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

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

Figuras del entre: Pensamientos y escrituras contemporáneas

El presente artículo reúne las notas de clase del seminario de grado “Figuras del entre: pensamiento y escrituras contemporáneas”, dictado por integrantes de la cátedra “Hermenéutica” (Escuela de Letras, FFyH, UNC) y del Proyecto de Investigación “Escritura, imagen y cuerpo en experiencias poéticas contemporáneas” (Secyt, UNC). Esta propuesta docente tuvo lugar durante el primer cuatrimestre de 2015 en la Escuela de Letras, FFyH, UNC. En cada uno de los apartados que conforman este trabajo figuran las reflexiones teóricas y críticas que se desplegaron en cada clase, ante un gran número de alumnos que asistieron a los encuentros. Desde figuras como parergon, profanación, montaje, imagen, máquinas, aparatos, escritura, instantes-entre, entre otras, propusimos cuestionar y reflexionar en torno a los múltiples “entre” que acontecen en la vinculación del pensamiento con las escrituras contemporáneas.This article gathers the notes of class of the bachelor‟s Seminar "Figures of the between: contemporary thought and writings", taught by teaching members of the course "Hermeneutics" (School of Letters, FFyH UNC) and the research project "Writing, image, and body in contemporary poetic experiences" (Secyt, UNC). This teaching proposal took place during the first four-month period of 2015 in the School of Letters, FFyH, UNC. Each one of the sections of this article includes the theoretical and critical thoughts that were deployed in each class for the many students who attended the meetings. With the figures of parergon, desecration, montage, image, machine, devices, writing, instants-in-between, among others, we aimed to explore and examine the multiple “betweens” that take place in the relation between thought and contemporary writings.Fil: Neuburger, Ana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Levstein, Ana Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades; ArgentinaFil: Milone, María Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; ArgentinaFil: Maccioni, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Filosofía y Humanidades; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba; Argentin

Conversion models of fe, mn, cu and zn concentrations between mehlich-3 and dtpa-tea extraction methods in soils of Córdoba

El objetivo de este trabajo fue estudiar la correlación de resultados entre dos soluciones extractoras ampliamente usadas para la determinación de nutrientes en suelo, Mehlich-3 y ácido dietilentriaminopentaacético-trietanolamina, DTPA-TEA. Se evaluó la concentración de Fe, Mn, Cu y Zn en suelo utilizando ambas soluciones extractoras en 93 muestras desuelo superficial (0-15 cm de profundidad) ampliamente distribuidas en el territorio provincial de Córdoba, usando espectrofotometría de absorción atómica. Para los cuatro elementos Mehlich-3 registró concentraciones más altas que DTPA-TEA. Sin embargo, la variabilidad entre suelos de las concentraciones obtenidas por ambos métodos se correlacionó positiva y significativamente. Para cada micronutriente, se ajustó un modelo de regresión de la concentración obtenida por DTPA-TEA, como función de la concentración obtenida por Mehlich-3 y una serie de propiedades de suelo ya que se encontró que las diferencias en concentraciones dependen de la abundancia del elemento en el suelo y de rasgos distintivos de la matriz. Las covariables pH y contenido de arena fueron las que mejor describieron la interacción suelo-extractora y por tanto incorporada en los modelos de conversión de la concentración obtenida por Mehlich-3 a DTPA-TEA. Los modelos de regresión para la conversión de concentraciones tuvieron buen desempeño estadístico. Los modelos para Fe (R2=0,81) y para Mn (R2=0,73) fueron mejores que aquellos obtenidos para Cu (R2=0,67) y Zn (R2=0,66). Los modelos ajustados permiten convertir los resultados obtenidos con un método a otro y consecuentemente, facilitan la realización de estudios de concentraciones de micronutrientes donde las determinaciones provienen de fuentes diversas.The aim of this work was to study the correlation between two widely used extraction solutions in soil nutrients determination. The compared solutions were Mehlich-3 and diethylenetriaminepentaacetic acid-triethanolamine, DTPA-TEA. The concentration of Fe, Mn, Cu and Zn were obtained using these solutions and determined by atomic absorption spectrophotometry in 93 soils samples of the first 15 cm of depth distributed throughout the territory of Córdoba. For the four elements Mehlich-3 showed higher concentration compared to concentration obtained with DTPA-TEA. However, the concentrations obtained by both methods were positive correlated among soils. For each micronutrient, we fitted a regression model of the concentration obtained by DTPA-TEA as a function of the concentration obtained by Mehlich-3 plus a group of soil properties. We found that the differences in concentrations between extractants depended on the soil abundance of the element and intrinsic characteristics of the soil matrix. The variables pH and sand content described the interaction between soil and extraction solution and were incorporated in the models used to convert concentration obtained by Mehlich-3 to DTPA-TEA. The fitted regression models had good statistical performance. Better fits were obtained for Fe (R2 = 0.81) and Mn (R2 = 0.73) compared with those obtained for Cu (R2 = 0.67) and Zn (R2 = 0.66). The proposed models make possible the conversion of results obtained with one method to another, facilitating studies of micronutrient concentrations where determinations come from different sources.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. 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; ArgentinaFil: Balzarini, Monica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. 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; ArgentinaFil: Koritschoner, Julius. Universidad Nacional de Cordoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Recursos Naturales. Cátedra de Edafologia; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Rampoldi, Ariel. Universidad Nacional de Villa María. Instituto Académico Pedagógico de Ciencias Básicas y Aplicadas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Hang, Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina. Universidad Nacional de Villa María. Instituto Académico Pedagógico de Ciencias Básicas y Aplicadas; Argentin

