[article pii="nd" doctopic="oa" language="es" ccode="conicyt" status="1" version="4.0" type="ilus gra map tab" order="11" seccode="cds010" sponsor="nd" stitle="Cienc. suelo" volid="35" issueno="1" dateiso="20170600" fpage="117" lpage="134" pagcount="18" issn="1850-2067"]MANEJO Y CONSERVACIÓN DE SUELOS Y AGUAS. RIEGO Y DRENAJE
[front][titlegrp][title language="es"]Napa freática[/title]: [subtitle]Dinámica, variables de control y contenido de nitratos en suelos de pampa arenosa[/subtitle][/titlegrp]
[authgrp][author role="nd" rid="a01 a02" corresp="n" deceased="n" eqcontr="nd"][fname]Gabriel G[/fname] [surname]Vázquez Amabile[/surname][/author]*1-2; [author role="nd" rid="a01" corresp="n" deceased="n" eqcontr="nd"][fname]Nicolas[/fname] [surname]Bosch[/surname][/author]1; [author role="nd" rid="a03" corresp="n" deceased="n" eqcontr="nd"][fname]Alejandra P[/fname] [surname]Ricca[/surname][/author]3; [author role="nd" rid="a03" corresp="n" deceased="n" eqcontr="nd"][fname]Dante E[/fname] [surname]Rojas[/surname][/author]3; [author role="nd" rid="a01" corresp="n" deceased="n" eqcontr="nd"][fname]María L[/fname] [surname]Ortiz de Zárate[/surname][/author]1; [author role="nd" rid="a01" corresp="n" deceased="n" eqcontr="nd"][fname]Joaquín[/fname] [surname]Lascombes[/surname][/author]1; [author role="nd" rid="a01" corresp="n" deceased="n" eqcontr="nd"][fname]María F[/fname] [surname]Feiguín[/surname][/author]1 & [author role="nd" rid="a03" corresp="n" deceased="n" eqcontr="nd"][fname]Diego[/fname] [surname]Cristos[/surname][/author][/authgrp]3
1 [aff
id="a01" orgname="Asociación Argentina de Consorcios Regionales
de Experimentación Agrícola" orgdiv1="Unidad de Investigación y
Desarrollo"]Asociación Argentina de Consorcios Regionales de Experimentación
Agrícola (AACREA) - Unidad de Investigación y Desarrollo Sarmiento 1236 5to
piso (1041) [city]Buenos Aires[/city] [country]Argentina[/country][/aff]
2 [aff id="a02"
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Bosques"]Univ. Nacional de La Plata-Escuela de Bosques. Posgrado en
Manejo Integral de Cuencas Hidrográficas, Diag 113 y 18 S/N ([zipcode]1900[/zipcode])
[city]La Plata[/city],
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3 [aff id="a03"
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Alimentos"]INTA-CIA, Instituto de Tecnología de Alimentos - [city]Castelar[/city],
[state]Buenos Aires[/state],
[country]Argentina[/country][/aff]
*Autor de contacto: gvazquez@crea.org.ar
[bibcom][hist]Recibido: [received
dateiso="20160721"]21-07-16[/received]
Recibido con revisiones: [revised
dateiso="20161226"]26-12-16[/revised]
Aceptado: [accepted
dateiso="20170104"]04-01-17[/accepted][/hist]
RESUMEN
[abstract language="es"]A fin de estudiar la dinámica y control de la napa freática y el contenido de nitratos, en lotes agrícolas del Oeste bonaerense, se analizaron registros de ocho años de nivel freático y muestras de agua extraídas durante dos años. El modelo hidrológico DRAINMOD fue calibrado y validado en base a registros de freatímetros instalados en 12 lotes agrícolas, ubicados en un radio de 100 km. Las curvas de retención hídrica requeridas por el modelo fueron estimadas mediante funciones de pedotransferencia. Un segundo conjunto de freatímetros fue instalado en noviembre del 2011 para el muestreo mensual y análisis de la evolución del contenido de nitratos bajo diferentes cultivos en posiciones de loma, media-loma y bajo, durante dos campañas agrícolas. DRAINMOD fue evaluado para ser utilizado en la estimación del impacto de la variación climática interanual, uso de tierras y estructuras de control sobre la profundidad de la napa. En este aspecto, se analizaron estrategias de control del nivel freático, combinando drenes subterráneos con el nivel de consumo de rotaciones agrícolas y pasturas en toposecuencias. Considerando la totalidad de las observaciones, en calibración, el modelo predijo la profundidad de la napa con un error medio de 25 cm y una eficiencia (Nash-Sutcliffe) promedio de 0,88. Mientras que en validación el error medio fue de 39 cm y la eficiencia media fue de 0,73. Respecto a la concentración de N-NO3 en agua se observó un efecto significativo de la posición en el paisaje y de la profundidad de la napa. El 52% de las muestras superaron los 10 mg L-1, independientemente de la dosis de N aplicado como fertilizantes, y mayormente relacionado a las excesivas precipitaciones del invierno del año 2012.Esto implicaría que una proporción significativa de nitratos lixiviados, provendría del proceso natural de mineralización del carbono orgánica del suelo.[/abstract]
Palabras clave: [keygrp scheme="nd"][keyword type="m" language="es"]Drainmod[/keyword]; [keyword type="m" language="es"]Nitrógeno[/keyword]; [keyword type="m" language="es"]Modelo hidrológico[/keyword]; [keyword type="m" language="es"]Drenaje subterráneo[/keyword][/keygrp].
Groundwater table dynamics, control variables and nitrate loads in agricultural soils of western pampas
ABSTRACT
[abstract language="en"]Groundwater table depth and nitrate (NO3-N) concentration were studied in agricultural fields, in western Buenos Aires Province, Argentina. DRAINMOD, a process-based and field-scale hydrological model was calibrated and validated for studying groundwater table depth control strategies, at 12 farms located within a radius of 100 km, using records from 2004 to 2012. Pedotransfer functions were evaluated and applied to setup model inputs. A second set of observation wells were installed in 2011 to take monthly groundwater samples for studying NOsub -N concentration under different crops, at three landscape positions (upper, middle and lower hill) at seven farms. Model performance was evaluated in order to be used as a decision support system to estimate the impact of potential management, land use and climate scenarios, on groundwater table dynamics. Likewise, groundwater control strategies were analyzed for agricultural sandy soils of Western Pampa, combining tile drains, crop rotations and pastures, on the landscape. All observations considered, DRAINMOD predicted daily groundwater table depth with an average Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) of 0.88, and an average RMSE of 25 cm. At validation, the model presented an average RMSE of 39 cm and NSE of 0.73. Drainmod was also used to estimate groundwater table changes under different land use changes, As for NO3-N concentration, a significant effect of the landscape position and water table depth was observed. Considering 10 mg L-1 NO3-N as a standard limit, 52% of the observations exceeded this value, regardless N fertilization rates and mostly related to unusual precipitations events during winter 2012. Results showed that a significant proportion of leached nitrate would came from the natural process of mineralization of soil organic matter.[/abstract]
Key words: [keygrp scheme="nd"][keyword type="m" language="en"]Drainmod[/keyword]; [keyword type="m" language="en"]Tile drainage[/keyword]; [keyword type="m" language="en"]Nitrogen[/keyword]; [keyword type="m" language="en"]Hydrologic model[/keyword][/keygrp][/bibcom].[/front]
[body]INTRODUCCIÓN
La napa o capa freática es una variable interés
en cuencas rurales. Su cercanía a la superficie puede afectar el desarrollo de
los cultivos (Nosseto et al., 2009, Stone and Ekwue, 1993; Brisson et
al., 2002), el tráfico de maquinarias (Paul & De Vries, 1979) y la
salinidad del suelo (Northey et al., 2005; Jobaggy & Jackson. 2000 y
2007).
