ZONIFICACION DEL RIESGO DE EMERGENCIA DE YUYO COLORADO (Amaranthus hybridus L). EN LA REGION PAMPEANA MEDIANTE EL USO DE UN MODELO DE SIMULACIÓN DE MALEZAS

BATLLA, DIEGO; DE ARIZTIMUÑO, M.; D.O. FERRARO

Rosario

Congreso; II Congreso Argentino de Malezas; 2018

Los cambios en el uso de la tierra que han experimentado recientemente los agroecosistemas incluyen el uso de organismos modificados genéticamente, el incremento en el uso de insumos, y la disminución de la diversidad de cultivos. La combinación de estos cambios con la alteración de los patrones del clima, ha llevado a la modificación del éxito relativo de las estrategias de los organismos de los ecosistemas. Las malezas se incluyen en este grupo, y el incremento de su incidencia en los sistemas agrícolas observado globalmente responde a estrategias específicas de respuesta como la resistencia a los herbicidas o al acoplamiento de sus requerimientos a los filtros ambientales y de manejo agrícola. Modelar estos cambios, a partir del conocimiento de la biología de las malezas, es un elemento clave para prever el comportamiento de las poblaciones de malezas. En este trabajo presentamos la aplicación de un modelo de simulación del riego de emergencia de yuyo colorado (Amaranthus hybridus L.) en una serie de 38 localidades de la Región Pampeana, bajo escenarios contrastantes (actuales y futuros) de temperatura y disponibilidad hídrica en el suelo. El objetivo final fue el de agrupar las respuestas obtenidas para encontrar zonas homogéneas de respuesta en términos de inicio y final de la estación de emergencia, junto al momento de máximo flujo de plántulas y la magnitud del mismo. Los resultados muestran patrones zonales reconocibles de incidencia de Amaranthus hybridus L, a la vez que los mismos varían en función de los escenarios considerados. El patrón observado nos permitió 1) definir áreas de incidencia constante más allá del escenario definido (áreas de riego constante), y 2) definir áreas de incidencia variable (áreas de riesgo variable). La mejora continua de este tipo de modelos de simulación permitirá mejorar el pronóstico del comportamiento de las poblaciones de malezas.