Balance hídrico en la cuenca del río Quequén Salado, Argentina

En este trabajo se determina el balance hídrico de la cuenca del río Quequén Salado y el régimen hidrológico del mismo. La superficie total de la cuenca es de 10.174 km2, y se encuentra en una zona donde las actividades agrícola-ganaderas son importantes. El objetivo principal de esta investigación es calcular los balances hídricos para varias localidades pertenecientes a la cuenca del río principal. Los objetivos secundarios son determinar las disponibilidades hídricas de la cuenca y la relación existente entre el exceso del balance hídrico y el escurrimiento superficial. Se encontró que el déficit de agua en la cuenca ha ido disminuyendo paulatinamente en los distintos períodos considerados, en tanto que el exceso se ha incrementado. La evapotranspiración potencial fue calculada para comparación por dos métodos diferentes. Se determinó la variación de las precipitaciones y la eficiencia hídrica entre los distintos períodos de tiempo seleccionados. Las correlaciones estadísticas entre las precipitaciones y el caudal fueron óptimas, realizando análisis estacionales con aforos mayores a 2 m3/seg. De acuerdo a la humedad que posee el suelo, se encontró un desfasaje de 2 meses entre la máxima precipitación y el máximo caudal del ríoThe hydric balance in the Quequén Salado river basin and its annual flow is determined. The basin has an area of 10.174 km2, and it is located in a very important agricultural zone. The main objective of this investigation is to calculate the hydric balances for several locations pertaining at the principal river basin. The secondary objectives are to determine the basin hydric availability in relation to the hydric balance surplus and the surface discharge. Water deficit in the basin decreases slowly in the different selected periods, meanwhile surplus has increased. In order to compare results, the potential evapotranspiration is calculated by two different methods. The variation of the precipitation and the hydric efficiency between different selected time periods is analized. Statistical correlations between pretipitations and river flow are optimum using seasonal analysis for river discharge greater than 2 m3/seg. In accordance to the soil humidity, a time log of two months between the maximum precipitation and the peak river flow is foundFil: Marini, Mario Fabian. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; ArgentinaFil: Piccolo, Maria Cintia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto Argentino de Oceanografía. Universidad Nacional del Sur. Instituto Argentino de Oceanografía; Argentin

Significativa disminución de la superficie ocupada por los cuerpos de agua en los partidos de Adolfo Alsina y Puan

El sudoeste bonaerense está experimentando una severa sequía durante el presente 2023. De hecho, las precipitaciones mensuales arrojan valores inferiores al promedio histórico desde el mes de abril de dicho año. Una de las consecuencias de este fenómeno lo constituye la constante y considerable disminución de su superficie de los cuerpos bajo agua. En este informe se presentan los resultados correspondientes a la evolución del área ocupada por el agua en dos partidos de dicha área: Adolfo Alsina y Puan.EEA BordenaveFil: Marini, Mario Fabián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina

Relevamiento de lotes con riego por pivot central en el área de influencia de INTA Bordenave

El sistema de riego por aspersión es el de uso más frecuente dentro delos nueve partidos del área de influencia de la EEA Bordenave, siendo el equipo automatizado de pívot central el más empleadoEEA BordenaveFil: Marini, Mario Fabian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentin

Wheat and barley discrimination using sar and optical satellite images. Case study: Coronel Rosales department (Argentina)

