RELACIÓN ENTRE LOS ATRIBUTOS DEL TERRENO, LA HUMEDAD DEL SUELO Y LA PRODUCTIVIDAD DE LOS CULTIVOS

Boretto, D. INTA General Cabrera

boretto.dario@inta.gob.ar INTRODUCCIÓN

La existencia de variabilidad espacial en la producción de los cultivos no es novedad, lo más importante quizás, es la posibilidad de comprender sus causas para optimizar manejos que maximicen la productividad y minimicen el impacto en cada ambiente. El desarrollo de nuevos sensores y sistemas de información geográficos (SIG) más potentes, permiten hoy realizar estudios incorporando además del rendimiento, un gran numero de otras variables. Esto amplió la frontera a un análisis más sistémico, y permitió una visión más clara de los fenómenos (y sus interacciones) que afectan la productividad de los cultivos. Es muy frecuente atribuirle la variabilidad mayormente a aspectos asociados a la fertilidad del suelo, y si bien estos influyen fuertemente en el rendimiento, no son los únicos responsables de que se de esa condición. Uno de los factores al que hay que prestarle especial atención bajo agricultura de secano, es a la disponibilidad de agua a la que estuvo sometido un cultivo en un determinado sitio, debido a que el nivel de productividad conseguido; es altamente dependiente de las condiciones hídricas del lugar (Jaynes et al., 2003). Un aspecto que toma cada vez más relevancia para el entendimiento de la variación de los rendimientos, es la topografía. Sobre todo por el efecto que esta ejerce en la captación y/o re-distribución del agua en el suelo (Kravchenko and Bullock, 2000). La creación de receptores DGPS de alta precisión, ha impulsado el desarrollo de modelos que van más allá de las simples cotas de elevación; capaces de derivar atributos especiales del terreno (AT) como: (i) el grado y orientación de las pendientes, (ii) la acumulación de flujos y el área de captación, (iii) el índice topográfico compuesto, (iv) el factor de erodabilidad LS, (v) el potencial de cause, etc. Espósito et al. (2010) han encontrado que entre los distintos AT evaluados, el índice topográfico compuesto (ITC) (Beven and Kirkby, 1979) es uno de los más apropiados para explicar la variabilidad del rendimiento de maíz en regiones onduladas; debido a la relación que este posee con el movimiento superficial del agua. Peralta et al. (2013) encontraron relaciones significativas entre el rendimiento de tres campañas y el ITC. Y concluyeron que existió una elevada relación entre estos a raíz de la asociación que este índice tiene con el movimiento y acumulación de agua en el perfil, y por ende, con la variación en la oferta hídrica total de un cultivo. Siendo por lo tanto, una medida útil para definir zonas de manejo bajo agricultura de precisión. Ruffo et al. (2006) han indicado además, que el contar con variables sitio-específicas como el ITC es muy importante; ya que a parte de ser de naturaleza topográfica, se representan a una escala espacial similar a los mapas de rendimiento. Permitiendo de esta forma mejorar sustancialmente la interpretación de aquellos.

MATERIALES Y MÉTODOS

La experiencia se realizó en un lote de producción de 99,09 has ubicado a 9,21 km al Oeste (azimut: 277,03 º) de la localidad Chucul (departamento Río Cuarto, Córdoba, Argentina. Precisamente en: 33°0'2,3" de latitud Sur y 64°16'4,9" de longitud Oeste). Presenta una cota máxima de elevación (diferencia entre máximo y mínimo) de 24,35 metros; y una pendiente media, mínima y máxima de: 6,80%, 0,08% y 12,45%, respectivamente.

Obtención de atributos especiales del terreno Uno de los indicadores más utilizados para reflejar la dinámica del agua por efecto topográfico, es la acumulación de flujo (AF) (Gutiérrez, 2012). Para ello, es necesario conocer primero la dirección que toma el flujo en cada celda (figura 1a), y luego el flujo que cada celda acumuló (figura 1b). Finalmente al multiplicar el número de celdas acumuladas por su superficie, se obtiene un valor de acumulación expresado en m2 (ecuación [1])1.

Figura 1. (a) Representación esquemática de la dirección de flujo (Flow direction) de cada celda dentro de una determinada superficie y (b) representación esquemática del flujo que es capaz de acumular cada celda (Flow accumulation), a partir de la dirección que cada una tomó.

Donde: Asi: es el área de captación acumulada para la celda central i. A: es el área de captación de la celda central. ADi: es el área de captación de la celda vecina i ubicada aguas debajo de la celda central. Di: es la fracción de flujo obtenida. Al relacionar el flujo acumulado de una celda con su pendiente, es posible derivar el ITC (ecuación [2]) que según Burrough and McDonnell (2005) es uno de los más adecuados al momento de estimar la cantidad de agua “captada” por un terreno. Ya que al combinar datos sobre gradiente con área acumulada, posee la virtud de tener en cuenta tanto la geometría local de la pendiente; como la localización del sitio en el paisaje. Lo que permite definir la tendencia de una celda (o grupo de estas), a acumular o ceder agua (Gutiérrez, 2012). Además por tratarse de un índice, es comparable entre diferentes parcelas.

Donde: ITC: es el índice topográfico compuesto. : es la pendiente local. As: es el área de acumulación de flujo. Mediante el recorte de un modelo digital de elevación (MDE) ASTER (Japan Space Systems, 2009) se calcularon para cada celda los siguientes atributos del terreno: (i) acumulación de flujo, (ii) pendiente, e (iii) índice topográfico compuesto. En función de estas capas se extrajeron muestras de suelo a 0-30 cm de profundidad de 15 sitios 1 Las celdas con máxima acumulación son áreas de flujo altamente concentrado y definen habitualmente la red de drenaje superficial de un terreno. Por el contrario, celdas con una mínima acumulación de flujo, son elevaciones locales pronunciadas, vulgarmente llamadas “crestas” del terreno.

( (∑1

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iiDii DAAAs

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AsLNITC( (2

independientes, donde cada uno coincidía con un percentil diferente del atributo topográfico; de manera de representar escenarios de disponibilidad hídrica para toda la distribución de esta variable. Cada muestra de volumen conocido fue pesada en húmedo, luego secada y pesada en seco; para obtener humedad gravimétrica, densidad aparente y a partir de estas, humedad volumétrica. De los mismos sitios se aislaron valores de productividad de una capa multi-anual, que surge de promediar los valores estandarizados (cociente entre el valor de rendimiento de cada celda y el promedio del lote para la campaña) de tres campañas de mapeo de rendimiento (figura 2).

RESULTADOS

La AF varió desde un mínimo de 25,00 m2 a un máximo de 40513,55 m2 (figura 2b). Esto significa que si el suelo fuera una superficie libre de rugosidad y totalmente impermeable, con una lluvia de un milímetro el sitio de máxima AF tendría potencial de acumular 40513 litros de agua (1 mm m2-1 = 1 litro). El ITC obtuvo un valor mínimo de 5,62, un máximo de 18,73 y un promedio de 8,74 (figura 2c); este rango indica una alta variabilidad del índice, propio de topografías muy onduladas y con altas pendientes. Finalmente, y en consonancia con la topografía, el nivel de productividad multi-anual (PMA) con un mínimo de 0,55, un máximo de 1,31 y un CV del 19%, mostró también una elevada variabilidad espacial (figura 2d). Esto significa que cualquier sitio con un valor cercano a 1, corresponde a ambientes cuyo nivel de productividad es sostenidamente similar al promedio del lote; aunque existen sitios con niveles que pueden superar hasta en un 31% a la media de productividad inter-anual, y sitios donde la producción puede decaer hasta un 45% por debajo del promedio histórico.

a b

c d

Figura 2. (a) Modelo digital de elevación; (b) distribución espacial de la acumulación de flujo; (c) distribución espacial del índice topográfico compuesto y ubicación de los sitios de muestreo de suelo -puntos rojos- y (d) mapa de productividad multi-anual construido a partir de 3 años de mapa de rendimiento (maíz 2013/2014, soja 2014/2015 y soja 2015/2016).

El mejor ajuste entre el ITC y la humedad de la capa superficial del suelo (0-30 cm) se consiguió con una función de tipo cuadrática, lo que indica que la HV aumenta a medida que lo hace el índice; y alcanza su máximo valor con un ITC igual a 11,21. Valor a partir del cual la humedad del estrato superficial comienza a decaer rápidamente, incluso a niveles por debajo que los asociados a los menores valores de ITC (gráfico 1a y tabla 1). Respecto a la relación entre el mismo índice y la PMA, el comportamiento entre variables es similar al anterior; solo que con una mayor curvatura. Lo que implica que sitios con ITC muy pequeños son sectores de baja productividad, y que esta aumenta rápidamente al incrementarse el ITC hasta que alcanza un valor de 11,75; a partir del cual la PMA comienza a decaer a una tasa superior que la de la fase de crecimiento (gráfico 1b y tabla 1). Respecto a la relación entre la PMA y AF también describen una respuesta de tipo cuadrática, donde sectores de mínima y máxima AF se asociaron a en ambos casos con sitios de menor productividad, y sectores de AF media con sitios de máxima productividad. Esto indica que los rendimientos aumentan hasta alcanzar un valor umbral de AF, a partir del cual este empieza a decaer hasta llegar a los niveles más bajos. Esto sugiere que hay sectores donde si bien la acumulación de agua puede ser máxima, debido a la geometría de las pendientes esta no permanece el tiempo necesario para infiltrar en el perfil y escurre libremente fuera del sector (gráfico 1c y tabla 1). Los modelos anteriores sugieren que el nivel de productividad de un ambiente bajo agricultura de secano, siempre está asociado y se relaciona positivamente a la condición de humedad que la topográfica le confiere a cada sitio (gráfico 1d y tabla 1).

a b

c d

Gráfico 1. (a) Relación entre la humedad volumétrica de la capa superficial del suelo (0-30 cm) y el índice topográfico compuesto; (b) relación entre el índice topográfico compuesto y el nivel de productividad multi-anual; (c) relación entre la acumulación de flujo (transformación log-normal) y el nivel de productividad multi-anual y (d) relación entre la humedad volumétrica de la capa superficial del suelo (0-30 cm) y el nivel de productividad multi-anual.

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

2.0 4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0

LN Acum. Flujo (m2)

Prod

uctiv

idad

mul

ti-an

ual

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

10.0 12.0 14.0 16.0 18.0 20.0 22.0 24.0 26.0 28.0 30.0

Hum. volumétrica (%)

Prod

uctiv

idad

mul

ti-an

ual

0.0

0.2

0.4

0.6

0.8

1.0

1.2

1.4

4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 18.0ITC

Prod

uctiv

idad

mul

ti-an

ual

0.0

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

4.0 6.0 8.0 10.0 12.0 14.0 16.0 18.0ITC

Hum

. vol

umét

rica

(%)

Tabla 1. Coeficientes obtenidos para las funciones de regresión entre los atributos del terreno, la humedad volumétrica de la capa superficial y la productividad multi-anual.

Var. dependiente Var. regresora a b c2 n R2 AIC BIC HV ITC -8,83 5,83*** -0,26*** 15 0,73 58,69 61.53

PMA ITC -1,33 0,47*** -0,02*** 14 0,80 -20,92 -18,36 PMA (LN)AF -0,46 0,42*** -0,03*** 14 0,85 -25,14 -22,58 PMA HV -0,20 0,06*** --- 14 0,66 -15,44 -13,52

Donde: HV: humedad volumétrica de suelo para el estrato 0-30 cm de profundidad; ITC: índice topográfico compuesto; PMA: nivel de productividad multi-anual; (LN)AF transformación log-normal del atributo acumulación de flujo; (***) significativo para p<0.01; (**) significativo para p<0.05 y (*) significativo para p<0.1 y (NS) no significativo.

