Evaluación de diferentes densidades de plantas de maíz en siembras tempranas en ambientes contrastantes del Territorio Sudeste de Córdoba.

Transcripción

1 Evaluación de diferentes densidades de plantas de maíz en siembras tempranas en ambientes contrastantes del Territorio Sudeste de Córdoba. Videla Mensegue 1, H.; Canale 2, A. y Muñoz, S. 3 1 Asesor Privado, 2 AER INTA Laboulaye, 3 EEA INTA Marcos Juárez. hvidela@siagronet.com.ar aerlaboulaye@inta.gob.ar munoz.sebastian@inta.gob.ar Trabajo realizado en el marco del acuerdo de cooperación técnica entre el INTA y el Ing. Agr. Horacio Videla Mensegue para la Generación y difusión de información sobre tecnologías en agricultura de precisión, articuladas con el Proyecto de enfoque Territorial del Sudeste de Córdoba y el Proyecto específico de agricultura de precisión Tecnologías de agricultura de precisión para mejorar la eficiencia de la producción agropecuaria. Introducción El maíz es uno de los cultivos más sensible al estrés, sobre todo durante el período pre y pos floración (denominado período crítico). El grado de afección del cultivo en este período está directamente relacionado a las prácticas agronómicas empleadas y a la disponibilidad de recursos (luz, agua y nutrientes) para el crecimiento de las plantas. La densidad de plantas, es una de las prácticas agronómicas que puede afectar el crecimiento del cultivo modificando directamente la capacidad del dosel para capturar la luz solar, el consumo de agua y nutrientes. Durante el período crítico, el crecimiento del cultivo modifica los componentes del rendimiento, siendo el más afectado el número de grano (Cirilo, 2000). En consecuencia, el ajuste de la densidad de plantas a la disponibilidad de recursos para el crecimiento del cultivo permitiría reducir el estrés durante el período más sensible permitiendo optimizar el rendimiento en grano. La variabilidad temporal estacional influye en el comportamiento de las distintas fechas de siembra (FS), mientras que la variabilidad espacial lleva a la necesidad de dividir el lote en zonas de igual comportamiento y está influenciada por atributos del relieve, el cual se relaciona con el movimiento superficial del agua y por ello con el rendimiento (Espósito, 2013). En el sur de la provincia de Córdoba la disponibilidad de recursos se caracteriza por ser altamente variable, tanto espacial como temporalmente (Esposito et al., 2012). Lógicamente este comportamiento se encuentra relacionado con la distribución estacional de las precipitaciones, su variación interanual (Seiler et al., 2008) y aspectos del relieve y del suelo que condicionan el movimiento y almacenamiento del agua (Cisneros et al., 2012). En este sentido, la heterogeneidad de ambientes encontrados en el sur de Córdoba obliga a la necesidad de adecuar la tecnología de insumo y procesos para optimizar el manejo del cultivo de maíz. El objetivo de es evaluar la respuesta del rendimiento en grano a la variación de la densidad de plantas de maíz en siembras tempranas en función del potencial productivo de ambientes representativos del Sur de Córdoba. Materiales y Métodos Se realizaron tres ensayos en franjas, con orientación de este a oeste, de distintas densidades de siembra de maíz (4,5-5,5-6,5-7,5-8,5 y 9,5 pl.m -2 en Mattaldi y 5,5-6,0-7,0 y 8,0 pl.m -2 en La Cesira), cruzando ambientes de diferente productividad

