Red de Girasol
Informe de Resultados Campaña 2025/26
COORDINACIÓN GENERAL
APOYA
EMPRESAS AUSPICIANTES
Índice Red de Girasol
4
Importancia del cultivo de girasol
4
¿Qué es la Red de Girasol?
4
¿Para qué la Red?
4
Agradecimientos
4
Informe de Resultados - Campaña 2025/26
5
01 . ¿Por qué evaluar todos los años genotipos de girasol?
6
02 . ¿Cómo estuvo conformada la red durante la última campaña? ¿Qué variables fueron analizadas?
6
01 . Sitios en evaluación
6
02 . Híbridos evaluados y diseño experimental
8
03 . Análisis estadísticos
8
03 . ¿Cómo se comportaron los híbridos evaluados?
9
04 . ¿Cómo responden los híbridos ante cambios en el ambiente?
11
05 . ¿Qué nos dicen los ensayos de densidad?
12
06 . Comentarios finales
14
Referencias
15
Información suplementaria
15
Red de
Girasol Importancia del cultivo de girasol
¿Para qué la Red?
El girasol es un cultivo de gran relevancia para la agricultura argentina, no solo por su aporte económico, sino también por su capacidad de adaptación y estabilidad productiva en diversos ambientes. Su versatilidad le permite desarrollarse en regiones con condiciones climáticas y edáficas variadas. Esta adaptabilidad lo posiciona como una opción estratégica para diversificar la producción agrícola y mitigar riesgos asociados a factores ambientales y de mercado. Además, el girasol contribuye significativamente a la economía nacional mediante la producción de aceite y otros subproductos, que son exportados a más de 29 países.
El girasol es un cultivo con amplia historia en los sistemas productivos de Argentina donde cumple una función importante en la rotación de cultivos. En este contexto, los productores y técnicos de la Asociación Argentina de Productores en Siembra Directa (Aapresid) han detectado, a través de talleres de intercambio, vacíos de conocimiento y necesidades de ajuste de manejo por ambiente respecto al cultivo de girasol. A partir de esta demanda, se decidió conformar la Red de Girasol de Aapresid. Su finalidad es generar y difundir información sobre el manejo del girasol en distintos ambientes para brindar sustentabilidad a los sistemas productivos mediante el trabajo en red.
¿Qué es la Red de Girasol? Es una red de conocimiento e intercambio de experiencias sobre el cultivo de girasol en diferentes ambientes de la región girasolera sur y norte. Esta Red fue impulsada y crece año a año gracias al apoyo de los grupos regionales de Aapresid.
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. Por lo tanto, no queremos dejar de agradecer a todos los que conforman la Red y aportan su tiempo y conocimiento para seguir creciendo y generando información de interés y relevante para la zona. Gracias a las regionales de Aapresid e instituciones por sumarse a la Red: Regional Trenque Lauquen Regional Tandilia Regional Guaminí Carhué Regional La Pampa Regional Henderson Daireaux Regional Coronel Suarez
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Regional Las Encadenadas Regional Laboulaye Regional Bahia Blanca Regional Cuenca del Salado Regional Villa Trinidad Regional Rafaela Agustin Godoy, Chacra Bandera. Diego Szwarc, INTA Reconquista Facundo Colombo, INTA Ceres
Coordinación General Lina Bosaz y Magalí Gutierrez (Sistema Chacras – AAPRESID). La Red de girasol 2026-26 fue posible gracias al apoyo de las siguientes empresas: ACA, ADVANTA, BASF, CRIADAERO EL CENCERRO, NIDERA, NK, NUFARM, SPS. 4
RED DE GIRASOL
Informe de Resultados Campaña 2025/26 G. Di Mauro1, L. Bosaz1;2, L. Guerrero2 , J. Peralta2, G. Varela2, L. Pontaroli2, E. Jauregui2, F. Vazquez2, D. Bertolotti2, F. Uris2, I. Jorge2, J. Sola2, F. Kleine2, F. Colombo2, F. Paolucci2, D. Swzarc2, A. Godoy2, C. Zenklunsen2, N. Botti2, S. Alvarez2, D. Calvet2, A. Madias1;2,M. Gutierrez2. 1 2
Facultad de Ciencias Agrarias – Univ. Nacional de Rosario. AAPRESID.
5
01
¿Por qué evaluar todos los años genotipos de girasol? En Argentina, el mejoramiento genético del girasol tuvo una trayectoria particular, desde las primeras variedades de polinización abierta hasta la adopción masiva de híbridos comerciales, con avances en rendimiento, contenido de aceite, sanidad, ciclo y adaptación agronómica1. A través de más de nueve décadas de mejoramiento en el país muestran que la ganancia genética en girasol fue sostenida, con incrementos estimados de 0,72 % año-1 en rendimiento de grano y 0,46 % año-1 en concentración de aceite para el período 1953–20222,3. Sin embargo, el aporte de esa ganancia genética no depende solamente de que existan comercialmente mejores híbridos, sino de que esos híbridos sean correctamente elegidos y utilizados en los lotes de producción1,4. En la práctica, esto implica identificar qué materiales combinan alto rendimiento, estabilidad, y calidad en los ambientes donde efectivamente serán sembrados5. Un híbrido superior en promedio puede no necesariamente ser el mejor en todas las regiones o condiciones productivas5,6. Este punto es especialmente relevante en girasol, porque el cultivo se desarrolla en Argentina sobre una población de ambientes muy amplia y hete-
rogénea, desde regiones subtropicales del Norte hasta ambientes templados del Centro y Sur, con diferencias marcadas en clima, suelos, disponibilidad hídrica, rendimiento del cultivo y manejo agronómico4,7,8. En este sentido, parte del progreso logrado por los programas de mejoramiento puede capturarse mejor según la correspondencia entre el híbrido elegido y el ambiente de producción5. En este contexto, las redes de ensayos multiambientales cumplen un rol estratégico. Estas redes permiten evaluar genotipos bajo condiciones representativas de producción, cuantificar su rendimiento, detectar diferencias de adaptación entre zonas y distinguir materiales de comportamiento estable de aquellos con respuestas más específicas9. Las redes de ensayos conducidas en campos de productores resultan particularmente informativas, ya que permiten generar información local bajo condiciones reales de manejo y con la tecnología efectivamente utilizada a escala comercial10. La red anual de girasol de AAPRESID busca generar información aplicada para acompañar la toma de decisiones sobre qué híbrido sembrar en cada ambiente productivo.
