Metodologías para el análisis espacial de retención y disipación de herbicidas en suelos

Los procesos de retención y disipación que gobiernan la dinámica de herbicidas en suelo han sido estudiados en contextos experimentales puntuales que dificultan la inferencia a escalas mayores. El objetivo de esta tesis es generar modelos de predicción espacial para mapear variabilidad y covariabilidad espacial, a escala regional, de índices que parametrizan la dinámica de herbicidas en suelos. Se desarrolló un protocolo para zonificación regional, acoplando interpolación geoestadística de características de sitio y Análisis de Componentes Principales Espacial, identificando cuatro zonas edafoclimáticas en la provincia de Córdoba para la nterpretación ambiental de los procesos de retención y disipaciones. Usando muestras de suelos distribuidas sistemáticamente en el territorio provincial, se determinaron en laboratorio coeficientes de adsorción (Kd) de atrazina y de glifosato. Se construyeron curvas de disipación exponencial sitio-específica ( modelos no lineales mixtos) desde las que se derivó la vida media (t1/2) de atrazina en cada suelo. Se diseñó una metodología de 3 pasos para mapeo digital de Kd y t1/2: 1) Selección de variables de sitio con capacidad predictiva mediante aprendizaje automático y minimización de errores de predicción, 2) ajuste de un modelo de regresión bayesiano mediante aproximación integrada por Laplace (R-INLA) incluyendo efecto sitio aleatorio valuado mediante ecuaciones diferenciales estocásticas, y 3) mapeo de Kd y t1/2 a escala regional. Para atrazina, la variabilidad del Kd se explicó como función de balance hídrico, carbono orgánico total y arcilla, mientras que la retención de glifosato se explicó con óxidos de aluminio, pH y arcilla. La t1/2 atrazina fue menor en suelos con historial de cultivos de gramíneas. Se obtuvieron mapas, con medidas de incertidumbre, del comportamiento regional de Kd y t1/2 que fueron usados para aproximar la peligrosidad ambiental en función de la correlación espacial entre retención y persistencia. Los protocolos metodológicos propuestos para el análisis estadístico podrías ser aplicados para mapear otras moléculas con potencial contaminante

Metodologías para el análisis espacial de retención y disipación de herbicidas en suelos

Los procesos de retención y disipación que gobiernan la dinámica de herbicidas en suelo han sido estudiados en contextos experimentales puntuales que dificultan la inferencia a escalas mayores. El objetivo de esta tesis es generar modelos de predicción espacial para mapear variabilidad y covariabilidad espacial, a escala regional, de índices que parametrizan la dinámica de herbicidas en suelos. Se desarrolló un protocolo para zonificación regional, acoplando interpolación geoestadística de características de sitio y Análisis de Componentes Principales Espacial, identificando cuatro zonas edafoclimáticas en la provincia de Córdoba para la nterpretación ambiental de los procesos de retención y disipaciones. Usando muestras de suelos distribuidas sistemáticamente en el territorio provincial, se determinaron en laboratorio coeficientes de adsorción (Kd) de atrazina y de glifosato. Se construyeron curvas de disipación exponencial sitio-específica ( modelos no lineales mixtos) desde las que se derivó la vida media (t1/2) de atrazina en cada suelo. Se diseñó una metodología de 3 pasos para mapeo digital de Kd y t1/2: 1) Selección de variables de sitio con capacidad predictiva mediante aprendizaje automático y minimización de errores de predicción, 2) ajuste de un modelo de regresión bayesiano mediante aproximación integrada por Laplace (R-INLA) incluyendo efecto sitio aleatorio valuado mediante ecuaciones diferenciales estocásticas, y 3) mapeo de Kd y t1/2 a escala regional. Para atrazina, la variabilidad del Kd se explicó como función de balance hídrico, carbono orgánico total y arcilla, mientras que la retención de glifosato se explicó con óxidos de aluminio, pH y arcilla. La t1/2 atrazina fue menor en suelos con historial de cultivos de gramíneas. Se obtuvieron mapas, con medidas de incertidumbre, del comportamiento regional de Kd y t1/2 que fueron usados para aproximar la peligrosidad ambiental en función de la correlación espacial entre retención y persistencia. Los protocolos metodológicos propuestos para el análisis estadístico podrías ser aplicados para mapear otras moléculas con potencial contaminante

