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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA La Estanzuela. |
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Fecha : |
18/12/2017 |
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Actualizado : |
09/08/2019 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Nacionales |
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Autor : |
GARCIA, A.; QUINCKE, A.; SAWCHIK, J. |
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Afiliación : |
ADRIANA GARCIA LAMOTHE, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JUAN ANDRES QUINCKE WALDEN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay; JORGE SAWCHIK PINTOS, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
Respuesta del cultivo de soja al azufre en argiudoles típicos del sudoeste de Uruguay. [Soybean response to sulfur in typic arguidolls of southwestern Uruguay.]. |
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Fecha de publicación : |
2017 |
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Fuente / Imprenta : |
Agrociencia Uruguay, v. 21 (2), p. 44-53, 2017. |
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Idioma : |
Español |
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Notas : |
Article history: Recibido: 2015-03-13; Aceptado: 2017-08-15. |
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Contenido : |
RESUMEN.
El azufre (S) es un nutriente esencial para el crecimiento y desarrollo de las plantas. La intensificación agrícola que ocurrió en Uruguay en particular en la última década, ha incrementado el riesgo de ocurrencia de deficiencias nutricionales. El objetivo fue estudiar la respuesta al agregado de S en soja y evaluar la concentración de sulfato en el suelo y el potencial de mineralización de nitrógeno (PMN) como indicadores de disponibilidad de S. Se realizaron experimentos parcelarios en 13 sitios durante seis estaciones de crecimiento en la Estación Experimental La Estanzuela (Colonia, Uruguay) en Argiudoles típicos de la zona. El S fue aplicado en forma de yeso (sulfato de calcio) a dosis de 0, 15, 30 y 45 kg de S ha-1, en tratamientos dispuestos en bloques al azar con cuatro repeticiones. Las variaciones en cantidad y distribución de las lluvias afectaron el rendimiento en grano y la respuesta a la fertilización. Solamente en dos sitios se observó un incremento significativo en grano, el cual fue cercano a 15%. Para los suelos estudiados, la probabilidad de encontrar respuesta positiva al S resultó alta cuando la concentración de sulfatos fue menor a 5 mg kg-1 al momento de la siembra. En ese caso los incrementos oscilaron entre 204 y 467 kg ha-1. Cuando el nivel de sulfatos es mayor a dicho valor, sería poco probable obtener incrementos por el agregado de yeso, con la posibilidad de observar incluso respuestas negativas. No se encontró relación entre el PMN y la respuesta en rendimiento.
-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.-.
SUMMARY.
Sulfur (S) is an essential nutrient, necessary to maintain crop productivity. Agriculture intensification in Uruguay has increased the risk of nutrient deficiencies in soils. The goal of this study was to explore soybean response to S application and the feasibility of using soil sulfate concentration, and potentially mineralizable nitrogen (PMN) as indicators of S-availability. Thirteen field trials were conducted during six growing seasons (2007 to 2012) at the Experimental Station La Estanzuela, Colonia, on typical Argiudols of the area. Sulfur as gypsum was applied at rates of 0, 15, 30 and 45 kg S ha-1, with treatments allocated in four complete randomized blocks. Variation in precipitation amount and distribution affected soybean grain yield across the years and thereby fertilization response. Only in two trials yield responses were statistically significant, with increases that amounted about 15 %. For the soils studied, positive responses to S would be likely when soil sulfate concentration is less than 5 mg kg-1 at planting. In such cases yield increases ranged between 204 and 467 kg ha-1. When soil sulfate test is higher, odds for yield increases from applied S are low, with chances of observing negative responses, too. No relation between PMN and yield response could be found. MenosRESUMEN.
