Soil organic carbon changes simulated with the AMG model in a high-organic-matter Mollisol

Soil organic carbon (SOC) management requires a precise knowledge of how it is affected by soil use. Simulation models could help for this purpose. The AMG model is simple, requires information that is easily available, and uses few parameters. This model has neither been calibrated/adjusted nor validated for loamy soils with high SOC concentrations. We hypothesized that AMG would satisfactorily simulate SOC stock changes in soils with these characteristics. The aims of this work were: 1) to adjust and validate AMG for different tillage systems, nitrogen (N) fertilization levels and crop types for loamy-high-SOC Mollisols, and 2) to simulate future SOC changes under different production scenarios. We used SOC stocks (0-20 cm depth) from three long-term experiments (1976-2012) (tillage systems, crop rotations, and N fertilization) in the Southeastern Buenos Aires Province, Argentina (37º 45' S, 58º 18' W) on a complex of Mollisols. Data from two of those experiments was split into two groups to adjust unknown model parameters and for cross validation. Data from the third experiment was used for independent validation. The model was used to simulate SOC stock variation (30 yr) under different combinations of initial SOC stocks (SOCi, three levels) and crop rotations (six rotations regarding continuous cropping and crop-pasture rotations). Model performance was evaluated through statistical indicators based on observed-simulated value differences, and simple linear regression of observed on simulated values. Cross validation yielded promising indicators with the mean observed-simulated value differences close to 0 (P > 0.05). Root mean square error (RMSE) and RMSE as percentage of the mean of observed values (RMSEp) were 6.0 Mg C ha-1 and 7.5%, respectively, which are acceptable. Simple linear regression of observed and simulated values was highly significant (P 0.05), respectively, although R2 was low. Indicators of model performance by groups of treatments were, in general, acceptable and did not show clear trends associated with any management type. However, model performance was poorer under no tillage (NT) and N fertilization probably because of little observed data available for that treatment factor combination. Validation with independent data confirmed that AMG simulated SOC change satisfactorily. Future scenario simulations showed that when the SOCi stock was high (close to SOC saturation), even rotations with high intensification and carbon input produced a SOC stock decrease. Conversely, when the SOCi stock was low (35% loss of SOC with respect to saturation) all scenarios led to a SOC stock increase. However, AMG failed to acceptably simulate the expected effect of pastures in the rotation. The AMG model satisfactorily simulated SOC stock changes due to different management techniques of soils with a loamy surface texture and high original SOC stock. Therefore, the model could be used as a tool to help management planning with an admissible simulation error (RMSEp ~6%).El manejo del carbono orgánico del suelo (SOC) requiere del conocimiento de cómo es afectado por su uso. Modelos de simulación podrían ayudar en esta tarea. El modelo AMG es simple, requiere información fácilmente disponible y se basa en pocos parámetros. Este modelo no ha sido calibrado ni validado para suelos de textura franca con elevado contenido de SOC. Nosotros hipotetizamos que AMG simulará satisfactoriamente los cambios en el SOC debidos al uso agrícola de suelos de tales características. Los objetivos fueron: 1) ajustar y validar AMG en diferentes condiciones de sistema de labranza, fertilización con nitrógeno (N) y tipos de cultivos para Mollisoles de textura superficial franca y elevado contenido de SOC, y 2) simular cambios futuros de SOC bajo diferentes escenarios de producción. Utilizamos los contenidos de SOC (0-20 cm) de tres experimentos de larga duración (1976-2012) de sistemas de labranza, rotaciones de cultivos y fertilización con N en el sudeste de la provincia de Buenos Aires, Argentina (37º 45' S, 58º 18' W) sobre un complejo de Mollisoles. Los datos de dos ellos fueron divididos en dos grupos al azar para ajustar algunos de los parámetros del modelo y para validación cruzada, respectivamente. Los datos del tercer experimento fueron utilizados para una validación independiente. El modelo fue usado para simular la variación del SOC (30 años) bajo diferentes combinaciones de contenido inicial de SOC (SOCi, tres niveles) y rotaciones de cultivos (seis rotaciones considerando agricultura continua y rotaciones cultivo-pastura). El desempeño del modelo fue evaluado a través de indicadores estadísticos basados en la diferencia observados-simulados y regresiones lineales simples de observados vs. simulados. La validación cruzada dio resultados prometedores con una media de observados-simulados cercana a 0 (P > 0,05). La raíz del cuadrado medio del error (RMSE) y el RMSE como porcentaje de la media de los valores observados (RMSEp) fueron 6,0 Mg C ha-1 y 