Metodologías para el análisis espacial de retención y disipación de herbicidas en suelos

Los procesos de retención y disipación que gobiernan la dinámica de herbicidas en suelo han sido estudiados en contextos experimentales puntuales que dificultan la inferencia a escalas mayores. El objetivo de esta tesis es generar modelos de predicción espacial para mapear variabilidad y covariabilidad espacial, a escala regional, de índices que parametrizan la dinámica de herbicidas en suelos. Se desarrolló un protocolo para zonificación regional, acoplando interpolación geoestadística de características de sitio y Análisis de Componentes Principales Espacial, identificando cuatro zonas edafoclimáticas en la provincia de Córdoba para la nterpretación ambiental de los procesos de retención y disipaciones. Usando muestras de suelos distribuidas sistemáticamente en el territorio provincial, se determinaron en laboratorio coeficientes de adsorción (Kd) de atrazina y de glifosato. Se construyeron curvas de disipación exponencial sitio-específica ( modelos no lineales mixtos) desde las que se derivó la vida media (t1/2) de atrazina en cada suelo. Se diseñó una metodología de 3 pasos para mapeo digital de Kd y t1/2: 1) Selección de variables de sitio con capacidad predictiva mediante aprendizaje automático y minimización de errores de predicción, 2) ajuste de un modelo de regresión bayesiano mediante aproximación integrada por Laplace (R-INLA) incluyendo efecto sitio aleatorio valuado mediante ecuaciones diferenciales estocásticas, y 3) mapeo de Kd y t1/2 a escala regional. Para atrazina, la variabilidad del Kd se explicó como función de balance hídrico, carbono orgánico total y arcilla, mientras que la retención de glifosato se explicó con óxidos de aluminio, pH y arcilla. La t1/2 atrazina fue menor en suelos con historial de cultivos de gramíneas. Se obtuvieron mapas, con medidas de incertidumbre, del comportamiento regional de Kd y t1/2 que fueron usados para aproximar la peligrosidad ambiental en función de la correlación espacial entre retención y persistencia. Los protocolos metodológicos propuestos para el análisis estadístico podrías ser aplicados para mapear otras moléculas con potencial contaminante

Caracterización del recurso hídrico subterráneo de la provincia de Córdoba

Trabajo final integrador. (Area de Consolidación Métodos Cuantitativos para la Investigación Agropecuaria)--UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2015.El objetivo del presente trabajo es caracterizar los principales sistemas hidrográficos, áreas hidrogeológicas y tipo de suelo de la provincia en función de la calidad y composición del agua subterránea, identificar correlaciones entre variables características del recurso hídrico subterráneo con datos de tipo de suelo y otros parámetros descriptivos de la superficie cómo la topografía y estudiar la variabilidad espacial multivariada de los parámetros que definen la calidad y composición del acuífero y las características del terren

Modelos bayesianos para modelos geoestadísticos. Mapeo digital de suelos con R-INLA

