Medición de la capacidad de nitrificación mediante la técnica de incubaciones in situ en suelos cultivados con maíz

p.101-114Se realizaron incubaciones de suelo a campo en cilindros con el objeto de mantener la estructura del mismo, recubriéndolos con bolsas de polietileno evitando a sí pérdidas de N por lavado. Se trabajó con suelos de la zona núcleo maicera durante los meses de enero y febrero (Campañas 1982-83 y 1983-84). La producción de nitratos se calculó por diferencia entre la concentración al cabo de un mes de incubación y el contenido inicial. El proceso de mineralización se vio afectado por el tenor hídrico inicial, liberándose del 0,7 al 0,9 por ciento del nitrógeno total. Paralelamente, se realizaron incubaciones de laboratorio en condiciones controladas de temperatura y humedad para los cuales se obtuvieron tasas cuatro veces superiores. No se encontró asociación entre NT, CT, y N hidrolizable con la cantidad de nitratos liberados en condiciones de campo y de laboratorio

Respuesta del cultivo de maíz a la fertilización nitrogenada en la pampa ondulada, campañas 1980-81 - 1983-84 : I- análisis de los resultados

p.45-64Se presentan los resultados correspondientes a los experimentos de campo realizados a lo largo de las cuatro últimas campañas agrícolas dentro del marco del Programa de Investigación Experimental sobre Fertilización en el cultivo de maíz. La dosis de nutrientes estudiadas fueron de 0,60 y 120 kg N-ha (Campaña 1980-81) y 0,40 y 80 kg N-ha (restantes campañas), mientras que predominaron los materiales genéticos Dekalb, Cargill y Morgan. La red de ensayos, ubicada en la Pampa Ondulada, cubrió 31 situaciones sometidas a diversas combinaciones de factores culturales, edáficos y climáticos los que sufrieron una marcada variación a lo largo de los distintos años. Variaciones concomitantes fueron registradas tanto en el promedio de los rendimientos del tratamiento testigo (70, 61, 59 y 54 qq-ha, en cada uno de los respectivos años), como en la eficiencia de la primera dosis (7,8; 15,1; 10,9 y 15,3;respectivamente). Se determinó, a través del análisis de regresión del rendimiento en función de la dosis de N que el modelo parabólico presentó, en relación a otros modelos, el mejor ajuste a los datos individuales. Sin embargo, al efectuar un análisis de la población total de ensayos no fue posible obtener un buen ajuste a través de los modelos estudiados. Se demuestra finalmente la necesidad de elaborar modelos multivariados para explicar el hecho de que al pasar de la población de ensayos con respuesta significativa a los restantes, tanto los promedios de la eficiencia como del rendimiento del testigo presentan una marcada discontinuidad (de más de 20 a menos de 6 y de 51 a 69 qq-ha, respectivamente)

Respuesta del cultivo de maíz a la fertilización nitrogenada en la pampa ondulada, campañas 1980-81 - 1983-84 : modelos predictivos y explicativos

p.65-84En función de las conclusiones obtenidas en la primera parte del trabajo, y con el objetivo de establecer modelos explicativos y predictivos del rendimiento del cultivo de maíz y su respuesta a la fertilización nitrogenada, se utilizaron procedimientos de regresión múltiple tomando en cuenta variables edáficas, meteorológicas y de manejo, las que fueron consideradas en su forma original y en sus transformadas logarítmica e inversa. Dichas variables fueron: contenido promedio de nitratos a tres profundidades (0-20; 0-40 y 0-60 cm) desde la siembra y a lo largo del cultivo; porcentaje de C orgánico total, porcentaje de C sobrenadante, porcentaje de N total, porcentaje de N hidrolizable, nitratos producidos por incubación durante 14 días, N potencialmente mineralizable (N°) de 2-4 semanas, 4-8 semanas y 2-8 semanas, precipitaciones durante el barbecho y desde 90 días pre-siembra, desde 90 días presiembra hasta 4-6 hojas, desde siembra a prefloración, de prefloración a grano formado y desde grano formado a madurez fisiológica. Las variables culturales fueron: años de agricultura, días de barbecho, densidad de plantas y fecha de siembra. La elaboración de los modelos predictivos de respuesta fue efectuada considerando a la variable dependiente en sus dos formas: rendimiento relativo (RR) y eficiencia de conversión para la primera dosis de N (E1D), la que correspondió a unos 44 kg-ha. En el primer caso la relación entre el rendimiento del tratamiento con fertilizante y el del testigo pudo ser explicada satisfactoriamente a través de un modelo integrado por la concentración de nitratos hasta 60 cm de profundidad a la siembra, contenido de carbono orgánico en capa arable, lluvias desde 90 días pre-siembra hasta 4-6 hojas y años de agricultura; el R2 alcanzó al 75 por ciento en este modelo, desarrollado para la población no soja. Una ecuación de estructura similar arrojó, en el caso de la eficiencia de conversión, un R2 de 80 por ciento. Los modelos explicativos de los rendimientos del tratamiento testigo (RT) incluyeron precipitaciones de prefloración a grano fondado, nitratos de 0-60 cm de profundidad a la siembra, potencial de producción de nitratos por incubación y años de agricultura. Los coeficientes de determinación llegaron en algunos casos al 80 por ciento

