Manejo sustentable del suelo qué caro... cosechar nutrientes!

Fil: Zubillaga, María de las Mercedes. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Zubillaga, Marta Susana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaEl proceso de "agriculturización", es decir, el notable incremento de la producción de\ngranos que desde los años '90 experimenta la Región Pampeana fue acentuando el\ndeterioro de la calidad de los suelos. Pero no sólo se ha incrementado la producción de\ngranos, sino también las aplicaciones de fertilizantes nitrogenados y fosforados, más por\nacompañar el incremento de los rendimientos de los cultivos que por la manifiesta\nnecesidad de reponer a los suelos los nutrientes exportados durante décadas

Variabilidad de la mineralización de nitrógeno a escala intraparcela y sus consecuencias sobre la fertilización de los cultivos

Programa Oficial de Doutoramento en Ciencia e Tecnoloxía Ambiental . 5006V01[Resumen] Actualmente existe una evolución en el enfoque de la gestión de los cultivos a escala de parcela. La implementación de la fertilización variable de N requiere un aumento en la resolución y análisis de los procesos que afectan la disponibilidad de N para los cultivos. En este sentido, el uso de fertilizantes debe adecuarse a los procesos relacionados con la provisión de nutrientes. En los sistemas agrícolas de bajos insumos la disponibilidad de N está principalmente asociada a la tasa de mineralización del nitrógeno de la materia orgánica. La cuantificación de la mineralización del nitrógeno por balance de masas (Nap) a escala intraparcela es necesaria para mejorar las actuales recomendaciones de fertilizantes N. La tesis abordará la valoración de la mineralización de nitrógeno orgánico a través de diferentes aproximaciones a escala de parcela para el cultivo de maíz en la región de la Pampa Interior Plana, Argentina, donde predominan a escala de lote los suelos Hapludoles Típicos en las posiciones más bajas del relieve y los Hapludoles Enticos en las posiciones más elevadas. En el primer capítulo introductorio se presentan los antecedentes sobre el manejo de la heterogeneidad espacial de la fertilización variable del nitrógeno a escala de parcela en sistemas de producción agrícola de la Región Pampeana argentina y la fundamentación de la importancia de valorarla en dichos sistemas. En el capítulo 2, se describe la variabilidad espacial del N mineralizado aparente en diferentes subzonas delimitadas escala de parcela y su relación con distintos atributos de suelo, clima y cultivo. Se proponen modelos predictivos de la cantidad de N mineralizado basados en clima, suelos, y características espectrales del cultivo. En el capítulo 3, se evalúa la variabilidad de la mineralización aparente de N (Nap) a una mayor escala de resolución y la validez de incluir la autocorrelación espacial en los modelos de predicción a través de atributos de sitio (suelo, cultivo, altimetría). Los modelos lineales mixtos permiten capturar la estructura de covarianza de la distribución espacial de los residuos de los modelos. En el capítulo 4, se valida y calibra la subrutina de N del CERES-Maíz para estimar el N mineralizado aparente y se cuantifica la variabilidad temporal del Nap estimado y su relación con variables de sitio. Las consideraciones finales se presentan en el capítulo 5. A escala de subzonas delimitadas por posición topográfica, el mejor modelo predictivo del Nap utilizó a la fracción limo y las precipitaciones acumuladas durante el periodo de septiembre a noviembre con un coeficiente de determinación del 62%. También se proponen otros modelos de predicción con buenos ajustes que han utilizado variables de reflectancia del cultivo (NDVI), concentración de arena en modelos univariados o bivariados. Se encontraron evidencias suficientes para detectar la presencia de autocorrelación espacial en los modelos mixtos (escala 25 m) que predicen el Nap con la fracción arena y el nitrógeno potencialmente mineralizable con un coeficiente de determinación del 58%. En cambio, los modelos de estimación de Nap a partir de variables topográficas, tal como la cota y de cultivo tal como la reflectancia capturada a través del índice del desplazamiento del borde rojo capturado en 10 hojas expandidas del cultivo de maíz no han requerido reestimación de parámetros por autocorrelación espacial. Por lo tanto, para la estimación con estas variables los modelos de regresión lineal ordinarios fueron válidos. El modelo CERES-N simuló el N mineralizado durante el ciclo del cultivo de maíz para la zona en estudio con un error promedio del 20%, mostrando sensibilidad a los cambios de sitios a escala de lote, preferentemente relacionados con la calidad del sustrato a mineralizar y la capacidad de almacenamiento de agua. El parámetro SLNF igual a 2,5 ha sido seleccionado en la calibración de la subrutina CERES-N para los sitios evaluados a escala de lote. El análisis de la variabilidad temporal del N mineralizado a escala de lote con la inclusión de una serie histórica climática de 33 años, permitió estimar la probabilidad de ocurrencia de niveles de aportes por esta vía. Los sitios con mayor calidad de suelo han mostrado una mayor variabilidad temporal del N mineralizado durante el ciclo del cultivo. Los sitios ubicados en las posiciones de loma muestran menores contenidos de N mineralizado y también menor rango de variabilidad, siendo los límites de 47 a 108 kg N ha-1. En cambio, en las posiciones más bajas del lote, el aporte de N mineralizado durante el ciclo del cultivo fue mayor, con un rango de 105 a 190 kg N ha-1.[Resumo] Actualmente existe unha evolución no enfoque da xestión dos cultivos a escala de lote. A execución da fertilización variable de N require un aumento na resolución e análise dos procesos que afectan a dispoñibilidade de N para os cultivos. Neste sentido, o uso de fertilizantes debe adecuarse aos procesos relacionados coa provisión de nutrientes. Nos sistemas agrícolas de baixos insumos a dispoñibilidade de N e outros minerais é función das taxas de descomposición de residuos e principalmente da taxa de mineralización do nitróxeno da materia orgánica. A cuantificación da mineralización do nitróxeno por balance de masas (Nap) a escala de lote é necesaria para mellorar as actuais recomendacións de fertilizantes N. Esta tese aborda a valoración da mineralización de nitróxeno orgánico a través de diferentes aproximacións a escala de lote para o cultivo de millo na rexión da Pampa Interior Plana, Arxentina onde predominan a escala de lote os solos chamados Hapludoles Típicos nas posicións máis baixas do relevo e os Hapludoles Enticos nas posicións máis elevadas. No primeiro capítulo introdutorio preséntanse os antecedentes sobre o manexo da heteroxeneidade espacial da fertilización variable do nitróxeno a escala de parcela en sistemas de produción agrícola da Rexión Pampeana arxentina e fundamentase a importancia de valorar a mineralización do nitróxeno nos devanditos sistemas. No capítulo 2, descríbese a variabilidade espacial do N mineralizado aparente en diferentes subzonas delimitadas escala de lote e a súa relación con distintas propiedades do solo, clima e cultivo. Propóñerse modelos para predicir da cantidade de N mineralizado baseados en clima,solos, e características espectrais do cultivo. No capítulo 3, avaliouse a importancia da autocorrelación espacial nos modelos estatísticos de predición de Nap a partir de atributos de sitio (solo, cultivo e altimétricos) a partir dunha rede de mostraxe xeorreferenciada (equidistancia de mostraxe 25 m). No capítulo 4, validouse e calibrouse a subrutina de N do CERES-Millo para estimar o N mineralizado aparente e cuantificouse a variabilidade temporal do Nap estimado e a súa relación con variables de sitio. As consideracións finais preséntanse no capítulo 5. A escala de subzonas delimitadas por posición topográfica, o mellor modelo de predición do Nap utilizou á fracción limo e as precipitacións acumuladas durante o período de setembro a novembro cun coeficiente de determinación do 62%. Tamén se propón outros modelos de predición con bos axustes que utilizaron variables de reflectancia do cultivo (NDVI), concentración de area en modelos univariados ou bivariados. Atopáronse evidencias suficientes para detectar a presenza de autocorrelación espacial nos modelos mixtos (escala 25 m) que poden predicir o Nap coa fracción area e o nitróxeno potencialmente mineralizable cun coeficiente de determinación do 58%. En cambio, os modelos de estimación de Nap a partir de variables topográficas, tal como a cota e de cultivo tal como a reflectancia capturada a través do índice do desprazamento do bordo vermello capturado en 10 follas expandidas do cultivo de millo non requiriron reestimación de parámetros por autocorrelación espacial. Por tanto, para a estimación con estas variables os modelos de regresión lineal ordinarios foron validos. O modelo CERES-N simulou o N mineralizado durante o ciclo do cultivo de millo para a zona en estudo cun erro media do 20%, mostrando sensibilidade aos cambios de sitios a escala de lote, preferentemente relacionados coa calidade do substrato a mineralizar e a capacidade de almacenamento de auga. O parámetro SLNF igual a 2,5 foi seleccionado na calibración da subrutina CERES-N para os sitios avaliados a escala de lote. A análise da variabilidade temporal do N mineralizado a escala de lote coa inclusión dunha serie histórica climática de 33 anos, permitiu estimar a probabilidade de ocorrencia de niveis de achegues por esta vía. Os sitios con maior calidade de chan mostraron unha maior variabilidade temporal do N mineralizado durante o ciclo do cultivo. Os sitios situados nas posicións de lomba mostran menores contidos de N mineralizado e tamén menor rango de variabilidade, sendo os límites de 47 a 108 kg N ha-1. En cambio, nas posicións máis baixas da parcela, o aporte de N mineralizado durante o ciclo do cultivo foi maior, cun rango de 105 a 190 kg N ha-1.