Propuesta metodológica para el mapeo de vida media de atrazina en suelos a escala regional

Ponencia presentada en el IV Jornada Nacional de Suelos de Ambientes Semiáridos, Córdoba, Argentina, 25 al 26 de septiembre del 2019.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); 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.Fil: Cañas, Irene. Gobierno de la Provincia de Córdoba. Ministerio de Ciencia y Tecnología (MINCyT). Centro de Excelencia en Productos y Procesos (CEPROCOR); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. 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.En la dinámica de un fitosanitario en el suelo, el parámetro de vida media (t1/2) representa el tiempo que transcurre hasta alcanzar la mitad de la concentración inicial suministrada. Adquiere especial relevancia porque caracteriza su persistencia en dicha matriz. En este trabajo se desarrollo un protocolo para mapear el parámetro de vida media de atrazina en suelos a escala de la provincia de Córdoba. La secuencia metodológica propuesta implicó los siguientes pasos: 1) se seleccionó una muestra n=61 de sitios según cLHS basado en propiedades edáficas con el objetivo de maximizar la eficiencia de muestreo asegurando que la variabilidad en la región se encuentre completamente caracterizada. 2) Los suelos seleccionados se fortificaron y se llevaron a cámara de incubación por 21 días, se cuantificó la concentración de atrazina a los días 0,3,7,14 y 21 por cromatografía líquida acoplada a espectrometría de masas tándem (LC-MS/MS) empleando procedimiento QuEChERs. 3) Se modeló el decaimiento de la concentración de atrazina en función del tiempo y propiedades edáficas suponiendo un comportamiento exponencial a partir de modelos no lineales mixtos. 4) A partir de los modelos construidos se obtuvo el parámetro t1/2 para diversos suelos. 5) Finalmente se modelo la variabilidad espacial de el parámetro t1/2 para el territorio de la provincia de Córdoba a partir de regresiones espaciales bayesianas estimadas con R-INLA. La vida media de atrazina estimada para los suelos de la provincia de Córdoba registró una media de 12 días con un IC95 entre 1,4 y 41,5 días.Fil: Giannini Kurina, Franca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); 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.Fil: Cañas, Irene. Gobierno de la Provincia de Córdoba. Ministerio de Ciencia y Tecnología (MINCyT). Centro de Excelencia en Productos y Procesos (CEPROCOR); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. 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

Guía para el análisis de datos espaciales en agricultura

En las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de nuevas tecnologías que permiten capturar datos espaciales, i.e. datos de una variable regionalizada o asociados a una localización en el espacio. La infraestructura de datos espaciales es cada vez mayor en tamaño y calidad, especialmente la asociada a la generación de datos que provienen de sensores ya sea remotos o proximales. Los volúmenes de datos espaciales no sólo son vastos y variados, sino que también, en la mayoría de los escenarios, son accesibles. Estos datos generan nuevas oportunidades para la investigación en agricultura.La variabilidad en los procesos aleatorios que generan datos espaciales se modela con diversas herramientas de la Estadística Espacial y se representa gráficamente en mapas de variabilidad espacial donde puede observarse cómo cambian los valores de una o más variables aleatorias según su posición en el espacio. Aún cuando se estudian dominios espaciales continuos con alta densidad de datos, usualmente no existen observaciones de la variable de interés para todos las localizaciones o sitios del espacio analizado; así se hace necesario obtener predicciones espaciales, i.e. predecir el valor de la variable en sitios sin datos. Con grillas de predicción densa, es posible obtener mapas de contorno casi continuos espacialmente.Fil: Córdoba, Mariano. 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; ArgentinaFil: Paccioretti, Pablo Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de Desarrollo Rural. Area de Estadística y Biometría; ArgentinaFil: Bruno, Cecilia Ines. 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; 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; Argentin