Medición de la capacidad de nitrificación mediante la técnica de incubaciones in situ en suelos cultivados con maiz

Se realizaron incubaciones de suelo a campo en cilindros con el objeto de mantener la estructura del mismo, recubriéndolos con bolsas de polietileno evitando a sí pérdidas de N por lavado.[br/] Se trabajó con suelos de la zona núcleo maicera durante los meses de enero y febrero (Campañas 1982-83 y 1983-84).[br/] La producción de nitratos se calculó por diferencia entre la concentración al cabo de un mes de incubación y el contenido inicial. El proceso de mineralización se vio afectado por el tenor hídrico inicial, liberándose del 0,7 al 0,9 por ciento del nitrógeno total.[br/] Paralelamente, se realizaron incubaciones de laboratorio en condiciones controladas de temperatura y humedad para los cuales se obtuvieron tasas cuatro veces superiores. [br/] No se encontró asociación entre NT, CT, y N hidrolizable con la cantidad de nitratos liberados en condiciones de campo y de laboratorio.Incubations under field conditions in cylindres had been made, in order to maintain soil's structure, covering them with polyethylene bags preventing N-loss by leaching.[br/] Soils belonging to the center of the Argentine corn area were used during the months of January and February (Cropping season 1982/83 and 1983184).[br/] N-production was estimated by difference between the concentration of the first incubation month and the initial content. Mineralization process had been affected by the initial soil water content, loosing about the 0.7 to 0.9 % of the NT.[br/] Temperature and humidity were controlled in lab oratory incubations obtaining rates four times higher than field ones.[br/] There was not associations between CT, NT and hidrolizable Nitrogen content and the N-amount liberated under field and laboratory conditions

Soil Loss Analysis of an Eastern Kentucky Watershed Utilizing the Universal Soil Loss Equation

Soil erosion is the displacement of soil’s upper layer(s) triggered by a variation in topography, land use and soil types, and anthropogenic activities. This study selected the Marrowbone Creek-Russel Fork watershed in eastern Kentucky to estimate the mean annual soil loss over eight years (from 2013 to 2020) utilizing the Universal Soil Loss Equation (USLE). We included monthly precipitation, soil survey, digital elevation model (DEM), and land cover data to estimate the parameters of the USLE. The mean annual soil loss for the study area ranged from 1.77 to 2.91 Mg ha−1 yr−1 with an eight-year mean of 2.31 Mg ha−1 yr−1. In addition, we observed that developed land cover classes were less erosion-resistant than undeveloped land cover classes over the observation period. The results of this case study in our small watershed that has been historically impacted by upstream coal-mining activities are comparable to the results from similar studies in other geographic regions. However, we suggest other researchers conduct similar studies using robust data to determine the applicability of the USLE model and validate the results in developing measures to address soil loss issues

Soil Loss Analysis of an Eastern Kentucky Watershed Utilizing the Universal Soil Loss Equation

