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Abstract
Maize (Zea mays L.) is one of the most susceptible crops to zinc (Zn) deficiency. However, in much of the world, soil Zn tests are poorly calibrated, and thus determining a critical soil test, level for Zn is challenging. The objectives of this study were to: (i) produce a field calibration of the Zn Mehlich-3 (M3-Zn) method for predicting maize grain yield response to Zn fertilizer application, (ii) compare the capacity of DTPA extractable Zn (DTPA-Zn) [ver mas...]
 
El maíz (Zea mays L.) es uno de los cultivos más susceptibles a la deficiencia de zinc (Zn). Sin embargo, en gran parte del mundo, las pruebas de Zn en el suelo están mal calibradas y, por lo tanto, es un desafío determinar un nivel de prueba de suelo crítico para Zn. Los objetivos de este estudio fueron: (i) producir una calibración de campo del método Zn Mehlich-3 (M3-Zn) para predecir la respuesta del rendimiento del grano de maíz a la aplicación de [ver mas...]
 
dc.contributor.authorMartínez Cuesta, Nicolas
dc.contributor.authorWyngaard, Nicolás
dc.contributor.authorSainz Rozas, Hernan Rene
dc.contributor.authorReussi Calvo, Nahuel Ignacio
dc.contributor.authorCarciochi, Walter
dc.contributor.authorEyherabide, Mercedes
dc.contributor.authorColazo, Juan Cruz
dc.contributor.authorBarraco, Miriam Raquel
dc.contributor.authorGuertal, Elizabeth
dc.contributor.authorBarbieri, Pablo
dc.date.accessioned2021-02-19T11:45:27Z
dc.date.available2021-02-19T11:45:27Z
dc.date.issued2020-09-16
dc.identifier.issn1475-2743
dc.identifier.otherhttps://doi.org/10.1111/sum.12657
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12123/8693
dc.identifier.urihttps://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/sum.12657
dc.description.abstractMaize (Zea mays L.) is one of the most susceptible crops to zinc (Zn) deficiency. However, in much of the world, soil Zn tests are poorly calibrated, and thus determining a critical soil test, level for Zn is challenging. The objectives of this study were to: (i) produce a field calibration of the Zn Mehlich-3 (M3-Zn) method for predicting maize grain yield response to Zn fertilizer application, (ii) compare the capacity of DTPA extractable Zn (DTPA-Zn) with M3-Zn for predicting the response of maize yield to Zn fertilizer, (iii) determine whether inclusion of soil pH, organic matter (SOM) and extractable phosphorus in a M3-Zn model improves its predictive capacity and (iv) evaluate an economic approach for determining soil Zn thresholds. We conducted 55 field experiments covering a wide range of edaphic and climatic conditions. Maize responded to Zn fertilizer in 29% of the trials. The capacity of M3-Zn and DTPA-Zn to predict relative yield of maize was similar. Inclusion of other soil variables (pH, extractable phosphorus and SOM) did not or only slightly improve the prediction of M3-Zn. Based on the relationship between M3-Zn and DTPA-Zn (R2 = 0.89), one test can be predicted from the other without affecting the calibration. The M3-Zn 'economic threshold' ranged from 0.98 to 2.79 mg kg−1, while for DTPA-Zn it varied from 0.41 to 1.61 mg kg−1. The broad range of economic thresholds shows that differences in maize productivity and grain price between regions and seasons make establishing a single Zn threshold for all economic-productive situations inappropriate.eng
dc.description.abstractEl maíz (Zea mays L.) es uno de los cultivos más susceptibles a la deficiencia de zinc (Zn). Sin embargo, en gran parte del mundo, las pruebas de Zn en el suelo están mal calibradas y, por lo tanto, es un desafío determinar un nivel de prueba de suelo crítico para Zn. Los objetivos de este estudio fueron: (i) producir una calibración de campo del método Zn Mehlich-3 (M3-Zn) para predecir la respuesta del rendimiento del grano de maíz a la aplicación de fertilizante de Zn, (ii) comparar la capacidad del Zn extraíble con DTPA (DTPA -Zn) con M3-Zn para predecir la respuesta del rendimiento de maíz al fertilizante de Zn, (iii) determinar si la inclusión de pH del suelo, materia orgánica (MOS) y fósforo extraíble en un modelo M3-Zn mejora su capacidad predictiva y (iv) evaluar un enfoque económico para determinar los umbrales de Zn del suelo. Realizamos 55 experimentos de campo que cubren una amplia gama de condiciones edáficas y climáticas. El maíz respondió al fertilizante de Zn en el 29% de los ensayos. La capacidad de M3-Zn y DTPA-Zn para predecir el rendimiento relativo del maíz fue similar. La inclusión de otras variables del suelo (pH, fósforo extraíble y MOS) no mejoró o mejoró ligeramente la predicción de M3-Zn. Según la relación entre M3-Zn y DTPA-Zn (R2 = 0,89), se puede predecir una prueba a partir de la otra sin afectar la calibración. El 'umbral económico' de M3-Zn osciló entre 0,98 y 2,79 mg kg − 1, mientras que para DTPA-Zn varió de 0,41 a 1,61 mg kg − 1. La amplia gama de umbrales económicos muestra que las diferencias en la productividad del maíz y el precio del grano entre regiones y temporadas hacen que sea inapropiado establecer un umbral único de Zn para todas las situaciones económico-productivas.spa
dc.formatapplication/pdfes_AR
dc.language.isoenges_AR
dc.publisherWileyes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_AR
dc.sourceSoil Use Management : 1–13 (First published: 24 September 2020)es_AR
dc.subjectMaizes_AR
dc.subjectMaizeeng
dc.subjectCinces_AR
dc.subjectSueloes_AR
dc.subjectSoileng
dc.subjectOligoelementoses_AR
dc.subjectTrace Elementseng
dc.subjectZinceng
dc.subject.otherMicronutrientees_AR
dc.titleDetermining Mehlich-3 and DTPA extractable soil zinc optimum economic threshold for maizees_AR
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/artículoes_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_AR
dc.description.origenEEA San Luises_AR
dc.description.filFil: Martinez Cuesta, Nicolás. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.es_AR
dc.description.filFil: Wyngaard, Nicolás. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.es_AR
dc.description.filFil: Saínz Rozas, Hernán. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.es_AR
dc.description.filFil: Reussi Calvo, Nahuel. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.es_AR
dc.description.filFil: Carciochi, Walter. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.es_AR
dc.description.filFil: Eyherabide, Mercedes. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina.es_AR
dc.description.filFil: Colazo, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Barraco, Miriam Raquel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria General Villegas; Argentinaes_AR
dc.description.filFil: Guertal, Elisabeth. Auburn University. College of Agriculture. Crop, Soil and Environmental Sciences Faculty; Estados Unidoses_AR
dc.description.filFil: Barbieri, Pablo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Balcarce; Argentina. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Agrarias; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.es_AR
dc.subtypecientifico


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