Revista Red de Nutrición de Cultivos del Norte Argentino - Aapresid. Campañas 2020/21 y 2021/22.

RED DE NUTRICIÓN DE CULTIVOS DEL NORTE ARGENTINO Resultados Campañas 2020/21 y 2021/22

COORDINACIÓN GENERAL

EMPRESAS PARTICIPANTES

COORDINACIÓN TÉCNICA

Sumario

> RED DE NUTRICIÓN DE CULTIVOS DEL NORTE

04

¿Qué es la Red de Nutrición de Cultivos del Norte? ¿Para qué la Red de Nutrición de Cultivos del Norte? ¿Qué hacemos y quiénes participan?

05

Agradecimientos EVALUACIÓN DE LA FERTILIZACIÓN NITROGENADA EN MAÍZ EN EL NEA

06 07

Introducción Materiales y métodos

10 22

Resultados Consideraciones finales

25

HUELLA DE CARBONO: CÓMO FERTILIZAR REDUCIENDO LAS EMISIONES Y AUMENTANDO LA PRODUCTIVIDAD

30

RECONSTRUCCIÓN DEL FÓSFORO DEL SUELO: MANEJO SITIO ESPECÍFICO Y RESPUESTA A LARGO PLAZO

31

Introducción Materiales y métodos

33 35

Resultados Conclusiones

RED de NUTRICIÓN de CULTIVOS del NORTE ARGENTINO ¿Qué es la Red de Nutrición de Cultivos del Norte?

Es una red para la generación de conocimiento e intercambio de experiencias sobre el manejo de la nutrición de cultivos en el norte argentino, con el fin de mejorar la competitividad de los sistemas productivos de dicha región.

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RED DE NUTRICIÓN DE CULTIVOS DEL NORTE

¿Para qué la la Red de Nutrición de Cultivos del Norte?

4

Una nutrición adecuada de los cultivos permite optimizar la eficiencia de uso de los recursos e insumos utilizados en la producción (García et al., 2010) y mejorar la capacidad de los cultivos de afrontar estrés biótico y abiótico. A su vez, no solo genera efectos inmediatos sobre la producción, sino que, acompañada de otras prácticas como rotación de cultivos, cultivos de servicio, siembra directa, entre otros permite generar un suelo de mayor fertilidad y productividad (García F., 2006).

En la región norte de la Argentina la práctica de fertilización no es habitual de los sistemas de producción (Calviño y Monzon, 2009) debido, entre otras causas, a la escasa información disponible sobre la nutrición de los cultivos. Por otro lado, se ha reportado un deterioro de la fertilidad química, física y biológica de los suelos (Osinaga et al, 2018; Villarino et al., 2016) debido a las pérdidas de materia orgánica del suelo tras los años de agricultura (Villarino et al., 2017) por las elevadas tasas de mineralización propia de la región (Koritko et al, 2019; Vizgarra et al, 2018) y al cambio de uso del suelo

(Bauman, 2016). Por lo tanto, es clave la generación y divulgación de información sobre el ajuste nutricional de los cultivos que permita contribuir a mejorar y sostener la capacidad productiva de los ambientes del norte argentino.

Actualmente la red está abordando dos líneas experimentales “Manejo de N en maíz” y “Estrategias de nutrición en las rotaciones” en respuesta a la fuerte demanda de información de parte de los productores. Los objetivos de estas son: Manejo de N en maíz: •Evaluar la respuesta productiva, económica y ambiental de la fertilización nitrogenada en maíz.

•Entender los factores que determinan la respuesta (interacciones con factores del ambiente y del manejo).

•Desarrollar modelos de probabilidad de respuesta económicamente viable.

•Evaluar métodos de diagnóstico para la fertilización nitrogenada.

Estrategias de nutrición en las rotaciones: • Evaluar la respuesta productiva-económica de diferentes estrategias de nutrición en diferentes ambientes y sistemas de cultivo.

•Evaluar el impacto de diferentes estrategias de nutrición sobre la capacidad productiva de los suelos.

•Determinar la respuesta de los cultivos a la aplicación de nitrógeno (N), fósforo (P), azufre (S) y otros nutrientes en diferentes ambientes y sistemas de cultivo.

•Evaluar metodologías de diagnóstico para la fertilización nitrogenada, fosfatada y azufrada.

¿Qué hacemos y quienes participan?

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

A nivel experimental se trabajó en 37 sitios distribuidos en la región NEA principalmente y en el NOA. A su vez llevamos adelante acciones de transferencia como jornadas a campo, talleres de intercambio y giras técnicas; divulgamos conocimiento generado y experiencias a través de nuestra web, redes sociales y publicaciones técnicas.

Las actividades de experimentación son llevadas a cabo dentro de los sistemas de producción en campos de productores, debidamente protocolizadas y ejecutadas por un profesional responsable en cada zona. Participan de la Red empresas que proveen insumos fertilizantes y servicios de análisis de suelo, aportando conocimiento, tecnología y apoyo económico para llevar adelante el proyecto. La Red cuenta con una Coordinación Técnica, representada por el Ing. Agr. (Dr.) Nicolás Stahringer, quien brinda soporte científico, analiza datos y transfiere los resultados. Finalmente hay una Coordinación General a cargo del programa Sistema Chacras de Aapresid, representada por el Ing. Agr. (M. Sc.) Andrés Madias y la Ing. Agr. Suyai Almirón, para coordinar la ejecución de las diversas actividades planificadas en el proyecto.

Agradecimientos La presentación del siguiente informe de avances es posible gracias al aporte y trabajo de un gran número de productores, técnicos, instituciones y empresas participantes de la Red. A continuación, los responsables de cada actividad: Generación de demandas de conocimiento, conducción de ensayos y generación de datos: Sitios Bandera: Emilse Vigliecca, René Ponce y German Esponda.

Sitios Sachayoj: Victorio Morand, Oscar Pagniez, Alejandro Figueroa, Juan Carlos Cotella, Alejandro Ramos, Ezequiel Krieger, Mario Gatto, Juan José Gatto, Juan Carlos Gatto y Miguel Gauchat.

Sitio Pampa Cejas: Nicolas Listello.

Sitio Weisbourd: Sergio Peralta.

Sitio Aerolito: Sergio Peralta, Walter Fontanellas y Miguel Lopez.

Sitio Pampa del Infierno: Adrian Garello y Andrés Madias.

Sitio Colonia Elisa: Martin Goujon y Andrés Madias.

Sitio Hermoso Campo: Ariel Conrradi, Solana Romano y Andrés Madias.

Sitio Loro Blanco: Mariana Soneira.

Sitio Gral. Capdevila: Wilson Schultz.

Sitio Corzuela: Nicolás Yansen y Gabriel Soneira.

Sitio Pampa Tolosa: Santiago Nóbile.

Sitio Otumpa: Emmanuel Ortiz y Walter Hauch, Daniel Kohn, Denis Valdez y Sebastián Rodríguez.

Sitio Río Muerto: Gastón Corgnialli.

Sitio La Montenegrina: Carlos Simón.

Sitio Mesón de Fierro: Verónica Sauer.

Sitio Tostado: Eduardo Corvi y Favio Gunzel.

Sitio Reconquista: Nicolas Marenga Sitio Lajitas y Rosario de la Frontera: Tomás Jándula.

Sitio Los Frentones: Leandro Zilli, Santiago Frini y Adrián Garello.

Ramiro Caunedo y Victoria Moser (pasantes de Aapresid), Fabian Landriel, Diego Poliszczuk, Denis Petelko y Denis Gisbert (tesistas de la FCA-UNNE) por su gran colaboración en la toma de muestras y recolección de datos en varios de los sitos.

