Determinación de fracciones texturales para suelos de la región semiárida pampeana usando variaciones al método de Bouyoucos. 1

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1 INDICE Determinación de fracciones texturales para suelos de la región semiárida pampeana usando variaciones al método de Bouyoucos. 1 Efecto del espesor de suelo sobre propiedades edáficas y rendimiento de trigo en la región semiárida pampeana. 15 Predicciones de la erosión eólica con el modelo EWEQ en suelos de la región semiárida pampeana Central. 23 Velocidad umbral del viento como indicador de la susceptibilidad de un suelo a erosionarse. 30 Efecto de la cobertura sobre la eficiencia del barbecho en la región semiárida pampeana. 37 Efecto de la cobertura sobre la resistencia y la temperatura del suelo en la región semiárida Pampeana. 45

2 DETERMINACIÓN DE FRACCIONES TEXTURALES PARA SUELOS DE LA REGIÓN SEMIÁRIDA PAMPEANA USANDO VARIACIONES AL MÉTODO DE BOUYOUCOS Viviana Barbeito 1, Alfredo Bono 2 1 Laboratorio de suelos-centro de Acopiadores de Cereales de La Pampa y Limítrofes. Calle 16 Nº 338. General Pico, La Pampa. 2 EEA-Anguil INTA. Ruta 5 km 580. CC Anguil, La Pampa laboratorio@caclp.com.ar RESUMEN Para cuantificar las fracciones texturales existen varios métodos, en general basados en la ley de Stocks. De estos uno de los más conocidos es el del hidrómetro de Bouyoucos y sus modificaciones. El objetivo de éste trabajo fue comparar algunas variaciones de las técnicas que se proponen para la determinación de las fracciones texturales. Se utilizaron cuatro suelos muy diferentes entre sí, para tener un rango amplio de texturas. Tres de ellos fueron clasificados como Haplustoles Enticos y el restante como Ustipsament Típico. Las variaciones en el método de Bouyoucos estudiadas fueron: distintas concentraciones de dispersante, distintas cantidades de muestra y separación de arenas. Se usaron 2 modificaciones del método de Bouyoucos; una utilizada por la EEA INTA Anguil y la que recomienda el Sistema de Apoyo Metodológico de Laboratorios de Suelo y Agua (SAMLA). Los resultados obtenidos muestran valores similares para los cuatro suelos con el método usado por el Laboratorio de la EEA INTA Anguil y la técnica que propone el SAMLA. En relación a la cantidad de suelo utilizado, los resultados obtenidos no muestran diferencias significativas entre las técnicas ANGUIL y SAMLA, para ninguna de las variaciones de las técnicas y en ninguno de los suelos. No existen grandes diferencias entre las dos técnicas propuestas (con y sin separación de arenas). Como recomendación se sugiere para suelos con este rango de texturas, no separar arenas, ya que es menos laborioso usar el método propuesto por el Laboratorio de la EEA Anguil INTA empleando menor cantidad de dispersante y con 50 gr de suelo 1

3 para determinación de textura por ser una cantidad de suelo usada en todos los laboratorios de manera generalizada. Palabras claves: fracciones texturales, variaciones del método de Bouyoucos. INTRODUCCIÓN El análisis granulométrico tiende a cuantificar las fracciones texturales de los componentes minerales del suelo. La importancia de conocer la proporción de las distintas fracciones está relacionada a la capacidad de retención de agua, infiltración, tamaño de poros, capacidad de intercambio catiónico, etc. Estudios recientes están mostrando que la relación entre la materia orgánica (MO) y la textura es un buen indicador de la calidad de los suelos. Este índice ((MO/ (limo + arcilla)*100) aparece como un indicador promisorio del rendimiento, más aún cuando el mismo puede ser determinado previo a la siembra como por ejemplo en los cultivos de girasol y cebada (Quiroga et al. 2002, 2006). La relación MO/arcilla y la incubación de suelos se vislumbran como herramientas de diagnóstico en la respuesta al agregado de azufre y la capacidad para mineralizar sulfatos en suelos de la región pampeana (Ferraris et al., 2002). Para cuantificar las fracciones texturales existen varios métodos, en general basados en la ley de Stocks. De estos uno de los más conocidos es el del hidrómetro de Bouyoucos y sus modificaciones. El objetivo de éste trabajo fue comparar algunas variaciones de las técnicas que se proponen para la determinación de las fracciones texturales. MATERIALES Y MÉTODOS Se utilizaron los primeros 20 cm del perfil de cuatro suelos muy diferentes entre sí, para tener un rango amplio de texturas, todos pertenecientes a la localidad de Anguil (provincia de La Pampa). Tres de ellos fueron clasificados como Haplustoles Enticos (Anguil 1; Anguil 3 y Anguil 4) y el restante como Ustipsament Típico (Anguil 2). Las distintas fracciones texturales se determinan usando variaciones del método del hidrómetro de Bouyoucos 2

4 (1962) que mide el contenido de arcilla, limo y arena. A la muestra se le hace una dispersión química con hexametafosfato de sodio, y una física en una batidora especial. Se coloca luego la suspensión en una probeta de 1 litro, se enrasa y se introduce el hidrómetro. Se lee en la escala el valor medido y luego se hacen los cálculos para determinar los porcentajes de las distintas fracciones. Este método no requiere pre tramiento para destruir carbonatos o MO. Si los suelos contienen altos contenidos de MO (mayor a 5 %) y sales solubles serían necesarios pre tramientos de la muestra (Bouyoucos 1962; Gee y Baudeer 1986). Se requiere el siguiente instrumental: -Batidora eléctrica para la dispersión del suelo, tiene una velocidad del motor de a rpm. -Hidrómetro de Bouyoucos calibrado desde 0 a 60 gr de suelo en suspensión por litro, con escala en gr/lt. -Probetas de sedimentación de 1 lt. -Agitador manual para probetas de 1 lt. -Termómetro. -Vasos de precipitados de 1 lt. Solución de hexametafosfato de sodio (HMF). -Estufa 105ºC. -Alcohol amílico (se agregan 2 o 3 gotas si se produce espuma en la probeta) La dispersión del suelo puede hacerse: a) Física: con batidora eléctrica b) Química: con hexametafosfato de sodio Las mediciones hidrométricas se realizaron: a) 1º lectura: a los 40 segundos luego de haber terminado la agitación manual. b) 2º lectura: a las 2 horas luego de haber terminado la agitación manual. 3

