[article
pii="nd" doctopic="oa" language="es" ccode="CAICYT"
status="1" version="4.0" type="ilus" order="03" seccode="cds010"
sponsor="nd" stitle="Cienc. suelo" volid="33"
issueno="2" dateiso="20151200"
fpage="0" lpage="0"
issn="1850-2067"]
[front][titlegrp][title language="es"]FERTILIZACIÓN FOLIAR CON NITRÓGENO EN TRIGO EN EL SUDOESTE BONAERENSE[/title][/titlegrp]
[authgrp][author
role="nd"][fname]MARÍA ROSA [/fname][surname]LANDRISCINI[/surname][/author]1-3*; [author
role="nd"][fname]JUAN MANUEL [/fname][surname]MARTÍNEZ[/surname][/author]1-3 & [author
role="nd"][fname]JUAN ALBERTO [/fname][surname]GALANTINI[/surname][/author][/authgrp]2-3
1 CONICET
2 Comisión de Investigaciones Científicas-CERZOS
3 Dpto. Agronomía, Universidad Nacional del Sur
* Autor de contacto: mlandris@criba.edu.ar
Recibido: 23-12-14
Recibido con revisiones: 17-04-15
Aceptado: 04-05-15
[bibcom]RESUMEN
[abstract language="es"]En la región semiárida y subhúmeda pampeana, la aplicación
foliar de nitrógeno (N) en trigo (Triticum aestivum
L.) en antesis coincide con un período de erraticidad de las precipitaciones definidor del
rendimiento y calidad. Los objetivos del trabajo fueron evaluar el efecto de la
aplicación de N foliar sobre el rendimiento y calidad del grano en el Sudoeste
bonaerense ante variaciones climáticas y de fertilidad de suelo y aplicar el
análisis de componentes principales (ACP) en las variables originales. Se realizaron
30 ensayos entre
[/abstract]Palabras clave. [keygrp scheme="nd"][keyword type="m"
language="es"]Nitrógeno[/keyword], [keyword type="m" language="es"]Antesis[/keyword], Rendimiento, Calidad[/keygrp].
FOLIAR NITROGEN FERTILIZATION OF WHEAT IN THE
ABSTRACT
[abstract
language="en"]In the semiarid and sub humid Pampean region, foliar nitrogen (N) application to wheat at
anthesis stage coincides with an erratic rainfall
period which defines yield and quality. The objectives of the study were to
evaluate the effect of foliar N application at anthesis
on wheat grain yield and quality in
[/abstract]Key words. [keygrp scheme="nd"][keyword type="m"
language="en"]Nitrogen[/keyword], [keyword type="m" language="en"]Anthesis[/keyword], Yield, Grain quality[/keygrp][/bibcom].[/front]
[body]INTRODUCCIÓN
La necesidad de incrementar la productividad del trigo (Triticum aestivum L.) manteniendo o mejorando la calidad comercial e industrial del grano, hace de la fertilización una técnica fundamental en la producción triguera. El agua, el nitrógeno (N) y en menor grado el azufre (S) condicionan con mayor frecuencia la obtención de contenidos adecuados de gluten y de proteína en los granos de trigo (Wooding etal., 2000). Ambos elementos no deben ser considerados en forma separada ya que tienen efectos determinantes sobre el rendimiento y la calidad del grano, ya sea en la harina como en la masa (Moss et al., 1981).
El clima del sudoeste bonaerense se caracteriza por escasez de agua y estrés térmico durante el desarrollo del trigo. Esto origina grandes fluctuaciones, no sólo en el rendimiento, sino en la calidad de los granos, e influye sobre los productos para panificación (Slafer et al., 1990).
Está demostrado que en las regiones semiáridas, la disponibilidad de agua tiene una influencia fundamental en la producción de grano y que la misma está determinada tanto por la cantidad como por la distribución de la lluvia y la capacidad del suelo para almacenar el agua (Satorre & Slafer, 1999).
Alta disponibilidad de N durante el macollaje, donde normalmente no hay deficiencia de agua, favorecerá el desarrollo de abundante materia seca que difícilmente pueda reflejarse en rendimiento si las condiciones meteorológicas posteriores no son las adecuadas para el cultivo (Ga-rrido-Lestache et al., 2004). Otros estudios (López-Bellido et al., 2012) han demostrado que las aplicaciones de N particionadas han resultado en mayor recuperación de N por la planta respecto a aplicaciones en un sólo momento. Sin embargo, se debería ajustar la estrategia de fertilización para casos particulares teniendo en cuenta la fertilidad inicial del suelo (Recous & Machet, 1999). En estadios vegetativos del ciclo del cultivo, la disponibilidad de N afecta el rendimiento, mientras que en estadios reproductivos, el N afecta principalmente la calidad del grano (Sarandón & Caldiz, 1990; Sarandón et al., 2000). El efecto beneficioso de la división del N puede relacionase con la reducción de pérdidas y la translocación de asimilados al grano (Laurent et al., 1996).