Tamara Velázquez, Diego Quintana, Regina Barrios y Alejandro Córdoba por la gestión en la entrega de fertilizantes a los sitios de experimentación y soporte en la realización de la recorrida por ensayos: Nicolás Gonzalez Midón y Daniela Sarracini por su ayuda en la recepción y envío de muestras de suelo.

Coordinación Técnica: Nicolás Stahringer (UNNE).

Javier Fernández por su contribución en el análisis de datos, redacción y revisión de informe.

Coordinación General: Andrés Madias y Suyai Almirón (Sistema Chacras – AAPRESID) Empresas participantes: La Red de Nutrición de Cultivos del Norte 2020-2021 y 2021-2022 fue posible gracias al apoyo de las siguientes empresas: YARA y Experta-AGD.

EVALUACIÓN DE LA FERTILIZACIÓN NITROGENADA EN MAÍZ EN EL NEA Nicolás I. Stahringer1, Javier A. Fernández2, Andrés Madias3 y Suyai Almirón3 Fac. de Ciencias Agrarias – Universidad Nacional del Nordeste The University of Queensland 3 Aapresid – Sistema Chacras 1

2

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RED DE NUTRICIÓN DE CULTIVOS DEL NORTE

Introducción

6

El nitrógeno (N) es el pilar de la nutrición del maíz, siendo el nutriente que más frecuentemente limita la producción de este cultivo (Correndo y García, 2014). La fertilización nitrogenada en maíz es una práctica habitual debido a la relación positiva costo/beneficio de aplicar N por la elevada frecuencia con la que se obtiene respuesta positiva (Salvagiotti et al., 2002). Por este motivo, se considera que el N es la “bala de plata” en la fertilización nitrogenada en maíz (Reussi Calvo et al., 2020).

El incremento de productividad como respuesta al aumento del N disponible se ajusta a lo que se conoce como respuesta de rendimientos decrecientes (Maddoni et al, 2003).

Una forma simplificada de interpretarlo es utilizando un modelo conocido como linealplateau. Básicamente, la interpretación de dicho modelo consiste en que se observa un aumento del rendimiento en forma lineal mientras este nutriente limita la producción.

Luego, llegado un punto, la respuesta deja de ser lineal al aumento de la dosis de N porque este nutriente deja de ser limitante y pasan a serlo otros recursos (agua, otros nutrientes, etc.). A partir de dicho punto, por

más que se continúe incrementando la dosis de N no habrá incremento de productividad y se habrá alcanzado un “techo” que se conoce como “plateau”.

La principal herramienta utilizada en Argentina para el diagnóstico y la posterior recomendación de N en maíz se basa en la disponibilidad de N (Nd), que se obtiene de sumar el N del suelo (Ns) (obtenido mediante la determinación del N de nitratos en el suelo en la profundidad de 0-60 cm previo o a la siembra) más el N aportado por el fertilizante (Nf). En general, en la región pampeana se ha observado que el Nd (Ns+Nf) explica buena parte de la variación del rendimiento del maíz. Sin embargo, mejores diagnósticos pueden ser obtenidos considerando otras variables como: factores de suelo limitantes, variables climáticas, factores de manejo (plagas, enfermedades, malezas), presencia de napa, disponibilidad de otros nutrientes, aporte de N mineralizado durante el ciclo del cultivo, entre otros (Correndo y García, 2014). No obstante, esta herramienta no está calibrada (ajustada) para los sistemas de producción del norte argentino.

Más del 90 % del N se encuentra en la materia orgánica (MO) del suelo (Echeverría et al., 2014), razón por cual la disminución de la MO trae aparejado una reducción de la disponibilidad de N, entre varias consecuencias negativas para el suelo.

Estudios realizados en el norte argentino por Villarino et al. (2017) muestran perdidas de aproximadamente 30 % de la MO tras los primeros 10 años de agricultura. Por otro lado, ha sido demostrado en un estudio reciente que recopiló información de 788 experimentos de N en maíz en Argentina, que cuanto mayor es el rendimiento objetivo mayor es la demanda del cultivo por este nutriente (Correndo et al., 2021).

En el norte se está observando en los últimos años un incremento de los rendimientos del cultivo de maíz, al mismo tiempo que los suelos presentan cada vez más años de agricultura (reflejado en menores concentraciones de MO en general). Esta realidad, de creciente demanda de N por maíces cada vez con mayores potenciales productivos, en un escenario de menor oferta de N por parte del suelo, conlleva a que cada vez se esté fertilizando más, aún sin disponer de las herramientas (modelos) calibradas para la región.

De esta manera, los objetivos planteados inicialmente en esta Red son: (i) evaluar la respuesta a la fertilización nitrogenada en maíz en el norte argentino y como factores ambientales y de manejo la afectan y (ii) calibrar (ajustar) umbrales críticos de N disponible en el suelo para el diagnóstico de la fertilización del cultivo.

Materiales y métodos Se realizaron un total de 26 experimentos de N en maíz en diferentes lotes de producción en siembra directa con diferentes historiales de manejo previo. De ellos, 12 experimentos se condujeron durante la campaña 2020-2021 y 14 en la campaña 2021-2022. Cabe destacar, que en la campaña 2021-2022 se hicieron 12 experimentos más de N en maíz, pero no se presentan en este informe porque los datos no se recibieron a la fecha de la elaboración de esta publicación por retraso en la cosecha, motivo por el cual serán presentados junto con los de la siguiente campaña. A su vez, en la campaña 2021-2022 se comenzaron a conducir tres experimentos de Estrategias de nutrición de las rotaciones en los cuales se mantienen los mismos tratamientos en los mismos sitios a lo largo de los sucesivos cultivos de la rotación. Los experimentos se distribuyeron, en las provincias de Santiago del Estero, Chaco, Santa Fe y Salta (Figura 1).

MANEJO De los 26 experimentos evaluados en este trabajo, 19 fueron realizados en macroparcelas (MA) y 7 en microparcelas (MI). En la campaña 2020-2021 los ensayos en MI estuvieron ubicados en las localidades de Reconquista (Santa Fe), Colonia Elisa (Chaco), Hermoso Campo (Chaco) y dos en Sachayoj (Santiago del Estero), en cuanto que en la campaña 2021-2022 los únicos dos ensayos en MI se hicieron en Concepción del Bermejo (Chaco). De aquellos realizados en MA en la campaña 2020-2021 los siete que se hicieron estuvieron en localidades de Chaco (1) y Sgo. del Estero (6), mientras que en la campaña 2021-2022 hubo cinco

en Chaco y siete en Sgo. del Estero (Tabla 1).

Todos los ensayos se condujeron en secano.

En la campaña 2020-2021, las fechas de siembra de todos los ensayos estuvieron concentradas en tres semanas, del 23/12/20 al 13/1/21, mientras que en la campaña 20212022 los ensayos fueron sembrados entre el 23/12/21 y el 24/1/22. La mayor ventana de siembra en la última campaña se debió a la falta de humedad que obligó a retrasar la fecha de siembras en algunos sitios. Por su parte, considerando las dos campañas, las densidades de siembra variaron de 48000 a 75000 plantas ha-1 (pl ha-1) siendo el promedio 56000 pl ha-1. Se utilizaron

diferentes híbridos que fueron definidos por los responsables de cada sitio (Tabla 1).

El antecesor estival predominante fue soja de primera (88 % de los sitios), seguido por maíz (8 % de los sitios) y algodón (1 sitio).

Como antecesor invernal en 54 % de los sitios se hizo barbecho, en 31 % hubo trigo y en un 15 % se hicieron cultivos de servicio (vicia pura o consorciada con triticale).

