Estimación del rendimiento de soja empleando información satelital y modelos de simulación de cultivos

Tesis (Doctor en Ciencias Agropecuarias) -- UNC- Facultad de Ciencias Agropecuarias, 2019La estimación de la productividad de la soja es un dato estratégico a nivel regional. Los modelos de cultivos proveen una descripción continua del crecimiento y desarrollo del cultivo. La teledetección permite el monitoreo del crecimiento y desarrollo de la vegetación en un área determinada. El objetivo general de este estudio fue predecir parámetros biofísicos del cultivo de soja, integrando datos de teledetección del sensor MODIS en el modelo de cultivo STICS. En diez lotes con soja de la región central de la provincia de Córdoba se realizaron observaciones de: índice de área foliar (LAI), fracción de la radiación fotosintéticamente activa interceptada (fIPAR), cobertura del cultivo (%C), materia seca de la parte aérea (MS), fase fenológica, contenido de agua del suelo (HS) y rendimiento. El modelo de transferencia radiativa PROSAIL se utilizó para generar una base de datos que se invirtió empleando redes neuronales artificiales (ANN), con el fin de estimar LAI a partir de valores de reflectancias de MODIS. Se forzó al modelo STICS a tomar valores de LAI (STICS-f) y con ambos se simuló MS y rendimiento, como así también HS. Las reflectancias simuladas con PROSAIL mostraron la evolución típica con el incremento del LAI: un aumento de la absorción en azul y rojo e incremento en la reflectancia NIR. La ANN con mejor desempeño en la inversión de PROSAIL consideró como datos de entrada solamente las reflectancias en azul, rojo y NIR para estimar el LAI. En la calibración de los coeficientes del cultivo del modelo STICS, se debió considerar las diferentes fechas y densidades de siembra como así también la longitud del ciclo de las variedades utilizadas. Como era de esperar, al pasar del modelo STICS a STICS-f, los errores de estimación del LAI disminuyen (%RMSE de 29,2% a 12,2%), como así también los errores al estimar MS; sin embargo, resultaron elevados en comparación con la bibliografía analizada. Cuando el análisis considera solamente la materia seca vegetativa, los errores disminuyen considerablemente. El contenido de humedad del suelo hasta 2m de profundidad y el rendimiento, fueron estimados adecuadamente tanto con STICS como con STICS-f, cuyos valores de %RMSE estuvieron en torno a 10%.The estimation of soybean productivity is a strategic information at the regional level. While crop models provide a continuous description of crop growth, remote sensing also allows monitoring the growth and development of vegetation also for a given area. The general objective of this study was to predict biophysical parameters of soybean crop, integrating remote sensing data from the MODIS sensor with the STICS crop model. At central region of Córdoba province, observations were made, in ten plots with soybean: leaf area index (LAI), fraction of intercepted photosynthetically active radiation (fIPAR), crop coverage (% C), dry matter the aerial (MS), phenological stage, soil moisture content (HS) and yield. The radiative transfer model PROSAIL was used to generate a database that was inverted using artificial neural networks (ANN) to estimate LAI from MODIS reflectance values. The STICS model was forced to take LAI values (STICS-f), to estimate MS and yield, as well as HS. The simulated reflectances with PROSAIL showed the typical evolution with the increase of LAI: an increase for the absorption in blue and red bands and an increase in the NIR reflectance. Only data of the reflectance in blue, red and NIR were used as input in the ANN with better performance in the inversion of PROSAIL to estimate LAI. In the calibration of STICS model, crop coefficients for the different sowing dates and densities as well as the cycle length of the varieties used should be considered. As expected, when changing from STICS to STICS-f model, the LAI estimation errors decrease (% RMSE from 29.2% to 12.2%), as well as errors in MS estimating; however, they were high in comparison with the literature analyzed. When considering vegetative dry matter, the errors decrease markedly. The moisture content of the soil up to 2m depth and the yield were properly estimated with both STICS and STICS- f, models, whose %RMSE values were around 10%

Uso do DSSAT-PNUTGRO na região central da Argentina: avaliações de datas de semeadura com informações históricas e cenários de mudanças climáticas