El azufre (S) es un nutriente esencial para el crecimiento y desarrollo de las plantas. La intensificación agrícola que ocurrió en Uruguay en particular en la última década, ha incrementado el riesgo de ocurrencia de deficiencias nutricionales. El objetivo fue estudiar la respuesta al agregado de S en soja y evaluar la concentración de sulfato en el suelo y el potencial de mineralización de nitrógeno (PMN) como indicadores de disponibilidad de S. Se realizaron experimentos parcelarios en 13 sitios durante seis estaciones de crecimiento en la Estación Experimental La Estanzuela (Colonia, Uruguay) en Argiudoles típicos de la zona. El S fue aplicado en forma de yeso (sulfato de calcio) a dosis de 0, 15, 30 y 45 kg de S ha-1, en tratamientos dispuestos en bloques al azar con cuatro repeticiones. Las variaciones en cantidad y distribución de las lluvias afectaron el rendimiento en grano y la respuesta a la fertilización. Solamente en dos sitios se observó un incremento significativo en grano, el cual fue cercano a 15%. Para los suelos estudiados, la probabilidad de encontrar respuesta positiva al S resultó alta cuando la concentración de sulfatos fue menor a 5 mg kg-1 al momento de la siembra. En ese caso los incrementos oscilaron entre 204 y 467 kg ha-1. Cuando el nivel de sulfatos es mayor a dicho valor, sería poco probable obtener incrementos por el agregado de yeso, con la posibilidad de observar incluso respuestas negativas. No se encontró relación entre el PMN y l... Presentar Todo |
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Palabras claves : |
GYPSUM; POTENCIAL DE MINERALIZACIÓN DE NITRÓGENO; POTENTIALLY MINERALIZABLE NITROGEN; SULFATE. |
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Thesagro : |
SULFATO; YESO. |
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Asunto categoría : |
-- |
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URL : |
http://www.ainfo.inia.uy/digital/bitstream/item/8153/1/Garcia-Lamothe-A.-2017.-Agrociencia-v.212-44-53.pdf
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Marc : |
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653 $aPOTENCIAL DE MINERALIZACIÓN DE NITRÓGENO
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
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Registro original : |
INIA La Estanzuela (LE) |
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Biblioteca
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Identificación
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Origen
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Tipo / Formato
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Clasificación
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Cutter
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Registro
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Volumen
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Estado
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 | Acceso al texto completo restringido a Biblioteca INIA Las Brujas. Por información adicional contacte bibliolb@inia.org.uy. |
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Registro completo
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Biblioteca (s) : |
INIA Las Brujas; INIA Treinta y Tres. |
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Fecha actual : |
12/11/2015 |
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Actualizado : |
09/10/2019 |
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Tipo de producción científica : |
Artículos en Revistas Indexadas Internacionales |
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Circulación / Nivel : |
Internacional - -- |
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Autor : |
MARCAIDA, M.; ASSENG, S.; EWERT, F.; BASSU, S.; DURAND, J.L.; LI, T.; MARTRE, P.; ADAM, M.; AGGARWAL, P.K.; ANGULO, C.; BARON, C.; BASSO, B.; BERTUZZI, P.; BIERNATH, C.; BOOGAARD, H.; BOOTE, K.J.; BOUMAN, B.; BREGAGLIO, S.; BRISSON, N.; BUIS, S.; CAMMARANO, D.; CHALLINOR, A.J.; CONFALONIERI, R.; CONIJN, J.G.; CORBEELS, M.; DERYNG, D.; DE SANCTIS, G.; DOLTRA, J.; FUMOTO, T.; GAYDON, D.; GAYLER, S.; GOLDBERG, R.; GRANT, R.F.; GRASSINI, P.; HATFIELD, J.L.; HASEGAWA, T.; HENG, L.; HOEK, S.; HOOKER, J.; HUNT, L.A.; INGWERSEN, J.; IZAURRALDE, R.C.; JONGSCHAAP, R.E.E.; JONES, J.W.; KEMANIAN, R.A.; KERSEBAUM, K.C.; KIM, S.-H.; LIZASO, J.; MÜLLER, C.; NAKAGAWA, H.; NARESH KUMAR, S.; NENDEL, C.; O'LEARY, G.J.; OLESEN, J.E.; ORIOL, P.; OSBORNE, T.M.; PALOSUO, T.; PRAVIA, V.; PRIESACK, E.; RIPOCHE, D.; ROSENZWEIG, C.; RUANE, A.C.; RUGET, F.; SAU, F.; SEMENOV, M.A.; SHCHERBAK, I.; SINGH, B.; SINGH, U.; SOO, H.K.; STEDUTO, P.; STÖCKLE, C.; STRATONOVITCH, P.; STRECK, T.; SUPIT, I.; TANG, L.; TAO, F.; TEIXEIRA, E.I.; THORBURN, P.; TIMLIN, D.; TRAVASSO, M.; RÖTTER, R.P.; WAHA, K.; WALLACH, D.; WHITE, J.W.; WILKENS, P.; WILLIAMS, J.R.; WOLF, J.; YIN, X.; YOSHIDA, H.; ZHANG, Z.; ZHU, Y. |
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Afiliación : |
MARIA VIRGINIA PRAVIA NIN, INIA (Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria), Uruguay. |
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Título : |
A statistical analysis of three ensembles of crop model responses to temperature and CO2 concentration. |
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Fecha de publicación : |
2015 |
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Fuente / Imprenta : |
Agricultural and Forest Meteorology, 2015, v.214-215, p. 483-493. |
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ISSN : |
0168-1923 |
|
DOI : |
10.1016/j.agrformet.2015.09.013 |
|
Idioma : |
Inglés |
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Notas : |
Article history: Received 6 March 2015 / Received in revised form 29 July 2015 / Accepted 20 September 2015 / Available online 1 October 2015. |
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Contenido : |
ABSTRACT.