02
¿Cómo estuvo conformada la red durante la última campaña? ¿Qué variables fueron analizadas? 01. Sitios en evaluación Durante la campaña 2025/2026, los 16 sitios en evaluación estuvieron distribuidos en dos grandes zonas productivas, Norte y Sur, lo que permitió capturar una amplia variabilidad ambiental, edáfica y de manejo (Figura 1). La red incluyó
ambientes contrastantes desde el norte de Santa Fe y Santiago del Estero hasta el sur y sudoeste de Buenos Aires, con latitudes aproximadas entre 29°S y 38°S. La caracterización de cada sitio es presentada en la Tabla 1.
Figura 1. Ubicación de los ensayos de la campaña 2025/26 de la red de girasol de AAPRESID. Las líneas grises delimitan las zonas climáticas definidas en www.gyga.org.ar. Mapa de fondo adaptado de Rodríguez et al.4
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RED DE GIRASOL
INFORME DE RESULTADOS - CAMPAÑA 2025/26
Tabla 1. Caracterización ambiental y de manejo de los sitios incluidos en la red de evaluación de híbridos de girasol durante la campaña 2025/26. MO: materia orgánica; P: fósforo extractable; sd: sin dato. Zona
Norte
Sur
a
N suelo Agua Siembra (kg ha -1) c 2 m (mm)
Lluvia total (mm) e
Sitio
Fecha de Siembra
Bandera
9/9/2025
Haplustol típico
No
Si
2,51
50,5
6.7
53
377
700
Ceres
6/9/2025
Argiudol ácuico
No
No
2,74
60,23
6.11
67
33
658
Rafaela
24/9/2025
Argiudol ácuico
No
No
2,65
30,6
6.19
44
392
933
Reconquista
1/10/2025
Argiudol acuértico
No
No
sd
sd
sd
sd
58
835
Villa Trinidad
6/9/2025
Haplustol típico
No
No
2,7
36,1
6.3
118
273
988
Arata
14/10/2025
Haplustol éntico
1
No
1,6
18,1
sd
104
96
684
Balcarce
17/10/2025
Argiudol típico
No
No
6,2
63
5.9
sd
sd
755 615
Suelo
Tosca a Napa
MO (%) b
P (ppm) b
ph b
Casbas 1
18/10/2025
Hapludol éntico
No
Si
2,1
7,5
5,9
69
147
Casbas 2
27/10/2025
Hapludol éntico
No
Si
2,3
14
6,8
82
147
sd
Cereales
9/11/2025
Argiudol típico
No
sd
1,4
12
7.4
78
125
125
Chasacomus
22/10/2025
Hapludol tapto árgico
1,4
Si
3,9
11,9
sd
198
sd
610
Daireaux
29/10/2025
Hapludol éntico
No
Si
1,8
14,2
sd
61
83
801
Dufaur
25/11/2025
Paleustol petrocálcico
0,8
No
3,5
14,1
6.3
158
60
768
Quenuma
21/10/2025
Hapludol éntico
No
No
1,6
7,6
6.7
139
38
557
Riobamba
8/10/2025
Natralbol típico
No
Si
1,2
28,1
7.46
111
85
798
Tornquist
1/11/2025
sd
2
No
3,8
13,7
sd
96
sd
796
Presencia de Tosca y profundidad en m; b 0 - 20 cm de profundidad; c 0 – 60 cm de profundidad; d Lluvias agosto - abril.
