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28/9/18 20:15

¿Cómo mejorar el rendimiento y margen bruto de maíz en ambientes con napa del sudeste de Córdoba?

• La oferta hídrica actual (precipitaciones + napa) plantea el desafío de convertir la mayor cantidad de agua en biomasa para mejorar el sistema productivo y disminuir riesgos de anegamientos.
• Es necesario optimizar la densidad de siembra de maíz conjuntamente con la fertilización nitrogenada para mejorar la productividad de los ambientes sin déficit hídrico.
• Incrementos en la densidad de siembra y en el N permitieron aumentar el rendimiento y el margen bruto en un 13% y 15% respectivamente, disminuyendo además el riesgo de exceso hídrico.

Alejo Ruiz*1, Federico Pagnan2, Cecilia Cerliani3, Gabriel Espósito3 y Tomás Coyos1
1Sistema Chacras, Aapresid
2 AER Justiniano Posse, INTA
3 Facultad de Agronomía y Veterinaria, UNRC
*Autor de contacto: [email protected]

Fuente: Informaciones Agronómicas de Hispanoamérica 

https://bit.ly/2N98q4E

Introducción:

En los últimos anos, la región pampeana argentina se vió afectada por excedentes hídricos y ascenso de las napas freáticas (Bertram y Chiacchiera, 2014). Esta problemática impulsó a productores del sudeste de Córdoba a unirse y convocar a Sistema Chacras de Aapresid (https://www.aapresid.org.ar/), con la finalidad de encontrar una solución a la problemática bajo un sistema coordinado de trabajo. El presente artículo surge de los resultados experimentales de una de las líneas de investigación que actualmente integra el proyecto llamado “Chacra Justiniano Posse”. El mismo tiene como objetivo desarrollar tecnologías que tiendan a convertir la oferta hídrica en producción vegetal que mejore el sistema productivo/empresa agropecuaria. El desafío es mejorar la productividad del sistema en su conjunto y disminuir riesgos de anegamientos temporarios y permanentes a través del aumento del consumo de agua. La problemática es abordada en dos niveles. Uno a nivel rotacional (ajuste de intensidad y diversidad de cultivos), y otro a nivel de cultivo individual (ajuste de tecnologías específicas sobre cada uno). En el presente trabajo se mostrarán resultados relacionados con tecnologías de ajuste de maíz en siembras tempranas. 

Los sistemas productivos de la zona están basados en maíz, soja y trigo principalmente. El maíz de fechas tempranas ocupa un lugar hegemónico dentro de la rotación por su generoso aporte de carbono (C) y su rentabilidad actual. Los dos factores que principalmente limitan la producción del maíz en la Región Pampeana son la oferta de agua y de nitrógeno (N) (Maddonni et al., 2003). La napa freática puede constituirse en un factor de incremento de la productividad debido a la disponibilidad hídrica en la franja capilar que puede aportar más de 200 mm (Cisneros et al., 2014). En la región pampeana se reportaron aportes de agua por parte de napas de hasta el 25% de la demanda en alfalfa (Dardanelli y Collino, 2002) y el 50% de soja (Cisneros et at., 2013). Nossetto et. al (2009) obtuvieron los máximos rendimientos relativos de maíz cuando la profundidad promedio de la napa freática se ubicó entre 1,4 a 2,4 m, determinando disminuciones de rendimiento con profundidades menores, probablemente asociado a efectos de anoxia radical y/o salinidad. En segundo lugar, el factor que limita la producción es el N (Maddonni et al., 2003; Echeverría et al., 2015), afectando la tasa de expansión foliar, la eficiencia de intercepción de la radiación (Uhart y Andrade, 1995) y, en consecuencia, la tasa de crecimiento y el número de granos.   

La densidad de siembra es una práctica de manejo cuyo ajuste es complejo, debido al alto costo de la semilla, y a la interacción con el ambiente y el genotipo. El maíz presenta una densidad de siembra óptima que maximiza el rendimiento (Capristo et al., 2007), y ésta varía de acuerdo a la calidad ambiental. En general, ambientes de mayor potencial maximizan su rendimiento con mayores densidades (Horbe et al., 2013).