7,5%, respectivamente, que son valores aceptables. La regresión lineal simple de observados vs. simulados fue altamente significativa (P 0,05), aunque el R2 fue bajo. Los indicadores por grupos de tratamientos fueron, en general, aceptables y no mostraron tendencias asociadas a un manejo en particular. Sin embargo, el desempeño del modelo fue más pobre bajo siembra directa (NT) con fertilización con N, posiblemente debido a la poca información disponible para esa combinación de tratamientos. La validación con datos independientes confirmó el buen desempeño de AMG. Las simulaciones a futuro mostraron que cuando SOCi era alto (cercano a la saturación de SOC), aún las rotaciones con alta intensificación y aporte de carbono provocaron disminución del contenido de SOC. Por el contrario, cuando SOCi fue bajo (35% de pérdida del SOC a saturación) todos los escenarios condujeron a aumentar el SOC. Sin embargo, AMG no fue capaz de simular aceptablemente el efecto esperado de las pasturas en la rotación. El modelo AMG simuló satisfactoriamente los cambios en contenido de SOC debido a diferentes manejos del suelo con textura franca y elevado contenido original de SOC. Por lo tanto, el modelo podría ser utilizado como herramienta de apoyo a la planificación del manejo con un error admisible (RMSEp ~6%).A gestão do carbono orgânico do solo (SOC) necessita de um conhecimento rigoroso de como o uso do solo a pode afetar . Com esse objetivo podem ser utilizados modelos de simulação. O modelo AMG é simples, requer informação facilmente disponível e baseia-se num reduzido número de parâmetros. Esse modelo não tem contudo sido calibrado/ajustado nem validado para solos argilosos com elevado nível de SOC. Neste estudo partiu-se da hipótese que o modelo AMG poderá simular satisfatoriamente as variações de SOC devidas ao uso agrícola em solos com essas características. Os objetivos foram: 1) ajustar e validar o AMG sob diferentes condições de sistema de preparação do solo, fertilização com azoto (N) e tipos de cultura para Molisolos com textura argilosa e elevado teor de SOC, e 2) simular variações futuras de SOC sob diferentes cenários de produção. Para as simulações utilizaram-se os teores de SOC (0-20 cm) de três ensaios de longa duração (1976-2012) com sistemas de preparação do solo, rotações de culturas e fertilização com N no sueste da provincia de Buenos Aires, Argentina (37º 45' S, 58º 18' W) sobre um complexo de Molisolos. Os dados provenientes de dois de esses ensaios foram divididos em dois grupos ao acaso para ajustar parâmetros do modelo e para a validação cruzada, respetivamente. Os dados do terceiro ensaio forma usados para validar o modelo. O modelo foi usado para simular a variação de SOC (30 anos) sob diferentes combinações de teor inicial de SOC (SOCi, três níveis) e rotações de culturas (seis rotações com agricultura continua e rotações cultura-pastagem). O desempenho do modelo foi avaliado mediante índices estatísticos baseados na diferença observados-simulados, e regressões lineares simples entre observados e simulados. A validação cruzada apresentou resultados promissores com uma média da diferença entre observados e simulados próxima de 0 (P > 0,05). A raiz do quadrado médio do erro (RMSE) e o RMSE expresso como percentagem da média dos valores observados (RMSEp) foram 6,0 Mg C ha-1 e 7,5%, respetivamente, os quais são valores considerados aceitáveis. A regressão linear simples entre observados e simulados foi altamente significativa (P 0,05), apesar do valor de R2 ser baixo. Os índices por grupos de tratamentos foram, em geral, aceitáveis e não mostraram tendências associadas a uma gestão em particular. Contudo, o desempenho do modelo foi mais pobre em condições de fertilização com NT e N, possivelmente devido à pouca informação disponível para essa combinação de tratamentos. A validação com dados independentes confirmou que o AMG simulou a alteração do SOC de forma satisfatória. Os cenários futuros mostraram que quando o nível de SOCi foi elevado (próximo a saturação de SOC), mesmo as rotações com elevada intensificação e aportes de carbono provocaram diminuição do conteúdo de SOC. Pelo contrário, quando SOCi foi baixo (35% de perdas do SOC a saturação) todos os cenários aumentaram o nível de SOC. No entanto, o AMG não simulou aceitavelmente o efeito das pastagens na rotação. O modelo AMG simulou satisfatoriamente as variações de SOC devido a diferentes gestões do solo com textura argilosa e elevado teor inicial de SOC. Como tal, o modelo poderia ser usado como ferramenta de apoio no planeamento da gestão com um erro considerado admissível (RMSEp ~6%).EEA BalcarceFil: Moreno, Rocio. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Studdert, Guillermo. Unidad Integrada Balcarce, Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce, Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Monterubbianesi, María Gloria. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Irigoyen, Andrea Inés. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Determinação do período crítico de controle de plantas daninhas em milho utilizando uma base térmica

