Effect of inoculation and nitrogen addition on the yield and yield components of soybeans

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Use of dairy cattle slurry to improve soil fertility and crop productiviy

Un experimento a campo se realizó en Esperanza (Santa Fe) sobre un suelo Argiudol típico con el objetivo de evaluar el efecto de la aplicación de diferentes dosis de efluente líquido de tambo sobre la fertilidad del suelo y, como consecuencia, sobre la productividad y calidad de cultivos anuales. El experimento fue sembrado con raigrás anual (Lolium multiflorum Lam) y luego con sorgo doble propósito (Sorghum bicolor (L) Moench), respetando un diseño completamente aleatorizado con tres tratamientos y tres repeticiones. La composición química del efluente fue determinada previamente para determinar las dosis a aplicar. En cada oportunidad la cantidad de efluentes aplicada sobre el suelo (tratamientos) fue: 0 (T0), 80.000 (T1) y 160.000 L ha-1 (T2). En muestras de suelo disturbadas se analizaron los contenidos de macro y micronutrientes. En el raigrás se determinó la producción de materia seca en cuatro cortes, mientras que en el sorgo se hizo un único corte. En el tejido vegetal se determinó cenizas (Cz), nitrógeno total (Nt), fósforo (P), sodio (Na), potasio (K) y calcio (Ca). Hubo respuestas significativas en la productividad del raigrás y del sorgo, sin que se produjeran cambios en el contenido de nutrientes, aunque se verificó alteración de la composición morfológica (relación tallos, hojas, panoja) en el sorgo, mejorando su calidad. No se verificaron modificaciones significativas de las propiedades químicas del suelo, a pesar de que las cantidades adicionadas de Nt y Na fueron bastante elevadas. Esto sugiere la ocurrencia de pérdidas importantes vía procesos de lixiviación y volatilización, que deberían ser monitoreadas.A field experiment was set up in Esperanza (Santa Fe State) in a Typic Argiudoll in order to evaluate the effects of application different quantities of liquid dairy cattle slurry on soil fertility, as a consequence, on the forage productivity and quality. The trial was sown with ryegrass (Lolium multiflorum Lam), and then with sorghum (Sorghum bicolour (L) Moench) according a design completely randomized with tree treatments and tree replications. Chemical characteristics of the dairy cattle slurry were determined to calculate the applications rates. At each time, the applied amounts of manure (treatments) were: 0 (T0), 80.000 (T1) and 160.000 L ha-1 (T2). Disturbed soil samples were analyzed to determine the macro and micronutrients contents. The dry matter production of ryegrass was determined in four cuts, while in sorghum was performed only one cut. The content of ashes (Cz), total nitrogen (Nt), phosphorus (P), sodium (Na), potassium (K) and calcium (Ca) were determined in the vegetal tissues. The treatments affected significantly the ryegrass and sorghum dry matter productivity, without causing changes in the nutrient contents of the tissues. Alterations of the sorghum morphological composition (relationship shoot, leaves and panicle) were observed, which improved its quality. Soil properties remained unaltered in spite of the high quantities of Nt and Na that were added. This fact indicates the occurrence of important nutrient losses via lixiviation and volatilization that should be monitored.Fil: Gambaudo, Sebastian Pedro. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Imhoff, Silvia del Carmen. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; ArgentinaFil: Carrizo, Maria Eugenia. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; ArgentinaFil: Marzetti, Martín. No especifica;Fil: María Sofía Racca. No especifica

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