5 Expresión de los resultados: C(%)= R + (0.36 x (20-T)) R L + (0.36 x (20-T)) x 100 Peso de la muestra C (%): porcentaje de la suspensión a una dada lectura. R: lectura del hidrómetro en cada momento escogido. R L : lectura del blanco. T : temperatura. 0.36: factor (divisiones del hidrómetro) Por cada grado centígrado se aplica una corrección de 0.36 divisiones del hidrómetro (por encima de 20 ºC se suma y por debajo de 20 ºC se resta). Las variaciones en el método de Bouyoucos estudiadas fueron: 1) distintas concentraciones de dispersante. 2) distintas cantidades de muestra. 3) separación de arenas. Se determinó MO total de cada uno de los suelos para relacionarla con la textura y calcular el índice. Se evaluó la variación de este índice comparando los valores obtenidos con las distintas modificaciones de la técnica de Bouyoucos empleadas en el trabajo. Variante 1, Distintas concentraciones de dispersante: Se usaron 2 modificaciones del método de Bouyoucos; una utilizada por la EEA INTA Anguil y la que recomienda el Sistema de Apoyo Metodológico de Laboratorios de Suelo y Agua (SAMLA), que se detallan a continuación. ANGUIL 50 g suelo + 5 ml hexametafosfato de sodio (HMF) 1 N ml H 2 O Agitar 2 minutos Concentración final: 1N = g en 100 ml de agua 5 ml % 4

6 205 ml X= 5 x = 0.25 % 205 SAMLA 50 g suelo ml HMF de sodio al 5% ml H 2 O----- Agitar 2 minutos Concentración final: 5%= 5 g en 100 ml de agua 100 ml % 350 ml X= 100 x 5 = 1.43 % 350 Variante 2, Distinta cantidad de muestra: Se trabajó con los cuatro suelos, ya descriptos y se compararon distintos pesos de muestra, según se separaron o no arenas: Peso de muestra cuando no se separan arenas. 40 g, 50 g, 60 g, 70 g y 80 g. Peso de muestra cuando se separan arenas. 50 g. Variante 3, Separación de arenas: Se recomienda este paso antes de realizar la primera lectura con el hidrómetro para evitar que las arenas arrastren a la fracción de arcilla, y limo, mientras van sedimentando, y obtener por esto un valor erróneo en los porcentajes de las tres fracciones texturales. Este paso sería necesario sólo en los suelos de textura gruesa ya que son los que tienen mayor cantidad de arena. La dispersión química y física se hace como se indicó anteriormente, pero antes de volcar la mezcla en la probeta se coloca un embudo grande y dentro un tamiz de 53 µm, se trasvasa la suspensión dispersa a la probeta con la ayuda de una piseta con agua destilada pasándola a través del tamiz. El lavado debe continuar hasta que el percolado sea transparente, cuidando de no superar los ml del volumen de la probeta. 5

7 La arena retenida en el tamiz se pasa cuantitativamente a un recipiente, intentando usar la menor cantidad de agua destilada. Luego llevar a estufa a 105 C durante 24 hs. Posteriormente se pasan lo obtenido nuevamente por el tamiz de 53 µm porque puede haber quedado una pequeña cantidad de limos y arcillas adheridos a las arenas y se mezcla en la probeta y finalmente pesan y calculan sobre el peso de la muestra el % de arena. Se realizaron seis repeticiones para todos los suelos y determinaciones. Los análisis estadísticos de las determinaciones se realizaron usando el procedimiento PROC GLM de SAS (1988). RESULTADOS Variante 1, Distintas concentraciones de dispersante. No hubo diferencias (P=0.30) entre las dos técnicas, (Anguil y SAMLA), en las fracciones texturales en los cuatro suelos bajo estudio. La Figura 1, muestra las distintas fracciones texturales usando 50 gr de suelo con los métodos sin separar arenas. 6

8 100 Anguil Anguil 2 80 SAMLA INTA 80 SAMLA INTA % 40 % A+L ARCILLA LIMO ARENA 0 A+L ARCILLA LIMO ARENA Anguil 3 SAMLA INTA Anguil 4 SAMLA INTA % 40 % A+L ARCILLA LIMO ARENA 0 A+L ARCILLA LIMO ARENA Figura 1: Comparación de cada fracción textural usando distintas concentraciones de dispersante para los 4 suelos en estudio. Variante 2, Distinta cantidad de muestra. No hubo diferencias (P=0.99) para las distintas cantidades de muestras utilizadas, usando ambas técnicas (Anguil y SAMLA) y los cuatro suelos para todas las fracciones texturales (Figuras 2 y 3) 7

9 % Anguil 1 A+L ARCILLA LIMO ARENA 40 g % Anguil 2 A+L ARCILLA LIMO ARENA Anguil Anguil 4 60 % % A+L ARCILLA LIMO ARENA A+L ARCILLA LIMO ARENA Figura 2: Fracciones texturales (arena, limo y arcilla) en cuatro suelos determinados con 5 pesos de muestra empleando la técnica de SAMLA sin separación de arenas. 8

10 100 Anguil Anguil % % A+L ARCILLA LIMO ARENA A+L ARCILLA LIMO ARENA % Anguil 3 A+L ARCILLA LIMO ARENA % Anguil 4 A+L ARCILLA LIMO ARENA Figura 3: Fracciones texturales (arena, limo y arcilla) en cuatro suelos determinados con 5 pesos de muestra empleando la técnica de INTA sin separación de arenas. Variante 3, Separación de arenas. Hubo diferencias significativas (P<0.01) en los suelos (Anguil 1 y 2) entre los métodos utilizados con y sin separación de arenas para todas la fracciones texturales. Anguil 1: Para A+L hubo diferencias (P<0.01) entre las dos técnicas sin separación de arenas entre si y con respecto a las con separación de arenas. Las diferencias entre los valores máximos y mínimos fueron del 6 % en los porcentajes de A+L. En arcilla hubo diferencias (P<0.01) entre la técnica de Anguil con separación de arenas y resto de las técnicas. Las

