Explicación del rendimiento de soja a partir de covariables edafometeorológicas registradas en estudios multiambietales observacionales

ROSALES HEREDIA, SOLEANA; BACIGALUPPO, SILVINA; BALZARINI, MÓNICA

Florianóplolis, Brasil

Congreso; XXVth International Biometric Conference (IBC-Floripa-2010); 2010

Los estudios multiambientales observacionales de lotes en producción permiten explicar la variabilidad de rendimientos obtenidos explorando relaciones entre factores determinantes tal cual éstas se presentan en la realidad. Los algoritmos de árboles de clasificación y regresión -CART- constituyen una valiosa herramienta multivariada, no-paramétrica, para predecir variaciones de rendimiento en estudios observacionales en función de variables que pueden estar altamente correlacionadas. Los modelos CART particionan binaria y recursivamente los datos de rendimiento en base a umbrales de las variables explicativas y de ello resulta la conformación de subconjuntos de observaciones (nodos) cada vez más homogéneos en rendimiento. En este trabajo, se analizaron rendimientos provenientes de lote de producción de soja, mediante CART, para identificar las variables edafometeorológicas que contribuyen a su explicación y obtener umbrales asociados a la predicción del mismo en distintos ambientes de cultivo. El árbol de clasificación se realizó en base a una variable nominal generada para el rendimiento a partir de su mediana (3435 Kg/Ha), lo que permitió formar dos categorías de rendimientos: A, superior al mediano y B, por debajo de dicho valor. Entre las variables edáficas de mayor impacto se visualizó la compactación y entre las meteorológicas, condicionadas a una mayor o menor compactación, las precipitaciones en el periodo de llenado de granos y la radiación. El 56% de la variación del rendimiento de soja se explicó con las variables seleccionadas. Una compactación de suelo superior a 15 % de estados masivos delta resultó la principal limitante para la producción en el área de cultivo.