Desarrollo de un método para evaluar el daño ocasionado por aves en cultivos comerciales de soja recién emergida = Development of a method for assessing damage caused by birds in sprouting soybean in commercial crops

Abstract

El cultivo de soja (Glycine max) es uno de los principales rubros productivos en Sudamérica. Algunas especies de aves pueden consumir los cotiledones de las plántulas de soja recién emergidas causando daño al cultivo. Con el objetivo de contar con estimaciones precisas del daño por aves en soja recién emergida se desarrolló un método de evaluación, suponiendo un gradiente de daño en función de la distancia del lote a parches con árboles usados como refugio por las aves. En base a estimaciones de media, desvío estándar, intervalo de confianza y varianza de los datos obtenidos en seis lotes del oeste de Uruguay se determinó un diseño y tamaño de muestra óptimo para minimizar el esfuerzo y tiempo de evaluación, manteniendo un alto nivel de precisión. Dicha metodología fue posteriormente aplicada en ocho lotes, obteniéndose un daño de 10 a 50% cerca de los árboles y de 1 a 5% en el resto del cultivo. El método propuesto brinda información objetiva del daño y constituye una herramienta útil para la toma de decisiones a nivel predial.

Soybean (Glycine max) cultivation is one of the main commodities in South America. Some bird species can consume the cotyledons of soybean seedlings newly emerged, causing crop damage. In order to have accurate estimates of the bird damage in sprouting soybean, we developed an assessment method assuming a gradient of damage based on the distance from the crop to a patch of trees used as shelter by birds. Based on the mean, standard deviation, confidence interval and data variance, obtained in six soybean fields located in western Uruguay, we determined a sampling design and optimal sample size to minimize the effort and time evaluation, maintaining a high level of accuracy. We subsequently applied this methodology on eight soybean fields. The damage near trees was between 10 and 50% while in the rest of the field was between 1 and 5%. The proposed method provides objective information on losses occurred, constituting a useful tool for decision making at farm level.