Soil erosion is the displacement of soil’s upper layer(s) triggered by a variation in topography, land use and soil types, and anthropogenic activities. This study selected the Marrowbone Creek-Russel Fork watershed in eastern Kentucky to estimate the mean annual soil loss over eight years (from 2013 to 2020) utilizing the Universal Soil Loss Equation (USLE). We included monthly precipitation, soil survey, digital elevation model (DEM), and land cover data to estimate the parameters of the USLE. The mean annual soil loss for the study area ranged from 1.77 to 2.91 Mg ha−1 yr−1 with an eight-year mean of 2.31 Mg ha−1 yr−1. In addition, we observed that developed land cover classes were less erosion-resistant than undeveloped land cover classes over the observation period. The results of this case study in our small watershed that has been historically impacted by upstream coal-mining activities are comparable to the results from similar studies in other geographic regions. However, we suggest other researchers conduct similar studies using robust data to determine the applicability of the USLE model and validate the results in developing measures to address soil loss issues

Estimation of Runoff and Sediment Yield in Response to Temporal Land Cover Change in Kentucky, USA

Land cover change is prevalent in the eastern Kentucky Appalachian region, mainly due to increased surface mining activities. This study explored the potential change in land cover and its relationship with stream discharge and sediment yield in a watershed of the Cumberland River near Harlan, Kentucky, between 2001 and 2016, using the Soil and Water Assessment Tool (SWAT). Two land cover scenarios for the years 2001 and 2016 were used separately to simulate the surface runoff and sediment yield at the outlet of the Cumberland River near Harlan. Land cover datasets from the National Land Cover Database (NLCD) were used to reclassify the land cover type into the following classes: water, developed, forest, barren, shrubland, and pasture/grassland. Evaluation of the relationship between the land cover change on discharge and sediment was performed by comparing the average annual basin values of streamflow and sediment from each of the land cover scenarios. The SWAT model output was evaluated based on several statistical parameters, including the Nash–Sutcliffe efficiency coefficient (NSE), RMSE-observations standard deviation ratio (RSR), percent bias (PBIAS), and the coefficient of determination (R²). Moreover, P-factor and R-factor indices were used to measure prediction uncertainty. The model showed an acceptable range of agreement for both calibration and validation between observed and simulated values. The temporal land cover change showed a decrease in forest area by 2.42% and an increase in developed, barren, shrubland, and grassland by 0.11%, 0.34%, 0.53%, and 1.44%, respectively. The discharge increased from 92.34 mm/year to 104.7 mm/year, and sediment increased from 0.83 t/ha to 1.63 t/ha from 2001 to 2016, respectively. Based on results from the model, this study concluded that the conversion of forest land into other land types could contribute to increased surface runoff and sediment transport detached from the soil along with runoff water. The research provides a robust approach to evaluating the effect of temporal land cover change on Appalachian streams and rivers. Such information can be useful for designing land management practices to conserve water and control soil erosion in the Appalachian region of eastern Kentucky

Stream Chemistry and Forest Recovery Assessment and Prediction Modeling in Coal-Mine-Affected Watersheds in Kentucky, USA

Kentucky is one of the largest coal-producing states; surface coal mining has led to changes in natural land cover, soil loss, and water quality. This study explored relationships between actively mined and reclaimed areas, vegetation change, and water quality parameters. The study site evaluated 58 watersheds with Landsat-derived variables (reclamation age and percentage of mining, reclaimed forest, and reclaimed woods) as well as topographic variables (such as elevation, slope, drainage density, and infiltration). Water samples were collected in spring (n = 9), summer (n = 14), and fall (n = 58) 2017 to study changes in water quality variables (SO42−, alkalinity, conductivity, Ca2+, Mg2+, Mn2+, Al3+, and Fe2+, Fe3+) in response to changes in land cover. Pearson correlation analyses indicated that conductivity has strong to very strong relationships with water quality variables related to coal mining (except Al3+, Fe2+, Fe3+, Mn2+, elevation, slope, and drainage density) and land cover variables. In addition, separate regression analyses were performed, with conductivity values based on samples collected in the fall. First, conductivity responses to mining percentage, reclamation age and topographic variables were examined (adjusted R2 = 0.818, p 2 (adjusted R2 = 0.826, p p 2 value of 0.641. Results suggest that the quantity (area as a percentage) of reclaimed forests may be a predictor of the mining percentage and reclamation age. This study indicated that conductivity is a predictable water quality indicator that is highly associated with Coal-Mine-Related Stream Chemistry in areas where agriculture and urban development are limited. Water quality is not suitable for various purposes due to the presence of contaminants, especially in mined sites. These findings may help the scientific community and key state and federal agencies improve their understanding of water quality attributes in watersheds affected by coal mining, as well as refine land reclamation practices more effectively while such practices are in action

