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La concentración de proteína y aceite y el valor profat (proteína + aceite) de la soja producida en la República Argentina han sufrido una importante disminución durante las últimas campañas. Esta situación tiene un impacto directo sobre la industria procesadora ya que al contar con materia prima con baja concentración de proteína se deben incurrir en costos adicionales de procesamiento para lograr harinas con el tenor proteico que el mercado internacional demanda. Adicionalmente, ante la imposibilidad de cumplir con algunos contratos se ha cambiado la base de comercialización de harinas proteicas de soja con la consiguiente penalidad económica.El objetivo del presente trabajo fue realizar una caracterización espacial de la composición de la soja producida en la zona núcleo argentina y estudiar variables de manejo del cultivo que tengan incidencia sobre la misma. Para esto se obtuvieron muestras de grano de soja de lotes georreferenciados de productores CREA (Consorcios Rurales de Experimentación Agrícola) durante las campañas 2012/13 y 2013/14. Las muestras fueron analizadas por espectroscopia de infrarrojo cercano de reflectancia (NIRS) en la Facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de Rosario para porcentajes de aceite y proteína. El valor profat se calculó a partir de estos. Además se obtuvieron los datos de manejo y producción de todos los lotes recibidos. La caracterización espacial se realizó utilizando herramientas de geoestadística (semivariogramas y extrapolación espacial por Kriging)El resultado fue una serie de mapas de la zona núcleo donde se describe el rendimiento, porcentajes de proteína y aceite y profat para ambas campañas agrícolas. En ellos se identificaron gradientes de productividad y de los componentes de la calidad del grano obtenido y las correlaciones entre ellos. Se observó una tendencia creciente del porcentaje de proteína en dirección este-oeste. La tendencia opuesta fue observada para el porcentaje de aceite. La distribución del profat fue coincidente con la distribución del porcentaje de proteína ya que esta última tiene una mayor incidencia en el cálculo.La acumulación de datos de sucesivas campañas permitirá generar mapas suficientemente robustos como para estimar a priori la calidad de la mercadería que la industria reciba en función del lugar de procedencia. Además, el conocimiento de las variables de manejo de los lotes permitirá desarrollar manejos diferenciales apuntados a mejorar la composición del grano proveniente de las diferentes zonas geográficas.

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