Un fenómeno importante de los últimos años fue la difusión y adopción de fertilizantes foliares, los que pueden aplicarse en etapas avanzadas del cultivo para mejorar la calidad, y en algunos casos el rendimiento. Esta estrategia se considera promisoria bajo condiciones de adecuada disponibilidad hídrica (Berg et al., 2003; Reussi Calvo & Echeverría, 2006). Múltiples estudios llevados a cabo desde el siglo pasado han demostrado que la superficie de la planta es permeable a los fertilizantes foliares. Esta permeabilidad permite el suministro de nutrientes a los tejidos y órganos obviando la absorción radicular y los mecanismos de desplazamiento que pueden limitar el suministro de nutrientes a las plantas bajo ciertas condiciones de crecimiento (Fernández et al., 2013).
Es un concepto generalizado el que asigna a la fertilización foliar el rol específico de mejorar la calidad del grano y, en particular, su concentración de proteína (Tea et al.,2004). La experimentación en los últimos años en zonas sin déficit hídrico, revela que esta técnica no excluye aumentos de rendimiento (Díaz-Zorita et al., 2001; Bergh et al., 2003). El estado nutricional de la planta previo a la aplicación foliar tiene un efecto significativo en respuesta a los fertilizantes foliares. En el caso de una deficiencia nitrogenada severa puede reducir la absorción foliar alterando la composición física y química de la hoja (Fageria et al., 2009). El efecto positivo de la urea foliar en el contenido de N del grano es relativamente consistente en la bibliografía, mientras que la influencia en la calidad panadera es variable. En este sentido se han reportado pobres respuestas a las aplicaciones de urea con efectos negativos en la relación N:S asociados a cambios en las fracciones proteicas del grano. Los mismos autores han reportado efectos más consistentes sobre la calidad panadera con mejoras en la nutrición azufrada (Gooding et al., 1991; Gooding & Davies, 1992).
Fageria et al. (2009) en Brasil, informaron que las aplicaciones foliares a los cereales, igual que en el caso de la fertilización al suelo, serían menos efectivas cuando la humedad edáfica es limitante. En el caso del uso de esta tecnología de espray, la aplicación foliar de N podrá tener beneficios sobre la tradicional fertilización, incrementando el contenido proteico del grano y la calidad panadera, cuando el momento de aplicación se realice en antesis o post-antesis.
Woolfolk et al. (2002) reportaron asociaciones entre las aplicaciones foliares y daño por quemado de la hoja. Un aspecto muy importante a tener en cuenta para una eficiente absorción del N, es elegir el momento del día más adecuado para la fertilización foliar.
Debido a que muchas propiedades edafoclimáticas, que contribuyen a explicar el rendimiento y la calidad del cultivo se encuentran altamente correlacionadas, es necesario llevar a cabo una evaluación mediante métodos estadísticos que consideren todas estas variables simultáneamente y la correlación entre ellas (Bredja et al., 2000). El análisis de componentes principales (ACP) construye nuevas variables no correlacionadas o componentes principales, basándose en la matriz de correlación. Permite analizar la interdependencia de variables y encontrar una representación gráfica óptima de la variabilidad de los datos (Bi-plot), donde pueden visualizarse tanto tratamientos como variables, a fin de estudiar la asociación existente entre ellas.Esta técnica examina todos los datos en un espacio de menor dimensión al espacio original de las variables, identificando las propiedades más sensibles en los tratamientos estudiados. Se construyen ejes artificiales llamados componentes principales (CP), que permiten obtener gráficos de dispersión de observaciones y/o variables no correlacionadas, con propiedades óptimas para la interpretación de la variabilidad y covariabilidad subyacente (Balzarini et al., 2008).
A partir del conocimiento de que la fertilización foliar es una técnica complementaria utilizada cuando las aplicaciones al suelo resultan ineficientes y que el Sudoeste bonaerense presenta prolongados períodos de déficit hí-drico en la etapa de llenado del grano, se plantearon las siguientes hipótesis: en trigo, la respuesta en el rendimiento a la fertilización foliar es muy variable y generalmente se asocia a rendimientos bajos y a la escasa disponibilidad de agua en el período crítico del desarrollo del cultivo, como es la etapa de llenado del grano. El N foliar teniendo en cuenta el momento más adecuado de aplicación, tendrá un impacto diferencial sobre la calidad del grano de trigo.
Los objetivos del trabajo fueron: evaluar el efecto de la aplicación complementaria de N foliar en antesis sobre el rendimiento y calidad del grano de trigo bajo diferentes situaciones de fertilidad inicial, en el Sudoeste bonaerense sujeto a variaciones edafoclimáticas. Y en segundo término, aplicar el ACP en combinaciones lineales de todas las variables originales, para seleccionar aquellas que puedan ser consideradas y medidas en estudios futuros.
MATERIALES Y MÉTODOS
Ubicación de los lotes
Se realizó un total de 30 ensayos de
fertilización en los años 2004, 2008, 2010, 2011 y 2012, en lotes con
diferentes condiciones de fertilidad, distribuidos geográficamente en el
Sudoeste bonaerense (Landriscini etal.,
2014). Los sitios experimentales (Tabla 1) localizados en los partidos de Cnel.
Dorrego, Tornquist y
Saavedra, pertenecen a productores agropecuarios de
En
Tabla 1. Año, ubicación de los sitios experimentales, número de
ensayos por sitio, clasificación del suelo, variedades de trigo y precipitación
anual y en el ciclo del trigo (junio-diciembre).