El partido de Coronel Rosales (Buenos Aires, Argentina) se halla localizado dentro de la región pampeana austral, una de las de mayor relevancia agro productiva del país. En este contexto, el conocimiento de la superficie cultivada adquiere significativa importancia para la posterior planificación agrícola y económica. En tal sentido, la discriminación de cultivos mediante teledetección se dificulta cuando se trata de los de ciclo fenológico muy similar, como el trigo y la cebada. En este estudio se realizó una discriminación de dichos cultivos empleando imágenes de Radar de Apertura Sintética (SAR) Sentinel-1A SLC, imágenes ópticas Sentinel-2 y una combinación de ambos tipos de datos. Se incorporaron medidas de coherencia, textura e intensidad de retrodispersión extraídas de los datos SAR durante el ciclo fenológico completo. Sobre cada escena Sentinel-2 se obtuvo el Índice de Diferencia Normalizada de Vegetación (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI). Se emplearon tres algoritmos de clasificación: Máxima Verosimilitud (Maximum Likelihood - MLC), Máquinas de Soporte Vectorial (Support Vector Machines - SVM) y Random Forest (RF). Los mejores resultados se obtuvieron al combinar imágenes ópticas y SAR empleando el clasificador RF. La combinación de las retrodispersiones VV y VH junto a la coherencia y la textura de las imágenes SAR, sumada al apilado de NDVI de imágenes ópticas, arrojó los máximos valores de precisión de la clasificación. El valor de F1 fue de 87.27% para el trigo y de 89.20% para la cebada.TIn Argentina, the farming industry is considered one of the main economic resources in terms of income and domestic market supply. Thus, the study, inventory, and knowledge of the cultivated surface area are key cornerstones for agricultural and economic planning. Agriculture focuses mainly on cereals such as wheat, barley, maize, oat, and sor-ghum, as well as on oilseeds such as soybeans, sunflower, and peanuts. The most important productive areas of Argentina include the Pampean region, where the Coronel Rosales Department is located (Buenos Aires, Argentina). In this context, the knowledge of the cultivated surface area is particularly important to support agricultural and economic planning. In this regard, crop discrimination based on remote sensing is difficult for crops with highly similar phenological cycles, as is the case of wheat and barley. To address this issue, the standard satellite image classification methods have been based on the spectral response of each individual pixel using optical images. Crops are also monitored using Synthetic Aperture Ra-dar (SAR) images; these have several advantages over optical imagery because radio waves are unaffected by the presence of clouds. This provides the benefit of re-cording satellite data throughout the whole phenological cycle.EEA BordenaveFil: Marini, Mario Fabián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina

Determinación de superficie de cultivos de invierno regada con pivot central en el partido de Coronel Suárez, campaña 2021

Se ha efectuado un relevamiento de la superficie regada con pivot central en el partido de Coronel Suárez para la campaña agrícola 2021. Para ello se han empleado técnicas de teledetección y SIG utilizando el satélite Landsat 8 - Operational Land Imager (OLI) en virtud de su óptima disponibilidad y adecuada resolución espacial. El objetivo de este artículo es el de efectuar un relevamiento de lotes que actualmente se encuentran empleando este sistema de riego en cultivos invernales.EEA BordenaveFil: Marini, Mario Fabián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina

Análisis de los cambios socio-productivos en el espacio rural del Partido de Bahía Blanca (Provincia de Buenos Aires)

En este trabajo se analizan los cambios socio-productivos en el espacio rural del Partido de Bahía Blanca (Buenos Aires, Argentina) a partir de un estudio multiemporal basado en datos procedentes de imágenes satelitales Landsat 5 y 7. Se consideraron dos campañas agrícolas (2004/05 y 2012/13) en donde se discriminaron distintos usos del suelo de acuerdo a cada ciclo fenológico identificado en base a la evolución del Índice Normalizado de Diferencia de Vegetación (NDVI). Las clases obtenidas se cotejaron con las verdades de campo mediante una Matriz de Confusión. Posteriormente, se relacionó el producto de las imágenes satelitales para cada campaña agrícola con los registros de precipitación media. Los datos resultantes fueron relacionados con el mapa rural del año 2010 con el objetivo de analizar la situación existente en el medio rural y proponer acciones que propicien una sustentabilidad agropecuaria. Los resultados exhiben una marcada expansión de las tierras no laboreadas que se incrementaron del 59,4 % en el período 2004/05 al 70 % en la campaña 2012/13. Dicho incremento afecta principalmente a los pequeños y medianos productores (entre 100 y 500 has.), lo que evidencia un alejamiento de las actividades agrícolas por parte de los mismos. Esto se hace notorio considerando que las precipitaciones fueron más abundantes y mejor distribuidas durante el ciclo agrícola 2012/13 que en el 2004/05.In this work, socioproductive changes in the rural area of the Bahía Blanca department (Buenos Aires, Argentina) were analysed. Several Landsat 5 and 7 satellite images were selected in order to make a multitemporal study. Selected scenes represented several phenological stages for each crop during the 2004/ 2005 and 2012/13 periods. The Normalized Difference Vegetation Index - NDVI - was obtained for each satellite scene. According to the NDVI evolution, different types of land use were established. A confusion matrix was used to evaluate the accuracy of the classification. After this, an interrelationship between the resulting from the image classification and the maps of mean rainfall (Thiessen Polygon Method) were developed. Finally, land use maps were overlapped whit Cadastre 2010 in order to analyse the rural area socio-economic situation and propose a sustainable agriculture strategy. The result show that the non-cultivated area increased from 59.4 % (2004/05 period) to 70 % (2012/13 period). Due to this small and medium-sized farmers (100-500 hectares) shift away from agriculture. This is particularly evident because precipitation during the 2012/13 period was more consistent than 2004/05.EEA BordenaveFil: Angeles, Guillermo Raúl. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Geografía y Turismo; ArgentinaFil: Marini, Mario Fabian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentin

Observatorio territorial de prácticas sostenibles locales (OTPSL) para contribuir a la zona de amortiguamiento de los periurbanos de Bahía Blanca y Punta Alta contra la erosión eólica a través de la utilización de indicadores.

El Ordenamiento Territorial (OT) es el instrumento para dar respuesta a estos problemas que surgen de los cambios e incompatibilidades en los usos del suelo es. No hay OT posible si no se conoce previamente el territorio, tal que permita evaluar la situación actual de estas áreas y generar a partir de allí políticas y lineamientos de intervención hacia los escenarios deseados (Ministerio del Interior, Obras Públicas y Vivienda de la Nación, 2019). En virtud de lo cual, una de las estrategias del OT es la creación de Observatorios Territoriales (Gudiño, 2017; Vitale et al., 2015).EEA BordenaveFil: Lauric, Miriam Andrea. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina.Fil: Scoponi, Liliana. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina.Fil: De Leo, Gerónimo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina.Fil: Torres Carbonell, Carlos. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina.Fil: Cordisco, Marina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias de la Administración; Argentina.Fil: Marini, Mario Fabián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina

Estudio de la variación del sistema de labranza como aporte al observatorio de prácticas sostenibles para la gestión territorial (partido de Cnel. Rosales)

Evaluar la variación del sistema de labranza en lotes de cultivos dentro del Partido de Cnel. Rosales en el período 2018-2022 generando información local que contribuya Observatorio Territorial de Prácticas Sostenibles Locales (OTPSL) como instrumento de Ordenamiento Territorial.Estación Experimental Agropecuaria BordenaveFil: Lauric, Miriam Andrea. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina.Fil: De Leo, Gerónimo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina.Fil: Marini, Mario Fabián. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina.Fil: Torres Carbonell, Carlos Alberto. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina.Fil: Torres Carbonell, Carlos Alberto. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Agronomía; Argentina.Fil: Carrasco, María Soledad. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; Argentina.Fil: Scoponi, Liliana. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Administración; Argentina