11 diferencias entre los valores máximos y mínimos fue 3.8 %. En los porcentajes de limo hubo diferencias (P<0.01) entre la técnica de Anguil con y sin separación y SAMLA con y sin separación de arenas. A su vez estas se diferenciaron entre si. Las diferencias entre los valores extremos en el porcentaje de limo fueron de 5.6%. Por último hubo diferencias (P<0.01) entre los porcentajes de arenas para los distintos métodos. El método usado en Anguil sin separación de arenas se diferenció de las otras técnicas. Las diferencias entre los valores extremos en el porcentaje de arena fue de 3.3 % (Figura 4). Anguil 2: Para A+L hubo diferencias (P<0.01) entre sin separación de arenas con respecto a las otras técnicas. Los valores máximos y mínimos de A+L fueron de 1.4%. En arcilla hubo diferencias (P<0.01) entre la técnica de Anguil con y sin separación de arenas con respecto a SAMLA con y sin separación de arenas. Las diferencias entre los valores máximos y mínimos fue 2.9 %. En los porcentajes de limo no hubo diferencias entre las técnicas con y sin separación de arenas. Las diferencias entre los valores extremos en el porcentaje de limo fueron de 1.9 %. Por último hubo diferencias (P<0.01) entre los porcentajes de arenas para los distintos métodos. Los métodos de Anguil y SAMLA con separación de arenas se diferenció de las mismas técnicas sin separación de arenas. Las diferencias entre los valores extremos en el porcentaje de arena fue de 5.9 % (Figura 5) Anguil 1 a a a b 60 % b a a c a a b a c b a a A+L ARCILLA LIMO ARENA SAM (c/sep) SAM (s/sep) INTA (c/sep) INTA ( s/sep) 10

12 Figura 4: Comparación de las dos técnicas (Anguil y SAMLA) con y sin separación de arenas, teniendo en cuenta solo la variante de 50 g de muestra y el suelo Anguil 1. % a Anguil 2 b b a a a b a c a a b a A+L ARCILLA LIMO ARENA SAM (c/sep) SAM (s/sep) INTA (c/sep) INTA (s/sep) Figura 5. Comparación de las dos técnicas (Anguil y SAMLA) con y sin separación de arenas, teniendo en cuenta solo la variante de 50 g de muestra y el suelo Anguil 2. Teniendo en cuenta que las fracciones texturales tienen un uso práctico muy importante en el cálculo de los índices de calidad de los suelos (indicadores) (Quiroga et al., 2002, 2006). Si bien, hubo diferencias significativas entre modificaciones para la mayoría de las fracciones texturales cuando a los suelos más arenosos se les realizó los tratamientos con y sin separación de arenas. Se observa que los valores del índice no se modifican mayormente usando los porcentajes de A+L de cada técnica. Además se han usado dos valores de MO, el real de cada suelo y uno arbitrario, y tampoco se observan grandes modificaciones en el índice (Tabla 1). 11

13 Tabla 1: Cálculo del índice, para cada uno de los suelos, teniendo en cuenta el valor de A+L obtenido en cada variación de la técnica de Bouyoucos y el contenido de MOt real obtenido de esos suelos y uno arbitrario más bajo. ANGUIL 1 A+L MOt % Indice % obtenida arbitrario obtenido arbitrario SAMLA s/sep SAMLA c/sep INTA s/sep INTA c/sep ANGUIL 2 MOt % Indice A+L % obtenida arbitrario obtenido arbitrario SAMLA s/sep SAMLA c/sep INTA s/sep INTA c/sep ANGUIL 3 A+L % MOt % Indice obtenida arbitrario obtenido arbitrario SAMLA s/sep SAMLA c/sep INTA s/sep INTA c/sep ANGUIL 4 MOt % Indice A+L % obtenida arbitrario obtenido arbitrario SAMLA s/sep SAMLA c/sep INTA s/sep INTA c/sep 12

14 CONCLUSIONES Los resultados obtenidos muestran valores similares para los cuatro suelos con el método usado por el Laboratorio de la EEA INTA Anguil y la técnica que propone el SAMLA. En relación a la cantidad de suelo utilizado, los resultados obtenidos no muestran diferencias significativas entre las técnicas ANGUIL y SAMLA, para ninguna variacion de las técnicas y en ninguno de los suelos. No existen grandes diferencias entre las dos técnicas propuestas (con y sin separación de arenas). Como recomendación se sugiere para suelos con este rango de texturas, no separar arenas, ya que es menos laborioso usar el método propuesto por el Laboratorio de la EEA Anguil INTA empleando menor cantidad de dispersante y con 50 gr de suelo por ser una cantidad de suelo usada en todos los laboratorios de manera generalizada. AGRADECIMIENTOS Los autores quieren expresar su agradecimiento a los laboratoristas, Señores Omar Gutiérrez, Antonio Domínguez y Guillermo Pérez por su esmero y dedicación en la realización de las determinaciones y muy especialmente a las Licenciadas Ruth Elizalde y Silvia Forte del Laboratorio ESAGRO por sus críticas y aportes en la realización de este trabajo. BIBLIOGRAFÍA Bouyoucos GJ Hydrometer method for making particle size analisis de soils. Agrom. Jor. 54: Cosentino DJ, Fernández FM Método del hidrómetro, modificado por Day 1965 y Americam Society for Testing and Meterials (ASTM) Sistema de apoyo metodológico de laboratorios de suelo y agua (SAMLA). Ferraris G, Gutierrez Boem F, Echeverría H Respuesta a la fertilización en el cultivo de soja de primera. Pp In: IDIA XXI Oleaginosas. Gee GW, Bauder JW Particle size analysis. Cap In Methods of Soil Analysis Part 1 Physical and 13

15 Mineralogical Methods Second edition (ed) Arnold Klute. ASASSSA. Quiroga A, Bono A, Corro Molas A Aspectos nutricionales del girasol en la región semiárida y subhúmeda pampeana. Pp In: IDIA XXI Oleaginosas. Quiroga A, Funaro D, Noellemeyer E, Peinemann N Barley yield response tos oil organic matter and textura in the pampas of Argentina. Soil & Tillage Research 90: SAS Institute, Inc SAS/STAT User's Guide, Version 6.02 Edition. SAS Institute, Inc. Cary, NC pp. 14

16 EFECTO DEL ESPESOR DE SUELO SOBRE PROPIEDADES EDÁFICAS Y RENDIMIENTO DE TRIGO EN LA REGIÓN SEMIÁRIDA PAMPEANA Fabricio Fontana 1, Mauricio Paturlane 1, Matias Saks 2, Alberto Quiroga Facultad de Agronomía. UNLPam. Ruta 35 Km 335. Santa Rosa (LP). 2 INTA EEA Anguil; CC 11, Anguil (LP). aquiroga@anguil.inta.gov.ar RESUMEN El espesor de suelo es uno de los factores que condiciona la capacidad de almacenaje de agua. Agronómicamente la profundidad útil del suelo es un importante criterio a considerar cuando se evalúa el potencial productivo en regiones semiáridas y subhúmedas de secano. El objetivo del trabajo fue evaluar la influencia de la profundidad efectiva del suelo sobre propiedades edáficas y rendimiento de trigo en la región de la Planicie con Tosca sobre un Haplustol Entico franco arenoso. Se establecieron 2 mallas, una en el sector de media loma alta (L) y otra en el sector de media loma baja (B), en cada una se establecieron 3 tratamientos de fertilización nitrogenada a la siembra de trigo (0, 40 y 80 kg de N/ha). Los perfiles en B, de granulometrías más finas y mayor espesor, presentaron en promedio mayor contenido de materia orgánica que en L dando lugar a rendimientos más altos de trigo y menor respuesta a la fertilización nitrogenada. El rendimiento de trigo y la respuesta a la fertilización nitrogenada se encuentran principalmente condicionada por el espesor y granulometría de los suelos. Ambos parámetros, pueden variar significativamente entre sitios de igual cota. Por lo expuesto, el empleo de clasificaciones de capacidad de uso basadas en la profundidad efectiva del perfil debería ser complementada con información de la composición granulométrica. Palabras claves: Espesor de suelo, textura, productividad, región semiárida. 15

17 INTRODUCCIÓN El espesor de suelo es uno de los factores que condiciona la capacidad de almacenaje de agua, principal limitante de la productividad de los cultivos en regiones semiáridas. Agronómicamente la profundidad útil del suelo es un importante criterio a considerar cuando se evalúa el potencial productivo en regiones semiáridas y subhúmedas de secano. Puricelli et al. (1997) proponen criterios de clasificación utilitaria de la tierra en función del tamaño de la zona de enraizamiento (profundidad a la tosca) y de su influencia sobre la productividad de los cultivos. En este sentido, estudios tendientes a evaluar la incidencia de la variabilidad espacial de propiedades edáficas sobre el rendimiento de trigo, han logrado identificar valores críticos de profundidad efectiva del perfil (Bravo et al., 2004). Esta influencia ha sido evaluada en un amplio rango de situaciones, comprobándose que los niveles críticos propuestos para clasificar los suelos por su espesor varían entre distintos sitios considerados (Riquier et al., 1970) y entre cultivos (Thompson et al., 1991; Sadras y Calviño, 2001), resultando además dependiente de las condiciones climáticas (Engelstad et al., 1961). Por este motivo, en sitios donde las precipitaciones cubren el uso consuntivo (UC), suelos clasificados como superficiales pueden no ser limitantes de la productividad. En consecuencia no resultaría conveniente definir el uso del suelo, únicamente por el espesor del perfil. Es necesario conocer el grado de relación existente entre condiciones climáticas (precipitaciones, temperatura), propiedades edáficas (textura, materia orgánica) y UC de los cultivos. En la región semiárida pampeana (RSP), en especial en la Subregión de las Planicies con Tosca se presenta una costra calcárea continua a profundidad variable que condiciona principalmente la capacidad de almacenaje de agua útil afectando el rendimiento de los cultivos. Existen evidencias que esta influencia varía entre cultivos con distintos requerimientos (Sys y Frankart, 1971). 16

18 En base a lo expuesto, se plantea como hipótesis que la influencia de variaciones en la profundidad de la tosca (espesor de suelo) sobre los niveles de propiedades edáficas (capacidad de almacenaje de agua, materia orgánica) y productividad de los cultivos resulta dependiente de factores relacionados con el régimen hídrico de los suelos. El objetivo de trabajo fue evaluar la influencia de la profundidad efectiva del suelo dentro de un mismo lote (diferencias de suelo, bajo el mismo manejo) sobre propiedades edáficas (materia orgánica, capacidad almacenaje agua, agua útil) y rendimiento de trigo. MATERIALES Y MÉTODOS El trabajo se realizó en la región de la Planicie con Tosca, sobre un Haplustol Entico franco arenoso, destinado al cultivo de trigo. En el mismo se establecieron 2 mallas de 4 x 8 (configurando cada malla una red con 32 puntos equidistantes 10 m entre si), una en el sector de media loma alta (L) y otra en el sector de media loma baja (B). Dentro de cada cuadrícula de la malla (superficie de 100 m 2 ) se establecieron 3 tratamientos de fertilización nitrogenada a la siembra (0, 40 y 80 kg de N/ha), dando lugar a un diseño de bloques completos al azar con 21 repeticiones. En cada punto de la malla se realizó un muestreo con pala barreno hasta la tosca para determinar el espesor promedio del perfil de suelo correspondiente a cada cuadrícula. Cada punto se acotó a través de una nivelación por malla con nivel de anteojo y mira parlante a fin de obtener los planos de la superficie del suelo y de la tosca. En muestras de suelo perteneciente a los primeros 0.2 m del perfil, de cada punto de la malla, se realizó análisis granulométrico (fracciones arcilla, limo y arena) y materia orgánica (Wakley y Black). En diferentes estadios del cultivo (siembra, floración y cosecha) se determinaron los contenidos de agua útil por método gravimétrico, considerando intervalos de muestreo de 0.2 m de profundidad hasta la profundidad de la tosca (variable entre 0.4 m y 2.5 m). A cosecha se determinó rendimiento de grano en cada tratamiento de fertilización y cuadrícula de la malla. Se realizó 17

19 ANOVA y test de Tukey para analizar las diferencias entre medias. Mediante análisis de regresión se determinó el grado de relación entre rendimiento de grano y propiedades edáficas. RESULTADOS Y DISCUSIÓN La profundidad efectiva varió de 0.4 a 2.5 m en B y de 0.5 a 2.45 m en L, con valores medios de 1.47 m y 1.18 m, respectivamente. Entre puntos de igual cota superficial, el espesor del perfil varió ampliamente como consecuencia de una pendiente diferencial del manto de tosca La Tabla 1 muestra el amplio rango de variación en las distintas propiedades edáficas evaluadas al considerar los perfiles de ambas mallas (n =.64). El contenido de agua útil a floración de trigo presentó el mayor coeficiente de variación, relacionándose con variaciones en el espesor (0.4 a 2.5 m) y la granulometría (11 a 39 % arcilla+limo). Tabla 1: Rangos de variación en propiedades edáficas y contenidos de agua útil en diferentes estadios del cultivo. Rangos MO (%) A+L (%) Profundidad (m) Agua útil (mm) Siembra FloraciónCosecha Máximo Mínimo Media Desv Std. CV (%) En relación con la influencia del relieve se comprobó que los perfiles en B, de granulometrías más finas y mayor espesor, presentaron en promedio mayor contenido de materia orgánica (MO) que en L (Figura 1), dando lugar a rendimientos más altos de trigo y menor respuesta a la fertilización nitrogenada (Tabla 2). 18

