Fertilización nitrogenada en trigo de la región subhúmeda: eficiencia del uso del agua y nitrógeno

MARTINEZ, JM.; GALANTINI, JA.; LANDRISCINI, MR.; LÓPEZ, FM.; DUVAL, ME.

Ciencia del Suelo

ASOCIACIÓN ARGENTINA DE LA CIENCIA DEL SUELO

Lugar: Buenos Aires; Año: 2016 vol. 34 p. 81 - 92

0326-3169

El agua y el nitrógeno (N) son típicamente los principales factores de producción del trigo en regiones con limitantes hídricas. Por esto, es de gran importancia incrementar la eficiencia de uso del N (EUN) - cuando se aplican fertilizantes - y la eficiencia del uso del agua (EUA) en ambientes subhúmedos. Los objetivos de este trabajo fueron i) analizar la respuesta del trigo a diferentes dosis de N, ii) evaluar la EUN y EUA de la biomasa total aérea (MST) y rendimiento en grano, y iii) predecir estas eficiencias mediante modelos construidos a partir de componentes principales (CP) que expliquen la variabilidad en la producción de MST y rendimiento, durante cinco años en un ambiente subhúmedo. Durante 2008-2012, se realizaron ensayos de fertilización nitrogenada sobre trigo utilizando cuatro dosis (0-25-50-100 kg ha-1) aplicadas a la siembra. En madurez fisiológica se midió la MST y el rendimiento de grano, y se calculó la EUN y EUA para ambos parámetros. El análisis de CP se realizó utilizando al N disponible y humedad del suelo, y las diferentes precipitaciones en función de la MST y rendimiento. Se originaron tres CP para cada parámetro, con una explicación total de la varianza de 90% y 96% para MST y rendimiento. Las predicciones de EUN para MST y rendimiento, incorporaron los 3 CP con elevados valores de predicción (R2=0,78-0,81). Sin embargo, los ajustes fueron bajos (R2= 0,38-0,45) para la EUA de MST y grano, excluyendo del modelo al CP influenciado por N disponible. Con alta variabilidad en la disponibilidad de agua la fertilización con N no permitió el incremento significativo de la EUA, demostrando que el factor agua es el más limitante para este ambiente. La utilización de CP como regresoras permitió generar modelos certeros de predicción de la EUN de MST y del rendimiento.