Field studies were conducted over 3 years in southeast Buenos Aires, Argentina, to determine the critical period of weed control in maize (Zea mays L.). The treatments consisted of two different periods of weed interference, a critical weed-free period, and a critical time of weed removal. The Gompertz and logistic equations were fitted to relative yields representing the critical weed-free and the critical time of weed removal, respectively. Accumulated thermal units were used to describe each period of weed-free or weed removal. The critical weed-free period and the critical time of weed removal ranged from 222 to 416 and 128 to 261 accumulated thermal units respectively, to prevent yield losses of 2.5%. Weed biomass proved to be inverse to the crop yield for all the years studied. When weeds competed with the crop from emergence, a large increase in weed biomass was achieved 10 days after crop emergence. However, few weed seedlings emerged and prospered after the 5-6 leaf maize stage (10-20 days after emergence).Conduziram-se estudos no campo durante três anos no sudeste da Província de Buenos Aires, Argentina, para determinar o período crítico de controle de plantas daninhas no milho. Os tratamentos consistiram de dois períodos diferentes de interferência das plantas daninhas: um período crítico livre de plantas daninhas, e um período crítico de remoção de plantas daninhas. O período crítico livre de plantas daninhas foi ajustado por meio da equação Gompertz, enquanto o período crítico de remoção de plantas daninhas foi ajustado mediante a equação logística. Foram utilizadas as unidades térmicas para descrever cada período de interferência de plantas daninhas. O período crítico livre e o período crítico de remoção de plantas daninhas variaram de 222 a 416 e de 128 a 261 unidades térmicas acumuladas, respectivamente, para impedir uma perda de rendimento de 2,5%. A biomassa das plantas daninhas variou ao contrário do rendimento do cultivo, em todos os anos estudados. Quando as plantas daninhas competiram com o cultivo desde a emergência, foi alcançado um grande incremento de biomassa aos dez dias após a emergência do cultivo. Porém, poucas plântulas de plantas daninhas emergiram e prosperaram depois do estádio de 5-6 folhas de milho (10-20 dias após a emergência)

Simulation of marker assisted selection strategies in beef cattle

Marker-assisted selection (MAS) has been presented as a promising tool for animal breeding, but its application in beef cattle is still very limited. The technology is still expensive and the way to combine molecular information with more traditional breeding strategies has not been well defined. In order to evaluate MAS strategies, a simulation study was conducted. A beef cattle herd was simulated, in which selection was practiced to improve weaning weight. Three molecular markers with effect on weaning weight explained 40% of the additive variance. Four strategies were compared: mass selection based on phenotypes, marker-assisted selection, selection with animal model (BLUP) and a combined strategy in which the phenotypes were corrected for the effect of the markers and then analyzed with an animal model. Molecular analysis was performed on a limited number of individuals and genotypes of the rest of the population were inferred by segregation analysis. Marker-based selection was the least effective option. Selection based on animal model and the combined strategy performed better than mass selection. Under the simulated conditions, the combined approach showed a slight advantage over the animal model (3% in years 6-8) that would be of little practical relevance. Still, the feasibility of integrating molecular and quantitative genetic information in a single strategy was confirmed. Further research should evaluate options to optimize both the number of markers and of animals to be genotyped