Mapa Nacional de cultivos. Campaña 2019/2020. Versión 1 Publicación no. 2

La planificación y ordenamiento del territorio para el desarrollo sustentable requieren del conocimiento detallado del uso de la tierra actual y su dinámica temporal. Los cambios en el uso del suelo tienen implicancias ambientales, sociales y económicas a diferentes escalas. Las políticas para el desarrollo territorial, y las decisiones tomadas en ese contexto, requieren de un rápido y eficiente acceso a la información, y de la integración de datos actualizados, incluyendo información sobre la dinámica de cultivos. La realización de inventarios agropecuarios por medio de sensores remotos incorpora la dimensión geográfica y, de esta manera, provee múltiples beneficios. Por ejemplo, disponer de información espacialmente explícita asiste a la planificación de los requerimientos de transporte y acopio de granos y de distribución de insumos. A su vez, permite caracterizar de manera más exacta el ambiente experimentado por cada cultivo mejorando nuestro conocimiento de los controles ambientales del rendimiento (e.g. precipitación y temperatura). Además, la realización periódica de mapas anuales a escala nacional posibilitará la generación de una base de datos de historia de uso agrícola de Argentina. Esta base habilitaría la caracterización de las secuencias de cultivos -incluyendo la cuantificación del monocultivo y de rotaciones entre gramíneas y leguminosas- y su impacto ambiental (de Abelleyra & Veron, 2020). Otra utilidad de contar con mapas de múltiples años es identificar y caracterizar situaciones de expansión o retracción de la agricultura. Esta base de datos también podría ser consultada con fines más específicos como la selección de sitios para arrendamiento por el sector privado o para la regulación pública de este proceso. Por lo tanto, la información provista por mapas de cultivos resulta de gran utilidad para investigadores y tomadores de decisiones en general. Este trabajo se enmarca en las iniciativas de cartografía de uso y cobertura del suelo contempladas en la cartera de proyectos del Programa Nacional de Recursos Naturales y Gestión Ambiental del INTA. En particular, forma parte de los objetivos del Proyecto Disciplinario I034 “Dinámica de uso y cobertura del suelo a través de sensores remotos ópticos y de radar” y de la Plataforma I033 “Plataforma para el manejo sostenible de Recursos Naturales del SAAA”. También está vinculado a proyectos externos como MapBiomas Chaco y MapBiomas Pampa y la red JECAM-GEOGLAM (www.jecam.org). Este trabajo implica una continuidad al primer mapa nacional de cultivos realizado para la campaña 2018-2019 (de Abelleyra et al, 2019). Esta versión incorpora cambios que mejoran significativamente la anterior publicación. Por un lado se presenta en forma separada los mapas para la campaña “fina” (invierno 2019) y “gruesa” (verano 2020). A su vez, se amplió la zona de mapeo incorporando la provincia de Corrientes. Por último, se extendió la leyenda permitiendo una mayor discriminación de cultivos (arroz, sorgo).Fil: Abelleyra, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Verón, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Banchero, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Mosciaro, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Franzoni, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Boasso, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Valiente, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santiago del Estero. Agencia de Extensión Rural Bandera; ArgentinaFil: Puig, O. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Santiago del Estero. Agencia de Extensión Rural Bandera; ArgentinaFil: Goytia, Y. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Saenz Peña; ArgentinaFil: Iturralde Elortegui, M.R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce. Agencia de Extensión Rural Olavarria, Buenos Aires, ArgentinaFil: Maidana, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta. Agencia de Extensión Rural Tartagal; ArgentinaFil: Martini, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis. Agencia de Extensión Rural Villa Mercedes; ArgentinaFil: Murray, F. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis. Agencia de Extensión Rural Villa Mercedes; ArgentinaFil: Marini, F. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Bordenave. Agencia de Extensión Rural Bahía Blanca; ArgentinaFil: Propato, T. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Ferraina, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Gomez, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Sarrailhe, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Petek, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Clima y Agua; ArgentinaFil: Mesa, J.C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cuenca del Salado. Agencia de Extensión Rural Ayacucho; ArgentinaFil: Kurtz, D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Perucca, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Benedetti, P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Famailla; ArgentinaFil: Muñoz, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juarez; ArgentinaFil: Volante, J. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; Argentin

Differential cross section measurements for the production of a W boson in association with jets in proton–proton collisions at √s = 7 TeV

Measurements are reported of differential cross sections for the production of a W boson, which decays into a muon and a neutrino, in association with jets, as a function of several variables, including the transverse momenta (pT) and pseudorapidities of the four leading jets, the scalar sum of jet transverse momenta (HT), and the difference in azimuthal angle between the directions of each jet and the muon. The data sample of pp collisions at a centre-of-mass energy of 7 TeV was collected with the CMS detector at the LHC and corresponds to an integrated luminosity of 5.0 fb[superscript −1]. The measured cross sections are compared to predictions from Monte Carlo generators, MadGraph + pythia and sherpa, and to next-to-leading-order calculations from BlackHat + sherpa. The differential cross sections are found to be in agreement with the predictions, apart from the pT distributions of the leading jets at high pT values, the distributions of the HT at high-HT and low jet multiplicity, and the distribution of the difference in azimuthal angle between the leading jet and the muon at low values.United States. Dept. of EnergyNational Science Foundation (U.S.)Alfred P. Sloan Foundatio