[Abstract] The approach commonly used for crop management at the plot scale is nowadays changing its focus. The implementation of variable N fertilization requires an increase in the resolution and analysis of the processes that affect N availability for the crops. Therefore, the use of fertilizers needs to be adapted to all the processes that are related to the provision of nutrients to plants. In agricultural systems of low inputs, the availability of N and other elements is a function of the rates of waste decomposition, and depends mainly on the rate of mineralization of the nitrogen contained in the soil organic matter. The quantification of the nitrogen mineralization using a mass balance (Nap) at the field scale is a prerequisite to improve the current recommendations of fertilization with N. The aim of this Ph. D. thesis was to evaluate the mineralization of organic nitrogen through different approaches at the field scale under a maize crop for the specific region of the Flat Inland Pampas. The main soils found in this area are Typic Hapludolls in the lowest landscape positions and Entic Hapludols at the relatively highest positions. The first chapter of this thesis contains an introduction, which describes the antecedents found in the literature about management of spatial heterogeneity for site specific or variable nitrogen fertilization at the field scale in agricultural systems of the Argentinean Pampean. In addition, the chapter provides support for the importance of nitrogen mineralization in the studied systems. Chapter 2 analyses the spatial variability of apparent N mineralized in different subareas at the field scale and its relationship with various soil, climate, and crop properties. Predictive models for assessing the quantity of mineralized N based on climatic, soil and spectral radiance characteristics of the crop are proposed. In chapter 3, the importance of spatial autocorrelation is considered when using statistical models of prediction for Nap prediction from site attributes (soil, crop and altitude) measured over a georeferenced grid (equidistance of sampling 25 m). In the chapter 4, the validity of a calibrated subroutine of the CERES-Corn model to estimate apparent N mineralization is analysed, and also this model is used to quantify the temporal variability of the estimated Nap and its relationship with site variables. Final considerations are presented in chapter 5. At the subarea scale defined by the topographic position, the best predictive model for assessing Nap included the variables silt fraction and precipitations accumulated during the period September to November, and resulted in a coefficient of determination of 62%. Also other univariate and bivariate models of prediction were proposed, as they yield good adjustments, using crop reflectance (NDVI), and sand content as predictive variables. Sufficient evidence for the presence of spatial autocorrelation was found for the mixed models (at the sampling scale of 25 m), which were able to predict the relationship between the sand fraction and the potential nitrogen mineralization with a coefficient of determination of 58%. In contrast the models for estimating Nap from topographical variables, such as the height of the sampling point, and from crop variables such as the reflectance assessed in 10 leaves of the corn crop didn’t require an “ad-hoc” recalibration of the spatial autocorrelation parameters. Therefore, models of ordinary linear regression were found to be valuable for estimating N mineralization from the measured variables The CERES-N model was able to simulate the N mineralization during the maize crop cycle for the studied area with an average error of 20%. Thus, this model showed sensitivity to the changes of sample location at the field scale, which mainly were related to the quality of the substrate to be mineralized and to the soil water storage. The parameter SLNF with a value equal to 2,5 was selected to perform the calibration of the subroutine CERES-N for the sites evaluated at the field scale. The analysis of the temporal variability of the N mineralization at the field scale taken into account historical climatic series with a length of 33 years allowed estimating the probability of occurrence of N inputs from mineralization. The sampled sites with higher soil quality showed a greater temporal variability of N mineralization along the crop cycle. The sites located at the top positions within the field showed lower levels of N mineralization and also exhibited a lower variability in nitrogen mineralized, which ranged from 47 to 108 kg N ha-1. In the lowest positions of the field, the contribution of N mineralization during the crop cycle was higher, ranging from 105 to 190 kg N ha-1

