Predicción de la variabilidad de la productividad de pasturas para la delimitación de zonas de manejo en suelos ganaderos

Abstract

Los suelos de aptitud ganadera de la Pampa Deprimida son heterogéneos, incluso a nivel de lote. Esto provoca variabilidad espacial en la producción de forraje. La aplicación de tecnologías de agricultura de precisión permitiría mejorar el uso de estos recursos. Los objetivos de este estudio fueron (i) relacionar, durante cuatro rebrotes de pasturas perennes templadas y niveles contrastes de nitrógeno (N), variables del sitio [conductividad eléctrica aparente (CEa), atributos del terreno derivados de modelos de elevación digitales y el índice verde normalizado (IVN)] y producción de forraje y (ii) evaluar la posibilidad de utilizar dichas variables de sitio para delimitar zonas de manejo (ZM). En dos sitios experimentales (Balcarce y Ayacucho) se midieron y geo- referenciaron la CEa y la elevación. A partir de esta última se calcularon los atributos topográficos. Además, se geo-referenciaron ochenta y cuatro y cuarenta y tres áreas de muestreo (AM), en Balcarce y Ayacucho respectivamente. En las mismas, se tomaron muestras de suelo para la determinación de diferentes propiedades edáficas. Las AM se dividieron en dos parcelas, una de las cuales fue fertilizada con 250 kg ha–1 de N (N250), al inicio de cuatro rebrotes, y la otra no fue fertilizada (N0). Al final de cada rebrote, se estimó la biomasa acumulada (BA) para delimitar zonas productivas (ZP). Además, en los cuatro períodos analizados se obtuvieron imágenes satelitales y a partir de las mismas se calculó el índice verde normalizado (IVN). En el sitio Balcarce, el grado de ajuste de las asociaciones entre la BA y las propiedades del suelo fue bajo (el R2 varió entre 0,08 y 0,34). En el mismo sentido, los datos mostraron que no se detectó asociación entre BA y IVN (el R2 varió entre 0,05 y 0,07 y entre 0,15 y 0,26 para otoño y primavera, respectivamente). Además, a partir de las propiedades del sitio, no se pudieron estimar las propiedades del suelo. Por lo tanto, en los dos tratamientos de fertilización, la delimitación de ZM no fue posible en este sitio experimental. En el sitio experimental Ayacucho los resultados hallados permitieron caracterizar adecuadamente, mediante información espectral, la BA creciendo en primavera con y sin limitantes de N. En cambio, en otoño, el IVN no se relacionó con la BA en ninguno de los tratamientos de fertilización evaluados. La información compilada permitió relacionar, a través de un análisis de bosques aleatorios, las propiedades del suelo con algunas de las propiedades del sitio evaluadas (CEa y elevación) esto permitió junto con la caracterización a través del IVN, la información necesaria para identificar ZM en primavera. Por otro lado, en otoño, la delimitación se realizó utilizando únicamente las propiedades del sitio. En este sitio, las ZP se relacionaron con las ZM delimitadas mediante la CEa y la elevación. El grado de acuerdo entre estas dos delimitaciones, para las estaciones de crecimiento primavera y otoño, fue de 60 y 67% respectivamente. Estos valores son aceptables, considerando el hecho de que existen otros factores limitantes de la productividad no relacionados con las propiedades del suelo que afectan la CEa y la elevación. Además, para evaluar si la CEa y la elevación se pueden usar para determinar ZM, las diferencias en BA se compararon mediante un análisis de varianza. En este sentido, en el tratamiento N250, se hallaron diferencias significativas entre ZM en la BA (P<0,01) tanto en primavera como en otoño. En el sitio Ayacucho, en el tratamiento N250 independientemente de la estación de crecimiento, el procedimiento evaluado permitió delimitar ZM mediante la selección de las variables de sitios apropiadas. Por el contrario, en Balcarce, no fue posible delimitar ZM.

The spatial variability of livestock aptitude soils at paddock scale is usually very high. This causes high variability in forage production. A way to improve this type of management could be based on precision agriculture technologies. The aim of this study was to assess the relationship between site variables [apparent electrical conductivity (ECa), terrain attributes extracted from digital elevation models and normalized difference vegetation index (NDVI)], and forage yield during different regrowth periods and contrasting nitrogen (N) availability and then use this information to determine potential management zones (MZ). The ECa and digital elevation models were measured and geo-referenced in two paddocks (experimental sites)(Balcarce y Ayacucho). Additionally, a grid cell was chosen and eighty-four and forty-three sampling areas were geo–referenced in Balcarce and Ayacucho respectively. In sampling areas soil samples were collected and analyzed for soil features. Sampling areas were divided into two experimental units of which one was fertilized with 250 kg ha–1 of N (N250) at the beginning of four regrowth periods and the other one was not fertilized with N (N0). At the end of each regrowth periods, we estimated the accumulated biomass (AB) to delimit productivity zones (PZ). Also, in the four regrowth periods satellite images were obtained and NDVI was calculated. In the Balcarce experimental site, AB and soil properties were poorly associated (The R2 ranged between 0.08 and 0.34). In the same sense, the data showed that not significant and weakly correlation coefficients were found between and between AB and NDVI (The R2 ranged between 0.05 and 0.07 and between 0.15 and 0.26 for autumn and spring, respectively). Besides, from the site properties the soil properties could not be estimated. Therefore, in the two fertilization treatments, the delimitation of MZs was not possible in this experimental site. In the Ayacucho experimental site, in spring the NDVI was related to the BA with and without N-limiting. In contrast, in autumn, the NDVI was not related to the BA in any of the fertilization treatments evaluated. The compiled information allowed to relate, through an Random Forest analysis, soil properties with site properties (ECa and elevation, which provided, together with the characterization through the IVN, the information necessary to identify ZM in spring. On the other hand, in the autumn the ZM delimitation was carried out using only the site properties. In this study, we found in N250, an association between PZ and MZ during the spring and autumn regrowths. In this sense, the combination of ECa and elevation variables gave 60-70% agreement (accuracy statistic) between zones productive and MZ. We consider this level of agreement promising, especially considering that there were many other yield-limiting factors unrelated to ECa and elevation. Additionally, to assess whether ECa and elevation can be used to determine MZ, the differences in AB were compared through analysis of variance test. In N250 the AB had significant differences among MZ (P<0.01) in spring and autumn. In Ayacucho, our procedure demonstrated the ability to delimit MZ by the selection of appropriate sites variables in N250 treatment. Contrarily, in Balcarce the delimitation of MZ was not possible.