Las fechas de siembra reflejaron diferencias claras entre zonas. En la zona Norte, las siembras comenzaron tempranamente, con fechas como el 6 de septiembre en Ceres y Villa Trinidad, el 9 de septiembre en Bandera y el 24 de septiembre en Rafaela (Tabla 1). Como era de esperarse, en la zona Sur las siembras fueron más tardías, desde el 8 de octubre en Riobamba, 14 de octubre en Arata, 17 de octubre en Balcarce, 21 de octubre en Quenumá, hasta fechas de noviembre en ambientes tardíos, como Tornquist, con siembra desde el 1 de noviembre, y Dufaur, con siembra el 25 de noviembre (Tabla 1). El cultivo antecesor también varió entre sitios, reflejando diferentes historias de manejo. En varios ambientes el antecesor fue maíz, como Balcarce, Chascomús, Dufaur, Quenumá y Riobamba, mientras que en otros casos el antecesor fue soja, como Bandera, Ceres, Daireaux, Rafaela, Reconquista y Villa Trinidad. También se registraron situaciones con trigo, como Arata, y verdeo de centeno, como Casbas 2. Las fechas de cosecha variaron ampliamente, desde enero en ambientes del Norte, como Bandera el 21 de enero y Ceres el 28 de enero, hasta marzo-abril en ambientes del Sur, como Casbas el 26 de marzo y Dufaur el 25 de abril (datos no presentados). Los sitios presentaron una marcada diversidad edáfica (Tabla 1), variando desde Haplustoles (Arata, Bandera y Villa Trinidad), Hapludoles (Casbas, Daireaux y Quenumá), Argiudoles (Balcarce, Ceres y Rafaela) hasta Paleustoles y Natralboles (Tabla 1). La materia orgánica del suelo mostró una variación entre sitios, con valores bajos en Riobamba, Cereales Quenumá (entre 1,2 - 1,6%), hasta valores altos como Balcarce, con 6,2%, o Chascomús, con 3,9% (Tabla 1). El fósforo entre 7,5 ppm (Quenumá) a 63 ppm (Balcarce). El pH del suelo varió desde condiciones levemente ácidas, como Balcarce y Casbas, con valores cercanos a 5,9, hasta ambientes más
alcalinos, como Cereales con 7,4 y Riobamba con 7,46 (Tabla 1). También se observaron diferencias importantes en la disponibilidad de nitrógeno a 0-60 cm de profundidad. Por ejemplo, el nitrógeno del suelo fue relativamente bajo en Rafaela, con 44,5 kg ha-1, y Bandera, con 53,3 kg ha-1, mientras que fue más elevado en Quenumá, con 139,6 kg ha-1, Dufaur, con 158,6 kg ha-1, y Chascomús, con 198,4 kg ha-1 (Tabla 1). Además de las propiedades químicas del suelo, la red incluyó registros sobre restricciones físicas relevantes para el cultivo, como la presencia y profundidad de tosca. Algunos sitios presentaron tosca a distintas profundidades, lo que puede afectar la profundidad efectiva del perfil (Tabla 1). Por ejemplo, Arata registró tosca a 1 m, Dufaur a 0,8 m, Chascomús a 1,4 m y Tornquist a 2 m. En cuanto la disponibilidad hídrica inicial y las precipitaciones durante el ciclo, sitios como como Tornquist, Reconquista, Villa Trinidad, Daireaux, Dufaur y Riobamba presentaron acumulados superiores a 700 mm en los meses registrados (Tabla 1). La densidad de plantas logradas presentó variación entre localidades y, en menor medida, entre híbridos dentro de una misma localidad (Tabla S1). Los valores promedio más bajos se observaron en Arata y Tornquist, con densidades cercanas a 2,0 y 2,7 plantas m-2, respectivamente. En contraste, localidades como Daireaux, Rafaela y Villa Trinidad presentaron densidades más elevadas, con valores cercanos a 5 plantas m-2 en la mayoría de los híbridos evaluados. En general, dentro de cada localidad las diferencias entre híbridos fueron moderadas, aunque se observaron algunos casos puntuales de baja implantación. Por ejemplo, en Riobamba, el híbrido Paraíso 1800 presentó una densidad claramente inferior al resto de los materiales evaluados en esa localidad.
7
02. Híbridos evaluados y diseño experimental La red evaluó un total de 16 híbridos de girasol pertenecientes a distintas empresas semilleras, con diferente grado de participación según zona. Los materiales evaluados correspondieron a ACA, Advanta, El Cencerro, Nufarm, SPS, Nidera, BASF y NK. La mayoría de los híbridos presentaron tecnologías asociadas a tolerancia a herbicidas, principalmente CL, CLP, CLDM, CL Plus y CLP AO (Tabla 2). Se evaluaron un total de 10 y 12 híbridos para la zona Norte y Sur, respectivamente (Tabla 2).
Cinco híbridos estuvieron presentes en ambas zonas: ACA 220 CLDM, Cacique 2.23 CL Plus, NUSOL 4175 CL, Paraíso 1800 CL Plus, Paraíso 1500 CLP AO y SPS 3125 (Tabla 2). Otros híbridos fueron evaluados de manera específica por zona: ADV 5420 CLP y ADV 5505 CL solo en el Norte, mientras que ADV 5407 CL, ADV 5310 CL, NS 1117 CL, NS 1113, NS 1227 y Insun 2277 CL se evaluaron solo en el Sur (Tabla 2).
Tabla 2. Caracterización ambiental y de manejo de los sitios incluidos en la red de evaluación de híbridos de girasol durante la campaña 2025/26. MO: materia orgánica; P: fósforo extractable; sd: sin dato. EMPRESA
HÍBRIDO
ACA
ACA 220 CLDM
ZONA NORTE ZONA SUR X
ADVANTA
ADV 5420 CLP
X
ADVANTA
ADV 5505 CL
X
ADVANTA
ADV 5407 CL
X
ADVANTA
ADV 5310 CL
X
El Cencerro
Cacique 2.23 CL Plus
X
X
NUFARM
NUSOL 4175 CL
X
X
NUFARM
PARAÍSO 1800 CL PLUS
X
X
NUFARM
PARAÍSO 1500 CLP AO
X
X
SPS
SPS 3125
X
NIDERA
NS 1117 CL
X
X
X
NIDERA
NS 1113
X
NIDERA
NS 1227
X
BASF
Insun 2277 CL
NK
NK 3949
X
NK
NK 3969
X
Todos los ensayos se manejaron con tecnología del productor, y la unidad experimental fueron “franjas”. Las franjas en general fueron de 4m x 500m. Dentro de cada localidad, los híbridos
X
fueron evaluados con dos repeticiones. En cada franja se registraron población lograda (plantas m-2), rendimiento (kg ha-1), humedad de cosecha (%), y materia grasa (%).