Estudios preliminares para la elaboración de modelos de respuesta a la aplicación de fósforo en el sud este bonaerense, bajo condiciones de invernáculo

p.47-55La predicción de la respuesta a la fertil ización fosforada se mejora con el agregado de diversas variables edáficas y culturales, como complemento de las determinaciones de P extractable. Con el objetivo de analizar estas funciones en forma preliminar se llevó a cabo un ensayo de invernáculo utilizando como planta índice tomate (Lvcopersicum sculentum) en suelos del SE de la Pradera Pampeana. Las técnicas analíticas de P extractable probadas fueron Kurtzy Bray I. Kurtzy Bray 2. Kurtz y Bray 25. Olsen y resinas de intercambio aniónico. Las variables edáficas y culturales complementarias de las medidas analíticas fueron años de agricultura, historia de fertilización, ubicación taxonómica de los suelos, P orgánico. Ct. Nt. pH y diversos parámetros de las ecuaciones de ajuste de las extracciones secuenciales con resinas de intercambio aniónico (a y b). Como variable respuesta vegetal se midió peso seco de los tratamientos testigo, P1 (45 g P- ha). P2 (90 gP-ha)y NP1 (50 g N + 45 g P-ha). Las técnicas analíticas y las variables de sitio incorporadas en los modelos variaron de acuerdo a la respuesta a P1 o NP1 y a las diferentes poblaciones, verificándose diferencias en los valores de los coeficientes de determinación de las ecuaciones de regresión cuando la población se clasificó según taxón o historia de fertilización

Effect of nitrogen sources on ammonia volatilization, grain yield and soil nitrogen losses in no-till wheat in an Argentine soil

The ammonia losses under field conditions vary widely and these nitrogen losses can decrease crops yield. However, experiment with wheat in the Argentinean Pampas showed that yields are not related to the volatilization losses of several nitrogen fertilizers. We hypothesize that ammonia volatilization from urea was compensated with higher apparent soil mineralization rate and then, even with high ammonia volatilization from urea, wheat yields were not affected. We evaluated ammonia volatilization, apparent nitrogen mineralization, apparent nitrogen uptake efficiency, and their effects on wheat yields. The experiment was carried out with wheat grown in a no-till Typic Hapludoll, using urea, UAN and IBDU. Ammonia losses were 17.1% and 4.7% of N applied as urea and UAN, respectively; IBDU and control were low. Wheat yields were not affected by ammonia losses. The N uptake and N export was greater in fertilized treatments. For urea, the highest volatilization rate was compensated by the highest soil mineralization rate. From the sustainable agriculture point of view, the volatilization would be dangerous because the soil could tend to compensate that loss, thus impoverishing itself in native nitrogen.Fil: Zubillaga, Marta Susana. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales; ArgentinaFil: Zubillaga de Sanahuja, María de Las Mercedes. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Urricanet. S.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Lavado, Raul Silvio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales; Argentin

Effect of phosphorus and nitrogen fertilization on sunflower (Helianthus annus L.) nitrogen uptake and yield