Creación de un plug-in de Rcmdr para el análisis de experimentos con diferentes arreglos de dos factores

En la enseñanza de Estadística en los primeros años de carreras no específicas de esta área, se ha implementado el uso de R como complemento para facilitar el aprendizaje y la aplicación de la misma a problemas concretos. En este marco, la interfaz Rcmdr provee funciones rápidamente utilizables para el procesamiento de información, sin necesidad de aprender la sintaxis propia de este ambiente. Sin embargo, los comandos disponibles no siempre resultan suficientes para cubrir todos los contenidos de un curso de Estadística en este nivel. En particular, para analizar datos de experimentos diseñados que involucran más de un factor de tratamiento se requiere mayor programación. Con el objetivo de facilitar el trabajo de estos usuarios, se generó un paquete conteniendo funciones que permiten un análisis exhaustivo de datos provenientes de experimentos conducidos bajo diseños completamente aleatorizados o en bloques completos aleatorizados con arreglo factorial o en parcelas divididas y diseños en bloques divididos y una representación gráfica de los resultados obtenidos. Este paquete se ha ido difundiendo, a través del campus virtual de la Facultad de Cs. Agrarias de la Universidad Nacional de Mar del Plata, entre estudiantes de Agronomía y carreras afines, así como entre usuarios que utilizan rutinariamente este tipo de experimentos, contribuyendo a facilitar los aspectos mecánicos del análisis para favorecer la interpretación. Sin embargo, la necesidad de escribir las sentencias con sus argumentos respectivos en la consola, teniendo en cuenta la sintaxis exacta de R, aún dificulta las tareas de algunos de estos usuarios. Frente a esta situación, se desarrolló un plug-in de Rcmdr, a modo de complementar y mejorar la interfaz gráfica mediante la extensión de nuevos menús. El agregado de botones a la ventana inicial para invocar a las nuevas funciones y las ventanas emergentes que permiten ir completando los distintos argumentos requeridos por cada función, permitieron alcanzar ahora sí, plenamente, el objetivo inicialmente propuesto.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Creación de un plug-in de Rcmdr para el análisis de experimentos con diferentes arreglos de dos factores

En la enseñanza de Estadística en los primeros años de carreras no específicas de esta área, se ha implementado el uso de R como complemento para facilitar el aprendizaje y la aplicación de la misma a problemas concretos. En este marco, la interfaz Rcmdr provee funciones rápidamente utilizables para el procesamiento de información, sin necesidad de aprender la sintaxis propia de este ambiente. Sin embargo, los comandos disponibles no siempre resultan suficientes para cubrir todos los contenidos de un curso de Estadística en este nivel. En particular, para analizar datos de experimentos diseñados que involucran más de un factor de tratamiento se requiere mayor programación. Con el objetivo de facilitar el trabajo de estos usuarios, se generó un paquete conteniendo funciones que permiten un análisis exhaustivo de datos provenientes de experimentos conducidos bajo diseños completamente aleatorizados o en bloques completos aleatorizados con arreglo factorial o en parcelas divididas y diseños en bloques divididos y una representación gráfica de los resultados obtenidos. Este paquete se ha ido difundiendo, a través del campus virtual de la Facultad de Cs. Agrarias de la Universidad Nacional de Mar del Plata, entre estudiantes de Agronomía y carreras afines, así como entre usuarios que utilizan rutinariamente este tipo de experimentos, contribuyendo a facilitar los aspectos mecánicos del análisis para favorecer la interpretación. Sin embargo, la necesidad de escribir las sentencias con sus argumentos respectivos en la consola, teniendo en cuenta la sintaxis exacta de R, aún dificulta las tareas de algunos de estos usuarios. Frente a esta situación, se desarrolló un plug-in de Rcmdr, a modo de complementar y mejorar la interfaz gráfica mediante la extensión de nuevos menús. El agregado de botones a la ventana inicial para invocar a las nuevas funciones y las ventanas emergentes que permiten ir completando los distintos argumentos requeridos por cada función, permitieron alcanzar ahora sí, plenamente, el objetivo inicialmente propuesto.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Creación de un plug-in de Rcmdr para el análisis de experimentos con diferentes arreglos de dos factores

