Predicción de la variabilidad de la productividad de pasturas para la delimitación de zonas de manejo en suelos ganaderos

Tesis para obtener el grado de Doctor en Ciencias Agrarias presentada en la Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Mar del Plata en noviembre de 2020.Los suelos de aptitud ganadera de la Pampa Deprimida son heterogéneos, incluso a nivel de lote. Esto provoca variabilidad espacial en la producción de forraje. La aplicación de tecnologías de agricultura de precisión permitiría mejorar el uso de estos recursos. Los objetivos de este estudio fueron (i) relacionar, durante cuatro rebrotes de pasturas perennes templadas y niveles contrastes de nitrógeno (N), variables del sitio [conductividad eléctrica aparente (CEa), atributos del terreno derivados de modelos de elevación digitales y el índice verde normalizado (IVN)] y producción de forraje y (ii) evaluar la posibilidad de utilizar dichas variables de sitio para delimitar zonas de manejo (ZM). En dos sitios experimentales (Balcarce y Ayacucho) se midieron y geo- referenciaron la CEa y la elevación. A partir de esta última se calcularon los atributos topográficos. Además, se geo-referenciaron ochenta y cuatro y cuarenta y tres áreas de muestreo (AM), en Balcarce y Ayacucho respectivamente. En las mismas, se tomaron muestras de suelo para la determinación de diferentes propiedades edáficas. Las AM se dividieron en dos parcelas, una de las cuales fue fertilizada con 250 kg ha–1 de N (N250), al inicio de cuatro rebrotes, y la otra no fue fertilizada (N0). Al final de cada rebrote, se estimó la biomasa acumulada (BA) para delimitar zonas productivas (ZP). Además, en los cuatro períodos analizados se obtuvieron imágenes satelitales y a partir de las mismas se calculó el índice verde normalizado (IVN). En el sitio Balcarce, el grado de ajuste de las asociaciones entre la BA y las propiedades del suelo fue bajo (el R2 varió entre 0,08 y 0,34). En el mismo sentido, los datos mostraron que no se detectó asociación entre BA y IVN (el R2 varió entre 0,05 y 0,07 y entre 0,15 y 0,26 para otoño y primavera, respectivamente). Además, a partir de las propiedades del sitio, no se pudieron estimar las propiedades del suelo. Por lo tanto, en los dos tratamientos de fertilización, la delimitación de ZM no fue posible en este sitio experimental. En el sitio experimental Ayacucho los resultados hallados permitieron caracterizar adecuadamente, mediante información espectral, la BA creciendo en primavera con y sin limitantes de N. En cambio, en otoño, el IVN no se relacionó con la BA en ninguno de los tratamientos de fertilización evaluados. La información compilada permitió relacionar, a través de un análisis de bosques aleatorios, las propiedades del suelo con algunas de las propiedades del sitio evaluadas (CEa y elevación) esto permitió junto con la caracterización a través del IVN, la información necesaria para identificar ZM en primavera. Por otro lado, en otoño, la delimitación se realizó utilizando únicamente las propiedades del sitio. En este sitio, las ZP se relacionaron con las ZM delimitadas mediante la CEa y la elevación. El grado de acuerdo entre estas dos delimitaciones, para las estaciones de crecimiento primavera y otoño, fue de 60 y 67% respectivamente. Estos valores son aceptables, considerando el hecho de que existen otros factores limitantes de la productividad no relacionados con las propiedades del suelo que afectan la CEa y la elevación. Además, para evaluar si la CEa y la elevación se pueden usar para determinar ZM, las diferencias en BA se compararon mediante un análisis de varianza. En este sentido, en el tratamiento N250, se hallaron diferencias significativas entre ZM en la BA (P<0,01) tanto en primavera como en otoño. En el sitio Ayacucho, en el tratamiento N250 independientemente de la estación de crecimiento, el procedimiento evaluado permitió delimitar ZM mediante la selección de las variables de sitios apropiadas. Por el contrario, en Balcarce, no fue posible delimitar ZM.The spatial variability of livestock aptitude soils at paddock scale is usually very high. This causes high variability in forage production. A way to improve this type of management could be based on precision agriculture technologies. The aim of this study was to assess the relationship between site variables [apparent electrical conductivity (ECa), terrain attributes extracted from digital elevation models and normalized difference vegetation index (NDVI)], and forage yield during different regrowth periods and contrasting nitrogen (N) availability and then use this information to determine potential management zones (MZ). The ECa and digital elevation models were measured and geo-referenced in two paddocks (experimental sites)(Balcarce y Ayacucho). Additionally, a grid cell was chosen and eighty-four and forty-three sampling areas were geo–referenced in Balcarce and Ayacucho respectively. In sampling areas soil samples were collected and analyzed for soil features. Sampling areas were divided into two experimental units of which one was fertilized with 250 kg ha–1 of N (N250) at the beginning of four regrowth periods and the other one was not fertilized with N (N0). At the end of each regrowth periods, we estimated the accumulated biomass (AB) to delimit productivity zones (PZ). Also, in the four regrowth periods satellite images were obtained and NDVI was calculated. In the Balcarce experimental site, AB and soil properties were poorly associated (The R2 ranged between 0.08 and 0.34). In the same sense, the data showed that not significant and weakly correlation coefficients were found between and between AB and NDVI (The R2 ranged between 0.05 and 0.07 and between 0.15 and 0.26 for autumn and spring, respectively). Besides, from the site properties the soil properties could not be estimated. Therefore, in the two fertilization treatments, the delimitation of MZs was not possible in this experimental site. In the Ayacucho experimental site, in spring the NDVI was related to the BA with and without N-limiting. In contrast, in autumn, the NDVI was not related to the BA in any of the fertilization treatments evaluated. The compiled information allowed to relate, through an Random Forest analysis, soil properties with site properties (ECa and elevation, which provided, together with the characterization through the IVN, the information necessary to identify ZM in spring. On the other hand, in the autumn the ZM delimitation was carried out using only the site properties. In this study, we found in N250, an association between PZ and MZ during the spring and autumn regrowths. In this sense, the combination of ECa and elevation variables gave 60-70% agreement (accuracy statistic) between zones productive and MZ. We consider this level of agreement promising, especially considering that there were many other yield-limiting factors unrelated to ECa and elevation. Additionally, to assess whether ECa and elevation can be used to determine MZ, the differences in AB were compared through analysis of variance test. In N250 the AB had significant differences among MZ (P<0.01) in spring and autumn. In Ayacucho, our procedure demonstrated the ability to delimit MZ by the selection of appropriate sites variables in N250 treatment. Contrarily, in Balcarce the delimitation of MZ was not possible.EEA BalcarceFil: Cicore, Pablo Leandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentin

La producción de alfalfa ¿se incrementa en siembras cruzadas?

Actualmente en Argentina, gran parte de la maquinaria disponible para la siembra de pasturas de alfalfa tiene cuerpos de siembra separados a 20 cm de distancia entre hileras. Esto deriva, respecto a las siembras tradicionales de alfalfa con distancia entre hileras de 15-17,5 cm, en arreglos más rectangulares de canopeos, en donde a una misma densidad de siembra, la distancia entre plantas en la línea es menor, generando mayor competencia intra-específica entre los individuos. Esto implicaría una reducción en la radiación interceptada y, en consecuencia, una disminución en la producción de forraje del orden del 20%.EEA BalcarceFil: Olivo, Silvia Maria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Berone, Germán Darío. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Berone, Germán Darío. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Cicore, Pablo Leandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentin

Producción de forraje de agropiro alargado en función de la disponibilidad de nitrógeno y la posición topográfica

El objetivo fue evaluar, en diferentes posiciones topográficas, el crecimiento de agropiro alargado (Thinopyrum ponticum [Podp.] Barkworth & D. R. Dewey Phil) bajo diferente disponibilidad de nitrógeno (N). Se seleccionaron siete sitios en función de la elevación, y en cada sitio se evaluaron dos tratamientos: N- (sin aplicación de N) y N+ (300 kg ha-1 de N). En la biomasa aérea acumulada (BA) final se detectó interacción entre el nivel de N y el sitio. En N+ se hallaron diferencias significativas entre sitios, mientras que en el tratamiento N- no se encontraron diferencias. La variabilidad de la BA se debió principalmente a diferencias en la eficiencia de uso de la radiación. La altimetría de los sitios se relacionó negativamente con la BA. Esto indicaría que el factor que limitó la producción varió con la elevación. El contenido de agua del suelo podría ser este factor porque se relacionó inversamente con la elevación. En conclusión, pequeñas variaciones de altimetría podrían provocar cambios en la disponibilidad de agua y en consecuencia en la producción de forraje, que es capaz de ser detectada cuando no hay limitantes de N.The goal of this work was to evaluate forage production of tall wheatgrass (Thinopyrum ponticum [Podp.] Barkworth & D.R. Dewey Phil) as a function of nitrogen (N) availability and elevation positions. Seven sites were selected on the basis of their elevation and in each, two treatments were evaluated: N- (0 kg N ha-1 ha) and N+ (300 kg N ha-1)]. An interaction between the position of sites and N rate was found for final accumulated above-ground biomass (AB). At N+ sites there was significant variation, whereas at N- sites no variation was observed. Variability in AB was mainly due to differences in radiation use efficiency. The data showed a negative correlation between elevation of experimental sites and AB. This would indicate that the factor that limited the forage production varies with elevation. Soil moisture content (SMC) could be this restrictive factor because of its negative correlation with elevation. In conclusion, small variations in the elevation of sites could affect water availability and therefore affect forage productivity when there is not limiting N.Fil: Cicore, Pablo Leandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Berone, German Dario. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Alvarez Prado, A. Actividad Privada; ArgentinaFil: Agnusdei, Monica Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentin

¿Cómo estimamos la disponibilidad de pasto?

Para efectuar un balance forrajero es importante comparar la oferta de pasto con la demanda del mismo. En este artículo presentamos nuevas herramientas que agilizan la cuantificación del forraje disponible.Fil: Cicore, Pablo Leandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; ArgentinaFil: Insua, Juan Ramón. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; ArgentinaFil: Laplacette, Celina María. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Marino, Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Utsumi, S.. Michigan State University; Estados UnidosFil: Berone, Germán Darío. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentin

¿Cómo estimamos la disponibilidad de pasto?

Para efectuar un balance forrajero es importante comparar la oferta de pasto con la demanda del mismo. En este artículo presentamos nuevas herramientas que agilizan la cuantificación del forraje disponible.EEA BalcarceFil: Cicore, Pablo Leandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Cicore, Pablo Leandro. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Insua, Juan Ramón. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Insua, Juan Ramón. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Laplacette, Celina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Laplacette, Celina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Marino, María Alejandra. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Marino, María Alejandra. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Utsumi, S. A. Universidad Estatal de Michigan, Estados Unidos.Fil: Berone, Germán Darío. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Berone, Germán Darío. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina

Delimitación de ambientes edáficos en suelos de la pampa deprimida mediante la conductividad eléctrica aparente y la elevación

Los suelos de la Pampa Deprimida presentan una elevada heterogeneidad espacial. Por ende, una alternativa para el manejo de los mismos podría ser la incorporación de las técnicas de manejo por ambientes (MA). Por ello, nuestro objetivo fue medir la conductividad eléctrica aparente (CEa) y la elevación, relacionarlas con diferentes parámetros edáficos y evaluar si permiten delimitar áreas edáficas homogéneas. En dos lotes localizados en General Madariaga, se midieron y georreferenciaron la CEa y la elevación con un sensor de medición directa (Geonics EM38) y un DGPS respectivamente. Con los datos obtenidos se confeccionaron mapas de estas variables utilizando técnicas de interpolación espacial. Se tomaron muestras de suelo georreferenciadas en las que se midió materia orgánica (MO), humedad gravimétrica, conductividad eléctrica del extracto de saturación (CEe), pH y capacidad de intercambio catiónico (CIC). Las propiedades de suelo y la CEa fueron medidas hasta los 50 cm de profundidad del suelo. La CEe, el pH y la humedad gravimétrica presentaron una relación estrecha con la CEa (r2=0,77; 0,55 y 0,52, respectivamente). En cambio, la MO y la CIC mostraron un grado de ajuste inferior (r2=0,27 y 0,33, respectivamente). Se realizaron mapas de los lotes dividiéndolos en la cantidad de zonas edáficas determinadas mediante un análisis de clúster multivariado y se realizó un ANVA a las variables de suelo analizadas en función de cada una de estas zonas. Esto permitió determinar que la CEa y la elevación serían herramientas útiles para delimitar ambientes edáficos en suelos de aptitud ganadera de la Pampa Deprimida. Se sugiere continuar con futuras investigaciones para corroborar estos resultados preliminares.In the Flooding Pampas, spatial variability of soil types at farm and field scale is usually very high. We evaluated whether apparent electrical conductivity (ECa) and elevation are a potential estimator of soil properties and their possible use as tools for the delimitation of homogeneous edaphic zones. In two sites located in General Madariaga, ECa data was collected with a non-contact, electromagnetic induction-based ECa sensor (Geonics EM38) and elevation data was collected using a DGPS. This data was used to create ECa maps in both fields using spatial interpolation methods. Soil samples were georeferenced and were analyzed for soil organic matter (SOM), electrical conductivity of the saturation extract (ECe), moisture content, pH and cation exchange capacity (CEC). Soil properties and ECa were measured at the 0-50 cm soil depth. ECe, pH and moisture content exhibited a higher correlation with ECa (r2=0,77; 0,55 and 0,52 respectively), than SOM and CEC (r2=0,27 and 0,33 respectively). ECa and elevation data were jointly analyzed for edaphic zones delineation using MZA software. The ANOVA showed that ECa and elevation successfully delimited edaphic zones associated with spatial distribution of soil properties in soils of the Flooding Pampas. However, further experimentation is necessary to confirm these findings.Fil: Cicore, Pablo Leandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Sánchez, Hernán Raúl. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Peralta, Nahuel Raúl. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Castro Franco, Mauricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Aparicio, Virginia Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Costa, Jose Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentin

Guía para el manejo de pasturas en función del stock de pasto y la tasa de crecimiento

En esta guía te mostramos una metodología que nos ayuda a lograr una elevada cosecha de forraje de calidad sin afectar la persistencia productiva de las pasturas. Las pautas presentadas se aplican en distintos sistemas de producción de Argentina, Uruguay, Nueva Zelanda y Australia. Actualmente, este sistema de monitoreo y manejo se usa en el Módulo de Producción Intensiva de Carne de La Reserva 7 de la EEA INTA Balcarce y ha permitido obtener entre 1.000 y 1.300 kg/ha año, de carne de alta calidad, y con perspectivas crecientes, a través de una elevada cosecha de forraje (10.000-12.000 kgMS/ha/año), con una carga animal media de 5-7 cabezas/ha de pastoreo.EEA BalcarceFil: Berone, Germán Darío. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Cicore, Pablo Leandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Errecart, Pedro Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Insua, Juan Ramón. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Jaimes, Florencia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Maglietti, Carlos Sebastián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Marino, Alejandra. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Orionte, Sebastián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina

Estrategias de manejo agropecuario en escenarios de sequía

Las condiciones hídricas actuales en los partidos que conforman la región sudeste de Buenos Aires (Balcarce, Benito Juárez, Gral. Pueyrredon, Gral. Alvarado, La Madrid, Laprida, Lobería, Necochea, Olavarría, Tandil) son preocupantes. Desde abril de este año, excepto en julio, se han registrado lluvias mensuales menores a las que normalmente ocurren en todos los partidos. En particular, las precipitaciones de septiembre fueron extremadamente bajas (80% menores que lo que normalmente ocurre, en promedio de todos los partidos) y esta situación no ha ocurrido en los últimos 50 años en Balcarce, ni en los últimos 10 a 12 años para el resto de los partidos (excepto en Olavarría y Gral. Pueyrredon que presentaron lluvias similares a las de septiembre de este año, en el año 2015).EEA BalcarceFil: Lewczuk Nuria. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Echarte, Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Puricelli, Marino. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Urcola, Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Montoya, Marina Rosa. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Faberi, Ariel Jesús. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Panaggio, Néstor Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Gianelli, Valeria Rosana. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Alonso, María Ángeles. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Divita, Ignacio. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Mondino, Eduardo Ariel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Thougnon Islas, Andrea Julieta. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Tulli, María Celia. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Sainz Rozas, Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Abbate, Pablo Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Cabral Farías, Carlos Alejando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Echarte, Laura. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Bonelli, Lucas. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Edwards Molina, Juan Pablo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Recavarren, Paulo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Leaden, Kevin. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Cicore, Pablo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Burges, Julio Cesar. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Cantón, Germán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Borracci, Sebastián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Borracci, Sebastián Emilio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Otamendi; Argentina.Fil: Cambareri, Sebastián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Sallesses, Leonardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Gyenge, Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Fernández, María Elena. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina.Fil: Agra, Marcelo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina

Delineation of management zones in pastures according to nitrogen rate and growing season

Los suelos ganaderos presentan una elevada heterogeneidad que provoca variabilidad en la producción de forraje. Por lo tanto, los objetivos de este trabajo fueron (a) determinar, a escala de lote, si la relación entre la conductividad eléctrica aparente (CEa) y propiedades edáficas, permite delimitar zonas de manejo potenciales (ZMP) y (b) evaluar si estas ZMP se relacionan, en primavera y otoño, con la variación espacial de la producción de forraje de una pastura de festuca alta creciendo con y sin limitantes de nitrógeno (N). En un lote de 5,75 ha que tenía implantada una pastura de festuca alta, se midió la CEa y en una grilla de 30 x 30 m se georreferenciaron 43 áreas de muestreo (AM) donde se determinaron propiedades edáficas (pH, textura, matéria orgânica, humedad gravimétrica (%) a 33 y 1500 kPa, salinidad, sodio, calcio, magnesio solubles y relación de absorción de sodio). Además, en cuatro rebrotes: primavera 2015, primavera 2016, otoño 2016 y otoño 2017 se marcaron dos parcelas en cada AM y se aplicaron dos tratamientos: N0 (sin aplicación de N) y N250 (250 kg ha-1 de N) para determinar la biomasa seca acumulada (BA). La salinidad y el porcentaje de arena fueron las variables que más explicaron la variabilidad de la Cea (R2= 0,67). Para el lote bajo estudio se delimitaron dos ZMP hallándose, en la BA promedio de primavera, interacción entre los factores de tratamiento ZMP y N (P = 0,02). Sin embargo, este comportamiento no se manifestó en la BA promedio de otoño (P > 0,05). En conclusión, mediante la CEa podrían delimitarse ZMP en primavera lo que facilitaría el manejo de pasturas de festuca alta. En cambio, no sería posible delimitar ambientes en otoño.Soils for livestock production have a high heterogeneity that causes variability in forage production. The aims of this study were (i) to assess the relationship between ECa and soil. Soils for livestock production have a high heterogeneity that causes variability in forage production. The aims of this study were (i) to assess the relationship between ECa and soil properties and then use this information to determine potential management zones (PMZ) and (ii) evaluate if these PMZ are related to forage yield of tall fescue during different regrowth periods under contrasting levels of N availability. The ECa was measured in a 5.75 ha paddock that sustained a permanent pasture dominated by tall fescue. A 30 m by 30 m grid cell size was chosen and 43 sampling areas (SA) each 4 m2 in size, were georeferenced. In each SA soil samples were collected and analyzed for soil physicochemical properties such as pH, texture, organic matter, gravimetric soil water content (%) at 33 and 1500 kPa, salinity, soluble sodium, calcium and magnesium and sodium adsorption ratio . In addition, SA were divided into two experimental units of 1 m by 2 m, one of which was fertilised with 250 kg N ha 1 (N250) at the beginning of four regrowth periods (spring 2015, spring 2016, autumn 2016 and autumn 2017) and the other was not fertilized with N (N0). At the end of each regrowth period, the accumulated biomass (AB) was estimated. ECa was associated with salinity and sand percentage (R2 = 0,67). Two PMZ were delimited and the differences in AB were compared through analysis of variance. In spring, the average AB showed a significant PMZ x N interaction (P = 0.02). By contrast, the effects of PMZ on forage yield were not statistically significant in autumn (P > 0.05). In conclusion, in spring, the production of tall fescue can be managed by PMZs delimited by ECa. However, the delimitation of PMZs was not possible during autumn.EEA BalcarceFil: Cicore, Pablo Leandro. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Cicore, Pablo Leandro. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Peralta, Nahuel Raúl. Bayer CropScience; Argentina.Fil: Castro Franco, Mauricio. Centro de Investigación de la Caña de Azúcar de Colombia; Colombia.Fil: Larrea, Gastón Emiliano. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cuenca del Salado; Argentina.Fil: Costa, José Luis. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina

Nuevas tecnologías para estimar forraje que mejoran la eficiencia de uso de las pasturas

En los sistemas pastoriles de Argentina los recursos forrajeros suelen ser manejados sin cuantificar adecuadamente la disponibilidad de los mismos. Sin embargo, si se realizarán mediciones más precisas de la disponibilidad de pasto se podría hacer un uso más eficiente de los recursos ya que se lograría sincronizar adecuadamente la demanda (consumo animal) con la tasa de crecimiento de las pasturas. Esto permitiría ajustar la superficie a ensilar/enrollar cuando la tasa de crecimiento es mayor a la demanda (ej. primavera) o definir la cantidad de suplemento para cubrir los déficits de pasto cuando la tasa de crecimiento es menor a la demanda (ej. invierno). Asimismo, en la producción pastoril, la heterogeneidad del suelo existente dentro de un lote tampoco es convenientemente considerada. Esta variabilidad genera zonas con diferente capacidad de producción forrajera que deberían ser cuantificadas. Conocer las potencialidades y limitaciones de cada ambiente también sería un elemento fundamental para utilizar eficientemente los recursos disponibles.Fil: Cicore, Pablo Leandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; ArgentinaFil: Insua, Juan Ramón. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Laplacette, Celina María. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Marino, Alejandra. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Utsumi, S.. Michigan State University; Estados UnidosFil: Berone, Germán Darío. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible - Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Buenos Aires Sur. Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Instituto de Innovación para la Producción Agropecuaria y el Desarrollo Sostenible; Argentin