Tesis (Maestría en Estadística Aplicada) -- Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Escuela de Graduados; Argentina, 2021.El mapeo digital de suelos (MDS) permite describir la variabilidad espacial de una propiedad edáfica. Utiliza modelos de predicción espacial que explican la relación que existe entre la variable de interés y covariables sitio-especificas. Entre los modelos estadísticos más incipientes en aplicaciones de MDS se encuentra la regresión bayesiana ajustada con INLA (del inglés, Integrated Nested Laplace Approximation) y SPDE (del inglés, Stochastic Partial Differential Equation) para modelar la correlación espacial entre sitios del dominio espacial a mapear. En este trabajo, se abordaron los fundamentos estadísticos para la modelación de datos geoestadísticos en general y la modelación espacial a través de la inferencia bayesiana utilizando INLA y SPDE, en particular. La implementación de la regresión Bayesianas (RB) se ilustró con tres bases de datos espaciales de características contrastantes. Los resultados de la implementación con RB se compararon con otros dos algoritmos ampliamente utilizados en el MDS, Regresión Kriging (RK) y Random Forest con residuos krigeados (RF). Finalmente se evaluó el desempeño predictivo de RB comparado con RK y RF según un diseño que propone por un lado variar la configuración de variables explicativas y por otro el número de observación utilizadas para entrenar el modelo. Todos los predictores espaciales fueron eficientes para el mapeo. Las mejores configuraciones de variables explicativas lograron resultados exitosos en términos de errores de predicción global (<25%). No obstante, la implementación de RB presenta algunas diferencias respecto a los otros métodos. La predicción sitio específica corresponde a una medida resumen de posición de la distribución conjunta a posteriori predicha en cada sitio. De la misma distribución de densidad se obtienen las medidas de incertidumbre de cada predicción. Estas particularidades posicionan a la RB como una buena alternativa comparada a los otros métodos evaluados en la cuantificación de la incertidumbre de los mapas creados. Las diferencias en el desempeño predictivo entre algoritmos de predicción espacial dependieron de particularidades de los escenarios de aplicación. El aumento en la cantidad de covariables implicadas en el modelo, es decir el número de parámetros a estimar tiene un impacto diferencial para RF, algoritmo que produce mejor rendimiento comparado con RB y RK en contextos de alta dimensionalidad. El desempeño estadístico de RB es competitivo frente a RK y RF. Futuras líneas de investigación deberían profundizar el estudio de propagación de la incertidumbre y explorar el desempeño de RB en el mapeo de datos no normales.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina

Análisis de estrategias de brotación de familias de polinización abierta de Prosopis alba Grisebach de Argentina

El objetivo del trabajo fue analizar las estrategias de brotación de familias de polinización abierta de Prosopis alba Grisebach en Argentina. Se seleccionaron 88 familias de interés en un ensayo de progenies ubicado en la provincia de Santiago del Estero que fueron clasificadas 16 orígenes geográficoclimáticos (OGC) contrastantes. Se realizaron 16 observaciones fenológicas en los individuos marcados entre el 21 de agosto y el 8 de octubre del 2016; se estableció el momento de inicio de brotación y el porcentaje de brotación en cada fecha. Las estrategias de brotación fueron evaluadas a través de la construcción de un índice de brotación para cada origen geográfico-climático, el modelado del porcentaje de brotación en función del tiempo, y el análisis de las velocidades medias de crecimiento de los brotes por origen geográficoclimático. Se evidencia que existen cuatro estrategias de brotación que surgen de la combinación de tres grupos de brotación y dos grupos de velocidad de brotación, siendo las variables climáticas de temperatura media anual y temperatura del mes más frío las que diferencian estos grupos.The aim of this work was to analyze the sprouting strategies of open-pollinated families of Prosopis alba Grisebach in Argentina. In a progeny trial located in the province of Santiago del Estero, 88 families of interest were selected and classified into 16 groups according to the geographical location or climatic behavior of their origin sites. Each individual was characterized according to 16 phenological observations between August 21 and October 8 in 2016. From these measurements sprouting start date and sprouting percentage of each geographical and climatic origin were established. The sprouting strategies were evaluated through the design of a sprouting index for each geographical and climatic origin, through the modeling of the sprouting percentage as a function of time, and the analysis of the mean sprouting rate by geographical and climatic origins. Results show four sprouting strategies that arise from the combination of three sprouting groups and two sprouting speed groups, the climatic variables of mean annual temperature and temperature of the coldest month being the ones that differentiate these groups.Instituto de Fisiología y Recursos Genéticos VegetalesFil: Frassoni, J.E. Universidad Nacional de Córdoba. Secretaría de Ciencia y Tecnología; ArgentinaFil: Frassoni, J.E. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Silvicultura; ArgentinaFil: Giannini Kurina, F. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba; ArgentinaFil: Lopez Lauenstein, Diego. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Fisiología y Recursos Genéticos Vegetales; ArgentinaFil: Joseau, M.J. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Silvicultura; Argentin