Little is known about the effect of combined phosphorus and nitrogen (P-N) fertilization on the N requirement of sunflower (Helianthus annus L.). This study was carried out to evaluate the effects of varying levels of P and N, as well as the interaction P x N, on the N uptake, yield and N apparent utilization efficiency under field conditions. Split-plot design experiments were conducted in the mid-western Pampas in Argentina. Four levels of N (0, 46, 92 and 138 kg N ha-1) and three levels of P (0, 12 and 40 kg P ha-1) were applied to two Typic Hapludolls over two growing seasons (1997-98 and 1998-99). N uptake and soil N-NO3 contents were determined at the V7, R5 and R9 growth stages. The sunflower yield ranged from 2.5 to 5.0 Mg ha-1. The total N requirement was around 45 kg N Mg-1 grain, and this result suggests that it is not necessary to use different N requirements (parameter b) for fertilized crops when a yield response is expected. To achieve a 100 % yield maximum a N supply (soil plus fertilizer) of 181 kg N ha-1 at P40 was needed. However, at P0, the highest yield was about 80 % of the maximum yield with a N supply (soil plus fertilizer) of 164 kg N ha-1. P application increased the apparent use efficiency of the supplied N.Fil: Zubillaga de Sanahuja, María de Las Mercedes. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Aristi, J. P.. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Lavado, Raul Silvio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Parque Centenario. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Instituto de Investigaciones en Biociencias Agrícolas y Ambientales; Argentin

Fertilización de base en un cultivo inicial de pecan con dos marcos de plantación de alta densidad Effect of different fertilization strategies on pecan growth parameters under two high density plantation frames

El pecán, Carya illinoensis Koch, es una especie cuyo fruto es reconocido como un alimento altamente saludable. Su cultivo se encuentra en expansión en la Argentina pero existen muy pocas investigaciones sobre fertilización y sistemas de plantación. Los objetivos del trabajo fueron caracterizar algunas propiedades físico-químicas y químicas de un suelo en el que se inicia un cultivo de pecán, y comparar tratamientos de fertilización de base (FB) en dos marcos de plantación de alta densidad (MP). Se realizó una plantación de pecán en Villanueva (provincia de Buenos Aires), sobre un suelo Hapludol taptoárgico, con dos marcos de plantación: 10 x 10 m (marco real: MR) y 8 x 8 m (tresbolillo: TR). El diseño del experimento fue en parcelas divididas con cuatro repeticiones. La parcela principal fueron los dos marcos de plantación, y las subparcelas fueron los distintos tratamientos de fertilización base: Compost (C), Fósforo (P), Nitrógeno (N) y Control sin fertilización base (T). Las determinaciones para evaluar el crecimiento de las plantas de pecán fueron: la altura de las plantas y el diámetro del tronco. Con respecto a la fertilidad del suelo, la fertilización fosforada y el agregado de compost permitieron aumentar significativamente los niveles de P-Bray. El tratamiento con fertilización orgánica: compost, presentó un incremento significativo en altura de los pecanes en el marco de plantación 8 x 8 m, que no se manifestó en ningún caso en los diámetros del tronco, con una interacción MP x FB significativa (P=0,01) para la variación de altura al primer año. La variación del volumen del árbol durante el año de experimentación no presentó efectos significativos según el marco de plantación ni la fertilización base aplicada.The fruit of the pecan tree, Carya illinoensis Koch, is considered a very healthy food. In Argentina, pecan cultivation has been expanding rapidly but very little research has been conducted on pecan fertilization and planting systems. The objectives of this study were to characterize some physical-chemical and chemical properties in a pecan crop, and compare different basal fertilization (FB) treatments under two high density plantation frames (MP). Plantation was conducted in Villanueva (Buenos Aires province), on a Tapthoargic Hapludoll, with 10 x 10 m frames (real part: MR) and 8 x 8 m frames (staggered: TR). The experimental design was a split plot with four replications. The main plots were the two frames and the subplots were the different fertilization treatments: Compost (C), Phosphorus (P), slow release Nitrogen (N), and an unfertilized control (T). The determinations to assess the growth of pecan plants were: plant height and stem diameter. With regard to soil fertility, phosphorus fertilization and the addition of compost significatively increased the levels of Bray-P. The organic fertilizer treatment (compost) showed a significant increase in the height of the pecan plantation under the 8 x 8 m frame, which was not apparent in any case for the stem diameter, with a MP x FB significant interaction (P = 0.01) for height variation in the first year. The plantation frame with or without basal fertilization had no effect on pecan volume during the study period

