Wheat response to nitrogen and nitrogen with sulfur fertilization in sandy soils

Abundantes estudios desarrollados en suelos con texturas gruesas muestran incrementos significativos en la producción de trigo al incrementarse la oferta de nitrógeno (N) del suelo y en algunos casos respuestas positivas al agregado de azufre(S). No obstante, la relación entre respuestas a ambos nutrientes y las condiciones de respuesta a la fertilización azufradano son consistentes. El objetivo de este trabajo fue cuantificar la respuesta de cultivos de trigo a la fertilización con Ny con NS y su relación con algunas propiedades edáficas en suelos arenosos. El estudio se desarrolló en 34 sitios deproducción de trigo bajo prácticas de labranza cero en la región de la pampa arenosa (Argentina). Se evaluaron 3tratamientos de nutrición: i) control (sin fertilizar), ii) 140 kg de N ha-1 [N suelo (0-40 cm) + N fertilizante], iii) 140 kgde N ha-1 [N suelo (0- 40 cm) + N fertilizante] + 12 kg de S ha-1. En todos los sitios se observó respuesta significativaal agregado de N con un incremento promedio de 949 kg ha-1 con respecto al tratamiento control. Para S, si bien larespuesta media fue de 232 kg ha-1, sólo en el 38% de los casos (13 sitios) se observaron aumentos de rendimiento porla adición de dicho nutriente, relacionándose positivamente con la respuesta a la fertilización con N. Esta respuesta fueindependiente de los contenidos de materia orgánica (MO) (p = 0,61), de S-S042- (p = 0,29), de N-N03- (p = 0,47)disponibles al momento de la siembra o de arena de los suelos (p = 0,90). No obstante, la respuesta disminuyó en la medidaque se incrementaron los rendimientos máximos. Se concluye que en sitios deficitarios en N, la respuesta al agregadode S es de mayor magnitud y frecuencia en condiciones de productividad limitada.Numerous studies conducted on coarse-textured soils show, significant and positive wheat yield responses when soil nitrogen (N) availability is increased, and occasional positive yield responses to sulfur (S) additions. However, the available information is not consistent for the diagnosis and analysis of the marginal contribution of S on wheat grain responses in combination with N fertilization. Thus, the objective of this study was to quantify the yield response of dryland wheat crops to N and NS fertilization and to determine the relationship between yield response and several soil properties in sandy soils. The study consisted in 34 field experiments within the semiarid and subhumid sandy pampas region (Argentina) managed under no-tillage practices. Three treatments were evaluated: i) control (without fertilization), ii) 140 kg of N ha-1 [N-NO3 soil (0-40 cm) + N fertilizer], iii) 140 kg of N ha-1 [N-NO3 soil (0- 40 cm) + N fertilizer] + 12 kg of S ha-1. A positive response to N fertilization was observed in every experimental site. Mean grain yield response to the application of N was 949 kg ha-1. Although the mean grain yield response to S fertilization was 232 kg ha-1, only 38% of the sites (13 sites) showed a significant response to this treatment. Crop response to S fertilization was not related to soil organic matter (p = 0.61), sand content (p = 0.90), soil extractable S-S04 2-(p = 0.29), nor soil N-N03 -(p = 0.47) levels. Furthermore, it decreased with increasing maximum grain yields and it was positively related to crop responses to N fertilization. We conclude that in coarse textured soils with significant N limitations, wheat responses to S fertilization are greater and more common in low productivity sites.Fil: Barraco, Mirian Raquel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Diaz Zorita, Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales; ArgentinaFil: Brambilla, Cristian. DZD Agro; ArgentinaFil: Alvarez, Cristian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Scianca, Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentin

Efecto de los cultivos de cobertura sobre la histéresis y la anisotropía de las propiedades hidráulicas del suelo

La inclusión de cultivos de cobertura (CC) resulta en la generación de porosidad estructural, porque implica mayor actividad radical y actividad biológica en el suelo. Un suelo mejor estructurado tiene un sistema poroso más adecuado para el desarrollo de las plantas y mejores propiedades hidráulicas. Las propiedades hidráulicas del suelo no saturado generalmente se refieren a las características que están relacionadas con el comportamiento de retención de agua del suelo. Esta relación entre el contenido de agua del suelo () y el potencial mátrico (h) denominada curva de retención hídrica (CRH) generalmente se determina a partir de experimentos de secado o desorción. Sin embargo esta relación puede ser diferente si el suelo es humedecido. Éste fenómeno se conoce como histéresis. Adicionalmente algunas propiedades pueden presentar anisotropía si son dependientes de la dirección de muestreo. Los objetivos de este trabajo fueron: i) incorporar la curva de humedecimiento para evaluar el impacto de CC en propiedades físicas e hidráulicas en un Hapludol típico de la Región Pampeana; ii) analizar si los valores obtenidos son dependientes de la dirección de muestreo.Facultad de Ciencias Agrarias y Forestale

Optimizing resource productivity in soybean-based sequences through long-term crop intensification

Context: Cropping systems based on a single crop per year, such as soybean monoculture, result in an inefficient use of available resources and low productivity, and are usually related with a negative environmental impact. The intensification of soybean-based cropping sequences can increase resource productivity, enhancing the sustainability of the production systems.Objective: This study aimed to analyse the long-term effect of intensification practices in soybean-based sequences on: i) water and radiation productivity, and ii) soybean yield, in four temperate and fully humid environments with contrasting soil texture.Methods: The study was carried out in four long-term experiments where three cropping sequences were evaluated: soybean monoculture, cover crop (CC) / soybean, and a three-year crop rotation including wheat (Triticum aestivum L.), maize, CC, and soybean. Oat (Avena sativa L.), triticale (x Triticosecale Wittmack), wheat, or rye (Secale cereale L.), were used as CC. Four 3-yr rotation cycles were evaluated between 2007 and 2018.Results: Intensification of cropping sequences increased soybean yield (17%) in one out of four sites, and did not significantly change in the other three sites. Soybean yield varied among cycles at all sites and was positively associated with rainfall during the growing season (r = 0.81). Intensified sequences increased over 40% both water and radiation productivity as compared with soybean monoculture. Despite the different edaphoclimatic characteristics of the evaluated locations, the magnitude of the improvement in the productivity of the resources resulting from the intensification of cropping sequences was similar at all sites.Conclusion: Therefore, in temperate and fully humid environments with contrasting soil texture, the intensification of soybean-based sequences with grasses, CC, and double crops is a feasible alternative to increase the productivity of resources without compromising soybean yield, hence, it should be taken into account by government organizations when developing policies.Fil: Crespo, Cecilia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Novelli, Leonardo Esteban. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos; ArgentinaFil: Wyngaard, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Martínez, Roberto Dionisio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Barraco, Mirian Raquel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Gudelj, Vicente. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Barbagelata, Pedro Aníbal. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos; ArgentinaFil: Barbieri, Pablo Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible. - Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estacion Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación Para la Producción Agropecuaria y El Desarrollo Sostenible.; Argentin

Identifying sulfur deficient fields by using sulfur content; N: S ratio and nutrient stoichiometric relationships in soybean seeds

Sulfur (S) fertilization has increasingly become an important issue in crop management. In Argentina S deficiencies have been reported, but there has been no success in finding soil tests for predicting soybean response to S fertilization. The objectives of this study were to: (i) evaluate seed S and N:S ratio as a tool for identifying S deficient soybean crops in field conditions and (ii) determine shifts in stoichiometric relationships among nitrogen (N), phosphorus (P) and S in soybean seeds which can be used for identifying S responsive sites under field conditions. Seed samples from 20 field experiments designed to explore response to S fertilization in soybean were collected in a large area in the Argentinean Pampas region. Seed yield (SY) and P (%P), S (%S) and N (%N) concentration in seeds were determined. Different data analyses were tested in order to find an S deficiency index. Moderate SY responses to S fertilization were observed in the present study (i.e. relative SY was never below 75%). seed S concentration increased in response to S fertilization in most responsive sites, and N:S ratio was governed by variations in seed S concentration. Stoichiometric relationships were more accurate for identifying S responsive sites than using single variables (e.g. seed S concentration or N:S). The isometric variations among N, P and S suggest that the accumulation of these nutrients is proportional in seed tissue. A significant increase in the intercept of the stoichiometric relationship between N and S in S deficient crops was observed. An S deficient index (SDI) was calculated based on this difference that can be used as a diagnostic tool for identifying S responsive sites in soybean. The present study shows a novel approach for using stoichiometric concepts in fertilizer management in soybean.Fil: Salvagiotti, Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Ferraris, Gustavo Nestor. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Norte. Estación Experimental Agropecuaria Pergamino; ArgentinaFil: Quiroga, Alberto Raul. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional La Pampa-San Luis. Estación Experimental Agropecuaria Anguil; ArgentinaFil: Barraco, Mirian Raquel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires. Estación Experimental General Villegas; ArgentinaFil: Vivas, Hugo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Prystupa, Pablo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales; ArgentinaFil: Echeverria, Hernan Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Gutiérrez Boem, Flavio Hernán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales; Argentin

Estimating nitrogen, phosphorus, potassium, and sulfur uptake and requirement in soybean

Estimation of crop nutrient demand, seed nutrient removal, and nutrient use efficiency (yield to nutrient uptake ratio) are crucial for pursuing both balanced nutrition and more sustainable farming systems. However, the estimation of the nutrient requirements as the nutrient uptake per unit of seed yields is impaired in many situations due to the narrow variation of the dataset used to obtain these values or by the overgeneralization of considering a constant value for the nutrient demand at varying yield levels. Past studies focused on other crops and using linear models for estimation of the nutrient requirements, but not yet for soybeans (Glycine max L.). The aims of this research study were to: (i) quantify nitrogen (N), phosphorus (P), potassium (K), and sulfur (S) requirements in soybean and (ii) compare linear and non-linear (spherical) models in their relationship between plant and seed nutrient content all relative to seed yield at varying probabilities utilizing quantile regression. A large dataset from different studies conducted between 2009–2018 period, including data of seed yield, total biomass at physiological maturity, and N, P, K, and S uptake. Soybean seed yield ranged from 955 to 6525 kg ha−1, aboveground biomass from 1990 to 15,814 kg ha−1, and harvest index from 0.16 to 0.57. On average, nutrient uptake was 261 kg N ha−1, 25 kg P ha−1, 133 kg K ha−1, and 16 kg S ha−1 (N:P:K:S ratio = 17:1.6:8.5:1), while nutrient content in seeds averaged 191 kg N ha−1, 17 kg P ha−1, 54 kg K ha−1, and 9 kg S ha−1 (N:P:K:S ratio = 21:1.8:5.8:1). The spherical model described better than the linear model the relationship between plant nutrient uptake or nutrient content in seeds with seed yield in soybean, and thus, nutrient requirements per unit of yield decreased as seed yield increased. A relationship between nutrient internal efficiency and seed yield for the different percentiles as determined by the non-linear quantile regression offered probabilistic values for estimating nutrient uptake in soybean, providing useful information for obtaining more reliable estimates of nutrient balances at the system-level.Fil: Salvagiotti, Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Magnano, Luciana Ines. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Ortez, Osler. Universidad de Nebraska - Lincoln; Estados UnidosFil: Enrico, Juan Martín. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Barraco, Mirian Raquel. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Norte. Estacion Experimental Agropecuaria General Villegas. Agencia de Extension Rural General Villegas.; ArgentinaFil: Barbagelata, Pedro Aníbal. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Entre Ríos. Estación Experimental Agropecuaria Paraná; ArgentinaFil: Condori, Alicia Adelina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Di Mauro, Guido. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario; Argentina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Corteva Agriscience; Estados UnidosFil: Manlla, Amalia Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; ArgentinaFil: Rotundo, José Luis. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Rosario. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Agrarias. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario; Argentina. Corteva Agriscience; Estados UnidosFil: Garcia, Fernando Oscar. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Ferrari, Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires; ArgentinaFil: Gudelj, Vicente. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Córdoba. Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: Ciampitti, Ignacio Antonio. Kansas State University; Estados Unido

Attainable yield and soil texture as drivers of maize response to nitrogen: a synthesis analysis for Argentina

The most widely used approach for prescribing fertilizer nitrogen (N) recommendations in maize (Zea Mays L.) in Argentina is based on the relationship between grain yield and the available N (kg N ha−1), calculated as the sum of pre-plant soil NO3--N at 0−60 cm depth (PPNT) plus fertilizer N (Nf). However, combining covariates related to crop N demand and soil N supply at a large national scale remains unexplored for this model. The aim of this work was to identify yield response patterns associated to yield environment (crop N demand driver) and soil texture (soil N supply driver). A database of 788 experiments (1980−2016) was gathered and analyzed combining quadratic-plateau regression models with bootstrapping to address expected values and variability on response parameters and derived quantities. The database was divided into three groups according to soil texture (fine, medium and coarse) and five groups based on the empirical distribution of maximum observed yields (from Very-Low = 13.1 Mg ha−1) resulting in fifteen groups. The best model included both, attainable yield environment and soil texture. The yield environment mainly modified the agronomic optimum available N (AONav), with an expected increase rate of ca. 21.4 kg N Mg attainable yield−1, regardless of the soil texture. In Very-Low yield environments, AONav was characterized by a high level of uncertainty, related to a poor fit of the N response model. To a lesser extent, soil texture modified the response curvature but not the AONav, mainly by modifying the response rate to N (Fine > Medium > Coarse), and the N use efficiencies. Considering hypothetical PPNT levels from 40 to 120 kg N ha−1, the expected agronomic efficiency (AENf) at the AONav varied from 7 to 31, and 9–29 kg yield response kg fertilizer N (Nf)−1, for Low and Very-High yield environments, respectively. Similarly, the expected partial factor productivity (PFPNf) at the AONav ranged from 62 to 158, and 55–99 kg yield kg Nf−1, for the same yield environments. These results highlight the importance of combining attainable yield environment and soil texture metadata for refining N fertilizer recommendations. Acknowledging the still low N fertilizer use in Argentina, space exists to safely increasing N fertilizer rates, steering the historical soil N mining profile to a more sustainable agro-environmental scenario in the Pampas.Fil: Correndo, Adrián A.. Kansas State University; Estados UnidosFil: Gutiérrez Boem, Flavio Hernán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: García, Fernando O.. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Alvarez, Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Álvarez, Cristian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Angeli, Ariel. I+D CREA; ArgentinaFil: Barbieri, Pablo Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Barraco, Mirian Raquel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Berardo, Angel. Laboratorio de Suelo S.a.; ArgentinaFil: Boxler, Miguel. Private Consultant; ArgentinaFil: Calviño, Pablo Antonio. Private Consultant; ArgentinaFil: Capurro, Julia E.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Carta, Héctor. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Caviglia, Octavio Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Ciampitti, Ignacio Antonio. Kansas State University; Estados UnidosFil: Diaz Zorita, Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Díaz Valdéz, Santiago. Bayer Crop Science; ArgentinaFil: Echeverría, Hernán E.. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Espósito, Gabriel Pablo. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; ArgentinaFil: Ferrari, Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Ferraris, Gustavo Nestor. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Gambaudo, Sebastian Pedro. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Private Consultant; ArgentinaFil: Gudelj, Vicente. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Ioele, Juan P.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Melchiori, Ricardo J. M.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Molino, Josefina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Orcellet, Juan Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Pagani, Agustin. Clarion Inc.; ArgentinaFil: Pautasso, Juan Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Reussi Calvo, Nahuel Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Laboratorio de Suelo S.a.; ArgentinaFil: Redel, Matías. Private Consultant; ArgentinaFil: Rillo, Sergio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Rimski-korsakov, Helena. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Sainz Rozas, Hernan Rene. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Saks, Matías. Bunge Argentina S.A; ArgentinaFil: Tellería, María Guadalupe. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Ventimiglia, Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Zorzín, Jose L.. Private Consultant; ArgentinaFil: Zubillaga de Sanahuja, María de Las Mercedes. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Salvagiotti, Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; Argentin