20 MO (%) 2 1,8 1,6 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0, A+L (%) Loma 19 Bajo R 2 = 0.45 Figura 1: Relación entre contenidos de MO y de arcilla+limo. Tabla 2: Rangos y promedios de rendimiento para los diferentes sitios y distintas dosis de N aplicadas. T: testigo, S: 40 Kg N/ha, D: 80 Kg N/ha. Rendimiento (Kg/ha) Loma (L) Bajo (B) T S D T S D Máximo Mínimo Media 1520a 2263b 2711c 2087a 2693b 3057b Desv.Std C.V(%) Letras distintas indican diferencias significativas (p<= 0,01). Debido a la alta variabilidad en los espesores de suelo, entre y dentro de cada sitio (L y B), los mismos se agruparon en distintas categorías (<0.8 m, m y >1.2 m) sin considerar su posición en el relieve. En los perfiles de mayor espesor se registraron mayores rendimientos y respuesta a la fertilización nitrogenada (Figura 2 a), la que estaría relacionada con la mayor capacidad de almacenaje y disponibilidad de agua, principalmente durante el período de floración de trigo (Figura 2 b).

21 a) c d Rendimiento (Kg/ha) b a b b <80 cm >120 cm 0 T S D b) Agua útil (mm) <0,8 m >1,2 m Tratamientos 20 0 Siembra Floración Cosecha Fechas de muestreos Figura 2: a) Respuesta de trigo a la fertilización nitrogenada y b) contenidos de agua útil en suelos con distintas profundidad efectiva T: testigo, S: 40 kg N/ha, D: 80 kg N/ha. Si bien, se comprobó un efecto positivo del espesor sobre los contenidos promedios de MO y rendimiento de trigo, también resultó significativa la influencia de variaciones en la granulometría. Al respecto, la Tabla 3 muestra los contenidos promedios de MO y rendimiento de trigo para perfiles de similar espesor y distinta granulometría. Los perfiles de granulometrías más finas presentaron significativamente mayor contenido de MO y rendimiento de trigo. 20

22 Tabla 3: Contenido de MO y rendimiento de trigo en perfiles de similar profundidad efectiva y distintos contenidos de arcilla+limo (A+L). A+L (%) MO (%) <20 >20 Máximo Mínimo Promedio Rendimiento Máximo (kg/ha) Promedio Por efecto de la fertilización, los coeficientes de variación del rendimiento de grano se redujeron significativamente, del 31% (testigo) al 20% (80 kg N/ha). Puede concluirse que en Haplustoles de la Planicie con Tosca de la RSP, el rendimiento de trigo y la respuesta a la fertilización nitrogenada se encuentran principalmente condicionados por el espesor y granulometría de los suelos. Ambos parámetros, condicionantes de la capacidad de retención de agua, pueden variar significativamente entre sitios de igual cota al variar en forma diferencial la pendiente de la tosca respecto de la pendiente superficial. El uso de diferentes clasificaciones propuestas basadas en la profundidad efectiva del perfil y/o profundidad crítica deberán ser complementadas, en la RSP, con información de la composición granulométrica de los suelos. Estos resultados preliminares muestran que para una misma profundidad efectiva, suelos de granulometrías más finas condicionan en menor medida la productividad. 21

23 BIBLIOGRAFÍA Bravo O., M. Blanco, N. Amiotti Atributos que definen la segregación de taxas en la transición semiárida-árida Argentina. XIX Congr. Argentino Ciencia del Suelo, Paraná. Engelstad O., W. Shrader, L. Dumenil The effect of surface soil thickness on corn yields. Soil Sci Soc Am Proc. 25: Puricelli C., M. Puricelli, H. Kruger Profundidad útil del suelo y rendimiento del trigo. INTA Bordenave, Bol. Téc. 14:14pp. Riquier J., D. Bramao, J. Cornet A new system of soil appraisal in terms of actual and potential productivity. FAO Soil Res., 38pp. Sadras V. O., P. A. Calviño Quantification of Grain Yield Response to Soil Depth in Soybean, Maize, Sunflower, and Wheat. Agron. J. 93: Sys C., R. Frankart Land capability classification in the humid tropics. African Soils. Vol. XVI, Nº 3: Thompson A., C. Gantzer, S. Anderson Topsoil depth, fertility, water management, and weather influences on yield. Soil Sci Soc of Am Jour. 55(4):

24 PREDICCIONES DE LA EROSIÓN EÓLICA CON EL MODELO EWEQ EN SUELOS DE LA REGIÓN SEMIARIDA PAMPEANA CENTRAL Juan E. Panebianco 1, Daniel E. Buschiazzo 2 1 CONICET, Facultad de Agronomía UNLPam, CC 300, 6300 Santa Rosa. 2 INTA, Facultad de Agronomía, UNLPam, CONICET. CC 300, 6300 Santa Rosa. panebianco@agro.unlpam.edu.ar RESUMEN En este trabajo se contrastó la erosión calculada con la versión en español de la Ecuación de Erosión Eólica (EWEQ) con la erosión medida a campo en una parcela de 1 ha, sobre un Haplustol Entico y durante 6 años. También se realizaron predicciones de la erosión para una rotación trigo-avenagirasol, bajo climas diferentes y en siembra directa (SD) y labranza convencional (LC). El factor climático (C) se calculó de una serie climática de 25 años y para cada uno de los 6 años analizados. La erosión calculada para períodos menores a un año, no se correlacionó con la erosión medida a campo. Al utilizar un factor C específico para cada uno de los 6 años se obtuvo una correlación significativa entre valores estimados y medidos (y = 0,76x + 0,02; R 2 = 0,68; p< 0,05). La erosión estimada para un año de alta erosividad climática (C = 168) produjo tasas de erosión mayores a las permisibles (8t/ha año) incluso en SD (24 t/ha). Para un año de baja erosividad (C = 2) la erosión no resultó significativa, aún bajo LC (0,7 t/ha). Considerando la alta variabilidad climática de la región semiárida Pampeana Central Argentina, la EWEQ debe ser utilizada asumiendo condiciones climáticas contrastantes. Palabras claves: erosión eólica, erosividad climática, modelos de simulación. INTRODUCCIÓN La erosión eólica es un proceso irreversible de degradación del suelo, lo que hace evidente la necesidad de contar 23