2 con dos repeticiones. Los mismos se situaron en el norte de Mataldi durante los ciclos agrícolas y y en la zona de La Cesira durante la campaña En ambos ensayos de Mataldi, el híbrido sembrado fue Dk 190 MG RR en las fechas 15/09/11 y 10/10/13 respectivamente, la fertilización nitrogenada fue 130 kg.ha -1 de urea y 70 kg.ha -1 de fosfato monoamónico. En La Cesirase sembró el híbrido Dk 72-10VT3Pro el 04/10/13 con un planteo de fertilización de 100 kg.ha -1 fosfato monoamónico y 140 kg.ha -1 de Urea, el distanciamiento en los tres casos fue de 0.52 m. Las franjas se dispusieron atravesando zonas de manejo (ZM) delimitadas previamente con mapas de rendimientos a fin de evaluar la respuesta de la densidad de siembra en cada una de ellas. Las ZM varían fuertemente en su productividad siendo los tipos de suelos y el relieve las principales variables diferenciales. Los suelos de ambas localidades varían en sus propiedades químicas, físicas y biológicas (Cuadro 1). Cuadro 1. Características físicas, químicas y biológicas de los suelos de estudio. Lugar Ambiente Tipo de Suelo Arena Agua Útil 1 MO P (%) (mm) (%) (ppm) Mattaldi AP Haplustol éntico BP Upstisament La Cesira AP Hapludol típico BP Hapludol taptho Agua útil a 2m de profundidad. MO: materia orgánica total. 2 Limitaciones físicas en profundidad. En el cuadro 2 se observan para las dos localidades y tres ensayos, las precipitaciones acumuladas, durante el barbecho, período crítico y el ciclo total del cultivo, también se detalla la profundidad en centímetros de la napa freática registrada por freatímetros ubicados en la zona de manejo de alto potencial. Cuadro 2. Precipitación y profundidad de napa durante el período de crecimiento del cultivo Cuadro 2. Precipitación y profundidad de napa durante el período de crecimiento del cultivo Lugar Ciclo Agrícola Barbecho 1 Período crítico 2 Ciclo de Cultivo 3 Profundidad de Napa 4 Mattaldi (mm) De acuerdo a los datos de las características edáficas y el comportamiento de los rendimientos, para el análisis de este trabajo, se diferenciaron ambientes en Alta Productividad (AP) y Baja Productividad (BP) independientemente del lugar del ensayo. En cada uno de los ensayos se evaluó el stand de plantas a cosecha y el rendimiento en grano. La cosecha fue realizada con monitor de rendimiento previamente calibrado. Los mapas de rendimiento obtenidos de las franjas de ensayos fueron procesados siguiendo el método propuesto por Albarenque y Vélez(2011). Una vez eliminados los errores y controlado el rendimiento en grano del mapa respectivo, se procedió a analizar las franjas de tratamientos con el método descripto por Kemerer et al. (2012). (cm) La Cesira > Período Abril-Agosto. 2 Período diciembre. 3 Período Septiembre-febrero. 4 Ambiente de alto potencial.