Ensembles of process-based crop models are increasingly used to simulate crop growth for scenariosof temperature and/or precipitation changes corresponding to different projections of atmospheric CO2concentrations. This approach generates large datasets with thousands of simulated crop yield data. Suchdatasets potentially provide new information but it is difficult to summarize them in a useful way due totheir structural complexities. An associated issue is that it is not straightforward to compare crops and tointerpolate the results to alternative climate scenarios not initially included in the simulation protocols.Here we demonstrate that statistical models based on random-coefficient regressions are able to emulateensembles of process-based crop models. An important advantage of the proposed statistical models isthat they can interpolate between temperature levels and between CO2concentration levels, and canthus be used to calculate temperature and [CO2] thresholds leading to yield loss or yield gain, without re-running the original complex crop models. Our approach is illustrated with three yield datasets simulatedby 19 maize models, 26 wheat models, and 13 rice models. Several statistical models are fitted to thesedatasets, and are then used to analyze the variability of the yield response to [CO2] and temperature.Based on our results, we show that, for wheat, a [CO2] increase is likely to outweigh the negative effectof a temperature increase of +2◦C in the considered sites. Compared to wheat, required levels of [CO2]increase are much higher for maize, and intermediate for rice. For all crops, uncertainties in simulatingclimate change impacts increase more with temperature than with elevated [CO2].
© 2015 Elsevier B.V. All rights reserved. MenosABSTRACT.
Ensembles of process-based crop models are increasingly used to simulate crop growth for scenariosof temperature and/or precipitation changes corresponding to different projections of atmospheric CO2concentrations. This approach generates large datasets with thousands of simulated crop yield data. Suchdatasets potentially provide new information but it is difficult to summarize them in a useful way due totheir structural complexities. An associated issue is that it is not straightforward to compare crops and tointerpolate the results to alternative climate scenarios not initially included in the simulation protocols.Here we demonstrate that statistical models based on random-coefficient regressions are able to emulateensembles of process-based crop models. An important advantage of the proposed statistical models isthat they can interpolate between temperature levels and between CO2concentration levels, and canthus be used to calculate temperature and [CO2] thresholds leading to yield loss or yield gain, without re-running the original complex crop models. Our approach is illustrated with three yield datasets simulatedby 19 maize models, 26 wheat models, and 13 rice models. Several statistical models are fitted to thesedatasets, and are then used to analyze the variability of the yield response to [CO2] and temperature.Based on our results, we show that, for wheat, a [CO2] increase is likely to outweigh the negative effectof a temperature increase of +2◦C in... Presentar Todo |
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Palabras claves : |
Climate change; CROP MODEL; Emulator; MAIZE; Meta-model; MODELIZACIÓN DE LOS CULTIVOS; RICE; Statistical model; WHEAT; Yield. |
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Thesagro : |
ARROZ; CAMBIO CLIMÁTICO; MAÍZ; MODELOS ESTADISTICOS; TRIGO. |
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Asunto categoría : |
A50 Investigación agraria |
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Marc : |
LEADER 05363naa a2201417 a 4500
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100 1 $aMARCAIDA, M.
245 $aA statistical analysis of three ensembles of crop model responses to temperature and CO2 concentration.
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500 $aArticle history: Received 6 March 2015 / Received in revised form 29 July 2015 / Accepted 20 September 2015 / Available online 1 October 2015.
520 $aABSTRACT. Ensembles of process-based crop models are increasingly used to simulate crop growth for scenariosof temperature and/or precipitation changes corresponding to different projections of atmospheric CO2concentrations. This approach generates large datasets with thousands of simulated crop yield data. Suchdatasets potentially provide new information but it is difficult to summarize them in a useful way due totheir structural complexities. An associated issue is that it is not straightforward to compare crops and tointerpolate the results to alternative climate scenarios not initially included in the simulation protocols.Here we demonstrate that statistical models based on random-coefficient regressions are able to emulateensembles of process-based crop models. An important advantage of the proposed statistical models isthat they can interpolate between temperature levels and between CO2concentration levels, and canthus be used to calculate temperature and [CO2] thresholds leading to yield loss or yield gain, without re-running the original complex crop models. Our approach is illustrated with three yield datasets simulatedby 19 maize models, 26 wheat models, and 13 rice models. Several statistical models are fitted to thesedatasets, and are then used to analyze the variability of the yield response to [CO2] and temperature.Based on our results, we show that, for wheat, a [CO2] increase is likely to outweigh the negative effectof a temperature increase of +2◦C in the considered sites. Compared to wheat, required levels of [CO2]increase are much higher for maize, and intermediate for rice. For all crops, uncertainties in simulatingclimate change impacts increase more with temperature than with elevated [CO2]. © 2015 Elsevier B.V. All rights reserved.
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773 $tAgricultural and Forest Meteorology, 2015$gv.214-215, p. 483-493.
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Esconder MarcPresentar Marc Completo |
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INIA Las Brujas (LB) |
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