Table 1. Year,
locations, soil classification, annual and crop cycle (June-December) rainfall
and wheat variety Clasificación Variedad Precipitaciones, mm
Sitio* |
Año |
Nombre |
Localidad |
Taxonómica |
de trigo |
anual |
CC |
1 (1) |
2004 |
Cumelén |
Las Oscuras |
Argiustol Típico |
Buck Guapo |
1070 |
440 |
2 (2) |
2008 |
Los Charos |
Pehuen Có |
Haplustol Éntico |
Buck Guapo |
410 |
137 |
3 (3) |
2008 |
Las Ruinas |
Tornquist |
Argiudol Típico |
Baguette P. 11 |
533 |
191 |
4 (4) |
2010 |
Hogar Funke |
Tornquist |
Argiudol Típico |
Buck Poncho |
695 |
255 |
5 (4) |
2010 |
Las Ruinas |
Tornquist |
Argiudol Típico |
Baguette P. 11 |
550 |
237 |
6 (4) |
2011 |
El Martillo |
Guisasola |
Argiustol Típico |
Baguette P. 11 |
648 |
282 |
7 (5) |
2011 |
Cumelén |
Las Oscuras |
Argiustol Típico |
Buck Guapo |
470 |
216 |
8 (3) |
2012 |
Las Lomas |
Pigüé |
Argiudol Típico |
Buck Sureño |
1045 |
410 |
9 (4) |
2012 |
Cumelén |
Las Oscuras |
Argiustol Típico |
Buck Guapo |
624 |
252 |
*entre paréntesis número de ensayos en cada sitio. CC: ciclo de cultivo
Figura 1. Ubicación de
los sitios utilizados en el Sudoeste de la provincia de Buenos Aires,
Argentina.
Figure 1. Location of sites in Southwestern Buenos Aires province,
Diseño experimental
El diseño experimental fue en bloques completamente aleatorizados con tres réplicas con parcela dividida. El factor principal correspondió al tratamiento fertilización inicial con N y el factor secundario el tratamiento de fertilización foliar complementaria.
Para evaluar el efecto de la fertilización foliar en distintas situaciones de fertilidad inicial se incluyeron en cada sitio parcelas fertilizadas combinando N y S a la siembra.
Se fertilizó con 4 dosis de N (0, 25, 50 y
Las parcelas tuvieron una dimensión de 4x9 m
y la mitad de cada una recibió
Muestreo de suelo
A la siembra del cultivo se realizaron
muestreos de suelo para caracterizar cada sitio, donde se determinó el
contenido de materia orgánica (MO), estimada a partir del método de combustión
seca (
|
Sitios |
MO |
N disponible |
Pe |
pH |
DA |
|
g kg-1 |
kg ha-1 |
mg kg-1 |
|
Mg m-B |
|
Tabla 2. |
1 |
BB |
9l |
1l |
l,0 |
1,2S |
Propiedades edáficas de los suelos de los |
2 |
25 |
94 |
l |
l,B |
1,B2 |
sitios experimentales. |
B |
Bl |
B0 |
2S |
B,4 |
1,B0 |
Table 2. |
4 |
25 |
B5 |
20 |
l,0 |
1,1S |
Soil properties of the experimental sites. |
5 |
2B |
B4 |
1S |
B,l |
1,1S |
MO, materia orgánica (g kg-1); N disponible, |
B |
2S |
1B5 |
22 |
B,2 |
1,2S |
N en forma de nitratos a la siembra del cultivo (kg ha-1); |
l |
22 |
45 |
19 |
B,2 |
1,2l |
Pe, fósforo extraíble (mg kg-1); pH, potencial Hidrógeno; |
||||||
DA, densidad aparente (Mg m-3). |
S |
ss |
10l |
10 |
B,B |
1,1B |
|
9 |
24 |
SB |
2B |
B,0 |
1,B1 |
Muestreos de planta
En encañazón (Z40) se realizó un corte de biomasa aérea, el material se secó en estufa de aire forzado y se pesó para calcular la materia seca total aérea en ese período (MS antesis). A partir del año 2010 y previo a la fertilización foliar se midió el índice de verdor (IV) de las hojas con el medidor de clorofila Minolta SPAD 502, para evaluar el estado nutricional del cultivo. Cada valor de IV resultó del promedio de 10 lecturas sobre la hoja bandera (punto medio entre la base y el extremo de la lámina) de plantas tomadas al azar. La intensidad de color verde de las hojas se relaciona con la concentración de clorofila y el N en la hoja (Fox et al., 1994). A los fines de interpretar los valores nutricionales, se recurrió a una escala elaborada sobre la base de mediciones e informes previos (Loewy & Ron, 2008).
En madurez fisiológica (Z90) sobre
Análisis Estadístico
El efecto de los tratamientos de fertilización inicial con N y N foliar complementario, así como la interacción entre ambos, se evaluaron mediante ANOVA. Cuando existieron diferencias entre tratamientos, se calculó la diferencia mínima significativa (DMS) con un nivel de probabilidad de p<0,05.