Algunos autores han estudiado, en región pampeana, la influencia recíproca
entre la vegetación y la napa freática sobre los flujos de descarga y recarga
del agua subterránea (Nosseto et al., 2009), siendo aún relevante su
estudio para la comprensión de estas interacciones complejas. La variabilidad
del nivel freático es un punto importante en el terreno del manejo de sistemas
agrícolas (Viglizzo et al., 2009), especialmente en Pampa Arenosa donde
el balance precipitación-evapotranspiración está estrechamente relacionado con
su fluctuación (Kruse et al., 2001).
Por otro lado, la producción agrícola también puede afectar la dinámica y la
calidad del agua de la napa por transporte de nutrientes o agroquímicos
(Portella et al., 2006 y 2009; Vázquez Amabile et al., 2014).
Teniendo en cuenta estos aspectos, es importante aumentar el conocimiento local
de la dinámica de la napa, su oscilación y contenido de nitratos, como asi
también analizar estrategias de manejo para uso y control. Contar con
herramientas de predicción confiables, que permitan estimar el riesgo de
ascensos freáticos es relevante para la toma de decisiones, teniendo en cuenta
la sustentabilidad ambiental y económica de los sistemas de producción.
El uso de modelos hidrológicos constituye una valiosa herramienta para estimar
el impacto de variaciones climáticas interanuales o de la implementación de
prácticas de manejo, en diferentes tipos de suelos, y así prevenir potenciales
consecuencias ambientales y económicas. Este tipo de modelos permiten no
solamente evaluar el comportamiento local de las variables intervinientes, sino
también tecnologías implementadas en otras regiones (Kruse & Zimmermann,
2002). Sin embargo, es importante tener presente que todo modelo matemático,
previamente a ser utilizado, debe ser evaluado y validado localmente
(Passioura, 1996). Analizar la habilidad de un modelo hidrológico para predecir
el comportamiento de la napa freática, estrategias de control y otras variables
de interés, en lotes de producción agrícola en región pampeana, sigue siendo un
tema de estudio.
Un modelo de interés para ser aplicado en región pampeana, especialmente Pampa
Arenosa, es el modelo DRAINMOD (Skaggs, 1980; Youseff et al., 2006), el
cual no ha sido aún evaluado en nuestro país. DRAINMOD permite estimar la
oscilación de la profundidad de la napa freática, la concentración de N y
transporte de sales a escala de potrero, junto a otras variables tales como el
rendimiento relativo de cultivos y traficabilidad de la maquinaria. Dicho
modelo permite también dimensionar estructuras de drenaje subterráneo, de
potencial implementación en lotes agrícolas de nuestro país, como así también
el impacto del tipo de uso de suelo (agrícola o ganadero) y de las variaciones
anuales de las precipitaciones, sobre la profundidad de la napa. Si bien el uso
de drenajes subterráneos para el control de la napa freática no ha sido
adoptado para cultivos extensivos en nuestro país, es utilizado desde hace
décadas en sistemas agrícolas en los EEUU (USDA, 1987).
Otro aspecto de interés en relación a la evaluación de DRAINMOD, es el
potencial acople, propuesto por Skagss et al. (2012), de este modelo con
los modelos de cultivo incluidos en DSSAT (Jones et al., 2003),
validados en nuestro país por varios autores (Calderini et al.,1994;
Travasso & Magrin, 1998).
El presente trabajo está enfocado en el estudio de la dinámica de la napa
freática y el contenido de nitratos, en lotes de producción de Pampa Arenosa,
en base a tres objetivos específicos : a) Calibrar y validar un modelo de
simulación para predecir la oscilación de la profundidad de la napa freática en
suelos bajo uso agrícola; b) analizar el impacto de dos estrategias de control
de la napa freática: consumo de agua por cultivos y estructuras de drenaje
subterráneo; c) analizar la variación del contenido de nitratos en la napa
freática a lo largo del año y su relación con el manejo del cultivo y la
posición en el paisaje.
En relación a los primeros dos objetivos, se trabajó con el modelo DRAINMOD
cuyas predicciones de profundidad de napa fueron contrastadas con observaciones
realizadas en un periodo de ocho años. Con respecto al tercer objetivo, se
analizó la concentración de nitrógeno como nitrato (N-NO3) en la
napa, en freatímetros instalados en posiciones de loma, media loma y bajo,
durante dos campañas agrícolas. La relación de este último objetivo con los dos
primeros, reside en la importancia de conocer el comportamiento de esta
variable a la hora de pensar en estrategias de drenaje, a fin de prevenir
impactos negativos por transporte de N en solución a ecosistemas acuáticos.
MATERIALES Y METODOS
Área de Estudio
El estudio se llevó
a cabo utilizando registros de dos conjuntos de freatímetros instalados en
lotes de producción de los partidos de Rivadavia, Trenque Lauquen, Guaminí,
Pehaujó y Bolívar, del oeste de la provincia de Buenos Aires (Fig.
1). Los suelos presentes fueron principalmente molisoles, arenosos y
profundos, clasificados como Hapludoles. De los doce sitios de estudio, siete
correspondieron a suelos Hapludoles énticos (Serie Bolívar), tres a Hapludoles
típicos (Serie Piedritas) y dos a Hapludoles Thapto-árgicos (Serie Carlos
Salas) (GeoINTA, 2012).
Figura 1. Área de Estudio.
Figure 1. Study Area.
Esta región abarca un área
representativa de la ‘‘Pampa húmeda’’, caracterizada
por un relieve plano a suavemente ondulado de suelos arenosos y médanos. Este
paisaje carece de una red definida de drenaje, de tal modo que el agua
procedente de precipitaciones mayormente infiltra recargando el suelo y
provocando ascensos de la napa freática, y en menor medida escurre
concentrándose en depresiones (bajos y lagunas). Este proceso de recarga del
acuífero superficial varia moderadamente entre el invierno y el verano, pero
puede cambiar abruptamente en períodos con excesivas precipitaciones, causando
encharcamiento, aumento de los cuerpos superficiales de agua, e incluso
inundaciones (Aragón et al., 2010; Kruse et al., 2001 y 2006).
El clima de la región es templado con una temperatura media anual de 16 0C
y una ETP anual de 1250 mm. La precipitación media anual depende de los
períodos considerados, pero para el período 2000-2012, la media anual fue de
950 mm. No obstante, hubo diferencias entre años, con 655 mm en 2005 y un pico
de 1350 mm en el 2002. Estas variaciones provocaron ascensos y descensos en los
niveles freáticos de los distintos sitios de estudio.
Breve descripción del
modelo
DRAINMOD es un
modelo unidimensional y físicamente basado desarrollado para describir la
hidrología de suelos pobremente y artificialmente drenados. El modelo se basa
en el balance de agua del perfil de un suelo pobremente drenado correspondiente
a un lote de producción (Skaggs et al., 2012). La tasa de infiltración
es calculada a paso diario y sub-diario en base a la ecuación de Green y Ampt
(Green & Ampt, 1911). El modelo permite calcular el balance hídrico de un
suelo para largas series de registros climáticos y predecir el efecto del
drenaje, y prácticas de manejo asociadas, sobre la profundidad de la napa
freática, el régimen hídrico del suelo y el rendimiento de los cultivos. A
pesar de ser ‘‘unidimensional’’, el modelo contempla el
flujo horizontal subterráneo, denominado ‘‘downslope
seepage’’, en función del gradiente topográfico.
DRAINMOD requiere datos climáticos de temperatura diaria mínima y máxima, y
datos sub-diarios de precipitación y eventualmente evapotranspiración potencial
diaria. En cuanto a los datos de entrada de suelo, el modelo requiere la curva
de retención hídrica de cada capa de suelo y la conductividad hidráulica
saturada (Ksat). Estos datos de suelo, pueden estimarse mediante funciones de
pedotransferencia en base a la textura del suelo (Salazar et al., 2008)
y son utilizados por DRAINMOD para estimar parámetros de infiltración y la
relación entre volumen drenable y profundidad de la napa freática.
Como se representa en la Figura 2, DRAINMOD permite
calcular el efecto de la profundidad (d) y distancia entre drenes (L) de un
sistema de drenaje subsuperficial, sobre la profundidad de la napa y otras
variables relacionadas.
Figura 2. Principales procesos hidrológicos
considerados por Drainmod (Skaggs et al., 2012).
Figure 2. Principal hydrologic
processes considered by Drainmod (Skaggs et al., 2012).
Registros utilizados y
entradas del modelo
Las predicciones de
profundidad de napa fueron contrastadas con observaciones realizadas durante el
período 2004-2013, en freatímetros ubicados en 12 establecimientos del oeste de
Bs As. Dichos registros fueron utilizados en los procesos de calibración y
validación y en el análisis de estrategias de control de la napa freática.
Los datos climáticos utilizados provinieron de registros horarios obtenidos con
estaciones meteorológicas automáticas localizadas cercana a los freatímetros.
La ETP diaria fue calculada por DRAINMOD en base a los inputs de temperatura
máxima y mínima diarios para cada sitio, según el método de Thornwaite. Los
factores mensuales de ETP del modelo fueron ajustados a 0,9 para los meses de
diciembre, enero y febrero, por observarse un mejor ajuste en los meses de
verano en los distintos años y en todos los sitios.
Las curvas de retención hídrica y Ksat de los distintos horizontes fueron
calculados para los distintos suelos aplicando las funciones de
pedotransferencia (FPT) propuestas por Saxton & Rawls (2006). Los sitios de
estudio y las series suelos correspondientes, se detallan en la Tabla
1.
Tabla 1. Descripción de los suelos presentes
en los sitios de observación según posición en el paisaje y descripción de
series según GeoINTA (2012).
Table 1. Soil series according to
GeoINTA (2012) and lansdscape position at study sites.
Sin embargo, previamente al uso de FPT para la estimación de la curva de retención hídrica, se corroboró la eficiencia de las FPT para los suelos del área de estudio. Un conjunto de 173 muestras de suelos arenosos, fueron usadas para analizar el ajuste entre las mediciones de humedad a -33 kPa y -1500 kPa realizadas en laboratorio, y las predicciones de las FPT de Saxton y Rawls (2006), para estos potenciales mátricos.
Calibración y Validación
del modelo
DRAINMOD requiere los
archivos de entrada de suelo para calcular la relación
‘‘Profundidad de la napa-Volumen de drenaje’’ del
perfil completo, denominada WTD-DV (Water Table Depth-Drainage Volume), la cual
es utilizada para su calibración. El volumen de drenaje (DV) es el espacio
poroso que almacena agua entre capacidad de campo (-33 kPa) y saturación. El
volumen de drenaje total del perfil está relacionado con la profundidad de la
napa, siendo el mismo igual a cero por debajo del nivel freático, en ausencia
total de aire en los macro poros.
Dicha curva puede ser calibrada en forma iterativa, ajustando la relación entre
volumen de drenaje y profundidad de napa, a través de comparaciones sucesivas
entre las predicciones del modelo y los registros de los pozos de observación de
cada sitio.
A fin de estimar la performance del modelo a paso diario, el proceso de
calibración y validación se realizó contrastando las salidas
‘‘diarias’’ del modelo con los registros
‘‘diarios’’ de cada sitio. En algunos sitios los
niveles freáticos fueron relevados cada 7 dias y en otros cada 30 días.
El total de registros fue dividido en dos sub-conjuntos: uno para calibración y
otro para la validación del modelo. En los sitios 30 de Agosto, El Porvenir,
Las Casuarinas, La Guarida y La Mirta, los primeros años de registros se usaron
para calibrar el modelo y los últimos años se reservaron para la validación del
modelo calibrado. En el sitio Magdala, debido a que se contaba con dos años de
registros (2010-2012) en 6 freatímetros, se separaron los registros de tres
freatímetros para calibrar y el resto para validación.
El contraste de las observaciones con las predicciones del modelo, fue
realizado mediante el cálculo de los coeficientes de correlación de Pearson
(r), el coeficiente de Nash-Sutcliffe (Nash & Sutcliffe, 1970) y la raíz
cuadrada del error medio cuadrático (RMSE). El coeficiente de Pearson permite
inferir el grado de ajuste de DRAINMOD para reproducir la oscilación temporal
de la profundidad de napa, en los períodos de calibración y validación. El
coeficiente de Nash-Sutcliffe (R2 N) permite cuantificar la
eficiencia del modelo, estimando el ajuste a la línea 1a1 al confrontar
gráficamente los valores observados versus los puntos predichos por el modelo.
Este coeficiente varia - ∞ y 1. Un valor de R2 N = 1
indicaría una predicción perfecta, resultando en un ajuste perfecto entre las
observaciones y los valores predichos. Un valor R2 N =0,
indica que la media de las observaciones es tan buen predictor como el modelo
y, por lo tanto, un valor positivo indicaría que el modelo es un mejor
predictor que la simple ‘‘media’’ de los valores
observados. Un valor negativo indicaría que la media sería un mejor predictor
que el modelo evaluado.
La calibración se realizó para cada sitio ajustando iterativamente la curva
WTD-DV, hasta conseguir el máximo valor de R2 N. Una vez
terminado dicho proceso, se procedió a correr el modelo para el período de
validación, evaluando así su habilidad de predicción una vez calibrado.
Previamente a la calibración de la curva WTD-DV se ajustaron otros parámetros
del modelo, tales como: Profundidad inicial de la napa (W), distancia desde la
superficie a la capa impermeable (H), grado (S) y largo (L) de la pendiente.
Determinación de
escenarios
Una vez finalizada
la validación, el modelo fue utilizado para evaluar el efecto del consumo de la
biomasa vegetal y de drenes subterráneas sobre el nivel freático para una serie
de 40 años. A tal fin, se evaluaron distintos escenarios de manejo: dos
rotaciones agrícolas continuas, con y sin doble cultivo denominadas
‘‘rotación 1’’ (maíz-soja) y ‘‘rotación
2’’ (maíz-trigo/soja 2da); ambas rotaciones con drenajes
subterráneos y uso continuo con pasturas sin drenaje.
Para esto último, se configuraron archivos de entrada
‘‘.PET’’, calculando el consumo diario correspondiente
a los distintos cultivos, resultante del producto entre el Kc del cultivo en
distintos estados fenológicos (Allen et al., 1998) y de la ETP,
calculada por fuera del modelo según el método de Priestley Taylor, en base a
datos históricos climáticos diarios, relevados en la estación experimental INTA
Gral Villegas para el período 1973-2013.
La condición inicial fue la misma para todos los escenarios, partiendo de un
nivel freático de 150 cm de profundidad, para el sitio validado
‘‘La Guarida’’ en posición de media loma. Mediante el
uso DRAINMOD se evaluaron configuraciones de drenaje bajo uso agrícola,
variando la profundidad (120 y 150 cm) y distancias entre drenes (50, 100 y 150
m).
Determinación de
contenido de N
Con el objetivo de
conocer la variación del nivel de nitratos en la napa freática, un segundo
conjunto de 19 freatímetros fue instalado, en octubre de 2011, dentro de la
misma área de estudio. Los mismos fueron instalados en siete lotes agrícolas en
posiciones del paisaje: loma, media-loma y bajo, con el fin de tomar
periódicamente muestras de agua y registrar las variaciones de profundidad del
acuífero superficial.
Los registros utilizados corresponden a muestras mensuales tomadas durante 17
meses desde noviembre del 2011 a marzo del 2013. La Tabla 2
describe para cada freatímetro su posición en el paisaje, la secuencia de
cultivos del período analizado y el N aplicado.
Tabla 2. Detalle de los sitios donde se
establecieron freatímetros para el muestreo y determinación de nitratos en
napa: posición en el paisaje, cultivos y N aplicado como fertilizante.
Table 2. Site Description for
groundwater wells installed for N sampling: landscape position, crop sequence
and applied N as fertilizer for 2011-12 and 2012-13 seasons.
Estos pozos de observación
se ubicaron dentro de los lotes de producción para asegurar que los
fertilizantes fueran aplicados en el área de recarga de la napa freática. Los
suelos de estos sitios de muestreo fueron también Hapludoles bien drenados a
‘‘algo excesivamente drenados’’.
El muestreo y las mediciones se realizaron mensualmente y las muestras de agua
se conservaron en frío para su posterior envío al laboratorio y determinación
de N como nitrato(N-NO3). Previamente a la extracción de muestras,
se procedió al purgado de los pozos mediante una bomba manual, con el fin de
remover el agua alojada en la perforación, esperando su recarga para luego
extraer la muestra. El muestreo se extendió por 17 meses, abarcando dos
campañas agrícolas y los resultados presentados corresponden al periodo
noviembre 2011 a marzo del 2013.
Para el análisis estadístico de las observaciones se ajustó un modelo mixto
considerando la posición en el paisaje como efecto fijo, profundidad de napa
como covariable y el freatímetro como efecto aleatorio. Incluir freatímetro
permite modelar la correlación de las observaciones realizadas sobre un mismo freatímetro.
La estimación de las medias de concentración de N-NO3 para cada
nivel de paisaje fueran obtenidas a partir de la metodología de modelos mixtos
(Mejor Estimador Lineal Insesgado Empírico) y comparadas vía mínima diferencia
significativa al 5%.
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Calibración y Validación del modelo
Calidación de las FPT utilizadas
Como se mencionó anteriormente, las
funciones de pedotransferencia (FPT) propuestas por Saxton & Rawls (2006) fueron
evaluadas previamente a ser utilizadas en la estimación de las curvas de
retención hídrica y Ksat de los distintos suelos.
En este aspecto, Borin et al. (2000) evaluaron a DRA-INMOD comparando
determinaciones de las propiedades hidráulicas de suelos con las curvas de
retención y la Ksat calculadas mediante FPT. Los autores concluyeron que el
modelo fue capaz de describir las fluctuaciones de la napa y la descarga drenes
subterráneos, utilizando conjuntos limitados de datos. Más recientemente, Abdelbaki
& Youssef (2010) también evaluaron la factibilidad de aplicar DRAINMOD
estimando las propiedades hidráulicas de los suelos mediante FPT, obteniendo
buenos resultados con suelos de los EEUU. En la Argentina, Landini et al.
(2007) evaluaron la FPT de Saxton & Rawls (2006) para estimar los
parámetros de infiltración de la ecuación de Green and Ampt, hallando muy
buenos ajustes en molisoles del noreste de la provincia de Buenos Aires.
En el presente estudio, en los primeros 40 cm, con contenidos de arena del 70%
y 12,5% de arcilla, las FPT ajustaron a las determinaciones con valores de
eficiencia Nashsutcliffe (R2 N) de 0,50 para capacidad de
campo (-33 kPa) y 0,55 para punto de marchitez (-1500 kPa) (Fig.
3). En las muestras de suelo de 40 a 200 cm de profundidad, con 77% de
arena y 9,5% de arcilla, la eficiencia fue de 0,43 para capacidad de campo (-33
kPa) y 0,24 para punto de marchitez (-1500 kPa).
Figura 3. Humedad volumétrica medida en
laboratorio y predicha por las funciones de pedotransferencia (FPT) de Saxton
and Rawls (2006), en muestras de suelo tomadas de 0 a 40 cm, a succiones de
1500 kPa y 33 kPa.
Figure 3. Volumetric water content
measured and predicted by PTF (Saxton and Rawls, 2006) for soil samples from
0-40 cm, at 1500 and 33 kPa.
La mayor distancia entre los valores predichos por FPT y determinaciones a laboratorio correspondieron al punto de marchitez (-1500 kPa) en capas profundas (40 a 200 cm), donde las FPT subestimaron la humedad volumétrica en un 27% respecto a los valores observados.
Calibración y Validación de la
profundidad de la napa freática
La Figura 4
presenta las curvas calibradas para las series de suelo Bolívar y Piedritas, en
los sitios 30 de Agosto y Magdala.
Figura 4. Curvas ‘‘Profundidad de
napa-Volumen drenable’’ (WTD-DV), calibradas y calculadas por
DRAINMOD para las series de Bolívar (sitio 30 de Agosto) y Piedritas (Sitio
Magdala).
Figure 4.
Calibrated
and Drainmod computed WTD-DV curves for Bolivar and Piedritas Soil series.
Los resultados obtenidos en la calibración se detallan en la Tabla 3. Los valores de correlación (r) fueron elevados, indicando que el modelo reprodujo la dinámica de la napa en el tiempo (Fig. 5). Por su parte, el valor de R2 N varió entre sitios, pero el ajuste general fue muy bueno (0,88), considerando el total de observaciones y predicciones (n=1239), con un RMSE of 24,9 cm (Fig. 6).
Tabla 3. Eficiencia de Nash-Sutcliffe (R2N),
coeficiente de correlación de Pearson (r) y raíz cuadrada del error medio
cuadrático (RMSE) correspondientes al período de calibración del modelo
DRAINMOD para predecir profundidad de niveles freáticos para los sitios de
estudio.
Table 3. Model Performance at
calibration for Groundwater table depth. Nash-Sutcliffe efficiency (R2N)
, Pearson correlation coefficient and root mean square (RMSE).
Figura 5. Profundidad de la napa freática
observada y predicha por DRAINMOD en las posiciones de loma y media-loma en el
sitio La Guarida, en el período de calibración (2006-2010).
Figure 5.
Observed
and Drainmod Predicted water table depth for the upland and midslope wells, at
La Guarida (2006-2010).
Figura 6. Valores de Profundidad de la napa
freática observada versus valores predichos por DRAINMOD para todos los sitios
en el período de Calibración (a) y Validación (b).
Figure 6.
Observed
and Predicted Ground Water Table Depth for all site observations at Calibration
(a) and Validation (b).
En el proceso de validación, las predicciones de DRA-INMOD tuvieron un buen ajuste a los valores observados. Los resultados obtenidos en la validación se detallan en la Tabla 4. Siete de los ocho sitios validados presentaron coeficientes R2 N entre 0,44 y 0,90 para profundidad de napa diaria, En cuanto al ajuste general en el período de validación, el coeficiente R2 N fue de 0,73, considerando el total de observaciones y predicciones (n=747), con un RMSE de 39 cm (Fig. 6).
Tabla 4. Eficiencia de Nash-Sutcliffe (R2N), coeficiente
de correlación de Pearson (r) y raíz cuadrada del error medio cuadrático (RMSE)
correspondientes al período de validación del modelo DRAINMOD para predecir profundidad
de niveles freáticos para los sitios de estudio.
Table 4. Model Performance at
Validation for Groundwater table depth. Nash-Sutcliffe efficiency (R2N),
Pearson correlation coefficient and root mean square (RMSE).
Los coeficientes de correlaci ón entre los valores diarios predichos y los observados oscilaron entre 0,80 y 0,95, reflejando un buen acuerdo entre modelo y las observaciones en la variación temporal. La Figura 7 presenta las series de tiempo de profundidad de napa, en el período de validación, en las posiciones de loma y media loma, para el sitio La Guarida. Esta figura puede ser comparada con la Figura 5 que presenta este mismo sitio en el período de calibración, donde la napa se ubicó siempre por debajo de los 150 cm de profundidad. Sin embargo, en el período de validación el modelo pudo predecir valores de profundidad de la napa muy cercanos a la superficie para el año 2012, en ambas posiciones de loma y media loma.
Figura 7. Profundidad de la napa freática
diaria observada y predicha por DRAINMOD en las posiciones de loma y media-loma
en el sitio La Guarida, en el período de validación (julio 2010-abril 2013).
Figure 7. Validation Time series
for groundwater table at La Guarida site for Upland and Midslope observation
wells.
Si bien el modelo presentó buenos niveles de predicción, otros autores han encontrado incluso mejores ajustes. Sanoja et al. (1990) en los EEUU y Madramootoo et al. (1999) en Canadá reportaron errores medios de 15 y 20 cm, respectivamente, entre la profundidad de la napa predicha y la observada. Esto es promisorio por resultar una herramienta que puede ser de interés para el estudio de la dinámica del balance de agua y el transporte de sales y nitratos en otras regiones del país, bajo distintos escenarios de manejo.
Estrategias de Control de la profundidad
de la napa freática
En Pampa Arenosa, el nivel freático
tiene una importante correlación con la precipitación anual y condiciones locales
de saturación (Santa Cruz & Silva Busso, 2002). Por otro lado, la textura
arenosa determina un movimiento vertical predominante con una alta tasa de
infiltración y bajo nivel de escurrimiento superficial. Esto significa que el
exceso de precipitaciones en esta región se refleja en un ascenso de la zona
saturada y del nivel freático. En períodos con importante precipitación, el
grado de saturación promedio es una variable determinante en la acumulación de
excesos hídricos. El grado de saturación actual del suelo está relacionado al
consumo de agua de la cobertura vegetal.
En Pampa Arenosa, para poder controlar el nivel freático puede pensarse en
minimizar el grado de saturación, maximizando el consumo de agua y en
redistribuyendo excesos en forma artificial, mediante drenes subterráneos, en
virtud de la inexistencia de una red de drenaje definida, que permita una
salida ordenada de los excedentes a nivel de cuenca.
Mediante DRAINMOD se analizó el impacto de dos estrategias de control de la
napa freática: consumo de agua por cultivos y estructuras de drenaje
subterráneo, para el periodo 1973-2013.
La Figura 8 presenta la profundidad ‘‘media
anual’’ de la napa freática, para el sito La Guarida en posición de
media loma, bajo tres escenarios de manejo: ‘‘agricultura continua
actual’’, ‘‘agricultura continua con
drenaje’’ y ‘‘pastura continua’’. Como se
observa en el gráfico (Fig 8) ambos escenarios agrícolas
(rotaciones 1 y 2) se comportan en forma similar en períodos húmedos, como las
décadas del ‘80 y ‘90, presentando niveles freáticos por encima del
metro de profundidad. La ‘‘rotación 2’’ que incluye
doble cultivo en la mitad de los años, presenta un nivel medio de la napa algo
inferior a la ‘‘rotación 1’’ (maíz-soja), especialmente
en el período menos húmedo 2002-2011. Esta diferencia poco significativa entre
rotaciones agrícolas coincide con lo reportado por Mercau et al. (2015)
para la misma región, en el partido de Pehaujó.
Figure 8. Profundidad ‘‘media
anual’’ de la napa freática estimados con DRAINMOD para el periodo
1973-2013, en el sitio La Guarida-Media Loma, bajo diferentes escenarios de manejo:
dos rotaciones agrícolas continuas, ambas rotaciones con drenes subterráneos y
Pastura Continua.
Figure 8. Yearly average
groundwater table depth estimated by DRAINMOD for the period 1973-2012, under
different managements: undrained crop rotations, Tile-drained crop rotations
and undrained continuous pasture.
El uso con pastura continua, con un mayor
consumo anual de agua, presenta una profundidad media anual de la napa cercana
a los dos metros, oscilando siempre por debajo del metro y medio de profundidad.
La incorporación de drenes subterráneos a un metro y medio, permitiría mantener
la napa de dicha profundidad, bajo un uso de agricultura continua, mediante el
drenaje del agua de saturación. Esta tecnología permitiría continuar con una
rotación agrícola manteniendo la napa freática a una profundidad óptima y sin
riesgo de anegamiento.
La implementación de este tipo de tecnología implica contar con una red de
drenaje que permita evacuar los excedentes hídricos del sistema de drenaje, o
bien contar con áreas bajas, lagunas o reservorios, que puedan recibir dichos
excedentes, en forma controlada.