Guía para el análisis de datos espaciales : aplicaciones en agricultura

En las últimas décadas se ha impulsado el desarrollo y la utilización de nuevas tecnologías que permiten capturar datos espaciales, i.e. datos de una variable regionalizada o asociados a una localización en el espacio. La infraestructura de datos espaciales es cada vez mayor en tamaño y calidad, especialmente la asociada a la generación de datos que provienen de sensores ya sea remotos o proximales. Los volúmenes de datos espaciales no sólo son vastos y variados, sino que también, en la mayoría de los escenarios, son accesibles. Estos datos generan nuevas oportunidades para la investigación en agricultura. La variabilidad en los procesos aleatorios que generan datos espaciales se modela con diversas herramientas de la Estadística Espacial y se representa gráficamente en mapas de variabilidad espacial donde puede observarse cómo cambian los valores de una o más variables aleatorias según su posición en el espacio. Aún cuando se estudian dominios espaciales continuos con alta densidad de datos, usualmente no existen observaciones de la variable de interés para todos las localizaciones o sitios del espacio analizado; así se hace necesario obtener predicciones espaciales, i.e. predecir el valor de la variable en sitios sin datos. Con grillas de predicción densa, es posible obtener mapas de contorno casi continuos espacialmente. Con varias variables para cada sitio, una de ellas interpretada como resultante de un proceso y otras como explicativas o potenciales predictores, es posible obtener predicciones espaciales a partir de modelos que consideran la correlación espacial de los datos. Los modelos pueden estimarse tanto en un marco teórico frecuentista (Cressie and Wikle 2015; Schabenberger and Gotway 2005) como desde el marco teórico bayesiano (Correa Morales, Causil, and Javier 2018). También, desde la Ciencia de Datos con base computacional, se encuentran disponibles algoritmos de aprendizaje automático que incorporan la espacialidad en el análisis de datos (Li et al. 2011). En esta guía se ilustra el manejo y procesamiento de datos espaciales con distintos métodos estadísticos y su aplicación en agricultura. El texto está organizado en tres partes; la primera contiene bases conceptuales para el análisis de datos georreferenciados provenientes de procesos espaciales continuos. La segunda, la implementación de protocolos de análisis completos sobre datos distribuidos a escala fina en el espacio, con códigos de programa listos para ejecutar en el software estadístico R (R. C. Team 2019) y en el software InfoStat (Di Rienzo et al. 2019). La tercera parte del texto ilustra la implementación del manejo y análisis de datos distribuidos a escala regional con códigos en R. La versión digital de este libro puede obtenerse desde www.agro.unc.edu.ar/~estadisticaaplicada donde también se encuentran los códigos de programación y los datos usados en este texto.Fil: Córdoba, Mariano Augusto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Córdoba, Mariano Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Paccioretti, Pablo Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Paccioretti, Pablo Ariel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Giannini Kurina, Franca. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Bruno, Cecilia Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Bruno, Cecilia Inés. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Cátedra de Estadística y Biometría; Argentina.Fil: Balzarini, Mónica Graciela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET). Centro Científico Tecnológico (CCT Córdoba); Argentina

Escenario prospectivo del entramado cárnico de la Región Sur de Río Negro : ¿Oportunidad para fortalecer la soberanía alimentaria y generar trabajo genuino?