25 con herramientas que permitan predecirla. La Ecuación de Erosión Eólica (WEQ, Woodroof & Siddoway 1965) es un modelo empírico diseñado para estimar la erosión potencial media anual en predios agrícolas y prácticamente el único disponible a nivel masivo en la actualidad. A pesar de su simplicidad, aún es utilizado por el USDA para guiar a los productores hacia sistemas más conservacionistas. Si bien fue ampliamente utilizado en los últimos 20 años, son recientes los intentos de contrastar sus resultados con datos reales. Van Pelt & Zobeck (2004) y Buschiazzo & Zobeck (2005) comprobaron que el modelo subestimó la erosión medida a campo en suelos de EEUU y Argentina, respectivamente.. En este trabajo se contrastan los valores calculados por el modelo adaptado a la región semiárida (EWEQ) con observaciones de campo y se realizan con el mismo estimaciones anuales de la erosión en una rotación típica de la zona, bajo climas de diferente erosividad. MATERIALES Y MÉTODOS Se midió la erosión eólica en una parcela de 1 ha ubicada en la Facultad de Agronomía de la UNLPam. El suelo del sitio de estudio era Haplustol Entico con 1.84% de materia orgánica, 12.2% de arcilla, 19.7% de limo y un 66.26% de arena. La parcela se mantuvo libre de vegetación mediante roturado frecuente con implementos de discos. Se utilizaron colectores BSNE (Fryrear 1986) ubicados a 0.135; 0.5 y 1.5 metros sobre la superficie del suelo y ubicados en 4 puntos: 1 en la mitad de cada lado de la parcela. Con una estación meteorológica automática se registraron los datos de velocidad y dirección del viento a dos metros de altura, en intervalos de un minuto. Las mediciones de erosión corresponden a distintos períodos de los años 1995, 1996, 2002, 2003, 2004 y En total se midieron 183 eventos. El flujo vertical de masa en cada punto de muestreo fue calculado utilizando la ecuación propuesta por Stout & Zobeck (1996). El flujo de masa que pasó por cada grupo de colectores durante cada evento erosivo se calculó integrando la ecuación entre 0 y 1.5 metros. Las pérdidas netas de material se estimaron sustrayendo la cantidad de material que salió de la que entró al lote. 24

26 La simulación de la erosión se realizó con la EWEQ, versión en idioma español de la Ecuación de Erosión Eólica (WEQ), desarrollada en formato electrónico como planilla de cálculo (Sporcic y Nelson 2002). El análisis de los datos climáticos para el sitio de estudio contempló la dirección, intensidad y frecuencia de los vientos a lo largo del año, así como la relación entre las magnitudes vectoriales de los vientos provenientes de los distintos cuadrantes. Para ello, se utilizaron los datos de velocidad media horaria del viento ( ). Ajustando las velocidades a 10 m de altura, empleando la función de distribución de Weibull acumulada y aplicando luego el método de cuadrados mínimos, se determinaron los parámetros k y c para cada mes (Skidmore y Tatarko 1990). A partir de estos parámetros se obtuvo la energía erosiva mensual de los vientos, mediante la sumatoria de los productos de las velocidades superiores a 5 m/s elevadas al cubo por su correspondiente frecuencia (Bondy et al., 1980). Con la velocidad media por dirección y frecuencia de direcciones del período , se determinó la relación entre los vientos provenientes de las distintas direcciones, a partir del análisis mensual de las fuerzas erosivas paralelas y perpendiculares a cada dirección (Skidmore 1965). El factor C (Chepil et al., 1962) fue calculado utilizando la serie climática (Vergara y Casagrande 2002) según la metodología propuesta por Lyles (1983). La misma considera a la velocidad media anual del viento a 9.1 m de altura y la sumatoria del índice de precipitación evaporación de Thorntwaite. El valor de C se calculó para la serie climática de 25 años y para cada uno de los 6 años analizados, en base a datos mensuales (Woodruff y Armbrust 1968). También se calcularon dos factores C extremos considerando las temperaturas y precipitaciones máximas y mínimas medias y la velocidad media anual del viento. Se hizo correr el modelo ingresando las fechas de comienzo y final de cada uno de los eventos muestreados, obteniéndose así los valores estimados de erosión para cada período y a su vez un valor de erosión potencial media mensual y anual. La operación se repitió utilizando los distintos valores calculados para el factor C. Durante las simulaciones, los 25

27 parámetros rugosidad del suelo y cobertura vegetal fueron reducidos al mínimo y considerados constantes. La erosión calculada con la EWEQ fue comparada con la medida a campo mediante regresión lineal simple. Por último, se predijo con el modelo la erosión para una rotación de trigo-girasol-avena realizada con dos sistemas de labranza: convencional (arado rastra y siembra convencional) y siembra directa, utilizando factores C típicos de un año seco (168.07), uno normal (11.75) y uno húmedo (1.72). RESULTADOS Y DISCUSIÓN Los valores de erosión calculados con la EWEQ para períodos menores a un año no se correlacionaron con los medidos, ni siquiera utilizando valores mensuales de C. Resultados coincidentes fueron presentados por Fryrear et al. (2001). Este resultado era previsible, debido a que el modelo fue desarrollado para realizar estimaciones anuales y no posee la suficiente resolución, a pesar de las mejoras introducidas en la versión actual que permiten simulaciones en forma continuas. Al cargar el modelo con un factor C anual calculado en base a datos históricos el modelo estimó una erosión potencial media anual de 9.5 t/ha, subestimando la erosión ocurrida en la parcela en un 50% de los casos (Tabla 1). Esta tendencia a subestimar la erosión real concuerda con los resultados obtenidos por Van Pelt y Zobeck (2004). Tabla 1. Valores de erosión medidos y estimados con la EWEQ, utilizando distintos factores climáticos. Año Factor C EROSION (t/ha.año) Medida Calculada Promedio 25 años