En la enseñanza de Estadística en los primeros años de carreras no específicas de esta área, se ha implementado el uso de R como complemento para facilitar el aprendizaje y la aplicación de la misma a problemas concretos. En este marco, la interfaz Rcmdr provee funciones rápidamente utilizables para el procesamiento de información, sin necesidad de aprender la sintaxis propia de este ambiente. Sin embargo, los comandos disponibles no siempre resultan suficientes para cubrir todos los contenidos de un curso de Estadística en este nivel. En particular, para analizar datos de experimentos diseñados que involucran más de un factor de tratamiento se requiere mayor programación. Con el objetivo de facilitar el trabajo de estos usuarios, se generó un paquete conteniendo funciones que permiten un análisis exhaustivo de datos provenientes de experimentos conducidos bajo diseños completamente aleatorizados o en bloques completos aleatorizados con arreglo factorial o en parcelas divididas y diseños en bloques divididos y una representación gráfica de los resultados obtenidos. Este paquete se ha ido difundiendo, a través del campus virtual de la Facultad de Cs. Agrarias de la Universidad Nacional de Mar del Plata, entre estudiantes de Agronomía y carreras afines, así como entre usuarios que utilizan rutinariamente este tipo de experimentos, contribuyendo a facilitar los aspectos mecánicos del análisis para favorecer la interpretación. Sin embargo, la necesidad de escribir las sentencias con sus argumentos respectivos en la consola, teniendo en cuenta la sintaxis exacta de R, aún dificulta las tareas de algunos de estos usuarios. Frente a esta situación, se desarrolló un plug-in de Rcmdr, a modo de complementar y mejorar la interfaz gráfica mediante la extensión de nuevos menús. El agregado de botones a la ventana inicial para invocar a las nuevas funciones y las ventanas emergentes que permiten ir completando los distintos argumentos requeridos por cada función, permitieron alcanzar ahora sí, plenamente, el objetivo inicialmente propuesto.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Application of artificial neural networks to estimate soil organic carbon in a high-organic-matter Mollisol