Por otro lado, el costo de instalación es relevante, siendo necesario un
análisis previo para definir la configuración del sistema de drenaje a
instalar, total o parcialmente, en un lote agrícola. El uso de modelos
hidrológicos permite realizar este tipo de cálculos. Para estimar la
configuración óptima de estas estructuras de control, se calculó con DRAINMOD
la eficiencia de drenes subterráneos ubicados en dos profundidades (120 cm y
150 cm) y a tres distancias entre drenes (50 m, 100 m y 150 m), para el caso
‘‘La Guarida’’ en posición de media loma. El diseño
óptimo de distancia y profundidad de drenes es un compromiso entre el costo de
instalación y el control esperado de la napa freática. El costo será mayor
cuanto menor sea la distancia entre drenes y mayor la profundidad de
instalación.
La Figura 9 presenta el nivel
‘‘diario’’ medio y el rango mínimo y máximo de la napa
freática analizado para el período de calibración y validación del modelo
(2006-2013) en el sitio La Guarida en posición de media loma. Dentro de las
configuraciones evaluadas, la más eficiente, considerando costos y beneficios,
resultó ser la de drenes subterráneos ubicados a 150 cm de profundidad y
distanciados a 100 m entre drenes. Esta disposición mantendría la napa entre el
150 cm y 200 cm con un ascenso máximo a 70 cm de la superficie del suelo, fuera
de la zona de riesgo de anegamiento, siendo además más económica que la
estructura de drenes espaciados a 50 m, que presenta un rango de control
similar. Por otro lado, al aumentar la distancia entre drenes de 100 m a 150 m,
el control es menos eficaz en períodos muy húmedos, aunque resulte más
económica su instalación.
Figura 9. Rango de variación de la
profundidad diaria de la napa freática según escenarios de manejo estimada con
Drainmod para el período 2004-2013.
Figure 9. Daily groundwater table
depth variability range under undrained agricultural crops, undrained pasture
and Tile-drain designs for agricultural crops, estimated by DRAINMOD for
2004-2013.
Si se considera el efecto del consumo de las
pasturas y de la instalación de estructura de drenaje, en lugares que lo
permitan, se pueden estudiar estrategias mixtas para establecimientos
agrícola-ganaderos de Pampa Arenosa.
En esta regi ón, el menor consumo de agua de los cultivos anuales, en
comparación con pasturas perennes, incrementa el riesgo de anegamiento por
ascenso del nivel freático, en años con precipitaciones superiores al promedio
histórico. El gráfico de la Figura 10 presenta el nivel
medio freático mensual estimado ‘‘retrospectivamente’’
con DRAINMOD, para el área de influencia del sito La Guarida en posición de
media loma, entre octubre de 1973 y abril del 2012, comparando tres escenarios
de manejo: ‘‘rotación 1’’,‘‘rotación 1 con
drenes a 150 cm espaciados a 100 m’’ y‘‘pastura perenne
continua’’. El escenario ‘‘rotación 1’’
presenta reiterados eventos de niveles freáticos cercanas a la superficie,
mientras que la pastura continua se mantiene mayormente por debajo de los 2 m
sin presentar ascenso a la superficie. Este comportamiento coincide con los
resultados reportados recientemente por Nosseto et al. (2015), en región
pampeana en 9 sitios encontrando niveles freáticos significativamente más
profundos bajo pastura respecto a rotaciones agrícolas con simple y doble cultivo
(4m, 1,5 m y 2,1 m, respectivamente).
Figura 10. Profundidad ‘‘media
mensual’’ de la napa freática estimada con DRAINMOD para el período
1973-2012 para el sitio La Guarida posición media loma, bajo tres escenarios de
manejo seleccionados: Rotación agrícola continua, Rotación agrícola con drenes
subterráneos a 150 cm separados a 100 m y Pastura continua.
Figure
10.
Monthly average groundwater table depth estimated by DRAINMOD for the period
1973-2012, under different 3 selected managements: undrained crop rotation,
Tile-drained crop rotation (drains depth 150 cm ,100 m distance) and undrained
continuous pasture.
Considerando los partidos del área de
estudio: Bolívar, Daireaux, Guaminí, Hipólito Irigoyen, Pehaujó, Rivadavia y
Trenque Lauquen, se observa que en 1970, el área agrícola representaba un 18%
de la superficie total de estos partidos, subiendo gradualmente al 25% en 1990.
Mientras que en el período 1990-2012 el área efectiva cosechada se incrementó
fuertemente pasando a ocupar el 44% del área total (SIIA, 2015). Esto
implicaría un mayor riesgo de anegamientos por ascenso freáticos debido al
aumento del área sembrada y la disminución de área ocupada por pasturas en los
mencionados partidos. Sin embargo, estoúltimo no puede afirmarse y merecería
ser estudiado.
La Figura 10 permite observar que el uso con pastura
mantiene el nivel freático unos 150 a 200 cm por debajo del nivel bajo uso
agrícola. Similarmente, la instalación de drenes subterráneos ubicados a 150 cm
y espaciados a 100 metros mantuvo la napa entre 100 y 150 cm por debajo del
nivel freático bajo uso agrícola convencional. Ambos casos, uso con pastura y
drenaje subterráneo, presentan una zona no saturada de mayor espesor
permitiendo almacenar excesos en momentos de altas precipitaciones.
El efecto beneficioso del mayor consumo con pasturas es especialmente relevante
en años húmedos. En el período 1973-2012, la evapotranspiración anual de la
‘‘rotación 1’’ fue de 780 mm, mientras que en pastura
fue de 904 mm, dando una diferencia promedio de 124 mm año-1, que en
la rotación agrícola tiene un efecto acumulativo mayor que en los ciclos con
pasturas. Esta diferencia es contrastante al comparar años extremos. La Figura 11 presenta la precipitación promedio y la ET de la
‘‘rotación 1’’ y la pastura, para dos campañas
agrícolas extremas: 2008-2009 y 2001-2002, observándose que el cultivo pudo
utilizar más agua almacenada en el perfil en el año seco, mientras que la
pastura fue capaz de utilizar el agua precipitada y almacenada en el año
húmedo. En el año húmedo, la pastura fue capaz de aprovechar los excesos por
tener mayor capacidad de almacenaje, mientras que en el cultivo el nivel
freático llego a la superficie. Similarmente, Nossetto et al. (2015)
sugieren diferencias promedio del 15%, al comparar el consumo anual de cultivos
de verano con pasturas perennes en el oeste bonaerense, reportando incluso
diferencias mayores de 1075 mm año-1 para pasturas perennes y 679 mm
año-1 para cultivos de verano.
Figura 11. Láminas de precipitación y ET real
de la rotación 1 (Maíz-Soja) y Pastura continua para el período 1973-2012 y dos
campañas agrícolas extremas del periodo: 2008-2009 (seca) y 2001-2002 (húmeda).
Figure
11.
Annual average Precipitation and ET, for a Maize-Soybean rotation and
Continuous pasture for the period 1973-2012 and for two extreme seasons:
2001-2002 (wet) and 2008-2009 (dry).