En la Región Este de Córdoba, la densidad comúnmente utilizada en siembras tempranas es de 75 000 semillas ha-1, con niveles de N aplicados que rondan los 100 kg ha-1. La disponibilidad hídrica y el manejo actual sugieren que podrían aumentarse los rendimientos y el margen bruto del maíz a través del incremento de la densidad de siembra y las dosis de N contribuyendo además a un aumento del consumo de agua y aporte de C al sistema.

Los objetivos del presente trabajo son: a) Evaluar el impacto de variaciones en densidad de siembra y dosis de N sobre el rendimiento y margen bruto del cultivo de maíz en ambientes de alta productividad con influencia de napa freática y b) Generar un modelo de respuesta de rendimiento que contemple la interacción entre la densidad de siembra y el N aplicado para estos ambientes del sudeste de Córdoba.  

 

Materiales y métodos

Se realizaron seis ensayos a campo próximos a la localidad Justiniano Posse (departamento Unión, provincia de Córdoba, Argentina), en las campanas 2015/16, 2016/17 y 2017/18. Los suelos corresponden a Hapludoles y Argiudoles típicos, serie Ordónez y Monte Buey, respectivamente, pertenecientes a la clase de capacidad de uso IIc (Carta de Suelos de la República Argentina, 1988), manejados bajo siembra directa y los antecesores fueron soja o trigo/soja dependiendo del sitio. La fecha de siembra varió entre fines de septiembre y mediados de octubre. Los genotipos utilizados fueron ‘DK 7310 VT3PRO’ y ‘DK 7210 VT3PRO’ dependiendo del sitio. La siembra se realizó a una distancia entre líneas de 52.5 cm, aplicando en todos los casos N, P y S y en algunos Zn en la línea de siembra (Tabla 1).

 

Tabla 1. Características y manejo de los sitios experimentales.

Sitio

Campana

Suelo

Fecha de siembra

Genotipo

Antecesor

Arrancador*

Fecha de fertilización

Serie

Clasificación

Clase

N

P

S

Zn

                   

 

     

1

Cooperativa Agrícola

15/16

Monte Buey

Argiudol Típico

IIc

08-oct

DK7210

Trigo/Soja

17

25

14

1,4

04-nov

2

Agroservicios

16/17

Ordonez

Hapludol Típico

IIc

23-oct

DK7210

Trigo/Soja

15

30

14

-

03-dic

3

Pérez

16/17

Monte Buey

Argiudol Típico

IIc

10-oct

DK7210

Soja

15

30

14

-

23-nov

4

Rosso

17/18

Ordonez

Hapludol Típico

IIc

19-sep

DK7310

Trigo/Soja

14

21

12

1,2

13-nov

5

La Comarca

17/18

Monte Buey

Argiudol Típico

IIc

16-sep

DK7210

Trigo/Soja

14

21

12

1,2

20-oct

6

Lucarelli

17/18

Monte Buey

Argiudol Típico

IIc

05-oct

DK7310

Trigo/Soja

16

25

14

1,4

06-nov

*Expresado en kg ha-1

 

Previo a la siembra se tomaron muestras de suelo de tres profundidades 0-20, 20-40 y 40-60 cm, compuestas cada una por 20 sub-muestras o piques para realizar los siguientes análisis en laboratorio: (i) 0-20 cm: Materia orgánica (%), N anaeróbico (Nan), N de nitratos (N-NO3), P Bray, conductividad y pH; (ii) 20-40 y 40-60 cm: N de nitratos (N-NO3). Además, se midió el contenido de agua en el perfil hasta los 2 metros de profundidad o hasta donde se encontraba saturado por la presencia de la napa freática y en cada sitio, se colocó un freatímetro para realizar un seguimiento de la misma.

            Se utilizó un diseno experimental en bloques completos aleatorizados, con arreglo en parcelas divididas con dos repeticiones. Se establecieron 4 niveles de fertilización (factor principal): 0 kg N ha-1, 60 kg N ha-1, 120 kg N ha-1 y 180 kg N ha-1. La fertilización nitrogenada se realizó con urea incorporada en el entresurco cuanto los cultivos se encontraban en V4-V8. A su vez, dentro de cada nivel de fertilización se sembraron 4 franjas con densidades objetivo (factor secundario) diferentes: 50 000, 80 000, 100 000 y 130 000 semillas ha-1.

