Estimación del balance de carbono de suelos pampeanos usando modelos de regresión y redes neuronales.

R. ALVAREZ, H. STEINBACH, A. BONO.

Rosario

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

Determinar como varía el carbono orgánico del suelo resulta de interés porque está relacionado con la productividad y porque los suelos pueden secuestrar carbono atmosférico impactando en el calentamiento global. Nuestro objetivo fue desarrollar metodologías que permitan estimar el balance de carbono en suelos pampeanos. Se usaron datos publicados de emisión de C-CO2 por respiración heterótrofa, generados en 6 experimentos a campo, y resultados de 120 experimentos de fertilización de maíz, trigo y soja. La información se analizó usando técnicas de regresión lineal y redes neuronales artificiales para generar modelos capaces de estimar respiración heterótrofa y aporte de carbono en los residuos de los cultivos. Los modelos ajustados se aplicaron para estimar el balance de carbono de suelos de la Pampa Ondulada bajo diferentes escenarios productivos. Tanto la metodología de regresión como las redes neuronales permitieron generar buenos modelos para estimar respiración o aporte de carbono al suelo (r2> 0.74), pero los ajustes de las redes fueron significativamente superiores. La respiración puede estimarse usando carbono orgánico, temperatura y humedad del suelo como variables predictoras. El aporte de carbono depende del tipo de cultivo, su rendimiento y la precipitación durante el ciclo. Aplicando los modelos ajustados se estimó que en la Pampa Ondulada los balances de carbono son menos negativos en la actualidad que unos 30 años atrás. Esto se debe al incremento de aportes de residuos por mayores rendimientos de los cultivos, que compensó la introducción de soja en las rotaciones desplazando a trigo y maíz.