28 Al utilizar un factor C calculado en base anual, el modelo volvió a subestimar la erosión ocurrida en cinco de los seis años analizados, pero fue posible obtener una correlación significativa entre los valores estimados y los medidos (y = 0.76x ; R 2 = 0.68; P< 0.05). Fryrear et al. (2001) comprobaron que el modelo estima valores muy bajos en zonas con precipitaciones considerables y altos en zonas más secas, lo que también indica la sensibilidad del modelo a las variables climáticas. Estos resultados sugieren que la capacidad predictiva del modelo puede mejorar si se utilizan series de datos de mayor resolución temporal Siembra directa Labranza convencional t/ha año 10 1 Máximo tolerable: 8 t/ha año 0,1 0,01 Año caluroso y seco Año frío y húmedo 27 Año normal Figura 2: Erosión potencial media anual estimada para años de diferente erosividad climática en siembra directa y labranza convencional. La Figura 2 muestra que la erosión calculada con la EWEQ para una condición climática de alta erosividad, alcanza 115 t/ha.año con el sistema convencional y 24 t/ha.año con SD. Ambos sistemas superan el valor admisible de erosión, estimado en 8 t/ha año (Smith y Stamey 1964). Esto indica que el suelo estudiado, aun con una cobertura de residuos y cultivos relativamente elevada que le confiere SD (49 al 92%), puede sufrir tasas de erosión muy elevadas. En un año normal (promedio de la serie histórica) y en un año con altas

29 precipitaciones, los valores de erosión se ubicaron por debajo del valor admisible. Estos resultados indican que la erosión puede diferir en varios órdenes de magnitud entre años con diferentes condiciones climáticas, particularmente lluvias. Se puede concluir que la EWEQ constituye una herramienta útil para predecir la erosión eólica en la región semiárida argentina, pero que, considerando la alta variabilidad climática de la región, debe ser utilizada asumiendo condiciones climáticas contrastantes. BIBLIOGRAFÍA Bondy E, L Lyles; W Hayes Computing soil erosion by periods using wind energy distribution. Journal of Soil and Water Conservation 35: Buschiazzo D, T Zobeck. En prensa. Wind erosion prediction using WEQ, RWEQ and WEPS in an Entic Haplustoll of the Argentinean Pampas. Sixth International Conference on Aeolian Research. 24 al 28 de Julio de Guelph, Canadá. Chepil W, F Siddoway; N Woodruf Climatic factor for estimating wind erodibility on farm fields. Journal of Soil and Water Conservation 17: Fryrear D A field dust sampler. Journal of Soil and Water Conservation 41: Fryrear D, P Sutherland; G Davis; G Hardee; M Dollar Wind erosion estimates with WEQ and RWEQ. 10 th International Soil Conservation Organization Meeting de noviembre, Purdue University. Lyles L Erosive wind energy distributions and climatic factors for the west. Journal of Soil and Water Conservation 38:106:109. Skidmore E Assessing wind erosion forces: directions and relative magnitudes. Soil Science Society of America Proceedings 29: Skidmore E, J Tatarko Stochastic wind simulation for erosion modelling. Trans. ASAE 33: Sporcic M, L Nelson Wind Erosion Equation. Use of Microsoft Excel spreadsheet. U. S. D. A. N. R. C. S. 28

30 Technical notes. Junio, Albuquerque, New Mexico. Smith R, W Stamey Determining the range of tolerable erosion. Soil Science 100: Stout J, T Zobeck The Wolfforth field experiment: a wind erosion study. Soil Science 161: Van Pelt R, TM Zobeck Validation of the Wind Erosion Equation (WEQ) for discrete periods. Environmental Modelling and Software 19: Vergara G, G Casagrande Estadísticas agroclimáticas de la Facultad de Agronomía. Revista de la Facultad de Agronomía. Vol. 13 Nº 1/2. Universidad Nacional de La Pampa. Argentina. Woodruff N, D Armbrust A monthly climatic factor for the wind erosion equation. Journal of Soil and Water Conservation 23: Woodruff N, F Siddoway A wind erosion equation. Soil Science Society of America Proceedings 29:

31 VELOCIDAD UMBRAL DEL VIENTO COMO INDICADOR DE LA SUSCEPTIBILIDAD DE UN SUELO A EROSIONARSE Laura de Oro 1,Daniel Buschiazzo 2 1 CONICET, Facultad de Agronomía, UNLPam, CC 300 (6300) Santa Rosa, La Pampa, Argentina, 2 INTA Anguil, Facultad de Agronomía, UNLPam y CONICET deoro@agro.unlpam.edu.ar RESUMEN La velocidad del viento que inicia el movimiento de las partículas del suelo se denomina velocidad umbral (µ t ). El objetivo del estudio fue determinar µ t para series de datos anuales y estacionales de la región semiárida Argentina. En una parcela de 1 ha, sobre un Haplustol Entico, se registró la velocidad y dirección del viento a 2 m de altura con una frecuencia de 1 minuto usando una estación meteorológica automática. Con un sensor piezoeléctrico (Sensit) se midió el impacto de partículas y la duración de cada tormenta erosiva. Los valores de µ t se calcularon con la ecuación desarrollada por Stout (2004) µ t = u - s *F -1 (?). La velocidad promedio del viento para el período analizado fue 3.35 m/seg. Excepto otoño, todas las épocas del año presentaron valores de µt relativamente bajos (en promedio 6.68 m/seg) indicando que existe una elevada y similar susceptibilidad de los suelos a erosionarse por el viento en la mayor parte del año. La falta de valores en otoño se debe posiblemente a las bajas velocidades de viento y a la humedad que mantuvo es suelo. El valor de µ t (6.68 m/seg), que resultó mayor al considerado por la RWEQ (5 m/seg) y menor al de la WEPS (8 m/seg), debería utilizarse en los modelos predictivos de erosión eólica para Haplustoles Enticos de Argentina. Palabras claves: velocidad umbral; erosión eólica; susceptibilidad del suelo 30

32 INTRODUCCIÓN La erosión eólica es el uno de los mayores problemas ambientales de zonas secas del mundo (Dregne 1986). Este proceso se inicia cuando la velocidad del viento excede un valor que moviliza las partículas del suelo, denominado velocidad umbral (µ t ). El valor de µ t es uno de los parámetros centrales de los modelos predictivos de erosión eólica, de ahí su importancia. La velocidad umbral es variable y depende del estado del suelo (humedad, cobertura vegetal y rugosidad) y del ambiente (precipitaciones, temperatura, evapotranspiración, entre otras) (Stout 2003, 2004). Esto queda de manifiesto en los distintos valores de µ t que utilizan diferentes modelos. La ecuación revisada de erosión eólica (RWEQ) fija un valor de µ t de 5 m/seg. (Fryrear et al. 1998), mientras que la Ecuación de Erosión Eólica (WEPS) utiliza un valor de 8 m/seg. (Wagner 2004). En el pasado, se han realizado estudios con túneles de viento para establecer el valor de µ t (Bagnold 1941; Zingg 1953; Iversen, Rasmussen 1994). El túnel de viento provee un ambiente controlado que permite un estudio cuidadoso y sistemático de la condición umbral (Scout, Zobeck 1996, Stout 2004), pero que no refleja exactamente las condiciones de campo. Por otro lado, la determinación de µ t bajo condiciones de campo natural es dificultosa debido a la intermitencia del proceso de erosión eólica (Stout 2004). La utilización de sistemas que permiten determinar, en el campo y con gran precisión, el momento durante el cual existe movimiento de partículas, ha facilitado el cálculo de µ t en condiciones naturales. El Sensit, un dispositivo electrónico que posee un diodo sensible al impacto de partículas, ha sido utilizado por Stout y Zobeck (1996, 1997) y Stout (1998, 2003, 2004) para desarrollar un método de cálculo de µ t. Stout (2003, 2004) utiliza para ello la actividad de saltación (?), la velocidad media del viento (u) y desviación standard de la velocidad media del viento. Dado que no existe información sobre la velocidad umbral que rige para suelos de Argentina y ésta es muy escasa a nivel mundial, se plantea el objetivo de analizar los valores de 31