Ponencia presentada en XVII Encontro e II Feira Nacional do Amendoim. Modalidad Virtual, 10 al 14 de agosto de 2020.El cultivo de maní es importante en la región central de Argentina y se realiza principalmente en secano, por lo que resulta importante establecer una fecha de siembra adecuada para que el cultivo aproveche las precipitaciones durante su ciclo de cultivo. La fecha de siembra podría incluso ser modificada debido a los efectos del cambio climático. Los modelos de cultivos permiten evaluar los efectos del clima, el suelo, el manejo sobre el rendimiento del cultivo y su variabilidad. Los objetivos de este trabajo consistieron en emplear el modelo Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) para identificar una fecha de siembra óptima utilizando datos climáticos históricos y determinar los efectos del cambio climático en el rendimiento de maní. A tal efecto, se realizaron simulaciones para el cultivar ASEM 400 INTA con información meteorológica histórica (1973-2019) y de un futuro cercano (2030-2064) y lejano (2065-2099) con cuatro escenarios Representative Concentration Pathways (RCP: 2.6; 4.5 6.0 y 8.5 Wm-2), combinando tres fechas de siembra y tres condiciones de contenido de agua en el suelo al momento de la siembra. Las simulaciones realizadas con información meteorológica histórica estiman mayores rendimientos con fechas de siembras más tempranas y la variabilidad de esos rendimientos disminuye cuanto mayor sea el porcentaje de agua útil al momento de la siembra. También se observa una disminución de la variabilidad con mayor contenido de agua a la siembra para condiciones futuras para todos los escenarios analizados. En la mayoría de las condiciones futuras y escenarios los rendimientos medianos se incrementan, en relación a sus respectivos tratamientos con información meteorológica histórica. El mayor incremento mediano de rendimiento de maní se obtiene en un futuro lejano con un RCP de 8.5 Wm-2 y 70% de agua útil a la siembra.The peanut is an important crop in Argentina´s central region and it is mainly sown in dry land. Thus, it is important to establish an appropriate planting date to take advantage of rainfall during its growth cycle. This date could be even modified due to climate change effects. Crop models allow evaluating the effects of climate, soil and management on crop yield and its variability. The goal of this work was to use the Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT) model to identify an optimal sowing date using historical climate data and determine the climate change effects on peanut yield. To this end, simulations were performed for the ASEM 400 INTA cultivar using historical weather data (1973-2019) and, from the near future (2030-2064) and the distant future (2065-2099) with four Representative Concentration Pathways scenarios (RCP: 2.6, 4.5, 6.0 and 8.5 Wm-2), combining three sowing dates and three conditions of soil water availability at the sowing date. Simulations performed with historical climate data estimate higher yields in earlier sowing dates and, the variability of those yields decrease when there is higher water availability at the sowing date. A decrease in variability with higher soil water content at the sowing date is also observed for future conditions in all the scenarios analyzed. In most future conditions and scenarios, the medium yields increase respect to their treatments with historical weather data. The greatest median increase in peanut yield is obtained in the distant future with a RCP of 8.5 Wm-2 and 70% of water availability at the sowing date.O cultivo de amendoim é importante na região central da Argentina e é realizado principalmente na época da seca, por isso é importante estabelecer uma data ideal de semeadura para que aproveite as chuvas durante seu ciclo de cultivo. Alémdisso, a data de semeadura pode ser modificada pelos efeitos das mudanças climáticas. Os modelos de culturas permitem avaliar os efeitos do clima, solo, manejo no rendimento das culturas e sua variabilidade. Objetivamos identificar a data ideal de semeadura com o modelo Decision Support System for Agrotechnology Transfer (DSSAT), utilizando dados climáticos históricos e determinar os efeitos das mudanças climáticas no rendimento do amendoim. Para isso, simulações foram realizadas com a cultivar ASEM 400 INTA, por meio de informações meteorológicas históricas (1973-2019), no futuro próximo (2030-2064) e no futuro distante (2065-2099) com quatro cenários de Representative Concentration Pathways (RCP: 2,6; 4,5 6,0 e 8,5 W m-2), combinando três datas de semeadura e três condições de teor de água no solo no momento de semeadura (30, 50 e 70% de água útil). Simulações com informações meteorológicas históricas estimaram rendimentos mais altos em datas de plantio anteriores e, esses rendimentos aumentaram e sua variabilidade foi menor com maior quantidade de água útil na semeadura. Para os cenários analisados, também foi observada diminuição na variabilidade com maior teor de água no plantio para condições futuras. Por meio das informações meteorológicas históricas, na maioria das condições e cenários futuros, os rendimentos médios aumentaram em relação aos seus respectivos tratamentos. O maior aumento médio na produção de amendoim foi obtido em um futuro distante com RCP de 8,5 Wm-2 e 70% de água útil no plantio.Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Haro Juarez, Ricardo Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentina

Simulación de la fenología, crecimiento y rendimiento sin limitaciones hídricas de la variedad ASEM 400 INTA de Maní con DSSAT Crop Peanut Model