El control de malezas e insectos se hizo siguiendo el manejo del productor. Hubo tres sitios en los que se tuvo problemas con cogollero (uno en Colonia Elisa y dos en Concepción del Bermejo), para lo cual se debió reforzar el control con insecticida.

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Figura 1. Sitios en los que se hicieron los experimentos en Santiago del Estero, Chaco, Santa Fe y Salta.

N Mz = ensayos de N en maíz. ENR = experimentos de estrategias de nutrición de las rotaciones.

7

Tabla 1. Descripción de las características de manejo adoptadas en los sitios de experimentación.

Si�o

Dens.

Fecha de siembra siembra (pl ha-1)

Fuente N

Momento Aplicación N

Forma Aplicación N

50000

Algodón

Barbecho

K 9606 VIP 3

Nitrodoble

V2-V3

Voleo

CEL_21

23/12/20

48000

Soja 1°

Barbecho

NEXT 22.6 PW

Urea

Siembra

Incorporado

SAJ_21a SAJ_21b

26/12/20 26/12/20

55000

Soja 1°

B 510 PWU

V7-V8 V7-V8

Voleo Voleo

2/1/21 2/1/21 2/1/21 2/1/21

Soja 1° Soja 1°

Nitrodoble Nitrodoble

HCA_21a HCA_21b OTU_21a OTU_21b

55000 50000

Barbecho Barbecho

50000 55000 55000

Soja 1° Soja 1°

SAJ_21c SAJ_21d

5/1/21 6/1/21

65000 60000

SAJ_21e

13/1/21

60000

SAJ_21f

9/1/21 6/1/22

60000 57000

8/1/22 22/1/22

AER_22a AER_22b 22/1/22 OTU_22a 29/12/22 OTU_22b 29/12/22 SAJ_22a RIO_22 LOR_22 COR_22 RED DE NUTRICIÓN DE CULTIVOS DEL NORTE

Geno�po

6/1/21

CAP_22b

|

Ante.

Invernal

REC_21

CDB_22a CDB_22b 6/1/22 BAN_22a 27/12/21 5/1/22 WEI_22 8/1/22 CAP_22a

8

Ante.

Es�val

57000 51000 63000 50000 75000 50000 50000 58000 63000

23/12/22 24/1/22

60000 50000

8/1/22 11/1/22

57700 57700

Soja 1° Soja 1° Soja 1° Soja 1° Soja 1° Soja 1° Soja 1° Maíz Soja 1° Soja 1° Soja 1° Soja 1° Soja 1° Soja 1° Soja 1° Soja 1° Maíz Soja 1° Soja 1°

B 510 PWU Vicia** V4-V5 DUO 225 PW Nitrodoble Vicia+Trit.** DUO 225 PW UAN Emergencia Vicia Urea NBPT V8 DK 72-20 VT4P Vicia V8 DK 72-20 VT4P Urea NBPT Barbecho UAN Plus V6 P 2089 PWU Trigo UAN Plus V6 B 510 PWU Barbecho Barbecho Barbecho Barbecho Trigo Trigo Trigo Trigo Barbecho Barbecho Barbecho Barbecho Trigo Barbecho Trigo Trigo

P 2089 PWU P 2089 PWU B 510 PWU B 510 PWU P 2089 DK 7320 VT4 DK 7220 VT4 DK 7220 VT4 DK 7210 VT3 B 8472 PW Next 25.8 Next 25.8 B 510 PWU BRV 8472 Next 25.8 Next 25.8

Voleo Chorreado Voleo Voleo Chorreado Chorreado

UAN Plus

V7

Chorreado

UAN Plus Nitrodoble

V6 V6

Chorreado Voleo

Nitrodoble V6 Voleo Urea Pre siembra Incorporado Urea Siembra Incorporado Nitrodoble Pre siembra Incorporado Nitrodoble Pre siembra Incorporado Urea Siembra Incorporado Urea

Siembra

Incorporado

Nitrodoble Nitrodoble

V3-V4 V3-V4

Voleo Voleo

SolMix Nitrodoble

V4-V5 Siembra

Chorreado Incorporado

Nitrodoble Nitrodoble

V5-V6 Siembra

Voleo Chorreado

REC = Reconquista. CEL = Cnia. Elisa. SAJ = Sachayoj. OTU = Otumpa. HCA = Hermoso Campo. CDB = Con. del Bermejo. BAN = Bandera. WEI = Weisburd. CAP = Gral. Capdevilla. AER = Aerolito. RIO = Río Muerto. LOR = Loro Blanco. COR = Corzuela. * Dato no informado. ** Cul�vo de servicio pastoreado.

DISEÑO EXPERIMENTAL Y TRATAMIENTOS Tanto los experimentos en MA como aquellos en MI fueron conducidos con un diseño en bloques completamente aleatorizados (DBCA) con dos repeticiones como mínimo y tres repeticiones en 65 % de los sitios.

Las MA tuvieron un ancho mínimo de ocho surcos y un largo mínimo de 150 m, la cual varió hasta anchos de 20 a 30 m y largos de 200 m según la maquinaria disponible en cada sitio (Figura 2).

En la mayoría de los ensayos los tratamientos

aplicados fueron 0, 40, 80 y 160 kg N ha-1. A su vez, otras dosis N, en general dentro del mismo rango, fueron utilizadas en seis sitios.

De acá en adelante todos los tratamientos se los denomina colocando la dosis seguido de la letra N (por ej.: 0N, 40N, 80N, 160 N, etc.).

Figura 2. Ensayos en macroparcelas en Gral. Capdevilla (Chaco) en lote con un sector de abra, señalado en rojo (CAP_22a) y otro de monte en la mitad inferior (CAP_22b). Cada ensayo tuvo tres repeticiones y cinco tratamientos (0N, 40N, 80N, 160N y 160N+S+Zn).

Fotos: Ing. Agr. Wilson Schultz (HyH) y equipo de Experta (AGD).

31% entre V4-V6 y en el 19 % entre V7-V8.

Las formas de aplicación fueron: al voleo (42 % de los sitios), incorporado (31 % de los sitios) y chorreado (27 % de los sitios).

En los casos en que se utilizó urea esta fue incorporada para que no haya riesgo de volatilización (Tabla 1).

En seis experimentos también se evaluó el agregado de azufre (S) y cinc (Zn) en un tratamiento adicional que tenía 160 kg N ha-1, más 20 kg S ha-1 y 0,7 kg Zn ha-1 (este último aplicado vía foliar con Zintrac como fuente).

Las muestras de suelo se tomaron en momentos próximos a la siembra, en las profundidades de 0-20, 20-40 y 40-60 cm

para caracterización de la fertilidad. Para determinar agua útil (AU) se muestreo hasta un mínimo de 1 m y siempre que fue posible hasta 2 m. Los análisis de suelos se realizaron en su mayoría en el laboratorio Ag Lab (La Carlota, Córdoba).

RESPUESTA A LA FERTILIZACIÓN Para evaluar si hubo o no respuesta significativa a la fertilización nitrogenada se lo hizo utilizando los rendimientos obtenidos, realizando un análisis de varianza en cada sitio con el software Infostat 2020 (Di Rienzo et al., 2020).

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Como fuente de N se utilizaron fuentes solidas (77 % de los sitios) y liquidas (23 % de los sitios), siempre adoptando la manera en que habitualmente cada productor emplea para aplicar fertilizantes. Así, las fuentes empleadas fueron nitrodoble (50 % de los sitios), urea (19 % de los sitios), UAN Plus (15 % de los sitios), Urea NBPT (8 % de los sitios), SolMix (4 % de los sitios) y UAN (4 % de los sitios). El momento de aplicación de los fertilizantes fue desde presiembra hasta el estado fenológico de V8 según la escala de Ritchie y Hanway (1982). En el 38% de los ensayos se aplicaron entre presiembra y emergencia, en el 12 % entre V2-V3, en el

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Resultados

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CARACTERIZACIÓN DE LOS SITIOS

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En la tabla 2 se presenta una síntesis de las características ambientales de los sitios donde se condujeron los experimentos en las campañas 2020-2021 y 2021-2022.

Existe una gran amplitud de años de agricultura entre los sitios, desde un mínimo de 2 años hasta un máximo de 80 años. El 50 % de los lotes tenía entre 14 y 30 años, siendo que el 25 % de lotes más jóvenes tenían menos de 14 años. Entre los suelos que están mapeados hay principalmente molisoles y en menor medida entisoles y alfisoles. Dos sitios fueron ambientes de abra (OTU_21b y CAP_22a) y el resto monte.

Considerando ambas campañas, la cobertura inicial varió entre 0 y 98 % (Tabla 2). Debido a las elevadas temperaturas en el NEA, es común encontrar poca cobertura en los lotes. Esto se vio en un 25 % de los sitios, en los que la cobertura inicial fue menor al 35 %, lo cual hace que se pierda más rápidamente la humedad, entre varios aspectos negativos. Cabe resaltar que en general los lotes donde se condujeron los ensayos en la campaña 2020-2021 tenían menos cobertura (la mitad de los lotes de esa primera campaña tenía entre 10 y 15 %) que los lotes de la campaña 2021-2022 (75% de los sitios tenía como mínimo 56 % de cobertura). De esta manera, no solamente se tuvo mayor porcentaje de suelo cubierto al inicio de la campaña 2021-2022, sino que también esta tendencia fue más uniforme entre los diferentes sitios, hecho que se percibe por una menor variabilidad de los datos en la figura 3.

Figura 3. Porcentaje de cobertura inicial observada en los sitios donde se condujeron los experimentos en las dos campañas agrícolas.

La gran mayoría de los sitios tiene 50 % o más de limo, con valores que van de 45 a 79 % para este tamaño de partículas.

La arena fue el tamaño de partícula que presentó mayor variabilidad entre los sitios, observándose desde 1 % como mínimo hasta 37 % como máximo. La mitad del total de los sitios tenía una concentración de P (Bray 1) igual o superior a las 39 ppm, indicando que en general los suelos estaban muy bien provistos de P, pero

también hubo cuatro lotes con menos de 20 ppm, lo cual es para destacar ya que en general a la región se la considera con buenos niveles de este nutriente. Cuando se utilizaron arrancadores en sitios con bajo P, el N contenido en dichos fertilizantes se sumó al N del suelo.

Los valores de pH estuvieron entre 5,5 y 7,5 (promedio = 6,9), con una tendencia a encontrar menores valores en sitios con más años de agricultura (Figura 4).

8.0 7.0 5.0

y = 7,0673 - 0,0078 x R² = 0,1685

4.0

3.0 2.0 1.0 0.0

0

10

20

30

40

50

60

70

80

Años de agricultura

Figura 4. Valores de pH del suelo de los sitios donde se condujeron los experimentos en las dos campañas agrícolas, ploteados según los años de agricultura de cada sitio.

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pH del suelo

6.0

11

Tabla 2. Descripción de las características ambientales de los sitios de experimentación.

Tabla 2. Descripción de las caracterís�cas ambientales de los si�os de experimentación.

Argiudol acuer�co

Arena (%) 25

6,6

65

MO (%) 1,0

CEL_21

80

15

Hapludol �pico

10

79

11

5,5

39

1,6

20

118

60

60

No

SAJ_21a

36

15

Argiudol acuico

26

64

10

6,5

58

2,3

10

135

23 34

442 431

55

63

No

SAJ_21b

16

15

Argiudol acuico

34

58

8

6,9

66

3,7

49

139

46

431

75

85

Durustol �pico

18

60

22

7,2

59

2,2

75

59

41

570

63 30

No

HCA_21a

55 40

HCA_21b

75

35

Durustol �pico

34

52

14

6,8

15

1,9

73

82

25

570

40

30

No

OTU_21a

14

70

*

28

63

10

7,1

94

2,9

67

92

47

509

38

18

No

OTU_21b

24

40

*

26

60

14

6,4

77

2,9

27

187

38

509

26

15

No

SAJ_21c

18

*

*

1

68

31

6,8

99

2,6

58

73

37

340

10

*

*

*

*

*

7,1

97

3,0

70

87

44

300

40 *

No

SAJ_21d

51 *

SAJ_21e

20

*

*

3

70

27

6,8

99

2,7

55

64

*

No

16

*

*

7

60

33

7,5

99

2,6

29

51

300 324

*

SAJ_21f

83 71

*

*

No

CDB_22a

7

56

Us�fluvent mólico

21

53

27

6,6

99

2,5

51

163

*

432

69

35

No

CDB_22b

14

56

Us�fluvent mólico

23

52

25

6,7

100

2,4

41

113

*

432

73

37

No

BAN_22a

30

70

Haplustol �pico

21

59

20

6,5

91

2,0

25

88

*

285

19

38

Si

WEI_22

11

80

*

29

51

20

7,3

69

2,5

19

120

*

303

31

17

No

CAP_22a

50

92

Haplustol Fluven�co

14

62

25

6,8

63

2,7

44

30

*

260

61

68

Si

CAP_22b

22

98

Haplustol Fluven�co

17

64

19

7,0

67

2,9

51

48

*

260

76

70

Si

AER_22a

15

80

*

20

60

20

7,1

93

2,2

36

111

*

408

80

64

No

AER_22b

30

80

*

19

60

22

7,4

80

2,1

27

85

*

408

79

69

No

OTU_22a

18

61

Argiustol

22

60

18

6,8

95

4,0

38

105

*

526

70

52

No

OTU_22b

15

63

Argiustol

18

63

19

6,9

100

3,8

30

97

*

526

46

36

No

SAJ_22a

17

0

*

22

62

16

7,4

100

2,5

39

69

*

450

65

59

No

RIO_22

2

*

*

37

45

18

7,0

100

2,8

42

297

*

342

44

41

No

LOR_22

14

40

Durustalf

28

53

19

7,1

90

2,3

41

85

*

659

90

52

No

Si�o REC_21

Años de Cobagricultura Inicial (%) 25 10

Suelo

Limo (%) 55

Arcilla (%) 20

pH

SB (%)

P (ppm) 6

Ns 0-60 (kg ha-1) 45

Nan (ppm) 36

Lluvias (mm) 562

AU 0-1% 80

AU 0-2% 70

Napa No

No

No

16 50 * * * * 6,8 100 2,7 32 56 * 393 * * No COR_22 REC = Reconquista. CEL = Cnia Elisa. SAJ = Sachayoj. OTU = Otumpa. HCA = Hermoso Campo. CDB = Con. del Bermejo. BAN = Bandera. WEI = Weisburd. CAP = Gral. Capdevilla. AER = Aerolito.

RIO = Río Muerto. LOR = Loro Blanco. COR = Corzuela. Si�os_21 son de la campaña 2020-2021 y si�os_22 son de la 2021-2022. AU = agua ú�l en % de 0-1 m y de 0-2 m. * Dato no informado.

relacionados con balances negativos de nutrientes (exportación de nutrientes sin o con baja reposición). Sin embargo, también se destacan sitios con entre 15-20 años de agricultura cuyos suelos se encuentran con

Con el transcurrir de los años de agricultura también se percibe una disminución del porcentaje de saturación de bases (SB) (Figuras 5) y de la materia orgánica (MO) (Figuras 6), hechos que posiblemente estén

3,7 a 4,0 % de MO, producto de un manejo que promueve mejores balances de carbono a través de la incorporación de cultivos de servicio y un mayor porcentaje de gramíneas en la rotación.

100

60 40 y = -0.8671x + 103.63 R² = 0.6716

20 0

01

02

03

04

05

06

07

08

0

Años de agricultura

Figura 5. Valores de porcentaje de saturación de bases (SB) de los sitios donde se condujeron los experimentos en las dos campañas agrícolas, ploteados según los años de agricultura de cada sitio.

Figura 6. Valores de materia orgánica (MO) de los sitios donde se condujeron los experimentos en las dos campañas agrícolas, ploteados según los años de agricultura de cada sitio.

|

SB (%)

80

13

Los niveles de N de nitratos a la siembra (N suelo 0-60 cm) fueron muy variables y exploraron un rango de 30 a 297 kg N ha-1 considerando todos los sitios de las dos campañas (Tabla 2). En la figura 7 se observa que el valor promedio de N suelo 0-60 cm (señalado con “x” en los gráficos de cajas) fue similar en ambas campañas (aproximadamente 100 kg N ha-1), pero en la campaña 2020-2021 hubo una tendencia a valores más altos en relación a la campaña 2021-2022.

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RED DE NUTRICIÓN DE CULTIVOS DEL NORTE

Figura 7. N suelo (0-60 cm) a la siembra en los sitios donde se condujeron los experimentos en las dos campañas agrícolas.

14

agrícolas, las precipitaciones durante el periodo de siembra a cosecha variaron entre 260 y 659 mm. El porcentaje de agua útil (AU %) disponible en la mitad de los sitios de la campaña 2020-2021 fue menor en las profundidades de 0-1 m principalmente (4055 %) y 0-2 m (30-63 %) comparado con la

RENDIMIENTOS EXPLORADOS

Capdevila (CAP_22b), respectivamente (Figura 9). De esta manera, se observa que la campaña 2021-2022 tuvo un rendimiento promedio que superó en 907 kg ha-1 a la anterior, y un “piso de rendimiento” de 1221 kg ha-1 mayor. Por lo tanto, los rendimientos explorados en la segunda campaña tuvieron una variabilidad importante, pero dentro de un rango de rendimientos superior a los obtenidos en la primera campaña.

En la campaña 2020-2021 los rendimientos variaron entre 2631 y 13250 kg ha-1 en Reconquista y Sachayoj (SAJ_21b), respectivamente. En esta primera campaña, el rendimiento promedio fue 7675 kg ha-1 (Figura 8). Ya en la campaña 2021-2022 el rendimiento promedio fue 8582 kg ha-1, con variación entre 3852 y 11688 kg ha-1 en Concepción del Bermejo (CDB_22a) y Gral.

campaña 2021-2022 (0-1 m = 46-76 %; 0-2 m = 37-64 %). En cuanto a la presencia de napa, solo hubo en tres sitios de la campaña 2021-2022, los cuales se encontraban en Bandera (Sgo. del Estero) y Gral. Capdevila (Chaco) (Tabla 2).

Figura 8. Rendimientos obtenidos en los 12 sitios de la campaña 2020-2021. Las “x” dentro de las cajas muestran los rendimientos medios y las líneas verticales (bigotes) los rendimientos extremos de cada sitio.

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A la fecha de esta publicación se disponía solamente de los datos de Nan de la primera campaña. Lo que se observa hasta el momento es que exploran un rango de variabilidad de 23 a 64 ppm, con un promedio de 40,5 ppm (Tabla 2).

Teniendo en cuenta las dos campañas

15

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RED DE NUTRICIÓN DE CULTIVOS DEL NORTE

Figura 9. Rendimientos obtenidos en los 14 sitios de la campaña 2021-2022. Las “x” dentro de las cajas muestran los rendimientos medios y las líneas verticales (bigotes) los rendimientos extremos de cada sitio.

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de Sachayoj, siendo dos de ellos en microparcelas (SAJ_21a y SAJ_21b) y uno en macroparcela (SAJ_21e). Los tres tuvieron como antecesores soja de primera (antecesor estival) y barbecho (antecesor

invernal) (Tabla 2).

Las respuestas significativas obtenidas variaron de: 1308 kg ha-1 (19%) a 2655 kg ha-1 (32%) en los sitios SAJ_21e y SAJ_21b, respectivamente.

Figura 10. Variabilidad de rendimientos obtenidos en los 12 ensayos de la campaña 2020-2021 en función de las dosis de N aplicadas en cada sitio. Letras distintas entre tratamientos indican diferencias estadísticamente significativas (p < 0,05) entre dosis de N según el test LSD Fisher.

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RESPUESTA A LA FERTILIZACIÓN En la campaña 2020-2021 la fertilización nitrogenada tuvo respuesta significativa en 3 de los 12 sitios experimentales (p<0,05; Figura 10), ubicados en la localidad

17

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RED DE NUTRICIÓN DE CULTIVOS DEL NORTE

En los experimentos de la campaña 20212022 se encontró un aumento significativo del rendimiento en 8 de los 14 sitios (p<0,05; Figura 11). Las diferencias significativas de esta campaña se obtuvieron todas en sitios con macroparcelas que se encontraban en

18

las siguientes localidades: Gral. Capdevila (CAP_22a y CAP_22b), Corzuela (COR_22), Aerolito (AER_22b), Weisburd (WEI_22), Sachayoj (SAJ_22a) y Otumpa (OTU_22a y OTU_22b). Los ocho tuvieron como antecesor estival soja de primera y como

antecesor invernal en cinco de ellos trigo en cuanto que en tres fue barbecho (Tabla 2).

Las respuestas significativas obtenidas variaron de: 430 kg ha-1 (4%) a 4349 kg ha-1 (61%) en los sitios OTU_22a y SAJ_22a, respectivamente.

Figura 11. Variabilidad de rendimientos obtenidos en los 14 ensayos de la campaña 2021-2022 en función de las dosis de N aplicadas en cada sitio. Letras distintas entre tratamientos indican diferencias estadísticamente significativas (p < 0,05) entre dosis de N según el test LSD Fisher.

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*Información obtenida de estudios realizados por Yara en Latinoamérica.

20

Al comparar ambas campañas queda evidente que en la 2021-2022 hubo un mayor porcentaje de sitios con respuesta significativa (57 %) en relación a los que la tuvieron en la 2020-2021 (25 %). Esto podría deberse a diferentes motivos tales como: menor cantidad de N en el suelo (0-60 cm) a la siembra y mayor cobertura del suelo en la segunda campaña (Figuras 7 y 3); así como menor cantidad de sitios en ambientes de bajos rindes y mayor cantidad de sitios con mayor porcentaje de agua útil en el suelo a la siembra en la segunda campaña con relación a la primera (Figuras 8 y 9; Tabla 2). Como mencionamos anteriormente, en la campaña 2021-2022, las respuestas significativas a la fertilización se observaron en ambientes de medio a alto potencial, lo cual lleva a pensar que en algunos sitios con bajos rendimientos es probable que haya otras variables de manejo que se deban ajustar antes que la fertilización.

Un ejemplo de ello son los sitios de Concepción del Bermejo (CDB_22 a y CDB_22b), en los cuales la utilización de un material susceptible al cogollero (refugio) posiblemente haya comprometido los rindes por el ataque de dicha plaga.

Situación similar se observó en Colonia Elisa (CEL_21) donde además se comprometió el rendimiento por falta de agua durante el ciclo y problemas con spiroplasma.