03. Análisis estadísticos El análisis estadístico se realizó considerando a cada localidad como un ambiente de evaluación. Dado que la red incluyó híbridos específicos de cada zona, los análisis principales se realizaron por zona productiva. Las variables analizadas fueron el rendimiento corregido a humedad comercial y el rendimiento bonificado por materia grasa. Para este último, se aplicó una bonificación equivalente al 2% del rendimiento por cada punto porcentual de materia grasa por encima de 42%. Para cada zona se ajustó un modelo lineal mixto, considerando como efectos fijos al híbrido, la localidad y la interacción híbrido × localidad. Las repeticiones, anidadas dentro de cada localidad, fueron consideradas como efecto aleatorio. Este análisis permitió generar un ranking conjunto de híbridos por región, integrando la información de las distintas localidades dentro de cada zona productiva. Además, se realizó un análisis individual por localidad, en el cual el híbrido fue considerado como efecto fijo y la repetición como efecto aleatorio. Este segundo enfoque permitió
8
interpretar el comportamiento de los híbridos dentro de cada ambiente específico. Además del análisis de medias, se realizó un análisis de estabilidad y adaptación mediante el método de Finlay-Wilkinson11. Este enfoque permitió describir la respuesta de cada híbrido frente a cambios en la productividad ambiental. Para ello, se calculó un índice ambiental para cada localidad, expresado en kg ha-1, definido como el rendimiento bonificado medio de todos los híbridos evaluados en ese ambiente. De esta manera, los ambientes con mayor rendimiento promedio presentaron índices ambientales altos, mientras que los ambientes más restrictivos presentaron índices bajos. En los casos en que un híbrido fue evaluado en ambas zonas, el análisis de estabilidad se realizó en forma separada y conjunta, utilizando localidades del Norte y del Sur. Luego, para cada híbrido se ajustó una regresión lineal entre su rendimiento y el índice ambiental. Las pendientes cercanas a 1 indicaron una respuesta promedio frente a cambios en la productividad ambiental9. Valores mayores a 1 indicaron híbridos
RED DE GIRASOL
más responsivos, con mayor capacidad de expresar rendimiento en ambientes favorables, aunque con mayor sensibilidad en ambientes restrictivos. Valores menores a 1 indicaron híbridos adaptados a peores ambientes, con menor sensibilidad a la mejora del ambiente. En el caso que la pendiente de la regresión difirió estadísticamente entre zonas se reporta separadamente para cada una.
INFORME DE RESULTADOS - CAMPAÑA 2025/26
Los modelos fueron ajustados en R. Para los modelos mixtos se utilizaron los paquetes lme4 y lmerTest. Las medias ajustadas de los híbridos y las comparaciones múltiples mediante Tukey se obtuvieron con el paquete emmeans. Las regresiones del análisis de estabilidad se ajustaron con la función lm del paquete base stats.
03
¿Cómo se comportaron los híbridos evaluados? 3235 kg ha-1, mientras que Reconquista presentó el menor rendimiento medio, con 1434 kg ha-1. En Rafaela también se observó la mayor amplitud numérica entre híbridos, con 1180 kg ha-1 entre el máximo y el mínimo (Tabla 3). En la Figura 2 se muestra la variación de humedad a cosecha entre localidades y genotipos. En cuanto a vuelco, en líneas generales el mismo fue bajo para la mayoría de las localidades en evaluación (datos no publicados).
Humedad a cosecha (%)
En la zona Norte, el rendimiento promedio a humedad comercial fue de 2123 kg ha-1 (Tabla 3). El mayor valor promedio general correspondió a ADV 5505 CL, con 2344 kg ha-1, seguido por NUSOL 4175 CL, NK 3969, NK 3949, y ADV 5420 CLP. La diferencia entre el valor máximo y mínimo promedio general fue de 367 kg ha-1, indicando la variación asociada a la elección del híbrido. Sin embargo, la magnitud de estas diferencias cambió entre localidades. Rafaela fue el ambiente de mayor productividad, con un promedio de
Figura 2. Humedad de cosecha de los ensayos de híbridos de girasol durante la campaña 2025/26. El panel izquierdo muestra la variación de la humedad por localidad, con colores que indican la zona de evaluación. El panel derecho muestra la variación de la humedad por híbrido. Las localidades e híbridos se ordenaron de mayor a menor humedad promedio. La línea horizontal segmentada representa el promedio de humedad de la red.
El ranking de los híbridos no fue constante entre localidades, lo que evidencia respuestas diferenciales según el ambiente (Tabla 3). En Bandera, por ejemplo, los mayores valores de rendimiento a humedad comercial correspondieron a NUSOL 4175 CL, NK 3969, Cacique 2.23 CL Plus y ADV 5420 CLP. En Ceres, el mayor valor promedio fue observado en ADV 5505 CL, seguido por NK 3969, ACA 220 CLDM y SPS 3125. En Reconquista, los mayores rendimientos correspondieron a
NUSOL 4175 CL, SPS 3125 y ADV 5505 CL, mientras que en Villa Trinidad los mayores valores se observaron en NK 3969 y SPS 3125. Estos resultados muestran que los híbridos con mayor rendimiento promedio general no necesariamente ocuparon la misma posición relativa en todos los ambientes. Cuando el rendimiento fue bonificado por contenido de materia grasa, el promedio general de la zona Norte aumentó a 2406 kg ha-1 (Tabla 3). En
9
los materiales en algunas localidades (Tabla 3 y Figura 2). Nuevamente, Rafaela fue el ambiente con mayor rendimiento bonificado promedio, alcanzando 3787 kg ha-1, mientras que Reconquista presentó los menores valores promedio. Para Villa Trinidad no se dispuso de datos de rendimiento bonificado.