Ponencia presentada en el XVI Encontro Sobre a Cultura do Amendoim. Jaboticabal, Brasil, 15 al 17 de agosto de 2019.Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Haro Juarez, Ricardo Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentina.DSSAT es una herramienta valiosa para la toma de decisiones sobre el manejo del cultivo pero previamente debe ser calibrado y validado según genotipos y ambientes. El objetivo de este trabajo fue calibrar los coeficientes genéticos del modelo CROPGRO-Peanut asociados a fenología, producción de biomasa y rendimiento para el cultivar ASEM 400 INTA. El modelo generó simulaciones con valores similares a los observados a campo. La predicción a eventos fenológicos sólo manifestó leve inexactitud (2 días) sobre inicio de crecimiento de vainas. La simulación de producción de biomasa total y de vainas fue semejante a valores observados (d ≥0.98) y, aquellos valores simulados de rendimiento y sus componentes principales, relación grano-caja e índice de cosecha de vainas fueron similares a los observados. Los resultados de la calibración avalan la precisión de DSSAT para predecir la fenología y rasgos asociados al crecimiento del cultivar ASEM 400 INTA.Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Haro Juarez, Ricardo Javier. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentina

Aquacrop model calibration in potato and its use to estimate yield variability under field conditions

AquaCrop model estimates the crop pro ductivity decrease in response to water stress, determining the biomass (B) based on water productivity (WP) and accumulated transpiration (ΣTr); and the yield (Y) is calculated according to B and the harvest index (HI). AquaCrop was evaluated considering different WP values for 2010 late growing season to simulate crop yield of potato (Solanum tuberosum L.) cv. Spunta, in a commercial production field of 9 ha located in the green belt of Cordoba city (31 ̊30'S, 64 ̊08'W, 402 m asl), while monitoring in 2009 was used to verify the model. Canopy cover estimation by AquaCrop was adjusted using observed field data obtained from vertical digital photographs acquired at 2.5 m height. WP values of 15.8 and 31.6 (for C3 and C4 species, respectively) and two intermediate values 21 and 26.3 g·m−2 were considered to evaluate the model performance. While linear function between observed tuber yields and estimated by AquaCrop had always a correlation coefficient greater than 0.94 (p < 0.001), using WP = 26.3 and WP =31.6 g·m−2 presented overestimation, whereas with 15.8 g·m−2 had an opposite behavior, while WP = 21 g·m−2 was the value that produced the lowest estimation error. In addition, soil moisture from this estimated value of WP was highly correlated with measured water content in different areas of production field. The verification test shows that while the model slightly underestimates canopy cover, biomass was overestimated. After setting the coefficients of canopy cover development, the AquaCrop crop model estimated adequately potato yield for high production values that are less affected by lack of water, but in both years showed a tendency to overestimate the lowest yields, as was observed for other crops. Meanwhile, the dispersion between the observed and estimated yield was higher in the verification test because the sampling this year was more random.publishedVersionFil: de la Casa, Antonio Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Bressanini, Luciano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Martínez, Jorge Mario. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina

Modelos simples para estimar cobertura de suelo agrícola a partir de Imágenes MODIS: aplicación a la zona central de Córdoba (Argentina)

Ponencia presentada en 42º Jornadas Argentinas de Informática (JAiiO). V Congreso Argentino de AgroInformática (CAI). Córdoba, Argentina, 16 al 20 de septiembre de 2013Las imágenes provenientes de sensores remotos constituyen una importante fuente de información sobre cultivos que puede utilizarse para obtener parámetros agronómicos. La soja (Glycine max (L.) Merrill) y el maíz (Zea mays L.) son los cultivos más importantes en Argentina, por área sembrada y réditos económicos producidos. En este trabajo se desarrollaron modelos matemáticos simples para evaluar porcentaje de cobertura de suelo por soja y maíz, a partir de diferentes índices de vegetación derivados del Moderate?resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Los índices de vegetación considerados fueron: de diferencia normalizada (NDVI), Índice ajustado por el suelo SAVI, su modificación MSAVI, la Razón Simple (SR) y el índice perpendicular de vegetación (PVI). El comportamiento de los modelos fue muy bueno y los resultados mostraron que, excepto para SR, un modelo lineal puede predecir Porcentaje de cobertura de suelo por soja y maíz, con valores de R2>0,86.Fil: Bocco, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Sayago, Silvina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Willington, Enrique. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina

Ensayo comparativo de tres especies del género <i>Brassica</i> con potencial para la producción de biocombustibles en Córdoba, Argentina