Soil organic carbon (SOC) has a key role in the global carbon (C) cycle. The complex relationships among the components of C cycle make the modelling of SOC variation difficult. Artificial neural networks (ANN) are models capable to determine interrelationships based on information. The objective was to develop and evaluate models based on the ANN technique to estimate the SOC in Mollisols of the Southeastern of Buenos Aires Province, Argentina (SEBA). Data from three long term experiments were used. Management and meteorological variables were selected as input. Management information included numerical variables (initial SOC (SOCI); number of years from the beginning of the experiment (Year), proportion of soybean in the crop sequence; (Prop soybean); crop yields (Yield), proportion of cropping in the crop rotation (Prop agri), and categorical variables (Crop, Tillage). In addition, two meteorological inputs (minimum (Tmin) and mean air temperature (Tmed)), were selected. The ANNs were adequate to estimate SOC in the upper 0.20 m of Mollisols of the SEBA. The model with the best performance included six management variables (SOCI, Year, Prop soybean, Tillage, Yield, Prop agri) and one meteorological variable (Tmin), all of them easily available and with low level of uncertainty. Soil organic C changes related to soil use in the SEBA could be satisfactorily estimated using an ANN developed with simple and easily available input variables. Artificial neural network technique appears as a valuable tool to develop robust models to help predicting SOC changes.El carbono orgánico del suelo (SOC) tiene un papel clave en el ciclo global del carbono. Las relaciones complejas entre los componentes del ciclo de C hacen difícil la modelización de la variación del SOC. Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) son modelos capaces de determinar las interrelaciones existentes basadas en información disponible. El objetivo fue desarrollar y evaluar modelos basados en la técnica de ANN para estimar el SOC en Mollisoles del sudeste de la Provincia de Buenos Aires, Argentina (SEBA). Fueron empleados datos provenientes de tres experimentos de larga duración conducidos en el SEBA. Variables de manejo y meteorológicas fueron seleccionadas como entradas de las ANN. La información de manejo incluyó variables numéricas (SOC inicial (SOCI); número de años desde el inicio del experimento (Year), proporción de soja (Prop soybean), rendimiento de cultivos (Yield), proporción de la agricultura en la secuencia (Prop agri)) y variables categóricas (cultivo (Crop), sistema de labranza (Tillage)). Además, dos variables meteorológicas (temperatura mínima (Tmin) y temperatura promedio (Tmed)) fueron consideradas. Las ANN estimaron adecuadamente el SOC en los 0,20 m superiores de Mollisoles del SEBA. El modelo con mejor desempeño fue desarrollado a partir de una variable meteorológica (Tmin) y seis variables de manejo (SOCI, Year, Prop sowbean, Tillage, Yield, Prop agri), todas ellas fácilmente accesibles y con bajo nivel de incertidumbre.O carbono orgânico do solo (SOC) tem um papel fundamental no ciclo global do carbono. As relações complexas entre os componentes do ciclo do C dificulta a modelação da variação do SOC. As redes neuronais artificiais (ANN) são modelos capazes de determinar as inter-relações existentes com base em informação disponível. O objetivo deste trabalho foi desenvolver e avaliar modelos baseados na técnica de ANN para estimar o SOC em Molisolos do sudeste da província de Buenos Aires, Argentina (SEBA). Foram utilizados dados de três ensaios de longa duração conduzidos em SEBA. Variáveis meteorológicas e de gestão foram selecionadas como dados de entrada das ANN. Informações de gestão incluíram variáveis numéricas (concentração inicial de SOC (SOCI); número de anos desde o início do ensaio (Year), a proporção de soja na sequência da colheita; (Prop soja), rendimento da colheita (Yield); proporção de cultivo na sequência da rotação da cultura (Prop agri)) e variáveis categóricas (cultivo (Crop), e sistema de lavoura (Tillage)). Além disso, consideraram-se duas variáveis meteorológicas (temperatura média do ar (Tmed) e temperatura mínima do ar (Tmin)). Os modelos baseados em ANN demonstraram ser adequados para estimar o SOC nas camadas superiores (0,20 m) dos Molisolos do SEBA. O modelo com melhor desempenho foi desenvolvido a partir de uma variável meteorológica (Tmin) e seis variáveis de gestão (SOCI, Year, Prop soja, Tillage, Yield, Prop agri), sendo todas as varáveis facilmente acessíveis e com baixo nível de incerteza. As alterações no SOC relacionadas com o uso do solo no SEBA poderiam ser satisfatoriamente estimadas usando uma ANN desenvolvida a partir de variáveis simples e facilmente disponíveis. A técnica de ANN parece ser uma ferramenta válida para desenvolver modelos robustos para ajudar a prever as alterações de SOC