Rendimiento bonificado (kg ha -1)
este caso, NK 3969, NUSOL 4175 CL y ADV 5505 CL presentaron los mayores valores promedio generales, con rendimientos bonificados entre 2634 y 2693 kg ha-1. La bonificación modificó parcialmente el ordenamiento de los híbridos respecto del rendimiento a humedad comercial, lo que indica que el contenido de materia grasa puede influir sobre el posicionamiento relativo de
Rendimiento H° comercial (kg ha-1) Figura 3. Relación entre el rendimiento corregido por humedad y el rendimiento bonificado de los genotipos evaluados en la campaña 2025/26 en la región Norte (izquierda) y Sur (derecha). Cada punto representa el rendimiento medio de un genotipo. La línea negra indica la situación sin bonificación, equivalente al rendimiento base con 42% de materia grasa, mientras que las líneas punteadas grises representan isolíneas de bonificación.
En la zona Sur, el rendimiento promedio a humedad comercial fue de 2418 kg ha-1 (Tabla 4). Los mayores valores promedio generales correspondieron a NUSOL 4175 CL y ACA 220 CLDM, con 2673 y 2635 kg ha-1, respectivamente. También presentaron valores elevados Insun 2277 CL. Entre localidades de la zona Sur se observaron contrastes importantes de productividad. Balcarce fue el ambiente de mayor rendimiento promedio, con 3548 kg ha-1, seguido por Daireaux y Tornquist, con 3143 y 3044 kg ha-1, respectivamente (Tabla 4). En cambio, Arata, Cereales y Chascomús presentaron los menores promedios, con valores entre 1773 y 1933 kg ha-1 (Tabla 4). La diferencia máxima entre híbridos fue elevada en
Tornquist, Riobamba, Daireaux y Chascomús, lo que indica la importancia relativa de elegir un híbrido según cada localidad. El comportamiento de los híbridos en la zona Sur también varió entre localidades (Tabla 4). En Arata, por ejemplo, ACA 220 CLDM, NUSOL 4175 CL y Paraíso 1500 CLP AO presentaron los mayores valores promedio de rendimiento a humedad comercial. Mientras que en Dufaur se destacaron Cacique 2.23 CL Plus, NUSOL 4175 CL y ADV 5407 CL. Para el rendimiento bonificado en la zona Sur, se observaron cambios en el posicionamiento relativo de los materiales respecto a sin ajuste por materia grasa (Tabla 5 y Figura 2).
Tabla 3. Rendimiento a humedad comercial y rendimiento bonificado por contenido de materia grasa de híbridos de girasol evaluados en la zona Norte durante la campaña 2025/26. Se presentan los valores promedio generales y por localidad junto con estadísticos descriptivos del ensayo: promedio, coeficiente de variación (CV), diferencia mínima significativa (DMS) y diferencia entre el valor máximo y mínimo observado entre híbridos. Para Villa Trinidad no se dispuso de datos de rendimiento bonificado (sd: sin dato). Colores iguales indican el grupo de genotipos con mejor rendimiento sin diferencias significativas dentro del grupo. Hibrido
Rendimiento Hº comercial (kg ha -1)
Rendimiento Bonificado (kg ha -1)
General
Bandera
Ceres
Rafaela
General
Bandera
ADV 5505 CL
2344
1775
2301
3756
1504
Ceres
Rafaela
2386
2634
1896
2536
4284
NUSOL 4175 CL
2262
1983
1918
3319
1820
sd
1645
2443
2638
2217
2267
4052
2017
NK 3969
2256
1889
2047
sd
3400
1438
2505
2693
2331
2472
4148
1821
NK 3949
2190
1762
sd
1791
3467
1452
2476
2571
2093
2163
4188
1841
sd sd
Reconquista Villa Trinidad
Reconquista Villa Trinidad
ADV 5420 CLP
2136
1827
1789
3219
1499
2344
2468
2090
2086
3843
1853
ACA 220 CLDM
2045
1273
2045
3219
1248
2443
2289
1423
2462
3766
1507
sd
SPS 3125
2039
1510
2045
2575
1582
2483
2277
1694
2528
2911
1975
sd
Cacique 2.23 CL Plus
1989
1836
1793
2629
1284
2404
2188
2108
2087
2998
1559
sd
Paraíso 1500 CLP AO
1989
1238
1663
3541
1282
2221
2088
1238
1723
3926
1466
sd
Paraíso 1800 CL Plus
1978
1385
1791
3219
1408
2086
2214
1485
2070
3749
1552
sd
Promedio
2123
1648
1918
3235
1434
2379
2406
1858
2239
3787
1741
sd
CV (%)
12,1
15,5
6,6
15,1
7,8
0,4
13
15,70
6,90
13,60
7,80
sd
DMS
232
579
288
1102
253
22
317
658
347
1161
306
sd
Dif Max-Min
367
745
639
1180
397
419
605
1093
813
1373
550
sd
10
RED DE GIRASOL
INFORME DE RESULTADOS - CAMPAÑA 2025/26
Tabla 4. Rendimiento a humedad comercial de híbridos de girasol evaluados en la zona Sur durante la campaña 2025/26. Se presentan los valores promedio generales y por localidad junto con estadísticos descriptivos del ensayo: promedio, coeficiente de variación (CV), diferencia mínima significativa (DMS) y diferencia entre el valor máximo y mínimo observado entre híbridos. Colores iguales indican el grupo de genotipos con mejor rendimiento sin diferencias significativas dentro del grupo. Rendimiento Hº comercial
