VARIABILIDAD DE NUTRIENTES POCO MÓVILES EN UN SUELO BAJO SIEMBRA DIRECTA Emilia Rivero 1 ; Gustavo Cruzate 1 ; Marcelo Beltran 1 ; Carlos Scianca 2 ; Susana Russo 1 ; Antonio Mallarino 3 1 INTA Instituto de Suelos; 2 ; 3 Dpto. Agronomy Iowa State University erivero@cnia.inta.gov.ar Palabras clave: variabilidad, nutrientes, mapas. INTRODUCCIÓN Los nutrientes pocos móviles están estrechamente vinculados al tipo de suelo y a las labranzas. El objetivo de este trabajo fue estudiar la variabilidad de la disponibilidad de fósforo (P), potasio (K), zinc (Zn) y manganeso (Mn) en un suelo bajo siembra directa (SD) y generar mapas de distribución espacial de estos nutrientes (Pimentel Gómez, 1978; Mallarino et al., 1996; Silva et al., 2003; Salgueiro, 2005; Barbagelata y Mallarino, 2006; Rivero et al, 2010). MATERIALES Y MÉTODOS El estudio se realizó en la localidad de General Villegas, Buenos Aires, Republica Argentina. Un lote de una hectárea fue muestreado con los métodos de grilla de 25 celdas y al azar estratificado (área alta y baja) en dos momentos de la rotación de cultivos soja - trigo bajo SD en 2009 y 2010. Se extrajeron muestras de suelo compuestas a dos profundidades (12 extracciones a 0-5 cm y 5-20 cm) en presiembra de soja, obtenidas con barreno de acero inoxidable. El material fue secado en estufa a 40ºC y tamizado por malla de 2mm. Para la determinación de los distintos elementos fueron utilizadas las siguientes metodologías: fósforo extractable Kurtz y Bray; potasio intercambiable extracción con acetato de amonio, zinc y manganeso extracción con EDTA y lectura por absorción atómica. La interpretación de los resultados se basó en el rango de valores críticos de referencia del laboratorio del Instituto de Suelos de INTA. Se aplicaron técnicas de estadística descriptiva y geoestadistica para analizar los datos y obtener mapas de distribución de cada elemento por Kriging ordinario. Se seleccionó el modelo de semivariograma teórico Esférico pues era el que más se ajustaba a los datos y entendiendo que es lo más común para las propiedades de suelo (Souza et al., 2001; Grego y Vieira, 2003) y de acuerdo a Cambardella et al (1994) se eligió el mismo modelo para todas las variables para permitir una comparación directa. No hay anisotropia evidende en los semivariogramas direccionales para todas las propiedades estudiadas, por lo que se utilizaron modelos isotrópicos para los semivariogramas. Se calcularon los nugget (Co), sill (Co+C) y rango (R). La dependencia espacial fue evaluada por la relación entre la semivarianza nugget y la semivarianza total (Co+C), Cambardella et al (1994)define esta relación de <25, 25-75 y > 75 en las categorías de fuerte, moderado y débil dependencia espacial respectivamente. 38
RESULTADOS Y DISCUSIÓN Tabla 1. Estadística descriptiva de los nutrientes. En las tablas 1 y 2 se presenta la estadística descriptiva y en las Figuras 1, 2, 3 y 4 los mapas de disponibilidad de la concentración los elementos poco móviles P, K, Zn y Mn generados por interpolación. Tabla 2. Estadística descriptiva de los nutrientes. Fósforo disponible Se trata de un nutriente altamente variable en cuanto a su disponibilidad en el lote para ambos muestreos, encontrándose en el primer muestreo un 92% de celdas deficientes de fósforo (<15 mg kg -1 ); 8% moderadamente bien provistas (entre 15 y 30 mg kg -1 ) y un 72% y un 28% para el segundo muestreo respectivamente según la clasificación de Bray y Kurtz. En los mapas creados por interpolación correspondientes al fósforo extractable de ambos muestreos se observan valores de disponibilidad mayores en el área sur del lote (bajo). La disponibilidad del P en el segundo muestreo es superior a la del primero. Asimismo se ve la alta variabilidad del P en el lote concordando con lo encontrado por Effion Oku et al. (2010) y otros autores. Disponibilidad de Fósforo - General Villegas Figura 1. Mapas del 1º y 2º muestreo de la variabilidad de la concentración de fósforo. Memoria Técnica 2011-2012 39
Potasio intercambiable Se trata de un nutriente muy poco variable en cuando a su disponibilidad en el lote para ambos muestreos, encontrándose el 100% de las celdas suficientes en potasio con valores mayores a 0,90 cmolc kg -1 teniendo en cuenta que es un suelo con un porcentaje de arcilla del 9 al 11%. Los mapas correspondientes al K de ambos muestreos resultaron con una distribución de la disponibilidad mayor en el área alta, con una mayor concentración de K en el segundo muestreo y una menor variabilidad. Disponibilidad de potasio General Villegas Figura 2. Mapas del 1º y 2º muestreo de la variabilidad de la concentración de potasio. Zinc disponible Se trata de un nutriente de mediana a muy alta variabilidad en cuando a su disponibilidad en el lote para ambos muestreos, encontrándose el 100% de las celdas suficientes en zinc con valores mayores 1 mg kg -1 para ambos muestreos. Los mapas correspondientes al zinc disponible de ambos muestreos resultaron muy similares en la distribución y en los valores de la disponibilidad y en ambos casos se observa una mayor disponibilidad en el área alta, en la zona Norte del lote. Disponibilidad de Cinc General Villegas Figura 3. Mapas del 1º y 2º muestreo de la variabilidad de la concentración de zinc. 40