Aspectos como estos son algunas de las dificultades bióticas y abióticas que se presentan a menudo en ensayos en el norte.

RED SOJA NEA

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RED DE NUTRICIÓN DE CULTIVOS DEL NORTE

Cabe destacar que los sitios con respuesta significativa tuvieron un rendimiento promedio mínimo de 8433 kg ha-1 (CAP_22a), siendo que de los nueve sitios por encima de ese rendimiento promedio sólo uno (AER_22a) no tuvo respuesta significativa (Figura 11).

La elección del material más adecuado para cada sitio también podría afectar la probabilidad de respuesta de un ensayo de fertilización nitrogenada. En este sentido,

los sitios ubicados en Aerolito, los cuales estuvieron uno a la par del otro, un ensayo tuvo respuesta significativa (AER_22b) y el otro no (AER_22a), siendo que la única diferencia entre ambos fue el híbrido utilizado.

Otra practica de manejo que también puede influir en la probabilidad de tener respuesta o no, es elegir la densidad de siembra adecuada para cada híbrido, en cada ambiente, y prestar especial atención también a la uniformidad de siembra. Con relación a este aspecto, por ejemplo, vale mencionar que en ensayos donde se cruzaron dosis crecientes de N por distintas densidades de siembra, realizados en la Chacra Sachayoj en la campaña 2020-2021, se observó que en general densidades mayores a 60000 pl ha-1 mostraron una elevada tendencia al quebrado del material allí utilizado (datos no presentados, Morand comunicación personal). Todo lo comentado anteriormente lleva a tener muy presente el hecho de que la nutrición del cultivo es apenas uno de los aspectos importantes a manejar adecuadamente para lograr elevados rendimientos.

Con relación a las fuentes de N que se emplearon, de los 11 sitios con respuesta significativa (considerando ambas campañas), en siete de ellos se utilizó nitrodoble, en dos urea, en uno UAN Plus y en uno SolMix. En lo referente al momento de aplicación, cinco sitios con aplicación entre presiembra y siembra tuvieron respuesta significativa, entre V3-V5 fueron tres sitios y entre V7V8 también fueron tres sitios. En lo que respecta a la forma de aplicación utilizada en los 11 sitios con respuesta significativa, en cuatro fue al voleo, en otros cuatro fue incorporado y en los restantes tres fue chorreado.

En los seis experimentos donde se evaluó adicionalmente un tratamiento con agregado S y Zn (160N+S+Zn) no se encontró efecto significativo del mismo ni en su interacción con el sitio (p >0,05).

Calibración (ajuste) del umbral crítico Con el conjunto de datos de rendimiento en función del Nd (N suelo 0-60 cm + N fertilizante), considerando los sitios de las dos campañas se intentó ajustar un umbral crítico. Sin embargo, como se observa en la

figura 13, el conjunto representa una nube de puntos en la cual al ajustar el modelo lineal-plateau se obtiene una asociación no significativa entre el rendimiento y Nd (p>0,1).

Como se mencionó inicialmente, la principal herramienta en Argentina para el diagnóstico y recomendación de la fertilización de N se basa en curvas (lineal-plateau) de respuesta de rendimiento en función del N disponible en suelo más el aplicado por fertilizante. A partir del presente análisis, realizado con los datos disponibles hasta el momento, pretendemos trabajar también con otros modelos que además del Nd contemplen otros factores, en la búsqueda de ajustar herramientas con mejor capacidad de diagnóstico para N en maíz en el norte argentino.

Así, la información presentada es apenas un adelanto y entendimiento inicial de como diferentes factores de manejo y ambientales pueden influir en la fertilización nitrogenada de maíz para esta región.

Por otro lado, el aporte de N por mineralización puede ser contemplado para el ajuste de los modelos incorporando para ello un estimador de la mineralización que es el Nan. Datos preliminares de esta Red de Nutrición del Norte Argentino presentados en el Congreso de Aapresid han mostrado para los sitos de la campaña

2020-2021 que hubo una mejora en el ajuste de los modelos. Para el próximo informe de esta Red, ya con los datos de Nan de las dos campañas, se podrá evaluar, en el total del conjunto de datos obtenidos hasta la fecha, cómo evoluciona el ajuste de un modelo cuando se tiene en cuenta también el N aportado por mineralización a lo largo de la campaña (comúnmente llamado “la película”) sumado al N determinado en el suelo a la siembra (la “foto inicial”; Reussi Calvo et al, 2020) junto a otros factores ambientales.

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Figura 12. Rendimiento en función del nitrógeno disponible a la siembra (Nd = N suelo 0-60 cm + N fertilizante) de los sitios de las campañas 2020-2021 y 2021-2022.

21

Consideraciones Finales

• Este es un informe con un primer análisis de la respuesta a N en 26 sitios de maíz durante las campañas 2020-2021 y 2021-2022.

• Los rendimientos variaron entre 2631 y 13250 kg ha .

-1

• Hubo respuesta significativa a la fertilización en 11 sitios, que se

concentraron principalmente en la campaña 2021-2022, la cual tuvo una tendencia a menor disponibilidad de N de nitratos a la siembra.

• Las respuestas se dieron en sitios con antecesor invernal trigo o barbecho, principalmente con mayores porcentajes de cobertura y agua útil a la siembra.

•

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No hubo efecto del tratamiento con agregado de S y Zn, ni tampoco hubo efecto del sitio en dicha respuesta. Por lo tanto, es necesario seguir explorando la respuesta a dichos nutrientes y los factores que la condicionan.

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Para Mejorar la Producción. INTA Oliveros. 20:67-70.

23

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RED DE NUTRICIÓN DE CULTIVOS DEL NORTE

Huella de Carbono: Cómo fertilizar reduciendo las emisiones y aumentando la productividad.

El uso eficiente de recursos y lograr la mayor productividad por hectárea son requisitos fundamentales que deben cumplirse frente al desafío de la descarbonización de la cadena alimentaria y la conservación de los suelos, el agua y la biodiversidad de nuestro ecosistema.

En Yara iniciamos un proceso de transformación, generando soluciones específicas para los cultivos, que incluyen un profundo conocimiento agronómico, herramientas digitales y un portfolio de productos premium que crean valor para los productores asegurando calidad, producción y sostenibilidad.

Nuestro camino a la descarbonización incluye herramientas digitales creadas para resolver los problemas de los productores.

Existen más de mil agrónomos en campo que mapean las necesidades del agro y mantienen el flujo continuo de información

necesario para que podamos enfocarnos en generar soluciones cada vez más precisas y alianzas estratégicas con compañías de alimentos, academia y pares.

La colaboración es clave para afrontar este desafío Desde el 2005, Yara ha reducido el 45% de emisiones de Gases de Efecto Invernadero (GEI) en sus plantas alrededor del mundo; y para el 2030, tiene como objetivo reducir un 30% más en todas sus operaciones.

Nuestra meta para el 2050, es convertirnos en una compañía carbono neutral.

Dentro de nuestras acciones para reducir emisiones, hemos trabajado en la eficiencia energética de nuestras plantas y hemos instalado un sistema de catalizadores que disminuyen 90% de las emisiones de NO2 de la etapa productiva. Resultando en productos de baja huella de carbono desde su producción.

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Reducir en un tercio la Huella de Carbono proveniente de la fertilización es posible, según estimaciones realizadas en Argentina sobre lotes de trigo y maíz.

25

La implementación de una tecnología de catalizadores en 2005 permitió convertir el N2O (Efecto invernadero 300 veces mayor al CO2) a N2 y O2.

De esta manera logramos reducir un 45% las emisiones de GAE en las fábricas.

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Bajar las emisiones de nuestros productos, combinado con la mayor eficiencia de uso de Nitrógeno de los Nitratos y el aumento de rendimiento por hectárea, se puede trasladar a la Huella de Carbono de los alimentos, contribuyendo a la descarbonización de los mismos.

El principal objetivo que nos hemos fijados es el de producir fertilizantes

26

libres de combustibles fósiles. Estamos reemplazando la fuente energética de nuestro proceso productivo por energías renovables permitiendo obtener Hidrógeno Verde, el cual será el punto de partida para nuestros productos. Este proceso permitirá reducir entre un 80% y un 90% las emisiones de producción con la gran ventaja de que no exige cambios

en las prácticas agronómicas habituales de los productores, ya que reciben los mismos fertilizantes que habitualmente usan, pero con menor huella. A partir del año 2023 estaremos comercializando estos productos en escala piloto, alcanzando el potencial productivo en el 2028.

Fertilizantes provenientes del hidrógeno verde. Esta tecnología permitirá reducir entre un 80 a 90% las emisiones de producción con la gran ventaja de que no exige cambios en las prácticas agronómicas habituales de los productores, ya que reciben los mismos fertilizantes que habitualmente usan.

En Yara Argentina estimamos las emisiones de Gases de Efecto Invernadero sobre resultados a campo, comparando el manejo tradicional de fertilización versus la aplicación de los programas nutricionales MásMaíz y CerealPlus. Estas soluciones ayudan al productor a cumplir sus objetivos de producción, aumentando la rentabilidad del cultivo y cuidando la Huella de Carbono de cada tonelada producida. El éxito de las propuestas se basa en la aplicación de fertilizantes eficientes, balanceados en nutrientes y recomendados de manera

precisa a través de las herramientas de agricultura de precisión de Yara.

Con CerealPlus y MásMaíz se logra reducir un 33% y un 32% respectivamente las emisiones por tonelada producida.

Para el cálculo se consideraron las emisiones provenientes de la producción industrial y el uso a campo de los fertilizantes utilizando Cool Farm Tool, una herramienta desarrollada por la ONG internacional Cool Farm Alliance.

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Estimación de emisiones en industria y de fertilizantes en campo.

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Según la ONU en el 2050 la población se incrementará a casi 10 mil millones de personas, lo que exigirá un aumento en la producción de alimentos del 50%, con una meta de reducción de emisiones de GEI de un 40-70%.

Desarrollo y conservación no son antagonistas, de hecho, es el camino correcto para lograr modelos de producción de alimentos sostenibles que permitan afrontar los desafíos actuales y futuros en materia de seguridad alimentaria e impacto ambiental.

27

Los fundamentos de la reducción en Emisiones de CO2e/Tn de grano son: 1. Menores Emisiones en Planta 2. Mayor Eficiencia de Uso del Nitrógeno Aplicado 3. Menores Emisiones de N2O, CO2 y NH3 en campo

En cuanto a la mayor eficiencia de uso del nitrógeno aplicado, realizamos el análisis de 172 ensayos comparando la aplicac ión de Urea versus YaraBela NITRODOBLE, con nitrógeno en la forma de nitrato y amonio.

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Respuesta en trigo (kg/ha) al agregado de Nitrógeno (kg N) de distintas fuentes; YaraBela Nitrodoble y Urea Fuente: CerealPlus Database, Yara Argentina & colaboradores (n = 172)

28

en diferentes cultivos y condiciones de aplicación de los fertilizantes. Los resultados muestran cómo utilizando fuentes eficientes se puede lograr disminuir las pérdidas de volatilización; resultando en un aumento de eficiencia del uso de los fertilizantes nitrogenados y logrando asimismo una ventaja ambiental y económica.

A continuación se pueden observar una síntesis de un trabajo realizado en maíz en Pergamino junto con especialistas en nutrición.

Hoy el mundo necesita el compromiso de todos los actores de la industria para poder disminuir el impacto de la producción de alimentos en el cambio climático. Yara está trabajando desde hace muchos años para poder brindar soluciones eficientes y sustentables; que permitan a

los productores, contribuir al compromiso de reducción de emisiones, simplemente eligiendo una opción de nutrición más sustentable desde su producción hasta el campo.

“Nuestra misión es alimentar al mundo de manera sustentable”

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Como se observa en el gráfico, la eficiencia de uso de nitrógeno (EUN) promedio para la urea resulto de 13,4 kg de trigo/ kg N aplicado, mientras que la EUN de YaraBela NITRODOBLE fue de 22 kg de trigo/ kg N aplicado. Ademas de la mayor EUN se observó mayor estabilidad en la respuesta cuando se aplicó YaraBela NITRODOBLE. La performance a campo de las diferentes fuentes también tienen un efecto en la contribucion a las emisiones.

En el caso de las emisiones de amoníaco se han realizado mediciones locales,

29

RECONSTRUCCIÓN DEL FÓSFORO DEL SUELO: MANEJO SITIO ESPECÍFICO Y RESPUESTA A LARGO PLAZO Ing. Agr. Mariano Granatelli y Ing. Agr. Sebastian Storti1 1

Experta, área de servicios tecnológicos de AGD

El presente análisis evalúa los efectos de la fertilización sitio especifica del fosforo (P), mediante una metodología propuesta que consiste en la reconstrucción y reposición anual del nutriente, utilizando para ello el correcto diagnóstico mediante el muestreo intensivo de suelos (SoilM). La evaluación de la distribución del P en las diferentes regiones del lote, incluyó un re-muestreo (SoilR) de suelo al cabo de 6 años. Durante la campaña 2013/2014 comenzó la experiencia

de larga duración en la localidad de Reducción, ubicado en zona centro-oeste de la Provincia de Córdoba, Argentina. Las aplicaciones de fertilizantes fosforados al voleo permitieron, mediante el uso de las dosis adecuadas, reconstruir el fósforo del suelo por encima de los umbrales de respuesta. El valor inicial 2013 promedio del P Bray-1 a nivel lote fue de 10 ppm, para el año 2019 de 16 ppm. La media soilM del lote era de 8.96 ppm en el 2013, mediana 6.49

y el Q3 de 9.71 respectivamente. Para el soilR la media general del lote paso a 16.18, la mediana a 16.03 y el Q3 en 18.99 ppm (Gráficos A y B). La superficie menor a 10 ppm de P, inicialmente superaba a las 200 ha que represento más del 66% del lote, pero esa situación cambio rotundamente para el soilR, donde solamente 25 ha (8.6%) presento valores por debajo de 10 ppm. Este aumento significativo incrementó los rendimientos de los cultivos utilizados en esta rotación.

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Palabras Clave: Fósforo, reconstrucción, reposición.

30

Introducción

Materiales y métodos

El P, en conjunto el nitrógeno (N), potasio (K), azufre (S), calcio (Ca) y magnesio (Mg) conforman el grupo de macronutrientes por las cantidades requeridas y la frecuencia con que se encuentran en cantidades deficientes para los cultivos (Marschner, H. 1995). El P es un nutriente esencial para el crecimiento de las plantas, por lo que mantener una cantidad o concentración suficiente de P en el suelo mediante la adición de fertilizantes inorgánicos y/o fuentes de P orgánico es fundamental para la sostenibilidad de los cultivos (Sharpley et al., 1994). El P se acumula en los suelos debido a la baja eficiencia de utilización del fertilizante por los cultivos (<30%) en el año de aplicación, y a su rápida reacción con los coloides y cationes del suelo. El P presenta variabilidad espacial en los suelos, lo que dificulta la correcta identificación de su disponibilidad para el cultivo (Sawhney, 1973). Es importante el diagnostico mediante el muestreo intensivo de suelos para comprender la dinámica del nutriente y ajustar debidamente las recomendaciones de fertilización. Las prescripciones sitio específica evidencia un mejor ajuste que la dosis fija (Kemerer, 2016).

Durante la campaña 2013/2014 comenzó un ensayo de largo plazo en la localidad de Reducción, provincia de Córdoba. En el lote de 300 ha, se realizó un mapeo de conductividad eléctrica aparente (ECap) utilizando una rastra Veris 3100 para delimitar zonas diferentes dentro del campo (figura 1). El diagnostico mediante el muestreo intensivo (soilM) fue dirigido en función del mapa de ECap, con una intensidad de 1 muestra compuesta por 15 piques de 0 a 20 cm cada 3,3 has, y una muestra a profundidad por macro-ambientes de 50 has. En total se obtuvieron 90 puntos de

1)

muestreos geolocalizados.

Para cada muestra compuesta se analizaron en el laboratorio Aglab (La Carlota, Córdoba) 24 determinaciones, entre ellas porcentaje de sodio intercambiable (PSI), concentración de sales, pH, MO, CIC, macro y micro nutrientes y textura. Mediante técnicas de interpolación kriging se construyeron mapas de cada una de estas variables, delimitando las áreas que presentaban limitantes y deficiencias, cuantificando su magnitud. Con datos de altimetría obtenidos con DGPS, se construyó un modelo digital de elevación y se calcularon índices topográficos.

2)

Figura 1. Proceso de diagnóstico a campo. Mapa de ECap (1); zonas de muestreo de 3,3 ha y puntos de muestreo en cada zona (2) .

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En argentina es escasa la bibliografía sobre muestreos sitio específico para el diagnóstico de P, combinando prácticas de prescripciones variable que integren la reconstrucción y reposición anual, y la evaluación de la respuesta a largo plazo.

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Se compararon dos (2) estrategias de fertilización con P: A) arrancador incorporado a la siembra y B) arrancador incorporado a la siembra más reconstrucción y reposición del P del suelo a 15 ppm mediante aplicación variable al voleo. Las prescripciones de reconstrucción para el tratamiento B se realizaron mediante el cálculo (ecuación 1):

<[

]=

((

− )∗

)

A) Ecuación 1

B)

P > Vp = 0

P= fosforo del suelo Vp= valor de reconstrucción fc= factor de conversión para elevar a 1 ppm (P2O2). ge= grado equivalente del fertilizante.

En las campañas 15/16, 16/17, 17/18 y 18/19 para el tratamiento B, se realizó la reposición variable del P extraído por cada cosecha para mantener los niveles en 15 ppm. El fertilizante usado fue SPT (15/16, 17/18 y 19/20), MAP (16/17) y SPS (18/19) Por su parte, las prescripciones de reposición anual se realizan mediante mapa de rendimiento de cada cultivo, utilizando valores de extracción en grano (IPNI, 2007), para su cálculo (ecuación 2):

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= ∗

32

(100−

100

)

Figura 2. Mapa inicial de P del suelo en ppm obtenido mediante muestreo intensivo (A); Mapa de prescripción de MAP con dos franjas de dosis 0 kg/ha correspondientes al tratamiento A (B).

∗

Ecuación 2

Rep= reposición anual r= rendimiento Hc= humedad de cosecha e= extracción en grano de P

Resultados en la mejora del P del suelo estos resultados con los valores iniciales de fósforo, para medir si efectivamente se logró el objetivo de reconstruir los niveles a 15 ppm (Figura 2).

Figura 3. Mapa inicial (soilM) de P del suelo en ppm (C) y mapa luego del re-muestreo (soilR), (D).

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Con el fin de evaluar la evolución de los niveles de fósforo del lote, en el año 2019 se volvieron a tomar muestras (soilR) de suelo en los mismos puntos que en la campaña 2013/2014. Luego se compararon

33

A) 16.00

B)

14.63

14.00

P Bray-1 (ppm)

La media soilM del lote era de 8.96 ppm en el 2013, mediana 6.49 y el Q3 de 9.71 respectivamente. Para el soilR la media general del lote paso a 16.18, la mediana a 16.03 y el Q3 en 18.99 ppm (Gráficos A y B). La superficie menor a 10 ppm de P, inicialmente superaba a las 200 ha que represento más del 66% del lote, pero esa situación cambio rotundamente para el soilR, donde solamente 25 ha (8.6%) presento valores por debajo de 10 ppm.

12.00 10.00 8.00

6.93

6.00 4.00 2.00 0.00

2013

2019

¿Qué ocurrió con los rendimientos de los cultivos?

|

RED SOJA NEA

La secuencia de cultivo fue maíz-soja, excepto la campaña 15/16 donde se sembró maní. En todos los años se obtuvieron mapas de rendimientos que fueron procesados y depurados (valores outliers e inliers). Se observó un efecto acumulativo del incremento en rendimientos (Grafico D) del tratamiento B con respecto al A. Para el primer año con cultivo de maíz el incremento de rendimiento fue de 620 kg/ha, pero el último año evidencio 1.412 kg/ha de diferencia con respecto al tratamiento A. En el caso de la soja los incrementos fueron menores, en el año 2018 la región sufrió una sequía histórica y es la menor diferencia que se registró para este cultivo con 165 kg/ha (Grafico C ). El rendimiento acumulado tuvo un incremento de 3.802,5 kg/ha con respecto al tratamiento A.

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Gráficos. Variabilidad del P soilM vs SoilR (A). Valores promedios de P en las zonas inicialmente deficientes menor a 15 ppm (B).

D

C

Tratamiento Tratamiento

A

B

A

B

Conclusiones

Las aplicaciones de fertilizantes fosforados al voleo mediante prescripciones sitio específicas, permiten reconstruir en el mediano plazo el fósforo del suelo por encima de los umbrales de respuesta. Las aplicaciones con estas tecnologías incrementan la eficiencia en el uso del fertilizante rediciendo significativamente el costo en este insumo colocando la dosis exacta para cada sitio.

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Con esta metodología se pone en evidencia que es posible adoptar estrategias de reconstrucción y mantenimiento de P, que impactan en el rendimiento de los cultivos incrementando a lo largo de los años, con una marcada respuesta en el cultivo de maíz.

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Bibliografia KEMERER, Alejandra; MELCHIORI, Ricardo. Calidad de los mapas de distribución espacial de fósforo y sus efectos en la recomendación de dosis variable de fertilización CAI 2016, 8º Congreso de AgroInformática.

MARSCHNER, H. 1995. Mineral nutrition of higher plants. Academic Press, London 2nd edition. 889 pp.

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SAWHNEY, B.L. 1973. Electron Microprobe Analysis of Phosphates in Soils and Sediments. Soil Science Society of America Journal 37: 658-660.

SHARPLEY, A.N.; S. CHAPRA; R. WEDEPOHL; J.T. SIMS; T.C. DANIEL and K.R. REDDY. 1994. Managing agricultural phosphorus for protection of surface waters: issues and options. Journal of Environmental Quality 23: 437-451.

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Nutrición de cultivos basada en evidencia en un escenario desafiante M.F. González San Juan; J. Orcellet; G. Espósito Cultivos de servicios y su manejo G. Piñeiro Biología del suelo: por qué es importante y cómo la cuidamos?

L. Wall; M. Arriola; J. Romagnoli; M. Bartz ¿Cómo y cuánto impactan las malezas en los rindes?

H. Acciaresi Manejo intergado de malezas e insectos: perspectivas y desafios en Argentina R. Frene; S. Lopez

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