Hibrido
General
Arata
Balcarce
Casbas 1
Casbas 2
Cereales
Chasacomus
Daireaux
Dufaur
Quenuma
Riobamba
NUSOL 4175 CL
2673
2136
3775
2624
3287
1707
2342
3237
2484
2320
2331
3161
ACA 220 CLDM
2635
2205
3761
2513
3252
1790
2350
3426
2190
2139
1981
3380
Tornquist
Insun 2277 CL
2574
1818
3556
2516
3614
1903
2080
3008
1920
2191
2257
3453
NS 1227
2474
1659
3248
3043
3593
1813
2005
3075
2055
1865
1930
2927
NS 1117 CL
2472
1614
3691
2215
3611
1885
2099
3088
2099
1961
2034
2894
SPS 3125
2465
1795
3581
2628
3146
1739
2199
2998
2188
1879
1878
3086
Paraíso 1500 CLP AO
2454
2045
3648
2285
3207
1628
1894
3095
1957
1992
2360
2887
NK 3949
2454
1705
3516
2341
3461
1779
2046
3151
1927
1787
2013
3264 3088
NS 1113
2452
1432
3501
2737
3677
1874
1578
3175
1917
2098
1897
ADV 5407 CL
2452
1705
3622
2521
3415
1704
1438
3175
2307
2050
1841
3195
Cacique 2.23 CL Plus
2375
1659
3450
2059
3213
1655
1740
3078
2538
1736
2022
2971
ADV 5310 CL
2354
1705
3511
2410
3239
1654
1453
3664
1646
2127
1616
2872
Paraíso 1800 CL Plus
2160
1568
3261
2275
3243
1658
1905
2686
1708
1677
1381
2396
Promedio
2461
1773
3548
2474
3381
1753
1933
3143
2072
1986
1965
3044
CV (%)
9,2
7,8
6,1
9,9
4,3
3,6
3,8
13,6
12,5
10,9
12,6
6,8
DMS
135
300
475
531
317
138
161
929
565
472
538
450
Dif Max-Min
513
773
527
984
531
276
911
978
892
643
979
1057
Tabla 5. Rendimiento bonificado por contenido de materia grasa de híbridos de girasol evaluados en la zona Sur durante la campaña 2025/26. Se presentan los valores promedio generales y por localidad junto con estadísticos descriptivos del ensayo: promedio, coeficiente de variación (CV), diferencia mínima significativa (DMS) y diferencia entre el valor máximo y mínimo observado entre híbridos. sd: sin dato. Colores iguales indican el grupo de genotipos con mejor rendimiento sin diferencias significativas dentro del grupo. Rendimiento Bonificado
Hibrido
General
Arata
Balcarce
Casbas 1
Casbas 2
Cereales
Chasacomus
Daireaux
Dufaur
Quenuma
Riobamba
Tornquist
ACA 220 CLDM
3205
2707
4747
3167
3909
2141
2834
4378
2212
2716
2369
4077
NUSOL 4175 CL
3193
2559
4666
3343
3929
2052
2881
4047
2484
2835
2769
3559
Insun 2277 CL
3182
2298
4509
3220
4557
2386
2587
3898
1920
2783
2772
4074 4047
NK 3949
3068
2151
4557
2996
4385
2245
2529
4121
1927
2309
2485
NS 1113
3053
1793
4489
3493
4696
2402
1925
4102
1917
2693
2314
3761
NS 1117 CL
3042
1978
4703
2862
4608
2386
2367
3965
2099
2549
2505
3444
SPS 3125
3038
2226
4584
3369
3860
2135
2652
3844
2282
2398
2306
3765
NS 1227
3030
2004
3905
3907
4509
2307
2439
3997
2116
2406
2320
3424
ADV 5407 CL
3008
2028
4643
3237
4262
2068
1729
4096
2307
2661
2238
3815
Paraíso 1500 CLP AO
2921
2405
4545
2920
3833
1914
2372
3893
1957
2462
2737
3090
ADV 5310 CL
2866
2045
4452
3008
3997
1998
1656
4698
1646
2727
1887
3412
Cacique 2.23 CL Plus
2805
1961
4120
2561
3896
1995
2099
3798
2538
2187
2354
3345
Paraíso 1800 CL Plus
2537
1712
4090
2816
3888
1976
2191
3223
1708
2013
1582
2707
Promedio
2996
2144
4462
3146
4179
2154
2328
4005
2086
2518
2357
3578
CV (%)
9,2
7,9
6,1
9,9
4
3,5
3,7
13,7
12,5
10,8
12,3
6,9
DMS
165
368
592
677
362
165
189
1199
568
593
632
535
Dif Max-Min
668
995
842
1346
863
488
1224
1475
892
822
1190
1369
04
¿Cómo responden los híbridos ante cambios en el ambiente? En términos generales, la mayoría de los híbridos presentaron valores de b cercanos a 1, lo que indica que su rendimiento bonificado acompañó de manera proporcional los cambios en el índice ambiental (Figura 4). Algunos híbridos mostraron mayor respuesta ambiental, como ADV 5310 CL, ADV 5505 CL, ADV 5407 CL, NS 1113 y NK 3949, con valores de b superiores a 1 (Figura 4). Estos materiales tendieron a expresar mayores incrementos de rendimiento bonificado en ambientes
de alta productividad. Por el contrario, híbridos como Cacique 2.23 CL Plus, SPS 3125, NUSOL 4175 CL, Paraíso 1800 CL Plus y NS 1227 presentaron valores de b menores a 1, indicando una respuesta más moderada frente a la mejora del ambiente (Figura 4). Una consideración importante es que algunos híbridos fueron evaluados en pocos ambientes, especialmente aquellos con n = 4. En estos casos,
11
dad, permitiría elegir híbridos con buen comportamiento medio y adaptados a buenos o malos ambientes (Tabla 3 – 5 y Figura 4).