Un método simple y práctico para la determinación de densidad aparente

La condición física del suelo es fundamental para definir su calidad/salud y es afectada por el uso. Por ello, es necesario el seguimiento de los cambios en la condición física de los suelos bajo producción, a través de indicadores sensibles y fáciles de determinar. Uno de ellos es la densidad aparente (DA), la cual se relaciona con la funcionalidad del suelo y es sensible a las prácticas de manejo. Los métodos de referencia de determinación de la DA son tediosos y dificultan el monitoreo frecuente. El objetivo de este trabajo fue comparar el método de referencia de determinación de DA (método del cilindro, MC) con un método alternativo (método del muestreador tubular, MM) más sencillo para la obtención de las muestras. La experiencia se realizó en Molisoles del partido de Balcarce, en nueve situaciones de uso de suelo. Se evaluó también el comportamiento de los métodos con operarios con diferente nivel de experiencia en la toma de muestras. La DA obtenida con el MM tuvo correspondencia aceptable a la DA con el MC, ya que la variabilidad de ésta explicó el 93% de la de aquella. Asimismo, la diferencia entre valores promedio de DA obtenidas con ambos métodos fue dependiente del nivel de experiencia del operario (p<0,05), siendo mayor esta diferencia para operarios con baja experiencia. Los resultados de este estudio indican que el MM podría ser utilizado de manera regular para la determinación de la DA en suelos similares a los analizados, con fines agronómicos tales como la comparación de situaciones de manejo o el cálculo de la masa en un determinado espesor de suelo para la realización de balances de nutrientes o de carbono. No obstante, ello es válido si el operario encargado de las determinaciones posee experiencia o recibe suficiente entrenamiento para la realización de muestreos.Soil physical condition is essential to define soil quality/health and is affected by management. Hence, it is necessary to monitor physical status of soils under cropping through sensitive and simple indicators. One of them is bulk density (DA), which is related to many soil functions and is sensitive to management practices. Reference methods to determine DA are tedious and time consuming and make difficult the frequent DA monitoring. The aim of this work was to compare the reference method to determine DA (cylinder method, MC) with a simpler alternative method (tubular sampler method, MM) which facilitates soil sampling. The experiment was carried out on Mollisols of Balcarce county under nine different soil use situations. We also evaluated method performance when applied by persons with different expertise in soil sampling. Bulk density obtained with MM was acceptably similar to that obtained with MC since variability in DA measured with MM explained 93% of the variability of DA measured with MC. On the other hand, the analysis of the mean of the differences of DA between methods showed a significant effect (p<0.05) of the level of experience of the operator, being higher when the operator had low expertise. Our results indicate that MM could be used regularly to measure DA in soils similar to those used in this study and to compare management situations and/or to calculate carbon or nutrient stock seeking for balances. However, the reliability of the measurements done with MM depends on the expertise or the training received by the person that apply it.EEA BalcarceFil: Agostini, María de los Angeles. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Monterubbianesi, María Gloria. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Studdert, Guillermo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Maurette, Santiago. Asesor Privado; Argentin

Hipomagnesemia em bovinos de corte da região central da Argentina: estudo retrospectivo.

Hypomagnesaemia (grass tetany) is a metabolic disorder of ruminants due to a reduced dietary intake of magnesium (primary deficiency), incorrect digestibility or associated metabolic factors reducing Mg intake (secondary deficiency). Grass tetany is a production disease responsible for important economic losses in beef herds from Argentina. Several factors influence the development of grass tetany in cattle, including physiological status, weather, soil and forage. This research described a retrospective analysis over the past 20 years, revising the cases of beef cattle clinical hypomagnesaemia registered at the Veterinary Diagnostic Service in INTA Balcarce, Argentina.Hipomagnesemia é um distúrbio metabólico de ruminantes devido a uma redução na absorção de magnésio (deficiência primária), digestibilidade incorreta ou fatores metabólicos associados que reduzem a ingestão de Mg (deficiência secundária). Hipomagnesemia é uma doença de produção responsável por importantes perdas econômicas em rebanhos de corte da Argentina. Vários fatores influenciam o desenvolvimento da hipomagnesemia em bovinos, incluindo fatores fisiológicos, clima, solo e forragem. Este trabalho descreve uma análise retrospectiva dos últimos 20 anos, revisando os casos de hipomagnesemia clínica em bovinos de corte registrados no Serviço de Diagnóstico Veterinário do INTA Balcarce, Argentina.Fil: Cantón, Germán José. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Fernández, Eduardo Luján. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Poo, Juan Ignacio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Späth, Ernesto Juan Alfredo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Odriozola, Ernesto Raúl. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina.Fil: Monterubbianesi, María Gloria. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.Fil: Moreno, Fabiana Carina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina

Carbono orgánico del suelo bajo sistemas de cultivo contrastantes y su relación con la capacidad de proveer nitrógeno

