Modelización de la mineralización de nitrógeno en suelos usando redes neuronales artificiales

R. ALVAREZ, H.S. STEINBACH

Rosario

Congreso; XXII Congreso Argentino de la Ciencia del Suelo; 2010

La mineralización de nitrógeno en los suelos es una fuente importante del nutriente para los cultivos en la Región Pampeana. Nuestro objetivo fue generar modelos capaces de estimar la mineralización de nitrógeno desde la materia orgánica humificada y los residuos en descomposición para cultivos de invierno y verano en la región. Se utilizó una base de datos obtenidos durante seis campañas agrícolas en 58 experimentos en trigo y 35 en maíz, bajo una gama amplia de condiciones de suelo y manejo. Se evaluó en cada uno la mineralización aparente de nitrógeno por la metodología del balance de masas, la que se compartamentalizó en proveniente de materia orgánica humificada o de residuos. Los resultados se analizaron usando redes neuronales artificiales para generar modelos empíricos predictivos de la mineralización. Los datos se particionaron en 70 % para training y los modelos ajustados a este grupo se validaron con el 30 % restante. Fue posible generar modelos con buen ajuste para estimar tanto la mineralización desde el humus (R2= 0.782) como desde los residuos (R2= 0.712). Estos modelos indicaron que la mineralización desde el humus, in situ, decreció a medida que la cantidad de nitrógeno mineral del suelo y la masa de residuos no descompuestos del cultivo antecesor y se asocio positivamente con la capacidad de mineralizar del suelo, estimada en una incubación in vitro, la precipitación y la temperatura durante el ciclo de los cultivos. La mineralización desde los residuos estuvo regulada por la masa y la concentración de nitrógeno en los residuos y el tipo de cultivo. Los modelos generados pueden usarse para estimar mineralización cuando se aplica la metodología del balance de nitrógeno.