El aumento del consumo de hidrocarburos, incrementó la demanda de biodisel, por ser una fuente de energía renovable y no contaminante. Su producción y la de alimentos no deben competir por el uso de la tierra. El género Brassica aparece como promisorio para la producción de biocombustibles, en zonas marginales. El objetivo de este trabajo es explorar la adaptación de tres especies de Brassicas cultivadas en un ambiente semiárido, con énfasis en la cantidad y calidad de aceite, para la producción de biodiesel. El ensayo se llevo a cabo en la región central de Córdoba, Argentina, durante el años 2008. Se evaluó en número de plantas a cosechas, rendimiento de grano y porcentaje de aceite. Los resultados de este año particularmente seco (207 mm de precipitación durante el ensayo) mostraron un mejor desempeño de B. carinata en la producción de granos y en el contenido de aceite. B. juncea tuvo el mejor desempeño en lo referido a supervivencia de plantas a cosecha.The increased consumption of fuel, increased demand for biodiesel, as a source of clean and renewable energy. Their production and food production should not compete for land use. The genus Brassica appears promising for the production of biofuels in marginal zones. The aim of this paper is to explore the adaptation of three Brassica species grown in a semiarid environment, with emphasis on quantity and quality of oil for biodiesel production. The test took place in the central region of Córdoba, Argentina, during the year 2008. We evaluated the number of plants at harvest, grain yield and oil percentage. The results of this year particularly dry (207 mm rainfall during the test) showed a better performance of B. carinata in grain production and oil content. B. juncea had the best performance in reference to survival plants.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Ensayo comparativo de tres especies del género <i>Brassica</i> con potencial para la producción de biocombustibles en Córdoba, Argentina

El aumento del consumo de hidrocarburos, incrementó la demanda de biodisel, por ser una fuente de energía renovable y no contaminante. Su producción y la de alimentos no deben competir por el uso de la tierra. El género Brassica aparece como promisorio para la producción de biocombustibles, en zonas marginales. El objetivo de este trabajo es explorar la adaptación de tres especies de Brassicas cultivadas en un ambiente semiárido, con énfasis en la cantidad y calidad de aceite, para la producción de biodiesel. El ensayo se llevo a cabo en la región central de Córdoba, Argentina, durante el años 2008. Se evaluó en número de plantas a cosechas, rendimiento de grano y porcentaje de aceite. Los resultados de este año particularmente seco (207 mm de precipitación durante el ensayo) mostraron un mejor desempeño de B. carinata en la producción de granos y en el contenido de aceite. B. juncea tuvo el mejor desempeño en lo referido a supervivencia de plantas a cosecha.The increased consumption of fuel, increased demand for biodiesel, as a source of clean and renewable energy. Their production and food production should not compete for land use. The genus Brassica appears promising for the production of biofuels in marginal zones. The aim of this paper is to explore the adaptation of three Brassica species grown in a semiarid environment, with emphasis on quantity and quality of oil for biodiesel production. The test took place in the central region of Córdoba, Argentina, during the year 2008. We evaluated the number of plants at harvest, grain yield and oil percentage. The results of this year particularly dry (207 mm rainfall during the test) showed a better performance of B. carinata in grain production and oil content. B. juncea had the best performance in reference to survival plants.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Patrones de absorción y eficiencia de uso del agua de cultivos invernales en el centro de Córdoba