            Previo a la cosecha se midió la densidad de plantas lograda en los diferentes tratamientos. El rendimiento se determinó por cosecha mecánica y se corrigió a 14.5% de humedad.

            Los datos se analizaron estadísticamente con el programa InfoStat (Di Renzo et al, 2017). Se realizó una ANAVA para evaluar la interacción entre densidad y dosis de N. Se modeló la respuesta del rendimiento a la variación de la densidad y la dosis de N como un polinomio de segundo grado según la ecuación 1:

? = ?0 + ?1? + ?2? + ?3?2 + ?4?2 + ?5?? + ? (1)

donde Y es el rendimiento del maíz (kg ha-1), ?0, ?1, ?2, ?3, ?4 y ?5, son los parámetros de la ecuación de regresión, D es la densidad de siembra (miles de plantas ha-1), N es la disponibilidad de N (expresada como dosis + N de nitratos a la siembra, kg ha-1), y ? es el término de error de la regresión.

            Se calculó el margen bruto para diferentes tratamientos y se determinó la densidad óptima económica y disponibilidad de nitrógeno objetivo para diferentes precios de maíz. Se consideraron eficiencias de logro de stand de plantas 95 %, precios actuales de urea (U$S 400 ton-1), bolsa de semillas (U$S 200 bolsa-1), alquiler (U$S 600 ha-1), grano de maíz (U$S 156 ton-1), labor de siembra, pulverizaciones y fitosanitarios (U$S 280 ha-1) y gastos de cosecha y comercialización (7% y 21% de la producción respectivamente). Se considera la densidad óptima económica como aquella por encima de la cual mayores densidades no redundarán en un beneficio económico.

 

Descripción campana climática

 

En las tres campanas analizadas se observaron diferencias en las precipitaciones totales acumuladas y en su distribución. En la campana 2015/16 fueron superiores al promedio histórico y se distribuyeron regularmente a lo largo del ciclo de maíz. En la 2016/17 fueron ligeramente inferiores a las históricas, registrándose un periodo de sequía en el mes de noviembre y en la primera quincena de diciembre. Mientras que en la campana 2017/18, las precipitaciones fueron muy inferiores a los valores históricos, ocurriendo una sequía muy marcada en los meses de enero y febrero (Tabla 2). 

 

Tabla 2. Precipitaciones quincenales (mm) de septiembre a febrero en la localidad de Justiniano Posse para las tres campanas de estudio y precipitaciones medias históricas (últimas 30 campanas).

 

Campana

Septiembre

 

Octubre

 

Noviembre

 

Diciembre

 

Enero

 

Febrero

Total

1ra

2da

 

1ra

2da

 

1ra

2da

 

1ra

2da

 

1ra

2da

 

1ra

2da

                                   

 

2015/16

7

0

 

25

30

 

55

115

 

56

58

 

109

20

 

23

194

692

2016/17

0

4

 

73

73

 

17

0

 

5

164

 

108

23

 

33

96

596

2017/18

35

53

 

9

25

 

34

46

 

23

184

 

8

25

 

0

3

445

Histórico

43

92

 

125

 

141

 

124

 

123

648

 

Descripción de suelos y napa freática

Debido a las precipitaciones de septiembre – octubre, todos los sitios se encontraban en capacidad de campo o próximo a ello al momento de la siembra (Tabla 3). Los contenidos de materia orgánica variaron entre 2.3% y 3.0% y los valores de Nan entre 40 y 60 mg/kg. Los niveles de fósforo se encontraron bajos, especialmente en el sitio Pérez. Respecto al N los contenidos variaron entre 60 y 70 kg ha-1. En todos los sitios la napa fluctuó a profundidades aprovechables por los cultivos.

 

Tabla 3. Resultados de los análisis químicos y contenido hídrico en los diferentes sitios.