Para evaluar la relación existente entre los parámetros de rendimiento y de calidad de los granos y las variables involucradas en el análisis, se realizó el análisis estadístico multivariado de análisis de componentes principales. En este análisis se utilizó el rendimiento en grano y la proteína como variables de clasificación. Las variables asociadas se agruparon en variables climáticas: lluvia del mes de Septiembre (Ll. Sep.), lluvia de Octubre (Ll. Oct.), lluvia de Noviembre (Ll. Nov.), agua a la siembra (Ag. Sbra) y agua disponible (mm de agua a la siembra más mm de agua total en el ciclo del trigo menos mm agua remanente a la cosecha); variables de fertilización: fertilización foliar, fertilización con S; variables de manejo de suelo: N disponible (N Disp., N-NO3- a la siembra más dosis de N inicial) y variables del cultivo: MS en antesis (MS Ant., previo a la fertilización foliar).
Debido a la importancia del agua disponible en esta zona que correlaciona significativamente con el rendimiento en grano (r = 0,70**), los datos obtenidos experimentalmente de producción y proteína se agruparon en rangos de agua disponible, mediante árboles de clasificación, los cuales determinaron las siguientes categorías:
Año muy seco (AMS): <
Los árboles de regresión múltiple permiten conocer el efecto no aditivo de las precipitaciones sobre el rendimiento y nivel de proteína del grano. Esta herramienta multivariada analiza todas las variables regresoras y selecciona, para realizar la partición en diferentes umbrales, las que permiten conformar grupos más homogéneos dentro y más heterogéneos entre ellos. Los umbrales obtenidos demostraron paridad con respecto a las correlaciones de Pearson (Balzarini et al., 2008). Además este análisis resulta robusto ante la presencia de outliers, colinealidad, heterocedasticidad o problemas de distribución de los datos (Yohannes & Hoddinott, 1999).
Dado que las variables dependientes son
variables continuas, se utilizó
A partir de las variables seleccionadas por el ACP, se aplicó el análisis de la regresión múltiple, utilizando el método de selección Stepwise con p-valor de entrada y de retención de 0,05, para determinar la mejor combinación de variables que explican el rendimiento en grano y la proteína, y la respuesta a la fertilización con N.
Todos los análisis se realizaron utilizando el software estadístico INFOSTAT (Di Rienzo et al., 2013)
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los ensayos con trigo se realizaron en lotes
con más de diez años bajo siembra directa. El contenido de MO varió entre 22 y
58 mg kg-1
mientras que el N disponible presentó valores generalmente altos, con un rango
entre 34 y
La determinación de IV antes de la fertilización foliar mostró de acuerdo a la escala antes mencionada, que todos los tratamientos se ubicaron dentro del estado nutricional de N como bien provisto a alto (IV entre 46-50). Sólo los tratamientos con alta dosis de N combinado con el agregado de S mostraron valores de IV superiores a 50, con un estado nutricional muy alto de N.
Altos contenidos de N-NO3- a la siembra coincidente con la escasez de lluvias durante la estación de crecimiento del año anterior, resultó en bajos rendimientos y falta de respuesta a la fertilización nitrogenada.
Se ha visto en la misma región semiárida, que el aumento en la disponibilidad de N estimula la producción temprana de materia seca aumentando los requerimientos de agua. La mayor demanda de agua generada puede acentuar el efecto adverso de los déficits hídricos que se producen durante el llenado del grano (Galantini et al., 2014). En este estudio se vio que la escasez de precipitaciones y la mala distribución de las mismas, en la mayoría de las estaciones de crecimiento, limitó el rendimiento del trigo y la respuesta al N foliar.
El análisis estadístico mostró que, tanto la fertilización inicial como la foliar (p= 0,2938 y p= 0,4768, respectivamente), no mostraron diferencias significativas del rendimiento en grano entre tratamientos. La interacción entre estas variables fue también no significativa. Debido a la falta de interacción entre tratamientos, sería posible analizar en conjunto los datos de los ensayos estudiados.
En
Tabla 3. Rendimiento del trigo y contenido de proteína del grano en tratamientos
con y experimentales. DMR; Dosis de N inicial para la máxima respuesta al
foliar.
Table 3. Wheat yield and grain protein concentrarion
for treatments with and without foliar rate of N for the maximum foliar
response.
Sobre el total de los 30 ensayos, el
tratamiento de N a la siembra que produjo la máxima respuesta al N foliar
(DMR), varió entre 0 y
La deficiencia de agua en antesis, habitual en la región semiárida y subhúmeda, fue
crítica para la producción del trigo, causando significativas pérdidas del
rendimiento y sería responsable en parte, de la variabilidad encontrada en los
rendimientos de los años
Para el análisis de la calidad del grano, la
interacción entre el N inicial y el foliar complementario no mostró diferencias
estadísticamente significativas, indicando que los datos experimentales se
comportaron de la misma forma en los años estudiados. El agregado de N como
urea a la siembra, mostró diferencias estadísticamente significativas (p= 0,0356)
entre los tratamientos testigo y
Estos resultados positivos de la aplicación complementaria de N en la proteína del grano, coincidieron con lo encontrado por numerosos autores corroborando la eficacia de estas prácticas como recurso apropiado para mejorar el nivel de N de los granos (Bly & Woodward, 2003). En este caso, con trigos de invierno y primavera, estos autores encontraron incrementos en las valores de proteína en un 70% de los casos a diferencia del 23% encontrado para incrementos del rendimiento. El grado de eficacia de la aplicación foliar dependerá de las características climáticas del año en estudio. Incrementos en la concentración de proteínas del grano con la aplicación de N foliar ocurrieron frecuentemente aún cuando los suelos estén provistos de una adecuada disponibilidad de N mediante una correcta planificación. Un incremento, aunque de magnitud reducida, podría prevenir deducciones en los precios del cereal y resultar en bonificaciones hacia los productores en años climáticamente favorables.