Two step procedure to model site specific herbicide soil persistence

Ponencia presentada en 30th International Biometric Conference (IBC 2020). Modalidad Virtual, 6 de Julio al 30 de Agosto 2020.Soil herbicide persistence is the length of time the herbicide molecule remains active in soil and it is crucial to describe risks of diffuse contamination in agriculture. Persistence is characterized by ?half-life?, which is the time it takes to reach half of the initial concentration supplied to soil. Half-life is estimated as a function of the dissipation curve parameters. Analytic quantification is costly for obtaining dissipation curves at many sites. Methodological tools to predict half-life in a continuous spatial domain, from a sample of dissipation curves, become crucial in regional studies. Since herbicide persistence in the environment depends on sites variables, model-based predictions of half-life as function of environmental features, are pursuit. The objective of this work was to design a statistical workflow for digital modeling of soil herbicide persistence at regional scale. From a regional soil survey, a sample of sites was drawn using the cLHS method. Samples were fortified with the herbicide atrazine and incubated for 21 days. Herbicide concentrations were measured at days 0,3,7,14 and 21 on each soil by liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry (LC-MS / MS) using QuEChERs. A two-step procedure was proposed for digital mapping of herbicide persistence in the environment. First, an exponential model with a random site effect, associated to the decay rate, was fitted to derive atrazine half-life for each sampled soil. Second, a Bayesian regression with a site random effect relating the resulting half-life values with soil and land-use values was adjusted to predict the spatial distribution of atrazine persistence at un-sampled sites for mapping. The addition of a random effect on the decay rate produced a better fit than a fixed exponential model and allowed us to explore half-life variability among soils. Atrazine persistence was mainly explained by the agricultural use of land (sites with previous grass crops had higher decay rates than other land-uses). The two-step procedure made possible to accurate map the spatial variability of atrazine persistence in soil and enhanced its environmental understanding.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.Fil: Hang, Susana Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola (UFYMA); Argentina.Fil: Borello, Julieta. Gobierno de la Provincia de Córdoba. Ministerio de Ciencia y Tecnología (MINCyT). Centro de Excelencia en Productos y Procesos (CEPROCOR); Argentina

Site-specific data on herbicide soil retention and ancillary environmental variables

This article presents original geospatial data on soil adsorption coefficient (Kd) for two widely used herbicides in agriculture, glyphosate and atrazine. Besides Kds, the dataset includes site-specific soil data: pH, total nitrogen, total organic carbon, Na, K, Ca, Mg, Zn, Mn, Cu, cation exchange capacity, percentage of sand, silt and clay, water holding capacity, aluminum and iron oxides, as well as climatic and topographic variables. The quantification of herbicides soil retention was made on a sample of soils selected by Conditionated Latin Hypercube method to capture the underlying edaphoclimatic variability in Cordoba, Argentina. The glyphosate data presented here has been used to evaluate statistical methods for model-based digital mapping (F. Giannini Kurina, S. Hang, R. Macchiavelli, M. Balzarini, 2019) [1]. The dataset is made publicly available to enable future analyzes on processes that leads the dynamics of both herbicides in soil.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Rampoldi, Edgar Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Hang, Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentin

Variabilidad espacial de la capacidad máxima de adsorción de fósforo (CMAP) a escala regional

