Cultivos de cobertura asociados a quinua (Chenopodium quinoa Willd) en el Altiplano peruano: Reducción de la erosión, mejora de la salud del suelo y rendimiento agrícola

El Altiplano peruano presenta pérdidas crecientes de fertilidad, siendo a su vez susceptible a una erosión natural. Durante muchos años, un manejo agrícola convencional ha generado pérdidas de la capa superficial del suelo y deterioro de sus propiedades, teniendo gran impacto en el rendimiento de los cultivos y profundizando la degradación de este ecosistema vulnerable. El propósito de esta investigación fue evaluar el uso de cultivos de cobertura frente a la erosión, salud del suelo y rendimiento del cultivo de quinua. El ensayo se realizó en las localidades Huancarani y Cahualla, distrito Mañazo, provincia y región Puno. Se utilizó un diseño experimental de bloques completos al azar (DBCA) con cuatro tratamientos: sin cobertura y con coberturas de trébol (Medicago hispida G.), vicia (Vicia villosa) y mulch. Los resultados mostraron que la quinua asociada con coberturas de trébol, mulch y vicia redujeron la erosión del suelo en 59,61%, 51,87% y 49,50%, respectivamente. Asimismo, el uso de coberturas de trébol y vicia aumentó el carbono orgánico (+29,71% y 31,16%) y nitrógeno (+36,94% y 48,65%), y con el trébol, el fósforo disponible (+26,11%). Finalmente, la cobertura de trébol aumentó en 17% el rendimiento de la quinua en grano y redujo significativamente la erosión del suelo. Estos resultados muestran que los cultivos de cobertura presentan gran potencial para el restablecimiento de la salud del suelo y mejora en el rendimiento

Comparative study of sowing density and its effect on forage production and nutritional quality of associated perennial pastures, in high Andean conditions of Perú

El estudio se llevó a cabo en la en la sierra central del Perú a 3 900 m.s.n.m, en el centro experimental de Casaracra de la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión, donde el objetivo fue la de determinar y analizar el rendimiento forrajero y la calidad nutricional de los pastos asociadas en distintas densidades de siembra. En la producción forrajera se determinó los valores de materia verde y materia seca y el porcentaje de materia seca; en la calidad nutricional se analizó las variables nutricionales %PT, %FDN, %FDA, %Ca y %P. se utilizó un diseño completamente al azar. Los resultados para rendimiento forrajero para el tratamiento 1 en MV fue 3.54 kg/m2 y MS 0.68 kg/m2, en el tratamiento 2 en MV fue 2.61 kg/m2 y MS 0.72 kg/m2, para el tratamiento 3 en MV fue 3.07 kg/m2 y MS 0.98 kg/m2 y finalmente en el tratamiento 4 la MV fue 2.48 kg/m2 y MS 0.93 kg/m2. La calidad nutricional para los tratamientos1, 2, 3 y 4 en %PT (15.56, 15.21, 6.81 y 5.37), %FDN (48.85, 43.82, 43.34 y 41.89), %FDA (28.82, 26.31, 27.27 y 24.43), %Ca (0.86, 0.80, 0.33 y 0.17), %P (0.25, 0.24, 0.18 y 0.07) respectivamente. Donde se concluye que el tratamiento 4 mostro contenidos aceptables de fibras en la alimentación de ovinos

Forage yield and nutritive value of two varieties of avena sativa (Creole and Mantaro-15) in the central highlands of Peru

