Predicting field‐apparent nitrogen mineralization from anaerobically incubated nitrogen

The nitrogen (N) released after a 7-d anaerobic incubation (Nan) is a good estimator of the size of the soil N mineralizable pool. However, there is a lack of information on how soil properties and climate affect the apparent field N mineralization (Nmin) of this pool. The objective of our study was to develop and validate a simple model to estimate Nmin from Nan in corn (Zea mays L.) and wheat (Triticum aestivum L.) fields. To this end, we performed 100 field experiments where we measured Nmin, Nan, rainfall, temperature (TC), soil texture, pH, soil organic matter (SOM), and pre-sowing mineral N concentration (Ninitial). We performed a stepwise analysis to develop a model to predict Nmin using data from 70 sites, while the rest of the data was saved for model validation. The Nan ranged from 16 to 94 mg kg-1 while Nmin ranged from 22 to 232 kg ha-1. There was a strong association between Nan and Nmin within regions with similar climate and edaphic properties. However, we could not fit a single significant model to estimate Nmin based solely on Nan to be used in all regions. By considering other variables besides Nan, we developed a model that allowed predicting Nmin independently from the site [Nmin = -252 + 12.3(TC) + 1.37(Nan) + 0.27(rainfall)] (R2 = 0.89, model validation R2 = 0.83). This model could be useful to adjust N fertilizer recommendations for corn and wheat, reducing the economic and environmental impact of fertilization.Fil: Reussi Calvo, Nahuel Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Laboratorio de Suelo S.a.; ArgentinaFil: Wyngaard, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Orcellet, Juan Manuel. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estacion Experimental Agropecuaria Rafaela. Agencia de Extension Rural Carlos Pellegrini.; ArgentinaFil: Sainz Rozas, Hernan Rene. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Mar del Plata; Argentina. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estacion Experimental Agropecuaria Rafaela. Agencia de Extension Rural Carlos Pellegrini.; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Echeverría, Hernán Eduardo. Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuaria. Centro Regional Santa Fe. Estacion Experimental Agropecuaria Rafaela. Agencia de Extension Rural Carlos Pellegrini.; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentin

Eficiencia de uso de nitrógeno en cebada en el sudeste bonaerense : efecto de aplicaciones divididas = Nitrogen use efficiency of barley in the southeastern Buenos Aires: effect of split applications

El nitrógeno (N) es el principal nutriente que limita el rendimiento y la calidad industrial de cebada (Hordeum vuggare L). El fraccionamiento del N en ambientes húmedos, permitiría maximizar la eficiencia de uso de N (EUN). El objetivo de este trabajo fue evaluar el efecto del fraccionamiento de N en el sudeste bonaerense (SEB) sobre el rendimiento, la EUN, porcentaje de proteína (PB) y la eficiencia de recuperación de N en grano (ERNg). Se realizaron dos experimentos (Lobería y Miramar) durante la campaña 2012. Se evaluaron cuatro dosis de N aplicadas en dos hojas (Z12) (0, 40, 80 y 120 kg N ha-1) y cuatro dosis (80Nf, 120Nf, 180Nf1 y 180Nf2) fraccionadas en diferentes momentos. Se observaron incrementos significativos en el rendimiento y PB por efecto de la dosis de N. El fraccionamiento incrementó el rendimiento para la dosis de 80N (p< 0,05), siendo en promedio de 674 kg ha-1, mientras que para la dosis de 120N el incrementó no fue significativo (280 kg ha-1). Las aplicaciones fraccionadas (80 kg N ha-1) incrementaron la EUN en 5,3 y 10 kg grano kg N-1 respecto a las completas, para Lobería y Miramar, respectivamente. Por otro lado, el fraccionamiento de N no afectó el contenido de PB. La ERNg fue mayor en los tratamientos con dosis divididas respecto a las completas. En Lobería la ERNg aumentó un 0,15 y 0,08 kg N kg N f-1, para la dosis de 80 y 120 kg N ha-1, respectivamente, mientras que en Miramar fue superior en un 0,11 kg N kg N f-1, para ambas dosis. Para el SEB, el fraccionamiento de la dosis de N representa una práctica de manejo recomendable en pos de maximizar el rendimiento, la EUN y reducir las externalidades de la práctica de fertilización.Nitrogen (N) is the main nutrient limiting yield and industrial quality of barley (Hordeum vulgare L). Nitrogen split applications under humid environments should maximize N use efficiency (EUN). In southeastern Buenos Aires (SEB), the effect of split N rates on yield, EUN, protein percentage (PB) and N recovery efficiency in grain (ERNg) was evaluated. Two experiments (Lobería and Miramar) were conducted during 2012. Treatments consisted in four N rates applied at the two-leaves stage (Z12) (0, 40, 80 and 120 kg N ha-1) and four rates split at different moments (80Nf, 120Nf, 180Nf1 and 180Nf2 ). Nitrogen rates and split applications affected yield and PB significantly. The N split application with the 80N rate increased yield 674 kg ha-1 in average (p <0,05), however the yield increase with 120N was not significant (280 kg ha-1). Split applications (80 kg N ha-1) increased EUN in 5,3 and 10 kg grain kg N-1 with respect to a single application, for Lobería and Miramar, respectively. Furthermore, fractionation did not affect PB content. The ERNg was higher in the treatments with split rates compared to a single application. In Lobería, the ERNg increased 0,15 and 0,08 kg N kg N f-1 for the 80 and 120 kg N ha-1 rates, respectively, while in Miramar the ERNg was 0,11 kg N kg N f-1 higher for both rates. For SEB, split N rates is a recommended management practice towards maximizing grain yield, EUN and for minimizing the N contamination impact on the environment.Fil: Orcellet, Juan Manuel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Reussi Calvo, Nahuel Ignacio. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Agronomía; Argentina. Laboratorio de suelos FERTILAB; ArgentinaFil: Echeverria, Hernan Eduardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Sainz Rozas, Hernan Rene. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; ArgentinaFil: Diovisalvi, Natalia Verónica. Laboratorio de suelos FERTILAB; ArgentinaFil: Berardo, Angel. Laboratorio de suelos FERTILAB; Argentin

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