Sitio

Agua útil a la siembra

MO

N-NO3

Nan

P Bray

pH

Profundidad napa*

 

 

 

%

kg ha-1

mg kg-1

mg kg-1

 

m

                 

1

Cooperativa Agrícola

100%

2.60

74

-

17

-

1.0 – 1.5

2

Agroservicios

100%

2.34

59

39

11

6.0

0.7 – 2.0

3

Pérez

91%

2.35

63

43

8

6.0

1.5 – 3.0

4

Rosso

100%

2.73

60

50

11

5.5

1.0 – 2.5

5

La Comarca

100%

3.03

55

60

12

5.9

0.7 – 2.5

6

Lucarelli

100%

2.66

69

56

17

5.7

1.5 – 3.5

*Rango de variación de la profundidad de la napa durante el ciclo del cultivo de maíz

 

Resultados

 

Rendimientos

 

El rendimiento medio logrado considerando todos los sitios y tratamientos fue de 12 665 kg ha-1. Los rendimientos mínimos se obtuvieron en los tratamientos sin fertilizar (testigos) y variaron entre 9 500 y 11 200 kg ha-1 dependiendo del sitio, mientras que los rendimientos máximos en todos los sitios se obtuvieron con la mayor densidad de plantas evaluada y la mayor dosis de N, alcanzando valores de entre 13 500 y 16 300 kg ha-1 (Tabla 4).

 

Tabla 4. Medidas resumen del rendimiento (kg ha-1) en los diferentes sitios.

Rendimiento

Cooperativa Agrícola

Agroservicios

Pérez

Rosso

La Comarca

Lucarelli

Testigos

9 811

10 341

11 178

10 739

9 774

9 533

Promedio

11 694

12 475

13 249

12 748

12 893

12 933

Máximo

13 511

15 452

16 350

15 904

15 802

16 213

 

 

            Se detectó interacción significativa entre la densidad de siembra y la fertilización nitrogenada (p<0,001), no así entre los tres factores evaluados (Sitio*Densidad*Dosis de N). Esto posibilitó ajustar un modelo de regresión polinómica para todos los sitios, que consideró la interacción densidad por nitrógeno sobre la determinación de los rendimientos de maíz.

 

 

 

            Se estimaron los parámetros de la ecuación de regresión 1, resultando todos significativos y el coeficiente de determinación del modelo elevado (R2:0.77). El modelo ajustado se presenta en la Ecuación 2:

? = 4940 + 32.29? + 83.41? - 0.103?2 – 0.571?2 + 0.239?? + ? (2)

donde Y es el rendimiento del maíz (kg ha-1), D es la densidad de siembra (miles de plantas ha-1), N es la disponibilidad de N (kg N ha-1 suelo + fertilizante), y ? es el término de error de la regresión.

Los mayores rendimientos se obtuvieron con más de 90 000 plantas ha-1 y niveles de N objetivo superiores a los 210 kg ha-1 (Figura 1). Estos tratamientos, en promedio en los 6 sitios evaluados, superaron los 15 000 kg ha-1. Con un planteo típico de la zona, (densidad de siembra 75 000 plantas ha-1 y un nivel de N objetivo de 160 kg ha-1), se obtuvieron 13 200 kg ha-1, siendo la brecha con el rendimiento alcanzable cercana a los 2000 kg ha-1 (15%).

Figura 1. Modelo de la Ecuación 2; rendimiento en función de la densidad de siembra y dosis de N (suelo + fertilizante).

 

            En la Figura 2 se puede apreciar el incremento en la respuesta a la densidad de siembra a medida que aumenta la oferta de N. Por lo tanto, la densidad con la que se maximiza el rendimiento (densidad óptima agronómica) cambió de 85 000 a 130 000 plantas ha-1 desde la situación testigo a la de mayor disponibilidad de N.

Figura 2. Rendimiento en función de la densidad de siembra para diferentes niveles de N disponible (suelo + fertilizante, kg ha-1), según modelo ecuación 1.

 

Análisis económico

 

En función del rendimiento estimado (Tabla 5.A) con el modelo ajustado en la Ecuación 2, se calculó el margen bruto para cada situación (Tabla 5.B). Los mayores márgenes (U$S 465 y 475 ha-1) se obtuvieron con niveles de N próximos a los 240 kg N ha-1 y densidades comprendidas entre 90 000 y 110 000 plantas ha-1. Un punto a destacar es que siembras con alta densidad exigen altos niveles de N disponibles para maximizar rendimientos y márgenes brutos. En situaciones donde se utilice alta densidad de siembra y bajo nivel de N se podrían provocar márgenes brutos negativos. Otro punto de interés es que la diferencia entre el mayor margen bruto con respecto al logrado con el manejo típico de la zona es de U$S 67 ha-1 (U$S 475 vs 408 ha-1), es decir un 15% superior. 

 

Tabla 5.A. Rendimiento de maíz (kg ha-1) para diferentes densidades de siembra y niveles de N disponible 5.B. Margen bruto (U$S ha-1) para diferentes densidades de siembra y niveles de N disponible. Escala rojo-blanco-azul, de menores a mayores valores de rendimiento y margen bruto.

 

A

 

N Disponible suelo+fert (kg ha-1)

 

 B

 

N Disponible suelo+fert (kg ha-1)

 

 

60

120

180

240

 

 

 

60

120

180

240

Densidad (miles pl ha-1)

50

9966

11506

12303

12358

 

Densidad (miles pl ha-1)

50

$ 160

$ 289

$ 330

$ 285

70

10551

12377

13461

13802

 

70

$ 176

$ 339

$ 414

$ 402

90

10680

12792

14162

14789

 

90

$ 139

$ 335

$ 444

$ 465

110

10352

12750

14407

15320

 

110

$ 47

$ 277

$ 420

$ 475

130

9568

12252

14195

15395

 

130

-$ 97

$ 166

$ 342

$ 431

                           

 

 

Considerando tres escenarios de precio de maíz, se calculó el rendimiento esperado, costos, ingresos netos, margen bruto y rendimiento de indiferencia para tres manejos de dosis de N y densidad de siembra (Tabla 6). El planteo típico que se realiza en la zona (75 000 pl ha-1 y aplicaciones de 100 kg N ha-1) no logro maximizar los márgenes en ninguno de los escenarios de precio de maíz. Mientras que con los manejos óptimo económico y recomendado (máxima tasa de retorno) se hubiesen obtenido entre 30 y 100 U$S ha-1 más que con el planteo típico.

 

 

Tabla 6 Rendimiento esperado, costos, ingresos netos, margen bruto y rendimiento de indiferencia según tres manejos diferenciales (combinaciones de dosis de N y densidad objetivo) para tres escenarios de precio. Manejo típico: de mayor frecuencia a nivel zonal; recomendado: máxima tasa de retorno de la inversión; y óptimo económico: máximo margen bruto.

 

Precio ton maíz

(U$S)

Relación Precios Grano/N

Manejo

Dosis N

(kg ha-1)

Densidad

(miles pl ha-1)

Rendimiento

esperado (kg ha-1)

Costos

Ingresos netos

Margen Bruto

Rendimiento indiferencia

(kg ha-1)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

130

9,3

Típico

160

75

13 376

  $         1 164

  $         1 278

  $            113

12 190

Recomendado

220

88

14 594

  $         1 251

  $         1 394

  $            143

13 095

Óptimo económico

220

95

14 814

  $         1 269

  $         1 415

  $            146

13 288

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

160

7,5

Típico

160

75

13 376

  $         1 164

  $         1 572

  $            408

9 905

Recomendado

230

92

14 805

  $         1 270

  $         1 740

  $            470

10 803

Óptimo económico

240

104

15 209

  $         1 310

  $         1 788

  $            478

11 146

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

190

6,4

Típico

160

75

13 376

  $         1 164

  $         1 867

  $            703

8 341

Recomendado

240

98

15 057

  $         1 294

  $         2 102

  $            807

9 273

Óptimo económico

240

107

15 270

  $         1 318

  $         2 132

  $            813

9 442

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Comentarios finales

 

 

Agradecimientos

A todos los que participan en el funcionamiento de la Chacra Justiniano Posse: Agroservicios SRL, La Comarca SRL, Cooperativa Agropecuaria Unión de Justiniano Posse Ltda, Cooperativa Agrícola Ganadera de Justiniano Posse Ltda, Las Tres Marías SRL, Pelagagge SA, Rosso Agro SRL, Simplón SRL, Norberto Ballario SA, Pablo Panatti, Juan Giannasi, Jorge Mazzieri, José Mazza, Julio Pérez, Daniel Cotorás y Javier Orazi.

 

Bibliografía

 

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