Rendimiento bonificado (kg ha -1)
la estimación de la pendiente debe interpretarse con mayor cautela. Más allá de eso, la combinación del análisis de rendimiento medio y estabili-
Índice Ambiental (kg ha-1) Figura 4. Relación entre el rendimiento bonificado de cada híbrido y el índice ambiental, estimada mediante el método de Finlay-Wilkinson para la campaña 2025/26. Cada panel corresponde a un híbrido. La línea indica la regresión ajustada para cada híbrido y la línea punteada representa la relación 1:1. En cada panel se informa la pendiente de respuesta ambiental (b), el coeficiente de determinación (R2) y el número de ambientes evaluados (n). En casos de regresión en negro indica que las pendientes no difirieron entre zona. En los casos que las pendientes difirieron entre zonas se reporta para cada una de ellas en colores.
05
¿Qué nos dicen los ensayos de densidad? En paralelo a los ensayos de evaluación de híbridos, se llevaron a cabo ensayos específicos de densidad de siembra con el objetivo de explorar la respuesta del rendimiento de girasol frente a cambios en la población de plantas. Para ello, en algunas localidades se compararon tres tratamientos de densidad con dos repeticiones por tratamiento. Se evaluó una densidad reducida respecto al manejo estándar, la densidad estándar definida para el sitio (-30%), y una densidad
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incrementada (+30%). La respuesta del rendimiento a la densidad fue variable entre localidades (Figura 5 y 6). En varios ambientes, las diferencias entre tratamientos fueron pequeñas y no significativas, lo que sugiere que el cultivo presentó cierta capacidad de compensación frente a cambios moderados en la densidad. En los pocos sitios donde se detectaron diferencias significativas entre densidades, la respuesta no fue necesariamente uniforme. Por ejemplo, en
RED DE GIRASOL
de 205 kg ha-1 respecto del estándar y de 439 kg ha-1 respecto de la densidad reducida (p < 0.05; Figura 6). En Villa Trinidad, el tratamiento estándar también fue el de mayor rendimiento, con 2.429 kg ha-1, superando a −30 % en 46 kg ha-1 y a +30 % en 54 kg ha-1 (p < 0.05; Figura 5).
Rendimiento H° Comercial (kg ha -1)
Dufaur, la densidad estándar fue el tratamiento de mayor rendimiento, con 2.078 kg ha-1, superando a la reducción de densidad en aproximadamente 111 kg ha-1 y al incremento de densidad en 140 kg ha-1 (p < 0.05; Figura 6). En Tornquist se observó que al aumentar la densidad permitió una mejora
INFORME DE RESULTADOS - CAMPAÑA 2025/26
-30%
Estándar
+30%
-30%
Estándar
+30%
Rendimiento H° Comercial (kg ha -1)
Figura 5. Rendimiento de girasol corregido a 11% de humedad en función del tratamiento de densidad de siembra para cada localidad de la zona Norte. Las barras representan la media de rendimiento para cada tratamiento de densidad; las líneas verticales indican el error estándar. En cada panel se informa el índice ambiental del sitio, calculado como el rendimiento medio de la localidad, y la densidad promedio del tratamiento estándar. Letras diferentes dentro de una localidad indican diferencias significativas entre tratamientos según comparación de medias posterior al ANOVA por localidad.
-30%
Estándar
+30%
-30%
Estándar
+30%
-30%
Estándar
+30%
Figura 6. Rendimiento de girasol corregido a 11 % de humedad en función del tratamiento de densidad de siembra para cada localidad de la zona Sur. Las barras representan la media de rendimiento para cada tratamiento de densidad; las líneas verticales indican el error estándar. En cada panel se informa el índice ambiental del sitio, calculado como el rendimiento medio de la localidad, y la densidad promedio del tratamiento estándar. Letras diferentes dentro de una localidad indican diferencias significativas entre tratamientos según comparación de medias posterior al ANOVA por localidad.
13
06
Consideraciones finales La campaña 2025/26 permitió evaluar el desempeño de genotipos de girasol en ambientes representativos de la región. A partir de la evaluación de 16 genotipos en 16 sitios representativos de dos zonas de producción de Argentina, observándose diferencias en el rendimiento bonificado y estabilidad del rendimiento. En este marco, algunos genotipos tendieron a destacarse por su mejor desempeño productivo, mientras que otros mostraron respuestas más intermedias o menores, lo que confirma la utilidad de la red para comenzar a discriminar comportamientos diferenciales entre materiales comerciales. A su vez, fue posible identificar genotipos con diferente sensibilidad frente a cambios en el ambiente, lo que
14
aporta información a la hora de elegir que híbrido sembrar según el ambiente objetivo. En paralelo, los ensayos de densidad mostraron que la respuesta del rendimiento a cambios en la población de plantas fue variable entre localidades. En la mayoría de los sitios, las diferencias entre tratamientos fueron moderadas, lo que sugiere una buena capacidad de compensación del cultivo frente a variaciones de densidad. Sin embargo, en algunos ambientes se detectaron respuestas significativas, indicando que el ajuste de la densidad puede ser una herramienta de manejo relevante.