Esta Plataforma de Innovación Territorial (PIT) se desarrolla en el vasto territorio semiárido de la Región Sur de la Provincia de Rio Negro, abarcando una superficie de 114.913 km2. El recorte territorial, si bien presenta gradientes ambientales importantes, presenta muchas características homogéneas en aspectos socio-económico y productivos. La ganadería ovina, caprina y en menor grado bovina, de manera extensiva, sobre pastizales naturales es la principal actividad productiva en todo este territorio. Comunidades originarias del pueblo mapuche (más de 11), pequeños productores nucleados, o no, en cooperativas (más de 12), empresas familiares y un reducido número de grandes empresas (algunas nucleadas en sociedades rurales), son los protagonistas de esta actividad. Condiciones de fragilidad ambiental, deficiencias estructurales en servicios básicos y la vulnerabilidad ante el escenario de cambio climático son comunes a gran parte de este recorte territorial. El objetivo de la PIT es fortalecer este sistema para contribuir al desarrollo sustentable de la región sur de Río Negro, aportando soluciones a los siguientes problemas y oportunidades identificados: • Problema Organizacional: Debilidad organizativa en la red de actores, Organizaciones de Productores, Empresas Agropecuarias e Instituciones. • Problema Ambiental: Baja productividad primaria, alta fragilidad ambiental y escasa adaptación al Cambio Climático. • Problema Productivo: Bajos índices productivos por deficiente infraestructura, manejo ganadero y acceso al agua, sumado a las pérdidas por depredación. • Oportunidad Comercial: Consolidación de los canales comerciales, acceso a mercados formales y valor agregado.Estación Experimental Agropecuaria BarilocheFil: Bidinost, Franca. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Agencia de Extensión Rural Bariloche; ArgentinaFil: Gaetano, Andres Marcelo. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Agencia de Extensión Rural Ingeniero Jacobacci; ArgentinaFil: Alvarez, Hilda Rocio. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Oficina Técnica Los Menucos; ArgentinaFil: Reuque, Raul Esteban. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Agencia de Extensión Rural El Bolsón; ArgentinaFil: Ojeda, Julio César. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Agencia de Extensión Rural Bariloche; ArgentinaFil: Claps, Leonardo Luis. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Área de Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Villagra, Edgar Sebastian. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bariloche. Área Desarrollo Rural; ArgentinaFil: Stiglauer, Marcela Alejandra. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior; ArgentinaFil: Mora Jara, Gloria Ines. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior; ArgentinaFil: Cortes, María Victoria. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior. Agencia de Extensión Rural Valcheta; ArgentinaFil: Molina, Roberto Ángel. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior. Agencia de Extensión Rural Valcheta; ArgentinaFil: Llampa, Julio Argentino. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Valle Inferior. Agencia de Extensión Rural Valcheta; ArgentinaFil: Conti, Santiago. Universidad Nacional de Rio Negro; ArgentinaFil: López, M. Programa Ganadero Ente de desarrollo de la Región Sur de Río Negro; ArgentinaFil: Machiñena, Graciela. UFINPRO Río Negro; ArgentinaFil: Fornasa, Alejandro. Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca. Secretaria de Agricultura Familiar, Campesina e Indígena

Vigilancia epidemiológica de parasitosis zoonóticas en un área centinela desde la perspectiva de Una Salud

El abordaje de las enfermedades zoonóticas debe realizarse desde un enfoque multisectorial. Desde el concepto de Una Salud, las acciones realizadas por un solo sector no resultan eficaces para controlar este tipo de infecciones. En ese sentido, los distintos agentes de enfermedades transmisibles zoonóticas, afectan tanto a animales como a humanos y habitualmente el ecosistema actúa como reservorio o transmisor directo o indirecto, en la interfaz hombre-animal-ambiente. Los caninos pueden diseminar con sus heces enteroparásitos transmisibles a humanos y como animales centinela, pueden utilizarse para realizar vigilancia de la circulación de patógenos. Algunas helmintiasis, varias protozoosis y el alga parásita Blastocystis sp., son comunes en caninos y humanos. Nematodes del género Toxocara spp., enteroparásito de animales, ocasionan en personas toxocarosis, enfermedad de elevada seroprevalencia en la ciudad de La Plata y otras regiones. Sus formas neurológica y ocular tienen generalmente serias consecuencias. Su presencia en humanos se ve influenciada favorablemente por el lugar de residencia y su tejido suburbano. Giardia lamblia, enteroparásito zoonótico, ocasiona síndrome de malabsorción y modificación de moléculas de fármacos, también se correlaciona giardiasis con enfermedad de Whipple y otros disturbios gastroentéricos. El enfoque "Una salud" tiene en su estructura elementos esenciales, ellos son voluntad política (compromiso con las normas internacionales y los Objetivos de Desarrollo Sostenible), planes de financiación sostenibles; comunicación (entre sectores y disciplinas a nivel internacional, regional, nacional y subnacional). Los aprendizajes socialmente productivos y significativos “resignifica el papel social, cultural y económico social del conocimiento” y son aquellos “modifican a los sujetos enseñándoles a transformar su naturaleza y su cultura, enriqueciendo el capital cultural de la sociedad y de las comunidades” (Orozco B, 2009: 88). Los objetivos de este trabajo fueron: Realizar vigilancia y alertas tempranas en cuanto a parasitosis humanas animales y zoonóticas. Ejecutar acciones tendientes a su control. Implementar aprendizajes socialmente significativos.Facultad de Ciencias Veterinaria