Análisis de los Componentes Principales
El estudio estadístico de ANOVA mostró gran
variabilidad en los resultados producto de la influencia de factores
determinantes de la producción, tales como la falta de precipitaciones
adecuadas en el período de llenado de grano. Teniendo en cuenta esta
problemática, y para conocer cuáles variables tendrían mayor influencia sobre
el rendimiento, la proteína del grano y la respuesta a la fertilización, se
analizó el ACP utilizando las variables medidas en los sitios experimentales
durante los años
El ACP permitió cuantificar el efecto de las variables sobre el rendimiento y la calidad del grano de trigo en los 30 ensayos experimentales.
Para el análisis del rendimiento del grano
se obtuvieron 2 componentes (CP1 y CP2) que juntos explicaron una varianza
acumulada de 58% (Fig. 2). Se conservaron las dos primeras componentes cuyos
autovalores fueron >1 (Tabla 4), los cuales ejercen una mayor influencia
sobre la explicación de la variabilidad (Sharma,
1996). Cada variable está representada por un autovector
que queda definido por la correlación que existe entre ésta y
Las variables con mayor participación en la
definición de la componente CP1 fueron: lluvia de Noviembre, lluvia de
Septiembre, materia seca acumulada en antesis y N
disponible.
La correlación negativa observada entre el rendimiento de grano y la lluvia de Septiembre, podría deberse al aumento de la biomasa aérea en la etapa vegetativa que luego con lluvias deficientes no llegaron a producir aumentos en el rendimiento (McDonald, 1992). La correlación negativa con la proteína es un comportamiento bien conocido en los trigos de la región y mencionado por otros autores como ''efecto dilución - concentración'' (Fagioli & Bono, 1982; Loewy, 1990; López-Bellido et ai, 2000; Garrido-Lestache et ai, 2004).
Tabla 4. Descomposición de la variabilidad por componente
principal (CP) para las variables asociadas al rendimiento de trigo según
rangos de agua disponible.
Table 4. Variability
decomposition of principal components (CP) for variables associated with wheat
yield in terms of water availability.
Componentes |
Autovalor |
Proporción |
Proporción acumulada |
CP 1 |
2,70 |
0,30 |
0,30 |
CP 2 |
2,50 |
0,28 |
0,58 |
Tabla 5. Autovectores de las
variables analizadas para las dos primeras componentes principales (CP1 y CP2)
en el análisis del rendimiento del grano.
Table 5. Autovectors of the analyzed variables for the first two
principal components (CP1 and CP2) in the grain yield analysis.
Variables |
CP1 |
CP2 |
Agua Sbra |
0,28 |
0,46 |
Lluvia Sept. |
-0,45 |
0,34 |
Lluvia Oct. |
-0,01 |
0,58 |
Lluvia Nov. |
0,55 |
0,06 |
MS Antésis |
0,43 |
0,08 |
N Foliar |
0,01 |
-0,12 |
Dosis fert. S |
0,15 |
-0,14 |
Proteína |
-0,31 |
-0,38 |
N Disp. |
0,34 |
-0,38 |
En
Para el análisis de la proteína del grano,
el ACP mostró nuevamente 2 componentes (CP1 y CP2) los cuales en conjunto
explicaron una varianza acumulada de 66% (Fig. 3). Las variables con mayor
participación en la construcción de la primera componente (CP1) fueron: lluvia
de Noviembre, lluvia de Septiembre, materia seca en antesis,
rendimiento del grano y agua a la siembra.
En
Tabla 6. Coeficientes de correlación y nivel de significancia (probabilidad)
entre las variables medidas y las componentes principales para el rendimiento
del grano.
Table 6.
Correlation coefficients and significance level (probability) between the
measured variables and principal components for grain yield.
Tabla 7. Descomposición de la variabilidad por componente
principal (CP) para las variables asociadas a la proteína del trigo según
rangos de agua disponible del suelo.
Table 7. Variability
decomposition of principal components (CP) for variables associated with wheat
protein in terms of soil water availability.
Tabla 8. Autovectores de las
variables analizadas para las dos primeras componentes principales (CP1 y CP2)
en el análisis de la proteína del grano.
Table 8. Autovectors of
the analyzed variables for the two first principal components (CP1 and CP2) in
the grain protein analysis.
Variables |
CP1 |
CP2 |
MS Antesis |
0,43 |
-0,08 |
Lluvia Sept. |
-0,19 |
0,53 |
Lluvia Oct. |
0,30 |
0,48 |
Lluvia Nov. |
0,44 |
-0,23 |
N Foliar |
0,02 |
-0,15 |
Dosis fert. S |
0,06 |
-0,22 |
N Disp. |
0,13 |
-0,52 |
Agua Sbra |
0,47 |
0,27 |
Rendim. grano |
0,51 |
0,09 |
Tabla 9. Coeficientes de correlación y nivel de
significancia (probabilidad) entre las variables medidas y las componentes
principales para proteína del grano.
