CAPITULO PRIMERO - Cooperativa Agropecuaria General Paz

“Latinoamérica unida protegiendo sus suelos”
XIX CONGRESO LATINOAMERICANO DE LA CIENCIA DEL SUELO
XXIII CONGRESO ARGENTINO DE LA CIENCIA DEL SUELO
Mar del Plata, Argentina – 16 al 20 de abril de 2012
contribuciones@congresodesuelos.org.ar
ESTABILIDAD ESTRUCTURAL: INDICADOR FÍSICO QUE CARACTERIZA AMBIENTES
DIFERENCIADOS CON AGRICULTURA DE PRECISION
Gudelj *, O.E.(1); Belluccini(1), P:A.; Galarza, C.M.(1); Lingua, A.(2)
1- Área de Suelos y Producción Vegetal INTA Marcos Juárez; 2- Cooperativa Agropecuaria
General Paz de Marcos Juárez Ltda.
*Autor de contacto: olgagudelj@mjuarez.inta.gov.ar ; Estación Experimental Agropecuaria Marcos
Juárez, CC 21, 2580-Marcos Juárez, Córdoba; 0054 3472 425001
RESUMEN
Con frecuencia los productores observan en sus lotes variaciones espaciales de rendimiento que se
atribuyen a la interacción de factores climáticos, edáficos y de manejo. La agricultura de precisión es una
herramienta que permite zonificar esa variabilidad en el terreno. El objetivo de este trabajo fue realizar
muestreos de suelos en dichas áreas para evaluar si la estabilidad estructural del suelo (EE) es una variable
física que se relaciona con esas diferencias en productividad en un mismo lote. En la EEA INTA Marcos
Juárez, suelo Argiudol típico con textura franco limosa, a través de la utilización de sistemas de
posicionamiento global y sistemas de información georeferenciadas, se diferenciaron zonas dentro de un
mismo lote de alta (AP), media (MP) y baja productividad (BP). Los lotes estudiados fueron: L 1 (AP y BP); L
2 (AP y MP) y L 3
(BP y AP). En esos sitios-específicos se evaluó EE (0- 10 cm) por los métodos de De
Boodt-De Leenheer (1967) y Kemper-Roseneau (1986) y sobre una alícuota de estas se midió materia
orgánica total (MOT) por el método de Walkley Black. Los datos se analizaron con un análisis de varianza
empleando el programa INFOSTAT (FA UNC). Se concluyó que la EE es un válido indicador físico de la
calidad del suelo reflejada en el nivel de productividad del mismo y que los mapas de aptitud productiva
generados con información satelital, imágenes térmicas e índices de vegetación, brindan una zonificación
apropiada para realizar muestreos dirigidos de propiedades físicas-químicas del suelo.
PALABRAS CLAVES: aptitud productiva; agricultura de precisión; estabilidad estructural
INTRODUCCION
Ante la dificultad de incrementar la superficie productiva, los productores se ven obligados a utilizar nuevas
tecnologías que les permita lograr cada vez mayores rendimientos de sus cultivos para mejorar así su
rentabilidad, preservando al mismo tiempo el medio ambiente. La obtención y, más importante el
mantenimiento de elevados rendimientos es el resultado de una compleja interacción de factores de clima,
planta y suelo (Telmo et al., 2006). Natali et al., 2007, informaron que variables climáticas, edáficas y de
manejo explicaron en forma conjunta, el 70% de la variabilidad de los rendimientos del cultivo de trigo en el
área de influencia de Armstrong – Montes de Oca (Santa Fe). La agricultura de precisión es una
herramienta que permite conocer la variabilidad ambiental que puede existir dentro de un mismo lote,
expresada por ejemplo en mapas de rendimiento, índice de vegetación y parámetros edáficos como la
conductividad del suelo. La pregunta que surge es qué propiedad del suelo refleja mejor esta variabilidad. La
productividad de los cultivos, la disponibilidad de nutrientes y agua en el suelo, entre otros, son controlados por
unos pocos procesos clave. La idea medular de la agricultura sitio-específica es, entonces, identificar estos procesos
potencialmente limitantes y establecer para cada uno de ellos los indicadores más críticos para su
caracterización (Roel, A. y J. Terra. 2006). No existen muchos trabajos que hayan estudiado propiedades
medidas en los suelos y su asociación con los rendimientos de los cultivos. Una de las limitantes para la
adopción de la agricultura de precisión es la falta de ensayos básicos para relacionar el rendimiento con las
condiciones del suelo (Bongiovanni, R. y J. Lowenberg. 2006). Si existe numerosa bibliografía que informa
que la estabilidad estructural (EE) es la propiedad más sensible como indicadora de deterioro del suelo
(Aoki, et al. 2009; Rivero et al., 2005; Sanzano et al., 2005; Gudejl y Masiero, 2001; Ferreras et al., 2000;
Urricariet, S. y Lavado, R., 1999, Lal, 1994). Los agregados del suelo son importantes para mantener la
porosidad del suelo y proveer estabilidad contra la erosión (Lupwayi, N. Z, 2001). El sistema poroso estable
está directamente relacionado a la infiltración de agua al perfil del suelo y su almacenamiento para su
posterior entrega al cultivo. En tanto que, la eficiencia en el uso del agua (EUA) por parte de los cultivos se
traduce en rendimiento. Dentro de varios lotes de la EEA INTA Marcos Juárez, a través de la utilización de
sistemas de posicionamiento global (GPS) y sistemas de información geográfica (GIS), se detectaron
diferentes áreas de productividad de los cultivos. El objetivo de este trabajo fue realizar muestreos de suelos
en dichas áreas para evaluar si la EE es una variable física que se relaciona con esas diferencias en
productividad en un mismo lote.
MATERIALES Y MÉTODOS
La experiencia se realizó sobre un suelo de la serie Marcos Juárez (Argiudol típico) de textura franco
limosa (68,9 % limo, 25,1 % arcilla y 5,6% arena muy fina). INTA, 1978.
Obtención de mapas de productividad
La obtención de mapas con zonas de productividad diferenciadas se logró a partir de la síntesis del
estudio de imágenes satelitales térmicas y la interpretación geo-estadística de los índices de
vegetación. Esto permitió obtener patrones de crecimiento a lo largo de una secuencia importante de años.
La interpretación técnica de las imágenes obtenidas en diferentes etapas fenológicas del cultivo, brindaron
un promedio productivo de cada lugar en estudio. Estos mapas de comportamiento productivo generados
con información satelital tienen una correlación directa y lineal con monitores de rendimiento reales
obtenidos con la cosecha. También son de gran utilidad para realizar muestreos georeferenciados por
ambientes, que ponen de manifiesto diferencias texturales, topográficas, hidrográficas, de contenido de
fósforo y nitrógeno, entre otras (Heer, Sergio. 2011. com. pers.).
Se muestrearon tres lotes pertenecientes a la Unidad Demostrativa Agrícola (UDA) de la EEA INTA
Marcos Juárez en áreas de diferencias más contrastantes, alta productividad (AP) versus baja productividad
(BP) o mediana productividad (MP). Los lotes fueron: L 1 (áreas de AP y BP); L 2 (áreas de AP y MP) y L 3
(áreas de BP y AP). Los mismos tienen más de 30 años de agricultura continua, con una secuencia que
intercala 33 % de maíz con 33 % de soja de 1° y el resto trigo/soja. El sistema de labranza a principios de la
década del 80 era una combinación de cincel y rastra de discos de doble acción de mediana intensidad. A
fines de la misma se empezaron a hacer algunos cultivos en siembra directa y desde mediados de los 90
todos los cultivos se realizan en este sistema.
En cada situación de productividad identificada se tomaron 9 muestras al azar (Gudelj y Masiero,
1996) de 0 a 10 cm de profundidad, en el momento en que el suelo se encontraba con una condición hídrica
cercana a capacidad de campo. Sobre una alícuota de las muestras se analizó materia orgánica total
(MOT), método de Walkley Black (1934), variable que cumple una función estabilizadora de los agregados
del suelo.
Para la medición de la EA se empleó al método de De Leenheer-De Boodt (1967) - Santanatoglia y
Fernández (1982), que involucra agregados desde 8 a 2 mm de diámetro. Este índice se expresa como
CDMP (cambio en el diámetro medio ponderado) y la unidad de medición es milímetro (mm). Cuánto menor
es el CDMP mejor es la estabilidad. Para evaluar el grado de degradación o restauración de la estructura
del suelo a través del CDMP se expresó el mismo como índice de estabilidad relativo (IER) respecto del
CDMP del suelo de referencia (suelo del parque de la EEA Marcos Juárez con una continuidad de 50 años),
cuyo valor fue 0,4 mm. De esta forma se pueden comparar valores de EE de distintos suelos y manejos.
También se utilizó la metodología de Kemper y Rosenau (1986) para medir EA la cual se fundamenta
en el principio de que los agregados de 2 a 1 mm inestables se romperán más fácilmente que los agregados
estables cuando se sumergen en agua.
Para el análisis de los datos obtenidos se utilizó la técnica ANAVA (Análisis de varianza), empleando el
programa INFOSTAT 2008.
RESULTADOS Y DISCUSION
En la Tabla 1 se presentan los resultados de los análisis de EE y MOT realizados para cada situación
estudiada.
Tabla 1: EE y MOT en diferentes lotes y niveles productividad
TRATAMIENTO
L1
L1
L2
L3
L2
L3
BP
AP
AP
BP
MP
AP
MOT
(%)
3,00
c
3,67 a
3,00
c
3,28 b
3,58 a
3,25 b
CDMP (mm)
(De Boodt-De Leenheer)
1,26
1,03
1,01
0,96
0,96
0,82
IER (%)
32 a
39 b
40 b
42 bc
42 bc
49
c
EE (%)
(Kemper-Roseneau)
57,26 b
62,97 a
56,45 b
64,37 a
66,64 a
67,33 a
Letras distintas indican diferencias significativas. Test LSD Fisher (p<= 0,05)
Se obtuvieron diferencias muy significativas (p = 0,0001) en el L1 entre AP Y BP, IER = 39 % y 32%,
respectivamente, resultando la EE buena en AP y No Satisfactoria en BP. En el L2 no se encontró
diferencias significativas entre AP y MP, siendo el IER medio igual a 41%, lo que corresponde a una EE Muy
Buena. Lo mismo sucedió en el L3 con un IER medio igual a 45,5%, siendo la EE Muy Buena y
destacándose el L3 AP con una EE tendiente a Excelente. Además, comparando todas las situaciones
evaluadas, se puede apreciar diferencias altamente significativas entre las situaciones L1 BP y L3 AP.
Por otra parte, similar tendencia se manifestó al evaluar la EE medida en agregados menores a 2 mm
(método Kemper-Roseneau, 1986) con diferencias también altamente significativas (p < 0,0001) entre las
situaciones contrastantes evaluadas, y en este rango de agregados se logró diferenciar estadísticamente el
L2 AP de MP, se puede asociar esto con las diferencias marcadas en MOT entre esas zonas productivas.
El análisis de varianza determinó que existe una diferencia altamente significativa en los contenidos de
MO en el L1 entre AP y BP, con mayor contenido en la situación de AP y esto se relacionó con mejor EE.
Mientras que en el L3 se midió igual contenido de MO correspondiéndose con una misma EE informada por
ambos métodos. Pontelli (2006), citado por Telmo J.C. Amado et al. (2006), utilizando las herramientas de la
agricultura de presición en SD, encontró que la MOS, en la profundidad de 0 a 10 cm, fue el atributo del
suelo que mejor se correlacionó con el rendimiento de la soja.
CONCLUSION
La EE mostró ser un válido indicador físico de la calidad del suelo reflejada en el nivel de productividad
del mismo.
Los mapas de aptitud productiva generada con información satelital (imágenes térmicas e índices de
vegetación) brindan una zonificación apropiada para muestreos de variables físicas de suelos.
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Agricultura de precisión: integrando conocimientos para una agricultura moderna y sustentable / Rodolfo Bongiovanni, Evandro C. Montovani, Stanley Best, Alvaro Roel. –
Montevideo: PROCISUR/IICA 2006.
244 p.; 16,7 x 24 cm. ISBN 92-9039-741-1 Montevideo, Uruguay 2006

MUESTREO DE SUELOS Y FACTORES LIMITANTES DEL RENDIMIENTO
Álvaro Roel y José Terra - aroel@tyt.inia.org.uy y jterra@inia.org.uy - Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA), Uruguay

CAPITULO IX (p 171-196). VIABILIDAD ECONÓMICA
Rodolfo Bongiovanni (1) y Jess Lowenberg-DeBoer (2) (1) INTA Manfredi, Argentina rbongiovanni@correo.inta.gov.ar (2) Director of the Site-Specific Management Center
Purdue University, USA
lowenbej@purdue.edu