Los contenidos de carbono (C) orgánico total (COT) y particulado (COP) del suelo disminuyen con los años bajo agricultura y su variación afecta muchos procesos edáficos que determinan la productividad (e.g. la provisión de nitrógeno (N)). Las variaciones de COT y COP son dependientes del balance entre los aportes y la pérdida de C del suelo. Se hipotetiza que en molisoles del Sudeste Bonaerense: i) los cambios en COT y COP en la capa arable, son más dependientes del aporte carbonado de la secuencia de cultivos utilizada que del sistema de labranza (SL) empleado, ii) el contenido de COP es dependiente de las características de los residuos devueltos por el cultivo antecesor inmediato, y iii) las variaciones de COT y COP se relacionan con la capacidad del suelo de proveer N, independientemente del SL y de la secuencia de cultivos. Se determinaron el COT y el COP de muestras tomadas anualmente de 0-5 y 5-20 cm de un ensayo en Balcarce entre 2005 y 2011. El ensayo comprendió dos SL (convencional (LC) y siembra directa (SD)) y tres Secuencias de cultivos (con tres alternativas (Series) cada una), incluyendo maíz (M), trigo (T) y soja (S): MMT, MST y SST. El M y el T fueron fertilizados con N (FN). Hubo disminuciones diferenciales en COT y COP entre SL (sin disminución bajo SD y con disminuciones de 0,34 y 0,39 Mg ha-1 año-1 bajo LC, respectivamente) sólo en la capa de 0-5 cm. En la capa arable completa, aquellas variables disminuyeron con los años de agricultura (0,30 y 0,26 Mg ha-1 año-1, respectivamente), independientemente del SL. No se observó una disminución diferencial de COT ni de COP asociada a las combinaciones de cultivos, independientemente del SL. Tampoco se observó un efecto de las características del cultivo antecesor inmediato sobre el contenido de COP. Asimismo, el COT y el COP presentaron una dinámica similar a la reportada para NAN. No obstante, las relaciones entre NAN y COT y NAN y COP, si bien fueron significativas, presentaron bajos R2 (0,55 y 0,57 (0-5 cm), 0,09 y 0,10 (5-20 cm), 0,18 y 0,17 (0-20 cm), respectivamente). La FN (frecuencia, dosis) puede haber enmascarado los efectos esperados en la relación del COP y COT con el aporte de C por los residuos y, además, de aquéllas con el NAN, por afectar las condiciones de descomposición y transformación de los materiales orgánicos. Las evidencias reunidas no sostuvieron las hipótesis planteadas.Soil total (COT) and particulate (COP) organic carbon (C) contents decrease over the years under cropping. Its variation affects many soil processes that determine soil productivity (e.g. nitrogen (N) supply). COT and COP changes depend on the balance between C input and loss. For mollisols of the southeastern region of Buenos Aires province, it was hypothesized that: 1) COT and COP content decrease in the arable layer and vary as a function of the crop sequence regardless of the tillage system (SL), ii) COP content depends on the immediate preceding crop residue characteristics, and iii) changes in COT and COP are related to the soil N supplying capacity, regardless of the SL and crop sequence. Total organic C and COP were determined in soil samples taken annually at 0-5 cm and 5-20 cm depths in a long-term experiment in Balcarce between 2005 and 2011. The experiment comprised two SL (conventional (LC) and no-till (SD) and three crop sequences (with three alternatives (Series) for each one), including corn (M), wheat (T) and soybean (S): MMT, MST y SST. Corn and T were fertilized with N (FN). There were differential decreases in COT and COP among SL (no decrease under SD and decreases of 0.34 and 0.39 Mg ha-1 yr-1 under LC, respectively) only at the 0-5 cm layer. In the whole arable layer COT and COP decreased over the years under cropping (0.30 and 0.26 Mg ha-1 yr-1, respectively), regardless of the SL. No differential COT nor COP decrease was detected related to crop sequences, regardless of the SL. Neither was there an effect of the immediately preceeding crop residue characteristics on COP content. Likewise, COT and COP showed similar dynamics than reported for NAN. Relationships between NAN and COT and NAN and COP were significant although with low R2 (0.55 and 0.57 (0-5 cm), 0.09 and 0.10 (5-20 cm), 0.18 and 0.17 (0-20 cm), respectively). Frequency and rate of FN may have masked the expected effects of the amount of residue C input on COT and COP and, besides, on the relationship of these two variables and NAN. Nitrogen fertilization affects organic material decomposition and transformation dynamics. The experimentally obtained evidences did not support the posed hypotheses.Fil: Studdert, Guillermo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Domingo, Magalí Noé. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: García, Gisela Vanesa. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Monterubbianesi, María Gloria. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Dominguez, Germán Franco. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin