Determinants of ammonia volatilization losses and their effect on maize yield

El proceso de volatilización es un mecanismo de pérdida de nitrógeno (N). Identificar y jerarquizar sus principales factores determinantes es esencial hacia una agricultura más sostenible en términos económicos y ambientales. Los objetivos del trabajo son: a) integrar información existente sobre las pérdidas por volatilización y su impacto sobre el rendimiento de maíz (Zea mays L.), b) jerarquizar los principales factores que controlan dichas pérdidas en Argentina y c) evaluar el efecto del inhibidor de la ureasa sobre las pérdidas de amoníaco (NH3), el rendimiento y la eficiencia agronómica de N (EAN). Para ello, se llevó a cabo una revisión sistemática que incluyó un total de 21 experimentos conducidos entre 1997 y 2021. Se utilizaron técnicas de análisis de senderos para examinar la ruta causal de los principales factores que controlan las pérdidas por volatilización y de meta-análisis para evaluar la magnitud del efecto de las variables de manejo y edafoclimáticas sobre las pérdidas por volatilización. La principal variable que presentó un efecto directo sobre las pérdidas fue la dosis de N aplicada (r=0,66), mientras que el contenido de arcilla (r= -0,59) resultó la variable edafoclimática más relevante. Además, se determinó un efecto indirecto y negativo del contenido de materia orgánica (MO) a través del contenido de arcilla (r= -0,39), siendo el efecto directo de la MO de baja magnitud (r= -0,01). Las mayores pérdidas de N por volatilización ocurrieron con dosis ≥100 kg N ha-1,contenido de MO 20°C y 20°C and <10 days of precipitations greater than 10 mm. The use of urease inhibitors reduced losses by 73%, without increasing yield or EAN. These results bring a solid foundation on which are the main determinants of volatilization losses.Fil: Toribio, Mirta Susana. Profertil S. A; ArgentinaFil: Iglesias, María Paula. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Correndo, Adrián A.. Kansas State University; Estados UnidosFil: Wyngard, Nicolás. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Reussi Calvo, Nahuel Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

A modification of the arcsine-log calibration curve for analysing soil test value-relative yield relationships

This article aims to discuss the arcsine-log calibration curve (ALCC) method designed for the Better Fertiliser Decisions for Cropping Systems (BFDC) to calibrate relationships between relative yield (RY) and soil test value (STV). Its main advantage lies in estimating confidence limits of the critical value (CSTV). Nevertheless, intervals for 95% confidence level are often too wide, and authors suggest a reduction in the confidence level to 70% in order to achieve narrower estimates. Still, this method can be further improved by modifying specific procedures. For this purpose, several datasets belonging to the BFDC were used. For any confidence level, estimates with the modified ALCC procedures were always more accurate than the original ALCC. The overestimation of confidence limits with the original ALCC was inversely related to the correlation coefficient of the dataset, which might allow a relatively simple and reliable correction of previous estimates. In addition, because the method is based on the correlation between STV and RY, the importance to test it for significance is emphasised in order to support the hypothesis of a relationship. Then, the modified ALCC approach could also allow a more reliable comparison of datasets by slopes of the bivariate linear relationship between transformed variables.Fil: Correndo, Adrián A.. International Plant Nutrition Institute; ArgentinaFil: Salvagiotti, Fernando. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Garcia, Fernando Oscar. International Plant Nutrition Institute; 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; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Departamento de Ingeniería Agrícola y Uso de la Tierra. Cátedra de Fertilidad y Fertilizantes; Argentin

Can edaphic variables improve DTPA-based zinc diagnosis in corn?

Current zinc (Zn) diagnostic methods for corn (Zea mays L.) are often based on soil DTPA (diethylenetriamine-pentaacetic acid) extractable Zn (DTPA-Zn). However, calibration of the DTPA-Zn test may be influenced by other soil properties such as pH, organic matter (SOM) and available Bray-P (PBray-1). Our objective was to assess the contribution of soil properties to a DTPA-Zn model used to predict corn response to Zn fertilization. We conducted 64 field trials with two Zn-fertilization treatments: With and without Zn fertilization. In all sites, we measured SOM, PBray-1, pH, and DTPA-Zn at 0-to 20-cm depth before sowing. Yield difference between Zn-fertilized and unfertilized treatments (Ydifference) was significant in 33% of the experimental site-years. In responsive site-years, the average Ydifference was 0.98 Mg ha-1 (11.4%). Soil organic matter was the only property that was a significant addition to the DTPA-Zn model for predicting the corn relative yield (Model R2 including SOM = 0.27). However, the improvement was nominal (Partial R2 of SOM = 0.06). Use of DTPA-Zn alone was suitable to discriminate Zn responsiveness among site-years based on the Ydifference by correctly diagnosing 81% of the outcomes. We determined three soil DPTA-Zn ranges with different probability of resulting in a Ydifference greater than zero when fertilized with Zn: High (1.3 mg kg-1). These soil-test-based Zn recommendations improve the identification of Zn-deficient soils allowing prevention of yield loss from Zn deficiency and more rational use of Zn fertilizers.Fil: Barbieri, Pablo Andres. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; ArgentinaFil: Sainz Rozas, Hernan Rene. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Wyngaard, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Eyherabide, Mercedes. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Reussi Calvo, Nahuel Ignacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Correndo, Adrián A.. International Plant Nutrition Institute; ArgentinaFil: Barbagelata, Pedro A.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Espósito Goya, Gabriel P.. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Colazo, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional La Pampa-San Luis. Estación Experimental Agropecuaria San Luis; ArgentinaFil: Echeverria, Hernan Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentin

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