fertilizante (EUNf) para el cultivo de trigo en el centro oeste bonaerense; ii) evaluar su relación con variables ambientales estáticas y dinámicas a nivel sitio-específico y iii) generar modelos predictivos de diferente grado de complejidad que mejoren el manejo de la fertilización nitrogenada. Se realizaron 63 ensayos a campo de N en microparcelas de trigo, entre las campañas 2013 y 2022. Se relevaron 34 variables explicativas dinámicas y estáticas, se cuantificó simultáneamente la magnitud de la variabilidad espacio-temporal de las variables respuesta y se desarrollaron y compararon modelos para explicarlas. Las variables clásicas de diagnóstico de N, como el N-nitrato y el Nan, no fueron significativas para explicar la DOE utilizadas de manera aislada. La lluvia acumulada en marzo-julio (Pp_mar_jul) fue la variable simple que mejor explicó el rendimiento del testigo sin N (RendN0) en forma cuadrática (r² = 0,40), mientras que el déficit hídrico total (Def_tot) presentó la mayor capacidad de explicación del rendimiento a la DOE (RendDOE; r² = 0,45), la RespN (r² = 0,44) y la EUNf (r² = 0,38), mediante una relación lineal negativa. El contenido de arena 0-20 cm fue la variable independiente que mejor explico la DOE, con una relación cuadrática (r² = 0,42). Los modelos de regresión lineal múltiple (MLM) explicaron entre el 25 y el 42% de la variabilidad de las variables respuesta (RRMSE entre 28 y 69%). La potencia de los MLM se vio limitada debido a su dificultad para modelar efectos no lineales. Las predicciones más robustas de las variables respuesta resultaron de la combinación de variables estáticas y dinámicas mediante modelos multivariados de árboles de decisión. Los árboles que incluyeron variables explicativas hasta el momento de fertilización (AF), presentaron ajustes entre el 44 y el 72 por ciento (RRMSE de 17 a 55 por ciento). La Pp_mar_jul, la elevación relativa (Rel_Elev), la conductividad eléctrica aparente a 30 cm (CEa30) y el agua inicial a 1 metro (SW), fueron los factores de mayor relevancia en los AF. La inclusión de variables dinámicas, medidas durante el ciclo completo del trigo, en árboles de toda la campaña (AC), mejoró el desempeño general respecto de los AF. Los AC explicaron entre el 56 y el 70 por ciento de la variabilidad de las variables respuesta (RRMSE entre 19 y 47 por ciento), siendo el déficit hídrico la variable explicativa de mayor importancia. El error de los distintos modelos se encontró dentro de los rangos reportados por otros estudios de manejo de N en cereales. Los modelos desarrollados en este trabajo son sitio-específicos y cubren el espacio entre modelos simples de una sola variable y más complejos como los de simulación. Este estudio amplía y complementa esfuerzos anteriores realizados en Argentina para el diagnóstico de la fertilización nitrogenada en el cultivo de trigo, brindando a los productores un esquema de trabajo flexible para ajustar la dosis de N a aplicar. 
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