Manganeso disponible Se trata de un nutriente de bajo mediana variabilidad en cuando a su disponibilidad en el lote para ambos muestreos, encontrándose el 100% de celdas suficientes en manganeso. Disponibilidad de Manganeso General Villegas Los mapas correspondientes al Mn de ambos muestreos resultaron con una distribución de la disponibilidad similar en ambos muestreos, con una mayor concentración de manganeso en el área alta y mayores valores en el primer muestreo. Figura 4. Mapas del 1º y 2º muestreo de la variabilidad de la concentración de manganeso. En la Tabla 3 se muestran los valores para las variables en ambos muestreos en la profundidad de 0 a 20 cm. Tabla 3. Parámetros para los modelos de variogramas y dependencia espacial. Todas las variables estudiadas muestran de moderada a fuerte dependencia espacial. Usualmente una fuerte dependencia espacial de las propiedades del suelo puede ser atribuida a factores intrínsecos del suelo y las débiles pueden ser atribuidas a factores extrínsecos (Cambardella et al. 1994). Los mapas muestran claramente que todos los atributos se distribuyeron en el lote con distintos patrones espaciales. La concentración de P mostró patrones espaciales aproximadamente similares que la del Zn. Lo mismo ocurre con las distribuciones de potasio y manganeso. Los mapas de todos los elementos estudiados en el segundo muestreo muestran una tendencia a una menor concentración en una diagonal con dirección SO NE, cosa que no ocurre en los mapas del primer muestreo. CONCLUSIONES El fósforo presento un CV% de medio a muy alto, potasio de medio a bajo, zinc de medio a muy alto y manganeso de bajo a medio en relación a la disponibilidad de la concentración para ambos muestreos. Los CV% de los elementos, en general, fue- Memoria Técnica 2011-2012 41
ron semejantes tanto en el muestreo en grilla como azar estratificado. Las variables presentaron de moderada a fuerte dependencia espacial permitiendo el ajuste de los semivariogramas. Los diferentes rangos de dependencia espacial en un mismo lote dificultaría la determinación del espaciamiento óptimo de muestreo, requiriendo protocolos especiales según la variable en estudio. Los resultados demuestran que dentro del mismo lote los patrones espaciales varían de acuerdo al elemento estudiado. AGRADECIMIENTOS El presente trabajo de investigación fue realizado en el Marco del Convenio de Cooperación Técnica entre el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA), Argentina y el Colegio de Agricultura, Universidad de Iowa State de Ciencia y Tecnología (ISU), Estados Unidos. BIBLIOGRAFÍA Barbagelata, P. y A. Mallarino. 2006. Integrando geoestadística y SIG para estudiar variabilidad espacial y mapear fertilidad de suelos. XX Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo. pp.311 Cambardella, CA.; TB Moorman; JM Novak; TB Parkin; DL Karlen; RF Turco and AE Konopka. 1994. Field scale variability in central Iowa soils. Soil Sci. Soc. Am. J. 58:1501-1511. Effiom Oku; Ayuk Essoka and E Thoma. 2010. Variability in Soil Properties Along an Udalf Toposequence in the Humid Forest Zone of Nigeria. Kasetsart J. (Nat. Sci.) 44 : 564-573 Grego, CR; Vieira, SR 2003. Variabilidade espacial de propriedades físicas do solo em parcela experimental. Revista Brasileira de Ciência do Solo, 29: 169-177. Mallarino, A.P; PN Hinz and E.S. Oyarzabal. 1996. Precision agriculture. ASA, CSSA, SSSA. P.151-158 Pimentel Gomez, F. 1978. Curso Estadística Experimental. Editorial Hemisferio Sur. Pág. 6 Rivero, E; G Cruzate; M Beltran y S. Russo. 2010. Caracterización química de nutrientes poco móviles en el perfil del suelo en siembra directa y su influencia en el rendimiento. Informe Anual del Convenio de Cooperación Técnica INTA- ISU Res. 492/05. Salgueiro, LP. 2005. Variabilidad espacial de fósforo extractable en un ambiente representativo de la cuenca del río Lujan. Trabajo Final de Aplicación. Universidad Nacional de Lujan. Facultad de Agronomía. Silva, VR; Reichert, JM; Storck, L; Feijó, S. 2003. Variabilidade espacial das características químicas dos solo e productividades de milho em un Argissolo Vermelho-Amarelo distrófico arenico. Rev. Bras. Cienc. Solo, Vol. 27 (6) Souza, ZM; Silva, MLS; Guimaraes, GL; Campos, DTS; Carvalho, MP; Pereira, GT. (2001). Variabilidade espacial de propiedades físicas em um Latossolo Vermelho distrófico sob semeadura direta em Selvíria (MS). Revista Brasileira de Ciência do Solo, 25: 699-707. * Trabajo presentado en el XIX Congreso Latinoamericano y XXIII Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo. Mar del Plata, Argentina, del 16 al 20 de abril de 2012. 42