Ponencia presentada en la 3° Reunión Internacional de Riego : Rendimientos potenciales con uso eficiente de agua e insumos. Córdoba, Argentina, 30 y 31 de octubre de 2012.En la región semiárida del centro de Córdoba gran parte de la estación de crecimiento de los cultivos invernales ocurre en ausencia de lluvias, y el rendimiento depende en gran parte del agua almacenada en el suelo al momento de la siembra. En consecuencia, conocer las estrategias que utiliza cada cultivo para absorber agua contribuirá a optimizar prácticas de manejo. Este estudio fue conducido para calcular en varios cultivos invernales: i) la velocidad de avance del frente de absorción radical (VA); ii) la profundidad máxima aparente de enraizamiento (PE), iii) la tasa de absorción diaria de agua (TA) y iv) la eficiencia de uso del agua para rendimiento (EUARTO) y peso seco total (EUAPST). Estas variables fueron calculadas a partir de mediciones periódicas del contenido de agua en el suelo hasta 260 cm de profundidad, partiendo de un perfil bien provisto de humedad y en condiciones de escaso aporte de agua de precipitaciones durante el ciclo. El experimento fue conducido en el Campo Escuela de la FCA de la UNC (31° 30´ S. 64° 00´ O, altitud 360 m.s.n.m.) en un suelo Haplustol típico franco limoso. Los cultivos estudiados fueron trigo (Triticum aestivum L.), triticale (X triticosecale Wittmack), colza (Brassica napus, L), cártamo (Carthamus tinctoreus, L), garbanzo (Cicer arietinum, L), y arveja (Pisum sativum, L). La VA varió desde 1,8 cm día-1 para arveja a 3,3 y 3,5 cm día-1 para cártamo y triticale, respectivamente. La PE varió desde 160 cm para arveja a más de 260 cm para cártamo. La PE se alcanzó entre floración y mediados del período de llenado del grano. La TA promedio para el estrato 40-160 cm de suelo, varió entre 0,012 d-1 (i.e. una absorción diaria de 1,2% del agua útil remanente) para arveja y 0,043 d-1 para colza y 0,045 d-1 para trigo El cártamo presentó mayores TA por debajo de los 140 cm, lo que le permitió agotar el agua útil hasta la profundidad de medición (260 cm). Los cultivos de mayor rendimiento fueron cártamo, triticale y garbanzo, siendo estos dos últimos los de mayor EUARTO. Estos hallazgos pueden contribuir a la toma de decisiones acerca de las estrategias de manejo de estos cultivos.Fil: Cantarero, Marcelo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Tula, Alfredo Aníbal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Luque, Sergio Fernando. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Dardanelli, Julio L. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentina

Ensayo comparativo de tres especies del género <i>Brassica</i> con potencial para la producción de biocombustibles en Córdoba, Argentina

El aumento del consumo de hidrocarburos, incrementó la demanda de biodisel, por ser una fuente de energía renovable y no contaminante. Su producción y la de alimentos no deben competir por el uso de la tierra. El género Brassica aparece como promisorio para la producción de biocombustibles, en zonas marginales. El objetivo de este trabajo es explorar la adaptación de tres especies de Brassicas cultivadas en un ambiente semiárido, con énfasis en la cantidad y calidad de aceite, para la producción de biodiesel. El ensayo se llevo a cabo en la región central de Córdoba, Argentina, durante el años 2008. Se evaluó en número de plantas a cosechas, rendimiento de grano y porcentaje de aceite. Los resultados de este año particularmente seco (207 mm de precipitación durante el ensayo) mostraron un mejor desempeño de B. carinata en la producción de granos y en el contenido de aceite. B. juncea tuvo el mejor desempeño en lo referido a supervivencia de plantas a cosecha.The increased consumption of fuel, increased demand for biodiesel, as a source of clean and renewable energy. Their production and food production should not compete for land use. The genus Brassica appears promising for the production of biofuels in marginal zones. The aim of this paper is to explore the adaptation of three Brassica species grown in a semiarid environment, with emphasis on quantity and quality of oil for biodiesel production. The test took place in the central region of Córdoba, Argentina, during the year 2008. We evaluated the number of plants at harvest, grain yield and oil percentage. The results of this year particularly dry (207 mm rainfall during the test) showed a better performance of B. carinata in grain production and oil content. B. juncea had the best performance in reference to survival plants.Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES

Estimación de la cobertura del suelo y evaluación de la fertilización nitrogenada en papa con registros de cámaras digitales convencionales y modificadas

Ponencia presentada en 42º Jornadas Argentinas de Informática (JAiiO). V Congreso Argentino de AgroInformática (CAI). Córdoba, Argentina, 16 al 20 de septiembre de 2013La fracción de suelo cubierta por un cultivo (CC) determina tanto la intercepción de radiación solar como el tamaño del aparato transpiratorio. El Nitrógeno en el cultivo de papa (Solanum tuberosum L.) afecta al rendimiento y la calidad de los tubérculos. Este trabajo propone desarrollar procedimientos di- gitales para estimar la cobertura de papa bajo distintas condiciones de fertilidad nitrogenada. Tanto la cámara convencional que produce imágenes a color como la modificada que genera imágenes de NDVI, como así también los procedi- mientos para estimar CC, se presentaron apropiados para detectar diferencias en CC asociadas a la condición de fertilidad existente. El método del cociente en- tre la banda verde y roja para determinar CC, pierde sensibilidad en la etapa de senescencia del cultivo La diferencia en la fertilización, produjo una disminu- ción anticipada de CC al final del ciclo lo que redujo tanto la productividad como la calidad comercial del cultivo.Fil: De la Casa, Antonio Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Ovando, Gustavo Gabriel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Bressanini, Luciano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina.Fil: Martínez, Jorge Mario. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias; Argentina