RED DE GIRASOL
INFORME DE RESULTADOS - CAMPAÑA 2025/26
Referencias 1
De la Vega, A. J., Zuil, S., De Romano, A. B. & Vázquez, A. N. Past Contributions and Present Challenges of Sunflower Breeding in Argentina. Helia 47, 52–70 (2024).
7
2
De la Vega, A. J., DeLacy, I. H. & Chapman, S. C. Progress over 20 years of sunflower breeding in central Argentina. Field Crop. Res. 100, 61–72 (2007).
8
3
De la Vega, A. J., Zuil, S., Vázquez, A. N. & Berter de Romano, A. Genetic progress achieved over ninety-three years of sunflower breeding in Argentina, 1931-2024. Field Crop. Res. 330, 109968 (2025).
9
Rodriguez, I. M. et al. Sunflower yield gaps and their causes in Argentina. Field Crop. Res. 315, (2024).
10 Gambin, B. L., Coyos, T., Di Mauro, G., Borrás, L. & Garibaldi, L. A. Exploring genotype, management, and environmental variables influencing grain yield of late-sown maize in central Argentina. Agric. Syst. 146, 11–19 (2016).
4
5 De la Vega, A. J. & Chapman, S. C. Mega-Environment differences affecting genetic progress for yield and relative value of component traits. Crop Sci. 50, 574–583 (2010).
López Pereira, M. & Rondanini, D. Argentine Research Into Crop Ecophysiology Contributing to Crop Management and Genetic Improvement of Sunflower. Helia 48, 51–73 (2025).
Hall, A. J., Feoli, C., Ingaramo, J. & Balzarini, M. Gaps between farmer and attainable yields across rainfed sunflower growing regions of Argentina. Field Crop. Res. 143, 119–129 (2013).
De la Vega, A. J. & de La Fuente, E. B. Eleccion de genotipos. Prod. Granos Bases funcionales para su manejo 277–304 (2003).
Finlay, K. W. & Wilkinson, G. N. The analysis of adaptation in a plant-breeding programme. Aust. J. Agric. Res. 14, 742–754 (1963).
11
De La Vega, A. J. & Chapman, S. C. Multivariate analyses to display interactions between environment and general or specific combining ability in hybrid crops. Crop Sci. 46, 957–967 (2006).
6
Información suplementaria Tabla S1. Plantas logradas de los híbridos de girasol evaluados en la campaña 2025/26, expresadas en plantas m-2, para cada sitio de la red de ensayos. Los valores representan el promedio de plantas logradas por unidad de superficie en cada combinación híbrido × sitio. Arata
Balcarce
Bandera
Casbas 1
Casbas 2
Cereales
Ceres
3,4
3,9
4,3
4,3
5,0
4,1
4,3
4,3
4,1
4,3
4,3
ACA 220
1,9
4,1
ADV 5310
2,3
4,5
ADV 5407
1,9
4,0
Chasacomus
Daireaux
Dufaur
Quenuma
Rafaela
Reconquista
5,5
6,0
4,1
5,6
4,0
3,9
3,9
5,7
4,0
4,0
3,9
5,7
4,0
4,0
ADV 5420
3,6
5,0
5,5
3,2
ADV 5505
4,3
5,0
5,5
4,3
5,5
5,5
Cacique 223
2,2
4,3
INSUN 2277
2,0
4,3
NK 3949
2,2
4,4
NK 3969
3,4 4,0
3,9
4,3
4,3
5,0
4,0
5,9
4,0
4,0
3,9
4,3
4,3
0,0
3,9
5,9
4,0
4,0
4,0
4,3
4,3
5,0
3,9
6,0
4,0
4,0
0,0
5,0
4,1
5,5
3,9
5,5
4,6
Riobamba
Tornquist
Villa Trinidad 5,2
4,1
2,8
4,8
2,9
4,4
2,7 5,2 5,2
4,5
2,8
3,7
2,7
3,9
2,8
5,2 5,2 5,2
NS 1113
2,0
4,1
3,7
4,0
4,3
4,3
4,1
5,4
4,0
3,9
4,3
2,8
NS 1117
1,9
4,4
4,0
4,1
4,3
4,3
4,1
5,5
4,0
4,1
4,0
2,7
NS 1227
2,2
4,4
4,1
4,3
4,3
4,0
5,8
4,0
4,1
4,4
2,7
NUSOL 4175
2,0
4,3
4,0
4,1
4,3
4,3
5,0
3,9
5,9
4,0
3,8
5,5
5,3
4,5
2,8
5,2
Paraiso 1500
1,9
4,9
4,0
3,9
4,3
4,3
5,0
3,8
5,9
4,0
4,1
5,5
4,9
4,5
2,6
5,2
Paraiso 1800
1,8
3,5
3,6
4,0
4,3
4,3
5,0
3,8
5,5
4,0
3,9
5,5
2,8
1,0
2,5
5,2
SPS 3125
2,4
4,3
4,0
3,9
4,3
4,3
5,0
3,8
5,8
4,0
4,0
5,5
3,5
4,5
2,8
5,2
15
17