Combinación de pasturas y drenes
Una estrategia para mitigar el
riesgo de anegamientos por ascenso freáticos, podría ser la combinación de
estructuras de drenaje subterráneas y el consumo de agua con pasturas, u otro
cultivo perenne, incluso plantaciones forestales. La Figura 12
presenta esquemáticamente esta estrategia para una toposecuencia de Pampa
Arenosa. El esquema presenta la localización de una rotación agrícola en los
sectores loma plana extendida y medias lomas y un área con pastura en las zonas
de media loma baja y bajos. La instalación de un sistema de drenaje en posición
de loma permite acelerar el flujo sub-superficial hacia posiciones más bajas
del paisaje. La pastura, por presentar un mayor consumo de agua, en general
presentaría una zona ‘‘no saturada’’ de mayor espesor,
que funcionaría como ‘‘buffer’’ para recibir los excedentes
de los suelos cultivados en posiciones de loma, o media loma alta, que se
encuentren debidamente sistematizados con drenes subterráneos y una estructura
de control a la salida del caño colector. Los sectores de bajo con pasturas
podrían a su vez estar sistematizados con drenes subterráneos para evacuar
excedentes a posiciones de laguna o reservorios, en forma controlada. Ambos
sistemas de drenaje, de loma y bajo, se presentan conectados y con estructuras
de control que permiten liberar o limitar el drenaje de excesos a los sectores
más bajos y lagunas o reservorio. La estructura de drenaje ubicada en la
pastura tiene un doble propósito, ya que permite evacuar excedentes hacia la
laguna, o aprovechar el agua de drenaje proveniente de los sectores de loma,
redistribuyéndola a través de los drenes secundarios, en un proceso de
‘‘sub-irrigación’’, mediante la apertura y cierre de la
estructura de control a la salida del caño colector. Este sistema combinado
permitiría transferir los excedentes hídricos de los suelos ubicados en los
sectores de loma extendida durante períodos de bajo consumo de los cultivos,
para ser aprovechado por la pastura, minimizando a su vez la salida por drenaje
a lagunas o reservorios artificiales, maximizando su capacidad de almacenaje
ante eventos extremos. Finalmente, la estructura de control a la salida del
colector en posición de loma, permitiría mantener la napa en un rango óptimo
durante la estación de crecimiento del cultivo, en períodos de bajas
precipitaciones. Paralelamente, contar con una estructura de drenaje permite
asegurar el tráfico de maquinaria en momentos críticos como los son la cosecha
y la siembra y evitar la salinización del suelo por ascenso freáticos. El uso
de drenes subterráneos o ‘‘Tile Drains’’, se han extendido
mucho en el área agrícola del medio-oeste de los EEUU. En el año 1985 existían
casi 15 millones de hectáreas con drenes subterráneos en todo el territorio
norteamericano (USDA, 1987), ascendiendo a 19 millones en 2012 (USDA, 2014). Si
bien esta tecnología es altamente eficiente en el control de la napa, requiere
el uso de estructuras de control y ciertos criterios de manejo para evitar
pérdidas de nutrientes y agroquímicos en agua de drenaje (Klavidko et al.,
2001).
Figura 12. Esquema de regulación de la napa
freática en lotes agrícolas combinando el uso de drenes subterráneos con el
consumo de pasturas para establecimientos del Oeste de Buenos Aires.
Figure
12.
Diagram for a combined strategy to control groundwater table depth in Western
Pampa crop fields, based on tile drainage and pastures water consumption.
La apertura o cierre de las estructuras
mencionadas en la Figura 12 pueden realizarse en forma
sencilla monitoreando el nivel freatimétrico, considerando el consumo esperado
y los pronósticos de lluvias de mediano plazo. Un grado mayor de sofisticación
para adelantarse a ascensos y descensos freáticos, es el uso complementario de
‘‘modelos de series de tiempo’’, que permiten realizar
pronósticos locales en función de los registros freatimétricos, (Vazquez
Amabile & Engel, 2008).
Este tipo de estrategias implica una evaluación de la topografía para la
zonificación de cultivos, pasturas y reservorios, y una correcta elección de
las especies forrajeras de la pastura, que maximicen el consumo y sean
medianamente tolerantes a anegamientos temporarios o perfiles parcialmente
saturados en profundidad.
Concentración de NO3 en la
napa
Los valores de concentración de N-NO3
de las muestras tomadas en el período 2011-2013, presentaron concentraciones
variables en la mayoría de los freatímetros, dependiendo del nivel de
precipitaciones y la posición en el paisaje. Considerando 10 mg L-1
N-NO3 como límite crítico, el 52% de las observaciones excedieron
este límite, sin tener relación con las dosis de N aplicado como fertilizante y
mayormente debido a la ocurrencia de muy altas precipitaciones ocurridas en el
invierno del 2012.
Durante la primera campaña de muestreos (2011-2012), la dosis promedio de N
aplicado (61,3 kg N ha-1) fue mayor que en la segunda campaña (27,5
kg N ha-1). Esto se explica en el hecho de que la campaña 2012-2013
tuvo una mayor proporción de lotes con soja, que no recibieron fertilización
con N, mientras que los cereales (maíz, trigo y cebada) son normalmente
fertilizados con fuentes nitrogenadas, principalmente con urea durante el ciclo
del cultivo y fosfatos de amonio a la siembra.
Las precipitaciones ocurridas entre mayo y octubre del 2012 sumaron 601 mm, en
tanto que el promedio para dicho período, entre 1953 y el 2010, fue de 279 mm.
Dichas precipitaciones ocurridas en invierno y comienzos de primavera, causó
que la napa freática ascendiera hasta la superficie causando anegamiento en
octubre y noviembre, e incrementando significativamente la lixiviación de
nitratos a partir de mayo del 2012.
De modo que, como sería esperable en suelos arenosos, la cantidad y frecuencia
de precipitaciones habría tenido mayor incidencia en el transporte de N, que la
dosis de fertilizante aplicada, la posición en el paisaje y la proximidad de la
napa a la superficie. Por ejemplo, para el período noviembre 2011 a febrero del
2013, el sitio El Porvenir en posiciones de Loma y de Bajo, tuvo soja los dos
años consecutivos, sin aporte de N por fertilización. Sin embargo, la napa en
posición de loma tuvo una concentración media N-NO3 de 27 mg L-1,
con un máximo de 62,8mg L-1, mientras que el bajo tuvo un valor
promedio de 6,7 mg L-1 y un máximo de 14,2 mg L-1. No
obstante, ambos freatimetros presentaron cerca de 2 mg L-1 de
octubre 2012 a febrero 2013.
Considerando la totalidad de los sitios, las observaciones realizadas sobre un
mismo freatímetro no estuvieron correlacionadas en el tiempo (P<0,01), y la
posición en el paisaje tuvo un efecto estadísticamente significativo en la
concentración de N-NO3 (P<0,05). Asimismo, la profundidad de la
napa como covariable, tuvo un efecto significativo sobre la concentración de
N-NO3, disminuyendo con el ascenso freático (P<0,01), sin
presentar interacción con la posición en el paisaje. La Tabla 5
presenta el análisis de la varianza y la comparación de medias de N-NO3,
a un valor promedio de profundidad de napa (114,8 cm).
Tabla 5. Análisis de la varianza del efecto
de la posición en el paisaje y la profundidad de la napa sobre la concentración
de N-NO3.