Table 9. Correlation coefficients and significance level (probability)
between the measured variables and the principal components for grain protein.
|
Ag.Sbra |
Ll. Nov. |
MS Ant. |
R. grano |
N Disp. |
Ll. Oct. |
Ll.Sept. |
CP 1 |
0,41 |
0,90 |
0,69 |
0,62 |
0,60 |
-0,08 |
0,77 |
Prob. |
<0,0001 |
<0,0001 |
<0,0001 |
<0,0001 |
<0,0001 |
0,2435 |
<0,0001 |
CP 2 |
-0,76 |
0,14 |
0,16 |
0,51 |
-0,57 |
0,92 |
0,50 |
Prob. |
<0,0001 |
0,0351 |
0,0173 |
<0,0001 |
<0,0001 |
<0,0001 |
<0,0001 |
Figura 3. Gráfico Bi-plot correspondiente al ACP.
Círculos que contienen los rangos de proteína del grano según el agua
disponible, sobre el plano principal producido por las componentes 1 y 2.
AMS: Años muy secos; ASS: Años semi secos; ASH: Años semi húmedos; AMH: Años muy húmedos.
Figure 3. Biplot graph of
the principal component analysis (ACP). Circles surrounding protein
grain ranges in terms of water availability on the main plane produced by the
components 1 and 2.
AMS: Very dry years; ASS: Semi dry years; ASH: Semi wet years; AMH: Very wet
years.
A partir de los CP1 y CP2 obtenidos por ACP, y de las variables seleccionadas en cada caso, se realizó el análisis de regresión múltiple mediante el modelo Stepwise, para rendimiento yproteína del grano como variables dependientes. En cada caso el modelo seleccionó las variables estadísticamente significativas (p<0,05). La predicción del rendimiento de grano fue elevada con un R2=0,71 (Ecuación 1)
Todas estas variables se relacionaron con la disponibilidad de agua y de N como los principales factores influyentes del rendimiento en zonas con problemas de déficit hídricos como las mencionadas en este estudio (Galantini et al., 2004) (Tabla 10).
La ecuación predictiva se resumió de la siguiente forma:
Rend. Gr. = -3148,2+26,6*Ag. Sbra+11,9*Ll. Nov.+-26,9* Ll. Sept.-15,9*Ll. Oct. +2,24*N Disp. (Ec. 1)
Ag. Sbra: mm; Ll. Nov., Sept. y Oct.: mm; N Disp.: kg ha-1
En el análisis de la regresión múltiple para proteína, el modelo nuevamente seleccionó las variables hídricas (lluvia Octubre y Noviembre), N disponible y agregó la variable aplicación de N foliar (Ecuación 2). Esta última influyó positivamente en el aumento de la proteína respecto al control con 15,9% (Tabla 11).
La ecuación de predicción se confeccionó de la siguiente forma:
Proteína = 15,9-0,05*Ll. Nov.+0,02*N Disp.-0,02*Ll. Oct.+2,0E-04*MS Ant.+0,66*N Foliar
MS Ant.: kg ha-1; N Foliar: kg ha-1
Usando la información de las ecuaciones 1 y 2, se estimó el rendimiento y la proteína para el trigo. El rendimiento del grano fue posible estimarlo con un 72% de confiabilidad respecto a los datos obtenidos experimentalmente (Fig. 4), mientras que la proteína se estimó con un 59% (Fig. 5). La regresión lineal entre los datos de rendimiento de grano estimados y observados presentó el intercepto que no difirió estadísticamente del 0 y pendiente no diferente a 1 (p<0,05). Los valores se ubicaron homogéneamente a lo largo de la recta 1:1 indicando que el modelo se ajustó razonablemente bien (Fig. 4).
De igual forma en
Tabla 10. Predicción del rendimiento de grano por
regresiones mútliples
Table 10. Grain yield prediction with multiple regressions.
Variable |
|
Variables |
Parámetro |
Error |
|
|
R2 |
dependiente |
n |
regresoras |
estimado |
estándar |
p-value |
R2 |
ajust. |
grano |
216 |
constante |
-3148,2 |
385,24 |
<0,0001 |
|
|
|
|
Ll. Nov. |
11,93 |
1,07 |
<0,0001 |
|
|
|
|
Ag Sbra. |
26,6 |
2,16 |
<0,0001 |
0,72 |
0,71 |
|
|
Ll. Sep. |
26,93 |
3,87 |
<0,0001 |
|
|
|
|
Ll. Oct. |
-15,92 |
2,73 |
<0,0001 |
|
|
|
|
N Disp. |
2,24 |
0,84 |
0,0085 |
|
|
Tabla 11. Predicción del contenido de proteína con
regresiones mútliples.
Table 11. Grain protein prediction with multiple regression.
Variable |
|
Variables |
Parámetro |
Error |
|
|
R2 |
dependiente |
n |
regresoras |
estimado |
estándar |
p-value |
R2 |
ajust. |
Proteína |
216 |
constante |
158,82 |
0,68 |
<0,0001 |
|
|
|
|
Ll. Nov. |
-0,05 |
4,0E-03 |
<0,0001 |
|
|
|
|
N Disp. |
0,02 |
3,6E-03 |
<0,0001 |
0,61 |
0,60 |
|
|
Ll. Oct. |
-0,02 |
0,01 |
<0,0001 |
|
|
|
|
MS Ant. |
2,0E-04 |
7,7E-05 |
<0,0112 |
|
|
|
|
Foliar |
0,66 |
0,30 |
0,0309 |
|
|
Figura 4. Resultados de
la regresión lineal simple entre valores de rendimiento observado y estimado
obtenida a partir de
Figure 4. Results of
simple linear regression between observed grain yield and the estimated value
obtained with Equation 1.
