Desarrollo de modelos de riesgo de establecimiento de malezas en sistemas de cultivos extensivos

OREJA FERNANDO; MAXIMILIANO KEMPSKI VON RAKOSZIN; DUARTE VERA, ALEJANDRA; DÉBORA CARINA CABRERA; FERRARO, DIEGO; BATLLA, DIEGO; ADRÍAN EXEQUIEL VARELA

Rosario

Congreso; II Congreso Argentino de Malezas; 2018

ASACIM (Asociación argentina de ciencia de las malezas)

La expansión de las malezas resistentes a herbicidas en la zona pampeana obliga a los productores a replantear el sistema agrícola y a poner en práctica estrategias sustentables de manejo que disminuyan el uso de agroquímicos. Detectar las estrategias de las malezas asociadas a su establecimiento en cultivos, y generar modelos predictivos, lograría mejorar las prácticas de manejo haciendo más eficiente el uso de herbicidas. Por ello, el objetivo de este trabajo es desarrollar modelos de riesgo de enmalezamiento para la zona pampeana, en base al agrupamiento de estrategias de establecimiento de malezas en cultivos agrícolas, denominados síndromes (S). Basado en una clasificación en síndromes, se construyeron 11 modelos en función del ambiente y el manejo agrícola que permitieron estimar el riesgo para cada síndrome identificado, 8 con reproducción por semilla y 3 por yemas subterráneas. La modelización de los factores identificados se realizó mediante la información cuantitativa disponible sobre ecología de malezas y el uso de la lógica difusa. Por último, se realizó una etapa de validación de cuatro modelos mediante datos de ensayo a campo para síndromes con propagación por semilla: S2 (Eleusine indica (L.), Jimenez-Santiago del Estero), S3 (Digitaria sanguinalis (L.), FAUBA) y S4 (Portulaca olerácea (L.), Jimenez-Santiago del Estero y Amaranthus hybridus (L), Marcos Juárez). La información sobre especies maleza es un punto crítico para generar modelos más exactos, sin embargo, la validación realizada contribuye al refinamiento de los modelos y demuestra que este trabajo logra abordar la introducción del modelado en base a estrategias integrales de manejo agrícola como herramienta para la toma de decisiones.