La baja productividad animal (carne, lana y leche) durante la época seca los productores buscan alternativas para mejorar esta deficiencia con la instalación de pastos permanentes y anuales, los cuales dispone de mejores rendimientos de forraje y calidad nutritiva. El objetivo del estudio fue de determinar el rendimiento forrajero y valor nutritivo de dos variedades de Avena sativa (Criolla y Mantaro-15) en la sierra central del Perú. El estudio se condujo en las regiones de Pasco y Junín, cuyo objetivo fue determinar el rendimiento forrajero y valor nutritivo de dos variedades de avena sativa en la sierra central del Perú. Para ello, se estudiaron los rendimientos forrajeros (MV, MS y %MS) y se analizaron el valor nutritivo (%PT, %FDN, %FDA, %DIVMO, %Ca, %P y EM) de las avenas. Para el análisis estadístico se utilizó el diseño de bloques completamente al azar. Los resultados de rendimiento forrajero para la avena Criolla en MV (14 456.0 kg ha-1), MS (2 423.4 kg ha-1) y %MS (16.8), en la avena Mantaro-15 en MV (21 067.0 kg ha-1) y MS (3 215.0 kg ha-1) y %MS (15.5). El valor nutritivo para la avena Criolla y Mantaro-15 en %PT (7.10 y 6.80), %FDN (42.90 y 34.80), %FDA (19.90 y 16.10), %DIVMO (87.80 y 78.90), %Ca (0.21 y 0.20), %P (0.24 y 0.21) y EM (14.00 y 12.60) respectivamente. Se concluye que la avena Mantaro-15 tiene mejores rendimientos forrajeros y una mejor calidad de fibra y en ambos casos cubren los requerimientos de los ovinos mostrando un balance positivo

Characterization of the complete mitochondrial genome of the black Alpaca breed of Vicugna pacos (Mammalia, Artiodactyla, Camelidae) from Puno, Peru. 2020. Mitochondrial DNA Part B.

The domestic South American camelid Vicugna pacos L. is distributed along Peru, Chile, Bolivia, and Argentina. Here, we contribute to the bioinformatics and evolutionary systematics of the Camelidae by performing high-throughput sequencing analysis on the black Huacaya breed of V. pacos from Puno, Peru. The black Huacaya breed mitogenome is 16,664 base pairs (bp) in length and contains 37 genes (GenBank accession MT044302). The mitogenome shares a high-level of gene synteny to other Camelidae (Camelops, Camelus, Lama, and Vicugna). The mitogenome of the black Huacaya breed of V. pacos situates it in a clade with V. vicugna Molina, sister to Lama. We anticipate that further mitogenome sequencing of different breeds from Vicugna pacos will improve our understanding of the evolutionary history of this taxon

Implementing Cloud Computing for the Digital Mapping of Agricultural Soil Properties from High Resolution UAV Multispectral Imagery

The spatial heterogeneity of soil properties has a significant impact on crop growth, making it difficult to adopt site-specific crop management practices. Traditional laboratory-based analyses are costly, and data extrapolation for mapping soil properties using high-resolution imagery becomes a computationally expensive procedure, taking days or weeks to obtain accurate results using a desktop workstation. To overcome these challenges, cloud-based solutions such as Google Earth Engine (GEE) have been used to analyze complex data with machine learning algorithms. In this study, we explored the feasibility of designing and implementing a digital soil mapping approach in the GEE platform using high-resolution reflectance imagery derived from a thermal infrared and multispectral camera Altum (MicaSense, Seattle, WA, USA). We compared a suite of multispectral-derived soil and vegetation indices with in situ measurements of physical-chemical soil properties in agricultural lands in the Peruvian Mantaro Valley. The prediction ability of several machine learning algorithms (CART, XGBoost, and Random Forest) was evaluated using R2, to select the best predicted maps (R2 > 0.80), for ten soil properties, including Lime, Clay, Sand, N, P, K, OM, Al, EC, and pH, using multispectral imagery and derived products such as spectral indices and a digital surface model (DSM). Our results indicate that the predictions based on spectral indices, most notably, SRI, GNDWI, NDWI, and ExG, in combination with CART and RF algorithms are superior to those based on individual spectral bands. Additionally, the DSM improves the model prediction accuracy, especially for K and Al. We demonstrate that high-resolution multispectral imagery processed in the GEE platform has the potential to develop soil properties prediction models essential in establishing adaptive soil monitoring programs for agricultural regions