3 Este procedimiento consiste en una serie de pasos simples para comparar estadísticamente prácticas de manejo de cultivo a partir de un método sencillo con el uso de programas comúnmente disponibles: software de procesamiento de mapas de rendimiento y planillas de cálculo. Básicamente, el procedimiento se realiza a través de cuatro pasos: a) exportar las franjas de tratamientos desde el programa de mapeo (en este caso SMS TM Ag Leader) en un formato compatible con la planilla de cálculo, b) ubicar a la par los datos de interés de las franjas, ordenarlos según el eje dominante (latitud o longitud) y controlar la distancia entre puntos apareados, c) comparación de medias entre tratamientos, y d) análisis estadístico entre tratamientos. La comparación estadística se realizó con el análisis de varianza y la comparación de medias por el test de Tukey con un nivel de significancia de 5% usando el software Infostat (InfoStat, 2002). Las curvas de respuesta del rendimiento en grano a la variación de la densidad de siembra fueron realizadas usando análisis de regresión. Para el análisis conjunto de los ensayos se precedió a normalizar el rendimiento a través del rinde máximo de cada ensayo transformando lo valores en rendimiento índice. Resultados El análisis del Cuadro1 y 2 nos permite explicar la diferencia en el rendimiento (Cuadro 3) para los tres ensayos, independientemente de la zona de manejo. Las precipitaciones durante el ciclo del cultivo fueron superiores para el ciclo 2013/14 en comparación al ciclo 2011/12, especialmente en La Cesira. En Mattaldi, la lluvia acumulada durante el período crítico y la profundidad promedio de la napa freática fue menor durante la campaña 2013/2014 comparada a la 2011/2012, este menor aporte hídrico durante el último ciclo agrícola pudo ocasionar situaciones de mayor estrés hídrico causando reducciones en el crecimiento de las plantas sobre todo en suelos arenosos con menor retención hídrica. En cambio, en La Cesira la mayor cantidad de precipitación y suelos con mayor retención hídrica permiten un crecimiento de cultivo más saludable y con menores limitantes. Esto puede evidenciarse, en parte, en el Cuadro 3 por las diferencias significativas de rendimiento entre densidades y ambientes observadas entre ciclos agrícolas y localidades sobre todo en los ambientes de baja productividad. Cuadro 2. Análisis estadístico de respuesta de rendimiento a densidades de cosecha. Letras distintas indican diferencias significativas con el test de Tukey. Lugar Ciclo Agrícola Densidad AP BP (miles de pl.ha -1 ) (Tn.ha -1 ) d 3.67b c 4.92a b 5.10a b 5.12a Mattaldi a 5.02a c 2.55a c 2.50a b 2.57a a 2.63a a 2.40a c 6.86c La Cesira b 7.04b a 7.23a b 7.17a

4 Las curvas de respuesta a la variación de la densidad de cosecha en la Localidad de Mataldison presentadas en el gráfico 1 y de La Cesira en el gráfico 2. En ambos ciclos agrícolas se observa que el rendimiento logrado en el ambiente de alta productividad (AP) supera al ambiente de baja productividad (BP), por una magnitud importante para Mataldi (43 y 69% para ambos ciclos agrícolas, respectivamente). Gráfico 1. Curvas de respuesta de rendimiento a la densidad de plantas a cosecha (DPC) de maíz para la campaña 2011/12 (A) y 2013/14 (B). Referencias: AP: ambiente de alta productividad, BP: ambiente de baja productividad. El gráfico 2 muestra que la respuesta en La Cesira es similar a la anterior, mostrando una menor diferencia entre rendimientos por ambientes. Comparando ambiente de alta productividad la densidad óptima, para lograr el máximo rendimiento, varía entre 7 a 8 pl/m2 un aumento en la densidad se traduce en iguales o menores rendimiento. En cambio, en los ambientes de baja productividad la respuesta del rendimiento a cambios en la densidad de plantas es menos marcada. En los tres ensayos, densidades superiores a 6 pl/m2 no mostraron mejoras en el rendimiento. Gráfico 3. Análisis de respuesta de rendimiento índice de maíz localidad para los tres ensayos. Referencias: AP: ambiente de alta productividad, BP: ambiente de baja productividad. Gráfico 2. DPC de maíz localidad de La Cesira. Referencias: AP: ambiente de alta productividad, BP: ambiente de baja productividad. En el grafico 3 se observan el análisis de la respuesta del rendimiento, en forma de rendimiento índice, al cambio en la densidad de plantas mostrando un alto grado de ajuste para ambas campañas y localidades. En los ambientes de AP, en general, el aumento de la densidad de plantas incrementa considerablemente el rendimiento en grano. Esta relación positiva se torna constante al llegar a valores de densidad de aproximadamente a 70 a pl.ha -1. Estos resultados indican que hay diferencias significativas en la respuesta a la densidad de plantas