DISCUSIÓN

Western et al. (1999) graficaron datos de humedad de suelo del estrato 0-30 cm en función del ITC, y encontraron tendencias muy similares a las propuestas en el presente trabajo. Donde la HV del estrato superficial aumentó prabólicamente desde un ITC cercano a 5, hasta alcanzar los máximos niveles en valores del índice de entre 10,00 y 11,00. Definiendo así la importancia que tiene la posición que ocupa un sitio en la topografía para su captación de agua. Por su parte Espósito (2013), indicó que ambientes con niveles de ITC cercanos a 8,00 y 10,00; le correspondieron niveles de rendimiento promedio en maíz de 5896 kg ha-1 y 9952 kg ha-1, respectivamente (datos surgidos de 18 ensayos experimentales). Lo que sugiere la alta relación que existe entre este atributo del terreno y el nivel de productividad de un ambiente.

CONCLUSIONES

Debido a que los atributos del terreno poseen una estrecha relación con la variación espacial de la oferta hídrica y esta con el rendimiento de los cultivos, la elevación (y sus derivados) se vuelve una variable sitio-especifica muy atractiva para interpretar y definir zonas homogéneas de diferente productividad potencial bajo agricultura de secano; en particular por tratarse de una información muy económica, y de rápida obtención. Los atributos evaluados permitieron identificar zonas de baja productividad donde una de las principales limitantes fue la oferta hídrica, zonas de alta productividad con abundante disponibilidad de agua, y zonas donde si bien se concentraron los máximos valores de cada atributo, la oferta hídrica real fue escasa. Estas últimas serían vías de escurrimiento, que debido a las características climáticas del año permanecieron con su capa superficial saturada, lo que incrementó la cantidad de escorrentía superficial del agua de lluvia; dicho de otra forma, estos son sitios donde vulgarmente se dice “por aquí corrió el agua”. Sin embargo, es necesario seguir profundizando en el estudio de estas variables topográficas, principalmente para conocer su comportamiento en años secos. Donde la infiltración y la dinámica de re-distribución seguramente cambian, y con ella la oferta de agua total para la producción de materia seca de cada sitio.

BIBLIOGRAFÍA

Beven, K. and M. Kirkby. 1979. A physically-based variable contributing area model of basin hydrology. Hydrol. Sci. Bull. 24.

Burrough, P. and McDonnell, R. 2005. Principles of geographical information systems. Spatial information systems and geostatistics. Oxford University.

Espósito, G. 2013. Análisis de la variabilidad espacio-temporal de la respuesta al nitrógeno en maíz mediante un modelo econométrico mixto espacial (MEME). Escuela para graduados de la FCA-UNC.

Espósito, G.; W. Robledo; R. Bongiovanni; M. Ruffo y G. Balboa. 2010. Manejo sitio específico del nitrógeno ajustado por atributos espaciales del terreno. XXII Congreso Argentino de la ciencia del suelo. Rosario. Santa Fe. Argentina.

Gutierrez, N. 2012. Metodología para el cálculo de la humedad del suelo usando parámetros topográficos (MDE), climáticos y edáficos, en un sector del piedemonte depositacional del municipio de Villavicencio. Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Agronomía. Escuela de posgrados. Bogotá, Colombia.

Jaynes, D. 1996. Improved soil mapping using electromagnetic induction surveys. In P.C. Robert et al. (ed.) Proc. Int. Conf. on precision agriculture, 3rd, Minneapolis, Minnesota. 23-26. ASA, CSSA, and SSSA, Madison, Wisconsin.

Kravchenko, A. and D. Bullock. 2000. Correlation of corn and soybean grain yield with topography and soil properties. Agron. J. 92.

Peralta, N.; L. J. Costa; M. Castro Franco y M. Balzarini. 2013. Delimitación de zonas de manejo con modelos de elevación digital y profundidad de suelo. Interciencia, 0378-1844/13/06/418-07. Vol. 38 Nº, 06.

Ruffo, M.; G. Bollero and D. Bullock. 2006. Site-specific production functions for variable rate corn nitrogen fertilization. Precision Agric. 7.

Western, A.; R. Grayson; G. Bloschl; G. Willgoose and T. McMahon. 1999. Observed spatial organization of soil moisture andits relation to terrain indices. Water resources research. Vol.35.