An Improved Approach Considering Intraclass Variability for Mapping Winter Wheat Using Multitemporal MODIS EVI Images

Winter wheat is one of the major cereal crops in the world. Monitoring and mapping its spatial distribution has significant implications for agriculture management, water resources utilization, and food security. Generally, winter wheat has distinguished phenological stages during the growing season, which form a unique EVI (Enhanced Vegetation Index) time series curve and differ considerably from other crop types and natural vegetation. Since early 2000, the MODIS EVI product has become the primary dataset for satellite-based crop monitoring at large scales due to its high temporal resolution, huge observation scope, and timely availability. However, the intraclass variability of winter wheat caused by field conditions and agricultural practices might lower the mapping accuracy, which has received little attention in previous studies. Here, we present a winter wheat mapping approach that integrates the variables derived from the MODIS EVI time series taking into account intraclass variability. We applied this approach to two winter wheat concentration areas, the state of Kansas in the U.S. and the North China Plain region (NCP). The results were evaluated against crop-specific maps or statistical data at the state/regional level, county level, and site level. Compared with statistical data, the accuracies in Kansas and the NCP were 95.1% and 92.9% at the state/regional level with R2 (Coefficient of Determination) values of 0.96 and 0.71 at the county level, respectively. Overall accuracies in confusion matrix were evaluated by validation samples in both Kansas (90.3%) and the NCP (85.0%) at the site level. Comparisons with methods without considering intraclass variability demonstrated that winter wheat mapping accuracies were improved by 17% in Kansas and 15% in the NCP using the improved approach. Further analysis indicated that our approach performed better in areas with lower landscape fragmentation, which may partly explain the relatively higher accuracy of winter wheat mapping in Kansas. This study provides a new perspective for generating multiple subclasses as training inputs to decrease the intraclass differences for crop type detection based on the MODIS EVI time series. This approach provides a flexible framework with few variables and fewer training samples that could facilitate its application to multiple-crop-type mapping at large scales

Maize response to nitrogen fertilization in the Rolling Pampa, Argentina years 1980- 81 through 1983-84 : I- analysis of response functions

Se presentan los resultados correspondientes a los experimentos de campo realizados a lo largo de las cuatro últimas campañas agrícolas dentro del marco del Programa de Investigación Experimental sobre Fertilización en el cultivo de maíz. La dosis de nutrientes estudiadas fueron de 0,60 y 120 kg N-ha (Campaña 1980-81) y 0,40 y 80 kg N-ha (restantes campañas), mientras que predominaron los materiales genéticos Dekalb, Cargill y Morgan. La red de ensayos, ubicada en la Pampa Ondulada, cubrió 31 situaciones sometidas a diversas combinaciones de factores culturales, edáficos y climáticos los que sufrieron una marcada variación a lo largo de los distintos años. Variaciones concomitantes fueron registradas tanto en el promedio de los rendimientos del tratamiento testigo (70, 61, 59 y 54 qq-ha, en cada uno de los respectivos años), como en la eficiencia de la primera dosis (7,8; 15,1; 10,9 y 15,3;respectivamente). Se determinó, a través del análisis de regresión del rendimiento en función de la dosis de N que el modelo parabólico presentó, en relación a otros modelos, el mejor ajuste a los datos individuales. Sin embargo, al efectuar un análisis de la población total de ensayos no fue posible obtener un buen ajuste a través de los modelos estudiados. Se demuestra finalmente la necesidad de elaborar modelos multivariados para explicar el hecho de que al pasar de la población de ensayos con respuesta significativa a los restantes, tanto los promedios de la eficiencia como del rendimiento del testigo presentan una marcada discontinuidad (de más de 20 a menos de 6 y de 51 a 69 qq-ha, respectivamente).grafs., tbls