Table 5. Analysis of variance of
landscape and water table depth effects on NO3-N concentration.
La Figura 13 permite comparar conjuntamente el nivel promedio mensual de la napa freática y la concentración de nitratos para las tres posiciones del paisaje, promedio de todos los sitios. Debido a las altas precipitaciones, tanto la profundidad de la napa y la concentración de nitratos se incrementaron hasta noviembre y luego se normalizaron durante el verano, presentando bajos valores cercanos a 1,5 mg L-1 de N-NO3.
Figura 13. Nivel promedio mensual de la
concentración de N-NO3 (a) y de la napa freática (b) para las tres
posiciones del paisaje, promedio de todos los sitios (n=188), desde octubre
2011 a febrero 2013.
Figure
13. Average
monthly NO3-N concentration (a) and Water Table depth (b) by
landscape position, all sites from October 2011 to February 2013.
Estos resultados contrastan con lo reportado
en Pampa Ondulada por Portela et al. (2009), quienes hallaron, en
Argiudoles, mayores concentraciones de N-NO3 en posición de bajo,
explicado por transporte en flujo lateral subsuperficial desde la loma hacia el
bajo. En los suelos arenosos el gradiente hidráulico vertical predomina
fuertemente sobre el flujo lateral, lo cual explicaría una diferencia
importante en la dinámica de los nitratos en agua subterránea entre suelos de
la Pampa Arenosa y Argiudoles de Pampa Ondulada.
La menor concentración de N-NO3 en posiciones de media-loma y bajo
podría explicarse por un efecto ‘‘dilución’’ en agua,
por menor profundidad de la napa en posiciones bajas. Sin embargo, otros
procesos relacionados a la dinámica del N, tales como mineralización y
denitrificación, deben ser considerados, especialmente donde los niveles de
N-NO3 no se relacionaron con las dosis aplicadas de fertilizantes
nitrogenado, en coincidencia con Portela et al. (2006 y 2009).
Los altos valores de nitratos en posiciones de loma y menores en posición de
bajo, podrían deberse a los procesos naturales de mineralización y
denitrificación de la materia orgánica, junto a la lixiviación de nitratos. Aun
en ausencia de agricultura, la mineralización de fracciones orgánicas
incrementa el nivel de nitratos disponibles del suelo. Este proceso depende de
la actividad bacteriana que se encuentra directamente relacionada con la
temperatura y la humedad del suelo y buenas condiciones de drenaje. La
denitrificación, por otro lado, reduce la cantidad de nitratos liberando óxido
nitroso (N2O), and N gaseoso (N2), en condiciones de
saturación y falta de oxígeno en el espacio poroso del suelo.
En este sentido, Portela et al. (2006) utilizaron N15 para
rastrear el N lixiviado proveniente del fertilizante nitrogenado aplicado en
maíz en suelos de región pampeana de texturas franco arcillosa y franco
arenosa. Aun cuando el N lixiviado fue muy bajo y similar en ambos suelos, los
autores reportaron que la contribución del fertilizante fue extremadamente baja
(de 0 a 3,5%), implicando que más del 96% del N lixiviado derivó de la
mineralización de la materia orgánica del suelo.
CONCLUSIONES
El modelo Drainmod fue evaluado en varios
sitios del Oeste de la provincia de Buenos Aires, con el objetivo de contar con
una herramienta de apoyo en el estudio de la dinámica de la napa freática y
predecir el impacto de escenarios de manejo y variaciones climáticas
interanuales. En el proceso de calibración el modelo predijo la profundidad
diaria de la napa freática, con una eficiencia de Nash-Sutcliffe (R2
N) promedio de 0,88 y un error medio cuadrático (RMSE) de 24,9 cm. En la
validación DRAINMOD presentó un error medio cuadrático (RMSE) 39,4 cm y una
eficiencia R2 N que varió entre 0,44 y 0,90 en siete de los ocho
sitios evaluados. El uso de funciones de pedotransferencia para la estimación
de las curvas de retención hídrica y la Ksat de los suelos requeridos por el
modelo, no constituyó un obstáculo para su validación.
El modelo resultó ser una herramienta muy eficaz para analizar escenarios de
manejo y explorar posibles estrategias de control de la napa apropiadas para la
región Pampa Arenosa, cuyo paisaje carece de una red de drenaje definida
determinando que los excesos de precipitaciones impacten directamente sobre el
ascenso del nivel freático. Cualquier estrategia de control para esta región
debería considerar la maximización del consumo de agua manteniendo una zona
‘‘no saturada’’ de espesor significativo. En este
aspecto, y en consonancia con otros autores, se observó una diferencia
significativa entre el consumo anual de una pastura perenne y cultivos
agrícolas anuales, aunque no se observó una diferencia sustancial en el consumo
anual entre rotaciones agrícolas con y sin doble cultivo. DRAINMOD permitió
cuantificar el efecto del mayor consumo de las pasturas perennes sobre la
profundidad de la napa en relación a cultivos en rotación, como así también el
efecto de drenes subterráneos. La combinación de ambos permitiría redistribuir
los excesos de suelos saturados con cultivos anuales, a sectores no saturados
con pasturas, en toposecuencias, que a su vez cuenten con lagunas o reservorios
artificiales, para recibir agua de drenaje en forma localizada.
Consecuentemente, se disminuiría el riesgo de anegamiento en cultivos anuales,
asegurando el tránsito de maquinaria, amortiguando cambios bruscos estacionales
y disminuyendo otros efecto colaterales no analizados, como el riesgo de
salinización por ascenso freáticos.
En relación a la concentración de nitratos en el agua de la napa freática, se
observaron diferencias significativas según la posición en el paisaje, con
concentraciones mayores en posición de loma y menores en posiciones de bajo y
media loma. Asimismo, la profundidad de la napa como covariable tuvo un efecto
significativo en la concentración de nitratos, aumentando con la profundidad de
la napa. Esto último podría explicarse por un efecto dilución de los nitratos
presentes en el perfil a medida que el nivel freático se acerca a la
superficie. Los niveles observados de N-NO3 no se relacionarían con
la fertilización de cultivos y podrían explicarse por la lixiviación de
nitratos provenientes de la mineralización de la materia orgánica y por los
procesos de denitrificación en condiciones de saturación de suelo en posiciones
de bajo. Los datos analizados no reflejaron movimientos de nitratos por flujo
lateral desde la loma hacia el bajo, lo cual se explicaría por el gradiente
hidráulico predominantemente vertical, propio de los suelos arenosos.
Los sistemas de drenaje aplicables al control de ascensos freáticos en Pampa
Arenosa, deberán también considerar la movilidad de nitratos en el perfil y
prevenir su potencial transporte en solución, junto a otros nutrientes o
agroquímicos, en el agua de drenaje.[/body]
[back]AGRADECIMIENTOS
Los autores agradecen a los técnicos e integrantes del grupo CREA Henderson-Daireaux, al Dr Martin Gonzalo y a los Ing Agr Gustavo Duarte, Valeria Parra y a las autoridades de la escuela 30 de Agosto. Este estudio ha sido realizado en forma conjunta por AACREA y el Instituto de Tecnología de los Alimentos de INTA-Castelar
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