Figura 5. Resultados de la
regresión lineal simple entre valores de proteína observada y estimada obtenida
a partir de
CONCLUSIONES
La variabilidad edafoclimática de la zona de estudio hizo que la respuesta del trigo a la fertilización inicial fuera errática. Por este motivo la aplicación foliar debería ser específica de cada situación de cultivo y considerarse como una estrategia complementaria según el estado nutricional del cultivo y la disponibilidad de agua al final del ciclo.
En ambientes como los del estudio, la aplicación de N foliar resultó una práctica útil sólo para el aumento de proteína.
Factores importantes como las precipitaciones de Septiembre a Noviembre, junto al N y al agua disponible en el ciclo, mejoran los modelos de aplicación complementaria de N a través de las hojas. [/body]
[back]AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecen a las
empresas Profertil Nutrientes y Bunge por el aporte
de fertilizantes; a los productores de
BIBLIOGRAFÍA
[other
standard="other" count="10"]Arango,
MC; MC Gianibelli & SJ Sarandón. 1990. Fertilización foliar en trigo:
efecto de las aplicaciones de N, en espigazón y antesis sobre el contenido de proteínas del grano. Rev. Fac. Agron.
Balzarini, MG; L González; M Tablada; F Casanoves; JA Di Rienzo & CW Robledo. 2008. Infostat. Manual del Usuario, Editorial Brujas, Córdoba, Argentina.
[ocitat][ocontrib][oauthor
role="nd"][surname]Bergh[/surname], [fname]R;
M Zamora; ML Seghezzo & E Molfese[/fname][/oauthor].
[date dateiso="20030000"]2003[/date]. [title language="es"]Fertilización Nitrogenada Foliar en
Trigo en el Centro-sur de
Blake, GR & KH Hartge. 1986. Bulk density. In:A
Klute (ed). Methods of Soil Analysis. Part 1. 2nd
ed. Pp. 363-375. ASA,
[ocitat][ocontrib][oauthor
role="nd"][surname]Bly[/surname], [fname]A
& H Woodward[/fname][/oauthor]. [date dateiso="20030000"]2003[/date]. [title language="en"]Foliar
nitrogen application timing influence on grain yield and protein concentration
of hard red winter and spring wheat[/title][/ocontrib]. [oiserial][stitle]Agron.
J.[/stitle] [volid]95[/volid]:[pages] 335-338[/pages][/oiserial].[/ocitat]
Bray, RH & LT Kurtz. 1945. Determination
of total, organic and available forms of phosphorus in soils. Soil Sci. 59:
39-45.
Bredja, JJ; TB Moorman; DL Karlen
& TH Dao. 2000. Identification of regional soil quality
factors and indicators: I. Central and southern high plains. Soil Sci. Soc.
Am. J. 64: 2115-2124.
Bremner, JM. 1996.
Nitrogen Total. In: DL Sparks (ed).
Methods of Soil Analysis. Chemical
Methods. Part 3. American
Society of Agronomy Inc.
Díaz Zorita, M; V Fernández Canigia & GA Grosso. 2001. Applications of foliar fertilizers containing glycinebetaine improve wheat yields. J. Agron. Crop Sci. 186: 209-215.
Di Rienzo, JA; F Casanoves; MG Balzarini; L González; M Tablada & CW Robledo. 2013. InfoStat versión 2013. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba. Argentina.
Fageria, NK; MP Barbosa Filho; A Moreira & CM Guimaraes. 2009. Foliar fertilization of crop plants. J. Plant Nutr. 32: 1044-1064.
Fagioli, M & A Bono. 1982. Contenido proteico del grano de trigo. Publ. Tec. N° 22. EEA Anguil, INTA.
Fernández, V; T Sotiropoulos & P Brown. 2013. Fertilización Foliar:
Principios Científicos y Experiencias de Campo. In:International Fertilizer
Industry Association (ed) pp 81-88.
Fox, RH; WP Piekielek &
KM Macneal. 1994. Using
a chlorophyll meter to predict nitrogen fertilizer needs of winter wheat. Comm. Soil Sci. Plant Anal. 25: 171-181.
Galantini, JA; R Fernández; G Minoldo; MR Landriscini; R Kiesssling & R Rosell. 2004. Fertilización del trigo con N y S en suelos bajo siembra directa del S y SO Bonaerense. Actas VI Congr. Nac. de Trigo. UNS-INTA (ed). Pp.141. Bahía Blanca, Argentina.
Galantini, JA; MR Landriscini & JO Iglesias. 2014. Efectos de largo plazo de la siembra directa en el SO Bonaerense: respuesta a la aplicación de N y su eficiencia de uso. Pp. 15-22. En: JA Galantini (ed). Ciencia y experiencia para una siembra directa sustentable en los ambientes frágiles del S y SO Bonaerense. Rev. Técnica AAPRESID. 96 pp.