5 entre ambientes con distinto potencial de rendimiento. Por el contrario, en los ambientes de BP el rendimiento tiende a mantenerse constante o disminuir levemente a partir de pl.ha -1. Esto indicaría que incrementos en el stand de plantas no se traducen en mejoras en el rendimiento en grano para ambientes con restricciones severas para el crecimiento de las mismas, debido a la competencia intra-especifica por los recursos. Siendo más favorable reducir la densidad de plantas para reducir los costos directos del cultivo. Conclusión Para próximas campañas en la localidad de Mataldi se deberá aumentar los rangos de densidades máximas para poder visualizar donde se produce la constante en rendimiento. Es necesario destacar la necesidad de realizar una manejo diferenciado en zonas de alta y baja productividad, ya que se observan resultados significativos en el rendimiento cuando se realizan ensayos con densidades crecientes, permitiendo así, expresar el potencial productivo de cada uno de los ambientes, que se traduce tanto en la respuesta física del cultivo como en la optimización del recurso económico del productor. Los resultados hallados permiten afirmar que existen diferencias importantes en la respuesta del rendimiento en grano a la variación de la densidad de plantas de maíz en función del potencial productivo de los ambientes para las condiciones en que se realizaron estos ensayos. Las densidades óptimas fueron distintas para los ambientes de AP y BP. En los ambientes de AP, la densidad óptima varió entre 70 y pl.ha - 1 mientras que en los ambientes de BP las densidades óptimas varían entre 45 y pl.ha -1. En lotes donde la variabilidad es manifiesta y permite el manejo por ambientes de diferente productividad, es altamente probable encontrar, como ocurrió en estos ensayos, respuestas a la variación de la densidad de plantas de maíz. Por ello es de suma importancia hacer una correcta delimitación de las zonas de manejo para optimizar el aprovechamiento de recursos. Estos resultados ameritan profundizar la investigación sobre la respuesta del rendimiento en grano de maíz a la variación de la densidad de plantas en las condiciones ambientales del sur de Córdoba a fin de determinar la densidad de plantas óptima económica en función del potencial productivo de los ambientes. Agradecimientos Los autores de este trabajo quieren agradecer la ayuda brindada por el CREA Río Quinto y, en especial a las siguientes personas: Nicolás Marín Moreno, Santiago Mengido, y Osvaldo Cler. También queremos hacer extensivo el agradecimiento al Sr. Miguel Spangenberg por su colaboración. Bibliografía Albarenque, S.M. y Vélez, J.P., Técnicas para el procesamiento de mapas de rendimiento. Ediciones INTA, Paraná, Argentina. Cirilo,A.G., 2000.Distancia entre surco de maíz. Revista de Tecnología Agropecuaria. INTA Pergamino. Vol. V N 14.

6 Cisneros, J; C Cholaky; A Cantero Gutiérrez; J González; M Reynero; A Diez & L Bergesio (eds.) Erosión hídrica: principios y técnicas de manejo. 1a ed. Río Cuarto: UniRío editora: Espósito, G; G Balboa; C Castillo; R Balboa & A Degioanni Fecha de siembra y fertilización variable de maíz sobre Haplustoles de Córdoba. XIX Congreso Latinoamericano y XXIII Congreso Argentino y Latino Americano de la Ciencia del Suelo. Mar del Plata. Buenos Aires. Argentina. Espósito, G Análisis de la variabilidad espacio-temporal de la respuesta al nitrógeno en maíz mediante un modelo econométrico mixto espacial (MEME). Tesis Doctoral. Escuela de posgrado, Facultad de Ciencias Agrarias, Universidad Nacional de Córdoba. InfoStat, InfoStat. Grupo InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. Kemerer, A., Albarenque, S.M. y Melchiori, R.J.M., Método Estadístico Simple para Evaluar Ensayos en Franjas. INTA Paraná. Seiler R; AM Wehbe; M Vinocur; EI Tarasconi Efectos del cambio climático y de la variabilidad climática sobre la producción agropecuaria: impactos y adaptación. XII Reunión Argentina de Agrometeorología, 8 al 10 de octubre de San Salvador de Jujuy. Argentina.