33 µ t de series anuales y estacionales de viento obtenidos en condiciones de campo. MATERIALES Y MÉTODOS El estudio se llevó a cabo en una parcela de 1 ha, ubicada en el Campo Experimental de la Facultad de Agronomía y Ciencias Exactas de la Universidad Nacional de La Pampa (36.5º; 64º). El suelo del sitio de estudio fue un Haplustol Entico con una secuencia de horizontes A-AC-C-C k y textura franco arenosa (INTA et al. 1980). Se utilizó una estación meteorológica automática para registrar la velocidad y la dirección del viento a 2 m de altura. Con un sensor piezoeléctrico (Sensit), ubicado a aproximadamente 3 cm sobre la superficie del suelo, se midió el impacto de partículas movilizadas por saltación, lo que permitió calcular la duración de cada tormenta erosiva. Todas las variables climáticas y los datos del Sensit se obtuvieron con una frecuencia de 1 minuto. La velocidad umbral del viento (µ t ) se calculó mediante la ecuación de Stout (2004): µ t = u - s *F -1 (?) (1) donde: u es la velocidad media del viento en m/seg, s es la desviación standard de la velocidad media del viento? es la actividad de saltación expresada como S/5 min, donde S es el número total de minutos de saltación sobre el total de minutos muestreados,? es un valor adimensional y F -1 es la inversa de la función de distribución normal standard de?. Los cálculos de µ t se realizaron para cada estación del año (verano, otoño, invierno y primavera) de los años 2003, 2004 y 2005, analizándose en total 360 tormentas, de las cuales 100 presentaron datos de velocidad umbral. Los datos de µ t se compararon para cada estación, entre años y entre estaciones del año, por ANOVA simple. De ese análisis se excluyeron los datos de todos los otoños, época del año que no presentó suficientes valores de velocidad umbral. 32

34 RESULTADOS Y DISCUSIÓN La velocidad media de viento (u) a 2 m de altura varió desde 0 m/seg. a m/seg, con un valor medio de 3.35 m/seg y una desviación estándar de 0.66 m/seg. La dirección del viento varió entre 0.01 y con una media de , que corresponde al S-E, y una desviación estándar de (Tabla 1). Los valores de µ t oscilaron entre 0.03 m/seg a m/seg, con una media de 6.68 m/seg y un desvío estándar de 0.64 m/seg (Tabla 1). El valor medio de µ t resultó algo mayor que el utilizado por la RWEQ (Fryrear et al. 1998), que es 5 m/seg a 2 m de altura, y menor al utilizado por la WEPS, fijado en 8 m/seg (Wagner 2004). Tabla 1. Velocidad umbral (µ t ), velocidad media del viento (u), dirección del viento y desvío estándar en tres años de muestreo. Año Media Desvío Estándar µ t (m/seg.) 7.40 a 6.48 a 6.16 a u (m/seg.) 3.98 a 2.66 b 3.39 a Dirección a a b Valores con la misma letra no difieren significativamente (LSD, p<0.05) La Tabla 1 muestra que los tres años analizados presentaron valores semejantes de µ t, lo que indica que las condiciones ambientales existentes para erosionar el suelo a lo largo de todo el período analizado fueron similares y que, en principio, es posible utilizar un único valor anual de µ t en los modelos de predicción de la erosión eólica. La velocidad promedio, u, fue mayor en 2003 y 2005 (3.98 y 3.39 m/seg, respectivamente) que en 2004, aunque esta diferencia no influyó en el valor final de µ t. Los valores de µ t no fueron diferentes entre épocas del año (Tabla 2), aunque los valores de invierno (5.24 m/seg) fueron menores que los de primavera (6.28 m/seg) y verano (7.03 m/seg). Esto indica que, excepto otoño, el resto del año posee similares condiciones para que se produzca erosión. 33

35 Debe aclararse que se excluyó otoño de esta comparación ya que, de un total de 62 tormentas analizadas en esta estación, sólo se detectó actividad de saltación y se obtuvo un valor de µ t para un número muy pequeño de tormentas (n=3). Esto puede deberse a que esta época del año es la única que presenta balance hídrico positivo (INTA et al., 1980), condición que mantiene al suelo húmedo más tiempo y hace necesaria una mayor velocidad de viento para iniciar el movimiento de las partículas. La dirección y velocidad del viento también variaron entre épocas del año (Tabla 2). En verano y primavera la dirección predominante fue Sur-Este ( y respectivamente) y para las estaciones de invierno y otoño fue Este ( y , respectivamente). La velocidad media del viento en orden decreciente fue verano 3.32 m/seg, primavera 3.05 m/seg, invierno 2.48 m/seg y otoño 1.91 m/seg, quedando en evidencia nuevamente que otoño es la estación menos riesgosa desde el punto de vista de la erosión eólica. No existieron diferencias interanuales de µ t entre estaciones (Tabla 2), lo que confirma la uniformidad de este parámetro a lo largo del año. Tabla 2: Velocidad umbral promedio (µ t ) de cada estación en cada año y promedio de tres años, velocidad media del viento (u) y dirección del viento ( ) en tres épocas del año. Estación del año µ t (m/seg.) Verano Invierno Primavera Otoño a 7.51 oo a 7.40 a nd a 6.32 a 6.49 a nd a 6.43 a 6.16 a nd Promedio 7.03 a 5.24 a 6.28 a nd 3 años u (m/seg., ) 3.32 a 2.48 b 3.05 a 1.91 c Dirección Vto a (º, ) Valores con la misma letra no difieren significativamente (LSD, p<0.05), nd = sin datos. b a b 34