Garrido-Lestache,
E; RJ López-Bellido & L López-Bellido. 2004. Effect
of N rate, timing and splitting and N type on bread-making quality in hard red
spring wheat under rainfed Mediterranean conditions. Field
Crops Res. 85: 213-236.
Gooding, MJ; PS Kettlewell
& TJ Hocking. 1991. Effects of urea alone or with
fungicide on the yield and breadmaking quality of
wheat when sprayed at flag leaf and ear emergence. J. Agr.
Sci. Camb. 117: 149-155.
Gooding, MJ & WP Davies. 1992. Foliar urea fertilization of cereals: a review. Fertilizer Res. 32: 209-222.
Landrisicni, MR; JA Galantini & JM Martínez. 2014. Estrategias de fertilización con nitrógeno en trigo en la región pampeana. Pp 3945. En: JA Galantini (ed). Ciencia y experiencia para una siembra directa sustentable en los ambientes frágiles del S y SO Bonaerense. Rev. Técnica AAPRESID. 96 pp.
Laurent, G; MA Lázzari & R Victoria. 1996. Balance del nitrógeno del fertilizante aplicado al trigo en dos épocas diferentes. Ci. Suelo 14: 7-11.
Loewy, T. 1990. Fertilización nitrogenada del trigo en el sudoeste bonaerense. II. Respuesta en la calidad del grano. Ci. Suelo 8: 57-65.
Loewy, T. & MM Ron. 2008. Fertilización nitro-azufrada, expresión del índice de verdor y rendimiento del nitrógeno en trigo. VII Congreso Nacional de Trigo. Santa Rosa, Argentina.
López-Bellido, L; V Muñoz-Romero; J Benítez-Vega; P Fernández-García; R Redondo & RJ López-Bellido. 2012. Wheat response to nitrogen splitting applied to a Vertisol in different tillage systems and cropping rotations under typical Mediterranean climatic conditions. Eur. J. Agron. 43: 24-32.
López-Bellido, L.; RJ
López-Bellido; JE Castillo & FJ López-Bellido. 2000.
Effects of tillage, crop rotation and nitrogen fertilization on wheat under rainfed Mediterranean conditions. Agron. J. 92:
1054-1063.
McDonald, GK. 1992. Effects of nitrogenous fertilizer on the growth,
grain yield and grain protein concentration of wheat. Aust
J. Agric. Res. 43: 949-967.
Moss, HJ; CW Wrigley; F Mac Ritchie & PJ Randall. 1981.
Sulfur and nitrogen fertilizer effects on wheat. II. Influence on grain
quality. Aust. J. Agric. Res. 32: 213-216.
Mulvaney, RL. 1996. Nitrogen
Inorganic Forms. In: DL Sparks (ed).
Methods of Soil Analysis. Chemical
Methods. Part 3. Pp. 1123-1184. ASA.
Recous, S & JM Machet.
1999. Short-term immobilization and crop uptake of fertilizer nitrogen applied
to winter wheat: effect of date of application in spring. Plant Soil 206:
137-149.
Rhee, KC. 2001. Determination of total nitrogen. In: R Wrolstad (ed).
Current protocols in food analytical chemistry. Wiley & Sons .New
Reussi Calvo, NI & HE Echeverría.
2006. Estrategias de fertilización nitrogenada en trigo: balance hídrico para
el sur bonaerense. Ci.
Suelo 24: 115-122.
Rosell, RA, JC Gasparoni & JA Galantini. 2001. Soil organic matter
evaluation. In:R Lal, etal. (eds)Assessment
Methods for Soil Carbon (ed).
Serie Advances in Soil Science, Chapter 21, pp.
311-322.
Sarandón, S & DO Caldiz. 1990. Effects of varying nitrogen supply at different growth stages on nitrogen uptake and nitrogen partitioning efficiency in two wheat cultivars. Fert. Res. 22: 21-27.
Sarandón, S; M Zuluaga
& S Golik, 2000. Rendimiento, acumulación y
partición del N en 2 cultivares de trigo según el momento de aplicación y tipo
de fertilizante utilizado. XVII Congreso Argentino de
Soil Survey Staff. 2010. Keys
to Soil Taxonomy, 11th Ed. USDA-Natural Resources Conservation Service,
Washington, DC, EEUU. 374 pp.
Satorre, EH & GA Slafer.
1999. Wheat production systems of the
Sharma, S. 1996. Applied Multivariate Techniques.
Editorial John Wiley and Sons, Nueva York, EEUU.
Tea, I; T Genter;
Wooding, AR;
Cereal Chem. 77: 798-807. Woolfolk,
CW; WR Raun; GV Johnson; WE Thomason; RW Mullen;
KJ Wynn & KW Freeman.
2002. Influence of late-season foliar nitrogen applications on yield and grain
nitrogen in winter wheat. Agron. J. 94: 429-434.
Yohannes, Y & J Hoddinott. 1999. Classification and regression trees: An
introduction. Technical Guide 3. International Food
Policy Research Institute.
Zadoks, JC; TT Chang & CF Konzak.
Zalba, P & JA Galantini. 2007. Improved soil tests methods for available phosphorus in acid, neutral and alkaline soils. Commun. Soil Sci. Plant Anal. 38: 1579-1587.[/other][/back][/article]