Variabilidad del rendimiento del cultivo de soja Glycine max (L) Merr., en sistemas de siembra directa en el sur de Santa Fe

Abstract

La soja, Glycine max (L.) Merr., es el cultivo de mayor importancia económica en Argentina. El sur de la provincia de Santa Fe (32º 25´ - 33º 48´ S; 60º 20´ - 62º 00´ O) pertenece al área sojera núcleo, donde el 80% de la superficie agrícola se destina a este cultivo y más del 90% se realiza en siembra directa (SD). Es un área con predominio de suelos Argiudoles, muchos de los cuales presentan un marcado deterioro físico evidenciado por la formación de estructuras masivas en el horizonte superior, con pérdida de porosidad estructural. Es común encontrar en esta zona, aún dentro de distancias reducidas, brechas de rendimiento de más de 2000 kg ha-1. La variación del rendimiento en grano del cultivo depende del genotipo, el ambiente, el manejo y su interacción, pero en general, la mayor parte de dicha variación es explicada por el efecto ambiental. La finalidad de este trabajo fue generar conocimiento sobre las múltiples correlaciones entre la oferta de recursos ambientales tales como la disponibilidad hídrica, la radiación solar y la temperatura, en interacción con la conductividad hidráulica saturada, los estados masivos delta del suelo, la materia orgánica y el rendimiento de soja en lotes de producción en sistemas de siembra directa en el sur de Santa Fe. La base de datos recopilada en lotes de producción de soja de primera época fue utilizada para identificar las variables climáticas y edáficas de mayor contribución en la explicación de la variación de rendimiento en soja y cuantificar el impacto de cada variable bajo distintos modelos de interacción entre ellas y el rendimiento. Se realizó un estudio observacional de 175 casos sembrados entre las campañas agrícolas 2001/02 y 2004/05, cubriendo un amplio rango de condiciones ambientales e historias de manejo: 3 a 60 años de agricultura continua y 1 a 15 de SD. Precipitaciones (pp) durante el ciclo del cultivo de 264 a 831 mm, agua útil inicial (AUI) hasta los 2 m de profundidad del suelo de 127 a 382 mm, materia orgánica (MO) de 2,23 a 3,55%, estados masivos delta (Md) en el perfil (bloques de suelo compactado) de 0 a 57% y conductividad hidráulica saturada (Ksat) de 26x10-4 a 15x10-3 cm seg-1. Se utilizaron modelos de regresión lineal múltiple para explicar la variabilidad observada en los rendimientos, seleccionando previamente a partir de análisis de componentes principales, grupos de variables climáticas y edáficas de baja correlación entre ellas. Se observó que los valores de 180 mm de pp acumuladas en R2-R7 y 200 mm de AUI, separaron dos situaciones: a) los casos en que se superaron estos valores, donde la variación del rendimiento fue explicada de un 48% a un 51% por factores climáticos tales como Tm en R2-R5, Rs acumulada en R5-R7 y por factores de suelo como MO y % de Md o alternativamente Ksat, con un error de predicción entre 443 y 453 kg ha-1. b) Los casos que no superaron los niveles hídricos antes mencionados, donde la variación del rendimiento fue explicada de un 72 a un 88 % por la cantidad de pp acumuladas en R2-R7 junto al % de Md del suelo, o por Ksat, con un error de predicción entre 285 y 378 kg ha-1. El rendimiento obtenido a través de los ambientes evaluados osciló entre 2.060 y 4.580 kg ha-1. Se puede concluir que i) los mayores rendimientos del cultivo de soja del área en estudio se lograron siempre en los ambientes que presentaron mejores condiciones físicas de suelo, i.e. bajo % de Md o alto valor de Ksat; ii) las variables climáticas como Tm y Rs comenzaron a tener peso en la explicación de la variación del rendimiento sólo después que se superaron determinados niveles hídricos (pp en R2-R7= 180 mm o AUI= 200mm).

Soybean, Glycine max (L.) Merr., is the most important crop in Argentina. Southern Santa Fe cultivates the 80% of the agricultural area with soybean and more than 90% is grown under continuous no tillage. Argiudolls are the main soils in this area that usually show soil physical problems due to the presence of highly compacted layers in the upper horizons where macro-pores are lost. Grain yield gaps are often observed among fields, even located at short distances. The main objective of this work was to study the relationships among environmental factors such as solar radiation (Rs), temperature (Tm), soil water availability, and soil mechanical impedance with soybean yield in no-tilled fields in Southern Santa Fe. Data collected from farmer fields were used to identify meteorological variables and soil properties that explain grain yield variation in soybean and quantify the relative impact of each variable on soybean yield. Data included 175 soybean cases cultivated between 2001/02 and 2004/05 growing seasons, covering a wide range of soil management history and environmental conditions. Across sites soybean yield ranged from 2.060 to 4.580 kg ha-1. Principal-component analysis was used to identify climatic and soil variables with low interaction. Then, multiple linear regression was used to model soybean yield variability. Threshold values of 180 mm for cumulative rainfall in the reproductive stage (ppR2-R7) and 200 mm for soil water available at emergence up to 2 m depth (SWA) separated different situations: a) environments above these values where 48 to 51% of total variation in soybean yield was explained by Tm between R2-R5 and cumulative Rs during the R5-R7 period, combined with soil variables like: organic matter and the proportion of compacted layers in the subsoil, or saturated hydraulic conductivity (Ksat); and b) environments below the threshold where ppR2-R7 and the proportion of subsoil compacted layers, or Ksat, accounted for 72-88% of soybean yield variability. The results of this study indicated that: i) The highest soybean yields were always achieved in fields that showed a better soil physical condition, ii) only after water availability was larger than 180 mm (ppR2-R7) or 200 mm (SWA), then the effect of meteorological variables like Tm and Rs were important to explain grain yield variation in soybean.