Attainable yield and soil texture as drivers of maize response to nitrogen: a synthesis analysis for Argentina

The most widely used approach for prescribing fertilizer nitrogen (N) recommendations in maize (Zea Mays L.) in Argentina is based on the relationship between grain yield and the available N (kg N ha−1), calculated as the sum of pre-plant soil NO3--N at 0−60 cm depth (PPNT) plus fertilizer N (Nf). However, combining covariates related to crop N demand and soil N supply at a large national scale remains unexplored for this model. The aim of this work was to identify yield response patterns associated to yield environment (crop N demand driver) and soil texture (soil N supply driver). A database of 788 experiments (1980−2016) was gathered and analyzed combining quadratic-plateau regression models with bootstrapping to address expected values and variability on response parameters and derived quantities. The database was divided into three groups according to soil texture (fine, medium and coarse) and five groups based on the empirical distribution of maximum observed yields (from Very-Low = 13.1 Mg ha−1) resulting in fifteen groups. The best model included both, attainable yield environment and soil texture. The yield environment mainly modified the agronomic optimum available N (AONav), with an expected increase rate of ca. 21.4 kg N Mg attainable yield−1, regardless of the soil texture. In Very-Low yield environments, AONav was characterized by a high level of uncertainty, related to a poor fit of the N response model. To a lesser extent, soil texture modified the response curvature but not the AONav, mainly by modifying the response rate to N (Fine > Medium > Coarse), and the N use efficiencies. Considering hypothetical PPNT levels from 40 to 120 kg N ha−1, the expected agronomic efficiency (AENf) at the AONav varied from 7 to 31, and 9–29 kg yield response kg fertilizer N (Nf)−1, for Low and Very-High yield environments, respectively. Similarly, the expected partial factor productivity (PFPNf) at the AONav ranged from 62 to 158, and 55–99 kg yield kg Nf−1, for the same yield environments. These results highlight the importance of combining attainable yield environment and soil texture metadata for refining N fertilizer recommendations. Acknowledging the still low N fertilizer use in Argentina, space exists to safely increasing N fertilizer rates, steering the historical soil N mining profile to a more sustainable agro-environmental scenario in the Pampas.Fil: Correndo, Adrián A.. Kansas State University; Estados UnidosFil: Gutiérrez Boem, Flavio Hernán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: García, Fernando O.. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Alvarez, Carolina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Álvarez, Cristian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Angeli, Ariel. I+D CREA; ArgentinaFil: Barbieri, Pablo Andres. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Barraco, Mirian Raquel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Berardo, Angel. Laboratorio de Suelo S.a.; ArgentinaFil: Boxler, Miguel. Private Consultant; ArgentinaFil: Calviño, Pablo Antonio. Private Consultant; ArgentinaFil: Capurro, Julia E.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Carta, Héctor. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Caviglia, Octavio Pedro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Ciencias Agropecuarias; ArgentinaFil: Ciampitti, Ignacio Antonio. Kansas State University; Estados UnidosFil: Diaz Zorita, Martin. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Díaz Valdéz, Santiago. Bayer Crop Science; ArgentinaFil: Echeverría, Hernán E.. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Espósito, Gabriel Pablo. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; ArgentinaFil: Ferrari, Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Ferraris, Gustavo Nestor. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Gambaudo, Sebastian Pedro. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Private Consultant; ArgentinaFil: Gudelj, Vicente. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Ioele, Juan P.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Melchiori, Ricardo J. M.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Molino, Josefina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Orcellet, Juan Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Pagani, Agustin. Clarion Inc.; ArgentinaFil: Pautasso, Juan Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Reussi Calvo, Nahuel Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Laboratorio de Suelo S.a.; ArgentinaFil: Redel, Matías. Private Consultant; ArgentinaFil: Rillo, Sergio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Rimski-korsakov, Helena. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Sainz Rozas, Hernan Rene. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Saks, Matías. Bunge Argentina S.A; ArgentinaFil: Tellería, María Guadalupe. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Ventimiglia, Luis. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Zorzín, Jose L.. Private Consultant; ArgentinaFil: Zubillaga de Sanahuja, María de Las Mercedes. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía; ArgentinaFil: Salvagiotti, Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estación Experimental Agropecuaria Oliveros; Argentin