Ponencia presentada en el IV Jornada Nacional de Suelos de Ambientes Semiáridos, Córdoba, Argentina, 25 al 26 de septiembre del 2019Fil: Loza, Celia. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Hang, Susana Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.El fósforo (P) en la solución del suelo está fuertemente influenciado por sus interacciones con la fracción sólida. La variabilidad de suelos de la provincia de Córdoba determina que la concentración de P en solución es el resultado de múltiples factores que pueden ser evaluados a través de isotermas de adsorción de P. Se trabajó con 80 suelos distribuidos en toda la provincia, los cuales fueron edáficamente caracterizados. Los rangos de concentraciones de P fueron de 0 a 20 µg de P mL-1 y de 0 a 250 µg de P mL-1. Se usó el modelo de Langmuir [ ] para ajustar la relación funcional entre P adsorbido (Pads) y P en solución (Ceq). Las isotermas ajustaron adecuadamente al modelo seleccionado con valores de R2 superiores a 0,90. Se obtuvieron los parámetros k (constante de afinidad), b (capacidad máxima de adsorción de fósforo, CMAP) y se calculó la Sortividad (S) como producto entre kxCMAP. La CMAP varió entre 13 y 704 µgP g-1 suelo, k entre 0,009 y 0,570 µg mL-1, y S entre 2,7 a 30,0. Se observó variabilidad espacial de la CMAP asociada a las características de los suelos y su posición geográfica. Hacia el Este donde los suelos son más ricos en arcillas, óxidos de hierro y de aluminio se obtuvieron los valores más altos, mientras que hacia el Oeste y Sur donde predominan los suelos arenosos la CMAP presentó los valores más bajos. Se obtuvieron correlaciones significativas positivas con contenido de óxido de Al, capacidad de intercambio catiónico (CIC), potasio intercambiable (K), manganeso (Mn), capacidad de campo (CC); mientras que con el contenido de arena y el pH las correlaciones fueron negativas. El estudio realizado aporta valiosa información sobre el comportamiento del P del suelo. La CMAP podrá ser utilizada como herramienta para definir estrategias de fertilización fosfatada en un marco de buenas prácticas agrícolas.Fil: Loza, Celia. Universidad Católica de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Hang, Susana Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina

Site sampling at regional scale for digital mapping based on soil properties

El objetivo de este estudio fue evaluar el desempeño del método de muestreo denominado hipercubo latino condicionado (cLHS) para identificar sitios convenientes para la obtención de datos de propiedades edáficas, que son usados en la construcción de modelos para el mapeo digital de una variable espacialmente distribuida, como es el carbono orgánico del suelo (COS). Dados N sitios con información sobre p variables explicativas (X), cLHS selecciona una muestra de n sitios de tal manera que la distribución multivariada de X sea completamente caracterizada. En este trabajo, se utilizaron datos de un estudio regional de suelos de la Provincia de Córdoba para comparar el desempeño del método de muestreo cLHS con el muestreo aleatorio simple (MAS). Para evaluar el método de muestreo, se muestreó repetidamente la población de sitios con datos y se ajustó, en cada muestra, la relación entre COS y las propiedades edafo-climáticas del sitio, usando tanto modelos de regresión lineal como el algoritmo random forest de aprendizaje automático. Se evaluaron los errores de predicción de cada método de muestreo con cada método estadístico usado para la predicción de COS en sitios donde esta variable no fue medida. El método de muestreo impactó la confiabilidad global de las predicciones derivadas de ambos modelos de regresión y los errores de predicción sitio-específicos. El método cLHS fue más eficiente que MAS para identificar sitios con suficiente variabilidad para estimar el modelo de la relación entre COS y propiedades edafo-climáticas, usado para predecir en otros sitios del territorio el valor del COS. El modelo estimado puede ser usado para mapeo digital de COS.The objective of this study was to evaluate the performance of the sampling method called conditioned Latin Hypercube (cLHS) to identify convenient sites for obtaining data on edaphic properties that are used in the construction of models for digital mapping of a spatially distributed variable as it is soil organic carbon (SOC). Given N sites with information on p explanatory variables (X), cLHS selects a sample of n sites in such a way that the multivariate distribution of X is fully characterized. In this work, data from a regional soil study of the Province of Córdoba were used to compare the performance of the cLHS sampling method with simple random sampling (RS). To evaluate the sampling method, the population of sites with data was repeatedly sampled and, in each sample, the relationship between SOC and the edapho-climatic properties of the site was adjusted, using both linear regression models and random forest as machine learning algorithm. The prediction errors of each sampling method were evaluated with each statistical method used for the prediction of SOC in sites where this variable was not measured. The sampling method impacted the overall reliability of the predictions derived from both regression models and site-specific prediction errors. The cLHS method was more efficient than RS to identify sites with sufficient variability to estimate the model of the relationship between SOC and edapho-climatic properties, used to predict the SOC value in other sites of the territory. The estimated model can be used for digital mapping of SOC.Fil: Paccioretti, Pablo Ariel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Giannini Kurina, Franca. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro de Investigaciones Agropecuarias. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola - Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Unidad de Fitopatología y Modelización Agrícola; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentin