27. Medio Ambiente
Predicción de calcio soluble inicial y su dinámica ante el uso de fertilizantes en suelos de la provincia de Buenos Aires, Argentina
Autor: Ferro, Daniel A.; [email protected]
Co-autor: Andreini, Brian; [email protected]
Centro de Investigación de Suelos para la Sustentabilidad Agropecuaria y Forestal/Facultad
de Ciencias Agrarias y Forestales
Universidad Nacional de La Plata
Resumen Los cultivos absorben calcio (Ca) desde la solución externa del suelo. En zonas templadas
se han observado suelos posiblemente acidificados generando problemas nutricionales. Los
objetivos de este trabajo fueron: predecir la concentración de Ca en la solución externa del
suelo a partir de otros parámetros edáficos en suelos y determinar una curva de dosificación
de Ca que permita predecir la concentración de Ca soluble ante el agregado de fertilizantes
cálcicos en suelos de Buenos Aires. Se realizó la determinación analítica de rutina en
veinticuatro suelos y en tres de ellos se determinaron diferentes relaciones entre agregado
de Ca y concentración final de Ca en solución externa. Se utilizó un software estadístico
para realizar una regresión múltiple con selección de variables paso a paso para el Ca
soluble y se ajustaron diferentes funciones lineales (simples, polinómicas) para la curva de
dosificación. La mejor regresión de predicción de Ca soluble fue con las variables
conductividad eléctrica en el extracto de saturación y la relación entre Ca intercambiable
sobre la suma de bases del suelo, con un grado de ajuste R2=55%. La curva de dosificación
se pudo analizar en dos fracciones: una regresión polinómica de grado dos en bajas
concentraciones y una regresión simple en altas concentraciones, con elevados grados de
ajuste (R2>99%) y buenas calidades relativas de los modelos (AIC y BIC con valores
negativos). Esta información puede ser útil para el manejo de bases en zonas templadas,
con suelos posiblemente acidificados debido a la extracción de sus bases por los sistemas
agropecuarios. Se logró generar una función de regresión predictiva de la concentración de
Ca soluble y se pudo ajustar una función de dosificación para cada uno de los suelos
analizados.
Palabras claves: acidificación, nutrición vegetal, región templada
Introducción El calcio (Ca) es un macronutriente que
las plantas necesitan para completar su
ciclo de vida (Marschner, 2012), esencial
para el funcionamiento y mantenimiento
de la membrana y pared celular, división
celular, desarrollo de pelos radiculares,
funcionamiento de enzimas, resistencia a
enfermedades (Willis, 1989; White &
Broadley, 2003).
El Ca en suelo se encuentra en forma de
ión Ca2+ (White, 2001). La mayoría está
adsorbida a las cargas negativas de los
coloides del suelo formando parte de la
solución interna (fracción intercambiable)
y se encuentra en equilibrio con el Ca
soluble en la solución externa del suelo
desde donde las plantas absorben los
nutrientes (Kirkby & Pilbeam, 1984;
Kumar, Singh, & Manohar, 2015; Chaganti
& Culman, 2017). Los factores edáficos
que determinan su concentración en
suelo, y la absorción por las plantas, son
el contenido del agua en el suelo y la
concentración/tipos de nutrientes en
solución (Malavolta, Vitti, & de Oliveira,
1997; Smethurst, 2000). Estos factores
están relacionados con propiedades del
suelo como densidad aparente (Wilson,
Sasal, & Caviglia, 2013; Safadoust, et al.,
2014; Chen, Weil, & Hill, 2014), porosidad
total (Tormena, da Silva, & Libardi, 1999),
contenido de arcillas (Leão, da Silva,
Macedo, Imhoff, & Euclides, 2006;
Safadoust, et al., 2014), pH, capacidad de
intercambio catiónica (CIC) y contenido
de materia orgánica (Emamgolizadeh,
Bateni, Shahsavani, Ashrafi, & Ghorbani,
2015) además de meteorización del
material parental (Anda & Sarwani, 2012;
Kim & Kim, 2015). Paralelamente, Arrigo &
Conti (1985) lograron evidenciar que el Ca
se absorbe mayoritariamente por medio
de flujo masal trabajando en suelos de la
Región Pampeana Argentina.
El Ca es el catión predominante en suelo
por sobre otras bases como el magnesio
(Mg) y potasio (K), tanto en zonas
tropicales como en zonas templadas
(Lince Salazar, Rodríguez Valencia, &
Sadeghian Khalajabadi, 2015; Sainz
Rozas H. , Eyherabide, Larrea, Martínez
Cuesta, & Angelini, 2019). La selectividad
en la adsorción de los cationes a los
coloides del suelo se explica,
fundamentalmente, características del ion
(valencia, radio hidratado) y su afinidad
con los coloides (Zhang & Zhao, 1997;
McBride, 2000; Jaramillo, 2002) siendo el
Ca retenido más fácilmente debido a su
mayor valencia con respecto al K y debido
a su menor radio de hidratación con
respecto al Mg. Estas características del
Ca le confieren mayores fuerzas de
atracción a los coloides del suelo,
menores pérdidas por lixiviación y reduce
las posibilidades de ser acomplejado y/o
precipitado (Lince Salazar, Rodríguez
Valencia, & Sadeghian Khalajabadi,
2015). En consecuencia, es el catión que
se encuentra en mayor concentración en
la fracción intercambiable del suelo y,
posiblemente, en la fracción soluble
debido al equilibrio existente entre ellas
(Navarro Blaya & Navarro García, 2003).
Aun así, algunos autores (Sparks, 2003;
Arias Suarez, Sadeghian Khalajabadi,
Mejía Muñoz, & Morales Londoño, 2009;
de Freitas Melo & F. Alleon, 2009)
mencionan que en el equilibrio entre las
fracciones, además de las características
de los cationes, pueden intervenir otros
factores interacción entre iones, fijación de
cationes en las arcillas e influencia de la
CIC y el pH. En adición, Snakin,
Prisyazhnaya, & Kovács Láng (2001)
mencionaron que los componentes
bióticos, tanto como los abióticos, podrían
generar modificaciones en la
disponibilidad de los nutrientes en los
sistemas, manifestando la complejidad y
particularidad de cada uno.
Por otro lado, los suelos de la Región
Pampeana han sido considerados
tradicionalmente bien dotados de Ca
aunque, recientemente, algunos autores
diagnosticaron áreas susceptibles a la
disminución de bases en suelo (Presutti,
Susceptibilidad a la acidificación edáfica
por extracción de nutrientes básicos por la
agricultura extensiva bonaerense, 2018).
Más aún, se han reportado zonas con
bajas concentraciones de Ca
intercambiable (Sainz Rozas H. , y otros,
2013; Presutti, García, & Vázquez, 2016;
Sainz Rozas H. , Eyherabide, Larrea,
Martínez Cuesta, & Angelini, 2019),
Agravando la situación, Ciarlo, Cosentino,
García, & Gonzalez (2018) mencionan
que es reducida la determinación de
bases en laboratorios de suelos,
evidenciando la escasa preocupación que
se posee con respecto a la dinámica o
pérdida de estos nutrientes en suelo y, por
lo tanto, la falta de conocimiento para el
manejo eficiente de los recursos.
En términos generales, la disminución de
bases como Ca en suelo desencadena el
proceso de acidificación. Este fenómeno
puede ser de origen natural o antrópico. El
primero se manifiesta en ambientes
tropicales como Brasil debido a la elevada
meteorización del material originario del
suelos, altas precipitaciones y buenos
drenajes de los suelos que origina el
lavado por percolación profunda de estos
elementos; mientras que el segundo se
podría manifestar en ambientes templados
como la provincia de Buenos Aires,
Argentina, en donde la percolación de
bases no posee demasiada influencia en
el sistema y, en consecuencia, se asocia,
fundamentalmente, a extracciones de
bases sin reposición por actividades
agropecuarias y al elevado uso de
fertilizantes con alto índice de acidez
como los nitrogenados amoniacales
(Presutti M. , 2016; Abbona, Presutti, &
Sarandón, 2018; García & Presutti, 2018).
Más aún, autores como Vázquez &
Rotondaro (2005) mencionaron que, el
60% de muestras de suelos enviadas al
laboratorio pertenecientes del norte de la
provincia de Buenos Aires y sur de Santa
Fe se encontraban con pH entre 5,5 y 5,9,
ya en la campaña 2004/2015.
Las acidez en suelo puede generar la
solubilidad de elementos tóxicos para las
plantas, como el aluminio (Al) en pH
menor a 5,5, alteración de propiedades
físicas como la estabilidad estructural,
cambios en la dinámica de nutrientes
como nitrógeno (N) y fósforo (P), entre
otros (Vázquez & Pagani, 2015). Sin
embargo, en condiciones de acidez
moderada como suele manifestarse en
zonas templadas, pH entre 5,5 y 6, la
reducida disponibilidad de nutrientes
podría ser la principal limitante a la
producción de cultivos (Alvarez & Rubio,
2010; Zubillaga & Ciarlo, 2015),
fundamentalmente para las leguminosas
(Gelati & Vázquez, 2008). En adición,
algunos autores han observado
respuestas al agregado de fertilizantes
cálcicos en zonas templadas sobre
cultivos de soja (Vivas & Fontanetto, 2003;
Gambaudo, Picco, Soldano, & Cervetti,
2006; Martínez & Cordone, 2008; Barbieri,
Echeverría, Sainz Rozas, & Martinez,
2015; Fontanetto, y otros, 2011), alfalfa
(Melgar, Lavandera, & Camozzi, 1999),
maíz (Vivas, Fontanetto, & Albrecht, 2001)
y trigo (González, y otros, 2001). Sin
embargo, dichos autores no evaluaron la
respuesta al Ca soluble como hicieron
Aued & Malchiodi (2018) trabajando en
soluciones nutritivas con el objetivo de
encontrar la concentración de Ca en
solución ideal para el crecimiento de
cultivos en zonas templadas utilizando
soluciones nutritivas.
Lince Salazar, Rodríguez Valencia, &
Sadeghian Khalajabadi (2015)
incursionaron en la dinámica del Ca
soluble y realizaron un estudio para
predecir su concentración en diferentes
suelos de la zona central cafetera de
Colombia utilizando modelos lineales
generalizados. Los autores determinaron
que la concentración de Ca en la solución
del suelo, en general, se explicó por la
concentración de otros elementos en la
fase de cambio, con coeficientes de ajuste
R2 del 52%. Los mismos autores,
analizando los suelos individualmente,
lograron ajustar modelos lineales múltiples
que contemplaron concentraciones de
otros cationes en la fase de cambio y con
la CIC, generando modelos con ajustes R2
de 37% hasta 88%. Además, (Narvaez
Ortiz, 2017) logró ajustar modelos que
relacionan la concentración de Ca a partir
del uso de modelos polinomiales de grado
cuadrático en suelos de México. Por otro
lado, otros autores como Genú & Melo
Dematte (2011) informaron que es posible
realizar la predicción de ciertas
propiedades de suelos como pH, Ca, Mg,
K, P, Al y H, suma de bases y saturación
de aluminio también utilizando datos
espectrales del suelo a diferentes
profundidades.
Lograr predecir la concentración de Ca
soluble en suelos de zonas templadas con
potenciales problemáticas de acidificación
como la provincia de Buenos Aires, como
así también conocer la dinámica en la
disponibilidad de este elemento en suelo
con respecto al agregado de fertilizantes,
permitirá ampliar la base cognitiva
relacionada a la dinámica de este
nutriente en suelo y, en consecuencia, se
obtendrá información científica relevante
que permitirá sustentar criterios de
decisión en pos de la disminución en la
pérdida de este elemento en suelos
pampeanos y de su mayor eficiencia de
uso en la producción de cultivos agrícolas
y forrajeros.
Objetivos Generar una función de regresión que
permita predecir la concentración de Ca
soluble a partir de análisis de rutina en
laboratorios en suelos de la provincia de
Buenos Aires
Determinar una función de dosificación
que relacione dosis de fertilizantes
cálcicos con la concentración final de Ca
soluble en tres suelos de la provincia de
Buenos Aires
Materiales y Métodos Predicción de Ca soluble
Se realizó la determinación de 24 suelos
pertenecientes a la provincia de Buenos
Aires, cuyas muestras compartieron las
siguientes características: ubicación en la
posición de loma, de 0 a 20 cm de
profundidad, suelos no salinos y no
sódicos, con pH menor a 7 y con historia
de uso agropecuario. Los suelos fueron
muestreados mediante muestra
compuesta con 20 submuestras por
muestra para superficies de 50 ha. Dichas
muestras fueron secadas en estufa
mediante circulación forzada a 40ºC,
mortereadas y tamizadas según la
determinación practicar, utilizando
protocolos (SAMLA, 2004). A las muestras
se les realizaron los siguientes análisis:
a) pH actual (pH): relación suelo/agua de
1/2,5, determinación potenciométrica
b) textura: método de Bouyoucos.
Determinación de Arena, Limo y
Arcilla.
c) Carbono Oxidable (CO) determinado
por metodología Walkley & Black
micrométodo
d) Nitrógeno total (Nt) por digestión ácida
y destilación Kjeldahl
e) Fósforo extractable (Pbk) por
metodología Bray-Kurtz 1
f) Capacidad de Intercambio Catiónico
(CIC) y bases intercambiables: método
del acetato de amonio 1N pH 7
(bufferado), determinación de CIC por
destilación Kjeldahl, Ca (CaCIC) y Mg
(MgCIC) por quelatometría; K (KCIC) y
Na (NaCIC) por fotometría de llama.
g) Saturación con bases (S/CIC): se
calcularon en base a la suma de
cationes intercambiables (S) en
relación a la CIC
h) Relación CaCIC/S y CaCIC/CIC
i) Conductividad Eléctrica (CE) en
extracto de saturación: realización de
pasta saturada en suelo con agua
destilada, reposo por 24 h y extracción
del extracto mediante bomba de vacío.
j) Ca soluble (CaCE): Ca en extracto de
saturación
Se realizó una regresión lineal múltiple
utilizando software estadístico InfoStat (Di
Rienzo, y otros, 2015) con el objetivo de
inferir la concentración de Ca en la
solución externa del suelo mediante el
método de estadístico de selección de
variables paso a paso (Stepwise), con
significancia de parámetros p-valor <0,05,
utilizando las restantes determinaciones
efectuadas como variables regresoras. Se
evaluó el grado de ajuste de la regresión a
través del valor de R2, el cuadrado medio
del error (CMError), el error cuadrático
medio predictivo (ECMP) y los valores de
AIC y BIC que se asocian a la calidad
relativa del modelo (simpleza y ajuste).
Función de dosificación
Se analizaron las muestras de suelos de
Bellocq, Belgrano e Inchausti por el
procedimiento de cantidad/intensidad
mediante en el método descrito en
(Beckett, 1964 ) modificado para Ca. Para
ello, se prepararon por separado una
solución madre de cloruro de calcio, 10
mmol/l de CaCl2 y cloruro de potasio, 10
mmol/l de KCl. A partir de estas
soluciones separadas, se prepararon
concentraciones con diferente
concentración de Ca.
Los tratamientos consistieron en agregar
diferentes concentraciones de Ca,
expresadas en miliequivalentes de Ca
agregadas por litro (meqagr/l), a cada una
de las muestras. Las dosis fueron de 0,25;
0,5; 0,75; 1; 1,25; 1,5; 1,75; 2; 3; 4; 5; 6; 7;
8 y 9 meqagr/l.
Se pesaron duplicados de 4 g de suelos
de cada muestra de suelo y se
transfirieron cuantitativamente a cada uno
de los cinco tubos de plástico de 50 ml.
Luego, se agregaron 40 ml de las
soluciones de concentración graduada a
los tubos de plástico identificados de
manera correspondiente. Las
suspensiones se agitaron luego con un
agitador vaivén horizontal durante media
hora (180 rpm y 25 ± 1 °C) y se dejaron
equilibrar durante la noche. Después del
equilibrio, las suspensiones se filtraron
utilizando un papel de filtro Whatman N°
42, y las soluciones de equilibrio se
analizaron para determinar Ca mediante
determinación por complejometría con
EDTA (SAMLA, 2004).
Se realizó la comparación entre la
cantidad de calcio agregada en cada
tratamiento (meqagr/l) y la concentración
final de Ca en solución externa (meqlext).
Utilizando software estadístico (Di Rienzo,
y otros, 2015) se relacionó el Ca presente
en solución externa al final de los
tratamientos con respecto al agregado de
Ca utilizando diferentes modelos lineales
(simples y polinomiales). Se realizaron
pruebas de significancia de la regresión
ANOVA y la significancia de los
parámetros encontrados, evaluando los
coeficientes de regresión. Se consideraron
supuestos básicos (normalidad de los
residuos, homocedasticidad de varianzas,
entre otros), grado de ajuste de la
regresión considerando bajos valores de
cuadrado medio del error (CMError) y la
combinación de simplicidad y pertinencia
del modelo mediante bajos valores de AIC
y BIC.
Resultados y Discusión Predicción de Ca soluble
Los resultados encontrados de Ca soluble
en los suelos analizaros variaron entre 1 y
2,8 meq/l (Figura 1).
Figura 1. Concentración de Ca soluble en los suelos
analizados expresado en meq/l.
El análisis de la regresión de predicción
de Ca soluble en función de las variables
analizadas por el método de selección de
variables paso a paso (Stepwise) y los
respectivos estadísticos asociados a los
coeficientes de regresión se presentan en
la Tabla 1.
Tabla 1. Análisis de regresión lineal mediante selección de variables paso a paso (Stepwise) para predecir la concentración de Ca soluble utilizando como variables regresoras a los restantes análisis de suelos realizados y coeficientes de regresión y estadísticos asociados al modelo
Análisis de regresión lineal Variable N R² ECMP AIC BIC
CaCE 24 0,551 0,143 21,04 25,79 Coeficientes de regresión y estadísticos asociados
Coef Est p-valor const -0,925 0,1266 CE 2,175 0,0021
Ca/S 2,554 0,0052 Selección Stepwise.Máximo p-valor para entrar: 0,05Máximo p-valor para retener: 0,05 Número original de regresoras: 17, regresoras retenidas en el modelo 2 Error cuadrático medio: 0,115243
El análisis de regresión retuvo a las
variables CE y Ca/S, arrojando un R2 de
55%; un ECMP de 0,143, y una calidad
relativa del modelo con valores de 21,047
y 25,759 para el AIC y BIC,
respectivamente. Los parámetros
asociados fueron de 2,17 para CE (p-
valor=0,0021), 2,554 para Ca/S (p-
valor=0052) y el término independiente fue
de -0,925 (p-valor=0,1266).
Se observa que los dos coeficientes
retenidos de las variables edáficas fueron
significativos (p-valor<0,05), aunque no se
pudo comprobar que el término
independiente es diferente a cero aunque
pertenece al modelo emitido de todos
modos. La función fue:
Donde: CaCE es la concentración de Ca
en el extracto de saturación a las 24 h
(meq/l); CE es la conductividad eléctrica
medida en extracto de saturación a las 24
h (dS/m) y Ca/S es la relación entre Ca
intercambiable y la sumatoria de bases
intercambiable (Ca, Mg, Na y K).
Se logró ajustar una regresión de
predicción de calcio soluble a partir de
algunos parámetros edáficos en algunos
suelos de la provincia de Buenos Aires,
con grados de ajustes en valores medios.
El posible ajuste se asocia a que los
suelos fueron relativamente similares,
resultantes de la evolución de un mismo
material de origen, por pertenecer a una
determinada zona geográfica dentro de la
provincia, y a su vez con historiales
productivos semejantes, regidos
principalmente por la agricultura
extensiva. Al igual que (Lince Salazar,
Rodríguez Valencia, & Sadeghian
Khalajabadi (2015) quienes también
lograron ajustar una función de regresión
lineal múltiple para determinar la
disponibilidad de Ca en función de las
propiedades del suelo en la zona central
cafetera de Colombia, en este trabajo se
logró encontrar una función con un ajuste
significativo del modelo, para predecir la
disponibilidad de Ca en solución externa,
aunque no se considera agronómicamente
confiable para su utilización a campo
como método diagnóstico debido a su
grado de ajuste. Sin embargo, la variación
de la CE y el Ca/S explicó el 55% de la
variación del Ca soluble, porcentaje muy
similar al encontrado por los autores
mencionados anteriormente que fue de
52,56% utilizando diferentes variables
regresoras. Con estos modelos se podrá
ampliar las relaciones edáficas entre
nutrientes en zonas templadas, ya que en
zonas como Asia e Irán por Anda &
Sarwani (2012) y Emamgolizadeh, Bateni,
Shahsavani, Ashrafi, & Ghorbani (2015)
indicaron que la disponibilidad de Ca se
relaciona con la disponibilidad de
micronutrientes del suelo y las
propiedades químicas del suelo como la
CIC o el pH. Por lo demostrado aquí, y
como afirman Genú & Melo Dematte
(2011), es posible realizar estudios
semejantes para otras zonas geográficas
de manera de poder explicar las
variaciones de concentración de un
nutriente como el Ca, a partir de diferentes
parámetros físicos, químicos y/o
biológicos que se incluyan en los modelos
utilizados
Función de dosificación
Se observó que tres suelos tuvieron patrones similares en la relación entre los tratamientos y la concentración de Ca final
en solución externa (
Figura 2). A su vez, se pudo dividir el estudio de su comportamiento en dos fracciones: un primer segmento con
incrementos crecientes en las concentraciones bajas y un segundo
segmento con incrementos constantes en las concentraciones altas. El primer
segmento correspondió a los tratamientos de 0,25 a 3 meq/l
(
Figura 3) y el segundo correspondió a los tratamientos de 3 a 9 meq/l (Figura 4). Es
interesante observar que el punto de división entre ambos comportamientos coincide con concentraciones de Ca en
solución externa cercano a 2 meq/l, valor encuentrado dentro del rango de
concentraciones de Ca soluble inicial en suelos de la provincia de Buenos Aires
(Figura 1). Además, se observa que en este punto, las concentraciones de Ca soluble final son similares entre la mayoría de los
suelos, mientras que en condiciones extremas de baja concentración
(
Figura 3) como en elevadas
concentraciones de Ca agregado (Figura 4)
se observan mayores diferencias.
Figura 2. Relación entre concentración de Ca agregada en los tratamientos con respecto a la concentración de Ca final en la solución externa del suelos, ambas variables expresadas en meq/l.
Figura 3. Relación entre los tratamientos de 0,25 a 3 meq/l con la concentración de Ca en solución externa expresada en meq/l para los suelos de Bellocq, Inchausti y Belgrano. Las líneas punteadas corresponden a las regresiones encontradas con polinomios de grado dos, presentando las respectivas ecuaciones y grados de ajuste de cada una debajo de la leyenda: izquierda: Bellocq; medio: Inchausti; derecha: Belgrano.
Figura 4. Relación entre los tratamientos de 3 a 9 meq/l con la concentración de Ca en solución externa expresada en meq/l para los suelos de Bellocq, Inchausti y Belgrano. Las líneas punteadas corresponden a las regresiones lineales encontradas, presentando las respectivas ecuaciones y grados de ajuste de cada una debajo de la leyenda: izquierda: Bellocq; medio: Inchausti; derecha: Belgrano.
En la primera fracción analizada, tratamientos entre 0,25 a 3 meq/l de Ca
(
Figura 3), la regresión polinómica de grado
cuadrática se ajustó de forma precisa, con
elevados valores de ajuste en la totalidad
de los suelos analizados. Los residuos de
predicción se distribuyeron al azar en
todos los casos indicando que las
funciones no sobreestiman ni subestiman
sistemáticamente el valor predicho según
la magnitud de concentración. Los niveles
de significancia alcanzados por los
modelos fueron muy elevados en la
totalidad de los casos (p-valor<0,0001), al
igual que los niveles de ajuste
(R2>99,9%). A su vez, la “solución de
compromiso”, denominado trade-off, entre
la bondad de ajuste del modelo y su
complejidad arroja valores muy negativos
en la totalidad de los casos indicando una
calidad relativa del modelo también
significativa (AIC y BIC entre -40 y -70
aproximadamente).
En Bellocq los parámetros de la función
arrojaron valores de 0,050 para el término
cuadrático (p-valor=0,0051), 0,452 para el
término lineal (p-valor<0,0001) y de -0,085
para el término independiente (p-
valor=0,0268); en Inchausti los parámetros
de la función también fueron significativos
y arrojaron valores de 0,088 para el
término cuadrático (p-valor<0,0001),
0,2928 para el término lineal (p-
valor<0,0001) y de 0,1514 para el término
independiente (p-valor=0,0002); mientras
que en Belgrano, al igual que los
anteriores, los parámetros de la función
fueron significativos con valores de 0,0664
para el término cuadrático (p-
valor<0,0001), 0,3109 para el término
lineal (p-valor<0,0001) y de 0,225 para el
término independiente (p-valor<0,0001).
El suelo de Bellocq fue el que arrojó menores valores cercanos a cero de Ca soluble final en el tratamiento más bajo
(
Figura 2) pudiéndose asociar los menores valores iniciales de Ca en solución en este
suelo. Dicho comportamiento en este suelo, indicaría que ante el agregado de
bajas concentraciones de Ca se produciría la retención de este catión desde la
solución externa conllevando la pérdida de disponibilidad debida a la adsorción de este catión a los coloides del suelo, a la precipitación con otros elementos o a
otros procesos de interacción en suelo. Sin embargo, en este caso, se descartaría
este factor como indicador de la concentración inicial en estos casos ya que el suelo de Bellocq obtuvo mayor
concentración de Ca solube inicial (Figura 1). Por otro lado, a pesar de los menores
valores negativos en la ordenada al origen, este suelo combina el valor más elevado de la pendiente (0,452) con el valor más bajo que afecta a la variable
cuadrática (0,050) por lo tanto la gráfica demuestra un crecimiento cercano al
lineal
(
Figura 2) permitiendo alcanzar valores
similares en el Ca soluble final (cercanos
a 2 meq/l) a los demás suelos en los
tratamientos con 3 meq/l de Ca agregado.
Este comportamiento podría asociarse a
la fuerte interacción con otros cationes y
coloides presente en los suelos en bajas
concentraciones donde se produciría una
elevada retención de este elemento en
este suelo, y una menor complejidad de
interacción en a medida que se
incrementa la dosis, alcanzando
relaciones casi lineales.
El suelo de Inchausti presentó un término
independiente positivo (0,151), es decir
que hipotéticamente si se agregaran
concentraciones nulas de Ca, se
produciría una desorción de cationes
desde la solución interna favorecido la
reposición de este elemento en la solución
externa y dicha magnitud se podría
asociar la capacidad el suelo en
amortiguar las disminuciones de Ca
soluble. Por otro lado, los coeficientes
variables de la regresión fueron diferentes
a los de Bellocq y similares a los de
Belgrano. Con respecto a Bellocq,
presentó un menor valor de pendiente
(0,292 vs 0,452) y un mayor valor en el
término cuadrático (0,088 vs 0,0503)
generando una mayor retención del Ca
agregado evidenciado en la menor
pendiente pero aun así con interacciones
más complejas evidenciado en el término
cuadrático. Lo antedicho podría ser
explicado por el mayor porcentaje de
coloides en el suelo que incrementan la
complejidad del sistema y por lo tanto las
interacciones ocurridas en el mismo.
El suelo de Belgrano arrojó el mayor valor en la ordenada al origen
(
Figura 3) alcanzando un valor positivo de
0,215 e indicando, como se mencionó
anteriormente, una posible mayor
capacidad amortiguadora del Ca soluble.
Con respecto a los incrementos
crecientes, este suelo tuvo magnitudes de
cambio similares a las encontradas en
Inchausti y sugiriendo una similitud en el
comportamiento.
En la segunda fracción analizada, tratamientos entre 3 a 9 meq/l de Ca
(Figura 4), se observa
Figura 3que la regresión lineal simple se
logró ajustar al comportamiento
observado, arrojando elevados valores de
ajuste en la totalidad de los suelos
analizados. Los residuos de predicción
nuevamente se distribuyeron al azar y los
niveles de significancia alcanzados por los
modelos fueron muy elevados en la
totalidad de los casos (p-valor <0,0001), al
igual que su nivel de ajuste (R2>99,9%).
La calidad relativa de los modelos fue
buena, no tan significativas como en los
casos anteriores, pero aún así obtuvieron
valores de AIC y BIC negativos (alrededor
de -20).
En Bellocq los parámetros de la función
arrojaron valores de 0,7557 para el
término lineal (p-valor<0,0001) y de -
0,5229 para el término independiente (p-
valor=0,0001), en Inchausti los parámetros
de la función arrojaron valores de 0,7593
para el término lineal (p-valor<0,0001) y
de -0,4157 para el término independiente
(p-valor=0,0004); mientras que en
Belgrano los parámetros de la función
arrojaron valores de 0,685 para el término
lineal (p-valor<0,0001) y de -0,39 para el
término independiente (p-valor=0,0014).
La totalidad de los suelos presentaron
valores negativos en la ordenada al
origen, aun así Bellocq presentó el menor
valor entre los suelos analizados al igual
que lo ocurrido en concentraciones bajas.
Sin embargo, en esta oportunidad, el valor
de la pendiente de este suelo fue
comparable con el encontrado en el suelo
de Inchausti (0,7557 vs 0,7593),
diferenciándose el suelo de Belgrano por
presentar los menores valores en este
parámetro (0,6850). Estos valores
indicarían que en concentraciones
elevadas, los suelos de Bellocq e
Inchausti tendrían menor capacidad de
retener el Ca agregado al suelo y en
consecuencia mayor capacidad para dejar
este elemento disponible para ser
absorbido por las plantas o lixiviado del
sistema, en proporciones mayores al 75%
del Ca agregado. El suelo de Belgrano, de
todos modos y a pesar de tener mayor
afinidad para retener el Ca en el sistema,
dejaría en solución alrededor del 68% del
Ca agregado. Este comportamiento se
podría asociar nuevamente a la
interacción que ocurren entre este catión y
los restantes cationes y coloides del suelo,
siendo complejo y particular en cada
sistema edáfico como mencionaran
algunos autores. Sin embargo, la
linealidad en los comportamientos
observados podría disminuir dichos
comportamientos complejos debido a las
elevadas concentraciones de Ca utilizadas
en el ensayo y que pudieron observarse
en concentraciones mejores. De todos
modos, las elevadas concentraciones en
ningún caso permitieron recuperar el
100% del Ca agregado evidenciando que
hasta en dichas situaciones se producen
interacciones entre los componentes
edáficos.
En general, se pudo observar que los
suelos presentaron comportamientos
similares, aunque variando las magnitudes
de los resultados encontrados. El Ca
presentó concentraciones iniciales
desiguales en los diferentes suelos
pudiéndose asociar con suelos que
originariamente tendrían valores similares
y, quizás, han perdido este elemento por
actividades agropecuarias como
mencionan algunos autores. Más aún, se
pudo encontrar una función para estimar
la concentración de Ca a partir de análisis
de laboratorios de rutina pero con grados
de ajustes medios que no son
considerados aptos para el uso
agropecuario. La baja coincidencia de los
resultados encontrados se podría explicar
por la similitud entre los suelos
analizados, tanto desde el punto de vista
geográfico, de relieve y físico-químico,
como también su exposición al mismo
contexto productivo, es decir, con
historiales productivos semejantes.
Además, estos resultados son
coincidentes con los encontrados en
zonas tropicales por Lince Salazar,
Rodríguez Valencia, & Sadeghian
Khalajabadi (2015), asociándose el bajo
nivel de ajuste a lo mencionado por
Navarro Blaya & Navarro García (2003)
quienes informaron que desde el análisis y
estudio de la fase sólida es muy complejo
predecir la concentración de nutrientes en
la solución externa debido a la
complejidad de la interacción entre ellas y
a la variabilidad de los métodos de
análisis, sobre todo en cuanto al potencial
extractor utilizado en las diferentes
técnicas de laboratorio; y, posiblemente, a
lo informado por Snakin, Prisyazhnaya, &
Kovács Láng (2001) sobre la influencia de
biota en la disponibilidad de nutrientes, a
pesar de haber realizado las
determinaciones de manera semejante y
restringido la zona de estudio en
características edáficas similares con
respecto al relieve, material originario y
clima templado. Aun así, esta información
colabora con el desconocimiento de la
dinámica de bases en suelos bonaerenses
con sistemas productivos sin reposición
de estos nutrientes (Ciarlo, Cosentino,
García, & Gonzalez, 2018) y podría ser de
utilidad para estimar en términos
generales la disponibilidad de algunos
nutrientes como el Ca en solución externa
del suelo, cuya absorción se realiza
mayoritariamente por flujo masal en
suelos de la Región Pampeana (Arrigo &
Conti, 1985) y por ende el suelo cumple
un rol fundamental en la nutrición de
cultivos.
Por otro lado, se pudo observar que la
dinámica del Ca en suelos de Buenos
Aires se comporta de manera diferencial
según la concentración agregada. En
ningún tratamiento se pudo recuperar la
concentración de Ca agregada
evidenciando la convivencia entre la
retención del fertilizante cálcico y su
posibilidad de aprovechamiento por la
planta o lixiviación. Este comportamiento
sería beneficioso ya que implicaría que el
Ca se encuentra retenido en alguna parte
del complejo edáfico impidiendo su
pérdida del sistema, situación favorable
para los templados que posean
acidificación actual o potencial en manejos
productivos sin reposición de estos
elementos, situación mencionada por
varios autores (Presutti, 2016; Abbona,
Presutti, & Sarandón, 2018). Además,
esta información de utilidad para el
manejo de los suelos con el objetivo de
abastecimiento de Ca en suelos que se
encuentran acidificados o potencialmente
en zonas templadas (Presutti, 2018) y/o
de mejorar la nutrición de los cultivos
posible limitante en estos suelos como
han encontrado respuesta algunos
autores como Fontanetto, y otros (2011) y
Narvaez Ortiz (2017).
En términos generales, se pudo observar
comportamientos complejos entre
cationes y coloides en suelos templados
que coinciden con lo mencionado por
varios autores estudiando suelos
acidificados de zonas tropicales y otras
partes del mundo (Zhang & Zhao, 1997;
McBride, 2000; Jaramillo, 2002).
Es necesario conocer los procesos
edafológicos que intervienen ante la
incorporación de nutrientes en suelo ya
que dicha práctica conlleva la necesidad
de establecer un nuevo equilibrio químico
con posibles cambios en las propiedades
físicas de los suelos, pudiendo ser
beneficioso o perjudicial para el
crecimiento vegetal. Contar con esta
información sería muy útil para optimizar
el uso de los recursos naturales escasos y
promover un sistema de producción
agropecuario con bases en la
conservación del suelo, permitiendo
manejar la problemática de acidificación y
su tratamiento mediante la fertilización,
con bases científicas, intentando evitar la
implementación de las prescripciones
generadas por las propias empresas
comercializadores de dichos insumos, las
cuales suelen carecer de bases teóricas.
El estudio de la composición de la
solución externa del suelo, como fue
llevado a cabo en este trabajo, resultaría
adecuado siguiendo el paradigma de no
caer en el reduccionismo de los sistemas
y poder estudiar el resultado de los
efectos directos de las interacciones del
sistema edáfico como un todo, como
mencionan algunos autores (Bolt, de
Boodt, Hayes, McBride, & de Strooper,
2013).
Conclusiones Se logró generar una función de regresión
predictiva de la concentración de calcio en
solución externa a partir de algunos
parámetros edáficos, arrojando como
variables regresoras a la conductividad
eléctrica y a la saturación de Ca
intercambiable en la sumatoria de bases
totales del suelo, pero con escaso alcance
agronómico debido a su reducido grado
de ajuste.
Se pudo generar una función de
dosificación para cada uno de los suelos
analizados, generadas a partir de una
ecuación polinómica de segundo grado y
una regresión lineal recta en diferentes
concentraciones de ambos tipos de
funciones.
Es necesario seguir investigando la
dinámica de los nutrientes básicos en
zonas templadas, con suelos acidificados
y/o susceptibles a serlo agravado por
sistemas que no poseen un manejo con
criterio repositivo de estos elementos
mediante fertilización.
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